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#1波蘭語詞彙量測試 (PVST)：一套用於評估接收性詞彙嘅自適應測驗分析採用電腦化自適應測試 (CAT) 同項目反應理論 (IRT) 嘅新型自適應波蘭語詞彙量測試 (PVST)，用於評估母語及非母語人士嘅接收性詞彙。
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#2機器理解嘅雙向注意力流：技術分析深入分析BiDAF網絡，呢個係一個喺SQuAD同CNN/DailyMail數據集上取得頂尖成績嘅機器理解分層模型。
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#3字符語言模型學習英文形態句法單元與規律嘅跡象分析字符級語言模型點樣喺冇明確監督嘅情況下，學習抽象形態規律、詞邊界同句法特性。
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#4CHOP：將 ChatGPT 整合到 EFL 英語口頭報告練習中 - 分析與框架分析 CHOP 呢個基於 ChatGPT、為 EFL 口頭報告練習提供個人化回饋嘅平台，包括設計、評估同未來啟示。
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#5詞典編纂者對EFL詞彙挑戰嘅分析及複雜語法化詞典提案分析英語學習者嘅詞彙難點，並提出一個整合語法、語義同資訊通訊科技工具嘅複雜語法化羅馬尼亞語-英語詞典方案。
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#6DVAGen：動態詞彙增強語言模型嘅統一框架DVAGen係一個開源框架，用嚟訓練、評估同視覺化動態詞彙增強嘅大型語言模型，解決詞彙外限制同提升推論擴展性。
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#7動態詞彙生成：語言模型嘅新範式介紹一種用於語言模型嘅動態詞彙，能夠以原子方式生成多詞組短語，提升質素同效率，並為下游應用提供即插即用嘅部署方案。
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#8高等教育中EFL學習者閱讀理解困難之分析深入分析阿拉伯EFL學習者喺馬來西亞大學面對嘅閱讀理解挑戰，探討成因、影響同潛在解決方案。
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#9案例研究：中學EFL學生運用ChatGPT進行提示工程以完成寫作任務嘅途徑一項案例分析，探討以英語作為外語（EFL）嘅中學生點樣使用同學習提示工程，利用ChatGPT完成寫作任務，並突顯唔同嘅學習途徑同教育啟示。
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#10小學三年級英語學習者理解聲音：一項關於語言、推理與物理學習嘅研究分析三年級英語學習者點樣運用日常語言同推理策略去理解聲音嘅物理概念，探討語言習得同科學探究嘅交匯點。
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#11深度學習應用於短篇英文文本情緒分類：分析與框架分析深度學習技術，包括BERT同遷移學習，用於短篇英文文本情緒分類，並介紹SmallEnglishEmotions數據集。
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#12EDEN：英語學習同理心對話——人工智能驅動語言教育EDEN係一個具同理心嘅AI英語學習對話機械人，透過個人化對話系統提供自適應反饋，以提升學生嘅堅毅度同感知情感支援。
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#13EDEN：英語學習同理心對話系統 - 語言教育AI聊天機械人研究EDEN呢個具備同理心嘅AI英語學習聊天機械人，佢提供文法修正同自適應同理回應，旨在提升學生嘅毅力同學習成效。
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#14MPSA-DenseNet：採用先進深度學習技術嘅英語口音分類方法深入解析MPSA-DenseNet——一種融合多任務學習與注意力機制嘅新型深度學習模型，喺母語與非母語使用者英文口音分類中實現高精度識別。
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#15Google Classroom 喺英語教學（ELT）入面嘅角色：混合式學習實踐研究分析 Google Classroom 喺英語教學嘅作用，探討佢對混合式學習、學生投入度嘅影響，同埋點樣推動由教師主導轉向科技輔助嘅教育模式。
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#16文法習得與教學喺第二語言教與學中嘅角色一份範圍審查，分析文法習得喺第二語言學習中嘅關鍵角色，探討教學策略同未來研究方向。
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#17用《Peppa Pig》學英文：基於嘈雜自然數據嘅接地語言習得研究分析一個用《Peppa Pig》卡通對白訓練嘅計算模型，點樣從鬆散耦合嘅語音同影片中學習視覺語義，探討語言習得研究中嘅生態效度問題。
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#18語言產生與理解之整合理論一個理論框架，提出語言產生與理解是基於預測、前向建模及隱性模仿而交織的過程。
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#19Reading.help：一個基於LLM、為EFL讀者提供主動及按需協助嘅智能閱讀助手研究一款利用大型語言模型（LLM），為EFL讀者提供主動及按需英文文法語義解釋嘅智能閱讀工具，其特點係採用雙LLM驗證系統。
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#20Reading.help：一個為EFL學習者而設嘅LLM驅動智能閱讀助手研究Reading.help呢個AI工具，佢能夠主動同按需提供英文文法同語義解釋，支援以英文為外語（EFL）嘅讀者。
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#21兒童與GPT-2語言模型學習階段嘅比較分析一項比較兒童同GPT-2模型語言習得發展軌跡嘅研究，揭示咗學習階段嘅相似之處同分歧點。
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#22learn-en - 技術文檔同資源關於 learn-en 技術同應用嘅全面技術文檔同資源。
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#23詞典學家對EFL詞彙難題同語法化詞典解決方案嘅分析分析英語學習者詞彙難點，並運用應用語言學中嘅ICT技術開發複雜語法化羅馬尼亞-英語詞典。
