Разработка и исследование метода управляемой генерации текстов по сюжетной линии

Проект направлен на решение проблемы автоматической управляемой генерации текстов на естественном языке по последовательности направляющих выражений, определяющих сюжетную линию текста. Актуальность исследования обусловлена несоответствием потребности пользователей в программных средствах, позволяющих в автоматическом режиме создавать реальные или вымышленные истории, описывающие определенные факты, события или явления, и отсутствием систем, предоставляющих необходимую для этого функциональность, а также недостаточной степенью исследованности проблемы для русского языка. В проекте решается задача разработки и исследования метода автоматической управляемой генерации русскоязычного текста по заданным пользователем направляющим выражениям на основе модификации выходного вероятностного распределения авторегрессионной языковой модели с учетом семантической близости генерируемого текста и направляющего выражения в векторном пространстве автокодирующей модели. Научная новизна проекта заключается в следующем: 1) будет разработана глубокая русскоязычная нейросетевая модель SimBERT для определения степени семантического сходства двух текстов; 2) будет разработан новый метод управляемой генерации, не требующий трудоемких процедур создания обучающих корпусов и обучения языковых моделей; 3) в проекте предлагается впервые разработать метод управляемой генерации текстов для русского языка, в отличие от существующих работ, в которых исследования проводятся только для английского языка. Экспериментальное исследование разработанных модели и метода предлагается проводить с использованием как существующих текстовых корпусов для задач определения семантического сходства и управляемой генерации текстов, так и созданных в ходе выполнения проекта.