I detta papper presenterar vi en ny teknik för att lära sig en trädliknande struktur för en innehållsplanerare från en likriktad corpus av semantiska ingångar och motsvarande, mänskliga producerade, utgångar. Vi använder en stokastisk sökmekanism med en två-nivå fitness funktion. Som ett första steg använder vi oss av höga krav på order för att snabbt kasta bort lovande planerare. Som ett andra steg används anpassningen mellan regenererad text och mänsklig produktion. Vi utvärderar vår strategi genom att använda den befintliga symboliska planeraren i vårt system som en guldstandard, få en 66% förbättring jämfört med en slumpmässig baslinje i bara 20 generationer av genetisk sökning.
REF lär sig en trädliknande planerare från en likriktad corpus av semantiska ingångar och motsvarande människoauktoriserade utgångar med hjälp av evolutionära al-goritmer.
Content Planner Construction via Evolutionary Algorithms and a Corpus-Based Fitness Function
{'venue': "In Proceedings of the 2 nd International Natural Language Generation Conference (INLG'02", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}