SimpCue: Cue-Based Prompting for Multilingual Text Simplification

📄 arXiv: 2608.28042v1 📥 PDF

作者: Mehrzad Tareh, Horacio Saggion, Stefan Bott

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-08-28

备注: Accepted at CLEAR-TEXT 2026: Readability and text simplification workshop at the International Conference Computational Linguistics in Bulgaria (CLIB 2026)

💡 一句话要点

提出SimpCue以解决多语言文本简化中的提示信息不足问题

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

关键词: 文本简化 多语言处理 提示学习 语言模型 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的文本简化方法在处理多语言文本时，缺乏有效的提示信息，导致简化效果不理想。
  2. 本文提出了一种基于提示的文本简化方法SimpCue，通过引入金标准和预测的语言提示来改善简化效果。
  3. 实验结果显示，预测提示在多个评估指标上表现最佳，尽管与基线相比提升幅度较小，且效果因语言而异。

📝 摘要（中文）

文本简化旨在使复杂文本更易于理解，同时保留其原始含义。尽管近期的大型语言模型可以通过提示进行简化，但在提示中添加关于句子复杂性的显式语言信息是否能改善输出仍不明确。本文研究了这一问题，针对加泰罗尼亚语、西班牙语和意大利语的多语言句子级易读性简化，使用Qwen3-8B比较了基线提示、富含金标准语言提示的金标准提示和富含自动预测提示的预测提示。通过SARI、BLEU、chrF和BERTScore评估输出，并辅以手动定性分析。结果表明，预测提示在所有四个指标上均获得最佳分数，尽管相较基线的提升较小。金标准提示未能始终改善基线，且结果因语言而异。这些发现表明，基于提示的信息可以影响多语言易读性简化，但其益处有限、依赖于指标和语言。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多语言文本简化中提示信息不足的问题。现有方法在处理句子复杂性时，未能有效利用语言信息，导致简化效果不佳。

核心思路：论文提出的SimpCue方法通过引入金标准和自动预测的语言提示，增强了提示信息的丰富性，旨在提高文本简化的质量。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：基线提示、金标准提示和预测提示。每种提示方式在Qwen3-8B模型中进行比较，评估其对简化效果的影响。

关键创新：最重要的创新点在于引入了两种不同类型的提示（金标准和预测），并系统性地评估其对多语言文本简化的影响，这在现有研究中尚属首次。

关键设计：在实验中，使用了SARI、BLEU、chrF和BERTScore作为评估指标，设计了相应的损失函数以优化模型输出，同时进行了手动定性分析以补充定量结果。实验中对提示的选择和模型参数进行了细致调整，以确保结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，预测提示在SARI、BLEU、chrF和BERTScore四个指标上均优于基线提示，尽管提升幅度较小。金标准提示未能在所有情况下改善基线结果，且效果因语言而异，表明提示的有效性具有一定的局限性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、翻译和信息获取等，尤其是在需要将复杂文本转化为易于理解的形式时。通过提高文本简化的质量，能够帮助不同语言背景的用户更好地理解信息，提升沟通效率。未来，该方法有望扩展到更多语言和文本类型，进一步推动多语言处理技术的发展。

📄 摘要（原文）

Text simplification aims to make complex texts easier to understand while preserving their original meaning. Recent large language models can perform simplification through prompting, but it remains unclear whether adding explicit linguistic information about sentence complexity to the prompt improves their outputs. We investigate this question for multilingual sentence-level Easy-to-Read simplification in Catalan, Spanish, and Italian. Using Qwen3-8B, we compare a baseline prompt, a gold-cue prompt enriched with gold linguistic cues, and a predicted-cue prompt enriched with automatically predicted cues. We evaluate the outputs using SARI, BLEU, chrF, and BERTScore, and complement this evaluation with a manual qualitative analysis. Predicted-cue prompting obtains the best overall scores across all four metrics, although the gains over the baseline are small. Gold-cue prompting does not consistently improve over the baseline, and results vary across languages. These findings indicate that cue-based prompting can influence multilingual Easy-to-Read simplification, but its benefits are modest, metric-dependent, and language-dependent.