# NLP文本生成的世界
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要分支。其目的是让计算机能够理解、生成和与人类语言互动。文本生成是NLP中的一个核心任务，涉及自动创建具有连贯性和上下文相关性的文本。本文将探索文本生成的基本概念、应用及其实现的技术，并提供代码示例，帮助你更好地理解这一领域。
## 什么是文本生成？
文本生
AI写诗？？ AI创作小说？？ 近年来人们时常听到这类新闻，听上去很不可思议，那么今天我们来一探究竟，这种功能是如何通过深度学习来实现的。通常文本生成的基本策略是借助语言模型，这是一种基于概率的模型，可根据输入数据预测下一个最有可能出现的词，而文本作为一种序列数据 (sequence data)，词与词之间存在上下文关系，所以使用循环神经网络 (RNN) 基本上是标配，这样的模型被称为神经语言模
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2024-05-21 18:58:26
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本期导读：本文是对受控文本生成任务的一个简单的介绍。首先，本文介绍了受控文本生成模型的一般架构，点明了受控文本生成模型的特点。然后，本文介绍了受控文本生成技术在故事生成任务和常识生成任务上的具体应用，指出了受控文本生成技术在具体应用场景下的改进方向。•••0. 什么是受控文本生成文本生成任务是自然语言处理领域十分重要的一类任务。文本摘要、语法纠错、人机对话等很多自然语言处理任务都可以被视为文本生成
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2024-04-30 17:36:28
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感谢阅读腾讯AI Lab微信号第49篇文章。NLP领域三大顶会之一的EMNLP即将举办，腾讯AI Lab第2次参与，共16篇文章入选。本文将深度解读与文本生成技术相关的2篇论文。Enjoy！随着近年来端到端的深度神经网络的流行，文本生成逐渐成为自然语言处理中一个热点研究领域。文本生成技术具有广阔的应用前景，包括用于智能对话系统，实现更为智能的人机交互；我们还可以通过自动生成新闻、财报及其它类型的文
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2024-01-31 10:01:31
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F. 文本生成器
内存限制：512 MiB 时间限制：1000 ms 标准输入输出
题目类型：传统 评测方式：文本比较题目描述原题来自：JSOI 2007JSOI 交给队员 ZYX 一个任务，编制一个称之为「文本生成器」的电脑软件：该软件的使用者是一些低幼人群，他们现在使用的是 GW 文本生成器 v6 版。该软件可以随机生成一些文章――总是生成一篇长度固定且完全随机的文章——也就是说，生成的文章中
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2024-01-06 07:51:05
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词法分析，句法分析，词嵌入与词向量。词法分析：中文分词和词性标注等词法分析任务一般被称为 中文词法分析。词法分析，词与词之间没有空格界限，切分歧义消除和未登录词识别。词性标注，就是对于给定的句子判断每个词的语法范畴，确定词性，加以标注。中文词法分析主要方法是，基于规则的，基于统计的，基于规则和统计的方法。Word Segmentation，就是让计算机在文本中的词与词之间自动加上空格或者其他边界标
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2024-05-22 16:22:17
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1.常见NLP任务信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。文本生成：机器像人一样使用自然语言进行表达和写作。依据输入的不同，文本生成技术主要包括数据到文本生成和文本到文本生成。数据到文本生成是指将包含键值对的数据转化为自然语言文本；文本到文本生成对输入文本
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2024-06-29 16:53:37
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文本自动生成是一种利用人工智能技术的文本生成技术，它可以根据指定的主题或关键词，自动产生符合特定内容需求的文章、新闻稿、商品描述等各类文本内容。这项技术在信息化时代有着广泛的应用。通过训练大规模的语料库，机器人学习到语言的规则和规律，从而可以自动生成流畅的文章。今天的文章就给大家介绍文本怎么自动生成内容。它运用到几种处理模式，一种是自然语言处理（NLP），即通过分析文本中的语义、语法和词汇等特征，
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2024-01-14 14:37:41
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Transformer进阶分解一、Encoder-Decoder1.1 简介1.2 结构1.3 缺点二、Attention Model2.1 Attention 注意力机制简介（一）Attention2.1.1 Attention 原理2.1.2 Attention 机制的本质思想2.1.3 Attention优缺点（二）Self-attention——attention的改进2.2.1 Sel
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2024-10-24 12:44:10
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# NLP文本生成实例
自然语言处理（NLP）是人工智能中的一个重要领域，它涉及计算机与人类语言之间的交互。文本生成是NLP的一个主要任务，旨在自动生成自然语言文本。本文将介绍文本生成的基本原理，并通过Python代码示例来演示其实现过程。
## 什么是文本生成？
文本生成是指使用算法生成符合语法和语义的自然语言文本。可以应用于多个领域，如新闻文章撰写、对话系统、内容创作等。生成文本的常见方
原创
2024-09-28 04:29:55
