En av de största utmaningarna vid utveckling och införande av talade dialogsystem är utformningen av den talade språkgenerationsmodulen. Denna utmaning beror på att generatorn måste anpassa sig till många inslag i dialogdomänen, användarpopulationen och dialogsammanhanget. Ett lovande tillvägagångssätt är en vidareutbildningsbar generation, som använder allmänna språkkunskaper som automatiskt anpassas till de funktioner som är intressanta, t.ex. applikationsdomänen, den enskilda användaren eller användargruppen. I detta dokument presenterar och utvärderar vi en tränad mening planerare för att ge restauranginformation i MATCH dialogsystem. Vi visar att tränad mening planering kan producera komplexa information presentationer vars kvalitet är jämförbar med utdata från en mallbaserad generator avstämd till denna domän. Vi visar också att vår metod enkelt stöder anpassning av mening planerare till individer, och att de individualiserade mening planerare i allmänhet presterar bättre än modeller utbildade och testade på en population av individer. Tidigare arbete har dokumenterat och använt individuella preferenser för innehållsval, men enligt vår kunskap ger dessa resultat den första demonstrationen av individuella preferenser för meningsplanering, vilket påverkar innehållsordningen, diskursstrukturen och meningsstrukturen i systemsvaren. Slutligen utvärderar vi bidraget från olika funktionsuppsättningar och visar att n-gramfunktioner i vår applikation ofta gör lika bra som funktioner baserade på språkliga representationer på högre nivå.
Ett annat exempel på en användaranpassningsdialogruta är SPARKy REF, en tränad mening planerare som kan skräddarsy mening planer för enskilda användares preferenser.
Individual and Domain Adaptation in Sentence Planning for Dialogue
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 30, pages 413-456, 2007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}