3、文本生成技术：从预神经方法到深度学习框架

文本生成技术：从预神经方法到深度学习框架

在自然语言处理领域，文本生成是一项重要的任务，它涵盖了从简单的句子简化到复杂的文档摘要等多个方面。本文将介绍文本生成的预神经方法和深度学习框架，探讨它们的特点和应用。

预神经方法

预神经方法通常将文本生成任务分解为多个子任务，这些子任务根据具体的文本生成任务而有所不同。以下是几种常见的预神经文本生成任务及其方法：
- 文本到文本生成 ：包括简化、压缩、释义和摘要等任务。
- 句子简化 ：将复杂句子转换为更简单、易读的文本，通常涉及句子拆分、短语重写、短语重新排序和短语删除等操作。早期的工作主要依赖手工规则，后来发展了机器学习方法，如基于句法的机器翻译技术、准同步语法等。
- 句子压缩 ：大多数工作是提取式的，主要关注删除操作，同时利用句法优化压缩输出的规范性。常见的方法包括基于规则的方法、监督模型和无监督方法。
- 句子释义 ：主要关注短语重新排序和替换，包括基于规则的方法和基于统计机器翻译的方法，以及基于语法的模型。
- 文档摘要 ：预神经工作主要集中在提取式摘要，即从输入文档中提取关键句子并组合成摘要。关键步骤包括句子表示、句子评分和摘要句子选择。
- 句子表示 ：有主题表示和指标表示两种主要方式。主题表示方法包括频率-based方法、潜在语义分析和贝叶斯主题模型等；指标表示方法包括图-based方法和向量方法。
- 句子评分