Study-Chinese

Analisi dell'interazione docente-ChatGPT nella progettazione di attività comunicative basate sul conflitto per corsi universitari di espressione orale in cinese, esaminando ruolo e impatto dell'IA.

Esplora la fattibilità del parsing semantico del cinese in Strutture di Rappresentazione del Discorso senza dati etichettati, proponendo una pipeline di raccolta dati e una suite di test granulare.

Analisi dei modelli di correzione ortografica cinese basati su BERT, evidenziando l'overfitting sui pattern di errore e proponendo una semplice strategia di mascheramento casuale per una migliore generalizzazione.

Un approccio innovativo alla correzione ortografica del cinese che riformula intere frasi invece di etichettare singoli caratteri, ottenendo risultati all'avanguardia e una migliore generalizzabilità.

Un'analisi approfondita dell'applicazione delle Deep Factorization Machines al task Duolingo SLAM per il tracciamento della conoscenza a livello di parola.

Esplora l'applicazione dell'utility Unix DIFF per compiti NLP come rilevamento differenze, estrazione regole, fusione dati e matching ottimale, evidenziandone praticità e versatilità.

Analisi del modello ensemble vincente (GBDT+RNN) per prevedere le lacune degli studenti nell'apprendimento linguistico, basato sul task SLAM 2018 con dati Duolingo.

Analisi dell'equità nei modelli predittivi per l'apprendimento delle lingue seconde, valutando il bias tra piattaforme e paesi utilizzando dati Duolingo.

Panoramica del Progetto MOSLA, un dataset longitudinale, multimodale e multilingue unico che cattura il processo completo di acquisizione della seconda lingua nell'arco di due anni.

Analisi dell'architettura KOSHIK per l'Elaborazione del Linguaggio Naturale scalabile utilizzando Hadoop, che ne copre i componenti, i passi di implementazione, la valutazione delle prestazioni e le direzioni future.

Questo documento esplora l'architettura KOSHIK per l'Elaborazione del Linguaggio Naturale scalabile utilizzando Hadoop, dettagliandone l'implementazione, la valutazione delle prestazioni e le direzioni future.

Analisi dell'uso di prompt specifici con Large Language Model per personalizzare l'apprendimento del cinese secondo i livelli CEFR ed EBCL (A1, A1+, A2).

Un articolo di ricerca che introduce SLABERT, un nuovo framework che utilizza BERT per modellare il transfer cross-linguistico positivo e negativo nell'acquisizione della seconda lingua, basato su dati di Child-Directed Speech.

Analisi di come i modelli linguistici neurali acquisiscono una seconda lingua, esplorando il trasferimento cross-linguistico, la generalizzazione linguistica e i confronti con l'acquisizione umana di L2.

Uno studio empirico che confronta l'uso di verbi e nomi nei giornali cinesi e inglesi e il suo impatto sulla scrittura degli apprendenti anglofoni di cinese.

Analisi di una ricerca sull'impatto delle simulazioni di Realtà Virtuale sulla motivazione degli studenti nell'apprendimento linguistico, inclusi metodologia, risultati e implicazioni future.