日前，清華大學(xué)聯(lián)合好未來完成的《面向開放場景的自然語言生成關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用》項(xiàng)目，獲得2024年“錢偉長中文信息處理科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)”技術(shù)發(fā)明類一等獎(jiǎng)。

開放場景的自然語言生成是指針對同一輸入的生成結(jié)果具有較強(qiáng)多樣性的任務(wù)，比如對話生成、故事生成等，是當(dāng)前最重要也是最具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用場景之一。在開放場景的生成任務(wù)上，即便是現(xiàn)有最好的大模型在魯棒性、高效性、長文本生成、質(zhì)量評價(jià)等方面也還存在不少核心挑戰(zhàn)。

針對這些挑戰(zhàn)，本項(xiàng)目從生成理論、生成方法、評價(jià)體系三個(gè)方面系統(tǒng)性地突破關(guān)鍵技術(shù)，取得了一系列成果，并應(yīng)用于智慧教育、智能助手和實(shí)時(shí)翻譯，服務(wù)了上億用戶并取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

在生成理論上，項(xiàng)目分析了生成文本和人類文本的分布偏差，提出基于全變分距離的生成模型優(yōu)化目標(biāo)，使其對噪聲更魯棒，并探索非自回歸模型的學(xué)習(xí)理論，得出訓(xùn)練損失的重要性質(zhì)，同時(shí)引入代理分布以構(gòu)建非自回歸模型的統(tǒng)一訓(xùn)練框架；在生成方法方面，聚焦于知識驅(qū)動(dòng)的長文本自然語言生成方法，圍繞知識表示和知識規(guī)劃開展了系統(tǒng)性研究；在評價(jià)體系方面，從數(shù)據(jù)資源、評價(jià)方法、評價(jià)模型到應(yīng)用平臺，全面地構(gòu)建了通用語言生成模型的生成質(zhì)量評價(jià)體系。

“錢偉長中文信息處理科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)”是中文信息處理領(lǐng)域最高科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)，該獎(jiǎng)項(xiàng)授予在技術(shù)上有重大創(chuàng)新或突破，技術(shù)難度很大，總體技術(shù)水平和主要技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)達(dá)到國內(nèi)領(lǐng)先水平和國際先進(jìn)水平，對推動(dòng)全國中文信息處理行業(yè)技術(shù)的進(jìn)步起到重要作用，創(chuàng)造出較大的經(jīng)濟(jì)效益或社會(huì)效益的項(xiàng)目或個(gè)人，由中國中文信息學(xué)會(huì)錢偉長中文信息處理科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)評獎(jiǎng)辦公室評定、頒發(fā)獎(jiǎng)項(xiàng)。 

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