Data Structure ?
1.85M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
文脈
ほとんどのテキスト簡易化システムは、単語の複雑さを示す指標を必要とします。単語の難易度予測に関する一般的なアプローチは、手動による特徴量エンジニアリングに基づいています。ディープラーニングに基づくモデルの使用は、比較的性能が悪いため、ほとんど検討されていません。私たちは、そのようなモデルの1つを使って単語の難易度を予測することを検討しました。この問題を二値分類問題として扱いました。従来の機械学習モデルを学習させ、そのタスクでの性能を評価しました。難易度を測定する際に、以前に取得した単語の頻度に依存しないようにすることが、私たちの主な目的の1つでした。その後、文字レベルで動作する畳み込みニューラルネットワークに基づく予測モデルを分析し、他のモデルと比較してその効率を評価しました。
このデータセットには40481個のデータインスタンスが含まれています。様々な列のヘッダーは以下の通りです。
* 単語
* 長さ
* Freq_HAL
* Log_Freq_HAL
* I_Mean_RT
* I_Zscore
* I_SD
* Obs
* I_Mean_Accuracy
I_Zscoreは単語の難易度を決定します。この値は、単語について0から1の間で変動し、0は「簡単」、1は「難しい」を意味します。
内容
データはCSV形式です。I_Zスコアから難易度ラベルを取得する方法については、[研究論文](https://github.com/garain/Word-Difficulty-Prediction/blob/master/WORD_DIFFICULTY.pdf)をご確認ください。
謝辞
AvishekGarain、Arpan Basu、Sudip KumarNaskarの皆様に感謝します [引用元] (https://ieee-dataport.org/open-access/dataset-word-difficulty-prediction)
データセットのその他の詳細や難易度ラベルを取得する方法は、リンクを添付した研究論文に記載されています。論文をオープンアクセスで閲覧するには、https://garain.codes を訪問してください。
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