教一台电脑让谈话变得更容易

研究人员提出了一种计算机程序，提高了作者创建自然语言生成（NLG）系统的效率。换句话说，程序员现在更容易教导计算机如何写入英语。

NLG系统用于庞大的应用程序，从视频游戏和在线教程到客户服务程序（当您考虑它时解释很多）。但是开发这些NLG系统的过程传统上是非常劳动密集型的。由NC州和佐治亚州科技的研究人员开发的新计划允许程序员以先前的方式为NLG系统进行两倍。

“我们所做的是提供一些算法支持，以减少开发人员的工作量，”David L. Roberts.是NC国家计算机科学助理教授的助理教授和A的共同作者纸质描述研究。

如果您希望计算机生成自然语言 - 以对话英语写入 - 例如 - 您需要为计算机提供一组规则来遵循，以及关于您希望计算机谈话的任何主题的基本信息。例如，如果您希望计算机在棒球历史的主题上以英语熟悉，则需要给它一个词汇，一组语法规则宝贝露丝的统计数据。

NLG Systems依赖于计算机用作构建块以创建完整句子的模板。研究人员创建了一个程序，它自动学习如何最好地使用这些构建块，具有最小的开发人员努力。（开发人员保留提供程序的其他信息选项。）该程序然后使用数字模型来基于开发人员的输入，了解如何更有效地使用语言模板。

一旦计算机更好地了解如何使用其语言模板，开发人员需要提供所需的相关数据，它需要讨论给定主题（例如Babe Ruth的Batting平均值或框分数1923年世界系列）。此时，新程序向开发人员提出了关于可以将类型的数据添加到系统中的开发人员，以允许计算机创建更强大的一组短语。

这提高了先前的NLG编程方法，涉及在没有任何引导的情况下输入大量数据，然后彻底地测试潜在的结果。

本文的牵头作者是Karthik Narayan，Georgia Tech的本科生。本文由Roberts和Georgia Tech的合作查尔斯伊斯堡。本文将于10月份呈现人工智能与互动数字娱乐加利福尼亚州斯坦福大会。

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