論文の概要: Progressive Document-level Text Simplification via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03857v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 15:14:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:49:48.799256
• Title: Progressive Document-level Text Simplification via Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるプログレッシブ文書レベルテキストの簡易化
• Authors: Dengzhao Fang, Jipeng Qiang, Yi Zhu, Yunhao Yuan, Wei Li, Yan Liu,
• Abstract要約: 長い文書レベルの単純化(DS)はいまだに未調査である。 本稿では,タスクを階層的に分解してプログレッシブ単純化手法(ProgDS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.57555397986868
• License:
• Abstract: Research on text simplification has primarily focused on lexical and sentence-level changes. Long document-level simplification (DS) is still relatively unexplored. Large Language Models (LLMs), like ChatGPT, have excelled in many natural language processing tasks. However, their performance on DS tasks is unsatisfactory, as they often treat DS as merely document summarization. For the DS task, the generated long sequences not only must maintain consistency with the original document throughout, but complete moderate simplification operations encompassing discourses, sentences, and word-level simplifications. Human editors employ a hierarchical complexity simplification strategy to simplify documents. This study delves into simulating this strategy through the utilization of a multi-stage collaboration using LLMs. We propose a progressive simplification method (ProgDS) by hierarchically decomposing the task, including the discourse-level, topic-level, and lexical-level simplification. Experimental results demonstrate that ProgDS significantly outperforms existing smaller models or direct prompting with LLMs, advancing the state-of-the-art in the document simplification task.
• Abstract（参考訳）: テキストの単純化に関する研究は、主に語彙や文レベルの変化に焦点を当てている。 長い文書レベルの単純化(DS)はいまだに未調査である。 ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理タスクに優れています。 しかし、DSタスクにおけるそれらのパフォーマンスは満足のいくものではなく、DSを単に文書要約として扱うことが多い。 DSタスクでは、生成された長いシーケンスは、元のドキュメント全体との整合性を維持するだけでなく、談話、文、単語レベルの単純化を含む完全な中等度な単純化操作も必要である。 人間の編集者は文書を単純化するために階層的な複雑さの単純化戦略を採用する。 本研究は,LLMを用いた多段階コラボレーションの利用を通じて,この戦略をシミュレートすることを目的としている。 本稿では,対話レベル,トピックレベル,語彙レベルといったタスクを階層的に分解し,プログレッシブな単純化手法(ProgDS)を提案する。 実験の結果, ProgDS は既存のより小さなモデルよりも優れており, LLM による直接的プロンプトも優れており,文書の単純化作業における最先端化が進んでいることがわかった。

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