自然语言处理常用的生成模型包括哪些

常用的自然语言处理生成模型包括：

1. 语言模型（Language Model，LM）：根据前面的词语预测下一个词语出现的概率，可以用来生成新的句子或文本。

2. 自动编码器（Autoencoder，AE）：通过将输入文本压缩成潜在向量表示，再将潜在向量还原成文本，可以用来生成与输入文本类似的新文本。

3. 变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）：同样是将输入文本压缩成潜在向量表示，但是它还通过引入随机噪声来生成多样性的新文本。

4. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）：由一个生成器和一个判别器组成，通过对抗训练的方式让生成器生成逼真的数据，可以用来生成文本、图像、音频等。

5. 递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：可以处理序列数据，通过在每个时间步输入前一个时间步的输出和当前输入，可以生成新的序列数据。

6. 注意力机制（Attention Mechanism）：可以让模型在生成过程中集中关注输入文本中的不同部分，从而生成更加准确的文本。