摘要
本文介绍了作者提交至E2E NLG挑战赛（E2E Dataset，Novikova等，2017）的主系统。该系统在基准模型TGen（Dusek和Jurcicek，2016）的基础上进行改进，采用REINFORCE算法，在训练过程中利用单个语义表示（Meaning Representation）对应的多个参考文本，而基准模型则将这些参考文本视为独立的训练实例。
Benchmarks
| Benchmark | Methodology | Metrics |
|---|---|---|
| data-to-text-generation-on-e2e-nlg-challenge | Gong | BLEU: 64.22 CIDEr: 2.2721 METEOR: 44.69 NIST: 8.3453 ROUGE-L: 66.45 |