De flesta tidigare arbeten på neural textgenerering från graf-strukturerade data bygger på standard sekvens-till-sekvens metoder. Dessa metoder lineariserar ingångsgrafen som ska matas till ett återkommande neuralt nätverk. I detta dokument föreslår vi en alternativ kodare baserad på diagramkonvolutionella nätverk som direkt utnyttjar inmatningsstrukturen. Vi rapporterar resultat på två grafto-sekvens datauppsättningar som empiriskt visar fördelarna med att uttryckligen koda in grafstrukturen. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
För att uttryckligen koda grafstrukturen föreslår REF en kodare baserad på diagramkonvolutionella nätverk (GCN) och visar överlägsen prestanda jämfört med LSTM.
Deep Graph Convolutional Encoders for Structured Data to Text Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}