文本生成哪家强？介绍常见的文本生成方案

一、背景

在做生成式的文本生成时候，有基于encoder-decoder结构的方案（如bart，t5之类）；有基于unilm式的通过mask，使得仅使用encoder就可以做生成式，下面介绍一下这几种方案和效果。

二、常见方案介绍

1. bert+unilm

主要思路就是src和tgt拼接输入bert，但是对于src来说内部可以互相访问，但不可以访问tgt部分；对于tgt来说可以访问全部src，但是内部只能t时刻的token访问

UNILM做Seq2Seq模型图示。输入部分内部可做双向Attention，输出部分只做单向Attention。（图片来自科学空间）

从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask - 科学空间|Scientific Spaces​kexue.fm/archives/6933正在上传…重新上传取消

2. bart

BART是Bert(encoder)和GPT(decoder)的综合，利用encoder双向建模能力的同时，保留自回归的特性。

Bart和bert,GPT的对比

预训练任务：用随机的噪声函数来破坏context，然后使用seq2seq模型来复原，加噪方式如下

加噪方式

不同噪音(扰动)的作用

3. t5

T5的预训练包含无监督和有监督两部分。无监督部分使用的是Google构建的近800G的语料（论文称之为C4），而训练目标则跟BERT类似，只不过改成了Seq2Seq版本，示意图如下

t5预训练任务样本示意图（图片原子科学空间）

那个屠榜的T5模型，现在可以在中文上玩玩了 - 科学空间|Scientific Spaces​kexue.fm/archives/7867正在上传…重新上传取消

三、实验对比

三者的实验效果如何呢？下面是以CSL数据集为例，文本生成效果的比对，其中t5采用了三种预训练模型

solution	Rouge-L	Rouge-1	Rouge-2	BLEU
bert+unlim	63.49	66.15	54.28	44.19
bart	64.62	67.72	56.08	46.15
mt5	67.51	70.40	60.00	51.28
t5_pegasus	66.07	69.03	57.18	46.46
uer_t5	64.00	66.83	54.75	44.45

四、代码

全部代码测试都是基于bert4torch框架，这是一个基于pytorch的训练框架，前期以效仿和实现bert4keras的主要功能为主，特点是尽量简洁轻量，提供丰富示例，有兴趣的小伙伴可以试用，欢迎star。

https://github.com/Tongjilibo/bert4torch/blob/master/examples/seq2seq​github.com/Tongjilibo/bert4torch/blob/master/example