代码编织梦想

Recent Advances in Retrieval-Augmented Text Generation

ACM 2022 论文链接

检索增强文本生成已经引起了NLP和IR社区的日益关注。任何可能对自然语言生成、信息检索、对话系统、机器翻译等的最新进展感兴趣的观众都会发现参加本教程非常有启发性和价值。

虽然不需要特定的知识,但对信息检索或深度学习有基本概念的受众会发现它更有益于理解本教程中要讨论的技术和分析。为了快速了解本教程的主要内容,我们让参与者参考我们的调查报告[?]。此外,我们还保留了一份供进一步阅读的论文列表1,该列表将动态更新,以包括即将发表的论文。

最近,检索增强文本生成在许多NLP任务中取得了最先进的性能,并引起了NLP和IR社区的日益关注。因此,本教程旨在全面和比较地介绍检索增强文本产生的最新进展。它首先强调了检索增强文本生成的一般范式,然后回顾了不同文本生成任务(包括对话生成、机器翻译和其他生成任务)的显著工作,最后指出了一些局限性和不足,以便于未来的研究。

目标和动机
文本生成是NLP和IR的一个重要领域,具有广泛的应用。检索增强文本生成作为一种融合深度学习和信息检索技术的新文本生成范式,在许多NLP任务中取得了最先进的性能,并在可解释和绿色AI方面取得了进步。本教程应该对董事会NLP和IR社区非常感兴趣。

这一范式的最新发展分布在文本生成的许多子领域,如对话响应生成、机器翻译和文本风格转换。虽然它展示了检索增强文本生成的普遍性,但也增加了新手入门的难度。他们不仅要熟悉NLP和检索技术的最新工作,还要了解下游任务的特点。我们希望本教程将帮助观众更深入地了解检索增强文本生成的发展和亮点。

检索增强文本生成是一个新兴的方向,可以实现更高效、可扩展、可解释和自适应的文本生成,对NLP和IR社区产生了巨大的影响。检索增强文本生成具有广泛的应用场景,如对话系统和机器翻译。本教程旨在全面回顾最近的检索增强文本生成方法,包括对话响应生成[14]、机器翻译[3]和其他[4]中的工作。我们介绍了检索增强文本生成的背景、动机和典型应用,总结了检索增强的文本生成的一般范式,并对检索源、检索度量和集成方法这三个检索增强文本产生的关键组件进行了比较分析。

在本教程的主体部分,我们回顾了有关检索增强文本生成的著名研究论文,并根据不同任务组织内容。具体而言,在对话响应生成任务中,示例/模板检索作为中间步骤已被证明有利于信息响应生成[14,15][??]和个性化响应生成[?]。此外,人们对探索不同形式的知识(如知识库和外部文档)的知识生成越来越感兴趣[2,9,10,12,16,19,20]。

在机器翻译任务中,我们快速总结了关于如何使用检索到的句子(称为翻译记忆)来改进统计机器翻译(SMT)模型的早期工作[6,7,13][??]。由于神经机器翻译(NMT)[1]具有端到端建模和足够的训练数据,与SMT相比具有优势,因此我们特别强调了几种将翻译记忆集成到NMT模型中的流行方法[3,17,18][???]。我们还回顾了检索增强文本生成在其他生成任务中的应用,代码生成[4],释义[5][?],以及知识密集型一代[8]。最后,作为结论,我们还指出了最近方法的一些局限性和缺点,以便参与者更容易推动关于检索增强文本生成的研究。

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/qq_44773028/article/details/127993471

文本自动生成研究进展与趋势_zhangzeyuaaa的博客-爱代码爱编程

摘要 我们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作,能够撰写出高质量的自然语言文本。文 本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分,文本自动生成可包括文本 到文本的生成、意义到文本的生成、数据到文本的生成以及图像到文本的生成等。上述每项 技术均极具挑战性,在自然语言处理与人工智能领域均有相当多的前沿研究,近几年业界也 产生了若干

(2017转)文本自动生成研究进展与趋势_lijuce的博客-爱代码爱编程

NLP文本生成调研过程找到的综述性文章,由于找不到出处,只能将已有CSDN文章转过来了。由于其它两篇CSDN中转的这篇文章要么不显示图片,要么没有参考文献,特此将此二者结合起来,方便阅览。由于图片找不到出处,因此没有去

文本图像跨媒体检索进展_丶minskyli的博客-爱代码爱编程

主要介绍19篇关于文本图像双向检索任务的论文。 1.Corr-AE,Cross-modal Retrieval with Correspondence Autoencoder[ACM2014]。code2.DVSA,Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions[CV

