I detta dokument presenteras en effektiv metod för att generera meningar i naturligt språk från deras underliggande betydelserepresentationer. Metoden är byggd ovanpå en hybrid träd representation som tillsammans kodar både betydelsen representation samt det naturliga språket i en trädstruktur. Genom att använda ett träd villkorligt slumpmässigt fält ovanpå hybridträdet representation, kan vi explicit modellera fras-nivå beroenden bland angränsande naturliga språk fraser och betydelse representation komponenter på ett enkelt och naturligt sätt. Vi visar att de ytterligare beroenden fångas av trädet villkorliga slumpmässiga fältet gör att det kan prestera bättre än direkt invertera en tidigare utvecklad hybrid träd semantisk parser. Dessutom visar vi att modellen fungerar bättre än en tidigare toppmodern naturlig språkgenerationsmodell. Experiment utförs på två referenskorpora med standardiserade automatiska utvärderingsmått.
REF presenterade en språkgenerationsmodell med samma betydelse som baserat på trädvillkorade slumpmässiga fält.
Natural Language Generation with Tree Conditional Random Fields
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}