深度学习驱动的文本生成技术进展

"这篇文档是哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心关于文本生成的前沿综述，作者冯骁骋在2018年的CCL会议上进行了分享。文本生成是自然语言处理的一个重要研究领域，目标是让计算机能像人一样生成高质量的自然语言文本。文章提到了三种主要类型的文本生成：图像到文本、文本到文本和数据到文本。此外，还展示了近几 年在相关领域的论文分布情况，重点关注了基于神经网络的生成模型，如Encoder-Decoder结构、注意力机制和拷贝机制。最后，文章展望了未来的发展趋势，包括生成与抽取的结合、融入任务相关背景知识、学习不同语言风格以及借鉴人类写作模式。" 本文综述了文本生成的最新进展，首先介绍了文本生成的基本概念，期望计算机能够生成类似人类的高质量自然语言文本。文本生成分为三个主要类别：一是图像到文本的生成，通过解析图像内容生成对应的自然语言描述；二是文本到文本的生成，通过对已有文本的理解、变换和扩展来创造新文本；三是数据到文本的生成，将数值数据转化为可读性强的文本形式。 近年来，基于神经网络的生成模型在文本生成领域取得了显著成果。Encoder-Decoder架构是此类模型的基础，其中Encoder负责捕获输入信息的语义特征，Decoder则利用这些特征生成输出文本。注意力机制允许模型在解码过程中关注输入序列的不同部分，以提高生成的精确性。拷贝机制则允许模型在必要时直接复制输入序列的部分内容，这对于处理包含特定实体或专有名词的生成任务特别有用。 此外，论文还分析了文本生成的未来发展方向。一是生成与抽取的结合，意味着在生成过程中可能同时利用到信息抽取技术，提高生成内容的准确性和完整性。二是融合任务相关的背景知识，这可能涉及利用知识图谱或其他信息源来增强生成文本的上下文连贯性。三是学习语言的不同风格表达，使生成的文本具备多样性。四是借鉴人类写作模式，研究如何让机器模仿人类的写作习惯和逻辑，以生成更为自然和流畅的文本。 总体而言，文本生成是一个充满挑战且前景广阔的领域，随着深度学习技术的进步，其在自动文摘、文本复述、风格迁移、数据描述、图像描述甚至诗歌生成等应用上都有巨大的潜力。未来的研究将继续探索如何提升模型的创造力和理解力，以更好地模拟人类的自然语言生成能力。