2020深度文本匹配最新进展:精度、速度我都要!-爱代码爱编程

文 | QvQ 编 | 兔子酱 在过去的几年里,信息检索(IR)领域见证了一系列神经排序模型的引入,这些模型多是基于表示或基于交互的,亦或二者的融合。然鹅,模型虽非常有效,尤其是基于 PLMs 的排序模型更是增加了几个数量级的计算成本。 为了在 IR 中协调效率和精度,一系列基于表征学习的后期交互类深度排序模型被一一提出,致力于基于交互范式

【NLP】2020深度文本匹配最新进展:精度、速度我都要!-爱代码爱编程

文 | QvQ 编 | 兔子酱 在过去的几年里,信息检索(IR)领域见证了一系列神经排序模型的引入,这些模型多是基于表示或基于交互的,亦或二者的融合。然鹅,模型虽非常有效,尤其是基于 PLMs 的排序模型更是增加了几个数量级的计算成本。 为了在 IR 中协调效率和精度,一系列基于表征学习的后期交互类深度排序模型被一一提出,致力于基于交互范式来计

场景文本检测与识别:最新进展及未来趋势-爱代码爱编程

Scene text detection and recognition: recent advances and future trends 文章目录 摘要1、介绍2.场景文本检测与识别的最新进展2.1 场景文本检测相关工作2.2 场景文本识别相关工作2.3 端到端文本识别相关工作2.4 场景文本检测与识别的相关应用及产品3 基准数据集和评

文本自动生成研究进展与趋势之文本到文本的生成-爱代码爱编程

文本到文本的生成现状 1、国际研究现状        文本到文本的生成技术主要指对给定文本进行变换和处理从而获得新文本的技术,具体说来包括文本摘要(Document Summarization)、句子压缩(Sentence Compression)、句子融合 (Sentence Fusion)、文本复述(Paraphrase Generation)等。

文本自动生成研究进展与趋势之意义到文本的生成-爱代码爱编程

  意义到文本的生成 1 国际研究现状 不同于文本到文本的生成,意义到文本的生成这一任务的输入在学界并没有达成一致,其根本在于不论是哲学家还是语言学家对何为自然语言的语义都未能形成较为一致的定义。 在计算语言学领域,研究人员普遍遵循的语义研究原则建立在“真值条件(Truth Condition)” 的基础上,认为寻找到了能够使自然语言语句成真的条件

文本自动生成研究进展与趋势之图像到文本的生成-爱代码爱编程

图像到文本的生成 1 国际研究现状         图像到文本的生成技术是指根据给定的图像生成描述该图像内容的自然语言文本,例如新闻图像附带的标题、医学图像附属的说明、儿童教育中常见的看图说话、以及用户在微博等互联网应用中上传图片时提供的说明文字。依据所生成自然语言文本的详细程度及长度的不同,这项任务又可以分为图像标题自动生成和图像说明自动生成。前者需

【NLP】人大团队研究:面向文本生成,预训练模型进展梳理-爱代码爱编程

文本生成是 NLP 中最重要且颇具挑战性的任务之一。近年来,预训练语言模型 (Pretrained Language Models ,下文简称 “PLM”) 的范式,极大地推动了该领域的发展。例如,我们曾介绍过 AI 在古诗生成上的突破《清华团队最新成果:可致特朗普能咏比特币,AI 写古诗 “更上一层楼”》。 最近,一项由中国人民大学团队完成的

【SIGIR 2021 最佳学生论文】图像文本检索的动态模态交互建模-爱代码爱编程

〖〗 关注公众号,发现CV技术之美 本文分享一篇 SIGIR 2021 最佳学生论文『Dynamic Modality Interaction Modeling for Image-Text Retrieval』,图像文本检索的动态模态交互建模。 详细信息如下: 论文链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.114

搭配对比学习,万能的 prompt 还能做可控文本生成-爱代码爱编程

文 | ZenMoore编 | 小轶 可控文本生成,旨在让语言模型的输出带有我们想要的某种属性。比如情感、主题、三元组等。一般我们习惯采用 CTRL[1] 或者 PPLM[2] 等方式。但是,CTRL 是对整个语言模型进行 Finetuning, PPLM 因为需要在生成的过程中迭

nlp领域的最新研究进展_datawhale的博客-爱代码爱编程

2022年,在NLP领域,哪些技术场景最值得关注?为了回答这个问题,在本次 DataFun 举办的自然语言处理峰会上,我们邀请了NLP领域的领衔专家和学者,共同精选了大模型预训练、自然语言生成、多模态理解、人机对话与交互、信息抽取与检索、产业创新与实践、机器翻译与同传等7大技术场景,探讨自然语言处理相关技术的最新成果和发展趋势,并分享NLP技术的