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Nous présentons une nouvelle approche itérative, basée sur l'édition, de la simplification non supervisée des phrases. Notre modèle est guidé par une fonction de notation impliquant la fluidité, la simplicité et la préservation du sens. Ensuite, nous effectuons itérativement des modifications au niveau des mots et des phrases sur la phrase complexe. Par rapport aux approches précédentes, notre modèle ne nécessite pas un ensemble d'entraînement parallèle, mais il est plus contrôlable et interprétable. Les expériences menées sur les ensembles de données Newsela et WikiLarge montrent que notre approche est presque aussi efficace que les approches supervisées de pointe.
26 février 2023
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23 janvier 2023
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8 août 2022
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Lisez ce document de recherche co-rédigé par Angel Chang, titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada : Apprentissage des traces emphatiques attendues pour le RL profond
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