创造性自然语言生成(NLG)论文整理分享

自然语言生成（NLG）指的是什么？

自然语言处理（NLP）主要划分为两个部分，即自然语言理解（NLU）与自然语言生成（NLG）。其中，NLU的功能在于解析和理解文本内容，而NLG则专注于依据各类信息生成对应的文本内容。这些信息可以来源于语音、视频、图像或文字等多种形式。整体而言，NLG的实现方式主要包括以下两类：第一种是将文本转化为语言输出；第二种则是基于数据生成语言表达。

NLG的三个层次（Level）

1、基础层级的数据整合：将原始数据转换为具有语义的文本内容，这一过程类似于在预设结构中填充数据。

2、模板化NLG：通过预设模板进行输出控制，其本质是依据既定模板构造语句内容。

3、复杂层级的NLG：所构建的模型不仅能够识别用户意图，还能融入智能判断与上下文分析，并最终生成符合逻辑且易于理解的语言表达。

随着各类语言模型的发展，具有创造性的自然语言生成以及计算创造力逐渐受到广泛关注。本文整理了该研究领域内极具参考价值的论文清单，可供对此方向感兴趣的研究人员作为学习资料。

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