Jan, 2021

有说服力的自然语言生成 -- 文献综述

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TL;DR此文献综述聚焦于使用自然语言生成 (NLG) 自动检测和生成说服性文本的应用，旨在延伸之前研究的自动识别文本中的说服力的方面，通过将说服力的决定因素概念化为五个业务关注的类别：仁慈、语言适宜性、逻辑论证、可靠性、工具和数据集，重点关注生成方面，这些因素可以使 NLG 增加现有信息的说服力，并发展了进一步研究说服性 NLG 的研究议程，该综述分析了 77 篇文章，概述了现有的知识体系，展示了这一研究领域的稳步进展。
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发现论文，激发创造
  • 数字欺骗视角下自然语言生成进展综述

    本文主要探讨自然语言生成器 (NLG) 领域包括方法、评估、任务等方面的相关研究，并特别关注了 NLG 被恶意利用的潜在危险，以及存在的偏见风险。

    Aug, 2022

  • 运用知识和推理实现类人自然语言生成：简要回顾

    本文探讨以知识为指导的自然语言生成技术，旨在产生具有人类思维方式的文本内容。作者提出了十个目标来指导智能化自然语言生成系统的发展，同时简要回顾了以知识和推理为指导的自然语言生成技术的成就。最后，作者展望了未来的发展方向和挑战。

    Dec, 2022

  • 文本生成的评估：一项调查

    该文章调查了近年来开发的自然语言生成（NLG）系统的评估方法。将 NLG 评估方法分为三类，讨论了每种类别取得的进展和仍然面临的挑战，重点关注最近提出的 NLG 任务和神经 NLG 模型的评估。最后提出了自动文本摘要和长文本生成的两个任务特定的 NLG 评估示例，并提出了未来的研究方向。

    Jun, 2020

  • 机器生成文本的检测：文献综述

    研究概述了语言模型产生的虚假文本、媒体关注度、自然语言生成、社会意义等关键词，同时探索了机器产生文本的趋势和更大的社会影响。

    Jan, 2024

  • 学生 - AI 创意写作：在学校应用自然语言生成的教学策略

    该研究实验了人工智能通过语言生成实现的创意写作，参赛学生使用四个文本生成器的输出作为创意创作的一部分，并在反思问题的指导下评估了他们的写作表现，研究结果有助于更好地应用自然语言生成技术于教育教学。

    Jun, 2022

  • 广告生成自然语言：一项调查

    本文概述了过去十年内有关自然语言生成方法在帮助广告商增加他们发布的在线广告数量上取得有效结果的研究动向，从基于模板的、抽取的到使用神经网络的生成方法。讨论了在此过程中出现的关键挑战和方向，包括指标优化、忠实度、多样性、多模式以及基准数据集的发展。

    Jun, 2023

  • 自然语言生成艺术现状调查：核心任务、应用和评估

    本文调查了自然语言生成的现状，包括核心任务、架构、新研究主题、评估挑战和与人工智能领域的协同作用。

    Mar, 2017

  • 自然语言生成增强带有不确定信息的人类决策

    本文比较不同的信息表现形式对人类决策的影响，发现使用自然语言生成（NLG）在不确定情况下可以提高决策水平，在 442 名成年人的任务研究中，NLG 的表现相对于图形表现平均要好 24％，而将 NLG 与图形结合使用可使决策水平提高 44％。同时发现，当使用 NLG 输出时，女性的表现显著优于男性（相对于图形表现增加了 87％）。

    Jun, 2016

  • 构建自然语言生成系统

    研究人工智能自然语言生成系统 (NLG)，探讨其任务与应用，介绍 NLG 领域基本知识给潜在的合作伙伴。

    May, 1996

  • 自然语言生成的不确定性：从理论到应用

    最近强大的语言模型为自然语言生成（NLG）提供了进步，使其不仅可以执行传统任务如摘要或翻译，还可以作为各种应用的自然语言接口。本文首先提出了表示不确定性所需的基本理论、框架和词汇，并从语言学的角度确定了 NLG 中主要的不确定性来源，并提出了一个比流行的整体 / 种类二分法更具信息量和忠实度的二维分类系统。最后，我们从理论转向应用，强调利用不确定性进行解码、可控生成、自我评估、选择性回答、主动学习等的令人兴奋的研究方向。

    Jul, 2023