論文の概要: Fact-based Text Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00916v1
• Date: Thu, 2 Jul 2020 06:50:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 14:08:49.476821
• Title: Fact-based Text Editing
• Title（参考訳）: 事実に基づくテキスト編集
• Authors: Hayate Iso, Chao Qiao, Hang Li
• Abstract要約: textscFactEditorは、バッファ、ストリーム、メモリを使用して与えられた事実を参照することで、ドラフトテキストを編集する。 textscFactEditorは、エンコーダ-デコーダアプローチよりも高速に推論を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.115292572080131
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel text editing task, referred to as \textit{fact-based text editing}, in which the goal is to revise a given document to better describe the facts in a knowledge base (e.g., several triples). The task is important in practice because reflecting the truth is a common requirement in text editing. First, we propose a method for automatically generating a dataset for research on fact-based text editing, where each instance consists of a draft text, a revised text, and several facts represented in triples. We apply the method into two public table-to-text datasets, obtaining two new datasets consisting of 233k and 37k instances, respectively. Next, we propose a new neural network architecture for fact-based text editing, called \textsc{FactEditor}, which edits a draft text by referring to given facts using a buffer, a stream, and a memory. A straightforward approach to address the problem would be to employ an encoder-decoder model. Our experimental results on the two datasets show that \textsc{FactEditor} outperforms the encoder-decoder approach in terms of fidelity and fluency. The results also show that \textsc{FactEditor} conducts inference faster than the encoder-decoder approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知識ベース(例えば,いくつかの三重項)における事実をよりよく記述するために,与えられた文書を改訂することを目的とした,新しいテキスト編集タスクである \textit{fact-based text editing} を提案する。 なぜなら、真実を反映することはテキスト編集において一般的な要件であるからである。 まず、各インスタンスがドラフトテキスト、改訂テキスト、およびトリプルで表現された複数の事実からなる、事実ベースのテキスト編集の研究のためのデータセットを自動生成する手法を提案する。 この手法を2つの公開テーブルツーテキストデータセットに適用し,それぞれ233kインスタンスと37kインスタンスからなる2つの新しいデータセットを得る。 次に,バッファ,ストリーム,メモリを用いて与えられた事実を参照してドラフトテキストを編集する,事実ベースのテキスト編集のための新たなニューラルネットワークアーキテクチャ, \textsc{facteditor}を提案する。 この問題に対処するための簡単なアプローチは、エンコーダ-デコーダモデルを採用することである。 この2つのデータセットの実験結果から, エンコーダとデコーダのアプローチの精度は, 忠実度と流布率で優れていた。 結果はまた、textsc{FactEditor} が encoder-decoder アプローチよりも高速に推論を行うことを示している。

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