法文文本难度评估与简化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。利用生成式大型语言模型来进行语言学习应用，主要关注于估计外语文本的难度并将其简化为较低的难度层次。我们将这两个任务都视为预测问题，并使用标记示例、迁移学习和大型语言模型来开发难度分类模型，与以往方法相比，展示了更高的准确性。对于简化方面，我们评估了简化质量和意义保留之间的权衡，比较了大型语言模型的零样本学习和精调效果。研究结果表明，有限的精调也能获得有意义的文本简化。我们的实验在法文文本上进...
该研究使用生成式大型语言模型估计外语文本难度并简化为较低层次。通过标记示例、迁移学习和大型语言模型开发难度分类模型，提高准确性。研究结果显示，有限的精调也能获得有意义的文本简化。该方法适用于其他外语。
