系統識別號 | U0002-2406200915112200 |
---|---|
DOI | 10.6846/TKU.2009.00897 |
論文名稱(中文) | 設計錯誤驅動式之個人化非刻意語言學習機制:以電影為例 |
論文名稱(英文) | Personalized Error-Driven Incidental Language Learning through Movies |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 資訊工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Computer Science and Information Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 97 |
學期 | 2 |
出版年 | 98 |
研究生(中文) | 曾彥儒 |
研究生(英文) | Yen-Ju Tseng |
學號 | 696410850 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2009-06-11 |
論文頁數 | 67頁 |
口試委員 |
指導教授
-
郭經華
委員 - 郭經華 委員 - 陳孟彰 委員 - 楊接期 |
關鍵字(中) |
搭配詞 搭配詞錯誤 介係詞 非刻意語言學習 相互資訊 貝氏定理 |
關鍵字(英) |
Collocation Miscollocation Prepositions Incidental Language Learning Mutual Information Bayes theorem |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
本論文主要是設計一個以電影為基礎的學習環境,能夠讓學習者藉由電影生動有趣的影音效果,學習最自然的語言、了解外語文化,並可藉由影片的真實對話情境,解決英語真實情境的缺乏,加深學習者對於英語的認知,再搭配對電影字幕做強調和提供即時的文字訊息,讓以英語當作第二語言學習者在觀看電影的同時能順便學習正確搭配詞以及正確介係詞用法,達到非刻意英語學習的效果。 系統分為三個主要部份:自動化搭配詞偵測及更正子系統、自動化介係詞偵測及更正子系統、個人化非刻意電影英語學習子系統。自動化搭配詞偵測及更正子系統,此子系統的功用為把搭配詞錯誤更正為正確的搭配詞;自動化介係詞偵測及更正子系統,此子系統的功能為把介係詞錯誤更正為正確的介係詞;個人化非刻意電影英語學習子系統,此子系統主要由一個代理人結合上述兩個子系統的功能,達到本論文的系統設計。 在研究實作部分,系統可以在使用者觀看電影時,立即透過文字訊息提醒使用者對於先前作業所犯搭配詞錯誤或是介係詞誤用,並強調當前電影字幕為正確搭配詞或介係詞用法,引起使用者的注意力以及對正確搭配詞、介係詞用法的理解力。本研究將搭配詞、介係詞及影片內容,這三種資訊整合成電影英語學習系統,運用非刻意學習的方法來理解正確搭配詞組合以及介係詞的正確用法,藉以提升使用者的英語學習效果。 |
英文摘要 |
The purpose of this proposal is to design an English learning environment focused on movies, in order to allow students to witness realistic conversations in English, thereby increasing their knowledge of the English language. Features of this environment include highlight significant words from the subtitles, so that the student will notice important ideas such as collocation, the use of prepositions, etc., so that incidental language learning will be achieved. While the student watches the movie, the system reminds the student of previous mistakes that were made, such as miscollocation or misused collocation, and misused prepositions. Through this system, we hope to construct an incidental language learning English-learning environment. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
第一章 緒論 1 1.1 研究動機 2 1.2 研究目的 5 1.3 論文內容大綱 6 第二章 相關研究 7 2.1 電影與語言學習 7 2.1.1 影片在語言學習上的好處 8 2.2 非刻意語言學習 10 第三章 個人化非刻意語言學習機制 13 3.1 字幕前處理 16 3.2 自動化搭配詞偵測及更正系統 20 3.2.1 搭配詞錯誤(MisCollocation)來源 23 3.2.2 語料庫(Corpus)來源 26 3.2.3 詞類標記(POS Tagging) 28 3.2.4 詞性還原(Lemmatizing) 30 3.2.5 搭配詞(Collocation) 31 3.2.6 相互資訊(Mutual Information)相似度計算 33 3.3 自動化介係詞偵測及更正系統 37 3.3.1 介係詞錯誤來源 39 3.3.2 統計各單字出現次數 40 3.3.3 相互資訊相似度計算 43 3.3.4 貝氏分類 46 3.4 個人化非刻意語言學習系統 49 第四章 實作與討論 52 4.1 系統實作 53 4.2 實驗數據 54 第五章 結論與未來研究方向 56 5.1 結論 56 5.2 未來研究方向 58 參考文獻 59 附錄-英文論文 62 表目錄 表2-1 語言項目的重覆使用及回憶統計表 11 表3.2.3-1 詞類標記之詞性表 29 表3.2.5 英文上常用的搭配字 32 表4.2-1 正確及錯誤搭配詞對照表 54 表4.2-2 正確及錯誤介係詞對照表 54 圖目錄 圖3-1 個人化非刻意語言學習機制流程圖 15 圖3.1-1 SRT字幕範例 16 圖3.1-2 OPENSUBTITLES首頁,網址為HTTP://WWW.OPENSUBTITLES.ORG/ZH 17 圖3.1-3對話內容格式分析 18 圖3.1-4 電影字幕內容 19 圖3.2-1 自動化搭配詞偵測及更正系統流程圖 22 圖3.2.1-1 IWILL英語教學平台首頁,網址為HTTP://WWW.IWILLNOW.ORG/ 25 圖3.2.5-1 搭配詞列表 36 圖3.3-1 自動化介係詞偵測及更正系統的流程圖 38 圖3.3.2-1 一個單字出現頻率 40 圖3.3.2-2 兩個單字同時出現頻率 41 圖3.3.2-3 三個單字同時出現頻率 42 圖3.4 個人化非刻意語言學習系統流程圖 49 圖4-1 個人化非刻意語言學習系統介面 52 圖4.1-1 個人化非刻意語言學習系統實作畫面 53 |
