nlp--task:NLG

本文探讨了自然语言生成(NLG)的各个方面,包括语言模型、解码算法如贪心搜索和束搜索在机器翻译、对话系统、摘要生成等任务中的应用。作者指出,NLG评价标准需考虑流畅度、准确性等,并讨论了未来研究方向,如跳出基于NMT的框架,探索因果关系和知识图谱在开放性任务中的作用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

注:基本来源于CS224n-2019的第15课件,在6月下旬学到了第14课并完成了assignment1-4,后面因为一些原因断断续续的看的并不仔细,恰好7月初暑假开始找了一些开源项目学习学习(中文-NER情感分析)。练完之后觉得是时候再去好好看看课程了,第15个课件是博士生Abigail see在nlg方面上研究现状的概述以及个人经验分享--------------------------------2019-07-17
cs224n官网链接

NLG(natural language generation)

• Machine Translation
• (Abstractive) Summarization
• Dialogue (chit-chat and task-based)
• Creative writing: storytelling, poetry-generation
• Freeform Question Answering (i.e. answer is generated, not extracted from text or knowledge base)
• Image captioning 【 ( :
• …

Section-1,LMs and decoding algorithms

1-1,Language Modeling-【LM】语言模型
给定前 t 个 单词/语句预测第t+1个单词/语句的任务
p ( y t + 1 ∣ y 1 , . . . y t ) p(y_{t+1}|y_1,...y_t) p(yt+1y1,...yt)

1-2,Conditional Language Modeling 条件语言模型
同上,但有另外的输入x
p ( y t + 1 ∣ y 1 , . . . y t , x ) p(y_{t+1}|y_1,...y_t,x) p(yt+1

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值