blocks|key|1136306|text|在开源的NLG组件方面，我最熟悉most和FUF/SURGE。他们既有相似之处，也有不同之处，所以很难说哪个更好.|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1136307|咕哝：|offset|length|1136308|用Lisp写的|unordered-list-item|1136309|EPL许可证|1136310|基于树邻接文法的|1136311|着重于语言信息规划|1136312|FUF/浪涌：|1136313|1136314|GPL许可证|1136315|基于功能统一语法|1136316|着重于句法实现|1136317|由于听起来您对抽象摘要感兴趣(这比传统的抽象摘要要难得多)，我推荐以下学术论文：|1136318|抽象总结中的文本生成|1136319|基于文本到文本生成的抽象总结框架|1136320|面向多模态文档抽象总结的框架+--完全披露:我是这篇文章的作者|1136321|此外，考虑查看这本教科书开始：构建自然语言生成系统|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://code.google.com/p/sparser/source/browse/#svn%252Ftrunk%252FMumble|1|http://www.eclipse.org/legal/epl-v10.html|2|http://www.cs.bgu.ac.il/surge/index.html|3|http://www.nist.gov/tac/publications/2010/participant.papers/Rali.proceedings.pdf|4|http://www.aclweb.org/anthology/W11-1608|5|http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2000990|6|http://rads.stackoverflow.com/amzn/click/0521620368^0|0|0|2|0|0|0|0|6|1|0|0|0|0|6|2|0|0|0|0|0|0|0|A|3|0|0|G|4|0|0|E|5|0|F|A|6^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|1R|8|@]|9|@$D|1S|E|1T|1|1U]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|1V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|H|7|1W|8|@]|9|@$D|1X|E|1Y|1|1Z]]|A|$]]|$1|K|3|L|5|H|7|20|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|21|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|22|8|@]|9|@$D|23|E|24|1|25]]|A|$]]|$1|Q|3|G|5|H|7|26|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|H|7|27|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|H|7|28|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|W|5|H|7|29|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|Y|5|6|7|2A|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|10|5|H|7|2B|8|@]|9|@$D|2C|E|2D|1|2E]]|A|$]]|$1|11|3|12|5|H|7|2F|8|@]|9|@$D|2G|E|2H|1|2I]]|A|$]]|$1|13|3|14|5|H|7|2J|8|@]|9|@$D|2K|E|2L|1|2M]]|A|$]]|$1|15|3|16|5|6|7|2N|8|@]|9|@$D|2O|E|2P|1|2Q]]|A|$]]]|17|$18|$5|19|1A|1B|A|$1C|1D]]|1E|$5|19|1A|1B|A|$1C|1F]]|1G|$5|19|1A|1B|A|$1C|1H]]|1I|$5|19|1A|1B|A|$1C|1J]]|1K|$5|19|1A|1B|A|$1C|1L]]|1M|$5|19|1A|1B|A|$1C|1N]]|1O|$5|19|1A|1B|A|$1C|1P]]]]

In terms of open source NLG components, I'm most familiar with Mumble and FUF/SURGE. They've got both similarities and differences, so it's hard to say which is better...

<a href="https://code.google.com/p/sparser/source/browse/#svn%2Ftrunk%2FMumble" rel="nofollow">Mumble</a>:

<ul>
<li>written in Lisp</li>
<li><a href="http://www.eclipse.org/legal/epl-v10.html" rel="nofollow">EPL license</a></li>
<li>based on tree-adjoining grammar</li>
<li>focuses on linguistic message planning</li>
</ul>

<a href="http://www.cs.bgu.ac.il/surge/index.html" rel="nofollow">FUF/SURGE</a>:

<ul>
<li>written in Lisp</li>
<li>GPL license</li>
<li>based on functional unification grammar</li>
<li>focuses on syntactic realization</li>
</ul>

Since it sounds like you're interested in abstractive summarization (which is much harder than traditional extractive summarization), I'd recommend the following academic papers:

<ul>
<li><a href="http://www.nist.gov/tac/publications/2010/participant.papers/Rali.proceedings.pdf" rel="nofollow">Text Generation for Abstractive Summarization</a></li>
<li><a href="http://www.aclweb.org/anthology/W11-1608" rel="nofollow">Framework for Abstractive Summarization using Text-to-Text Generation</a></li>
<li><a href="http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2000990" rel="nofollow">Towards a Framework for Abstractive Summarization of Multimodal Documents</a> -- full disclosure: I'm the author of this one</li>
</ul>

Also, consider checking out this textbook to get started: <a href="http://rads.stackoverflow.com/amzn/click/0521620368" rel="nofollow">Building Natural Language Generation Systems</a>

Does anyone know what (from your experience) is the best open source natural language generators (NLG) out there? What are the relative merits of each?

I'm looking to do sophisticated text summarization and would like to use theme extraction/semantic modeling in conjunction with NLG tools to create accurate, context-aware, and natural-sounding text summaries.

Relative merits of different open source natural language generators

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

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解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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功能4上新

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