自然语言生成综述

自然语言生成是人工智能和计算语言学的分支,是生成可理解文本的计算机系统。从系统的健壮性、复用性和独立性出发,详细介绍了由内容规划、微观规划和表层生成三个基本模块构成的经典管道模型,并着重分析了内容确定、结构构造、优化聚合、选词、提交生成表达式、内容实现、结构实现以及有关生成关键技术和系统建模等核心内容,最后提出了当前NLG的发展趋势和研究热点。     

动态实时环境下的自然语言生成

主要讨论了在动态实时环境下的自然语言生成与传统自然语言生成所考虑的相对静态情况在语法上的不同，并介绍了依照这些语法特点设计的，在特定的机器人足球解说领域内进行动态实时自然语言生成的RSC－2系统。     

《现代自然语言生成》

《现代自然语言生成》系统地总结了以神经网络为代表的现代自然语言生成技术,并由浅入深地介绍了自然语言生成的基本思想、模型、算法和框架.为了让读者更全面的理解自然语言生成技术,本书从基础模型、优化方法、生成方式、生成机制等方向对已有技术进行了归纳,同时也辅助讲解了常见的生成任务和评价方法.本书既包括现代自然语言生成的基本知...     

基于深度学习的文本到图像生成方法综述

文本到图像生成方法采用自然语言与图像集特征的映射方式,根据自然语言描述生成相应图像,利用语言属性智能地实现视觉图像的通用性表达.基于卷积神经网络的深度学习技术是当前文本到图像生成的主流方法,为系统地了解该领域的研究现状和发展趋势,按照模型构建及技术实现形式的不同,将已有的技术方法分为直接图像法、分层体系结构法、注意力机...     

基于自然语言的数据库查询生成研究综述

数据库能够提供对大量数据的高效存储和访问,然而查询数据库需要掌握数据库查询语言SQL,对于普通用户而言存在一定的门槛.基于自然语言的数据库查询（即text-to-SQL）在最近几年受到了广泛的关注.对text-to-SQL问题的当前进展进行了系统的分析.首先介绍了问题背景,并对问题进行了描述;其次,重点分析了目前提出的text-to-SQL技术,包括基于流水线的方法、基于统计学习的方法,以及为多轮text-to-SQL而开发的技术,对每种方法都进行了深入的分析和总结.再次,进一步讨论了text-to-SQL所属的语义解析（semantic parsing）这一领域的研究.接着,总结了目前研究中广泛采用的数据集和评价指标,并从多个角度对主流模型进行了比较和分析.最后,总结了text-to-SQL任务面临的挑战,以及未来的研究方向.     

一种基于实时联想的自然语言句子生成方法

在某一特定的领域中，组成自然语言句子的成分之间存在着很强的相互联系，根据这种相互联系可以由句子的中心语联想产生出句子的其它组成成分，由此提出了一种基于实时联想的自然语言句子的生成方法。     

多语种自然语言生成系统中的预映射句子的规划器

自然语言生成是研究如何用计算机机来生成自然语言文本的研究领域,经典结构是宏观规划,微规规划和表层生成的流水线结构,分析了多语种自然语言生成系统ＡＣＮＬＧ中的微观规划器,提出了“葳地语言资源预映射的句子化器”,它不仅对句子进行优化,而且负责将语种无关的文章内容映射到具体语种的表达方式中,其核心思想就是将处理过程同体语种的语言资源相分离,但同时又以语言资源为导向,即继承了现有方法的优点,同时也解决了多语种条件下各语种之间细言资源相分离,但同时又以语言资源为导向,即继承了现有方法的优点,同时也解决了多语种条件下各语种这间的细微差别的处理问题,使句子优化能够针对目标语种的特点进行优化操作,从而使优化效果有实质的提高,进一步扫展了多语种文本生成的理论。     

自然语言生成中的句子结构优化处理

本文介绍多语种文本生成系统中的句子结构优化处理，采用基于语义的规则驱动方法来消除句子之间的信息冗余，从而使生成的文本更加自然流畅，可读性强。这种方法独立于具体语言，不受语种限制，具有极好的移植和扩展能力，在自然语言生成系统中具有广泛的研究价值。句子优化的主要类型、算法的构造以及规则的定义方法均在文中作了详细的说明。     

自然语言生成系统的实现技术分析

自然语言生成（NaturalLanguageGeneration）是自然语言处理两大域之一，国外许多学者都在致力于NLG技术的研究。本文主要介绍有关文本自动生成器的实现技术。首先简单的阐述文本自动生成的三大主要任务；其次，具体描述四种常用的生成器实现技术及其优缺点；最后，文章谈到了一个具体实例的实现模型。     

短文本自动生成技术研究进展

[背景]短文本自动生成技术的研究对阅读与写作效率的提升、传播与引导影响力提升、智能人机交互满意度和机器语义理解能力的提升等都有重要意义.但生成技术的发展和实际应用需求难度的提升使得短文本自动生成技术面临着诸多困难与挑战.[方法]基于神经网络的生成方法作为人工智能领域的关键技术,在短文本摘要、对话生成、评论文本生成、诗歌...     

