ACLJan, 2010

针对生物医学文本自动处理的有效句子简化

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TL;DR本文提出了一个名为 bioSimplify 的文本简化方法，试图减少医学文献中的句子复杂度，从而提高句法分析器的性能。经测试，在使用简化后的句子进行分析时，Charniak-McClosky 句法分析器的性能提高了 2.90%，Link Grammar 句法分析器的性能提高了 4.23%。
发现论文，激发创造
  • 医疗文本的段落级简化

    本研究探讨了如何应用语言模型来改进医学文本的简化，提出了一种基于似然分数的新度量标准，并对编码器解码器模型的新方法进行了评估，同时建立了一些语料库。

    Apr, 2021

  • 利用语义和神经方法实现简单有效的文本简化

    本论文提出了一种基于自动语义分析器的简单有效的句子分割算法，并通过神经机器翻译进行进一步微调的简化操作，其中采用语义分析为基础的分割方式可以有效地解决以往机器翻译的过于保守的问题，经过广泛的自动化和人工评估，该方法在词汇和结构简化方面表现优异。

    Oct, 2018

  • 通过受控语法简化识别、测量和降低句法复杂性

    本研究提出了一种基于事实信息的控制简化方法，使用句法依赖分析将复合和复杂句子拆分为简化句子的集合，并用统计方法度量了句子的句法复杂度，通过本方法，可在不失信息的情况下简化语言，用于知识图谱中三元组的提取与构建。

    Apr, 2023

  • 论文标题：论从复杂句子到关联命题的言语感知文本简化

    在语义上意识到文本中的句子结构和上下文联系，通过将复杂句子进行拆分和重新表述，生成有语义层次的简化句子，以提高自然语言处理应用的预测质量。

    Aug, 2023

  • NapSS：通过叙述提示和句子匹配摘要实现段落级医学文本简化

    该研究提出了一种名为 NapSS 的自动文本简化方法，采用基于句子匹配的摘要生成和提取式摘要相结合的策略来帮助医学领域的非专业人士更好地理解专业文献，相对于基准策略，在保持原始叙述连贯性的同时提高了文本简化的词汇和语义相似性，实验结果表明该方法可以更有效地提高非专业人士的阅读效率。

    Feb, 2023

  • 医学文本的多语言简化

    本研究介绍了 MultiCochrane 数据集，并评估了跨多语言的医学简化文本模型，尽管该模型能够生成可行的简化文本，但我们也发现了仍未解决的挑战。

    May, 2023

  • SuMe: 面向生物医学机制概述的数据集

    本文介绍了生物医学机制总结任务，并利用少量手工标注的机制句子，训练了机制句子分类器以过滤大量的生物医学摘要并创建了一个包含 22k 实例的总结数据集。此外，我们还引入了 611k 实例的结论句子生成作为预训练任务，并基准测试了大型生物领域语言模型的性能。我们发现，虽然预训练任务有助于提高性能，但最佳模型仅在 32％的情况下产生可接受的机制输出，这表明该任务在生物医学语言理解和总结方面面临巨大挑战。

    May, 2022

  • 将复杂句子转换为语义层级

    该研究提出了一种递归分割和重述复杂英语句子的方法，生成简化句子的新语义层级结构，可用于机器翻译或信息提取等人工智能任务，手动和自动评估都表明该方法在结构文本简化方面表现优于现有技术，并用于近似 346% 精度和 52% 召回率地改良现有句子提取系统的性能。

    Jun, 2019

  • 科学文本简化用于非专业读者

    科学摘要简化是为非专家出版物提供核心信息的重要任务，包括使用简化模型和聊天 GPT 进行摘要。

    Jul, 2023

  • 使用 Transformer 进行句子简化 -- 以五岁孩子的语言为解释

    本文使用预训练转换器模型探讨了简化句子的方法，并在 Mechanical Turk 数据集上结合 GPT-2 和 BERT 模型取得了 46.80 的最佳 SARI 得分，明显优于之前的最新研究成果。

    Dec, 2022