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    <article-meta>
      <title-group>
        <article-title>CardifNLP at CLEARS-2025: Prompting Large Language Models for Plain Language and Easy-to-Read Text Rewriting</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Mutaz Ayesh</string-name>
          <xref ref-type="aff" rid="aff0">0</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Nicolás Gutiérrez-Rolón</string-name>
          <xref ref-type="aff" rid="aff0">0</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Fernando Alva-Manchego</string-name>
          <xref ref-type="aff" rid="aff0">0</xref>
        </contrib>
        <aff id="aff0">
          <label>0</label>
          <institution>Cardif University</institution>
          ,
          <addr-line>Wales</addr-line>
          ,
          <country country="UK">UK</country>
        </aff>
      </contrib-group>
      <pub-date>
        <year>2025</year>
      </pub-date>
      <abstract>
        <p>This paper details the CardifNLP team's contribution to the CLEARS shared task on Spanish text adaptation, hosted by IberLEF 2025. The shared task contained two subtasks and the team submitted to both. Our team took an LLM-prompting approach with diferent prompt variations. While we initially experimented with LLaMA-3.2, we adopted Gemma-3 for our final submission, and landed third place in Subtask 1 and second place in Subtask 2. We detail our numerous prompt variations, examples, and experimental results.</p>
      </abstract>
      <kwd-group>
        <kwd>eol&gt;plain language</kwd>
        <kwd>easy-to-read</kwd>
        <kwd>large language models</kwd>
        <kwd>text simplification</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
  <body>
    <sec id="sec-1">
      <title>1. Introduction</title>
      <p>
        Access to clear and understandable information constitutes an important facet of the right to information,
as determined in the Universal Declaration for Human Rights [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref1">1</xref>
        ]. It enables individuals to make informed
decisions, participate in a democracy, and exercise other fundamental rights, yet many public and
oficial documents are still inaccessible to significant parts of the population due to their technical
language, especially in the public sector and fields like law and medicine. The CLEARS shared task [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref2">2</xref>
        ]
at IberLEF-2025 [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref3">3</xref>
        ] is intended to address this challenge; it tackles automatic adaptation of Spanish
language texts into two accessible formats: Plain Language (PL) and Easy-to-Read (E2R).
      </p>
      <p>
        These two subtasks aim to support diferent target populations and special needs. PL targets general
audiences regardless of reading level or background, and can help both non-native speakers and people
with reading limitations. It promotes clarity and conciseness by using active voice, as well as common
and everyday words to eliminate ambiguity, and avoiding jargon. E2R, on the other hand, is designed
according to the UNE 153101 EX guidelines [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref4">4</xref>
        ] to meet the needs of people with cognitive, intellectual, or
learning disabilities, such as dyslexia, ADHD, and aphasia, among others. It also emphasizes structural
and linguistic simplicity by reducing cognitive load, using short and simple sentences and clear and
direct language, and generally involves the target audience in testing and reviewing texts to ensure
clarity and ease of understanding [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref5">5</xref>
        ]. E2R-adapted texts can also take the form of short sentences with
simple vocabulary and grammar, including explaining complex concepts in simpler terms and splitting
sentences into separate lines [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref6">6</xref>
        ].
      </p>
      <p>Traditionally, the creation of these types of texts is a manual and very resource-intensive process,
involving experts of several disciplines, as well as validators and users to check the readability of the
texts. As the volume of information grows, it becomes impractical to rely solely on human experts
to create these adaptations, sparking the interest of scientists and researchers in the field of Natural
Language Processing (NLP) to develop automatic systems capable of producing these simplifications
with minimal human intervention.</p>
      <p>
        In our submission, we explored a range of prompting-based methods that leverage the power of
Large Language Models (LLMs), specifically LLaMA 3 [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref7">7</xref>
        ], and Gemma 3 [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref8">8</xref>
        ], to perform automatic text
adaptation. We experimented with zero-shot, one-shot, and few-shot prompting strategies to assess
the efectiveness of these methods and the quality of their results for both settings of PL and E2R
adaptations. Our results highlight the potential of these models, as well as limitations, and complexity
of evaluating text outputs with a variety of metrics.
      </p>
    </sec>
    <sec id="sec-2">
      <title>2. Related Work</title>
      <p>
        Martínez et al. [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref5">5</xref>
        ] investigated the use of LLaMA-2 models (specifically the 7B version with and without
QLoRA fine-tuning, and the 70B version) for simplification of Spanish texts in line with E2R guidelines.
Their experiments used the Amas Fácil Foundation corpus, which consists of 1,941 sentence pairs
of original and E2R-adapted texts. One of their approaches involved translating the original text to
English, then simplifying that version with LLaMA, and then translating the output back into Spanish.
Qualitative evaluation was carried out with the help of professional E2R adapters and individuals with
intellectual disabilities. They found that the 70B version of LLaMA-2 with translation yielded the best
results, outperforming the 7B version fine-tuned on the sentence pairs. We build on this work by
experimenting with LLaMA models and applying the same E2R guidelines in the prompts.
      </p>
      <p>
        Madina et al. [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref9">9</xref>
        ] proposed a threefold evaluation framework for E2R texts: automatic metrics to
measure text complexity quantitatively, a checklist-based manual evaluation addressing sentence-level
and format-level aspects along with meaning preservation, and finally a user-centered evaluation focused
on the needs of users and the understandability of texts. Their study emphasized gathering direct
feedback from readers by asking participants to retell the stories they read and respond to questions
about the simplified texts. We incorporate aspects of their approach by integrating sentence-level,
format-level and meaning-preservation guidelines into our prompts.
      </p>
      <p>
        Calleja et al. [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref6">6</xref>
        ] examined both quantitative (F1; Sigma; and BLEU) and qualitative (human)
evaluations for E2R text segmentation. Their study compared multiple methodologies: first, scoring-based
segmentation via constituency parsing (using Universal Dependencies) and masked language model
scoring (using mBERT), as well as prompting-based segmentation with LLaMA-2-7B (zero- and few-shot)
and QLoRA finetuning. Among these methodologies, unsupervised MLM-based segmentation proved
most efective for Spanish. We take inspiration from their prompt variations.
      </p>
      <p>
        Finally, Ponce et al. [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref10">10</xref>
        ] investigated generating meaning-preserving sentence sequences from a
single complex input sentence using zero- and few-shot prompting and fine-tuning with datasets of
varying complexity. Their results showed that LLM models fine-tuned with LoRA achieved the strongest
performance overall, although these struggled to consistently follow their splitting instructions. They
also evaluated their results using quantitative and qualitative evaluation, where the conclusions drawn
from automated metric results were supported by two human evaluations. Inspired by this, our prompts
explicitly guide the model to consider sentence-based splits in a “reading stage” prior to simplification.
      </p>
    </sec>
    <sec id="sec-3">
      <title>3. Dataset Description</title>
      <p>
        The CLEARS corpus [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref11 ref12">11, 12</xref>
        ] consists of 3,000 pieces of news from various municipalities in the province
of Alicante in Spain, covering a variety of topics including sports, culture, leisure, and festivities. For
each article, a PL version and a E2R version were generated. The dataset was divided into a 70/30
training/testing split, consisting of 2,100 news articles for training and 900 news articles for testing.
