Key points are not available for this paper at this time.
لقد تحسنت تقنيات توليد اللغة الطبيعية (NLG) بشكل كبير في السنوات الأخيرة بفضل تطوير تقنيات التعلم العميق من النوع تسلسل إلى تسلسل مثل نماذج اللغة المعتمدة على المحولات. وقد أدى هذا التقدم إلى تحقيق توليد لغة طبيعية أكثر طلاقة وتماسكًا، مما أثرى نتائج المهام اللاحقة مثل التلخيص المجرد، وتوليد الحوار، وتوليد النص من البيانات. ومع ذلك، من الواضح أيضًا أن توليد التعلم العميق قابل لمHallucinate نصوص غير مقصودة، مما يؤدي إلى تدهور أداء النظام وعدم القدرة على تلبية توقعات المستخدمين في العديد من السيناريوهات الواقعية. للتصدي لهذه المشكلة، تم تقديم العديد من الدراسات لقياس والحد من النصوص المتصورة، ولكن لم يتم مراجعتها بشكل شامل من قبل. في هذا الاستطلاع، نقدم نظرة عامة واسعة على تقدم الأبحاث والتحديات في مشكلة الهلوسة في NLG. يتم تنظيم الاستطلاع في جزئين: (1) نظرة عامة عامة على المقاييس وطرق التخفيف والاتجاهات المستقبلية، و(2) نظرة عامة على تقدم الأبحاث الخاصة بالمهام حول الهلوسة في المهام اللاحقة التالية، وهي التلخيص المجرد، وتوليد الحوار، والإجابة على الأسئلة التوليدية، وتوليد النص من البيانات، والترجمة الآلية. يعمل هذا الاستطلاع على تسهيل الجهود التعاونية بين الباحثين في مواجهة تحدي النصوص المتصورة في NLG.
دراسة Ji وآخرون (الخميس) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: