| 矢野 祐貴 | M, 2回目発表 | 知能コミュニケーション | 中村 哲, | 渡辺 太郎, | 宮尾 知幸, | 須藤 克仁 |
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title: Data-to-text Generation Considering Structural Information
abstract: Data-to-text is the task of generating natural language sentences from structured data such as a table, graph etc. Structured data is formulated as a set of records, but their structures are not used in standard Data-to-text models because they are based on a simple seqence-to-sequence formulation.In this study, we study a method to extend data-to-text using record-wise inputs in addition to token-wise inputs.This presentation describes the background, reseach questions, and previous studies. After that, the model structure of the proposed method will be presented, followed by some experimental results. language of the presentation: Japanese 発表題目: 構造情報を利用するData-to-text生成 発表概要: Data-to-textは，構造化データ(テーブルやグラフ)から自然言語文を生成するタスクである．構造化データはレコードの集合で定式化され，既存研究では，単純な系列変換問題として定式化されており，入力の構造情報が活用できていない．そこで本研究では，Token列としてデータを入力する事に加え，レコードを単位とする入力を加えることで，Data-to-textを拡張する方法について検討する．発表では，まず研究背景や問題設定，先行研究について述べる．その後，提案手法のモデル構造について説明し，実験の結果を示す． | ||||||