BriefGPT - AI 论文速递
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医疗文本简化：通过不太可能的训练和重新排序的束搜索解码来优化可读性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种无监督神经文本简化的框架，使用未标记文本语料库进行训练，可以在词汇和句法两个级别上进行文本简化，竞争现有的监督方法。同时，增加标记的对也可以进一步提高性能。
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关键要点
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提出了一种无监督神经文本简化的框架
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框架依赖于未标记文本语料库进行训练
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模型由共享编码器和一对注意解码器组成
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通过基于鉴别和去噪的损失获取简化知识
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使用从en-Wikipedia转储的未标记文本进行训练
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在公共测试数据上进行定量和定性的人类评估
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模型在词汇和句法两个级别上进行文本简化
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模型的性能与现有的监督方法竞争
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增加标记的对可以进一步提高性能
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