نقترح التحكم في إعادة صياغة إعادة صياغة الصياغة من خلال الهياكل النحوية المستهدفة المختارة بعناية لتوليد المزيد من صياغة أعلى جودة أعلى وجودة.نموذجنا، Aesop، يرفع نموذج لغة مسبقين ويضيف عن عمد تم اختيار عنصر تحكم ترنيع عمدا عبر وحدة التحديد القائمة ع
لى استرجاع لإنشاء صیر بطلاقة.تشير التجارب إلى أن إيسوب يحقق عروضا حديثة على الحفظ الدلالي والتشطيب النحوي في مجموعات بيانات قياسية مع السيطرة النحوية من الحقيقة الأرضية من النماذج المشروح البشرية.علاوة على ذلك، مع وحدة اختيار بناء الجملة المستهدفة المستندة إلى الاسترجاع، يولد AESOP إعادة صياغة مع صفات أفضل من أفضل النماذج الحالية باستخدام التقييم النحوي المستهدف البشري وفقا للتقييم البشري.نوضح فعاليات AESOP لتحسين نماذج تصنيف النماذج على الإقلاع النحوي عن طريق تكبير البيانات على مهام الغراء.
تركز العديد من مهام NLG مثل التلخيص أو استجابة الحوار أو سؤال المجال المفتوح، والتركيز بشكل أساسي في نص مصدر من أجل توليد استجابة مستهدفة.ومع ذلك، يقع هذا النهج القياسي، عندما يكون نية المستخدم أو سياق العمل غير قابل للاسترداد بسهولة بناء على النص ال
مصدر هذا فقط - سيناريو الذي نقوله هو أكثر من القاعدة من الاستثناء.في هذا العمل، نجرب أن أنظمة NLG بشكل عام يجب أن تضع مستوى أعلى بكثير من التركيز على استخدام سياق إضافي، وتشير إلى أن الأهمية (كما هو مستخدم باسترجاع المعلومات) تعتبر كأداة حاسمة لتصميم النص الموجه للمستخدمالمهام - المهام.ونحن نناقش كذلك الأضرار والمخاطر المحتملة حول هذه التخصيص، وتجادل أن التصميم الحساس في القيمة يمثل طريقا حاسما للأمام من خلال هذه التحديات.
