【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体涉及一种基于特定语境的口语训练方法。
技术介绍
1、在口语学习领域，能否运用地道熟练的口语进行沟通表达，一直是学习者在学习过程中面临的挑战之一。口语训练的过程中，如何引导学习者在达成特定教学目标的同时，为学习者提供丰富的个性化训练语境、灵活的对话训练形式、即时反馈与评估，是本领域的技术难题。
2、现有的口语训练方法包括：面对面教学：学生和教师在教室中进行实时的口语练习和交流；语音练习：重点训练学生的发音、语调和语音语调等口语基础技能；角色扮演：学生在特定语境中扮演不同角色，进行实践性的口语对话练习；对话录制：学生进行口语对话，录音后由教师进行评估和指导；口语教材和练习册：提供特定话题的口语练习材料和练习册，供学生自主学习和练习；口语交流社区：学生在线参与口语社区，与其他学习者进行语言交流和练习等。
3、传统口语训练方法存在以下缺点及问题：1、教学目标达成衡量困难：口语是一种即时交流的能力，而其表现受到很多因素的影响，如紧张程度、情绪状态和交流场景等，是否达成预期教学目标，难以准确量化，为教师作为教学的引导者和合作者引导学生提升口语表达能力带来挑战。2、个性化训练语境缺乏：传统口语教学往往难以针对每个学生的个性化需求和水平，学生可能因此无法获得最适合自己的口语训练内容。一些口语教学方法可能提供的练习话题或语境较为固定，缺乏语境多样性，难以全面提高学生的口语应对能力。3、训练形式僵化：口语学习中，如果训练形式过于僵化和枯燥，学习者可能会感到乏味和无趣，缺乏学习动力，从而导致学习兴趣
4、综合来看，传统口语训练方法虽然有一定的效果，但多采用教师现场教学训练，因此需要不断探索和改进，开发更高效的口语训练方案。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决以上问题，提出了一种基于特定语境的口语训练方法。
2、本专利技术的技术方案是：一种基于特定语境的口语训练方法包括以下步骤：
3、s1、获取口语训练样本，并获取口语训练样本的语境关键词集合；
4、s2、根据口语训练样本的语境关键词集合，为口语训练样本匹配最佳口语标准样本；
5、s3、将口语训练样本与最佳口语标准样本进行对比，确定口语训练样本是否合格。
6、进一步地，s1包括以下子步骤：
7、s11、获取口语训练样本，并将口语训练样本转换为文本训练样本；
8、s12、在文本训练样本中，以句号作为分隔点，将文本训练样本划分为若干个文本训练子样本；
9、s13、对各个文本训练子样本进行分词处理，得到各个文本训练子样本对应的单词集合；
10、s14、根据各个文本训练子样本的单词集合，提取各个文本训练子样本的语境关键词；
11、s15、将所有文本训练子样本的语境关键词作为口语训练样本的语境关键词集合。
12、上述进一步方案的有益效果是：在本专利技术中，口语训练样本中的关键词可以表征这段口语训练的主旨，因此提取的口语训练样本的关键词可以与口语标准样本的关键词进行适配，便于后续步骤进行合格对比。在提取关键词集合时，将口语形式转换为文本形式后，以句号作为分隔点，将完整的一句话作为一个训练子样本，根据各个训练子样本的单词词权重和单词词频等参数，为各个训练子样本提取符合关键词提取约束条件的语境关键词，上述过程由于进行了训练样本拆分以及考虑了训练样本的多方面参数，使得生成的语境关键词高度贴近口语训练样本的表达主旨。
13、进一步地，s14包括以下子步骤：
14、s141、将第一个文本训练子样本作为初始文本训练子样本，确定初始文本训练子样本的语境关键词；
15、s142、计算除初始文本训练子样本外所有剩余文本训练子样本的关键词提取阈值；
16、s143、构建关键词提取约束条件；
17、s144、基于各个剩余文本训练子样本的关键词提取阈值，将各个剩余文本训练子样本中满足关键词提取约束条件的单词作为各个剩余文本训练子样本的语境关键词；
18、s145、对初始文本训练子样本的语境关键词和所有剩余文本训练子样本的语境关键词进行去重处理，生成语境关键词集合。
19、上述进一步方案的有益效果是：在本专利技术中，第一个文本训练子样本作为文本训练样本的开头，通常不能直接指出该文本训练样本的主旨，因此直接词频最高的单词作为第一个文本训练子样本的语境关键词即可。而后续各个文本训练子样本之间往往存在紧密的语境联系和/或语义联系，因此需考虑剩余各个文本训练子样本的前后联系。另外，对所有语境关键词进行了去重处理，保证语境关键词集合无冗余。
20、进一步地，s141中，将初始文本训练子样本中词频最高的单词作为初始文本训练子样本的语境关键词。
21、进一步地，s142中，第i个剩余文本训练子样本的关键词提取阈值γi的计算公式为：
22、
23、式中，i表示剩余文本训练子样本的个数，di_max表示第i个剩余文本训练子样本的最大词频值，di_min表示第i个剩余文本训练子样本的最小词频值。
