Oct, 2019

可控的句子简化：应用句法和词汇约束

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TL;DR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。
sentence simplificationcrosscontrollable modeltransformer-based architecturesyntactic and lexical constraints
发现论文，激发创造
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    Oct, 2019

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    Apr, 2017

  • 通过受控语法简化识别、测量和降低句法复杂性

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    Apr, 2023

  • 明确的复述控制文本简化

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    Oct, 2020

  • 英语的可控词汇简化

    本文介绍了一种用 T5 微调的 ConLS 系统，该系统是一种可控的词汇简化系统，其评估结果表明，在 LexMTurk，BenchLS 和 NNSeval 等三个数据集上，我们的模型表现与 LSBert（目前的最新技术）相当甚至有时优于它，并且我们还对控制字符的有效性进行了详细比较以清晰地了解每个字符如何对模型做出贡献。

    Feb, 2023

  • 词汇复杂性控制的句子生成

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    Nov, 2022

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    本研究通过实证研究不同的控制机制对模型简化输出的适当性和简单性影响的方式，提出了一种简单的方法来预测控制令牌，以提高简化文本的质量。

    May, 2023

  • (心理 -) 语言学特征与 Transformer 模型相遇：改进可解释和可控的文本简化

    本研究旨在通过建立使用预训练语言模型的（心理）语言学特征的透明度较高的文本简化系统来提高可解释性和可控性，并利用提前设定的十种属性，拓展一种 Seq2Seq TS 模型，使其能够明确控制多个属性。实验证明我们的方法在解释复杂度预测方面表现优异，并且通过明确地将 Seq2Seq 模型的条件限制于十个属性，其性能在领域内外环境中均有显著提高。

    Dec, 2022

  • 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

  • 多语言可控变压器模型词汇简化

    提出了一种基于 Transformer 的多语言可控词汇简化系统，使用语言特定的前缀、控制标记和候选词从预训练的掩蔽语言模型中提取较简单的替代词，该系统在三个公开的词汇简化数据集上优于之前的最先进模型，表现良好。针对最近的 TSAR-2022 多语言 LS 共享任务数据集也展现出很强的性能，且在西班牙语和葡萄牙语中获得性能提升。

    Jul, 2023