Den naturliga språkgenerationen (NLG) är en viktig komponent i de talade dialogsystemen. Klassisk NLG kan delas in i två faser: (1) mening planering: besluta om den övergripande mening struktur, (2) yta förverkligande: bestämma specifika ord former och platta mening struktur i en sträng. Många enkla NLG modeller är baserade på återkommande neurala nätverk (RNN) och sekvens-till-sekvens (seq2seq) modell, som i princip innehåller en kodare-dekoder struktur; dessa NLG modeller generera meningar från scratch genom att gemensamt optimera mening planering och ytförverkligande med hjälp av en enkel cross entropy förlust utbildningskriterium. Men den enkla encoderdecoder arkitekturen lider oftast av att generera komplexa och långa meningar, eftersom decodern måste lära sig all grammatik och ordination kunskap. Detta dokument inför en hierarkisk avkodningsmodell baserad på språkliga mönster på olika nivåer, och visar att den föreslagna metoden överträffar den traditionella modellen med en mindre modellstorlek. Dessutom är utformningen av den hierarkiska avkodningen flexibel och lätt-uttänjbar i olika NLG system 1.
Den hierarkiska avkodningsmetoden föreslogs genom att beakta det språkliga mönstret för den genererade meningen REF.
Natural Language Generation by Hierarchical Decoding with Linguistic Patterns
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}