本文是NLP系列文章，针对《A Survey of Diffusion Models in Natural Language Processing》的翻译。

摘要

本文对扩散模型在自然语言处理中的应用进行了全面的综述。扩散模型是一类数学模型，旨在捕捉信息或信号在网络或流形上的扩散。在NLP中，扩散模型已被用于各种应用，如自然语言生成、情感分析、主题建模和机器翻译。本文讨论了NLP中使用的扩散模型的不同公式，它们的优点和局限性，以及它们的应用。我们还对扩散模型和替代生成模型进行了彻底的比较，特别强调了自回归（AR）模型，同时还研究了不同的架构如何将Transformer与扩散模型结合起来。与AR模型相比，扩散模型在并行生成、文本插值、句法结构和语义内容等表征级控制以及鲁棒性方面具有显著优势。探索将Transformer集成到扩散模型中的进一步排列将是一个有价值的追求。此外，开发具有显著少样本学习能力的多模式扩散模型和大规模扩散语言模型将是NLP中扩散模型未来发展的重要方向。

1 引言

2 通用框架

3 NLP中扩散模型的综述

3.1 离散扩散模型

3.2 嵌入扩散模型

3.3 离散与嵌入扩散

4 扩散与其他生成模型

4.1 与潜在变量模型的比较

4.2 与自回归模型的比较

4.3 Transformer与扩散模型

5 算法与技术

5.1 自适应离散变量

5.1.1 扩散步骤

5.1.2 目标函数

5.2 从隐空间中采样

6 挑战与未来方向

6.1 一般挑战

6.2 NLP的具体挑战

6.3 潜在的未来方向

7 结论

局限性

本文中包括的扩散模型的选择可能会引入基于我们的知识和资源可用性的偏见。这可能会排除在调查时未被考虑或不为人所知的相关扩散模型。至关重要的是要承认，选择特定模型和排除其他模型会影响研究结果的全面性和可推广性。另一个限制涉及对所调查的扩散模型的内部运作和决策过程的理解和解释。NLP中的扩散模型，特别是那些采用深度学习技术的模型，通常被认为是可解释性有限的黑盒模型。缺乏可解释性可能会阻碍扩散模型在实际应用中的信任和接受。