Beslut om komplexiteten hos en genererad text i NLG-system är en omtvistad uppgift. Vissa system föreslår generering av enkel text för lågutbildade läsare; vissa väljer vad de förväntar sig att vara ett "bra mått" av komplexitet genom att balansera meningslängd och antal meningar (med hjälp av skalor som D-nivå mening komplexitet) för texten; medan andra riktar sig högt kvalificerade läsare. I detta arbete diskuterar vi ett tillvägagångssätt som syftar till att dra nytta av läsarens erfarenheter när man läser genererad text genom att matcha den syntaktiska komplexiteten hos den genererade texten med den omgivande textens läsnivå. Vi föreslår en strategi för aggregation av meningar och lexikala val som gör det möjligt att generera sammanfattningar av linjediagram i multimodala artiklar som finns tillgängliga online för att matcha läsnivån i texten i den artikel där graferna förekommer. Tekniken är utvecklad i samband med det övergripande systemet (Summarizing Information Graphics Textually). Detta dokument tar itu med den mikroplanering fas av meningsgenerering diskuterar dessutom steg av lexical val, och pronominalisering.
NLG-system för synskadade har också undersökt generering av text för trenddata REF kring anpassningen av genererade beskrivningar till användarnas läsnivåer.
Adapting Graph Summaries to the Users’ Reading Levels
{'venue': 'Proceedings of the 8th International Natural Language Generation Conference (INLG)', 'journal': 'Proceedings of the 8th International Natural Language Generation Conference (INLG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}