24、进一步地，s143中，关键词提取约束条件的表达式为：式中，ci_m-1表示第i个剩余文本训练子样本中第m-1个单词的词频，ci_m表示第i个剩余文本训练子样本中第m个单词的词频，ci_m+1表示第i个剩余文本训练子样本中第m+1个单词的词频，m表示第i个剩余文本训练子样本的单词个数，xi_m表示第i个剩余文本训练子样本中第m个单词的词向量，γi-1表示第i-1个剩余文本训练子样本的关键词提取阈值，γi表示第i个剩余文本训练子样本的关键词提取阈值，γi+1表示第i+1个剩余文本训练子样本的关键词提取阈值，i表示剩余文本训练子样本的个数。
25、上述进一步方案的有益效果是：在本专利技术中，在构建关键词约束条件时，本专利技术考虑到前后文本训练子样本存在语境联系和/或语义联系，因此充分考虑当前(第i个)剩余文本训练子样本分别与上一个(第i-1个)剩余文本训练子样本和下一个(第i+1个)剩余文本训练子样本之间的关键词提取阈值差值，由此构建的关键词约束条件可以筛选最能体现当前文本训练子样本的主旨，同时又不脱离前后文本训练子样本的语境。
26、进一步地，s2中，最佳口语标准样本的匹配方法具体为：获取各个口语标准样本的关键词集合，根据口语训练样本的语境关键词集合和各个口语标准样本的关键词集合，计算口语训练样本与各个口语训练样本之间的匹配相似度，将匹配相本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述S1包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述S14包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述S141中，将初始文本训练子样本中词频最高的单词作为初始文本训练子样本的语境关键词。
5.根据权利要求3所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述S142中，第i个剩余文本训练子样本的关键词提取阈值γi的计算公式为：
6.根据权利要求3所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述S143中，关键词提取约束条件的表达式为：式中，ci_m-1表示第i个剩余文本训练子样本中第m-1个单词的词频，ci_m表示第i个剩余文本训练子样本中第m个单词的词频，ci_m+1表示第i个剩余文本训练子样本中第m+1个单词的词频，M表示第i个剩余文本训练子样本的单词个数，xi_m表示第i个剩余文本训练子样本中第m个单词的词
7.根据权利要求1所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述S2中，最佳口语标准样本的匹配方法具体为：获取各个口语标准样本的关键词集合，根据口语训练样本的语境关键词集合和各个口语标准样本的关键词集合，计算口语训练样本与各个口语训练样本之间的匹配相似度，将匹配相似度最高的口语训练样本作为最佳口语训练样本；
8.根据权利要求1所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述S3包括以下子步骤：
9.根据权利要求8所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述S34中，口语训练音频的训练特征参数β1的计算公式为：
10.根据权利要求8所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述S37中，训练特征序列与标准特征序列之间的相似度A的计算公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述s1包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述s14包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述s141中，将初始文本训练子样本中词频最高的单词作为初始文本训练子样本的语境关键词。
5.根据权利要求3所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述s142中，第i个剩余文本训练子样本的关键词提取阈值γi的计算公式为：
6.根据权利要求3所述的基于特定语境的口语训练方法，其特征在于，所述s143中，关键词提取约束条件的表达式为：式中，ci_m-1表示第i个剩余文本训练子样本中第m-1个单词的词频，ci_m表示第i个剩余文本训练子样本中第m个单词的词频，ci_m+1表示第i个剩余文本训练子样本中第m+1个单词的词频，m表示第i个剩余文本训练子样本的单词个数，xi_m表示第...
【专利技术属性】
技术研发人员：于滢，汪思翰，罗媛，
申请(专利权)人：成都威爱数矩科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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