A new dataset for sentence-level complexity in Russian

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3AV8EWMTSK" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:V8EWMTSK - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.dialog-21.ru/media/5900/ivanovvpluselbayoumimg086.pdf" target="_blank" >https://www.dialog-21.ru/media/5900/ivanovvpluselbayoumimg086.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.28995/2075-7182-2023-22-181-190" target="_blank" >10.28995/2075-7182-2023-22-181-190</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A new dataset for sentence-level complexity in Russian

Popis výsledku v původním jazyce

"Text complexity prediction is a well-studied task. Predicting complexity sentence-level has attracted less re-nsearch interest in Russian. One possible application of sentence-level complexity prediction is more precise andnfine-grained modeling of text complexity. In the paper we present a novel dataset with sentence-level annotationnof complexity. The dataset is open and contains 1,200 Russian sentences extracted from SynTagRus treebank.nAnnotations were collected via Yandex Toloka platform using 7-point scale. The paper presents various linguisticnfeatures that can contribute to sentence complexity as well as a baseline linear model."

Název v anglickém jazyce

A new dataset for sentence-level complexity in Russian

Popis výsledku anglicky

"Text complexity prediction is a well-studied task. Predicting complexity sentence-level has attracted less re-nsearch interest in Russian. One possible application of sentence-level complexity prediction is more precise andnfine-grained modeling of text complexity. In the paper we present a novel dataset with sentence-level annotationnof complexity. The dataset is open and contains 1,200 Russian sentences extracted from SynTagRus treebank.nAnnotations were collected via Yandex Toloka platform using 7-point scale. The paper presents various linguisticnfeatures that can contribute to sentence complexity as well as a baseline linear 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

2023

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

"Proceedings of the International Conference “Dialogue"

ISBN

—

ISSN

2075-7182

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

181-190

Název nakladatele

""

Místo vydání

—

Místo konání akce

Tartu

Datum konání akce

1. 1. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—