論文の概要: Evaluating Semantic Accuracy of Data-to-Text Generation with Natural Language Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10819v1
• Date: Sat, 21 Nov 2020 16:37:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 23:14:51.434479
• Title: Evaluating Semantic Accuracy of Data-to-Text Generation with Natural Language Inference
• Title（参考訳）: 自然言語推論によるデータ・テキスト生成の意味的精度の評価
• Authors: Ond\v{r}ej Du\v{s}ek and Zden\v{e}k Kasner
• Abstract要約: データ・トゥ・テキスト(D2T)の生成を評価する上での大きな課題は、生成されたテキストの意味的精度を測定することである。 我々は、自然言語推論(NLI)のために事前訓練されたニューラルネットワークモデルに基づいて、D2T生成の意味的精度を評価するための新しい指標を提案する。 近年の2つのD2Tデータセットに対する実験により, 誤ったシステム出力の同定において, 精度の高い測定値が得られた。
• 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: A major challenge in evaluating data-to-text (D2T) generation is measuring the semantic accuracy of the generated text, i.e. checking if the output text contains all and only facts supported by the input data. We propose a new metric for evaluating the semantic accuracy of D2T generation based on a neural model pretrained for natural language inference (NLI). We use the NLI model to check textual entailment between the input data and the output text in both directions, allowing us to reveal omissions or hallucinations. Input data are converted to text for NLI using trivial templates. Our experiments on two recent D2T datasets show that our metric can achieve high accuracy in identifying erroneous system outputs.
• Abstract（参考訳）: data-to-text (d2t) 生成を評価する上での大きな課題は、生成されたテキストの意味的正確性を測定することである。 自然言語推論(NLI)のために事前訓練されたニューラルネットワークモデルに基づいて,D2T生成のセマンティックな精度を評価するための新しい指標を提案する。 我々は、NLIモデルを用いて、入力データと出力テキストの両方向のテキストエントロメントをチェックし、省略や幻覚を明らかにする。 入力データは、自明なテンプレートを使用してNLIのテキストに変換される。 近年の2つのD2Tデータセットに対する実験により,誤ったシステム出力の同定において精度の高い測定値が得られた。

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