近日，Google研究人員提出一個(gè)大型從表轉(zhuǎn)換到文本的英文數(shù)據(jù)集，已經(jīng)在Git上開源。該數(shù)據(jù)集不僅提供了一個(gè)可以受控的句子生成任務(wù)，還提供了一個(gè)基于迭代語句修訂的數(shù)據(jù)注釋過程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，ToTTo可以作為有用且高效的數(shù)據(jù)集，用來幫助其他研究者建模研究，以及開發(fā)可以更好地檢測模型改進(jìn)的評(píng)估指標(biāo)。

在過去的幾年里，自然語言生成(用于文本摘要等任務(wù))的研究取得了巨大的進(jìn)展。

然而，盡管達(dá)到了高水平的流暢性，神經(jīng)系統(tǒng)仍然容易產(chǎn)生「幻覺」(即產(chǎn)生的文本盡管可以被理解，但是含義并不忠實(shí)于源文本)，這使得這些系統(tǒng)不能用于許多需要高準(zhǔn)確性的應(yīng)用。

我們可以舉例說明這個(gè)問題：

這是一個(gè)來自Wikibio數(shù)據(jù)集的例子，其中，負(fù)責(zé)總結(jié)比利時(shí)足球運(yùn)動(dòng)員Constant Vanden Stock的維基信息框條目的神經(jīng)基線模型，在經(jīng)過分析之后，錯(cuò)誤地得出了他是一個(gè)美國花樣滑冰運(yùn)動(dòng)員的結(jié)論，如下圖：

雖然評(píng)估生成的文本與源內(nèi)容的真實(shí)性相比，可能會(huì)具有一定的不一致。

但當(dāng)源內(nèi)容是結(jié)構(gòu)化的(例如，以表格格式)時(shí)，在含義上保持一致往往會(huì)更容易。

此外，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還可以測試模型的推理和數(shù)值推理能力。

這么聽上去，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是蠻好的，對(duì)不對(duì)？

然而，現(xiàn)有的大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集往往有噪聲(即引用的句子不能從表格數(shù)據(jù)中完全推斷出來)，這使得研究人員在模型開發(fā)中對(duì)「幻覺」的測量并不可靠。

針對(duì)這一問題，Google的研究人員提出了他們的解決方案：

在《ToTTo:一個(gè)受控的表到文本生成數(shù)據(jù)集》（ToTTo: A Controlled Table-to-Text Generation Dataset）中，研究人員提出了一個(gè)開放域的表到文本生成數(shù)據(jù)集。

該數(shù)據(jù)集是由一種新的注釋過程（通過句子修改）以及一個(gè)可用于評(píng)估模型「幻覺」的受控文本生成任務(wù)生成的。

在接下來的介紹中，我們將「表到文本」稱為ToTTo。

ToTTo包含121,000個(gè)訓(xùn)練示例，以及7,500個(gè)用于開發(fā)和測試的示例。

由于標(biāo)注的準(zhǔn)確性，該數(shù)據(jù)集適合作為研究高精度文本生成的具有挑戰(zhàn)性的benchmark。

此外，數(shù)據(jù)集和代碼已經(jīng)在Google的GitHub repo上開源：

Git地址：https://github.com/google-research-datasets/totto

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.14373.pdf

引入受控任務(wù)，維基百科表成輸入來源

ToTTo引入了一個(gè)受控的生成任務(wù)——

在該任務(wù)中，源材料是帶有一組選定單元格的給定維基百科表，而生成的則是一個(gè)總結(jié)表上下文中單元格內(nèi)容的單句描述。

下圖中的示例，展示了該任務(wù)中包含的一些挑戰(zhàn)，例如數(shù)值推理、大量的開放域詞匯表和多種表結(jié)構(gòu)等等：

在ToTTo數(shù)據(jù)集中，輸入是源表和高亮顯示的單元格集(上圖左側(cè))，而目標(biāo)是生成一個(gè)句子描述，例如“Target Sentence”(上圖右側(cè))。

在這里需要注意的是，生成目標(biāo)句子需要數(shù)值推理能力和對(duì)NFL領(lǐng)域的理解。

注釋器可實(shí)現(xiàn)分階段修訂，目標(biāo)句簡潔自然有趣

接下來，研究人員要設(shè)計(jì)一個(gè)注釋過程，這個(gè)注釋過程可以使得從表格數(shù)據(jù)中獲得語法自然又干凈簡潔的目標(biāo)句子，而這，無疑是一個(gè)重大的挑戰(zhàn)。

為什么呢？

一個(gè)方面來說，許多像Wikibio和RotoWire這樣的數(shù)據(jù)集，會(huì)將自然產(chǎn)生的文本啟發(fā)式地與表配對(duì)，然而，這是一個(gè)「嘈雜」的過程，因?yàn)樵谶@個(gè)過程中，我們很難弄清楚「幻覺」主要是由數(shù)據(jù)噪聲還是模型缺陷引起的。

