Data To Text Generation
自然言語処理(NLP)は、人工知能の一分野で、コンピュータが人間の言葉を理解し、解釈し、生成することを可能にする技術に焦点を当てています。その目的は、人間と機械のコミュニケーションのギャップを埋め、情報のやりとりの効率と質を向上させることです。NLPの応用価値は広範で、スマートカスタマーサービス、感情分析、機械翻訳、要約作成などがあり、これらは社会の情報化や企業の智能化を大きく推進しています。
AMR3.0
StructAdapt
Cleaned E2E NLG Challenge
DataTuner_FC
Czech Restaurant NLG
DART
self-mem + new data
E2E
self-mem + new data (random)
E2E NLG Challenge
S_1^R
GenWiki
MLB Dataset
Macro
MLB Dataset (Content Ordering)
Macro
MLB Dataset (Content Selection)
MLB Dataset (Relation Generation)
SeqPlan
MULTIWOZ 2.1
T5-Base
RotoWire
HierarchicalEncoder + NR + IR
RotoWire (Content Ordering)
Hierarchical Transformer Encoder + conditional copy
Rotowire (Content Selection)
Hierarchical Transformer Encoder + conditional copy
RotoWire (Relation Generation)
Macro
SR11Deep
Transition based Deep Input Linearization
ToTTo
T5-3B
ViGGO
DataTuner_FC
WebNLG
Control Prefixes (A1, T5-large)
WebNLG en
WebNLG Full
WebNLG ru
WikiOFGraph
T5-large
Wikipedia Person and Animal Dataset
XAlign