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doi:10.22028/D291-38854
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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