Quality estimation for text simplification


Štajner, Sanja ; Popović, Maja ; Béchara, Hanna



URL: https://www.researchgate.net/publication/301229460...
Weitere URL: http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2016/work...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2016
Buchtitel: qats2016 : LREC 2016 Workshop & Shared Task on Quality Assessment for Text Simplification (QATS), 28th May 2016, Portorož, Slovenia ; proceedings
Seitenbereich: 15-21
Veranstaltungstitel: Qats2016
Veranstaltungsort: Portorož, Slovenia
Veranstaltungsdatum: 28 May 2016
Herausgeber: Štajner, Sanja
Ort der Veröffentlichung: Paris
Verlag: ELRA-ERDA
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Semantic Web (Juniorprofessur) (Ponzetto 2013-2015)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch): text simplification , quality assessment , sentence classification
Abstract: The quality of the output generated by automatic Text Simplification (TS) systems is traditionally assessed by human annotators. In spite of the fact that the automatisation of that process would enable faster and more consistent evaluation, there have been almost no studies addressing this problem. We propose several decision-making procedures for automatic classification of the simplified sentences into three classes (bad, OK, good) depending on their grammaticality, meaning preservation, and simplicity. We experiment with ten different classification algorithms and 12 different feature sets on three TS datasets obtained using different text simplification strategies, achieving the results significantly above the state of the art. Additionally, we propose to use an unique measure (Total2 or Total3) for classifying the quality of the automatically simplified sentences into two (discard or keep) or three (bad, OK, good) classes.
Zusätzliche Informationen: Online-Ressource




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