      </p>
      <p>Our experiments used diferent subsets of the training data as examples in the prompt in the
oneand few-shot settings.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-4">
      <title>4. System Overview and Experimental Setup</title>
      <p>Our experiments were mainly conducted on the PL dataset. We started with Meta’s 3B parameter
instruction-tuned version of Llama 3.2, then later adopted the 4B parameter instruction-tuned version
of Google’s Gemma 3 in our final submission. 1 The experiments included zero-, one-, and few-shot
prompting, and numerous variants of the user and system messages passed to the model, which also
included experimenting with the language in which these messages were written, whether in English
or Spanish, to determine its efect on performance.</p>
      <sec id="sec-4-1">
        <title>4.1. Metrics</title>
        <p>Given the resource-exhausting nature of prompting using LLMs, the evaluation of each variant of the
prompts was conducted on a subset of 100 sentences from the provided PL dataset. We computed: (1)
the SentenceBERT cosine similarity between the generated simplification and its complex sentence and
reference simplification, separately, and (2) the Fernández-Huerta score of the generated text.</p>
        <p>The mean cosine similarity score of the complex and simple sentences and the mean
FernándezHuerta score of the reference simplifications were used as baselines and served as scores against which
the performance of each variant was compared. To ensure robustness, we extended our evaluation to a
randomly selected set of 200 sentences to ensure that the performance of the variant will not worsen
when applied on the rest of the dataset. Additional metrics included BERTScore (F1), as well as the
evaluation script provided by the organizers.</p>
        <p>These metrics do not fully capture the nuances of text simplification, particularly for E2R. A significant
aspect of E2R is the visual formatting and sentence segmentation for readability. None of the given
automatic metrics have any way of measuring or addressing this. This highlights a persistent challenge
in the field of evaluating text simplification tasks.</p>
      </sec>
      <sec id="sec-4-2">
        <title>4.2. Preliminary Experiments</title>
        <p>We followed an iterative process in which the generated output was compared to the reference
simplification for analysis, and then the prompt was modified accordingly. In each iteration, new instructions
were added to the prompt to address errors in format, factuality, grammaticality, and compliance with
instructions. We observed that instructing the model to return its output as a Python dictionary yielded
the best results, and facilitated the extraction of the simplification using a Python function. Furthermore,
explicitly instructing the model to read the sentence first and to work on it on a sentence-level helped
increase similarity scores with respect to both complex and simple references.</p>
        <p>Most prompt engineering was initially conducted using LLaMA-3.2. However, once performance
plateaued and the same mistakes kept arising (e.g. the model returning the input complex sentence as
its generated simplification, returning an English simplification, returning one of the examples as a
simplification, or returning an answer not formatted as a Python dictionary), we switched to Gemma-3.
Gemma-3 consistently performed as well or better than LLaMA-3.2, showing greater compliance with
the formatting instructions. The model also showed superior performance when prompted in Spanish,
as English prompts led the model to simplify the complex sentence in English.</p>
        <sec id="sec-4-2-1">
          <title>4.2.1. Zero-shot prompting</title>
          <p>Zero-shot prompting was attempted once, mainly due to unreliable and unpredictable output formats.
LLaMA-3.2 would split long paragraphs into shorter chunks of paragraphs with headlines, like the
one in Appendix B.1.1, or a short paragraph like in B.1.2. In addition, the factuality of the generated
simplification was questioned, with LLM “hallucinations” being the most prominent in dates and
paraphrased numbers (“2000 people” being changed to “many people”). The generated output also
included the use of first-person pronouns, as if the model was narrating the text. Later prompts included
explicitly instructing the model not to make any of these mistakes in the messages. The prompts and
sample generated simplifications can be found in Appendix B.1.
1We also briefly experimented with EuroLLM, though it produced suboptimal texts, often with non-Spanish and ungrammatical
words.</p>
        </sec>
        <sec id="sec-4-2-2">
          <title>4.2.2. One-shot prompting</title>
          <p>
            Since the format of the generated text outputted by zero-shot prompting was unreliable and diverse,
providing the model with an example of what an ideal simplification should look like was essential.
One-shot prompting was carried out in three separate prompts, dubbed P2, P3, and P4. Notably, P4 is
distinguished by the integration of the E2R guidelines used in [
            <xref ref-type="bibr" rid="ref5">5</xref>
            ] into the prompt. Those guidelines
were extracted from “the Spanish standard and European Guidelines in Spanish ILSMH (1998)”. The
Spanish versions of the messages and guidelines were manually translated by us. Messages and sample
simplifications can be found in Appendix B.2.3, while the guidelines can be found in Appendix A.
          </p>
        </sec>
        <sec id="sec-4-2-3">
          <title>4.2.3. Few-shot prompting</title>
          <p>In this setting, three examples were included in the user role message. All few-shot prompts included
the guidelines whether in English or Spanish. Preliminary results showed that prompts and guidelines
written in English obtained better results in LLaMA-3.2, and therefore English was adopted for
LLaMA3.2. When Gemma-3 was used, the messages and guidelines written in Spanish showed better results
(compare P3-4 with P5-7 in Table 3) and were therefore used in our experiments and final submission.
Messages and sample simplifications can be found in Appendix B.3.3. Another improvement to the
few-shot LLaMA-3.2 prompts (P5-7, Table 2) and Gemma-3 prompts (P5-7, Table 3) was the instruction
of returning a Python dictionary rather than free-form text,</p>
          <p>The same mistakes detailed in one-shot prompting persisted in few-shot prompting, especially the
ones pertaining to the model returning the examples provided as its generated simplification. This issue
persisted even when the model was explicitly instructed not to do so and told to only learn from the
format and style of the simplifications in the examples, as in Prompt 6 (Appendix B.3.3). Despite the
incremental change in the scores, this issue drove us to consider Gemma-3.</p>
          <p>Particularly, despite the prompt reinforcing not to include phrases like “Here is your simplification”,
the model was inconsistent and sometimes provided these preambles. The use of a Python dictionary
format mitigated many of these errors; however, formatting inconsistencies still occurred. Some of
these included the use of colons instead of equal signs for key-value assignment, as well as irregular
spacing, and minor deviations in terminology that required additional post-processing. Although these
issues did not fundamentally afect the simplification, it produced noise that was picked up by the
metrics, and necessitated custom cleaning functions to address and standardise the output.</p>
        </sec>
      </sec>
      <sec id="sec-4-3">
        <title>4.3. Final Submission</title>
        <p>The prompt selected for submission was P7 using Gemma-3, which achieved the best performance
in most metrics. The system message was slightly modified depending on the subtask, primarily by
adapting the few-shot examples to match the characteristics of the reference simplification as present in
the training data. Both variants retained the instruction to return a Python dictionary and incorporated
the refined guidelines. The final prompt ensured great structural consistency, reduced hallucinations,
and improved alignment with the reference simplification, which can be seen in Table 5.</p>
      </sec>
    </sec>
    <sec id="sec-5">
      <title>5. Results</title>
      <p>The preliminary results described previously can be found in Tables 1, 2, 3, and 4, while the final results
when P7 was applied on the test set can be found in Table 5.</p>
      <p>Subtask 1 - PL. The organizers averaged cosine similarity scores obtained using TF-IDF embeddings
and using BERT embeddings. In the former we achieved 63% and in the latter 77%, yielding a 70% cosine
similarity score, landing us at number 3. This makes sense as we did not take TF-IDF into account in
our evaluation. The highest average similarity score was 75% achieved by HULAT-UC3M. A notable
feat in this regard is our cosine similarity score obtained by BERT embeddings which was slightly
outperformed by HULAT-UC3M’s 78%. In terms of the Fernández-Huerta complexity metric, we landed
at number 2 with a complexity score of 78.81, only outperformed by VICOMTECH with their 82.98.
