我们通过两个以复杂句和复杂词为重点的语料库，对西班牙语文本简化（TS）在生产系统中进行评估。我们将最流行的西班牙语特定可读性评分与神经网络进行比较，并表明后者在预测用户对 TS 的偏好方面始终更好。作为分析的一部分，我们发现多语言模型在相同任务上表现不及相应的仅限西班牙语模型，然而所有模型都过于频繁地关注无关的统计特征，如句子长度。我们通过在评估中发布我们的语料库，希望推动西班牙语自然语言处理的最新技术发展。

Aug, 2023

本研究呈现了一个新的数据集以适用于三种语言且提供了建立和评估词汇简化系统所需的高质量数据体。通过采用神经网络架构，对两种高级系统进行了适应和评估，结果在英语中表现最佳。

Sep, 2022

本研究首次使用合成数据来训练德语文档级文本简化的生成模型，通过真实世界在线文本论证了我们方法的有效性。解决语言简化中数据稀缺的挑战，我们爬取了经过专业简化的德语文本并使用 GPT-4 合成了一个语料库。我们在这些数据上微调了多达 130 亿参数的大型语言模型，并使用多种方法对其性能进行评估。该论文运用了各种评估方法，并展示了当前使用的基于规则的度量指标的局限性。自动和手动评估均表明，我们的模型可以显著简化真实世界的在线文本，显示了合成数据在改进文本简化方面的潜力。

Feb, 2024

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

本文针对文本简化数据的缺乏问题，提出了使用文本摘要中的数据辅助文本简化的方法（Sum4Simp），并通过实验证明 Sum4Simp 可在低资源场景下提高几种主流简化模型的性能。

Feb, 2023

本文提出并研究了一个新的文档级简化任务，旨在简化由多个句子组成的文档。作者构建了一个大规模的数据集 D-Wikipedia，并对其进行分析和人类评估，提出了一个新的自动评估指标 D-SARI 以更好的适应文档级简化任务，并选择了几个代表基准模型进行自动和人类评估并分析了结果，指出了基准模型的缺点。

Oct, 2021

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

本研究提出了一种联合文本简化和摘要生成的方案，为此创建了一个新的数据集，并提供代码和数据以支持该方案的实现。

Jan, 2022

德文文本简化的当前状况，重点研究平行和单语德语语料库。评估神经语言模型在简化德语文本方面的适用性，特别是在法律文本和无障碍要求方面。研究结果强调了需要更多的训练数据和更恰当的方法，考虑到德语的特定语言特征，以及针对认知或语言障碍目标群体的需求和偏好的重要性。为了解决这些研究空白，作者们于 2023 年 4 月启动了跨学科的 OPEN-LS 项目。该项目旨在开发适合低识字水平个体使用的文本格式框架，整合法律文本，并提高对语言或认知障碍者的可理解性。此外，该项目还将探索使用生成图像的人工智能以增强面向特定受众的插图数据的成本效益方法。欲了解更多和最新信息，请访问我们的项目主页：https://URL-Link

Dec, 2023

该研究介绍了一项机器翻译任务，其输出面向不同水平的目标语言熟练度的受众。他们收集了高质量的新闻文章数据集，提出了一种跨语言文章段落对齐方法，训练出多任务序列到序列模型，实现将西班牙语翻译成英语并针对英语简化阅读难度，结果显示这些多任务模型优于传统的翻译和简化文本管线式方法。

Nov, 2019