論文の概要: Have Your Text and Use It Too! End-to-End Neural Data-to-Text Generation with Semantic Fidelity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06577v2
• Date: Tue, 10 Nov 2020 19:09:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 09:04:48.102690
• Title: Have Your Text and Use It Too! End-to-End Neural Data-to-Text Generation with Semantic Fidelity
• Title（参考訳）: テキストを持って 使ってください! 意味的忠実度を用いたエンドツーエンドニューラルデータ-テキスト生成
• Authors: Hamza Harkous, Isabel Groves, Amir Saffari
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルでエンドツーエンドなデータ・ツー・テキスト生成システムであるDataTunerを紹介する。 我々は2段階の世代レベルのアプローチを採り、微調整言語モデルと意味的忠実さを組み合わせた。 我々は、DataTunerが4つの主要なD2Tデータセットにまたがる自動メトリクスにおいて、技術結果の状態を達成していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8673630752805432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-end neural data-to-text (D2T) generation has recently emerged as an alternative to pipeline-based architectures. However, it has faced challenges in generalizing to new domains and generating semantically consistent text. In this work, we present DataTuner, a neural, end-to-end data-to-text generation system that makes minimal assumptions about the data representation and the target domain. We take a two-stage generation-reranking approach, combining a fine-tuned language model with a semantic fidelity classifier. Each of our components is learnt end-to-end without the need for dataset-specific heuristics, entity delexicalization, or post-processing. We show that DataTuner achieves state of the art results on the automated metrics across four major D2T datasets (LDC2017T10, WebNLG, ViGGO, and Cleaned E2E), with a fluency assessed by human annotators nearing or exceeding the human-written reference texts. We further demonstrate that the model-based semantic fidelity scorer in DataTuner is a better assessment tool compared to traditional, heuristic-based measures. Our generated text has a significantly better semantic fidelity than the state of the art across all four datasets
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンドのニューラルネットワークデータツーテキスト(d2t)生成は、パイプラインベースのアーキテクチャに代わるものとして最近登場した。 しかし、新しいドメインに一般化し、意味的に一貫性のあるテキストを生成するという課題に直面している。 本研究では,データ表現と対象ドメインについて最小限の仮定を行うニューラルでエンドツーエンドなデータ-テキスト生成システムであるDataTunerを提案する。 2段階の世代交代アプローチを採用し、微調整された言語モデルと意味的忠実度分類器を組み合わせる。 それぞれのコンポーネントは、データセット固有のヒューリスティック、エンティティの語彙化、後処理を必要とせずに、エンドツーエンドで学習できます。 我々は,D2Tデータセット4つ(LDC2017T10,WebNLG,ViGGO,クリーンE2E)にまたがる自動計測結果について,人間が記述した参照テキストに近づいたり超えたりすることで,DataTunerが技術結果の状態を達成していることを示す。 さらに、モデルに基づくDataTunerのセマンティックフィデリティスコアラが、従来のヒューリスティックな測定よりも優れた評価ツールであることを実証した。 生成したテキストのセマンティックな忠実さは,4つのデータセットすべてにまたがる最先端技術よりもはるかに優れています。

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