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系統識別號 U0002-1508201118191300
中文論文名稱 非刻意語言學習:透過歌詞學習字彙
英文論文名稱 Incidental Language Learning: Learning Vocabulary from Lyrics
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 曾鼎雲
研究生英文姓名 Ding-Yun Tseng
學號 698411708
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2011-07-21
論文頁數 69頁
口試委員 指導教授-郭經華
委員-陳孟彰
委員-楊接期
委員-陳建彰
委員-郭經華
中文關鍵字 多媒體  歌詞  YouTube  推薦系統  回饋  行動學習  API  Web服務 
英文關鍵字 Multimedia  Lyrics  YouTube  Recommendation System  Feedback  M-learning  API  Web Service 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 本論文的主要目標是設計一個推薦適合學習者程度歌曲,並找尋歌詞中值得學習的語文單元為目標的音樂學習工具。
此工具會根據學習者程度並以字彙為基礎隨機推薦歌曲,在欣賞歌曲的同時,除可以同步的觀看歌詞內容,系統同時於播放過程中自動標註出擷取的語文單元並翻譯成中文,讓學習者在欣賞歌曲的同時可以了解歌詞中特殊字詞組合的含意。待歌曲播放完畢,回饋記錄將會修正推薦機制的結果產出,使未來的推薦將會更貼近學習者。
研究中將運用資訊技術輔助該音樂學習工具,發揮取之於網路,用之於網路的精神,除學習教材-樂曲來自於網際網路外,利用語料庫擷取出的特徵,將值得學習的語文單元透過Google翻譯功能,藉由YouTube嵌入式播放機制一併提供給學習者。希望這套系統透過網路的便利性,提供學習者良好的英文學習體驗。
英文摘要 The purpose of this proposal is to design an English learning tool that is comfortable for the learner and is able to find targeted linguistic terms from lyrics.
This tool will suggest music randomly based on the learner’s vocabulary level. During the music playback, the learner can view the lyrics simultaneously. In addition, to further the learner’s reading comprehension, certain key phrases are translated into Chinese, so that the learner can know the meaning of the phrase in the context of the song. The feedback mechanism tracks the learner’s progress and adjusts the recommended results accordingly.
In this research, the use of information retrieval methodology assist this multimedia learning tool to retrieving meaningful linguistic terms through three features retrieve from corpus. The lyrics are available from the Internet. The linguistic terms within the lyrics are translated into Chinese using Google Translate. A YouTube embedded player is available for learners. With these features, the system can assist the learner to use the Internet more effectively to learn English.
論文目次 第一章 緒論 1
1.1 研究動機 2
1.2 研究目的 4
1.3 研究內容 6
1.4 論文內容與大綱 8
第二章 背景知識與相關研究 9
2.1 多媒體應用在語言學習 9
2.2 行動學習 11
2.3 非刻意語言學習 15
第三章 系統架構與設計 16
3.1 歌詞資料庫 17
3.1.1 蒐集演唱者與歌曲名稱 18
3.1.2 蒐集動態歌詞 21
3.1.3 歌詞內容解析 24
3.2 語文單元資料庫 28
3.2.1 標準語料庫解析並計算特徵值-頻率(Frequency) 30
3.2.2 特徵值計算-相互資訊(Mutual Information,MI) 32
3.2.3 特徵值計算-不可取代性(Unsubstitutability) 34
3.2.4 值得學習的語文單元 36
3.3 Web服務實作 38
3.3.1 字彙程度分級表 40
3.3.2 內容導向式推薦系統 42
3.3.3 使用者回饋機制 44
3.3.4 歌曲推薦代理人 46
3.4 多媒體學習工具系統設計 47
第四章 系統實作與結果 49
4.1 系統介面與功能 50
4.2 實驗結果與討論 54
第五章 結論與未來研究方向 57
5.1 結論 57
5.2 未來研究方向 58
參考文獻 59
附錄-英文論文 62

圖目錄
圖 1 歌詞資料庫系統圖 17
圖 2 LyricWiki首頁 19
圖 3 以搜尋Lady GaGa此位演唱者為範例 20
圖 4 由Daniel Powter演唱歌曲Bad Day的歌詞內容 22
圖 5 千千在線音樂網站搜尋頁面 23
圖 6 QQ Music音樂網站搜尋頁面 23
圖 7 Unigram token 資料表 27
圖 8 語文單元資料庫系統圖 28
圖 9 Trigram with MI and CP 35
圖 10 Quadrigram with MI and CP 35
圖 11 帶入三項特徵值的Py Dictionary資料表 37
圖 12 Web服務系統圖 38
圖 13 字彙程度分級資料表 41
圖 14 多媒體學習工具系統流程圖 47
圖 15 多媒體學習工具說明圖 50
圖 16 歌曲播放介面1 52
圖 17 歌曲播放介面2 52

表目錄
表 1 傳統教學、E-learning和M-learning比較表 12
表 2 詞類標記之詞性表 25
表 3 N-gram切割範例表 26
表 4 隱性顯性回饋比較表 45
表 5 測試資料概觀 54
表 6 程度9測試資料節錄 55
表 7 程度12測試資料節錄 56
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[24] Article of Lyric Wiki
http://www.wikia.com/About_Wikia
[25] API Hyperlink
http://lyrics.wikia.com/api.php?action=lyrics&artist=lady_gaga&fmt=xml&func=getSong
[26] List of largest wikis
http://meta.wikimedia.org/wiki/List_of_largest_wikis
[27] Lyric Downloads
http://www.qianqian.com/
[28] Lyric Downloads
http://music.qq.com/
[29] BNC – British National Corpus.
http://www.natcorp.ox.ac.uk.
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