Our score indicates a "somewhat easy" readability level that matches that of sixth graders.</p>
      <p>Subtask 2 - E2R. The same approach was used for this task, with our TF-IDF-based (65%) and
BERT-based (77%) cosine similarity scores being averaged to yield the final 71% score. This score landed
us at second place, only slightly outperformed by NIL-UCM’s 72%. In terms of the Fernández-Huerta
complexity metric, however, we landed in third place, with an averaged 77.85 complexity score.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-6">
      <title>6. Conclusion</title>
      <p>For our submission, we explored a prompting-based approach to automatic text simplification using
instruction-tuned LLMs for the CLEARS shared task, focusing on Plain Language and Easy-to-Read
adaptations in Spanish. Through an iterative experimental process, we evaluated zero-, one-, and
few-shot prompting strategies with LLaMA-3.2 and Gemma-3. Our results show that, while both
models demonstrated considerable potential in text simplification, Gemma-3 outperformed in terms of
adherence to formatting and language accuracy, particularly when prompting directly in Spanish.</p>
      <p>Adding sentence-level and explicit linguistic instructions, in addition to enforcing a structured output
format (i.e., Python dictionary format) proved crucial in mitigating common LLM errors, such as
hallucinations and inconsistent formatting. These strategies allowed for more reliable extraction and
evaluation of simplifications and contributed to improved alignment with reference texts.</p>
      <p>Overall, contributing to the CLEARS shared task was a productive endeavor that deepened our
understanding of the capabilities and limitations of instruction-tuned LLMs in the context of text
simplification, as well as the nuances of evaluating automatic generated outputs from these models.
While the current prompting-based methods show promising results, the work also highlights ongoing
challenges in the field, particularly for E2R outputs where formatting and readability go beyond what
current automatic metrics can adequately capture. The results also highlight the importance of a human
in the loop, as the instructions provided to the models were based on careful and repetitive evaluation
of the generated output. Future work will benefit from incorporating human evaluation and developing
metrics that better reflect the complex qualitative aspects of simplification, especially one that requires
intricate formatting for specific target groups.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-7">
      <title>Declaration on Generative AI</title>
      <p>The author(s) have not employed any Generative AI tools.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-8">
      <title>A. Guidelines</title>
      <p>Guidelines in English:</p>
      <p>"Here are some guidelines: Linked ideas should be separated by a period instead of a comma. The
semicolon (;) should not be used. Use simple and commonly used language. Avoid using abstract,
technical, or complex terms. Avoid using words in other languages unless they are widely known and
properly explained. Deter from using expressions or metaphors that all readers may not understand,
unless they are common in everyday language. Use the same word throughout the text to refer to the
same object or referent. Use simple sentences and avoid complex sentence. Use the present indicative
whenever possible. Avoid compound or uncommon verb tenses, as well as the use of conditionals and
subjunctives. Avoid using the passive voice. Avoid the use of impersonal sentences. Avoid using two or
more verbs in a row, except for periphrases with modal verbs like ’should’, ’want’, ’know’, and ’can’.
Use afirmative sentences, except in cases such as simple prohibitions, where negative forms may be
clearer and more direct. Avoid negative forms and double negations. Include only one main idea in
each sentence."</p>
      <p>Guidelines in Spanish:
"Aquí hay unas pautas. Las ideas vinculadas deben separarse con un punto en lugar de una coma. No
se debe usar el punto y coma (;). Se debe usar lenguaje simple y de uso común. El vocabulario debe ser
adecuado para el usuario del documento. Se debe evitar usar términos abstractos, técnicos o complejos,
al igual que palabras en otros idiomas a menos que sean ampliamente conocidas y estén adecuadamente
explicadas. Se debe evitar usar metáforas o expresiones que no todos los lectores puedan entender
a menos que sean comunes en el lenguaje cotidiano. Se debe usar la mismo palabra en todo el texto
para hacer referencia al mismo objeto o referente. Se debe usar oraciones simples y evitar oraciones
complejas. Se debe usar el presente indicativo siempre que sea posible. Se deben evitar tiempos verbales
complejos, compuestos o poco comunes, tal y como el uso de condicionales y subjuntivos. Se debe
evitar el uso de la voz pasiva. Se debe evitar el uso de oraciones impersonales. Se debe evitar usar dos
o más verbos seguidos, excepto para perífrasis con verbos modales como ’deber’, ’querer’, ’saber’ y
’poder’. Se debe usar oraciones afirmativas, excepto en casos como prohibiciones simples, donde las
formas negativas pueden ser más claras y más directas. Se debe evitar las formas negativas y las dobles
negaciones. Incluye solo una idea principal en cada oración."</p>
    </sec>
    <sec id="sec-9">
      <title>B. PL — LLaMA-3.2 prompts</title>
      <sec id="sec-9-1">
        <title>B.1. Zero-shot prompting (Prompt 1)</title>
        <p>Prompt 1 was a zero-shot prompt. These prompts were also translated into Spanish.</p>
        <p>System message: You are a professional language editor and simplifier. You transform sentences
to make them easier to understand for people with intellectual disabilities and dificulties in reading
comprehension. You use very simple, short, direct sentences in the active voice, and avoid complicated
words. You do not add information that does not appear in the original text."</p>
        <p>User role message: "Here is your complicated sentence. Transform it to make it easier to understand
for people with intellectual disabilities and dificulties in reading comprehension. Use very simple, short,
direct sentences in the active voice, and avoid complicated words. Do not add information that does not
appear in the original sentence. When you identify a date such as a the date when an event is taking
place, keep it as is. Do not use first-person pronouns in your simplification unless they are present in
the text. Do not paraphrase numbers; meaning, do not change "2000 people" to "many people". Here is
an example of a complex sentence: ____ and its simplification: ____. Your output should resemble that
format. Here is your complicated sentence: ____."
