英文動(dòng)詞語(yǔ)義誤用檢測(cè)研究
本文關(guān)鍵詞:英文動(dòng)詞語(yǔ)義誤用檢測(cè)研究 出處:《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
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【摘要】:英語(yǔ)作為世界上使用最廣泛的語(yǔ)言已被人們廣泛學(xué)習(xí)和應(yīng)用。在非英語(yǔ)母語(yǔ)(Englishassecondlanguage,ESL)作者的寫(xiě)作中,動(dòng)詞的誤用是所有語(yǔ)法錯(cuò)誤中最為頻繁出現(xiàn)的錯(cuò)誤之一。ESL對(duì)動(dòng)詞的誤用主要分為兩種:一種是從語(yǔ)法的角度,主要發(fā)生在動(dòng)詞的主謂搭配、時(shí)態(tài)、拼寫(xiě)上;另一種是從語(yǔ)義的角度,對(duì)動(dòng)詞的使用環(huán)境理解不當(dāng),造成語(yǔ)義的錯(cuò)誤與混淆。而第二種動(dòng)詞語(yǔ)義誤用的錯(cuò)誤卻沒(méi)有人對(duì)其做過(guò)相關(guān)研究。主要原因在于,動(dòng)詞的語(yǔ)義錯(cuò)誤很難直接定義,與錯(cuò)誤形式相對(duì)固定的語(yǔ)法錯(cuò)誤相比,動(dòng)詞的語(yǔ)義誤用沒(méi)有相應(yīng)的規(guī)則來(lái)進(jìn)行直接處理。因此,為解決動(dòng)詞的語(yǔ)義誤用問(wèn)題,本文進(jìn)行了深入研究并主要做了以下工作。本文首先從Lang-8網(wǎng)站上獲取了英文正誤句子對(duì),根據(jù)這些句子對(duì),本文提取了容易被誤用的動(dòng)詞集合,然后設(shè)計(jì)了幾種糾正ESL學(xué)習(xí)者的英語(yǔ)動(dòng)詞語(yǔ)義錯(cuò)誤的方法。首先我們使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,引入了強(qiáng)分類器SVM,通過(guò)特征選擇,為每一個(gè)易誤用的動(dòng)詞訓(xùn)練了一個(gè)多分類器(由于每個(gè)動(dòng)詞可能有多種誤用形式),然后我們提出了基于序列到序列的注意力模型(Sequence to Sequence Attention GRU,SSAG)。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)對(duì)于誤用形式較多的詞,基于SVM的動(dòng)詞誤用檢測(cè)模型的效果不穩(wěn)定,其中的一個(gè)主要的原因是特征空間過(guò)于稀疏,從而導(dǎo)致算法無(wú)法選擇合適的分類面。而使用詞嵌入(Word Embedding)加注意力模型(Attention model)的SSAG算法效果穩(wěn)定,模型準(zhǔn)確度達(dá)到了 87.84%。最后我們將SVM與SSAG算法相結(jié)合。通過(guò)在Giga數(shù)據(jù)集上進(jìn)行評(píng)估,此方法顯示出了令人滿意的結(jié)果,模型的最終準(zhǔn)確度為92.52%。
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:H313;TP391.1
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,本文編號(hào):1321767
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