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基于层次化结构表示的数据到文本生成方法

Data-to-text generation methods based on hierarchical structural representation
龚永罡
郭怡星
廉小亲
马虢春
王希
刘宏宇
北京工商大学 人工智能学院, 北京 100048

摘要

最近的数据到文本生成方法广泛采用了编码器—解码器架构或其变体,但是这些方法无法识别数据中不同部分的信息的重要性,导致在选择适当的内容和排序方面表现不佳。针对这些问题,提出了一个基于层次化结构表示的数据到文本生成方法,它包括规划阶段和生成阶段,规划阶段通过实体级、记录级的多层次注意力来增强语义空间的表达能力,输出的计划代表重要内容的高层次表示,同时将计划输入给生成阶段的生成器得到最终的文本。通过在两个数据到文本生成的数据集上进行的广泛实验表明,该方法相比于已有的数据到文本生成方法,生成的文本对数据的描述更加准确,质量更高,该方法的提出为数据到文本生成的研究提供了一定的指导性作用。

基金项目

“十三五”时期北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划资助项目(CIT&TCD201904037)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0768
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2399-2403
文章编号: 1001-3695(2023)08-024-2399-05

发布历史

[2023-02-14] 优先出版
[2023-08-05] 印刷出版

引用本文

龚永罡, 郭怡星, 廉小亲, 等. 基于层次化结构表示的数据到文本生成方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (8): 2399-2403. (Gong Yonggang, Guo Yixing, Lian Xiaoqin, et al. Data-to-text generation methods based on hierarchical structural representation [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (8): 2399-2403. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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