지식 그래프에서 그래프 트랜스포머를 이용한 텍스트 생성

다양한 문장에 걸쳐 복잡한 아이디어를 표현하는 텍스트 생성은 그 내용의 구조화된 표현(문서 계획)을 필요로 하지만, 이러한 표현들은 수작업으로 제작하기에는 비용이 너무 많이 듭니다. 본 연구에서는 정보 추출 시스템의 출력, 특히 지식 그래프에서 일관성 있는 다중 문장 텍스트를 생성하는 문제를 다룹니다. 그래픽 지식 표현은 컴퓨팅에서 널리 사용되지만, 비계층적 성질, 장거리 의존성 축소, 그리고 구조적 다양성 때문에 텍스트 생성 기술에 큰 도전이 됩니다. 우리는 이러한 지식 그래프의 관계 구조를 활용하면서 선형화나 계층적 제약을 부과하지 않는 새로운 그래프 변환 인코더를 소개합니다. 이 인코더를 인코더-디코더 설계에 통합함으로써, 우리는 과학 텍스트 영역에 적용할 수 있는 그래프-텍스트 생성을 위한 단일 시스템을 제공합니다. 자동 평가와 인간 평가는 우리의 기술이 경쟁적인 인코더-디코더 방법들보다 더 많은 정보를 담고 있으며 문서 구조가 더 우수한 텍스트를 생성한다는 것을 보여줍니다.