【摘要】：提高英語(yǔ)學(xué)習(xí)最好的辦法是閱讀。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和教育信息化的快速發(fā)展,網(wǎng)上可供選擇的英語(yǔ)閱讀材料越來(lái)越多,但問(wèn)題是,海量的網(wǎng)絡(luò)閱讀材料容易讓學(xué)習(xí)者迷失在資源的選擇過(guò)濾中,無(wú)法準(zhǔn)確高效地獲取適合自己的閱讀資源。因此,如何為學(xué)習(xí)者提供即符合其能力水平又滿(mǎn)足其學(xué)習(xí)需求的個(gè)性化閱讀材料逐漸成為教育技術(shù)研究領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)。而要為學(xué)習(xí)者提供符合其能力水平的閱讀材料,首先要對(duì)閱讀材料的難度進(jìn)行評(píng)估。本文從影響英語(yǔ)閱讀材料難度的最主要因素文本因素出發(fā)展開(kāi)研究。關(guān)于文本難度(又稱(chēng)文本易讀性或可讀性)的研究已經(jīng)有近一百年的歷史了,但關(guān)于文本難度測(cè)量的方法卻并不多,從已有文獻(xiàn)中的研究成果來(lái)看,用于文本難度測(cè)量的主要方法有水平評(píng)估法,文本易讀性公式法和機(jī)器學(xué)習(xí)。水平評(píng)估法的主觀性太強(qiáng),公式法雖可以客觀量化文本可讀性,但測(cè)量變量少且缺少科學(xué)的推理建模過(guò)程。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種比較科學(xué)的研究方法,但目前使用的較少,且沒(méi)有具體的研究成果。機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,決策樹(shù)可以在相對(duì)比較短的時(shí)間內(nèi)對(duì)比較大型的數(shù)據(jù)集做出可行并且效果還不錯(cuò)的結(jié)果,而且易于理解和解釋。因此,本文試圖提出一種基于決策樹(shù)的文本難度評(píng)估方法,以期提高英語(yǔ)文本難度評(píng)估的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。論文的主要工作內(nèi)容包括:首先,介紹了本文所使用的研究方法,主要包括文獻(xiàn)研究法,數(shù)理統(tǒng)計(jì)法和機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹(shù)分類(lèi)法。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)從26種可能影響文本難度的因素中選出了八個(gè)影響最大的因素來(lái)表征文本難度,作為決策樹(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的屬性。這八個(gè)影響因素分別是:篇幅/總詞數(shù),詞族,全國(guó)英語(yǔ)等級(jí)考試1級(jí)詞匯數(shù)量,最常用詞匯數(shù)量,全國(guó)英語(yǔ)等級(jí)考試2級(jí)詞匯數(shù)量,平均句子長(zhǎng)度,全國(guó)英語(yǔ)等級(jí)考試3級(jí)詞匯數(shù)量和從句數(shù)量。并將文本難度定義為Junior-middle(初中上),Junior-high(初中下),Senior-middle(高中上),Senior-high(高中下),College-1(大一)和 College-2(大二)6個(gè)等級(jí)。然后,選取人教版初的初中和高中教材,21世紀(jì)大學(xué)英語(yǔ)及新視野大學(xué)英語(yǔ)(第二版)這4套教材原文中的360篇課文文本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)構(gòu)建決策樹(shù),并進(jìn)行決策樹(shù)的剪枝。最后,選取魯教版初中教材和新世紀(jì)版本的高中教材以及大學(xué)精讀英語(yǔ)和新視野大學(xué)英語(yǔ)的第三版這4套教材課文中的120篇文本作為測(cè)試數(shù)據(jù)集,對(duì)生成的決策樹(shù)模型進(jìn)行驗(yàn)證。由訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建的決策樹(shù)模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集的分類(lèi)正確率是92.50%,基本證明了生成的決策樹(shù)模型的有效性。論文的創(chuàng)新之處在于:(1)相較于傳統(tǒng)的水平評(píng)估法主要依賴(lài)專(zhuān)家人為的主觀判斷來(lái)說(shuō),本文的研究方法更客觀更科學(xué)。(2)傳統(tǒng)公式法中的測(cè)量變量較少且基本是通過(guò)線性關(guān)系來(lái)量化文本難度,而決策樹(shù)可以從多方面評(píng)估文本難度。(3)在其他使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估文本難度的研究中,沒(méi)有使用過(guò)決策樹(shù)分類(lèi)算法的,并且他們研究中的影響因素是根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)主觀定義的,本研究中的影響因素是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算挑選得出的。
【圖文】：

