抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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伝統的に,Text Simplificationは,ソーステキストとそれらの単純化された対応物の間の文章が訓練のために配列される単言語翻訳タスクとして扱われている。しかし,特に長い入力文書では,テキスト(または,より少ない関連コンテンツのアルトゲーション)の要約は,既存のデータセットに反映されていない単純化プロセスにおいて重要な役割を果たす。同時に,非英語言語のための資源は,一般的で不足して,新しい解法を訓練するために禁止する。この問題に取り組むために,長いソース文書を一緒に要約し,単純化できるシステムのためのコア要求を提起する。さらに,ドイツのWikipediaとドイツの子供のレキシコンの「Klexikon」に基づく共同Text SimplificationとSummarizationのための新しいデータセットの作成を,ほぼ2900の文書から成る。要約の側面を特に強調する文書整列バージョンを解放し,この資源が単純化にも良く適しているという統計的証拠を提供した。コードとデータは,Github:https://github.com/dennlinger/klexikonで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】