英文文本難度自動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)的研制與開(kāi)發(fā)

【摘要】信息化教學(xué)條件下實(shí)現(xiàn)英文文本難度的自動(dòng)化測(cè)量對(duì)于豐富教學(xué)資源，優(yōu)化教學(xué)過(guò)程，促進(jìn)外語(yǔ)教學(xué)都有著重要意義。該文介紹了一種新型的英文文本難度測(cè)量方法，該方法擺脫了傳統(tǒng)方法中僅僅依靠詞長(zhǎng)、句長(zhǎng)等變量進(jìn)行測(cè)量的局限，通過(guò)英語(yǔ)文本的信息計(jì)算實(shí)現(xiàn)文本難度的自動(dòng)測(cè)量，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的測(cè)量準(zhǔn)確性明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。此外，還研制開(kāi)發(fā)出面向用戶使用的英文文本難度自動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)IRMS（Information-based Readability Measuring System），實(shí)現(xiàn)了文本難度的自動(dòng)測(cè)量。

【關(guān)鍵字】文本難度；自動(dòng)測(cè)量；外語(yǔ)教學(xué)；語(yǔ)言技術(shù)；系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

【中圖分類(lèi)號(hào)】G434 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】B 【論文編號(hào)】1009—8097（2008）06—0079—07

一 引言

外語(yǔ)教學(xué)一直都是教育技術(shù)最為關(guān)心的領(lǐng)域之一，利用先進(jìn)的信息技術(shù)手段優(yōu)化外語(yǔ)教學(xué)過(guò)程，豐富外語(yǔ)教學(xué)資源，提高外語(yǔ)教學(xué)效率和效果，也一直是現(xiàn)代教育技術(shù)追求的目標(biāo)[1]。尤其是在互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之后，網(wǎng)絡(luò)資源的極大豐富和信息技術(shù)手段的快速發(fā)展，更為教育技術(shù)搭建了更為寬廣的舞臺(tái)，同時(shí)也對(duì)教育技術(shù)提出了更高的要求[2]。在這種背景下，如何利用信息技術(shù)手段，高效地收集、處理、應(yīng)用各類(lèi)文本資源，更好地為外語(yǔ)教學(xué)服務(wù)，成為教育技術(shù)研究的重要課題之一。在這其中，高精度地自動(dòng)判定英語(yǔ)語(yǔ)篇難度，從而將豐富但又繁雜的英語(yǔ)文本資源進(jìn)行有序化處理，轉(zhuǎn)變?yōu)榭晒┙虒W(xué)使用的教學(xué)資源又是此類(lèi)研究的重要內(nèi)容之一。

二 文本難度自動(dòng)測(cè)量的研究意義

英文文本難度研究發(fā)端于教學(xué)需要，第一個(gè)文本難度測(cè)量公式就是為了滿足美國(guó)高中理科教師的需要而研制開(kāi)發(fā)的[3]。這些教師希望能夠?qū)砜平滩牡恼Z(yǔ)言難度進(jìn)行測(cè)量和控制，從而使教材中的語(yǔ)言簡(jiǎn)單明了，以減少由于語(yǔ)言而給學(xué)生帶來(lái)的學(xué)習(xí)困難。

文本難度研究對(duì)于教學(xué)的主要貢獻(xiàn)就是它能夠促進(jìn)個(gè)性化教學(xué)和自主學(xué)習(xí)的開(kāi)展。個(gè)性化教學(xué)的目標(biāo)是要能夠根據(jù)每一名學(xué)習(xí)者的具體學(xué)習(xí)水平、認(rèn)知特點(diǎn)等，提供特定的教學(xué)和輔導(dǎo)，從而開(kāi)展針對(duì)性教學(xué)，提高教學(xué)效率。在傳統(tǒng)的大班閱讀教學(xué)中，同一年級(jí)的學(xué)習(xí)者都使用同樣的閱讀材料，很難體現(xiàn)出學(xué)習(xí)者之間的差異。根據(jù)前蘇聯(lián)著名心理學(xué)家Vygotsky的最近發(fā)展區(qū)理論[4]（Zone of Proximal Development，簡(jiǎn)稱(chēng)ZPD），在教學(xué)時(shí)，應(yīng)該首先確定教學(xué)材料的難度，選擇難度稍高于學(xué)習(xí)者當(dāng)前水平的教學(xué)材料，這樣的教學(xué)就會(huì)發(fā)生在學(xué)生的最近發(fā)展區(qū)內(nèi)，其效率最高，效果最佳。對(duì)于以學(xué)生為主體的自主性學(xué)習(xí)而言，文本難度研究會(huì)為學(xué)習(xí)者提供更加豐富和有針對(duì)性的閱讀材料，幫助學(xué)習(xí)者有效開(kāi)展自主學(xué)習(xí)，提高學(xué)習(xí)效果。

