自然语言处理 cs224n课程 Lecture 15: Natural Language Generation

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#cs224n #nlp

主要内容：

  1. 总结目前已经知道的关于NLG的内容
  2. 关于解码算法的更多内容
  3. NLG的任务和神经网络方法
  4. NLG的评估：一个困难的处境
  5. 总结了NLG的研究思路、研究现状和展望

第一部分：回顾：语言模型和解码算法

  • NLG:自然语言生成。生成一段新的文本
  • NLG是以下任务的组成成分之一：
  • 机器翻译
  • 概要
  • 对话
  • 创造性写作：讲故事，诗歌生成
  • 自由形式的问答：回答是生成的，而不是从文本中提取
  • 图像标题

 

语言模型：给定一系列单词，预测下一个单词的任务

产生下一个单词的概率分布的系统叫语言模型

如果采用的是RNN的方法，则称为RNN语言模型

条件语言模型：给定一系列单词和一些输入x，预测下一个单词的概率

条件语言模型的例子：

  • 机器翻译(x=源句子，y=目标句子)
  • 摘要（x=输入文本，y=摘要输出）
  • 对话（x=对话历史，y=下一个句子）

 

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