論文の概要: Pushing on Text Readability Assessment: A Transformer Meets Handcrafted Linguistic Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12258v1
• Date: Sat, 25 Sep 2021 01:48:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:59:31.685916
• Title: Pushing on Text Readability Assessment: A Transformer Meets Handcrafted Linguistic Features
• Title（参考訳）: テキスト可読性評価の推進:手作りの言語特徴を満たすトランスフォーマー
• Authors: Bruce W. Lee, Yoo Sung Jang, Jason Hyung-Jong Lee
• Abstract要約: 適切なトランスフォーマーと従来のMLモデルについて検討する。 自家製抽出ソフトウェアを用いて手作り言語特徴255点を抽出する。 我々はこれらを組み立てて複数のハイブリッドモデルを作成し、可読性評価において一般的なデータセットの最先端(SOTA)精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We report two essential improvements in readability assessment: 1. three novel features in advanced semantics and 2. the timely evidence that traditional ML models (e.g. Random Forest, using handcrafted features) can combine with transformers (e.g. RoBERTa) to augment model performance. First, we explore suitable transformers and traditional ML models. Then, we extract 255 handcrafted linguistic features using self-developed extraction software. Finally, we assemble those to create several hybrid models, achieving state-of-the-art (SOTA) accuracy on popular datasets in readability assessment. The use of handcrafted features help model performance on smaller datasets. Notably, our RoBERTA-RF-T1 hybrid achieves the near-perfect classification accuracy of 99%, a 20.3% increase from the previous SOTA.
• Abstract（参考訳）: 可読性評価における2つの重要な改善点を報告する。 1.先進的意味論と三つの新しい特徴 2. 従来のMLモデル(例えば、手作りの機能を使ったランダムフォレスト)がトランスフォーマー(例えば、RoBERTa)と組み合わせてモデル性能を向上させるというタイムリーな証拠。 まず、適切なトランスフォーマーと従来のMLモデルを検討する。 次に,自家製抽出ソフトウェアを用いて手作り言語特徴255点を抽出する。 最後に、これらを組み立てて複数のハイブリッドモデルを作成し、可読性評価において一般的なデータセットの最先端(SOTA)精度を達成する。 手作りの機能を利用することで、小さなデータセットでのモデルパフォーマンスが向上する。 特に,我々のRoBERTA-RF-T1ハイブリッドは,従来のSOTAに比べて20.3%増加し,ほぼ完全な分類精度が99%に達する。

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