論文の概要: LCP-RIT at SemEval-2021 Task 1: Exploring Linguistic Features for Lexical Complexity Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08780v1
• Date: Tue, 18 May 2021 18:55:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 13:54:33.364480
• Title: LCP-RIT at SemEval-2021 Task 1: Exploring Linguistic Features for Lexical Complexity Prediction
• Title（参考訳）: LCP-RIT at SemEval-2021 Task 1: Exploring Linguistic Features for Lexical Complexity Prediction
• Authors: Abhinandan Desai and Kai North and Marcos Zampieri and Christopher M. Homan
• Abstract要約: 本稿では,チームLCP-RITによるSemEval-2021 Task 1: Lexical Complexity Prediction (LCP)の提出について述べる。 本システムでは,ロジスティック回帰と幅広い言語的特徴を用いて,このデータセットにおける単一単語の複雑さを予測する。 結果は平均絶対誤差,平均二乗誤差,ピアソン相関,スピアマン相関で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.86331990243181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper describes team LCP-RIT's submission to the SemEval-2021 Task 1: Lexical Complexity Prediction (LCP). The task organizers provided participants with an augmented version of CompLex (Shardlow et al., 2020), an English multi-domain dataset in which words in context were annotated with respect to their complexity using a five point Likert scale. Our system uses logistic regression and a wide range of linguistic features (e.g. psycholinguistic features, n-grams, word frequency, POS tags) to predict the complexity of single words in this dataset. We analyze the impact of different linguistic features in the classification performance and we evaluate the results in terms of mean absolute error, mean squared error, Pearson correlation, and Spearman correlation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,チームLCP-RITによるSemEval-2021 Task 1: Lexical Complexity Prediction (LCP)の提出について述べる。 タスクオーガナイザは、コンプレックスの拡張バージョン(shardlow et al., 2020)を参加者に提供した。コンプレックスは英語のマルチドメインデータセットで、コンテキスト内の単語が5点のlikertスケールを使用して複雑さに対して注釈付けされたものだ。 我々のシステムはロジスティック回帰と幅広い言語的特徴(例)を用いる。 心理言語学的な特徴、n-gram、単語頻度、posタグ) このデータセットにおける単一単語の複雑さを予測する。 言語特性の違いが分類性能に与える影響を分析し,平均絶対誤差,平均二乗誤差,ピアソン相関,スピアマン相関の観点から評価した。

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