在线健康平台信息质量与可读性计量分析

[目的/意义]在线健康平台信息质量与可读性水平的高低直接影响着社会大众对健康信息的利用效果。对在线健康平台信息质量水平与可读性进行计量分析,有助于揭示在线健康平台信息的现状及可改进之处,这对今后更为有效地帮助社会大众构建和提升健康信息素养具有重要意义。[方法/过程]本文运用DISCERN健康信息质量评价工具,并改进现有中文健康信息可读性计算公式对在线健康平台信息代表样本进行质量与可读性分析研究。[结果/结论]研究发现,目前我国在线健康平台信息整体质量接近中等水平,信息间可读性值差异显著,且与质量水平存在正相关关系。此外,不同来源平台与不同提供主体间的健康信息在质量与可读性上均有差异。

基于Coh-Metrix-TEA的TEM4阅读理解(2014-2019年)语篇易读性分析

为研究2014-2019年TEM4阅读理解语篇易读性是否有显著差异,使用Coh-Metrix-TEA对每篇阅读理解的语篇特性,如叙事性、句法简约型、词汇具体度、指称衔接、深层衔接、弗莱士金凯德年级水平等六项参数,进行三种对比:2016年试题改革前后语篇易读性的对比、2014-2019年阅读理解试题语篇易读性平均值对比和同一位置阅读理解试题语篇易读性对比。结果显示,2014-2019年TEM4阅读理解语篇的易读性基本具备一致性和可信度,在教学过程中历年专业四级真题都可作为教师检测英语专业学生阅读能力的有效参考。

文本可读性与学术论文的影响力:基于图书情报学的实证研究

哪些因素会影响学术论文的被引次数是文献计量学领域的一个经典研究议题。目前的研究主要关注论文的内容特征和形式特征与被引次数之间的关系,鲜有研究从文本可读性视角切入这一议题。文本可读性影响读者对文本内容的理解和知识吸收,是一个关乎知识传播效率和研究成果认可度的重要因素。本研究在控制论文知识品质和权威性的基础上,使用文本可读性R值等五个变量研究论文的文本可读性对被引次数的影响。以中文图书情报学知名期刊发表于2016—2020年的论文为研究样本,研究发现论文的文本可读性R值、是否采用复合式标题、是否使用公式和表格对被引次数有显著影响,而是否使用图对被引次数没有显著影响。研究验证了中文情境下文本可读性对论文影响力的实质性作用,研究结果对科研人员改善自身的中文学术写作以及提高研究成果影响力具有重要参考价值。

信息披露可读性影响权益资本成本吗?——来自MD&A文本挖掘的证据

可读性是信息披露质量的重要体现,有助于改善资本市场信息不对称,进而提高资源配置效率。本文以2008―2020年A股上市公司为研究对象,基于文本挖掘方法,深入探究信息披露可读性对权益资本成本的影响及其作用机制。研究发现,上市公司管理层讨论与分析(MD&A)文本可读性作用显著,良好的可读性能够有效降低权益资本成本。中介效应检验结果表明,M D&A文本可读性通过减轻信息不对称降低了权益资本成本。上述结论在控制内生性等一系列稳健性检验后依然成立。进一步研究发现,在低融资约束、非国有控股、低分析师关注以及审计质量低的上市公司中,M D&A文本可读性的作用更为显著。本研究丰富了信息披露可读性经济后果的研究,为上市公司提高信息披露可读性以及监管机构完善监管措施提供了有益启示。

媒体报道、上市公司年报可读性与融资约束

采用文本分析方法,深入考察了上市公司年报可读性与融资约束的关系,并考虑媒体报道这一外部信息的调节效应•研究发现,上市公司的年报可读性越低,其面临的融资约束越高;媒体报道的增多可以弱化年报可读性与融资约束的关系,且媒体报道情绪越正向,其调节作用越显著.进一步分析发现:机构投资者持股比例较高能减弱年报可读性和融资约束的关系;当年报可读性较低时,媒体报道的信息效应更为显著;只有官方媒体和地方媒体的报道数量与正向报道情绪能够显著缓解年报可读性低带来的融资约束;同时,较低的年报可读性是通过提高融资成本路径来加大公司的融资约束,且使得公司未来的融资方式呈现出内部融资增加、外部融资减少的特点.从融资约束角度拓展了关于财务报告文本信息披露质量的研究,并揭示了媒体报道如何有效改善内部信息披露不足的作用机理,为企业如何通过改善内、外部的信息环境来缓解自身的融资困境提供了理论依据.

