論文の概要: Quantifying French Document Complexity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12924v1
• Date: Sat, 27 Aug 2022 04:12:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 13:01:33.863561
• Title: Quantifying French Document Complexity
• Title（参考訳）: フランス文書の複雑さの定量化
• Authors: Vincent Primpied, David Beauchemin, Richard Khoury
• Abstract要約: フランスの文書の複雑さを計測する方法論を定義する。 我々は、新しい一般化された多種多様なテキストのコーパス、"フランス・カナダの複雑性レベルコーパス"、および幅広いメトリクスを使用する。 以上の結果から,本手法はフランス語におけるテキストの複雑さを汎用的に測定するものであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Measuring a document's complexity level is an open challenge, particularly when one is working on a diverse corpus of documents rather than comparing several documents on a similar topic or working on a language other than English. In this paper, we define a methodology to measure the complexity of French documents, using a new general and diversified corpus of texts, the "French Canadian complexity level corpus", and a wide range of metrics. We compare different learning algorithms to this task and contrast their performances and their observations on which characteristics of the texts are more significant to their complexity. Our results show that our methodology gives a general-purpose measurement of text complexity in French.
• Abstract（参考訳）: 文書の複雑さレベルを測定することはオープンな課題であり、特に類似のトピックに関する複数の文書を比較したり、英語以外の言語で作業したりするよりも、文書のさまざまなコーパスに取り組んでいる場合である。 本稿では,フランス語文書の複雑さを測定するための方法論を定義し,新しい汎用的・多様化されたテキストコーパス,"フランス語カナダ複雑さレベルコーパス",および幅広いメトリクスを用いた。 異なる学習アルゴリズムをこのタスクと比較し、その性能と、テキストのどの特性が複雑さにとってより重要であるかの観察を対比する。 その結果,本手法はフランス語のテキスト複雑性を汎用的に測定できることがわかった。

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