Redefining Simplicity: Benchmarking Large Language Models from Lexical to Document Simplification

📄 arXiv: 2502.08281v1 📥 PDF

作者: Jipeng Qiang, Minjiang Huang, Yi Zhu, Yunhao Yuan, Chaowei Zhang, Kui Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-12

💡 一句话要点

全面评测大型语言模型在词汇、句法、句子和文档简化任务中的性能表现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本简化 大型语言模型 自然语言处理 基准测试 自动评估 人工评估 词汇简化 文档简化

📋 核心要点

  1. 现有文本简化方法在处理复杂文本时存在局限性，难以在词汇、句法、句子和文档层面实现全面的简化。
  2. 该研究通过对比LLM与传统方法在四个文本简化任务上的表现，探索LLM在简化复杂文本方面的潜力。
  3. 实验结果表明，LLM在所有任务中均优于传统方法，并能生成高质量的简化文本，甚至超越人工标注参考。

📝 摘要（中文）

本文对大型语言模型（LLMs）在文本简化（TS）任务中的性能进行了全面的分析。文本简化旨在降低文本的复杂性，同时保留其原始含义和关键信息。现有研究仅表明大型语言模型在句子简化方面优于基于监督学习的非LLM方法。本研究首次全面分析了LLM在四个TS任务（词汇、句法、句子和文档简化）中的性能。我们使用自动指标和人工评估，将轻量级、闭源和开源LLM与传统的非LLM方法进行了比较。实验结果表明，LLM不仅在所有四个任务中都优于非LLM方法，而且通常生成比现有的人工标注参考更高质量的输出。最后，我们提出了LLM时代TS的一些未来发展方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本简化任务，具体包括词汇简化、句法简化、句子简化和文档简化四个子任务。现有非LLM方法在这些任务中表现出一定的局限性，例如难以捕捉上下文信息、生成的简化文本流畅度不足等。此外，缺乏对LLM在不同粒度文本简化任务上的全面评估。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型强大的语言理解和生成能力，直接对复杂文本进行简化。通过prompt工程或微调等方式，引导LLM生成更简洁、易懂的文本，同时保留原文的核心信息。该思路基于LLM在自然语言处理任务中的优越表现，以及其在生成高质量文本方面的潜力。

技术框架：论文采用对比实验的方式，评估不同类型的LLM（包括轻量级、闭源和开源模型）在四个文本简化任务上的表现。具体流程包括：1) 准备数据集，涵盖词汇、句法、句子和文档四个层面的简化任务；2) 使用不同的LLM和非LLM方法对数据集进行简化；3) 使用自动指标（如SARI、BLEU等）和人工评估对简化结果进行评估和比较；4) 分析实验结果，总结LLM在不同任务上的优势和不足。

关键创新：该研究的关键创新在于首次对LLM在词汇、句法、句子和文档四个层面的文本简化任务上进行了全面的基准测试。通过对比实验，揭示了LLM在不同任务上的性能表现，并指出了LLM在文本简化方面的优势和潜力。此外，研究还发现LLM生成的简化文本质量甚至可以超越人工标注的参考文本。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选取具有代表性的LLM模型，包括不同规模、不同架构的模型；2) 采用多种自动评估指标和人工评估方法，全面评估简化文本的质量；3) 设计合理的实验方案，保证实验结果的可靠性和可比性；4) 针对不同任务特点，设计合适的prompt或微调策略，以充分发挥LLM的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在所有四个文本简化任务中均优于传统的非LLM方法。更重要的是，LLM生成的简化文本质量通常超过现有的人工标注参考。例如，在某些任务上，LLM的SARI评分显著高于非LLM方法，并且人工评估结果也表明LLM生成的文本更易于理解和阅读。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，如教育（简化教材）、新闻（简化新闻报道）、法律（简化法律文件）、医疗（简化医疗报告）等。通过利用LLM自动简化复杂文本，可以提高信息的可访问性和理解性，帮助更多人获取所需信息，促进知识的传播和普及。未来，该技术有望进一步发展，实现更加智能、个性化的文本简化服务。

📄 摘要（原文）

Text simplification (TS) refers to the process of reducing the complexity of a text while retaining its original meaning and key information. Existing work only shows that large language models (LLMs) have outperformed supervised non-LLM-based methods on sentence simplification. This study offers the first comprehensive analysis of LLM performance across four TS tasks: lexical, syntactic, sentence, and document simplification. We compare lightweight, closed-source and open-source LLMs against traditional non-LLM methods using automatic metrics and human evaluations. Our experiments reveal that LLMs not only outperform non-LLM approaches in all four tasks but also often generate outputs that exceed the quality of existing human-annotated references. Finally, we present some future directions of TS in the era of LLMs.