The surface generation system NLG2

The surface generation system NLG2 assumes that the best choice to express any given attribute-value set is the word sequence with the highest probability that mentions all of the input attributes exactly once. When generating a word, it uses local information, captured by word n-grams, together with certain non-local information, namely, the subset of the original attributes that remain to be generated. The local and non-local information is integrated with use of features in a maximum entropy probability model, and a highly pruned search procedure attempts to find the best scoring word sequence according to the model.

Kết quả (Việt) 1:

Hệ thống thế hệ bề mặt NLG2 giả định rằng sự lựa chọn tốt nhất để thể hiện bất kỳ thiết lập giá trị thuộc tính nhất định là trình tự từ với xác suất cao nhất đề cập đến tất cả các thuộc tính đầu vào chính xác một lần. Khi tạo ra một từ, nó sử dụng thông tin địa phương, bị từ n-gam, cùng với một số thông tin local, cụ thể là, tập hợp con của các thuộc tính ban đầu còn lại để được tạo ra. Thông tin địa phương và không phải là địa phương được tích hợp với sử dụng các tính năng trong một mô hình xác suất tối đa entropy, và một thủ tục rất pruned tìm cố gắng để tìm thấy tốt nhất ghi từ trình tự theo kiểu.

Kết quả (Việt) 2:

Các hệ thống thế hệ bề mặt NLG2 giả định rằng sự lựa chọn tốt nhất để thể hiện bất kỳ thiết lập thuộc tính-giá trị được đưa ra là chuỗi từ có xác suất cao nhất mà đề cập đến tất cả các đầu vào thuộc tính đúng một lần. Khi tạo ra một từ, nó sử dụng các thông tin địa phương, bắt giữ bởi từ n-gram, cùng với thông tin không địa phương nhất định, cụ thể là, các tập hợp con của các thuộc tính ban đầu mà vẫn còn để được tạo ra. Các thông tin địa phương và địa phương không được tích hợp với việc sử dụng các tính năng trong một mô hình dữ liệu ngẫu nhiên xác suất tối đa, và một thủ tục tìm kiếm tỉa rất cố gắng để tìm thấy chuỗi ghi bàn từ tốt nhất theo mô hình.