16、文本生成中的神经网络方法与相关技术解析

文本生成中的神经网络方法与相关技术解析

1. 引言

神经网络方法在文本生成领域引发了范式转变，其具备两个关键特性。一方面，循环神经网络（RNN）能够学习强大的语言模型，这些模型可以基于任意长度的输入进行条件设定，且不受马尔可夫假设的限制。接下来，我们将深入探讨文本生成中的各类技术、数据以及模型。

2. 文本生成的输入与目标

文本生成涉及到输入内容和交际目标。例如，在不同任务中，输入可能包含多种形式，如语义角色标注（AMR）、资源描述框架（RDF）等。以下是一些常见的输入输出示例：
| 图编号 | 描述 | 页码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1.1 | 文本生成的输入内容和交际目标 | 2 |
| 1.2 | 生成挑战表面实现任务中的浅层依赖树 | 3 |
| 1.3 | 语义评价（SemEval）AMR 到文本生成任务的示例输入 | 4 |
| 1.4 | 端到端（E2E）对话移动和文本 | 4 |
| 1.5 | 数据到文本的示例输入输出对 | 6 |

3. 传统文本生成方法

在神经网络方法出现之前，文本生成有其特定的关键模块。传统方法通常采用流水线架构，将数据转化为文本。例如，在 Robocup 任务中，有特定的输入输出对示例。同时，句子简化和压缩也是传统方法中的重要环节，下面是相关示例：
| 图编号 | 描述 | 页码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 2.1 | Robocup 输入输出对示例 | 14 |
| 2.2 | 数据到文本的流水线架构 | 15 |
| 2.3 | 句子简化示例 | 18 |
| 2.4 | 句子/压缩对示例 | 19 |
| 2.5 | 抽象式与提取式摘要对比 | 21 |
| 2.6 | CNN/DailyMail 数据集的文档/摘要对 | 22 |
| 2.7 | 前神经网络方法中文本生成的关键模块 | 24 |

4. 深度学习在文本生成中的应用

深度学习为文本生成带来了新的方法和架构。以下是一些常见的深度学习模型及其应用：

4.1 前馈神经网络和多层感知机

前馈神经网络（Feed-forward neural network）或多层感知机（Multi-layer perceptron）是一种基本的神经网络结构，用于文本生成。其结构简单，信息单向流动。

4.2 卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional neural network）可用于句子编码，通过卷积操作提取句子的特征。

4.3 循环神经网络

循环神经网络（RNN）能够处理序列数据，适用于文本生成任务。但传统 RNN 存在长距离依赖问题，因此出现了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进模型。以下是相关模型的图示说明：
| 图编号 | 描述 | 页码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 3.1 | 文本生成的深度学习方法 | 26 |
| 3.2 | 前馈神经网络或多层感知机 | 26 |
| 3.3 | 用于句子编码的卷积神经网络 | 28 |
| 3.4 | RNN 应用于句子 | 29 |
| 3.5 | 长距离依赖问题 | 29 |
| 3.6 | LSTM 和 GRU 单元示意图 | 30 |
| 3.7 | 词嵌入的二维表示 | 32 |
| 3.8 | 基于 RNN 的编码器 - 解码器架构 | 33 |
| 3.9 | 德语单词 “zeit” 及其两种翻译 | 34 |
| 3.10 | 双向 RNN 应用于句子 | 34 |
| 3.11 | RNN 解码步骤（续） | 36 |
| 3.12 | （续）RNN 解码步骤 | 37 |
| 3.13 | RNN 解码：每一步的条件生成 | 38 |

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示基于 RNN 的编码器 - 解码器架构：

graph LR
    A[输入数据] --> B[编码器]
    B --> C[隐藏状态]
    C --> D[解码器]
    D --> E[输出文本]

5. 注意力机制和相关问题

在文本生成中，注意力机制是一个重要的技术。它可以帮助模型聚焦于相关的源词，提高生成文本的质量。同时，还存在一些问题，如生成文本中的重复信息、覆盖度对重复的影响等。以下是相关示例和图示：
| 图编号 | 描述 | 页码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 4.1 | 包含缺失、添加或重复信息的示例输入输出 | 47 |
| 4.2 | 聚焦相关源词 | 48 |
| 4.3 | 注意力机制示意图 | 49 |
| 4.4 | E2E 和 WebNLG 数据集的示例去词法化 | 52 |
| 4.5 | 槽值与句子规划的交互 | 52 |
| 4.6 | 包含重复信息的生成文本示例 | 53 |
| 4.7 | 覆盖度对重复的影响 | 55 |
| 4.8 | 随着生成过程的进行，对话行为（DA）向量的演变 | 56 |

6. 数据线性化与文本生成模型

为了将不同类型的数据用于文本生成，需要进行线性化处理。同时，针对不同的数据结构也有相应的文本生成模型。以下是相关内容：

6.1 数据线性化

不同的数据类型，如抽象意义表示（AMR）、资源描述框架（RDF）、对话移动、维基百科描述等，都需要进行线性化以用于文本生成。具体如下：
| 图编号 | 描述 | 页码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 5.1 | 双向 RNN 将文档建模为令牌序列 | 59 |
| 5.2 | 为文本生成线性化 AMR | 60 |
| 5.3 | 为文本生成准备输入输出对而线性化 RDF | 61 |
| 5.4 | 为响应生成线性化对话移动 | 61 |
| 5.5 | 为文本生成线性化维基百科描述 | 62 |

