論文の概要: Knowledge-based Review Generation by Coherence Enhanced Text Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03815v1
• Date: Sun, 9 May 2021 02:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 15:03:24.289234
• Title: Knowledge-based Review Generation by Coherence Enhanced Text Planning
• Title（参考訳）: コヒーレンス強化テキストプランニングによる知識ベースレビュー生成
• Authors: Junyi Li, Wayne Xin Zhao, Zhicheng Wei, Nicholas Jing Yuan and Ji-Rong Wen
• Abstract要約: 我々は,知識グラフ(KGs)に基づく新しいコヒーレンス拡張テキストプランニングモデル(CETP)を提案し,レビュー生成のためのグローバルおよびローカルのコヒーレンスを改善する。 グローバルコヒーレンスのために,サブグラフとノードレベルの双方に注意を払って,サブグラフ間の相関性を高める階層的自己意図アーキテクチャを設計する。 3つのデータセットの実験は、生成されたテキストのコンテンツコヒーレンスを改善するためのモデルの有効性を確認します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.473253542837995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a natural language generation task, it is challenging to generate informative and coherent review text. In order to enhance the informativeness of the generated text, existing solutions typically learn to copy entities or triples from knowledge graphs (KGs). However, they lack overall consideration to select and arrange the incorporated knowledge, which tends to cause text incoherence. To address the above issue, we focus on improving entity-centric coherence of the generated reviews by leveraging the semantic structure of KGs. In this paper, we propose a novel Coherence Enhanced Text Planning model (CETP) based on knowledge graphs (KGs) to improve both global and local coherence for review generation. The proposed model learns a two-level text plan for generating a document: (1) the document plan is modeled as a sequence of sentence plans in order, and (2) the sentence plan is modeled as an entity-based subgraph from KG. Local coherence can be naturally enforced by KG subgraphs through intra-sentence correlations between entities. For global coherence, we design a hierarchical self-attentive architecture with both subgraph- and node-level attention to enhance the correlations between subgraphs. To our knowledge, we are the first to utilize a KG-based text planning model to enhance text coherence for review generation. Extensive experiments on three datasets confirm the effectiveness of our model on improving the content coherence of generated texts.
• Abstract（参考訳）: 自然言語生成タスクとして、情報的かつ一貫性のあるレビューテキストを生成することは困難である。 生成されたテキストの情報性を高めるために、既存のソリューションは通常、知識グラフ(KG)からエンティティやトリプルをコピーすることを学ぶ。 しかし,テキストの一貫性を損なう傾向にある包括的知識の選択と整理は,全体として考慮されていない。 上記の課題に対処するため、我々は、KGのセマンティック構造を活用して、生成したレビューのエンティティ中心のコヒーレンスを改善することに重点を置いている。 本稿では,知識グラフ(KG)に基づく新しいコヒーレンス拡張テキスト計画モデル(CETP)を提案し,レビュー生成におけるグローバルおよびローカルのコヒーレンスを改善する。 提案モデルは文書を生成するための2段階のテキストプランを学習する:(1)文書プランは文計画の順序としてモデル化され、(2)文プランはkgからエンティティベースのサブグラフとしてモデル化される。 局所コヒーレンスをKGサブグラフによって自然に強制することができる。 グローバルコヒーレンスのために,サブグラフとノードレベルの双方に注意を払って,サブグラフ間の相関性を高める階層的自己意図アーキテクチャを設計する。 我々の知る限り、我々はレビュー生成のためのテキストコヒーレンスを高めるためにKGベースのテキストプランニングモデルを利用した最初の人です。 3つのデータセットに関する広範囲な実験により,生成されたテキストのコンテントコヒーレンス向上におけるモデルの有効性を確認した。

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