ВКР: Методы оценки сложности текста

Введение



Задача определения сложности текста предполагает разработку методов и алгоритмов, позволяющих автоматически оценивать уровень сложности понимания текста читателями. Эта проблема имеет большое значение в различных областях, включая образование, издательское дело, бизнес, юриспруденцию, медицину, контент-маркетинг и информационные системы.
В то же время проблема определения сложности текста не нова. Формально сложность текста можно определить, как количество лексических единиц, синтаксических структур и прагматических ситуаций, которые вызывают трудности при чтении, как сумму всех элементов, влияющих на понимание, скорость чтение и интерес. Однако для каждого человека этот набор будет индивидуальным.
В прошлом, сложность текста определялась с помощью экспертной оценки, что требовало значительных ресурсов и времени. Кроме того, экспертная оценка может быть субъективной и не всегда точной.
В последние годы с появлением больших объемов данных и развитием машинного обучения, стали возможны новые подходы к определению сложности текста. Методы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети и SVM, позволяют автоматически определять сложность текста на основе большого количества лингвистических и статистических характеристик.За всю историю изучения сложности текста, сложилось два традиционных подхода:

• Традиционный, основанный на различных формулах удобочитаемости.

• Вычисление сложности на основе машинного обучения. Актуальность данной работы в том, что современные методы машинного обучения позволяют получать более точные результаты и учитывать большое количество разнообразных характеристик текста, таких как длина предложений, уровень лексического разнообразия, частота употребления слов и многие другие. Во-вторых, разработанные модели можно легко интегрировать в удобные для пользователей формы, что делает их доступными и полезными как в образовательных, так и в коммерческих приложениях. Этот подход обеспечивает удобство и эффективность в оценке сложности текстовых материалов.