基于深度学习的英语语法纠错系统的设计与实现

发布时间：2020-11-12 10:52

　　 英语在生活中的使用越来越广泛,对英语水平的要求也越来越高,而语法能力是英语能力的重要体现,因此语法学习愈加显得重要。由于英语学习者众多,但是英语教师数量有限,借助互联网技术缓解教育资源匮乏问题势在必行,智能语法纠错系统显得尤为重要。当前的英语语法纠错算法效果一般,纠错能力有限,纠错准确率有待提高。本文对语法纠错问题进行了深入研究,提出相应的算法模型。使用深度学习技术提高英语语法纠错准确率,提出了基于seq2seq的英语语法纠错模型,并对seq2seq模型进行了一系列改进,以提高模型训练效率与纠错能力。使用TensorFlow框架进行模型实现,验证了纠错算法模型的有效性,对纠错准确率有较大提升。为了改善用户体验及提高系统自学习提升能力,本文引入反馈建议机制,当用户对于系统纠错结果不满或者有更好的修改方式时,可提交自己的修改方式。由于用户英语水平参差不齐,建议的修改内容未必准确,因此要对建议文本进行筛选,筛选出高质量的建议文本,用于纠错模型的再训练。本文使用n-gram语言模型构建了反馈过滤算法,结合语料库训练N元语言模型,对用户建议文本进行过滤,提高了再训练语料的质量。为了将纠错算法和反馈过滤算法用于实践,本文构建了语法纠错系统,方便用户进行语法改错,提高英语学习效率。对英语语法纠错系统进行了需求分析和功能模块划分,使用Django、React、Thrift等Web技术对各功能模块进行实现。对核心功能服务模块进行了集群部署方案的设计,使用Nginx进行反向代理和负载均衡,提高系统性能与响应速度,以保证系统稳定性和可用性。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：H319.3;TP311.52
【部分图文】：

图２－１句法树结构图??优点在于能够最大限度的利用句法成分和单词之间础上再进行语法检错纠错都是不错的选择。当然句，目前的句法分析能力有限，对于复杂的从句分析，需要添加句法解析规则。??一个重要问题在于要对该语言建立完整的语法体系，作。目前语言专家对于语法体系构建的理论并不一争议。这也就造成对于某些句子的句法分析会出现语法纠错??方法是先建立规则库，然后根据规则去匹配输入的错误，那么和规则库中规则肯定匹配不上。有的规来建立，但基本和单词序列原理没有差别。??Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ?Ｗｏｒｄ自带的单词检查功能使用的就是规

图２－２?ＲＮＮ网络模型图［１８］??ＲＮＮ在自然语言处理的常见问题如语音识别、机器翻译、文本生成上已经??有较好的研宄成果

对于数据的处理依次进行，先处理当前时刻输入，再处理下一时刻输入。??输出？?Ｏ?？?Ｑ?０??图２－２?ＲＮＮ网络模型图［１８］??ＲＮＮ在自然语言处理的常见问题如语音识别、机器翻译、文本生成上已经??有较好的研宄成果。但是传统的ＲＮＮ模型也存在许多问题和待改进点，主要对??双向建模、长期依赖问题、计算单元优化三个点进行优化。??（１）双向建模??在对序列信息进行处理时，比如对话生成场景，仅仅知道当前及以前的输入??是不够的，假如能知道之后的信息，能够有助于更好的生成回答语句。而传统的??＿模型在这点上是存在缺陷的，其记忆行为是对当前时刻以前的信息进行存??储，而无法获知之后的信息。??双向ＲＮＮ则针对无法获取上下文的情况做了改进，双向循环神经网络将输??入分别以前向和后向两种方式灌入到神经网络的隐藏层，同时都连接到输出层，??从而共同决定输出结果。??Ｏｕｔｐｕｔ?Ｌａｙｅｒ?■?－?■??ＶＳ?Ｔ＼?ｔ＼??ｗ６?＼?ｗ
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本文编号：2880662