Tools for text simplification 3003-PJB1NU
Text simplification involves adapting texts to the standard of plain language. It is a creative process, requiring the consideration of many linguistic and non-linguistic factors. However, this process can be supported by IT tools and, in some cases, even automated to some extent.
In this course, we will discuss the most important measures for the evaluation of text readability (e.g. the FOG-PL index and the Pisarek index), their underlying intuitions and the conditions for their correct use. We will also get acquainted with the most important applications for text simplification for Polish: Jasnopis, Logios and tools based on generative artificial intelligence (e.g. ChatGPT). We will study their features, the way in which text readability metrics are implemented and, finally, their capabilities and limitations.
Type of course
Mode
Course coordinators
Learning outcomes
Student:
- knows tools for text simplification in Polish and comprehends their functionality
- is proficient in utilizing these tools in their own text simplification activities
- is aware of the methodological aspects related to the use of IT tools for text simplification
- maintains a critical attitude towards the possibility of supporting and automating the process of text simplification
- is ready to accept responsibility for the final form of the edited text and any resulting consequences
Assessment criteria
ECTS CREDITS:
Estimated student workload: 60 hours (2 ECTS), including:
- participation in classes: 15 hours (0.5 ECTS)
- preparation for classes and unit tests: 15 hours (0.5 ECTS)
- preparation of a paper/presentation and a final project: 30 hours (1 ECTS)
COURSE REQUIREMENTS AND METHODS OF LEARNING OUTCOMES VERIFICATION:
1. unit tests – 20%
2. short paper/presentation – 30%. Short papers/presentations may be prepared in teams.
3. final project – 50%. Final projects may be done in teams.
The Kampus platform is used for assignments and tests.
ABSENCES FROM CLASSES:
One unexcused absence is allowed. Above this number (with the exception of cases immediately documented, e.g. by sick leave) – it is not possible to pass the class. Unexcused excess absences must be made up in the manner indicated by the class teacher.
Legal basis: Regulamin studiów na Uniwersytecie Warszawskim:
a. pkt 17 par. 2,
b. pkt 4.5 par. 17,
c. par 33.
PRINCIPLES FOR THE USE OF AI TOOLS:
1. If students wish to use artificial intelligence tools for wrtitten assignments, they must:
a. obtain the teachers's permission,
b. agree with the teacherthe objectives and scope of the use of artificial intelligence tools.
(2) If students use artificial intelligence tools:
a. without the consent of the teacheror
b. in a manner not agreed with the teacher,
the teacher shall apply procedures analogous to those used in the anti-plagiarism procedure. These procedures are described by The University Council for Teaching and Learning in Resolution 14.
Legal basis:
1. Uchwała nr 170 Rady Dydaktycznej dla kierunków studiów: filologia bałtycka, filologia klasyczna i studia śródziemnomorskie, filologia polska, filologia polskiego języka migowego, kulturoznawstwo – wiedza o kulturze, logopedia ogólna i kliniczna, slawistyka, sztuka pisania, sztuki społeczne z dnia 27 lutego 2024 r. w sprawie wytycznych dotyczących korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji w procesie kształcenia na Wydziale Polonistyki
2. Uchwała nr 98 Uniwersyteckiej Rady ds. Kształcenia z dnia 8 grudnia 2023 r. w sprawie wytycznych dotyczących korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji w procesie kształcenia.
3. Uchwała nr 14 Uniwersyteckiej Rady ds. Kształcenia z dnia 13 lipca 2020 r. w sprawie wytycznych dotyczących standardów i procedur postępowania w przypadku przygotowywania prac zaliczeniowych i dyplomowych z naruszeniem prawa na Uniwersytecie Warszawskim.
Bibliography
W. Gruszczyński, M. Ogrodniczuk, B. Nitoń, Jasnopis. Program do mierzenia zrozumiałości polskich tekstów, 2018, https://www.youtube.com/watch?v=-eBACbnfnxI
Jasnopis, czyli mierzenie zrozumiałości tekstów użytkowych, zespół autorski: B. Broda, E. Charzyńska, Ł. Dębkowski, W. Gruszczyński, M. Hadryan, B. Nitoń, M. Ogrodniczuk, Warszawa 2015.
W. Pisarek, Recepty na zrozumiałość wypowiedzi, „Zeszyty Prasoznawcze” 1966, nr 2–3, s. 44–53.
W. Pisarek, Jak mierzyć zrozumiałość wypowiedzi, „Zeszyty Prasoznawcze” 1969, nr 4, s. 35–46.
W. Pisarek, O mediach i języku, Kraków 2007.
J. Krasodomska, Ocena zrozumiałości sprawozdania z działalności grupy LOTOS SA z wykorzystaniem aplikacji JASNOPIS, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe” 2016, nr 268, s. 135–143.
Jasnopis, https://www.jasnopis.pl/
Logios, https://logios.dev/, https://logios.dev/api/
ChatGPT, https://chatgpt.com/
Hemingway App, https://hemingwayapp.com/
Grammarly, https://www.grammarly.com/
Zettlr, https://www.zettlr.com/
Additional information
Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system: