NLG ≠ 机器写作 | 专家专栏

允中 转自 百炼智能 
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

编者按：NLG——自然语言生成，是近年AI领域最受关注的前沿方向之一，也是争议和论辩最激烈的领域之一，甚至去年还引发过2位AI大神的隔空激辩。

但对于更多关注者来说，可能首要任务还是在于追本溯源，知道NLG究竟是什么？原理如何？能做及不能做什么？

所以我们推荐这篇不错的专家专栏，原作者是AI创业公司百炼智能——或者说他们就是NLG领域的纵深前行者，核心创始团队源自北大天网实验室，在AI领域从业多年，而且难能可贵的是，本文还是有技术有应用举例的科普佳作。

好了，一起开始学习吧~

引子

2017年5月31日，包括 Aaron Courville（《Deep Learning》一书作者）在内的五位作者，在 arXiv 上提交了一篇论文《Adversarial Generation of Natural Language》，提出了一种新的基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）的自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）方法，在自动写诗这件事情上取得了非常好的效果，但这并不是重点。

重点是，这篇文章引发了自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）大神 Yoav GoldGerg和深度学习（Deep Learning, DL）大神 Yann LeCun 的论战。

Yoav 先是在 Twitter 上发了一篇推文表明自己不喜欢这篇论文的工作，之后又写了一篇Medium长文（图1）表达自己的观点：

“拜托你们这帮搞深度学习的人，别再抓着语言不放并声称自己已经解决语言的问题了！”，认为这篇论文并没有解决自然语言生成（NLG） 的问题。

△ YoavGoldBerg的 Medium 长文截屏(后来Yoav修改了这篇文章)

随后，Yann LeCun 在 Facebook 上对 Yoav 的观点进行了反击（图2），然后又反复数个回合。

△ Yann LeCun 在 Facebook 上的反击

引发这次争论的主题就是自然语言生成（以下简称 NLG），也是接下来系列文章里我们要讨论的主题。

何为 NLG？

提到 NLG，首先会联想到一个不知疲倦的机器人，可以每周7×24小时地奋笔疾书，产出各种各样的小说、情书、剧本、新闻、财报等各种类型的文字。

现实中，的确也有一些机器生成的书出版（例如用165行 Python 代码自动生成的书《World Clock》，由 Harvard Book Store press 出版 ），甚至在 Amazon 上有了一定的销量和用户好评（例如 Philip M. Parker 用机器写了一大堆书在 Amazon 上卖）。

但实际的 NLG，更多的是基于已有文本/数据/图像生成自然语言形式的文本，离真正的「机器写作」差的还很远。

NLG是自然语言处理（NLP）的重要组成部分。NLP研究如何实现自然语言形式的人机交互，其研究涉及语言学、计算机科学和数学等多个领域。

NLP 包含自然语言理解 (Natural Language Understanding，NLU) 和自然语言生成（Natural Langauge Generation, NLG）两个重要方向，如下图所示。

△ 自然语言处理主要技术领域

其中，NLU 旨在让机器理解自然语言形式的文本内容。从 NLU 处理的文本单元来讲，可以分为词(term)、句子(sentence)、文档(document)三种不同的类型：

词层面的基础 NLU 领域包括分词(汉语、缅甸语、泰语等非拉丁语系语言需要)、词性标注（名词、动词、形容词等）、命名实体识别（人物、机构、地点等）和实体关系提取（例如人物-出生地关系、公司-所在地关系、公司收购关系等）；

句子层面的基础 NLU 领域包括句法结构解析（获取句子的句法结构）和依存关系解析（获取句子组成部分的依赖关系）；

文档层面的基础 NLU 领域包含情感分析（分析一篇文档的情感倾向）和主题建模（分析文档内容的主题分布）。

与NLU不同，NLG旨在让机器根据确定的结构化数据、文本、音视频等生成人类可以理解的自然语言形式的文本。根据数据源的类型，NLG可以分为三类：

• Text to text NLG，主要是对输入的自然语言文本进行进一步的处理和加工，主要包含文本摘要（对输入文本进行精简提炼）、拼写检查（自动纠正输入文本的单词拼写错误）、语法纠错（自动纠正输入文本的句法错误）、机器翻译（将输入文本的语义以另一种语言表达）和文本重写（以另一种不同的形式表达输入文本相同的语义）等领域；

• Data to text NLG，主要是根据输入的结构化数据生成易读易理解的自然语言文本，包含天气预报（根据天气预报数据生成概括性的用于播报的文本）、金融报告（自动生成季报/年报）、体育新闻（根据比分信息自动生成体育新闻）、人物简历（根据人物结构化数据生成简历）等领域的文本自动生成；

• Vision to text NLG，主要是给定一张图片或一段视频，生成可以准确描述图片或视频（其实是连续的图片序列）语义信息的自然语言文本，同时 text to vision 的自动生成近几年也有一些有趣的进展。

