● | 技術名稱 Technology | |||||||||
● | 發明人 Inventor |
曾厚強, 陳冠宇, 宋曜廷, 陳柏琳, 吳婕瑄, | ||||||||
● | 所有權人 Asignee | 國立臺灣科技大學 | ||||||||
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技術摘要: | ||||||||||||||||||||||||||||||||
文本可讀性模型的目的在於能自動化分析文本的難度。然而,不論是國內外的研究,過去的文本可讀性模型大多基於文字的資訊來進行文本難度的預測。本研究首創利用多模態大型語言模型來自動化抽取圖片的語意,並利用此資訊做為特徵,即可有效提升文本可讀性模型之效能;突破過去文本可讀性模型僅能使用文字來做為特徵的瓶頸。本研究在公開可取得的英文可讀性語料- CLEAR進行實證研究,可改善MSE(Mean Square Error)為0.99。除此之外,依據本研究所提出之實驗流程可知,本研所提出之方法僅需要在測試資料加入圖片語意資訊即可提升文本可讀性模型的預測準確率,不需要調整原先的訓練資料而重新訓練模型。換言之,本研究所提出之方法有潛力應於其他已經練好的可讀性模型來提升效能。 |
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