本申請涉及自然語言處理，具體涉及一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法。
背景技術(shù)：
1、一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法通過融合文字、圖像、聲音等多種媒介，為學(xué)習(xí)者提供豐富的學(xué)習(xí)資源和互動體驗(yàn)，旨在幫助學(xué)習(xí)者更高效地掌握漢語語法。該方法以用戶為中心，強(qiáng)調(diào)個性化學(xué)習(xí)路徑的設(shè)計(jì)，但其存在的一個問題是如何根據(jù)用戶實(shí)時的語義理解水平動態(tài)調(diào)控輸入句子的復(fù)雜度，從而避免學(xué)習(xí)者因內(nèi)容過于復(fù)雜而出現(xiàn)認(rèn)知超載現(xiàn)象。這一問題的關(guān)鍵在于需要精確評估學(xué)習(xí)者的當(dāng)前水平，并通過智能化手段靈活調(diào)整學(xué)習(xí)材料的難度，以確保學(xué)習(xí)過程的高效性和流暢性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本公開實(shí)施例提供了一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，至少部分解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。
2、一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，包括：
3、基于用戶的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)及實(shí)時語義理解評估結(jié)果，生成初始輸入句子復(fù)雜度調(diào)控參數(shù)；
4、根據(jù)所述復(fù)雜度調(diào)控參數(shù)，選擇匹配用戶當(dāng)前認(rèn)知水平的目標(biāo)句式和語法規(guī)則；
5、生成包含目標(biāo)句式的示例句子，并通過多模態(tài)形式展示給用戶進(jìn)行交互式學(xué)習(xí)；
6、基于用戶的反饋調(diào)整所述復(fù)雜度調(diào)控參數(shù)，實(shí)現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化學(xué)習(xí)內(nèi)容的輸出。
7、在一個具體實(shí)施方式中，所述基于用戶的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)及實(shí)時語義理解評估結(jié)果生成初始輸入句子復(fù)雜度調(diào)控參數(shù)進(jìn)一步包括：
8、獲取用戶的正確率歷史數(shù)據(jù)?r?和錯誤類型分布?e；
9、設(shè)定初始調(diào)控參數(shù)?α0?為標(biāo)準(zhǔn)水平?5；
10、基于以下公式調(diào)整?α?=?α0?*?(r?/?r_max)，其中?r_max?表示歷史最高正確率，α表示當(dāng)前調(diào)控參數(shù)，r?是用戶的歷史平均正確率；
11、若?α?超過預(yù)設(shè)的上限值?α_max，則取?α?=?α_max，確保調(diào)控合理有效。
12、在一個具體實(shí)施方式中，所述步驟中增加對語法類別的權(quán)重計(jì)算：
13、定義語法規(guī)則類別集合?g；
14、根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)每類語法在錯誤中的比例?p(g)，g∈g；
15、使用權(quán)重更新調(diào)控參數(shù)，α?=?α?*?σ(p(g)?*?β(g))，其中?β(g)?表示類別?g?的難度系數(shù)；
16、如果?p(g)>th_g（閾值），調(diào)整該類別的調(diào)控影響至更高優(yōu)先級。
17、在一個具體實(shí)施方式中，所述步驟加入了動態(tài)時間加權(quán)機(jī)制：
18、引入時長變量?t?表示最近一次訓(xùn)練間隔的時間戳；
19、定義時間折扣函數(shù)?w(t)?=?e^(λt)，其中?λ?控制衰減速率；
20、將折扣權(quán)重納入計(jì)算，α?=?α?*?w(t);
21、確保當(dāng)?t?增加時?α?自動降低以適應(yīng)長時間未復(fù)習(xí)的情況。
22、在一個具體實(shí)施方式中，所述步驟細(xì)化用戶認(rèn)知水平分類的標(biāo)準(zhǔn)：
23、通過語義解析模塊輸出實(shí)時正確率?r_real?和理解偏差程度?δ；
24、若?δ?大于偏差容忍限值?δ_threshold，則增加調(diào)控力度系數(shù)?η；
25、利用新調(diào)控公式?γ?=?η?*?α/(1+δ)^2?來更新最終的調(diào)控強(qiáng)度?γ；
26、此處?γ?決定后續(xù)句式的復(fù)雜度。
27、在一個具體實(shí)施方式中，添加認(rèn)知模型校正規(guī)則：
28、假設(shè)認(rèn)知模型誤差?ε?滿足分布?n(μ,σ^2)；
29、引入貝葉斯估計(jì)方法，計(jì)算修正后的復(fù)雜度參數(shù)?α_new?=?α?*?exp(ε^2?/?(2σ^2))；
30、通過比較?α_new?與原調(diào)控參數(shù)的差異評估模型穩(wěn)定性；
31、設(shè)置臨界點(diǎn)條件，|α?-?α_new|?≤?th_diff?判斷模型是否需要重新校準(zhǔn)。
32、在一個具體實(shí)施方式中，改進(jìn)調(diào)節(jié)策略中對低頻錯誤類型的關(guān)注方式：
33、提取歷史數(shù)據(jù)中低頻錯題的比例?φ?和平均分值?s_low；
