文生成の研究によく用いられる手法についてまとめます。本記事では、各手法やモデルの詳しい説明は省きます。詳しく知りたい方は各リンクの論文等を参照してください。文生成の研究においてよく用いられる評価指標について、自動評価と人手評価でそれぞれまとめます。自動評価BLEU:機械翻訳の分野において的な自動評価基準。単位でのマッチ率に基づく手法を用いている。p_n)$$ROUGE-N:要約の分野において、最も一般的な自動評価基準。参考に編み出された指標。単位でのマッチ率を用いた手法。情報量によって重み付けしている点が異なり、より文長を考慮するようにペナルティが計算される。\mathrm{output}}}$$METEOR:参照訳と出力のユニグラムの合致数をもとにした評価尺度。弱いところに勝つような自動評価尺度を目指している。適合率と再現率の調和平均。(下記式では適合率1:再現率9)$$\mathrm{Fmean}=\frac{\mathrm{Precision}\times\mathrm{Recall}}{\alpha\times\mathrm{Recall}+(1-\alpha)\times\mathrm{Precision}}$$ペナルティの計算。正解の単語列が続かない場合にペナルティが大きくなる。スコアはF値とペナルティを用いて下記式で計算される。得るために、翻訳結果に対して行う修正の割合を算出。スコアが低いほどエラーが少ない。情報を持つデータ)から文を生成。トリプルデータの構造情報も学習可能なモデル。提案手法を比較すると、各データでスコアの向上が見られた。state-of-the-art。マルチタスク学習アプローチを提案。タスクを並行して学習を行う。用いたストーリー生成。階層的なストーリー生成を可能にした。モデルを長距離の文脈を参照できるように改良。モデルを利用して、最初のモデルの学習に失敗した部分を2番目のモデルが重点的に学習。