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Abstract
Text simplification involves altering a text to make it easier to read or under-
stand without changing its original meaning. The objective is to create content
that is more accessible for specific users or systems. discover criteria based on the dataset for simple and complex sentences, and create ML model for categorizing simple and complex sentences. Also, create new dataset for simple and complex sentences based on the criteria that are found in the first dataset using GPT4o and check the ML models for categorizing simple and complex sentences. and Also use the same criteria for Italian dataset and check the ML models for categorizing simple and complex sentences.
Abstract
Text simplification involves altering a text to make it easier to read or under-
stand without changing its original meaning. The objective is to create content
that is more accessible for specific users or systems. discover criteria based on the dataset for simple and complex sentences, and create ML model for categorizing simple and complex sentences. Also, create new dataset for simple and complex sentences based on the criteria that are found in the first dataset using GPT4o and check the ML models for categorizing simple and complex sentences. and Also use the same criteria for Italian dataset and check the ML models for categorizing simple and complex sentences.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Shatery, Reza
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Text Simplification,Readability Assessment,Text processing,Feature extraction,Simplification evaluation
Data di discussione della Tesi
8 Ottobre 2024
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Shatery, Reza
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Text Simplification,Readability Assessment,Text processing,Feature extraction,Simplification evaluation
Data di discussione della Tesi
8 Ottobre 2024
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