Machine-in-the-loop writing aims to enable humans to collaborate with models to complete their writing tasks more effectively. Prior work has found that providing humans a machine-written draft or sentence-level continuations has limited success since the generated text tends to deviate from humans' intention. To allow the user to retain control over the content, we train a rewriting model that, when prompted, modifies specified spans of text within the user's original draft to introduce descriptive and figurative elements locally in the text. We evaluate the model on its ability to collaborate with humans on the task of creative image captioning. On a user study through Amazon Mechanical Turk, our model is rated to be more helpful than a baseline infilling language model. In addition, third-party evaluation shows that users write more descriptive and figurative captions when collaborating with our model compared to completing the task alone.


翻译:机器在路边写作旨在使人类能够与模型合作,更有效地完成写作任务; 先前的工作发现,向人类提供机器起草的草稿或句级的延续成果有限,因为生成的文本往往偏离了人类的意图。 为了让用户保持对内容的控制,我们培训了一个重写模型,一旦触发,该模型将修改用户原始草稿中指定的文本范围,以在文本中引入描述性和比喻性的内容; 我们评估了模型在创造性的图像说明任务上与人类合作的能力。 在通过亚马逊机械土耳其语进行的用户研究中,我们的模型被评为比一个基线填充语言模型更有帮助。 此外,第三方评估显示,用户在与我们模型合作时,与仅仅完成任务相比,编写更多的描述性和比喻性说明性说明性说明性。

0
下载
关闭预览

相关内容

图像字幕(Image Captioning),是指从图像生成文本描述的过程,主要根据图像中物体和物体的动作。
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月24日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
Arxiv
15+阅读 · 2021年7月14日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
Arxiv
20+阅读 · 2018年1月17日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月11日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员