Study-Chinese

Анализ 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.

Исследует формализацию теории обработки входных данных ВанПаттена с использованием программирования в ответных множествах (ASP), позволяя автоматически предсказывать интерпретации учащихся и помогать в обучении языку.

Исследуется семантический анализ китайского текста в DRS без размеченных данных, предлагается конвейер сбора данных и тестовый набор для детальной оценки, выделяются проблемы с наречиями.

Представляем CPG-EVAL — первый систематический бенчмарк для оценки знаний больших языковых моделей в области педагогической грамматики в контексте преподавания китайского языка как иностранного.

Анализ моделей исправления ошибок на основе BERT, выявление переобучения шаблонам ошибок и предложение простой стратегии случайного маскирования для лучшей обобщающей способности.

Новый подход к исправлению орфографических ошибок в китайском языке (CSC), который перефразирует целые предложения вместо пометки символов, достигая передовых результатов и улучшенной обобщаемости.

Представлен 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.

Анализ исследования, применяющего Deep Factorization Machines к задаче моделирования усвоения второго языка Duolingo, с изучением методологии, результатов и выводов для образовательного анализа данных.

Исследуется применение утилиты Unix DIFF для задач НЛП, таких как обнаружение различий, извлечение правил, слияние данных и оптимальное сопоставление, подчеркивая её практичность и универсальность.

Анализ 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.

Анализ справедливости прогностических моделей для изучения второго языка, оценка смещений на разных платформах и в разных странах на основе данных Duolingo.

Учебные материалы HSK для Study-Chinese

Обзор проекта MOSLA — уникального лонгитюдного, мультимодального и многоязычного набора данных, фиксирующего полный процесс усвоения второго языка в течение двух лет.

Анализ архитектуры KOSHIK для масштабируемой обработки естественного языка с использованием Hadoop, включая её компоненты, этапы реализации, оценку производительности и перспективы развития.

В статье исследуется архитектура KOSHIK для масштабируемой обработки естественного языка с использованием Hadoop, подробно описывается её реализация, оценка производительности и направления развития.

Обзор тенденций NLP (2021-2023) и их потенциального применения для улучшения туристической коммуникации, включая автоматический перевод и AI-чатботов.

Анализ применения специальных промптов с большими языковыми моделями для таргетирования уровней CEFR и EBCL (A1, A1+, A2) в целях персонализированного изучения китайского языка.

Исследование, 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.

Анализ того, как нейросетевые языковые модели осваивают второй язык (L2), с изучением влияния предварительного обучения на первом языке (L1), конфигураций языкового переноса и лингвистической генерализации.

Представлена инновационная модель преподавания китайского языка как иностранного, интегрирующая Жунчжисюэ, ИИ и «бабочковую» модель «интерпретация перед переводом» для тренировки билингвального мышления.

Эмпирическое исследование, сравнивающее использование глаголов и существительных в китайской и английской прессе, и его влияние на письменную речь англоговорящих изучающих китайский язык.

Анализ исследования о влиянии симуляций VR на мотивацию студентов при изучении иностранных языков, включая методологию, результаты и перспективы.