B.1.1. Sample 1
Complex sentence:</p>
        <p>"Alicante, 10 de noviembre del 2022. Alicante inicia la cuenta atrás con los preparativos que van a
clausurar los actos conmemorativos del Centenario del Mercado Central. El Ayuntamiento engalana con
un montaje especial de jardines verticales y columnas florales el emblemático edificio, que el próximo
sábado cumple sus cien años con un evento en el que se va a proyectar un videomapping y se celebra
un concierto a partir de las 19 horas.Los alumnos del ciclo formativo de jardinería y floristería del IES
Virgen del Remedio, el arquitecto Jose Botí, Tina Floristas y la Asociación de Comerciantes del Mercado
Central, han sido los que han realizado durante las últimas semanas la creación del diseño y elaboración
de las estructuras para crear la decoración floral colgante que se va a instalar en la cúpula y los pórticos
para el día del acto del Centenario, cuyo montaje ya se ha iniciado y se puede ver en la fachada de la
plaza 25 de Mayo.La concejala de Mercados, Lidia López, ha destacado “el gran resultado y diseño florar
que se ha elaborado y que pone en valor el edificio del Mercado Central”, al tiempo que agradeció a
“todas las personas que de forma altruista han trabajado intensamente en el diseño de la decoración
lforal para que la fachada de nuestro Mercado Central luzca festiva el día de su Centenario”.Esta semana
se han ultimado los trabajos de la decoración ornamental vegetal del Mercado Central, en la que la parte
principal del diseño es el montaje en la cúpula de un jardín vertical con plantas artificiales colgantes
que caerán desde la misma y además con cien bombillas que simularán una lámpara haciendo referencia
a los cien años del Mercado. Montaje que se instalará con una grúa especial y trabajaos de altura para
ponerlos en la cúpula. También se está trabajando en la decoración de la fachada del emblemático
edificio, en la que lucirán arcos y columnas florales en los pórticos de la facha de la plaza 25 de mayo
realizados con plantas naturales.El presidente de la Asociación de Mercados, Paco Alemañ, puso en valor
“la implicación, dedicación y esfuerzo de todos los alumnos del IES Virgen del Remedio y las personas
que han colaborado desde el primer momento como el arquitecto Jose Botí y Tina Floristas para sacar
adelanta la decoración del Mercado. Estoy seguro que la decoración floral va a lucir mucho y gustar a
todos los que vengan a celebrar el Centenario, así como agradezco la implicación del Ayuntamiento de
Alicante que se ha volcado en todos los actos y actividades organizados estos meses”.La edil de Mercado
ha recordado que “esta semana ya estamos con el cierre de todos los actos del Centenario del Mercado
Central, está siendo unos días muy intensos de actividades y como acto final se celebrará una fiesta el
sábado con la proyección de un videomapping y el concierto de Varry Brava, a cuál invitamos a todos
los ciudadanos que quieran acompañarnos que tendrá lugar delante de la fachada principal en la avenida
Alfonso X el Sábio”Acompañando a la decoración floral este sábado el Mercado Central clausura las
actividades de su Centenario con dos conciertos de entrada libre y la proyección de un videomapping
en la fachada del Mercado Central a partir de las 19 horas. Varry Brava es el grupo que pondrá el broche
ifnal al Centenario en la avenida Alfonso X El Sabio, y como complemento actuará el grupo ‘Uña y
Carne’."</p>
        <p>Reference simplification :
"Alicante se prepara para terminar los actos de celebración del Centenario del Mercado Central con
un evento especial el próximo sábado. El Ayuntamiento ha decorado el edificio con jardines verticales y
columnas de flores. Los alumnos del Instituto de Educación Secundaria Virgen del Remedio, el arquitecto
José Botí, Tina Floristas y la Asociación de Comerciantes del Mercado Central crearon la decoración
lforal colgante que se instalará en la cúpula y las puertas para el día del acto del Centenario. La concejala
de Mercados, Lidia López, ha elogiado el resultado y diseño floral. La decoración con adornos incluye
un jardín vertical con plantas artificiales colgantes y 100 bombillas que simularán una lámpara en
referencia a los 100 años del Mercado. También habrá arcos y columnas de flores en la fachada del
edificio. El presidente de la Asociación de Mercados agradeció la participación de todas las personas que
colaboraron en la decoración. El evento del sábado contará con la proyección de un videomapping a las
7 de la tarde y a continuación 2 conciertos gratuitos de Varry Brava y el grupo Uña y Carne. Palabras
difíciles Videomapping es proyectar imágenes o videos sobre paredes, edificios y otras superficies. "
Generated simplification :
"Alicante celebra el Centenario del Mercado Central</p>
        <p>El Ayuntamiento de Alicante ha empezado a decorar el Mercado Central con flores y plantas para
celebrar su centenario. Los estudiantes del IES Virgen del Remedio y otros grupos han trabajado duro
para hacerlo.</p>
        <p>La decoración</p>
        <p>En la cúpula del Mercado Central, se ha montado un jardín vertical con plantas artificiales que caerán
de la cúpula. También se han colocado cien bombillas que simulan una lámpara. En la fachada del
Mercado, se han decorado los pórticos con arcos y columnas florales.</p>
        <p>Conciertos y videomapping</p>
        <p>El próximo sábado, el Mercado Central cerrará con dos conciertos de entrada libre y la proyección
de un videomapping en la fachada del Mercado Central. El grupo Varry Brava actuará en la avenida
Alfonso X El Sabio, acompañado del grupo ’Uña y Carne’.</p>
        <p>Agradecimientos</p>
        <p>La concejala de Mercados, Lidia López, ha agradecido a todos los que han trabajado en la decoración
lforal. También ha destacado el gran resultado del diseño floral que se ha elaborado.</p>
        <p>La celebración</p>
        <p>El presidente de la Asociación de Mercados, Paco Alemañ, ha expresado su gratitud a todos los que
han colaborado en la decoración del Mercado. Está seguro de que la decoración floral será hermosa y
agradecerá a todos los que vengan a celebrar el centenario."
B.1.2. Sample 2
Complex sentence: La Concejalía de Cultura del Ayuntamiento de Benidorm ha programado para
el próximos sábado 6 y el viernes 12 dos actividades dirigidas a público de todas las edades que se
celebrarán en el Parque de Foietes.La primera de ellas tendrá lugar el sábado 6 a las 21 horas y se trata
del espectáculo musical infantil y familiar "Tararos" a cargo de la compañía Trébol Teatro. La entrada es
gratuita.La segunda será el próximo 12 de agosto, viernes, y tendrá como protagonista al Mag Malastruc
con su show de magia. En este caso el inicio será también a las 21 horas y la entrada será libre para
todos.</p>
        <p>Reference simplification : La Concejalía de Cultura de Benidorm ha organizado un espectÃ¡culo musical
infantil el sábado 6 de agosto a las 9 de la noche llamado Tararos y un espectáculo de magia con Mag
Malastruc para el viernes 12 de agosto a las 9 de la noche. Los dos eventos son gratis.</p>
        <p>Generated simplification : "La Concejalía de Cultura de Benidorm ha organizado un espectáculo musical
infantil el sábado 6 de agosto a las 9 de la noche llamado Tararos y un espectáculo de magia con Mag
Malastruc para el viernes 12 de agosto a las 9 de la noche. Los dos eventos son gratis."</p>
      </sec>
      <sec id="sec-9-2">
        <title>B.2. One-shot prompting</title>
        <p>B.2.1. Prompt 2
System message: "You are a professional language editor and simplifier. You transform sentences to
make them easier to understand for people with intellectual disabilities and dificulties in reading
comprehension. You use very simple, short, direct sentences in the active voice, and avoid complicated
words. You do not add information that does not appear in the original text."</p>
        <p>User role message: "Transform the complex sentence to make it easier to understand for people
with intellectual disabilities and dificulties in reading comprehension. Use very simple, short, direct
sentences in the active voice, and avoid complicated words. Do not add information that does not
appear in the original sentence. When you identify a date such as a the date when an event is taking
place, keep it as is. Do not use first-person pronouns in your simplification unless they are present in
the text. Do not paraphrase numbers; meaning, do not change "2000 people" to "many people". Here is
