英文语法纠错是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。传统的语法纠错系统多基于规则判断，能够检测出的错误种类有限，扩展能力差。现有的基于循环神经网络的语法纠错系统在面对长句子时，容易丢失头尾的信息，且由于无法并行提取特征，致使训练周期长。...

本发明涉及一种利用IRT与梯度下降的词汇量测评方法，属于计算机辅助英语教育领域。本发明首先采用项目反应理论对已有的用户做题情况进行分析，并结合梯度下降推断出所有单词的难度；接着,对于一个新来测评的用户，通过少量单词测试的做题情况，精准推...

在自适应教育的背景下，英语在线测评成为衡量学生当前能力点掌握情况的一种方法。本发明针对传统英语在线测评方法的不足，提出一种基于线下数据和贝叶斯概率的英语能力测评方法，该方法包括代表性题目选择方法、最大概率能力等级模型生成方法和在线英语能...

本发明提供了一种基于语音识别的英语高级发音技巧评测方法，所述方法包括连读评测和失爆评测。在连读评测方法中，使用LSTM和GRU网络对连读特征和非连读特征进行分类，达到连读识别的目的；在失爆评测方法中，将带失爆标记的词汇扩展到语言模型中的...

实现个性化自适应学习的前提是对学生的知识掌握情况有一个精准的评估。现有的基于深度神经网络的知识追踪方法，不用显式编码人类领域知识，能够挖掘出学生行为复杂关系，但效果不佳且易过拟合。本发明提出了一种基于贝叶斯神经网络的深度知识追踪方法：模...

传统英语能力测试通常综合性考查测试者单一维度的能力。测试者通过测试只能根据最终得分整体估计自己的能力水平，且单一维度的考查可能涉及多个能力点，测试者无法据此精准区分各项能力。本文提出了一种基于能力点诊断的英语能力测试方法，通过本方法进行...

采用有效的数据采集方式积累测试题目的大量测试数据，以便后续数据分析，可以用于优化测试题目质量。目前为了优化测试题目质量而采取的测试数据采集方式有两种，即基于共同人参与测试及基于测试中的共同题，它们的缺点在于：可实施性差，数据采集量少。本...

在检测英语词汇量时，通常通过抽样的方式通过小部分单词模拟整体词汇量，抽样方式分为固定或不固定两种形式。固定抽样即从整体词库中选取固定的单词，这种方式的缺点是无法多次测试，因此无法对词汇量进行跟踪检测。不固定的抽样方式，是对每个单词进行参...