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4ヶ月前

ニューラルテキスト簡素化モデルの探求

{Sanja {\v{S}}tajner Sergiu Nisioi Simone Paolo Ponzetto Liviu P. Dinu}

ニューラルテキスト簡素化モデルの探求

要約

テキスト簡略化(TS)をモデル化するため、シーケンス・トゥ・シーケンス型ニューラルネットワークを初めて用いた。従来の自動テキスト簡略化システムとは異なり、本研究で提案するニューラルテキスト簡略化(NTS)システムは、語彙的簡略化と内容削減を同時に実行できる。出力結果に対する広範な人間評価の結果、NTSシステムは出力文の文法的正しさおよび意味の保持度においてほぼ完全な水準を達成しており、また、最先端の自動TSシステムと比較してより高いレベルの簡略化を実現していることが明らかになった。

ベンチマーク

ベンチマーク方法論指標
text-simplification-on-turkcorpusNTS-SARI
BLEU: 80.69
SARI (EASSEu003e=0.2.1): 37.25

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