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首页> 外文会议>International conference on applications of natural language to information systems >A Study on Flexibility in Natural Language Generation Through a Statistical Approach to Story Generation
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A Study on Flexibility in Natural Language Generation Through a Statistical Approach to Story Generation

机译：通过故事产生的统计方法研究自然语言产生的灵活性

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This paper presents a novel statistical Natural Language Generation (NLG) approach relying on language models (Positional and Factored Language Models). To prove and validate our approach, we carried out a series of experiments in the scenario of story generation. Through the different configurations tested, our NLG approach is able to produce either a regeneration in the form of a summary of the original story, or a recreation of one story, i.e., a new story based on the entities and actions that the original narration conveys, showing its flexibility to produce different types of stories. The results obtained and the subsequent analysis of the generated stories shows that the macroplanning addressed in this manner is a key step in the process of NLG, improving the quality of the story generated, and decreasing the error rate with respect to not including this stage.
机译：本文提出了一种新颖的统计自然语言生成（NLG）方法，该方法依赖于语言模型（位置和因式语言模型）。为了证明和验证我们的方法，我们在故事生成场景中进行了一系列实验。通过测试的不同配置，我们的NLG方法能够以原始故事的摘要形式进行重新生成，或者以一个故事的形式重新生成，即，基于原始叙述所传达的实体和动作的新故事，显示出制作不同类型故事的灵活性。获得的结果以及对生成故事的后续分析表明，以这种方式解决的宏观规划是NLG过程中的关键步骤，可以提高生成故事的质量，并减少不包括此阶段的错误率。

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