Exploring neural text simplification models


Nisioi, Sergiu ; Štajner, Sanja ; Ponzetto, Simone Paolo ; Dinu, Liviu P.



DOI: https://doi.org/10.18653/v1/P17-2014
URL: http://aclanthology.coli.uni-saarland.de/pdf/P/P17...
Weitere URL: http://aclweb.org/anthology/P17-2014
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2017
Buchtitel: The 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics - proceedings of the conference : July 30-August 4, 2017, Vancouver, Canada : ACL 2017
Band/Volume: 2
Seitenbereich: 85-91
Veranstaltungstitel: The 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)
Veranstaltungsort: Vancouver, Canada
Veranstaltungsdatum: July 30 - August 4 2017
Herausgeber: Barzilay, Regina
Ort der Veröffentlichung: Stroudsburg, PA
Verlag: Association for Computational Linguistics
ISBN: 978-1-945626-76-0
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > SFB 884
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch): natural language processing , automated text simplification , neural networks
Abstract: We present the first attempt at using sequence to sequence neural networks to model text simplification (TS). Unlike the previously proposed automated TS systems, our neural text simplification (NTS) systems are able to simultaneously perform lexical simplification and content reduction. An extensive human evaluation of the output has shown that NTS systems achieve almost perfect grammaticality and meaning preservation of output sentences and higher level of simplification than the state-of-the-art automated TS systems.




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