Задача упрощения текста направлена на облегчение чтения и понимания текста путем корректировки языка и содержания. Учитывая уникальность международных китайских текстов для чтения и постоянно растущую глобальную аудиторию, проведение исследований в области упрощения текстов становится особенно важным. В последние годы стремительное развитие технологий искусственного интеллекта и обработки естественного языка обеспечило техническую поддержку автоматическому упрощению международных китайских текстов, а также открыло новые возможности для их педагогического применения. Учитывая различные потребности и стратегии экспертов в ручном упрощении, автоматическое упрощение международных китайских текстов можно разделить на три основные парадигмы: локальное автоматическое упрощение, которое идентифицирует и заменяет сложные участки с помощью языковых правил; глобальное автоматическое упрощение, основанное на обучении моделей на параллельных корпусах для упрощения содержания; и управляемое автоматическое упрощение, реализующее персонализированное взаимодействие и генерацию в человеко-машинном сотрудничестве с помощью стратегий инструкций. В статье систематически изложены ключевые характеристики этих трех парадигм, проанализированы их преимущества и ограничения, изучены движущие факторы и текущие вызовы автоматического упрощения международных китайских текстов, а также рассмотрены перспективы будущих исследований и применения в обучении.

международные китайские тексты для чтения; упрощение текста; автоматическое упрощение; большие языковые модели; международное китайское образование