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Code for ACL 2020 paper "Rigid Formats Controlled Text Generation":https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.68/
您好,我在调用预训练模型时,由于其vocab与歌词数据集的vocab不一致,导致无法在其上进行微调训练。 请问如何解决这个问题
论文里列出了很多标准,包括 rhyme, tpl 等相关 loss,但是代码中真正做 backpropagation 的好像只有 nll/ppl。 我想请问下预训练的过程中,这些 格式、韵律 相关的 Loss 有做计算和backpropagation吗? 另外,论文中提到 Beam Search 方法生成,代码中只有在 test.py 里出现过,我想请问下是尝试过 TopK 生成效果优于 BeamSearch 吗?为什么在做 polish 的时候不选择 BeamSearch ?
E_c+E_p+E_s 在H和F中都有出现,可不可以考虑 将H改成 H = E_w + E_g,使得H的信息更加简单,容易解耦,同时网络并不会损失E_c,E_p,E_s的信息?