Vi undersöker problemet med läsbarhetsbedömning med hjälp av en rad lexiska och syntaktiska egenskaper och studerar deras inverkan på att förutsäga textens gradnivå. Som empirisk grund kombinerade vi två webbaserade textkällor, Weekly Reader och BBC Bitesize, med inriktning på olika åldersgrupper, för att täcka ett brett utbud av skolbetyg. På den konceptuella sidan undersöker vi användningen av lexiska och syntaktiska åtgärder som ursprungligen utformats för att mäta språkutvecklingen i produktionen av andraspråkslärare. Vi visar att utvecklingsåtgärderna från forskning inom Second Language Acquisition (SLA) i kombination med traditionella läsbara funktioner som ordlängd och meningslängd ger en bra indikation på textläsbarhet i olika betyg. De resulterande klassificeringarna överträffar betydligt de tidigare metoderna för läsbarhetsklassificering och uppnår en klassificeringsnoggrannhet på 93,3 %.
REF visar att en kombination av lexiska och syntaktiska funktioner med funktioner som härrör från andraspråksforskning leder till prestandaförbättringar.
On Improving the Accuracy of Readability Classification using Insights from Second Language Acquisition
{'venue': 'Proceedings of the Seventh Workshop on Building Educational Applications Using NLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}