面向给定性层级理论的自然语言生成
计算与语言
2020-08-03 v1 人工智能
摘要
具备语言能力的交互式机器人在与人类对话者对话时，必须能够自然且高效地就其环境中的实体进行交际。此类交际的一个关键方面是回指语言的使用。给定性层级（GH）的语言学理论表明，人类基于其指称对象在对话者心智中的认知状态来使用回指。在先前工作中，研究者提出了 GH 理论的机器人回指理解方法。在本文中，我们描述了 GH 可能需要以相当不同的方式使用，以促进机器人回指生成。
引用
@article{arxiv.2007.16009,
title = {Toward Givenness Hierarchy Theoretic Natural Language Generation},
author = {Poulomi Pal and Tom Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.16009},
year = {2020}
}
备注
Extended Abstract accepted for (non-archival) presentation at Advances in Cognitive Systems 2020