面向英语书面语误自动检测的依存规则研究

在英语教学和测试领域，作文是检测英语学习者语言能力的重要指标。评测学习者英语作文通常依靠教师或评分员人工评阅。这一过程需要耗费大量的人力和物力，同时很难保证作文评测的信度和效度。为了克服上述弊端，国内外学者近年来开始借助自然语言处理技术，利用计算机自动评测学习者的作文质量。其中，语法错误的自动检测和修改是作文质量自动评测的重要环节。目前，学习者作文的语法检测主要采用基于语法规则和基于统计两种方法，前者有可靠的语言学理论基础，充分考虑语言的线性和层级结构，但依靠语言学家直觉编写的语法规则覆盖面有限，无法检测涉及搭配和冠词、介词等类别的语法错误；后者以大规模的真实语料为知识来源，避免了人工编写规则的繁琐，且覆盖面大，但这种方法对语言的层级结构考虑不够。本研究拟结合上述两种方法的优点，使用混合法进行自动语法检查：混合法以语法规则为基础编写错误模板，同时，从大规模经过词性和句法标注的语料库中提取词汇-语法信息构建模型，弥补模板的不足，提高现有语法检测系统的准确率。