最近，电子商务平台上的产品问题应答（PQA）引起了越来越幅度的关注，因为它可以作为智能的在线购物助理和改善客户购物体验。它的关键功能，自动回答的产品相关问题的生成，通过旨在在与问题相关的答案时产生内容保存。然而，现有方法忽略了PQA，即个性化的重要特征。提供相同的“完全总结”回答所有客户的回答不足，因为许多客户更愿意通过考虑自己的偏好对产品方面或信息需求的偏好来看待具有定制信息的个性化答案。为了解决这一挑战，我们提出了一种新颖的个性化答复生成方法（页面），具有多视角偏好建模，探讨了历史用户生成的内容，以模拟用户偏好，以在PQA中生成个性化答案。具体而言，我们首先将问题相关的用户历史作为外部知识作为模拟知识级用户偏好。然后我们利用高斯SoftMax分布模型来捕获潜在的方面级别用户偏好。最后，我们通过利用个人用户偏好和动态用户词汇表，开发一个角色感知指针网络以在内容和样式方面生成个性化答案。实验结果对现实世界电子商务QA数据集表明，所提出的方法通过生成信息和定制答案来表明现有方法，并显示电子商务中的答案可以从个性化中受益。

本文对过去二十年来对自然语言生成（NLG）的研究提供了全面的审查，特别是与数据到文本生成和文本到文本生成深度学习方法有关，以及NLG的新应用技术。该调查旨在（a）给出关于NLG核心任务的最新综合，以及该领域采用的建筑;（b）详细介绍各种NLG任务和数据集，并提请注意NLG评估中的挑战，专注于不同的评估方法及其关系;（c）强调一些未来的强调和相对近期的研究问题，因为NLG和其他人工智能领域的协同作用而增加，例如计算机视觉，文本和计算创造力。

会话推荐系统（CRS）已成为一个新兴的研究主题，试图通过交互式对话进行建议，这些对话通常由发电和建议模块组成。 CRS的先前工作倾向于将更多的外部和领域特定知识纳入项目评论，以提高性能。尽管事实的收集和注释特定于外部领域的信息需要大量的人类努力并脱离了普遍性，但过多的额外知识在它们之间带来了更大的困难。因此，我们建议从上下文中充分发现和提取内部知识。我们将实体级别和上下文级别的表示形式捕获为对建议的共同模拟用户的偏好，在这种情况下，时间吸引的注意力旨在强调实体级表示中最近出现的项目。我们进一步使用预训练的巴特来初始化生成模块，以减轻数据稀缺性并增强上下文建模。除了在流行数据集（REDIAIL）上进行实验外，我们还包括一个多域数据集（OpenDialKg）来显示我们模型的有效性。两个数据集的实验都表明，我们的模型在大多数评估指标上都具有更好的性能，其外部知识较少，并且可以很好地推广到其他领域。对建议和生成任务的其他分析证明了我们在不同情况下模型的有效性。

Nowadays, time-stamped web documents related to a general news query floods spread throughout the Internet, and timeline summarization targets concisely summarizing the evolution trajectory of events along the timeline. Unlike traditional document summarization, timeline summarization needs to model the time series information of the input events and summarize important events in chronological order. To tackle this challenge, in this paper, we propose a Unified Timeline Summarizer (UTS) that can generate abstractive and extractive timeline summaries in time order. Concretely, in the encoder part, we propose a graph-based event encoder that relates multiple events according to their content dependency and learns a global representation of each event. In the decoder part, to ensure the chronological order of the abstractive summary, we propose to extract the feature of event-level attention in its generation process with sequential information remained and use it to simulate the evolutionary attention of the ground truth summary. The event-level attention can also be used to assist in extracting summary, where the extracted summary also comes in time sequence. We augment the previous Chinese large-scale timeline summarization dataset and collect a new English timeline dataset. Extensive experiments conducted on these datasets and on the out-of-domain Timeline 17 dataset show that UTS achieves state-of-the-art performance in terms of both automatic and human evaluations.

社区问题应答（CQA）是一个明确的任务，可以在许多方案中使用，例如电子商务和在线用户社区以进行特殊兴趣。在这些社区中，用户可以发布文章，发表评论，提出一个问题并回答它。这些数据形成异构信息来源，其中每个信息源都有自己的特殊结构和背景（附加到文章或相关问题附加的评论）。大多数CQA方法仅包含文章或维基百科，以提取知识并回答用户的问题。然而，这些CQA方法并未完全探索社区中的各种信息源，并且这些多个信息源（MIS）可以向用户的问题提供更多相关知识。因此，我们提出了一个问题感知异构图形变换器，以将MIS纳入用户社区中的MIS，以自动生成答案。为了评估我们所提出的方法，我们在两个数据集中进行实验：$ \ text {msm} ^ {\ text {msm}} $ the benchmark dataset ms-marco和Antqa数据集的修改版本，它是第一个大规模CQA数据集有四种类型的错误。在两个数据集上进行广泛的实验表明，我们的模型在所有指标方面都优越所有基线。

