Những cuốn sách được viết bằng ngôn ngữ đơn giản là rất cần thiết cho việc giao tiếp dễ tiếp cận. Tuy nhiên, việc tự tay viết các văn bản dễ hiểu hoặc đơn giản hóa các văn bản khó đọc thành ngôn ngữ dễ hiểu rất tốn thời gian. Các mô hình học máy như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể hỗ trợ nhiệm vụ dịch thuật nội ngôn ngữ này bằng cách cung cấp bản nháp cho các dịch giả chuyên nghiệp. Cuốn sách này tiếp cận việc đơn giản hóa văn bản tự động (ATS) từ góc độ ngôn ngữ học tính toán, cung cấp một giới thiệu rộng rãi về lĩnh vực này. Cuốn sách bắt đầu bằng việc giới thiệu những thách thức và cơ hội. Nó cũng giải thích cách xây dựng tập dữ liệu đơn giản hóa, sử dụng chúng để huấn luyện các mô hình học máy và đánh giá chúng.

Abstract:

This book written in simplified language are essential for accessible communication. However, manually writing accessible texts or simplifying difficult-to-read texts into accessible language is very time-consuming. Machine learning models such as large language models (LLMs) can assist with this intra-lingual translation task by providing drafts for professional translators. This volume takes a computational linguist’s perspective on automatic text simplification (ATS), providing a broad introduction to the field. The book begins by introducing the challenges and opportunities. It also explains how to build simplification datasets, use them to train machine learning models, and evaluate them.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Stodden, Regina
Thông tin nhan đề:	Automatic German Text Simplification: Data, Evaluation, and Models
Nhà xuất bản:	Frank & Timme
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Ngôn ngữ
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/173808
Mô tả vật lý:	294tr.
Năm xuất bản:	2026