論文の概要: Data-to-Text Generation with Iterative Text Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01694v2
• Date: Thu, 28 Jan 2021 14:30:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 04:53:00.501627
• Title: Data-to-Text Generation with Iterative Text Editing
• Title（参考訳）: 反復テキスト編集によるデータ間テキスト生成
• Authors: Zden\v{e}k Kasner and Ond\v{r}ej Du\v{s}ek
• Abstract要約: 本稿では,反復的テキスト編集に基づく新しいデータ・テキスト生成手法を提案する。 まず、自明なテンプレートを用いてデータ項目をテキストに変換し、その後、文融合タスクのために訓練されたニューラルモデルにより結果のテキストを反復的に改善する。 モデルの出力は単純で、既製の事前訓練言語モデルで再帰的にフィルタリングされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.42658286826597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel approach to data-to-text generation based on iterative text editing. Our approach maximizes the completeness and semantic accuracy of the output text while leveraging the abilities of recent pre-trained models for text editing (LaserTagger) and language modeling (GPT-2) to improve the text fluency. To this end, we first transform data items to text using trivial templates, and then we iteratively improve the resulting text by a neural model trained for the sentence fusion task. The output of the model is filtered by a simple heuristic and reranked with an off-the-shelf pre-trained language model. We evaluate our approach on two major data-to-text datasets (WebNLG, Cleaned E2E) and analyze its caveats and benefits. Furthermore, we show that our formulation of data-to-text generation opens up the possibility for zero-shot domain adaptation using a general-domain dataset for sentence fusion.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,反復的テキスト編集に基づく新しいデータ・テキスト生成手法を提案する。 提案手法は,テキスト編集(LaserTagger)と言語モデリング(GPT-2)の事前学習モデルの能力を活用しながら,出力テキストの完全性と意味的精度を最大化し,テキスト流速を改善する。 この目的のために、我々はまず自明なテンプレートを用いてデータ項目をテキストに変換し、その後、文融合タスクのために訓練されたニューラルモデルにより結果のテキストを反復的に改善する。 モデルの出力は単純なヒューリスティックでフィルタリングされ、既製の事前学習言語モデルで再帰される。 我々は2つの主要なデータ・テキスト・データセット(WebNLG, Cleaned E2E)に対するアプローチを評価し,その問題点とメリットを分析した。 さらに,データ対テキスト生成の定式化により,文融合のための汎用ドメインデータセットを用いたゼロショット領域適応の可能性も開けた。

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