详述式简化: 文本简化中的内容添加与解释生成

现代文本简化研究多聚焦于句子级简化,将原始较复杂的句子转换为简化版本。然而,当需要对困难概念和推理进行解释时,添加内容往往是有用的。在这项工作中,我们提出了文本简化中内容添加的首次数据驱动研究,我们称之为详述式简化。我们引入了 Newsela 语料库中 1.3K 个详述式简化实例的新标注数据集,并通过语境具体性视角分析实体、观念和概念如何被详述。我们建立了使用大规模预训练语言模型的详述生成基线,并证明在生成过程中考虑语境具体性可提升性能。我们的结果揭示了详述式简化的复杂性,暗示了未来许多有趣的研究方向。