Data-till-text generering kan begreppsmässigt delas in i två delar: beställa och strukturera informationen (planering), och generera flytande språk som beskriver informationen (realisering). Moderna neurala generationssystem omvandlar dessa två steg till ett enda differentialsystem. Vi föreslår att generationsprocessen delas upp i ett symboliskt textplaneringsstadium som är trogen inmatningen, följt av ett neural generationsstadium som endast fokuserar på förverkligande. För att träna en plan-till-text generator, presenterar vi en metod för att matcha referenstexter till deras motsvarande text planer. För inferenstid beskriver vi en metod för att välja högkvalitativa textplaner för nya indata. Vi genomför och utvärderar vår strategi för WebNLG-riktmärket. Våra resultat visar att frikoppling textplanering från neuralt förverkligande verkligen förbättrar systemets tillförlitlighet och tillräcklighet samtidigt som flytande utgång. Vi observerar förbättringar både i BLEU-poäng och i manuella utvärderingar. En annan fördel med vår strategi är förmågan att producera olika insikter av samma ingång, bana vägen för uttrycklig kontroll över den genererade textstrukturen.
Generationsprocessen av naturligt språk kan brytas ned i två steg: innehållsplanering och ytförverkligande (även kallad meningsgenerering) REF.
Step-by-Step: Separating Planning from Realization in Neural Data-to-Text Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}