Nya neurala modeller för data-till-text generering är främst baserade på datadriven end-toend utbildning över encoder-dekoder nätverk. Även om de genererade texterna oftast är flytande och informativa, genererar de ofta beskrivningar som inte överensstämmer med indatastrukturerade data. Detta är en kritisk fråga, särskilt inom områden som kräver slutsatser eller beräkningar av rådata. I detta dokument försöker vi förbättra troheten hos neurala data-till-text-generering genom att använda i förväg utförda symboliska operationer. Vi föreslår ett ramverk som kallas Operationsstyrd Uppmärksamhetsbaserad sekvens-till-sekvens nätverk (OpAtt), med en särskilt utformad gating mekanism samt en kvantisering modul för operativa resultat för att utnyttja information från förverkade operationer. Experiment på två sportdataset visar tydligt vår föreslagna metod förbättrar de skapade texternas trohet mot de ingående strukturerade data.
REF försökte förbättra troheten hos neurala tabell-till-text-generering genom att använda pre-exekverade symboliska operationer i en sekvens-till-sekvens-modell.
Operations Guided Neural Networks for High Fidelity Data-To-Text Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}