文献

J-GLOBAL ID：202102289291945015   整理番号：21A0270037

フィリピン語テキスト可読性を測定するためのハイブリッド言語特徴集合の探索【JST・京大機械翻訳】

Exploring Hybrid Linguistic Feature Sets to Measure Filipino Text Readability

著者 (2件)： Imperial Joseph Marvin (National University,Manila,Philippines) ,  Ong Ethel (De La Salle University,Manila,Philippines)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IALP  ページ： 175-180  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 教育的設定において必要な読書として処方された材料の困難レベルの適切な同定は,子供における効果的な学習に向けて重要である。教育者と出版者は,テキスト可読性の予測における可読性公式に頼っている。これらの公式は英語言語で多いが,Filipino言語の自動可読性評価に関して限られた仕事がなされてきた。本研究では,従来の(TRAD)と語彙(LEX)言語学的特徴を用いて,Filipino sorybooksの可読性レベルの同定における可能な改善のために言語モデル(LM)特徴を組み込むことにより,以前の研究を行った。結果は,LM予測子をTRADとLEXに組み合わせ,ハイブリッド特徴集合を形成し,ロジスティック回帰とサポートベクターマシンを用いて訓練された可読性モデルの性能を,最大≒25%ΔΨ32%まで増加することを示した。特徴集合に関するSpearman相関と情報利得を用いて特徴選択を行う結果から,単語数や多音単語数のような伝統的,数値ベース特徴が,それ自体ではなくフィリピノにおける可読性レベルの正確な同定に対してまだ貢献していることを見出した。研究の今後の方向は,構文的および形態学的予測子のようなより多様な特徴集合の抽出を含む。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  *言語 ,  言語学 ,  *可読性 ,  フィリピン共和国 ,  英語 ,  語彙 ,  特徴選択 ,  教育者 ,  子供 ,  単語 ,  サポートベクトルマシン ,  言語モデル
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： フィリピン ,  可読性 ,  言語 ,  集合 ,  探索