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#1波兰语词汇量测试（PVST）：一种用于评估接受性词汇的自适应测评工具分析新型自适应波兰语词汇量测试（PVST），该测试利用计算机化自适应测试（CAT）和项目反应理论（IRT）评估母语者与非母语者的接受性词汇。
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#2用于评估阅读理解系统的对抗性示例针对自然语言处理（NLP）中对抗性评估方法的分析，聚焦于SQuAD数据集。探讨自动生成的干扰句如何暴露模型弱点。
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#3机器阅读理解中的双向注意力流：技术分析对双向注意力流（BiDAF）网络的深入分析，这是一个在SQuAD和CNN/DailyMail数据集上取得领先结果的机器阅读理解分层模型。
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#4语言习得与理解的脑机制综述一篇关于第一/第二语言习得与理解的神经基础的综合评述，涵盖大脑区域、实验技术与计算工具。
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#5字符级语言模型学习英语形态句法单元与规律的证据分析字符级语言模型如何在无显式监督下学习抽象形态规律、词边界及句法属性。
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#6CHOP：将ChatGPT整合到EFL口语展示练习中的分析与框架对基于ChatGPT、为EFL口语展示练习提供个性化反馈的平台CHOP的分析，涵盖其设计、评估及未来展望。
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#7词典编纂者视角下的EFL词汇挑战分析与复杂语法化词典构建方案针对英语学习者的词汇难点分析及融合语法、语义与现代信息通信技术工具的复杂语法化双语词典构建建议
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#8词典编纂视角下的EFL词汇习得难点分析与复杂语法化词典构建方案分析罗马尼亚英语学习者的词汇挑战，并提出一个集语法、语义与信息通信技术工具于一体的复杂语法化罗英词典构建方案。
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#9DVAGen：动态词汇增强语言模型的统一框架DVAGen是一个用于训练、评估和可视化动态词汇增强大语言模型的开源框架，旨在解决词汇外问题并提升推理可扩展性。
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#10动态词汇生成：语言模型的新范式提出一种语言模型的动态词汇范式，支持将多词短语作为原子单元生成，提升质量与效率，并为下游应用提供即插即用部署方案。
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#11高等教育中EFL学习者阅读理解困难分析深入分析阿拉伯EFL学习者在马来西亚大学面临的阅读理解挑战，探讨其成因、影响及潜在解决方案。
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#12理解EFL学生使用自然语言生成工具进行创意写作的构思策略一项研究，探讨英语作为外语的学生如何利用自然语言生成工具进行创意写作构思，包括策略、评估和工具选择。
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#13案例研究：EFL中学生使用ChatGPT完成写作任务的提示工程路径分析本研究分析了英语作为外语的中学生如何利用ChatGPT进行提示工程以完成写作任务，揭示了四种典型路径及其对人工智能素养教育的启示。
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#14三年级英语学习者对声音的理解：一项关于语言、推理与物理学习的研究分析三年级英语学习者如何运用日常语言和推理策略理解声音的物理概念，探索语言习得与科学探究的交叉点。
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#15深度学习在短文本情感分类中的应用：分析与框架分析包括BERT和迁移学习在内的深度学习技术，用于短英文文本的情感分类，并介绍SmallEnglishEmotions数据集。
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#16EDEN：英语学习共情对话系统——AI驱动语言教育EDEN是一款用于英语学习的共情AI聊天机器人，通过个性化对话系统提供自适应反馈，以提升学生的坚毅品质和感知情感支持。
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#17EDEN：英语学习共情对话系统 - 面向语言教育的AI聊天机器人关于EDEN共情AI英语学习聊天机器人的研究，该系统提供语法反馈和自适应共情响应，以提升学生的学习毅力和学习成果。
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#18MPSA-DenseNet：基于先进深度学习的英语口音分类方法深入解析MPSA-DenseNet——一种融合多任务学习与注意力机制的新型深度学习模型，在母语与非母语使用者英语口音分类中实现高精度识别。
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#19Google Classroom 在英语语言教学（ELT）中的角色分析分析Google Classroom在ELT中的作用，探讨其对高等教育中混合式学习、学生参与度及教学法转型的影响。
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#20语法习得与教学在第二语言教学与学习中的作用一篇范围综述，分析了语法习得在第二语言学习中的关键作用，探讨了教学策略及未来研究方向。
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#21通过《小猪佩奇》学习英语：基于嘈杂自然数据的基础语言习得研究分析基于《小猪佩奇》卡通对话训练的计算模型，如何从松散耦合的语音和视频中学习视觉语义，以解决语言习得研究中的生态效度问题。
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#22语言产出与理解的一体化理论一个理论框架，提出语言产出和理解是基于预测、前向建模和内隐模仿的相互交织的过程。
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#23Reading.help：一款基于大语言模型的、面向EFL读者的主动式与按需式智能阅读助手研究一款利用大语言模型为EFL读者提供主动式和按需式英语语法与语义解释的智能阅读工具，其特色在于采用了双LLM验证系统。
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#24Reading.help：面向EFL学习者的LLM驱动智能阅读助手关于Reading.help的研究，这是一款AI驱动的工具，为英语作为外语的学习者提供主动式和按需式的英语语法与语义解释，以支持其阅读。
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#25儿童与GPT-2语言模型学习阶段的比较分析一项比较儿童与GPT-2模型语言习得发展轨迹的研究，揭示了二者在学习阶段的相似性与差异性。
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#26learn-en - 技术文档与资源关于 learn-en 技术及其应用的全面技术文档与资源。
