Data To Text Generation

Data-to-Text Generierung ist ein klassisches Problem im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, das darauf abzielt, strukturierte Daten in flüssigen und genauen natürlichen Sprachtext umzuwandeln. Diese Aufgabe beinhaltet nicht nur die Auswahl geeigneter Inhalte aus den Eingabedaten zur Beschreibung, sondern erfordert auch die Anwendung von Oberflächenrealisierungstechniken, um natürliche und kohärente Ausdrücke zu generieren, die den Anforderungen verschiedener Anwendungsszenarien gerecht werden, wie zum Beispiel automatisierte Berichtserstellung, Wettervorhersagen und Nachrichtenzusammenfassungen.