초록
문장 분할은 주요 단순화 연산자입니다. 본 연구에서는 자동 의미 해석기(semantic parser)를 기반으로 하는 간단하면서도 효율적인 분할 알고리즘을 제시합니다. 분할 후 텍스트는 추가로 세부 조정된 단순화 작업에 적합해집니다. 특히, 이 상황에서 신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)이 효과적으로 사용될 수 있음을 보여줍니다. 과거의 기계 번역을 이용한 단순화 방법은 원문을 전혀 수정하지 않는 경우가 많아 지나치게 보수적이었다는 큰 단점이 있었습니다. 여기서 제안하는 의미 해석기 기반의 분할은 이러한 문제를 완화시킵니다. 광범위한 자동 및 인간 평가 결과에 따르면, 제안된 방법은 결합된 어휘적 및 구조적 단순화에서 최신 기술(state-of-the-art)과 유리하게 비교됩니다.