Natural Language Generation (NLG) has improved exponentially in recent years thanks to the development of sequence-to-sequence deep learning technologies such as Transformer-based language models. This advancement has led to more fluent and coherent NLG, leading to improved development in downstream tasks such as abstractive summarization, dialogue generation and data-to-text generation. However, it is also apparent that deep learning based generation is prone to hallucinate unintended text, which degrades the system performance and fails to meet user expectations in many real-world scenarios. To address this issue, many studies have been presented in measuring and mitigating hallucinated texts, but these have never been reviewed in a comprehensive manner before. In this survey, we thus provide a broad overview of the research progress and challenges in the hallucination problem in NLG. The survey is organized into two parts: (1) a general overview of metrics, mitigation methods, and future directions; and (2) an overview of task-specific research progress on hallucinations in the following downstream tasks, namely abstractive summarization, dialogue generation, generative question answering, data-to-text generation, machine translation, and visual-language generation. This survey serves to facilitate collaborative efforts among researchers in tackling the challenge of hallucinated texts in NLG.

最近的模型可以产生流利和语法合成评论，同时准确预测用户评分。生成的评论表达了用户对相关产品的估计意见，通常被视为自然语言“理由”，共同预测的评级。但是，先前的研究发现，现有模型通常会产生重复性，普遍适用和通用的解释，从而导致非信息原理。此外，我们的分析表明，以前的模型生成的内容通常包含事实幻觉。这些问题要求采用新颖的解决方案，这些解决方案可以产生信息丰富的和事实扎根的解释。受到最新使用检索内容的启发，除了生成的参数知识外，我们建议用个性化的检索器增强发电机，在该发现者的启发下，猎犬的输出是增强发电机的外部知识。关于Yelp，TripAdvisor和Amazon Movie评论数据集的实验表明，我们的模型可以产生解释，即更可靠地需要进行现有评论，更多样化，并且由人类评估人员评为更有信息。

客户评论通常包含有关一个人在线购物体验的大量信息。尽管积极的评论对商店有益，但负面评论将在很大程度上影响消费者的决定，并可能导致销售下降。因此，仔细和有说服力地回答每个负面评论并最大程度地减少其不利影响至关重要。最近的研究考虑利用生成模型来帮助卖家做出回应。但是，此问题并不深入，因为评论可能包含问题的多个方面，这些方面应相应和有说服力地解决。在这项工作中，我们为有说服力的响应生成提出了一个多源多相关生成模型。提出的模型适当地获得和利用了各种信息来源，以产生更有信息和有说服力的响应。提出了一个多方面的细心网络，以自动参与审查中的不同方面，并确保解决大多数问题。在两个现实世界数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法优于最先进的方法和在线测试，这证明我们的部署系统大大提高了商店处理负面评论的效率。

多文件摘要（MDS）是信息聚合的有效工具，它从与主题相关文档集群生成信息和简洁的摘要。我们的调查是，首先，系统地概述了最近的基于深度学习的MDS模型。我们提出了一种新的分类学，总结神经网络的设计策略，并进行全面的最先进的概要。我们突出了在现有文献中很少讨论的各种客观函数之间的差异。最后，我们提出了与这个新的和令人兴奋的领域有关的几个方向。

The goal of building dialogue agents that can converse with humans naturally has been a long-standing dream of researchers since the early days of artificial intelligence. The well-known Turing Test proposed to judge the ultimate validity of an artificial intelligence agent on the indistinguishability of its dialogues from humans'. It should come as no surprise that human-level dialogue systems are very challenging to build. But, while early effort on rule-based systems found limited success, the emergence of deep learning enabled great advance on this topic. In this thesis, we focus on methods that address the numerous issues that have been imposing the gap between artificial conversational agents and human-level interlocutors. These methods were proposed and experimented with in ways that were inspired by general state-of-the-art AI methodologies. But they also targeted the characteristics that dialogue systems possess.

