Generation of Referring Expressions är ett blomstrande delfält i Natural Language Generation som traditionellt har fokuserat på uppgiften att välja en uppsättning attribut som entydigt identifierar en viss referens. I detta dokument tar vi upp det kompletterande problemet med att generera upprepade, potentiellt olika referentiella uttryck som hänvisar till samma enhet i samband med ett föredrag längre än en mening. Vi beskriver en corpus av korta encyklopediska texter som vi har sammanställt och kommenterat för referens till huvudämnet i texten, och rapporterar resultat för våra experiment där vi sätter mänskliga ämnen och automatiska metoder uppgiften att välja ett referentiellt uttryck från ett brett spektrum av val i en fulltext kontext. Vi finner att våra mänskliga ämnen i hög grad är överens om val av uttryck, med tre identiska uttryck valda i 50 procent av fallen. Vi testade automatiska urvalsstrategier baserade på de vanligaste valheuristikerna, med olika kombinationer av information om syntaktisk MSR-typ och domäntyp. Vi finner att mer information i allmänhet ger bättre resultat, vilket ger en bästa total testnoggrannhet på 53,9% när både syntaktisk MSR-typ och domäntyp är kända.
I studierna relaterade till GREC-utmaningarna REF var algoritmerna tvungna att identifiera det korrekta hänvisningsuttrycket från en given uppsättning.
Generation of Repeated References to Discourse Entities
{'venue': 'ENLG', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}