I detta dokument presenterar vi en metod som lär oss ordet inbäddning för läsbarhetsbedömning. För det befintliga ordet inbäddande modeller fokuserar de vanligtvis på ords syntaktiska eller semantiska relationer, samtidigt som de ignorerar lässvårigheterna, vilket gör att de kanske inte är lämpliga för bedömning av läsbarhet. Därför tillhandahåller vi det kunskapsberikade ordet inbäddande (KEWE), som kodar in kunskapen om lässvårigheter i ordrepresentationen. Specifikt extraherar vi kunskapen om svårighet på ordnivå från tre perspektiv för att konstruera en kunskapsgraf, och utvecklar två ordbäddande modeller för att införliva svårighetssammanhanget som härletts från kunskapsgrafen för att definiera förlustfunktionerna. Experiment är utformade för att tillämpa KEWE för läsbarhetsbedömning på både engelska och kinesiska datauppsättningar, och resultaten visar både effektivitet och potential för KEWE.
År 2018, Jiang et al. utforskade tillämpningen av ordinslag på läsbarhetsbedömning på engelska och kinesiska REF.
Enriching Word Embeddings with Domain Knowledge for Readability Assessment
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}