論文の概要: CATS: A Pragmatic Chinese Answer-to-Sequence Dataset with Large Scale and High Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11477v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 12:02:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 14:32:48.225891
• Title: CATS: A Pragmatic Chinese Answer-to-Sequence Dataset with Large Scale and High Quality
• Title（参考訳）: CATS: 大規模で高品質な現実的な中国語アンサーシーケンスデータセット
• Authors: Liang Li, Ruiying Geng, Chengyang Fang, Bing Li, Can Ma, Rongyu Cao, Binhua Li, Fei Huang, Yongbin Li
• Abstract要約: 提案するCATSは,大規模かつ高品質な中国語応答列データセットである。 このデータセットは、実用的なTableQAシステムで回答のテキスト記述を生成することを目的としている。 2つのハイブリッド知識リソースのための共同符号化空間を確立するための統一グラフ変換手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.246771022648765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There are three problems existing in the popular data-to-text datasets. First, the large-scale datasets either contain noise or lack real application scenarios. Second, the datasets close to real applications are relatively small in size. Last, current datasets bias in the English language while leaving other languages underexplored. To alleviate these limitations, in this paper, we present CATS, a pragmatic Chinese answer-to-sequence dataset with large scale and high quality. The dataset aims to generate textual descriptions for the answer in the practical TableQA system. Further, to bridge the structural gap between the input SQL and table and establish better semantic alignments, we propose a Unified Graph Transformation approach to establish a joint encoding space for the two hybrid knowledge resources and convert this task to a graph-to-text problem. The experiment results demonstrate the effectiveness of our proposed method. Further analysis on CATS attests to both the high quality and challenges of the dataset.
• Abstract（参考訳）: 一般的なデータセットには3つの問題がある。 まず、大規模なデータセットはノイズを含むか、実際のアプリケーションシナリオを欠いている。 第二に、実際のアプリケーションに近いデータセットは比較的小さい。 最後に、現在のデータセットは、他の言語を過小評価しながら、英語に偏っている。 これらの制約を緩和するために,本論文では,大規模で高品質な実効的な中国語応答列データセットであるCATSを提案する。 このデータセットは、実用的なTableQAシステムで回答のテキスト記述を生成することを目的としている。 さらに、入力SQLとテーブル間の構造的ギャップを埋め、セマンティックアライメントを改善するために、2つのハイブリッドな知識リソースのための共同符号化空間を確立し、このタスクをグラフからテキストに変換する統一グラフ変換手法を提案する。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。 CATSに関するさらなる分析は、データセットの高品質と課題の両方を証明している。

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