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doi:10.22028/D291-30983
Titel: | Psycholinguistic Models of Sentence Processing Improve Sentence Readability Ranking |
VerfasserIn: | Howcroft, David M. Demberg, Vera |
HerausgeberIn: | Kunnemann, Florian Iñurrieta, Uxoa Camilleri, John J. Coll Ardanuy, Mariona |
Sprache: | Englisch |
Titel: | European Chapter of the Association for Computational Linguistics - proceedings of the Student Research Workshop : April 3-7, 2017 : EACL 2017 |
Startseite: | 958 |
Endseite: | 968 |
Verlag/Plattform: | ACL |
Erscheinungsjahr: | 2017 |
Erscheinungsort: | Stroudsburg, PA |
Titel der Konferenz: | EACL 2017 |
Konferenzort: | Valencia, Spain |
Dokumenttyp: | Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag) |
Abstract: | While previous research on readability has typically focused on document-level measures, recent work in areas such as natural language generation has pointed out the need of sentence-level readability measures. Much of psycholinguistics has focused for many years on processing measures that provide difficulty estimates on a word-by-word basis. However, these psycholinguistic measures have not yet been tested on sentence readability ranking tasks. In this paper, we use four psycholinguistic measures: idea density, surprisal, integration cost, and embedding depth to test whether these features are predictive of readability levels. We find that psycholinguistic features significantly improve performance by up to 3 percentage points over a standard document-level readability metric baseline. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.18653/v1/E17-1090 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://www.aclweb.org/anthology/E17-1090/ |
Link zu diesem Datensatz: | hdl:20.500.11880/29718 http://dx.doi.org/10.22028/D291-30983 |
ISBN: | 978-1-945626-37-1 |
Datum des Eintrags: | 23-Sep-2020 |
Fakultät: | MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
Fachrichtung: | MI - Informatik |
Professur: | MI - Prof. Dr. Vera Demberg |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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