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Content Order-Controllable MR-to-Text
http://hdl.handle.net/10935/0002006099
http://hdl.handle.net/10935/0002006099839efa22-d674-4cae-8746-33f27f5f9e93
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
https://doi.org/10.1109/access.2023.3334139
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| アイテムタイプ | default_学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | Content Order-Controllable MR-to-Text | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Training data | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Transformers | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Training | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Data models | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Natural languages | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Annotations | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Resource description framework | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Text processing | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Data analysis | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Text analysis | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Natural language processing | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||||||||||
| 著者 |
Toyama Keisuke
× Toyama Keisuke
× 須藤 克仁× 中村 哲
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| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | Content order is critical in natural language generation (NLG) for emphasizing the focus of a generated text passage. In this paper, we propose a novel MR (meaning representation)-to-text method that controls the order of the MR values in a generated text passage based on the given order constraints. We use an MR-text dataset with additional value order annotations to train our order-controllable MR-to-text model. We also use it to train a text-to-MR model to check whether the generated text passage correctly reflects the original MR. Furthermore, we augment the dataset with synthetic MR-text pairs to mitigate the discrepancy in the number of non-empty attributes between the training and test conditions and use it to train another order-controllable MR-to-text model. Our proposed methods demonstrate better NLG performance than the baseline methods without order constraints in automatic and subjective evaluations. In particular, the augmented dataset effectively reduces the number of deletion, insertion, and substitution errors in the generated text passages. | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 書誌情報 |
en : IEEE Access 巻 11, p. 129353-129365, 発行日 2023-11-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 出版者 | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2169-3536 | |||||||||||||
| DOI | ||||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||
| 関連識別子 | 10.1109/ACCESS.2023.3334139 | |||||||||||||
| 権利 | ||||||||||||||
| 権利情報 | © The Authors | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
