Generating and Simplifying Sentences
Génération et Simplification de Phrases
Résumé
Depending on the input representation, Natural Language Generation can be categorized into two classes: MR-to-text (meaning representation to text) generation and text-to-text generation. This dissertation investigates issues from both classes. Accordingly, this dissertation is divided into two parts: the first part (MR-to-text generation, “Generating Sentences”) focuses on the task of generating natural language text from shallow dependency trees while the second part (text-to-text generation, “Simplifying Sentences”) tries to generate simple sentence(s) given a complex sentence.
Selon la représentation d’entrée, la génération de la langue naturelle peut être classée en deux catégories: la génération de texte à partir de représentation de sens (MR, meaning representation) et la génération de texte à partir de texte. Cette thèse étudie ces deux types d’entrées et est en conséquence divisée en deux parties: la première partie, la génération de texte à partir des représentation de sens ou “Génération des phrases”, se concentre sur la tâche de génération du texte en langue naturelle à partir d’arbres de dépendance peu profondes. La seconde partie, la génération de texte à partir de texte ou “Simplification des phrases” tente de générer des phrases simples à partir de phrases complexes.
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