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#1运用ChatGPT设计对外汉语冲突型交际任务：过程分析分析大学汉语口语表达课程中，教师与ChatGPT协作设计冲突型交际任务的互动过程，探讨人工智能的角色与影响。
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#2重新审视掩码语言建模在中文拼写纠错中的应用分析基于BERT的中文拼写纠错模型，指出其对错误模式的过拟合问题，并提出一种简单的随机掩码策略以提升泛化能力。
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#3ReLM：将中文拼写纠错重构为句子改写语言模型一种新颖的中文拼写纠错方法，通过改写整个句子而非字符标注，实现了最先进的性能并提升了泛化能力。
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#4利用DIFF命令处理高级自然语言处理任务探讨Unix DIFF工具在差异检测、规则提取、数据合并和最优匹配等NLP任务中的应用，突出其实用性与多功能性。
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#5二语习得集成建模分析：2018年SLAM获胜方案解析基于2018年SLAM共享任务（使用多邻国数据），分析用于预测二语学习者知识缺口的获胜集成模型（GBDT+RNN）。
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#6第二语言习得中的公平知识追踪：算法偏见分析分析第二语言学习预测模型的公平性，使用多邻国数据评估跨平台和跨国家的算法偏见。
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#7KOSHIK：基于Hadoop的可扩展自然语言处理架构——分析与实现分析基于Hadoop构建的KOSHIK可扩展自然语言处理架构，涵盖其组件、实现步骤、性能评估及未来发展方向。
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#8基于Hadoop的NLP：KOSHIK架构的构建与评估本文探讨了利用Hadoop实现可扩展自然语言处理的KOSHIK架构，详述了其实现、性能评估及未来发展方向。
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#9面向中文学习的ChatGPT提示工程研究：基于CEFR与EBCL等级的分析分析如何运用特定提示词引导大语言模型，针对CEFR和EBCL等级（A1, A1+, A2）实现个性化的中文学习。
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#10SLABERT：基于BERT的第二语言习得建模研究本研究利用BERT架构和儿童导向语音数据模拟二语习得，分析语言模型中的跨语言迁移现象。
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#11神经语言模型的第二语言习得：一项语言学分析分析神经语言模型如何习得第二语言，探讨跨语言迁移、语言泛化能力，并与人类二语习得进行比较。
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#12汉英动词-名词使用偏好对比分析：对英语母语者汉语写作的启示一项基于语料库的实证研究，对比了汉英报纸中的动词-名词使用差异，并探讨其对英语母语汉语学习者写作的影响。
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#13虚拟现实在外语教育中的应用：一项关于学生学习动机的研究分析一篇研究论文，探讨虚拟现实模拟对外语学习中学生动机的影响，包括研究方法、结果及未来启示。
最后更新: 2026-02-07 12:30:31