Content Selection From Semantic Web Data
Content Selection From Semantic Web Data
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从语义网络数据中选择内容
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
C. Mellish
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Nadjet Bouayad;Gerard Casamayor;L. Wanner;C. Mellish
到目前为止，自然语言生成在提出内容选择过程的通用模型方面几乎没有成功。尽管如此，已经有一些关于内容选择的工作采用机器学习或启发式搜索。另一方面，NLG有一个明显的趋势，即使用标准语义Web表示格式编码的资源。出于这些原因，我们认为，时间已经到了提出一个初步的挑战，从语义Web数据的内容选择。在本文中，我们简要概述了执行这项任务的想法和计划。
So far, there has been little success in Natural Language Generation in coming up with general models of the content selection process. Nonetheless, there has been some work on content selection that employ Machine learning or heuristic search. On the other side, there is a clear tendency in NLG towards the use of resources encoded in standard Semantic Web representation formats. For these reasons, we believe that time has come to propose an initial challenge on content selection from Semantic Web data. In this paper, we briefly outline the idea and plan for the execution of this task.
DOI：
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发表时间：
2010-08
期刊：
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影响因子：
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作者：
R. Power;Allan Third
通讯作者：
R. Power;Allan Third