<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Archiving and Interchange DTD v1.0 20120330//EN" "JATS-archivearticle1.dtd">
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    <journal-meta>
      <journal-title-group>
        <journal-title>M. San-Martín);</journal-title>
      </journal-title-group>
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      <title-group>
        <article-title>Zero-shot Prompting for Adapting Texts to Easy-to-Read Format</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Mirari San-Martín</string-name>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1">1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Sara Gómez</string-name>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1">1</xref>
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        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Jónathan Heras</string-name>
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        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Ignacio Martínez</string-name>
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        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Gadea Mata</string-name>
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        <aff id="aff0">
          <label>0</label>
          <institution>Plena inclusión La Rioja</institution>
          ,
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        <aff id="aff1">
          <label>1</label>
          <institution>Universidad de La Rioja</institution>
          ,
          <country country="ES">Spain</country>
        </aff>
      </contrib-group>
      <pub-date>
        <year>2025</year>
      </pub-date>
      <volume>000</volume>
      <fpage>0</fpage>
      <lpage>0002</lpage>
      <abstract>
        <p>Easy-to-Read is a writing style whose purpose is to make written information easier for anyone to read and understand. Technologies that work with Easy-to-Read can be improved by challenges such as CLEARS, which provides adapted texts. In this work, we have considered several LLM models to transform standard text into easy-to-read text using zero-shot learning with a prompt that provides easy-to-read guidelines. Using the Gemma3 model with this approach, we have obtained a score of 0.7 in the cosine similarity, which measures the similarity of the texts, and a score of 85.12 in the Fernández-Huerta index, which measures the readability of the texts in test partition of the CLEARS challenge.</p>
      </abstract>
      <kwd-group>
        <kwd>eol&gt;Easy-to-Read</kwd>
        <kwd>Accessiblity</kwd>
        <kwd>Natural Language Processing</kwd>
        <kwd>LLM</kwd>
        <kwd>Zero-shot prompting</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
  <body>
    <sec id="sec-1">
      <title>1. Introduction</title>
    </sec>
    <sec id="sec-2">
      <title>2. Materials &amp; Methods</title>
      <p>In this section, we present the dataset and metrics used in the challenge, and our approach to tackle the
E2R task.</p>
      <sec id="sec-2-1">
        <title>2.1. Dataset</title>
        <p>
          The CLEARS corpus [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref6">6</xref>
          ], hosted in the Kaggle platform, consists of 3,000 pieces of news from various
municipalities in the province of Alicante (Spain). For each of these articles, two versions have been
generated: one in PL format and another in E2R format. Both versions have been developed and
validated by a team of experts in the field. The dataset has been divided into 80% (2,400 news) for
training and 20% (600 news) for testing — only the original texts of the testing set were publicly released,
whereas the E2R versions were kept hidden on the Kaggle platform for evaluation. Table 1 provides
several statistics about all the texts included in the CLEARS corpus.
        </p>
      </sec>
      <sec id="sec-2-2">
        <title>2.2. Metrics</title>
        <p>The E2R task of the CLEARS challenge is evaluated taking into account the readability of the generated
texts, and the textual similarity of the generated texts regarding the adapted versions provided by
experts.</p>
        <p>
          In the literature, there are several metrics to evaluate the readability of a text; for instance,
orthographic, syllabic, lexical, or syntactic indexes have been previously used [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref2">2</xref>
          ]. In the CLEARS challenge,
the Fernández Huerta Readability Index is used [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref7">7</xref>
          ]. This index is a readability metric designed
specifically for Spanish texts that evaluates texts by considering average sentence length and average syllable
length using the formula:
206.84 − 0.6 − 1.02
(1)
where P is the number of syllables per 100 words and F is the number of sentences per 100 words. For
this metric, a higher score indicates that the text is easier to understand.
        </p>
        <p>
          In addition to the readability of the generated texts, the textual similarity between the generated E2R
texts and the E2R texts adapted by experts is compared in the challenge using two diferent metrics.
