論文の概要: Is it Possible to Modify Text to a Target Readability Level? An Initial Investigation Using Zero-Shot Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12551v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 00:47:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 16:21:13.426748
• Title: Is it Possible to Modify Text to a Target Readability Level? An Initial Investigation Using Zero-Shot Large Language Models
• Title（参考訳）: テキストをターゲット可読性レベルに修正することは可能か? ゼロショット大言語モデルを用いた初期検討
• Authors: Asma Farajidizaji, Vatsal Raina, Mark Gales
• Abstract要約: 読みやすさを制御した新しいテキスト修正タスクを提案する。 このタスクでは、各入力テキストに対して、様々なターゲット可読レベルで8つのバージョンを生成する必要がある。 ソーステキストとターゲットテキストのセマンティクスや語彙的類似性が低下し,可読性が大きく変化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.273958158967657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text simplification is a common task where the text is adapted to make it easier to understand. Similarly, text elaboration can make a passage more sophisticated, offering a method to control the complexity of reading comprehension tests. However, text simplification and elaboration tasks are limited to only relatively alter the readability of texts. It is useful to directly modify the readability of any text to an absolute target readability level to cater to a diverse audience. Ideally, the readability of readability-controlled generated text should be independent of the source text. Therefore, we propose a novel readability-controlled text modification task. The task requires the generation of 8 versions at various target readability levels for each input text. We introduce novel readability-controlled text modification metrics. The baselines for this task use ChatGPT and Llama-2, with an extension approach introducing a two-step process (generating paraphrases by passing through the language model twice). The zero-shot approaches are able to push the readability of the paraphrases in the desired direction but the final readability remains correlated with the original text's readability. We also find greater drops in semantic and lexical similarity between the source and target texts with greater shifts in the readability.
• Abstract（参考訳）: テキストの単純化は、テキストが理解しやすいように適応される一般的なタスクです。 同様に、テキストの精巧化は、文章をより洗練されたものにし、理解テストの読みの複雑さを制御する方法を提供する。 しかし、テキストの簡易化と詳細化のタスクは、テキストの可読性を変更するだけに限られている。 あらゆるテキストの可読性を直接ターゲットの可読性レベルに修正して、多様なオーディエンスに適応させることが有用である。 理想的には、可読性制御された生成テキストの可読性は、ソーステキストとは独立すべきである。 そこで本研究では,新しい可読性制御型テキスト修正タスクを提案する。 このタスクでは、入力テキストごとに、様々なターゲット可読レベルで8つのバージョンを生成する必要がある。 本稿では,新しい可読性制御型テキスト修正指標を提案する。 このタスクのベースラインはchatgptとllama-2を使用し、2段階のプロセス(言語モデルを2回通過することでパラフレーズを生成する)を導入する拡張アプローチを採用している。 ゼロショットアプローチはパラフレーズの可読性を所望の方向に押し上げることができるが、最終的な可読性は元のテキストの可読性と相関する。 また、ソーステキストとターゲットテキストのセマンティクスや語彙的類似性が大きく低下し、可読性が大きく変化した。

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