論文の概要: Gaze-Driven Sentence Simplification for Language Learners: Enhancing Comprehension and Readability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00355v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 12:18:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 04:50:23.707717
• Title: Gaze-Driven Sentence Simplification for Language Learners: Enhancing Comprehension and Readability
• Title（参考訳）: 学習者の視線駆動文の簡易化:理解と可読性の向上
• Authors: Taichi Higasa, Keitaro Tanaka, Qi Feng, Shigeo Morishima
• Abstract要約: 本稿では,読解理解を高めるために,新しい視線駆動型文簡略化システムを提案する。 本システムでは、個々の学習者に適した機械学習モデルを導入し、視線特徴と言語特徴を組み合わせて文理解を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.50011780498048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language learners should regularly engage in reading challenging materials as part of their study routine. Nevertheless, constantly referring to dictionaries is time-consuming and distracting. This paper presents a novel gaze-driven sentence simplification system designed to enhance reading comprehension while maintaining their focus on the content. Our system incorporates machine learning models tailored to individual learners, combining eye gaze features and linguistic features to assess sentence comprehension. When the system identifies comprehension difficulties, it provides simplified versions by replacing complex vocabulary and grammar with simpler alternatives via GPT-3.5. We conducted an experiment with 19 English learners, collecting data on their eye movements while reading English text. The results demonstrated that our system is capable of accurately estimating sentence-level comprehension. Additionally, we found that GPT-3.5 simplification improved readability in terms of traditional readability metrics and individual word difficulty, paraphrasing across different linguistic levels.
• Abstract（参考訳）: 言語学習者は、学習ルーチンの一部として、挑戦的な資料を読むことに従事するべきである。 それでも辞書を常に参照することは時間と注意をそらす。 本稿では,コンテンツに焦点をあてつつ,読みやすさを高めるために,新しい視線駆動文簡略化システムを提案する。 本システムでは、個々の学習者に適した機械学習モデルを導入し、視線特徴と言語特徴を組み合わせて文理解を評価する。 システムが理解の困難を識別すると、複雑な語彙や文法をgpt-3.5経由でより単純な代替語に置き換え、単純化されたバージョンを提供する。 19名の英語学習者を対象に,英語テキストを読みながら眼球運動のデータ収集実験を行った。 その結果,本システムは文レベルの理解を正確に推定できることがわかった。 さらに,gpt-3.5の簡易化により,従来の可読性指標や個々の単語難易度の観点からの可読性が向上した。

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