6.2 文本生成模型

针对不同的数据结构，有不同的文本生成模型，如用于抽象文档摘要的分层文档表示和多智能体文档表示，以及用于从 AMR 图和 RDF 三元组集生成文本的模型等。相关示例如下：
| 图编号 | 描述 | 页码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 5.6 | 用于抽象文档摘要的分层文档表示 | 64 |
| 5.7 | 用于抽象文档摘要的多智能体文档表示 | 65 |
| 5.8 | 每个编码一个段落的多个智能体之间的通信 | 66 |
| 5.9 | 具有分层编码器 - 解码器模型的提取式摘要 | 69 |
| 5.10 | 用于从 AMR 图生成文本的图状态 LSTM | 72 |
| 5.11 | 用于从 RDF 三元组集生成文本的图三元组编码器 | 76 |
| 5.12 | 用于编码句子的图卷积网络 | 77 |

下面是一个 mermaid 流程图，展示从 AMR 图生成文本的过程：

graph LR
    A[AMR 图] --> B[图状态 LSTM 编码]
    B --> C[文本生成]
    C --> D[输出文本]

7. 抽象句子摘要与相关技术

抽象句子摘要旨在生成简洁且准确的句子摘要，涉及多种技术和方法。

7.1 抽象句子摘要示例与方法

通过选择性编码、基于图的注意力等方法来实现抽象句子摘要。以下是相关示例和图示：
| 图编号 | 描述 | 页码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 6.1 | 抽象句子摘要示例 | 82 |
| 6.2 | 抽象句子摘要的选择性编码 | 83 |
| 6.3 | 用选择性门机制学习的热图 | 84 |
| 6.4 | 内容选择和摘要生成的两步过程 | 85 |
| 6.5 | 用于抽象摘要的基于图的注意力以选择显著句子 | 86 |

7.2 从维基百科信息框生成传记及相关问题

可以从维基百科信息框生成传记，但在模型训练过程中存在曝光偏差问题，同时可以将文本生成看作强化学习问题来解决。以下是相关示例和图示：
| 图编号 | 描述 | 页码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 6.6 | 从维基百科信息框生成传记 | 88 |
| 6.7 | 维基百科摘要和事实的词 - 属性对齐示例 | 89 |
| 6.8 | 交叉熵训练模型中的曝光偏差 | 93 |
| 6.9 | 将文本生成作为强化学习问题 | 97 |
| 6.10 | 课程学习的应用 | 100 |
| 6.11 | 用于句子简化的深度强化学习 | 101 |
| 6.12 | 用强化学习进行提取式摘要 | 104 |
| 6.13 | 序列到序列模型生成的不一致响应 | 107 |
| 6.14 | 用于响应生成的单说话者模型 | 108 |
| 6.15 | 说话者模型中说话者一致性和不一致性示例 | 108 |
| 6.16 | 说话者 - 听众模型对 “你爱我吗？” 的响应 | 109 |

8. 公开数据集与相关统计

在文本生成和摘要任务中，有许多公开可用的大型数据集，下面对这些数据集进行总结和统计分析。

8.1 数据集示例

介绍了多个公开数据集的示例，包括 WikiBio、RotoWire、SemEval AMR - to - Text Generation Task、SR’18、E2E、NewsRoom、XSum 等。
| 图编号 | 描述 | 页码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 7.1 | WikiBio 数据集的信息框/文本示例 | 114 |
| 7.2 | 扩展 WikiBio 数据集的示例数据 - 文档对 | 114 |
| 7.3 | Wikidata/文本示例 | 115 |
| 7.4 | RotoWire 数据集的示例数据 - 文档对 | 116 |
| 7.5 | SemEval AMR - to - Text Generation Task 的示例输入和输出 | 117 |
| 7.6 | SR’18 数据集的示例浅层输入 | 118 |
| 7.7 | E2E 数据集的示例实例 | 119 |
| 7.8 | NewsRoom 数据集的示例摘要 | 121 |
| 7.9 | XSum 数据集的简略示例 | 122 |
| 7.10 | PWKP 复杂和简化示例对 | 123 |
| 7.11 | Newsela 示例简化 | 124 |
| 7.12 | GigaWord 句子压缩或摘要示例 | 125 |
| 7.13 | 句子压缩示例 | 126 |
| 7.14 | Toutanova 等人 [2016] 的抽象压缩示例 | 127 |
| 7.15 | Cohn 和 Lapata [2008] 的抽象压缩示例 | 127 |
| 7.16 | ParaNMT - 50 的示例释义对 | 128 |
| 7.17 | Twitter News URL Corpus 的示例 | 129 |
| 7.18 | PIT - 2015 的释义示例 | 129 |
| 7.19 | MSR 语料库的释义示例 | 130 |

8.2 数据集统计

给出了公开可用的大型摘要数据集和句子释义语料库的总结，以及评估摘要数据集提取性的数据统计。
| 表格编号 | 描述 | 页码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 7.1 | 公开可用的大型摘要数据集总结 | 120 |
| 7.2 | 评估摘要数据集提取性的数据统计 | 123 |
| 7.3 | 公开可用的大型句子释义语料库总结 | 128 |

综上所述，文本生成领域涵盖了多种技术、模型和数据集。从传统的流水线架构到深度学习模型，再到注意力机制和强化学习等方法的应用，不断推动着文本生成技术的发展。同时，丰富的公开数据集为研究和实践提供了有力的支持，未来在这些技术和数据的基础上，文本生成的质量和效率有望进一步提高。