13、神经自然语言生成：现状、挑战与趋势

神经自然语言生成：现状、挑战与趋势

1. 文本生成概述

文本生成涉及多种输入类型和交流目标。早期的神经文本生成方法核心是基本的编码器 - 解码器模型，它将所有文本生成任务统一在一个框架内建模，引发了范式转变。不过，该模型存在一些不足，因此需要对其解码器、编码器和学习策略进行改进。

常见的改进机制包括注意力、复制和覆盖机制，这些机制有助于提高解码效果，生成更高质量的文本。不同的编码技术，如图形、卷积和分层网络等，可用于生成更能考虑输入结构的表示。此外，还可以通过多任务学习或强化学习等方法，结合特定文本生成任务的交流目标来改进学习效果。同时，也有对用于训练和测试神经文本生成模型的主要数据集和共享任务的研究。

2. 神经生成器概述

近年来，基于循环神经网络（RNN）的编码器 - 解码器模型及其变体在文本生成的神经架构中占据主导地位。这些模型能方便地将输入编码为标记序列，并将输出文本生成为标记序列。借助注意力、复制和覆盖机制，它们能生成与输入更一致、不遗漏或重复信息的高质量文本。因此，这些模型适用于各种输入表示，包括文本、数据或意义表示，并且在多个文本生成任务中仍难以被超越。

然而，文本生成中存在稀有词编码和生成的问题，标准的以单词为单位的神经模型也不例外。复制机制被广泛用于解决这些问题，它允许直接使用输入中的稀有词。另外，一些文本生成模型以字符或子词为单位进行操作。受这些改进的启发，最近的语言模型，如OpenAI GPT和BERT，也采用了子词编码。

对于较长和复杂的输入，如文档或抽象意义表示（AMR），需要基于语言学的分层编码器来获得更好的输入表示。但这些模型通常需要精心规划，以免牺牲简单编码器 - 解码器模型的注意力、复制和覆盖机制。否则，它们的性能可能不如顺序编码器模型。例如，Tan等人的模型在处理未登录词时表现不佳，在文档摘要任务中被See等人的模型超越。而Celikyilmaz等人的更复杂模型，结合了分层编码器以及注意力、复制和覆盖机制，在同一任务中优于See等人的模型。此外，还有面向目标的文本生成架构，它允许满足特定任务要求，如内容选择，并优化特定任务的评估指标。

3. 神经自然语言生成的两个关键问题

神经自然语言生成有两个关键特征：一是强大的语言模型，能考虑比传统n - 元语法模型更广泛的上下文；二是可以将自然语言生成建模为端到端的过程。虽然这些特征对该领域产生了重大影响，但也存在一些缺点。

3.1 语义充分性和评估指标

神经生成器可能生成流畅但语义不充分的输出，这是一个重要问题。因为从应用角度看，生成不准确的文本显然是不可接受的。未来神经生成研究的一个关键挑战是如何确保自动生成文本的语义充分性，这也引发了评估问题，即如何最好地评估语义充分性以及更广泛地评估生成的文本。

目前可用的机器生成文本的自动评估指标存在问题。基于n - 元语法匹配的指标，如ROUGE、BLEU、METEOR和CIDER，虽然计算效率高，但往往不能恰当地奖励正确的释义，并且与人类判断的相关性较弱。近期对生成文本评估的研究主要有三个方向：
- 使用或设计工具和脚本来评估多样性和语义充分性，如使用蕴含识别模型检查生成文本与参考文本的语义等价性，或使用评估文本难度的系统自动评估词汇丰富度和句法多样性，但这些方法依赖于工具，并非100%准确。
- 进行人工评估，通常采用众包方式，关注语法性、流畅性和语义充分性等方面，但评估标准主观，标注者之间的一致性往往较低。
- 基于神经词和句子嵌入设计基于语义而非单词的比较方法，但如何评估自动生成文本仍是一个开放问题。

3.2 可解释性和模块化

编码器 - 解码器框架支持的端到端学习简化了文本生成系统的设计，但也使得评估各个子任务的建模程度变得困难。例如，在表面实现任务中，很难知道模型在处理单词排序和形态实现方面的表现。神经文本生成方法引发了透明度和可解释性的问题，如如何评估神经文本生成器处理各个子任务的程度，以及如何设计能明确捕捉这些子任务的端到端模型，这些更详细的模型在输出质量和对未见数据的鲁棒性方面是否优于端到端方法，以及如何整合语言知识来指导和约束这些模型。

