Ett naturligt språkgeneration system producerar text med hjälp av som indata semantiska data. En av dess allra första uppgifter är att bestämma vilka delar av informationen som ska förmedlas i resultatet. Denna uppgift, kallad Content Selection, är helt domänberoende och kräver omfattande omkonstruktion för att transportera systemet från ett scenario till ett annat. I detta dokument presenterar vi en metod för att automatiskt förvärva regler för innehållsval från en textsamling och tillhörande semantik. Vår föreslagna teknik utvärderades genom att jämföra dess utdata med information som valts av mänskliga författare i osynliga texter, där vi kunde filtrera hälften av indatamängden utan att förlora minne.
REF var det första som föreslog en metod för att automatiskt lära sig regler för val av innehåll, vilket gick längre än enbart corpus-analys.
Statistical Acquisition Of Content Selection Rules For Natural Language Generation
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}