論文の概要: Context-Preserving Text Simplification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11178v1
• Date: Mon, 24 May 2021 09:54:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 23:05:49.397108
• Title: Context-Preserving Text Simplification
• Title（参考訳）: コンテキスト保存テキストの簡易化
• Authors: Christina Niklaus, Matthias Cetto, Andr\'e Freitas, Siegfried Handschuh
• Abstract要約: 本稿では、複雑な英語文を単純化された文のセマンティックな階層に分割し、言い換える、文脈保存型テキスト単純化(TS)アプローチを提案する。 言語学的に原則化された変換パターンの集合を用いて、入力文は、修辞的関係を通じてリンクされる中心文と付随する文脈の形式で階層的な表現に変換される。 RST-DTに含まれるアノテーションとの比較分析により,分割文間の文脈的階層を89%の精度で捉え,それらの間に保持される修辞関係の分類において平均69%の精度で到達できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.830061911323025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a context-preserving text simplification (TS) approach that recursively splits and rephrases complex English sentences into a semantic hierarchy of simplified sentences. Using a set of linguistically principled transformation patterns, input sentences are converted into a hierarchical representation in the form of core sentences and accompanying contexts that are linked via rhetorical relations. Hence, as opposed to previously proposed sentence splitting approaches, which commonly do not take into account discourse-level aspects, our TS approach preserves the semantic relationship of the decomposed constituents in the output. A comparative analysis with the annotations contained in the RST-DT shows that we are able to capture the contextual hierarchy between the split sentences with a precision of 89% and reach an average precision of 69% for the classification of the rhetorical relations that hold between them.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な英語文を意味的階層に再帰的に分割,再現する,文脈保存型テキスト簡易化(ts)手法を提案する。 言語学的に原則化された変換パターンの集合を用いて、入力文は、修辞的関係を通じてリンクされる中心文と付随する文脈の形式で階層的な表現に変換される。 したがって,従来提案されていた文分割アプローチとは対照的に,TS手法では,出力中の分解成分の意味的関係を保っている。 RST-DTに含まれるアノテーションとの比較分析により,分割文間の文脈的階層を89%の精度で捉え,それらの間に保持される修辞関係の分類において平均69%の精度で到達できることが示された。

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