Given two texts to compare, their textual similarity is obtained by computing the cosine distance
between the Bag of Words (BoW) [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref8">8</xref>
          ] of each text and the cosine distance between the embedding of
each text — in both cases, higher similarity scores indicate that the two texts align more closely with each
other. BoW is a technique where a dictionary is created with all the unique words of each text and for
each of these texts, a vector is generated with the number of times the words appear — for the challenge,
the scikit-learn implementation of this technique is used [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref9">9</xref>
          ]. In the case of the embeddings, the process
consists of converting the text into a numerical vector, taking into account the semantic meaning of the
words of a text. Thus, the closer the values of their vectors are, the more similar the meanings of the
two texts are assumed to be. In other words, it measures how similar the ideas and concepts of two
texts are. In this case, the organizers employed the paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 model [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref10">10</xref>
          ]
to obtain embeddings.
        </p>
      </sec>
      <sec id="sec-2-3">
        <title>2.3. Methods</title>
        <p>
          Our approach to tackle the E2R CLEARS challenge is based on zero-shot prompting, a technique used in
natural language processing (NLP), particularly with large language models (LLMs), where the model is
given a task without any prior examples of how to perform it. Instead, the task is described using plain
instructions, and the model relies on its pre-trained knowledge to generate an appropriate response [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref11">11</xref>
          ].
        </p>
        <p>
          In order to provide useful instructions to the LLMs, we have taken into account the Easy-to-Read
guidelines presented in [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref12">12</xref>
          ] to facilitate content comprehension for specific audiences. Among those
guidelines, some of them are obligatory (such as avoiding the use of semicolons or passive sentences),
while other ones are just recommendations (like creating a glossary for complicated words that cannot
be avoided). In our work, we have prompted several LLMs with two diferent prompts, one considering
the mandatory rules, and another using both the mandatory and recommended rules — the concrete
prompt is provided in Appendix A.
        </p>
        <p>
          For our experiments, we have considered several multilingual and open-source LLM models based
on five architectures: Aya-Expanse [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref13">13</xref>
          ], Gemma [14], LLama [15], Phi [16], and Salamandra [17]. A
summary of the concrete models employed in our study is provided in Table 2. All those models were
run using the Ollama framework using an Nvidia GPU Geforce RTX 3080.
        </p>
        <p>In order to select the best model used for evaluation in the testing set, we prompted the aforementioned
ifve models with the two prompt versions for each text of the training set.</p>
      </sec>
    </sec>
    <sec id="sec-3">
      <title>3. Results</title>
      <p>We started by evaluating readability of the texts generated with the five LLM models and the two
prompting strategies, as we can see in Table 3.</p>
      <p>Looking at the Fernández-Huerta index, we realized that the texts generated by Salamandra had
many outliers, so we decided to discard this model. Moreover, the best result of this index is the one
obtained by the Gemma model with all the guidelines. About the cosine similarity, in the case of the
BoW we obtained similar results with all the models; and in the case of the embeddings, the best one is
the Aya model with the mandatory guidelines.</p>
      <p>Once we have discarded the Salamandra model, we draw a box plot with the rest of the architectures
to see which one is the best (see Figures 1, 2).
110
100
90
80
70
60
50
a
y
a
a
m
m
e
g
a
m
a
ll
i
h
p
a
y
a
a
m
m
e
g
a
m
a
ll
i
h
p</p>
      <p>In addition, we wanted to test whether the models performed better using all guidelines or only
the recommended ones. In Figure 3 (which takes into account the cosine similarity model given by
the organisation) we can see that better results are obtained only with the mandatory guidelines
independently of the underlying LLM model.</p>
      <p>aya
gemma
llama
phi
1
0.8
0.6
0.4
0.2
110
100
90
80
70
60
50
mandatory
all
mandatory
all</p>
      <p>all
mandatory
mandatory
all</p>
    </sec>
    <sec id="sec-4">
      <title>4. Conclusions</title>
      <p>In this document, we have described our experiments with zero-shot prompting to adapt diferent
texts to an Easy-to-Read format for the CLEARS challenge. The best model underlying LLM model
was Gemma, using as prompt only the mandatory guidelines. We used that model to evaluate our
system in the test set of the challenge, obtaining a score of 0.7 in the cosine similarity and a 85.12 in the
Fernández-Huerta index.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-5">
      <title>Acknowledgments</title>
      <p>This work was partially supported by the Government of La Rioja [Inicia 2023/01 and Afianza 2024/01].
