使用内容匹配约束实现基于神经表的文本生成
作者：Zhenyi Wang, Xiaoyang Wang, Bang An, Dong Yu and Changyou Chen
摘要
从知识库生成文本的目的是将知识三元组转换为自然语言描述
问题
现有的大多数方法忽略了生成的文本描述和原始表之间的忠实性，导致生成的信息超出了表的内容。
解决对策
提出基于变压器的生成框架来实现忠实性这一目标
- 核心技术包括一个表-文本最优传输匹配损失和一个基于变压器模型的表-文本嵌入相似度损失
- 为了评估忠实度，提出了一种新的自动度量方法，专门用于基于表的生成问题。
名词解释
Table-to-Text Generation：表到文本生成是从结构化表生成描述参考文章
参考文献
腾讯入选20篇文章
第八篇《使用内容匹配约束实现准确的数据到文本生成》阅读笔记
