挑战自然语言生成：三招教你用AE、AR双管齐下

NLP和NLG的区别

NLP和NLG是自然语言处理领域中的两个重要子领域，两者有着密切的关系，但也有着本质的区别。

1. 目标不同

NLP的目标是让计算机理解和生成人类语言，而NLG的目标则是让计算机生成类似人类语言的文本。

2. 方法不同

NLP通常使用机器学习和深度学习等方法来理解和生成人类语言，而NLG则通常使用基于规则的方法来生成类似人类语言的文本。

3. 应用场景不同

NLP的应用场景非常广泛，包括机器翻译、语音识别、文本分类、情感分析等。NLG的应用场景则相对较窄，主要用于生成新闻报道、产品评论、聊天机器人对话等。

为什么双向LM可以用于NLU而单向LM却只能用于NLG

双向语言模型（BiLM）是一种可以同时处理文本前后关系的语言模型，而单向语言模型（UniLM）则只能处理文本的顺序关系。

1. 原理不同

BiLM通过在文本的开头和结尾分别添加一个特殊的标记，然后使用神经网络来学习文本中每个单词的上下文信息。这样，BiLM就可以同时捕获文本的正向和反向关系。UniLM则只通过在文本的开头添加一个特殊的标记，然后使用神经网络来学习文本中每个单词的上下文信息。这样，UniLM只能捕获文本的正向关系。

2. 优缺点

BiLM可以更好地理解文本的含义，因此在NLU任务中表现更好。然而，BiLM的训练和推理成本也更高。UniLM的训练和推理成本较低，但是在NLU任务中的表现不如BiLM。

三种双管齐下的策略

1. UNILM

UNILM（Unified Language Model）是谷歌在2019年提出的一个双向语言模型。UNILM通过将两个UniLM合并成一个模型，从而同时具有BiLM和UniLM的优点。在GLUE基准测试中，UNILM在10项任务中取得了最优成绩，证明了其强大的性能。

2. MASS

MASS（Masked Sequence to Sequence）是微软在2020年提出的一个双向语言模型。MASS通过使用一个掩码机制来同时学习文本的正向和反向关系。在GLUE基准测试中，MASS在11项任务中取得了最优成绩，证明了其强大的性能。

3. BART

BART（Bidirectional Auto-Regressive Transformers）是Facebook在2020年提出的一个双向语言模型。BART通过使用一个自回归机制来同时学习文本的正向和反向关系。在GLUE基准测试中，BART在12项任务中取得了最优成绩，证明了其强大的性能。

总结

在本文中，我们介绍了三种利用AE和AR双管齐下的策略来挑战自然语言生成，分别为UNILM、MASS和BART。这三种策略都取得了良好的效果，证明了双向语言模型在自然语言生成任务中的强大潜力。