Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods Eenvoudige en Effektiewe Teks Vereenvoudiging gebruik Semantiese en Neurale Metodes ቀላል እና Effective Text Simplified using Semantic and Neural Methods تبسيط النص البسيط والفعال باستخدام الطرق الدلالية والعصبية Semantik və nöral metodların istifadəsi üçün basit və etkili Metin Basitlaşdırması Проста и ефективна текстова опростяване с помощта на семантични и неврални методи Name སྤྱིར་བཏང་དང་ནུས་པ་ཡི་གེ་སྟབས་བདེ་བཤད་བྱེད་སྟངས Jednostavno i efikasno pojednostavljenje teksta Koristeći semantične i neurone metode Simplificació del text efectiva i simple utilitzant mètodes Semàtics i Neurals Jednoduché a efektivní zjednodušení textu pomocí sémantických a neuronových metod Enkel og effektiv tekstforenkling ved hjælp af semantiske og neurale metoder Einfache und effektive Textvereinfachung mit semantischen und neuronalen Methoden Απλή και αποτελεσματική απλοποίηση κειμένου χρησιμοποιώντας σημαντικές και νευρωνικές μεθόδους Simplificación de textos sencilla y eficaz mediante métodos semánticos y neuronales Lihtne ja tõhus teksti lihtsustamine semantiliste ja neuraalsete meetodite abil سادهسازی متن ساده و تاثیر با استفاده از روشهای سیمانتیک و عصبی Yksinkertainen ja tehokas tekstin yksinkertaistaminen käyttämällä semanttisia ja hermomenetelmiä Simplification de texte simple et efficace à l'aide de méthodes sémantiques et Simpliú Téacs atá Simplí agus Éifeachtach ag Úsáid Modhanna Séimeantacha agus Néaracha @ item Text character set שיפוט טקסט פשוט ויפעיל בשימוש בשיטות סמנטיות ונוראליות सरल और प्रभावी पाठ सरलीकरण शब्दार्थ और तंत्रिका विधियों का उपयोग कर Jednostavno i učinkovito pojednostavljenje teksta Koristeći semantične i neurone metode Egyszerű és hatékony szövegegyszerűsítés szemantikus és idegi módszerekkel Պարզ և արդյունավետ տեքստի պարզաբանությունը, օգտագործելով սեմանտիկ և նյարդային մեթոդներ Simplifikasi Teks Sederhana dan Efektif Menggunakan Metode Semantik dan Neural Semplificazione del testo semplice ed efficace utilizzando metodi semantici e neurali セマンティックおよびニューラルメソッドを使用したシンプルで効果的なテキストの簡略化 Simple and Effectative Text Simplification Using semanti and Neral Methods სემანტიკური და ნეიროლური მეტოვების გამოყენება Қарапайым және эффективті мәтінді біріктіру 의미와 신경 방법을 사용하여 간단하고 효과적인 텍스트를 간소화하다 Paprastas ir veiksmingas teksto supaprastinimas naudojant Semantinius ir neurologinius metodus Name Name Энгийн, эффектив текст хялбарчлал Semantic, Neural Methods Simplifikasi Teks Sederhana dan Efektif Mengguna Kaedah Semantik dan Neural Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods Eenvoudige en effectieve tekstvereenvoudiging met behulp van semantische en neurale methoden Enkel og effektiv tekst- forenkling ved bruk av semiantiske og neurale metodar Proste i skuteczne uproszczenie tekstu za pomocą metod semantycznych i neuronowych Simplificação de texto simples e eficaz usando métodos semânticos e neurais Simplificarea textului simplă și eficientă folosind metode semantice și neurale Простое и эффективное упрощение текста с помощью семантических и нейронных методов Name Enostavna in učinkovita poenostavitev besedila s semantičnimi in nevralnimi metodami Isticmaalka Semantic and Neural Methods Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods Jednostavno i efikasno pojednostavljanje teksta korištenje semantičnih i neuronskih metoda Enkel och effektiv textförenkling med semantiska och neurala metoder Simplified text by using Semantic and Neural methods Name Basit we Etkileşimli Metin Basitleştirme Name Name Đơn giản và hiệu quả văn bản bằng cách dùng phương pháp thần kỳ và thần kinh 用语义神经简效者简
Abstract
Sentence splitting is a major simplification operator. Here we present a simple and efficient splitting algorithm based on an automatic semantic parser. After splitting, the text is amenable for further fine-tuned simplification operations. In particular, we show that neural Machine Translation can be effectively used in this situation. Previous application of Machine Translation for simplification suffers from a considerable disadvantage in that they are over-conservative, often failing to modify the source in any way. Splitting based on semantic parsing, as proposed here, alleviates this issue. Extensive automatic and human evaluation shows that the proposed method compares favorably to the state-of-the-art in combined lexical and structural simplification.Abstract
Uitdrukking is 'n groot eenvoudiging operator. Hier stel ons 'n eenvoudige en effektief skeidingsalgoritme gebaseer op 'n outomatiese semantiese analyseer. Na skeiding, is die teks aangewensbaar vir verdere fin- tuned eenvoudiging operasies. Spesifieke vertoon ons dat neurale masjien vertaling effektief in hierdie situasie gebruik kan word. Vorige toepassing van Masjien Vertaling vir eenvoudiging lyf van 'n aansienlike ongeluk in dat hulle oor-konservatiewe is, dikwels misluk om die bron in enige manier te verander. Skei gebaseer op semantiese verwerking, soos hier voorgestel is, alleviaat hierdie probleem. Ekstensief automatiese en menslike evaluering vertoon dat die voorgestelde metode gunstig vergelyk met die staat-van-kuns in gekombineerde leksiese en strukturele eenvoudiging.Abstract
የሥርዓት መለያ ዋናው ማቀናጃ operator ነው ወደዚህ አቀራቢ እና ፍጹም የተለየ አልgorithምን በራሱ የተሰነጠቀ የsemantic ተፈላጊ እናቀርባለን፡፡ ከተለየ በኋላ ጽሑፉ ለጥሩ ቀላል ማቀናጃ ነው፡፡ በተለይም፣ የናውሬው መኪን ትርጉም በዚህ ጉዳይ በጥቅም እንዲጠቀም እናሳየዋለን፡፡ የቀድሞው የመኪን ትርጉም ለመቀናኘት በሚያስፈልግ ግጭት ላይ በሚያህል ግጭት ነው፣ ብዙ ጊዜም መልዕክቱን በማሻሻል አይቻልም፡፡ በዚህ ላይ እንደተፈጻመ በsemantic ማዘጋጀት ላይ በመለየት የዚህን ጉዳይ ያሳስላል፡፡ በብዛት አውቶማቲካዊ እና የሰው ማውጣት የተዘጋጀው ሥርዓት ከሌክሲካዊ እና የመሠረተ ግንኙነት ጋር እንዲያሳያል ያሳያል፡፡Abstract
تجزئة الجملة هو عامل تبسيط رئيسي. نقدم هنا خوارزمية تقسيم بسيطة وفعالة تعتمد على محلل دلالي تلقائي. بعد التقسيم ، يكون النص قابلاً لمزيد من عمليات التبسيط الدقيقة. على وجه الخصوص ، نوضح أنه يمكن استخدام الترجمة الآلية العصبية بشكل فعال في هذه الحالة. يعاني التطبيق السابق للترجمة الآلية من أجل التبسيط من عيب كبير من حيث أنها مفرطة في التحفظ ، وغالبًا ما تفشل في تعديل المصدر بأي شكل من الأشكال. التقسيم على أساس التحليل الدلالي ، كما هو مقترح هنا ، يخفف من هذه المشكلة. يُظهر التقييم الآلي والبشري المكثف أن الطريقة المقترحة تقارن بشكل إيجابي مع أحدث التقنيات في التبسيط المعجمي والبني المشترك.Abstract
