Den naturliga språkgenerationen (NLG) komponenten i ett talat dialogsystem (SDS) behöver vanligtvis en betydande mängd hantverk eller en välmärkt dataset att utbildas på. Dessa begränsningar bidrar avsevärt till utvecklingskostnaderna och gör gränsöverskridande, flerspråkiga dialogsystem oåtkomliga. Dessutom är mänskliga språk kontextmedvetna. Det mest naturliga svaret bör läras direkt från data snarare än beroende på fördefinierade syntaxer eller regler. Detta dokument presenterar en statistisk språkgenerator baserad på en gemensam återkommande och konvolutionella neurala nätverk struktur som kan tränas på dialog akt-utterance par utan några semantiska anpassningar eller fördefinierade grammatik träd. Målmått tyder på att denna nya modell överträffar tidigare metoder under samma experimentella förhållanden. Resultaten av en utvärdering av mänskliga domare visar att den inte bara producerar högkvalitativa utan språkligt varierade uttalanden som föredras jämfört med n-gram och regelbaserade system.
En RNN-baserad NLG-teknik föreslogs av REF baserat på en gemensam återkommande och konvolutionella neurala nätverksstruktur.
Stochastic Language Generation in Dialogue using Recurrent Neural Networks with Convolutional Sentence Reranking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}