Textförenkling (TS) är en enspråkig text-till-text omvandling uppgift där en original (komplex) text omvandlas till en mål (enklare) text. Det senaste arbetet är baserat på sekvens-till-sekvens neurala modeller liknande dem som används för maskinöversättning (MT). TS-data skiljer sig från MT och omfattar mer avancerade transformationer, t.ex. meningsdelning. Den kan också innehålla flera förenklingar av samma originaltext som riktar sig till olika målgrupper, t.ex. Vi utforskar dessa två funktioner hos TS för att bygga modeller som är skräddarsydda för specifika gradnivåer. Vårt tillvägagångssätt använder en standardsekvens-till-sekvens-arkitektur där den ursprungliga sekvensen är kommenterad med information om målgruppen och/eller den (predikterade) typen av förenklingsoperation. Vi visar att det överträffar toppmoderna TS-metoder (upp till 3 respektive 12 BLEU- respektive SARI-poäng), inklusive när det inte finns några träningsdata för den specifika komplexa enkla kombinationen av betygsnivåer, dvs. Lärande utan skott.
REF utvecklar en textförenklingsmodell som kontrollerar produktionens kvalitetsnivå.
Learning Simplifications for Specific Target Audiences
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}