文本生成概述
文本生成是自然语言处理领域的重要任务，广泛应用于对话系统、内容创作和自动化写作等场景。以下是几种主流技术：
基于规则的方法 🧰
早期依赖预定义语法规则，但灵活度有限，已逐渐被深度学习模型取代。统计模型 📊
利用大规模语料训练概率模型，如n-gram和隐马尔可夫模型（HMM），能生成更自然的文本。深度学习模型 🤖
现代主流技术，包括RNN、LSTM和Transformer架构。其中，Transformer模型（如GPT系列）因并行计算优势成为首选。
热门模型对比
| 模型类型 | 优点 | 局限性 |
|---|---|---|
| RNN/LSTM | 适合序列建模 | 计算效率较低，难以处理长文本 |
| Transformer | 并行计算快，生成质量高 | 需大量数据和算力 |
学习路径推荐
- 先掌握基础NLP知识：自然语言处理入门
- 学习Python编程与深度学习框架（如PyTorch）
- 实践文本生成项目，尝试使用Transformer模型实战