フランス語医療テキストの簡素化：小さなモデルと正確さが効果を発揮するとき

フランス語における生命医科学テキストの簡素化に関する実験を報告する。本研究では、既存のフランス語医療関連対応コーパスから抽出した並列文と、英語からフランス語に翻訳されたWikiLargeコーパスの2種類のコーパスを用い、医学用語とその言い換え表現を対応付ける辞書を併用する。その後、一般文と専門的文の比率を変えてこれらの並列コーパス上でニューラルモデルを学習させ、BLEU、SARI、Kandelスコアを用いて評価を行う。その結果、わずかな専門的データの存在が、テキストの簡素化において顕著な効果をもたらすことが示された。