复杂度加权损失和多样性重排序在句子简化中的应用

句子简化是指将文本重写为更容易理解的形式。近期的研究已将序列到序列（Seq2Seq）模型应用于这一任务，主要集中在通过强化学习和记忆增强在训练阶段进行改进。应用通用Seq2Seq模型进行简化的一个主要问题是，这些模型往往直接从原始句子中复制内容，导致输出的句子仍然相对较长且复杂。我们旨在通过两种主要技术来缓解这一问题。首先，在训练过程中，我们将层级词汇复杂度模型预测的内容词复杂度纳入损失函数。其次，在测试时生成大量多样化的候选简化句，并重新排序以提升流畅性、充分性和简洁性。在这里，我们通过一个新颖的句子复杂度模型来衡量简洁性。这些扩展使我们的模型能够在生成更简单句子的同时，与最先进系统具有竞争力。我们报告了标准的自动评估和人工评估指标。