基于迁移学习的跨领域文本生成研究.pdf

摘要

在深度学习技术迅猛发展的时代背景下，大模型以其出色的性能和广泛的应用前

景受到了广泛关注，跨领域文本生成作为大模型应用的重要场景之一，其性能得到了

显著提升。然而，领域适应性不足和语义歧义等问题依然是制约跨领域文本生成模型

进一步发展的主要难题。迁移学习作为提升跨领域文本生成性能的重要手段，可以利

用源领域的知识和信息来辅助目标领域的文本生成。但是目前的迁移学习方法通常忽

略了数据背后的潜层主题结构，而潜层主题结构表示在文本数据中往往承载着丰富的

语义信息，忽略源领域和目标领域内部之间的潜在结构表示容易导致模型在跨领域文

本生成任务中的性能下降。因此，为了更好地挖掘源领域和目标领域之间的隐含语义

关系，本文从两个方面进行研究：跨领域文本生成的表示学习和跨领域文本生成的迁

移机制。表示学习为迁移机制提供了有效的数据表示方法，两者相互补充，共同构成

了跨领域文本生成的核心框架。具体的研究内容有：

（1）对跨领域文本表示学习的研究，针对不同领域的数据分布和特征存在较大差

异，提出利用特征融合来辅助目标领域的文本生成，弥补目标领域数据不足的问题。

文本表示学习的方法可以学习到数据的潜在结构和语义特征，使得这些表示可以在不

同的领域中泛化使用。良好的文本表示能够捕捉文本潜在结构，使得模型能够更好地

理解和泛化到新领域的文本数据。基于此，本文通过结合主题嵌入和词嵌入，并整合

词知识库和主题知识库来帮助理解和处理数据，用于学习文本的潜在表示。在六个低

资源数据集上进行实验验证，所提方法对文本生成任务具有促进作用，优于现有方法。

（2）对跨领域文本生成的迁移学习机制的研究，针对传统文本生成模型在跨领域

迁移时生成的文本在主题一致性和连贯性方面存在的问题，提出利用源领域和目标领

域的潜层主题结构信息，在迁移时能够更好地保留这些结构。迁移学习能利用源领域

的知识和特征帮助跨领域文本生成任务，加速目标领域模型的训练。此外，现有的低

资源生成模型大多使用预训练的词嵌入来解决目标领域数据稀疏问题，但这种方法难

以捕捉不同领域间的潜层结构信息，经常忽略潜在主题对捕捉关键信息的重要作用。

为了解决这些问题，本文联合神经主题模型提取潜在主题，为生成的语句选择提供全

局特征，并通过对不同领域的主题对齐，捕捉相似潜层主题结构表示。经过大量实验

验证，结果表明所提模型在摘要生成任务的CNN/DailyMail数据集、SAMsum数据集和

在对话生成任务中的ESConv数据集上均表现出良好的结果。

关键词：文本生成；迁移学习；主题模型；潜层主题结构

Abstract

Intheeraofrapiddevelopmentofdeeplearningtechnology,largemodelshavereceived

widespreadattentionduetotheiroutstandingperformanceandbroadapplicationprospects.

Cross-domaintextgeneration,asoneoftheimportantscenariosfortheapplicationoflarge

models,hassignificantlyimproveditsperformance.However,issuessuchasinsufficient

domainadaptabilityandsemanticambiguityremainmajorchallengesthatrestrictthefurther

developmentofcross-domaintextgenerationmodels.Transferlearning,asanimportantmeans

toenhancetheperformanceofcross-domaintextgeneration,canutilizeknowledgeand

informationfromthesourcedomaintoassistin