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• 解决问题：给定一篇论文的title +通过知识抽取工具从论文abstract里抽取出的知识图谱，用生成式模型生成文章的abstract
• 整体框架：用BiLSTM encode title, 用Graph Transformer encode 知识图谱。 decode过程中同时可以attention到title和图谱的encode特征，同时加上copy机制
• 细节：graph transformer用节点相邻的节点作为该节点的context，其他和text transformer类似
• 细节：原始图谱的边是有标签且无向的，在做graph transformer之前，将原始图的边改造成两个节点，这样得到的图的边是有向、无标签的。 同时加上一个global的节点，和所有节点都连接，让整个图联通
• 数据集：自建数据集，包含40k论文
• 评价指标：人工打分+BLUE+METEOR

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• 目标：根据输入的格式（对联、绝句、律诗、词牌名） + 主体（诗名、词名、藏头诗的头），生成相应格式的对联、诗、词
• 诗歌生成的难点：
  • 生成文本需要满足相应的诗歌类型的格式（长度、对偶、押韵、平仄等）
  • 生成的文本需要主题一致，如果给定主题的话，需要和给定主题一样
• 之前的做法：
  • 用基于constraint 或者基于template的方式满足格式
  • 用插入关键词的方式满足主题一致
  • 需要引入比较多的人工规则和特征