要約
この系統的レビューは、データからテキストへの生成研究の状況を包括的に分析することを目的としており、研究のギャップを特定し、将来の方向性を提示し、レビュー中に見つかった課題に対処することに重点を置いています。
私たちは、アプローチ、データセット、評価指標、アプリケーション、多言語使用、幻覚軽減策などの文献を徹底的に調査しました。
私たちのレビューは、この急速に進化する分野における将来の研究のロードマップを提供します。
要約(オリジナル)
This systematic review aims to provide a comprehensive analysis of the state of data-to-text generation research, focusing on identifying research gaps, offering future directions, and addressing challenges found during the review. We thoroughly examined the literature, including approaches, datasets, evaluation metrics, applications, multilingualism, and hallucination mitigation measures. Our review provides a roadmap for future research in this rapidly evolving field.
arxiv情報
| 著者 | Chinonso Cynthia Osuji,Thiago Castro Ferreira,Brian Davis |
| 発行日 | 2024-02-13 14:51:45+00:00 |
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