自然语言生成的发展历程

人们对人工智能的兴趣随着科幻电影的兴起而日益浓厚。每当提到“人工智能”，人们往往会联想到《终结者》、《黑客帝国》、《我，机器人》等经典影片。

尽管机器人具备独立思考的能力还有待实现，但在机器学习和自然语言处理领域，近年来已经取得了显著进展。个人助理（如Siri和Alexa）、聊天机器人以及问答机器人等应用正在悄然改变人们的生活方式。

理解和提取复杂多变的语言中的意义，推动了自然语言理解和自然语言生成（NLG）领域的快速发展。据Gartner预测，到2019年，自然语言生成将成为现代商业智能和分析平台的标准功能之一。本文将回顾自然语言生成的历史，并展望其未来。

什么是自然语言生成？

自然语言生成通过预测句子中的下一个单词来传递信息。借助语言模型，可以预测下一个可能出现的单词，即找到单词在序列中的概率分布。例如，预测“I need to learn how to __”中的下一个单词，语言模型会计算出“write”、“drive”等词的概率。高级神经网络，如循环神经网络（RNNs）和长短时记忆网络（LSTMs），能够处理较长的句子，从而提高预测的准确性。

马尔可夫链

马尔可夫链是最早的自然语言生成算法之一。它通过当前单词预测句子中的下一个单词。例如，模型通过训练句子“I drink coffee in the morning”和“I eat sandwiches with tea”来预测。模型会发现“drink”后面出现“coffee”的概率为100%，而“I”后面出现“eat”和“drink”的概率均为50%。然而，马尔可夫链只能考虑当前单词，无法识别当前单词与其他单词之间的关系，导致预测结果不够精确，限制了其在实际应用中的效果。

循环神经网络（RNN）

神经网络灵感来源于人脑的工作原理，通过建模输入数据与输出数据之间的非线性关系，提供了新的计算方法。循环神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络，能够捕捉输入数据中的序列特征。在处理序列中的每一个项目时，RNN能够存储之前的信息，从而更好地预测未来的内容。与马尔可夫链不同的是，RNN不仅关注当前单词，还考虑已处理过的单词。

应用RNN进行自然语言生成

在每次RNN迭代过程中，模型会在其“记忆”单元中存储出现过的单词，并计算下一个单词出现的概率。例如，在预测“We need to rent a __”中的下一个单词时，模型会记住在词典中每个单词随后面单词出现的概率。“house”或“car”比“river”和“dinner”更有可能出现在这个位置。“记忆”单元会选择概率较高的单词进行排序，然后继续下一次迭代。然而，RNN面临一个重大问题——梯度消失。随着序列长度增加，RNN无法存储很久以前的单词信息，只能依赖最近的单词进行预测，这限制了其生成连贯长句的能力。

长短期记忆网络（LSTM）

长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种变体，更适合处理长序列。LSTM结构包括四个部分：细胞、输入门、遗忘门和输出门。在处理“I am from Spain. I am fluent in _”这类句子时，LSTM会更加关注前面提到的“Spain”，并将相关信息存储在细胞中。当遇到句号时，遗忘门会清除无关信息，使模型能够专注于相关的内容。LSTM及其变体能够解决梯度消失问题，生成连贯的句子，但它们的计算成本较高，训练难度较大。

Transformer

Transformer在2017年由Google团队首次提出，引入了一种名为“自注意力机制”的新方法。这种模型在自然语言处理任务中广泛应用，如语言建模、机器翻译和文本生成。Transformer模型由一组编码器和一组解码器组成，编码器处理任意长度的输入，解码器负责生成输出句子。每个单词的最终表示由空心圆表示，通过自注意力机制获取所有其他单词之间的关系，生成新的表示形式。与LSTM相比，Transformer减少了步骤数量，能够直接捕捉句子中所有单词之间的关系，无需考虑单词的位置。

应用Transformer进行自然语言生成

Transformer模型同样适用于自然语言生成，最著名的模型是OpenAI提出的GPT-2。该模型通过集中注意力于与预测下一个单词相关的单词，更好地学习并预测句子中的下一个单词。例如，在生成“Her gown with the dots that are pink, white and __”时，通过自注意力机制分析前面出现的颜色（粉色和白色），确定需要预测的单词也是颜色，最终模型输出“blue”。自注意力机制能够帮助模型选择性地关注句子中每个单词的作用，而不仅仅是记住一些特征。

自然语言生成的未来

本文回顾了自然语言生成技术的发展历程，从最初的马尔可夫链预测，到如今利用自注意力机制生成连贯文章。虽然我们仍处于生成模型发展的初级阶段，但未来将有更多的创新，如自主生成文本。此外，生成模型也将应用于图像、视频和音频等领域。