Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-Supervised Joint Estimation of Word and Document Readability

論文の概要: Semi-Supervised Joint Estimation of Word and Document Readability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13103v1
Date: Tue, 27 Apr 2021 10:56:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-28 13:31:48.341592
Title: Semi-Supervised Joint Estimation of Word and Document Readability
Title（参考訳）: 単語と文書の可読性の半教師あり共同推定
Authors: Yoshinari Fujinuma, Masato Hagiwara
Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)による単語と文書の難易度を共同で推定することを提案する。実験結果から, GCN法は強いベースラインよりも高い精度を達成でき, 少ないラベルデータでも堅牢なままであることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.34044741105807
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Readability or difficulty estimation of words and documents has been investigated independently in the literature, often assuming the existence of extensive annotated resources for the other. Motivated by our analysis showing that there is a recursive relationship between word and document difficulty, we propose to jointly estimate word and document difficulty through a graph convolutional network (GCN) in a semi-supervised fashion. Our experimental results reveal that the GCN-based method can achieve higher accuracy than strong baselines, and stays robust even with a smaller amount of labeled data.
Abstract（参考訳）: 単語や文書の可読性や難易度の推定は、文献において独立して研究されており、しばしば相互に注釈付きリソースの存在を仮定している。本稿では,単語と文書の難易度に再帰的な相関関係が存在することを示す分析によって,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を半教師付き方式で,単語と文書の難易度を共同で推定することを提案する。実験の結果,GCN法は強いベースラインよりも精度が高く,ラベル付きデータが少ない場合でも頑健であることがわかった。

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