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automatic text simplification
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ACL
文本简化系统是否保留含义?通过阅读理解的人工评估
自动文本简化(TS)旨在自动化重写文本的过程,使人们更容易阅读。本研究引入了人类评估框架以评估简化文本是否保留了含义,并通过阅读理解问题对文本进行了深入的人类评估和九种自动系统评估。
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7 months ago
LC-Score:无参考文本理解难度评估
我们提出了一个简单的方法 LC-Score,用于训练法语文本的阅读理解指标,通过预测给定文本的易读性来定量捕捉文本与清晰语言指南的契合程度。我们探索了两种方法:使用语言学动机指标训练统计模型,以及从文本中直接利用预训练语言模型进行神经学习。
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9 months ago
ACL
神经半 - Markov CRF 用于单语词对齐
提供了一种新的神经半 - Markov CRF 对齐模型,它通过可变长度跨度统一了单词和短语对齐,通过人工注释创建了一个新的基准,显示出在现实设置下评估单语言对齐模型的性能, 并证明了该模型在自动文本简化和句对分类任务中具有良好的普适性和实
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3 years ago
德语文本复杂度的主观评估数据集
该研究提供了 TextComplexityDE 数据集,其中包括 1000 个句子,采自不同领域的 23 篇德文维基百科文章,用于开发文本复杂性预测模型和德语自动文本简化。该数据集包括由德语学习者在 A 和 B 级别提供的不同文本复杂度方面
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5 years ago
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