論文の概要: Under the Microscope: Interpreting Readability Assessment Models for Filipino

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00157v1
• Date: Fri, 1 Oct 2021 01:27:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 02:34:57.828526
• Title: Under the Microscope: Interpreting Readability Assessment Models for Filipino
• Title（参考訳）: フィリピンにおける可読性評価モデルの解釈
• Authors: Joseph Marvin Imperial, Ethel Ong
• Abstract要約: フィリピンにおける機械学習に基づく可読性評価モデルを,グローバルモデルとローカルモデルによる解釈によって識別する。 その結果,大域的解釈から上位特徴を学習したモデルを用いることで,スピアマン相関による特徴を用いたモデルよりも高い性能が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Readability assessment is the process of identifying the level of ease or difficulty of a certain piece of text for its intended audience. Approaches have evolved from the use of arithmetic formulas to more complex pattern-recognizing models trained using machine learning algorithms. While using these approaches provide competitive results, limited work is done on analyzing how linguistic variables affect model inference quantitatively. In this work, we dissect machine learning-based readability assessment models in Filipino by performing global and local model interpretation to understand the contributions of varying linguistic features and discuss its implications in the context of the Filipino language. Results show that using a model trained with top features from global interpretation obtained higher performance than the ones using features selected by Spearman correlation. Likewise, we also empirically observed local feature weight boundaries for discriminating reading difficulty at an extremely fine-grained level and their corresponding effects if values are perturbed.
• Abstract（参考訳）: 可読性評価(英: Readability Assessment)とは、あるテキストの読みやすさや難易度を特定する過程である。 機械学習アルゴリズムを用いて訓練されたより複雑なパターン認識モデルへの算術式の使用から進化してきた。 これらのアプローチは競争的な結果をもたらすが、言語変数がモデル推論に定量的にどのように影響するかを分析することは限られている。 本研究では,フィリピンにおける機械学習に基づく可読性評価モデルについて,様々な言語的特徴の寄与を理解するためにグローバルおよびローカルモデル解釈を行い,その意味をフィリピン語の文脈で論じる。 その結果,大域的解釈から上位特徴を学習したモデルを用いて,スピアマン相関を用いたモデルよりも高い性能を示した。 また, 局所的特徴量境界を用いて, 極めて微細なレベルで読み難さを識別し, 値が乱れれば対応する効果を実証した。

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