Master Tesia
Tituloa:
Neural Natural Language Generation with
Unstructured Contextual Information
Egilea:
Harritxu Gete
Laburpena:
Lan honetan, hizkuntza naturalaren sorrera automatikoan informazio ez-egituratuaren
esplotazioak izan dezakeen eragina aztertzen da. Bere helburu nagusia, sistema batek
aurrez ikusi gabeko informazioa erabiliz testu koherentea sortzeko duen gaitasuna
ebaluatzea da. Corpus berri bat ere aurkezten da, zeregin honetarako bereziki
prestatutako Amazon Review corpusaren aldaera bat, produktuen deskribapenak input
gisa erabiliz, erabiltzaileen iritziak automatikoki sortzeko erabiltzen dena. Hainbat deep
learning ereduk eginkizun honetan lortzen dituzten emaitzak konparatzen dira eta
informazio ez egituratua ustiatzeko gaitasun maila ezberdina dutela erakusten da.
Abstract:
In this work, we present a novel task for automatic natural language generation, based on
the exploitation of unstructured contextual information. The main aim of the task is to
enable the evaluation of a system’s capability to generate coherent text based on
previously unseen and unstructured information. A new corpus was prepared specifically
for the task, based on the Amazon Review corpus with product descriptions used as
input for the generation of user reviews. Different deep learning generation models were
implemented and compared under the proposed task, with significant differences in terms
of their ability to exploit unstructured contextual information.
Fitxategia:
Tutorea:
Thierry Etchegoyhen and Oier Lopez De Lacalle
Urtea:
2018