AzterTest: Open Source Linguistic and Stylistic Analysis Tool
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http://hdl.handle.net/10045/104714
Título: | AzterTest: Open Source Linguistic and Stylistic Analysis Tool |
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Título alternativo: | AzterTest: Herramienta de Análisis Lingüístico y Estilístico de Código Abierto |
Autor/es: | Bengoetxea Kortazar, Kepa | González Dios, Itziar | Aguirregoitia, Amaia |
Palabras clave: | Text analysis | Readability assessment | Web application | Análisis de texto | Lecturabilidad | Aplicación web |
Área/s de conocimiento: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Fecha de publicación: | mar-2020 |
Editor: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Cita bibliográfica: | Procesamiento del Lenguaje Natural. 2020, 64: 61-68. doi:10.26342/2020-64-7 |
Resumen: | Text Analysis is a useful process to assist teachers in the selection of the most suitable texts for their students. This task demands the analysis of several text features, which is done mostly manually (e.g. syntactic complexity, words variety, etc.). In this paper, we present an open source tool useful for linguistic and stylistic analysis, called AzterTest. AzterTest calculates 153 features and obtains 90.09 % in accuracy when classifying into three reading levels (elementary, intermediate, and advanced). AzterTest is available also as web tool. | El análisis de texto es un procedimiento útil para ayudar a los profesionales de la educación en la selección de los textos más adecuados para sus alumnos. Esta tarea exige el análisis de varias características de texto (por ejemplo, complejidad sintáctica, variedad de palabras, etc.), que se realiza principalmente de forma manual. En este artículo, presentamos AzterTest, una herramienta de código abierto para el análisis lingüístico y estilístico. AzterTest calcula 153 características y obtiene una exactitud de 90.09 % al distinguir tres niveles de lectura (elemental, intermedio y avanzado). AzterTest también se encuentra disponible como herramienta web. |
Patrocinador/es: | We acknowledge following projects: DL4NLP (KK-2019/00045), DeepReading RTI2018-096846-B-C21 (MCIU/AEI/FEDER, UE) and BigKnowledge for Text Mining, BBVA. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/104714 |
ISSN: | 1135-5948 |
DOI: | 10.26342/2020-64-7 |
Idioma: | eng |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/article |
Derechos: | © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Revisión científica: | si |
Versión del editor: | https://doi.org/10.26342/2020-64-7 |
Aparece en las colecciones: | Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 64 (2020) |
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