ChatGPT技术的生成内容多样性与主题一致性平衡方法研究与实验.docx
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2023-08-20
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ChatGPT 技术的生成内容多样性与主题一致
性平衡方法研究与实验
引言
自然语言生成（Natural Language Generation，简称 NLG）是人工智能领域的重
要研究方向，其应用涵盖了机器翻译、文本摘要、对话系统等诸多领域。ChatGPT
作为一个基于大规模预训练语言模型的对话生成模型，在近年来得到了广泛的研究
和应用。然而，ChatGPT 模型在生成文本时常常存在两个互相冲突的问题：生成内
容多样性不足和主题一致性欠缺。本文将就 ChatGPT 技术的生成内容多样性与主
题一致性之间的平衡方法进行研究与实验。
1. 生成内容多样性与主题一致性的平衡难题
ChatGPT 生成文本时，为了增加多样性，常常面临着生成无关话题或信息内容
混乱的风险。这是因为训练过程中，ChatGPT 模型倾向于追求高概率的生成结果，
导致它生成的句子常常都是接近最常见情况的。然而，这种高概率事件通常是与话
题相关的重复或者千篇一律的表达方式，使得生成文本缺乏新颖性。
另一方面，为了保持对话的主题一致性，ChatGPT 模型可能会过度关注于特定
话题或信息。这导致对话生成模型优先考虑重复之前提到的话题或观点，忽略了对
其他可能相关的话题的回应。这种情况下，ChatGPT 生成的文本缺乏多样性，使得
对话显得单调乏味。
因此，如何在 ChatGPT 生成文本中平衡内容多样性和主题一致性成为了一个重
要的研究问题。
2. 基于注意力机制的方法
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vipfanxu
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