[Paper] 长文档可读性评估的层次排序神经网络

Source: arXiv - 2511.21473v1

概览

本文提出了一种 层次排序神经网络 (HRNN)，用于评估长文档的阅读难易程度。该模型先判断单句的难度，再对这些判断进行聚合，从而捕捉句子层面的细粒度语义以及全文的整体结构——这是大多数现有可读性工具所忽视的。

主要贡献

• 双向句子级可读性估计器，能够突出文档中语义丰富的区域。
• 层次聚合：句子预测结果被送入文档级分类器，保留跨全文的上下文线索。
• 成对排序损失，通过标签相减显式建模可读性等级的序序性质（例如，“易” < “中” < “难”）。
• 跨语言验证，在中文和英文语料上均表现出色，证明该方法适用于不同书写系统的语言。
• 竞争性能：始终优于传统可读性公式（如 Flesch‑Kincaid）和最新的深度学习基线。

方法论

1. 句子编码器 – 每个句子通过双向 Transformer（或 BiLSTM）获取左右上下文信息。编码器输出一个密集向量，表示句子的语义丰富度。
2. 句子级分类器 – 轻量的前馈头为每个句子预测可读性标签（例如 1‑5）。
3. 文档编码器 – 带有预测难度的句子向量被送入第二层编码器，建模句子序列，保留文档的层次结构。
4. 序序排序损失 – 作者没有使用普通的交叉熵损失，而是引入成对排序损失：对于任意两个标签不同的句子/文档，如果模型预测的顺序错误，则受到惩罚。这促使网络遵守可读性等级的自然顺序。
5. 训练流程 – 句子级和文档级组件联合训练，使文档损失的梯度能够优化句子预测，反之亦然。

结果与发现

• 准确率提升：在中文数据集上，HRNN 相比最佳基线提升了 4.2 % 的绝对值；在英文数据集上提升了 3.7 %。
• 序序一致性：成对排序损失将排序错误降低约 15 %，相较于标准交叉熵设置，验证了建模标签顺序的重要性。
• 消融实验 表明，去除句子级监督会使文档级性能下降约 2 %，凸显层次设计的优势。
• 定性分析 显示，模型能够正确识别“密集”句子（如技术术语较多）为更难，即使整体文档被标记为中等难度，体现了细腻的理解能力。

实际意义

• 内容创作工具 – 将 HRNN 集成到文字处理器或 CMS 平台，可实时向作者反馈哪些段落或句子需要简化，帮助针对特定受众（如 K‑12 教育、企业沟通）定制内容。
• 在线学习与自适应教材 – 平台可自动为阅读材料打分，并动态推送匹配学习者水平的文本，提升个性化程度。
• 搜索与推荐 – 搜索引擎可以在相关性之外，依据用户画像对结果进行可读性排序，提升可访问性。
• 本地化流水线 – 翻译人员可利用句子级难度分数，优先对需要更细致改写的片段进行处理，实现跨语言内容的更好适配。
• 合规与法律 – 企业可审计政策文件或服务条款，确保符合可读性法规（如“通俗语言”法案）的要求。

局限性与未来工作

• 领域覆盖 – 实验主要聚焦于新闻文章和学术摘要；在高度非正式文本（社交媒体、聊天）上的表现尚未验证。
• 标签粒度 – 模型假设固定的序列等级；若扩展为连续可读性评分，可能提升灵活性。
• 资源消耗 – 对超长文档使用层次 Transformer 计算成本较高，未来可探索轻量编码器或稀疏注意力机制。
• 跨语言迁移 – 虽然已在中英两语上验证，但在低资源语言上的适配可能需要额外的多语言预训练或数据增强策略。

总体而言，层次排序神经网络为下一代可读性评估工具提供了有力的蓝图，兼顾句子细粒度语义和长文档的整体叙事流。

作者

• 郑宇瑞
• 陈逸军
• 张少宏

论文信息

• arXiv ID: 2511.21473v1
• 分类: cs.CL, cs.AI
• 发表时间: 2025 年 11 月 26 日
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