Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generating Wikipedia Article Sections from Diverse Data Sources

論文の概要: Generating Wikipedia Article Sections from Diverse Data Sources

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14919v1
Date: Tue, 29 Dec 2020 19:35:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-04-18 23:20:23.798185
Title: Generating Wikipedia Article Sections from Diverse Data Sources
Title（参考訳）: 多様なデータソースからウィキペディア記事セクションを生成する
Authors: Mingda Chen, Sam Wiseman, Kevin Gimpel
Abstract要約: WikiTableTでいくつかのトレーニングとデコード戦略をベンチマークする。我々の定性的な分析は、最良のアプローチは、流動的で高品質なテキストを生成することができるが、コヒーレンスに苦しむことがあることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 57.23574577984244
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Datasets for data-to-text generation typically focus either on multi-domain, single-sentence generation or on single-domain, long-form generation. In this work, we create a large-scale dataset, WikiTableT, that pairs Wikipedia sections with their corresponding tabular data and various metadata. WikiTableT contains millions of instances, covering a broad range of topics, as well as a variety of flavors of generation tasks with different levels of flexibility. We benchmark several training and decoding strategies on WikiTableT. Our qualitative analysis shows that the best approaches can generate fluent and high quality texts but they sometimes struggle with coherence.
Abstract（参考訳）: データからテキストへの生成のためのデータセットは通常、マルチドメイン、シングルセンテンス生成、またはシングルドメイン、ロングフォーム生成に焦点が当てられる。本研究では,wikipediaの項目と対応する表データと各種メタデータを組み合わせる大規模データセットwikitabletを作成した。 WikiTableTには数百万のインスタンスがあり、さまざまなトピックやさまざまなレベルの柔軟性を備えた生成タスクをカバーしている。 WikiTableTでいくつかのトレーニングとデコード戦略をベンチマークする。質的な分析から、最良のアプローチは、流動的で高品質なテキストを生成することができるが、時には一貫性に苦しむ。

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