可控评论生成技术研究

Text generation technology is a key technology which enables machines to use natural languages, just like human beings, to communicate with human beings. It is one of the important symbols for the maturity of artificial intelligence from which comment text generation has become a popular research focus. At present, researchers widely adopt deep neural networks as the basic model of text generation, but these models lack goal-oriented control, resulting in phenomena including poor readability, unclear comment object, incorrect comment logic. Therefore, exploring controllable comment generation technology can help improve the quality of the generated comment text, solve the above problems, and generate goal-specific comments. This project focuses on representing and modelling the controlling information, understanding the controlled text representation, and the problem of controllable text generation. This project also studies the feedback-based controlling information modelling methods, the understanding of control-oriented text semantic, controlled text embeddings, and the target-oriented comment generation techniques. This project aims to solve the key scientific problems of the representation and modelling of controlling information in comment generation under specific scenario, the understanding of the representation of the controlled text which controls the adding and the deleting of goal sematic, the generation of controllable comment text under sparsity of resources. This project meets the actual needs of multi-scenario goal-specific automatic comment text generation.

文本生成技术是实现机器像人一样使用自然语言与人类进行交流的关键技术，是人工智能走向成熟的重要标志之一，其中评论文本生成技术正成为研究热点。目前国内外研究者主要使用深度神经网络作为评论文本生成的基本模型，但是这些模型缺乏目标导向的控制，导致生成的评论可读性差、评论对象不明确、评论逻辑不正确等现象。因此，探索可控评论生成技术有助于提高生成评论文本的质量，解决上述问题，使得生成的评论具有特定的目标。因此，本项目针对可控评论生成技术中控制信息建模、受控文本表示理解以及可控评论文本生成问题，研究基于反馈的控制信息建模方法、控制导向的文本语义理解与受控文本嵌入表示、面向特定目标的评论生成技术，解决特定场景中评论生成的控制信息表示和建模、控制目标语义增减的受控文本表示理解、资源稀缺条件下的可控评论文本生成关键科学问题，实现多种场景下具有特定目标的评论自动生成。

可控评论文本生成技术具有广阔的应用前景，可以创造巨大的经济和社会效益。在商业领域可以应用于金融、客服、新闻等领域，在社会管理方面可以帮助人们从大量的网络信息中快速总结网络舆情信息，还可以用来产生正面、积极的引导评论，对于传播正能量具有重要意义。. 本基金项目研究具有目标导向的可控评论生成技术。旨在产生具有特定目标、对象明确、逻辑正确、语句通畅的评论文本，重点解决如何对控制信息进行表示和建模、如何进行控文本表示与文本语义理解、如何面向特定目标生成可控评论文本的问题。按照评论文本的生成过程，从控制信息建模、控制文本的表示理解、控制评论生成三个不同的阶段，研究控制信息表示与建模技术、控文本表示与文本语义理解技术、面向特定目标的评论生成技术。在本项目的支持下，在国际期刊或会议上发表学术论文17篇，申请发明专利2项，软件著作权1项，培养研究生10名。