論文の概要: Generating Diverse Descriptions from Semantic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05659v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 11:00:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-13 22:23:34.411670
• Title: Generating Diverse Descriptions from Semantic Graphs
• Title（参考訳）: 意味グラフから多様な記述を生成する
• Authors: Jiuzhou Han, Daniel Beck, Trevor Cohn
• Abstract要約: アンデコーダモデルに潜在変数を組み込んだグラフ・トゥ・テキストモデルとそのアンサンブルでの使用について述べる。 我々は,様々な文の集合を生成するモデル群を,最先端のモデルに類似した品質を維持しながら示す。 我々は、WebNLGのデータセットを英語とロシア語で評価し、様々な文の集合を生成するモデルの集合を示すとともに、最先端のモデルに類似した品質を維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.28044884015192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Text generation from semantic graphs is traditionally performed with deterministic methods, which generate a unique description given an input graph. However, the generation problem admits a range of acceptable textual outputs, exhibiting lexical, syntactic and semantic variation. To address this disconnect, we present two main contributions. First, we propose a stochastic graph-to-text model, incorporating a latent variable in an encoder-decoder model, and its use in an ensemble. Second, to assess the diversity of the generated sentences, we propose a new automatic evaluation metric which jointly evaluates output diversity and quality in a multi-reference setting. We evaluate the models on WebNLG datasets in English and Russian, and show an ensemble of stochastic models produces diverse sets of generated sentences, while retaining similar quality to state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 意味グラフからのテキスト生成は伝統的に決定論的手法で行われ、入力グラフが与えられたユニークな記述を生成する。 しかし、生成問題は許容可能なテキスト出力の範囲を認め、語彙的、構文的、意味的変化を示す。 この断絶に対処するため、主な貢献は2つある。 まず,エンコーダ-デコーダモデルに潜在変数を組み込んだ確率的グラフ-テキストモデルとそのアンサンブルでの使用を提案する。 第2に,生成した文の多様性を評価するために,複数参照環境での出力の多様性と品質を共同で評価する新しい自動評価指標を提案する。 我々は,WebNLGデータセットを英語とロシア語で評価し,様々な文の集合を生成する確率的モデルの集合を示すとともに,最先端のモデルに類似した品質を維持した。

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