論文の概要: Detecting Multiword Expression Type Helps Lexical Complexity Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05692v1
- Date: Tue, 12 May 2020 11:25:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 18:58:55.286986
- Title: Detecting Multiword Expression Type Helps Lexical Complexity Assessment
- Title（参考訳）: 多語表現型検出は語彙複雑性評価に役立つ
- Authors: Ekaterina Kochmar, Sian Gooding, and Matthew Shardlow
- Abstract要約: MWE(Multiword Expression)は、その慣用的な性質から単一の語彙単位として扱われるべきレキシムを表す。
複数のNLPアプリケーションは、MWE識別の恩恵を受けることが示されているが、MWEの語彙的複雑さの研究はまだ未発見領域である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.347177310504737
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multiword expressions (MWEs) represent lexemes that should be treated as
single lexical units due to their idiosyncratic nature. Multiple NLP
applications have been shown to benefit from MWE identification, however the
research on lexical complexity of MWEs is still an under-explored area. In this
work, we re-annotate the Complex Word Identification Shared Task 2018 dataset
of Yimam et al. (2017), which provides complexity scores for a range of
lexemes, with the types of MWEs. We release the MWE-annotated dataset with this
paper, and we believe this dataset represents a valuable resource for the text
simplification community. In addition, we investigate which types of
expressions are most problematic for native and non-native readers. Finally, we
show that a lexical complexity assessment system benefits from the information
about MWE types.
- Abstract（参考訳）: MWE(Multiword Expression)は、その慣用的な性質から単一の語彙単位として扱われるべきレキシムを表す。
複数のNLPアプリケーションは、MWE識別の恩恵を受けることが示されているが、MWEの語彙的複雑さの研究はまだ未探索領域である。
本研究は,Yimam et al. (2017) の複合単語識別共有タスク 2018 データセットを再注釈し,MWE のタイプを用いて,様々な語彙に対する複雑性スコアを提供する。
本論文では,mweの注釈付きデータセットをリリースし,このデータセットはテキスト簡易化コミュニティにとって貴重なリソースであると信じている。
さらに、ネイティブおよび非ネイティブ読者にとって最も問題となる表現形式について検討する。
最後に,MWE型に関する情報から,語彙的複雑性評価システムの有効性を示す。
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