Söz bölüşü böyük basitlaşdırma operatörüdür. Burada, avtomatik semantik parçacılığına dayanan basit və etkili bölünmə algoritmi göstəririk. Bölüşdükdən sonra, metin daha yaxşı düzəltmə işləri üçün müəyyən edilir. Özellikle, biz bu durumda nöral mašin tərcümünün faydalı olaraq istifadə ediləcəyini göstəririk. Yaxınlaşdırmaq üçün mašin tercüməsinin əvvəlki uyğulaması çox təhlükəsizlik edir, çox zaman mənbəni hər cür tərzdə dəyişdirə bilməzlər. Semantik ayırmağa dayanan bölüm, bu məsələni bu məsələni azaldır. Əlavə edilən avtomatik və insan değerlendirməsi göstərir ki, təbliğ edilmiş metodların birləşdirilmiş leksik və strukturlu təmizlənməsi ilə yaxşılıqları ilə qarşılaşdırılır.Abstract
Разделянето на изречения е основен оператор за опростяване. Тук представяме прост и ефективен алгоритъм за разделяне, базиран на автоматичен семантичен анализатор. След разделяне текстът може да бъде подложен на допълнителни операции по опростяване. По-специално, ние показваме, че невронният машинен превод може ефективно да се използва в тази ситуация. Предишното прилагане на машинния превод за опростяване страда от значителен недостатък, тъй като те са прекалено консервативни, често не могат да променят източника по никакъв начин. Разделянето въз основа на семантичен анализ, както е предложено тук, облекчава този проблем. Обширната автоматична и човешка оценка показва, че предложеният метод се сравнява благоприятно с най-съвременните в комбинираното лексикално и структурно опростяване.Abstract
শাস্তি বিভক্ত হচ্ছে একটি প্রধান সহজেকশন অপারেটর। এখানে আমরা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেম্যান্টিক প্যালার্সারের ভিত্তিতে একটি সহজ এবং দক্ষতা আলোরিদম উপস্থাপন করি। বিভক্ত হওয়ার পরে লেখাটি আরো ভালো সুস্পষ্ট সংক্রান্ত কার্যক্রমের জন্য অমান্য। বিশেষ করে, আমরা দেখাচ্ছি যে নিউরুল মেশিন অনুবাদ এই পরিস্থিতিতে কার্যকর ভাবে ব্যবহার করা যাবে। মেশিন অনুবাদের পূর্ববর্তী অ্যাপ্লিকেশনের সাধারণ সংক্রান্ত বিভ্রান্তির ক্ষেত্রে কষ্ট পেয়েছে যে তারা অতিরিক্ত রক্ষণশীল, প সেমেন্টিক পার্জিং এর ভিত্তিতে বিভক্ত করা হচ্ছে, এখানে প্রস্তাব করা হয়েছে, এই বিষয়টি কমিয়ে দেয়া হয়েছে। Extensive automatic and human evaluation shows that the proposed method compares favorably to the state-of-the-art in combined lexical and structural simplification.Abstract
མིང་རྟགས་དབྱེ་སེལ་ནི་ཆེ་ཤོས་ཀྱི་སྔོན་སྒྲིག་བཀོལ་སྤྱོད་པ་ཞིག་རེད། འདིར་ངེད་ཚོས་རང་འགུལ་གྱི་semantic དབྱེ་སྟངས་ལ་རང་འགུལ་གྱིས་སྦྱར་བའི་སྟངས་རྩིས་སྒྲིག དབྱངས་ཚར་རྗེས་སུ། ཡི་གེའི་ནང་དུ་ཕན་ཚུན་ལས་སྒྲིག་འཛུགས་ཀྱི་ལས་འཕགས་རིས་བྱེད་ཆོག་ཡིན། ང་ཚོས་རང་ཉིད་ཀྱི་དུས་མཐུན་བཟོ་བྱས་པར་ལག་ལེན་འཐབ་ཐུབ་པ་ཡིན་པས། གསལ་བཟོ་བྱེད་པར་མཉེན་ཆས་གྱི་སྔོན་གྱི་ཉེན་སྤྱོད་བཞིན་པས་རྐྱེན་པས་ཆེན་པོ་ཞིག་ཡིན་པས། དེ་རིང་འདིར་སྤྲོད་ཀྱི་ལྟ་བུའི་ལག་ལེན་པའི་དབྱེ་ཞིབ་དང་གཞི་རྟེན་ནས་བགོ་སྤྲོད་ཡོད། རྒྱ་བསྐྱེད་པའི་རང་འགུལ་གྱིས་མི་རིམ་དཔྱད་སྟངས་ནི་དམིགས་འཛུགས་པའི་ཐབས་ལམ་འདིས་མཉམ་སྦྱར་བའི་གནས་སྟངསAbstract
Razdvajanje kazna je glavni operator jednostavljanja. Ovdje predstavljamo jednostavan i efikasan algoritam razdvajanja na osnovu automatskog semantičkog analizatora. Nakon razdvajanja, tekst je prilagodljiv za daljnje napravljene operacije pojednostavljanja. Posebno, pokazujemo da se u ovoj situaciji može efektivno iskoristiti prevod neuroloških strojeva. Prethodna primjena prevoda mašine za jednostavljenje pati od značajnog nelagođenja u tome što su prekonzervativni, često ne menjaju izvor na bilo koji način. Razdvajanje na temelju semantičkog analiza, kako je ovdje predloženo, olakšava ovaj problem. Provećana automatska i ljudska procjena pokazuje da je predložena metoda u pogodnosti uspoređena s državom umjetnosti u kombinovanoj leksičkoj i strukturnoj pojednostavljivanju.Abstract
La divisió de sentences és un gran operador de simplificació. Here we present a simple and efficient splitting algorithm based on an automatic semantic parser. Després de dividir-se, el text està a disposició d'altres operacions de simplificació finada. En particular, demostram que la traducció neural de màquines es pot utilitzar efectivament en aquesta situació. L'aplicació anterior de la traducció màquina per la simplificació pateix un inconvenient considerable en que són excessivament conservadors, sovint no modificant la font d'alguna manera. La divisió basada en l'analització semàntica, com proposada aquí, alivia aquest tema. Una extensa evaluació automàtica i humana mostra que el mètode proposat es compara favorablement amb l'última en la simplificació lexical i estructural combinada.Abstract
Rozdělení vět je hlavním operátorem zjednodušení. Zde představujeme jednoduchý a efektivní rozdělovací algoritmus založený na automatickém sémantickém parseru. Po rozdělení je text připraven pro další jemně vyladěné operace zjednodušení. Konkrétně ukazujeme, že neuronový strojový překlad lze v této situaci efektivně využít. Předchozí aplikace strojového překladu pro zjednodušení trpí značnou nevýhodou v tom, že jsou příliš konzervativní a často nedokážou nijak upravit zdroj. Rozdělení založené na sémantickém parsování, jak je zde navrženo, tento problém zmírňuje. Rozsáhlé automatické a lidské hodnocení ukazuje, že navrhovaná metoda se příznivě srovnává s moderním stavem v kombinovaném lexikálním a strukturálním zjednodušení.Abstract
Sætningsopdeling er en stor forenklingsoperatør. Her præsenterer vi en enkel og effektiv opdelingsalgoritme baseret på en automatisk semantisk fortolker. Efter opdelingen er teksten mulig for yderligere finjusterede forenklingsoperationer. Især viser vi, at neural maskinoversættelse effektivt kan bruges i denne situation. Tidligere anvendelse af maskinoversættelse til forenkling lider af en betydelig ulempe, fordi de er for konservative og ofte ikke ændrer kilden på nogen måde. Splitting baseret på semantisk parsing, som foreslået her, lindrer dette problem. Omfattende automatisk og menneskelig evaluering viser, at den foreslåede metode kan sammenlignes positivt med state-of-the-art i kombineret leksikal og strukturel forenkling.Abstract
