# Generation
총 11개의 포스트
[NLP #4] BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension (ACL, 2020)
Paper: https://aclanthology.org/2020.acl-main.703/ > Code: > - Ko-BART : https://github.com/SKT-AI/KoBART
2023년 3월 22일
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Story Generation 스터디 리소스 정리 (2022 Summer)
2022년도 스토리 제너레이션 스터디 소개와 리딩리스트와 간단한 회고
2023년 2월 24일
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BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation
BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation, ACL 2020
2023년 1월 25일
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Neural Text Generation with Unlikelihood Training
Neural Text Generation with Unlikelihood Training, ICLR 2020
2023년 1월 16일
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BART: Denoising Sequence to Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension
seq2seq 모델의 성능을 더 끌어올린...!
2022년 8월 18일
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0[Story Generation #2] Genre-Controllable Story Generation via Supervised Contrastive Learning (WWW, 2022)
Challenge : Pretraine language model 등의 발전으로 controllable text genration이 각광받고 있다. 하지만 story-specific controllability를 잘하기 위해선 아직 부족하다!
2022년 8월 15일
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[Story Generation] Inducing Positive Perspectives with Text Reframing (ACL, 2022)
긍정심리학 NLP도 할 수 있읍니다
2022년 8월 10일
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[Story Generation] Strategies for structuring story generation (ACL, 2019)
이 논문은 스토리 작법 단계를 분리해서 총 세단계로 나누고, 각 단계에 적합한 모듈과 seq2seq 모델을 단계별로 조금씩 변화시켜 다양한 단어와 캐릭터가 등장하는 스토리를 생성해 기존의 모델에 비해 사람들이 좀 더 좋아할 법한 모델을 제안한 논문이다
2022년 7월 6일
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0[Story Generation #1] GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners
GPT-2 Review
2022년 6월 27일
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[논문 리뷰] PLOTMACHINES: Outline-Conditioned Generation with Dynamic Plot State Tracking
논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2004.14967.pdf ※ 팀 프로젝트에서 논문 리뷰 세미나를 목적으로 작성한 글입니다. narrative, plot 생성 관련 논문을 리뷰해보고자 한다. (QA나 챗봇보다 어려운 듯..)생각보다 잘 맞는
2021년 8월 18일
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