論文の概要: Diversity Enhanced Table-to-Text Generation via Type Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10938v2
- Date: Tue, 30 May 2023 16:00:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 03:05:35.678747
- Title: Diversity Enhanced Table-to-Text Generation via Type Control
- Title（参考訳）: 型制御による多種多様なテーブル・ツー・テキスト生成
- Authors: Yotam Perlitz, Liat Ein-Dor, Dafna Sheinwald, Noam Slonim, Michal
Shmueli-Scheuer
- Abstract要約: 本稿では,型制御テーブル・ツー・テキスト生成モデルを用いて,文の固有性,その論理型に基づく,単純かつ効果的な多様性向上手法を提案する。
提案手法は, 生成した文の種類を効果的に制御し, 品質, 事実, 多様性のトレードオフの両面において, 最強のベースラインよりも優れた結果が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.680732996717586
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Generating natural language statements to convey logical inferences from
tabular data (i.e., Logical NLG) is a process with one input and a variety of
valid outputs. This characteristic underscores the need for a method to produce
a diverse set of valid outputs, presenting different perspectives of the input
data. We propose a simple yet effective diversity-enhancing scheme that builds
upon an inherent property of the statements, their logic-types, by using a
type-controlled table-to-text generation model. We demonstrate, through
extensive automatic and human evaluations over the two publicly available
Logical NLG datasets, that our proposed method both facilitates the ability to
effectively control the generated statement type, and produces results superior
to the strongest baselines in terms of quality and factuality-diversity
trade-off.
- Abstract（参考訳）: 表データ(例えば論理nlg)から論理推論を伝えるために自然言語文を生成することは、1つの入力と様々な有効な出力を持つプロセスである。
この特徴は、入力データの異なる視点を示す、様々な有効な出力のセットを生成するメソッドの必要性を強調する。
本稿では,型制御テーブル・ツー・テキスト生成モデルを用いて,文の固有性,その論理型に基づく簡易かつ効果的な多様性向上手法を提案する。
2つの公開論理nlgデータセットに対する広範囲な自動評価と人的評価を通じて,提案手法は共に,生成した文型を効果的に制御し,品質と事実の多様性のトレードオフにおいて,最も強いベースラインよりも優れた結果が得られることを実証する。
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