Fram till nyligen har ytgenerering i dialogsystem tjänat till att helt enkelt ge ett backend till andra forskningsområden. Generationskomponenten i sådana system består vanligtvis av mallar och konserverad text, vilket ger oflexibel, onaturlig utgång. För att göra saken värre är resurserna vanligtvis specifika för området i fråga och inte överförbara till nya uppgifter. Däremot kräver domänoberoende genereringssystem vanligtvis stora grammatiker, fullständiga lexikon, komplex samlokaliseringsinformation och mycket mer. Dessutom har dessa ramar i första hand tillämpats på texttillämpningar och det står inte klart att samma system skulle kunna fungera bra i en dialogansökan. I detta dokument undersöks möjligheten att anpassa sådana system för att skapa en domänoberoende generationskomponent som är användbar för dialogsystem. Den använder domänen oberoende semantisk form av Rochester Interactive Planning System (TRIPS) med en domän oberoende stokastisk ytgenerering modul. Vi visar att en textspråksmodell kan användas för att förutsäga dialoguttalanden från en övergenererad ordskog. Vi presenterar också resultat från en människoorienterad utvärdering inom ett akut planeringsområde.
Chambers REF använde HALogen i ett dialogsystem och gjorde en mänsklig utvärdering av den blandade syntax/semantiska indata.
Stochastic Language Generation In A Dialogue System: Toward A Domain Independent Generator
{'venue': 'SIGdial Workshop On Discourse And Dialogue', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}