【技术实现步骤摘要】
一种面向国际汉语教学的交互式出题方法及系统
本专利技术属于计算机自动出题
，具体涉及一种面向国际汉语教学的交互式出题方法及系统。
技术介绍
习题训练是语言学习的重要途径，通过充分有效的习题训练，汉语学习者能够将语言知识的短时记忆转化为长时记忆，将陈述性的语言知识转化为程序性的言语技能，从而达到学习的目的。同时，训练反馈可以使学习者发现其中介语系统与目的语系统之间的差异，进而改进学习方法与策略。国际汉语教学领域出题系统主要涉及两种出题方式：(1)从习题库中直接检索、抽取习题；(2)由用户根据题型模板编辑生成习题。上述两种方式需要出题者付出大量的脑力劳动，自动化程度不高，已无法满足国际汉语教学的出题需求。
技术实现思路
针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供一种面向国际汉语教学的交互式出题方法及系统，可有效解决上述问题。本专利技术采用的技术方案如下：本专利技术提供一种面向国际汉语教学的交互式出题方法，包括以下步骤：S1，基于汉语作为第二语言习得相关理论，设计面向国际汉语教...
【技术保护点】
1.一种面向国际汉语教学的交互式出题方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，基于汉语作为第二语言习得相关理论，设计面向国际汉语教学的习题知识体系；/nS2，基于S1中确定的所述习题知识体系，构建面向教学实际的标注习题知识属性的国际汉语教学习题库；/nS3，针对待分析的国际汉语教学文本，依次通过分析知识点、选择知识点、生成习题素材以及调整习题素材四个步骤，有针对性地生成国际汉语教学习题。/n
【技术特征摘要】
1.一种面向国际汉语教学的交互式出题方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，基于汉语作为第二语言习得相关理论，设计面向国际汉语教学的习题知识体系；
S2，基于S1中确定的所述习题知识体系，构建面向教学实际的标注习题知识属性的国际汉语教学习题库；
S3，针对待分析的国际汉语教学文本，依次通过分析知识点、选择知识点、生成习题素材以及调整习题素材四个步骤，有针对性地生成国际汉语教学习题。
2.根据权利要求1所述的一种面向国际汉语教学的交互式出题方法，其特征在于，S1包括如下步骤：
S101，对国际汉语教学中习题相关术语进行梳理，明确习题术语的定义以及相似习题术语之间的区别与联系；
S102，以国际汉语教学相关理论和教育目标分类理论为依据，设计包含多种习题知识属性与语言资源、广度深度兼具的习题知识体系；其中，所述习题知识体系的习题知识属性包括习题外部属性和习题内部属性；习题外部属性是影响习题编写的教材相关属性，具体包括：课型、教学方法和学习阶段；
习题内部属性是反映习题自身特征的属性，具体包括：习题练习方式、习题练习内容和习题练习目的；其中，习题练习方式为题型练习方式；习题练习内容包括语言知识练习内容和语言技能练习内容；具体的，语言知识练习内容包括：语音、汉字、词语、句式、语法和功能练习内容；语言技能练习内容包括听力、口语、阅读和写作练习内容；
习题练习目的为：根据教育目标分类体系具体取值为记忆练习目的、理解练习目的、应用练习目的、分析练习目的、评价练习目的和创造练习目的。
3.根据权利要求2所述的一种面向国际汉语教学的交互式出题方法，其特征在于，对于所述语音、汉字、词语、句式、语法和功能练习内容，分别通过对应的语言资源库支持，具体的，语音、汉字和词语通过词语库支持，句式通过句式库支持，语法通过语法库支持，功能通过功能库支持；
其中，所述词语库融合多种词典的近反义词、词汇等级表的HSK等级信息，形成具备词性、拼音、释义、同义词、近义词、反义词、HSK等级信息的词语库；
所述句式库的句式来源于HSK考试大纲以及国际汉语教材课后句式讲解与习题中，句式格式经过统一处理，并为每条句式编写正则表达式规则以实现对文本中句式的自动匹配与获取，最终形成含有多条句式的句式库；
所述语法库以常用汉语语法分级表中的语法点为主体，参考HSK考试大纲、汉语水平等级标准与语法等级大纲和外国人实用汉语语法，将语法框架重构成一个包含语素、实词、虚词、短语、句子成分、单句、句式、动作的态和复句9个大类的多层树状结构的国际汉语教学语法点知识体系；
