I detta papper beskriver vi en metod för att förenkla meningar med hjälp av Phrase Based Machine Översättning, förstärkt med en omrankning heuristic baserat på olikhet, och tränas på en enspråkig parallell corpus. Vi jämför vårt system med en ordsubstitution baslinje och två toppmoderna system, alla utbildade och testade på parade meningar från den engelska delen av Wikipedia och Simple Wikipedia. Försökspersonerna bedömer resultaten av de olika systemen. Analys av bedömningarna visar att genom relativt noggrann frasbaserad parafrasering uppnår vår modell liknande förenklingsresultat som toppmoderna system, samtidigt som den genererar bättre formade resultat. Vi hävdar också att textläsbarhetsmått som Flesch-Kincaid grade nivå bör användas med försiktighet när man utvärderar resultaten av förenklingssystem.
I REF föreslås en modell för att förenkla meningar genom att använda enspråkig frasbaserad maskinöversättning för att uppnå de senaste resultaten.
Sentence Simplification by Monolingual Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}