基於DNN文本生成之英語學習機器人系統

2.1 人形機器人在教育領域之應用

人形機器人日益廣泛應用於教育情境，協助需要高度專注與回饋的輔導與指導任務。這些系統可透過整合自主能力，在特定領域提升學生互動與學習體驗。

2.2 自然語言處理於語言學習之應用

自然語言處理技術在英語教學（ELT）領域展現巨大潛力，特別是透過引導學習者參與自學過程的互動式系統。然而，現行系統仍缺乏推理與同理能力，使得複雜互動面臨挑戰。

3.1 系統架構

此機器人系統包含三個主要組件：客製化設計的人形機器人、使用LSTM網絡的文本生成模組，以及供學習者互動的圖形使用者介面。本系統設計旨在透過實體存在感與適應性內容生成來促進參與度。

3.2 LSTM文本生成

文本生成組件採用特別適合序列預測任務的LSTM網絡。LSTM單元的數學公式包含：

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

實驗對象為不同英語程度的學習者。參與者透過定期會話與機器人系統互動，在這些會話中他們參與由LSTM網絡根據其當前英語水平生成的文本對話。

4.2 評估指標

效能評估採用國際英語語言測試系統（IELTS）評分標準，特別聚焦於文法廣度與準確度。為衡量進步幅度，我們進行了前測與後測評估。

5.1 效能分析

初步結果顯示，定期與系統互動的學習者在文法廣度方面展現出可量測的進步。適應性文本生成在為不同能力階段提供適當挑戰等級方面證明具備成效。

5.2 雅思測驗結果

透過雅思評估收集的實驗數據顯示，參與者在文法廣度方面的分數較對照組平均提升0.5-1.0級分。其中，中級程度學習者觀察到最顯著的進步。

8.1 LSTM實作程式碼

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

# 根據能力等級的模型參數
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 文本生成演算法

def generate_text(model, tokenizer, seed_text, num_words, temperature=1.0):
    """
    使用訓練好的LSTM模型與溫度採樣生成文本
    """
    generated_text = seed_text
    
    for _ in range(num_words):
        # 對種子文本進行分詞與填充
        token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
        token_list = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(
            [token_list], maxlen=50, padding='pre'
        )
        
        # 使用溫度預測下一個詞
        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)
        
        # 從機率分佈中抽樣
        probas = np.random.multinomial(1, predictions, 1)
        predicted_id = np.argmax(probas)
        
        # 將ID轉換為詞語並附加
        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