Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-42182
Volltext verfügbar? / Dokumentlieferung
Titel: Word Familiarity Classification From a Single Trial Based on Eye-Movements: A Study in German and English
VerfasserIn: Ryzhova, Margarita
Škrjanec, Iza
Quach, Nina
Chase, Alice Virginia
Ellsiepen, Emilia
Demberg, Vera
HerausgeberIn: Kasneci, Enkelejda
Shic, Frederick
Khamis, Mohamed
Sprache: Englisch
Titel: Proceedings of the 2023 Symposium on Eye Tracking Research and Applications
Verlag/Plattform: ACM
Erscheinungsjahr: 2023
Konferenzort: Tübingen, Germany
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
400 Sprache, Linguistik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Identifying processing difficulty during reading due to unfamiliar words has promising applications in automatic text adaptation. We present a classification model that predicts whether a word is (un)known to the reader based on eye-movement measures. We examine German and English data and validate our model on unseen subjects and items achieving a high accuracy in both languages.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1145/3588015.3590118
URL der Erstveröffentlichung: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3588015.3590118
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-421820
hdl:20.500.11880/37895
http://dx.doi.org/10.22028/D291-42182
ISBN: 979-8-4007-0150-4
Datum des Eintrags: 19-Jun-2024
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Vera Demberg
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Dateien zu diesem Datensatz:
Es gibt keine Dateien zu dieser Ressource.


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.