学术研究是解决以前从未解决过的问题的探索活动。通过这种性质，每个学术研究工作都需要进行文献审查，以区分其Novelties尚未通过事先作品解决。在自然语言处理中，该文献综述通常在“相关工作”部分下进行。鉴于研究文件的其余部分和引用的论文列表，自动相关工作生成的任务旨在自动生成“相关工作”部分。虽然这项任务是在10年前提出的，但直到最近，它被认为是作为科学多文件摘要问题的变种。然而，即使在今天，尚未标准化了自动相关工作和引用文本生成的问题。在这项调查中，我们进行了一个元研究，从问题制定，数据集收集，方法方法，绩效评估和未来前景的角度来比较相关工作的现有文献，以便为读者洞察到国家的进步 - 最内容的研究，以及如何进行未来的研究。我们还调查了我们建议未来工作要考虑整合的相关研究领域。

受到计算机愿景和语言理解的深度学习的巨大成功的影响，建议的研究已经转移到发明基于神经网络的新推荐模型。近年来，我们在开发神经推荐模型方面目睹了显着进展，这概括和超越了传统的推荐模型，由于神经网络的强烈代表性。在本调查论文中，我们从建议建模与准确性目标的角度进行了系统审查，旨在总结该领域，促进研究人员和从业者在推荐系统上工作的研究人员和从业者。具体而具体基于推荐建模期间的数据使用，我们将工作划分为协作过滤和信息丰富的建议：1）协作滤波，其利用用户项目交互数据的关键来源; 2）内容丰富的建议，其另外利用与用户和项目相关的侧面信息，如用户配置文件和项目知识图; 3）时间/顺序推荐，其考虑与交互相关的上下文信息，例如时间，位置和过去的交互。在为每种类型审查代表性工作后，我们终于讨论了这一领域的一些有希望的方向。

Over the past years, fashion-related challenges have gained a lot of attention in the research community. Outfit generation and recommendation, i.e., the composition of a set of items of different types (e.g., tops, bottom, shoes, accessories) that go well together, are among the most challenging ones. That is because items have to be both compatible amongst each other and also personalized to match the taste of the customer. Recently there has been a plethora of work targeted at tackling these problems by adopting various techniques and algorithms from the machine learning literature. However, to date, there is no extensive comparison of the performance of the different algorithms for outfit generation and recommendation. In this paper, we close this gap by providing a broad evaluation and comparison of various algorithms, including both personalized and non-personalized approaches, using online, real-world user data from one of Europe's largest fashion stores. We present the adaptations we made to some of those models to make them suitable for personalized outfit generation. Moreover, we provide insights for models that have not yet been evaluated on this task, specifically, GPT, BERT and Seq-to-Seq LSTM.

合并个人喜好对于高级机器翻译任务至关重要。尽管机器翻译最近进步，但正确反映个人风格仍然是一项艰巨的任务。在本文中，我们引入了一个个性化的自动后编辑框架来应对这一挑战，该挑战有效地产生了考虑不同个人行为的句子。为了构建此框架，我们首先收集后编辑数据，该数据表示来自Live Machine Translation系统的用户偏好。具体而言，现实世界的用户输入源句子进行翻译，并根据用户的首选样式编辑机器翻译的输出。然后，我们提出了一个模型，该模型结合了APE框架上的歧视器模块和特定于用户的参数。实验结果表明，该方法的表现优于四个不同指标（即BLEU，TER，YISI-1和人类评估）的其他基线模型。

深度神经语言模型的最新进展与大规模数据集的能力相结合，加速了自然语言生成系统的发展，这些系统在多种任务和应用程序上下文中产生流利和连贯的文本（在各种成功程度上）。但是，为所需的用户控制这些模型的输出仍然是一个开放的挑战。这不仅对于自定义生成语言的内容和样式至关重要，而且对于他们在现实世界中的安全可靠部署至关重要。我们提出了一项关于受约束神经语言生成的新兴主题的广泛调查，在该主题中，我们通过区分条件和约束（后者是在输出文本上而不是输入的可检验条件），正式定义和分类自然语言生成问题，目前是可检验的）约束文本生成任务，并查看受限文本生成的现有方法和评估指标。我们的目的是强调这个新兴领域的最新进展和趋势，以告知最有希望的方向和局限性，以推动受约束神经语言生成研究的最新作品。

自动问题回答是电子商务中的一个重要但具有挑战性的任务，因为用户发布了有兴趣购买的产品的数百万个问题。因此，对使用有关产品的相关信息提供快速响应的自动答案生成系统存在很大的需求。他们有三种知识来源可用于接听用户发布查询，它们是评论，重复或类似的问题和规范。有效利用这些信息来源将极大地帮助我们回答复杂问题。然而，利用这些来源存在两个主要挑战：（i）存在无关信息和（ii）的存在评论和类似问题的情绪模糊。通过这项工作，我们提出了一种新的管道（MSQAP），其通过在生成响应之前分别执行相关性和歧义预测来利用上述来源中存在的丰富信息。实验结果表明，与硼基基线相比，我们的相关性预测模型（BERT-QA）优于所有其他变体，并且在F1分数中提高了12.36％。我们的生成模型（T5-QA）优于所有内容保存度量的基线，如Bleu，Rouge，并且在Bleu中的平均提高35.02％，与最高表现为基线（HSSC-Q）相比，BLEU中的198.75％。人为评估我们的管道向我们展示了我们的方法在生成模型（T5-QA）上的准确性提高了30.7％，导致我们的全部管道的方法（MSQAP）提供更准确的答案。据我们所知，这是电子商务域中的第一个工作，它自动生成自然语言答案，将目前的信息与规格，类似问题和评论数据相结合。

