論文の概要: Surprisal Takes It All: Eye Tracking Based Cognitive Evaluation of Text Readability Measures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11150v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 14:51:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:53.662777
• Title: Surprisal Takes It All: Eye Tracking Based Cognitive Evaluation of Text Readability Measures
• Title（参考訳）: 視線追跡に基づくテキスト可読性尺度の認知的評価
• Authors: Keren Gruteke Klein, Shachar Frenkel, Omer Shubi, Yevgeni Berzak,
• Abstract要約: 可読性評価のための新しいアイトラッキング手法を提案する。 既存の可読性公式は読みやすさの予測因子として適度であることがわかった。 単語あたりの平均長、頻度、特に副詞は読みやすさの指標として既存の可読性公式より優れている傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2062053320259833
• License:
• Abstract: Text readability measures are widely used in many real-world scenarios and in NLP. These measures have primarily been developed by predicting reading comprehension outcomes, while largely neglecting what is perhaps the core aspect of a readable text: reading ease. In this work, we propose a new eye tracking based methodology for evaluating readability measures, which focuses on their ability to account for reading facilitation effects in text simplification, as well as for text reading ease more broadly. Using this approach, we find that existing readability formulas are moderate to poor predictors of reading ease. We further find that average per-word length, frequency, and especially surprisal tend to outperform existing readability formulas as measures of reading ease. We thus propose surprisal as a simple unsupervised alternative to existing measures.
• Abstract（参考訳）: テキストの可読性測定は多くの実世界のシナリオやNLPで広く使われている。 これらの尺度は主に、読みやすいテキストの中核的な側面である読みやすさを無視しながら、読みやすい結果を予測することによって開発されてきた。 そこで本研究では,テキストの簡易化における読み出し促進効果を考慮し,より広い範囲で読みやすくする,可読性評価のための新しいアイトラッキング手法を提案する。 このアプローチを用いることで、既存の可読性公式は読みやすさの予測因子として適度であることがわかった。 さらに,単語ごとの平均長,頻度,特に副詞は,読みやすさの指標として既存の可読性公式よりも優れる傾向にある。 そこで我々は,既存の対策に代わる単純な教師なしの代替手段として,仮定を提案する。

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