Med begrepp-till-text-generering avses uppgiften att automatiskt producera textutmatning från icke-språklig indata. Vi presenterar en gemensam modell som fångar innehållsval ("vad man ska säga") och ytligt förverkligande ("hur man säger") på ett oövervakat domänoberoende sätt. I stället för att bryta upp generationsprocessen i en sekvens av lokala beslut definierar vi en probabilistisk kontextfri grammatik som globalt beskriver indatans inneboende struktur (en corpus av databasposter och text som beskriver några av dem). Vi representerar vår grammatik kompakt som en viktad hypergraf och omarbetad generation som uppgiften att hitta det bästa härledningsträdet för en given inmatning. Experimentell utvärdering på flera områden ger konkurrenskraftiga resultat med toppmoderna system som använder domänspecifika begränsningar, explicit funktionsteknik eller märkta data.
REF använder en probabilistisk sammanhangsfri grammatik för att konvertera en given uppsättning databasposter till en enda mening (eller fras).
Unsupervised Concept-to-text Generation with Hypergraphs
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}