Data-to-Text Generation

定义

数据到文本生成(Data-to-Text Generation)是NLG的一种形式，专注于将结构化或非结构化的数据转换成自然语言文本。它使机器能够像人类一样，通过自然语言描述和解释数据，使数据更易于理解。

数据类型

1. 结构化数据：

   • 数据库记录
   • 表格数据
   • JSON/XML数据
   • 知识图谱

2. 半结构化数据：

   • 图表和可视化
   • 时间序列数据

3. 非结构化数据：

   • 图像
   • 传感器数据
   • 日志文件

生成过程

1. 内容规划(Content Planning)：

   • 确定要包含哪些信息
   • 决定信息的组织结构

2. 文档结构化(Document Structuring)：

   • 安排段落和章节
   • 确定信息呈现顺序

3. 聚合(Aggregation)：

   • 合并相似信息
   • 避免重复表达

4. 词汇选择(Lexicalization)：

   • 选择合适的词汇表达概念

5. 指代表达(Referring Expression)：

   • 决定如何引用实体

6. 语言实现(Linguistic Realization)：

   • 生成符合语法的句子

技术方法

1. 基于模板的方法：

   • 预定义文本模板
   • 填充数据到模板中

2. 基于规则的方法：

   • 语言学规则
   • 领域知识规则

3. 统计方法：

   • 概率模型
   • 语言模型

4. 神经网络方法：

   • 编码器-解码器架构
   • 注意力机制
   • 图神经网络(GNN)

5. 预训练模型：

   • T5
   • BART
   • GPT系列

应用场景

1. 自动报告生成：

   • 财务报告
   • 天气预报
   • 体育赛事报道

2. 数据可视化叙事：

   • 图表描述
   • 数据趋势解释

3. 个性化内容：

   • 健康报告
   • 个人财务摘要

4. 商业智能：

   • 销售数据分析
   • 市场趋势报告

5. 科学数据解释：

   • 实验结果描述
   • 研究发现总结

挑战

1. 数据理解：

   • 识别数据中的关键模式和趋势

2. 内容选择：

   • 确定哪些数据点值得报告

3. 表达多样性：

   • 避免生成重复或单调的文本

4. 准确性：

   • 确保生成的文本准确反映数据

5. 领域适应：

   • 适应不同专业领域的表达方式

评估方法

1. 自动评估：

   • BLEU、ROUGE、METEOR
   • 困惑度(Perplexity)

2. 人工评估：

   • 准确性
   • 流畅性
   • 信息完整性
   • 有用性

实例说明

以天气数据生成为例：

输入数据：

{
  "location": "北京",
  "date": "2023-04-15",
  "temperature": {"morning": 15, "afternoon": 28, "evening": 20},
  "weather": ["晴", "多云", "晴"],
  "wind": {"direction": "东北", "speed": "3-4级"},
  "humidity": 45,
  "aqi": 75
}