Sentence alignment methods for improving text simplification systems


Štajner, Sanja ; Franco-Salvador, Mark ; Ponzetto, Simone Paolo ; Rosso, Paolo ; Stuckenschmidt, Heiner



DOI: https://doi.org/10.18653/v1/P17-2016
URL: http://aclanthology.coli.uni-saarland.de/pdf/P/P17...
Weitere URL: http://www.aclweb.org/anthology/P17-2016
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: 97-102
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: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Außerfakultäre Einrichtungen > SFB 884
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch): automated text simplification , sentence alignment , natural language processing
Abstract: We provide several methods for sentence alignment of texts with different complexity levels. Using the best of them, we sentence-align the Newsela corpora, thus providing large training materials for automatic text simplification (ATS) systems. We show that using this dataset, even the standard phrase-based statistical machine translation models for ATS can outperform the state-of-the-art ATS systems.




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