Effiziente Algorithmen für die Mikroplanung und Realisierung in der Generierung natürlicher Sprache

Die maschinelle Generierung natrrichher spachlichen Analyse um eniges nach，是Effizienz und Allgemeinheit der verfgren Verarbeitungsverfahren angeht。inbesonere auder Ebene einzelner Sätze是一种分析高效解析算法。Die Generierung anderseits（）在Die beiden Schritte microplanung and Realisierung unterteilt， Die jewelers（）在Die gemmen schwierige Verarbeitungsprobleme aufwerfen。Ziel dieses项目清单，beide Schritte miteinander zuintegreen和damit gleichzeiteizientere Verarbeitung和bessere Ausgabesätze zubekommen。Bisherige算法集微规划和实现于一体，由于效率不高，我们将采用双极值算法。Wir wollen microplanning也被称为“计划问题模型”，并被称为“有效的计划方法”（dedekstlichen intelligentz daraufenden）。Die Anforderungen， Die Die gleichzeitige Realisierung和Die Grammatikalität der berechneten Sätze stellt，在此基础上推导了约束编程方法（Methoden der Constraintprogrammierung modellien）。本文讨论了基于约束规划的模具规划方法，基于约束规划的模具规划方法，基于约束模型的模具规划方法，基于约束模型的模具规划方法，基于约束模型的模具实现方法。Zur Erprobung der efficient and Flexibilität unseres将现有的端到端通用系统集成在一起，并在现有的端到端通用系统中进行评估。

Die maschinelle Generierung natürlicher Sprache steht der sprachlichen Analyse um einiges nach, was Effizienz und Allgemeinheit der verfügbaren Verarbeitungsverfahren angeht. Insbesondere auf der Ebene einzelner Sätze gibt es in der Analyse effiziente Parsingalgorithmen. Die Generierung andererseits wird hier i.A. in die beiden Schritte Mikroplanung und Realisierung unterteilt, die jeweils für sich genommen schwierige Verarbeitungsprobleme aufwerfen. Ziel dieses Projektes ist es, beide Schritte miteinander zu integrieren und damit gleichzeitig effizientere Verarbeitung und bessere Ausgabesätze zu bekommen. Bisherige Algorithmen für die integrierte Mikroplanung und Realisierung sind sehr ineffizient, weil sie einen extrem großen Suchraum durchsuchen. Wir wollen Mikroplanung als ein echtes Planungsproblem modellieren und dann effiziente Methoden aus dem Planen in der Künstlichen Intelligenz darauf anwenden. Die Anforderungen, die die gleichzeitige Realisierung an die Grammatikalität der berechneten Sätze stellt, lassen sich gut mit Methoden der Constraintprogrammierung modellieren. Deshalb wollen wir für die Planung ebenfalls Methoden der Constraintprogrammierung einsetzen, die wir dann mit dem Constraintmodell für die Realisierung kombinieren. Zur Erprobung der Effizient und Flexibilität unseres Systems wollen wir es in existierende End-to-End-Generierungssysteme integrieren und in diesem Rahmen seine Effizienz evaluieren.