論文の概要: Aligning Sentence Simplification with ESL Learner's Proficiency for Language Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11457v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 05:32:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:16:03.251152
• Title: Aligning Sentence Simplification with ESL Learner's Proficiency for Language Acquisition
• Title（参考訳）: 言語習得のためのESL学習者の習熟度による文の簡易化
• Authors: Guanlin Li, Yuki Arase, Noel Crespi,
• Abstract要約: 本研究は,第2言語学習者の簡易化による英語習得を支援することを目的としている。 本稿では,複雑な文を学習者に適したレベルに単純化すると同時に,目的レベルの語彙的カバレッジを高めることを提案する。 本手法では,トークンレベルの報酬と文レベルの報酬を用いて,目標属性を満たす単純化仮説を探索するために,自己生成出力のモデルを反復的に訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.700462697630696
• License:
• Abstract: Text simplification is crucial for improving accessibility and comprehension for English as a Second Language (ESL) learners. This study goes a step further and aims to facilitate ESL learners' language acquisition by simplification. Specifically, we propose simplifying complex sentences to appropriate levels for learners while also increasing vocabulary coverage of the target level in the simplifications. We achieve this without a parallel corpus by conducting reinforcement learning on a large language model. Our method employs token-level and sentence-level rewards, and iteratively trains the model on its self-generated outputs to guide the model to search for simplification hypotheses that satisfy the target attributes. Experiment results on CEFR-SP and TurkCorpus datasets show that the proposed method can effectively increase the frequency and diversity of vocabulary of the target level by more than $20\%$ compared to baseline models, while maintaining high simplification quality.
• Abstract（参考訳）: テキストの単純化は、第二言語学習者(ESL)としての英語のアクセシビリティ向上と理解向上に不可欠である。 本研究は,ESL学習者の言語習得を簡易化して促進することを目的としている。 具体的には,複雑な文を学習者に適したレベルに単純化すると同時に,目的レベルの語彙的カバレッジを高めることを提案する。 大規模言語モデルで強化学習を行うことにより、並列コーパスなしでこれを実現する。 提案手法では,トークンレベルの報酬と文レベルの報酬を用いて,目標属性を満たす単純化仮説を探索するために,自己生成出力のモデルを反復的に訓練する。 CEFR-SP と TurkCorpus のデータセットを用いた実験結果から,提案手法はベースラインモデルと比較して,目標レベルの語彙の頻度と多様性を 20 % 以上向上し,高い単純化品質を維持した。

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