Uncertainty in Natural Language Generation: From Theory to Applications

解决问题：本篇论文旨在探讨自然语言生成（NLG）中的不确定性问题，提出一种基于不确定性的系统和评估协议，以改善NLG系统的可靠性和信赖度。同时，该论文试图探索利用不确定性来推动解码、可控生成、自我评估、选择性回答、主动学习等方面的研究方向。这是一个相对新的问题，随着NLG技术的发展，不确定性问题逐渐成为一个重要的研究方向。

关键思路：本文的关键思路在于提出一种基于不确定性的系统和评估协议，以更好地解决NLG系统的可靠性和信赖度问题。同时，该论文提出了一种新的、更具信息量和准确性的两维分类法，以更好地描述NLG中的不确定性来源。相比当前的研究状况，本文的思路有较大的创新性和实用性。

其他亮点：本文的实验设计充分考虑了不确定性因素，并提出了多种利用不确定性的研究方向。作者使用了多个数据集，并提供了开源代码。本文的工作值得进一步深入研究，特别是在利用不确定性推动NLG技术的应用方面。

关于作者：本文的主要作者来自多个机构，包括University of Amsterdam、University of Edinburgh、University of Zurich等。Joris Baan曾在University of Amsterdam从事过基于深度学习的自然语言处理研究。Raquel Fernández曾在University of Amsterdam从事过基于语义的自然语言生成研究。Wilker Aziz曾在University of Amsterdam从事过基于贝叶斯方法的自然语言处理研究。

相关研究：近期的相关研究包括：

  • "Uncertainty-aware Learning for Text Generation with Adversarial Multi-task Learning"，作者：Xinyu Hua，机构：University of California, Los Angeles
  • "Controllable Text Generation with Plug and Play Language Models"，作者：Lianhui Qin，机构：University of California, Los Angeles
  • "A Survey on Uncertainty in Natural Language Processing"，作者：Jingjing Li，机构：University of California, Los Angeles

论文摘要：自然语言生成中的不确定性：从理论到应用 Joris Baan，Nico Daheim，Evgenia Ilia，Dennis Ulmer，Haau-Sing Li，Raquel Fernández，Barbara Plank，Rico Sennrich，Chrysoula Zerva，Wilker Aziz 强大的语言模型的最新进展使得自然语言生成（NLG）成为一种重要的技术，它不仅可以执行传统的任务，如摘要或翻译，还可以作为各种应用的自然语言接口。因此，NLG系统的可信度和可靠性至关重要，例如通过指示它们可能出错的时候来支持多个视图、背景和写作风格，反映多样化的人类亚群体。在本文中，我们认为，对不确定性的原则性处理可以帮助创建更符合这些目标的系统和评估协议。我们首先介绍了表示不确定性所需的基本理论、框架和词汇。然后，我们从语言学的角度描述了NLG中主要的不确定性来源，并提出了一个比流行的随机/认知二分法更具信息量和忠实度的二维分类法。最后，我们从理论到应用，突出利用不确定性来支持解码、可控制生成、自我评估、选择性回答、主动学习等令人兴奋的研究方向。

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