近年來(lái)，隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)大量的文本資源，如何有效地對(duì)這些真實(shí)文本進(jìn)行文本難度測(cè)量和標(biāo)注，從而為閱讀教學(xué)提供適合的真實(shí)文本正成為研究熱點(diǎn)。美國(guó)卡耐基－梅隆大學(xué)的語(yǔ)言技術(shù)學(xué)院正在開(kāi)展的REAP（REAder-specific Practice）項(xiàng)目（http://www.lti.cs.cmu.edu）就是基于網(wǎng)絡(luò)文本，通過(guò)開(kāi)發(fā)適合網(wǎng)絡(luò)文本的文本難度測(cè)量模式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)文本的自動(dòng)難度測(cè)定和劃分，并將難度標(biāo)注后的文本有針對(duì)性地用于教學(xué)，該項(xiàng)目受到了美國(guó)教育部的資助，并已經(jīng)取得了階段性的成果[5]。

文本難度的研究成果除了在教學(xué)領(lǐng)域內(nèi)得到廣泛應(yīng)用外，在其他領(lǐng)域也得到應(yīng)用，例如在測(cè)量軍事訓(xùn)練手冊(cè)、保險(xiǎn)條約、借貸合同、新聞報(bào)道等的文本難度方面都有文本難度公式的參與[6]。Flesh-Kincaid文本難度測(cè)量公式就是美國(guó)國(guó)防部使用的標(biāo)準(zhǔn)文本難度測(cè)量公式，并且該公式也被內(nèi)置于Microsoftreg; Office Word ，幫助用戶自動(dòng)測(cè)量英文文本難度指數(shù)[7]。

總結(jié)文本難度的研究意義具體可以體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1有利于更加科學(xué)規(guī)范地選擇教學(xué)材料。用戶可以利用文本難度測(cè)量系統(tǒng)，大規(guī)模地對(duì)教學(xué)材料進(jìn)行測(cè)量，然后對(duì)各個(gè)難度范圍內(nèi)的材料進(jìn)行選擇，這樣既可以提高選材效率，又提高了選材的科學(xué)性。

2有利于更加科學(xué)合理地開(kāi)展教材評(píng)價(jià)。用戶可以利用文本難度測(cè)量系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)有的教材難度進(jìn)行測(cè)量，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，對(duì)現(xiàn)有教材進(jìn)行評(píng)價(jià)和改進(jìn)。

3有利于其他非英語(yǔ)語(yǔ)種開(kāi)展文本難度研究。本課題采用的基于信息計(jì)算的研究方法是以往任何文本難度研究所沒(méi)有采取過(guò)的，是對(duì)傳統(tǒng)研究方法的一種突破。同時(shí)，這種方法具有普適性，即其他非英語(yǔ)語(yǔ)言同樣可以利用這種方法開(kāi)展本語(yǔ)種的文本難度研究。

4有利于優(yōu)化教學(xué)過(guò)程。文本難度測(cè)量系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)不僅可以對(duì)教材選擇和評(píng)價(jià)提供幫助，同時(shí)也會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)者評(píng)估自我學(xué)習(xí)能力，尤其是閱讀理解能力提供輔助作用，從而支持以學(xué)習(xí)者為中心的個(gè)性化學(xué)習(xí)方式，優(yōu)化整個(gè)教學(xué)過(guò)程，提高教學(xué)效率。

5有利于豐富和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源。網(wǎng)絡(luò)存在的大量文本資源必須經(jīng)過(guò)有序化處理之后才能夠成為真正的可被利用的資源，文本難度測(cè)量系統(tǒng)可以從文本的難度等級(jí)分類(lèi)方面為網(wǎng)絡(luò)資源的有序化做出貢獻(xiàn)，從而使網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源更加豐富和優(yōu)化。

