Innovations in Neural Data-to-text Generation: A Survey

要約

タイトル：ニューラルデータからテキスト生成の革新：サーベイ

要約：

– 自然言語処理（NLP）の研究を活性化させたニューラルブームに伴い、データからテキスト生成（DTG）においても重要な革新が生まれている。

– 本サーベイでは、アプローチ、ベンチマークデータセット、評価プロトコルについて構成的に解説し、ニューラルDTGパラダイムの包括的な見方を提供する。

– DTGを自然言語生成（NLG）の他の領域から区別し、最新の文献を統合して、大きなNLGの枠組み内外からの技術的採用の段階を強調する。

– このホリスティックビューでは、言語的に有能なシステムを設計するだけでなく、公正で責任があるシステムにも焦点を当てたDTG研究の有望な方向性を示している。

要約(オリジナル)

The neural boom that has sparked natural language processing (NLP) research through the last decade has similarly led to significant innovations in data-to-text generation (DTG). This survey offers a consolidated view into the neural DTG paradigm with a structured examination of the approaches, benchmark datasets, and evaluation protocols. This survey draws boundaries separating DTG from the rest of the natural language generation (NLG) landscape, encompassing an up-to-date synthesis of the literature, and highlighting the stages of technological adoption from within and outside the greater NLG umbrella. With this holistic view, we highlight promising avenues for DTG research that not only focus on the design of linguistically capable systems but also systems that exhibit fairness and accountability.

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arxiv.jp, OpenAI