ACLApr, 2019

句子简化的复杂度加权损失和多样化重排

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TL;DR通过对序列到序列模型进行改进，将单词难度、生成多样性等因素纳入损失函数并在测试时使用多个简化候选项进行筛选、排序，成功提高了句子简化的质量，并取得了与最先进系统相媲美的自动化和人工评估成果。
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发现论文，激发创造
  • 一种用于句子简化的受限序列到序列神经模型

    通过结合单词级和句子级的简化方法，本研究提出了一个两步简化框架，并利用约束神经生成模型的方法对简化后的单词进行句子简化，取得了比各种基线模型更好的性能表现。

    Apr, 2017

  • 基于语义相关性的神经网络文本摘要与简化

    本文介绍了一种基于语义相关性的神经模型，用于促进文本摘要和语言简化的源文本和简化文本之间高度的语义相似性。

    Oct, 2017

  • 深度强化学习下的句子简化

    使用编码器 - 解码器模型和深度强化学习框架，自动简化句子并保持其原有意思，实现简单易懂的阅读体验。

    Mar, 2017

  • 句子简化的动态多层多任务学习

    本文提出了一种基于序列到序列的句子简化模型，通过多任务学习及时改进其包含性和释义能力。文章还介绍了一种新的多层软共享方法，以及一种动态学习的多臂赌博机训练方法，实验结果表明我们的模型在语义相关任务上的表现优于竞争模型。

    Jun, 2018

  • 可控的句子简化

    使用离散参数机制在序列到序列模型中为用户提供明确控制简化系统的方法，进而在简化基准测试中实现比标准模型更好的结果，并建立了 ACCESS 模型作为人群中心的句子简化的技术水平。

    Oct, 2019

  • 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

  • 可控的句子简化：应用句法和词汇约束

    通过对句子语法和词汇约束的控制，本文提出了一种可以满足不同用户简化需求的 CROSS 句子简化模型，使用 Transformer-based 结构，在两个基准数据集上实验表明，语法和词汇约束对于成功的简化至关重要。

    Oct, 2019

  • 可解释的文本复杂度预测：文本简化的缺失前提

    本文提出了一种基于任务依赖的透明的文本简化流水线，第一步和第二步分别是文本是否需要简化的预测和复杂部分的识别，这两个任务可以通过词汇或深度学习方法分别解决，同时解决会提高最先进黑箱简化模型的外样本文本简化表现。

    Jul, 2020

  • 基于理解问答的文本简化

    本研究探讨并验证了通过文本简化改善阅读理解相关任务的可行性，创建了被简化过的 SQuAD 数据集 (Simple-SQuAD)，并实验表明文本简化对于基于 SQuAD 的问答任务，确实可以提高 2.04% 的精确匹配率和 1.74% 的 F1 值。

    Sep, 2021

  • 迭代编辑型无监督句子简化

    我们提出了一种新的迭代式基于编辑的无监督句子简化方法，其模型通过包括流畅性、简洁性和意义保持在内的评分函数进行指导，并在复杂句子上迭代执行单词和短语级别的编辑。与之前的方法相比，我们的模型不需要并行的训练集，但更可控和可解释。对 Newsela 和 WikiLarge 数据集的实验表明，我们的方法几乎与最先进的监督方法一样有效。

    Jun, 2020