Fugu-MT 論文翻訳(概要): A User-Centered Evaluation of Spanish Text Simplification

論文の概要: A User-Centered Evaluation of Spanish Text Simplification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07556v1
Date: Tue, 15 Aug 2023 03:49:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-16 13:59:19.360489
Title: A User-Centered Evaluation of Spanish Text Simplification
Title（参考訳）: スペイン語テキスト簡易化のユーザ中心評価
Authors: Adrian de Wynter, Anthony Hevia, Si-Qing Chen
Abstract要約: 生産システムにおけるスペイン語のテキスト単純化(TS)の評価について述べる。我々は、スペイン固有の可読性スコアをニューラルネットワークと比較し、後者がTSに関するユーザの好みを予測するのに一貫して優れていることを示す。我々は,スペインの自然言語処理の最先端を推し進めることを目指して,我々の評価のコーパスを広いコミュニティに公開する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.046875672600245
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We present an evaluation of text simplification (TS) in Spanish for a production system, by means of two corpora focused in both complex-sentence and complex-word identification. We compare the most prevalent Spanish-specific readability scores with neural networks, and show that the latter are consistently better at predicting user preferences regarding TS. As part of our analysis, we find that multilingual models underperform against equivalent Spanish-only models on the same task, yet all models focus too often on spurious statistical features, such as sentence length. We release the corpora in our evaluation to the broader community with the hopes of pushing forward the state-of-the-art in Spanish natural language processing.
Abstract（参考訳）: 本稿では,複合語と複合語の両方に焦点をあてたコーパスを用いて,生産システムのためのスペイン語のテキスト簡易化(ts)を評価する。我々は、スペイン固有の可読性スコアをニューラルネットワークと比較し、後者がTSに関するユーザの好みを予測するのに一貫して優れていることを示す。分析の結果、複数の言語モデルは同じタスクでスペイン語のみのモデルに劣ることがわかったが、全てのモデルは文長のような散発的な統計的特徴に重きを置きすぎていることがわかった。我々は,スペインの自然言語処理の最先端を推し進めることを目指して,我々の評価のコーパスを広いコミュニティに公開する。

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