对第二语言习得误差分析的一些思考

本文旨在对第二语言习得误差分析中的材料收集、归类、分析存在的问题进行了反思 ,认为对这些问题的解决能焕发误差分析的新的活力。     

融合上下文语义信息的汉越平行短语对抽取方法

越南语是一种典型的资源稀缺型语言,汉越平行语料较为稀少,但在如维基百科、双语新闻等网站上存在大量的汉越可比语料.而从可比语料中抽取平行短语对任务能够有效缓解低资源机器翻译中面临的数据稀疏性问题.考虑到上下文语义信息对抽取高质量的双语短语对有重要支撑.提出了融合上下文语义信息的汉越平行短语对抽取方法.首先使用汉、越单语语...     

结合原型网络的远程监督命名实体识别方法

针对利用远程监督标注文本实体过程中存在实体类别标注错误问题导致模型难以有效区分各实体的类别特征，影响模型精准度的问题，本文提出一种利用原型网络过滤训练语料中标注错误样本的远程监督命名实体识别方法，利用预训练的原型网络编码正确标注实体生成类别原型表示，过滤语料中距类别原型较远的样本.实验表明，使用原型网络有效地提高了语料的标注质量，提升了模型性能.     

基于语料库的纠正性反馈

采集了60节英语专业和非英语专业精读课的语料,在探讨纠正性反馈与二语习得的关系后,从纠正类型、纠正方式和纠正频率3方面,对比分析了教师纠正性反馈语的使用情况。研究发现,语法错误占错误总数的比例最大,但教师的纠正频率最低;教师最常用的纠错方式是重述,之后是形式协商和明确纠正;英专学生的错误出现频率比非英专学生低,英专教师的纠正频率明显低于于非英专教师。