面向英語(yǔ)書(shū)面語(yǔ)誤自動(dòng)檢測(cè)的依存規(guī)則研究

　　在英語(yǔ)教學(xué)和測(cè)試領(lǐng)域，作文是檢測(cè)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者語(yǔ)言能力的重要指標(biāo)。評(píng)測(cè)學(xué)習(xí)者英語(yǔ)作文通常依靠教師或評(píng)分員人工評(píng)閱。這一過(guò)程需要耗費(fèi)大量的人力和物力，同時(shí)很難保證作文評(píng)測(cè)的信度和效度。為了克服上述弊端，國(guó)內(nèi)外學(xué)者近年來(lái)開(kāi)始借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)，利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)評(píng)測(cè)學(xué)習(xí)者的作文質(zhì)量。其中，語(yǔ)法錯(cuò)誤的自動(dòng)檢測(cè)和修改是作文質(zhì)量自動(dòng)評(píng)測(cè)的重要環(huán)節(jié)。目前，學(xué)習(xí)者作文的語(yǔ)法檢測(cè)主要采用基于語(yǔ)法規(guī)則和基于統(tǒng)計(jì)兩種方法，前者有可靠的語(yǔ)言學(xué)理論基礎(chǔ)，充分考慮語(yǔ)言的線性和層級(jí)結(jié)構(gòu)，但依靠語(yǔ)言學(xué)家直覺(jué)編寫(xiě)的語(yǔ)法規(guī)則覆蓋面有限，無(wú)法檢測(cè)涉及搭配和冠詞、介詞等類別的語(yǔ)法錯(cuò)誤；后者以大規(guī)模的真實(shí)語(yǔ)料為知識(shí)來(lái)源，避免了人工編寫(xiě)規(guī)則的繁瑣，且覆蓋面大，但這種方法對(duì)語(yǔ)言的層級(jí)結(jié)構(gòu)考慮不夠。本研究擬結(jié)合上述兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，使用混合法進(jìn)行自動(dòng)語(yǔ)法檢查：混合法以語(yǔ)法規(guī)則為基礎(chǔ)編寫(xiě)錯(cuò)誤模板，同時(shí)，從大規(guī)模經(jīng)過(guò)詞性和句法標(biāo)注的語(yǔ)料庫(kù)中提取詞匯-語(yǔ)法信息構(gòu)建模型，彌補(bǔ)模板的不足，提高現(xiàn)有語(yǔ)法檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。

　　劉磊于2011-2014年間師從北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)中國(guó)外語(yǔ)研究中心的梁茂成教授，獲得外國(guó)語(yǔ)言學(xué)與應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)方向博士學(xué)位。本人研究興趣包括語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言學(xué)和計(jì)算機(jī)輔助英語(yǔ)教學(xué)。近年來(lái)，本人參與和主持了若干校級(jí)和省部級(jí)項(xiàng)目，內(nèi)容涉及英語(yǔ)學(xué)習(xí)者書(shū)面語(yǔ)誤自動(dòng)檢測(cè)和學(xué)習(xí)者書(shū)面語(yǔ)搭配特征研究等，并發(fā)表了相關(guān)論文。