# わたしのべんきょうノート

## 勉強した論文や技術等の情報をGithubのIssueにメモっているひとのブログ。 それなりにメモの量が蓄積されてきたので、一度整理したいなと思いブログはじめてみました！ 自然言語処理(NLP), 推薦システム(RecommenderSystem), Educational Data Mining (EDM), Learning Analytics (LA)などの分野のメモが多いと思います。 最近は特にLLMにお熱 :)

Jan 3, 2025 AkihikoWATANABE About 1 hour 46 mins

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## NaturalLanguageGeneration

#NeuralNetwork#NLP#Dataset#LanguageModel#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-12-15 Striking Gold in Advertising: Standardization and Exploration of Ad Text Generation, Masato Mita+, ACL24 Comment広告文生成タスク（Ad Text Generation）は個々のグループのプロプライエタリデータでしか評価されてこなかったことと、そもそもタスク設定が十分に規定されていないので、その辺を整備したという話らしい。特に広告文生成のための初のオープンデータなCAMERAを構築している。データセットをTab ... #Survey#Controllable#NLP
Issue Date: 2024-08-25 Controllable Text Generation for Large Language Models: A Survey, Xun Liang+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの制御可能なテキスト生成（CTG）技術に関する最新の進展を体系的にレビューし、その中核的な概念の包括的な定義を提供し、制御条件とテキスト品質の要件を明確にする。CTGタスクをコンテンツ制御と属性制御の2つの主要なタイプに分類し、モデルの再学習、ファインチューニング、強化学習、プロンプトエンジニアリング、潜在空間の操作、デコーディング時の介入など、主要な手法について議論する。さらに、CTGの評価方法を検討し、領域全体での応用をまとめ、現在の研究における主要な課題に取り組む。また、将来の研究で実世界の応用に重点を置くなど、いくつかの提案も行う。 CommentSurveyの内容![image](https://github.com/user-attachments/assets/1117d721-26b9-4361-855f-a6bf9efb93a4) ... #Pocket#NLP#DataToTextGeneration#Prompting#NumericReasoning
Issue Date: 2024-04-04 Prompting for Numerical Sequences: A Case Study on Market Comment Generation, Masayuki Kawarada+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsは、構造化データに対するプロンプト生成に関する研究が進んでいるが、時系列数値データに関する詳細な調査が不足している。本研究では、株価の数値系列を入力として市場コメントを生成するタスクに焦点を当て、さまざまな入力表現を探究する。実験結果は、プログラミング言語に似たプロンプトがより良い結果をもたらすことを示しており、数値系列からテキストを生成する際の効果的なプロンプト作成について示唆を提供している。 CommentData-to-Text系のタスクでは、しばしば数値列がInputとなり、そこからテキストを生成するが、この際にどのようなフォーマットで数値列をPromptingするのが良いかを調査した研究。Pythonリストなどのプログラミング言語に似たプロンプトが高い性能を示し、自然言語やhtml, latex ...

#Survey#Pocket#NLP#Evaluation#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-24 Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey, Zhen Li+, N_A, arXiv24 Summary本研究は、大規模言語モデル（LLMs）を使用した自然言語生成（NLG）の評価についての包括的な概要を提供します。既存の評価指標を整理し、LLMベースの手法を比較するためのフレームワークを提案します。さらに、未解決の課題についても議論し、より公正で高度なNLG評価技術を提唱します。 Comment重要NLGの評価をするモデルのアーキテクチャとして、BERTScoreのようなreferenceとhvpothesisのdistiebuted representation同士を比較するような手法（matching-based）と、性能指標を直接テキストとして生成するgenerative-based ... #DocumentSummarization#Pocket#NLP#Dataset#LanguageModel#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 Benchmarking Large Language Models for News Summarization, Tianyi Zhang+, N_A, arXiv23 SummaryLLMsの成功の理由を理解するために、異なる事前学習方法、プロンプト、およびモデルスケールにわたる10つのLLMsに対する人間の評価を行った。その結果、モデルサイズではなく、指示の調整がLLMのゼロショット要約能力の鍵であることがわかった。また、LLMsの要約は人間の執筆した要約と同等と判断された。 Commentニュース記事の高品質な要約を人間に作成してもらい、gpt-3.5を用いてLLM-basedな要約も生成 annotatorにそれぞれの要約の品質をスコアリングさせたデータセットを作成 ... #NLP#LLM-as-a-Judge
Issue Date: 2024-01-25 Large Language Models Are State-of-the-Art Evaluators of Translation Quality, EAMT23 SummaryGEMBAは、参照翻訳の有無に関係なく使用できるGPTベースの翻訳品質評価メトリックです。このメトリックは、ゼロショットのプロンプティングを使用し、4つのプロンプトバリアントを比較します。私たちの手法は、GPT 3.5以上のモデルでのみ機能し、最先端の精度を達成します。特に、英語からドイツ語、英語からロシア語、中国語から英語の3つの言語ペアで有効です。この研究では、コード、プロンプトテンプレート、およびスコアリング結果を公開し、外部の検証と再現性を可能にします。 #DocumentSummarization#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-09-17 From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting, Griffin Adams+, N_A, arXiv23 Summary要約は詳細でエンティティ中心的でありながら、理解しやすくすることが困難です。この課題を解決するために、私たちは「密度の連鎖」（CoD）プロンプトを使用して、GPT-4の要約を生成します。CoDによって生成された要約は抽象的であり、リードバイアスが少なく、人間に好まれます。また、情報量と読みやすさのトレードオフが存在することも示されました。CoD要約は無料で利用できます。 Comment論文中のprompt例。InformativeなEntityのCoverageを増やすようにイテレーションを回し、各Entityに関する情報（前ステップで不足している情報は補足しながら）を具体的に記述するように要約を生成する。人間が好むEntityのDensityにはある程度の閾値がある模様（でもこ ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#Pocket#NLP#Evaluation#LM-based#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence, Wei Zhao+, N_A, EACL23 Summary本研究では、文章の一貫性を評価するための新しい指標であるDiscoScoreを紹介します。DiscoScoreはCentering理論に基づいており、BERTを使用して談話の一貫性をモデル化します。実験の結果、DiscoScoreは他の指標よりも人間の評価との相関が高く、システムレベルでの評価でも優れた結果を示しました。さらに、DiscoScoreの重要性とその優位性についても説明されています。 #ComputerVision#NLP#Dataset#Evaluation
Issue Date: 2023-07-22 InfoMetIC: An Informative Metric for Reference-free Image Caption Evaluation, ACL23 Summary自動画像キャプションの評価には、情報豊かなメトリック（InfoMetIC）が提案されています。これにより、キャプションの誤りや欠落した情報を詳細に特定することができます。InfoMetICは、テキストの精度スコア、ビジョンの再現スコア、および全体の品質スコアを提供し、人間の判断との相関も高いです。また、トークンレベルの評価データセットも構築されています。詳細はGitHubで公開されています。 #Pocket#NLP#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-18 WeCheck: Strong Factual Consistency Checker via Weakly Supervised Learning, ACL23 Summary現在のテキスト生成モデルは、入力と矛盾するテキストを制御できないという課題があります。この問題を解決するために、私たちはWeCheckという弱教師付きフレームワークを提案します。WeCheckは、弱教師付きラベルを持つ言語モデルから直接訓練された実際の生成サンプルを使用します。さまざまなタスクでの実験結果は、WeCheckの強力なパフォーマンスを示し、従来の評価方法よりも高速で精度と効率を向上させています。 #DocumentSummarization#NLP#Abstractive#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-18 Improving Factuality of Abstractive Summarization without Sacrificing Summary Quality, ACL23 Summary事実性を意識した要約の品質向上に関する研究はあるが、品質を犠牲にすることなく事実性を向上させる手法がほとんどない。本研究では「Effective Factual Summarization」という技術を提案し、事実性と類似性の指標の両方で大幅な改善を示すことを示した。トレーニング中に競合を防ぐために2つの指標を組み合わせるランキング戦略を提案し、XSUMのFactCCでは最大6ポイント、CNN/DMでは11ポイントの改善が見られた。また、類似性や要約の抽象性には負の影響を与えない。 #NLP#DataToTextGeneration#MultitaskLearning#Zero/FewShotLearning
