- #1Разработка коммуникативных заданий на основе конфликта в КИЯ с использованием ChatGPT: анализ процессаАнализ взаимодействия преподавателя и ChatGPT при разработке коммуникативных заданий на основе конфликта для курса устной речи по китайскому языку как иностранному в вузе, изучение роли и влияния ИИ.
- #2Разработка конфликтно-ориентированных коммуникативных заданий в КИЯ с использованием ChatGPT: анализ процессаАнализ использования ChatGPT для разработки конфликтно-ориентированных коммуникативных заданий для вузовского курса устной речи по китайскому языку как иностранному, изучение моделей взаимодействия и педагогического воздействия.
- #3Применение ASP к усвоению второго языка: Формализация теории обработки входных данныхИсследует формализацию теории обработки входных данных ВанПаттена с использованием программирования в ответных множествах (ASP), позволяя автоматически предсказывать интерпретации учащихся и помогать в обучении языку.
- #4Синтаксический анализ структуры дискурсивного представления для китайского языка: осуществимость, конвейер и оценкаИсследуется семантический анализ китайского текста в DRS без размеченных данных, предлагается конвейер сбора данных и тестовый набор для детальной оценки, выделяются проблемы с наречиями.
- #5CPG-EVAL: Многоуровневый бенчмарк для оценки компетенции больших языковых моделей в области педагогической грамматики китайского языкаПредставляем CPG-EVAL — первый систематический бенчмарк для оценки знаний больших языковых моделей в области педагогической грамматики в контексте преподавания китайского языка как иностранного.
- #6Переосмысление маскированного языкового моделирования для исправления орфографических ошибок в китайском языкеАнализ моделей исправления ошибок на основе BERT, выявление переобучения шаблонам ошибок и предложение простой стратегии случайного маскирования для лучшей обобщающей способности.
- #7ReLM: Исправление орфографических ошибок в китайском языке как задача перефразирования языковой моделиНовый подход к исправлению орфографических ошибок в китайском языке (CSC), который перефразирует целые предложения вместо пометки символов, достигая передовых результатов и улучшенной обобщаемости.
- #8CPG-EVAL: Многоуровневый эталонный тест для оценки компетенции больших языковых моделей в области педагогической грамматики китайского языкаПредставлен CPG-EVAL — первый эталонный тест для систематической оценки знаний LLM в области педагогической грамматики для преподавания китайского языка, проверяющий распознавание, различение и устойчивость к интерференции.
- #9Глубокие факторизационные машины для трассировки знаний: анализ решения Duolingo SLAM 2018Анализ исследования, применяющего Deep Factorization Machines к задаче моделирования усвоения второго языка Duolingo, с изучением методологии, результатов и выводов для образовательного анализа данных.
- #10Использование команды DIFF для решения сложных задач обработки естественного языкаИсследуется применение утилиты Unix DIFF для задач НЛП, таких как обнаружение различий, извлечение правил, слияние данных и оптимальное сопоставление, подчеркивая её практичность и универсальность.
- #11Ансамблевое моделирование для изучения второго языка: Победный подход в совместном задании SLAM 2018Анализ новой ансамблевой модели, сочетающей градиентный бустинг деревьев решений и RNN для прогнозирования пробелов в знаниях учащихся при изучении языка, показавшей лучшие результаты в совместном задании SLAM 2018.
- #12Справедливое моделирование знаний при изучении второго языка: анализ алгоритмических смещенийАнализ справедливости прогностических моделей для изучения второго языка, оценка смещений на разных платформах и в разных странах на основе данных Duolingo.
- #13HSK - Изучение китайского языкаУчебные материалы HSK для Study-Chinese
- #14Использование видеоресурсов Little Fox Chinese для изучения лексики китайского языка учащимися начальной школыКачественное исследование эффективности видео Little Fox Chinese как вспомогательного средства для улучшения усвоения лексики и вовлеченности учащихся в начальном образовании.
- #15Переосмысление маскированного языкового моделирования для исправления орфографических ошибок в китайском языке: анализ и выводыАнализ нового подхода к исправлению орфографических ошибок в китайском языке с использованием совместной модели языка и ошибок и простой стратегии маскирования для улучшения обобщения.
- #16Проект MOSLA: Мультимодальный, лонгитюдный набор данных для исследований усвоения второго языкаОбзор проекта MOSLA — уникального лонгитюдного, мультимодального и многоязычного набора данных, фиксирующего полный процесс усвоения второго языка в течение двух лет.
- #17KOSHIK: Масштабируемая архитектура NLP на Hadoop — анализ и реализацияАнализ архитектуры KOSHIK для масштабируемой обработки естественного языка с использованием Hadoop, включая её компоненты, этапы реализации, оценку производительности и перспективы развития.
- #18NLP на Hadoop: Разработка и оценка архитектуры KOSHIKВ статье исследуется архитектура KOSHIK для масштабируемой обработки естественного языка с использованием Hadoop, подробно описывается её реализация, оценка производительности и направления развития.
- #19Современные тенденции в NLP и их применение для повышения качества коммуникации в туризмеОбзор тенденций NLP (2021-2023) и их потенциального применения для улучшения туристической коммуникации, включая автоматический перевод и AI-чатботов.
- #20Использование промптов ChatGPT для изучения китайского языка: исследование уровней CEFR и EBCLАнализ применения специальных промптов с большими языковыми моделями для таргетирования уровней CEFR и EBCL (A1, A1+, A2) в целях персонализированного изучения китайского языка.
- #21SLABERT: Моделирование усвоения второго языка с помощью BERTИсследование, представляющее SLABERT — новый фреймворк, использующий BERT для моделирования позитивного и негативного кросс-лингвистического переноса при усвоении второго языка на основе данных речи, обращённой к ребёнку.
- #22Изучение второго языка нейросетевыми языковыми моделями: Лингвистический анализ кросс-лингвистического переносаАнализ того, как нейросетевые языковые модели осваивают второй язык (L2), с изучением влияния предварительного обучения на первом языке (L1), конфигураций языкового переноса и лингвистической генерализации.
- #23Новая модель преподавания китайского языка как иностранного с точки зрения интеллектуальных систем на основе ЖунчжисюэПредставлена инновационная модель преподавания китайского языка как иностранного, интегрирующая Жунчжисюэ, ИИ и «бабочковую» модель «интерпретация перед переводом» для тренировки билингвального мышления.
- #24Предпочтение глаголов в китайском языке против предпочтения существительных в английском: Корпусное исследование и выводы для изучающих язык как второйЭмпирическое исследование, сравнивающее использование глаголов и существительных в китайских и английских газетах, анализирующее влияние онтологической метафоры и его эффект на письмо англоговорящих китайских студентов.
- #25Виртуальная реальность в обучении иностранным языкам: исследование мотивации студентовАнализ исследования о влиянии симуляций VR на мотивацию студентов при изучении иностранных языков, включая методологию, результаты и перспективы.
Последнее обновление: 2026-04-08 16:21:42