يهدف تبسيط الجمل إلى جعلها أسهل في القراءة والفهم. تعتمد معظم الطرق الحديثة على رؤى مستمدة من الترجمة الآلية لتعلم إعادة كتابة التبسيط من مجموعات نصوص أحادية اللغة تحتوي على جمل معقدة وبسيطة. نعالج مشكلة التبسيط باستخدام نموذج المُشفر-المُفكك (Encoder-Decoder) مقترن بإطار تعليم عميق بالتعزيز (Deep Reinforcement Learning). نسمّي نموذجنا بـ{\sc دريس} (اختصارًا لـ{\bf د}عمق {\bf ر}ينفورسمنت {\bf س}ينتنس {\bf س}يمبليفيكيشن)، حيث يقوم باستكشاف مجال الإمكانات المتاحة للتبسيط أثناء تعلمه كيفية تحسين دالة مكافأة تشجع على إنتاج جمل بسيطة وسلسة تحافظ على معنى المدخل. أظهرت التجارب التي أجريت على ثلاثة مجموعات بيانات أن نموذجنا يتفوق على أنظمة التبسيط المنافسة.