摘要

任务型对话系统中的自然语言生成模块(ToDNLG)旨在将系统的对话动作转换为自然语言回复,其受到研究者的广泛关注。随着深度神经网络的发展和预训练语言模型的爆发,ToDNLG的研究已经获得了重大突破。然而,目前仍然缺乏对现有方法和最新趋势的全面调研。为了填补这个空白,该文全面调研了ToDNLG的最新进展和前沿领域,包括:(1)系统性回顾:回顾和总结了ToDNLG近10年的发展脉络和方法,包括非神经网络时代和基于深度学习的ToDNLG工作;(2)前沿与挑战:总结了复杂ToDNLG等一些新兴领域及其相应的挑战;(3)丰富的开源资源:该文在一个公共网站上收集、整理了相关的论文、基线代码和排行榜,供ToDNLG的研究人员直接了解最新进展,希望该文的调研工作能够促进ToDNLG领域的研究工作。