論文の概要: PixT3: Pixel-based Table To Text generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09808v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 11:32:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 14:47:26.703862
• Title: PixT3: Pixel-based Table To Text generation
• Title（参考訳）: PixT3:Pixelベースのタブレットからテキスト生成
• Authors: I\~nigo Alonso, Eneko Agirre, Mirella Lapata
• Abstract要約: ToTToベンチマークの最先端(SotA)よりも優れたマルチモーダルテーブル・トゥ・テキストモデルであるPixT3を提案する。 また、テーブル構造意識を強化するための新たな中間教育カリキュラムを導入し、モデルの生成と全体的な忠実度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.59315577559734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Table-to-Text has been traditionally approached as a linear language to text problem. However, visually represented tables are rich in visual information and serve as a concise, effective form of representing data and its relationships. When using text-based approaches, after the linearization process, this information is either lost or represented in a space inefficient manner. This inefficiency has remained a constant challenge for text-based approaches making them struggle with large tables. In this paper, we demonstrate that image representation of tables are more space-efficient than the typical textual linearizations, and multi-modal approaches are competitive in Table-to-Text tasks. We present PixT3, a multimodal table-to-text model that outperforms the state-of-the-art (SotA) in the ToTTo benchmark in a pure Table-to-Text setting while remaining competitive in controlled Table-to-Text scenarios. It also generalizes better in unseen datasets, outperforming ToTTo SotA in all generation settings. Additionally, we introduce a new intermediate training curriculum to reinforce table structural awareness, leading to improved generation and overall faithfulness of the models.
• Abstract（参考訳）: Table-to-Textは伝統的に、テキスト問題に対する線形言語としてアプローチされてきた。 しかし、視覚的に表されるテーブルは視覚情報に富み、データとその関係を表現する簡潔で効果的な形式として機能する。 テキストベースのアプローチを使用する場合、線形化プロセスの後、この情報は失われるか、非効率な方法で表現される。 この非効率性は、テキストベースのアプローチが大きなテーブルで苦労する上で、常に課題となっている。 本稿では,従来のテキスト線形化よりも,表の画像表現の方が空間効率が良く,マルチモーダルな手法は表からテキストへのタスクにおいて競争力があることを示す。 PixT3は、制御されたTable-to-Textシナリオにおいて競争力を維持しながら、純粋なTable-to-Text設定でToTToベンチマークの最先端(SotA)より優れるマルチモーダルテーブル-テキストモデルである。 また、すべての世代設定でToTTo SotAよりも優れた、見当たらないデータセットを一般化する。 さらに, 表構造意識強化のための中間教育カリキュラムを新たに導入し, モデルの生成と全体としての忠実性の向上に繋がる。

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