Zeitschriftenartikel zum Thema „Data-to-text generation“
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Yang, Sen, und Yang Liu. „Data-to-text Generation via Planning“. Journal of Physics: Conference Series 1827, Nr. 1 (01.03.2021): 012190. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1827/1/012190.
Der volle Inhalt der QuellePuduppully, Ratish, Yao Fu und Mirella Lapata. „Data-to-text Generation with Variational Sequential Planning“. Transactions of the Association for Computational Linguistics 10 (2022): 697–715. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00484.
Der volle Inhalt der QuelleGong, Heng, Xiaocheng Feng und Bing Qin. „DiffuD2T: Empowering Data-to-Text Generation with Diffusion“. Electronics 12, Nr. 9 (07.05.2023): 2136. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12092136.
Der volle Inhalt der QuellePuduppully, Ratish, und Mirella Lapata. „Data-to-text Generation with Macro Planning“. Transactions of the Association for Computational Linguistics 9 (2021): 510–27. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00381.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Dell, Jiahao Yuan, Xiaoling Wang und Adam Foster. „Probabilistic Verb Selection for Data-to-Text Generation“. Transactions of the Association for Computational Linguistics 6 (Dezember 2018): 511–27. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00038.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Shujie, Liang Li, Ruiying Geng, Min Yang, Binhua Li, Guanghu Yuan, Wanwei He et al. „Unifying Structured Data as Graph for Data-to-Text Pre-Training“. Transactions of the Association for Computational Linguistics 12 (2024): 210–28. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00641.
Der volle Inhalt der QuelleGong, Heng, Xiaocheng Feng und Bing Qin. „Quality Control for Distantly-Supervised Data-to-Text Generation via Meta Learning“. Applied Sciences 13, Nr. 9 (30.04.2023): 5573. http://dx.doi.org/10.3390/app13095573.
Der volle Inhalt der QuellePuduppully, Ratish, Li Dong und Mirella Lapata. „Data-to-Text Generation with Content Selection and Planning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 6908–15. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33016908.
Der volle Inhalt der QuelleGkatzia, Dimitra, Oliver Lemon und Verena Rieser. „Data-to-Text Generation Improves Decision-Making Under Uncertainty“. IEEE Computational Intelligence Magazine 12, Nr. 3 (August 2017): 10–17. http://dx.doi.org/10.1109/mci.2017.2708998.
Der volle Inhalt der QuelleRebuffel, Clement, Marco Roberti, Laure Soulier, Geoffrey Scoutheeten, Rossella Cancelliere und Patrick Gallinari. „Controlling hallucinations at word level in data-to-text generation“. Data Mining and Knowledge Discovery 36, Nr. 1 (22.10.2021): 318–54. http://dx.doi.org/10.1007/s10618-021-00801-4.
Der volle Inhalt der QuelleJang, Jungsun, Hyungjong Noh, Yeonsoo Lee, Soo-Min Pantel und Haechang Rim. „Narrative context-based data-to-text generation for ambient intelligence“. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 11, Nr. 4 (17.01.2019): 1421–29. http://dx.doi.org/10.1007/s12652-019-01176-7.
Der volle Inhalt der QuelleJolly, Shailza, Zi Xuan Zhang, Andreas Dengel und Lili Mou. „Search and Learn: Improving Semantic Coverage for Data-to-Text Generation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 10 (28.06.2022): 10858–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i10.21332.
Der volle Inhalt der QuelleUehara, Yui, und Tatsuya Ishigaki. „Commentary on “Learning with Contrastive Examples for Data-to-Text Generation”“. Journal of Natural Language Processing 28, Nr. 2 (2021): 710–15. http://dx.doi.org/10.5715/jnlp.28.710.
Der volle Inhalt der QuelleDale, Robert. „Navigating the text generation revolution: Traditional data-to-text NLG companies and the rise of ChatGPT“. Natural Language Engineering 29, Nr. 4 (Juli 2023): 1188–97. http://dx.doi.org/10.1017/s1351324923000347.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Ting-Huai, Xin Yu und Huan Rong. „A comprehensive transfer news headline generation method based on semantic prototype transduction“. Mathematical Biosciences and Engineering 20, Nr. 1 (2022): 1195–228. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023055.
Der volle Inhalt der QuelleJoseph, Ethan, Julian Lioanag und Mei Si. „Improving Data-to-Text Generation via Preserving High-Frequency Phrases and Fact-Checking“. Italian Journal of Computational Linguistics 7, Nr. 1 | 2 (01.12.2021): 223–44. http://dx.doi.org/10.4000/ijcol.909.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Mingyu Derek, Xiaoxuan Wang, Po-Nien Kung, P. Jeffrey Brantingham, Nanyun Peng und Wei Wang. „STAR: Boosting Low-Resource Information Extraction by Structure-to-Text Data Generation with Large Language Models“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 17 (24.03.2024): 18751–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i17.29839.
