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#1重新思考遮罩語言建模於中文拼寫校正：分析與洞見分析中文拼寫校正模型，指出BERT中錯誤模型過度擬合與語言模型擬合不足的問題，並提出隨機遮罩策略以提升泛化能力。
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#2ReLM：將中文拼寫糾正視為句子改寫語言模型一種將中文拼寫糾正視為句子改寫任務的新方法，克服了序列標註法的限制，並取得了最先進的成果。
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#3將 DIFF 指令應用於自然語言處理任務探討 Unix DIFF 工具在 NLP 任務中的實際應用，如差異偵測、規則擷取、資料合併與最佳化比對。
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#4第二語言習得中的公平知識追蹤：演算法偏見分析針對第二語言學習預測模型的公平性分析，使用Duolingo資料集評估跨裝置平台與國家發展水準的偏見。
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#5運用《小狐狸中文》影片輔助小學生華語詞彙學習之研究一項關於《小狐狸中文》影片作為輔助媒體，提升小學生華語詞彙掌握度與學習參與度之質性研究。
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#6運用提示詞引導 ChatGPT 進行中文作為第二語言學習：一項基於 CEFR 與 EBCL 等級的研究分析如何運用特定提示詞，引導 ChatGPT 等大型語言模型針對 CEFR 與 EBCL 等級（A1, A1+, A2），提供個人化的中文語言學習內容。
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#7SLABERT：運用BERT架構模擬第二語言習得本研究論文運用BERT架構與兒童導向語料，分析語言模型中的跨語言遷移現象，以模擬第二語言習得過程。
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#8虛擬實境於外語學習之應用：學生學習動機研究分析一篇研究虛擬實境模擬對外語習得中學生動機影響的論文，涵蓋方法論、結果與未來啟示。
最後更新: 2025-12-25 04:30:26