Nya neurala modeller har visat betydande framsteg när det gäller problemet med att generera korta beskrivande texter som är beroende av ett litet antal databasposter. I detta arbete föreslår vi en något svårare data-till-text-generering uppgift, och undersöka hur effektiva nuvarande strategier för denna uppgift är. I synnerhet introducerar vi en ny, storskalig corpus av data register parat med beskrivande dokument, föreslå en serie av extractive utvärderingsmetoder för att analysera prestanda, och få baslinjeresultat med hjälp av nuvarande neurala genereringsmetoder. Experiment visar att dessa modeller producerar flytande text, men inte på ett övertygande sätt approximerar humangenererade dokument. Dessutom överstiger även mallade baslinjer prestandan för dessa neurala modeller på vissa mätvärden, även om kopiering-och rekonstruktionsbaserade förlängningar leder till märkbara förbättringar.
REF studera svårigheten att tillämpa neurala modeller till data-till-text uppgift.
Challenges in Data-to-Document Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}