論文の概要: Application of Lexical Features Towards Improvement of Filipino
Readability Identification of Children's Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10537v1
- Date: Fri, 22 Jan 2021 19:54:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-20 20:10:02.357328
- Title: Application of Lexical Features Towards Improvement of Filipino
Readability Identification of Children's Literature
- Title（参考訳）: 児童文学のフィリピン可読性向上に向けた語彙的特徴の適用
- Authors: Joseph Marvin Imperial, Ethel Ong
- Abstract要約: フィリピン語で書かれた児童書の読みやすさの向上に向けた語彙的特徴の利用を検討する。
その結果,タイプトケン比,語彙密度,語彙変動,異語数と従来の特徴(TRAD)を組み合わせた語彙特徴(LEX)を組み合わせることで,可読性モデルの性能を約5%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Proper identification of grade levels of children's reading materials is an
important step towards effective learning. Recent studies in readability
assessment for the English domain applied modern approaches in natural language
processing (NLP) such as machine learning (ML) techniques to automate the
process. There is also a need to extract the correct linguistic features when
modeling readability formulas. In the context of the Filipino language, limited
work has been done [1, 2], especially in considering the language's lexical
complexity as main features. In this paper, we explore the use of lexical
features towards improving the development of readability identification of
children's books written in Filipino. Results show that combining lexical
features (LEX) consisting of type-token ratio, lexical density, lexical
variation, foreign word count with traditional features (TRAD) used by previous
works such as sentence length, average syllable length, polysyllabic words,
word, sentence, and phrase counts increased the performance of readability
models by almost a 5% margin (from 42% to 47.2%). Further analysis and ranking
of the most important features were shown to identify which features contribute
the most in terms of reading complexity.
- Abstract（参考訳）: 児童の読書教材の適度な識別は,効果的な学習に向けた重要なステップである。
英語領域における可読性評価の最近の研究は、機械学習(ML)技術などの自然言語処理(NLP)に現代的なアプローチを適用してプロセスを自動化する。
また、可読性の公式をモデル化するときに正しい言語的特徴を抽出する必要もある。
フィリピン語の文脈では、特に語彙の複雑さを主な特徴として考慮して、限られた作業が [1, 2] 行われている。
本稿では,フィリピン語で書かれた児童書の可読性識別性向上のための語彙特徴の利用について検討する。
その結果, 文長, 平均音節長, 多音節語, 単語, 文数, 句数など, 従来からある特徴量 (TRAD) を用いた語彙的特徴量 (LEX) は, 可読性モデルの性能をほぼ5%(42%から47.2%)向上させた。
最も重要な機能のさらなる分析とランキングが示され、どの機能が読みの複雑さの点で最も寄与するかが特定された。
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