텍스트 간소화 작업은 텍스트의 언어와 내용을 조정하여 읽기 쉽고 이해하기 쉽게 만드는 것을 목표로 합니다. 국제 중국어 읽기 텍스트의 독특한 특성과 지속적으로 확장되는 글로벌 독자층을 고려할 때 관련 텍스트 간소화 연구를 수행하는 것이 매우 중요합니다. 최근 몇 년간 인공지능 및 자연어 처리 기술의 급속한 발전은 국제 중국어 읽기 텍스트의 자동 간소화에 기술적 지원을 제공하였으며, 교육적 응용에 새로운 가능성을 열었습니다. 전문가의 수동 간소화에 대한 다양한 요구와 전략을 결합하여 국제 중국어 읽기 텍스트의 자동 간소화는 세 가지 주요 패러다임으로 나눌 수 있습니다: 언어 규칙을 통해 난점을 식별하고 교체하는 부분 자동 간소화; 병렬 코퍼스로 훈련된 모델을 기반으로 하는 전체 자동 간소화; 지시 전략을 통해 인간과 기계가 협력하는 개인화된 상호작용 및 생성을 실현하는 제어 가능한 자동 간소화. 본문은 이 세 가지 패러다임의 핵심 특성을 체계적으로 설명하고, 각 패러다임의 장점과 한계를 분석하며, 국제 중국어 읽기 텍스트 자동 간소화의 동인과 현재 도전과제를 탐구하고, 이 분야의 미래 연구 방향과 교육적 적용 전망을 제시합니다.

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