Detta papper introducerar en neural modell för koncept-till-text generation som skalar till stora, rika domäner. Det genererar biografiska meningar från faktatabeller på en ny uppsättning av biografier från Wikipedia. Denna uppsättning är en storleksordning större än befintliga resurser med över 700k prover och en 400k ordförråd. Vår modell bygger på villkorliga neurala språkmodeller för textgenerering. För att hantera det stora ordförrådet utökar vi dessa modeller för att blanda ett fast ordförråd med kopieringsåtgärder som överför exempelspecifika ord från indatadatabasen till den genererade utdatameningen. För att hantera strukturerade data tillåter vi modellen att bädda in ord på olika sätt beroende på vilka datafält de förekommer i. Vår neurala modell överträffar betydligt en mallerad Kneser- Ney språkmodell med nästan 15 BLEU.
REF presenterade en neural språkmodell som genererar biografiska meningar från Wikipedia infobox.
Neural Text Generation from Structured Data with Application to the Biography Domain
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}