Vi kombinerar lexikala, syntaktiska och diskursiska funktioner för att producera en mycket prediktiv modell av mänskliga läsares bedömningar av textläsbarhet. Detta är den första studien som tar hänsyn till en sådan variation av språkliga faktorer och den första att empiriskt visa att diskursrelationer är starkt förknippade med den upplevda kvaliteten på texten. Vi visar att olika ytmått generellt förväntas vara relaterade till läsbarhet är inte särskilt bra prediktorer av läsbarhet bedömningar i vår Wall Street Journal corpus. Vi konstaterar också att läsbarhet prediktorer beter sig annorlunda beroende på uppgiften: förutsäga text läsbarhet eller rangordna läsbarhet. Våra experiment visar att diskursen relationer är en klass av funktioner som uppvisar robusthet över dessa två uppgifter.
Dessutom tar Ref hänsyn till diskursrelationer för att mäta textkonsistens och visa att de är bra prediktorer för läsbarhet (jämför dem med flera andra läsbarhetsfunktioner).
Revisiting Readability: A Unified Framework for Predicting Text Quality
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}