Concept To Text Generation

Concept-To-Text Generation是自然语言处理领域的一个重要子任务，旨在从概念化的表示形式（如本体论）自动生成自然语言文本。该任务的目标是通过算法将结构化或半结构化的概念信息转换为流畅、连贯且语义准确的文本，以实现信息的有效传递和理解。其应用价值广泛，包括但不限于知识图谱的文本化、智能问答系统的回答生成、自动摘要和报告撰写等场景，能够显著提升信息处理的效率和质量。