Issue Date: 2023-07-18 Few-Shot Data-to-Text Generation via Unified Representation and Multi-Source Learning, ACL23 Summaryこの論文では、構造化データからテキストを生成する新しいアプローチを提案しています。提案手法は、さまざまな形式のデータを処理できる統一された表現を提供し、マルチタスクトレーニングやゼロショット学習などのシナリオでのパフォーマンスを向上させることを目指しています。実験結果は、提案手法が他の方法と比較して優れた性能を示していることを示しています。これは、データからテキスト生成フレームワークにおける重要な進歩です。 #Controllable#NLP
Issue Date: 2023-07-18 An Invariant Learning Characterization of Controlled Text Generation, ACL23 Summary制御された生成では、予測器の訓練に使用される分布と異なるテキストの分布がある場合、パフォーマンスが低下することが示されている。この問題に対処するために、不変性を持つ予測器が効果的であるという考え方が提案されている。さらに、この特性を活かすための自然な解決策とヒューリスティックも提案されている。実験結果は、制御された生成における分布シフトの課題と不変性手法の潜在能力を示している。 #DocumentSummarization#NLP#Abstractive#Extractive
Issue Date: 2023-07-18 Abstractive Summarizers are Excellent Extractive Summarizers, ACL23 Summary本研究では、抽出型要約と要約型要約の相乗効果を探求し、シーケンス・トゥ・シーケンス・アーキテクチャを使用した3つの新しい推論アルゴリズムを提案しています。これにより、要約型システムが抽出型システムを超えることができることを示しました。また、要約型システムは抽出型のオラクル要約にさらされることなく、両方の要約を単一のモデルで生成できることも示しました。これは、抽出型ラベルの必要性に疑問を投げかけるものであり、ハイブリッドモデルの有望な研究方向を示しています。 #Controllable#NLP#Argument
Issue Date: 2023-07-18 ArgU: A Controllable Factual Argument Generator, ACL23 Summary本研究では、高品質な論証を自動生成するために、制御コードを使用したニューラル論証生成器ArgUを提案します。また、論証スキームを特定するための大規模なデータセットを作成し、注釈付けとデータセット作成のフレームワークについて詳細に説明します。さらに、論証テンプレートを生成する推論戦略を試行し、多様な論証を自動的に生成することが可能であることを示します。 #NLP#Explanation#Evaluation#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-18 Faithfulness Tests for Natural Language Explanations, ACL23 Summary本研究では、ニューラルモデルの説明の忠実性を評価するための2つのテストを提案しています。1つ目は、カウンターファクチュアルな予測につながる理由を挿入するためのカウンターファクチュアル入力エディタを提案し、2つ目は生成された説明から入力を再構築し、同じ予測につながる頻度をチェックするテストです。これらのテストは、忠実な説明の開発において基本的なツールとなります。 #DocumentSummarization#NLP#Extractive#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-18 Extractive is not Faithful: An Investigation of Broad Unfaithfulness Problems in Extractive Summarization, ACL23 Summary本研究では、抽出的な要約の不正確さの問題について議論し、それを5つのタイプに分類します。さらに、新しい尺度であるExtEvalを提案し、不正確な要約を検出するために使用することを示します。この研究は、抽出的な要約の不正確さに対する認識を高め、将来の研究に役立つことを目指しています。 CommentExtractive SummarizatinoのFaithfulnessに関する研究。 >抽出的な要約は抽象的な要約の一般的な不正確さの問題にはあまり影響を受けにくいですが、それは抽出的な要約が正確であることを意味するのでしょうか？結論はノーです。 >本研究では、抽出的な要約に現れる広範な不正 ... #Controllable#NLP
Issue Date: 2023-07-15 Controllable Text Generation via Probability Density Estimation in the Latent Space, ACL23 Summary本研究では、潜在空間での確率密度推定を用いた新しい制御フレームワークを提案しています。この手法は、可逆変換関数を使用して潜在空間の複雑な分布を単純なガウス分布にマッピングし、洗練された柔軟な制御を行うことができます。実験結果では、提案手法が属性の関連性とテキストの品質において強力なベースラインを上回り、新たなSOTAを達成していることが示されています。さらなる分析により、制御戦略の柔軟性が示されています。 #DocumentSummarization#NLP#Dataset#Conversation
Issue Date: 2023-07-15 MeetingBank: A Benchmark Dataset for Meeting Summarization, ACL23 Summary会議の要約技術の開発には注釈付きの会議コーパスが必要ですが、その欠如が問題となっています。本研究では、新しいベンチマークデータセットであるMeetingBankを提案しました。MeetingBankは、会議議事録を短いパッセージに分割し、特定のセグメントと対応させることで、会議の要約プロセスを管理しやすいタスクに分割することができます。このデータセットは、会議要約システムのテストベッドとして利用できるだけでなく、一般の人々が議会の意思決定の仕組みを理解するのにも役立ちます。ビデオリンク、トランスクリプト、参照要約などのデータを一般に公開し、会議要約技術の開発を促進します。 #DocumentSummarization#Controllable#NLP#Dataset#FactualConsistency
Issue Date: 2023-07-15 On Improving Summarization Factual Consistency from Natural Language Feedback, ACL23 Summary本研究では、自然言語の情報フィードバックを活用して要約の品質とユーザーの好みを向上させる方法を調査しました。DeFactoという高品質なデータセットを使用して、要約の編集や修正に関する自然言語生成タスクを研究しました。また、微調整された言語モデルを使用して要約の品質を向上させることも示しました。しかし、大規模な言語モデルは制御可能なテキスト生成には向いていないことがわかりました。 #Controllable#NLP#Prompting
Issue Date: 2023-07-15 Tailor: A Soft-Prompt-Based Approach to Attribute-Based Controlled Text Generation, ACL23 Summary属性ベースの制御されたテキスト生成（CTG）では、望ましい属性を持つ文を生成することが目指されている。従来の手法では、ファインチューニングや追加の属性分類器を使用していたが、ストレージと推論時間の増加が懸念されていた。そこで、本研究では効率的なパラメータを使用した属性ベースのCTGを提案している。具体的には、各属性を事前学習された連続ベクトルとして表現し、固定された事前学習言語モデルをガイドして属性を満たす文を生成する。さらに、2つの解決策を提供して、組み合わせを強化している。実験の結果、追加のトレーニングパラメータのみで効果的な改善が実現できることが示された。 #ComputerVision#NLP#LanguageModel#TabularData#TextToImageGeneration
Issue Date: 2023-07-15 Table and Image Generation for Investigating Knowledge of Entities in Pre-trained Vision and Language Models, ACL23 Summary本研究では、Vision＆Language（V＆L）モデルにおけるエンティティの知識の保持方法を検証するために、テーブルと画像の生成タスクを提案します。このタスクでは、エンティティと関連する画像の知識を含むテーブルを生成する第一の部分と、キャプションとエンティティの関連知識を含むテーブルから画像を生成する第二の部分があります。提案されたタスクを実行するために、Wikipediaの約20万のinfoboxからWikiTIGデータセットを作成しました。最先端のV＆LモデルOFAを使用して、提案されたタスクのパフォーマンスを評価しました。実験結果は、OFAが一部のエンティティ知識を忘れることを示しています。 #Controllable#NLP#Adapter/LoRA