目前，许多神经文本生成的工作正从简单的编码器 - 解码器方法转向模块化方法，将文本生成分解为多个子模块，类似于神经前的方法。例如：
- 在多语言表面实现共享任务中，许多参与者将表面实现分解为单词排序、形态实现和收缩处理等子任务，这种分解有助于详细评估各个子任务，增强模型行为的可解释性。
- 在数据到文本生成中，有两步生成模型，先将输入构建为文档计划，再将该计划语言化；也有管道架构，明确建模数据到文本生成过程的中间子步骤，提高生成文本的质量。
- 在文本到文本生成中，Gigaword句子压缩任务的最佳系统之一是检索 - 重写方法，先检索与输入最相似的句子，再结合其压缩形式和输入生成输入的压缩版本；在多文档摘要和问答任务中，引入中间步骤将输入文本转换为知识图，再应用端到端摘要模型，可处理大规模输入。

4. 文本生成面临的挑战

文本生成仍面临诸多挑战，主要包括以下几个方面：
|挑战类型|具体问题|解决方案探索|
| ---- | ---- | ---- |
|长输入/输出处理|循环和卷积网络在处理句子方面表现良好，分层方法有助于建模文本的高层结构。但用于解码的循环网络的顺序性质阻碍了并行化，且RNN容易退化为不太关注输入的语言模型，导致长文档摘要或中等篇幅故事生成在效率和语义充分性方面存在问题。|Transformer架构通过避免循环，依靠注意力机制建立输入和输出之间的全局依赖关系，有助于解决这些问题。它在机器翻译任务中表现出色，训练时间显著减少，在自然语言生成中也开始展现成果。此外，结合额外的语言知识，如话语或叙事结构，有望进一步提高效率和语义充分性。|
|多语言、训练数据和领域适应|目前大多数神经自然语言生成工作集中在英语且是有监督的，每个自然语言生成任务都需要大量的训练数据，如数据/文本、文档/摘要和句子/简化对。虽然提出了众包、基于语法和启发式的方法来促进训练数据的创建，但创建用于生成的标注数据仍然是一项极具挑战性的任务。这些方法可能不足以将神经自然语言生成扩展到其他语言和所有文本生成任务。|未来的重要研究方向包括零样本学习、主动学习、迁移学习和领域适应。例如，Radford等人的工作表明，在大量网络数据上训练的条件语言模型在多个任务中表现良好，但这些新语言模型在解决多语言、多任务和多领域文本生成任务的训练数据不足问题，同时保持语义充分性方面的效果还有待观察。|
|深度学习与语言学结合|深度学习本身无法解决自然语言生成问题，自神经自然语言生成领域诞生以来，许多工作都集中在如何利用外部（通常是语言）知识来约束神经生成。|可以通过多种方式实现，如强化学习通过奖励来强化语言知识，使用SARI和ROUGE指标指导简化和摘要网络；大型预训练模型，如ELMo和BERT，有助于捕捉单词的词汇语义，并提供能处理多个自然语言处理任务的通用架构；还可以利用从输入或外部源提取的额外知识，如在摘要中使用信息提取的主谓宾三元组和依赖子树来提高语义充分性。这些知识可以通过多种方式整合到神经架构中，如使用因子模型或多编码器和门控系统，在有训练数据时，多任务学习也是整合语言知识的有效方法。|

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(长输入/输出处理):::process --> B(Transformer架构):::process
    A --> C(结合语言知识):::process
    D(多语言、训练数据和领域适应):::process --> E(零样本学习):::process
    D --> F(主动学习):::process
    D --> G(迁移学习):::process
    D --> H(领域适应):::process
    I(深度学习与语言学结合):::process --> J(强化学习):::process
    I --> K(预训练模型):::process
    I --> L(额外知识整合):::process
    I --> M(多任务学习):::process

5. 神经自然语言生成的近期趋势

随着时间的推移，早期的神经自然语言生成方法已经发生了演变，以下是一些迅速改变该领域的主要新特征：

5.1 非循环网络

早期神经自然语言生成主要使用基于复杂RNN的序列到序列模型，其固有的顺序性质阻碍了训练示例内的并行化，影响计算效率。为解决这一问题，Vaswani等人提出了Transformer架构，它完全摒弃了循环。Transformer是一个编码器 - 解码器框架，编码器和解码器均由六层堆叠组成，并使用多头自注意力机制在不同输入和输出位置联合关注不同表示子空间的信息。

Transformer架构因其高效性（非循环性质）和强大的表达能力（多头自注意力机制能在广泛的上下文窗口和多个编码层中捕捉丰富多样的语言信息）而越来越受欢迎。它在抽象意义表示到文本生成和从知识图生成摘要等任务中取得了最佳结果。

