論文の概要: Measuring the Impact of (Psycho-)Linguistic and Readability Features and Their Spill Over Effects on the Prediction of Eye Movement Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08085v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 17:13:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 14:56:27.267335
• Title: Measuring the Impact of (Psycho-)Linguistic and Readability Features and Their Spill Over Effects on the Prediction of Eye Movement Patterns
• Title（参考訳）: 眼球運動パターンの予測における(精神医学的)言語的, 可読性的特徴とその流出の影響の測定
• Authors: Daniel Wiechmann, Yu Qiao, Elma Kerz, Justus Mattern
• Abstract要約: 本稿では,2つの視線追跡コーパスと2つの言語モデル(BERTとGPT-2)について報告する。 あらゆる実験において,人間の読解行動を予測するための幅広い特徴(音韻的複雑性,語彙的富度,レジスタベース多語の組み合わせ,可読性,心理言語的単語特性)の効果を検証した。 本実験は, トランスフォーマーに基づく言語モデルの特徴とアーキテクチャの両方が, 自然視読影時の複数の視線追跡指標を予測する役割を担っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.799032561722893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a growing interest in the combined use of NLP and machine learning methods to predict gaze patterns during naturalistic reading. While promising results have been obtained through the use of transformer-based language models, little work has been undertaken to relate the performance of such models to general text characteristics. In this paper we report on experiments with two eye-tracking corpora of naturalistic reading and two language models (BERT and GPT-2). In all experiments, we test effects of a broad spectrum of features for predicting human reading behavior that fall into five categories (syntactic complexity, lexical richness, register-based multiword combinations, readability and psycholinguistic word properties). Our experiments show that both the features included and the architecture of the transformer-based language models play a role in predicting multiple eye-tracking measures during naturalistic reading. We also report the results of experiments aimed at determining the relative importance of features from different groups using SP-LIME.
• Abstract（参考訳）: NLPと機械学習の併用による自然主義的読書における視線パターンの予測への関心が高まっている。 トランスフォーマーに基づく言語モデルを用いて有望な結果が得られたが、それらのモデルの性能と一般的なテキスト特性を関連付ける作業はほとんど行われていない。 本稿では,2つの視線追跡コーパスと2つの言語モデル(BERTとGPT-2)による実験について報告する。 あらゆる実験において,人間の読解行動を予測するための幅広い特徴(音韻的複雑性,語彙的富度,レジスタベース多語の組み合わせ,可読性,心理言語的単語特性)の効果を検証した。 本実験は, トランスフォーマーに基づく言語モデルの特徴とアーキテクチャの両方が, 自然視読影時の複数の視線追跡指標を予測する役割を担っていることを示す。 また,SP-LIMEを用いて,異なるグループからの特徴の相対的重要性を決定する実験結果を報告する。

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