Issue Date: 2023-07-15 Focused Prefix Tuning for Controllable Text Generation, ACL23 Summary本研究では、注釈のない属性によって制御可能なテキスト生成データセットのパフォーマンスが低下する問題に対して、「focused prefix tuning（FPT）」という手法を提案しています。FPTは望ましい属性に焦点を当てることで、制御精度とテキストの流暢さを向上させることができます。また、FPTは複数属性制御タスクにおいても、既存のモデルを再トレーニングすることなく新しい属性を制御する柔軟性を持ちながら、制御精度を保つことができます。 #ComputerVision#NLP#MulltiModal#DiffusionModel#TextToImageGeneration
Issue Date: 2023-07-15 Learning to Imagine: Visually-Augmented Natural Language Generation, ACL23 Summary本研究では、視覚情報を活用した自然言語生成のためのLIVEという手法を提案しています。LIVEは、事前学習済み言語モデルを使用して、テキストに基づいて場面を想像し、高品質な画像を合成する方法です。また、CLIPを使用してテキストの想像力を評価し、段落ごとに画像を生成します。さまざまな実験により、LIVEの有効性が示されています。コード、モデル、データは公開されています。 Comment>まず、テキストに基づいて場面を想像します。入力テキストに基づいて高品質な画像を合成するために拡散モデルを使用します。次に、CLIPを使用して、テキストが想像力を喚起できるかを事後的に判断します。最後に、私たちの想像力は動的であり、段落全体に1つの画像を生成するのではなく、各文に対して合成を行います ... #NLP#Novelty#Evaluation
Issue Date: 2023-07-14 TACL How much do language models copy from their training data? Evaluating linguistic novelty in text generation using RAVEN, TACL23 Summaryこの研究では、言語モデルが生成するテキストの新規性を評価するための分析スイートRAVENを紹介しています。英語で訓練された4つのニューラル言語モデルに対して、局所的な構造と大規模な構造の新規性を評価しました。結果として、生成されたテキストは局所的な構造においては新規性に欠けており、大規模な構造においては人間と同程度の新規性があり、時には訓練セットからの重複したテキストを生成することもあります。また、GPT-2の詳細な手動分析により、組成的および類推的な一般化メカニズムの使用が示され、新規テキストが形態的および構文的に妥当であるが、意味的な問題が比較的頻繁に発生することも示されました。 #NLP#Education#AdaptiveLearning#KnowledgeTracing#Personalization#QuestionGeneration
Issue Date: 2023-07-14 Adaptive and Personalized Exercise Generation for Online Language Learning, ACL23 Summary本研究では、オンライン言語学習のための適応的な演習生成の新しいタスクを研究しました。学習履歴から学生の知識状態を推定し、その状態に基づいて個別化された演習文を生成するモデルを提案しました。実データを用いた実験結果から、学生の状態に応じた演習を生成できることを示しました。さらに、教育アプリケーションでの利用方法についても議論し、学習の効率化を促進できる可能性を示しました。 CommentKnowledge Tracingで推定された習熟度に基づいて、エクササイズを自動生成する研究。KTとNLGが組み合わさっており、非常におもしろい。 ... #Controllable#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-07-13 Explicit Syntactic Guidance for Neural Text Generation, ACL23 Summary既存のテキスト生成モデルには制約があり、シーケンス・トゥ・シーケンスのパラダイムに従っている。私たちは、構文にガイドされた生成スキーマを提案し、構文解析木に従ってシーケンスを生成する。提案手法は、パラフレーズ生成と機械翻訳の実験でベースラインを上回り、解釈可能性、制御可能性、多様性の観点でも効果的であることを示している。 #MachineLearning#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-26 SequenceMatch: Imitation Learning for Autoregressive Sequence Modelling with Backtracking, Chris Cundy+, N_A, arXiv23 Summary自己回帰モデルによるシーケンス生成において、最尤推定（MLE）目的は誤差の蓄積問題を引き起こすため、模倣学習（IL）問題として定式化することが提案された。ILフレームワークを使用することで、バックトラッキングを組み込むことができ、誤差の蓄積問題が軽減される。提案手法であるSequenceMatchは、敵対的なトレーニングや大規模なアーキテクチャの変更なしに実装でき、SequenceMatch-$\chi^2$発散を使用することができる。実験的に、SequenceMatchトレーニングは、言語モデルによるテキスト生成においてMLEよりも改善をもたらすことが示された。 Commentbackspaceアクションをテキスト生成プロセスに組み込むことで、out of distributionを引き起こすトークンを元に戻すことで、生成エラーを軽減させることができる。 ... #Controllable#NLP
Issue Date: 2023-04-30 Controlled Text Generation with Natural Language Instructions, Wangchunshu Zhou+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、自然言語の説明と制約のデモンストレーションに基づいて、異なる制約を組み込むことができる制御されたテキスト生成フレームワークであるInstructCTGを提案しています。制約を自然言語の指示に言い換えて、弱く監督されたトレーニングデータを形成し、事前にトレーニングされた言語モデルを微調整して、さまざまなタイプの制約を組み込むことができます。InstructCTGは、異なる制約タイプに対してより柔軟であり、生成品質と速度にはほとんど影響を与えず、再トレーニングなしに新しい制約に適応することができます。 Comment![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/235351783-1435816a-b51a-4379-b4b5-cf3097b70de5.png) ... #Controllable#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-28 Tractable Control for Autoregressive Language Generation, Zhang+, UCLA, arXiv23 <span class=\"snippet\">Comment自然言語生成モデルで、何らかのシンプルなconstiaint αの元p\(xi|xi-1,α)を生成しようとしても計算ができない。このため、言語モデルをfinetuningするか、promptで制御するか、などがおこなわれる。しかしこの方法は近似的な解法であり、αがたとえシンプルであっても（何らかの語 ...</span> #Pocket#NLP#DataToTextGeneration#StructuredData
Issue Date: 2023-10-28 MURMUR: Modular Multi-Step Reasoning for Semi-Structured Data-to-Text Generation, Swarnadeep Saha+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、半構造化データからのテキスト生成における多段階の推論を行うためのMURMURという手法を提案しています。MURMURは、特定の言語的および論理的なスキルを持つニューラルモジュールと記号モジュールを組み合わせ、ベストファーストサーチ手法を使用して推論パスを生成します。実験結果では、MURMURは他のベースライン手法に比べて大幅な改善を示し、また、ドメイン外のデータでも同等の性能を達成しました。さらに、人間の評価では、MURMURは論理的に整合性のある要約をより多く生成することが示されました。 #BeamSearch#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-16 Momentum Calibration for Text Generation, Xingxing Zhang+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成タスクにおいてMoCa（Momentum Calibration）という手法を提案しています。MoCaは、ビームサーチを用いた遅く進化するサンプルを動的に生成し、これらのサンプルのモデルスコアを実際の品質に合わせるように学習します。実験結果は、MoCaが強力な事前学習済みTransformerを改善し、最先端の結果を達成していることを示しています。 #DocumentSummarization#BeamSearch#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-16 BRIO: Bringing Order to Abstractive Summarization, Yixin Liu+, N_A, arXiv22 Summary従来の抽象的要約モデルでは、最尤推定を使用して訓練されていましたが、この方法では複数の候補要約を比較する際に性能が低下する可能性があります。