an example of a complex sentence: ____ and its simplification: ____. Your output should resemble that
format. Here is your complicated sentence: ____"
B.2.2. Prompt 3
System message: "You are a professional language editor and simplifier. You transform sentences to
make them easier to understand for people with intellectual disabilities and dificulties in reading
comprehension. You use very simple, short, direct sentences in the active voice, and avoid complicated
words. You are honest about the facts: you do not add information that does not appear in the original
text, and you include proper names and dates in your simplification without altering or removing them."</p>
        <p>User role message: "Here is your sentence. Transform it to make it easier to understand for people
with intellectual disabilities and dificulties in reading comprehension. Use very simple, short, direct
sentences in the active voice, and avoid complicated words. Do not add information that does not
appear in the original sentence. When you identify a date such as a the date when an event is taking
place, keep it as is. Do not use first-person pronouns in your simplification unless they are present in
the text. Do not paraphrase numbers; meaning, do not change "2000" people to "many people". Years
and ranges of years are important and should be kept when detected. For the sake of producing a factual
simplification, do not skip proper nouns like place names or personal names. Here is an example of a
complex sentence: ____ and its simplification: ____. Here is your new complicated sentence to simplify:
____."</p>
        <sec id="sec-9-2-1">
          <title>B.2.3. Prompt 4 - adding the guidelines to the prompt</title>
          <p>System message: "You are a professional language editor and simplifier. You transform sentences to
make them easier to understand for people with intellectual disabilities and dificulties in reading
comprehension. You use very simple, short, direct sentences in the active voice, and avoid complicated
words. [English guidelines from Appendix A]."</p>
          <p>User role message: "Here is your sentence. Transform it to make it easier to understand for people
with intellectual disabilities and dificulties in reading comprehension. Use very simple, short, direct
sentences in the active voice, and avoid complicated words. Do not add information that does not
appear in the original sentence. [Guidelines]. For the sake of producing a factual simplification, do not
skip proper nouns like place names or personal names. When you identify a date such as a the date
when an event is taking place, keep it as is. Do not use first-person pronouns in your simplification
unless they are present in the text. Do not paraphrase numbers; meaning, do not change "2000" people
to "many people". Years and ranges of years are important and should be kept when detected. Here is
an example of a complex sentence: ____ and its simplification: ____. Your output should resemble that
format. Here is your new complicated sentence: ____."</p>
          <p>Sample complex sentence: "Alicante, 23 de noviembre de 2022.- El Museo de Arte Contemporáneo de
Alicante, vuelve a celebrar, en su sexta edición Todos MACA, un encuentro dirigido a todos los públicos
y todas las edades, cuya entrada es gratuita y totalmente accesible.El evento cuenta con la colaboración
de la Concejalía de Cultura que dirige Antonio Manresa que ha destacado que "se trata de unas jornadas
artísticas multidisciplinares con el objetivo de visibilizar y empoderar a las personas con discapacidad.
Y lo hace con los mismos objetivos de siempre porque, por desgracia, sigue siendo necesario trabajar
en ello: que todas las personas puedan participar de los procesos habituales creativos, de los circuitos
artísticos, y estar presentes en todos los centros educativos, en todos los espacios profesionales y en
cada estrato de esta sociedad".Según señalan desde el museo "Buscamos la equidistancia social, política y
humana. Algo que no ha llegado todavía por muchas cuestiones. Y mientras se mantenga ese “todavía”,
aquí estaremos, un año más desde 2017, celebrando estos encuentros e intercambios colmados de
emoción e inclusión en el MACA en torno al Día Internacional de las Personas con Discapacidad que se
celebra cada 3 de diciembre"."Con Todos MACA, continua Manresa, lo que buscamos es acercar el arte
contemporáneo a todo tipo de público, propiciando así el interés por la cultura, las artes, la participación,
la creatividad y el respeto de todos los colectivos y estratos de la ciudadanía. La idea es tender puentes
entre las personas, y hacer de nuestras diferencias, de nuestra diversidad, en lugar de un obstáculo o
un impedimento comunicativo, una oportunidad de aprendizaje mutuo, de creación colectiva. Todos
sumamos si todos participamos".El programa de Todos MACA se compone de numerosas actividades
artísticas y culturales distribuidas a lo largo de un fin de semana (2, 3 y 4 de diciembre), en el que
convertiremos el museo en un espacio privilegiado para despertar el genio de un espectador ajeno
al mundo del arte, estableciendo un diálogo con el público e insertando el museo en el entramado
social de la ciudad para convertirse en un lugar para todos.El público destinatario de estas jornadas
es toda la sociedad, sin el cual difícilmente se podría construir un mundo más inclusivo, tolerante y
empático si no es contando con las personas que lo componen. Por eso, el programa de actividades
no entiende de colectivos concretos: está abierto a todas las personas.El evento está coordinado por
Extrarradio, Arte e Inclusión Social y DaGuten, Escuela Gráfica de Barrio. Dos colectivos de educadores,
mediadores y artistas interdisciplinares que organizan desde hace casi una década toda clase de ideas,
proyectos, sueños y locuras maravillosas en la que Todos MACA está incluida.ProgramaciónViernes 2
de diciembre11 horas. Presentación "Una colección en lectura fácil".Para dar comienzo a TODOS MACA
2022 tendrá lugar la presentación de un folleto, resultado del trabajo del Equipo Seri en el proyecto
“Tirando del hilo”. Este proyecto educativo y artístico diseñado por DaGuten. Escuela Gráfica de Barrio
está dirigido a artistas del Centro Ocupacional Terramar de APSA. Durante este año el Equipo Seri ha
diseñado un folleto en lectura fácil para cada una de las colecciones del MACA, y queremos presentarlo
en la Colección Arte Siglo XX. Y es que el proyecto Tirando del hilo ha sido algo más que una serie
de talleres de artes gráficas. El Equipo Seri será el encargado de explicar la Colección y la técnica de
la serigrafía para que cada uno/a de los participantes se puedan llevar a casa una obra inspirada en
esta Colección.18 horas. Visita guiada a una visita sin vista.La Colección Arte Siglo XX es una de las
mayores joyas de esta ciudad. Un lugar idóneo para aprender, descubrir, inspirarse y, sobre todo, respirar
arte. Por eso, tendrá lugar una visita guiada muy especial que se realizará sin el sentido de la vista,
para poder explorar el resto (oído, gusto, olfato, tacto) en una experiencia que busca la estimulación
sensorial y la empatía con aquellas personas con discapacidad visual.Sábado 3 de diciembre12 horas.
Visita guiada "Grandes artistas a secas". Con Intérprete de Lengua de Signos Española (LSE).Además, se
celebrará la visita-taller con vermú guiada por Explicarte, pero esta vez con servicio de interpretación
de lengua de signos española, para poder ampliar el público objetivo de la misma. Estará centrada en
Frida Kahlo, artista atenta a las preocupaciones plásticas de su generación y dominada por su contexto
sociocultural. De ella se conocerá, no sólo su obra, sino también su vida a través de la discapacidad, con
la intención de despertar una nueva mirada, que reconozca el trabajo de la mujer en la superación de los
roles y modelos impuestos en la historia del arte.18 horas. Proyección cortos de animaciónDurante 15
minutos se proyectarán en el salón de actos del MACA, 2 cortometrajes de animación sobre discapacidad,
educación inclusiva y superación para disfrutar en familia. Tras la proyección, los visitantes se podrán
llevar una serigrafía de “La tragedia del volcán”, seleccionado en 19º Festival de Cine de Alicante en la
categoría de animación y de "Sempere Motion", que surge de la invitación al MACA por parte de CreArt
a participar en el Día Europeo de la Creatividad Artística 2018.Domingo 4 de diciembre11.30 horas.
