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《北京大学》 2018年
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中式英语的自动检测研究与应用

于婵  
【摘要】:目前中国学生的英语写作中,中式英语现象普遍存在,影响了书面表达的准确性和地道性。为中国英语学习者明确指出中式英语出现的位置、中式英语类型以及提供有效的校正反馈,可以提高学生对中式英语的敏感度,从而减少错误的发生。本文旨在通过基于规则的方式对学生英语写作中出现的中式英语进行识别检测,并给予其反馈,最终目的是提高中国英语学习者英语写作的准确性和地道性以及英语教学的有效性。已有关于中式英语的研究多集中于产生原因、案例分析和教学建议的探索,鲜有从可借助于自然语言处理技术进行自动发现和识别的角度来对其进行研究的。本文中,笔者历经三个阶段来对中式英语的有效识别检测进行了探索:第一阶段是对书籍和论文中的中式英语案例从可自动发现和识别的角度进行了归类、总结和分析,并借助Language Tool将归类后的案例使用XML语言书写规则的形式对其进行发现;且对已有规则库采用系统化测试的方法进行评估和改进,有效提高了该规则库对中式英语句子的识别准确率,降低了对正确句子的误报率;第二阶段是使用Lucene工具包的“倒排索引”方式和Stanford coreNLP自然语言处理工具对之前易错搭配研究的成果进行了充分且完备的高效利用,且分析了之前研究的不足以及笔者利用时出现的问题,并对其进行了改进,将该成果运用到写作中搭配类的中式英语识别检测中;第三阶段中,为获取更多中式英语的规则模式,笔者对既有的大规模有错误标注的学习者语料库——CLEC语料库和NUCLE语料库提出了获取中式英语识别规则的方法,即利用标注范围、句法分析限定来自动生成规则,并进行了实现;笔者根据第三阶段的探索和研究,最终开发出了一款集半自动中式英语规则生成和学生英语习作中的中式英语自动检测为一体的工具,可以保证较高的识别准确率和较低的误报率,极大地节省了手工书写规则的人力和时间。使用该工具能自动生成规则、人工修改规则、使用正确语料和错误语料验证规则有效性,产出不断丰富的规则库,利用该规则库中已经确认合理有效的识别规则可以有效识别检测中国学生的英语写作中的中式英语。本文研究的成果是通过科学有效的方式获得了一批识别准确率较高、误报率较低的中式英语类型的规则,实现了已有中式英语易错搭配规则表的高效利用,从既有的学习者语料库获取了大批量的搭配类中式英语的规则模式,且设计并提出了一套系统化流程,在Eclipse平台上进行了各子功能的集成和实现,可以为规则编辑人员书写中式英语识别规则提供便利,促进中国英语学习者的写作水平的提高,并且有力地减轻了英语教师批改作文中重复出现的中式英语错误的工作量。
【学位授予单位】:北京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:H319.3;TP391.1

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