規(guī)則與統(tǒng)計相結(jié)合的英語作文語法糾錯模型研究.pdf

1、英語作為世界上使用范圍最廣的語言之一，它在中國與世界的溝通交流中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。然而英語中的語法學習對于英語學習者來說是一個困難而又漫長的過程，尤其在英語寫作中，英語學習者難免會犯各種各樣的語法錯誤。所以研發(fā)一種用于糾正英語寫作中出現(xiàn)的各種語法錯誤的模型是極其重要的，這樣做不僅可以應(yīng)用于英語文本的自動檢查與校對，而且能使學生達到自主練習的目的。
　　本文基于中國大學生英語作文，分析了中國大學生寫作常犯的語法錯誤，并針對這些語

2、法錯誤建立了規(guī)則與統(tǒng)計相結(jié)合的英語作文語法糾錯模型和從句關(guān)聯(lián)詞糾錯模型，實現(xiàn)了對英語作文的智能檢查與糾正。
　　本文的研究成果主要分為以下兩個部分：
　　1、針對中國大學生常犯的語法錯誤，實現(xiàn)了基于規(guī)則與統(tǒng)計相結(jié)合的語法糾錯模型。首先收集并編寫了包含大量語法規(guī)則的語法規(guī)則庫，又進一步編寫了語法規(guī)則編寫器以方便以后對該規(guī)則庫的維護和擴充。把語法規(guī)則庫中的規(guī)則分為較易產(chǎn)生誤報和不易產(chǎn)生誤報兩類，在規(guī)則語法糾錯處理模塊之后，采用三

3、元語法模型只對較易產(chǎn)生誤報的那一類規(guī)則進行進一步進行過濾和補充，并為該模塊加入了Kneser-Ney平滑算法，從而增加了模型的糾錯處理的準確率和語法錯誤糾錯種類。
　　2、為提高英語從句關(guān)聯(lián)詞糾錯能力，提出了一種基于遺傳算法的自動特征選擇和KNN算法相結(jié)合的自動英語從句關(guān)聯(lián)詞糾錯模型。模型首先提取了相關(guān)的語法特征，然后使用遺傳算法和KNN算法結(jié)合，搜索出針對該算法的最優(yōu)特征子集。最后通過實驗，對實際數(shù)據(jù)進行了實驗驗證與比較。結(jié)果表