数据到文本生成研究综述

• 作者: 张鹏洲 曹娟 龚隽鹏
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据到文本生成 机器新闻写作 自然语言生成 内容选择 表层实现 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 80-84,89
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.01.017

摘要

机器新闻写作,作为人工智能在传媒业的一种应用,越来越受到学界和业界的关注,目前主要用于体育、财经、气象地质和健康等领域.机器新闻写作的核心是自然语言生成技术,而数据到文本生成是自然语言生成领域的典型技术,是实现机器新闻写作的关键技术之一.为了更好地研究数据到文本生成技术并将其应用于机器新闻写作领域,以内容选择和表层实现为重点,梳理了近年来数据到文本生成的发展脉络,并比较了基于规则和数据驱动两种研究方法,归纳了不同领域的可用数据集,总结了内在和外在两类评价方法,分析了数据到文本生成技术当前存在的问题,以及探讨了其未来可能的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鹏洲	中国传媒大学理工学部	27	137	5.0	11.0
2	龚隽鹏	中国传媒大学理工学部	7	48	3.0	6.0
3	曹娟	中国传媒大学新媒体研究院	3	4	1.0	2.0