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文本生成前沿综述.pdf

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：8.38M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    文本生成前沿综述 冯骁骋 哈尔滨⼯业⼤学 2018.10 CCL 2018 Technical Review 哈尔滨工业大学 社会计算与信息检索研究中心
    文本生成 文本生成就是指期待未来有一天计算机能够像人类一样会表达，能够撰写出 高质量的自然语言文本。 文本－文本 疲劳驾驶 疲劳驾驶 疲劳驾驶 疲劳驾驶 疲劳驾驶 疲劳驾驶 疲劳驾驶 数据－文本 疲劳驾驶 疲劳驾驶 疲劳驾驶 疲劳驾驶 疲劳驾驶 疲劳驾驶 疲劳驾驶 图像－文本 疲劳驾驶疲劳驾驶疲劳驾驶疲劳驾驶疲劳驾驶疲劳驾驶疲劳驾驶 l文本到文本的生成主要指对 给定文本进行理解、变换和 丰富从而获得新文本的技术 l数据到文本的生成指根据 给定的数值数据生成相关 文本 l图像到文本的生成是指根 据给定的图像生成描述该 图像内容的自然语言文本 哈尔滨工业大学 社会计算与信息检索研究中心
    文本生成论文分布 2018 2017 2016 0 20 40 60 80 100 120 自动文摘 文本复述 风格迁移 数据描述 图像描述 诗歌生成 生成相关 统计结果覆盖：ACL, EMNLP , NAACL, COLING, AAAI , IJCAI , NIPS , Other 20% Neural Network 80% 哈尔滨工业大学 社会计算与信息检索研究中心
    文本生成模型 ❖基于神经网络的生成模型 拷贝机制 ➢Encoder-Decoder ➢注意力机制 ➢拷贝机制 ❖与任务结合更紧密 文本／表格 ／图像 Encoder Decoder 文本 语义表示 注意力机制 Bahdanau et al., Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align And Translate. ICLR 2015 Gu et al., Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning. ACL 2016 哈尔滨工业大学 社会计算与信息检索研究中心
    文本生成发展趋势 ❖趋势一：生成和抽取相结合 ❖趋势二：融合任务相关的背景知识 ❖趋势三：学习语言的不同风格表达 ❖趋势四：借鉴人类写作模式 CCL 2018 Technical Review 哈尔滨工业大学 社会计算与信息检索研究中心
    文本生成发展趋势 ❖趋势一：生成和抽取相结合 ❖趋势二：融合任务相关的背景知识 ❖趋势三：学习语言的不同风格表达 ❖趋势四：借鉴人类写作模式 CCL 2018 Technical Review 哈尔滨工业大学 社会计算与信息检索研究中心
    趋势一：生成和抽取相结合 ❖典型任务：自动文摘 ❖主要问题： ➢抽取式方法：多样性差，不连贯 ➢生成式方法：不稳定、难以解释 ❖解决方案：抽取＋生成 ➢联合学习、模型互补 CCL 2018 Technical Review 哈尔滨工业大学 社会计算与信息检索研究中心
    趋势一：生成和抽取相结合 ❖抽取＋生成 观察 d1 d2 d3 d4 文档句子 RL Agent 抽取器 策略梯度 更新 奖励 动作（抽取句子） djt 生成器 St g(djt) 人工摘要 生成的句子 Chen and Bansal, Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting, ACL 2018) 哈尔滨工业大学 社会计算与信息检索研究中心
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