Tabellen-zu-Text-Generierung

Table-to-Text Generierung ist eine Teilbereich der Natural Language Processing (NLP), der darauf abzielt, strukturierte Datentabellen in kohärenten natürlichen Sprachtext umzuwandeln. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, durch die Analyse der Beziehungen und Muster innerhalb der Tabellendaten genaue, flüssige und informationsreiche beschreibende Texte zu generieren. Der Anwendungswert liegt in der Fähigkeit, komplexe Daten automatisch in ein leicht verständliches textuelles Format zu transformieren, was die Effizienz der Dateninterpretation und -verbreitung erhöht. Sie ist in verschiedenen Szenarien wie Newsberichten, Datenanalyseberichten und automatischen Zusammenfassungen anwendbar.