Vi presenterar det första försöket att använda sekvens för att sekvensera neurala nätverk för att modellera textförenkling (TS). Till skillnad från de tidigare föreslagna automatiserade TS-systemen kan våra neurala textförenklingssystem (NTS) samtidigt utföra lexikal förenkling och innehållsminskning. En omfattande mänsklig utvärdering av utdata har visat att NTS-system uppnår nästan perfekt grammatikalitet och innebär bevarande av utgående meningar och större förenkling än de toppmoderna automatiserade TS-systemen.
Slutligen föreslår REF en modell för TS som kan utföra lexikala utbyten och innehållsminskning.
Exploring Neural Text Simplification Models
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}