A tarefa de simplificação de texto visa tornar o texto mais fácil de ler e compreender por meio do ajuste da linguagem e do conteúdo. Dada a singularidade dos textos de leitura em chinês internacional e seu público global em constante expansão, a realização de pesquisas relacionadas à simplificação de textos torna-se especialmente importante. Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial e das tecnologias de processamento de linguagem natural forneceu suporte técnico para a simplificação automática dos textos de leitura em chinês internacional, além de abrir novas possibilidades para suas aplicações pedagógicas. Combinando as diferentes necessidades e estratégias dos especialistas na simplificação manual, a simplificação automática dos textos de leitura em chinês internacional pode ser dividida em três paradigmas principais: simplificação automática local, que identifica e substitui pontos difíceis por meio de regras linguísticas; simplificação automática global, baseada em modelos treinados com corpus paralelos para realizar a simplificação do conteúdo; e simplificação automática controlável, que realiza interação e geração personalizadas em colaboração homem-máquina por meio de estratégias de instrução. Este artigo expõe sistematicamente as características centrais desses três paradigmas, analisa suas vantagens e limitações, explora os fatores motivadores e os desafios atuais da simplificação automática dos textos de leitura em chinês internacional, e apresenta perspectivas para futuras direções de pesquisa e aplicações no ensino.

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