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Curriculum Learning for Cross-Language Data-to-Text Generation with Noisy Data
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内容提要
本研究提出了一种课程学习方法，旨在提升嘈杂数据下跨语言文本生成的效果。实验结果显示，该方法在多个印度语言及英语数据集上，BLEU分数最高提升4分，生成的准确性和覆盖率平均提高5-15%。
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关键要点
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本研究提出了一种课程学习方法，旨在提升嘈杂数据下跨语言文本生成的效果。
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研究通过分析样本的对齐分数和使用退火训练策略来解决问题。
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实验结果显示，该方法在多个印度语言及英语数据集上，BLEU分数最高提升4分。
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生成的准确性和覆盖率平均提高5-15%。
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