LLMs for Sentence Simplification: A Hybrid Multi-Agent prompting Approach

要約

このペーパーでは、複雑な文章を論理的で単純化した文のシーケンスに変換するという課題に対処し、大規模な言語モデルの助けを借りて意味的および論理的な完全性を維持します。
高度なプロンプトとマルチエージェントアーキテクチャを組み合わせたハイブリッドアプローチを提案して、文の簡素化プロセスを強化します。
実験結果は、私たちのアプローチがビデオゲームデザインアプリケーションのために書かれた複雑な文の70％を正常に簡素化できることを示しています。
それに比べて、単一エージェントのアプローチでは、同じタスクで48％の成功率が得られました。

要約(オリジナル)

This paper addresses the challenge of transforming complex sentences into sequences of logical, simplified sentences while preserving semantic and logical integrity with the help of Large Language Models. We propose a hybrid approach that combines advanced prompting with multi-agent architectures to enhance the sentence simplification process. Experimental results show that our approach was able to successfully simplify 70% of the complex sentences written for video game design application. In comparison, a single-agent approach attained a 48% success rate on the same task.

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