Das Aufteilen von Sätzen ist ein wesentlicher Vereinfachungsoperator. Hier stellen wir einen einfachen und effizienten Aufteilungsalgorithmus vor, der auf einem automatischen semantischen Parser basiert. Nach dem Aufteilen ist der Text für weitere fein abgestimmte Vereinfachungsvorgänge zugänglich. Insbesondere zeigen wir, dass neuronale maschinelle Übersetzung in dieser Situation effektiv eingesetzt werden kann. Die bisherige Anwendung der maschinellen Übersetzung zur Vereinfachung leidet unter einem erheblichen Nachteil, da sie überkonservativ ist und die Quelle oft in keiner Weise verändert. Splitting basierend auf semantischem Parsing, wie hier vorgeschlagen, lindert dieses Problem. Eine umfangreiche automatische und humane Auswertung zeigt, dass die vorgeschlagene Methode sich günstig mit dem Stand der Technik in der kombinierten lexikalischen und strukturellen Vereinfachung vergleicht.Abstract
Ο διαχωρισμός φράσεων είναι ένας σημαντικός παράγοντας απλοποίησης. Εδώ παρουσιάζουμε έναν απλό και αποτελεσματικό αλγόριθμο διαχωρισμού βασισμένο σε έναν αυτόματο σημασιολογικό αναλυτή. Μετά τη διάσπαση, το κείμενο είναι διαθέσιμο για περαιτέρω λεπτομέριες διαδικασίες απλούστευσης. Ειδικότερα, αποδεικνύουμε ότι η νευρωνική μηχανική μετάφραση μπορεί να χρησιμοποιηθεί αποτελεσματικά σε αυτή την κατάσταση. Η προηγούμενη εφαρμογή της μηχανικής μετάφρασης για απλούστευση αντιμετωπίζει σημαντικό μειονέκτημα στο ότι είναι υπερβολικά συντηρητική, συχνά δεν μπορούν να τροποποιήσουν την πηγή με οποιονδήποτε τρόπο. Ο διαχωρισμός με βάση τη σημασιολογική ανάλυση, όπως προτείνεται εδώ, ανακουφίζει αυτό το ζήτημα. Η εκτεταμένη αυτόματη και ανθρώπινη αξιολόγηση δείχνει ότι η προτεινόμενη μέθοδος συγκρίνεται ευνοϊκά με την σύγχρονη κατάσταση στη συνδυασμένη λεξική και δομική απλοποίηση.Abstract
La división de oraciones es un importante operador de simplificación. Aquí presentamos un algoritmo de división simple y eficiente basado en un analizador semántico automático. Después de dividirlo, el texto es susceptible de realizar operaciones de simplificación más precisas. En particular, demostramos que la traducción automática neuronal se puede utilizar eficazmente en esta situación. La aplicación previa de la traducción automática para la simplificación adolece de una desventaja considerable, ya que son demasiado conservadoras, ya que a menudo no modifican la fuente de ninguna manera. La división basada en el análisis semántico, como se propone aquí, alivia este problema. La amplia evaluación automática y humana muestra que el método propuesto se compara favorablemente con el estado de la técnica en la simplificación combinada léxica y estructural.Abstract
Lausete jagamine on oluline lihtsustamine. Siin esitleme lihtsat ja efektiivset jagamise algoritmi, mis põhineb automaatsel semantilisel parseril. Pärast jagamist on tekst võimalik muuta täiendavateks lihtsustamistoiminguteks. Eelkõige näitame, et neurotõlget saab selles olukorras tõhusalt kasutada. Masintõlke eelnev rakendamine lihtsustamiseks kannatab märkimisväärses ebasoodsas olukorras, kuna need on liiga konservatiivsed ja sageli ei suuda allikat mingil viisil muuta. Siinkohal pakutud semantilisel parsimisel põhinev jagamine leevendab seda probleemi. Laiaulatuslik automaatne ja inimlik hindamine näitab, et kavandatud meetod võrdleb soodsalt kaasaegse tehnika kombineeritud leksikaalse ja struktuurilise lihtsustamise puhul.Abstract
جدا کردن مجوز یک عملکرد سادهسازی بزرگی است. اینجا ما الگوریتم جدا کردن ساده و موثر را بر اساس یک جدا کنندهی semantic خودکار نشان میدهیم. بعد از جدا شدن، متن برای عملیات سادهسازی بیشتر قابل اصلاح است. مخصوصاً ما نشان می دهیم که ترجمه ماشین عصبی در این وضعیت به طور موثر استفاده می شود. کاربرد قبلی از ترجمه ماشین برای سادهسازی از یک ناخوشایند زیادی درد میکند که آنها زیادی محافظت میکنند، اغلب از تغییر منابع در هر صورت شکست نمیدهند. تقسيم بر اساس تقسيم semantic، همونطور که اينجا پيشنهاد کرده، اين مسئله رو کمتر ميکنه. ارزیابی خودکار و انسان گستردهای نشان میدهد که این روش پیشنهاد با وضعیت هنر در سادهسازی زبانی و ساختاری ترکیب میکند.Abstract
Lausekkeiden jakaminen on merkittﾃ､vﾃ､ yksinkertaistamistoimenpide. Tﾃ､ssﾃ､ esittelemme yksinkertaisen ja tehokkaan jakamisalgoritmin, joka perustuu automaattiseen semanttiseen jﾃ､sentﾃ､jﾃ､ﾃ､n. Jakamisen jﾃ､lkeen teksti on mahdollista tarkentaa yksinkertaistamistoimenpiteitﾃ､. Erityisesti osoitamme, ettﾃ､ neurokonekﾃ､ﾃ､nnﾃｶstﾃ､ voidaan kﾃ､yttﾃ､ﾃ､ tehokkaasti tﾃ､ssﾃ､ tilanteessa. Konekﾃ､ﾃ､nnﾃｶksen aiempi soveltaminen yksinkertaistamiseen kﾃ､rsii huomattavasta haitasta, koska ne ovat liian konservatiivisia eivﾃ､tkﾃ､ usein pysty muuttamaan lﾃ､hdettﾃ､ millﾃ､ﾃ､n tavalla. Tﾃ､tﾃ､ ongelmaa lieventﾃ､ﾃ､ semanttiseen jﾃ､sentﾃ､miseen perustuva jakaminen, kuten tﾃ､ssﾃ､ ehdotetaan. Laaja automaattinen ja inhimillinen arviointi osoittaa, ettﾃ､ ehdotettu menetelmﾃ､ on suotuisa verrattuna viimeisimpﾃ､ﾃ､n tekniikkaan yhdistettynﾃ､ sanastoon ja rakenteelliseen yksinkertaistamiseen.Abstract
Le fractionnement des phrases est un important opérateur de simplification. Nous présentons ici un algorithme de fractionnement simple et efficace basé sur un analyseur sémantique automatique. Après la division, le texte peut faire l'objet d'autres opérations de simplification affinées. En particulier, nous montrons que la traduction automatique neuronale peut être utilisée efficacement dans cette situation. L'application antérieure de la traduction automatique à des fins de simplification présente un inconvénient considérable en ce sens qu'elle est trop conservatrice, ne modifiant souvent pas la source de quelque manière que ce soit. Le fractionnement basé sur l'analyse sémantique, tel que proposé ici, atténue ce problème. Une évaluation automatique et humaine approfondie montre que la méthode proposée se compare favorablement à l'état de la technique en matière de simplification lexicale et structurelle combinée.Abstract
