任务型对话系统中的自然语言生成研究进展综述

摘要：

任务型对话系统中的自然语言生成模块(ToDNLG)旨在将系统的对话动作转换为 自然语言回复,其受到研究者的广泛关注.随着深度神经网络的发展和预训练语言模型的爆发,ToDNLG的研究已经获得了重大突破.然而,目前仍然缺乏对现有方法和最新趋势的全面调研.为了填补这个空白,该文全面调研了 ToDNLG的最新进展和前沿领域,包括:(1)系统性回顾:回顾和总结了 ToDNLG近10年的发展脉络和方法,包括非神经网络时代和基于深度学习的ToDNLG工作;(2)前沿与挑战:总结了复杂ToDNLG等一些新兴领域及其相应的挑战;(3)丰富的开源资源:该文在一个公共网站上收集、整理了相关的论文、基线代码和排行榜,供ToDNLG的研究人员直接了解最新进展,希望该文的调研工作能够促进ToDNLG领域的研究工作.

关键词：任务型对话系统、自然语言生成模块、预训练模型

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1-11,20