지식 그래프와 의미 해석을 이용한 비지도 텍스트 생성 통합 시스템

지식 그래프(KGs)는 도메인에 따라 크게 다를 수 있습니다. 따라서 그래프-텍스트 생성과 텍스트-그래프 지식 추출(의미 해석)을 위한 감독된 접근 방식은 항상 도메인 특화 병렬 그래프-텍스트 데이터 부족 문제에 직면하게 됩니다. 동시에, 다른 도메인에서 훈련된 모델을 적응시키는 것은 엔티티와 관계의 중복이 거의 없거나 전혀 없는 경우에 종종 불가능합니다. 이러한 상황은 (1) 대량의 주석 데이터가 필요하지 않고, (2) 도메인 적응 기술에 의존하지 않아도 다양한 도메인에서 잘 작동할 수 있는 접근 방식을 요구합니다. 이를 위해 우리는 비감독된 방법으로 지식 그래프에서 텍스트를 생성하는 첫 번째 접근 방식을 제시하며, 동시에 이 방법이 비감독된 의미 해석에도 어떻게 사용될 수 있는지를 보여줍니다. 우리는 WebNLG v2.1과 Visual Genome의 시나리오 그래프를 활용한 새로운 벤치마크에서 우리의 접근 방식을 평가했습니다. 우리 시스템은 한 가지 데이터셋에서 다른 데이터셋으로의 수작업 적응 없이 두 개의 텍스트↔그래프 변환 작업 모두에서 강력한 기준모델들을 능가하였습니다. 추가 실험에서는 다양한 비감독 목적함수를 사용하는 영향을 조사하였습니다.