KENLG Reading:阅读清单用于进行知识增强的文本生成和调查 源码

知识丰富的文本生成阅读列表 以下是有关知识增强型文本生成的最新出版物的列表。 ( 2021年2月10日更新) -我们将继续在此页面上添加和更新相关的论文和代码。 -- 指示可用的代码,并且 表示近年来引用率很高。 调查纸 。 于文浩(ND),朱晨光(Microsoft),李再唐(CUHK),胡志婷(UCSD),王庆云(UIUC),恒基(UIUC),孟江(ND)。 arXiv。 2010.04389 据我们所知,我们的调查是对知识增强的文本生成进行全面回顾的第一篇著作。 它旨在为NLG研究人员提供相关研究的综合和指导。 我们的调查还包括有关NLG如何从深度学习和人工智能的最新进展中受益的详细讨论,其中包括图神经网络,强化学习,神经主题建模等技术。 如果发现有用,请考虑引用我们的调查。 @article{yu2020survey, title={A Survey of Knowle