論文の概要: Facts-and-Feelings: Capturing both Objectivity and Subjectivity in Table-to-Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10560v1
• Date: Sat, 15 Jun 2024 08:41:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 23:53:14.309483
• Title: Facts-and-Feelings: Capturing both Objectivity and Subjectivity in Table-to-Text Generation
• Title（参考訳）: Facts-and-Feelings:表-テキスト生成における客観性と主観性の両方をキャプチャする
• Authors: Tathagata Dey, Pushpak Bhattacharyya,
• Abstract要約: 私たちは3849のデータインスタンスを持つTa2TSデータセットを紹介します。 本稿では,線形化テーブル上でのシーケンス・ツー・シーケンスの微調整と,一般的な大言語モデルへのプロンプトを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.09752906121257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Table-to-text generation, a long-standing challenge in natural language generation, has remained unexplored through the lens of subjectivity. Subjectivity here encompasses the comprehension of information derived from the table that cannot be described solely by objective data. Given the absence of pre-existing datasets, we introduce the Ta2TS dataset with 3849 data instances. We perform the task of fine-tuning sequence-to-sequence models on the linearized tables and prompting on popular large language models. We analyze the results from a quantitative and qualitative perspective to ensure the capture of subjectivity and factual consistency. The analysis shows the fine-tuned LMs can perform close to the prompted LLMs. Both the models can capture the tabular data, generating texts with 85.15% BERTScore and 26.28% Meteor score. To the best of our knowledge, we provide the first-of-its-kind dataset on tables with multiple genres and subjectivity included and present the first comprehensive analysis and comparison of different LLM performances on this task.
• Abstract（参考訳）: 自然言語生成における長年の課題であるテーブル・ツー・テキスト生成は、主観性のレンズを通して探索されていない。 ここでの主観性は、対象データだけでは説明できない表から得られる情報の理解を含んでいる。 既存のデータセットがないため、3849のデータインスタンスを持つTa2TSデータセットを導入します。 本稿では,線形化テーブル上でのシーケンス・ツー・シーケンスの微調整と,一般的な大言語モデルへのプロンプトを行う。 我々は、主観性と事実整合性の獲得を確実にするために、定量的かつ質的な視点から結果を分析する。 この分析は、微調整されたLMが誘導されたLSMに近い性能を発揮できることを示している。 どちらのモデルも表データのキャプチャが可能で、85.15%のBERTScoreと26.28%のMeteorスコアでテキストを生成する。 我々の知る限り、我々は複数のジャンルと主観性を含むテーブル上の第一種データセットを提供し、このタスクにおける様々なLLMパフォーマンスの包括的分析と比較を行った。

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