Simplification textuelle simple et efficace utilisant des méthodes sémantiques et neuronales

La segmentation des phrases est un opérateur de simplification majeur. Nous présentons ici un algorithme de segmentation simple et efficace basé sur un analyseur sémantique automatique. Après la segmentation, le texte devient propice à des opérations de simplification plus fines. En particulier, nous montrons que la traduction automatique neuronale peut être utilisée de manière efficace dans ce contexte. Les applications antérieures de la traduction automatique pour la simplification souffraient d'un inconvénient considérable en étant trop conservatrices, échouant souvent à modifier la source de quelque façon que ce soit. La segmentation basée sur l'analyse sémantique, telle que proposée ici, atténue ce problème. Des évaluations automatiques et humaines approfondies montrent que la méthode proposée se compare favorablement aux méthodes les plus avancées en matière de simplification lexicale et structurelle combinées.