論文の概要: Data-to-text Generation with Macro Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02723v1
• Date: Thu, 4 Feb 2021 16:32:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 16:31:54.542638
• Title: Data-to-text Generation with Macro Planning
• Title（参考訳）: マクロプランニングによるデータ・テキスト生成
• Authors: Ratish Puduppully and Mirella Lapata
• Abstract要約: 本稿では,マクロ計画段階のニューラルモデルと,従来の手法を連想させる生成段階を提案する。 提案手法は, 自動評価と人的評価の両面で, 競争ベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.265321323312286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent approaches to data-to-text generation have adopted the very successful encoder-decoder architecture or variants thereof. These models generate text which is fluent (but often imprecise) and perform quite poorly at selecting appropriate content and ordering it coherently. To overcome some of these issues, we propose a neural model with a macro planning stage followed by a generation stage reminiscent of traditional methods which embrace separate modules for planning and surface realization. Macro plans represent high level organization of important content such as entities, events and their interactions; they are learnt from data and given as input to the generator. Extensive experiments on two data-to-text benchmarks (RotoWire and MLB) show that our approach outperforms competitive baselines in terms of automatic and human evaluation.
• Abstract（参考訳）: データ-テキスト生成に対する最近のアプローチは、非常に成功したエンコーダ-デコーダアーキテクチャまたはその変種を採用している。 これらのモデルはテキストを生成し(ただし不正確であることが多い)、適切なコンテンツの選択と順序付けが極めて不十分である。 これらの問題のいくつかを克服するために、マクロ計画段階のニューラルモデルと、計画と表面実現のために別々のモジュールを包含する伝統的な手法を想起する生成段階を提案する。 Macroプランはエンティティやイベント、それらのインタラクションといった重要なコンテンツのハイレベルな構成を表しており、データから学習され、ジェネレータへの入力として与えられる。 2つのデータ・トゥ・テキスト・ベンチマーク(RotoWire と MLB)の大規模な実験により、我々のアプローチは自動評価と人的評価で競争ベースラインを上回っていることが示された。

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