Vi presenterar en enkel, datadriven metod för generering från kunskapsbaser (KB). Ett viktigt inslag i detta tillvägagångssätt är att grammatikinduktion drivs av det utökade område av lokalitetsprincipen i TAG (Tree Adjoining Grammar), och att det tar hänsyn till både syntaktisk och semantisk information. Den resulterande extraherade TAG innehåller en föreningsbaserad semantik och kan användas av en befintlig ytinsekter för att generera meningar från KB-data. Experimentell utvärdering av KBGen-data visar att vår modell överträffar ett datadrivet tillvägagångssätt som bygger på en automatiskt framkallad probabilistisk grammatik och är jämförbart med ett hantverksmässigt symboliskt tillvägagångssätt.
I REF föreslås ett statistiskt tillvägagångssätt för NLG fro m knowledge bases baserat på träd angränsande grammatiker.
Surface Realisation from Knowledge-Bases
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}