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RESEARCH · CL_62224 · May 29 · 17:29

用于图到文本生成的扩散模型优先处理实体

研究人员分析了用于图到文本生成的掩码扩散语言模型（MDLM）的生成过程，发现它们在关系词和结构化标记之前优先处理实体。开发了一种新方法——lambda-缩放结构化解码，通过在推理过程中调整标记置信度来提高输出质量，实现了+9.4 BLEU-4分数。该研究还引入了Graph-LLaDA，通过整合图结构来增强LLaDA，以实现更好的泛化。