Anwendungen lexikalischer Informationen zur algorithmischen Erstellung von Multiple-Choice-Cloze-Elementen

Wir berichten über Erfahrungen bei der Anwendung von Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung zur algorithmischen Generierung von Testelementen für Lese- und Hör-Cloze-Elemente. Wir schlagen eine auf der Wortsinnesschärfung basierende Methode vor, um Sätze zu lokalisieren, in denen bestimmte Wörter spezifische Bedeutungen tragen, und wenden eine kollokationsbasierte Methode an, um Ablenker auszuwählen, die für Multiple-Choice-Cloze-Elemente notwendig sind. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass unser System in der Lage war, für jedes 1,6 zurückgegebene Element ein verwendbares Element zu produzieren. Wir versuchen auch, den Abstand zwischen den Klängen von Wörtern zu messen, indem wir phonetische Merkmale der Wörter berücksichtigen. Mithilfe von Sprachsynthesizern waren wir in der Lage, die Aufgabe der Erstellung von Hör-Cloze-Elementen zu unterstützen. Durch die Bereitstellung von Lese- und Hör-Cloze-Elementen möchten wir ein gewisses adaptives System anbieten, um taiwanesischen Kindern beim Lernen des englischen Wortschatzes zu helfen.