【摘 要】
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文本自动生成旨在根据已有信息生成可读的文字表述,在智能问答系统,新闻的自动撰写与发布,学术论文撰写等场景中有广泛应用。为了更好的表示信息之间联系,现有很多文本自动生成方法利用知识图谱实现文本生成过程。然而,现有图谱到文本生成方法仍存在以下问题:（1）没有挖掘图谱中节点之间的隐藏联系,导致捕获图谱信息不完整;（2）在模型训练过程中没有对生成文本进行准确评估和指导模型训练,导致生成文本存在信息偏差;（
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文本自动生成旨在根据已有信息生成可读的文字表述,在智能问答系统,新闻的自动撰写与发布,学术论文撰写等场景中有广泛应用。为了更好的表示信息之间联系,现有很多文本自动生成方法利用知识图谱实现文本生成过程。然而,现有图谱到文本生成方法仍存在以下问题:（1）没有挖掘图谱中节点之间的隐藏联系,导致捕获图谱信息不完整;（2）在模型训练过程中没有对生成文本进行准确评估和指导模型训练,导致生成文本存在信息偏差;（3）生成文本只进行一次推理过程,没有迭代优化,导致生成序列粗糙。首先,针对上述问题（1）,本文提出一个基于知识图谱推理的文本生成模型。具体地,本文将知识图谱推理问题建模成一个分类问题,首先扩展图注意力机制以捕获给定节点的多跳邻域中的节点和关系特征,然后通过一个分类器预测节点之间是否存在联系,从而推理并补全知识图谱。最后,基于原始知识图谱及补全图谱关系,进而生成流畅的文本。实验表明,本文所提方法能挖掘知识图谱中节点之间的隐藏联系,进而补全知识图谱信息,有效提升文本生成模型在AGENDA数据集和M-AGENDA数据集上的性能表现,在Hits@1指标上高于Paperrobot方法25分。其次,针对上述问题（2）,本文提出一个面向多角度评估的文本生成模型。具体地,首先用层级联编码的方式全面考虑图谱的全局信息和局部结构信息生成文本段落,并从文本质量、文本真假性和是否和知识图谱相匹配三个角度评估生成的文本并指导模型训练,进而生成与知识图谱信息相符合的文本。实验表明,本文提出的方法能对生成文本进行准确评估和指导模型训练,并提升在AGENDA数据集和Web NLG数据集上的性能表现,在BLEU指标上高于目前最先进方法CGE-LW方法1.59分。最后,针对上述问题（3）,本文提出一个基于迭代优化的文本生成模型,模型具有一个编码器和两个解码器,第一个解码器用于解码生成粗糙序列,第二个解码器用于打磨和优化粗糙序列。实验表明,本文提出的方法能有效迭代优化生成文本,第二个解码器能推敲并优化第一个解码器生成的文本,提出的模型在WebNLG数据集上有优良的表现,在BLEU@3指标上第二个解码器高于第一个解码器2.7分。
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