I den här uppsatsen presenterar vi work-in-progress där vi undersöker nyttan av tidigare skapade ordlistor för uppgiften med enkelordslexikal komplexitetsanalys och förutsägelse av komplexitetsnivån för inlärare i svenska som andraspråk. Ordlistorna kartlägger varje ord till en enda CEFR-nivå, och uppgiften består i att förutsäga CEFR-nivåer för osynliga ord. I motsats till tidigare arbete med lexikal komplexitet på ordnivå experimenterar vi med ämnen som ytterligare egenskaper och visar att länkning av ord till ämnen avsevärt ökar klassificeringens noggrannhet.
REF är en annan färsk studie som använde CEFR-annoterade ordlistor SVALex och SweLLex för att förutsäga den lexikala komplexiteten (dvs. lämplig CEFR-nivå) med enstaka ord för inlärare i svenska som andraspråk.
Towards Single Word Lexical Complexity Prediction
{'venue': 'BEA@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}