[论文解读] Mixing representation levels: The hybrid approach to automatic text generation

Emanuele Pianta, Lucia M. Tovena|ArXiv.org|Jul 16, 1999

Natural Language Processing Techniques参考文献 7被引用 4

一句话总结

本文提出了一种混合方法用于自动文本生成，通过混合不同语言抽象层次的表示方式，将自然语言生成（NLG）系统与基于模板的方法相结合。通过结合NLG的语言严谨性与模板的高效性，作者提出了一种参考架构，实现了无需牺牲语言基础的灵活、模块化文本生成，为构建稳健且可适应的NLG系统提供了实用框架。

ABSTRACT

Natural language generation systems (NLG) map non-linguistic representations into strings of words through a number of steps using intermediate representations of various levels of abstraction. Template based systems, by contrast, tend to use only one representation level, i.e. fixed strings, which are combined, possibly in a sophisticated way, to generate the final text. In some circumstances, it may be profitable to combine NLG and template based techniques. The issue of combining generation techniques can be seen in more abstract terms as the issue of mixing levels of representation of different degrees of linguistic abstraction. This paper aims at defining a reference architecture for systems using mixed representations. We argue that mixed representations can be used without abandoning a linguistically grounded approach to language generation.

研究动机与目标

• 为解决纯模板化或纯NLG化文本生成系统的局限性，通过整合两种方法。
• 定义一种支持文本生成系统中混合表示层次的参考架构。
• 在提升灵活性和效率的同时，保持语言基础。
• 提供一种框架，用于在统一系统设计中结合高层语言抽象与固定字符串模板。

提出的方法

• 作者提出一种混合架构，整合从抽象语义结构到具体词汇模板的多种语言表示层次。
• 他们定义了一个模块化系统，其中不同组件负责不同的表示层次，实现NLG与基于模板的模块之间的无缝交互。
• 系统使用语言规则和约束来指导模板的选择与修改，确保语法和语义的一致性。
• 通过分层处理管道管理表示层次，实现抽象程度的可控混合。
• 该架构支持动态适应，允许使用从高层表示派生的语言变量实例化模板。
• 该框架设计为可扩展，支持集成新的表示层次和生成技术。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在单一架构中有效结合自然语言生成与基于模板的系统？
• RQ2 哪些架构原则能够实现在不损害语言质量的前提下整合多种表示层次？
• RQ3 混合系统是否能在保持模板方法效率的同时维持语言基础？
• RQ4 支持文本生成中混合表示层次的参考架构的设计需求是什么？

主要发现

• 该混合方法成功将高层语言表示与固定模板相结合，实现了灵活且高效的文本生成。
• 所提出的架构通过在不同表示层次间强制执行语法和语义约束，保持了语言一致性。
• 该系统表明，混合表示层次可被模块化、可扩展地管理，而不会放弃语言基础。
• 该框架为构建结合NLG与模板化技术优势的稳健NLG系统提供了实用解决方案。