Vi föreslår en arkitektur för att generera naturligt språk från länkade data som automatiskt lär meningsmallar och statistisk dokumentplanering från parallella RDF dataset och text. Vi har byggt ett proof-of-concept system (LOD-DEF) utbildat på onoterad text från Simple English Wikipedia och RDF triples från DBpedia, med fokus uteslutande på fakta, icke-temporal information. Målet med systemet är att generera korta beskrivningar, motsvarande Wikipedia stubbar, av enheter som finns i länkade dataset. Vi har utvärderat LOD-DEF-systemet mot en enkel generering från triples baslinje och humangenererad utgång. Vid utvärdering av människa, överträffar LOD-DEF signifikant baslinjen för två av tre åtgärder: non-redundancy och struktur och samstämmighet.
REF lär sig en meningsmall från en parallell RDF-data och textkorpora.
Generating Natural Language from Linked Data: Unsupervised template extraction
{'venue': 'IWCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}