Tree-of-Text：体育领域中基于树的表到文本生成提示框架

从结构化表格生成体育比赛报告是一项复杂的表格到文本任务，需要精确的数据解释和流畅的叙述生成。传统的基于模型的方法需要大量带注释的数据集，而使用 大语言模型 (LLM) 的基于提示的方法常常由于表理解能力较弱而陷入幻觉。为了克服这些挑战，我们提出了 Tree-of-Text，一种树形结构的提示框架，指导 LLM 通过三个阶段的生成过程：（1）内容规划，从输入表中选择相关操作和参数； （2）Operation Execution，将大表分解为可管理的子表； (3) 内容生成，将简短的文本输出合并并重写为一个有凝聚力的报告。实验表明，我们的方法在 ShuttleSet+ 上优于现有方法，在 RotoWire-FG 上的 RG 和 CO 指标方面领先，并且在 MLB 上的 CS 和 CO 方面表现出色，时间和成本约为 Chain-of-Table 的 40%。这些结果证明了文本树的有效性和效率，并为体育领域基于提示的表格到文本生成提出了一个有前途的方向。