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基于记忆增强神经网络的句子简化

Tu Vu; Baotian Hu; Tsendsuren Munkhdalai; Hong Yu

摘要

句子简化旨在简化复杂句子的内容和结构,从而使其更容易被人类读者理解和更易于下游自然语言处理(NLP)应用进行处理。近年来,神经机器翻译的进展为该任务的新方法铺平了道路。在本文中,我们采用了一种具有增强记忆容量的架构——神经语义编码器(Neural Semantic Encoders,Munkhdalai 和 Yu,2017),将其应用于句子简化。实验结果表明,我们的方法在不同的简化数据集上均表现出有效性,无论是在自动评估指标还是人工评价方面。


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