總之，文本難度的自動(dòng)測(cè)量研究是輔助現(xiàn)代外語(yǔ)教學(xué)，尤其是支持自主性學(xué)習(xí)的重要輔助手段，同時(shí)也是為其他相關(guān)領(lǐng)域服務(wù)的基礎(chǔ)性研究工作，該研究工作的開(kāi)展必然會(huì)對(duì)現(xiàn)代教學(xué)工作以及其他相關(guān)工作起到重要的推動(dòng)作用。

三 文本難度自動(dòng)測(cè)量的相關(guān)研究工作

1國(guó)外研究開(kāi)發(fā)情況

英語(yǔ)文本難度研究開(kāi)展最多也最為成熟的國(guó)家是美國(guó)。美國(guó)在1923年就開(kāi)發(fā)出第一個(gè)文本難度測(cè)量公式，其后文本難度研究發(fā)展迅速，大量的文本難度公式紛紛出現(xiàn)。其研究可以分為三個(gè)階段：

（1） 20世紀(jì)20年代至20世紀(jì)50年代：在這個(gè)階段，文本難度的測(cè)量主要依靠手工進(jìn)行，研究者通過(guò)手工抽樣文本并統(tǒng)計(jì)文本的特征，從而提煉出測(cè)量公式。由于受到手工限制，取樣范圍有限，測(cè)量公式粗糙，測(cè)量準(zhǔn)確性低。

（2） 20世紀(jì)50年代至20世紀(jì)90年代：在這個(gè)階段，文本難度研究對(duì)象與計(jì)算機(jī)前階段基本相同，主要是教材、手冊(cè)、合同等類(lèi)型的文本，研究方法也是沿襲傳統(tǒng)方法，但是有了計(jì)算機(jī)支持，可以進(jìn)行大規(guī)模計(jì)算，提高了測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性。

（3） 20世紀(jì)90年代至今：在這個(gè)階段，文本難度的研究受到網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的深刻影響，文本難度的研究對(duì)象得到了相應(yīng)擴(kuò)展，從原有的傳統(tǒng)形式的文本發(fā)展到海量的網(wǎng)絡(luò)文本，傳統(tǒng)研究方法也有了進(jìn)一步創(chuàng)新。其重要代表就是由美國(guó)教育部資助，卡耐基－梅隆大學(xué)主持開(kāi)展的REAP項(xiàng)目研究。

2 國(guó)內(nèi)研究開(kāi)發(fā)狀況

由于中國(guó)國(guó)內(nèi)有大量的英語(yǔ)學(xué)習(xí)者，所以英語(yǔ)文本難度的研究也備受關(guān)注[8]。重慶大學(xué)根據(jù)Flesh Reading Ease公式開(kāi)發(fā)出文本難度測(cè)量應(yīng)用系統(tǒng)，并在該系統(tǒng)中增加了不同難度等級(jí)（大學(xué)英語(yǔ)四級(jí)、大學(xué)英語(yǔ)六級(jí)等）詞匯的統(tǒng)計(jì)分析功能[9]。國(guó)內(nèi)有些研究者利用語(yǔ)料庫(kù)檢索軟件和國(guó)外傳統(tǒng)的文本難度測(cè)量公式，針對(duì)教材、閱讀測(cè)試文本等進(jìn)行文本難度測(cè)評(píng)[10] [11] [12]。

3 對(duì)國(guó)內(nèi)研究的評(píng)價(jià)

盡管文本難度的研究在我國(guó)受到眾多關(guān)注，但真正由我國(guó)研制開(kāi)發(fā)的文本難度測(cè)量模型和工具卻還沒(méi)有見(jiàn)到報(bào)道。在過(guò)去的研究中，國(guó)內(nèi)大部分研究者采用了美國(guó)Flesh Reading Ease 公式作為測(cè)量文本難度的公式，結(jié)論分析也都是基于該公式的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。但由于該公式的自身局限性，以及該公式是針對(duì)美國(guó)人的閱讀能力和特點(diǎn)而構(gòu)建的，完全將其照搬到我國(guó)的文本難度測(cè)量中，而不考慮中國(guó)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)英語(yǔ)過(guò)程中的實(shí)際情況，必然會(huì)造成測(cè)量結(jié)果的不可靠。

