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基于预训练模型的受控文本生成研究综述
研究综述 | 更新时间：2024-05-16
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    • 基于预训练模型的受控文本生成研究综述

    • Overview of Controlled Text Generation Based on Pre-trained Models

    • “自然语言生成（NLG）作为AI领域的热点，近年来取得显著进展。研究者通过架构扩展、微调和提示学习等方法，提升了预训练语言模型（PLMs）的性能。尽管面临非结构化输入和低资源语言生成的挑战，NLG在内容创作、自动新闻报导等领域已展现潜力。随着技术进步，NLG将在自然语言处理和人工智能领域扮演更重要角色，推动行业发展。”
      ”
    • 软件导刊   2024年23卷第4期 页码：199-207

    • DOI：10.11907/rjdk.231393    

      中图分类号： TP391.1

    • 纸质出版日期：2024-04-15，

      收稿日期：2023-05-24，

    扫 描 看 全 文

  • 周强伟,施水才,王洪俊.基于预训练模型的受控文本生成研究综述[J].软件导刊,2024,23(04):199-207. DOI： 10.11907/rjdk.231393.

    ZHOU Qiangwei,SHI Shuicai,WANG Hongjun.Overview of Controlled Text Generation Based on Pre-trained Models[J].Software Guide,2024,23(04):199-207. DOI： 10.11907/rjdk.231393.

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