Data To Text Generation
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간 언어를 이해, 해석하고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 이 기술은 인간과 기계 간의 커뮤니케이션 격차를 줄이고, 정보 교환의 효율성과 품질을 높이는 것을 목표로 합니다. NLP의 활용 범위는 매우 넓으며, 지능형 고객 서비스, 감성 분석, 기계 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 적용되며, 이를 통해 사회의 정보화와 기업의 지능화가 크게 촉진되었습니다.
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