Syftet med en domsförenkling är att minska en menings komplexitet samtidigt som dess ursprungliga innebörd bibehålls. Nuvarande modeller för meningsförenkling antog idéer från maskinöversättningsstudier och implicit inlärda förenklingskartläggningsregler från normala enkla meningspar. I detta dokument utforskar vi en ny modell som bygger på en flerskikts- och flerskiktsarkitektur och vi föreslår två innovativa tillvägagångssätt för att integrera Simple PPDB (A Parafras Database for Simplification), en extern parafras kunskapsbas för förenkling som omfattar ett brett spektrum av verkliga förenklingsregler. Försöken visar att integrationen ger två stora fördelar: (1) Den integrerade modellen överträffar flera toppmoderna utgångsmodeller för förenkling av meningar i litteraturen (2) genom analys av regelanvändningen, modellen försöker välja mer exakta förenklingsregler. Den kod och de modeller som används i tidningen finns på https://github.com/ Sanqiang/text_förenkling.
REF föreslog DMAS (Deep Memory Augmented Sentence Simplification), en flerskikts, multi-head uppmärksamhet transformator arkitektur som också integrerar förenklingsregler.
Integrating Transformer and Paraphrase Rules for Sentence Simplification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}