Graph-to-Text Generation Using Relation Extraction Datasets (HCLT 2021)

Annual Conference on Human and Language Technology (HCLT)

Authors

• Kisu Yang, Yoonna Jang, Chanhee Lee, Jaehyung Seo, Hwanseok Jang, Heuiseok Lim

Abstract

주어진 정보를 자연어로 변환하는 작업은 대화 시스템의 핵심 모듈임에도 불구하고 학습 데이터의 제작 비용이 높아 공개된 데이터가 언어에 따라 부족하거나 없다. 이에 본 연구에서는 텍스트-투-그래프 (text-to-graph) 작업인 관계 추출에 쓰이는 데이터의 입출력을 반대로 지정하여 그래프-투-텍스트 (graph-to-text) 생성 작업에 이용하는 역 관계 추출 (reverse relation extraction, RevRE) 기법을 소개한다. 이 기법은 학습 데이터의 양을 늘려 영어 그래프-투-텍스트 작업의 성능을 높이고 지식 묘사 데이터가 부재한 한국어에선 데이터를 재생성한다.

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