基于RDF图的表格文本生成主观性捕捉技术

Ta-G-T：通过RDF图在表格到文本生成中捕捉主观性

在表格到文本（T2T）生成任务中，现有方法主要侧重于对表格数据提供客观描述。然而，生成包含主观性的文本（即超越原始数值数据的解释）仍然研究不足。为解决这一问题，本文提出了一种新颖的管道，利用中间表示从表格生成客观和主观文本。

方法框架

该三阶段管道包含：

1. RDF三元组提取：从表格数据中提取资源描述框架（RDF）三元组
2. 文本聚合：将文本聚合成连贯的叙述
3. 主观性注入：通过主观性丰富生成文本

技术优势

通过引入RDF，该方法在保持可解释性的同时增强了事实准确性。与GPT-3.5、Mistral-7B和Llama-2等大型语言模型不同，本管道采用更小的精调T5模型，在多项指标上达到与GPT-3.5相当的性能，并优于Mistral-7B和Llama-2。

实验验证

通过定量和定性分析评估该方法，证明了其在平衡事实准确性与主观解释方面的有效性。据我们所知，这是首个提出结构化管道的工作，通过整合中间表示来同时增强事实正确性和主观性。
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