Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Sentence Simplification via Dependency Parsing

論文の概要: Unsupervised Sentence Simplification via Dependency Parsing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12261v1
Date: Fri, 10 Jun 2022 07:55:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-04 04:11:58.929137
Title: Unsupervised Sentence Simplification via Dependency Parsing
Title（参考訳）: 依存構文解析による教師なし文の単純化
Authors: Vy Vo, Weiqing Wang and Wray Buntine
Abstract要約: 本稿では,単純だが教師なしの文簡略化システムを提案する。構文解析と文の埋め込みを利用して言語学的に効果的な単純化を生成する。我々は、テュルクコルプスの39.13 SARIにおいて、教師なしの最先端を定め、様々な品質指標の教師なしベースラインに対して競争的に行動する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.337513096197002
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Text simplification is the task of rewriting a text so that it is readable and easily understood. In this paper, we propose a simple yet novel unsupervised sentence simplification system that harnesses parsing structures together with sentence embeddings to produce linguistically effective simplifications. This means our model is capable of introducing substantial modifications to simplify a sentence while maintaining its original semantics and adequate fluency. We establish the unsupervised state-of-the-art at 39.13 SARI on TurkCorpus set and perform competitively against supervised baselines on various quality metrics. Furthermore, we demonstrate our framework's extensibility to other languages via a proof-of-concept on Vietnamese data. Code for reproduction is published at \url{https://github.com/isVy08/USDP}.
Abstract（参考訳）: テキストの簡易化は、読みやすく理解しやすいようにテキストを書き換える作業である。本稿では,構文解析構造と文埋め込みを併用し,言語的に効果的な単純化を実現する,単純かつ教師なし文簡易化システムを提案する。つまり,本モデルでは,文の意味性を維持しつつ,文章を単純化するための大幅な修正が可能となる。我々はテュルクコープスの39.13サリーに教師なしの最先端技術を確立し,様々な品質指標の教師なしベースラインと競合して実行する。さらに,ベトナム語データに対する概念実証を通じて,他言語への拡張性を示す。再生コードは \url{https://github.com/isVy08/USDP} で公開されている。

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