Génération de textes multilingues à partir de graphes de connaissances : de la création de données à l'évaluation humaine
Multilingual KG-to-text Generation: From Data Creation To Human Evaluation
Jury
Directeur de these_GARDENT_Claire_CNRS
Rapporteur_ZWEIGENBAUM_Pierre_Université Paris-Saclay
Président_ZARRIESS_Sina_University of Bielefeld
Examinateur_MAHAMOOD_Saad_Shopware
Examinateur_GKATZIA_Dimitra_Edinburgh Napier University
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Mention de diplôme
Informatique
A008
LORIA UMR 7503 Campus Scientifique BP 239
54506, Vandoeuvre-les-Nancy
Mots clés
Génération KG-to-text,génération de texte multilingue,évaluation,LLM,
Résumé de la thèse
Avec les vastes quantités de connaissances accessibles sous forme de graphes de connaissances (knowledge graphs, KG), la génération de texte à partir de graphes de connaissances (KG-to-text) est devenue un élément important de nombreuses applications utilisant ces connaissances pour améliorer les systèmes de dialogue, la traduction et la réponse aux questions.
Keywords
KG-to-text generation,multilingual text generation,evaluation,LLM,
Abstract
With vast amounts of knowledge accessible as Knowledge Graphs (KGs), Knowledge Graph to text generation (KG-to-text) has become an important part of many applications using that knowledge to improve dialogue systems, translation and question answering. However, while a lot of research has been done for English, KG-to-text generation for other languages remains under-explored.
In this thesis we address this by first focusing on Russian, analysing generalisation capabilities to out-of-distribution data of existing KG-to-Russian text generation methods.
