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文章基本信息

  • 标题:Typologie de transformations dans la simplification de textes
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  • 作者:Anaïs Koptient ; Natalia Grabar
  • 期刊名称:SHS Web of Conferences
  • 印刷版ISSN:2416-5182
  • 电子版ISSN:2261-2424
  • 出版年度:2020
  • 卷号:78
  • 页码:1-15
  • DOI:10.1051/shsconf/20207811006
  • 语种:French
  • 出版社:EDP Sciences
  • 摘要:L’objectif de la simplification automatique de textes est de transformer un texte technique ou difficile à comprendre en un document plus compréhensible. Le sens doit être préservé lors de cette transformation. La simplification automatique peut être effectuée à plusieurs niveaux (lexical, syntaxique, sémantique, ou encore stylistique) et repose sur des connaissances et ressources correspondantes (lexique, règles, …). Notre objectif consiste à proposer des méthodes et le matériel pour la création de règles de transformation acquis à partir d'un échantillon de paires de phrases parallèles différenciées par leur technicité. Nousproposons également une typologie de transformations et les quantifions. Nous travaillons avec des données en langue française liées au domain médical, même si nous estimons que notre méthode peut s'appliquer à n'importe quelle langue et n'importe quel domaine de spécialité.
  • 其他摘要:Thepurpose of the automatic text simplification is to transform technical ordifficult to understand texts into a more friendly version. The semanticsmust be preserved during this transformation. Automatic text simplificationcan be done at different levels (lexical, syntactic, semantic, stylistic..) andrelies on the corresponding knowledge and resources (lexicon, rules..).Our objective is to propose methods and material for the creation oftransformation rules from a small set of parallel sentences differentiated bytheir technicity. We also propose a typology of transformations andquantify them. We work with French-language data related to the medicaldomain, although we assume that the method can be exploited on texts inany language and from any domain.
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