Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Natural Language Generation as Planning Under Uncertainty for Spoken Dialogue Systems"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We present and evaluate a new model for Natural Language Generation (NLG) in Spoken Dialogue Systems, based on statistical planning, given noisy feedback from the current generation context (e.g. a user and a surface realiser). We study its use in a standard NLG problem: how to present information (in this case a set of search results) to users, given the complex tradeoffs between utterance length, amount of information conveyed, and cognitive load. We set these trade-offs by analysing existing MATCH data. We then train a NLG policy using Reinforcement Learning (RL), which adapts its behaviour to noisy feedback from.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Automated planning for situated natural language generation"

Báo cáo khoa học: "A Flexible Approach to Natural Language Generation for Disabled Children"

Báo cáo khoa học: "Towards Web-Based Evaluation of Automatic Natural Language Phrase Generation"

Báo cáo khoa học: "Aggregation improves learning: experiments in natural language generation for intelligent tutoring systems"

Báo cáo khoa học: "Empirically-based Control of Natural Language Generation"

Báo cáo khoa học: "Instance-based Sentence Boundary Determination by Optimization for Natural Language Generation"

Báo cáo khoa học: "Integrating Discourse Markers into a Pipelined Natural Language Generation Architecture"

Báo cáo khoa học: "The order of prenominal adjectives in natural language generation"

Báo cáo khoa học: "Combining Multiple, Large-Scale Resources in a Reusable Lexicon for Natural Language Generation"

Báo cáo khoa học: "Conceptual Revision for Natural Language Generation"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.