近日，哈佛大学的三名研究人员公开发表论文《Challenges of Data-to-Document Generation》，利用NBA的比赛结果数据尝试生成描述性文本，并测试了现有的神经网络模型生成文本效果如何。

这篇论文由Sam Wiseman、Stuart M. Shieber和Alexander M. Rush三人共同完成。Wiseman是工程和应用科学学院的博士生，Shieber和Rush同是是哈佛大学的NLP专家。

△ 从左到右依次为Wiseman、Shieber和Rush

论文摘要

神经模型已经在小型数据库生成短描述文本问题上取得了重大进展。在这篇文章中，我们用稍微复杂的数据库测试神经模型数据转文本的能力，探究现有方法在这个任务中的有效性。

首先，我们引入了一个记载了大量数据的语料库，里面也包含与数据匹配的描述性文档。随后，我们创建了一套用来分析表现结果的评估方法，并用当前的神经模型生成方法获取基线观测数据。

结果表明，这些模型可以生成流畅的文本，但看起来不像人类写的。此外，模板化的基线在某些指标上的表现会超过神经模型。

测试数据集

研究人员用两个数据集测试模型性能。

第一个数据集是来自体育网站ROTOWIRE的4853篇NBA比赛报道，包含NBA在2014年初到2017年3月之间的比赛。这个数据集被随机分为训练、验证和测试集，分别包含3398、727和728条报道。

第二个数据集来自体育网站SBNation,涵盖了10903篇从2006年底到2017年3月之间的报道。其中训练、验证和测试集中分别有7633、1635和1635条报道。

下面这张表格展示了数据集中可能被记录的信息——

△ 可能被记录的信息

测试结果

研究人员从ROTOWIRE数据库中抽取了以下数据，里面同时包含了比分数据和球员信息，让模型转化成文本。

根据上面的数据，神经模型生成了以下文字内容。虽然不如新闻报道有文采，但看起来还算流利。

扩展资料

最后，附送研究详细信息——

Paper地址：

https://arxiv.org/pdf/1707.08052.pdf

Dataset地址：

https://github.com/harvardnlp/boxscore-data

Code地址：

https://github.com/harvardnlp/data2text

【完】