4 傳統(tǒng)研究中存在的不足

國(guó)內(nèi)外有關(guān)文本難度自動(dòng)測(cè)量的研究雖然取得了很多成果，并研制開(kāi)發(fā)出諸多文本難度測(cè)量公式，但由于傳統(tǒng)研究方法的局限性，其研究成果也存在很多的不足，主要表現(xiàn)在：

（1） 測(cè)量準(zhǔn)確性不高：傳統(tǒng)測(cè)量公式只是簡(jiǎn)單地利用詞長(zhǎng)、句長(zhǎng)或是詞匯的難度分布來(lái)測(cè)量文本難度，而沒(méi)有深入探究語(yǔ)言的內(nèi)部規(guī)律對(duì)于文本難度的影響，因此其測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性不可避免地受到嚴(yán)重影響。

（2） 測(cè)量變量缺失：傳統(tǒng)測(cè)量沒(méi)有能夠?qū)㈤喿x環(huán)境因素與讀者因素對(duì)于文本難度的影響考慮在內(nèi)，因此造成測(cè)量變量的缺失。

（3） 應(yīng)用范圍狹?。簜鹘y(tǒng)測(cè)量公式都有著專(zhuān)屬的應(yīng)用領(lǐng)域，超出這個(gè)領(lǐng)域就難以保證測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性。

以上這些不足在本研究中都給予了關(guān)注并獲得了較好的解決。（1）本研究利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，使用信息計(jì)算的方法對(duì)文本的難度進(jìn)行測(cè)量，這種方法更加符合閱讀規(guī)律，更能夠反映文本難度特征，因此測(cè)量準(zhǔn)確性得到了提高，這從實(shí)驗(yàn)報(bào)告中可以明確看出；（2）本研究利用語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建能夠反映讀者語(yǔ)言使用特征的統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型，利用文本信息量反映閱讀時(shí)間對(duì)于文本難度的影響，利用二元接續(xù)關(guān)系反映語(yǔ)序?qū)τ谖谋倦y度的影響，這些都是傳統(tǒng)研究中缺失的測(cè)量變量；（3）本研究的測(cè)試對(duì)象不僅包括傳統(tǒng)研究可以測(cè)試的規(guī)則文本，還包括傳統(tǒng)研究難以測(cè)量的短文本、語(yǔ)序混亂文本、文法錯(cuò)誤文本等，擴(kuò)大了難度測(cè)量的應(yīng)用范圍。這些工作都使得本研究具有傳統(tǒng)研究所不具有的特點(diǎn)。

四 基于統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的文本難度測(cè)量方法

針對(duì)傳統(tǒng)研究中存在的問(wèn)題，我們認(rèn)為，要提高文本難度自動(dòng)測(cè)量的準(zhǔn)確性和適用范圍就必須從研究方法層面有所突破，必須拋棄單純依靠詞長(zhǎng)、句長(zhǎng)、詞語(yǔ)難度分布等變量進(jìn)行文本難度測(cè)量的研究取向，利用依靠新的研究方法解決傳統(tǒng)研究不能夠解決的諸多問(wèn)題。本課題中采用了基于信息計(jì)算的研究方法開(kāi)展文本難度自動(dòng)測(cè)量的研究工作。

1 信息論簡(jiǎn)介

信息計(jì)算的理論基礎(chǔ)是信息論，信息論創(chuàng)始人香農(nóng)在概率統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上給出了信息的定義，其內(nèi)容是：“信息是消除了的不確定性” [13]。這一定義是從信息對(duì)信宿的作用的角度做出的，具有相對(duì)性、功能性和量化性特征，并在自然語(yǔ)言處理中得到廣泛應(yīng)用。對(duì)于文本難度的自動(dòng)測(cè)量而言，我們認(rèn)為如果能夠定量的對(duì)文本的信息進(jìn)行測(cè)量，那么就可以根據(jù)文本信息量的大小就對(duì)文本難度進(jìn)行估計(jì)，而這種根據(jù)文本信息量的難度估計(jì)更符合人的認(rèn)知規(guī)律，也符合實(shí)際閱讀經(jīng)驗(yàn)，因此從理論基礎(chǔ)和方法論上要優(yōu)越于傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單測(cè)量詞長(zhǎng)、句長(zhǎng)的方法。

