Nya framsteg inom data-till-text-generering har lett till användning av storskaliga dataset och neurala nätverksmodeller som är utbildade end-to-end, utan att uttryckligen modellera vad man ska säga och i vilken ordning. I detta arbete presenterar vi en neural nätverk arkitektur som innehåller innehåll urval och planering utan att offra end-to-end utbildning. Vi splittrar generationsuppgiften i två steg. Med tanke på en corpus av dataposter (parade med beskrivande dokument), skapar vi först en innehållsplan som belyser vilken information som ska nämnas och i vilken ordning och sedan generera dokumentet samtidigt som innehållsplanen beaktas. Automatiska och människobaserade utvärderingsexperiment visar att vår modell 1 överträffar starka baslinjer som förbättrar den senaste tekniken på den nyligen släppta ROTOWIRE datauppsättningen.
Baserat på (Wiseman et al., 2017) införlivar REF mekanismer för val av innehåll och hyvling i kodare-dekoder systemet och förbättrar den senaste tekniken på ROTOWire dataset.
Data-to-Text Generation with Content Selection and Planning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}