Ordningen av adjektivmodifierare på engelska styrs av komplexa och svåra att beskriva begränsningar som korsar gränsen mellan kompetens och prestanda. Denna uppsats beskriver och jämför ett antal statistiska och maskininlärning tekniker för att beställa sekvenser av adjektiv i samband med ett naturligt språkgenereringssystem. Frågan om robusthet är ett flerårigt problem för tolkningssystem. För att vara användbar, en tolk måste kunna acceptera ett brett spektrum av inmatningstyper, och måste kunna graciöst hantera dysfluenser, falska starter, och andra ogrammatiska ingång. I den naturliga språkgenerationen är däremot robusthet inte en fråga på samma sätt. Medan en taktisk generator måste kunna hantera ett brett spektrum av semantiska ingångar, behöver den bara producera grammatiska strängar, och grammatikförfattaren kan i förväg välja vilka byggtyper som kommer att betraktas som grammatiska. Det är dock viktigt att en generator inte producerar strängar som är strikt grammatiska men av någon anledning ovanliga. Detta är ett särskilt problem för dialogsystem som använder samma grammatik för både tolkning och generering. Den lösahet som krävs för robust tolkning står i direkt motsatsställning till den täthet som krävs för högkvalitativ produktion. Ett område där denna spänning tydligt visar sig är i ordningen för prenominella modifierare på engelska. I princip kan prenominella adjektiv, beroende på sammanhang, förekomma i nästan vilken ordning som helst: den stora röda amerikanska bilen??den amerikanska röda stora bilen *bilen amerikanska röda den stora Vissa order är mer markerade än andra, men inga är strängt taget ogrammatiska. Så grammatiken bör inte sätta några starka begränsningar på adjektiv ordning. För en generations system är det dock viktigt att sekvenser av adjektiv produceras i den "korrekta" ordningen. Varje annan ordning kommer i bästa fall att låta udda och i värsta fall förmedla en oavsiktlig mening. Tyvärr, även om det finns tumregler för att beställa adjektiv, ingen låna sig till en beräkningsimplementation. Adjektiv som anger storlek har till exempel en tendens att föregå adjektiv som anger färg. Dessa regler underskattar dock den relativa ordningen för många adjektivpar och är ofta svåra att tillämpa i praktiken. I detta dokument kommer vi att diskutera ett antal statistiska och maskininlärning metoder för att automatiskt extrahera från stora corpora begränsningar i ordningen av prenominella adjektiv på engelska. Problemet med att generera ordnade sekvenser av adjektiv är ett exempel på det mer allmänna problemet att välja bland ett antal möjliga utgångar från ett naturligt språkgenereringssystem. En strategi till detta mer allmänna problem, som tas av 'Nitrogen' generator (Langkilde och Knight, 1998a; Langkilde och Knight, 1998b), utnyttjar standard statistiska tekniker genom att generera en lattice av alla möjliga strängar med tanke på en semantisk representation som ingång och välja den mest sannolika utdata med hjälp av en bigram språkmodell.
REF fortsätter detta arbete genom att bestämma ordningen för sekvenser av prenominella adjektiv genom att undersöka flera olika statistiska och maskininlärningstekniker.
The Order Of Prenominal Adjectives In Natural Language Generation
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}