Is mór-oibreoir simpliúcháin é scoilteadh pianbhreithe. Anseo cuirimid i láthair algartam scoilte simplí agus éifeachtach bunaithe ar pharsálaí shéimeantach uathoibríoch. Tar éis scoilteadh, tá an téacs oiriúnach le haghaidh tuilleadh oibríochtaí simplithe mionchoigeartaithe. Léirímid go háirithe gur féidir Aistriú Meaisín neural a úsáid go héifeachtach sa chás seo. Tá míbhuntáiste suntasach ag baint le cur i bhfeidhm an Aistriúcháin Meaisín ar shimpliú roimhe seo sa mhéid is go bhfuil siad ró-choimeádach, agus go minic teipeann orthu an fhoinse a mhodhnú ar bhealach ar bith. Maolaíonn scoilteadh bunaithe ar pharsáil shéimeantach, mar atá molta anseo, an cheist seo. Léiríonn meastóireacht fhairsing uathoibríoch agus daonna go bhfuil comparáid fhabhrach idir an modh atá beartaithe agus an modh is déanaí maidir le simpliú struchtúrach agus foclóireachta.Abstract
Ka raba hukuncin na zama mai girma na sauƙi. Hali, Munã nuna wani algoriti mai rarraba algoritm mai sauƙi da mai Effecta kan salon da aka ƙayyade parse ɗin ɗabi'a. @ info: whatsthis Kayyai, Munã nũna wa Translate na Kikakkin Naurari za'a iya amfani da shi cikin wannan halin. @ action: button Kiraring kan parse na semantic, kamar da aka buƙata a wannan ƙasar, yana sauƙaƙara buƙatan. Ana ƙaddara farat-farat da mutum yana nuna cewa metoden da aka buƙata yana kamata mafi alhẽri zuwa halin-art cikin koma saurin leksisi da rubutu.Abstract
החלקת גזרים היא פעילת פשטות גדולה. כאן אנו מציגים אלגוריתם פשוט ויעיל להתחלק מבוסס על מעבד סמנטי אוטומטי. לאחר החלק, הטקסט נוח עבור פעולות פשטות מתאימות נוספות. במיוחד, אנחנו מראים שהתרגום של מכונות עצביות יכול להשתמש באופן יעיל במצב הזה. שימוש קודם של תרגום מכונות לפשטות סובל מאיזון משמעותי בגלל שהם יותר מדי שמרניים, לעתים קרובות לא משתנים את המקור בכלל. החלק מבוסס על בדיקת סמנטית, כפי שהצעה כאן, מקל את הנושא הזה. הערכה אוטומטית ואנושית רחבה מראה שהשיטה המוצעת משווה בצורה טובה למצב המיוחד של הפשטות הלקסית והמבנה המשותפת.Abstract
वाक्य विभाजन एक प्रमुख सरलीकरण ऑपरेटर है। यहां हम एक स्वचालित शब्दार्थ पार्सर के आधार पर एक सरल और कुशल विभाजन एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करते हैं। विभाजित करने के बाद, पाठ आगे ठीक-ट्यून किए गए सरलीकरण कार्यों के लिए उपयुक्त है। विशेष रूप से, हम दिखाते हैं कि तंत्रिका मशीन अनुवाद को इस स्थिति में प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सकता है। सरलीकरण के लिए मशीन अनुवाद का पिछला आवेदन काफी नुकसान से ग्रस्त है कि वे अति-रूढ़िवादी हैं, अक्सर किसी भी तरह से स्रोत को संशोधित करने में विफल रहते हैं। शब्दार्थ पार्सिंग के आधार पर विभाजन, जैसा कि यहां प्रस्तावित है, इस मुद्दे को कम करता है। व्यापक स्वचालित और मानव मूल्यांकन से पता चलता है कि प्रस्तावित विधि संयुक्त लेक्सिकल और संरचनात्मक सरलीकरण में अत्याधुनिक के अनुकूल रूप से तुलना करती है।Abstract
Razdvajanje kazna je glavni operator pojednostavljanja. Ovdje predstavljamo jednostavan i učinkovit algoritam razdvajanja na temelju automatskog semantičkog analizatora. Nakon razdvajanja, tekst je prilagođen za daljnje napravljene operacije pojednostavljanja. Posebno pokazujemo da se u ovoj situaciji može učinkovito koristiti prevod neuronskih strojeva. Prethodna primjena prevoda strojeva za jednostavljenje pati od značajnog nelagođenja u tome što su prekonzervativni, često ne mogu izmijeniti izvor na bilo koji način. Razdvajanje na temelju semantičkog analiza, kako je ovdje predloženo, smanjuje ovaj problem. Proširena automatska i ljudska procjena pokazuje da je predložena metoda u pogodnosti uspoređena s stanjem umjetnosti u kombiniranoj leksičkoj i strukturnoj pojednostavljivanju.Abstract
A mondatszakasztás egy jelentős egyszerűsítő operátor. Itt bemutatunk egy egyszerű és hatékony osztási algoritmust, amely egy automatikus szemantikai elemzőn alapul. A felosztás után a szöveg további finomhangolt egyszerűsítési műveletekre alkalmas. Különösen azt mutatjuk meg, hogy ebben a helyzetben a neurális Gépi Fordítás hatékonyan használható. A gépi fordítás korábbi egyszerűsítési célú alkalmazása jelentős hátrányban szenved, mivel túlzottan konzervatívak, gyakran nem módosítják a forrást semmilyen módon. Az itt javasolt szemantikai elemzésen alapuló megosztás enyhíti ezt a problémát. A kiterjedt automatikus és humán értékelés azt mutatja, hogy a javasolt módszer kedvezően viszonyul a kombinált lexikai és strukturális egyszerűsítés korszerűségéhez.Abstract
Պատասխանների բաժանելը հիմնական պարզեցման գործընթաց է: Այստեղ մենք ներկայացնում ենք մի պարզ և արդյունավետ բաժանման ալգորիթմ, որը հիմնված է ավտոմատիկ սեմանտիկ վերլուծում: Բաժանվելուց հետո տեքստը կարելի է օգտագործել ավելի լավ կազմակերպված պարզեցման գործողությունների համար: Մենք հատկապես ցույց ենք տալիս, որ նյարդային մեքենայի թարգմանությունը կարող է արդյունավետ օգտագործվել այս իրավիճակում: Պարզեցման համար մեքենայի թարգմանման նախորդ կիրառումը զգալի թերություն ունի այն պատճառով, որ նրանք չափազանց պահպանողական են, և հաճախ աղբյուրը որևէ կերպ չեն փոխում: Սեմանտիկ վերլուծության վրա հիմնված բաժանումը, ինչպես առաջարկվել է այստեղ, նվազեցնում է այս խնդիրը: Ամբողջ ավտոմատիկ և մարդկային գնահատումը ցույց է տալիս, որ առաջարկված մեթոդը համեմատում է բարելավելի լավագույն տեխնոլոգիաների հետ համադրված լեքսիկական և կառուցվածքային պարզաբանության մեջ:Abstract
Pemisahan hukuman adalah operator penyimplifikasi utama. Di sini kita mempersembahkan algoritma pemisahan sederhana dan efisien berdasarkan parser semantis otomatis. Setelah berpisah, teks dapat diterima untuk operasi penyesuaian lebih lanjut. Terutama, kita menunjukkan bahwa Mesin Terjemahan Neural dapat digunakan secara efektif dalam situasi ini. Aplikasi sebelumnya dari Translation Mesin untuk penyimplifikasi menderita dari kelemahan yang besar karena mereka terlalu konservatif, sering gagal mengubah sumber dengan cara apapun. Berpisah berdasarkan penganalisan semantis, seperti yang diusulkan di sini, mengurangi masalah ini. Evaluasi otomatis dan manusia yang luas menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dibandingkan dengan baik dengan state-of-the-art dalam kombinasi penyimplifikasi lexik dan struktur.Abstract
