Nyligen Wen et al. (2015) har föreslagit en "Recurrent Neural Network" (RNN) strategi för generering av uttalanden från dialogakter, och visat att även om deras modell kräver mindre ansträngningar att utveckla än ett regelbaserat system, kan den förbättra vissa aspekter av uttalandena, särskilt deras naturlighet. Deras system använder dock produktion på ordnivå, vilket kräver att man förbehandlar uppgifterna genom att ersätta namngivna enheter med platsinnehavare. Denna förbehandling hindrar modellen från att hantera vissa kontextuella effekter och från att hantera flera förekomster av samma attribut. Vårt tillvägagångssätt använder en teckennivåmodell, som till skillnad från ordnivåmodellen gör det möjligt att lära sig att "kopiera" information från dialogrutan agera till målet utan att behöva förbehandla inmatningen. För att undvika att generera icke-ord och uppfinna information som inte finns i inmatningen, föreslår vi en metod för att införliva förkunskaper i RNN i form av en viktad finit-state automaton över teckensekvenser. Automatiska och mänskliga utvärderingar visar på förbättrade resultat jämfört med utgångsvärdena för flera utvärderingskriterier.
För att undvika att generera icke-ord och uppfinna information som inte finns i inmatningen, föreslog de en metod för att införliva förkunskaper i RNN i form av en viktad nite-state automaton över teckensekvenser REF.
Natural Language Generation through Character-based RNNs with Finite-state Prior Knowledge
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}