Mirari San Martin is a recipient of a predoctoral fellowship from Universidad de La Rioja.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-6">
      <title>Declaration on Generative AI</title>
      <p>The authors have not employed any Generative AI tools.
mis, A. Üstün, S. Hooker, Aya expanse: Combining research breakthroughs for a new multilingual
frontier, 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2412.04261. arXiv:2412.04261.
[14] G. Team, Gemma 3 (2025). URL: https://goo.gle/Gemma3Report.
[15] A. Grattafiori, et al., The llama 3 herd of models, 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2407.21783.</p>
      <p>arXiv:2407.21783.
[16] M. Abdin, J. Aneja, H. Behl, S. Bubeck, R. Eldan, S. Gunasekar, M. Harrison, R. J. Hewett, M.
Javaheripi, P. Kaufmann, J. R. Lee, Y. T. Lee, Y. Li, W. Liu, C. C. T. Mendes, A. Nguyen, E. Price,
G. de Rosa, O. Saarikivi, A. Salim, S. Shah, X. Wang, R. Ward, Y. Wu, D. Yu, C. Zhang, Y. Zhang,
Phi-4 technical report, 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2412.08905. arXiv:2412.08905.
[17] A. Gonzalez-Agirre, M. Pàmies, J. Llop, I. Baucells, S. D. Dalt, D. Tamayo, J. J. Saiz, F. Espuña,
J. Prats, J. Aula-Blasco, M. Mina, A. Rubio, A. Shvets, A. Sallés, I. Lacunza, I. Pikabea, J. Palomar,
J. Falcão, L. Tormo, L. Vasquez-Reina, M. Marimon, V. Ruíz-Fernández, M. Villegas, Salamandra
technical report, 2025. URL: https://arxiv.org/abs/2502.08489. arXiv:2502.08489.</p>
      <sec id="sec-6-1">
        <title>A.1. Mandatory rules</title>
        <p>instruction = f"""Eres un experto en adaptar textos a lectura fácil.
Un texto en lectura fácil, debe seguir estas pautas:
Sobre ortografía:
- No abuses de las mayúsculas
- Haz frases cortas
- Separa las frases con un punto
- No uses el punto y coma
- Evita etcétera, paréntesis, y puntos suspensivos.</p>
        <p>Sustituyelos por "entre otros" o "y muchos más"
Sobre vocabulario y expresiones:
- Usa un lenguaje sencillo y frecuente
- Usa un vocabulario acorde al público que va a usar el
documento (personas con discapacidad cognitiva)
- Evita adverbios acabados en mente
- Evita superlativos
- Evita las abreviaturas
- Usa siempre la misma palabra para referirte a la misma idea
Sobre fases y oraciones:
- Evita la voz pasiva
- Usa la negación solo en frases claras. Nunca incluyas una
doble negación.</p>
        <p>- Evita las frases con más de una idea
Sobre texto y estilo:</p>
        <p>- Mantén la cohesión y coherencia en todo el documento
Incluye solo el texto adaptado y no le pongas título.</p>
        <p>Texto a adaptar: {noticia}
"""
return instruction</p>
      </sec>
      <sec id="sec-6-2">
        <title>A.2. Mandatory and recommended rules</title>
        <p>def generate_prompt(noticia):
instruction = f"""Eres un experto en adaptar textos a lectura fácil.