Juegos/ taller seri y "Tiro porque nos toca a todos"El domingo concluirá con el juego colectivo “Juego de
la Oca de Los Seres Diversos”. Una oportunidad para participar en este fantástico proyecto colaborativo
que tiende puentes entre personas y para jugar a ser artistas. Tendrá lugar en la Plaza de Santa María,
en frente del MACA, donde se desarrollará el juego.Toda la información sobre las inscripciones a las
actividades en www.maca-alicante.es"</p>
          <p>Reference simplification : “El Museo de Arte Contemporáneo de Alicante celebra la edición número 6 de
Todos MACA, un evento gratuito y accesible para todos los públicos y todas las edades en colaboración
con la Concejalía de Cultura. El objetivo del encuentro es hacer visible y dar más autonomía a las
personas con discapacidad y aumentar la participación en los procesos creativos y artísticos. El programa
de actividades del evento incluye numerosas actividades artísticas y culturales realizadas a lo largo de
un fin de semana. Las actividades están dirigidas a toda la sociedad y buscan tender puentes entre las
personas, haciendo de nuestras diferencias una oportunidad de aprendizaje de todos. El evento está
coordinado por Extrarradio, Arte e Inclusión Social y DaGuten, Escuela Gráfica de Barrio. Viernes 2 de
diciembre, 11 de la mañana. Presentación Una colección en lectura fácil. 6 de la tarde. Visita guiada a
una visita sin vista. Sábado 3 de diciembre, 12 de la mañana. Visita guiada Grandes artistas a seca. Con
Intérprete de Lengua de Signos Española (LSE). 6 de la tarde. Proyección cortos de animación. Domingo
4 de diciembre, 11 y media de la mañana. Juegos/ taller seri yTiro porque nos toca a todos.”</p>
          <p>Sample simplification generated by LLaMA-3.2 : “El Museo de Arte Contemporáneo de Alicante está
celebrando su sexta edición, Todos MACA. El evento es gratuito y accesible para todos. El Ayuntamiento
de Alicante ha colaborado con el museo para hacer que el evento sea más inclusivo. El evento cuenta
con actividades artísticas y culturales para todos los públicos. El programa incluye una visita guiada sin
vista, una visita guiada con interpretación de lengua de signos española y una proyección de cortos de
animación. También habrá juegos y talleres para todos los públicos. El evento es una oportunidad para
acercar el arte contemporáneo a todos y promover la inclusión y la empatía.”</p>
        </sec>
      </sec>
      <sec id="sec-9-3">
        <title>B.3. Few-shot prompting</title>
        <p>B.3.1. Prompt 5
No sentence-level instruction.</p>
        <p>System message: “You are a professional language editor and simplifier. You transform sentences
to make them easier to understand for people with intellectual disabilities and dificulties in reading
comprehension. You do not add information that does not appear in the text. Your aim is two-fold:
you want to simplify the text by identifying each sentence and then simplifying it, and to produce a
simplified text that is factual and that retains the important parts. Important parts like proper nouns (like
place names like cities or countries; personal names; event names) should appear in your simplification.
You do not paraphrase numbers; meaning, do not change “2000” people to “many people”. Years and
ranges of years are important and should be kept. When you identify a date in any format, keep it as is.
You include all relevant information. You do not use first-person pronouns such as "I" or "we" in your
simplification, unless they are present in the text. [English guidelines from Appendix A].”</p>
        <p>User role message: “You are now provided with three pairs of complex-simple sentences as examples;
the simplified sentences were simplified by experts like yourself. Here is your first example of a complex
sentence “____” and its simplification: “____”. Here is your second example of a complex sentence:
“____” and its simplification: “____”. Here is your third example of a complex sentence: “____” and its
simplification: “____”. They are for you to learn from in terms of the style, length, and overall structure
of the simplified sentences, not to use in your simplification! Here is your new complex sentence: “____”.
Provide its simplification. Assume that your simplification will be stored as a value to a key called
“simple” in a Python dictionary. Your output should be the dictionary value and nothing else.”
B.3.2. Prompt 6
Instructed the model to work on a sentence-level.</p>
        <p>System message: “You are a professional language editor and simplifier. You transform sentences
to make them easier to understand for people with intellectual disabilities and dificulties in reading
comprehension. You work on a sentence-level; meaning, you detect sentences, simplify them, then
concatenate all the simplified sentences together. You use very simple, short, direct sentences in the
active voice, and avoid complicated words. You do not add information that does not appear in the text.
Your aim is two-fold: you want to simplify the text by identifying each sentence and then simplifying it,
and to produce a simplified text that is factual and that retains the important parts. Important parts like
proper nouns (like place names like cities or countries; personal names; event names) should appear in
your simplification. You do not paraphrase numbers; meaning, do not change “2000” people to "many
people". Years and ranges of years are important and should be kept. When you identify a date in any
format, keep it as is. You include all relevant information. You do not use first-person pronouns such as
“I” or “we” in your simplification, unless they are present in the text. [English guidelines from Appendix
A].”</p>
        <p>User role message: “You are now provided with three pairs of complex-simple sentences as examples;
the simplified sentences provided were simplified by experts like yourself. They are provided for you to
learn from in terms of the style, length, and overall structure, not to use in your simplification! Here
is your first example of a complex sentence "____" and its simplification: "____". Here is your second
example of a complex sentence: "" and its simplification: "____". Here is your third example of a complex
sentence: "____" and its simplification: "____". Here is your new complex sentence: "____". Provide
its simplification. You using a sentence-level simplification, so you should retain the most amount
of information as possible. Assume that your simplification will be stored as a value to a key called
“simple” in a Python dictionary. Your output should be the dictionary value and nothing else.”</p>
        <p>Sample complex sentence: "La Societat Musical ‘La Nova’ interpretará este domingo, 4 de diciembre,
su tradicional Concierto de Santa Cecilia en el Auditorio del Centro Cultural, a las 11.30h. Así lo ha
anunciado hoy el concejal de Cultura, Jaime Jesús Pérez, junto al presidente de la entidad, Juan Vicente
Moreno y su director titular, Francisco José Rovira Peretó.Pérez ha valorado la colaboración especial de
‘La Nova’ que “llena de actividad cultural” la programación navideña de Benidorm, especialmente en
2022, año en el que, la más joven de las sociedades musicales de la ciudad ha cumplido sus primeros
diez años.El concejal de Cultura ha dado la enhorabuena por las actividades organizadas con motivo
del aniversario y ha recordado que su Escuela de Música “cuenta con más de 300 educandos” y que
durante el concierto de homenaje a Santa Cecilia se incorporarán once nuevos músicos a la Banda
Sinfónica que se sumarán a los 80 actuales. ‘La Nova’ cuenta además con la Banda de la Escuela de
Música, formada por medio centenar de intérpretes y su masa social la conforman más de 300 socios.En
su intervención, Rovira Peretó, ha recordado los eventos que han tenido lugar con motivo del décimo
aniversario, como el concierto en el Auditorio de la Diputación de Alicante, o el Festival de Bandas
de octubre en el que intervinieron diversas sociedades musicales hermanadas con ‘La Nova’. Sobre
el concierto de Santa Cecilia ha señalado que contará con una primera parte a cargo de la Banda de
la Escuela de Música y una segunda de la Banda Sinfónica.Entre las piezas que interpretará la banda,
Francisco José Rovera Peretó destacó ‘El Quijote’, fantasía sinfónica de Ferrer Ferran con la narración de
José Mª Albero, que fue “la primera actuación pública” de la ’La Nova’ hace ahora diez años. El director
también ha añadido que el día 10 tendrá lugar un concierto de Navidad en el que “se presentará la banda
sonora de la Cabalgata de Reyes”, el CD ‘De Oriente a Benidorm’ y, el 17 de diciembre, interpretará
otro concierto en la Parroquia de La Almudena.Por último, Juan Vicente Moreno ha animado a “todo el
pueblo” a presenciar los conciertos y anunció, ya en febrero, la celebración de un concierto de marchas
procesionales en la Iglesia del Buen Pastor, organizado en colaboración con la Cofradía de la Buena
Esperanza."</p>
        <p>Reference simplification : "La Societat Musical La Nova dará el Concierto de Santa Cecilia el domingo
4 de diciembre a las 11 y media de la mañana en el Auditorio del Centro Cultural. Este año La Societat
Musical La Nova participa en la programación de la Navidad de Benidorm porque cumple 10 años.
