Data-till-text generering är mycket viktigt och viktigt i maskinskrivande applikationer. De senaste modellerna för djupt lärande, som Recurrent Neural Networks (RNN), har visat en ljus framtid för relevanta textgenereringsuppgifter. Dock har sällsynta arbete gjorts för automatisk generering av långa recensioner från användarnas åsikter. I detta dokument introducerar vi en djup neural nätverksmodell för att generera långa kinesiska recensioner från aspekt-sentiment poäng som representerar användarnas åsikter. Vi genomför vår studie inom ramen för encoderdecoder nätverk, och vi föreslår en hierarkisk struktur med anpassad uppmärksamhet i Long-Short Term Memory (LSTM) dekoder. Experiment visar att vår modell överträffar hämtningsbaserade basmetoder och även slår de sekventiella generationsmodellerna i kvalitativa utvärderingar.
Utöver dialoggenerering, Ref föreslår att generera långa recensioner från aspekt-sentiment poäng enligt ämnesfraser.
Towards Automatic Generation of Product Reviews from Aspect-Sentiment Scores
{'venue': 'INLG', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}