Because we thought these difference

Because we thought these differences could confuse readers, we built our SumTime-Mousam weather-forecast generator to use consistent data-to-word rules, which avoided words which were only used by a few people, and words which were interpreted differently by different people.
An evaluation by forecast users suggested that they preferred SumTime-Mousam's texts to human-generated texts, in part because of better word choice; this may be the first time that an evaluation has shown that nlg texts are better than human-authored texts.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพราะเราคิดว่าความแตกต่างเหล่านี้อาจสร้างความสับสนให้ผู้อ่านที่เราสร้าง SumTime-Mousam กำเนิดสภาพอากาศการคาดการณ์ของเราที่จะใช้กฎข้อมูลต่อคำที่สอดคล้องกันซึ่งหลีกเลี่ยงคำที่ถูกนำมาใช้โดยเฉพาะไม่กี่คนและคำพูดที่ถูกตีความแตกต่างกันโดยคนที่แตกต่างกัน .
การประเมินผลโดยผู้ใช้คาดการณ์ชี้ให้เห็นว่าพวกเขาต้องการตำรา SumTime-Mousam ของตำราที่มนุษย์สร้างขึ้นส่วนหนึ่งเป็นเพราะการเลือกคำที่ดีกว่า นี้อาจจะเป็นครั้งแรกที่การประเมินผลแสดงให้เห็นว่าข้อความ NLG จะดีกว่าตำรามนุษย์ประพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพราะเราคิดว่าความแตกต่างเหล่านี้อาจเกิดความสับสนของผู้อ่าน เราสร้างของเรา sumtime mousam พยากรณ์อากาศเครื่องกำเนิดไฟฟ้าเพื่อใช้ข้อมูลที่สอดคล้องกับกฎของคำซึ่งหลีกเลี่ยงคำที่ถูกใช้โดยคนไม่กี่คน และคำที่ถูกตีความแตกต่างกันโดยคนที่แตกต่างกัน
การประเมินโดยผู้ใช้พยากรณ์ให้เห็นว่าพวกเขาต้องการข้อความ sumtime mousam ของมนุษย์สร้างขึ้นข้อความส่วนหนึ่งเป็นเพราะเลือกคำที่ดี ; นี้อาจจะเป็นครั้งแรกที่ประเมินได้แสดงข้อความ nlg ดีกว่าคนเขียนข้อความ