Deep Reinforcement Learning for Natural Language Generation-优快云博客

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本文探讨了自然语言生成（NLG）的任务，包括单轮、多轮和零样本NLG，并重点关注深度强化学习（DRL）在解决NLG问题上的应用。DRL在摘要生成、问答系统、内容创作、对话系统和文本分类等方面展现出潜力，通过DQN、Actor-Critic、A2C、DDPG和PPO等模型进行强化学习。项目计划涉及摘要、问答、内容创作和机器翻译模型的训练与改进。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

一、任务描述

Natural language generation (NLG) ，即自然语言生成，是指从计算机系统生成自然语言的能力。自动文本生成引擎能够帮助人们更好地沟通，改善信息传递过程中的效率，提高工作质量，并减少重复劳动。然而，现有的基于规则的方法往往存在缺陷，在生成的句子质量上存在明显的不足。如何利用机器学习、强化学习等新型机器学习技术有效地解决这一问题，成为目前研究热点。本文将对深度强化学习（DRL）进行探讨，进而提出一种基于 DRL 的 NLG 方法。
根据 NLG 的需求特点，一般包括文本摘要、问答生成、内容创作、客服回复等多个应用场景。根据这些应用场景的不同，可以将 NLG 分为三类任务:单轮 NLG、多轮 NLG 和零样本 NLG。单轮 NLG 是最简单的情况，只需要生成一个固定长度的文本，如摘要生成；多轮 NLG 需要生成连贯的、结构化的文本，如故事生成；零样本 NLG 需要生成大量不同的文本，用于训练和评估模型的泛化性能，如模板抽取。

（1）单轮 NLG

Summarization
摘要生成（summarization）是指通过获取输入文档的关键信息，利用关键词和语句，合理地组织成较短但具有代表性的输出文本。传统的摘要生成方法一般采用关键句选取、句子聚类、摘要抽取等算法。由于篇幅限制，本文只对基于深度强化学习的摘要生成方法进行分析。
Question Answering
问答生成（question answering）是指