Apresentar textos em um nível de dificuldade apropriado é essencial para manter a motivação do leitor e promover uma aprendizagem eficaz. Embora os avanços recentes em processamento de linguagem natural tenham possibilitado a simplificação automática de textos, identificar e reescrever manualmente cada passagem que os leitores possam achar difícil continua a ser uma tarefa demorada. Para resolver isso, é importante prever automaticamente quais partes de um texto são percebidas como difíceis e simplificar seletivamente esses segmentos. Estudos anteriores exploraram a previsão da dificuldade de leitura subjetiva usando características sintáticas e de rastreamento ocular. Mais recentemente, os avanços em semântica computacional possibilitaram a quantificação de características semânticas. Este estudo propõe uma abordagem nova para prever a dificuldade subjetiva do texto ao incorporar características semânticas. Os resultados demonstram a eficácia das características semânticas na previsão de dificuldade e revelam uma relação significativa entre a dificuldade subjetiva e a similaridade semântica.
KIUCHI et al. (Qua,) estudaram esta questão.