參考文獻 |
[1] Huang,J."Voices from Chinese student: Professors' use of English affects academic listening". Colloge Student Journal,212-224,2004. [2] GrammarRom (1994) CD-ROM, Longman [3] Business Territory (1997) CD-ROM, IBM, Lingonet Ltd. [4] Citizen of the World (1998), CD-ROM, Philips, Eindhoven, Netherlands. [5] Jane King, “Using DVD Feature Films in the EFL Classroom,”,Computer Assisted Language Learning,Vol. 15, No. 5, pp 509-523, 2002. [6] Erwin Tschirner, “Language Acquisition in the Classroom:The Role of Digital Video,” Computer Assisted Language Learning, Vol. 14, No. 3-4, pp 305-319, 2001. [7] Hung Tsung-Fu, Chiou Yan-Shiang, Kuo Chin-Hwa, Tsao Nai-Lung,“A Personalized Movies System for English Learning," International Computer Symposiums ICS-2008, Taiwan, Nov 13-15, 2008. [8] Chin-Hwa Kuo, David Wible, Nai-Lung Tsao, and Chen-Fu Chang,“A Video Retrieval System for Computer Assisted Language Learning," AI-ED 2005, July 18-22, 2005. [9] Hung Tsung-Fu, Chen Ruey-Jinng, Kuo Chin-Hwa, Tsao Nai-Lung,“Improving the Syntax-based Retrieval System Using Collocation Indexing," International Computer Symposiums ICS-2008, Taiwan, Nov 13-15, 2008. [10] Paul Brett, “Using Multimedia:A Descriptive Investigation of Incidental Language Learning,” Computer Assisted Language Learning, Vol. 11, No. 2, pp 179-200, 1998. [11] Yu-Tuan Lu,"Error-Driven Incidental Language Learning:Learning Collocations from Movies",2008 [12] Firth, J.R. (1957). Modes od meaning. Paper in linguistics (pp. 1934-1951). Oxfird: Oxford University Press. [13] Nation, I.S.P. (2001). Learning vocabulary in another language. Cambridge: Cambridge Press. [14] OpenSubtitles. http://www.opensubtitles.org/zh. [15] IWiLL - Intelligent Web-based Interactive Language Learning. http://www.iwillnow.org/IWiLL. [16] BNC - British National Corpus. http://www.natcorp.ox.ac.uk. [17] Thorsten.Brants, TnT-A Statistical Part-of-Speech Tagger.In Proceedings of the Sixth Applied Natrual Language Processing Conference ANLP-2000, Seatle,WA, 2000. [18] http://www.coli.uni-sb.de/sfb378/negra-corpus. [19] http://www.cogs.susx.ac.uk/users/geoffs/RSue.html. [20] Gledhill C., “Collocations in Science Writing”, Narr,Tubihgen,2000. [21] Sinclair J.(1996) “The Search for Units of Meaning.”, in Textus, IX , 75-106. [22] Smadja F. A &McKeown, K. R.(1990) “Automatically extracting and representing collocations for language generation.” Proceedings of ACL.90,252-259, Pittsburgh,Pennsylvania. [23] Moon R.(1998) “Fixed Expressions and Idioms , a Corpus-Based Approach. ” Oxford , Oxford University Press. [24] Frath P. & Gledhill C. (2005) “Free-Range Clusters or Frozen Chunks ? Reference as a Defining Criterion for Linguistic Units ” in Recherches anglaises et Nord-americaines, vol.38:25-43. |
論文全文使用權限 |
如有問題,歡迎洽詢!
圖書館數位資訊組 (02)2621-5656 轉 2487 或 來信