データからテキスト生成
データからテキストへの変換(Data-to-Text Generation)は、自然言語処理の分野における古典的な問題で、構造化されたデータを流暢で正確な自然言語のテキストに変換することを目指しています。このタスクは、入力データから適切な内容を選択して説明するだけでなく、異なるアプリケーションシナリオ(自動レポート生成、天気予報、ニュースサマリーなど)のニーズに対応するため、表面実現技術を使用して自然で一貫性のある表現を生成することも必要です。
WebNLG
Control Prefixes (A1, T5-large)
E2E NLG Challenge
S_1^R
WebNLG Full
Cleaned E2E NLG Challenge
DataTuner_FC
RotoWire
HierarchicalEncoder + NR + IR
RotoWire (Relation Generation)
Macro
ToTTo
T5-3B
XAlign
MULTIWOZ 2.1
T5-Base
RotoWire (Content Ordering)
Hierarchical Transformer Encoder + conditional copy
Rotowire (Content Selection)
Hierarchical Transformer Encoder + conditional copy
MLB Dataset (Relation Generation)
Macro
MLB Dataset
Macro
MLB Dataset (Content Ordering)
Macro
Czech Restaurant NLG
MLB Dataset (Content Selection)
DART
T5-B Baseline
E2E
self-mem + new data (random)
SR11Deep
Transition based Deep Input Linearization
ViGGO
DataTuner_FC
WebNLG en
WebNLG ru
AMR3.0
StructAdapt
GenWiki
WikiOFGraph
T5-large
Wikipedia Person and Animal Dataset