企业避税与年报可读性

避税活动加剧了企业的信息不对称,管理层在信息披露中是否会采用晦涩的文本信息掩盖避税行为?本文利用2008—2017年中国A股上市公司数据,考察企业避税对年报可读性的影响及其机制。结果发现,避税活动越多,企业年报采用的复杂词汇就越多,年报可读性就越差。在运用工具变量弱化内生性问题、更替年报可读性指标与企业避税指标、考虑递延所得税信息披露和税收政策影响等一系列稳健性检验后,避税行为降低企业年报可读性的结论依然成立。机制分析发现会计信息质量在避税行为对年报可读性的影响中发挥了部分中介作用,避税活动通过降低会计信息质量削弱了年报可读性,信息披露中文本信息与数字信息相配合的观点从企业避税视角得到了验证。此外,在无税收优惠、递延所得税负债较多和外部治理环境较差的企业中,避税降低年报可读性的现象更为明显。因此,规范企业税收制度能够减少企业避税、限制管理层寻租行为,促进税收透明化,从而提高企业的信息披露质量。

道路交通标志单因素视觉信息易读性研究

文章研究交通标志文字的字数对信息易读性的影响.通过设计实验来测量不同字数的道路交通标志认读阈限,作为衡量视觉信息易读性的一个标准.通过重复测量设计实验,对此实验得出的数据进行单因素重复测量方差分析,得出字数对易读性的影响关系,随着字数的增加易读性越差.为以后设计符合人类工效学原则的道路交通标志工作做铺垫.

用语料库检索软件分析与评价大学英语教材

本文探讨了语料库检索软件WordSmith Tool4.0、AntConc3.2.1、Readability Analyzer 1.0对分析评价大学英语教材的词汇覆盖、复现、排列、生词密度、词次、词形、词目、平均词长,词汇学特征以及篇章难度上的循序渐进性等方面的用途及价值。

关于高等院校教材可读性的定量研究

运用模糊评判的方法,对高等院校教材的可读性进行了定量分析与研究,给出了描述教材可读的量——可读度的度量公式,以期对高等院校的教材选用工作有所指导和裨益。

基于语料库的《密码法》英译研究

本文从语料库翻译学的角度,通过构建《密码法》汉语原文语料库、英译文本语料库以及英语法律原创文本可比语料库,研究了《密码法》译文宏观语言形式层面的高频词和词汇密度、文本可读性;从微观的词汇层面分析了古体词和情态动词的应用;并将之与其原文文本和英语原创文本进行对比分析。我们还对四个译本的显化与隐化翻译策略进行了分析。

公司战略对管理层讨论与分析可读性的影响研究

以我国2015—2018年沪深两市A股共1 741家非金融类上市公司为研究样本,构建多元线性回归模型,实证检验了公司战略与管理层讨论与分析可读性之间的关系。研究表明,在其他条件都不变的情况下,公司战略越激进,管理层讨论与分析的可读性越低;股权集中度越高,越能够缓解公司战略激进度对管理层讨论与分析可读性的负向影响;激烈的产品市场竞争能够加大公司战略激进度对管理层讨论与分析可读性的负向影响。因此,企业应尽量使用简明易懂的语言,提高文本信息的可读性;投资者要关注企业披露的非财务信息,提高甄别信息的能力;监管机构对不同战略类型公司的管理层讨论与分析报告需进行差异化的监督,以更好地指导管理层撰写文本信息。

文本可读性的自动分析研究综述

文本可读性问题最初由教育学家提出,初衷是辅助教师为语言学习者推荐适合其阅读水平的文本。随着计算机技术的发展及网页文本的涌现,对文本进行可读性分析有了更加丰富的技术手段和应用场景。该文对可读性自动分析的相关研究进行了梳理,将可读性自动分析的方法总结为公式法、分类法和排序法三类;然后进一步介绍了可读性自动分析中的两项重要内容:文本特征的选择和数据集的使用;最后对可读性研究的发展方向进行展望。

文本难度调控的研究与实践——从可读公式、多维特征到智能改编

为外语学习者提供难度合适的文本,需根据文本的复杂程度进行选取与改编,即文本难度调控。本文对文本难度调控的研究与实践进行综述。文本难度调控的发展历程可分为"可读公式"与"多维特征"两个阶段。在回顾发展历程基础上,本文指出,文本难度调控已逐步向"智能改编"阶段过渡,并以"英语文本指难针"为个案讨论这一过渡的研究背景与实践价值。结合我国外语教学与研究情景,本文最后为未来智能改编的研究发展提供可操作性建议。

基于国际研究新进展的教科书“文本呈现”评价标准建构

最近20年,文本性作为教科书的重要属性特征,开始被国外教育学研究者所关注。关于教科书文本品质对学习效果影响的研究开始涌现,揭示了教科书"文本呈现"层面的很多质量问题。本研究总结和借鉴了国际上有关文本理解的新进展以及文本适读性评价的依据,建构出一个基于功能一结构分析的教科书"文本呈现"评价标准。该标准包括"表意"与"美感"两个维度的功能性标准,以及与之相对应的结构方面的四个"要素"性指标和三个"联结"性指标。与已有国内外代表性评价标准比较,该评价标准展现了优化的理论结构性和实践潜力。