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#27词典编纂视角下的EFL词汇习得挑战与语法化词典解决方案分析分析英语学习者的词汇难点，并探讨应用语言学中采用ICT方法开发复杂语法化罗英词典的解决方案。
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#28词典编纂者视角下的EFL词汇习得难点分析与复杂词典设计提案分析英语学习者的词汇难点，并提出一个融合ICT与应用语言学的语法化罗英词典设计方案。
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#29定义理解力：为机器阅读叙事文本构建理解模板对机器阅读理解任务设计的批判性分析，提出了一个系统性的叙事理解模板，并评估了当前模型的局限性。
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#30MENmBERT：面向马来西亚英语NLP的迁移学习研究研究从英语预训练语言模型到马来西亚英语的迁移学习，在低资源环境下提升命名实体识别和关系抽取性能。
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#31沙特EFL学生的元认知阅读策略与动机研究研究沙特大学EFL学生元认知阅读策略、阅读动机与阅读理解表现之间关系的实证研究。
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#32沙特EFL学生元认知阅读策略、动机与阅读理解表现研究分析沙特EFL大学生元认知阅读策略、阅读动机与阅读理解表现之间的关系。
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#33自然语言处理中多文档阅读理解分析：演进、模型与未来方向对NLP中多文档阅读理解的全面分析，涵盖其演进历程、RE3QA模型架构、技术挑战及未来研究方向。
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#34通过语言习得将多模态预训练泛化至多语言领域一种新颖的多语言习得框架，能以最少的数据和计算资源，高效地将单语视觉-语言预训练模型扩展为多语言模型。
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#35通过语言习得将多模态预训练泛化至多语言领域一种受人类语言学习启发的新颖框架，能以最少的数据和计算资源，将单语视觉语言模型扩展至多语言任务。
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#36评估神经语言模型作为语言习得的认知模型批判性分析神经语言模型作为语言习得认知模型的潜力，揭示现有基准的局限性，并倡导使用人工评估数据集。
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#37基于神经序列到序列模型的非标准英语表达解释方法一种双编码器神经网络模型，利用社交媒体数据上下文生成非标准英语词汇和短语的解释。
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#38EFL课程必须转向线上：印度尼西亚新冠疫情下的教学活动与挑战基于2020年期刊研究，分析印尼EFL教师在新冠疫情期间的在线教学实践、挑战及其启示。
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#39社交媒体语言中的人格、性别与年龄：一项开放词汇分析通过对7亿条Facebook消息进行数据驱动的开放词汇分析，揭示了语言如何与人格、性别和年龄相关联。
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#40基于预训练神经语言模型的英语作为第二语言句子填空题自动求解本研究提出一种利用预训练语言模型的神经框架，用于自动求解英语作为第二语言（ESL）句子填空题，并在真实K-12数据集上进行了实验验证。
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#41基于深度神经网络文本生成的人形机器人英语学习系统采用LSTM神经网络生成文本的人形机器人原型系统，帮助英语自学者提升语法能力，实验结果显示语法水平显著改善。
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#42词汇表规模与扩展定律：为何更大的模型需要更大的词汇表分析词汇表规模如何影响大语言模型的扩展定律，提出确定计算最优词汇表规模以提升预训练效率的方法。
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#43基于图式理论的雅思听力教学研究研究应用图式理论通过认知语言学方法、语言习得阶段和实践教学法提升雅思听力理解能力
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#44SLABERT：基于BERT的第二语言习得建模利用BERT模型和5种类型学多样语言的儿童导向语音数据，研究第二语言习得中的跨语言迁移现象。
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#45神经语言模型的第二语言习得：跨语言迁移的语言学分析分析神经语言模型如何习得第二语言，探讨第一语言预训练、语言迁移配置及语言学泛化的影响。
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#46自主学习策略对英语语法习得效用的研究：身份风格的中介作用本研究探讨了自主学习策略对英语关系从句习得的影响，并分析了身份风格作为潜在中介变量的作用。
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#47SQuAD：面向机器文本理解的10万+问题集 - 分析报告对SQuAD数据集论文的分析：一个基于维基百科的大规模阅读理解数据集，涵盖其构建过程、数据分析和基线模型性能。
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#48泰国英语课堂中的学生动机与教师激励策略研究基于自我决定理论，对泰国二语学习者动机、英语学习成果及教师激励策略的研究分析。
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#49泰国英语课堂中学生学习动机与教师激励策略研究基于自我决定理论，研究泰国学生英语学习动机及教师激励策略，发现自主支持型与控制型教学方法的差异与成效。
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#50中文学习技术系统综述：教育游戏与智能辅导系统对2017-2022年中文学习领域教育游戏与智能辅导系统的综合分析，涵盖有效性、学生动机及未来研究方向。
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#51系统综述：技术对中文学习的影响全面分析教育游戏与智能辅导系统在中文习得中的应用，评估其有效性、学习动机及未来研究方向。
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#52基于口语英语语料库学习合一语法研究结合基于模型与数据驱动的学习方法，利用口语英语语料库习得合一语法，显著提升句法分析合理性。
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#53VocAgnoLM：克服师生语言模型训练中的词汇表不匹配问题分析VocAgnoLM，这是一种在词汇表不匹配的师生大语言模型之间对齐词元序列和损失函数的新方法，可实现有效的知识迁移。
最后更新: 2026-02-21 18:32:17