I denna studie introducerar vi en icke-deterministisk metod för referensuttrycksgenerering. Vi beskriver två modeller som svarar för individuell variation i valet av referensform i automatiskt genererad text: en Naive Bayes modell och ett Recurrent Neural Network. Båda utvärderas med hjälp av VaREG corpus. Sedan väljer vi den bäst presterande modellen för att generera referensformer i texter från GREC-2.0 corpus och genomför ett utvärderingsförsök där människor bedömer samstämmigheten och begripligheten av de genererade texterna, jämföra dem både med de ursprungliga referenser och de som produceras av en slumpmässig baslinjemodell.
De beskrev två modeller som förklarar individuell variation i valet av referensformulär i automatiskt genererad text: Naive Bayes modell och Recurrent Neural Network REF.
Towards more variation in text generation: Developing and evaluating variation models for choice of referential form
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}