LoFT：通过逻辑形式控制增强表格到文本生成的忠实性与多样性
计算与语言
2023-02-07 v1
摘要
逻辑表格到文本（LT2T）生成的任务是根据表格生成逻辑上忠实的句子。该领域目前存在两个挑战：1）忠实性：如何生成在给定表格内容下事实正确的句子；2）多样性：如何生成多个提供不同视角的句子。本工作提出了 LoFT，它利用逻辑形式作为事实验证器和内容规划器来控制 LT2T 生成。在 LogicNLG 数据集上的实验结果表明，LoFT 是首个同时解决不忠实和缺乏多样性问题的模型。我们的代码已在 https://github.com/Yale-LILY/LoFT 公开。
引用
@article{arxiv.2302.02962,
title = {LoFT: Enhancing Faithfulness and Diversity for Table-to-Text Generation via Logic Form Control},
author = {Yilun Zhao and Zhenting Qi and Linyong Nan and Lorenzo Jaime Yu Flores and Dragomir Radev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.02962},
year = {2023}
}
备注
Accepted at EACL 2023 as a short paper