決策樹(shù)是一種歸納分類(lèi)算法，通過(guò)對(duì)訓(xùn)練集的學(xué)習(xí)，挖掘出有用的規(guī)則，用新數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)，是一種非參數(shù)學(xué)習(xí)算法，會(huì)對(duì)每個(gè)輸入使用由該區(qū)域的訓(xùn)據(jù)計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的局部模型。逡逑決策樹(shù)是一個(gè)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，如圖２．１所示，其中的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)（非葉子節(jié)都可以表示一個(gè)屬性上的測(cè)試，根據(jù)樣本在該屬性上的不同取值將其劃分成若子集分支，每個(gè)分支代表一個(gè)測(cè)試輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一種類(lèi)別，從決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)到葉節(jié)點(diǎn)的一條路徑就形成了對(duì)相應(yīng)對(duì)象的類(lèi)別預(yù)測(cè)％。對(duì)于非純的葉節(jié)選擇到達(dá)這個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率最大的類(lèi)別作為最后的預(yù)測(cè)分類(lèi)結(jié)果。逡逑決策樹(shù)的基本算法是貪心算法，即總是做出在當(dāng)前看來(lái)最好的選擇，是在意義上的局部最優(yōu)選擇，，不從整體考慮最優(yōu)１３３］。構(gòu)造決策樹(shù)的核心問(wèn)題是在每如何選擇適當(dāng)?shù)膶傩詫?duì)樣本做拆分，因此要慎重選擇測(cè)試屬性的依據(jù)，通常選是基于一個(gè)啟發(fā)式規(guī)則或統(tǒng)計(jì)的度量，如ｇａｉｎ＿ｒａｔｉｏ邋（增益比率）和ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋ｇ（信息增益）以及ｇｉｎｉｊｎｄｅｘ邋（基尼指數(shù)）等。對(duì)于一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，從己知目性（具有標(biāo)簽ｌａｂｅｌ角色或是類(lèi)ｃｌａｓｓ角色的屬性）的訓(xùn)練樣本中學(xué)習(xí)并構(gòu)造出樹(shù)是一個(gè)自上而下，分而治之的過(guò)程。逡逑１邐？（ｒｏｏｔ邋ｎｏｄｅ

個(gè)“ｍｒｋ”的文件，其中會(huì)標(biāo)記出來(lái)文本的單詞是來(lái)自哪個(gè)基礎(chǔ)詞匯表。“Ｉｇｎｏｒｅ’ｏ”’逡逑表示檢索過(guò)程中忽視待測(cè)文本中的尖括號(hào)0。逡逑表３．１邋Ｒａｎｇｅ中三個(gè)基礎(chǔ)詞表逡逑Ｗｏｒｄｌｉｓｔ邐Ｗｏｒｄ邋Ｆａｍｉｌｙ邐Ｔｙｐｅ邐Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ逡逑ｂａｓｅｗｒｄｌ邐９９８邐４１１９邐最常用逡逑ｂａｓｅｗｒｄ２邐９８８邐３７０８邐常用逡逑ｂａｓｅｗｒｄ３邐５７０邐３１０７邐次常用逡逑Ｒａｎｇｅ中的基礎(chǔ)詞表也可以是自制的詞表，但選取的詞匯表標(biāo)準(zhǔn)必須是很有權(quán)逡逑威性的。本研宄中除了量化Ｒａｎｇｅ中自帶的基礎(chǔ)詞匯表之外，又另自制了邋５個(gè)詞匯逡逑表，依據(jù)的基礎(chǔ)是全國(guó)英語(yǔ)等級(jí)考試（ＰＥＴＳ）中的各級(jí)詞匯標(biāo)準(zhǔn)，然后將詞匯轉(zhuǎn)化逡逑為純文本格式的文檔，并制作成詞族形式的基礎(chǔ)詞匯表，形如圖３．２所示。詞族轉(zhuǎn)逡逑化可以使用免費(fèi)軟件Ｆａｍｉｌｉｚｅｒ來(lái)進(jìn)行。轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)詞表后，命名為ｂａｓｅｗｒｄｌ，逡逑ｂａｓｅｗｒｄ２，邋ｂａｓｅｗｒｄ３，邋ｂａｓｅｗｒｄ４，邋ｂａｓｅｗｒｄ５，然后將制作完成的基礎(chǔ)詞匯表和Ｒａｎｇｅ逡逑軟件放在同一個(gè)文件夾下。逡逑ｂａｓｅｗｒｄｌ．ｔｘｔ邋－記事本￣…：邐ｊｗｉｇＳｌｉｉｉｊ逡逑
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：G633.41;G434

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3 周純潔;黎]

本文編號(hào)：2600111