論文の概要: Discourse-Aware Text Simplification: From Complex Sentences to Linked Propositions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00425v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 10:10:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 14:42:35.754817
• Title: Discourse-Aware Text Simplification: From Complex Sentences to Linked Propositions
• Title（参考訳）: 談話認識テキストの簡易化:複雑な文から連結命題へ
• Authors: Christina Niklaus, Matthias Cetto, Andr\'e Freitas, Siegfried Handschuh
• Abstract要約: Text Simplification (TS)は、テキストの処理を容易にするために文を変更することを目的としている。 本稿では、複雑な英語文を分割し、言い換える、談話対応のTSアプローチを提案する。 単純化された文の上に意味層を置く最小命題のセマンティック階層を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.335080241393191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentences that present a complex syntax act as a major stumbling block for downstream Natural Language Processing applications whose predictive quality deteriorates with sentence length and complexity. The task of Text Simplification (TS) may remedy this situation. It aims to modify sentences in order to make them easier to process, using a set of rewriting operations, such as reordering, deletion, or splitting. State-of-the-art syntactic TS approaches suffer from two major drawbacks: first, they follow a very conservative approach in that they tend to retain the input rather than transforming it, and second, they ignore the cohesive nature of texts, where context spread across clauses or sentences is needed to infer the true meaning of a statement. To address these problems, we present a discourse-aware TS approach that splits and rephrases complex English sentences within the semantic context in which they occur. Based on a linguistically grounded transformation stage that uses clausal and phrasal disembedding mechanisms, complex sentences are transformed into shorter utterances with a simple canonical structure that can be easily analyzed by downstream applications. With sentence splitting, we thus address a TS task that has hardly been explored so far. Moreover, we introduce the notion of minimality in this context, as we aim to decompose source sentences into a set of self-contained minimal semantic units. To avoid breaking down the input into a disjointed sequence of statements that is difficult to interpret because important contextual information is missing, we incorporate the semantic context between the split propositions in the form of hierarchical structures and semantic relationships. In that way, we generate a semantic hierarchy of minimal propositions that leads to a novel representation of complex assertions that puts a semantic layer on top of the simplified sentences.
• Abstract（参考訳）: 複雑な構文を示す文は、文の長さと複雑さによって予測品質が劣化する下流自然言語処理アプリケーションの大きな障害となる。 text simplification(ts)のタスクは、この状況を改善する可能性がある。 リオーダリング、削除、分割といった一連の書き換え操作を使用して、処理を容易にするために文を修正することを目的としている。 第一に、彼らはそれを変換するよりも入力を保持する傾向があるという非常に保守的なアプローチに従い、第二に、文の真の意味を推測するために文節や文にまたがるコンテキストが必要とされるテキストの凝集性を無視します。 そこで本研究では,これらの問題に対処するために,複雑な英語文を意味的文脈内で分割し,再現する,談話認識型tsアプローチを提案する。 言語的に接地された変換段階に基づき、複雑な文は下流のアプリケーションで容易に分析できる単純な正準構造を持つ短い発話に変換される。 文分割では,これまでほとんど検討されていないTSタスクに対処する。 さらに,この文脈では,ソース文を自己完結した最小意味単位に分解することを目的として,最小性の概念を導入する。 重要な文脈情報が欠落しているために解釈が難しい文列に入力を分解するのを避けるため、分割命題間の意味的文脈を階層構造と意味的関係の形で組み込む。 このようにして、最小命題のセマンティック階層を生成して、単純化された文の上にセマンティック層を置く複雑なアサーションの新たな表現を生み出す。

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