초록
우리는 문서의 읽기 용이성을 결정하기 위한 새로운 신경망 기반 지도 및 비지도 접근 방식을 제시합니다. 비지도 설정에서는 신경 언어 모델을 활용하며, 지도 설정에서는 세 가지 다른 신경 분류 아키텍처를 테스트하였습니다. 본 연구에서 제안된 신경 비지도 접근 방식이 견고하고, 언어 간 전이가 가능하며 특정 읽기 용이성 작업과 데이터셋에 적응할 수 있음을 보여주었습니다. 두 가지 언어로 구성된 여러 벤치마크와 새로운 라벨링된 읽기 용이성 데이터셋에서 여러 신경 아키텍처를 체계적으로 비교함으로써, 이 연구는 읽기 용이성 분류를 위한 다양한 신경 접근 방식에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 우리는 이러한 접근 방식들의 장점과 단점을 밝히고, 현재 대부분의 경우 광범위한 특징 공학에 의존하는 최신 분류 방법들과 성능을 비교하며 개선 가능성들을 제안합니다.