Abstract Table- to-text generering syftar till att generera en beskrivning av en faktatabell som kan ses som en uppsättning fält-värde poster. För att koda både innehållet och strukturen i en tabell, föreslår vi en ny struktur-medvetet följande2seq arkitektur som består av fält-gitting kodare och beskrivningsgenerator med dubbel uppmärksamhet. I kodningsfasen uppdaterar vi cellminnet för LSTM-enheten genom en fältport och dess motsvarande fältvärde för att införliva fältinformation i tabellrepresentationen. I avkodningsfasen föreslås en mekanism för dubbel uppmärksamhet som innehåller uppmärksamhet på ordnivå och uppmärksamhet på fältnivå för att modellera den semantiska relevansen mellan den genererade beskrivningen och tabellen. Vi utför experiment på WIKIBIO datasetet som innehåller över 700k biografier och motsvarande infoboxar från Wikipedia. Uppmärksamhetsvisualiseringar och fallstudier visar att vår modell kan generera sammanhängande och informativa beskrivningar baserade på en omfattande förståelse av både innehållet och strukturen i en tabell. Automatiska utvärderingar visar också att vår modell överträffar baslinjerna med stor marginal. Kod för detta arbete finns på https://github.com/tyliupku/wiki2bio.
I arbetet med samma datauppsättning införde REF en modifierad LSTM som lägger till en fältport i LSTM för att införliva de strukturerade uppgifterna.
Table-to-text Generation by Structure-aware Seq2seq Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}