論文の概要: Mapping Process for the Task: Wikidata Statements to Text as Wikipedia Sentences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12659v1
• Date: Sun, 23 Oct 2022 08:34:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 13:37:39.525342
• Title: Mapping Process for the Task: Wikidata Statements to Text as Wikipedia Sentences
• Title（参考訳）: タスクのマッピングプロセス:ウィキデータ文をウィキペディア文としてテキストに変換する
• Authors: Hoang Thang Ta, Alexander Gelbukha, Grigori Sidorov
• Abstract要約: 本稿では,ウィキデータ文をウィキペディアのプロジェクト用自然言語テキスト(WS2T)に変換するタスクに対して,文レベルでのマッピングプロセスを提案する。 主なステップは、文を整理し、四つ組と三つ組のグループとして表現し、それらを英語のウィキペディアで対応する文にマッピングすることである。 文構造解析,ノイズフィルタリング,および単語埋め込みモデルに基づく文成分間の関係について,出力コーパスの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Acknowledged as one of the most successful online cooperative projects in human society, Wikipedia has obtained rapid growth in recent years and desires continuously to expand content and disseminate knowledge values for everyone globally. The shortage of volunteers brings to Wikipedia many issues, including developing content for over 300 languages at the present. Therefore, the benefit that machines can automatically generate content to reduce human efforts on Wikipedia language projects could be considerable. In this paper, we propose our mapping process for the task of converting Wikidata statements to natural language text (WS2T) for Wikipedia projects at the sentence level. The main step is to organize statements, represented as a group of quadruples and triples, and then to map them to corresponding sentences in English Wikipedia. We evaluate the output corpus in various aspects: sentence structure analysis, noise filtering, and relationships between sentence components based on word embedding models. The results are helpful not only for the data-to-text generation task but also for other relevant works in the field.
• Abstract（参考訳）: 人間社会で最も成功したオンライン共同プロジェクトの一つとして認知されているwikipediaは、近年急速に成長し、コンテンツを拡大し、世界中の人々に知識価値を広めたいという願望を持っている。 ボランティアの不足は、現在300以上の言語でコンテンツを開発するなど、多くの問題をwikipediaにもたらしている。 したがって、機械が自動的にコンテンツを生成し、wikipediaの言語プロジェクトに対する人的努力を減らすという利点は大きい。 本稿では,wikipediaプロジェクトにおいて,ウィキデータ文を自然言語テキスト(ws2t)に変換する作業を行うためのマッピングプロセスを提案する。 主なステップは、四重項と三重項のグループとして表される文を整理し、それを英語ウィキペディアの対応する文にマップすることである。 文構造解析,ノイズフィルタリング,および単語埋め込みモデルに基づく文成分間の関係について,出力コーパスの評価を行った。 結果は、データ-テキスト生成タスクだけでなく、フィールド内の他の関連する作業にも役立ちます。

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