Att identifiera komplexa ord (CWs) är en viktig men ofta förbisedd uppgift inom lexikal förenkling (processen att automatiskt ersätta CWs med enklare alternativ). Om alltför många ord identifieras kan substitutioner göras felaktigt, vilket leder till en förlust av mening. Om alltför få ord identifieras kan de som hindrar en användares förståelse missas, vilket resulterar i en komplex sluttext. I detta dokument behandlas uppgiften att utvärdera olika metoder för CW-identifiering. En corpus av meningar med kommenterade CWs bryts från Simple Wikipedia redigera historia, som sedan används som grund för flera experiment. För det första förklaras corpus-designen och resultaten av valideringsförsöken med hjälp av mänskliga domare rapporteras. Experiment utförs i CW identifieringstekniker av: förenkla allt, frekvenströskel och utbildning en stöd vektor maskin. Dessa bygger på tidigare tillvägagångssätt för uppgiften och visar att tröskeln inte är helt annorlunda än den mer naiva tekniken att förenkla allting. Stödvektormaskinen uppnår en liten ökning av precisionen över de två andra metoderna, men till priset av en dramatisk avväxling i återkallande.
Ytterligare experiment i REF visar att en mer resursintensiv tröskelbaserad metod inte fungerar nämnvärt annorlunda på denna datauppsättning till en mer naiv teknik för att förenkla allting, medan en SVM-klassificerare presterar bättre i fråga om precision men gör det på bekostnad av en mycket lägre återkallelse.
A Comparison of Techniques to Automatically Identify Complex Words.
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}