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翻訳モデルを用いたテキスト平易化に加え、単語毎の平易化操作(KEEP, ADD, DELETE)の予測タスクを加えることで、モデルに平易化時を学習させる。平易化操作の教師ラベルを生成する際には、原文と平易文のLevenshtein distanceにより、KEEP, ADD, DELETEのいずれかのラベルを付与する。結果として、SoTAのモデルに比べ平易さの評価尺度であるSARIが向上。
EditNTS: An Neural Programmer-Interpreter Model for Sentence Simplification through Explicit Editing
翻訳モデルを用いたテキスト平易化に加え、単語毎の平易化操作(KEEP, ADD, DELETE)の予測タスクを加えることで、モデルに平易化時を学習させる。平易化操作の教師ラベルを生成する際には、原文と平易文のLevenshtein distanceにより、KEEP, ADD, DELETEのいずれかのラベルを付与する。結果として、SoTAのモデルに比べ平易さの評価尺度であるSARIが向上。
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