BEA 2026共享任务1：什么使词汇困难？
计算与语言
2026-05-22 v2
摘要
我们描述两种模型用于词汇难度预测：一种高精度黑箱模型，实现了开放轨道中排名第一的共享任务结果；以及一种可解释模型，超越了微调编码器基线。作为黑箱模型，我们使用软目标损失函数微调LLM，以有效应用于评级任务，实现 r > 0.91。可解释模型在保持强相关性(r > 0.77)的同时，提供洞察每个项目难度的影响因素。我们进一步分析结果，表明英国委员会知识基础词汇表(KVL)中的项目难度常受拼写难度或测试项目构造的影响，除非是单词本身的真正生产难度。我们在https://github.com/ynklab/vocabulary-difficulty 上线提供代码。
引用
@article{arxiv.2605.14257,
title = {Sakura at BEA 2026 Shared Task 1: What Makes Vocabulary Difficult?},
author = {Adam Nohejl and Xuanxin Wu and Yusuke Ide and Maria Angelica Riera Machin and Yi-Ning Chang and Hitomi Yanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.14257},
year = {2026}
}
备注
To be published in Proceedings of the 21st Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2026)