Felix: Flexible Text Editing Thr

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.03829.pdf

除了翻译之外，对大部分的序列到序列任务，其目标句子和源句子高度重合，比如句子复述、文本摘要、语法纠错等等。因此，有时候不必从头开始生成文本，而是基于源句子一步一步修改到目标句子。

论文提出的模型，将文本生成任务转为文本编辑任务，并使用BERT模型进行预测。使用三个单独训练的模块进行处理。

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1. 首先是一个tagging模型，使用BERT，对输入x进行标注，得到yt。标注类别有KEEP，DEL，INSERT（INS）。源token需要被拷贝，则分配KEEP标签；源token没有在目标序列中出现，则分配为DEL标签；在目标序列中出现，但是在源序列中没有出现，则分配INS标签。
2. 然后re-ordering 模型，根据给定的输入序列x和第一步得到的标注序列yt，产生一个分布pi。根据分布pi和yt得到insertion模型的输入ym。其中pi中的每个元素代表当前词的下一个词的概率分布，如figure3所示。因为loud被预测为DEL，所以没有箭头指向它。需要注意防止产生环状。

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3. 然后将ym输入到insertion模型。需要插入的位置，设置占位符MASK，主要有两种方式mask和in-filling。mask方式：INS标签根据插入的单词个数可以分为多个INS_K标签，对应于K个MASK占位符。filling方式，INS标签只有一种，将不同单词长度插入都pad成固定长度。这两种方法，前者对tagging模型依赖比较大，后者对insertion模型依赖比较大。

4. 对MASK位置的词进行预测，得到最终的结果。

   
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5. 三个模型可以分开训练。