I detta dokument undersöker vi språkmodellering för textförenkling. Till skillnad från vissa text-till-text översättning uppgifter, textförenkling är en enspråkig översättning uppgift som gör det möjligt för text i både inmatnings- och utdatadomän att användas för utbildning av språkmodellen. Vi undersöker förhållandet mellan normal engelska och förenklad engelska och jämför språkmodeller tränade på olika mängder text från varje. Vi utvärderar modellerna i sig själva med perplexitet och extrinsiskt på den lexikala förenklingsuppgiften från SemEval 2012. Vi finner att en kombinerad modell som använder både förenklade och normala engelska data uppnår en 23% förbättring i perplexitet och en 24% förbättring av den lexikala förenklingsuppgiften jämfört med en modell som endast är utbildad på enkla data. Post-hoc analys visar att de ytterligare oförenklade data ger bättre täckning för osynliga och sällsynta n-gram.
I REF föreslås en förenkling av texten och språkmodellering utvärderas för förenkling av texten i den föreslagna texten.
Improving Text Simplification Language Modeling Using Unsimplified Text Data
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}