Naturlig språkgenerering (NLG) är uppgiften att generera naturligt språk från en mening representation. Regelbaserade tillvägagångssätt kräver domänspecifika och manuellt konstruerade språkliga resurser, medan de flesta corpusbaserade tillvägagångssätt bygger på anpassade utbildningsdata och/eller frasmallar. De senare behövs för att begränsa sökutrymmet för den strukturerade förutsägelseuppgift som definieras av de ojusterade datamängderna. I detta arbete föreslår vi användning av imitation lärande för strukturerad förutsägelse som lär sig en inkrementell modell som hanterar det stora sökområdet samtidigt som man undviker att uttryckligen räkna upp det. Vi anpassade det lokalt optimala Learning to Search (Chang et al., 2015) ramverket som gör att vi kan träna mot icke-deponerbara förlustfunktioner såsom BLEU eller ROUGE poäng utan att anta guld standard anpassningar. Vi utvärderar vår strategi för tre datauppsättningar med hjälp av både automatiska åtgärder och mänskliga bedömningar och uppnår resultat jämförbara med de state-of-the-art metoder som utvecklats för var och en av dem. Dessutom har vi gjort en analys av dataseten som undersöker gemensamma frågor med NLG-utvärdering.
REF föreslog att man skulle använda imitationslärande för att träna NLG-modeller, där det lokalt optimala Learning to Search-ramverket antogs för att träna mot icke-deponerbara förlustfunktioner.
Imitation learning for language generation from unaligned data
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}