[论文解读] Recent Advances in Neural Text Generation: A Task-Agnostic Survey

Chen Tang, Frank Guérin+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 6, 2022

Topic Modeling被引用 11

一句话总结

本文对2019–2023年神经文本生成（NLG）领域的最新进展进行了全面的、与任务无关的综述，整合了数据构建、神经框架、训练/推理策略以及评估指标方面的进展。它识别出NLG应用中的共同模式，并提出了未来方向，包括神经流水线和知识融合，以提升文本生成系统的可控性与质量。

ABSTRACT

In recent years, considerable research has been dedicated to the application of neural models in the field of natural language generation (NLG). The primary objective is to generate text that is both linguistically natural and human-like, while also exerting control over the generation process. This paper offers a comprehensive and task-agnostic survey of the recent advancements in neural text generation. These advancements have been facilitated through a multitude of developments, which we categorize into four key areas: data construction, neural frameworks, training and inference strategies, and evaluation metrics. By examining these different aspects, we aim to provide a holistic overview of the progress made in the field. Furthermore, we explore the future directions for the advancement of neural text generation, which encompass the utilization of neural pipelines and the incorporation of background knowledge. These avenues present promising opportunities to further enhance the capabilities of NLG systems. Overall, this survey serves to consolidate the current state of the art in neural text generation and highlights potential avenues for future research and development in this dynamic field.

研究动机与目标

• 为多样化NLG应用中近期神经文本生成进展提供全面的、与任务无关的概览。
• 通过分析数据、模型、训练和评估中的共性，识别不同NLG任务中的共同挑战与解决方案。
• 整合数据构建、神经架构、训练/推理策略以及评估指标方面的最先进技术。
• 探索未来研究方向，包括神经流水线设计和背景知识的整合，以推动可控且基于知识的NLG发展。
• 为研究人员提供理解当前神经文本生成格局及未来发展趋势的基础参考。

提出的方法

• 将2019–2023年间的NLG研究按四个核心领域进行分类：数据构建、神经框架、训练/推理策略以及评估指标。
• 分析数据构建方法，包括特定任务的数据集创建、标注方案（如人物设定、情感、情节大纲等）以及外部知识资源（如ConceptNet）的使用。
• 综述主流神经架构，尤其是以注意力机制和基于Transformer的模型为核心的编码器-解码器框架。
• 回顾训练与推理技术，如课程学习、强化学习以及解码策略（如束搜索、核采样）以提升生成质量与多样性。
• 将评估指标分类为自动评估（如BERTScore、MoverScore）与人工评估，强调其在NLG任务中的通用性。
• 基于神经流水线设计与外部知识整合，提出未来研究方向，以提升可控性与事实一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在多样化神经文本生成任务中，有哪些共同的技术与方法论趋势？
• RQ2 不同任务中的数据构建实践有何差异？高质量训练数据的共同需求是什么？
• RQ3 神经框架与训练策略在文本生成中在不同任务之间具有多大程度的通用性？
• RQ4 评估指标在不同NLG应用中的表现如何？其局限性是什么？
• RQ5 未来研究方向中，特别是神经流水线与知识整合，哪些最有可能推动可控且高质量文本生成的发展？

主要发现

• 神经文本生成通过共享组件（尤其是带有注意力机制的编码器-解码器架构）在摘要生成、对话系统和故事生成等多样化任务中取得了显著进展。
• 为新NLG任务构建数据通常需要定制化标注（如人物设定、情感、情节大纲），且许多新数据集是为满足特定任务需求而从零开始构建的。
• 评估指标如BERTScore与MoverScore通过利用上下文嵌入与分布相似性，在NLG任务中表现出强大的泛化能力。
• 课程学习与强化学习等训练策略显著提升了生成质量与多样性，尤其在对话与摘要系统中表现突出。
• 未来方向，包括神经流水线的使用与外部知识（如知识图谱）的整合，被确定为实现可控、事实准确与连贯文本生成的关键推动力。
• 本综述建立了一个统一框架，以理解近期NLG进展，突出各类应用中的共同挑战与解决方案，并为未来神经符号融合奠定基础。