De senaste meningsförenklingssystemen använder grundläggande maskinöversättningsmodeller för att lära sig lexiska och syntaktiska parafraser från en manuellt förenklad parallell corpus. Dessa metoder begränsas av kvaliteten och mängden av manuellt förenklade corpora, som är dyra att bygga. I detta dokument genomför vi en djupgående anpassning av statistisk maskinöversättning för att utföra textförenkling, dra nytta av storskaliga parafraser inlärda från tvåspråkiga texter och en liten mängd manuella förenklingar med flera referenser. Vårt arbete är det första att utforma automatiska mätvärden som är effektiva för att stämma och utvärdera förenklingssystem, vilket kommer att underlätta iterativ utveckling för denna uppgift.
Automatiska mått i Ref-design för textförenkling.
Optimizing Statistical Machine Translation for Text Simplification
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}