正确答案是：C: self-attention

### 专业分析：

自注意力机制（self-attention）是目前文本生成和自然语言处理领域非常重要和热门的技术之一。以下是对此的详细分析：

#### 1. Self-attention的概念：
- **定义**：自注意力机制允许模型在处理每个词时，能够考虑序列中所有其他词的重要性。
- **优点**：能有效捕获长距离依赖关系，减轻了传统序列模型（如RNN）的限制。

#### 2. Self-attention在Transformer中的应用：
- Transformer架构，通过多层堆叠的自注意力模块，成为文本生成和理解任务的基础。
- **性能**：在多项自然语言处理任务中取得了优异的性能，如机器翻译、文本生成、文本分类等。

#### 3. 比较：
- **GAN**：通常用于生成对抗网络，适合于图像生成和其他生成性任务，但在文本生成中应用相对较少。
- **seq2seq**：是基础的序列到序列学习框架，常用于机器翻译，但其依赖RNN，处理长序列时效果不如Transformer。
- **CNN**：在文本处理中用于捕捉局部特征，但在捕捉长距依赖方面不如自注意力机制有效。

#### 4. 发展趋势：
- 自注意力机制的提出推动了BERT、GPT等模型的发展，并在各个NLP任务中广泛应用。

综上，自注意力机制是当前学术界和工业界在文本生成领域关注的焦点。