2 信息論在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用

基于信息計(jì)算的文本難度測(cè)量模型就是根據(jù)以上三個(gè)信息變量，在訓(xùn)練語(yǔ)料的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上構(gòu)建出來(lái)的。

上述方法中建立的2元統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型以及提出的3個(gè)信息變量在研究方法的層面較好地解決了傳統(tǒng)研究中忽視語(yǔ)序因素、讀者因素和環(huán)境因素對(duì)于文本難度影響的問(wèn)題，將語(yǔ)序、讀者與環(huán)境都納入到了測(cè)量之中，提高了測(cè)量模型的效果，也擴(kuò)大了測(cè)量范圍。

4 研究路線

本研究采用了目前自然語(yǔ)言處理研究領(lǐng)域主流的基于統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的研究方法，依靠大量的語(yǔ)料資源構(gòu)建語(yǔ)言模型，然后根據(jù)語(yǔ)言模型在人工標(biāo)注好的訓(xùn)練語(yǔ)料上進(jìn)行文本難度測(cè)量模型的訓(xùn)練，最后開(kāi)發(fā)出面向用戶的文本難度測(cè)量應(yīng)用系統(tǒng)。

具體過(guò)程是，首先利用BROWN、LOB、FROWN、FLOB等四個(gè)總計(jì)400萬(wàn)詞的平衡語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建n元（n＝1，2，3）概率語(yǔ)言模型，并計(jì)算出所有n元組的信息量；然后選擇《新概念英語(yǔ)》（1－4冊(cè)）[14]的所有文本作為訓(xùn)練語(yǔ)料，根據(jù)教材使用說(shuō)明，按照教材中語(yǔ)篇的不同冊(cè)次、篇次，將所有語(yǔ)篇?jiǎng)澐譃椴煌碾y度等級(jí)并予以標(biāo)注；利用信息計(jì)算方法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，確立詞熵、句熵、語(yǔ)篇信息量等概念，并在訓(xùn)練語(yǔ)料上對(duì)這些變量進(jìn)行測(cè)量；對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行分析，得出這些變量與文本難度之間的相關(guān)性關(guān)系，從而確定與文本難度最為相關(guān)的測(cè)量變量；然后利用訓(xùn)練語(yǔ)料的測(cè)量數(shù)據(jù)和最小二乘法，構(gòu)建不同語(yǔ)言模型下的文本難度測(cè)量公式；最后利用Visual Studio .NET2005開(kāi)發(fā)環(huán)境開(kāi)發(fā)出面向用戶的文本難度測(cè)量應(yīng)用系統(tǒng)，并對(duì)測(cè)試語(yǔ)料進(jìn)行測(cè)試，檢驗(yàn)文本難度測(cè)量模型的可靠性和準(zhǔn)確性。

主要路線圖如下：

5 測(cè)量系統(tǒng)的效果檢驗(yàn)

為了測(cè)試本課題的文本難度測(cè)量模型的測(cè)量準(zhǔn)確性和適用性，我們選定了《大學(xué)英語(yǔ)》（1-6冊(cè)）作為測(cè)試語(yǔ)料，對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

（1） 測(cè)試步驟

● 根據(jù)測(cè)試語(yǔ)料的類(lèi)型對(duì)其進(jìn)行難度標(biāo)注，區(qū)分出不同的難度等級(jí)

● 利用本課題開(kāi)發(fā)出的文本難度測(cè)試模型對(duì)測(cè)試語(yǔ)料進(jìn)行測(cè)量，得出文本難度系數(shù)

● 對(duì)文本難度系數(shù)和測(cè)試文本的難度等級(jí)進(jìn)行相關(guān)性分析，計(jì)算二者之間的Pearson相關(guān)系數(shù)和顯著性水平（sig.=0.01）

● 與傳統(tǒng)測(cè)量公式（本課題選用ARI測(cè)試公式）進(jìn)行對(duì)比研究，比較二者結(jié)果與難度等級(jí)的相關(guān)性水平

