英文動詞語義誤用檢測研究.pdf

1、英語作為世界上使用最廣泛的語言已被人們廣泛學習和應用。在非英語母語(English as second language，ESL)作者的寫作中，動詞的誤用是所有語法錯誤中最為頻繁出現(xiàn)的錯誤之一。ESL對動詞的誤用主要分為兩種:一種是從語法的角度，主要發(fā)生在動詞的主謂搭配、時態(tài)、拼寫上;另一種是從語義的角度，對動詞的使用環(huán)境理解不當，造成語義的錯誤與混淆。而第二種動詞語義誤用的錯誤卻沒有人對其做過相關研究。主要原因在于，動詞的語義錯誤很難

2、直接定義，與錯誤形式相對固定的語法錯誤相比，動詞的語義誤用沒有相應的規(guī)則來進行直接處理。因此，為解決動詞的語義誤用問題，本文進行了深入研究并主要做了以下工作。
　　本文首先從Lang-8網站上獲取了英文正誤句子對，根據這些句子對，本文提取了容易被誤用的動詞集合，然后設計了幾種糾正ESL學習者的英語動詞語義錯誤的方法。首先我們使用傳統(tǒng)的機器學習方法，引入了強分類器SVM，通過特征選擇，為每一個易誤用的動詞訓練了一個多分類器（由于每個

3、動詞可能有多種誤用形式），然后我們提出了基于序列到序列的注意力模型(Sequence to SequenceAttention GRU, SSAG)。
　　經過實驗驗證，發(fā)現(xiàn)對于誤用形式較多的詞，基于SVM的動詞誤用檢測模型的效果不穩(wěn)定，其中的一個主要的原因是特征空間過于稀疏，從而導致算法無法選擇合適的分類面。而使用詞嵌入(Word Embedding)加注意力模型(Attention model)的SSAG算法效果穩(wěn)定，模型準確