Capturing high‐level structure of naturally occurring, extended explanations using bottom‐up strategies

This paper notes some structural features of naturally occurring, extended explanations and argues that current generation methodologies are inadequate for determining high‐level structure. We then present a computational model for generating high‐level structure, which is based on the hypothesis that high‐level structure is distinct from text structure at lower levels and is determined by the material to be conveyed rather than by independent, recursive text structuring devices. We propose that high‐level structure can be determined by bottom‐up processes that attempt to satisfy speaker, listener, and compositional goals, after which top‐down strategies can be used to organize the material about the selected framework. Cet article relève certaines caractéristiques structurales ?explications étendues à occurrence naturelle et soutient que les méthodes de génération courantes ne permettent pas de déterminer adéquatement une stratégie de haut niveau. Les auteurs présentent ensuite un modèle computationnel de géneration de structures de haut niveau qui est basé sur ľhypothèse qu'une structure de haut niveau est différente ?une structure de texte aux nivaux inféiieurs, et qu'elle est déterminée par les données qui doivent ětre transmises plutǒt que par des mécanismes indépendants et récursifs de structure de texte. lis soutiennent qu'une structure de haut niveau peut ětre déterminée àľaide ?'un processus ascendant qui essaie de rencontrer les objectifs du locuteur, de ľauditeur et de composition, et que des stratégies descendantes peuvent ensuite ětre utilisées pour organiser les données a propos du cadre choisi.