Befintliga Natural Language Generation ( ) system är svaga AI-system och uppvisar begränsad kapacitet när språkgenerering uppgifter kräver högre nivåer av kreativitet, originalitet och korthet. Eektiva lösningar eller, åtminstone, utvärderingar av moderna paradigm för sådana kreativa uppgifter har tyvärr varit svårfångade. papper introducerar och tar upp uppgiften att skapa sammanhängande berättelser från oberoende beskrivningar, som beskriver en scen eller ett evenemang. Mot detta utforskar vi längs två populära text-generation paradigm -(1) Statistiska Maskinöversättning ( ), poserar story generation som ett översättningsproblem och (2) Deep Learning, poserar story generation som en sekvens till sekvens inlärning problem. I SMT valde vi två populära metoder såsom frasbaserad SMT (SMT) och syntaxbaserad SMT (SMT) för att "översätta" den osammanhängande indatatexten till berättelser. Vi implementerar sedan en djup återkommande neurala nätverk ( ) arkitektur som kodar sekvens av variabel längd ingångsbeskrivningar till motsvarande latenta representationer och avkodar dem att producera väl formade omfattande berättelse som sammanfattningar. De föreslagna tillvägagångssätten demonstreras på ett offentligt tillgängligt dataset med hjälp av populära maskinöversättnings- och summeringsmätningsmått. Vi tror, ett system som vårt har olika intressanta applikationer-till exempel att skapa nyheter artiklar från fraser av händelseinformation. •Komputeringsmetoder → Naturlig språkgenerering; Övervakad inlärning; Neurala nätverk; KEYWORDS Story, Natural Language Generation, Sequential Learning ACM Referensformat: {pajain06,priyanka.agrawal,abhijimi,mosukhwa,anirlaha,kartsank} Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av en del av eller hela detta arbete för personligt eller klassrum användning beviljas utan avgift under förutsättning att kopior inte görs eller distribueras för pro t eller kommersiella fördelar och att kopior bär detta meddelande och den fullständiga citering på första sidan. Upphovsrätt till tredje parts delar av detta arbete måste hedras. För all annan användning, kontakta ägaren/författaren
REF utforskar berättelsegenerering via statistiska maskinöversättningsmodeller.
Story Generation from Sequence of Independent Short Descriptions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}