عادة ما تتطلب النهج العصبية لتوليد اللغة الطبيعية في الحوار الموجه في المهام كميات كبيرة من بيانات التدريب المشروح لتحقيق أداء مرض، خاصة عند توليد المدخلات التركيبية. لمعالجة هذه المشكلة، نظهر أن التدريب الذاتي المعزز مع فك التشفير المقيد غلة مكاسب ك
بيرة في كفاءة البيانات على مجموعة بيانات الطقس التي توظف تمثيلات المعنى المتراكم. على وجه الخصوص، تشير تجاربنا إلى أن التدريب الذاتي مع فك التشفير المقيد يمكن أن تمكن نماذج التسلسل إلى التسلسل لتحقيق جودة مرضية باستخدام بيانات أقل من خمسة إلى عشرة أضعاف بيانات أقل من خط الأساس الخاضع للإشراف العادي؛ علاوة على ذلك، من خلال الاستفادة من النماذج المحددة، يمكن زيادة كفاءة البيانات إلى خمسين مرة. نؤكد النتائج التلقائية الرئيسية مع التقييمات البشرية وإظهار أنها تمتد إلى نسخة محسنة وتركيبية من DataSet E2E. والنتيجة النهائية هي نهج يجعل من الممكن تحقيق أداء مقبول على مهام NLG التركيبية باستخدام المئات بدلا من عشرات الآلاف من عينات التدريب.
