基于案例推理的天气预报文本生成
人工智能
2015-09-04 v1 计算与语言
摘要
已有多种技术被用于生成天气预报文本。本文提出将案例推理（CBR）用于天气预报文本生成，因为相似的天气条件随时间重复出现，应具有相似的预报文本。CBR-METEO是一个天气预报文本生成系统，使用通用框架开发，该框架提供了CBR架构标准组件的模块。CBR方法的优势在于，在与专家进行初步咨询后，可以在极短的时间内以极少的人力构建系统。该方法严重依赖于CBR过程中检索和修正组件的质量。我们使用NIST评估了CBRMETEO，这是一种已被证明在该领域与人类判断高度相关的自动评估指标。该系统表现出与执行相同任务的其他自然语言生成（NLG）系统相当的性能。
引用
@article{arxiv.1509.01023,
title = {Generating Weather Forecast Texts with Case Based Reasoning},
author = {Ibrahim Adeyanju},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.01023},
year = {2015}
}
备注
6 pages