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iWrite双核纠错引擎:智能进化促进写作教学提升

时间:2019-10-07 17:40来源:未知 作者:admin 点击:
紧随国家智能+教育发展趋势,数字手段开始被越来越多地融入现代教学之中,为提升教学效果提供助力。测评作为外语教学中的重要一环,对评价教学效果、指导教学策略调整有着重要意义。 iWrite英语写作教学与评阅系统基于对大学英语写作教学的深入研究而设计,

  紧随国家“智能+教育”发展趋势,数字手段开始被越来越多地融入现代教学之中,为提升教学效果提供助力。测评作为外语教学中的重要一环,对评价教学效果、指导教学策略调整有着重要意义。

  iWrite英语写作教学与评阅系统基于对大学英语写作教学的深入研究而设计,能够为提升写作教学效果、提高学生写作能力提供助力。2019年,iWrite团队经过多年实践探索,充分利用大数据资源,采用国际学界最为前沿的深度学习技术,启用全新双核纠错引擎机制,融合基于语法规则的简约模型与基于深度学习的统计模型,双核联动,极大提升引擎纠错性能,进一步助力英语写作教学效率的提升。

  视频看完还是有点懵?简单来说,iWrite双核纠错引擎 就是融合“基于语法规则的简约模型” 和“基于深度学习的统计模型”,双核驱动,取得1+12的纠错结果。

  基于语法规则的简约模型借助链语法和规则模板,实现对学生作文的精准纠错和细致反馈。这种方法的优势是准确率高,反馈语针对性强,其缺点是召回率较低,对于规则尚未覆盖的错误无能为力。

  将这个语法规则用代码转化为机器能识别的错误模板。机器然后基于这个模板纠错。

  自然语言中的万千错误极难穷尽,靠语法规则模板无法覆盖纠错的时候,我们基于深度学习的统计模型就派上用场了。

  为了提高纠错系统召回率,iWrite 研究团队引入了更加智能的深度学习统计模型——“基于 RNN 和注意力机制的神经机器翻译模型”,并以数以千万计的标注语句对纠错引擎进行深度训练,触达语法规则盲区,与基于语法规则的简约模型互为补充,相得益彰。

  iWrite基于深度学习的统计模型采用多种算法并行,其中最重要的就是“基于RNN和注意力机制的神经机器翻译模型”。现在有很多机器可以将A语言翻译为B语言,类似的,机器也能够将错误的语言翻译为正确的语言。这正是iWrite翻译模型的工作方式。

  双核引擎在智能评阅中各自发挥所长,使得系统达到更为理想的准确率和召回率。

  基于“中国大学生英语错误研究项目”收集的3249个人工标注错误的测评结果显示,iWrite在保持高准确率的同时,召回率由57%提升至71%。

  纠错引擎的评测最基础的两个数据即准确率和召回率。准确率指:机器纠了X个错误,其中正确纠错的占比。召回率指:语料中实际有X个错误,这X个错误中,机器正确纠出了多个。

  以下文为例,经人工标注,原文有7处错误(见标红部分),经iWrite双核纠错引擎评阅,共计纠出6个错误(见黄色高亮部分):

  在召回率大幅提升的情况下,用户最直观的感受就是纠错增多、纠错准确率提高。双核纠错引擎更精准的定位错误,帮助学生认识到短板,为二语学习提供坚实脚手架。

  “基于RNN和注意力机制的神经机器翻译模型”为用户提供整句修改建议,使错误在作文中呈现,帮助学生在上下文的情境中理解错误。

  iWrite 系统采用全新错误分类体系:五大错误类别“句法类”“词法类”“搭配类”“技术规范类”及“其他类”,统领“缺失(增)、冗余(删)、错用(改)”三类纠错可能,衍生出 71 种细分错误类型,实现分类不重叠、分类无遗漏,使纠错更加全面精准,为英语写作教学提供更加完善的支持。

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(责任编辑:admin)
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