Einfache und effektive Textvereinfachung durch semantische und neuronale Methoden

Satzspaltung ist ein wesentlicher Vereinfachungsoperator. In dieser Arbeit stellen wir einen einfachen und effizienten Spaltalgorithmus vor, der auf einem automatischen semantischen Parser basiert. Nach der Spaltung ist der Text für weitere feingetünte Vereinfachungsoperationen geeignet. Insbesondere zeigen wir, dass neuronale Maschinelle Übersetzung in dieser Situation effektiv eingesetzt werden kann. Frühere Anwendungen von Maschineller Übersetzung zur Vereinfachung leiden unter einem erheblichen Nachteil, da sie überkonservativ sind und oft das Quelltextmaterial überhaupt nicht modifizieren. Die hier vorgeschlagene semantikbasierte Spaltung mildert dieses Problem. Umfangreiche automatische und menschliche Evaluierungen zeigen, dass die vorgestellte Methode sich günstig mit dem Stand der Technik bei kombinierter lexikalischer und struktureller Vereinfachung vergleicht.