【博士论文】面向数据的语言生成模型研究

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自然语言处理（NLP）领域的最新进展显著提升了语言模型的能力，吸引了学术界和工业界研究者的高度关注。这些模型在大量文本数据集上进行训练，在各种语言任务中表现出色，如翻译、摘要、问答和对话生成。支撑这些发展的核心是数据，作为NLP的命脉，尤其在当前的大型语言模型需要庞大的数据集才能有效学习和生成精确输出的背景下，数据的作用更加至关重要。本论文聚焦于面向数据的优化方法，旨在提升语言模型在各种NLP应用中的性能。它提出了创新的方法，改进模型对数据的摄取和处理方式，从而在实际应用中取得了显著的进展。 本研究通过深入探讨NLP中数据驱动的各个方面，涵盖数据的数量和质量。通过自上而下的方法，本研究跨越了数据生命周期的各个环节，涉及数据的利用、增强和构建。在数据利用方面，研究首先在有限数据 ………………………………