論文の概要: MCTS: A Multi-Reference Chinese Text Simplification Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02796v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 11:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 15:31:56.951776
• Title: MCTS: A Multi-Reference Chinese Text Simplification Dataset
• Title（参考訳）: MCTS: マルチリファレンス中国語テキスト簡易化データセット
• Authors: Ruining Chong, Luming Lu, Liner Yang, Jinran Nie, Shuhan Zhou, Yaoxin Li, Erhong Yang
• Abstract要約: マルチ参照中国語テキスト単純化データセットであるMCTSを紹介する。 本稿では,データセットのアノテーションプロセスについて記述し,詳細な分析を行う。 教師なし手法と高度な大規模言語モデルの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4404376509754506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text simplification aims to make the text easier to understand by applying rewriting transformations. There has been very little research on Chinese text simplification for a long time. The lack of generic evaluation data is an essential reason for this phenomenon. In this paper, we introduce MCTS, a multi-reference Chinese text simplification dataset. We describe the annotation process of the dataset and provide a detailed analysis of it. Furthermore, we evaluate the performance of some unsupervised methods and advanced large language models. We hope to build a basic understanding of Chinese text simplification through the foundational work and provide references for future research. We release our data at https://github.com/blcuicall/mcts.
• Abstract（参考訳）: text simplificationは、書き換え変換を適用することで、テキストをより理解しやすくすることを目的としている。 漢文の簡略化に関する研究は、長い間ほとんど行われていない。 一般的な評価データがないことが、この現象の重要な理由である。 本稿では,マルチ参照中国語テキスト単純化データセットであるMCTSを紹介する。 本稿では,データセットのアノテーションプロセスについて記述し,詳細な分析を行う。 さらに,教師なし手法と高度な大規模言語モデルの性能評価を行った。 基礎研究を通じて漢文の簡易化に関する基本的な理解を構築し,今後の研究への参考資料の提供を期待する。 私たちはデータをhttps://github.com/blcuicall/mctsでリリースします。

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