Text Simplification as Tree Transduction.
Gustavo Henrique Paetzold, Lucia Specia · 2013
Abstract. Lexical and syntactic simplification aim to make texts more accessible to certain audiences. Syntactic simplification uses either hand-crafted linguistic 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 English Wikipedia corpus show promising results but highlight the need for clever filtering strategies to remove noisy transformations. Resumo. A simplificação em nível lexical e sintático objetiva tornar textos mais acessíveis a certos públicos-alvo. Simplificação em nível sintático usa regras confeccionadas manualmente para empregar transformações sintáticas, ou técnicas de aprendizado de máquina para modelar transformações mais simples. Simplificação 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 simplificação em nível sintático e lexical pelo aprendizado de regras através da transdução de árvores. Experimentos com dados da Simple English Wikipedia mostram resultados promissores, porém destacam a necessidade de estratégias inteligentes de filtragem para remover transformações ruidosas. 1.