Un texto en lectura fácil, debe seguir estas pautas:
Sobre ortografía:
- No abuses de las mayúsculas
- Haz frases cortas
- Separa las frases con un punto
- Empieza las frases en una línea nueva
- Crea listas para enumeraciones de más de 3 elementos
- No uses el punto y coma
- Evita caracteres poco habituales (% &amp; / () [])
- Evita etcétera, paréntesis, y puntos suspensivos.</p>
        <p>Sustituyelos por "entre otros" o "y muchos más"
- Evita las comillas. Si es necesario usarlas para una cita,
explica la cita
Sobre vocabulario y expresiones:
- Usa un lenguaje sencillo y frecuente
- Usa un vocabulario acorde al público que va a usar el</p>
        <p>documento (personas con discapacidad cognitiva)
- Explica las palabras difíciles n el texto, con glosas o glosarios
- Evita el uso de términos abstractos, técnico o complejos
- Da inofrmación para evitar confundir las palabras homófonas y homógrafas
- Evita las palabras muy largas o con sílabas complejas
- Evita adverbios acabados en mente
- Evita superlativos
- Evita alargamientos innecesarios (por ejemplo: sube hacia arriba)
- Evita palabras en otros idiomas de uso no común (por ejemplo feedback)
- Evita las abreviaturas
- Evita las siglas
- Explica los acónoimos
- Evita las frases nominales y el uso nominal de los adjetivos
- Evita las frases hechas, refranes, ironías, metáforas o
semejantes. Si son necesarios explícalos
- Evita el uso nominal de los verbos
- Usa siempre la misma palabra para referirte a la misma idea
- Evita palabras de significado indeterminado (por ejemplo cosa,
algo o asunto)
- Escribe los números en cifra. Redondea y explica los números
grandes
- Separa en bloques los números de teléfono
- Evita los números ordinales. Usa los cardinales
- Evita las fracciones y porcentajes. Si son necesarias,</p>
        <p>explícalas
- Escribe las fechas completas, sin guiones o barras. Incluye el
nombre del día si la fecha es cercana (por ejemplo: la reunión
es el lunes 11 de abril)
- Evita escribir la hora en formato 24 horas. Da información del
momento del día (por ejemplo: l tren sale a las 10 de la mañana)
- Evita los números romanos. Si hay que incluirlos, indica cómo
se leen
Sobre fases y oraciones:
- Haz frases sencillas. Divide las frases largas en frases cortas
- Usa el presentee de indicativo siempre que puedas
- Usa tiempos verbales simples y evita compuestos, condicionales
y subjuntivos
- Evita la voz pasiva
- Evita la pasiva refleja
- Usa el imperativo solo en contextos claros
- Evita las oraciones impersonales
- Evita el gerundio
- Evita el uso de 2 o más verbos seguidos. Excepcto deber,
querer, saber, poder
- Haz frases afirmativas. Salvo prohibiciones sencillas (por
ejemplo: no corras)
- Usa la negación solo en frases claras. Nunca incluyas una doble
negación.
- Evita elipsis
- Evita explicaciones entre comas</p>
      </sec>
    </sec>
    <sec id="sec-7">
      <title>B. Generated texts</title>
      <p>In Table 4, we can see an example of the three versions of a text: the first column is the original text,
the second is the original adapted text, and the third is the generated text using the gemma model with
the mandatory guidelines.</p>
      <sec id="sec-7-1">
        <title>Original text</title>
      </sec>
      <sec id="sec-7-2">
        <title>Original adapted text</title>
      </sec>
      <sec id="sec-7-3">
        <title>Generated text</title>
      </sec>
      <sec id="sec-7-4">
        <title>Alicante, 10 de enero del 2023. Casi 2 mil estudiantes de Alicante Alicante, 10 de enero de 2023.</title>
        <p>La Concejalía de Deportes de se apuntan a una nueva actividad: El departamento de deportes de
AlAlicante, dirigida por José Luis Coles al Agua icante empieza un programa nuevo.