基于改进内容分析算法的网页正文提取

针对内容分析算法,即Readability算法,在正文抽取中易丢失部分正文字段、锚文本、结构数据(表格、列表)的缺点,提出一种改进的网页正文提取算法。基于网页正文的结构特征,在原算法基础上评估非p标签节点的文本特性;引入节点相对距离过滤文本特性较强的网页噪音;重新定义剪枝范围,避免剪枝过度,使Readability算法的正文内部信息丢失问题得到较好地的改善。对国内各大博客、新闻、科普、专业类网站进行正文提取实验,实验结果表明,该算法结果优于Readability算法,正文提取准确率达到95%以上。

从语篇分析的角度解析英文药品说明书的可读性和严谨性

正确解读进口药品说明书是保证合理用药从而达到最佳治疗效果的必要条件,但由于药品说明书是具有一定专业性和风险性的专门性语篇,因此往往给非专业人士的阅读和理解造成一定困难。该文抛开药品的专业性知识,运用连贯性理论、及物性理论等方法分析了以Buffered Aspirin说明书为代表的英文药品说明书的语篇学特点,证明其具有较强的可读性和严谨性。

年报非财务信息的文本披露语言特征会影响股价崩盘风险吗?

当前,企业年报的非财务信息披露呈现持续复杂化的趋势,而非财务信息披露特征对投资者决策具有重要作用。通过机器学习对我国上市公司年报进行了文本分析,并利用2009—2017年A股上市公司数据,实证检验了年报非财务信息的文本披露语言特征对股价崩盘风险的影响。研究发现:管理层非财务信息披露的可读性越差,企业未来股价崩盘风险越高,且这一关系在管理层业绩压力较高、企业内部控制质量较差时更加显著;管理层在可读性披露基础上配合性地进行非财务信息的语调管理,非财务信息语调披露越积极,股价崩盘风险的上升效应会进一步加强。进一步地,年报非财务信息的文本披露语言特征对股价崩盘风险的影响主要通过改变企业与投资者之间的信息透明度来实现。以上经验证据表明,管理层控制非财务信息披露的语言特征存在“掩人耳目”的嫌疑,而不仅仅是对数字信息的“二次解释”。因此,监管部门应着力完善年报非财务信息披露制度,敦促企业发布简明易懂的财务报告,以增强我国股票市场韧性与抗风险能力。

分级阅读初探:基于小学教材的汉语可读性公式研究

文本可读性分析是分级阅读研究的一个重要组成部分。本研究以四个版本的小学语文教材为黄金标准语料库,为1478篇课文各标定了44个文本特征,采用多元线性回归模型,以册数(12级)为难度等级指标,自主构建了一项新的可读性公式:册数=-2.44+0.01×字种+1.03×首现词表词种平均难度+9.32×虚词比例,并将其与前人构建的7个基于线性回归模型的汉语可读性公式进行了比较,结果发现虽然本文公式的总体解释率最大,但仅对低年级文本难度预测正确率最高,各个公式在不同的年级分别具有一定的优势。

基于多维度特征和混合神经网络的代码可读性评估方法

对代码可读性进行定量、准确的评估是有效保障软件质量、降低沟通成本以及维护成本、提高软件开发和演化效率的重要途径。然而,现有的针对代码可读性评估的研究方案大多是基于特征工程的,受到源代码表征方式、技术手段等多方面因素影响,其评估准确率并不高。为此,文中采用深度学习作为主要技术手段,提出了一种基于多维度特征和混合神经网络的代码可读性评估方法,通过整合并运用各种单一神经网络的优势,从字符级、词条级等不同维度挖掘源代码中蕴含的结构信息和语义信息,最终实现对代码可读性的量化评估。实验表明,该方法能够获得高达84.6%的评估准确率,比单独使用卷积神经网络提升了9.2%,比单独使用循环神经网络模型提升了6.5%,并且其表现优于现有的5个可读性模型,验证了所提出的多维度特征和混合神经网络的有效性。

一个面向中文古诗词理解难易度的人工标注数据集

向读者推荐阅读难度合适的古诗词有助于提升读者的诗词鉴赏能力。现阶段,围绕古诗词可读性自动化分析的相关研究的突出局限之一是缺乏大规模高质量的数据集。针对该问题,该文研究面向古诗词可读性自动化分析的数据集构建。该文作者对外开放了包含1915篇古诗词的标注阅读理解难度的数据集(1)。该文首先将数据集划分成易中难三级,构建数据集APRD;然后进一步细化标注,构建六级分类数据集APRD+。抽取教材中的诗词组成标准集,以年级为标准难度级别,计算标准集与APRD、APRD+之间的Spearman相关性,Spearman系数分别为0.786与0.804,表明该数据集标记结果与标准集具有较高一致性。该文提取了字频、注释数等古诗词特征,采用SVM、随机森林等算法进行了初步古诗词阅读理解难易度分类测试。文内提出的古诗词可读性数据集与实验结果可作为后续研究的测试基准。