Det är svårt att gå från generation av naturligt språk i begränsad omfattning (NLG) till öppen domän eftersom antalet semantiska inmatningskombinationer ökar exponentiellt med antalet domäner. Därför är det viktigt att utnyttja befintliga resurser och utnyttja likheter mellan olika områden för att underlätta domänanpassning. I detta dokument föreslår vi ett förfarande för att utbilda flerdomäner, Recurrent Neural Network-baserade (RNN) språkgeneratorer via flera anpassningssteg. I detta förfarande tränas en modell först på förfalskade data som sammanställs från en out-of-domain dataset, och sedan finjusteras på en liten uppsättning in-domänen uttalanden med en discriminativ objektiv funktion. Korpusbaserade utvärderingsresultat visar att det föreslagna förfarandet kan uppnå konkurrenskraftiga resultat när det gäller BLEU-poäng och felfrekvens för ankomst- och avgångstider och samtidigt avsevärt minska de uppgifter som krävs för att utbilda generatorer inom nya, osynliga områden. Vid subjektiv testning bekräftar mänskliga domare att proceduren avsevärt förbättrar generatorns prestanda när endast en liten mängd data finns tillgänglig i domänen.
Ref har föreslagit ett förfarande för att generera naturligt språk för flera områden av talade dialogsystem.
Multi-domain Neural Network Language Generation for Spoken Dialogue Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}