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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