摘要：
现存的交互式写作助手不能使作家控制text generator生成想要的主题，此文章介绍的framework可以是的用户从一步集合中选择一个constrain来指导文本的生成。那就要求这个架构有两个部分，一个是生成candidate topic的subset，另一个是根据所选topic生成续写文章的text generator
介绍：
现有的writing assistant基本上无法对文本生成提供深入的control，或者说，所需的人力资源太大。有模型可以提供那种预设好的candidate topic，但是可能这并不包含user想要的，可行的办法是手工创建一个图谱或者人机交互来生成，但human labor cost过高。
本文的topic options由输入prompt动态生成，并且该模型使用自监督学习，不需要打标签的数据。除了从candidate topics里面选取外，user也可以自己加word来指导文本的生成。
系统分为两个模块，option generator 和 conditional text generator，预训练模型GPT2 encode 输入prompt。
option generator：预测未来词汇的cluster中心
conditional text generator：通过prompt预测下一个词
训练所需只有一个初始语料、词的分词和一系列结束词
method：
option generator：
如何生成options，通过把语料中的所有词语都聚类到topics中，但是由于不考虑prompt，可能related words会被聚类到同一个topic内。可以考虑只用prompt内的词，但是可能灵感更少，因为毕竟和user的prompt一样了，并且可能会生成重复的句子。最终让option generator来预测prompt中的cluster center而不是将这些词语cluster
使用GPT2对input prompt encode，生成的output被embedding到K个不同的线性网络，transformer将k个embeddings作为输出，并预测出cluster center。预测出来的cluster使用L2范数正则化，使用正则化glove空间内的M个closest词来代表topic
为啥选glove而不是bert或者gpt2来进行预训练？因为没有上下文的word embeddings很容易看出来。用L2范数正则化glove space是因为可以使得欧氏距离等于两个embeddings的cos距离的两倍
训练：紫色部分和上一张图一样，得到cluster center 后，从后面的连续文本里面选择50个词语作为积极样本，并将其归类到cluster centers里面，并将这些词语和中心的距离最小化。消极样本：随机抽50个词语并最大化center和最近embeddings的距离最大化，最终输出的是离predict center最近的词语
右边是一个例子 包括push away 和 pull
clustering loss：non-negative sparse coding NNSC
conditional text generator：
选好的topics和words又反变回glove embedding，由于人看见的是离预测的center最近的词语，计算第k个topic embedding：
模型预测：
topic embedding 被插入到input prompt的最后一个输入xi前，如上图所示，topic embeddings先过线性网络使得维度和GPT2中的隐藏层匹配，然后加上特定的position embedding，这个与输入的pi不同，也可以标记conditional generation开始的位置。encoder的输出会过一层softmax，计算出每一个被观察到的token的概率，选top-k个样本来选择下一个词，继而自回归生成y1...yo
模型训练：
使用prompt的continuation + 随机采的非结束词来对生成器进行训练，因为这个continuation里面有随机词，所以如果generator忽视condition会收获很大的penalty
上图是一个例子，从后O=25个词内随机选n个词语加在最后，将正则化的GLOVE embedding加在输入句子最后一个prompt前，不加在最前面是因为不想让模型基于还没背明确的未来topics学习生成。训练可以在不损害流畅性和效率的情况下让模型知道大家选择topic的倾向，但又不可能在training里面遇到所有的topics
实验部分
对两个generator分别评估，评估包括自动评估和真人测评 topics K=10 generation length = 50.
数据集
训练集：90% of English Wikipedia 2016 验证集：5% of English Wikipedia 剩下的5%为测试集来自动评估
真人评估：从Amazon Mechanical Turk收集标签，从sts benchmark的训练集随机采样句子作为input prompt，这个集合比wikipedia更好理解，因为wikipedia那个数据集有很多学术化的句子。采了24个句子作为prompt输入，每个生成的continuation 或者topics都会被三个真人打分
option generator evaluation
如果生成的topics帮助user续写，那每个continuation中非结束词的embedding就应该和生成主题的embedding有一定的相似度，定义为sim：
此外，定义了sim short：就是短的input prompt上计算sim
sim diff：
真人评估
做了一些问卷，展示prompt 并询问哪些生成的topics更可能在continuation中出现以及哪些topic会提高故事的叙事性
option generator baseline
第一种：用LDA对所有词汇聚类到J=150个topic里面LDA global；Kmeans聚类到J=1000个topic里面 Kmeans global；随机采样K个词语作为cluster centers Sample global
和上文中提到的方法一样，先还是对每个cluster center找到embeddings最近的M个词汇来代表这个topic，并算该topic的tj。最终在所有J个cluster center中找到K个与prompt embedding（input prompt的平均embedding）最近的作为topic
第二种：用NNSC对prompt中的非结束词聚类NNSC local；Kmeans Kmeans-local；随机采K个词Sample local 由于STSb的输入长度短，所以会产生相似的结果，故在真人评估中只用Kmeans-local
option topics的评估结果
实验得到Kmeans- local不会使叙事性提高，容易使得生成的continuation变成input prompt的copy
text generator的评估结果
机器评估：建模随机挑选n个topics来模拟user。将M X K个top words和continuation里的词语匹配，计数完全匹配的token、类型一样的词语、至少包含一个匹配词汇的topic来衡量continuation和topics的关联程度；fluency用GPT2的原始perplexity衡量
人工评估：对fluency打分，并在k个主题中选出generator中出现的topic
baseline：PPLM condition为m个top词的union ；没有condition的PPLM
Dist-1 和Dist-2低的原因是ours会少生成一些多样化的句子使得continuation与topic关联程度更高
human precision相近的原因可能是没作为condition的topic也会在continuation里面出现 别的都是进步的
related work
以往的各类可以control continuation的模型option选择：classes；语意架构甚至是类似于（主语，动词，宾语，修饰语）的结构；但是都需要大量的labels。option也可以是开头的一个词、文章标题等等，但是都不能是主题上的控制。
另一个研究方向是多阶段故事生成，生成一个架构来生成text。这个架构的形式可以是一个SRL框架序列(subject, verb, object, preposition, modififier)、一个premise或者一个故事梗概，但是这种架构方法假设了训练机里面有labels，也不能通过部分文章来提供option；这个架构也可以是多个基于词频提取出的关键短语