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知识图到文本的生成(一)_微调大模型将知识图谱转换成文本

微调大模型将知识图谱转换成文本

2021SC@SDUSC 

我们小组研究的课题是《知识图到文本的生成》,项目原材料1.相关论文 2.相关源代码,相关链接如下:

PDF: https://aclanthology.org/N19-1238.pdf

代码Link:https://github.com/rikdz/GraphWriter

文章就以下四点展开论述

 1.提出了一个新的图转换编码器,该编码器成功地将序列变换器应用于图结构化的输入。             2. 展示了IE输出如何形成为一个连接的、未标记的图形,以用于基于注意力的编码器。
 3.提供了与科学为本匹配的大的知识图谱数据集,以用于未来的研究。
 4.通过详细的自动和人工评估,证明了自动提取的知识可以用于多句文本生成。 并进一步表明,与其他编码器-解码器设置相比,将这种知识结构化和编码为图形可提高生成性能。 最后,证明GraphWriter的转换器样式编码器在知识图文转换方面比Grap

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