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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 464 - 476 (13page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2022.48.5.464
이용수
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In this study, we compare the modified encoding method and attention method using a sequence-to-sequence model in the Data2Text task. In addition, we propose a model that complements the shortcomings. Data2Text refers to the task of generating description from tabular data. The data consists of a set of values and fields, and there are significant performance differences depending on how the model learns these structures. Therefore, we compare two representative models utilizing sequence-to-sequence under the same conditions to find a more effective methodology for learning the structure of the data. In addition, it adds a copy mechanism to improve performance by allowing the output of words that are not in the word vocabulary, such as proper nouns. As a result of the experiment, encoding methods using values, fields, position information and dual attention, which combines values and field attention, showed the best performance. In addition, performance improvement in the sequence-to-sequence model was confirmed when the copy mechanism was utilized.
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 데이터셋
4. 방법론
5. 실험결과
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (18)
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Sutskever, I., Vinyals, O., and Le, Q. V. (2014), Sequence to sequence learning with neural networks, In Advances in Neural Information Processing Systems, 3104-3112.
Lin, C. Y. (2004, July), Rouge: A package for automatic evaluation of summaries, In Text summarization branches out, 74-81.
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