accelerated-text/awesome-nlg

해결하는 문제

자연어 생성(NLG)은 데이터, 대화 또는 기타 구조화된 입력에서 사람이 읽을 수 있는 텍스트를 자동으로 생성하는 작업입니다. 챗봇, 스토리 생성기, 데이터 설명 등에 사용되지만, 이 분야는 많은 기술과 툴킷에 걸쳐 분산되어 있습니다. 이 프로젝트는 최고의 리소스를 한곳에 모아 실무자가 데이터셋, 라이브러리, 평가 지표, 연구 논문, 기성 제품을 수십 개의 분산된 소스를 검색하지 않고 찾을 수 있게 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 'awesome list' — 커뮤니티가 유지 관리하는 선별된 링크 및 설명 모음입니다. 데이터셋, 대화, 평가, 문법, 라이브러리, 내러티브 생성, 신경 자연어 생성, 논문 및 기사, 제품, 실현기, 템플릿 언어, 비디오와 같은 범주로 구성됩니다. 각 항목은 리소스에 직접 연결되며 기능에 대한 간단한 설명을 포함합니다. 목록은 오픈 소스 커뮤니티에 의해 유지되므로 새로운 도구와 연구가 나타날 때 최신 상태를 유지합니다.

대상 독자

이 목록은 NLG 시스템을 구축하거나 평가해야 하는 연구자, 개발자, 학생에게 유용합니다. 온라인 데이터셋(E2E 또는 WebNLG 벤치마크), 생성 라이브러리(SimpleNLG 또는 Tracery), 신경 프레임워크(Transformers 또는 textgenrnn), 평가 도구(BLEURT 또는 NLG-eval)를 빠르게 발견할 수 있는 방법을 제공합니다. 또한 상용 제품과 교육 비디오에 연결되어 이 분야에 입문하거나 툴킷을 확장하려는 모든 사람에게 원스톱 진입점이 됩니다.

주요 특징

• 전체 NLG 파이프라인을 다룹니다: 데이터셋, 훈련, 생성, 평가, 실제 응용.
• 고전적 기호 기술(문법 기반 실현기, 템플릿 언어)과 현대 신경 접근법(GPT-2 기반 도구, Transformers)을 모두 포함합니다.
• 오픈 소스 라이브러리와 상용 제품에 대한 링크를 제공하여 NLG의 실제 적용 범위를 보여줍니다.
• 연구 논문과 비디오를 선별하여 입문 강연부터 최신 방법까지의 심층 학습 경로를 제공합니다.