そこで、非確定論的な分布を仮定し、候補要約の品質に応じて確率を割り当てる新しい訓練パラダイムを提案しました。この手法により、CNN/DailyMailとXSumのデータセットで最高の結果を達成しました。さらに、モデルが候補要約の品質とより相関のある確率を推定できることも示されました。 Commentビーム内のトップがROUGEを最大化しているとは限らなかったため、ROUGEが最大となるような要約を選択するようにしたら性能爆上げしましたという研究。実質現在のSoTA ... #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-14 SMART: Sentences as Basic Units for Text Evaluation, Reinald Kim Amplayo+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成の評価指標の制限を緩和するために、新しい指標であるSMARTを提案する。SMARTは文を基本的なマッチング単位とし、文のマッチング関数を使用して候補文と参照文を評価する。また、ソースドキュメントの文とも比較し、評価を可能にする。実験結果は、SMARTが他の指標を上回ることを示し、特にモデルベースのマッチング関数を使用した場合に有効であることを示している。また、提案された指標は長い要約文でもうまく機能し、特定のモデルに偏りが少ないことも示されている。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation, Pierre Colombo+, N_A, AAAI22 Summary自然言語生成システムの品質評価は高価であり、人間の注釈に頼ることが一般的です。しかし、自動評価指標を使用することもあります。本研究では、マスクされた言語モデルを使用した評価指標であるInfoLMを紹介します。この指標は同義語を処理することができ、要約やデータ生成の設定で有意な改善を示しました。 #DocumentSummarization#Metrics#Pocket#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 WIDAR -- Weighted Input Document Augmented ROUGE, Raghav Jain+, N_A, ECIR22 Summary自動テキスト要約の評価において、ROUGEメトリックには制約があり、参照要約の利用可能性に依存している。そこで、本研究ではWIDARメトリックを提案し、参照要約だけでなく入力ドキュメントも使用して要約の品質を評価する。WIDARメトリックは一貫性、整合性、流暢さ、関連性の向上をROUGEと比較しており、他の最先端のメトリックと同等の結果を短い計算時間で得ることができる。 #Controllable#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-07-18 An Extensible Plug-and-Play Method for Multi-Aspect Controllable Text Generation, Xuancheng Huang+, N_A, arXiv22 Summary本研究では、テキスト生成において複数の側面を制御する方法について研究しました。従来の方法では、プレフィックスの相互干渉により制約が低下し、未知の側面の組み合わせを制御することが制限されていました。そこで、トレーニング可能なゲートを使用してプレフィックスの介入を正規化し、相互干渉の増加を抑制する方法を提案しました。この方法により、トレーニング時に未知の制約を低コストで拡張することができます。さらに、カテゴリカルな制約と自由形式の制約の両方を処理する統一された方法も提案しました。実験により、提案手法が制約の正確さ、テキストの品質、拡張性においてベースラインよりも優れていることが示されました。 #Analysis#Pocket#NLP#Evaluation#Annotation
Issue Date: 2024-05-15 The Perils of Using Mechanical Turk to Evaluate Open-Ended Text Generation, Marzena Karpinska+, N_A, EMNLP21 Summary最近のテキスト生成の研究は、オープンエンドのドメインに注力しており、その評価が難しいため、多くの研究者がクラウドソーシングされた人間の判断を収集してモデリングを正当化している。しかし、多くの研究は重要な詳細を報告しておらず、再現性が妨げられていることがわかった。さらに、労働者はモデル生成のテキストと人間による参照テキストを区別できないことが発見され、表示方法を変更することで改善されることが示された。英語教師とのインタビューでは、モデル生成のテキストを評価する際の課題について、より深い洞察が得られた。 CommentOpen-endedなタスクに対するAMTの評価の再現性に関する研究。先行研究をSurveyしたところ、再現のために重要な情報（たとえば、workerの資格、費用、task descriptions、annotator間のagreementなど）が欠落していることが判明した。 続いて、expert# ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 The Feasibility of Embedding Based Automatic Evaluation for Single Document Summarization, EMNLP-IJCNLP21, Sun+ Comment__translate: ROUGE is widely used to automatically evaluate summarization systems. However, ROUGE measures semantic overlap between a system summary a ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 A Training-free and Reference-free Summarization Evaluation Metric via Centrality-weighted Relevance and Self-referenced Redundancy, Chen+, ACL-IJCNLP21 Summary参照ベースと教師ありの要約評価指標の制約を回避するために、トレーニングフリーかつ参照フリーの要約評価指標を提案する。この指標は、文の中心性によって重み付けされた概念参照と要約との関連性スコアと、自己参照の冗長性スコアから構成される。関連性スコアは擬似参照と要約との間で計算され、重要度のガイダンスを提供する。要約の冗長性スコアは要約内の冗長な情報を評価するために計算される。関連性スコアと冗長性スコアを組み合わせて、要約の最終評価スコアを生成する。徹底的な実験により、提案手法が既存の手法を大幅に上回ることが示された。ソースコードはGitHubで公開されている。 #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation, Thomas Scialom+, N_A, EMNLP21 Summary要約の評価は未解決の課題であり、既存の評価指標は限定的であり、人間の判断との相関が低い。そこで、本研究では質問応答モデルを利用した評価指標QuestEvalを提案する。QuestEvalは正解の参照を必要とせず、一貫性、結束性、流暢さ、関連性の4つの評価次元において人間の判断との相関を大幅に改善することが実験により示された。 CommentQuestEval# 概要 #984 によって提案されてきたメトリックがROUGEに勝てていないことについて言及し、より良い指標を提案。 precision / recall-based な QA metricsを利用してよりロバスト 生成されるqueryのsaliencyを学習する手法を提案するこ ... #Metrics#NLP#DialogueGeneration#Evaluation#Reference-free#QA-based#FactualConsistency
Issue Date: 2023-08-13 Q2: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering, Honovich+, EMNLP21 Summary本研究では、ニューラルな知識に基づく対話生成モデルの信頼性と適用範囲の制限についての問題を解決するため、自動的な質問生成と質問応答を使用した事実的な整合性の自動評価尺度を提案します。この尺度は、自然言語推論を使用して回答スパンを比較することで、以前のトークンベースのマッチングよりも優れた評価を行います。また、新しいデータセットを作成し、事実的な整合性の手動アノテーションを行い、他の尺度とのメタ評価を行いました。結果として、提案手法が人間の判断と高い相関を示しました。 Comment（knowledge-grounded; 知識に基づいた）対話に対するFactual ConsistencyをReference-freeで評価できるQGQA手法。機械翻訳やAbstractive Summarizationの分野で研究が進んできたが、対話では 対話履歴、個人の意見、ユーザに対 ... #Metrics#NLP#Evaluation#Reference-free#QA-based
Issue Date: 2023-08-13 QACE: Asking Questions to Evaluate an Image Caption, Lee+, EMNLP21 Summary本研究では、画像キャプションの評価において、Question Generation（QG）とQuestion Answering（QA）システムに基づいた質問応答メトリックであるQACEを提案する。QACEは評価対象のキャプションに対して質問を生成し、その内容を参照キャプションまたはソース画像に対して質問することで確認する。QACE_Refというメトリックを開発し、最先端のメトリックと競合する結果を報告する。さらに、参照ではなく画像自体に直接質問をするQACE_Imgを提案する。QACE_ImgにはVisual-QAシステムが必要であり、Visual-T5という抽象的なVQAシステムを提案する。QACE_Imgはマルチモーダルで参照を必要とせず、説明可能なメトリックである。実験の結果、QACE_Imgは他の参照を必要としないメトリックと比較して有利な結果を示した。 CommentImage Captioningを評価するためのQGQAを提案している。candidateから生成した質問を元画像, およびReferenceを用いて回答させ、candidateに基づいた回答と回答の結果を比較することで評価を実施する。 ... #NLP#Personalization
