論文の概要: A Survey : Neural Networks for AMR-to-Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07328v2
- Date: Sat, 11 May 2024 07:49:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 02:11:16.613322
- Title: A Survey : Neural Networks for AMR-to-Text
- Title（参考訳）: AMR-to-Textのためのニューラルネットワーク
- Authors: Hongyu Hao, Guangtong Li, Zhiming Hu, Huafeng Wang,
- Abstract要約: AMR-to-Textは、抽象的意味表現(AMR)グラフから文を生成することを目的とした、NLPコミュニティの重要なテクニックの1つである。
2013年にAMRが提案されて以来、AMR-to-Textの研究は、構造化データのテキストへの必須の分岐として、ますます広まりつつある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3924114046608627
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: AMR-to-text is one of the key techniques in the NLP community that aims at generating sentences from the Abstract Meaning Representation (AMR) graphs. Since AMR was proposed in 2013, the study on AMR-to-Text has become increasingly prevalent as an essential branch of structured data to text because of the unique advantages of AMR as a high-level semantic description of natural language. In this paper, we provide a brief survey of AMR-to-Text. Firstly, we introduce the current scenario of this technique and point out its difficulties. Secondly, based on the methods used in previous studies, we roughly divided them into five categories according to their respective mechanisms, i.e., Rules-based, Seq-to-Seq-based, Graph-to-Seq-based, Transformer-based, and Pre-trained Language Model (PLM)-based. In particular, we detail the neural network-based method and present the latest progress of AMR-to-Text, which refers to AMR reconstruction, Decoder optimization, etc. Furthermore, we present the benchmarks and evaluation methods of AMR-to-Text. Eventually, we provide a summary of current techniques and the outlook for future research.
- Abstract（参考訳）: AMR-to-textは、抽象的意味表現(AMR)グラフから文を生成することを目的とした、NLPコミュニティの重要なテクニックの1つである。
2013年にAMRが提案されて以来、AMR-to-Textの研究は、自然言語の高レベルなセマンティック記述としてのAMRの独特な利点から、構造化データの本質的な分岐として、ますます普及している。
本稿では,AMR-to-Textに関する簡単な調査を行う。
まず,本手法の現在のシナリオを紹介し,その難しさを指摘する。
第2に, 前回の研究では, ルールベース, Seq-to-Seq-based, Graph-to-Seq-based, Transformer-based, Pre-trained Language Model (PLM) の5つのカテゴリに大別した。
特に、ニューラルネットワークに基づく手法の詳細と、AMR再構成やデコーダ最適化などを参照して、AMR-to-Textの最新の進歩を示す。
さらに,AMR-to-Textのベンチマークと評価手法について述べる。
最終的には、現在の技術と今後の研究の展望について概説する。
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