CH4-NLG研究、现状和将来的思考

文章目录 1. NLG现状 2. NLG研究：咱们如今在哪儿？之后要去哪里？ 3. NLG更为成熟 4. 从事NLG工做让讲师学到的8件事 1. NLG现状 在NLG过程当中引入离散隐变量。可能对故事生成、任务型对话有帮助。 再也不是从左到右的顺序生成了。对于长文本生成的问题，在并行化生成、迭代优化和自顶向下生成上都有了新的研究。 训练过程也再也不只是最大似然的优化函数了，出现了更多句子粒度的目标

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