我々は、無教師文簡素化のための新しい反復的で編集ベースのアプローチを提案する。本モデルは、文の自然さ、簡潔さ、意味の保持を評価するスコア関数によってガイドされる。その後、複雑な文に対して単語レベルおよびフレーズレベルの編集を反復的に実行する。従来の手法と比較して、本モデルは並列学習データを必要としないが、より制御可能かつ解釈しやすい特徴を持つ。NewselaおよびWikiLargeデータセットにおける実験結果から、本手法が最先端の教師あり手法とほぼ同等の効果を発揮することが示された。