個性化英語學習系統(tǒng)中的關鍵技術(shù)研究.pdf

1、熟練的掌握英語,已經(jīng)成為了現(xiàn)代人的必備素質(zhì)之一。英語學習的過程是一個整合式的學習過程,包括了聽、說、讀、寫等部分,而各個部分之間是相互關聯(lián)的,正因為英語學習的此種特性,也對英語輔助學習系統(tǒng)提出了需求:如何構(gòu)建一個多功能融合的英語學習環(huán)境,以達到方便用戶學習英語的目的。與此同時,隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,英語學習資料數(shù)量不斷豐富,如何幫助用戶從海量的資料中找到適合自己的英語學習資源就變得十分重要了,這直接影響用戶的學習時間成本和學習興趣。為此

2、本文針對英語學習中面臨的上述問題,綜合利用自然語言處理,信息檢索,機器學習等理論知識,以滿足在構(gòu)建英語學習系統(tǒng)中面臨的資源的個性化組織和查找的需求。本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:
　　第一,為了對資源進行有效組織,從而為分析用戶英語水平提供數(shù)據(jù)支持,本文提出了面向英文句子閱讀難易度的分類方法。在具體方法上,采用了集成學習框架(ensemblelearningframework)訓練多個基于不同特征空間(語法特征,一元語言模型

3、,非文本特征)的機器學習模型,以提升分類效果。并采取準確率,召回率,F值等對算法的有效性進行論證分析,最后得到了一個在實踐中有效的難易度判別模型。
　　第二,為了實現(xiàn)根據(jù)用戶的英語水平差異進行資源組織的目標,本文提出了基于多相似度的文本檢索排序模型,以方便用戶準確迅速地找到與之難度匹配的文本。本文主要利用用戶建模技術(shù),在英文句子閱讀難易度判別的基礎上,根據(jù)用戶歷史信息針對用戶英語水平進行分析建模,并結(jié)合查詢項與文檔之間文本的相似度