Vi visar att textläsbarhetsförutsägelsen avsevärt förbättras från hård parameterdelning med modeller som förutsäger första passage varaktighet, total fixering varaktighet och regression varaktighet. Specifikt inducerar vi multi-task Multi-task Perceptrons och Logistik Regression modeller över mening representationer som fångar olika aggregerad statistik, från två olika text läsbarhet corpora för engelska, samt Dundee eyetracking corpus. Vårt tillvägagångssätt leder till betydande förbättringar när det gäller att lära sig en enda uppgift och över tidigare system. Dessutom är våra förbättringar konsekventa över tågprovstorlekar, vilket gör vår strategi särskilt tillämplig på små datauppsättningar.
REF visar att textläsbarhetsförutsägelsen avsevärt förbättras från hård parameterdelning när modeller försöker förutsäga ordbaserade blickfunktioner i en multi-task-learning setup.
Using Gaze to Predict Text Readability
{'venue': 'BEA@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}