Berenguer (Cs) inicia un nuevo La Concejalía de Deportes de Ali- Este programa es para que los
programa de actividades acuáticas, cante empezó un nuevo programa niños y niñas puedan ir a las
piscicon el objetivo de ofrecer a los cole- de actividades acuáticas para que nas gratis. Los colegios pueden
gios que los alumnos de Alicante los estudiantes de colegios de Ali- apuntar a sus alumnos para que
puedan tener acceso gratuito a las cante puedan ir gratis a las piscinas vayan a las piscinas durante las
piscinas municipales durante el ho- municipales durante el colegio. clases.
rario lectivo. Hasta el momento Casi 2 mil estudiantes de 26 es- Hasta ahora, 26 colegios de
Alise han inscrito 26 centros de Ali- cuelas se apuntaron. Esta activi- cante se han apuntado. Esto
sigcante, alcanzando un total aprox- dad será en las piscinas del Monte nifica que unos 1.600 niños y niñas
imado de 1.600 escolares.Esta ac- Tossal y Vía Parque y se hará en podrán disfrutar de las piscinas.
tividad deportiva, se desarrollará 2 períodos de tiempo: • del 9 de Las clases serán en las piscinas de
en las piscinas de Monte Tossal enero al 17 de marzo • y del 20 de Monte Tossal y en la piscina de Vía
y Piscina de Vía Parque y se im- marzo al 2 de junio La actividad Parque. Habrá clases del 9 de
enpartirá en dos periodos, del 9 de será 1 vez a la semana durante un ero al 17 de marzo. También habrá
enero al 17 de marzo y del 20 de año. clases del 20 de marzo al 2 de
jumarzo al 2 de junio, con una jor- Queremos conseguir que los estu- nio. Las clases serán una vez a la
nada semanal. El concejal anima diantes disfruten y aprendan con semana.
a participar a los centros escolares la actividad acuática. El responsable de deportes anima
ya que la natación es una activi- Los colegios que quieran apun- a los colegios a participar.
Aprendad física básica en el desarrollo tarse tienen que enviar un cues- der a nadar es importante para el
psicomotor del alumnado. Den- tionario al correo electrónico: con- desarrollo de los niños y niñas.
tro de los objetivos de esta activi- cejalia.deportes.ef@alicante.es El objetivo de esta actividad no
dad no se encuentra la idea de for- – Palabras difíciles: • Actividades es formar nadadores profesionales.
mar nadadores, sino que los niños acuáticas: Actividad física o ejerci- Queremos que los niños y niñas se
y niñas disfruten, vivan y experi- cio que se hace en la piscina o en diviertan en el agua y hagan
ejermenten con el agua y, en general, la playa cicio.
con la actividad física acuática.De Los colegios apuntados podrán
este modo, se ofrece a los cen- hacer una clase de deporte en el
tros inscritos la posibilidad de im- agua durante las horas de clase.
partir una actividad deportiva ín- Así, los niños y niñas podrán
aprentegramente en el medio acuático, der habilidades diferentes a las que
incluida dentro del horario esco- aprenden en educación física. Esto
lar, donde los niños y niñas po- ayudará a que tengan un buen
dedrán desarrollar habilidades motri- sarrollo físico y deportivo.
ces totalmente diferentes a las Si un colegio quiere participar,
que adquieren en la propia asig- debe rellenar un formulario.
natura de educación física del cen- El formulario se debe enviar a
tro, contribuyendo así, de una este correo electrónico:
conceforma decidida a un desarrollo de- jalia.deportes.ef@alicante.es.
portivo integral en una disciplina
diferente. Aquellos centros que
deseen participar deben rellenar
un formulario y dirigirlo a
concejalia.deportes.ef@alicante.es.</p>
      </sec>
    </sec>
  </body>
  <back>
    <ref-list>
      <ref id="ref1">
        <mixed-citation>
          [1]
          <string-name>
            <surname>S. G.</surname>
          </string-name>
          <article-title>and, Plain language and readability</article-title>
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          <source>Medical Writing</source>
          <volume>24</volume>
          (
          <year>2015</year>
          )
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          -
          <lpage>2</lpage>
          . URL: https: //doi.org/10.1179/2047480614Z.000000000258. doi:
          <volume>10</volume>
          .1179/2047480614Z.000000000258. arXiv:https://doi.org/10.1179/2047480614Z.
          <fpage>000000000258</fpage>
          .
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            <surname>González-Barba</surname>
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