發(fā)布時間：2020-11-12 10:52

　　 英語在生活中的使用越來越廣泛,對英語水平的要求也越來越高,而語法能力是英語能力的重要體現(xiàn),因此語法學(xué)習(xí)愈加顯得重要。由于英語學(xué)習(xí)者眾多,但是英語教師數(shù)量有限,借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)緩解教育資源匱乏問題勢在必行,智能語法糾錯系統(tǒng)顯得尤為重要。當前的英語語法糾錯算法效果一般,糾錯能力有限,糾錯準確率有待提高。本文對語法糾錯問題進行了深入研究,提出相應(yīng)的算法模型。使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提高英語語法糾錯準確率,提出了基于seq2seq的英語語法糾錯模型,并對seq2seq模型進行了一系列改進,以提高模型訓(xùn)練效率與糾錯能力。使用TensorFlow框架進行模型實現(xiàn),驗證了糾錯算法模型的有效性,對糾錯準確率有較大提升。為了改善用戶體驗及提高系統(tǒng)自學(xué)習(xí)提升能力,本文引入反饋建議機制,當用戶對于系統(tǒng)糾錯結(jié)果不滿或者有更好的修改方式時,可提交自己的修改方式。由于用戶英語水平參差不齊,建議的修改內(nèi)容未必準確,因此要對建議文本進行篩選,篩選出高質(zhì)量的建議文本,用于糾錯模型的再訓(xùn)練。本文使用n-gram語言模型構(gòu)建了反饋過濾算法,結(jié)合語料庫訓(xùn)練N元語言模型,對用戶建議文本進行過濾,提高了再訓(xùn)練語料的質(zhì)量。為了將糾錯算法和反饋過濾算法用于實踐,本文構(gòu)建了語法糾錯系統(tǒng),方便用戶進行語法改錯,提高英語學(xué)習(xí)效率。對英語語法糾錯系統(tǒng)進行了需求分析和功能模塊劃分,使用Django、React、Thrift等Web技術(shù)對各功能模塊進行實現(xiàn)。對核心功能服務(wù)模塊進行了集群部署方案的設(shè)計,使用Nginx進行反向代理和負載均衡,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句法樹結(jié)構(gòu)圖??優(yōu)點在于能夠最大限度的利用句法成分和單詞之間礎(chǔ)上再進行語法檢錯糾錯都是不錯的選擇。當然句，目前的句法分析能力有限，對于復(fù)雜的從句分析，需要添加句法解析規(guī)則。??一個重要問題在于要對該語言建立完整的語法體系，作。目前語言專家對于語法體系構(gòu)建的理論并不一爭議。這也就造成對于某些句子的句法分析會出現(xiàn)語法糾錯??方法是先建立規(guī)則庫，然后根據(jù)規(guī)則去匹配輸入的錯誤，那么和規(guī)則庫中規(guī)則肯定匹配不上。有的規(guī)來建立，但基本和單詞序列原理沒有差別。??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在自然語言處理的常見問題如語音識別、機器翻譯、文本生成上已經(jīng)??有較好的研宄成果

對于數(shù)據(jù)的處理依次進行，先處理當前時刻輸入，再處理下一時刻輸入。??輸出？?Ｏ?？?Ｑ?０??圖２－２?ＲＮＮ網(wǎng)絡(luò)模型圖［１８］??ＲＮＮ在自然語言處理的常見問題如語音識別、機器翻譯、文本生成上已經(jīng)??有較好的研宄成果。但是傳統(tǒng)的ＲＮＮ模型也存在許多問題和待改進點，主要對??雙向建模、長期依賴問題、計算單元優(yōu)化三個點進行優(yōu)化。??（１）雙向建模??在對序列信息進行處理時，比如對話生成場景，僅僅知道當前及以前的輸入??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句。而傳統(tǒng)的??＿模型在這點上是存在缺陷的，其記憶行為是對當前時刻以前的信息進行存??儲，而無法獲知之后的信息。??雙向ＲＮＮ則針對無法獲取上下文的情況做了改進，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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本文編號：2880662