Att skapa texter som uttrycker komplexa idéer som spänner över flera meningar kräver en strukturerad representation av deras innehåll (dokumentplan), men dessa representationer är oöverkomligt dyra att producera manuellt. I detta arbete tar vi upp problemet med att ta fram sammanhängande texter med flera parter från resultatet av ett system för informationsutvinning, och i synnerhet ett kunskapsdiagram. Grafisk kunskap representationer är allestädes närvarande i datorer, men utgör en betydande utmaning för textgenerering tekniker på grund av deras icke-hierarkiska natur, kollaps av långdistansberoenden, och strukturell variation. Vi introducerar en ny graf som omvandlar kodare som kan utnyttja relationsstrukturen i sådana kunskapsgrafer utan att införa linearisering eller hierarkiska begränsningar. Inkorporerade i en kodare-dekoder setup, ger vi en end-to-end trainingable system för graf-till-text generation som vi tillämpar på domänen vetenskaplig text. Automatiska och mänskliga utvärderingar visar att vår teknik producerar mer informativa texter som uppvisar bättre dokumentstruktur än konkurrenskraftiga enkoder-dekoder metoder.
Nyligen använde REF kunskapsdiagram som källa för textgenerering.
Text Generation from Knowledge Graphs with Graph Transformers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}