用計算機自動生成回響的過程或技術，也稱文本生成。 這裡所謂文本指的是某一自然語言的短語、句子、段落或短文。回響生成技術的關鍵在於將反映語句意義的機內表示形式轉換為反映語句表層結構的外部形式，因此在一定程度上可以看成是自然語言理解的逆過程。回響生成技術雖然從60年代就已開始研究，但仍處於形成階段。從人工智慧的角度看，主要研究能反映語義的各種機內表示形式，包括機器翻譯、文獻釋意、問答系統、智慧型化信息檢索系統等方面。在所有自然語言的處理系統中，如果需要對以自然語言形式輸入的原文也以某種自然語言形式作出回響，都需要套用回響生成技術。理論語言學家也套用回響生成技術隨機生成一些句子，用來測試所設計的語法理論的正確性。 回響生成回響生成40年代末期,機器翻譯工作者提出將語言A翻譯為語言 B要經過一個不取決於源語言和目標語言的通用中間語言階段來表達語義的觀點。實際上這同後來提出的知識表示的觀點是一致的。處理中間語言的語法因問題而異,例如，從屬語法(dependancy grammars)就是在前後語無關語法（或稱上下文無關文法）每一條規則右部設定一個主導詞標記*，未標*者即為從屬於主導詞的句子成分。對每個輸入句，根據從屬語法，回響生成程式給出一棵語法樹(用以檢查該句子是否合乎給定語法)和一棵從屬樹(用來反映句子成分的從屬關係,以便進一步分析初步的語義關係)。例如對The boy is smart (男孩很靈巧)的句子,其對應的從屬語法、語法樹和從屬樹如圖1。如果輸入一段原文：The boy rides a bicycle. The boy is smart.A bicycle is a vehicle with wheels(男孩騎腳踏車。男孩很靈巧。腳踏車是帶輪的車輛)，則其對應的多重從屬語法如圖2。根據多重從屬語法圖，回響生成程式可以生成The smart boy rides a vehicle with wheels （靈巧的男孩騎一輛帶輪的車）這樣的句子。由於規定了從屬關係不允許越過不是be的動詞和不是of的介詞而傳遞，所以不可能出現象The boy rides the wheels（男孩騎在輪上）那樣的句子。 參考書目 T.Winograd,Language as a Cognitive Process,Vol.I Addison－Wesley Publ.Co., Reading, Mess.,1983.
回響生成
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