智能文本生成：进展与挑战 _文本

智能文本生成：进展与挑战
万小军
北京大学王选计算机研究所
摘要：智能文本生成是人工智能与自然语言处理领域的前沿研究方向，也是AI生成内容（AIGC）的关键技术支撑，近些年受到学术界和产业界的高度关注，在媒体出版、电子商务等多个行业与场景下均已实现应用，能够大幅提升文本内容的生产效率。本文对智能文本生成的应用现状与主要方式进行了系统性概述，并重点介绍了基于深度学习的智能文本生成技术，同时指出现有技术所面临的挑战。
关键词：智能文本生成；自然语言生成；机器写作；自然语言处理
论文引用格式：
万小军. 智能文本生成：进展与挑战[J]. 大数据, 2023, 9(2): 99-109.
WAN X J.text :and[J]. Big Data , 2023, 9(2): 99-109.
0引言
随着深度学习技术的发展和应用，AI生成内容（AI- ，AIGC）的能力得到显著提升。文本、图像、视频、音频等内容的自动生成已成为人工智能领域的热门研究方向，同时也备受产业界的关注，在各行各业均具有重要的应用价值。
语言文字是人类最重要的交流工具和思想文化载体，实现语言智能是人工智能走向成熟的重要标志，智能文本生成则是语言智能的关键支撑技术。智能文本生成又称自然语言生成或机器写作，其目的是根据给定的输入数据（如报表数据、视觉信息、意义表示、文本素材等）自动生成高质量的不同类型的自然语言语句或篇章（如标题、摘要、新闻、故事、诗歌、评论、广告等）[考虑到绝大部分文本生成任务与应用属于有条件文本生成范畴，本文只关注有条件文本生成，而忽略无条件文本生成（根据随机噪声生成文本）。] 。对于自动生成的文本，一般要求可读性好，同时内容准确可靠。需要指出的是，由于语言表达的多样性，文本生成的结果通常是不唯一的，特别是对于开放式文本生成任务（如文本复述、故事生成等）而言，同一输入生成的输出可以有成百上千种可能。举例来说，对于文本复述任务而言，针对输入语句“梅西是足坛的GOAT”，该语句可以被改写为“梅西是足坛历史最佳”，或者“足坛历史第一人是梅西”，或者“梅西的成就超越了足坛所有其他球员”，等等。
文本生成的困难之处主要有两点。一是搜索空间巨大。文本自动生成可以看作一个搜索问题，对于长度为L的文本（即文本包含L个词），假设词表大小为W（即共有W个词语），考虑到文本的每个位置都可以从W个词语中任选一个词语进行填充，那么总共有WL种可能的组合。W通常很大（一般为几万到几十万的规模），因此这个搜索空间巨大，这给文本生成算法带来了严重挑战。二是文本质量难以客观评价。尽管我们能够主观判断一个语句或一篇文章的优劣，但是很难找到一个自动评价指标对文本质量进行客观、准确的评估。目前业界使用的基于N元词重叠程度的评价指标（如BLEU、ROUGE等）与模型驱动的评价指标（如、等）均难以可靠地评价文本质量（特别是开放式文本生成任务及长文本生成任务），导致文本生成任务的优化目标难以准确定义和形式化，现有的基于最大似然的优化目标与文本生成的总体质量目标之间存在相当大的差异，这也是现有文本生成模型一个不可忽视的缺陷。
本文后续章节将对智能文本生成的应用现状、主要方式进行概述，重点介绍基于深度学习的智能文本生成技术，同时指出智能文本生成技术面临的挑战，最后进行总结与展望。
1 智能文本生成的应用现状
近几年智能文本生成技术有了突破性发展，各类智能写作需求广泛崛起，智能文本生成应用呈现出行业广、场景多、需求大等特点。智能文本生成已经在媒体出版、电子商务、人机交互、电子政务、智慧教育、智慧医疗、智慧司法等多个行业和领域得到了落地应用。国内外数十家单位和企业（如、ARRIA、、、、、阿里、百度、腾讯、京东等）将文本生成能力作为核心竞争力之一，已相继推出各类文本内容生成工具与服务，能够自动化生产或辅助人工生产各类文本内容（包括新闻、财报、天气预报、文摘、会议纪要、综述、公文、产品说明、广告文案、对话回复、评论等），大幅提升了内容生产效率和覆盖率。特别是在推出之后，业界对文本生成模型的强大能力有了更深刻的认识，因而对智能写作技术的应用有了更大的想象空间，例如辅助写论文、发言稿、小说等。下面以媒体出版和电子商务两个典型领域为例具体介绍智能文本生成技术的应用情况。