基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成

數(shù)智創(chuàng)新變革未來基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成自然語言生成基本概念簡介深度學(xué)習(xí)在自然語言生成中的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)架構(gòu)與自然語言生成任務(wù)自然語言生成任務(wù)評估方法概述基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成挑戰(zhàn)自然語言生成任務(wù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成典型模型自然語言生成應(yīng)用場景探討ContentsPage目錄頁自然語言生成基本概念簡介基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成#.自然語言生成基本概念簡介自然語言生成任務(wù)：1.自然語言生成（NLG）的任務(wù)目標是將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或抽象概念轉(zhuǎn)化為人類可讀的自然語言文本。2.NLG在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，包括新聞報道、問答系統(tǒng)、聊天機器人、機器翻譯以及文案撰寫。3.自然語言生成技術(shù)可以分為生成式和提取式兩種，其中生成式方法直接從數(shù)據(jù)中生成文本，而提取式方法則從預(yù)先存在的文本中提取并重組信息。自然語言生成模型：1.自然語言生成模型是生成自然語言文本的數(shù)學(xué)模型，可以根據(jù)給定數(shù)據(jù)或知識庫生成新的文本。2.自然語言生成模型通?；谏疃葘W(xué)習(xí)，包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和自回歸模型（AR）等。3.自然語言生成模型可以應(yīng)用于各種任務(wù)，包括文本摘要、機器翻譯、聊天機器人和新聞生成等。#.自然語言生成基本概念簡介自然語言生成評價：1.自然語言生成模型的評價指標一般包括文本流暢度、語義一致性、正確性、信息豐富度和多樣性等。2.評價自然語言生成模型的指標通常是根據(jù)任務(wù)的具體要求而定的。3.自然語言生成模型的評價通常需要結(jié)合人工評估和自動評估的方法，以確保評價的準確性和可靠性。自然語言生成數(shù)據(jù)集：1.自然語言生成數(shù)據(jù)集是用于訓(xùn)練和評估自然語言生成模型的數(shù)據(jù)集合。2.自然語言生成數(shù)據(jù)集通常包含大量文本數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以是新聞文章、對話、評論、產(chǎn)品描述等。3.自然語言生成數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對自然語言生成模型的性能有很大的影響，因此需要精心構(gòu)建和維護。#.自然語言生成基本概念簡介自然語言生成應(yīng)用：1.自然語言生成技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，包括新聞報道、問答系統(tǒng)、聊天機器人、機器翻譯以及文案撰寫。2.自然語言生成技術(shù)可以幫助人們從數(shù)據(jù)中提取信息，并生成可讀的文本，從而提高信息獲取和傳播的效率。3.自然語言生成技術(shù)在未來還有很大的發(fā)展?jié)摿?，有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮作用。自然語言生成挑戰(zhàn)：1.自然語言生成技術(shù)面臨著許多挑戰(zhàn)，包括文本流暢度、語義一致性、正確性、信息豐富度和多樣性等。2.自然語言生成模型在某些任務(wù)上還存在一定的局限性，例如，難以生成具有創(chuàng)造性和想象力的文本。深度學(xué)習(xí)在自然語言生成中的應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成深度學(xué)習(xí)在自然語言生成中的應(yīng)用神經(jīng)語言模型1.神經(jīng)語言模型（NeuralLanguageModels，NLM）是深度學(xué)習(xí)的一種應(yīng)用，可以學(xué)習(xí)語言的統(tǒng)計規(guī)律，并據(jù)此生成新的文本。2.NLM的典型結(jié)構(gòu)是序列到序列模型（sequence-to-sequencemodel），該模型由編碼器（encoder）和解碼器（decoder）兩部分組成。編碼器將輸入文本轉(zhuǎn)換成固定長度的向量，解碼器根據(jù)編碼器的輸出生成新的文本。3.NLM在自然語言生成中的應(yīng)用包括機器翻譯、文本摘要、文本風(fēng)格轉(zhuǎn)換等。生成對抗網(wǎng)絡(luò)1.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）是深度學(xué)習(xí)中的一種生成模型，可以生成逼真的圖像、音頻、文本等數(shù)據(jù)。2.GAN由兩個網(wǎng)絡(luò)組成：生成器（generator）和判別器（discriminator）。生成器負責(zé)生成新的數(shù)據(jù)，判別器負責(zé)判斷生成的數(shù)據(jù)是否真實。