Läsbarhet är ett viktigt presentationsattribut som webbsammanfattningsalgoritmer tar hänsyn till när de genererar en frågebestämd webbsammanfattning. Läsbarhetskvalitet utgör också en viktig komponent i realtidsövervakning av kommersiella sökmotorresultat eftersom läsbarhet av webbsammanfattningar påverkar klick genom beteende, som visas i senaste studier, och därmed påverkar användarnas tillfredsställelse och reklamintäkter. Standarden tillvägagångssätt för att beräkna läsbarheten är att först samla en corpus av slumpmässiga frågor och deras motsvarande sökresultat sammanfattningar, och sedan varje sammanfattning bedöms sedan av en människa för dess reabilty kvalitet. Därefter rapporteras en genomsnittlig läsbarhetspoäng. Denna process är tidskrävande och dyr. Dessutom kan den manuella utvärderingsprocessen inte användas i den sammanfattande genereringsprocessen i realtid. I detta dokument föreslår vi en maskininlärningsstrategi för problemet. Vi använder corpus som beskrivs ovan och extrahera sammanfattande funktioner som vi tror kan karakterisera läsbarhet. Vi uppskattar sedan en modell (gradient boosted beslutsträd) som förutsäger mänskliga bedömningar med tanke på egenskaperna. Denna modell kan sedan användas i realtid för att uppskatta läsbarheten av nya (osedda) webbsökningssammanfattningar och även användas i den sammanfattande genereringsprocessen. Vi presenterar resultat på cirka 5000 redaktionella bedömningar som samlats in under loppet av ett år och visar exempel där modellen förutspår kvaliteten väl och där den inte håller med om mänskliga bedömningar. Vi jämför resultaten av modellen med tidigare modeller av läsbarhet, främst Collins-Thompson-Callan, Fog och Flesch-Kincaid, och ser att vår modell visar betydligt bättre korrelation med redaktionella bedömningar mätt med Pearsons korrelationskoefficient. Lärande algoritmen ger oss också den relativa betydelsen av de funktioner som används.
Kanungo och Orr REF föreslår en maskininlärningsmetod som först modellerar läsbarheten av abstracts med hjälp av träningsdata med mänskliga bedömningar, och sedan förutspår läsbarhet poäng för tidigare osynliga dokument med hjälp av gradient boosted beslut träd.
Predicting the readability of short web summaries
{'venue': "WSDM '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}