Der volle Inhalt der QuelleAvhad, Pranjali. „WordCanvas: Text-to-Image Generation“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, Nr. 05 (07.05.2024): 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem32152.
Der volle Inhalt der QuelleTHEUNE, M., E. KLABBERS, J. R. DE PIJPER, E. KRAHMER und J. ODIJK. „From data to speech: a general approach“. Natural Language Engineering 7, Nr. 1 (März 2001): 47–86. http://dx.doi.org/10.1017/s1351324901002625.
Der volle Inhalt der QuelleFu, Zihao, Lidong Bing und Wai Lam. „Open Domain Event Text Generation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 05 (03.04.2020): 7748–55. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6278.
Der volle Inhalt der QuelleJournal, IJSREM. „Enhancing Data Representation: A Novel Text-to-Image Protocol for Advanced Visual Content Generation using Generative Pre-trained Transformers“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, Nr. 01 (15.01.2024): 1–13. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem28134.
Der volle Inhalt der QuelleCurrie, Janet, Henrik Kleven und Esmée Zwiers. „Technology and Big Data Are Changing Economics: Mining Text to Track Methods“. AEA Papers and Proceedings 110 (01.05.2020): 42–48. http://dx.doi.org/10.1257/pandp.20201058.
Der volle Inhalt der QuelleShonenkov, A. V., D. K. Karachev, M. Y. Novopoltsev, M. S. Potanin, D. V. Dimitrov und A. V. Chertok. „Handwritten text generation and strikethrough characters augmentation“. Computer Optics 46, Nr. 3 (Juni 2022): 455–64. http://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-co-1049.
Der volle Inhalt der QuelleLibbi, Claudia Alessandra, Jan Trienes, Dolf Trieschnigg und Christin Seifert. „Generating Synthetic Training Data for Supervised De-Identification of Electronic Health Records“. Future Internet 13, Nr. 5 (20.05.2021): 136. http://dx.doi.org/10.3390/fi13050136.
Der volle Inhalt der QuellePandraju, Saichandra, und Sakthi Ganesh Mahalingam. „Answer-Aware Question Generation from Tabular and Textual Data using T5“. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 16, Nr. 18 (20.09.2021): 256. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v16i18.25121.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yangqianhui. „Exploration of Cross-Modal Text Generation Methods in Smart Justice“. Scientific Programming 2021 (21.10.2021): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3225933.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Peijie, Le Wu, Kun Zhang, Yu Su und Meng Wang. „An Unsupervised Aspect-Aware Recommendation Model with Explanation Text Generation“. ACM Transactions on Information Systems 40, Nr. 3 (31.07.2022): 1–29. http://dx.doi.org/10.1145/3483611.
Der volle Inhalt der QuelleGong, Haisong, Qiang Liu, Shu Wu und Liang Wang. „Text-Guided Molecule Generation with Diffusion Language Model“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 1 (24.03.2024): 109–17. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i1.27761.
Der volle Inhalt der QuelleZahoor, Saniya, und Shabir A.Sofi. „Automatic Podcast Generation“. Journal of University of Shanghai for Science and Technology 23, Nr. 10 (01.10.2021): 22–28. http://dx.doi.org/10.51201/jusst/21/09700.
Der volle Inhalt der QuelleRosenberg, Harrison, Shimaa Ahmed, Guruprasad Ramesh, Kassem Fawaz und Ramya Korlakai Vinayak. „Limitations of Face Image Generation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 13 (24.03.2024): 14838–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29403.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Quanzhi, und Qiong Zhang. „Court Opinion Generation from Case Fact Description with Legal Basis“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 17 (18.05.2021): 14840–48. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i17.17742.
Der volle Inhalt der QuelleBarbosa, Wendson A. S., und Daniel J. Gauthier. „Learning spatiotemporal chaos using next-generation reservoir computing“. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 32, Nr. 9 (September 2022): 093137. http://dx.doi.org/10.1063/5.0098707.
Der volle Inhalt der QuellePhilip, Philemon, und Sidra Minhas. „A Brief Survey on Natural Language Processing Based Text Generation and Evaluation Techniques“. VFAST Transactions on Software Engineering 10, Nr. 3 (27.09.2022): 24–36. http://dx.doi.org/10.21015/vtse.v10i3.1104.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Kyungho, Hyoungju Kim, Jeongin Kim, Chanjun Chun und Pankoo Kim. „A Study on Webtoon Generation Using CLIP and Diffusion Models“. Electronics 12, Nr. 18 (21.09.2023): 3983. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12183983.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Nan, Jing Chen, Ri-Gui Zhou, Changxing Wu, Honglong Chen, Jiaqi Zheng und Tao Wan. „PAN: Pipeline assisted neural networks model for data-to-text generation in social internet of things“. Information Sciences 530 (August 2020): 167–79. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2020.03.080.
