En innehållsvalskomponent avgör vilken information som ska förmedlas i ett naturligt språkgenereringssystem. Vi presenterar en effektiv metod för att automatiskt lära innehåll urvalsregler från en corpus och dess relaterade databas. Vårt modelleringsramverk behandlar innehållsval som ett kollektivt klassificeringsproblem, vilket gör det möjligt för oss att fånga kontextuella beroenden mellan indataobjekt. Experiment inom ett idrottsområde visar att detta tillvägagångssätt uppnår en betydande förbättring jämfört med kontext-agnostiska metoder.
I REF behandlas innehållsvalet som ett kollektivt klassificeringsproblem som gör det möjligt för systemet att fånga kontextuella beroenden mellan dataindataobjekt.
Collective Content Selection For Concept-To-Text Generation
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}