Förenkling av domar syftar till att göra meningarna lättare att läsa och förstå. De senaste strategierna bygger på insikter från maskinöversättning för att lära förenkling skriver om från enspråkig corpora av komplexa och enkla meningar. Vi tar itu med förenklingsproblemet med en kodare-dekoder-modell i kombination med en djupgående förstärkningsram för lärande. Vår modell, som vi kallar DRESS (som korthand för Deep REinforcement Sentence Simplification), utforskar utrymmet för möjliga förenklingar samtidigt som vi lär oss att optimera en belöningsfunktion som uppmuntrar utgångar som är enkla, flytande, och bevara betydelsen av inmatningen. Experiment på tre datauppsättningar visar att vår modell överträffar konkurrenskraftiga förenklingssystem. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF tar itu med en liknande uppgift med meningsförenkling med Seq2Seq-modellen i kombination med djupt förstärkande lärande, där belöningsfunktionen är manuellt definierad för uppgiften.
Sentence Simplification with Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}