AGGGEN：在生成过程中进行排序与聚合
计算与语言
2021-06-18 v2
摘要
我们提出 AGGGEN（发音为“again”），一种数据到文本模型，它将两个显式的句子规划阶段重新引入神经数据到文本系统：输入排序与输入聚合。与以往使用句子规划的工作不同，我们的模型仍是端到端的：AGGGEN 在生成文本的同时通过语义事实学习输入表示与目标文本之间的潜在对齐来进行句子规划。在 WebNLG 和 E2E challenge 数据上的实验表明，通过使用基于事实的对齐，我们的方法更具可解释性、表现力、对噪声的鲁棒性以及更易控制，同时在流畅性方面保留了端到端系统的优势。我们的代码可在 https://github.com/XinnuoXu/AggGen 获取。
引用
@article{arxiv.2106.05580,
title = {AGGGEN: Ordering and Aggregating while Generating},
author = {Xinnuo Xu and Ondřej Dušek and Verena Rieser and Ioannis Konstas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.05580},
year = {2021}
}
备注
Correct the first citation in the Zero-shot Few-shot scenarios paragraph in Section 7