Detta papper undersöker användningen av statistisk maskinöversättning (SMT) metoder för taktisk naturlig språkgenerering. Vi presenterar resultat på att använda frasbaserade SMT för att lära sig att kartlägga mening representationer till naturligt språk. Förbättrade resultat uppnås genom att vända en semantisk parser som använder SMT metoder för att kartlägga meningar i betydelse representationer. Slutligen visar vi att hybridisering av dessa två metoder resulterar i ännu mer exakta genereringssystem. Automatisk och mänsklig utvärdering av genererade meningar presenteras över två domäner och fyra språk.
REF presenterar ett system som lär sig att generera meningar från lambdakalkyl uttryck genom att vända en semantisk parser.
Generation by Inverting a Semantic Parser that Uses Statistical Machine Translation
{'venue': 'Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics; Proceedings of the Main Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}