数据驱动语言学习-教学模式的转变

对基于语料库的语言教学模式研究的缺乏是目前国内在教学中使用语料库所面临的困难之一。本文介绍并分析了数据驱动语言学习这一基于语料库的语言教学模式，认为这一模式在教学理念，学习内容，以及学习材料等方面与传统的教学模式存在很大的区别。应用在语法学习、词汇搭配、比较同义词和近义词、纠正语言失误、检查翻译译法等方面具有积极的意义。     

基于句子相关度的文本自动分类

提出一种基于句子相关度的文本自动分类模型（TCSC）.该模型利用训练样本增量式地自动更新类别语料库,根据句子的位置权值和语料权值计算句子类别相关度,获得用于文本分类的句子相关度矩阵,通过该矩阵实现文档分类.该模型避免了分类阶段待分类文本特别是中文文本的分词,模糊了词的多义问题,且在文本分类的实验中能够达到86%以上的查全率和查准率;随着语料库的不断训练和调整,分类性能还可以进一步提高,具有简单实现的特点.     

大学英语写作中词汇错误实证调查研究报告

以60名非英语专业学生的作文为样本,通过统计分析作文中出现的词汇错误,试图解决三个问题:(1)确认学生在写作中所犯词汇错误类型及比例;(2)分析主要错误来源;(3)评估词汇错误的严重程度。结果表明,学生的词汇错误主要集中在词义混淆和词汇搭配。因此,笔者建议在教学中尝试利用语料库以及词汇法教学等手段,提高学生在写作中英语词汇运用的准确性与流利性。     

大规模单语语料的索引及检索

针对大规模单语语料资源,提出了采用B-tree结构的二级索引机制;研究了索引及检索关键字的组织策略,引入了检索关键字的词频因素,通过关键字的分组及短语的识别策略,有效地解决了检索效率和准确率问题.     

网络语料库在英语写作教学中的应用

在教学中引入电脑语料库是当今国内外英语教育发展的新趋势。基于语料库的数据驱动学习为学生提供真实的学习环境和有效的探索语言的手段,可以提高学生的学习自主性,从而改进写作教学的效果,并对推进我国英语教学有一定积极意义。     

统计学习方法在语义消歧中的应用研究

语义歧义大量存在于自然语言中,其排歧成功率是衡量机器翻译、信息检索、文本分类等自然语言处理软件性能的重要指标.对语义消歧这一自然语言理解领域的难点技术问题进行了探讨,分析了统计学习方法在语义消歧中的应用,阐述了统计语义消歧的有关技术,并给出一个基于贝叶斯与机读词典的语义消歧实例,取得了较高的语义消歧成功率.     

基于可变长音素序列拼接单元的维吾尔语语音合成技术研究

文章采用了一种以可变长音素序列为拼接单元的维吾尔语语音合成系统的技术方案,阐述了维吾尔语的语言特点及语音合成中必须考虑的语音协同发音等现象,给出了语音库的设计思路及其句子、短语、词语、音节以及音素等多级语音库结构,以便直接从语音库中找到拼接单元,还考虑了怎样合成语音库中没有拼接单元的情况。该方法能更好地利用自然语流的原始信息,提升了系统合成语音效果的自然度。     

论英语委婉语的发展与变化

委婉语的研究与具体的言语交际相结合，不仅可以对其特性有直观的了解，还可以及时发现其中某些方面的最新变化，使言语交际达到最大的效能。现存的许多机读语料库可以帮助人们在研究中减少数据带来的诱导因素，提高数据的代表性和自然性。利用语料库提供的数据支持，考察英语委婉语的分类和变化，并尝试揭示其变化的原因。     

基于语料库的大学英语词汇自主学习模式——一项词汇教学改革的实验报告

进行基于语料库的词汇自主学习模式和传统的词汇教学模式的教学实验,结果显示实验班学生在接受一学期的训练后,词汇量较比照班有了较大的增长;一学年后,两个班同学参加了全国大学英语四级考试,实验班同学与比照班同学在成绩方面存在高度显著差异;同时,实验前后所做的学生自主学习能力调查问卷的结果对比也反映了学生自主学习的能力的提高。     

现代维吾尔语的词性标注校对技术研究

近些年来语料库语言学的发展较为迅速,语料库的建设成为一项重要的工作.在对语料加工的过程中,保证词性标注的一致性也成为建设高质量语料库的重要问题.目前国内外对汉语语料库词性标注结果的校对,还停留在人工校对上,对词性标注结果不一致现象尚未进行系统的研究.对于词性标注方法不是很成熟的维吾尔语语料库来说,词性校对方面的研究工作更少.首先概要介绍了一种维吾尔语的标注方法,并受一些文献的启发,根据维吾尔语的特点对其进行词性标注自动校对的研究,并分析其适用于维吾尔语词性校对的可行性,进而提高维吾尔语词性标注的正确率.