Det mesta tidigare arbetet med att utbilda språkgenerationen har fokuserat på två paradigm: a) använda en statistisk modell för att rangordna en uppsättning genererade uttalanden, eller b) använda statistik för att informera generationsbeslutsprocessen. Båda tillvägagångssätten är beroende av att det finns en handgjord generator, som begränsar deras skalbarhet till nya domäner. I detta dokument presenteras BAGEL, en statistisk språkgenerator som använder dynamiska bayesiska nätverk för att lära sig av semantiskt justerade data som produceras av 42 otränade annoterare. En mänsklig utvärdering visar att BAGEL kan generera naturliga och informativa uttalanden från osynliga indata i presentationsdomänen. Dessutom förbättras produktionsprestandan på glesa dataset avsevärt genom att man använder ett säkerhetsbaserat aktivt lärande, vilket ger betyg som ligger nära den mänskliga guldstandarden med en bråkdel av datan.
I BAGEL-systemet REF integreras en statistisk språkgenerator som använder dynamiska bayesiska nätverk för att lära sig av semantiska alignerade data.
Phrase-Based Statistical Language Generation Using Graphical Models and Active Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}