自然语言水印隐蔽性自动评测方法

对自然语言水印(NLW)隐蔽性评测的缺乏严重影响了该领域技术的发展,为此,结合NLW的特点和语言心理学,以人类对语言释义的速度及难易程度为依据,提出了NLW隐蔽性的感知模型和相应的评测方案：从语法错误、搭配错误和语义损失三个方面对隐蔽性进行评测。最后,针对四种不同水印技术(基于绝对同义词替换的T-Lex水印系统、相对同义词替换水印系统、基于句法树的水印系统和中文句法水印系统),一方面利用该方案进行自动评测,另一方面进行置信度为90%的人工评测。两种方法得到了相同的结论：基于词汇的NLW技术的隐蔽性优于基于句子的NLW技术,说明该自动评测方法是评测NLW隐蔽性的有效评测方法。     

Lexicalization in natural language generation: A survey

In natural language generation, a meaning representation of some kind is successively transformed into a sentence or a text. Naturally, a central subtask of this problem is the choice of words, orlexicalization. In this paper, we propose four major issues that determine how a generator tackles lexicalization, and survey the contributions that researchers have made to them. Open problems are identified, and a possible direction for future research is sketched.     

基于复述的中文自然语言接口

针对传统以句法分析为主的数据库自然语言接口系统识别用户语义准确率不高,且需要大量人工标注训练语料的问题,提出了一种基于复述的中文自然语言接口(NLIDB)实现方法。首先提取用户语句中表征数据库实体词,建立候选树集及对应的形式化自然语言表达;其次由网络问答语料训练得到的复述分类器筛选出语义最相近的表达;最后将相应的候选树转换为结构化查询语句(SQL)。实验表明该方法在美国地理问答语料(GeoQueries880)、餐饮问答语料(RestQueries250)上的F1值分别达到83.4%、90%,均优于句法分析方法。通过对比实验结果发现基于复述方法的数据库自然语言接口系统能更好地处理用户与数据库的语义鸿沟问题。     

基于自然语言处理的计算机几何作图

如何将自然语言表述的初等几何命题自动转化为计算机可理解的作图语言是自然语言处理中的空白,也是实现教育软件人机交互的难点。文中通过对几何范围内的受限自然语言的研究,建立了有效可行的语言理解模型,实现了从自然语言到形式化规则的自动转化,并且设计出相应的软件。     

基于自然语言生成的关联规则可视化方法

针对传统的关联规则蕴含式表示方式和图形可视化方法对非专家用户来说不易理解的问题,提出了一种新的基于自然语言生成的关联规则可视化方法。该方法将自然语言生成技术引入到关联规则可视化中,通过领域知识库中的解释模式将关联规则中每一项生成简单的自然语言句子,并经过句子规划、表层实现,最终生成流畅的自然语言句子。实验最终得出的结果,便于普通用户理解和应用,从而帮助用户获取更有价值的信息。     

Reversible logic grammars for natural language parsing and generation

The use of a single grammar in natural language parsing and generation is most desirable for a variety of reasons, including efficiency, perspicuity, integrity, robustness, and a certain amount of elegance. These characteristics have been noted before by several researchers, but it was only recently that more serious attention started to be paid to the problem of creating a bidirectional system for natural language processing. In this paper we discuss a somewhat more radical version of the problem: given a parser for a language, can we reverse it so that it becomes an efficient generator for the same language? Furthermore, since both the parser and the generator are based upon the same grammar, are there any normalization conditions upon the form of the grammar that must be met in order to assure the maximum efficiency of the reversed program? Can other grammars be transformed into the normal form? We describe the results of an experiment with PROLOG-based logic grammar which has been derived from a substantial-coverage string grammar for English. We present an alogorithm for automated inversion of a unification parser into an efficient unification generator, using the collections of minimal sets of essential arguments for predicates. We discuss the scope of the present version of the algorithm and then point out several possible avenues for extension. We also outline a preliminary solution to the question of grammar's “normal form” and suggest a handful of normalizing transformations that can be used to enhance the efficiency of the generator. This research interacts closely with a Japanese-English machine translation project at New York University, for which the first implementation of the inversion algorithm has been prepared.     

A case based reasoning model for multilingual language generation in dialogues

The process of Natural Language Generation for a Conversational Agent translates some semantic language to its surface form expressed in natural language. In this paper, we are going to show a Case Based Reasoning technique which is easily extensible and adaptable to multiple domains and languages, that generates coherent phrases and produces a natural outcome in the context of a Conversational Agent that maintains a dialogue with the user.     

一种基于自然语言生成的XML关键字查询技术

为了解决基于LCA（Lower Common Ancestor）的XML关键字查询丢失语义的问题,提出了一种基于“自然语言生成技术（Natural Language Generation,NLG）”的XML关键字查询技术,将NLG的内容规划应用到XML文档,产生针对用户查询的消息语句集,通过对消息语句集的筛选既可以实现基于语义的XML关键字查询,又可以极大地提高查询效率。