LEXIC는 시선 데이터만으로 읽기 이해도를 예측하는 모델의 성능을 향상시키는 기술입니다. 기존 모델 대비 AUROC가 56~63%였지만, LEXIC는 언어 모델 없이도 성능을 끌어올렸습니다.
GPT-2 surprisal, 단어 빈도, 단어 길이 등 세 가지 단어 수준의 난이도 신호를 시선 고정 입력에 주입하는 두 가지 방법을 제안했습니다.
Unseen Text에서 +1.8~+2.2%p, Unseen Reader에서 +2.9%p의 성능 향상을 보였으며, 특정 아키텍처는 학습 독자에게 맞춰져 새로운 독자에게는 효과가 떨어지는 경향을 보였습니다.