CoCo: A tool for automatically assessing conceptual complexity of texts


Štajner, Sanja ; Nisioi, Sergiu ; Hulpus, Ioana


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/55731
Weitere URL: https://www.aclweb.org/anthology/2020.lrec-1.887
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-557312
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2020
Buchtitel: LREC 2020 Marseille : Twelfth International Conference on Language Resources and Evaluation : May 11-16, 2020, Palais du Pharo, Marseille, France : conference proceedings
Seitenbereich: 7179-7186
Veranstaltungstitel: LREC 2020 (conference canceled)
Veranstaltungsort: Marseille, France
Veranstaltungsdatum: canceled
Herausgeber: Calzolari, Nicoletta
Ort der Veröffentlichung: Paris
Verlag: European Language Resources Association
ISBN: 979-10-95546-34-4
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Bereits vorhandene Lizenz: Creative Commons Namensnennung, nicht kommerziell 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Fachgebiet: 020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
Abstract: Traditional text complexity assessment usually takes into account only syntactic and lexical text complexity. The task of automatic assessment of conceptual text complexity, important for maintaining reader's interest and text adaptation for struggling readers, has only been proposed recently. In this paper, we present CoCo - a tool for automatic assessment of conceptual text complexity, based on using the current state-of-the-art unsupervised approach. We make the code and API freely available for research purposes, and describe the code and the possibility for its personalization and adaptation in details. We compare the current implementation with the state of the art, discussing the influence of the choice of entity linker on the performances of the tool. Finally, we present results obtained on two widely used text simplification corpora, discussing the full potential of the tool.




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