아뱅(아이디어 뱅크) - sogang-nlp-paper/WNGT-2019-DGT-NLG-Track GitHub Wiki

브레인스토밍...

• Entity coverage:
  • 원조: Coverage mechanism by Tu et al., 2016
  • 자연어 summary를 생성할 때 entity를 고루 언급하도록
• Hierarchical table embedding:
  • 원조: Hierarchical attention by Yang et al., 2016
  • Table안의 records는 home player, away player, home team, away team등의 상위 정보 가지는데 이를 반영하도록
• Context gate:
  • 원조: Tu et al., 2017
  • 602개나 되는 input records를 자동적으로 걸러줄 수 있도록

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• Dynamic entity representation:
  • 문맥에 따라 entity의 representation을 바꿀 수 있도록
    • Attention mechanism 혹은 별도의 neural network를 사용해서
• Type ranking:
  • record type의 중요도를 고려해서 자연어 생성
• Template learning:
  • template을 neural network를 통해 학습하고, 이를 기반으로 자연어 생성
  • clustering으로 template에 대한 vector 생성
  • template prototype vector?
• 특이 record detection:
  • 주목할만한 record를 검출해서 생성하는 방법
• Document Generation:
  • 주제 등을 latent variable로 사용하는 방법이 있나?