Till sidans topp

Sidansvarig: Webbredaktion
Sidan uppdaterades: 2012-09-11 15:12

Tipsa en vän
Utskriftsversion

Towards Single Word Lexic… - Göteborgs universitet Till startsida
Webbkarta
Till innehåll Läs mer om hur kakor används på gu.se

Towards Single Word Lexical Complexity Prediction.

Paper i proceeding
Författare David Alfter
Elena Volodina
Publicerad i Proceedings of the Thirteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, New Orleans, Louisiana, June 5, 2018
ISBN 978-1-948087-11-7
Förlag Association of Computational Linguistics
Förlagsort Stroudsburg, PA
Publiceringsår 2018
Publicerad vid Institutionen för svenska språket
Språk en
Länkar aclweb.org/anthology/W18-0508
Ämnesord automatic prediction of lexical complexity, machine learning, linguistic features
Ämneskategorier Språkteknologi (språkvetenskaplig databehandling), Språkstudier, Jämförande språkvetenskap och lingvistik

Sammanfattning

In this paper we present work-in-progress where we investigate the usefulness of previously created word lists to the task of single-word lexical complexity analysis and prediction of the complexity level for learners of Swedish as a second language. The word lists used map each word to a single CEFR level, and the task consists of predicting CEFR levels for unseen words. In contrast to previous work on word-level lexical complexity, we experiment with topics as additional features and show that linking words to topics significantly increases accuracy of classification.

Sidansvarig: Webbredaktion|Sidan uppdaterades: 2012-09-11
Dela:

På Göteborgs universitet använder vi kakor (cookies) för att webbplatsen ska fungera på ett bra sätt för dig. Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder kakor.  Vad är kakor?