自動(dòng)文本簡(jiǎn)化

目錄
新一代人工智能創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)及其關(guān)鍵技術(shù)叢書”序
前言
第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.1.1 文本簡(jiǎn)化定義 1
1.1.2 文本簡(jiǎn)化發(fā)展過程 1
1.1.3 文本簡(jiǎn)化方法 3
1.1.4 相關(guān)的文本重寫任務(wù) 5
1.2 文本簡(jiǎn)化語(yǔ)料 6
1.2.1 維基百科平行語(yǔ)料 7
1.2.2 Newsela語(yǔ)料庫(kù) 10
1.2.3 英文的其他資源 13
1.2.4 三個(gè)常用的英文平行語(yǔ)料的對(duì)比 16
1.2.5 其他語(yǔ)言的資源 16
1.3 文本簡(jiǎn)化評(píng)估 17
1.3.1 人工評(píng)估 17
1.3.2 自動(dòng)評(píng)估 18
1.3.3 討論 23
1.4 文本簡(jiǎn)化的應(yīng)用 24
1.4.1 對(duì)特定目標(biāo)人群的簡(jiǎn)化 24
1.4.2 自然語(yǔ)言處理的輔助工具 25
1.5 本書內(nèi)容安排 26
第2章 背景知識(shí) 29
2.1 概述 29
2.2 統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯模型 29
2.3 神經(jīng)機(jī)器翻譯模型 31
2.3.1 基于端到端的模型 31
2.3.2 注意力機(jī)制 33
2.3.3 基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 35
2.4 預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 37
2.4.1 BERT 38
2.4.2 BART 39
2.5 本章小結(jié) 41
第3章 文本可讀性評(píng)估 42
3.1 概述 42
3.2 傳統(tǒng)的可讀性公式 43
3.3 可讀性評(píng)估的語(yǔ)料 45
3.4 可讀性評(píng)估方法 47
3.4.1 可讀性評(píng)估特征 47
3.4.2 基于特征工程的分類方法 51
3.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法 53
3.5 漢語(yǔ)文本的可讀性評(píng)估 54
3.6 可讀性評(píng)估的應(yīng)用 55
3.6.1 第二語(yǔ)言學(xué)習(xí)者的可讀性 56
3.6.2 具有語(yǔ)言學(xué)習(xí)障礙的讀者 56
3.6.3 計(jì)算機(jī)輔助教育學(xué)習(xí)系統(tǒng) 57
3.6.4 Web內(nèi)容的可讀性評(píng)估 57
3.7 未來研究方向 58
3.8 本章小結(jié) 60
第4章 詞語(yǔ)簡(jiǎn)化方法 61
4.1 概述 61
4.2 詞語(yǔ)簡(jiǎn)化框架 62
4.3 詞語(yǔ)簡(jiǎn)化方法的分類 64
4.3.1 語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù) 65
4.3.2 自動(dòng)規(guī)則 68
4.3.3 詞嵌入模型 71
4.3.4 混合模型 72
4.3.5 預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 75
4.4 方法對(duì)比 80
4.4.1 實(shí)驗(yàn)評(píng)估數(shù)據(jù) 80
4.4.2 候選替代詞生成評(píng)估 81
4.4.3 完整的LS系統(tǒng)評(píng)估 82
4.4.4 討論 83
4.5 未來研究方向 85
4.6 本章小結(jié) 86
第5章 句子分割方法 87
5.1 概述 87
5.2 基于規(guī)則的方法 88
5.2.1 早期的方法 89
5.2.2 YATS 90
5.2.3 基于事件的方法 91
5.2.4 DISSIM 93
5.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法 96
5.3.1 基于事實(shí)感知的方法 96
5.3.2 基于圖框架的方法 97
5.4 本章小結(jié) 100
第6章 統(tǒng)計(jì)文本簡(jiǎn)化方法 101
6.1 概述 101
6.2 基于短語(yǔ)的機(jī)器翻譯方法 102
6.3 基于句法的統(tǒng)計(jì)文本簡(jiǎn)化方法 103
6.4 混合的方法 108
6.5 無監(jiān)督的統(tǒng)計(jì)文本簡(jiǎn)化方法 109
6.6 本章小結(jié) 112
第7章 神經(jīng)文本簡(jiǎn)化方法 113
7.1 概述 113
7.2 基于神經(jīng)機(jī)器翻譯的文本簡(jiǎn)化 115
7.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制 117
7.4 多任務(wù)學(xué)習(xí) 119
7.5 復(fù)述規(guī)則 121
7.6 程序員-解釋器模型 123
7.6.1 EditNTS 123
7.6.2 程序員和解釋器 124
7.6.3 編輯標(biāo)簽創(chuàng)建 125
7.7 本章小結(jié) 125
第8章 文本簡(jiǎn)化前沿研究 127
8.1 概述 127
8.2 無監(jiān)督神經(jīng)文本簡(jiǎn)化方法 129
8.3 無監(jiān)督可編輯的文本簡(jiǎn)化方法 131
8.4 可控的句子簡(jiǎn)化方法 134
8.4.1 TargetTS 134
8.4.2 ACCESS 135
8.5 無監(jiān)督的文本平行簡(jiǎn)化語(yǔ)料構(gòu)造 136
8.5.1 基于搜索的平行語(yǔ)料構(gòu)造 136
8.5.2 基于機(jī)器翻譯語(yǔ)料的平行語(yǔ)料構(gòu)造 137
8.6 零樣本跨語(yǔ)言的文本簡(jiǎn)化 139
8.7 文本簡(jiǎn)化分析及展望 142
8.8 本章小結(jié) 144
第9章 漢語(yǔ)文本簡(jiǎn)化的探索 145
9.1 概述 145
9.2 背景知識(shí) 146
9.3 漢語(yǔ)簡(jiǎn)化語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)造 147
9.4 漢語(yǔ)文本簡(jiǎn)化方法 148
9.5 實(shí)驗(yàn) 151
9.5.1 評(píng)價(jià)語(yǔ)料庫(kù)HanLS的質(zhì)量 151
9.5.2 生成候選詞方法的對(duì)比評(píng)價(jià) 152
9.5.3 系統(tǒng)評(píng)價(jià)和消融研究 153
9.5.4 誤差分析 154
9.6 本章小結(jié) 155
參考文獻(xiàn) 157