論文の概要: A study of Vietnamese readability assessing through semantic and statistical features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04756v1
- Date: Thu, 07 Nov 2024 14:54:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:39:02.020698
- Title: A study of Vietnamese readability assessing through semantic and statistical features
- Title（参考訳）: 意味的・統計的特徴によるベトナムの可読性評価に関する研究
- Authors: Hung Tuan Le, Long Truong To, Manh Trong Nguyen, Quyen Nguyen, Trong-Hop Do,
- Abstract要約: 本稿では,テキストの可読性を評価するための統計的および意味的アプローチを統合する新しいアプローチを提案する。
我々の研究はベトナムのテキスト可読性データセット(ViRead)、OneStop English、RASの3つの異なるデータセットを利用した。
SVM(Support Vector Machine)、ランダムフォレスト(Random Forest)、エクストラツリー(Extra Trees)など、さまざまな機械学習モデルを用いて実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Determining the difficulty of a text involves assessing various textual features that may impact the reader's text comprehension, yet current research in Vietnamese has only focused on statistical features. This paper introduces a new approach that integrates statistical and semantic approaches to assessing text readability. Our research utilized three distinct datasets: the Vietnamese Text Readability Dataset (ViRead), OneStopEnglish, and RACE, with the latter two translated into Vietnamese. Advanced semantic analysis methods were employed for the semantic aspect using state-of-the-art language models such as PhoBERT, ViDeBERTa, and ViBERT. In addition, statistical methods were incorporated to extract syntactic and lexical features of the text. We conducted experiments using various machine learning models, including Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and Extra Trees and evaluated their performance using accuracy and F1 score metrics. Our results indicate that a joint approach that combines semantic and statistical features significantly enhances the accuracy of readability classification compared to using each method in isolation. The current study emphasizes the importance of considering both statistical and semantic aspects for a more accurate assessment of text difficulty in Vietnamese. This contribution to the field provides insights into the adaptability of advanced language models in the context of Vietnamese text readability. It lays the groundwork for future research in this area.
- Abstract（参考訳）: テキストの難しさを決定するには、読者のテキスト理解に影響を与える様々なテキストの特徴を評価する必要があるが、ベトナムにおける現在の研究は統計的特徴のみに焦点を当てている。
本稿では,テキストの可読性を評価するための統計的および意味的アプローチを統合する新しいアプローチを提案する。
我々の研究はベトナム文字可読性データセット(ViRead)、OneStop English、RASの3つの異なるデータセットを使用し、後者の2つはベトナム語に翻訳された。
PhoBERT, ViDeBERTa, ViBERTといった最先端言語モデルを用いて, セマンティックな側面に高度なセマンティック分析手法を適用した。
さらに,テキストの構文的特徴や語彙的特徴を抽出するために統計的手法が取り入れられた。
我々は,SVM(Support Vector Machine),ランダムフォレスト(Random Forest),エクストラツリー(Extra Trees)など,さまざまな機械学習モデルを用いて実験を行い,その性能を精度とF1スコアスコアを用いて評価した。
その結果,意味的特徴と統計的特徴を組み合わせた共同手法は,各手法を単独で使用する場合と比較して,可読性分類の精度を著しく向上させることが示唆された。
本研究は,ベトナムにおけるテキストの難易度をより正確に評価するために,統計的側面と意味的側面の両方を考慮することの重要性を強調している。
この分野への貢献はベトナム語の可読性の文脈における先進言語モデルの適応性に関する洞察を提供する。
この地域における将来の研究の基礎を築いている。
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