47、俄语教材文本复杂度评估与自然语言理解系统受语法错误影响分析

俄语教材文本复杂度评估与自然语言理解系统受语法错误影响分析

在教育和自然语言处理领域，文本复杂度评估以及自然语言理解系统对语法错误的处理能力是两个重要的研究方向。下面将分别介绍俄语教材文本复杂度的评估研究和自然语言理解系统受第二语言学习者语法错误影响的分析。

俄语教材文本复杂度评估

研究主要围绕俄语学校教材的语言复杂度波动展开，旨在回答两个问题：一是可读性（作为文本句法复杂度的核心因素）在一学年中是否会增加；二是词汇和句法参数簇在学年末是否表现出形成更高联合文本复杂度的相同或相似倾向。

研究方法与数据

研究分为三个阶段进行：
1. 数据集准备 ：
- 语料库由104本涵盖12个学科（艺术、生物、科学、地理、历史、信息技术、数学、技术、音乐、物理、生态和社会研究）的教科书组成，总语料大小为2,589,521个标记。
- 将每本教科书的文本分为秋季和春季两个学期，共得到208篇文本，作为联邦教科书列表中941本书的代表性样本，以确保研究结果的有效性。
2. 文本处理 ：使用俄罗斯文本自动分析器RuLingva（rulingva.kpfu.ru）处理每篇文本，并测量其中47个语言特征的指标。该分析器为喀山联邦大学的公共资源，用户可上传大文本（最多50000个标记），估计众多参数的指标并以电子表格形式下载。
3. 指标筛选 ：通过观察47个复杂度指标在学年内从秋季到春季学期的动态变化，将列表缩小到五个评估句法和词汇复杂度的指标。采用判别分析确定有助于文本复杂度预测的文本特征。所选的具有统计学意义的句法参