说服性自然语言生成——文献综述
计算与语言
2021-01-15 v1 人工智能
摘要
本文献综述聚焦于使用自然语言生成（NLG）自动检测与生成说服性文本。扩展先前关于文本中说服自动识别的研究，我们通过将说服的决定因素概念化为五个以商业为核心的类别——善意、语言适切性、逻辑论证、可信度、工具与数据集——来关注生成方面。这些使 NLG 能够提升已有消息的说服力。先前研究阐明了上述五类中每一类的关键方面。我们制定了进一步研究说服性 NLG 的议程。该综述包含对七十七篇文章的分析，勾勒出现有知识体系并展示该研究领域中的稳步进展。
引用
@article{arxiv.2101.05786,
title = {Persuasive Natural Language Generation -- A Literature Review},
author = {Sebastian Duerr and Peter A. Gloor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.05786},
year = {2021}
}