医学文本的多语言简化

自动化文本简化旨在生成复杂文本的简单版本。该任务在医学领域尤为有用，因为最新医学发现通常通过复杂且专业的文章进行交流。这为寻求获取最新医学发现的普通读者造成了障碍，进而阻碍了健康素养的提升。现有医学文本简化工作大多聚焦于单语环境，导致此类证据仅以一种语言（最常见为英语）提供。本工作通过多语言简化，即直接将复杂文本简化为多种语言的简易文本，来解决这一局限。我们引入了 MultiCochrane，这是首个面向医学领域、涵盖英语、西班牙语、法语和波斯语四种语言的句子对齐多语言文本简化数据集。我们在这些语言上评估了微调与零样本模型，并进行了大量人工评估与分析。尽管模型现已能生成可行的简化文本，我们仍指出了该数据集可用于解决的突出挑战。