Förenkling av domar syftar till att förbättra läsbarheten och begripligheten, baserat på flera åtgärder som uppdelning, radering och parafrasering. En giltig förenklad mening bör emellertid också logiskt sett innefattas av dess inmatningsmening. I detta arbete presenterar vi först en stark pekarkopieringsmekanism baserad sekvens-till-sekvens mening förenkling modell, och sedan förbättra dess inblandning och parafrasering kapacitet via multi-task lärande med relaterade kompletterande uppgifter av inbegripenhet och parafrasgenerering. Dessutom föreslår vi en ny "flernivåbaserad" soft sharing-strategi där varje extra uppgift delar olika nivåer (högre respektive lägre) av meningsförenklingsmodellen, beroende på uppgiftens semantiska kontra lexicosyntaktiska natur. Vi introducerar också en ny multi-armad banditbaserad utbildningsmetod som dynamiskt lär sig hur man effektivt kan växla mellan uppgifter under lärande med flera arbetsuppgifter. Experiment på flera populära dataset visar att vår modell överträffar konkurrenskraftiga förenklingssystem i SARI och FKGL automatiska mätvärden, och mänsklig utvärdering. Vidare presenterar vi flera ablation analyser av alternativa lagerdelningsmetoder, mjuk kontra hård delning, dynamiska multi-armad bandit provtagning tillvägagångssätt, och vår modells lärda betydelse och parafrasering färdigheter.
REF använde MAB för att effektivt växla mellan uppgifter i en dynamisk inlärningsmiljö med flera uppgifter.
Dynamic Multi-Level Multi-Task Learning for Sentence Simplification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}