5.2 预训练和微调

近期，预训练方法，如ELMo、OpenAI GPT和BERT，在各种自然语言理解任务中取得了显著进展。语言模型通过使用大量文本数据基于上下文预测单词来学习上下文相关的单词表示。例如，BERT通过在Transformer模型的所有层中联合考虑左右上下文，并使用掩码语言模型（MLM）目标函数学习深度双向表示。部分输入标记被掩码，目标是仅根据上下文预测被掩码的单词。通过构建融合左右上下文的表示，MLM目标允许预训练用于语言建模的深度双向Transformer。预训练的BERT表示可以在特定任务的训练数据上进行微调。

目前，研究人员开始探索如何将预训练的语言模型应用于自然语言生成：
- UniLM是一个统一的预训练模型，可针对自然语言理解和自然语言生成进行微调。它是一个多层Transformer网络，针对单向、双向和序列到序列三种无监督语言建模目标进行优化。这种统一的预训练过程使学习到的文本表示更通用，可用于自然语言理解和自然语言生成任务。实验结果表明，UniLM在多个任务中取得了新的最优结果。
- KERMIT是一个简单的架构，直接建模输入和输出序列及其分解的联合分布。它由单个Transformer解码器堆栈组成，可在任意顺序下生成文本，包括双向机器翻译和完形填空式填充。在机器翻译、表示学习和零样本完形填空问答等三个不同任务中，它达到或超过了现有最优性能。
- MASS是一种用于语言生成的预训练方法，通过预测句子的剩余部分来预训练序列到序列模型。其编码器以带有随机掩码片段的句子为输入，解码器尝试预测该掩码片段。预训练的MASS模型可在语言生成任务上进行微调，在神经机器翻译、文本摘要和对话响应生成等方面比无预训练或其他预训练方法有显著改进。
- BISON受BERT的MLM目标启发，通过迭代地用输出词汇中的标记替换占位符标记来生成完整的输出序列，允许Transformer的自注意力机制同时考虑过去和未来的标记，实现双向序列生成。该方法支持直接整合预训练的语言模型BERT，并在序列生成任务上进行微调，在两个对话数据集上显著优于竞争基线和现有最优神经网络方法。
- Rothe等人提出了基于Transformer的序列到序列模型，该模型与公开可用的预训练BERT和GPT - 2检查点兼容，并对使用这些检查点初始化Transformer模型的实用性进行了广泛的实证研究。他们的模型在机器翻译、摘要、句子拆分和融合等任务中取得了新的最优结果。

尽管近期神经自然语言生成的趋势转向了预训练和微调方法，但理解长格式和复杂输入，以及整合复杂的交流目标，仍然是使文本生成模型模块化和可解释的关键，这些问题在这些大型语言模型中仍有待探索。

综上所述，神经自然语言生成在不断发展，新的方法和技术不断涌现，但也面临着诸多挑战。未来的研究需要在解决现有问题的基础上，进一步探索如何更好地利用语言知识，提高生成文本的质量和可解释性，以满足不同领域和任务的需求。

神经自然语言生成：现状、挑战与趋势

6. 技术对比与分析

为了更清晰地了解不同神经自然语言生成技术的特点，我们对上述提到的一些关键技术进行对比分析。

技术名称	核心特点	优势	局限性	适用场景
编码器 - 解码器模型	将所有文本生成任务统一在一个框架内建模	实现任务的统一建模，引发范式转变	存在一些不足，需对解码器、编码器和学习策略改进	多种文本生成任务的基础建模
基于RNN的编码器 - 解码器模型及其变体	方便地将输入编码为标记序列，生成输出文本	借助注意力等机制生成高质量文本，适用于多种输入表示	存在稀有词编码和生成问题	各种文本、数据或意义表示的生成任务
Transformer架构	摒弃循环，使用多头自注意力机制	高效且能捕捉丰富语言信息	对硬件资源要求较高	长文档处理、AMR到文本生成等任务
UniLM	统一预训练，针对多种语言建模目标优化	文本表示通用，适用于理解和生成任务	训练成本较高	多种自然语言处理任务
KERMIT	直接建模输入和输出序列联合分布	可任意顺序生成文本	模型复杂度较高	机器翻译、表示学习等任务
MASS	通过预测句子片段预训练序列到序列模型	在语言生成任务微调后效果显著	预训练过程较复杂	神经机器翻译、文本摘要等任务
BISON	实现双向序列生成，整合预训练模型	在对话数据集表现优异	应用范围相对较窄	对话生成等任务
Rothe等人的模型	与预训练检查点兼容	在多个任务取得最优结果	依赖预训练模型	机器翻译、摘要等任务

graph LR
    classDef tech fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(编码器 - 解码器模型):::tech --> B(基于RNN变体):::tech
    A --> C(Transformer架构):::tech
    C --> D(UniLM):::tech
    C --> E(KERMIT):::tech
    C --> F(MASS):::tech
    C --> G(BISON):::tech
    C --> H(Rothe模型):::tech

