graph-to-text | BriefGPT - AI 论文速递

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INFINITY: 一种简单却有效的无监督图文相互转换框架
提出了 INFINITY 这种简单而有效的无监督方法，该方法不需要外部注释工具或额外的并行信息，通过对预训练 seq2seq 模型的微调，INFINITY 将 G2T 和 T2G 都视为双向序列生成任务，并设计了一种基于回译的框架来自动生成
PDF2 years ago
COLING动态结构剪枝的图到文本生成
该论文提出了一种结构感知的交叉注意力机制以及其变体 —— 动态图修剪机制，以解决图到文本生成中的信息损失和语义表达问题。实验结果表明，该机制在两个图到文本数据集上均获得了最新的最佳结果。
PDF2 years ago
EMNLP预训练语言模型中用于 AMR 转文本生成的结构性适配器
本文提出了一种新的适配器方法 StructAdapt，能够快速而高效的嵌入图形结构到预训练语言模型（PLM）中，以解决在 PLMs 中编码结构化数据的挑战，并在仅使用 5.1％的 PLM 参数进行训练的情况下，在两个 AMR-to-text
PDF3 years ago
CycleGT: 通过循环训练实现无监督图到文本和文本到图生成
运用循环生成对抗网络来进行无监督学习，同时有效解决 G2T 和 T2G 领域数据稀缺问题。
PDF4 years ago
ACL建模知识图谱中的全局和局部节点上下文以进行文本生成
本研究提出了一种新型神经模型，将全局节点编码和局部节点编码相结合，以学习更好的上下文节点嵌入，实现了在两个图文转换数据集上明显的改进。
PDF4 years ago