Jun, 2023

广告生成自然语言：一项调查

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 神经语言生成：公式化，方法与评估

    本调查综述了自然语言生成的定义、应用、方法及评估，提供了一种神经网络生成模型的信息总览。

    Jul, 2020

  • 有说服力的自然语言生成 -- 文献综述

    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。

    Jan, 2021

  • 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

  • 神经文本生成的最新进展：一项任务无关的调查

    本文综述了神经文本生成领域的最新进展和未来方向，包括数据构造、神经框架、训练和推理策略以及评估指标等方面。

    Mar, 2022

  • 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

  • 神经数据转换为文本生成的创新

    本文调查了神经元数据到文本生成的方法、基准数据集和评估协议，突出了技术应用阶段及其在自然语言生成领域中的前景。

    Jul, 2022

  • 数据驱动的自然语言生成：通向成功之路

    本研究讨论了统计机器学习用于自然语言生成的商业应用的两个主要瓶颈：缺乏可靠的自动评估指标和高质量的领域内语料库。通过彻底分析当前的评估指标并提出需要新的更可靠的指标，我们解决了第一个问题。通过提出一种新的框架来开发和评估用于自然语言生成训练的高质量语料库，我们解决了第二个问题。

    Jun, 2017

  • 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

  • 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

  • SQL 查询生成的最新进展：综述

    该论文综述了最新的自然语言转 SQL 查询方法和模型，并描述了使用深度学习技术的各种架构，阐述了数据集和评估指标。

    May, 2020