从这个对比表格和流程图可以看出，不同技术在核心特点、优势、局限性和适用场景上各有不同。例如，传统的编码器 - 解码器模型是基础，但存在不足；而新兴的预训练模型如UniLM等虽然优势明显，但也面临训练成本高等问题。在实际应用中，需要根据具体的任务需求和资源情况选择合适的技术。

7. 实际应用案例分析

为了更好地理解神经自然语言生成技术在实际中的应用，我们来看几个具体的案例。

7.1 新闻摘要生成

在新闻领域，每天都会产生大量的新闻文章，人工进行摘要提取效率较低。利用神经自然语言生成技术可以实现自动新闻摘要生成。例如，使用Transformer架构或预训练的MASS模型，对长新闻文章进行处理。首先，模型会对文章的关键信息进行提取和理解，然后根据一定的规则生成简洁的摘要。这样可以帮助读者快速了解新闻的核心内容，提高信息获取效率。

操作步骤如下：
1. 数据准备：收集大量的新闻文章及其对应的摘要作为训练数据。
2. 模型选择：根据数据规模和任务需求，选择合适的模型，如Transformer或MASS。
3. 模型训练：使用准备好的数据对模型进行训练，调整模型参数以提高摘要生成的质量。
4. 摘要生成：将待处理的新闻文章输入到训练好的模型中，得到生成的摘要。

7.2 智能客服对话生成

在智能客服领域，神经自然语言生成技术可以用于生成自然流畅的对话回复。以BISON模型为例，它可以根据用户的问题，结合历史对话信息，生成合适的回复。首先，模型会对用户的问题进行语义理解，然后根据预训练的语言知识和对话上下文，生成符合逻辑和语义的回复。这样可以提高客服的响应速度和服务质量。

操作步骤如下：
1. 数据收集：收集大量的客服对话数据，包括用户问题和对应的回复。
2. 模型训练：使用收集到的数据对BISON模型进行训练，使其能够学习到对话的模式和语义。
3. 对话处理：当用户提出问题时，将问题和历史对话信息输入到训练好的模型中。
4. 回复生成：模型根据输入信息生成合适的回复，并返回给用户。

8. 未来发展方向展望

虽然神经自然语言生成已经取得了很大的进展，但仍然有许多方向值得进一步探索。

8.1 跨领域和多语言应用拓展

目前，大部分研究集中在特定领域和单一语言。未来，需要开发能够处理多种语言和跨领域的通用模型。例如，在国际商务领域，需要一个模型能够同时处理英语、中文、法语等多种语言的文本生成任务，并且能够适应不同行业的专业术语和表达习惯。这需要结合零样本学习、迁移学习等技术，减少对大量特定领域和语言训练数据的依赖。

8.2 增强语义理解和生成的准确性

提高生成文本的语义充分性仍然是一个关键挑战。未来的研究可以结合更多的语言学知识，如语义网络、语用学等，来增强模型对语义的理解和生成能力。例如，通过引入外部知识库，让模型在生成文本时能够参考更丰富的语义信息，从而生成更准确、更有意义的文本。

8.3 提高模型的可解释性和透明度

随着模型复杂度的增加，可解释性和透明度问题变得越来越重要。未来需要开发新的方法和技术，使模型的决策过程更加透明。例如，通过可视化技术展示模型在生成文本时的注意力分布，让用户能够理解模型是如何选择和生成文本的。这有助于提高用户对模型的信任度，并且在一些对安全性和可靠性要求较高的应用场景中尤为重要。

8.4 与其他技术的融合创新

神经自然语言生成可以与其他技术进行融合，创造出更强大的应用。例如，与计算机视觉技术结合，实现图像描述生成；与语音技术结合，实现语音合成和对话交互。这种融合创新将为自然语言生成带来更广阔的应用前景。

9. 总结

神经自然语言生成是一个充满活力和挑战的领域。从早期的编码器 - 解码器模型到如今的预训练模型，技术不断发展和创新。虽然已经取得了显著的成果，但仍然面临着语义充分性评估、可解释性、长输入处理等诸多挑战。未来，需要在跨领域和多语言应用、语义理解准确性、模型可解释性以及技术融合等方面进行深入研究和探索。通过不断的努力，神经自然语言生成技术将能够更好地满足人们在信息获取、交流和交互等方面的需求，为各个领域带来更多的价值。

在实际应用中，我们可以根据具体的任务需求和数据特点，选择合适的模型和方法，并按照相应的操作步骤进行实施。同时，关注技术的发展趋势，积极探索新的应用场景和解决方案，将有助于推动神经自然语言生成技术的进一步发展。