Issue Date: 2023-04-26 Refocusing on Relevance: Personalization in NLG, Shiran Dudy+, Department of Computer Science University of Colorado, EMNLP21 Comment従来のNLGはソーステキストに焦点を当て、ターゲットを生成することに注力してきた。が、ユーザの意図やcontextがソーステキストだけに基づいて復元できない場合、このアプローチでは不十分であることを指摘。 この研究ではNLGシステムが追加のcontextを利用することに大きな重点をおくべきであり、 ... #NeuralNetwork#ComputerVision#NLP
Issue Date: 2022-09-15 Generating Racing Game Commentary from Vision, Language, and Structured Data, Tatsuya+, INLG21 Commentデータセット: https://kirt.airc.aist.go.jp/corpus/ja/RacingCommentary ... #NeuralNetwork#NLP#Dataset#DataToTextGeneration
Issue Date: 2022-08-18 Biomedical Data-to-Text Generation via Fine-Tuning Transformers, Ruslan+, INLG21 Commentbiomedical domainの新たなdata2textデータセットを提供。事前学習済みのBART, T5等をfinetuningすることで高精度にテキストが生成できることを示した。 ... #NeuralNetwork#Pocket#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2021-10-08 過去情報の内容選択を取り入れた スポーツダイジェストの自動生成, 加藤+, 東工大, NLP21 #DocumentSummarization#NeuralNetwork#NLP#LanguageModel#Adapter/LoRA
Issue Date: 2021-09-09 Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, Lisa+ （Percy Liang）, Stanford University, ACL21 Comment言語モデルをfine-tuningする際，エンコード時に「接頭辞」を潜在表現として与え，「接頭辞」部分のみをfine-tuningすることで（他パラメータは固定），より少量のパラメータでfine-tuningを実現する方法を提案．接頭辞を潜在表現で与えるこの方法は，GPT-3のpromptingに着 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Evaluation#Reference-free
Issue Date: 2023-08-13 Unsupervised Reference-Free Summary Quality Evaluation via Contrastive Learning, Hanlu Wu+, N_A, EMNLP20 Summary本研究では、参照要約なしで要約の品質を評価するために教師なしの対照的学習を提案しています。新しいメトリックを設計し、ランキング損失でモデルを訓練することで、要約品質の異なる側面に関する異なるタイプのネガティブサンプルを構築します。実験結果は、参照要約なしでも他のメトリックよりも優れた評価方法であることを示しています。また、提案手法が一般的かつ転移可能であることも示されています。 CommentLS_Score色々なメトリックが簡潔にまとまっている ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT, Tianyi Zhang+, N_A, ICLR20 SummaryBERTScoreは、文脈埋め込みを使用してトークンの類似度を計算するテキスト生成の自動評価メトリックであり、363の機械翻訳および画像キャプションシステムの出力を使用して評価されました。BERTScoreは、既存のメトリックよりも人間の判断との相関が高く、より強力なモデル選択性能を提供し、敵対的な言い換え検出タスクにおいてもより堅牢であることが示されました。 Comment# 概要 既存のテキスト生成の評価手法（BLEUやMETEOR）はsurface levelのマッチングしかしておらず、意味をとらえられた評価になっていなかったので、pretrained BERTのembeddingを用いてsimilarityを測るような指標を提案しましたよ、という話。 ## 実 ... #NeuralNetwork#NLP#LanguageModel#DataToTextGeneration#pretrained-LM#Zero/FewShotLearning
Issue Date: 2022-12-01 Few-Shot NLG with Pre-Trained Language Model, Chen+, University of California, ACL20 Comment# 概要 Neural basedなend-to-endなNLGアプローチはdata-hungryなので、Few Shotな設定で高い性能ができる手法を提案（Few shot NLG） Table-to-Textタスク（WikiBIOデータ, 追加で収集したBook, SongドメインのWiki ... #NeuralNetwork#NLP#DataToTextGeneration#pretrained-LM
Issue Date: 2022-12-01 Template Guided Text Generation for Task-Oriented Dialogue, Kale+, Google, EMNLP20 Comment# 概要 Dialogue Actをそのままlinearlizeして言語モデルに入力するのではなく、テンプレートをベースにしたシンプルなsentenceにして言語モデルに与えると、zero-shot, few-shotなsettingで性能が向上するという話（T5ベース）。 ![image]low ... #NeuralNetwork#NLP#DataToTextGeneration#Transformer
Issue Date: 2022-09-16 Text-to-Text Pre-Training for Data-to-Text Tasks, Mihir+, Google Research, INLG20 Comment# 概要 pre-training済みのT5に対して、Data2Textのデータセットでfinetuningを実施する方法を提案。WebNLG（graph-to-text）, ToTTo（table-to-text）, Multiwoz（task oriented dialogue）データにおいて# ... #PersonalizedDocumentSummarization#DocumentSummarization#Metrics#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration#DialogueGeneration#PersonalizedGeneration
Issue Date: 2021-06-02 NUBIA, EvalNLGEval20 CommentTextGenerationに関するSoTAの性能指標。BLEU, ROUGE等と比較して、人間との相関が高い。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/120425437-299d5c00-c3a9-11eb-923意 ... #Survey#Pocket#NLP
Issue Date: 2020-08-25 Evaluation of Text Generation: A Survey, Celikyilmaz, Clark, Gao, arXiv20 #DocumentSummarization#Pocket#NLP
Issue Date: 2023-08-13 HighRES: Highlight-based Reference-less Evaluation of Summarization, Hardy+, N_A, ACL19 Summary要約の手動評価は一貫性がなく困難なため、新しい手法であるHighRESを提案する。この手法では、要約はソースドキュメントと比較して複数のアノテーターによって評価され、ソースドキュメントでは重要な内容がハイライトされる。HighRESはアノテーター間の一致度を向上させ、システム間の違いを強調することができることを示した。 Comment人手評価の枠組み ... #NeuralNetwork#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2021-10-08 Table-to-Text Generation with Effective Hierarchical Encoder on Three Dimensions （Row, Column and Time）, Gong+, Harbin Institute of Technology, EMNLP19 Comment## 概要 既存研究では、tableをレコードの集合, あるいはlong sequenceとしてencodeしてきたが 1. other (column) dimensionの情報が失われてしまう (?) 2. table cellは時間によって変化するtime-series data![imag ... #NeuralNetwork#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2021-06-26 Data-to-Text Generation with Content Selection and Planning, Puduppully+, AAAI19 CommentRotowire Datasetに対するData2Text研究において代表的な論文の一つ。Wisemanモデル #207 と共にベースラインとして利用されることが多い。実装: https://github.com/ratishsp/data2text-plan-py ... #Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 User Preference-Aware Review Generation, Wang+, PAKDD19 #RecommenderSystems#NeuralNetwork#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-05-31 Multimodal Review Generation for Recommender Systems, Truong+, WWW19 CommentPersonalized Review Generationと、Rating Predictionを同時学習した研究（同時学習自体はすでに先行研究がある）。 また、先行研究のinputは、たいていはuser, itemであるが、multi-modalなinputとしてレビューのphotoを活用した ... #NeuralNetwork#Pocket#NLP#ContextAware
