論文の概要: Cross-corpus Readability Compatibility Assessment for English Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09704v1
- Date: Fri, 16 Jun 2023 09:15:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-19 14:30:10.896495
- Title: Cross-corpus Readability Compatibility Assessment for English Texts
- Title（参考訳）: 英語テキストのクロスコーポレーション可読性互換性評価
- Authors: Zhenzhen Li, Han Ding, Shaohong Zhang
- Abstract要約: 本稿では,新たな評価フレームワークであるクロスコーパステキスト可読性評価を提案する。
このフレームワークは、コーパス:CEFR、CLEC、CLOTH、NES、OSP、RACEの3つの主要なコンポーネントを含んでいる。
この結果,OSPは他のデータセットと大きく異なっていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.632087214875312
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text readability assessment has gained significant attention from researchers
in various domains. However, the lack of exploration into corpus compatibility
poses a challenge as different research groups utilize different corpora. In
this study, we propose a novel evaluation framework, Cross-corpus text
Readability Compatibility Assessment (CRCA), to address this issue. The
framework encompasses three key components: (1) Corpus: CEFR, CLEC, CLOTH, NES,
OSP, and RACE. Linguistic features, GloVe word vector representations, and
their fusion features were extracted. (2) Classification models: Machine
learning methods (XGBoost, SVM) and deep learning methods (BiLSTM,
Attention-BiLSTM) were employed. (3) Compatibility metrics: RJSD, RRNSS, and
NDCG metrics. Our findings revealed: (1) Validated corpus compatibility, with
OSP standing out as significantly different from other datasets. (2) An
adaptation effect among corpora, feature representations, and classification
methods. (3) Consistent outcomes across the three metrics, validating the
robustness of the compatibility assessment framework. The outcomes of this
study offer valuable insights into corpus selection, feature representation,
and classification methods, and it can also serve as a beginning effort for
cross-corpus transfer learning.
- Abstract（参考訳）: テキスト可読性評価は様々な分野の研究者から注目されている。
しかし、異なる研究グループが異なるコーパスを利用するため、コーパス互換性の探索の欠如が課題となっている。
そこで本研究では,CRCA (Cross-corpus text Readability Compatibility Assessment) という新たな評価フレームワークを提案する。
このフレームワークは、(1)コーパス:CEFR, CLEC, CLOTH, NES, OSP, RACEの3つの主要なコンポーネントを含んでいる。
言語的特徴,GloVe単語ベクトル表現,それらの融合特徴を抽出した。
2)分類モデル:機械学習手法(XGBoost, SVM)とディープラーニング手法(BiLSTM, Attention-BiLSTM)を用いた。
(3) 互換性メトリクス: rjsd、rrnss、ndcgメトリクス。
その結果,1)OSPは他のデータセットと大きく異なり,コーパス互換性の検証が可能であった。
2)コーパス間の適応効果、特徴表現、分類方法。
(3) 適合性評価フレームワークの堅牢性を検証した3つの指標の一貫性のある結果。
本研究の成果は,コーパス選択,特徴表現,分類方法に関する貴重な知見を提供するとともに,クロスコーパストランスファー学習の出発点ともなり得る。
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