本文關(guān)鍵詞：英文動詞語義誤用檢測研究　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】：英語作為世界上使用最廣泛的語言已被人們廣泛學(xué)習(xí)和應(yīng)用。在非英語母語(Englishassecondlanguage,ESL)作者的寫作中,動詞的誤用是所有語法錯誤中最為頻繁出現(xiàn)的錯誤之一。ESL對動詞的誤用主要分為兩種:一種是從語法的角度,主要發(fā)生在動詞的主謂搭配、時態(tài)、拼寫上;另一種是從語義的角度,對動詞的使用環(huán)境理解不當(dāng),造成語義的錯誤與混淆。而第二種動詞語義誤用的錯誤卻沒有人對其做過相關(guān)研究。主要原因在于,動詞的語義錯誤很難直接定義,與錯誤形式相對固定的語法錯誤相比,動詞的語義誤用沒有相應(yīng)的規(guī)則來進行直接處理。因此,為解決動詞的語義誤用問題,本文進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,根據(jù)這些句子對,本文提取了容易被誤用的動詞集合,然后設(shè)計了幾種糾正ESL學(xué)習(xí)者的英語動詞語義錯誤的方法。首先我們使用傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法,引入了強分類器SVM,通過特征選擇,為每一個易誤用的動詞訓(xùn)練了一個多分類器(由于每個動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)過實驗驗證,發(fā)現(xiàn)對于誤用形式較多的詞,基于SVM的動詞誤用檢測模型的效果不穩(wěn)定,其中的一個主要的原因是特征空間過于稀疏,從而導(dǎo)致算法無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)確度達到了 87.84%。最后我們將SVM與SSAG算法相結(jié)合。通過在Giga數(shù)據(jù)集上進行評估,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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：H313;TP391.1

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本文編號：1321767