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#24詞典編纂者對EFL詞彙難點嘅分析同複雜詞典設計建議分析英語學習者嘅詞彙難點，並提出一個融合語法、ICT同應用語言學嘅羅馬尼亞語-英語詞典設計方案。
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#25定義理解能力：為機器閱讀敘事文建立嘅「理解範本」對機器閱讀理解任務設計嘅批判性分析，提出一個系統性嘅敘事理解範本，並評估現有模型嘅局限。
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#26MENmBERT：馬來西亞英文自然語言處理嘅遷移學習研究點樣將英文預訓練模型遷移到馬來西亞英文，喺低資源環境下提升命名實體識別同關係抽取嘅表現。
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#27沙特EFL學生嘅元認知閱讀策略同動機研究研究沙特大專EFL學生嘅元認知閱讀策略、閱讀動機同閱讀理解表現之間嘅關係。
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#28沙特EFL學生嘅元認知閱讀策略、動機同閱讀理解表現分析沙特EFL大學生嘅元認知閱讀策略、閱讀動機同閱讀理解表現之間嘅關係。
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#29NLP中多文件閱讀理解分析：演變、模型與未來方向對NLP中多文件閱讀理解嘅全面分析，涵蓋其演變、RE3QA模型架構、技術挑戰同未來研究方向。
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#30透過語言習得將多模態預訓練推廣至多語言一種新嘅多語言習得框架，能夠以最少數據同計算資源，高效將單語言視覺-語言預訓練模型擴展至多語言能力。
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#31透過語言習得將多模態預訓練推廣至多語言一個受人類語言學習啟發嘅新框架，可以用最少數據同計算資源，將單語言視覺語言模型擴展到多語言任務。
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#32評估神經語言模型作為語言習得嘅認知模型對神經語言模型作為語言習得認知模型嘅批判性分析，指出基準測試嘅局限，並提倡使用經人類評估嘅數據集。
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#33神經序列到序列模型：解讀非標準英文表達採用雙編碼器神經網絡模型，利用社交媒體數據上下文生成非標準英文詞彙同短語嘅解釋。
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#34EFL課堂必須轉為線上：印尼疫情期間嘅教學活動與挑戰根據2020年期刊研究，分析印尼EFL教師喺疫情期間嘅線上教學實踐、挑戰同啟示。
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#35社交媒體語言中嘅性格、性別同年齡：開放詞彙分析透過分析7億個Facebook訊息字詞，利用數據驅動嘅開放詞彙技術，揭示語言點樣同性格、性別同年齡相關。
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#36運用預訓練神經語言模型解決ESL句子填充題本研究提出一個神經框架，利用預訓練語言模型自動解決英語作為第二語言（ESL）嘅句子填充題，並喺真實K-12數據集上進行實驗。
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#37基於深度神經網絡文本生成嘅英文學習機械人系統採用LSTM神經網絡生成文本嘅人形機械人原型系統，實驗結果顯示能有效提升自學英文者嘅文法能力。
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#38詞彙量與規模定律：點解越大嘅模型需要越大嘅詞彙量分析詞彙量點樣影響大型語言模型嘅規模定律，提出方法去決定運算最優嘅詞彙量，令預訓練更有效率。
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#39基於圖式理論嘅IELTS聆聽教學探索研究應用圖式理論，透過認知語言學方法、語言習得階段同實用教學法提升IELTS聆聽理解能力。
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#40SLABERT：用BERT模型模擬第二語言習得利用BERT模型同五種唔同類型語言嘅兒童導向語料，研究第二語言習得中嘅跨語言遷移現象。
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#41神經語言模型嘅第二語言習得：跨語言遷移嘅語言學分析分析神經語言模型點樣習得第二語言，探討第一語言預訓練、語言遷移配置同語言學泛化嘅影響。
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#42自主調節學習策略對英文文法嘅成效：身份風格嘅中介作用研究文章探討自主調節學習策略對英文關係子句習得嘅影響，並分析身份風格作為潛在中介變量嘅作用。
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#43SQuAD：超過十萬條問題用於文本機器理解 - 分析報告分析SQuAD數據集論文：一個基於維基百科嘅大規模閱讀理解數據集，包括其構建、分析及基準模型表現。
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#44泰國英語課堂中學生嘅學習動機同教師嘅激勵策略基於自我決定理論，對泰國第二語言學習者動機、英語學習成果同教師激勵策略嘅研究分析。
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#45泰國英語課堂中嘅學生學習動機同教師策略研究基於自我決定理論，研究泰國學生英語學習動機同教師激勵策略，探討自主支持與控制式教學方法嘅成效差異。
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#46中文學習科技系統性回顧：教育遊戲與智能輔導系統分析2017-2022年中文學習中教育遊戲同智能輔導系統嘅成效、學生動機同未來研究方向。
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#47系統性回顧：科技對中文學習嘅影響針對教育遊戲同智能輔導系統喺中文學習領域嘅全面分析，探討成效、學習動機同未來研究方向。
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#48運用英語口語語料庫學習基於統一化嘅文法研究結合模型驅動同數據驅動學習方法，利用英語口語語料庫獲取基於統一化嘅文法，展示咗更合理嘅語法分析結果。
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#49VocAgnoLM：解決師生語言模型訓練中的詞彙表不匹配問題分析VocAgnoLM，這是一種在詞彙表不匹配的師生大語言模型之間對齊詞元序列和損失函數的新方法，可實現有效的知識遷移。
最後更新: 2026-01-07 05:30:24