Iterative text revision improves text quality by fixing grammatical errors, rephrasing for better readability or contextual appropriateness, or reorganizing sentence structures throughout a document. Most recent research has focused on understanding and classifying different types of edits in the iterative revision process from human-written text instead of building accurate and robust systems for iterative text revision. In this work, we aim to build an end-to-end text revision system that can iteratively generate helpful edits by explicitly detecting editable spans (where-to-edit) with their corresponding edit intents and then instructing a revision model to revise the detected edit spans. Leveraging datasets from other related text editing NLP tasks, combined with the specification of editable spans, leads our system to more accurately model the process of iterative text refinement, as evidenced by empirical results and human evaluations. Our system significantly outperforms previous baselines on our text revision tasks and other standard text revision tasks, including grammatical error correction, text simplification, sentence fusion, and style transfer. Through extensive qualitative and quantitative analysis, we make vital connections between edit intentions and writing quality, and better computational modeling of iterative text revisions.


翻译:在这项工作中,我们的目标是建立一个端到端的文本修订系统,通过明确发现可编辑的跨度(从何处到编辑)及其相应的编辑意图,从而产生有益的编辑,然后指示一个修订模型来修改所检测到的编辑跨度。利用其他相关文本编辑 NLP 任务的数据集,结合可编辑的跨度的规格,引导我们的系统更准确地模拟迭代文本的完善过程,经验结果和人文评估证明了这一点。我们的系统大大超越了我们文本修订任务和其他标准文本修订任务的先前基线,包括语法错误更正、文本简化、句集和风格转换。我们通过广泛的定性和定量分析,在编辑意图和写出质量、改进迭代文本的模型修改之间建立起重要联系。

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