Med begrepp-till-text-generering avses uppgiften att automatiskt producera textutmatning från icke-språklig indata. Vi presenterar en gemensam modell som fångar innehållsval ("vad man ska säga") och ytligt förverkligande ("hur man säger") på ett oövervakat domänoberoende sätt. I stället för att bryta upp generationsprocessen i en sekvens av lokala beslut definierar vi en probabilistisk kontextfri grammatik som globalt beskriver indatans inneboende struktur (en corpus av databasposter och text som beskriver några av dem). Vi omarbetar generation som uppgift att hitta det bästa härledningsträdet för en uppsättning databasposter och beskriver en algoritm för avkodning i detta ramverk som gör det möjligt att korsa grammatiken med ytterligare information fånga fluens och syntaktisk väl formbarhet begränsningar. Experimentell utvärdering på flera områden ger resultat som är konkurrenskraftiga med toppmoderna system som använder domänspecifika begränsningar, explicit funktionsteknik eller märkta data.
REF omarbetade hela NLG-problemet genom att tolka en probabilistisk kontextfri grammatik som beräknats utifrån databasuppgifter och deras beskrivningar.
A global model for concept-to-text generation
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}