Complexity metrics of Russian legal texts: selection, use, initial efficiency evaluation

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3AZCS5KH2W" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:ZCS5KH2W - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.dialog-21.ru/media/5729/blinovaoplustarasovn051.pdf" target="_blank" >https://www.dialog-21.ru/media/5729/blinovaoplustarasovn051.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.28995/2075-7182-2022-21-1017-1028" target="_blank" >10.28995/2075-7182-2022-21-1017-1028</a>

Jazyk výsledku

ruština

Název v původním jazyce

Метрики сложности русских правовых текстов: отбор, использование, первичная оценка эффективности

Popis výsledku v původním jazyce

В статье описана основанная на метриках модель оценки сложности русских правовых текстов, подразу-мевающая использование 130 метрик следующих категорий: “базовые метрики”, “формулы читабельности”, “учёт слов разных частеречных классов”, “n-граммы частеречных тегов”, “частотность лемм”, “словообра-зовательные паттерны”, “отдельные граммемы”, “лексические и семантические признаки, неоднословные выражения, гипертекстовые связи”, “синтаксические признаки”, “оценки связности”. Иллюстрируются ос-нования выбора метрик с учётом опыта исследований языковой сложности, стилеметрических исследова-ний, а также экспериментальных работ в области восприятия правовых текстов. Приводятся результаты тестирования модели в эксперименте на классификацию текстов по уровню сложности с использованием полученных метрик в качестве параметров. Эти результаты сравниваются с результатами классификации с использованием в качестве параметров векторов языковой модели USE (Universal Sentence Encoder). Дела-ется вывод, согласно которому использование метрик позволяет оценивать сложность текстов более точно, чем в эксперименте с использованием языковой модели.

Název v anglickém jazyce

Complexity metrics of Russian legal texts: selection, use, initial efficiency evaluation

Popis výsledku anglicky

The paper describes the metrics-based model for assessing complexity of Russian legal texts, implying the use of 130 metrics divided into following categories: “basic metrics”, “readability formulas”, “words of different part-ofspeech classes”, “n-grams of part-of-speech tags”, “frequency of lemmas”, “word-building patterns”, “grammes”, “lexical and semantic features, multi-word expressions, hypertext links”, “syntactic features”, “cohesion assessments”. The paper illustrates the reasons for choosing metrics, taking into account the experience of studies on linguistic complexity, stylometric studies, as well as experimental studies of legal texts perception. The authors present the results of testing the model in an experiment on the classification of texts by complexity level using metrics as parameters. These results are compared with the results of classification using USE (Universal Sentence Encoder) language model vectors as parameters. The authors come to the conclusion that the use of metrics makes it possible to assess text complexity more precisely than in an experiment using a language model.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии

ISBN

—

ISSN

2221-7932

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

1-12

Název nakladatele

Российский государственный гуманитарный университет

Místo vydání

—

Místo konání akce

Москва

Datum konání akce

1. 1. 2022

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—