3.GAN在自然語言生成中的應(yīng)用包括文本生成、對話生成、文本風(fēng)格轉(zhuǎn)換等。深度學(xué)習(xí)在自然語言生成中的應(yīng)用變分自編碼器1.變分自編碼器（VariationalAutoencoder，VAE）是深度學(xué)習(xí)中的一種生成模型，可以生成具有多樣性的數(shù)據(jù)。2.VAE由兩個網(wǎng)絡(luò)組成：編碼器（encoder）和解碼器（decoder）。編碼器將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個潛在空間的分布，解碼器根據(jù)潛在空間的分布生成新的數(shù)據(jù)。3.VAE在自然語言生成中的應(yīng)用包括文本生成、對話生成、文本風(fēng)格轉(zhuǎn)換等。強化學(xué)習(xí)1.強化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning，RL）是深度學(xué)習(xí)中的一種學(xué)習(xí)方法，可以學(xué)習(xí)如何采取行動來最大化獎勵。2.RL的典型框架是馬爾可夫決策過程（MarkovDecisionProcess，MDP），包括狀態(tài)、動作、獎勵和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率等元素。3.RL在自然語言生成中的應(yīng)用包括文本生成、對話生成、文本風(fēng)格轉(zhuǎn)換等。深度學(xué)習(xí)在自然語言生成中的應(yīng)用注意機制1.注意機制（AttentionMechanism）是深度學(xué)習(xí)中的一種技術(shù)，可以幫助模型關(guān)注輸入數(shù)據(jù)中的重要部分。2.注意機制的典型結(jié)構(gòu)包括查詢（query）、鍵（key）和值（value）三個向量。查詢向量和鍵向量計算相似度，然后根據(jù)相似度加權(quán)求和值向量，得到輸出向量。3.注意機制在自然語言生成中的應(yīng)用包括機器翻譯、文本摘要、文本風(fēng)格轉(zhuǎn)換等。預(yù)訓(xùn)練語言模型1.預(yù)訓(xùn)練語言模型（Pre-trainedLanguageModels，PLM）是深度學(xué)習(xí)中的一種模型，可以在大量文本數(shù)據(jù)上進行預(yù)訓(xùn)練，并在此基礎(chǔ)上進行各種自然語言處理任務(wù)。2.PLM的典型結(jié)構(gòu)是Transformer模型，該模型由編碼器和解碼器兩部分組成。編碼器將輸入文本轉(zhuǎn)換成固定長度的向量，解碼器根據(jù)編碼器的輸出生成新的文本。3.PLM在自然語言生成中的應(yīng)用包括機器翻譯、文本摘要、文本風(fēng)格轉(zhuǎn)換等。深度學(xué)習(xí)架構(gòu)與自然語言生成任務(wù)基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成深度學(xué)習(xí)架構(gòu)與自然語言生成任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)概述1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受生物神經(jīng)元啟發(fā)的計算模型，其基本組成單位是神經(jīng)元。神經(jīng)元接收來自上一層的神經(jīng)元的輸入，經(jīng)過一定的計算函數(shù)激活，并將其輸出傳遞給下一層的神經(jīng)元。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常只有幾個神經(jīng)元層，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擁有幾十甚至數(shù)百層神經(jīng)元層。3.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，并將其用于各種自然語言生成任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要和對話生成。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）1.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其具有記憶功能。RNN可以將前一個時間步的輸出作為當(dāng)前時間步的輸入，從而實現(xiàn)對序列數(shù)據(jù)的建模。2.RNN可以用于各種自然語言生成任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要和對話生成。3.RNN的缺點是容易出現(xiàn)梯度消失或爆炸問題，這使得RNN難以訓(xùn)練。深度學(xué)習(xí)架構(gòu)與自然語言生成任務(wù)長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）1.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其具有更強的記憶能力。LSTM可以學(xué)習(xí)到長期依賴關(guān)系，并將其用于各種自然語言生成任務(wù)。2.LSTM是目前最常用的自然語言生成模型之一。LSTM已經(jīng)成功地應(yīng)用于各種自然語言生成任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要和對話生成。