論文の概要: Rows from Many Sources: Enriching row completions from Wikidata with a
pre-trained Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07014v1
- Date: Thu, 14 Apr 2022 15:11:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-15 12:21:40.013960
- Title: Rows from Many Sources: Enriching row completions from Wikidata with a
pre-trained Language Model
- Title（参考訳）: さまざまなソースからの引用:事前学習された言語モデルによるWikidataからの行補完強化
- Authors: Carina Negreanu, Alperen Karaoglu, Jack Williams, Shuang Chen, Daniel
Fabian, Andrew Gordon, Chin-Yew Lin
- Abstract要約: 標準ベンチマーク(WikiTables)で測定した課題提案とギャップフィリングの最先端結果を示す。
我々は、知識ベースを用いてテーブルを解釈し、新しい行を提案し、プロパティリンクを通じてヘッダのようなメタデータを生成する。
我々は、GPT-3を介して自由テキスト生成を用いて追加行を合成し、重要なことに、文生成のためのより良いプロンプトを生成するために解釈したメタデータを利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.084045516880444
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Row completion is the task of augmenting a given table of text and numbers
with additional, relevant rows. The task divides into two steps: subject
suggestion, the task of populating the main column; and gap filling, the task
of populating the remaining columns. We present state-of-the-art results for
subject suggestion and gap filling measured on a standard benchmark
(WikiTables). Our idea is to solve this task by harmoniously combining
knowledge base table interpretation and free text generation. We interpret the
table using the knowledge base to suggest new rows and generate metadata like
headers through property linking. To improve candidate diversity, we synthesize
additional rows using free text generation via GPT-3, and crucially, we exploit
the metadata we interpret to produce better prompts for text generation.
Finally, we verify that the additional synthesized content can be linked to the
knowledge base or a trusted web source such as Wikipedia.
- Abstract（参考訳）: ロウ補完は、与えられたテキストと数字のテーブルを、追加の関連する行で拡張するタスクである。
タスクは2つのステップに分けられる: 主題の提案、メインカラムをポピュレーションするタスク、そして、残りのカラムをポピュレーションするタスクであるギャップフィリング。
標準ベンチマーク(WikiTables)で測定した課題提案とギャップフィリングの最先端結果を示す。
我々のアイデアは知識ベーステーブルの解釈と自由テキスト生成を調和させることでこの課題を解決することである。
我々は、知識ベースを用いてテーブルを解釈し、新しい行を提案し、プロパティリンクを通じてヘッダーのようなメタデータを生成する。
候補の多様性を向上させるために,GPT-3を介して自由テキスト生成を用いて追加行を合成し,重要な点として,文生成のためのより良いプロンプトを生成するために解釈したメタデータを利用する。
最後に,知識ベースやウィキペディアなどの信頼できるWebソースに,追加の合成コンテンツがリンク可能であることを検証した。
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