論文の概要: Predicting Lexical Complexity in English Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08773v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 14:05:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:38:14.412517
• Title: Predicting Lexical Complexity in English Texts
• Title（参考訳）: 英文の語彙複雑性予測
• Authors: Matthew Shardlow, Richard Evans and Marcos Zampieri
• Abstract要約: ほとんどのテキスト簡略化の最初のステップは、特定のターゲット人口のためにどの単語が複雑と見なされるかを予測することです。 このタスクは一般に複雑単語識別(CWI)と呼ばれ、しばしば教師付き分類問題としてモデル化される。 このようなシステムのトレーニングには、複雑度について単語や時折多語表現がラベル付けされる注釈付きデータセットが必要となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.556254680121433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The first step in most text simplification is to predict which words are considered complex for a given target population before carrying out lexical substitution. This task is commonly referred to as Complex Word Identification (CWI) and it is often modelled as a supervised classification problem. For training such systems, annotated datasets in which words and sometimes multi-word expressions are labelled regarding complexity are required. In this paper we analyze previous work carried out in this task and investigate the properties of complex word identification datasets for English.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのテキスト簡略化の最初のステップは、語彙置換を実行する前に、与えられたターゲット人口のためにどの単語が複雑と見なされるかを予測することです。 このタスクは一般に複雑単語識別(CWI)と呼ばれ、しばしば教師付き分類問題としてモデル化される。 このようなシステムのトレーニングには、複雑度について単語や時折多語表現がラベル付けされる注釈付きデータセットが必要となる。 本稿では,この課題における過去の研究を解析し,複雑な単語識別データセットの特性について検討する。

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