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加快打造原始創(chuàng)新策源地，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù)，努力搶占科技制高點(diǎn)，為把我國建設(shè)成為世界科技強(qiáng)國作出新的更大的貢獻(xiàn)。

——習(xí)近平總書記在致中國科學(xué)院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場、面向國家重大需求、面向人民生命健康，率先實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)跨越發(fā)展，率先建成國家創(chuàng)新人才高地，率先建成國家高水平科技智庫，率先建設(shè)國際一流科研機(jī)構(gòu)。

——中國科學(xué)院辦院方針

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微軟亞洲研究院首席研究員林欽佑訪問自動(dòng)化所

2017-10-25 自動(dòng)化研究所

【字體：大中小】

語音播報(bào)

　　10月23日，微軟亞洲研究院首席研究員、研究經(jīng)理和知識(shí)計(jì)算組主任林欽佑到訪中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所，作題為“數(shù)據(jù)到文本——從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中自動(dòng)生成文本”（Data2Text – Automatic Text Generation from Structured Data）的分享報(bào)告。報(bào)告由模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員趙軍主持。

　　報(bào)告圍繞“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動(dòng)生成文本”這一主題進(jìn)行。報(bào)告介紹說，以購物網(wǎng)站產(chǎn)品結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的文本描述為例，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，目前11%的產(chǎn)品只有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，沒有描述信息，現(xiàn)有的描述信息50%不足30個(gè)詞，難以得到產(chǎn)品的詳細(xì)信息。報(bào)告將“數(shù)據(jù)到文本”的應(yīng)用場景擴(kuò)展到籃球賽況播報(bào)、會(huì)議概況、chatbot（聊天機(jī)器人）的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成文本，從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景說明這一主題的重要性。

　　在報(bào)告中，林欽佑比較了“數(shù)據(jù)到文本”兩種技術(shù)手段：生成模型和模板方法。報(bào)告指出，生成模型語言流暢度，不能保證正確性；而模板方法能同時(shí)保證準(zhǔn)確性和流利度，并且限定領(lǐng)域的模板容易獲取，廣泛用于工業(yè)產(chǎn)品。報(bào)告重點(diǎn)介紹了這一任務(wù)的四個(gè)重大挑戰(zhàn)：知識(shí)（knowledge）、多樣化（variety）、視野（insight）、情境（contextual），并詳細(xì)解釋了這四個(gè)挑戰(zhàn)的具體內(nèi)容，提供了可能的解決方案。報(bào)告介紹了其團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“Data2Text Service”，從“說什么”到“怎么說”兩個(gè)角度，講解了屬性排序、模板選擇、屬性依賴、知識(shí)寫入等步驟。

　　最后，報(bào)告還介紹了“數(shù)據(jù)到文本”任務(wù)的評(píng)價(jià)，重點(diǎn)分析了現(xiàn)有評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的缺陷，并期望提出自動(dòng)、有效的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

　　10月23日，微軟亞洲研究院首席研究員、研究經(jīng)理和知識(shí)計(jì)算組主任林欽佑到訪中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所，作題為“數(shù)據(jù)到文本——從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中自動(dòng)生成文本”（Data2Text – Automatic Text Generation from Structured Data）的分享報(bào)告。報(bào)告由模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員趙軍主持。
　　報(bào)告圍繞“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動(dòng)生成文本”這一主題進(jìn)行。報(bào)告介紹說，以購物網(wǎng)站產(chǎn)品結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的文本描述為例，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，目前11%的產(chǎn)品只有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，沒有描述信息，現(xiàn)有的描述信息50%不足30個(gè)詞，難以得到產(chǎn)品的詳細(xì)信息。報(bào)告將“數(shù)據(jù)到文本”的應(yīng)用場景擴(kuò)展到籃球賽況播報(bào)、會(huì)議概況、chatbot（聊天機(jī)器人）的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成文本，從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景說明這一主題的重要性。
　　在報(bào)告中，林欽佑比較了“數(shù)據(jù)到文本”兩種技術(shù)手段：生成模型和模板方法。報(bào)告指出，生成模型語言流暢度，不能保證正確性；而模板方法能同時(shí)保證準(zhǔn)確性和流利度，并且限定領(lǐng)域的模板容易獲取，廣泛用于工業(yè)產(chǎn)品。報(bào)告重點(diǎn)介紹了這一任務(wù)的四個(gè)重大挑戰(zhàn)：知識(shí)（knowledge）、多樣化（variety）、視野（insight）、情境（contextual），并詳細(xì)解釋了這四個(gè)挑戰(zhàn)的具體內(nèi)容，提供了可能的解決方案。報(bào)告介紹了其團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“Data2Text Service”，從“說什么”到“怎么說”兩個(gè)角度，講解了屬性排序、模板選擇、屬性依賴、知識(shí)寫入等步驟。
　　最后，報(bào)告還介紹了“數(shù)據(jù)到文本”任務(wù)的評(píng)價(jià)，重點(diǎn)分析了現(xiàn)有評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的缺陷，并期望提出自動(dòng)、有效的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

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