Wissensgraph-zu-Text-Generierung

Die Aufgabe der KG-to-Text-Generierung besteht darin, hochwertigen und konsistenten natürlichsprachlichen Text aus Eingabewissensgraphen zu generieren. Diese Aufgabe nutzt die strukturierte Information innerhalb der Graphen und kombiniert sie mit Techniken der Natürlichen Sprachverarbeitung, um die Transformation von grafischen Daten in zusammenhängenden Text zu erreichen. Dies hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie automatische Zusammenfassungen, Dialogsysteme und Inhaltserstellung.