The role of the user's domain knowledge in generation

A question‐answering program that provides access to a large amount of data will be most useful if it can tailor its answers to each individual user. In particular, a user's level of knowledge about the domain of discourse is an important factor in this tailoring if the answer provided is to be both informative and understandable to the user. In this research, we address the issue of how the user's domain knowledge, or the level of expertise, might affect an answer. We present TAILOR, a flexible computer system that takes into account this knowledge to provide an answer that is appropriate for users with varying levels of expertise (including novices and experts), without requiring an a priori set of user types. Un programme qui donne accès à un système de connaissances à de nombreux et divers utilisateurs serait plus utile s'il pouvait adapter ses réponses pour chaque utilisateur. En particulier, le savoir de l'utilisateur est un facteur important pour que la réponse soit compréhensible et informative. Dans cet article, nous étudions le rǒle de la connaissance de l'utilisateur pour former un texte qui soit approprié pour la personne qui le lira. Nous présentons TAILOR, un système de génération flexible qui est sensitif au niveau de connaissance de l'utilisateur. TAILOR peut générer des textes appropries pour des utilisateurs aux niveaux de connaissances très variés, sans avoir besoin ?un groupe de stéréotypes définis a priori.