Personalizing Lexical Simplification

[traymihael]

一言でいうと

ユーザーのレベルに合わせた語彙平易化システムの提案

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Personalizing Lexical Simplification

著者/所属機関

• John Lee (Department of Linguistics and Translation)
• Chak Yan Yeung (City University of Hong Kong)

会議日付

2018/08/20-26

概要

既存のLexical Simplification（LS）はユーザーによらず難解な単語と平易な単語を区別してきた。しかし、ユーザーによってその単語の難易度は異なるため、真に必要なLSはユーザー依存でなければいけない。 そこで、40の単語の既知未知をユーザーにつけてもらうことでユーザーのレベルを推定し（全4段階）それらを元にユーザー依存の「平易」「難解」を決定する。

LSシステムに組み込むことで

• ユーザーにとって平易な単語の言い換え
• ユーザーにとって難解な単語への言い換え を減らすことに成功した。

新規性・差分

• LSシステムにユーザーのレベルを追加
• ユーザーに依存したSimplificationのデータを用いた評価

比較

比較対象

• nil：ベースライン。ユーザーのレベルを考慮しない
• auto：提案手法。ユーザーのレベルを考慮
• gold：ユーザーの「平易」「難解」の正解データ

評価指標

• Precision：うまく平易化できている割合
• Accuracy：平易化すべき単語のうちうまく平易化できている割合
• Readability：平易化後の単語がユーザーにとって平易な単語である割合

手法

• 40個の単語についてユーザーが既知未知をつける
• それらを元にユーザーのレベルを4段階に振り分ける
• レベルの語彙内の単語は「平易」、語彙外の単語は「難解」とする

結果

• 言い換え候補はBenchLSで付与されている単語のみ

  

• 言い換え候補は生成する（生成したものが正しいとは限らない）

  

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