用户嵌入（用户的矢量化表示）对于推荐系统至关重要。已经提出了许多方法来为用户构建代表性，以找到用于检索任务的类似项目，并且已被证明在工业推荐系统中也有效。最近，人们发现使用多个嵌入式代表用户的能力，希望每个嵌入代表用户对某个主题的兴趣。通过多息表示，重要的是要对用户对不同主题的喜好进行建模以及偏好如何随时间变化。但是，现有方法要么无法估算用户对每个利息的亲和力，要么不合理地假设每个用户的每一个利息随时间而逐渐消失，从而损害了候选人检索的召回。在本文中，我们提出了多功能偏好（MIP）模型，这种方法不仅可以通过更有效地使用用户的顺序参与来为用户产生多种利益因此，可以按比例地从每个利息中检索候选人。在各种工业规模的数据集上进行了广泛的实验，以证明我们方法的有效性。

Controllable Text Generation (CTG) is emerging area in the field of natural language generation (NLG). It is regarded as crucial for the development of advanced text generation technologies that are more natural and better meet the specific constraints in practical applications. In recent years, methods using large-scale pre-trained language models (PLMs), in particular the widely used transformer-based PLMs, have become a new paradigm of NLG, allowing generation of more diverse and fluent text. However, due to the lower level of interpretability of deep neural networks, the controllability of these methods need to be guaranteed. To this end, controllable text generation using transformer-based PLMs has become a rapidly growing yet challenging new research hotspot. A diverse range of approaches have emerged in the recent 3-4 years, targeting different CTG tasks which may require different types of controlled constraints. In this paper, we present a systematic critical review on the common tasks, main approaches and evaluation methods in this area. Finally, we discuss the challenges that the field is facing, and put forward various promising future directions. To the best of our knowledge, this is the first survey paper to summarize CTG techniques from the perspective of PLMs. We hope it can help researchers in related fields to quickly track the academic frontier, providing them with a landscape of the area and a roadmap for future research.

Conversational recommender systems (CRSs) often utilize external knowledge graphs (KGs) to introduce rich semantic information and recommend relevant items through natural language dialogues. However, original KGs employed in existing CRSs are often incomplete and sparse, which limits the reasoning capability in recommendation. Moreover, only few of existing studies exploit the dialogue context to dynamically refine knowledge from KGs for better recommendation. To address the above issues, we propose the Variational Reasoning over Incomplete KGs Conversational Recommender (VRICR). Our key idea is to incorporate the large dialogue corpus naturally accompanied with CRSs to enhance the incomplete KGs; and perform dynamic knowledge reasoning conditioned on the dialogue context. Specifically, we denote the dialogue-specific subgraphs of KGs as latent variables with categorical priors for adaptive knowledge graphs refactor. We propose a variational Bayesian method to approximate posterior distributions over dialogue-specific subgraphs, which not only leverages the dialogue corpus for restructuring missing entity relations but also dynamically selects knowledge based on the dialogue context. Finally, we infuse the dialogue-specific subgraphs to decode the recommendation and responses. We conduct experiments on two benchmark CRSs datasets. Experimental results confirm the effectiveness of our proposed method.

Any organization needs to improve their products, services, and processes. In this context, engaging with customers and understanding their journey is essential. Organizations have leveraged various techniques and technologies to support customer engagement, from call centres to chatbots and virtual agents. Recently, these systems have used Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) to analyze large volumes of customer feedback and engagement data. The goal is to understand customers in context and provide meaningful answers across various channels. Despite multiple advances in Conversational Artificial Intelligence (AI) and Recommender Systems (RS), it is still challenging to understand the intent behind customer questions during the customer journey. To address this challenge, in this paper, we study and analyze the recent work in Conversational Recommender Systems (CRS) in general and, more specifically, in chatbot-based CRS. We introduce a pipeline to contextualize the input utterances in conversations. We then take the next step towards leveraging reverse feature engineering to link the contextualized input and learning model to support intent recognition. Since performance evaluation is achieved based on different ML models, we use transformer base models to evaluate the proposed approach using a labelled dialogue dataset (MSDialogue) of question-answering interactions between information seekers and answer providers.