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Reliable methods for automatic readability assessment have the potential to impact a variety of fields, ranging from machine translation to self-informed learning. Recently, large language models for the German language (such as GBERT and GPT-2-Wechsel) have become available, allowing to develop Deep Learning based approaches that promise to further improve automatic readability assessment. In this contribution, we studied the ability of ensembles of fine-tuned GBERT and GPT-2-Wechsel models to reliably predict the readability of German sentences. We combined these models with linguistic features and investigated the dependence of prediction performance on ensemble size and composition. Mixed ensembles of GBERT and GPT-2-Wechsel performed better than ensembles of the same size consisting of only GBERT or GPT-2-Wechsel models. Our models were evaluated in the GermEval 2022 Shared Task on Text Complexity Assessment on data of German sentences. On out-of-sample data, our best ensemble achieved a root mean squared error of 0:435.
Assessment of RF Safety of Transmit Coils at 7 Tesla by Experimental and Numerical Procedures (490.)
(2012)
Multiplex
(2004)
Schweinebraten
(2004)
"Gesammelt" ist keine wahllose Anhäufung wertloser Gegenstände. Es geht hier um mehr. Es geht um Leidenschaft, Verknüpfung von Sehnsucht mit Fassbarem, Kleines, Großes, Hartes, Weiches. Es geht um 10 Menschen, die 1.106.771 Objekte gesammelt haben. Das Buchprojekt „Gesammelt“ erzählt ihre persönliche Geschichte. Was sind ihre Leidenschaften, wo liegen ihre Sehnsüchte und wie versuchen sie diese zu stillen? „Gesammelt“ zeigt Sammler und ihre Sammlungen. „Gesammelt“ stellt Fragen und gibt Antworten. Wann wird Sammeln zur Sucht? Was ist normal? Kommt mit in die Welt der Sammler - Menschen die anders sind als Du, weil sie Dinge haben, die Du nicht hast.