2、文本生成：从预神经方法到现代技术

文本生成：从预神经方法到现代技术

1. 文本生成概述

文本生成在自然语言处理（NLP）领域中占据着重要地位，它有着广泛的应用，如自动摘要、释义、文本简化和数据语言化等。由于较短的句子通常更易于NLP系统处理，文本简化可作为预处理步骤，提升解析器、语义角色标注器和统计机器翻译系统的性能。此外，文本简化在社会应用方面也潜力巨大，能帮助阅读障碍者、低文化水平读者、语言学习者和儿童等群体。

2. 预神经文本生成架构

预神经文本生成架构主要关注对多个相互作用因素的建模，根据任务的不同可分为三种主要类型，即从数据生成文本、从意义表示生成文本以及文本到文本的生成。与早期神经NLG模型不同，预神经方法针对不同的NLG任务采用不同的架构，而早期神经NLG模型大多由编码器和解码器两个子模块组成，编码器将输入映射为连续表示，解码器基于此连续表示和先前生成单词的表示逐步生成文本。

2.1 数据到文本生成

从数据生成文本是一个多选择问题，涉及以下几个关键步骤：
- 内容选择 ：决定输入数据的哪些部分应在文本中体现，哪些信息可省略。例如，在一个Robocup输入输出对的示例中，“purple6”到“purple3”的传球未被提及。
- 文档规划 ：找到合适的文本结构。当输入数据较小时，文本结构可能简单，仅由一个句子组成；而当输入数据较大时，则需要决定生成句子的数量、顺序以及它们之间的语篇关系。
- 词汇化 ：确定用哪些单词来实现输入符号。例如，输入符号“badPass”被词汇化为“to make a bad pass”