Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Lexical Simplification for Turkish

論文の概要: Automatic Lexical Simplification for Turkish

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05878v3
Date: Fri, 28 Jul 2023 13:33:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-31 17:01:06.147733
Title: Automatic Lexical Simplification for Turkish
Title（参考訳）: トルコ語の自動辞書化
Authors: Ahmet Yavuz Uluslu
Abstract要約: トルコ語に対する最初の自動語彙単純化システムを提案する。近年のテキスト単純化の取り組みは、手作業による簡易コーパスと包括的NLPツールに依存している。本稿では,事前学習された表現モデル BERT に基づく新しいテキスト単純化パイプラインと形態的特徴を併用して,文法的に正しい意味論的に適切な単語レベルの単純化を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present the first automatic lexical simplification system for the Turkish language. Recent text simplification efforts rely on manually crafted simplified corpora and comprehensive NLP tools that can analyse the target text both in word and sentence levels. Turkish is a morphologically rich agglutinative language that requires unique considerations such as the proper handling of inflectional cases. Being a low-resource language in terms of available resources and industrial-strength tools, it makes the text simplification task harder to approach. We present a new text simplification pipeline based on pretrained representation model BERT together with morphological features to generate grammatically correct and semantically appropriate word-level simplifications.
Abstract（参考訳）: 本稿では,トルコ語における最初の語彙合成システムについて述べる。最近のテキスト単純化の取り組みは、手作業による簡易コーパスと、対象テキストを単語レベルと文レベルの両方で分析できる包括的なnlpツールに依存している。トルコ語は形態学的に豊かな凝集言語であり、屈折事件の適切な処理など独自の考察を必要とする。利用可能なリソースと工業的強化ツールの観点からは、低リソース言語であるため、テキストの簡易化が難しくなる。本稿では,事前学習された表現モデル BERT に基づく新しいテキスト単純化パイプラインと形態的特徴を併用して,文法的に正しい意味論的に適切な単語レベルの単純化を生成する。

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