数据到文本自然语言生成系统综述

本系统综述对当前数据到文本生成研究进行全面分析，识别了该领域中的空白、挑战与未来方向。综述了关于数据集、评估指标、应用领域、多语言性、语言模型以及幻觉缓解方法的相关文献。探讨了 various methods for producing high-quality text, 包括重新排序、传统和神经管道架构、规划架构、数据清洗、受控生成以及模型和训练技术的修改。评估了这些方法的有效性与局限性，突出了需要通用策略以缓解幻觉的重要性。综述还考察了数据集的使用、流行度与影响，以及评估指标，强调了自动与人类评估。此外，讨论了数据到文本模型的演变，尤其是 transformer 模型的广泛采用。尽管文本质量取得了进步，综述强调了在低资源语言中的研究的重要性，以及这些语言数据集的工程化，以促进包容性。最后，概述了数据到文本的多个应用领域，强调其在这些领域中的相关性。总体而言，本综述为推动数据到文本生成的创新与发展提供了指导框架。