Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
  Improving Language Generation from Feature-Rich Tree-Structured Data with Relational Graph Convolutional Encoders

Hong, X., Chang, E., & Demberg, V. (2019). Improving Language Generation from Feature-Rich Tree-Structured Data with Relational Graph Convolutional Encoders. In S. Mille, A. Belz, B. Bohnet, Y. Graham, & L. Wanner (Eds.), Multilingual Surface Realisation (pp. 75-80). Stroudsburg, PA: ACL. doi:10.18653/v1/D19-6310.

Item is

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

einblenden:
ausblenden:
externe Referenz:
https://www.aclweb.org/anthology/D19-6310 (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Hong, Xudong1, Autor           
Chang, Ernie2, Autor
Demberg, Vera2, Autor
Affiliations:
1Computer Vision and Machine Learning, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

einblenden:

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: hong2019improving
DOI: 10.18653/v1/D19-6310
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:
ausblenden:
Titel: 2nd Workshop on Multilingual Surface Realisation
Veranstaltungsort: Hong Kong, China
Start-/Enddatum: 2019-11-03 - 2019-11-03

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: Multilingual Surface Realisation
  Kurztitel : MSR 2019
  Untertitel : Proceedings of the Second Workshop
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Mille, Simon1, Herausgeber
Belz, Anja1, Herausgeber
Bohnet, Bernd1, Herausgeber
Graham, Yvette1, Herausgeber
Wanner, Leo1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Stroudsburg, PA : ACL
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 75 - 80 Identifikator: ISBN: 978-1-950737-76-5