Informationen från webben blir allt viktigare för beslutsfattandet och för våra dagliga uppgifter. På grund av ökningen av ocertifierade källor, bloggosfären, kommentarer i sociala medier och automatiskt genererade texter, blir behovet av att mäta kvaliteten på den textinformation som finns på Internet av avgörande betydelse. Det har föreslagits att den faktiska densiteten kan användas för att mäta textdokumentens informativhet. Detta visades dock endast på mycket specifika texter som Wikipedia-artiklar. I detta arbete går vi över till de godtyckliga Internettexterna och visar att faktatätheten är tillämplig för att mäta informativheten i textinnehåll i godtyckliga webbdokument. För detta sammanställde vi en människoannoterad referenskorpus för att användas som underlag för sanningsdata för att mäta lämpligheten av automatisk förutsägelse av dokumentens informativhet. Våra corpus består av 50 dokument slumpmässigt utvalda från webben, som rangordnades av 13 mänskliga annoterare med hjälp av MaxDiff-tekniken. Sedan rangordnade vi samma dokument automatiskt med hjälp av Extrhech, ett öppet information extraktionssystem. De två rankingen korrelerar med Spearmans koefficient ρ = 0,41 på signifikansnivå 99,64 %.
Att korrelera "grundsanningen människoannoterad rankning med den rankning som samlats in från den automatiska förutsägelsen" kunde REF bekräfta att den faktiska densiteten var tillräcklig som ett mått på informationen, åtminstone när det gäller spanska webbtexter.
Using Factual Density to Measure Informativeness of Web Documents
{'venue': 'NODALIDA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}