学习从 Wikidata 生成单句传记
计算与语言
2017-02-22 v1
摘要
我们研究如何从 Wikidata 槽值对中提取的事实生成单句维基百科传记。我们训练了一个带有注意力机制的循环神经网络序列到序列模型，以选择事实并生成文本摘要。我们的模型引入了一个新颖的辅助目标，有助于确保其生成包含输入事实的句子。该模型取得了 41 的 BLEU 分数，相比基础序列到序列模型有显著提升，且大约是简单模板基线的两倍。人类偏好评估表明，该模型几乎与维基百科参考文本一样好。人工分析探讨了内容选择，表明该模型可以在推断知识的能力与产生错误信息的风险之间进行权衡。
引用
@article{arxiv.1702.06235,
title = {Learning to generate one-sentence biographies from Wikidata},
author = {Andrew Chisholm and Will Radford and Ben Hachey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.06235},
year = {2017}
}