Spanish Triple-to-Text Benchmark on Low-Resource Large Language Models

Artículo que presenta una adaptación al español del benchmark WebNLG para la verbalización de conjuntos de tripletas RDF. El recurso contiene más de 45.000 verbalizaciones emparejadas con conjuntos de tripletas de DBpedia y constituye, según los autores, el primer intento formal de proporcionar este benchmark en español. El trabajo evalúa modelos de lenguaje eficientes mediante aprendizaje en contexto —zero-shot, one-shot y few-shot— y aprendizaje supervisado con ajuste fino parcial. Los resultados muestran las dificultades de generar textos en español fluidos y fieles a los datos, así como mejoras significativas mediante ajuste fino parcial.