【NLP】首个任务型对话系统中生成模块资源库Awesome-TOD-NLG-Survey开源！-技术圈

原创作者：覃立波、黎州扬、娄杰铭、禹棋赢、车万翔
代码链接：https://github.com/yizhen20133868/Awesome-TOD-NLG-Survey

简介

自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）作为任务型对话系统中的核心模块，越来越受到学术界和工业界的关注。NLG模块的目的是将系统生成的语义表示（Meaning Representations，MR），包括对话动作（Dialog Act）和一系列槽值对（Slot Pairs），转化为用户可以理解的自然语言系统回复。

以图1为例，NLG模块的输入包含对话动作inform和槽值对（name=Blue Spice，priceRange=low，familyFriendly=yes），NLG的作用是将输入转换为对应的自然语言回复：“The Blue Spice is a low cost venue. It is a family friendly location.”

图1 NLG模块的输入输出

近些年来，随着深度神经网络和预训练语言模型的发展，NLG 的研究已经取得了重大的突破。尽管目前 NLG 模型在标准数据集上达到了相当高的性能,但在实际应用中, 仍有许多问题需要解决。那么该方向的研究现状如何，未来的热点又是什么呢？

为此，我们整理了一个仓库，详细、全面地总结了 NLG 领域发展过程中的工作，包括方法分类和一些相关的开源资源，并且涵盖了一些前沿方向的讨论。我们希望该工作能够对促进该领域发展贡献力量，也相信该资源库值得对 NLG 领域感兴趣的同学们了解和关注。仓库的总体目录如图2所示。

图2 仓库总体目录

仓库内容

1. 新分类，全总结

我们将目前的 NLG 方法总体分类为传统方法和基于深度学习的方法，并分别按照细分的小类归纳整理。其中，基于深度学习的方法分为基于 RNN 、基于 Seq2Seq 和基于 Transformer 的三种方法进行分类。

图3 不同的NLG方法总体架构

2. 开源的NLG论文仓库整理

我们介绍了现有的 NLG 相关的论文和已经开源的仓库，并标注了论文使用的相关数据集，可以帮助大家利用代码学习。

图4 论文目录

3. 数据集整理及下载地址

对于 NLG 使用的经典数据集，我们不仅提供了描述、简介和下载地址，还对数据集的细节、规模和状态进行了总结，帮助大家方便地了解和找到相关的数据集。

图5 数据集及下载地址

4. Leaderboard 整理

对于主流的数据集，我们还整理了 leaderboard，方便大家跟踪进展。

图6 leaderboard 整理

5. 未来挑战方向及相关工作整理

为了促进该领域的发展，我们还总结了NLG的未来方向，并且整理了目前为止的发表的顶会工作，如跨语言 NLG，可解释 NLG 等。

希望这个仓库能帮助大家快速了解 NLG 领域，并进行新的探索，点击阅读原文能够查看仓库内容，欢迎大家 PR 以及 Star！

本期责任编辑：丁效

本期编辑：钟蔚弘


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