知识图谱辅助的体育新闻自动写作
计算与语言
2024-02-20 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种自动生成体育新闻的新方法，该方法采用一种独特的算法从实时文字直播中提取关键时刻，并利用它们生成新闻的初始草稿。通过结合来自专门设计的体育知识图谱的关键细节和背景信息，对这份草稿进行进一步润色。该图谱包含 5,893 个实体，分为三个不同的概念类别，通过四种关系类型相互连接，并具有 27 个独特的属性。此外，我们通过结合卷积神经网络和 Transformer 编码器创建了一个多阶段学习模型。该模型使用卷积神经网络表达实体-任务交互，并使用 Transformer 编码器丰富查询集中的实体表示。它还包含一个用于计算不完整三元组匹配分数的处理器，以解决少样本知识图谱补全问题。通过对 50 个选定测试用例的主观和客观评估，证实了该方法的有效性，展示了其彻底改变体育新闻创作方式的能力。
引用
@article{arxiv.2402.11191,
title = {Knowledge Graph Assisted Automatic Sports News Writing},
author = {Yang Cao and Xinyi Chen and Xin Zhang and Siying Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.11191},
year = {2024}
}