論文の概要: Few-Shot Table-to-Text Generation with Prototype Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12516v2
• Date: Tue, 31 Aug 2021 11:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 11:30:04.329828
• Title: Few-Shot Table-to-Text Generation with Prototype Memory
• Title（参考訳）: プロトタイプメモリによるテーブル・ツー・テキスト生成
• Authors: Yixuan Su, Zaiqiao Meng, Simon Baker, Nigel Collier
• Abstract要約: 本稿では,プロトタイプ・ツー・ジェネレーション (P2G) という,プロトタイプ・トゥ・ジェネレーション(Prototype-to-Generate, P2G) を用いたテーブル・トゥ・テキスト生成手法を提案する。 提案フレームワークは、IRシステムと新しいプロトタイプセレクタによって共同で選択された、検索されたプロトタイプを利用する。 3つの最先端モデルを用いた3つのベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法がモデル性能を著しく向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.69889589370148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural table-to-text generation models have achieved remarkable progress on an array of tasks. However, due to the data-hungry nature of neural models, their performances strongly rely on large-scale training examples, limiting their applicability in real-world applications. To address this, we propose a new framework: Prototype-to-Generate (P2G), for table-to-text generation under the few-shot scenario. The proposed framework utilizes the retrieved prototypes, which are jointly selected by an IR system and a novel prototype selector to help the model bridging the structural gap between tables and texts. Experimental results on three benchmark datasets with three state-of-the-art models demonstrate that the proposed framework significantly improves the model performance across various evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: ニューラルテーブル-テキスト生成モデルは、タスクの配列において顕著な進歩を遂げた。 しかし、ニューラルモデルのデータ不足の性質のため、彼らのパフォーマンスは大規模トレーニングの例に強く依存しており、実際のアプリケーションへの適用性を制限する。 そこで我々はP2G(Prototype-to-Generate)という新しいフレームワークを提案する。 提案フレームワークは、IRシステムと新しいプロトタイプセレクタによって共同で選択された検索されたプロトタイプを利用して、テーブルとテキスト間の構造的ギャップを埋めるモデルを支援する。 3つの最先端モデルを用いた3つのベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法は各種評価指標のモデル性能を著しく改善することが示された。

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