본 게시물은 AI를 활용하여 논문 “Mixing representation levels: The hybrid approach to automatic text generation”에 대한 주요 내용을 요약하고 분석한 결과입니다. 심층적인 정보는 원문 PDF를 직접 참고해 주시기 바랍니다.
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영문 요약 (English Summary)
The paper titled “Mixing representation levels: The hybrid approach to automatic text generation” discusses the issue of combining NLG and template based techniques. It argues that mixed representations can be used without abandoning a linguistically grounded approach to language generation. The author proposes a reference architecture for systems using mixed representations, highlighting various representation levels such as (1,Msg) Morphological Bundle, (2,TPlan) Text Plan, Sentence Representation, etc., which are virtually present in any Linguistic Realiser, that is the Sentence Grammar. These representation levels may be explained by the fact that many linguistic components can be mixed.
한글 요약 (Korean Summary)
“혼합 표현 수준 : 자동 텍스트 생성에 대한 하이브리드 접근”이라는 제목의 논문은 NLG와 템플릿 기반 기술을 결합하는 문제에 대해 설명합니다. 그것은 언어 생성에 대한 언어 적으로 근거한 접근법을 포기하지 않고 혼합 표현을 사용할 수 있다고 주장한다. 저자는 혼합 표현을 사용하는 시스템에 대한 참조 아키텍처를 제안하며 (1, MSG) 형태 학적 번들, (2, tplan) 텍스트 계획, 문장 표현 등과 같은 다양한 표현 수준을 강조합니다. 이러한 표현 수준은 많은 언어 구성 요소가 혼합 될 수 있다는 사실에 의해 설명 될 수 있습니다.
주요 기술 용어 설명 (Key Technical Terms)
이 논문의 핵심 개념을 이해하는 데 도움이 될 수 있는 주요 기술 용어와 그 설명을 제공합니다. 각 용어 옆의 링크를 통해 관련 외부 자료를 검색해 보실 수 있습니다.
- {Exact Technical Term 1} [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 믹싱 표현 수준 – NLG 및 템플릿 기반 기술을 체계적인 방식으로 결합하여 언어 구성 요소의 모듈성을 보존하는 동시에 NLG 아키텍처 내의 다양한 표현 수준을 통해 휴대 할 수 있습니다.
(Original: Mixing representation levels – refers to combining NLG and template based techniques in a systematic way, preserving modularity of linguistic components while allowing for portability through various representation levels within NLG architectures.) - {Exact Technical Term 2} [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 형태 학적 번들 – 올바른 문장 생성을 보장하기 위해 단어 형성 규칙 및 음성 조정을 다루는 형태 구성 요소를 나타냅니다.
(Original: Morphological Bundle – represents the morphology component which deals with word formation rules and phonemic adjustments to ensure correct sentence generation.) - {Exact Technical Term 3} [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 텍스트 계획 – NLG 시스템을 통해 표현 수준을 혼합하여 문장을 생성하기위한 의사 소통 의도 또는 문장을 생성하기위한 텍스트 계획과 같은 의미 론적 표현을 포함하여 정교한 방식으로 결합 된 고정 문자열로 구성된 언어 구조를 나타냅니다.
(Original: Text Plan – refers to a linguistic structure consisting of fixed strings combined in a sophisticated way, possibly including semantic representations such as communicative intentions or textual plans for generating sentences by mixing representation levels through NLG systems.)
원문 발췌 및 번역 보기 (Excerpt & Translation)
원문 발췌 (English Original)
Mixing representation levels: The hybrid approach to automatic text generation E. Pianta ; L.M. Tovena ; ITC-IRST ; via Sommarive 38050 Povo TRENTO – Italy ;1999 {tovena,pianta}@itc.it Jul Abstract16 Natural language generation systems (NLG) map non-linguistic representations into strings of words through a number of steps using intermediate representations of various levels of abstraction. Template based systems, by contrast, tend to use only one representation level, i.e. fixed strings, which are combined, possibly in a sophisticated way, to generate the final text. In some circumstances, it may be profitable to combine NLG and template based techniques. The issue of combining generation techniques can be seen in more abstract terms as the issue of mixing levels of representation of different[cs.CL] degrees of linguistic abstraction. This paper aims at defining a reference architecture for systems using mixed repre- sentations. We argue that mixed representations can be used without abandoning a linguistically grounded approach to language generation. 1 Introduction 2 NLG and templates Natural language generation systems (NLG) map non- The strategy to perform automatic text generation called linguistic representations into strings of words through Natural Language Generation par excellence, or also Deep a number of steps using intermediate representations of Generation, is characterised by the fact that it relies on various levels of abstraction. Template based systems, conceptual models of language developed in current lin- by contrast, tend to use only one representation level, i.e. guistic theories. Systems following this strategy are based fixed strings, which are combined, possibly in a sophisti- on concepts such as morpheme, word, sentence, semantic cated way, to generate the final text. or syntactic representation, communicative intention, etc. In some circumstances, it may be profitable to com- Each of these objects pertains to a level of linguistic anal-arXiv:cs/9907026v1 bine NLG and template based techniques. The issue of…
발췌문 번역 (Korean Translation)
믹싱 표현 수준 : 자동 텍스트 생성 E. Pianta에 대한 하이브리드 접근; L.M. Tovena; ITC-irst; Sommarive 38050 Povo Trento -Italy; 1999 {Tovena, Pianta}@itc.it Jul Abstract16 자연 언어 생성 시스템 (NLG)은 다양한 수준의 추상화의 중간 표현을 사용하여 다수의 단계를 사용하여 단어의 문자열에 비 언어 적 표현을 맵핑합니다. 대조적으로 템플릿 기반 시스템은 최종 텍스트를 생성하기 위해 정교한 방식으로 결합 된 고정 된 문자열, 즉 하나의 표현 수준 만 사용하는 경향이 있습니다. 어떤 상황에서는 NLG와 템플릿 기반 기술을 결합하는 것이 프로 테이블 일 수 있습니다. 생성 기술을 결합하는 문제는 다른 [cs.cl] 언어 적 추상화의 표현 수준을 혼합하는 문제로보다 추상적 인 용어로 볼 수 있습니다. 이 백서는 혼합 된 반복을 사용하여 시스템에 대한 기준 아키텍처를 정의하는 것을 목표로합니다. 우리는 언어 생성에 대한 언어 적으로 근거한 접근 방식을 포기하지 않고 혼합 된 표현을 사용할 수 있다고 주장합니다. 1 소개 2 NLG 및 TEMPLATES NLG (Natural Lang 대조적으로 현재 Lin에서 개발 된 언어의 개념적 모델은 템플릿 기반 시스템, 대조적으로 단 하나의 표현 수준, 즉 기통 이론을 사용하는 경향이 있습니다. 이 전략을 따르는 시스템은 형태소, 단어, 문장, 의미 론적 인 Cated Way와 같은 개념에 최종 텍스트를 생성하기 위해 결합 될 수 있으며,이 전략은 결합 될 수 있습니다. 또는 구문 적 표현, 의사 소통 의도 등. 어떤 상황에서는 이러한 물체 각각이 언어 분석의 수준과 관련이있을 수있다. …의 문제 …
출처(Source): arXiv.org (또는 해당 논문의 원 출처)
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