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基于深度学习技术的中国学习者英语语法自动纠错研究
简体中文版
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內容簡介
本书基于循环神经网络与语料库大数据，在母语迁移理论指导下利用深度学习技术探索语料库数据优化组合对模型构建的影响，建立了面向中国英语学习者语法错误的纠错模型。该模型既能有效地纠正中国学习者受母语影响而产生的母语负迁移错误，又能发挥大数据的优势并兼顾普遍性语法错误，可以促进中国学习者语法纠错水平的提升。
本书针对中国英语学习者语法错误，在语言迁移理论视域下利用深度学习技术探索语料库数据优化组合对模型构建的影响，最终建成高性能的中国学习者专用语法纠错模型。全书共七章。第一章主要介绍研究背景、意义、研究目的、研究问题以及研究步骤。第二章系统综述了英语学习者语法纠错研究现状。第三章和第四章论述了构建中国英语学习者语法纠错模型的建设过程和方法。第五章分析了深度学习模型在具体错误类型上的性能表现并讨论了本研究所构建的语法纠错模型的创新点及启示。第六章汇报了人工编写的语法规则对深度学习模型的提升效果。第七章总结了研究发现，并提出了研究启示、不足之处和未来的研究方向。本书适合对英语学习者语法纠错相关研究感兴趣的高校外语科研人员及硕博研究生阅读，可提供相关研究参考。
作者簡介
杨林伟
杨林伟，外国语言学及应用语言学（语料库语言学方向）博士，毕业于北京外国语大学中国外语与教育研究中心，现为烟台大学外国语学院教师，烟台大学外语教育技术研究中心负责人，副教授。从事语料库语言学、自然语言处理、应用语言学等方面的研究。出版专著《数字时代下的计算机辅助语言教学：理论与实践》。在《中国外语教育》、《现代教育技术》、《山东外语教学》、《计算机应用与软件》、PLOSONE等刊物发表论文多篇。开发多款语料库软件、英语在线考试软件等。主持国家社科基金后期资助项目，参与国家级、省部级课题多项。
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