34、計(jì)算綜合調(diào)控因子?f?=?k*(s_low/φ),?其中?k?表示重要性權(quán)重；
35、采用混合公式?δ?=?f*γ?+?γ?記錄額外調(diào)控量；
36、驗(yàn)證?|f?f_old|?不超出指定界限保證漸進(jìn)調(diào)整的效果。
37、在一個具體實(shí)施方式中，擴(kuò)展動態(tài)調(diào)節(jié)邏輯支持上下文依賴型語法規(guī)則：
38、對于情境化句子?s，記錄情境上下文中出現(xiàn)的目標(biāo)語法規(guī)則?cx?的數(shù)量?cnt；
39、依據(jù)規(guī)則密度?cnt，調(diào)整?γ?的縮放因子?θ=exp(b/cnt)，其中?b?用于調(diào)整敏感度；
40、更新總調(diào)控效果?γ?=?θ?*?γ?確保適應(yīng)復(fù)雜句子的規(guī)律變化；
41、檢查?γ?值范圍?[γ_min,?γ_max]?并實(shí)施約束。
42、在一個具體實(shí)施方式中，進(jìn)一步細(xì)化目標(biāo)語法規(guī)則與用戶行為數(shù)據(jù)間的交互影響評估：
43、統(tǒng)計(jì)每種語法規(guī)則?ri?對應(yīng)的認(rèn)知負(fù)載?ci?并歸一化成?c=[c_1,...,c_k];
44、定義負(fù)載權(quán)重調(diào)整公式?ci=ci^(1?-?ρ*ri)，其中?ρ?表示行為響應(yīng)速率；
45、結(jié)合歷史正確率?r_i?更新調(diào)控項(xiàng)為?di=ci*ri^τ（τ>0）；
46、利用累加項(xiàng)?σdi?修改總的動態(tài)控制指標(biāo)，并進(jìn)行收斂性優(yōu)化處理。
47、在一個具體實(shí)施方式中，增加了個性化推薦的約束條件來避免超載：
48、針對每位用戶的實(shí)時進(jìn)度?z?計(jì)算認(rèn)知負(fù)擔(dān)壓力?p=p_base(z*p_rate);
49、應(yīng)用不等式判斷約束條件，如果?p≥p_limit?防止進(jìn)一步加大負(fù)載，則限制?γ≤γ_reduce；
50、同時結(jié)合用戶的學(xué)習(xí)模式?m，選擇最適的調(diào)控步幅?a=min{a,m_a},?這里?a,m_a分別是固定和模式適配的參數(shù)；
51、通過上述過程實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)過程中自適應(yīng)控制。
52、本公開實(shí)施例提供了一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，包括：?基于用戶的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)及實(shí)時語義理解評估結(jié)果，生成初始輸入句子復(fù)雜度調(diào)控參數(shù)；?根據(jù)所述復(fù)雜度調(diào)控參數(shù)，選擇匹配用戶當(dāng)前認(rèn)知水平的目標(biāo)句式和語法規(guī)則；?生成包含目標(biāo)句式的示例句子，并通過多模態(tài)形式展示給用戶進(jìn)行交互式學(xué)習(xí)；?基于用戶的反饋調(diào)整所述復(fù)雜度調(diào)控參數(shù)，實(shí)現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化學(xué)習(xí)內(nèi)容的輸出。通過本公開實(shí)施例的方案，能夠解決如何根據(jù)用戶實(shí)時的語義理解水平對輸入句子的復(fù)雜度進(jìn)行調(diào)控以解決學(xué)習(xí)者在漢語語法掌握中的認(rèn)知超載問題。
1.一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，其特征在于，所述基于用戶的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)及實(shí)時語義理解評估結(jié)果生成初始輸入句子復(fù)雜度調(diào)控參數(shù)進(jìn)一步包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，其特征在于，所述步驟中增加對語法類別的權(quán)重計(jì)算：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，其特征在于，所述步驟加入了動態(tài)時間加權(quán)機(jī)制：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，其特征在于，所述步驟細(xì)化用戶認(rèn)知水平分類的標(biāo)準(zhǔn)：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，其特征在于，添加認(rèn)知模型校正規(guī)則：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，其特征在于，改進(jìn)調(diào)節(jié)策略中對低頻錯誤類型的關(guān)注方式：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，其特征在于，擴(kuò)展動態(tài)調(diào)節(jié)邏輯支持上下文依賴型語法規(guī)則：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，其特征在于，進(jìn)一步細(xì)化目標(biāo)語法規(guī)則與用戶行為數(shù)據(jù)間的交互影響評估：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種多模態(tài)交互式漢語語法掌握方法，其特征在于，增加了個性化推薦的約束條件來避免超載：