發(fā)布時間：2017-11-14 13:03

  本文關鍵詞：自動化閱讀測試簡答題命題

  更多相關文章： 自動化命題 閱讀測試 計算語言學 詞匯功能語法 潛在語義分析

【摘要】：為了提高語言測試的命題效率,從而促進計算機自適應語言測試和個性化二語教學的發(fā)展,本研究探索計算機為閱讀測試自動命題的潛能,探討閱讀測試命題的語言機制,實現(xiàn)一個能夠根據(jù)任意文本材料自動產(chǎn)生閱讀測試理解題的系統(tǒng)。 本文首先總結與自動化命題相關的研究,然后探討閱讀測試的本質(zhì),提出一個包含考點選取、同義改述和疑問句變換三個模塊的閱讀理解測試簡答題命題框架。為了能在計算機上實現(xiàn)該命題機制,本文討論閱讀測試命題中所需使用的語言知識和能力,建立了一個基于詞匯功能語法、語義網(wǎng)絡和語義空間模型的語言學框架作為自動化命題的語言處理基礎,提出對命題過程各個模塊的可操作化方法。隨后,本研究結合自然語言處理技術,使用Perl語言編程實現(xiàn)了一個自動化閱讀測試命題系統(tǒng)。 為了驗證系統(tǒng)有效性,本研究選取大學英語四級閱讀材料作為輸入,以其他算法結果和四級真題為基準,評估系統(tǒng)各個階段的輸出。實驗結果表明：基于詞頻密度、段落長度和潛在語義相似度分析可有效選取信息重點；限定語義法能夠結合語言測試的范圍特點,克服同義改述模塊中語義消歧精度不足的問題；與僅基于語法的問句生成系統(tǒng)相比,在詞匯功能語法框架下基于語法和題元語義的方法可生成質(zhì)量更高的問句；本系統(tǒng)能夠針對閱讀材料做出準確率較高的同義改述,選出符合核心性、全面性和獨立性的考點,生成將近60%有效的事實型疑問簡答題。該研究初步證實了計算機輔助語言測試命題的可能性。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：H08

【共引文獻】

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8 丁偉偉;常寶寶;;基于最大熵原則的漢語語義角色分類[A];第四屆全國學生計算語言學研討會會議論文集[C];2008年

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中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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5 吳方磊;基于樹核方法的中文語義角色標注研究[D];蘇州大學;2011年

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本文編號：1185492