Issue Date: 2019-01-24 Response Generation by Context-aware Prototype Editing, Wu+, AAAI19 #NeuralNetwork#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2021-10-25 Point precisely: Towards ensuring the precision of data in generated texts using delayed copy mechanism., Li+, Peking University, COLING18 Comment# 概要 DataToTextタスクにおいて、生成テキストのデータの精度を高める手法を提案。two stageアルゴリズムを提案。①encoder-decoerモデルでslotを含むテンプレートテキストを生成。②Copy Mechanismでslotのデータを埋める、といった手法。 ①と②はそれ ... #NeuralNetwork#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2021-09-16 Operation-guided Neural Networks for High Fidelity Data-To-Text Generation, Nie+, Sun Yat-Sen University, EMNLP18 Comment# 概要 既存のニューラルモデルでは、生データ、あるいはそこから推論された事実に基づいて言語を生成するといったことができていない（e.g. 金融, 医療, スポーツ等のドメインでは重要）。 たとえば下表に示した通り、"edge"という単語は、スコアが接戦（95-94=1 -> スコアの差が小さい# ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Improving Explainable Recommendations with Synthetic Reviews, Ouyang+, RecSys18 #NeuralNetwork#Pocket#NLP
Issue Date: 2019-01-24 A Knowledge-Grounded Neural Conversation Model, Ghazvininejad+, AAAI18, #Metrics#NLP#Evaluation
Issue Date: 2023-08-16 Why We Need New Evaluation Metrics for NLG, EMNLP17 SummaryNLGの評価には自動評価指標が使われているが、本研究ではシステムやデータに依存しない新しい評価手法の必要性を提案する。幅広い指標を調査し、それらがデータ駆動型のNLGによって生成されたシステムの出力の人間の判断を弱く反映していることを示す。また、評価指標の性能はデータとシステムに依存することも示すが、自動評価指標はシステムレベルで信頼性があり、システムの開発をサポートできることを示唆する。特に、低いパフォーマンスを示すケースを見つけることができる。 Comment既存のNLGのメトリックがhuman judgementsとのcorrelationがあまり高くないことを指摘した研究 ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#CollaborativeFiltering#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-02-01 Estimating Reactions and Recommending Products with Generative Models of Reviews, Ni+, IJCNLP17 CommentCollaborative Filtering (CF) によるコンテンツ推薦とReview Generationを同時に学習し、 両者の性能を向上させる話。 非常に興味深い設定で、このような実験設定でReview Generationを行なった初めての研究。CFではMatrix Factoriza ... #NeuralNetwork#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2018-01-01 Challenges in Data-to-Document Generation, Wiseman+ （with Rush）, EMNLP17 Comment・RotoWire（NBAのテーブルデータ + サマリ）データを収集し公開 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/119625430-23f1c480-be45-11eb-8ff8-5e9223d41481.png)【 ... #NeuralNetwork#Pocket#NLP
Issue Date: 2017-12-31 Generating Sentences by Editing Prototypes, Guu+, arXiv17 #NeuralNetwork#Controllable#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Toward Controlled Generation of Text, Hu+, ICML17 CommentText Generationを行う際は、現在は基本的に学習された言語モデルの尤度に従ってテキストを生成するのみで、outputされるテキストをcontrolすることができないので、できるようにしましたという論文。 VAEによるテキスト生成にGANを組み合わせたようなモデル。 decodingする元 ... #NeuralNetwork#ComputerVision#NLP
Issue Date: 2017-12-31 Multi-Task Video Captioning with Video and Entailment Generation, Pasunuru+, ACL17 Comment解説スライド：https://www.slideshare.net/HangyoMasatsugu/hangyo-acl-paperreading2017multitask-video-captioning-with-video-and-entailment-generation/1multitas ... #Survey#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation: A Practical Guide, Xie+, arXiv17 #Survey#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Survey of the State of the Art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation, Gatt+, arXiv17 Comment割と新し目のNLGのSurvey ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#NLP#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Lexical Coherence Graph Modeling Using Word Embeddings, Mesgar+, NAACL16 Comment__translate: Coherence is established by semantic connections between sentences of a text which can be modeled by lexical relations. In this paper, we ... #DocumentSummarization#NeuralNetwork#Pocket#NLP
Issue Date: 2018-10-06 Neural Headline Generation with Minimum Risk Training, Ayana+, N_A, arXiv16 Summary自動見出し生成のために、最小リスクトレーニング戦略を使用してモデルパラメータを最適化し、見出し生成の改善を実現する。提案手法は英語と中国語の見出し生成タスクで最先端のシステムを上回る性能を示す。 #NeuralNetwork#Pocket#NLP
