Training a Natural Language Generator From Unaligned Data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F15%3A10318129" target="_blank" >RIV/00216208:11320/15:10318129 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://aclweb.org/anthology/P/P15/P15-1044.pdf" target="_blank" >https://aclweb.org/anthology/P/P15/P15-1044.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Training a Natural Language Generator From Unaligned Data

Popis výsledku v původním jazyce

We present a novel syntax-based natural language generation system that is trainable from unaligned pairs of input meaning representations and output sentences. It is divided into sentence planning, which incrementally builds deep-syntactic dependency trees, and surface realization. Sentence planner is based on A* search with a perceptron ranker that uses novel differing subtree updates and a simple future promise estimation; surface realization uses a rule-based pipeline from the Treex NLP toolkit. Ourfirst results show that training from unaligned data is feasible, the outputs of our generator are mostly fluent and relevant.

Název v anglickém jazyce

Training a Natural Language Generator From Unaligned Data

Popis výsledku anglicky

We present a novel syntax-based natural language generation system that is trainable from unaligned pairs of input meaning representations and output sentences. It is divided into sentence planning, which incrementally builds deep-syntactic dependency trees, and surface realization. Sentence planner is based on A* search with a perceptron ranker that uses novel differing subtree updates and a simple future promise estimation; surface realization uses a rule-based pipeline from the Treex NLP toolkit. Ourfirst results show that training from unaligned data is feasible, the outputs of our generator are mostly fluent and relevant.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)

ISBN

978-1-941643-72-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

451-461

Název nakladatele

Association for Computational Linguistics

Místo vydání

Stroudsburg, PA, USA

Místo konání akce

Beijing, China

Datum konání akce

26. 7. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—