RuleBased
#NaturalLanguageGeneration
#NLP
#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Generating approximate geographic descriptions, Turner+, ENLG'10 #NaturalLanguageGeneration #NLP #DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Choosing words in computer-generated weather forecasts, Reiter+, Artificial Intelligence'05 Commentタスク
天気予報の生成, システム名 SUMTIME
手法概要
ルールベースな手法，weather prediction dataから（将来の気象情報をシミュレーションした数値データ），天気予報を自動生成．corpus analysisと専門家のsuggestを通じて，どのようなwordを選択して天気予報を生成するか詳細に分析したのち，ルールを生成してテキスト生成 #NaturalLanguageGeneration #NLP #ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Coral: Using natural language generation for navigational assistance, Dale+, Australasian computer science conference'03
Issue Date: 2017-12-31 Generating approximate geographic descriptions, Turner+, ENLG'10 #NaturalLanguageGeneration #NLP #DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Choosing words in computer-generated weather forecasts, Reiter+, Artificial Intelligence'05 Commentタスク
天気予報の生成, システム名 SUMTIME
手法概要
ルールベースな手法，weather prediction dataから（将来の気象情報をシミュレーションした数値データ），天気予報を自動生成．corpus analysisと専門家のsuggestを通じて，どのようなwordを選択して天気予報を生成するか詳細に分析したのち，ルールを生成してテキスト生成 #NaturalLanguageGeneration #NLP #ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Coral: Using natural language generation for navigational assistance, Dale+, Australasian computer science conference'03
#NaturalLanguageGeneration
#NLP
#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31
Using natural language processing to produce weather forecasts, Goldberg+, IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications'94
Commentタスク
天気予報の生成，システム名 FOG (EnglishとFrenchのレポートを作成できる)
手法概要
ルールベースな手法，weather predictinon dataから，天気予報を自動生成．Text Planner がルールに従い各sentenceに入れる情報を抽出すると同時に，sentence orderを決め，abstractiveな中間状態を生成．その後，中間状態からText Realization（grammarやdictionaryを用いる）によって，テキストを生成． #NaturalLanguageGeneration #NLP #DataToTextGeneration #ACL Issue Date: 2017-12-31 Design of a knowledge-based report generator, Kukich, ACL'83 Commentタスク
numerical stock market dataからstock market reportsを生成，我々と同様なタスク．システム名: ANA
手法概要
ルールベースな手法，
1) fact-generator,
2) message generator,
3) discourse organizer,
4) text generatorの4コンポーネントから成る．
2), 3), 4)はそれぞれ120, 16, 109個のルールがある. 4)ではphrasal dictionaryも使う．
1)では，入力されたpriceデータから，closing averageを求めるなどの数値的な演算などを行う.
2)では，1)で計算された情報に基づいて，メッセージの生成を行う(e.g. market was mixed).
3)では，メッセージのparagraph化，orderの決定，priorityの設定などを行う．
4)では，辞書からフレーズを選択したり，適切なsyntactic formを決定するなどしてテキストを生成．Data2Textの先駆け論文。引用すべし。多くの研究で引用されている。
天気予報の生成，システム名 FOG (EnglishとFrenchのレポートを作成できる)
手法概要
ルールベースな手法，weather predictinon dataから，天気予報を自動生成．Text Planner がルールに従い各sentenceに入れる情報を抽出すると同時に，sentence orderを決め，abstractiveな中間状態を生成．その後，中間状態からText Realization（grammarやdictionaryを用いる）によって，テキストを生成． #NaturalLanguageGeneration #NLP #DataToTextGeneration #ACL Issue Date: 2017-12-31 Design of a knowledge-based report generator, Kukich, ACL'83 Commentタスク
numerical stock market dataからstock market reportsを生成，我々と同様なタスク．システム名: ANA
手法概要
ルールベースな手法，
1) fact-generator,
2) message generator,
3) discourse organizer,
4) text generatorの4コンポーネントから成る．
2), 3), 4)はそれぞれ120, 16, 109個のルールがある. 4)ではphrasal dictionaryも使う．
1)では，入力されたpriceデータから，closing averageを求めるなどの数値的な演算などを行う.
2)では，1)で計算された情報に基づいて，メッセージの生成を行う(e.g. market was mixed).
3)では，メッセージのparagraph化，orderの決定，priorityの設定などを行う．
4)では，辞書からフレーズを選択したり，適切なsyntactic formを決定するなどしてテキストを生成．Data2Textの先駆け論文。引用すべし。多くの研究で引用されている。