Issue Date: 2018-02-14 Generating Sentences from a Continuous Space, Bowman+, CoNLL16 CommentVAEを利用して文生成【Variational Autoencoder徹底解説】 https://qiita.com/kenmatsu4/items/b029d697e9995d93aa24 ... #Others#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Deep Match between Geology Reports and Well Logs Using Spatial Information, Tong+, CIKM16 #NeuralNetwork#NLP#Dataset#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Neural Text Generation from Structured Data with Application to the Biography Domain, Lebret+, Lebret+, EMNLP16 #Survey#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Content Selection in Data-to-Text Systems: A Survey, arXiv16, Gkatzia CommentGkatziaの"content selection"に関するSurvey ... #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#NLP#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 chrF: character n-gram F-score for automatic MT evaluation, Mono Popovic, WMT15 Summary私たちは、機械翻訳の評価に文字n-gram Fスコアを使用することを提案します。私たちは、このメトリックがシステムレベルとセグメントレベルで人間のランキングと相関しており、特にセグメントレベルでの相関が非常に高いことを報告しました。この提案は非常に有望であり、WMT14の共有評価タスクでも最高のメトリックを上回りました。 Commentcharacter-basedなn-gram overlapをreferenceとシステムで計算する手法 ... #DocumentSummarization#Metrics#NLP#Evaluation#Reference-based
Issue Date: 2023-08-13 From word embeddings to document distances, Kusner+, PMLR15 Summary私たちは、新しい距離関数であるWord Mover's Distance（WMD）を提案しました。WMDは、テキストドキュメント間の非類似性を測定するために使用されます。私たちの研究では、単語埋め込みの最新の結果に基づいてWMDを開発しました。WMDは、単語が別のドキュメントの単語に到達するために必要な最小距離を計算します。私たちのメトリックは、実装が簡単であり、ハイパーパラメータも必要ありません。さらに、私たちは8つの実世界のドキュメント分類データセットでWMDメトリックを評価し、低いエラーレートを示しました。 CommentWMS/SMS/S+WMS #946 はこれらからinspiredされ提案された ... #DocumentSummarization#ComputerVision#Pocket#NLP#Evaluation#ImageCaptioning#Reference-based
Issue Date: 2023-05-10 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation, Ramakrishna Vedantam+, N_A, CVPR15 Summary画像を文章で自動的に説明することは、長年の課題である。本研究では、人間の合意を利用した画像説明の評価のための新しいパラダイムを提案し、新しい自動評価指標と2つの新しいデータセットを含む。提案手法は、人間の判断をより正確に捉えることができ、5つの最先端の画像説明手法を評価し、将来の比較のためのベンチマークを提供する。CIDEr-Dは、MS COCO評価サーバーの一部として利用可能であり、システマティックな評価とベンチマークを可能にする。 #Others#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Comparing Multi-label Classification with Reinforcement Learning for Summarization of Time-series Data, Gkatzia+, ACL14 #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#NLP#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Graph-based Local Coherence Modeling, Guinaudeau+, ACL13 Summary私たちは、グラフベースのアプローチを提案し、文の順序付け、要約の結束性評価、読みやすさの評価の3つのタスクでシステムを評価しました。このアプローチは、エンティティグリッドベースのアプローチと同等の性能を持ち、計算コストの高いトレーニングフェーズやデータのまばらさの問題にも対処できます。 #SingleFramework#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Inducing document plans for concept-to-text generation, Konstas+, EMNLP13 #DocumentSummarization#MachineTranslation#Metrics#NLP#Evaluation#Coherence
Issue Date: 2023-08-13 Extending Machine Translation Evaluation Metrics with Lexical Cohesion to Document Level, Wong+, EMNLP12 Summaryこの論文では、語彙的な結束を利用して文書レベルの機械翻訳の評価を容易にする方法を提案しています。語彙的な結束は、同じ意味を持つ単語を使って文を結びつけることで、テキストの結束性を実現します。実験結果は、この特徴を評価尺度に組み込むことで、人間の判断との相関を向上させることを示しています。 CommentRC-LC ... #SingleFramework#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Unsupervised concept-to-text generation with hypergraphs, Konstas+, NAACL-HLT12 #RuleBased#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Generating approximate geographic descriptions, Turner+, ENLG10 #SingleFramework#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Generative alignment and semantic parsing for learning from ambiguous supervision, Kim+, COLING10 #SingleFramework#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 A simple domain-independent probabilistic approach to generation, Angeli+, EMNLP10 #SingleFramework#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Training a multilingual sportscaster: Using perceptual context to learn language, Chen+, Artificial Intelligence Research10 #Others#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Learning semantic correspondences with less supervision, Liang+, ACL_IJCNLP09 #Others#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Verbalizing time-series data: with an example of stock price trends, Kobayashi+, IFSA-EUSFLAT09 Comment小林先生の論文 Least Square Methodによって数値データにfittingするcurveを求める。 curveの特徴から、生成するテキストのtrendsを決定する。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12 ... #Others#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 A generative model for parsing natural language to meaning representations, Lu+, EMNLP08 #SingleFramework#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Learning to sportscast: a test of grounded language acquisition, Chen+, ICML08 #SingleFramework#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Automatic generation of textual summaries from neonatal intensive care data, Porter+, AIME07 CommentBabyTalk論文 ... #Survey#NLP#DataToTextGeneration#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 An Architecture for Data to Text Systems, Reiter, ENLG07 CommentNLG分野で有名なReiterらのSurvey。 NLGシステムのアーキテクチャなどが、体系的に説明されている。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/34460822-72bc8296-ee5d-11e7-8 ... #DataDriven#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Aggregation via set partitioning for natural language generation, Barzilay+, HLT-NAACL06 #RuleBased#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Choosing words in computer-generated weather forecasts, Reiter+, Artificial Intelligence05 Comment## タスク 天気予報の生成, システム名 SUMTIME ## 手法概要 ルールベースな手法，weather prediction dataから（将来の気象情報をシミュレーションした数値データ），天気予報を自動生成．