3.LSTM的缺點是計算成本較高，這使得LSTM在某些應(yīng)用場景下難以使用。注意力機制1.注意力機制是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，其可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注輸入數(shù)據(jù)的特定部分。注意力機制可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)的理解，并將其用于各種自然語言生成任務(wù)。2.注意力機制已經(jīng)成功地應(yīng)用于各種自然語言生成任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要和對話生成。3.注意力機制的缺點是計算成本較高，這使得注意力機制在某些應(yīng)用場景下難以使用。深度學(xué)習(xí)架構(gòu)與自然語言生成任務(wù)生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）1.生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其可以生成與真實數(shù)據(jù)難以區(qū)分的合成數(shù)據(jù)。GAN可以用于各種自然語言生成任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要和對話生成。2.GAN已經(jīng)成功地應(yīng)用于各種自然語言生成任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要和對話生成。3.GAN的缺點是容易出現(xiàn)模式崩潰問題，這使得GAN難以生成高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)。預(yù)訓(xùn)練模型1.預(yù)訓(xùn)練模型是指在大量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。預(yù)訓(xùn)練模型可以用于各種自然語言生成任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要和對話生成。2.預(yù)訓(xùn)練模型可以顯著提高自然語言生成模型的性能。預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)成功地應(yīng)用于各種自然語言生成任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要和對話生成。3.預(yù)訓(xùn)練模型的缺點是容易出現(xiàn)過擬合問題，這使得預(yù)訓(xùn)練模型難以泛化到新的數(shù)據(jù)。自然語言生成任務(wù)評估方法概述基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成自然語言生成任務(wù)評估方法概述客觀評估指標1.流暢性評估：衡量生成文本的語法正確性和連貫性。2.一致性評估：檢查生成文本是否與給定條件或背景知識一致。3.信息性評估：評估生成文本是否包含相關(guān)信息，是否滿足用戶需求。4.多樣性評估：衡量生成文本的豐富性和多樣性，確保不出現(xiàn)重復(fù)或單調(diào)的內(nèi)容。5.偏見評估：檢查生成文本是否存在性別、種族等方面的偏見，確保輸出結(jié)果的公平性和包容性。主觀評估指標1.人工評估：由人類評估者對生成文本的質(zhì)量進行打分或評價，考慮語法、連貫性和信息性等因素。2.調(diào)查問卷評估：設(shè)計調(diào)查問卷，詢問用戶對生成文本的看法和評價，從中收集主觀反饋。3.用戶研究評估：通過用戶研究來收集用戶的反饋和意見，了解用戶對生成文本的實際使用情況和滿意度。4.在線投票評估：在網(wǎng)上發(fā)起投票活動，讓用戶對生成文本進行投票，以收集用戶對文本質(zhì)量的反饋?；谏疃葘W(xué)習(xí)的自然語言生成挑戰(zhàn)基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成#.基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀疏性：1.自然語言生成任務(wù)需要大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，尤其是對于復(fù)雜的任務(wù)，如機器翻譯、文本摘要等。2.當(dāng)可用的數(shù)據(jù)不足時，模型可能會遇到數(shù)據(jù)稀疏性的問題，導(dǎo)致訓(xùn)練效果不佳。3.緩解數(shù)據(jù)稀疏性的方法包括數(shù)據(jù)增強、預(yù)訓(xùn)練、遷移學(xué)習(xí)等。知識不足：1.深度學(xué)習(xí)模型需要足夠的知識才能生成高質(zhì)量的自然語言文本。2.知識不足可能導(dǎo)致模型生成不準確、不連貫、甚至令人反感的文本。3.緩解知識不足的方法包括知識庫構(gòu)建、知識圖譜構(gòu)建、知識遷移等。#.基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成挑戰(zhàn)推理能力不足：1.深度學(xué)習(xí)模型通常缺乏推理能力，無法根據(jù)背景知識和上下文信息來生成合理的文本。2.推理能力不足可能導(dǎo)致模型生成不連貫、不一致、甚至自相矛盾的文本。3.緩解推理能力不足的方法包括引入外部知識、使用推理模型、使用注意力機制等。