Der volle Inhalt der QuelleGuan, Xinyi, und Shun Long. „Hierarchical Keyword Generation Method for Low-Resource Social Media Text“. Information 14, Nr. 11 (15.11.2023): 615. http://dx.doi.org/10.3390/info14110615.
Der volle Inhalt der QuelleChary, Podakanti Satyajith. „Text Generation: Using Markov Model & LSTM Networks to Generate Realistic Text“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, Nr. 12 (31.12.2023): 1323–27. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.57601.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Chang, Yuanhe Tian, Weidong Chen, Yan Song und Yongdong Zhang. „Bootstrapping Large Language Models for Radiology Report Generation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 17 (24.03.2024): 18635–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i17.29826.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Linfeng, Licheng Zhang, Chiwei Zhu und Zhendong Mao. „QGAE: an End-to-end Answer-Agnostic Question Generation Model for Generating Question-Answer Pairs“. JUSTC 53 (2023): 1. http://dx.doi.org/10.52396/justc-2023-0002.
Der volle Inhalt der QuelleChai, Yuyang, Zhuang Li, Jiahui Liu, Lei Chen, Fei Li, Donghong Ji und Chong Teng. „Compositional Generalization for Multi-Label Text Classification: A Data-Augmentation Approach“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 16 (24.03.2024): 17727–35. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i16.29725.
Der volle Inhalt der QuelleLaha, Anirban, Parag Jain, Abhijit Mishra und Karthik Sankaranarayanan. „Scalable Micro-planned Generation of Discourse from Structured Data“. Computational Linguistics 45, Nr. 4 (Januar 2020): 737–63. http://dx.doi.org/10.1162/coli_a_00363.
Der volle Inhalt der QuelleHei, Nailei, Qianyu Guo, Zihao Wang, Yan Wang, Haofen Wang und Wenqiang Zhang. „A User-Friendly Framework for Generating Model-Preferred Prompts in Text-to-Image Synthesis“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 3 (24.03.2024): 2139–47. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i3.27986.
Der volle Inhalt der QuelleRossiello, Gaetano, Md Faisal Mahbub Chowdhury, Nandana Mihindukulasooriya, Owen Cornec und Alfio Massimiliano Gliozzo. „KnowGL: Knowledge Generation and Linking from Text“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 13 (26.06.2023): 16476–78. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.27084.
Der volle Inhalt der QuelleKonstas, I., und M. Lapata. „A Global Model for Concept-to-Text Generation“. Journal of Artificial Intelligence Research 48 (30.10.2013): 305–46. http://dx.doi.org/10.1613/jair.4025.
Der volle Inhalt der QuelleMahajan, Dhruva, Ashish Gapat, Lalita Moharkar, Prathamesh Sawant und Kapil Dongardive. „Artificial Generation of Realistic Voices“. International Journal of Applied Sciences and Smart Technologies 03, Nr. 01 (21.06.2021): 11–26. http://dx.doi.org/10.24071/ijasst.v3i1.2744.
Der volle Inhalt der QuelleNayan Banik, Chayti Saha, Chayti Saha, Ikbal Ahmed, Ikbal Ahmed und Kulsum Akter Shapna. „Bangla text generation system by incorporating attention in sequence-to-sequence model“. World Journal of Advanced Research and Reviews 14, Nr. 1 (30.04.2022): 080–94. http://dx.doi.org/10.30574/wjarr.2022.14.1.0292.
Der volle Inhalt der QuelleVinay S und Kumar Siddamallappa U. „A novel package of key generation and integrity validation in symmetric key cryptography“. International Journal of Science and Research Archive 9, Nr. 2 (30.08.2023): 997–1002. http://dx.doi.org/10.30574/ijsra.2023.9.2.0480.
Der volle Inhalt der QuelleRIZZO, THOMAS G. „LIMITS ON NEW FERMIONS FROM $p\bar p$ COLLIDER DATA“. Modern Physics Letters A 02, Nr. 07 (Juli 1987): 505–11. http://dx.doi.org/10.1142/s0217732387000628.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Lei, Yeguo Sun, Yihong Liu, Rachel Edita O. Roxas und Rodolfo C. Raga. „Research and Implementation of Text Generation Based on Text Augmentation and Knowledge Understanding“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (10.09.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2988639.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Yiwen, Chi Zhang, Xiaofeng Yang, Zhongang Cai, Gang Yu, Lei Yang und Guosheng Lin. „IT3D: Improved Text-to-3D Generation with Explicit View Synthesis“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 2 (24.03.2024): 1237–44. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i2.27886.
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