corpus analysisと専門家のsuggestを通じて，どのよ ... #DataDriven#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Collective content selection for concept-to-text generation, Barzilay+, HLT_EMNLP05 #RuleBased#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Coral: Using natural language generation for navigational assistance, Dale+, Australasian computer science conference03 #RuleBased#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Using natural language processing to produce weather forecasts, Goldberg+, IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications94 Comment## タスク 天気予報の生成，システム名 FOG (EnglishとFrenchのレポートを作成できる) ## 手法概要 ルールベースな手法，weather predictinon dataから，天気予報を自動生成．Text Planner がルールに従い各sentenceに入れる情報を抽 ... #RuleBased#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Design of a knowledge-based report generator, Kukich, ACL83 Comment## タスク numerical stock market dataからstock market reportsを生成，我々と同様なタスク．システム名: ANA ## 手法概要 ルールベースな手法， 1) fact-generator, 2) message generator,Data2Text ... #Article#NLP#LanguageModel#LLMAgent#Repository
Issue Date: 2024-07-04 OpenDevin: Code Less, Make More, 2024 CommentLLMによるOpenSourceなソフトウェア生成エージェントプラットフォームfull timeのスタッフを雇用しworldクラスのUXを目指すとのこと。楽しみ。参考: https://x.com/gneubig/status/1808493521315496229?s=46&t=Y6UuIHB0L ... #Article#NLP#LanguageModel#Article
Issue Date: 2024-01-01 Decoding Strategies that You Need to Know for Response Generation Comment言語モデルのdecodingの方法についてよくまとまっている。まとめられているdecoding方法は以下 Greedy, BeamSearch, RandomSampling, Temperature, Top-K Sampling, Nucleus Samplingこちらの記事ではHuggingF ... #Article#Survey#NLP#Dataset#DataToTextGeneration#Article
Issue Date: 2023-11-08 Data-to-Text Datasetまとめ, 2022 CommentData-to-Textのデータセットを自分用に調べていたのですが、せっかくなのでスライドにまとめてみました。特にMR-to-Text, Table-to-Textあたりは網羅的にサーベイし、データセットの概要を紹介しているので、全体像を把握するのに良いのかなぁと思います。ただし、2022年12月時 ... #Article#Survey#ComputerVision#NLP#LanguageModel#ImageCaptioning#DiffusionModel
Issue Date: 2023-11-02 Zero-shot Learning網羅的サーベイ: CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 Commentこれはすごいまとめ…。まだ途中までしか読めていない。CLIPからスタートしてCLIPを引用している論文から重要なものを概要付きでまとめている。 ... #Article#ComputerVision#NLP#Article
Issue Date: 2023-08-16 走行動画を説明するLLMを作成し、80台のGPUで分散並列学習させた話 #Article#NLP#LanguageModel#FoundationModel#Article#Programming
Issue Date: 2023-05-06 StarCoderBase_StarCoder, 2023 Comment・15.5Bパラメータ・80種類以上のプログラミング言語で訓練・Multi Query Attentionを利用・context window size 8192・Fill in the middle objectiveを利用Instruction tuningがされておらず、prefipaper: ... #Article#DocumentSummarization#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-06-03 Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning, Gu+, ACL’16 Comment#371 と同様コピーメカニズムを提案した論文。Joint Copy ModelやCOPYNETと呼ばれる。 次の単語が "生成" されるのか "コピー" されるのかをスコアリングし、各単語がコピーされる確率と生成される確率をMixtureした同時確率分布で表現する（ #207 等でも説明されてい解 ... #Article#DocumentSummarization#NeuralNetwork#NLP
Issue Date: 2021-06-02 Pointing the Unknown Words, Gulcehre+, ACL’16 CommentConditional Copy Model （Pointer Softmax）を提案した論文。単語を生成する際に、語彙内の単語から生成する分布、原文の単語から生成する分布を求める。後者はattention distributionから。コピーするか否かを決める確率変数を導入し（sigmoid）、解 ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Review Response Generation in E-Commerce Platforms with External Product Information #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#NLP#ReviewGeneration
Issue Date: 2019-08-17 Automatic Generation of Personalized Comment Based on User Profile, Zeng+, arXiv #Article#Others#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 Automatically generated linguistic summaries of energy consumption data, van der Heide+, In Proceedings of the Ninth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, pages 553-559, 2009 #Article#Others#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 A framework for automatic text generation of trends in physiological time series data, Banaee+, In Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2013 #Article#SingleFramework#NLP#ConceptToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 A Global Model for Concept-to-Text Generation, Konstas+, Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 48, pp.305--346, 2013 #Article#NeuralNetwork#NLP#DataToTextGeneration
Issue Date: 2017-12-31 What to talk about and how? Selective Generation using LSTMs with Coarse-to-Fine Alignment, Mei+, NAACL-HLT’16 Commentcontent-selectionとsurface realizationをencoder-decoder alignerを用いて同時に解いたという話。 普通のAttention basedなモデルにRefinerとPre-Selectorと呼ばれる機構を追加。通常のattentionにはatte ...
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