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它解决了什么问题

自然语言生成（NLG）是从数据、对话或其他结构化输入自动生成人类可读文本的任务。它用于聊天机器人、故事生成器、数据描述等，但该领域在众多技术和工具包中分散。这个项目将最佳可用资源收集到一个地方，使从业者无需在数十个分散的来源中搜索即可找到数据集、库、评估指标、研究论文和现成产品。

它是如何工作的

该项目是一个“awesome list”——一个由社区维护的精选链接和描述集合。它按类别组织，如数据集、对话、评估、语法、库、叙事生成、神经自然语言生成、论文和文章、产品、实现器、模板语言和视频。每个条目直接链接到资源，并包含其功能的简短描述。该列表由开源社区维护，因此随着新工具和研究的出现，它保持最新。

适合谁

这个列表对需要构建或评估NLG系统的研究人员、开发者和学生很有用。它提供了一种快速发现在线数据集（如E2E或WebNLG基准）、生成库（如SimpleNLG或Tracery）、神经框架（如Transformers或textgenrnn）和评估工具（如BLEURT或NLG-eval）的方法。它还连接到商业产品和教育视频，使其成为任何进入该领域或寻求扩展工具包的人的一站式入口点。

亮点

• 涵盖完整的NLG流程：数据集、训练、生成、评估和实际应用。
• 包括经典符号技术（基于语法的实现器、模板语言）和现代神经方法（基于GPT-2的工具、Transformers）。
• 提供开源库和商业产品的链接，展示NLG在实践中的广度。
• 精选研究论文和视频，提供从入门讲座到最先进方法的深度学习路径。