Die Aufgabe der Textvereinfachung zielt darauf ab, den Text durch Anpassung der Sprache und des Inhalts leichter lesbar und verständlich zu machen. Angesichts der Einzigartigkeit von internationalen chinesischen Lesetexten und der stetig wachsenden globalen Leserschaft ist die Durchführung verwandter Forschungsarbeiten zur Textvereinfachung besonders wichtig. In den letzten Jahren hat die rasche Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und Technologien der natürlichen Sprachverarbeitung technische Unterstützung für die automatische Vereinfachung internationaler chinesischer Lesetexte geboten und neue Möglichkeiten für deren Anwendung im Unterricht eröffnet. In Kombination mit den unterschiedlichen Bedürfnissen und Strategien von Experten bei der manuellen Vereinfachung kann die automatische Vereinfachung internationaler chinesischer Lesetexte in drei Hauptparadigmen unterteilt werden: lokale automatische Vereinfachung, bei der schwierige Stellen durch Sprachregeln erkannt und ersetzt werden; globale automatische Vereinfachung, basierend auf Modellen, die mit parallelen Korpora trainiert wurden, um Inhalte zu vereinfachen; und kontrollierbare automatische Vereinfachung, die eine personalisierte Interaktion und Generierung in der Mensch-Maschine-Kollaboration durch Instruktionsstrategien ermöglicht. Dieser Artikel erläutert systematisch die Kernmerkmale dieser drei Paradigmen, analysiert deren Vorteile und Einschränkungen, untersucht die treibenden Faktoren und aktuellen Herausforderungen der automatischen Vereinfachung internationaler chinesischer Lesetexte und gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsrichtungen und Anwendungsperspektiven im Unterricht.

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