luda 安妮编译定理
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最近哈佛大学的3名研究员公开了论文《Challenges of Data-to-Document Generation》，试图利用NBA比赛结果数据生成解释文本，并测试了现有神经网络模型生成文本效果如何。
这篇论文由Sam Wiseman、Stuart M. Shieber和Alexander M. Rush三人共同完成。Wiseman是工程和应用科学学院的博士生，Shieber和Rush同是是哈佛大学的NLP专家。
△ 从左到右依次为Wiseman、Shieber和Rush
论文摘要
神经模型已经在小型数据库生成短描述文本问题上取得了重大进展。在这篇文章中，我们用稍微复杂的数据库测试神经模型数据转文本的能力，探究现有方法在这个任务中的有效性。
首先，我们引入了一个记载了大量数据的语料库，里面也包含与数据匹配的描述性文档。随后，我们创建了一套用来分析表现结果的评估方法，并用当前的神经模型生成方法获取基线观测数据。
结果表明，这些模型可以生成流畅的文本，但看起来不像人类写的。此外，模板化的基线在某些指标上的表现会超过神经模型。
测试数据集
研究人员用两个数据集测试模型性能。
第一个数据集是来自体育网站ROTOWIRE的4853篇NBA比赛报道，包含NBA在2014年初到2017年3月之间的比赛。这个数据集被随机分为训练、验证和测试集，分别包含3398、727和728条报道。
第二个数据集来自体育网站SBNation,涵盖了10903篇从2006年底到2017年3月之间的报道。其中训练、验证和测试集中分别有7633、1635和1635条报道。
下面这张表格展示了数据集中可能被记录的信息——
△ 可能被记录的信息
测试结果
研究人员从ROTOWIRE数据库中抽取了以下数据，里面同时包含了比分数据和球员信息，让模型转化成文本。
根据上面的数据，神经模型生成了以下文字内容。虽然不如新闻报道有文采，但看起来还算流利。
扩展资料
最后，附送研究详细信息——
Paper地址：
Dataset地址：
Code地址：
【完】