Den naturliga språkgenerationen (NLG) är en viktig del av den talade dialogen och har en betydande inverkan både på användbarheten och den upplevda kvaliteten. De flesta NLG-system som används gemensamt använder regler och heuristik och tenderar att generera stela och stiliserade svar utan den naturliga variationen i mänskligt språk. De är inte heller lätta att skala till system som täcker flera domäner och språk. I detta dokument presenteras en statistisk språkgenerator baserad på en semantiskt kontrollerad struktur för långtidsminne (LSTM). LSTM-generatorn kan lära sig av ojusterade data genom att gemensamt optimera meningsplanering och ytrealisering med hjälp av ett enkelt kriterium för korsentropiträning, och språkvariation kan enkelt uppnås genom provtagning från utgångskandidater. Med färre heuristiker visade en objektiv utvärdering inom två olika testområden att den föreslagna metoden förbättrade prestandan jämfört med tidigare metoder. Humana domare gjorde LSTM systemet högre på informativhet och naturlighet och överlag föredrog det till de andra systemen.
Ett lovande tillvägagångssätt för en end-to-end trainingable NLG är det semantiskt kontrollerade långa korttidsminnet (SC-LSTM), som presenteras i REF.
Semantically Conditioned LSTM-based Natural Language Generation for Spoken Dialogue Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}