La suddivisione delle frasi è un importante operatore di semplificazione. Qui presentiamo un algoritmo di divisione semplice ed efficiente basato su un parser semantico automatico. Dopo la suddivisione, il testo è suscettibile di ulteriori operazioni di semplificazione perfezionate. In particolare, mostriamo che la traduzione automatica neurale può essere efficacemente utilizzata in questa situazione. La precedente applicazione della traduzione automatica per la semplificazione soffre di uno svantaggio considerevole in quanto sono troppo conservatrici, spesso non riescono a modificare la fonte in alcun modo. La scissione basata sull'analisi semantica, come proposto qui, allevia questo problema. Un'ampia valutazione automatica e umana mostra che il metodo proposto si confronta positivamente con lo stato dell'arte nella semplificazione lessicale e strutturale combinata.Abstract
文章分割は主要な簡略化演算子である。ここでは、自動セマンティック構文解析器に基づいたシンプルで効率的な分割アルゴリズムを提示します。分割後、テキストはさらに微調整された簡略化操作に適しています。特に、神経機械翻訳はこの状況で効果的に使用できることを示しています。簡略化のための機械翻訳の以前の適用は、それらが過度に保守的であり、多くの場合、ソースを何らかの方法で変更することに失敗するという点で、かなりの欠点を抱えています。ここで提案されているように、セマンティック構文解析に基づいて分割すると、この問題が緩和されます。広範囲にわたる自動評価とヒューマン評価は、提案された方法が語彙的および構造的単純化を組み合わせた最先端の方法と比較して有利であることを示している。Abstract
structural navigation string" in "context_BAR_stringLink Learn Mode Juara-Juara, awak dhéwé ngerasakno kanggo ngeruraké Manual Inggal Nyural iso nguasai nggawe barang iki. Aplikasi sing berarti Pangan Tarjamahan kanggo Kempen Simplification iki dadi alih sabên langgar-sistem sing apik dadi nyong, sapa-sapa kuwi ora iso ngubah perusahaan kelompok. Split basic on semanti testing, as proposal here, alerts this question. OU = VeriSign Trust NetworkAbstract
სიტყვების გაყოფილი არის მნიშვნელოვანი გამოყენება. აქ ჩვენ აჩვენებთ ადგილური და ეფექტიური გაყოფილი ალგორიტიმი, რომელიც ავტომატიკური სმენტიკური პანსერაციის ბაზიან. გაყოფილი შემდეგ, ტექსტი შესაძლებელია დასრულებული დასრულებული დასრულებული განსრულება. განსაკუთრებით, ჩვენ ჩვენ ჩვენ აჩვენებთ, რომ ნეიროლური მაქსინის გარგუნება შეიძლება ეფექტურად გამოყენება ამ სიტაციაში. მაქსინური განახლების წინა პროგრამა განახლებისთვის ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ ისინი ძალიან კონცენერატიურია, რომელიც ძალიან არ შეუძლებელია განახლებისთვის თვის. გაყოფილება, როგორც აქ წარმოდგენა, სემონტიკური პარალიზაზე დაბაზიან, ამ პრობლემას გახსნა. გაფართლებული ავტომატური და ადამიანის განსაზღვრება აჩვენებს, რომ მიზეზებული მეტი უფრო უფრო საკუთარი სისტემა და სტრუქტურული განსაზღვრებაში შემდგომარებას.Abstract
Сөзді бөлу - негізгі қарапайым операторы. Мұнда біз автоматты семантикалық талдау алгоритма негізінде қарапайым және эффективті бөлу алгоритмін таңдаймыз. Бөлгеннен кейін, мәтін қосымша қарапайым баптау әрекеттеріне керек. Біз осы жағдайда невралдық машинаның аудармасын әсер етпей қолданылады деп көрсетедік. Қарапаттау үшін машинаның алдыңғы қолданбалары өте консервативті болып, көпшілікті көзгертуге болмайды. Семантикалық талдау негізінде бөлу мәселеді көшірмеледі. Кеңейтілген автоматты және адамдардың оқиғалары келтірілген әдістерін біріктірілген лексикалық және структуралық қарапайымдастыру үшін қолданылатын әдістерімен салыстырады.Abstract
문장 분할은 주요한 간소화 조작의 하나다.본고는 자동 의미 분석기를 바탕으로 하는 간단하고 효율적인 분할 알고리즘을 제시했다.분할한 후 텍스트는 더욱 미세하게 간소화할 수 있다.특히 신경기계 번역이 이런 상황에 효과적으로 활용될 수 있다는 것을 증명했다.이전의 기계 번역 간소화 응용은 상당히 큰 단점이 하나 있는데, 그것은 바로 그것들이 너무 보수적이어서 통상적으로 어떤 방식으로도 원본 코드를 수정할 수 없다는 것이다.본고에서 제시한 의미 분석을 바탕으로 하는 분리는 이 문제를 완화시킬 수 있다.대량의 자동과 인공 평가에 의하면 이 방법은 어휘와 구조를 간소화하는 데 있어서 기존의 방법보다 우수하다는 것을 알 수 있다.Abstract
Sentence splitting is a major simplification operator. Čia pristatome paprastą ir veiksmingą skaidymo algoritmą, pagrįstą automatiniu semantiniu analizatoriumi. Išskyrus tekstą, tekstas gali būti pritaikytas tolesniam tikslinamam supaprastinimui. Visų pirma parodome, kad šioje situacijoje galima veiksmingai naudoti nervinių mašin ų vertimą. Ankstesnis mašin ų vertimo raštu supaprastinimui taikymas yra labai nepalankus, nes jie yra pernelyg konservatyvūs ir dažnai nekeičia šaltinio jokiu būdu. Šis klausimas sušvelninamas skaidymas, pagrįstas semantiniu analizavimu, kaip siūloma čia. Išsamus automatinis ir žmogiškasis vertinimas rodo, kad siūlomas metodas yra palankiai lyginamas su naujausiais derinant tekstinį ir struktūrinį supaprastinimą.Abstract
Разделувањето на речениците е голем оператор за едноставување. Овде претставуваме едноставен и ефикасен алгоритм за поделба базиран на автоматски семантичен анализатор. По поделбата, текстот е способен за понатамошни фино прилагодени операции за едноставување. Особено, покажуваме дека нервната машинска транслекција може ефикасно да се користи во оваа ситуација. Претходната апликација на Машинска преведување за едноставување страда од значителна недостаток бидејќи тие се премногу конзервативни, честопати не го менуваат изворот на било кој начин. Разделувањето базирано на семантично анализирање, како што е предложено овде, го олеснува ова прашање. Екстензивната автоматска и човечка проценка покажува дека предложениот метод се споредува со најдобрата технологија во комбинираното лексикално и структурно едноставување.Abstract
വിധി വിഭജിക്കുന്നത് ഒരു പ്രധാനപ്പെട്ട എളുപ്പമുള്ള ഓപ്പറേറ്റര് ആണ്. ഇവിടെ നമ്മള് സ്വയം സെമാന്റിക് പരാജയപ്പെടുത്തിയ ആല്ഗോരിതം അടിസ്ഥാനമായി വിഭജിക്കുന്ന ഒരു എളുപ്പമുള്ള വേര്തിരിച്ചശേഷം, വാചകം കൂടുതല് സുന്ദരിതമായ സുരക്ഷിതമായ പ്രവര്ത്തനങ്ങള്ക്ക് അംഗീകരിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ച്, നമ്മള് കാണിച്ചു കൊടുക്കുന്നത് ന്യൂറല് മെഷീന് പരിഭാഷപ്പെടുത്താന് സാധ്യതയോടെ എളുപ്പമാക്കുവാന് മുമ്പുള്ള മെഷീന് പരിഭാഷപ്രയോഗത്തിനുള്ള പ്രയോഗത്തിന്റെ മുമ്പുള്ള പ്രയോഗത്തില് ഏറ്റവും അപകടത്തില് നിന്നും കഷ സെമാന്റിക് പാര്ജിങ്ങിനെ അടിസ്ഥാനത്താണ് വിതരണം ചെയ്യുന്നത്, ഇവിടെ പ്രാദ്യം ചെയ്തത് പോലെ ഈ പ്ര വിശാലമായ സ്വയമ്പത്തിലും മനുഷ്യരുടെ വിലാസവും കാണിക്കുന്നു പ്രൊദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട രീതിയില് ലെക്സിക്കല് സ്ഥാനത്തോടും കൂട്Abstract
Үүнийг хуваалцах нь хамгийн том хялбарчлалын оператор юм. Энд бид автоматик semantic хуваагч дээр үндсэн энгийн, үр дүнтэй хуваагдах алгоритмыг тайлбарлаж байна. Тайлбарласны дараа, текст илүү тодорхойлсон хялбарлалтын үйл ажиллагаанд зөвшөөрөх боломжтой. Ялангуяа бид мэдрэлийн машин хөрөнгө оруулалт энэ нөхцөлд үр дүнтэй хэрэглэгдэж болно. Машин хөгжлийн хөгжлийн өмнөх хэрэглээ тэд илүү хадгаламжгүй байдаг, ихэвчлэн эх үүсвэрийг өөрчилж чадахгүй байдаг. Земантийн хуваалцааны үндсэнээр хуваалцах нь энэ асуудлыг багасгаж байна. Автоматик болон хүн төрөлхтний дүгнэлт нь санал өгсөн арга нь холбоотой лексик болон бүтцийн хялбарчлалын төвшинд сайн сайн харьцуулдаг гэдгийг харуулж байна.Abstract