生成文本質(zhì)量差：1.深度學(xué)習(xí)模型生成的文本可能存在語法錯誤、拼寫錯誤、語義錯誤等。2.文本質(zhì)量差可能導(dǎo)致模型無法滿足實際應(yīng)用的需求。3.緩解文本質(zhì)量差的方法包括使用語言模型、使用對抗訓(xùn)練方法、使用后處理方法等。#.基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成挑戰(zhàn)安全性與倫理問題：1.深度學(xué)習(xí)模型生成的文本可能包含有害、冒犯或不安全的內(nèi)容。2.安全性和倫理問題可能導(dǎo)致模型無法部署到實際應(yīng)用中。3.緩解安全性和倫理問題的方法包括使用內(nèi)容過濾、使用道德審查、使用用戶反饋等?？山忉屝圆睿?.深度學(xué)習(xí)模型生成的文本通常難以解釋，人們很難理解模型是如何生成文本的。2.可解釋性差可能導(dǎo)致人們對模型的信任度降低，也可能導(dǎo)致模型難以部署到實際應(yīng)用中。自然語言生成任務(wù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成自然語言生成任務(wù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集構(gòu)建1.多模態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合：文本和圖像、文本和音頻、文本和視頻等多種模態(tài)數(shù)據(jù)融合，豐富信息表示，提升生成質(zhì)量。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對不同模態(tài)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，例如圖像的尺寸調(diào)整、音頻的采樣率轉(zhuǎn)換、視頻的幀提取等，保證數(shù)據(jù)的一致性和可比性。3.數(shù)據(jù)標注：對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行標注，明確文本與其他模態(tài)數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系，為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供監(jiān)督信息。大規(guī)模數(shù)據(jù)集構(gòu)建1.數(shù)據(jù)采集：從互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、新聞網(wǎng)站等公開平臺爬取海量文本數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性。2.數(shù)據(jù)清洗：對采集的數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，去除重復(fù)數(shù)據(jù)、無效數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和可用性。3.數(shù)據(jù)增強：利用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如句法變換、同義詞替換、隨機刪除等，擴充數(shù)據(jù)集規(guī)模，提高模型的泛化能力。自然語言生成任務(wù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建1.領(lǐng)域知識抽?。簭膶I(yè)文獻、行業(yè)報告、專家訪談等渠道獲取特定領(lǐng)域的知識，如醫(yī)療、法律、金融等，為數(shù)據(jù)集構(gòu)建提供專業(yè)指導(dǎo)。2.領(lǐng)域數(shù)據(jù)收集：在特定領(lǐng)域內(nèi)收集相關(guān)文本數(shù)據(jù)，如醫(yī)學(xué)論文、法律法規(guī)、金融報告等，確保數(shù)據(jù)集具有針對性和實用性。3.領(lǐng)域數(shù)據(jù)標注：針對特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行標注，明確文本與領(lǐng)域知識之間的對應(yīng)關(guān)系，為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供專業(yè)監(jiān)督信息?？缯Z言數(shù)據(jù)集構(gòu)建1.多語言文本收集：從不同語言的文本語料庫、新聞網(wǎng)站、社交媒體等平臺收集多語言文本數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)集的多語言多樣性。2.文本對齊：對多語言文本進行對齊，即找到不同語言文本之間的對應(yīng)關(guān)系，為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供多語言監(jiān)督信息。3.翻譯質(zhì)量評估：評估不同機器翻譯模型的翻譯質(zhì)量，選擇高質(zhì)量的翻譯結(jié)果作為數(shù)據(jù)集的一部分，提高數(shù)據(jù)集的準確性和可靠性。特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)集構(gòu)建自然語言生成任務(wù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建1.