發(fā)布時(shí)間：2020-11-12 10:52

　　 英語(yǔ)在生活中的使用越來(lái)越廣泛,對(duì)英語(yǔ)水平的要求也越來(lái)越高,而語(yǔ)法能力是英語(yǔ)能力的重要體現(xiàn),因此語(yǔ)法學(xué)習(xí)愈加顯得重要。由于英語(yǔ)學(xué)習(xí)者眾多,但是英語(yǔ)教師數(shù)量有限,借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)緩解教育資源匱乏問(wèn)題勢(shì)在必行,智能語(yǔ)法糾錯(cuò)系統(tǒng)顯得尤為重要。當(dāng)前的英語(yǔ)語(yǔ)法糾錯(cuò)算法效果一般,糾錯(cuò)能力有限,糾錯(cuò)準(zhǔn)確率有待提高。本文對(duì)語(yǔ)法糾錯(cuò)問(wèn)題進(jìn)行了深入研究,提出相應(yīng)的算法模型。使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提高英語(yǔ)語(yǔ)法糾錯(cuò)準(zhǔn)確率,提出了基于seq2seq的英語(yǔ)語(yǔ)法糾錯(cuò)模型,并對(duì)seq2seq模型進(jìn)行了一系列改進(jìn),以提高模型訓(xùn)練效率與糾錯(cuò)能力。使用TensorFlow框架進(jìn)行模型實(shí)現(xiàn),驗(yàn)證了糾錯(cuò)算法模型的有效性,對(duì)糾錯(cuò)準(zhǔn)確率有較大提升。為了改善用戶體驗(yàn)及提高系統(tǒng)自學(xué)習(xí)提升能力,本文引入反饋建議機(jī)制,當(dāng)用戶對(duì)于系統(tǒng)糾錯(cuò)結(jié)果不滿或者有更好的修改方式時(shí),可提交自己的修改方式。由于用戶英語(yǔ)水平參差不齊,建議的修改內(nèi)容未必準(zhǔn)確,因此要對(duì)建議文本進(jìn)行篩選,篩選出高質(zhì)量的建議文本,用于糾錯(cuò)模型的再訓(xùn)練。本文使用n-gram語(yǔ)言模型構(gòu)建了反饋過(guò)濾算法,結(jié)合語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練N元語(yǔ)言模型,對(duì)用戶建議文本進(jìn)行過(guò)濾,提高了再訓(xùn)練語(yǔ)料的質(zhì)量。為了將糾錯(cuò)算法和反饋過(guò)濾算法用于實(shí)踐,本文構(gòu)建了語(yǔ)法糾錯(cuò)系統(tǒng),方便用戶進(jìn)行語(yǔ)法改錯(cuò),提高英語(yǔ)學(xué)習(xí)效率。對(duì)英語(yǔ)語(yǔ)法糾錯(cuò)系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析和功能模塊劃分,使用Django、React、Thrift等Web技術(shù)對(duì)各功能模塊進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。對(duì)核心功能服務(wù)模塊進(jìn)行了集群部署方案的設(shè)計(jì),使用Nginx進(jìn)行反向代理和負(fù)載均衡,提高系統(tǒng)性能與響應(yīng)速度,以保證系統(tǒng)穩(wěn)定性和可用性。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：H319.3;TP311.52
【部分圖文】：

圖２－１句法樹(shù)結(jié)構(gòu)圖??優(yōu)點(diǎn)在于能夠最大限度的利用句法成分和單詞之間礎(chǔ)上再進(jìn)行語(yǔ)法檢錯(cuò)糾錯(cuò)都是不錯(cuò)的選擇。當(dāng)然句，目前的句法分析能力有限，對(duì)于復(fù)雜的從句分析，需要添加句法解析規(guī)則。??一個(gè)重要問(wèn)題在于要對(duì)該語(yǔ)言建立完整的語(yǔ)法體系，作。目前語(yǔ)言專家對(duì)于語(yǔ)法體系構(gòu)建的理論并不一爭(zhēng)議。這也就造成對(duì)于某些句子的句法分析會(huì)出現(xiàn)語(yǔ)法糾錯(cuò)??方法是先建立規(guī)則庫(kù)，然后根據(jù)規(guī)則去匹配輸入的錯(cuò)誤，那么和規(guī)則庫(kù)中規(guī)則肯定匹配不上。有的規(guī)來(lái)建立，但基本和單詞序列原理沒(méi)有差別。??Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ?Ｗｏｒｄ自帶的單詞檢查功能使用的就是規(guī)

圖２－２?ＲＮＮ網(wǎng)絡(luò)模型圖［１８］??ＲＮＮ在自然語(yǔ)言處理的常見(jiàn)問(wèn)題如語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯、文本生成上已經(jīng)??有較好的研宄成果

對(duì)于數(shù)據(jù)的處理依次進(jìn)行，先處理當(dāng)前時(shí)刻輸入，再處理下一時(shí)刻輸入。??輸出？?Ｏ?？?Ｑ?０??圖２－２?ＲＮＮ網(wǎng)絡(luò)模型圖［１８］??ＲＮＮ在自然語(yǔ)言處理的常見(jiàn)問(wèn)題如語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯、文本生成上已經(jīng)??有較好的研宄成果。但是傳統(tǒng)的ＲＮＮ模型也存在許多問(wèn)題和待改進(jìn)點(diǎn)，主要對(duì)??雙向建模、長(zhǎng)期依賴問(wèn)題、計(jì)算單元優(yōu)化三個(gè)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。??（１）雙向建模??在對(duì)序列信息進(jìn)行處理時(shí)，比如對(duì)話生成場(chǎng)景，僅僅知道當(dāng)前及以前的輸入??是不夠的，假如能知道之后的信息，能夠有助于更好的生成回答語(yǔ)句。而傳統(tǒng)的??＿模型在這點(diǎn)上是存在缺陷的，其記憶行為是對(duì)當(dāng)前時(shí)刻以前的信息進(jìn)行存??儲(chǔ)，而無(wú)法獲知之后的信息。??雙向ＲＮＮ則針對(duì)無(wú)法獲取上下文的情況做了改進(jìn)，雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將輸??入分別以前向和后向兩種方式灌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層，同時(shí)都連接到輸出層，??從而共同決定輸出結(jié)果。??Ｏｕｔｐｕｔ?Ｌａｙｅｒ?■?－?■??ＶＳ?Ｔ＼?ｔ＼??ｗ６?＼?ｗ
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