En el concierto participarán los 80 músicos actuales de la banda y 11 músicos nuevos. Una de las
obras musicales que tocarán en el concierto será El Quijote de Ferrer Ferran donde habla José María
Albero. También habrá otros conciertos como uno de Navidad y otro en la Parroquia de la Almudena.
El presidente de la Sociedad Musical La Nova Juan Vicente Moreno animó a todo el pueblo a ir a ver los
conciertos."</p>
        <p>Generated simplification : "La Societat Musical ’La Nova’ interpretará su Concierto de Santa Cecilia el
4 de diciembre. El concejal de Cultura ha valorado la colaboración de ’La Nova’ en la programación
navideña de Benidorm. El director de ’La Nova’ recordará eventos del décimo aniversario de la sociedad
musical. El concierto contará con una primera parte de la Banda de la Escuela de Música y una segunda
de la Banda Sinfónica. El director de ’La Nova’ interpretará ’El Quijote’, fantasía sinfónica de Ferrer
Ferran. El concejal de Cultura ha animado a ’todo el pueblo’ a presenciar los conciertos."
B.3.3. Prompt 7
We paraphrased the instruction of working on a sentence-level and removed the word "short" as the
results were shorter than usual.</p>
        <p>System message: "You are a professional language editor and simplifier. You transform sentences
to make them easier to understand for people with intellectual disabilities and dificulties in reading
comprehension. You work on a sentence-level: you segmented paragraphs into sentences, then you
simplify each sentence, then concatenate all the simplified sub-sentences into one. You use very simple
and direct sentences in the active voice, and avoid complicated words. You do not add information that
does not appear in the text. Your aim is to produce a simplified text that is factual and that retains the
important parts. Important parts like proper nouns (like place names like cities or countries; personal
names; event names) should appear in your simplification. You do not paraphrase numbers; meaning,
do not change "2000" people to "many people". Years and ranges of years are important and should be
kept. When you identify a date in any format, keep it as is. You include all relevant information. You do
not use first-person pronouns such as "I" or "we" in your simplification, unless they are present in the
text. [English guidelines from A]."</p>
        <p>User role message: "You are now provided with three pairs of complex-simple sentences as examples;
the simplified sentences provided were simplified by experts like yourself. They are provided for you to
learn from in terms of the style, length, and overall structure, not to use in your simplification! Here
is your first example of a complex sentence ____ and its simplification: ____. Here is your second
example of a complex sentence: ____ and its simplification: ____. Here is your third example of a
complex sentence: ____ and its simplification: ____. Here is your new complex sentence: ____. Provide
its simplification. You using a sentence-level simplification, so you should retain the most amount
of information as possible. Assume that your simplification will be stored as a value to a key called
"simple" in a Python dictionary. Your output should be the dictionary value and nothing else."</p>
        <p>Generated simplification (same complex-simple sentence pair from Prompt 6) : "La Societat Musical ‘La
Nova’ interpretará su tradicional Concierto de Santa Cecilia en el Auditorio del Centro Cultural a las
11:30h este domingo, 4 de diciembre. El concejal de Cultura ha valorado la colaboración de ‘La Nova’ en
la programación navideña de Benidorm, especialmente en 2022. El concierto contará con una primera
parte a cargo de la Banda de la Escuela de Música y una segunda de la Banda Sinfónica. El director
Francisco José Rovira Peretó recordará los eventos del décimo aniversario de ‘La Nova’ y destacará
la primera actuación pública de la banda hace diez años. El concierto será seguido de otros eventos
navideños en el que ‘La Nova’ presentará la banda sonora de la Cabalgata de Reyes y el CD ‘De Oriente
a Benidorm’. El concejal de Cultura Jaime Jesús Pérez ha animado a todo el pueblo a presenciar los
conciertos."</p>
      </sec>
    </sec>
    <sec id="sec-10">
      <title>C. PL — Gemma-3 prompts</title>
      <sec id="sec-10-1">
        <title>C.1. Prompt 3, no guidelines</title>
        <p>System message: "Eres un editor de lenguaje profesional y simplificador. Transformas oraciones para
hacerlas más faciles de entender para personas con discapacidades intelectuales y dificultades de
comprensión lectora. Trabajas a nivel de oración: segmentas párrafos en oraciones, después simplificas
cada oración, y luego concatenas todas las suboraciones simplificadas juntas. Usas oraciones simples,
cortas y directas usando la voz activa, evitas palabras complicadas. No añades información que no
aparece en el texto original. Tu objectivo es producir un texto simplificado que es verídico y que retiene
las partes de mayor importancia. Partes importantes, como sustantivos propios (como nombres de
lugares, o como ciudades o países; nombres personales; nombres de eventos) deben aparecer en tu
simplificación. No parafrasees números; es decir, no cambies "2000 personas" a "muchas personas".
Años y rangos de años son importantes y se deben mantener. Cuando identifiques una fecha en
cualquier formato, manténla como está. Incluyes todas las partes relevantes. No uses pronombres ni
conjugaciones en la primera persona (yo/nosotros) en tu simplificación a menos que estén presentes en
el texto. [Spanish guidelines from Appendix A]."</p>
        <p>User role message: "Ahora tienes tres pares de oraciones complejas-simples como ejemplos; Las
oraciones simplificadas que te son dadas como ejemplo son oraciones complejas que fueron simplificada
por expertos como tú. Estos son ejemplos para que puedas aprender de ellos en términos del estilo, la
longitud y la estructura general de las oraciones simplificadas, no para usarlas en tu simplificación!
