自然语言生成资源列表

2020 年 1 月 4 日 专知

【导读】自然语言生成在聊天机器人,故事生成和数据描述中具有广泛的应用领域。 涉及自然语言生成过程的技术种类繁多。 本文提供了提供自然语言生成应用程序和技术的各种项目,工具,论文和学习资料的链接。内容包括数据集、对话系统、评估、语法、论文、视频等。


原文链接:

https://github.com/tokenmill/awesome-nlg

数据集

  • E2E:一个聚焦于端到端数据驱动的自然语言生成方法的数据集。

    • http://www.macs.hw.ac.uk/InteractionLab/E2E

  • Neural-Wikipedian :这个数据集包括了

    • https://github.com/pvougiou/Neural-Wikipedian

  • WebNLG:在INLG2018 的论文"Enriching the WebNLG corpus" 中被提到

    • https://github.com/ThiagoCF05/webnlg

  • Yelp:餐馆评价的自然语言资源提供

    • https://nlds.soe.ucsc.edu/yelpnlg

对话系统

  • Chatio:使用DSL生成用于AIChatBot,自然语言Task、命名实体识别或者文本分类的数据集

    • https://github.com/rodrigopivi/Chatito

  • RNNLG:自然语言生成应用领域的开源Benchmark

    • https://github.com/shawnwun/RNNLG

  • NNDIAL:构建端到端可训练任务驱动的对话系统模型

    • https://github.com/shawnwun/NNDIAL

评估

  • NLG-Eval:自然语言生成任务评估代码

    • https://github.com/Maluuba/nlg-eval

  • VizSeq:文本生成任务可视化工具

    • https://github.com/facebookresearch/vizseq

故事生成

  • Random Story Generator:使用自然语言生成技术,生成随机故事

    • https://github.com/aherriot/story-generator

  • Tracery:一个JavaScript的故事生成器

    • https://github.com/galaxykate/tracery

神经网络自然语言生成

  • Graph2Text

    • https://github.com/diegma/graph-2-text

  • Image Caption Generator:使用TensorFlow实现,

    • https://github.com/neural-nuts/image-caption-generator

  • PPLM:Plug and Play 语言生成模型

    • https://github.com/uber-research/PPLM

  • textgenrnn:可利用少量代码快速训练任何大小与复杂度的文本生成神经网络

    • https://github.com/minimaxir/textgenrnn

  • Transformers:Tensorflow2.0与Pytorch实现的最佳自然语言处理模型

    • https://github.com/huggingface/transformers

  • Summary Generation From Structured Data :利用结构化数据集生成自然语言

    • https://github.com/akanimax/natural-language-summary-generation-from-structured-data

论文

  • A Closer Look at Recent Results of Verb Selection for Data-to-Text NLG

    • https://www.inlg2019.com/assets/papers/178_Paper.pdf

  • A Personalized Data-to-Text Support Tool for Cancer Patients

    • https://www.inlg2019.com/assets/papers/28_Paper.pdf

  • Controlling Contents in Data-to-Document Generation withHuman-Designed Topic Labels

    • https://www.inlg2019.com/assets/papers/79_Paper.pdf

  • Hotel Scribe: Generating High Variation Hotel Descriptions

    • https://www.inlg2019.com/assets/papers/44_Paper.pdf

  • Natural Language Generation enhances human decision-making withuncertain information

    • https://arxiv.org/pdf/1606.03254.pdf

  • NLP - Text Generation Reading List

    • https://github.com/zhongpeixiang/AI-NLP-Paper-Readings/blob/master/NLP/NLP_generation.md

  • Survey of the State of the Art in NaturalLanguage Generation: Core tasks, applicationsand evaluation

    • https://arxiv.org/pdf/1703.09902.pdf

  • Revisiting Challenges in Data-to-Text Generation with Fact Grounding

    • https://www.inlg2019.com/assets/papers/32_Paper.pdf

产品

  • Accelerated Text :自动生成数据的多种结构与文本的描述

    • https://github.com/tokenmill/accelerated-text

  • Twine:一个讲交互式、非线性故事的开源工具

    • http://twinery.org/

生产工具

  • Genl: 使用Tree Adjoining Grammar的API接口

    • https://github.com/kowey/GenI

  • JSrealB :一个用于Web开发的JavaScript 双语文本生成API

    • https://github.com/rali-udem/JSrealB

  • SimpleNLG:一个自然语言生成的Java API

    • https://github.com/simplenlg/simplenlg

  • SimpleNLG DE:SimpleNLG的德语版本

    • https://github.com/sebischair/SimpleNLG-DE

  • SimpleNLG-EnFr:SimpleNLG的英语/法语版本

    • https://github.com/rali-udem/SimpleNLG-EnFr

视频

  • Data-To-Text: Generating Textual Summaries of Complex Data - Ehud Reiter

    • https://www.youtube.com/watch?v=kFRw-wk5YOA

  • Natural Language Generation (Introduction)

    • https://www.youtube.com/watch?v=4fjM72lbJaw

  • Strata Data Conference | The future of natural language generation: 2017-2027

    • https://www.youtube.com/watch?v=Ls7elVbN8bI

  • The Quest for Automated Story Generation - Mark Riedl

    • https://www.youtube.com/watch?v=wgcDUX_BPpk

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自然语言生成(NLG)是自然语言处理的一部分,从知识库或逻辑形式等等机器表述系统去生成自然语言。这种形式表述当作心理表述的模型时,心理语言学家会选用语言产出这个术语。自然语言生成系统可以说是一种将资料转换成自然语言表述的翻译器。NLG出现已久,但是商业NLG技术直到最近才变得普及。自然语言生成可以视为自然语言理解的反向: 自然语言理解系统须要厘清输入句的意涵,从而产生机器表述语言;自然语言生成系统须要决定如何把概念转化成语言。
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