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WNGT 2019 DGT task 관련 논문, 코드, 기타 자료 정리

keywords: RotoWire dataset, data to text, data to document, concept to document, generating text from structured data,

직접 관련 논문

Rotowire dataset 사용해서 동일한 task 푸는 논문들

• Wiseman et al., Challenges in Data-to-Document Generation, EMNLP 2017

  • RotoWire dataset 배포 / Copy mechanism기반 baseline model / evaluation 방법 제안
  • 저자 코드는 OpenNMT-lua
  • 이 논문을 레퍼한 논문들...

• Puduppully et al., Data-to-text Generation with Content Selection and Planning, AAAI 2019

  • Generation을 select - planning 두 단계로 나눠서 진행(still end-to-end)
  • 저자 코드는 OpenNMT-py에 기반한 것

• Pudupully et al., Data-to-text Generation with Entity Modeling, ACL 2019(to appear)

참고할만 논문

WikiBio dataset

Table to text라는 점에서 비슷. 차이점은 input이 table of text라는 것, 정답 길이가 비교적 짧다는 것.

• Lebret et al., Neural Text Generation from Structured Data with Application to the Biography Domain, EMNLP 2016

  • WikiBio dataset 처음으로 만듦

• Liu et al., Table-to-text Generation by Structure-aware Seq2seq Learning, AAAI 2018

• Bao et al., Table-to-text: Describing Table Region with Natural Language, AAAI 2018

• Nema et al., Generating Descriptions from Structured Data Using a Bifocal Attention Mechanism and Gated Orthogonalization, NAACL 2018

기타

• Gehrmann et al., End-to-End Content and Plan Selection for Data-to-Text Generation, INLG 2018

  • INLG는 ACL anthology에 archive되는 학회이긴 함 듣보 아님
  • E2E NLG라는 dataset
  • Puduppully et al.과 비슷하게 단계를 나누어서 generation하는듯?

• Zhang et al., Pretraining-Based Natural Language Generation for Text Summarization, arXiv 2019

  • BERT를 generation task에 사용하는 논문
  • 아직 arXiv 논문임..

• 고영중 교수님이 말씀하신 robot journalism

  • 서울대학교 이준환 교수님, 로봇 저널리즘 관련 강연
  • key event detection(19:42) - 경기 통계에서 필요한 것 뽑아내기 위해
  • 가중치(28:00) - home 혹은 away기준으로 기사를 작성하기 위해서?