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Recent advances of neural text generation:Core tasks,datasets,models and challenges

Science China(Technological Sciences) 2020年第10期63卷 1990-2010页

作者： JIN HanQi CAO Yue WANG TianMing XING XinYu WAN XiaoJun Wangxuan Institute of Computer Technology Peking UniversityBeijing 100871China Center for Data Science Peking UniversityBeijing 100871China The MOE Key Laboratory of Computational Linguistics Peking UniversityBeijing 100871China

In recent years,deep neural network has achieved great success in solving many natural language processing ***,substantial progress has been made on neural text generation,which takes the linguistic and non-linguistic input,and generates natural language *** survey aims to provide an up-to-date synthesis of core tasks in neural text generation and the architectures adopted to handle these tasks,and draw attention to the challenges in neural text *** first outline the mainstream neural text generation frameworks,and then introduce datasets,advanced models and challenges of four core text generation tasks in detail,including AMR-to-text generation,data-to-text generation,and two text-to-text generation tasks(i.e.,text summarization and paraphrase generation).Finally,we present future research directions for neural text *** survey can be used as a guide and reference for researchers and practitioners in this area.

关键词： natural language generation neural text generation AMR-to-text data-to-text text summarization paraphrase generation

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