所述功能库来源于对外汉语教学初级阶段教学大纲、对外汉语教学中高级阶段功能大纲、高等学校外国留学生汉语教学大纲、高等学校外国留学生汉语言专业教学大纲四个功能大纲以及国际汉语教材课后习题出现的功能项目，设置“主要描述语”、“其他描述语”和“例子”三个字段，规范功能项目描述语，并根据国际汉语教材课后“情景会话”、“情景表达”题型，将功能与词语、句式相映射。
4.根据权利要求1所述的一种面向国际汉语教学的交互式出题方法，其特征在于，S2包括如下步骤：
S201，对国际汉语教材课后习题进行信息化处理，获取真实的习题素材；
其中，习题素材来源于国际汉语教材，覆盖12种题型，形成多道大题、多道小题的国际汉语教学习题原始文本；其中，12种题型具体包括：选择、判断对错、分类、填空、提示填空、选择填空、选择位置、填表、连线、替换、排序以及比较题型；
S202，设计习题标签的标注模式，对习题文本的关键部分进行标注，形成结构化的习题内容；其中，所述习题文本的关键部分包括选项、提示项、连线项、排序项；所述结构化的习题内容以XML结构存储，所述习题标签包括总体结构标签集和题型标签集；
所述总体结构标签集具体包括：(1)习题标题标签；(2)外文标题标签；(3)习题说明标签；(4)外文说明标签；(5)习题内容标签；
所述题型标签集包括：(1)填空标签；(2)拼音内容标签；(3)单选选项标签；(4)多选选项标签；(5)按提示填空选项标签；(6)完型填空选项标签；(7)选择位置选项标签；(8)判断对错标签；(9)替换内容标签；(10)比较内容标签；(11)横线连线分组标签；(12)纵线连线分组标签；(13)连线分组标题标签；(14)排序组合标签；(15)分类类型标签；
S203，设计习题知识属性挖掘流程，构建标注习题知识属性的国际汉语教学习题库；其中，所述习题知识属性挖掘流程包括题型挖掘、语言知识挖掘、语言技能挖掘和认知过程挖掘四个步骤；
其中，所述题型挖掘包括如下步骤：
S203-A1，基于句本位语法对习题标题文本进行句法分析，获取标题文本中包含主要信息的主干成分与包含次要信息的枝叶成分；其中，主干成分即为主谓宾成分；枝叶成分即为定状补成分；
S203-A2，采用文本聚类算法对所有习题标题进行聚类，将散乱的习题标题聚集成多个小类，保证同一类标题所指示的主要任务相一致；
S203-A3，通过人工方式对聚类结果作进一步分析归类，确定小类的知识类型并梳理出所有题型类别；
S203-A4，选择若干种种常规题型作为语言知识挖掘、语言技能挖掘和认知过程挖掘的对象，同时作为交互式自动出题的出题策略研究对象；
其中，所述常规题型满足：(1)覆盖教材数目大于设定值；(2)知识类型为词语、句式、语法或功能类型；所述常规题型具体为：(1)朗读题；(2)连线解释；(3)选择解释；(4)解释词语；(5)近反义词；(6)替换词语；(7)联想写词；(8)连线搭配；(9)完成搭配；(10)选词填空；(11)完型填空；(12)句中填词；(13)句型替换；(14)选择位置；(15)完成句子；(16)改写句子；(17)造句；(18)判误改错；(19)情景表达；(20)情景会话；
所述语言知识挖掘包括如下步骤：
S203-B1，将结构化习题内容进一步素材化，使大题转化为小题，解析不同样式的小题内容，以相同的数据格式统一存储起来，作为交互式出题的素材；
S203-B2，根据题型确定每类小题所训练的语言知识点分布于标题、习题标签或答案中；对于语言知识点分布于答案中的小题，通过查找教材习题答案、人工答题以及计算机辅助答题方式获取小题答案；
S203-B3，针对具体小题，判断其对应语言知识点分布，若分布于标题或习题标签中，则从标题或习题标签中提取对应知识点，将相应知识点加入语言知识结果集，执行S203-B5，否则，跳至S203-B4；
S203-B4，从答案中提取对应知识点，将提取的知识点加入语言知识结果集，执行S203-B5；
S203-B5，检验语言知识结果集是否为空，若不为空，当所得知识点唯一时，则将其添加到习题库中对应习题的语言知识属性中，当所得知识点不唯一时，则需结合知识体系推导出一个综合的知识点，否则，结束。
所述语言技能挖掘包括如下步骤：
S203-C1，为...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋继华，彭炜明，何静，宋天宝，何凡，郭冬冬，朱淑琴，
申请(专利权)人：宋继华，彭炜明，何凡，
类型：发明
国别省市：北京;11
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