Visual readability analysis: how to make your writings easier to read (2012) Oelke, Spretke, Stoffel, Keim

Transcrição

1 Visual readability analysis: how to make your writings easier to read (2012) Oelke, Spretke, Stoffel, Keim

2 Problema Produzir textos de fácil leitura e compreensão Melhorar a legibilidade

3 Objetivo Desenvolver uma ferramenta para suporte Encontrar sentenças com problemas Explicar a origem do problema

4 Não Objetivo Não propor novas features para análise de legibilidade

5 Trabalhos Relacionados

6 Medidas de Legibilidade Clássicas: Baseadas somente em propriedades estatísticas do texto Uma grande desvantagem é que o autor não sabe ao certo o que mudar para melhorar o texto Ex: tamanho das palavras, número de sílabas

7 Medidas de Legibilidade Outras: Complexidade sintática Coerência do texto Fluência da sentença

8 Medidas de Legibilidade Humano interage: Medidas devem ser compreensíveis

9 Visualização de Documentos Uma visualização que permita uma análise detalhada dos documentos Literature Fingerprinting Seesoft Enhanced Thumbnails

10 Metodologia Escolher as medidas (features) que serão utilizadas Encontrar partes do texto com problemas Descobrir a origem dos problemas Reescrever Avaliar novamente o texto

11 Selecionando Features

12 2 abordagens...

13 1 Escolha manual: Senso comum ou conhecimento de um expert Problemas: Features importantes são descartadas por parecerem não relacionadas Features pouco relevantes são utilizadas por intuitivamente parecerem relacionadas

14 2 Métodos automáticos: Features resultantes podem ser pouco compreensíveis

15 3 abordagens na verdade...

16 3 Semiautomático O usuário é incorporado ao processo automático

17 Selecionando Features Inicia-se com um grande conjunto de features O universo inicial busca exaurir todas as medidas de legibilidade conhecidas

18 Conjunto inicial 141 features Classes de palavras Frequência de subs., adj., verbos, etc... Palavras desconhecidas Uso em um domínio: VAST e InfoVis Estrutura da frase Outras

19 Selecionando Features Filtra-se do conjunto inicial as medidas de baixa expressividade

20 Filtrando Conjunto de treinamento: Livros infantis: fácil - 0 FP7 initiative: difícil - 1 Somente as medidas que classificam corretamente os textos seguem para a próxima fase

21 Selecionando Features Escolhe-se features expressivas e nãoredundantes Correlação entre as medidas

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23 Features selecionadas Tamanho das palavras (B) Dificuldade do vocabulário (D) Formas nominais (C-C3) Comprimento das sentenças (A) Complexidade estrutural das frases (E)

24 VisRA

25 Cor e Legibilidade Cor é mapeada para uma média das medidas

26 Interface

27 Corpus Structure Thumbnails (mantém estrutura)

28 Corpus Seesoft (sentenças mapeadas por linhas)

29 Corpus Literature Fingerprinting (mais escalável)

30 Block View Escolhe-se as seções que precisam ser revisadas 2 representações: Structure Thumbnails Literature Fingerprinting

31 Detail View Cada sentença é visualizada separadamente Cor de fundo é sua legibilidade global Os valores de cada métrica é mostrado individualmente

32 Detail View

33 Detail View Pairando sobre as medidas destaca no texto quais partes contribuíram para o valor da medida Encontrar os motivos dos problemas

34 Dificuldade do Vocabulário Varia de acordo com o domínio em que as medidas foram treinadas Definir melhor veículo para publicação Identificar quais termos devem ser melhor introduzidos

35 Estudos de caso

36 Próprio paper

37 Próprio paper

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39

40

41 Um grande documento

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43 Vários documentos

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45 Média Os 2 primeiros são menores e menos complexos Documentos especiais para pessoas com pouca proficiência em leitura

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47 Complexidade do Vocabulário O segundo apresenta muitos termos relacionados a socialismo que não constam no dicionário original Isso faz com que o texto apresente maior complexidade de vocabulário Escolha do dicionário de treinamento influencia muito o resultado Algumas palavras eram separadas por e por isso não apareciam como palavras comuns

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49 Tamanho das palavras Palavras longas são evitadas nos documentos especiais

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51 Estrutura das sentenças Todos os documentos são bem estruturados

52 Avaliação

53 Ranking O modo como a legibilidade é medido é válido? Comparar resultados da ferramenta com resultados fornecidos por usuários 46 usuários (13 nativos) 34 documentos e sentenças Textos de diferentes tipos e dificuldades

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55 Motivos Encontrar se os motivos para as decisões são os mesmos

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57 Motivos Os 3 maiores são os mesmos Tamanho das palavras e forma nominais são ignorados pelos usuários

58 Reescrita Ferramenta ajuda a reescrever e melhorar as frases com problemas? 12 usuários reescrevem e avaliam a reescrita Ferramenta avalia as reescritas

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60 Reescrita Em 87% dos casos o texto reescrito foi considerado melhor

61 Reescrita O texto melhorou por causa das medidas apontadas pela ferramenta?

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63 Reescrita Usuários acham quase todas as medidas realmente úteis Com exceção WL e NF Talvez porque sejam medidas difíceis de controlar durante a escrita

64 Reescrita Usuários sugerem também outras medidas Clara conexão entre frases Uma única ideia por sentença Evitar uso de voz passiva

65 Conclusões Processo semiautomático de seleção escolheu as medidas mais relevantes Escolheu algumas que eram ignoradas pelo usuário (uso de livros infantis) Não utilizou algumas que os usuários achavam importantes (medidas não estavam presentes no conjunto inicial)

66 Conclusões A transparência da aplicação realmente pareceu útil para os usuários Os textos foram melhorados com o auxílio da ferramenta

67 Trabalhos Futuros Estender o escopo Estilo de escrita Estruturação do texto

68 Observações Buscar: Sentenças curtas e objetivas Evitar palavras fora de contexto Ou introduzi-las corretamente Evitar voz passiva (possível em português?) Ótimo paper

69 Referências Oelke, D., Spretke, D., Stoffel, A., & Keim, D. a. (2012). Visual readability analysis: how to make your writings easier to read. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 18(5), doi: /tvcg