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国内刊号:51-1307/TP
国际刊号:1001-9081
发布日期:
作者:李雪晴, 王石, 王朱君, 朱俊武
单位:1. 扬州大学 信息工程学院, 江苏 扬州 225000;2. 中国科学院 计算技术研究所, 北京 100190
关键词:自然语言生成,语言学,自然语言处理,评价方法,文本到文本生成,数据到文本生成,图像到文本生成
基金:国家自然科学基金资助项目(61872313);国家重点研发计划重点专项(2017YFB1002300,2018YFC1700302)。
自然语言生成(NLG)技术利用人工智能和语言学的方法来自动地生成可理解的自然语言文本。NLG降低了人类和计算机之间沟通的难度,被广泛应用于机器新闻写作、聊天机器人等领域,已经成为人工智能的研究热点之一。首先,列举了当前主流的NLG的方法和模型,并详细对比了这些方法和模型的优缺点;然后,分别针对文本到文本、数据到文本和图像到文本等三种NLG技术,总结并分析了应用领域、存在的问题和当前的研究进展;进而,阐述了上述生成技术的常用评价方法及其适用范围;最后,给出了当前NLG技术的发展趋势和研究难点。
来源:2021年第5期
《计算机应用》期刊编辑部
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