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Does Structure Matter? Leveraging Data-to-Text Generation for Answering Complex Information Needs
Hanane Djeddal
,
Thomas Gerald
,
Laure Soulier
,
Karen Pinel-Sauvagnat
,
Lynda Tamine
分类:
自然语言处理
|
机器学习
2021-12-08
在这项工作中,我们的目标是提供自然语言的结构化答案,以便复杂的信息需求。特别是,我们从数据到文本生成的角度来设想使用生成模型。我们建议使用内容选择和规划管道,该管道旨在通过生成中间计划来构建答案。使用TREC复杂答案检索(CAR)数据集进行实验评估。我们评估生成的答案及其相应的结构,并显示了与文本到文本模型相比的基于规划的模型的有效性。
translated by 谷歌翻译