AkihikoWatanabe
commented
1 year ago In this paper, we present a novel approach for data-to-text generation that addresses the limitations of current methods that primarily focus on specific types of structured data. Our proposed method aims to improve performance in multi-task training, zero-shot and few-shot scenarios by providing a unified representation that can handle various forms of structured data such as tables, knowledge graph triples, and meaning representations. We demonstrate that our proposed approach can effectively adapt to new structured forms, and can improve performance in comparison to current methods. For example, our method resulted in a 66\% improvement in zero-shot BLEU scores when transferring models trained on table inputs to a knowledge graph dataset. Our proposed method is an important step towards a more general data-to-text generation framework.
Translation (by gpt-3.5-turbo)
- この論文では、現在の方法が主に特定のタイプの構造化データに焦点を当てているという制約に対処する、データからテキスト生成の新しいアプローチを提案します。提案手法は、表、知識グラフトリプル、意味表現など、さまざまな形式の構造化データを処理できる統一された表現を提供することにより、マルチタスクトレーニング、ゼロショット、フューショットのシナリオでのパフォーマンスを向上させることを目指しています。提案手法は、新しい構造化形式に効果的に適応でき、現在の方法と比較してパフォーマンスを向上させることを示しています。例えば、表形式の入力でトレーニングされたモデルを知識グラフデータセットに転送する際、ゼロショットのBLEUスコアが66％改善されました。提案手法は、より一般的なデータからテキスト生成フレームワークに向けた重要な一歩です。
Summary (by gpt-3.5-turbo)
- この論文では、構造化データからテキストを生成する新しいアプローチを提案しています。提案手法は、さまざまな形式のデータを処理できる統一された表現を提供し、マルチタスクトレーニングやゼロショット学習などのシナリオでのパフォーマンスを向上させることを目指しています。実験結果は、提案手法が他の方法と比較して優れた性能を示していることを示しています。これは、データからテキスト生成フレームワークにおける重要な進歩です。
https://virtual2023.aclweb.org/paper_P4950.html