論文の概要: Speed Reading Tool Powered by Artificial Intelligence for Students with ADHD, Dyslexia, or Short Attention Span

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14544v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 23:47:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 16:18:23.313043
• Title: Speed Reading Tool Powered by Artificial Intelligence for Students with ADHD, Dyslexia, or Short Attention Span
• Title（参考訳）: adhd, dyslexia, short attention spanの学生を対象とした人工知能を活用した高速読解ツール
• Authors: Megat Irfan Zackry Bin Ismail Ahmad Nazran bin Yusri Muhammad Hafizzul Bin Abdul Manap Muhammad Muizzuddin Bin Kamarozaman
• Abstract要約: 本稿では, ディプレキシア, ADHD, 注意不足の学生がテキストベースの情報をより効率的に消化するのを支援するための新しいアプローチを提案する。 提案手法は,多層パーセプトロン (MLP) アルゴリズムを用いて複雑なテキスト処理と要約処理を行う。 本稿では,AIを用いた速度測定ツールの方法論,実装,結果について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach to assist students with dyslexia, ADHD, and short attention span in digesting any text-based information more efficiently. The proposed solution utilizes the Multilayer Perceptron (MLP) algorithm for complex text processing and summarization tasks. The tool leverages the T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) model from Hugging Face, which treats every NLP task as a text generation task. The model is fine-tuned on specific tasks using a smaller dataset. The NLTK's Punkt Sentence Tokenizer is used to divide a text into a list of sentences. The application is served using Flask, a lightweight web server and framework. The tool also applies principles from Bionic Reading to enhance readability, which includes a bolding function and adjustments to line, word, and character spacing. The paper discusses the methodology, implementation, and results of the AI-based speed reading tool.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ディプレキシア, ADHD, 注意不足の学生がテキストベースの情報をより効率的に消化する上で, 新たなアプローチを提案する。 提案手法は,多層パーセプトロン(MLP)アルゴリズムを用いて複雑なテキスト処理と要約処理を行う。 このツールはHugging FaceのT5(Text-to-Text Transfer Transformer)モデルを活用し、すべてのNLPタスクをテキスト生成タスクとして扱う。 モデルはより小さなデータセットを使用して特定のタスクに微調整される。 NLTK の Punkt Sentence Tokenizer はテキストを文のリストに分割するために使われる。 アプリケーションは、軽量なwebサーバとフレームワークであるflaskを使って提供される。 このツールは、読みやすさを高めるためにBionic Readingの原則を適用しており、大胆な機能と行、単語、文字間隔の調整を含んでいる。 本稿では,AIを用いた速度測定ツールの方法論,実装,結果について論じる。

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