一种自适应的基于词汇文本难度的生词标注系统及方法

    公开(公告)号:CN112949259A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110316129.3

    申请日:2021-03-24

    Abstract: 本发明提出一种自适应的基于词汇文本难度的生词标注方法及系统,所述方法包括以下步骤:步骤一、进行文本词汇难度评估,计算词汇w在包含N个词语的文本text中出现n次的α概率分位数;步骤二、进行词表对比,确定文本text中不在词库Lex的超纲词汇,并将这些词汇按照难度排序后存储;步骤三、进行生词标注,计算基于词汇文本难度词汇列表的累积词汇量,并对超过难度要求的生词进行标注;步骤四、进行文本难度评估,并给出文本难度提示信息。本发明既可以根据学习者所处的学习阶段,也可以根据文本的具体用词情况和学习者的真实水平,自动实现阅读文本生词的自动标注。

    基于句法与语义分析的生词自动标注方法及系统

    公开(公告)号:CN116702722A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310698174.9

    申请日:2023-06-13

    Abstract: 本发明涉及一种基于句法与语义分析的生词自动标注方法及系统,其方法包括:S1:选择待标注生词以及生词文本句;步骤S2:根据待标注生词的词性筛选目标词条,若有多条目标词条,转步骤S3,若无目标词条,返回“无对应词性词条”,转步骤S4,若只有一条目标词条,则确定待标注生词的词义,转步骤S5;S3:计算生词文本句与每条目标词条相似性并以降序排序,得到相似性列表,如果相似性列表的最大值与次大值的差值不大于K,提示“存在多条可能的词条”,转步骤S4,否则根据相似性列表最大值对应词条确定待标注生词的词义并转步骤S5;S4:人工确定待标注生词词义;S5:根据待标注生词词义,对其进行标注。本发明提供方法实现了英语词汇的自动化标注。

    一种自适应的基于词汇文本难度的生词标注系统及方法

    公开(公告)号:CN112949259B

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202110316129.3

    申请日:2021-03-24

    Abstract: 本发明提出一种自适应的基于词汇文本难度的生词标注方法及系统,所述方法包括以下步骤:步骤一、进行文本词汇难度评估,计算词汇w在包含N个词语的文本text中出现n次的α概率分位数;步骤二、进行词表对比,确定文本text中不在词库Lex的超纲词汇,并将这些词汇按照难度排序后存储;步骤三、进行生词标注,计算基于词汇文本难度词汇列表的累积词汇量,并对超过难度要求的生词进行标注;步骤四、进行文本难度评估,并给出文本难度提示信息。本发明既可以根据学习者所处的学习阶段,也可以根据文本的具体用词情况和学习者的真实水平,自动实现阅读文本生词的自动标注。

    一种英语学习辅助方法及系统
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114547278A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210150091.1

    申请日:2022-02-18

    Abstract: 本发明涉及一种英语学习辅助方法及系统,其方法包括:包括:S1:根据现有词典,构建词汇分级表;S2:根据英语教学大纲,构建语法分级表;S3:用户上传作文;根据所述作文,为所述用户创建用户词汇表,并结合所述词汇分级表,确定用户词汇等级;S4:根据所述作文,为所述用户创建用户语法表,结合所述语法分级表,确定用户语法等级;S5:根据所述用户词汇等级和所述用户语法等级,为所述用户推荐阅读内容。本发明提供的方法,可以更加全面、准确地评估用户的真实英语水平。

    一种基于阅读理解练习的词汇水平测试处理方法及系统

    公开(公告)号:CN113065334A

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN202110316123.6

    申请日:2021-03-24

    Abstract: 本发明提出一种基于阅读理解练习的词汇水平测试处理方法及系统,包括如下步骤:阅读文本预处理步骤:服务端针对每一篇阅读理解文本text,计算文本中各个词语w在当前文本中的难度;然后,对文本中各单词按照难度由大到小的顺序排序并统计其出现次数;为用户提供测试内容并进行难词累计步骤;词汇认知水平评估步骤:在用户积累够预定规模的阅读理解题目后,将其所有遇到的难词以其在词汇词频表WordFreq中的词频百分比为系数进行累加平均,获得平均词频百分比信息,再从WordFreq中找到平均词频百分比相对应的词汇排位,进而确定该用户的词汇量;基于词汇评估的英文文本推荐步骤:根据用户的词汇量,服务端为其推荐相应的词汇学习和阅读文本,通过网络发送到用户的终端。

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