DART: سجل البيانات المهنية مفتوحة المجال إلى جيل النص

نقدم تاريخ DART، سجل بيانات منظم في المجال المفتوح إلى مجموعة بيانات جيل النص مع أكثر من 82 ألف حالة (لعبة السهام). يمكن أن تكون التعليقات التوضيحية البيانات إلى النص عملية مكلفة، خاصة عند التعامل مع الجداول التي تعد المصدر الرئيسي للبيانات المنظمة ويحتوي على هياكل غيرية. تحقيقا لهذه الغاية، نقترح إجراءات لاستخراج ثلاث مرات الدلالية من الجداول التي ترميز هياكلها من خلال استغلال التبعيات الدلالية بين رؤوس الطاولة وعنوان الجدول. اندمج إطار عمل مواد DataSet لدينا مصادر غير متجانسة بفعالية من أنظمة التحليل الدلالي المفتوح المجال والتحريغ عن طريق استخدام التقنيات بما في ذلك التوضيح التوضيحية في علم الأطباق، زوج الإجابة السؤالية إلى تحويل الجملة التصريحي، وتوحيد المسند، كل ذلك مع الحد الأدنى من التحرير بعد التحرير. نقدم التقييم المنهجي على DART بالإضافة إلى نتائج جديدة من أحدث النتائج على WebNLG 2017 لإظهار أن Dart (1) يطرح تحديات جديدة إلى مجموعات البيانات الحالية إلى النص و (2) تسهيل التعميم خارج النطاق وبعد يمكن العثور على بيانات ورمز لدينا في https://github.com/yale-lily/dart.

We present DART, an open domain structured DAta Record to Text generation dataset with over 82k instances (DARTs). Data-to-text annotations can be a costly process, especially when dealing with tables which are the major source of structured data and contain nontrivial structures. To this end, we propose a procedure of extracting semantic triples from tables that encodes their structures by exploiting the semantic dependencies among table headers and the table title. Our dataset construction framework effectively merged heterogeneous sources from open domain semantic parsing and spoken dialogue systems by utilizing techniques including tree ontology annotation, question-answer pair to declarative sentence conversion, and predicate unification, all with minimum post-editing. We present systematic evaluation on DART as well as new state-of-the-art results on WebNLG 2017 to show that DART (1) poses new challenges to existing data-to-text datasets and (2) facilitates out-of-domain generalization. Our data and code can be found at https://github.com/Yale-LILY/dart.