Sentence splitting is a major simplification operator. Di sini kita memperkenalkan algoritma pemisahan sederhana dan efisien berdasarkan penghurai semantik automatik. Selepas pemisahan, teks boleh disediakan untuk operasi penyesuaian lebih lanjut. Terutama, kita menunjukkan bahawa Perjemahan Mesin Neural boleh digunakan secara efektif dalam situasi ini. Aplikasi terdahulu dari Penerjemahan Mesin untuk pemudahan menderita kelemahan yang besar kerana mereka terlalu konservatif, sering gagal mengubah sumber dalam mana-mana cara. Splitting based on semantic parsing, as proposed here, alleviates this issue. Evaluasi automatik dan manusia luas menunjukkan bahawa kaedah yang diusulkan dibandingkan dengan baik dengan keadaan-state-of-the-art dalam pemudahan lexik dan struktur bergabung.Abstract
Il-qsim tas-sentenzi huwa operatur ewlieni ta’ simplifikazzjoni. Hawnhekk nippreżentaw algoritmu sempliċi u effiċjenti ta’ qsim ibbażat fuq analizzatur semantiku awtomatiku. Wara l-qsim, it-test huwa adattat għal aktar operazzjonijiet ta’ simplifikazzjoni rfinuti. B’mod partikolari, nuru li t-Traduzzjoni tal-Magni Newrali tista’ tintuża b’mod effettiv f’din is-sitwazzjoni. L-applikazzjoni preċedenti tat-Traduzzjoni tal-Magni għas-simplifikazzjoni tbati minn żvantaġġ konsiderevoli minħabba li huma konservattivi żżejjed, u spiss jonqsu milli jimmodifikaw is-sors bl-ebda mod. Il-qsim ibbażat fuq l-analiżi semantika, kif propost hawnhekk, itaffi din il-kwistjoni. Evalwazzjoni estensiva awtomatika u umana turi li l-metodu propost iqabbel b’mod favorevoli mal-aktar avvanzat fis-simplifikazzjoni lexika u strutturali kkombinata.Abstract
Het splitsen van zinnen is een belangrijke vereenvoudigingsoperator. Hier presenteren we een eenvoudig en efficiënt splitsing algoritme gebaseerd op een automatische semantische parser. Na het splitsen is de tekst bruikbaar voor verdere verfijning van vereenvoudigingen. Met name laten we zien dat neurale machinevertaling in deze situatie effectief kan worden gebruikt. De eerdere toepassing van Machine Translation voor vereenvoudiging lijdt aan een aanzienlijk nadeel omdat ze overconservatief zijn en de bron vaak op geen enkele manier wijzigen. Splitting op basis van semantische parsing, zoals hier voorgesteld, verlicht dit probleem. Uitgebreide automatische en menselijke evaluatie toont aan dat de voorgestelde methode zich gunstig vergelijkt met de state-of-the-art in gecombineerde lexicale en structurele vereenvoudiging.Abstract
Uttrykk er ein stor forenklingsprogram. Her viser vi ein enkel og effektiv delingsalgoritme basert på ein automatisk semantisk tolkar. Etter å dele, er teksten mogleg for fleire finnstillingsoperasjonar. I særskilt viser vi at neuralmaskinsomsetjinga kan brukast i denne situasjonen. Førre program av maskineoversettelsa for forenklinga løysar frå ein betydelig forskyving av at dei er over-konservativ, ofte klarer ikkje endra kjelden på nokon måte. Del basert på semantisk tolking, som foreslått her, reduserer dette problemet. Utvida automatisk og menneskelig evaluering viser at den foreslåde metoden samanliknar favoritt med kunsttilstanden i kombinerte leksisk og strukturforenklingar.Abstract
Podział zdań jest głównym operatorem uproszczenia. Przedstawiamy prosty i wydajny algorytm dzielenia oparty na automatycznym parserze semantycznym. Po podzieleniu tekst jest dostępny do dalszych dopracowanych operacji uproszczenia. W szczególności pokazujemy, że neuronowe tłumaczenie maszynowe może być skutecznie wykorzystane w tej sytuacji. Poprzednie zastosowanie tłumaczenia maszynowego w celu uproszczenia ma znaczną wadę, ponieważ są one zbyt konserwatywne, często nie potrafią w żaden sposób modyfikować źródła. Podział oparty na parsowaniu semantycznym, jak proponowano tutaj, łagodzi ten problem. Obszerna automatyczna i ludzka ocena pokazuje, że proponowana metoda porównuje się korzystnie z najnowocześniejszym stanem techniki w połączonym uproszczeniu leksykalnym i strukturalnym.Abstract
A divisão de sentenças é um importante operador de simplificação. Aqui apresentamos um algoritmo de divisão simples e eficiente baseado em um analisador semântico automático. Após a divisão, o texto é passível de operações de simplificação mais afinadas. Em particular, mostramos que a tradução automática neural pode ser efetivamente usada nessa situação. A aplicação anterior da tradução automática para simplificação sofre de uma desvantagem considerável, pois são excessivamente conservadoras, muitas vezes deixando de modificar a fonte de forma alguma. A divisão com base na análise semântica, conforme proposto aqui, alivia esse problema. Extensa avaliação automática e humana mostra que o método proposto se compara favoravelmente ao estado da arte em simplificação lexical e estrutural combinada.Abstract
Împărțirea sentințelor este un operator major de simplificare. Aici vă prezentăm un algoritm simplu și eficient de scindare bazat pe un parser semantic automat. După divizare, textul este disponibil pentru operațiuni de simplificare suplimentare reglate fin. În special, arătăm că traducerea automată neurală poate fi utilizată eficient în această situație. Aplicarea anterioară a traducerii automate pentru simplificare suferă de un dezavantaj considerabil, deoarece acestea sunt prea conservatoare, adesea nu reușesc să modifice sursa în vreun fel. Separarea bazată pe analizarea semantică, așa cum este propusă aici, atenuează această problemă. Evaluarea extinsă automată și umană arată că metoda propusă se compară favorabil cu cea mai modernă metodă în simplificarea lexicală și structurală combinată.Abstract
Разделение предложений является основным оператором упрощения. Здесь мы представляем простой и эффективный алгоритм разбиения, основанный на автоматическом семантическом парсере. После разбиения текст можно использовать для дальнейших операций по упрощению. В частности, мы показываем, что нейронный машинный перевод может быть эффективно использован в этой ситуации. Предыдущее применение машинного перевода для упрощения страдает значительным недостатком в том, что они являются чрезмерно консервативными, часто не в состоянии каким-либо образом изменить источник. Разделение на основе семантического синтаксического анализа, как предлагается здесь, облегчает эту проблему. Обширная автоматическая и человеческая оценка показывает, что предлагаемый метод выгодно отличается от современного в комбинированном лексическом и структурном упрощении.Abstract
