抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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人工知能産業は,通常,知識ベース,特定の,あるいは一般的,ドメインに関するデータリポジトリに頼るアプリケーションを,通常,グラフ形状で表現するアプリケーションを定期的に開発する。他のデータベースと同様に,それらは2つの主な課題に直面している:情報摂取と情報検索。テキストからのグラフ抽出とグラフからのテキスト生成を共同学習することにより,これらの課題にアプローチする。提案した解決策,T5アーキテクチャ,をマルチタスク半教師つき環境で訓練し,収集した非並列データをサイクル訓練領域に従って収集した。WebNLGデータセットに関する実験は,著者らのアプローチがテキストツーグラフとグラフツーテキストにおける教師なし最先端結果を凌ぐことを示した。さらに,このフレームワークは,教師付きモデルよりも,見えないドメインと未意味領域にわたってより一貫性がある。得られたモデルは,著者らのサイクルフレームワークにおいて,テキストとグラフを単純に追加することによって,非並列データで任意の新しいドメインで容易に訓練できる。【JST・京大機械翻訳】