從另一方面來說，研究者確實(shí)可以讓注釋器從頭開始編寫忠于表的目標(biāo)句子，但是不好的一點(diǎn)是，最終的目標(biāo)句子在結(jié)構(gòu)和風(fēng)格方面往往缺乏多樣性。

相比之下，ToTTo是使用一種新的數(shù)據(jù)注釋策略構(gòu)建的——

在這個(gè)方法下，注釋器可以分階段修改現(xiàn)有的維基百科句子。

如此以來，目標(biāo)句可以具有簡潔干凈、自然的特點(diǎn)，并且還能包含有趣和多樣的語言特性。

具體過程是這樣的：

數(shù)據(jù)收集和注釋過程會(huì)從Wikipedia收集表開始，其中「給定表」會(huì)與根據(jù)啟發(fā)式從支持頁面上下文收集的「摘要句」配對(duì)。

這個(gè)摘要句可能包含沒有表格支持的信息，也可能包含只有表格中有先行詞的代詞，而不是句子本身。

然后，注釋器突出顯示表中支持該句子的單元格，并刪除表不支持的句子中的短語。

此外，注釋器還將句子去語境化，使其獨(dú)立成文(例如，在必要的時(shí)候使用正確的代詞)，具有正確的語法。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，注釋器對(duì)上述任務(wù)的一致性很高:

單元格高亮顯示的Fleiss Kappa為0.856，最終目標(biāo)句子的BLEU為67.0。

結(jié)果分析涉及話題極其廣泛，「體育和國家」占比最大

Google的研究人員對(duì)ToTTo數(shù)據(jù)集進(jìn)行了超過44個(gè)類別的主題分析，例如體育和國家主題。

每個(gè)主題都包含一系列細(xì)粒度的主題，例如體育的足球/奧林匹克和國家的人口/建筑，這些共占數(shù)據(jù)集的56.4%。

另外44%的話題范圍更廣，包括表演藝術(shù)、交通和娛樂。

此外，研究人員對(duì)隨機(jī)選取的100多個(gè)實(shí)例數(shù)據(jù)集中的不同類型的語言現(xiàn)象進(jìn)行了人工分析。

下表總結(jié)了需要參考頁面和章節(jié)標(biāo)題的部分例子，以及數(shù)據(jù)集中可能對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)構(gòu)成新挑戰(zhàn)的一些語言現(xiàn)象：

全新角度測試諸多先進(jìn)模型，BERT-to-BERT最能還原原文含義

研究人員從文獻(xiàn)中提供了三個(gè)最先進(jìn)模型(BERT-to-BERT、指針生成器和Puduppully 2019模型)，使用了兩個(gè)評(píng)估指標(biāo)，即BLEU和PARENT。

除了報(bào)告整個(gè)測試集的分?jǐn)?shù)外，研究人員還在一個(gè)由域外示例組成的更具挑戰(zhàn)性的子集上評(píng)估了每個(gè)模型。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示：

我們可以發(fā)現(xiàn)，BERT-to-BERT模型在「親近原文本」方面表現(xiàn)最好。

此外，所有模型在挑戰(zhàn)集上的性能都相當(dāng)?shù)停@表明了域外泛化任務(wù)還是具有很強(qiáng)的挑戰(zhàn)性。

雖然自動(dòng)指標(biāo)可以提供一些性能信息，但目前還不足以評(píng)估文本生成系統(tǒng)中的「幻覺」現(xiàn)象。

為了更好地理解「幻覺」，研究人員假設(shè)差異表明「幻覺」，并手動(dòng)評(píng)估了最高表現(xiàn)基線，以確定目的句子對(duì)源表內(nèi)容的忠實(shí)程度。

結(jié)果顯示，最高表現(xiàn)基線下，出現(xiàn)「幻覺」信息的概率為20%。

當(dāng)前最新模型仍有諸多不足，文本生成「路漫漫其修遠(yuǎn)兮」

在下表中，研究人員選擇了觀察到的模型錯(cuò)誤，以突出顯示ToTTo數(shù)據(jù)集的面臨的一些更有挑戰(zhàn)性的問題：

研究人員發(fā)現(xiàn)，即使使用「干凈」的引用參考內(nèi)容，最先進(jìn)的模型也會(huì)與「幻覺」、「數(shù)值推理」和「罕見的主題」等問題「糾纏不清」(在上圖中，錯(cuò)誤用紅色表明）。、

而最后一個(gè)例子表明，即使模型輸出是正確的，它有時(shí)也沒有原始引用提供的信息豐富——

原始引用包含了更多關(guān)于表的推理(在上圖中，用藍(lán)色顯示)。

最后，除了提出的任務(wù)，研究人員還表示，希望ToTTo也可以幫助其他任務(wù)，如表格的理解和句子的修改。