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文章目录0、结构1、语言模型基础1.1、概念1.2、缺陷1.3、K-Gram语言模型1.4、评价指标：困惑度2、NNLM与RNNLM模型2.1、NNLM2.1.1、结构2.1.2、损失函数2.1.3、存在问题2.2、RNNLM3、Word2Vec模型3.1、模型结构3.1.1、skip-gram3.1.2、CBOW3.2、优化技术3.2.1、hierarchical softmax3.2.2、负
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2024-09-12 07:40:55
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一、引言在NLP-统计语言模型中已经简要介绍过语言模型的相关知识，该文中已阐述语言模型的应用场景和一些传统的实现方式，本文接着演示n-gram的另一种实现方式-神经网络，那这样的实现方式就是神经语言模型吗？ 按本渣的理解，答案是否定的，神经语言模型是一个类指，其本质是在统计语言模型上的一种延伸和扩展，我可以只考虑上文n个词，也可以考虑下文n个词，也可以基于上下文考虑，具体的情况需要根据需求而定。二
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2023-10-17 16:21:13
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10.1 文本生成简介10.2 文本生成方法10.2.1 传统文本生成方法10.2.2 神经网络文本生成方法10.2.2.1 回顾10.2.2.1 自回归方法10.2.2.2 非自回归方法10.2.3 文本生成方法对比10.3 文本生成应用10.3.1 常见任务10.3.1.1 文本摘要10.3.1.2 故事生成（Storytelling）10.3.1.3 诗歌生成1
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2023-10-16 16:09:34
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nlp常见任务代码总结本文的目的在于梳理NLP企业级的应用任务，根据jd判断当前主流的NLP在企业中的应用水平，熟悉常见的任务+技术+数据+评价方式。一、nlp常见任务综述信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。文本生成：机器像人一样使用自然语言进行表达和
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2023-09-28 22:36:10
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文章目录1. 什么是NLP2. NLP主要研究方向3. NLP的发展4. NLP任务的一般步骤5. 我的NLP启蒙读本6. NLP、CV，选哪个？ 1. 什么是NLP自然语言处理 (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。**自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。**为了建设和完善语言模型，自然语言处理建立计
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2023-10-12 21:53:16
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NLG方向可以算是NLP的一个分支，即自然语言生成，理解上data2text，image2text，doc2text都在这个范畴内。相对来说data2text是较为容易的一个任务，可以作为很多复杂NLG任务中处于最终一步的任务，因此它的重要性不言而喻。本文摘自ACL 2019录取的30篇知识图谱论文之一1904.03396，笔者做了较为详细的阅读标注仅供参考。最近间歇性脑壳疼，是真的脑壳疼，生理上
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2023-12-10 09:10:52
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文章目录引言一、文本生成任务二、Seq2Seq讲解1.Seq2Seq模型存在问题三、Beam Search1.Beam Search优化思路四、Seq2Seq+Attention机制 引言 Seq2Seq模型用于文本生成。在这个模型基础上，加上Attention机制可以使得模型效果更好。一、文本生成任务 常见的文本生成任务有以下几种：Machine Translation（机器翻译） 不同语
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2023-07-08 11:30:28
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在当今的自然语言处理(NLP)领域，PaddlePaddle的CPM（Chinese Pre-trained Model）文本生成引领了前沿技术的发展。通过结合深度学习和大规模预训练模型，我们能够高效地生成高质量的中文文本。本文将围绕“paddle nlp cpm 文本生成”展开，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化、生态扩展等方面的内容。
## 版本对比
对于Paddle
编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2021-11-19题目：Plan-then-Generate: Controlled Data-to-Text Generation via Planning论文：https://arxiv.org/pdf/2108.13740.pdfGithub：https://github.com/yxuansu/plangen数据集：https:/
文本生成一、文本生成概述1、文本生成概述：https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-05-22任务包括：对话生成、摘要生成、机器翻译。2、NLP综述：自然语言生成-NLG：https://zhuanlan.zhihu.com/p/853631753、清华NLP组年度巨献：机器翻译30年最重要论文阅读清单：二、评价指标：1、文本生成13：万字长文梳理文本生成评
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2024-05-21 18:58:51
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