論文の概要: A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01110v1
- Date: Wed, 2 Feb 2022 16:18:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-03 17:00:18.178892
- Title: A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation
- Title（参考訳）: 検索用テキスト生成に関する調査研究
- Authors: Huayang Li and Yixuan Su and Deng Cai and Yan Wang and Lemao Liu
- Abstract要約: Retrieval-augmented text generationは顕著な利点があり、多くのNLPタスクで最先端のパフォーマンスを実現している。
まず、検索拡張生成の一般的なパラダイムを強調し、異なるタスクに応じて注目すべきアプローチをレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.04991859796971
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, retrieval-augmented text generation attracted increasing attention
of the computational linguistics community. Compared with conventional
generation models, retrieval-augmented text generation has remarkable
advantages and particularly has achieved state-of-the-art performance in many
NLP tasks. This paper aims to conduct a survey about retrieval-augmented text
generation. It firstly highlights the generic paradigm of retrieval-augmented
generation, and then it reviews notable approaches according to different tasks
including dialogue response generation, machine translation, and other
generation tasks. Finally, it points out some important directions on top of
recent methods to facilitate future research.
- Abstract（参考訳）: 近年,検索強化テキスト生成は,計算言語学コミュニティの注目を集めている。
従来の世代モデルと比較すると,検索によるテキスト生成には優れた利点があり,多くのnlpタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成している。
本稿では,検索強化テキスト生成に関する調査を行う。
まず、検索型生成の汎用パラダイムを強調し、次に対話応答生成、機械翻訳、その他の生成タスクなど、さまざまなタスクに応じて注目すべきアプローチをレビューする。
最後に、今後の研究を促進するための最近の手法の上に、いくつかの重要な方向性を指摘する。
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