面向语言学习者的注视驱动句子简化:提升理解与可读性
计算与语言
2023-10-03 v1 人机交互
摘要
语言学习者应将定期阅读具有挑战性的材料作为学习常规的一部分。然而,不断查阅词典既耗时又分散注意力。本文提出一种新颖的注视驱动句子简化系统,旨在提升阅读理解的同时使其保持对内容的专注。我们的系统融合了为个体学习者定制的机器学习模型,结合眼动注视特征与语言特征来评估句子理解情况。当系统识别出理解困难时,通过 GPT-3.5 将复杂词汇与语法替换为更简单的替代项来提供简化版本。我们开展了针对 19 名英语学习者的实验,收集其阅读英文文本时的眼动数据。结果表明,我们的系统能够准确估计句子级理解程度。此外,我们发现 GPT-3.5 简化在传统可读性指标与个体词汇难度方面改善了可读性,并跨不同语言层面进行改写。
引用
@article{arxiv.2310.00355,
title = {Gaze-Driven Sentence Simplification for Language Learners: Enhancing Comprehension and Readability},
author = {Taichi Higasa and Keitaro Tanaka and Qi Feng and Shigeo Morishima},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.00355},
year = {2023}
}
备注
Accepted by ACM ICMI 2023 workshops (Multimodal, Interactive Interfaces for Education)