Aquí está tu primer ejemplo de una oración compleja: "____" y su simplificación: "____". Aquí está tu
segundo ejemplo de una oración compleja: "____" y su simplificación: "____". Aquí está tu tercer ejemplo
de una oración compleja: "____" y su simplificación: "____". Aquí está tu nueva oración compleja:
"____". Proporciona su simplificación. Estás haciendo simplificación a nivel de oración, por lo que debes
mantener la mayor cantidad de información posible. Pretende que tu simplificación será almacenada
como un valor en una clave llamada "simple" en un diccionario de Python. Tu salida debe ser solo el
valor del diccionario y nada más."</p>
        <p>Sample complex sentence: Un punto de encuentro de profesionales de la divulgación audiovisual
que tiene como objetivo compartir conocimiento y generar sinergias entre personas, empresas y
colectivos implicados en la industria audiovisual.Sábado 19 de 10.30 horas a 20 horas en el Espacio
Séneca (Antigua estación de Autobuses de Alicante) Jornada completa incluyendo:Charlas sobre los
universos de personajes clásicos del cómic, “David Lynch y Twin Peaks” y la productora de cine
de explotación y videoclub “Cannon”.Diálogo con Raúl Rodrguez, especialista en efectos especiales
(“Gravity”).Presentación por parte de Daniel Diosdado de su exposición “Videoclub 1992”, estrenada
en el festival de cine español de Málaga y que se podrá visitar en Espacio Séneca desde el miércoles
16 de noviembre.Exposición de carteles y trailers relacionados con los temas de las charlas.Espacio
de ilustradores y negocios relacionados con los productos audiovisuales.Música ambiental (bandas
sonoras y canciones de películas)Además, dentro de las jornadas tendrá lugar el estreno en la provincia
de Alicante del documental sobre Carlos Boyero, "El crítico" co-dirigido por Juan Zavala y Javier
Morales Pérez. Presencia confirmada de los directores.Organiza: Asociación Imajoven AudiovisualCon
la colaboración de:- Concejalía de cultura del Ayto de Alicante- Espacio Séneca- Instituto Alicantino de
Cultura Juan Gil-Albert- Diputación de Alicante- Instituto Valenciano de la Cultura- Sede Universitaria
de la Universidad de AlicanteEntrada gratuita hasta completar aforo de las salas.</p>
        <p>Reference simplification : "Un grupo de profesionales de cine se reúne. Quieren compartir información.
También quieren que los amigos trabajen juntos. Esto sucede el sábado 19 de octubre, de las 10:30 de la
mañana a las 8 de la noche. El lugar es el Espacio Séneca (la antigua estación de autobuses de Alicante).
Habrá charlas sobre películas y cómo se hacen los efectos especiales. Se hablará de las películas de
David Lynch y de una productora de películas de explotación. Un experto en efectos especiales, Raúl
Rodríguez (“Gravity”), hablará también. Se mostrará una exposición de carteles de películas. Habrá
artistas y empresas que hacen cosas para películas. Habrá música de películas. También se estrenará
un documental sobre Carlos Boyero, el crítico de cine. Los directores del documental estarán allí.
Organiza la Asociación Imajoven Audiovisual. Ayuda el Ayuntamiento de Alicante, el Espacio Séneca,
la Universidad de Alicante y la Diputación de Alicante. La entrada es gratis, pero solo si hay sitio en las
salas."</p>
      </sec>
      <sec id="sec-10-2">
        <title>C.2. Prompt 4, with guidelines</title>
        <p>System message: "You are a professional language editor and simplifier. You transform sentences to
make them easier to understand for people with intellectual disabilities and dificulties in reading
comprehension. You use very simple, short, direct sentences in the active voice, and avoid complicated
words. Your aim is to produce factual simplifications that retain the important parts of a text while
keeping the language simple and understandable."</p>
        <p>User role message: "You are given a complicated sentence to simplify and make easier to understand
for people with intellectual disabilities and dificulties in reading comprehension. In your simplification,
use very simple, short, direct sentences in the active voice, and avoid complicated words. Remember
that simpler does not mean shorter: for the sake of producing a factual simplification, all proper nouns
(place names like cities or countries; personal names; event names) should make their way into your
simplification. [English guidelines from Appendix A]. Do not add information that does not appear in
the original sentence. When you identify a date such as a the date of an event, keep it as is. Do not use
ifrst-person pronouns such as "I" or "we" in your simplification, unless they are present in the text. Do
not paraphrase numbers; meaning, do not change "2000" people to "many people". Years and ranges
of years are important and should be kept. You are now provided with three pairs of complex-simple
sentences; the simple sentences were simplified by experts. They are for you to learn from, such as
the style, length, and overall structure, not to use in your simplification! Here is your first example
of a complex sentence "____" and its simplification: "____". Here is your second example of a complex
sentence: "____" and its simplification: "____". Here is your third example of a complex sentence: "____",
and its simplification: "____". Here is your new complex sentence: "____". Provide its simplification."</p>
      </sec>
    </sec>
    <sec id="sec-11">
      <title>D. E2R — Final Gemma-3 messages</title>
      <p>System message: "Eres un editor español de lenguaje profesional y simplificador, experto en LECTURA
FÁCIL (LF)/EASY-2-READ (E2R) Transformas oraciones para hacerlas más faciles de entender para
personas con discapacidades intelectuales y dificultades de comprensión lectora. Trabajas a nivel de
oración: segmentas párrafos en oraciones, después simplificas cada oración, y luego concatenas todas
las suboraciones simplificadas juntas. Usas oraciones simples, cortas y directas usando la voz activa,
evitas palabras complicadas. No añades información que no aparece en el texto original. Tu objectivo es
producir un texto simplificado que es verídico y que retiene las partes de mayor importancia. Partes
importantes, como sustantivos propios (como nombres de lugares, o como ciudades o países; nombres
personales; nombres de eventos) deben aparecer en tu simplificación. No parafrasees números; es decir,
no cambies "2000 personas" a "muchas personas". Años y rangos de años son importantes y se deben
mantener. Cuando identifiques una fecha en cualquier formato, manténla como está. Incluyes todas
las partes relevantes. No uses pronombres ni conjugaciones en la primera persona (yo/nosotros) en tu
simplificación a menos que estén presentes en el texto. [Spanish guidelines from A]."</p>
      <p>User role message: """Ahora tienes tres pares de oraciones complejas-simples como ejemplos; Las
oraciones simplificadas que te son dadas como ejemplo son oraciones complejas que fueron simplificada
por expertos como tú. Estos son ejemplos para que puedas aprender de ellos en términos del estilo, la
longitud y la estructura general de las oraciones simplificadas, no para usarlas en tu simplificación!
Aquí está tu primer ejemplo de una oración compleja: "____" y su simplificación: "____". Aquí está tu
segundo ejemplo de una oración compleja: "____" y su simplificación: "____". Aquí está tu tercer ejemplo
de una oración compleja: "____" y su simplificación: "____". Aquí está tu nueva oración compleja:
"____". Proporciona su simplificación. Estás haciendo simplificación a nivel de oración, por lo que debes
mantener la mayor cantidad de información posible. Pretende que tu simplificación será almacenada
como un valor en una clave llamada "simple" en un diccionario de Python. Tu salida debe comenzar con
la llave izquierda asociada a un diccionario de Python y finalizar con la llave derecha y nada más."""</p>
    </sec>
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