核心概念
少量のデータでも、ドメイン固有の知識を適応させることで、テーブルデータとテキストの構造的な違いを埋めることができる。
要約
本研究では、Adapt-Knowledge-to-Generate (AKG)と呼ばれる新しいフレームワークを提案している。AKGの核心的な考えは、ラベル付きデータが不足している状況でも、ドメイン固有の知識を活用することで、テーブルデータとテキストの構造的な違いを埋めることができるというものである。
具体的には以下の3つの利点がある:
テーブルに関する一般的な記述を表現することで、テーブルデータとテキストの構造的な違いを埋めることができる。
ラベル付きデータが不足している問題を緩和するために、大量の非ラベル付きドメイン固有の知識を活用することができる。
ドメイン固有の知識を活用するための様々なタスクを設計することができる。
実験では、Humans、Books、Songsの3つのオープンドメインのデータセットを用いて評価を行った。従来手法と比較して、生成されたテキストの流暢性と正確性が大幅に向上していることが、人手評価と自動評価の両方で示された。
統計
テーブルデータとテキストの構造的な違いを埋めるために、大量の非ラベル付きドメイン固有の知識を活用することができる。
ドメイン固有の知識を活用するための様々なタスクを設計することができる。