Text Simplification as Tree Transduction

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Abstract

Lexical and syntactic simplification aim to make texts more accessible to certain audiences. Syntactic simplification uses either hand-crafted linguis-tic rules for deep syntactic transformations, or machine learning techniques to model simpler transformations. Lexical simplification performs a lookup for synonyms followed by context and/or frequency-based models. In this paper we investigate modelling both syntactic and lexical simplification through the learning of general tree transduction rules. Experiments with the Simple En-glish Wikipedia corpus show promising results but highlight the need for clever filtering strategies to remove noisy transformations. Resumo. A simplifica ao em nível lexical e sintático objetiva tornar textos mais acessíveis a certos públicos-alvo. Simplifica ao em nível sintático usa regras confeccionadas manualmente para empregar transforma oes sintáticas, ou técnicas de aprendizado de máquina para modelar transforma oes mais sim-ples. Simplifica ao em nível lexical emprega busca por sinônimos para palavras complexas seguida por análise de contexto e/ou busca em modelos de frequência de palavras. Neste trabalho investiga-se a modelagem de ambas estratégias de simplifica ao em nível sintático e lexical pelo aprendizado de regras através da transdu ao dé arvores. Experimentos com dados da Simple English Wikipedia mostram resultados promissores, porém destacam a necessidade de estratégias inteligentes de filtragem para remover transforma oes ruidosas.

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Authors

  • GH Paetzold

  • Lucia Specia

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