https://aclanthology.info/pdf/W/W11/W11-2308.pdf

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2000年以前 ----
傳統可讀性準則侷限於表面的文字特徵，例如the Flesch-Kincaid measure（現在還在用的最普遍的）是每個單詞的平均音節數和每個句子的平均單詞數的線性函式，前者和後者都作為詞彙和語法複雜度的代表。對於義大利而言，有兩個可讀性公式：the Flesh-Kincaid的從英語道義大利語的轉變，即the Flesch-Vacca formula公式；the GulpEase index，基於每個單詞的平均的字元數目和每句話的平均單詞數目來評估可讀性。
傳統可讀性評估準則快又簡單，但是有很多缺點：
a、使用句子長度來衡量句法複雜度時，認為句子越長句法複雜度越高，但是事實並不總是這樣
b、使用詞的音節數是假設更常出現的詞更可能有更少的音節，但是，和之前的情況一樣，詞的長度並不直接反應難度。
2001-2009年 ---
這些準則的不可靠性已經被這幾年的一些實驗證明。
在評估給定文字的單詞難度時，第一步是基於vocabulary的公式例如Dale-Chall formula，結合了平均句子長度和單詞頻率。但是後者重建了不在3000個easy單詞裡的單詞的比例，方式是通過match自身單詞列表和被評估的材料裡的單詞，去決定合適的reading level。如果基於單詞的方法在評估文字可讀性上有提高，可能是因為頻率詞典和參考語料的可得性，它們仍然和與句子結構有關的東西不合適。

後來應用了lexical, syntactic, semantic, discourse各種形式的特徵，也考慮了讀者的型別。

轉變 ：Si and Callan(2001) 提出的靜態的基於vocabulary的方法，使用了unigram語言模型+句子長度來捕捉scientific web pages的內容資訊，還有CollinsThompson and Callan (2004) 應用了相似的語言模型 (Smoothed Unigram model)來預測短文字和網頁文件的閱讀難度。這些方法都可以看作基於vocabulary方法的一般化，目的是捕捉finer-grained和更靈活的詞彙使用的資訊。