NLG-The-impact-of-data-quality-on-automatic-text-generation-from-RDF-data

Authors: Dario Della Mura - David Doci

Il lavoro presentato è stato sviluppato nel corso dell'attività di stage, come ricercatori nel campo della Natural Language Generation, presso il laboratorio Insid&s Lab di Milano-Bicocca. Il lavoro svolto si occupa della creazione un framework per la corretta valutazione dell'impatto della qualità dei dataset di input sulla qualità del testo generato dai modelli di NLG, nello specifico:

1. Creazione delle versioni "Concept-Based" e "Entity-Based" del dataset di WebNLG;
2. Valutazione della qualità dei dataset creati;
3. Addestramento dei modelli LSTM e Transformer mediante l'utilizzo del tool OpenNMT;
4. Generazione del testo in linguaggio naturale effettuato dai modelli LSTM e Transformer;
5. Valutazione della qualità del testo generato dai modelli NLG;
6. Analisi finali.

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Dario Della Mura : dario.dellamura@gmail.com David Doci : d.doci@outlook.it

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The work presented was developed during the internship, as researchers in the field of Natural Language Generation, at the Insid&s Lab laboratory in Milan-Bicocca. The work carried out deals with the creation of a framework for the correct assessment of the impact of the quality of the input datasets on the quality of the text generated by the NLG models, specifically:

1. Creation of the "Concept-Based" and "Entity-Based" versions of the WebNLG dataset;
2. Evaluation of the quality of the datasets created;
3. Training of LSTM and Transformer models using the OpenNMT tool;
4. Natural language text generation by LSTM and Transformer models;
5. Evaluation of the quality of the text generated by the NLG models;
6. Final analysis.

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