වාක්ය විකල්පනය තමයි ප්රධාන සාමාන්ය ව්යාපාරකයෙක්. මෙතන අපි සාමාන්ය සහ හැකියාවක් පිටපන් ඇල්ගෝරිතම් එකක් පෙන්වන්නම් ස්වයංක්රිය සෙමැන්ටික් විශ විකල්පන පස්සේ, පාළුව තවත් සුදුසුම් සැකසුම් වැඩසටහන් කරන්න පුළුවන්. විශේෂයෙන්, අපි පෙන්වන්නේ න්යුරල් මැෂින් පරිවර්තනය මේ ස්ථිතියේදී ප්රයෝජනය කරන්න පු පරීක්ෂණය සඳහා පරීක්ෂණය සඳහා පරීක්ෂණය සඳහා පරීක්ෂණය ප්රවෘත්තිය ප්රවෘත්තිය ඔවුන් ප්රවෘත්තියක් වෙනුවෙන් අ සෙමැන්ටික් විශ්ලේෂණයේ අධික විශ්ලේෂණය, මෙතන ප්රශ්නයක් විතරයි, මේ ප්රශ්නයක් අඩුව විස්තර ස්වයංක්රීය සහ මිනිස්සු විශ්ලේෂණය පෙන්වනවා කියලා පෙන්වන්න පුළුවන් විදියට ප්රතිචාරිත විදියට ප්රAbstract
Razdelitev stavkov je pomemben dejavnik poenostavitve. Tukaj predstavljamo preprost in učinkovit razdelilni algoritem, ki temelji na avtomatskem semantičnem razčlenjevalniku. Po delitvi je besedilo mogoče spremeniti za nadaljnje natančne postopke poenostavitve. Predvsem pokažemo, da se v tej situaciji lahko nevronski strojni prevod učinkovito uporablja. Prejšnja uporaba strojnega prevajanja za poenostavitev trpi zaradi precejšnje pomanjkljivosti, saj so preveč konzervativni in pogosto ne spreminjajo vira na kakršen koli način. Razdelitev na podlagi semantičnega razčlenjevanja, kot je predlagano tukaj, olajša to težavo. Obsežna avtomatična in človeška ocena kaže, da se predlagana metoda pri kombinirani leksikalni in strukturni poenostavitvi ugodno primerja z najsodobnejšo metodo.Abstract
Xukunka kala qeybinta waa qof fudud. Halkan waxaynu keenaynaa algorithm si fudud oo faa’iido ah oo ku saleysan qoraalka asalka ah. Ka dib marka la kala firdhiyo, macluumaadka waxaa loola macaamiloodaa hawlo fudud oo dheeraad ah. Si gaar ah, waxaynu tusnaynaa in turjumidda maskinada cudurka ah si faa’iido leh looga isticmaali karo xaaladan. Dalbashada hore ee turjumista mashiinka ee fududaanshaha waxaa laga helaa xaalad aad u adag, sababtoo ah inay yihiin ilaaliyaal badan, marar badan waxay ku baaqan yihiin in ay beddelaan asalka. Splitting based on semantic parsing, as proposed here, alleviates this issue. Qiimeynta dhaqdhaqaaqa ah iyo dadka waxay muuqataa in qaabkii la soo jeeday ay ay si wanaagsan u dhigto xaalada farshaxanka oo la isku daro fududaynta leksikal iyo dhismaha.Abstract
Ndryshimi i dënimeve është një operator i madh i thjeshtimit. Këtu prezantojmë një algoritëm të thjeshtë dhe të efektshëm ndarje bazuar në një analizues semantik automatik. Pas ndarjes, teksti është i përshtatshëm për operacione të mëtejshme të rregulluara të thjeshtësimit. Në veçanti, ne tregojmë se përkthimi i makinave nervore mund të përdoret efektivisht në këtë situatë. Previous application of Machine Translation for simplification suffers from a considerable disadvantage in that they are over-conservative, often failing to modify the source in any way. Ndryshimi bazuar në analizimin semantik, siç propozohet këtu, lehtëson këtë çështje. Extensive automatic and human evaluation shows that the proposed method compares favorably to the state-of-the-art in combined lexical and structural simplification.Abstract
Razdvajanje kazna je veliki operator jednostavljanja. Ovde predstavljamo jednostavan i efikasan algoritam razdvajanja na osnovu automatskog semantičkog analizatora. Nakon razdvajanja, tekst je ispravan za daljnje napravljene operacije pojednostavljanja. Posebno, pokazujemo da se neuromašinska prevoda može efektivno iskoristiti u ovoj situaciji. Prethodna primjena prevoda mašine za jednostavljenje pati od značajnog nelagođenja u tome što su prekonzervativni, često ne menjaju izvor na bilo koji način. Razdvajanje na temelju semantičkog analiza, kako je ovde predloženo, olakšava ovaj problem. Ekstensivna automatska i ljudska procjena pokazuje da je predložena metoda u usporedbi sa stanjem umjetnosti u kombinovanoj leksičkoj i strukturnoj pojednostavljivanju.Abstract
Frasfördelning är en viktig förenklingsoperatör. Här presenterar vi en enkel och effektiv delningsalgoritm baserad på en automatisk semantisk parser. Efter uppdelningen kan texten göras tillgänglig för ytterligare finjusterade förenklingsåtgärder. I synnerhet visar vi att neural maskinöversättning kan användas effektivt i denna situation. Tidigare tillämpning av maskinöversättning för förenkling lider av en betydande nackdel eftersom de är alltför konservativa och ofta misslyckas med att ändra källan på något sätt. Splitting baserad på semantisk tolkning, som föreslås här, lindrar denna fråga. Omfattande automatisk och mänsklig utvärdering visar att den föreslagna metoden jämför sig positivt med den senaste tekniken inom kombinerad lexikal och strukturell förenkling.Abstract
Kutengana na adhabu ni mwendeshaji mkubwa wa urahisi. Hapa tunaweka sifa rahisi na yenye ufanisi inayotengana kwa msingi wa utambulisho wa kujitegemea. Baada ya kupambana, ujumbe wa maandishi unaonekana kwa ajili ya shughuli za urahisi zaidi. Kwa hakika, tunaonyesha kwamba Tafsiri ya Mashine ya Njerumani inaweza kutumika kwa ufanisi katika hali hii. Utumiaji wa zamani wa Tafsiri wa Mashine kwa urahisi unaathiri kutokana na hali mbaya sana kwa kuwa wao ni wa-kihafidhina, mara nyingi hushindwa kubadilisha chanzo chochote. Kugawanya kwa msingi wa wimbo wa kimapenzi, kama ilivyopendekezwa hapa, inapunguza suala hili. Utafiti mkubwa wa kujitegemea na binadamu unaonyesha kuwa mbinu hiyo inayopendekezwa inalinganisha zaidi na hali ya sanaa inayounganishwa na ufufuaji wa hali ya lexico na muundo.Abstract
வாக்குறிப்பு பிரிப்பு ஒரு மிகப் பெரிய எளிதாக்குதல் இயக்கியாகும். இங்கே நாம் ஒரு எளிய மற்றும் தேவையான பிரிப்பு ஆல்ஜிரித்தை தானியங்கி பெமான்டிக் பகுதியை அடிப்படையாக க @ info: whatsthis In particular, we show that neural Machine Translation can be effectively used in this situation. முந்தைய இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு பயன்பாடு எளிதாக்கத்திற்கான மொழிபெயர்ப்பு மொழியை மாற்ற முடியாது. இந்த பிரச்சனையை நீக்கு விரிவான தானியங்கி மற்றும் மனித மதிப்பீடு காட்டுகிறது பரிந்துரைக்கப்பட்ட முறைமையை விருப்பமாக ஒப்பிடுகிறது லெக்சிக்சியல்Abstract
