論文の概要: A Systematic Review of Data-to-Text NLG
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08496v1
- Date: Tue, 13 Feb 2024 14:51:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 15:05:05.198320
- Title: A Systematic Review of Data-to-Text NLG
- Title(参考訳): Data-to-Text NLGのシステムレビュー
- Authors: Chinonso Cynthia Osuji, Thiago Castro Ferreira, Brian Davis
- Abstract要約: 本研究は,データ・テキスト・ジェネレーション研究の現状を包括的に分析し,研究ギャップの特定,今後の方向性の提供,レビュー中の課題への対処を目的としている。
文献は,アプローチ,データセット,評価指標,応用,多言語主義,幻覚緩和対策など,徹底的に検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.4769539696439677
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This systematic review aims to provide a comprehensive analysis of the state
of data-to-text generation research, focusing on identifying research gaps,
offering future directions, and addressing challenges found during the review.
We thoroughly examined the literature, including approaches, datasets,
evaluation metrics, applications, multilingualism, and hallucination mitigation
measures. Our review provides a roadmap for future research in this rapidly
evolving field.
- Abstract(参考訳): 本研究は,データ・テキスト・ジェネレーション研究の現状を包括的に分析し,研究ギャップの特定,今後の方向性の提供,レビュー中の課題への対処を目的としている。
文献は,アプローチ,データセット,評価指標,応用,多言語主義,幻覚緩和対策など,徹底的に検討した。
我々のレビューは、この急速に発展する分野における将来の研究のロードマップを提供する。
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