隨著大流行的爆發(fā)，未達(dá)到最低閱讀水平的兒童數(shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)。這推動(dòng)了預(yù)測(cè)文本可讀性的研究，因?yàn)樵谠O(shè)備上閱讀已經(jīng)取代了傳統(tǒng)形式。評(píng)估閱讀交互關(guān)于讀者如何滾動(dòng)閱讀文本的潛力可以深入了解閱讀特定文本時(shí)的理解水平。這種參數(shù)評(píng)估對(duì)于為低水平讀者和新語言學(xué)習(xí)者設(shè)計(jì)教育應(yīng)用程序很重要。

谷歌在 CoNLL 2021 上的演講提供了 518 名參與者的調(diào)查結(jié)果，以調(diào)查滾動(dòng)行為與文本可讀性之間的關(guān)系。通過開源數(shù)據(jù)集，研究表明，根據(jù)文本級(jí)別，讀者與文本的交互方式存在很大差異。這些措施可用于預(yù)測(cè)文本可讀性、影響閱讀交互的讀者背景以及增加文本難度的因素。

該研究最具挑戰(zhàn)性的方面之一是分析哪些滾動(dòng)行為受文本復(fù)雜性的影響最大。在閱讀多個(gè)文本的每個(gè)參與者和閱讀相同文本的多個(gè)參與者的多個(gè)測(cè)量點(diǎn)上使用線性混合效應(yīng)模型。該模型得出結(jié)論，讀者交互的差異取決于文本的復(fù)雜性，而忽略了其他隨機(jī)效應(yīng)。當(dāng)添加速度、加速度和回歸作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入時(shí)，支持向量機(jī)會(huì)根據(jù)讀者的滾動(dòng)模式預(yù)測(cè)文本是高級(jí)的還是初級(jí)的。分析模型準(zhǔn)確性的指標(biāo)是使用 f-score 完成的，1.0 反映了完美的分類準(zhǔn)確性。使用交互特征預(yù)測(cè)可讀性的 f 分?jǐn)?shù)的初始結(jié)果為 0。

為了提高可讀性模型， 更多交互功能包括在內(nèi)，這將該模型的 f 分?jǐn)?shù)從 0.84 提高到 0.88。除此之外，該模型可以通過使用將 f 分?jǐn)?shù)提高到 0.96 的詞匯特征來顯著優(yōu)于系統(tǒng)。但重要的是要真正詢問參與者對(duì)他們所讀內(nèi)容的理解程度。滾動(dòng)行為的交互特征表示為高維向量，并且使用 t 分布的隨機(jī)鄰居嵌入繪制每個(gè)參與者的數(shù)據(jù)。t-SNE 是一種可視化高維數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法。該圖顯示了二維滾動(dòng)交互的 t-SNE 投影。圖上的顏色表示可以評(píng)估的理解分?jǐn)?shù)。

在統(tǒng)計(jì)模型之后，研究延伸到了解不同受眾之間的閱讀互動(dòng)。比較是在平均滾動(dòng)速度和讀者的第一語言之間進(jìn)行的。可以清楚地看到，速度分布隨著觀眾的熟練程度和第一語言而變化。由此得出結(jié)論，第一語言和熟練程度可以影響受眾的閱讀行為。直方圖上的線條顯示了每組的趨勢(shì)。較高的平均滾動(dòng)速度表明較快的閱讀時(shí)間，這意味著復(fù)雜的文本對(duì)應(yīng)于高級(jí)讀者較慢??的滾動(dòng)速度，這與初學(xué)者在表面上與文本交互時(shí)較高的滾動(dòng)速度相關(guān)。

這標(biāo)志著第一項(xiàng)研究表明閱讀交互（滾動(dòng)行為）可用于預(yù)測(cè)文本可讀性。

審核編輯：郭婷