幻觉性问题是自然语言处理领域中的基础问题之一，指文本生成模型的生成结果中含有与输入事实上冲突的内容。幻觉性问题影响的词语更少，难以被现有指标检测，但在实际应用中的破坏性却更强。大模型的兴起使得幻觉性问题受到了更多的关注，本文梳理了幻觉性问题相关研究的发展历程，展现了幻觉性问题在各个文本生成子领域中的影响与应对手段。

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