Modelo de generación automática de texto

En el procesamiento del lenguaje natural, otra área de aplicación importante es la escritura automática de textos. Las palabras clave, las frases clave y la extracción automática de resúmenes son aplicaciones en este campo. Pero todas estas aplicaciones se producen de más a menos. Aquí presentamos otra aplicación, de menos a más, que incluye copiar oraciones, generar artículos o párrafos a partir de palabras clave y temas, etc.

Esto se logra principalmente a través de tecnologías como la extracción de palabras clave y el reconocimiento de sinónimos.

Esta sección analiza el escenario: del texto a la generación de texto. Este escenario generalmente involucra tecnologías de procesamiento de texto, como resumen de texto, compresión de oraciones, copia de texto y fusión de oraciones. Entre ellas, esta parte involucra dos tecnologías principales: resumen de texto y replicación de oraciones. Como se mencionó anteriormente, el resumen de texto implica principalmente la extracción de palabras clave, extracción de frases, extracción de oraciones, etc. Dependiendo del método de implementación, la repetición de oraciones se puede dividir aproximadamente en las siguientes categorías:

1. Método de reescritura basado en sinónimos. Este es también el método utilizado en esta sección. Está a nivel léxico y puede garantizar que el texto reemplazado sea semánticamente consistente con el texto original en gran medida. Las debilidades pueden reducir el flujo de oraciones. Por supuesto, los modelos ocultos de Markov también se pueden combinar para corregir la coincidencia de oraciones y mejorar el efecto general.

2. Método de reescritura basado en plantillas. Este es también el método utilizado en esta sección. La idea básica de este método es resumir estadísticamente una plantilla fija a partir de una gran cantidad de corpus recopilados, y el sistema determina cómo generar diferentes expresiones en función de la coincidencia entre la oración de entrada y la plantilla.

3. Método de reescritura de modelos generativos basado en modelo estadístico y análisis semántico. Este método consiste en obtener una gran cantidad de distribuciones de probabilidad de conversión basadas en los datos del corpus y luego reemplazar el corpus de entrada según el conocimiento previo conocido. Las oraciones generadas por este método se basan en los resultados del análisis y, en cierto sentido, están guiadas por el análisis de la realidad generativa. Por lo tanto, la oración generada mediante la reescritura puede tener una buena estructura de oración, pero el corpus en el que se basa es muy poderoso y requiere la anotación manual de una gran cantidad de datos. Para estos problemas, las nuevas técnicas de aprendizaje profundo pueden resolver algunos problemas. Al mismo tiempo, combinado con el aprendizaje profundo de los gráficos de conocimiento, el conocimiento humano se puede utilizar mejor y se pueden minimizar los requisitos de datos para las muestras de entrenamiento.

El modo de escenario de usar pinyin para generar caracteres chinos es el mismo que el de la generación automática de texto, los cuales generan otra información de texto a partir de información de texto dada. La diferencia es que el primero genera el carácter chino correspondiente al elemento actual, mientras que aquí genera el siguiente carácter chino correspondiente al elemento actual.

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