La tarea de simplificación de textos tiene como objetivo hacer que el texto sea más fácil de leer y comprender mediante el ajuste del lenguaje y el contenido. Dada la singularidad de los textos de lectura en chino internacional y su creciente audiencia global, llevar a cabo investigaciones relacionadas con la simplificación de textos es especialmente importante. En los últimos años, el desarrollo acelerado de la inteligencia artificial y las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural ha brindado soporte técnico para la simplificación automática de los textos de lectura en chino internacional, así como nuevas posibilidades para su aplicación educativa. Combinando las diferentes necesidades y estrategias de los expertos en simplificación manual, la simplificación automática de los textos de lectura en chino internacional puede dividirse en tres paradigmas principales: simplificación automática local, que identifica y reemplaza las dificultades a través de reglas lingüísticas; simplificación automática global, basada en modelos entrenados con corpus paralelos para lograr la simplificación del contenido; y simplificación automática controlable, que permite una interacción y generación personalizada en colaboración humano-máquina mediante estrategias de instrucciones. Este documento expone sistemáticamente las características centrales de estos tres paradigmas, analiza sus ventajas y limitaciones, explora los factores motivadores y los desafíos actuales de la simplificación automática de los textos de lectura en chino internacional, y prevé las futuras direcciones de investigación y aplicaciones en la enseñanza.

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