基于序列到序列模型的无监督文本简化方法
Unsupervised text simplification with sequence-to-sequence model
扬州大学 信息工程学院, 江苏 扬州 225137
摘要
训练基于序列到序列（seq2seq）的文本简化模型需要大规模平行语料库，但是规模较大且标注质量较好的语料却难以获得。为此，提出一种无监督文本简化方法，使模型的学习仅需要无标注的复杂句和简单句语料。首先，利用去噪自编码器（denoising autoencoder）分别从简单句语料和复杂句语料中学习，获取简单句的自编码器和复杂句的自编码器；然后，组合两个自编码器形成初始的文本简化模型和文本复杂化模型；最后，利用回译策略（back-translation）将无监督文本简化问题转换为监督问题，不断迭代优化文本简化模型。通过在标准数据集上的实验验证，该方法在通用指标BLEU和SARI上均优于现有无监督模型，同时在词汇级别和句法级别均有简化效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61703362)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX19_0888)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0611
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 93-96,100
文章编号: 1001-3695(2021)01-018-0093-04
发布历史
[2021-01-05] 印刷出版
引用本文
李天宇, 李云, 钱镇宇. 基于序列到序列模型的无监督文本简化方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 93-96,100. (Li Tianyu, Li Yun, Qian Zhenyu. Unsupervised text simplification with sequence-to-sequence model [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 93-96,100. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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