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Titel: Logic-Guided Message Generation from Raw Real-Time Sensor Data
VerfasserIn: Chang, Ernie
Kovtunova, Alisa
Borgwardt, Stefan
Demberg, Vera
Chapman, Kathryn
Yeh, Hui-Syuan
HerausgeberIn: Calzolari, Nicoletta
Sprache: Englisch
Titel: Language Resources and Evaluation Conference, LREC 2022, 20-25 June 2022 : Palais du Pharo, Marseille, France : conference proceedings
Seiten: 6899-6908
Verlag/Plattform: European Language Resources Association
Erscheinungsjahr: 2022
Erscheinungsort: Paris
Konferenzort: Marseille, France
Freie Schlagwörter: message generation
content selection
domain variability
low resources
description logic
experiment
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Natural language generation in real-time settings with raw sensor data is a challenging task. We find that formulating the task as an end-to-end problem leads to two major challenges in content selection – the sensor data is both redundant and diverse across environments, thereby making it hard for the encoders to select and reason on the data. We here present a new corpus for a specific domain that instantiates these properties. It includes handover utterances that an assistant for a semi-autonomous drone uses to communicate with humans during the drone flight. The corpus consists of sensor data records and utterances in 8 different environments. As a structured intermediary representation between data records and text, we explore the use of description logic (DL). We also propose a neural generation model that can alert the human pilot of the system state and environment in preparation of the handover of control.
URL der Erstveröffentlichung: https://aclanthology.org/2022.lrec-1.745/
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-388543
hdl:20.500.11880/35061
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38854
ISBN: 979-10-95546-72-6
Datum des Eintrags: 31-Jan-2023
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Vera Demberg
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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