这个问题旨在了解和学习某项技术是否存在。以下是具体情景。
我们将提供200个英语单词。软件可以添加额外的40个单词，即200个单词的20%。现在，使用这些单词，软件应该编写对话，确保对话有意义且没有语法错误。
为此，我研究了Spintax和Article Spinning。但你知道它们做什么，它们是基于现有文章进行重写。但这并不是解决这个问题的理想方法（如果是，请告诉我）。那么，是否有任何技术能够做到这一点？可能是谷歌使用的语义理论？有什么经过验证的人工智能方法吗？
请帮助我。
回答：
首先，需要提醒的是，这是在自然语言生成（NLG）领域的前沿研究，目前最先进的研究出版物还不足以替代人类教师。对于以英语为第二语言（ESL）的学生来说，这个问题尤其复杂，因为他们倾向于先用母语思考，然后再将知识翻译成英语。如果我们忽略这个可怕的开场白，通常的做法如下：
NLG包括三个主要组成部分：
- 内容规划
- 句子规划
- 表面实现
内容规划：这一阶段将高层次的沟通目标分解为结构化的原子目标。这些原子目标足够小，可以通过一次沟通步骤（例如在一个从句中）实现。
句子规划：在这里，实际的词素（即具有明确语义的词或词部分）被选中作为原子沟通目标的一部分。词素通过谓词-论元结构连接。句子规划阶段还决定了句子边界。（例如，学生应该写“我去了那里，但她已经走了。”还是“我去那里看她。她已经离开了。”…注意不同的句子边界和不同的词素，但两种回答都表示相同的意思。）
表面实现：在句子规划步骤中获得的半成形结构通过加入功能词（限定词、助动词等）和屈折变化，变成适当的形式。
在你的特定情景中，大多数单词已经提供，因此选择词素将相对简单。连接词素的谓词-论元结构需要通过合适的概率学习模型（例如隐马尔可夫模型）来学习。确保最终正确语法结构的表面实现，应该是语法规则和统计语言模型的结合。
在高层次上，请注意，内容规划是语言无关的（但很可能是文化依赖的），而最后两个阶段是语言依赖的。
最后，我想补充一点，我之前略过了选择40个额外单词的问题，但这与这个过程的其他部分同样重要。在我看来，这些额外单词的选择应该基于它们与给定的200个单词的共现关系。
如需进一步了解，以下两篇论文提供了很好的起点（包括流程架构、示例等）：
为了更好地理解共现关系的概念，我发现Sahlgren关于分布假设的文章非常有帮助。他的工作中的分布方法也可以用来学习我之前提到的谓词-论元结构。
最后，提供一些可用的工具：请查看这个ACL的NLG系统列表。我没有使用过这些工具，但听说SPUD和OpenCCG评价不错。
