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arXiv 2201.10422cs.CLcs.AI
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面向广泛可解释认知系统的语言生成

Language Generation for Broad-Coverage, Explainable Cognitive Systems

Rensselaer Polytechnic Institute(伦斯勒理工学院)

Marjorie McShane, Ivan Leon

摘要:

本文介绍了自然语言生成(NLG)的语言赋予的智能代理(LEIA)开发的OntoAgent认知体系结构的最新进展。该方法在很大程度上借鉴了过去在这种范式下对自然语言理解的工作:它使用相同的知识基础、计算语言学理论、代理架构和随着时间的推移开发广泛覆盖能力的方法,同时仍然支持近期应用。

英文摘要:

This paper describes recent progress on natural language generation (NLG) for language-endowed intelligent agents (LEIAs) developed within the OntoAgent cognitive architecture. The approach draws heavily from past work on natural language understanding in this paradigm: it uses the same knowledge bases, theory of computational linguistics, agent architecture, and methodology of developing broad-coverage capabilities over time while still supporting near-term applications.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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