對話語料收集：從社交媒體、聊天記錄、客服對話等渠道收集對話語料，保證數(shù)據(jù)集的自然性和多樣性。2.對話語料標注：對對話語料進行標注，明確對話中的角色、意圖、情緒等信息，為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供對話監(jiān)督信息。3.對話語料預(yù)處理：對對話語料進行預(yù)處理，如分詞、詞性標注、句法分析等，便于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和理解。情感分析數(shù)據(jù)集構(gòu)建1.情感文本收集：從社交媒體、新聞網(wǎng)站、評論平臺等渠道收集帶有情感傾向的文本數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)集的情感多樣性和分布均衡性。2.情感標簽標注：對情感文本進行情感標簽標注，明確文本的情感極性（正面、負面、中性）或情感強度（強烈、一般、輕微）等信息，為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供情感監(jiān)督信息。3.情感文本預(yù)處理：對情感文本進行預(yù)處理，如分詞、詞性標注、句法分析等，便于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和理解。對話數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成典型模型基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成典型模型基于序列的生成模型1.基于序列的生成模型是一種生成自然語言的經(jīng)典方法，其基本思想是將自然語言視為一個序列，然后利用模型來學(xué)習(xí)該序列的概率分布。2.基于序列的生成模型的典型代表是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，RNN是一種能夠處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它能夠?qū)W習(xí)序列中的長期依賴關(guān)系。3.RNN的變種有很多，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和門控循環(huán)單元(GRU)，這些變種都能夠更好地處理長序列數(shù)據(jù)?；谧⒁饬Φ纳赡Ｐ?.基于注意力的生成模型是近年來發(fā)展起來的一種新的生成自然語言的方法，其基本思想是利用注意力機制來幫助模型更好地關(guān)注序列中的重要部分。2.基于注意力的生成模型的典型代表是注意力機制序列到序列模型(seq2seq)，seq2seq模型是一種能夠?qū)⒁环N語言的句子翻譯成另一種語言句子的模型。3.seq2seq模型的注意力機制能夠幫助模型更好地關(guān)注源語言句子中的重要部分，從而生成更好的翻譯結(jié)果?；谏疃葘W(xué)習(xí)的自然語言生成典型模型1.基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的生成模型是一種近年來發(fā)展起來的一種新的生成自然語言的方法，其基本思想是利用GAN來學(xué)習(xí)自然語言的概率分布。2.基于GAN的生成模型的典型代表是生成對抗網(wǎng)絡(luò)文本生成(GAN-text)，GAN-text模型是一種能夠生成自然語言文本的模型。3.GAN-text模型的生成器能夠生成新的自然語言文本，而判別器則能夠區(qū)分生成器生成的文本和真實文本?；谧兎肿跃幋a器的生成模型1.基于變分自編碼器(VAE)的生成模型是一種近年來發(fā)展起來的一種新的生成自然語言的方法，其基本思想是利用VAE來學(xué)習(xí)自然語言的潛在表示。2.基于VAE的生成模型的典型代表是變分自編碼器文本生成(VAE-text)，VAE-text模型是一種能夠生成自然語言文本的模型。3.VAE-text模型的編碼器能夠?qū)⒆匀徽Z言文本編碼成潛在表示，而解碼器則能夠?qū)撛诒硎窘獯a成新的自然語言文本?；谏蓪咕W(wǎng)絡(luò)的生成模型基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成典型模型基于強化學(xué)習(xí)的生成模型1.基于強化學(xué)習(xí)(RL)的生成模型是一種近年來發(fā)展起來的一種新的生成自然語言的方法，其基本思想是利用RL來學(xué)習(xí)生成自然語言的策略。2.基于RL的生成模型的典型代表是強化學(xué)習(xí)文本生成(RL-text)，RL-text模型是一種能夠生成自然語言文本的模型。3.RL-text模型的策略網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)生成自然語言文本的策略，而環(huán)境則能夠評估策略生成的文本的質(zhì)量?；陬A(yù)訓(xùn)練語言模型的生成模型1.基于預(yù)訓(xùn)練語言模型(PLM)的生成模型是一種近年來發(fā)展起來的一種新的生成自然語言的方法，其基本思想是利用PLM來學(xué)習(xí)自然語言的知識和特征。2.基于PLM的生成模型的典型代表是生成式預(yù)訓(xùn)練語言模型()，模型是一種能夠生成自然語言文本的模型。3.模型的預(yù)訓(xùn)練過程能夠?qū)W習(xí)到大量的自然語言知識和特征，這使得它能夠生成高質(zhì)量的自然語言文本。自然語言生成應(yīng)用場景探討基于深度學(xué)習(xí)的自然語言生成自然語言生成應(yīng)用場景探