【论文阅读】GRAW+：A Two-View Graph Propagation Method With Word Coupling for Readability Assessment

Key Point:

• 基于图的分类方法（利用文档之间的关系）
• 耦合词袋模型（评估词在阅读困难上的关联）
• 双视图传播方法（同时利用词袋模型与语言特征）

方法

总的来说，分为如下两个阶段：

• 特征表示（把文档映射为特征向量）
• 可读性分类（图构建、图合并与标签传播）

一. 耦合词袋模型（The Coupled Bag-of-Words Model）

1.构建词耦合矩阵（the word coupling matrix）

• 假设：简单的词倾向于出现在简单的句子中，难的词倾向于出现在难的句子中。
• 想法：评估一个词的阅读困难，通过它在不同难度等级的句子中的共现概率分布。
• Note：使用未标签的句子，用启发式函数（heuristic functions）给句子打上阅读难度的标签。

Step1：Per-sentence reading difficulty estimation

• 使用启发函数做一个粗略的估计，得到每个句子的弱标签（weak label）。
• 利用8个语言特征（可以应用于句子级别的），构建了8个启发函数来计算句子的难度得分。
  
• 把连续的分数进行离散化，采用下式得到每句的阅读等级（3个方面）
  

Step2：Per-word difficulty distribution estimation

• 每个词$t$对应一个长度为i的向量（$i$为阅读等级的数量）。
• 向量的每一个维度$i$为一个概率值$p_t(i)$，等于该词出现在对应等级$i$的的句子数占该词出现的句子总数的比例，计算公式如下：
  

Step3：Word coupling matrix construction

• 词耦合矩阵中每个元素的值对应于两个词之间的关系，值为两个词之间的向量的相似度/概率分布的差异。
• 一共构建了3个词耦合矩阵$C^{sur}，C^{lex}，C^{syn}$。
• 过滤策略（避免词汇量过大时会非常耗时）：根据词的熵，设定百分比，过滤低熵的词。

2.生成耦合词袋模型

• 通过词耦合矩阵与基础的词袋矩阵（BoW matrix）相乘，得到耦合词袋矩阵（coupled BoW matrix)。
  

• 一共构建了3个耦合TF-IDF矩阵，分别是$M^{sur}$，$M^{lex}$，$M^{syn}$，耦合词袋矩阵（cBoW）会稠密，并且关注阅读困难上的相似度。

二. 语言特征（The Linguistic Features）

• 构建了一个矩阵$M^l\in R^{n_l\times |D|}$，其中$n_l$是语言特征的个数。
• 这篇文章中选择的语言特征都是language-independent，以支持他们提出的方法的独立于不同语言的特性。
• Surface Features, Lexical Features, Syntactic Features

三. 双视图传播（Two-View Graph Propagation）

• 图的构建
  

• 图的合并
  分为视图内同构图合并与视图间的异构图合并。

• Intra-view homogeneous graph merging
  基本思想是保留公共边同时移除带有冗余信息的边。首先保留在3个图中都存在的邻居节点，对于至少在一个图中存在的节点，选择与点v拥有最少的公共邻居的节点（目的是保证图中出现的三角形数量最少）。边权为3个图对应的边的平均。