（2） 測(cè)試結(jié)果

注：表中“本課題模型測(cè)量值”與“ARI公式測(cè)量值”都是沒(méi)有進(jìn)行歸一化的測(cè)量值，由于各自公式所選取的測(cè)量基準(zhǔn)不同，因此測(cè)量值的絕對(duì)數(shù)值是不同的，但是我們關(guān)注的是測(cè)量值的相對(duì)數(shù)值，例如，第二冊(cè)相對(duì)第一冊(cè)難度提升了多少，整體的難度分布是什么樣的，與人工確定的難度等級(jí)相關(guān)性如何，從這個(gè)角度講二者盡管在絕對(duì)數(shù)值上不在同一個(gè)數(shù)量級(jí)，但從相對(duì)數(shù)值上而言是具有比較基礎(chǔ)的。如果需要將二者放在同一個(gè)數(shù)量級(jí)進(jìn)行比較，那么只需分別對(duì)二者進(jìn)行歸一化處理即可。

從以上對(duì)大學(xué)英語(yǔ)（1－6冊(cè)）測(cè)試語(yǔ)料的測(cè)量結(jié)果中可以看出：本課題模型的測(cè)量結(jié)果與難度等級(jí)的相關(guān)性（0.849）要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于ARI模型的測(cè)量結(jié)果（0.580），表明本課題的模型測(cè)量出的難度分值與預(yù)估的難度等級(jí)具有高度相關(guān)性，其相關(guān)性高于傳統(tǒng)的ARI測(cè)量模型，也就說(shuō)明，本課題模型在測(cè)量教材難度等級(jí)方面比傳統(tǒng)測(cè)量模型具有更高的準(zhǔn)確性。

五 應(yīng)用系統(tǒng)介紹

1 測(cè)量流程

下圖給出了利用IRMS系統(tǒng)進(jìn)行文本難度測(cè)量的整個(gè)過(guò)程。

程序啟動(dòng)后，首先進(jìn)入初始化頁(yè)面，選擇需要加載的語(yǔ)言模型，選擇后進(jìn)入程序主頁(yè)面，開(kāi)始語(yǔ)篇的文本難度測(cè)量工作。在主頁(yè)面中，首先選擇需要測(cè)評(píng)的語(yǔ)篇，然后進(jìn)行語(yǔ)篇信息參數(shù)以及語(yǔ)篇難度的統(tǒng)計(jì)分析，分析結(jié)果顯示在右側(cè)窗體內(nèi)。如果需要對(duì)另外一篇文檔進(jìn)行操作，則重新選擇文件，其后操作同上。

2 用戶界面介紹

（1） 初始化頁(yè)面

初始化界面的主要功能是向用戶提供備選的語(yǔ)言模型，用戶根據(jù)語(yǔ)言模型的特點(diǎn)和任務(wù)需要進(jìn)行選擇，然后加載程序，本系統(tǒng)默認(rèn)使用2元模型進(jìn)行語(yǔ)篇文本難度測(cè)評(píng)。

（2） 主程序界面

● 2元模型系統(tǒng)文本測(cè)試前的頁(yè)面

● 2元模型系統(tǒng)文本測(cè)試后頁(yè)面

在主程序頁(yè)面，用戶可以對(duì)文本進(jìn)行文本難度測(cè)量，測(cè)量結(jié)果包括難度系數(shù)以及適合讀者群，還包括文本的基本信息參數(shù)，如詞型數(shù)、類(lèi)型數(shù)、句子數(shù)、詞熵、句熵、語(yǔ)篇信息量等參數(shù)值，以及每個(gè)2元組的信息量及其在語(yǔ)篇中的出現(xiàn)次數(shù)，此外，系統(tǒng)還提供了傳統(tǒng)測(cè)量模型ARI（Automated Readability Index）的測(cè)量結(jié)果，以便比較使用。

六 結(jié)語(yǔ)

本課題以信息計(jì)算為基礎(chǔ)，在總結(jié)和分析傳統(tǒng)文本難度研究的基礎(chǔ)上，研制出新的文本難度測(cè)量模型，并開(kāi)發(fā)出相應(yīng)的測(cè)量系統(tǒng)，為文本難度的研究提供了一套新的思路和方法，所研制出的測(cè)量模型在測(cè)量準(zhǔn)確性、適用范圍等方面都超過(guò)了傳統(tǒng)文本難度測(cè)量公式，具有較強(qiáng)的理論意義和實(shí)用價(jià)值，為深度利用網(wǎng)絡(luò)資源，開(kāi)發(fā)信息化的外語(yǔ)教學(xué)系統(tǒng)提供了重要支持。

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