Sözler ayrılmak möhüm bir basitleme operatöridir. Burada otomatik semantik tanıyıcısına dayanan basit ve etkili bölme algoritmini sunuyoruz. Ayrıldykdan soň, metin ýeterlik ýeňlikli işlemler üçin ewirilabilir. Aýratyn bolsa, biz näyral maşynyň terjimesiniň bu ýagdaýda etkinleşen ýagdaýda ulanylýandygyny görkeýäris. Basitleştirmek üçin Maşynyň öňki terjimesiniň uygulamasy gaty uly kynçylykdan çykyp barýar, köplenç çeşme üýtgetmekde başaryp bilmeýär. Semantik aýlamaga daýanýar bärde teklip eden ýaly bu meseleyi azatlaýar. Ýuwaşky otomatik we adamlaryň deňlenmesi görkezýär ki, teklip eden yöntemiň birleşmiş lingwisiýa we strukturlaryň durumyna gowy görä çykýardygyny görkezýär.Abstract
فیصلہ تقسیم ایک بڑا سادھاتی اپراتر ہے. یہاں ہم ایک ساده اور عمدہ تقسیم الگوریتم کو آٹوٹی سیمانٹی پارچر پر بنیاد رکھتے ہیں. تقسیم ہونے کے بعد، یہ متن اضافہ سیدھی سادھی عملیات کے لئے مناسب ہے. مخصوص، ہم دکھاتے ہیں کہ نیورل ماشین ترجمہ اس موقعیت میں اثبات کے ساتھ استعمال کر سکتا ہے۔ سادگی کے لئے ماشین ترجمن کا پہلے کاروبار بہت زیادہ مشکل ہے اس میں کہ وہ زیادہ محافظت کرنے والے ہیں، بہت سے وقت سورج کو کسی طرح بدل نہیں سکتے۔ سیمنٹی پارسینگ پر بنیاد تقسیم کرنا، جسے یہاں پیش کیا گیا ہے، اس مسئلہ کو کمزور کرتا ہے. اکسٹنسیٹ آٹوٹی اور انسان کی ارزیابی دکھاتا ہے کہ پیشنهاد کی طریقہ مہربانی کے ساتھ مختلف لکھی اور ساختری سادگی میں مہربانی کرتی ہے.Abstract
Bo ªsh joy bo ªlishi oddiylik operatori. Bu yerda biz avtomatik semantik parametrlari asosida yaratilgan oddiy va effektiv ajratish algoritni ko ªrsatimiz. @ info: whatsthis Ko'rsatganda, biz bu holatda neyron mashina tarjima qilishini tasdiqlash mumkin. Name Splitting based on semantic parsing, as proposed here, alleviates this issue. Ko ªproq avtomatik va inson qiymatlarini ko ªrsatish mumkin, talab qilingan usuli leksikal va structural soddalarini birlashtirilgan holatga o'xshash kerak.Abstract
Bản đánh giá là một người điều hành đơn giản. Ở đây chúng tôi có một thuật toán chia tách đơn giản và hiệu quả dựa trên một vị cha vấn ngữ pháp. Sau khi chia phần, văn bản sẽ dễ chịu cho các thao tác đơn giản hoàn thiện hơn. Đặc biệt, chúng tôi cho thấy rằng Dịch Cỗ Máy thần kinh có thể được sử dụng hiệu quả trong tình huống này. Việc sử dụng cỗ máy để dễ dàng bị ảnh hưởng nặng nề bởi vì nó quá bảo thủ, và thường không sửa đổi được nguồn. Sự tách ra dựa trên ngữ pháp phân tích, như đã đề nghị, giải quyết vấn đề này. Bản đánh giá tự động rộng lớn và con người cho thấy phương pháp được đề xuất tương thích với giới hạn hiện đại trong chế độ ngôn ngữ và cấu trúc kết hợp.Abstract
句拆分者,简运算符也。 本文引一本于自语义解析器之简高效拆分算法。 既拆分,文本可施于简化。 特此者,明神经机器翻译可以有效也。 前用于简化者机器翻译宜有大病,以其过守,常无以改源代码。 其议盖语义解析拆分可缓也。 博自与人工评明,所立之法,于词法构简化,优于先进。- Anthology ID:
- P18-1016
- Volume:
- Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)
- Month:
- July
- Year:
- 2018
- Address:
- Melbourne, Australia
- Venue:
- ACL
- SIG:
- Publisher:
- Association for Computational Linguistics
- Note:
- Pages:
- 162–173
- Language:
- URL:
- https://aclanthology.org/P18-1016
- DOI:
- 10.18653/v1/P18-1016
- Bibkey:
- Cite (ACL):
- Elior Sulem, Omri Abend, and Ari Rappoport. 2018. Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods. In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 162–173, Melbourne, Australia. Association for Computational Linguistics.
- Cite (Informal):
- Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods (Sulem et al., ACL 2018)
- Copy Citation:
- PDF:
- https://aclanthology.org/P18-1016.pdf
- Presentation:
- P18-1016.Presentation.pdf
- Video:
- https://vimeo.com/285800596
- Data
- TurkCorpus
- Terminologies:
Export citation
@inproceedings{sulem-etal-2018-simple,
title = "Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods",
author = "Sulem, Elior and
Abend, Omri and
Rappoport, Ari",
booktitle = "Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)",
month = jul,
year = "2018",
address = "Melbourne, Australia",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/P18-1016",
doi = "10.18653/v1/P18-1016",
pages = "162--173",
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="sulem-etal-2018-simple">
<titleInfo>
<title>Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Elior</namePart>
<namePart type="family">Sulem</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Omri</namePart>
<namePart type="family">Abend</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Ari</namePart>
<namePart type="family">Rappoport</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2018-07</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)</title>
</titleInfo>
<originInfo>
<publisher>Association for Computational Linguistics</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Melbourne, Australia</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<identifier type="citekey">sulem-etal-2018-simple</identifier>
<identifier type="doi">10.18653/v1/P18-1016</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/P18-1016</url>
</location>
<part>
<date>2018-07</date>
<extent unit="page">
<start>162</start>
<end>173</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings %T Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods %A Sulem, Elior %A Abend, Omri %A Rappoport, Ari %S Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) %D 2018 %8 July %I Association for Computational Linguistics %C Melbourne, Australia %F sulem-etal-2018-simple %R 10.18653/v1/P18-1016 %U https://aclanthology.org/P18-1016 %U https://doi.org/10.18653/v1/P18-1016 %P 162-173
Markdown (Informal)
[Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods](https://aclanthology.org/P18-1016) (Sulem et al., ACL 2018)
- Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods (Sulem et al., ACL 2018)
ACL
- Elior Sulem, Omri Abend, and Ari Rappoport. 2018. Simple and Effective Text Simplification Using Semantic and Neural Methods. In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 162–173, Melbourne, Australia. Association for Computational Linguistics.