可控文本生成技术研究综述

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作   者：

王舰;  孙宇清; 

作者机构：

山东大学软件学院; 

关键词：

文本多样性;  长文本生成;  文本评估;  可控文本生成; 

期刊名称：

中文信息学报

i s s n：

1003-0077

年卷期：

2024 年 38 卷 010 期

页   码：

1-23

摘   要：

可控文本生成任务是指生成符合语法规则和语义需求，且满足给定约束的自然语言文本，具有重要应用价值。如何将约束嵌入到隐空间，从而有效控制离散的词汇生成过程是十分困难的，特别是在复杂应用场景中：不仅需要控制文本内容，还要求生成的长文本形式多样、语言灵活以及逻辑合理等，这使得可控文本生成任务更具挑战性且难以评估。近年来，数据驱动的神经方法得到了广泛应用，特别是大规模预训练语言模型大幅度提升了生成文本质量。该文综述这些生成方法中的代表性技术架构和模型，讨论文本生成领域定性和定量评价指标，以及相关数据集；针对可控文本生成任务的文本多样性和句子间语义一致性等高层次需求，重点讨论相关技术前沿进展，分析其理论依据和技术优势；最后总结可控文本生成任务仍然面临的挑战和未来发展方向。