data2text范式和text2text范式

在自然语言处理中，常见两种范式：data2text范式和text2text范式。那么它们具体指什么呢？

概念

text2text范式 是指将所有自然语言处理（NLP）任务都转化成文本到文本（text-to-text）的形式，即将所有输入输出都转化成自然语言形式的语句，这样就可以用一个统一的模型来处理多个NLP任务。
举个例子，比如在传统的问答任务中，输入是一段文字和一个问题，输出是与问题相关的答案。但在text2text范式中，将输入与输出都表示为文字,比如输入可以是包含问题和文本段落的“Question：xxx，Context：xxx”，输出可以是答案的自然语言文本或者对下一个文本段落的引用。而将这个问题归类到text2text范式中,则将其表示为自然语言样例“question：what is the answer to life, the universe and everything? answer：42"，其中“question"和“answer"用来区分输入和输出。

data2text范式 是一种自然语言生成（NLG）任务，旨在将结构化的数据转换为自然语言文本的形式。在data2text范式中，输入通常是一些表格或者数据库中的结构化数据，输出则是与这些数据相关联的自然语言文本。例如，给定一些比赛数据，如双方球队、得分、时间等，生成一篇比赛报道的文章。该范式被广泛应用于自然语言文本的生成，如实时新闻报道、天气预报、体育赛事报道等。
在data2text范式中，常用的模型包括神经网络生成模型、模板基础的生成模型和基于规则的文本生成模型等。其中，神经网络模型具有更好的灵活性和泛化能力，但是需要大量的数据和计算资源。模板基础的生成模型则更加简单，并且可以通过人工编辑模板来实现一些具体的应用。无论何种模型，data2text范式可以帮助将结构化数据转换为自然语言文本，为诸如自然语言应用开发、语言翻译和自动摘要等各种任务提供了有力支持。

区别

text2text范式，可以将多种类型的NLP任务转化为文本到文本的形式，而不需要针对每个任务构建不同的模型。这样，我们可以使用大量的标注数据来训练一个通用的模型,并且能够在新的任务上进行微调，从而能够大大提高模型的可用性和泛化能力。在text2text范式中，常用的模型有T5(Text-to-Text Transfer Transformer）和GPT-3等。

相比于text2text范式，data2text范式更加注重结构化数据的应用。在data2text中，输入数据常常是常用的表格、数据库等结构化数据形式，而输出则是人类可读的自然语言文本。这需要模型将输入数据映射为自然语言表述，其中自然语言生成的任务非常重要。与text2text范式不同，data2text范式需要特别考虑如何将结构化数据与相应的文本信息相关联。

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