近年来，随着CNN（Convolutinal Neural Network）、RNN（Recurrent Neural Network）、GAN（Generative Adversarial Network）等深度学习技术的应用，NLP（尤其是 NLG）领域取得了明显的进展，也涌现了一些有趣的 NLG 应用。

有趣的 NLG 应用

在 Text to text NLG 领域，令人瞩目的进展当属 GNMT (Google Neural Machine Translation)。它基于带 Attention 机制的 Encoder（8层LSTM）- Decoder（8层LSTM） 框架（图4），通过引入残差连接（Residual Connection），并基于 Google 打造的 TPU （Tensor Processing Unit）进行并行化处理，高效地进行 GNMT 模型的训练和预测。

△ GNMT 的 Encoder-Decoder 框架

GNMT 相对传统的 PBMT（Phrase-Based Machine Translation）模型，在多个主要语言对的翻译中将翻译误差降低了 55%-85% 以上。

同时，Google 在 GNMT中借鉴迁移学习（Transfer Learning）的思路，通过不同语言对的翻译模型共享参数，实现了未经训练的语言对之间的自动翻译（即「Zero-Shot Translation」）。

在 Data to text NLG 领域，一项有趣的工作是Facebook AI Research 2016年发表在 EMNLP 会议上的一篇论文研究了如何利用人物的结构化数据（通常是表格化的数据）生成人物 biography 的工作，并通过抽取维基百科的 infobox 和正文第一段话，自动化地构建了一个大型平行语料库 WikiBio，包含了超过70万条平行数据和超过40万的词表。

它基于条件神经语言模型，利用表格数据作为条件，进行自然语言形式的 biography 文本生成（图5）。

它将表格数据以局部条件（local conditioning，描述之前生成的词序列与表格数据的关系）和全局条件（global conditioning，利用表格中所有的域和对应数据对人的特征进行建模）的形式加入到神经网络模型中，并设计了一种 copy 机制使模型可以灵活考虑表格中出现过的词。

基于这样的机制，可以达到类似下面例子的结果。

△ 人物 biography 文本生成示例

Vision to text NLG 领域的典型应用当属 Image Captioning（看图说话），它的输入为一张图片（Video Captioning 中输入为一个图片序列，但技术方案类似），输出是描述该图片语义的自然语言文本。

下图中有一些有趣的例子。

△ 一些有趣的 vision-to-text NLG 例子

同机器翻译的GNMT方案类似，Image Captioning 的技术方案也基于 Encoder-Decoder 框架，只是 Encoder 部分的神经网络从 LSTM 替换成了 CNN，用以准确刻画图片的语义信息。

同 GNMT 类似，引入 Attention 机制来智能选择影响 Decoder 部分生成文字的图像空间特征。具体的模型结构如图7所示。

△ Image Captioning 模型结构

NLG 技术的能力边界

NLG 技术，一个核心在于NL，即自然语言形式的文本，更易于普通人阅读；另一个核心在于G，即生成，但不是创作，不涉及深入地分析、提炼和推理。

在 Text to text NLG 中，本质上是将输入文本进行处理，映射到一个语义向量空间中，然后再用输出文本来表达同样的语义，而这一过程中语义信息本身并没有经过进一步加工。

Data to text NLG 的目的是将结构化数据嵌入自然语言文本中，便于普通人的快速阅读，即使有一些看似推理的结果（例如天气预报中根据下周七天的天气数据，输出「未来一周大部分时间晴好，仅周三有短时小雨」这样的文本），其实也是人为定义了新的结构化数据字段。

Vision to text NLG 中也是如此，只是用自然语言文本来表达原先图像表达的语义，也不涉及语义的进一步加工。

换句话说，目前的 NLG 技术并不能实现人类的「写作」过程 - 其中包括对大量输入信息的理解、提炼、分析、推理和重组，而仅能够给出输入信息（文本、数据和图像）的自然语言形式的表示。

NLG 技术生成的文本，单篇文本看起来会非常规范和优质，但把大量的生成文本放在一起，就会感觉出浓浓的机器味儿 - 更为模式化且缺少灵活性。因此，用「机器写作」来作为 NLG 的别称，是有点过于高看其能力了。

即便如此，由于机器可以不知疲倦且客观地工作，NLG 技术在下述场景中有了广泛的应用：

• 需要利用海量数据生成大量的自然语言文本，且零错误，如企业年报等

• 需要极高的时效性，全天候检测热点/异常点，并实时生成文本内容，如突发新闻快讯等；

• 生成客观不带情感的内容，如财经快讯、体育快讯等；

• 根据受众特点，对相同的输入文本/数据/图像，生成符合受众特点的个性化文本内容，如商品文案等。

预告

这会是一个关于NLG技术的系列文章，读者定位是对NLG技术感兴趣的所有人，所以在写作过程中，会兼顾客观性与趣味性，也会兼顾深度与广度，期望能帮助大家开阔思路。

接下来系列文章的主题会是：

• 工业界中的 NLG

• 学术界中的 NLG

• NLG 关键技术方案

• 用 GAN 来 NLG

• 行业大咖和八卦

敬请期待！

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— 完 —

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