基於深度神經網絡文本生成嘅英文學習機械人系統

2.1 人形機械人喺教育領域嘅應用

人形機械人越嚟越多被應用於教育環境中，協助需要高度專注同回饋嘅輔導同指導任務。呢啲系統可以透過整合自主能力，喺特定領域提升學生互動同學習體驗。

2.2 自然語言處理喺語言學習嘅應用

自然語言處理技術喺英語教學（ELT）領域展現出巨大潛力，特別係透過互動系統讓學習者參與自我學習過程。然而，目前嘅系統仍然缺乏推理同同理心能力，令複雜互動變得困難。

3.1 系統架構

該機械人系統包含三個主要組件：一個定制設計嘅人形機械人、一個使用LSTM網絡嘅文本生成模組，以及一個用於學習者互動嘅圖形用戶界面。該系統旨在透過實體存在同自適應內容生成來促進參與度。

3.2 LSTM文本生成

文本生成組件採用LSTM網絡，呢種網絡特別適合序列預測任務。LSTM單元嘅數學公式包括：

輸入門：$i_t = \\sigma(W_i \\cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i)$

遺忘門：$f_t = \\sigma(W_f \\cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)$

輸出門：$o_t = \\sigma(W_o \\cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o)$

細胞狀態：$C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * \\tilde{C_t}$

隱藏狀態：$h_t = o_t * \\tanh(C_t)$

4.1 實驗設置

實驗對象為不同水平嘅英文學習者。參與者透過定期會話與機械人系統互動，期間佢哋參與由LSTM網絡根據其當前英文水平生成嘅文本對話。

4.2 評估指標

表現係使用國際英語語言測試系統（IELTS）評分標準進行衡量，特別專注於文法範圍同準確性。進行咗前測同後測評估以衡量進步程度。

5.1 表現分析

初步結果表明，定期與系統互動嘅學習者喺文法範圍方面顯示出可衡量嘅進步。自適應文本生成喺為不同水平階段提供適當挑戰級別方面證明有效。

5.2 IELTS成績

透過IELTS評估收集嘅實驗數據顯示，參與者喺文法範圍方面嘅分數相比對照組平均提高咗0.5-1.0個等級。最顯著嘅進步喺中級水平學習者中觀察到。

8.1 LSTM實現代碼

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

def create_text_generation_model(vocab_size, embedding_dim, lstm_units):
    model = Sequential([
        Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=50),
        LSTM(lstm_units, return_sequences=True),
        LSTM(lstm_units),
        Dense(lstm_units, activation='relu'),
        Dense(vocab_size, activation='softmax')
    ])
    
    model.compile(
        optimizer='adam',
        loss='categorical_crossentropy',
        metrics=['accuracy']
    )
    return model

# Model parameters based on proficiency level
MODEL_CONFIGS = {
    'beginner': {'embedding_dim': 128, 'lstm_units': 256},
    'intermediate': {'embedding_dim': 256, 'lstm_units': 512},
    'advanced': {'embedding_dim': 512, 'lstm_units': 1024}
}

8.2 文本生成算法

def generate_text(model, tokenizer, seed_text, num_words, temperature=1.0):
    """
    Generate text using trained LSTM model with temperature sampling
    """
    generated_text = seed_text
    
    for _ in range(num_words):
        # Tokenize and pad the seed text
        token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
        token_list = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(
            [token_list], maxlen=50, padding='pre'
        )
        
        # Predict next word with temperature
        predictions = model.predict(token_list, verbose=0)[0]
        predictions = np.log(predictions) / temperature
        exp_preds = np.exp(predictions)
        predictions = exp_preds / np.sum(exp_preds)
        
        # Sample from probability distribution
        probas = np.random.multinomial(1, predictions, 1)
        predicted_id = np.argmax(probas)
        
        # Convert ID to word and append
        output_word = ""
        for word, index in tokenizer.word_index.items():
            if index == predicted_id:
                output_word = word
                break
                
        seed_text += " " + output_word
        generated_text += " " + output_word
    
    return generated_text