鄧金釘 茹韶燕

摘要：隨著各階級教育成本的下降，如今中國成為了全世界學(xué)英語人數(shù)最多的國家，在學(xué)生生活中，關(guān)于英語考試、詞典的資料層出不窮，記憶單詞的軟件也琳瑯滿目，但人們還是很難快速記憶單詞，立足現(xiàn)象，本文提出快節(jié)奏英文單詞記憶概念，旨在幫助用戶快速，準(zhǔn)確的記憶單詞。結(jié)合wavenet-rnn等深度學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)單詞造句與遺忘曲線記憶單詞推薦策略，為廣大人們提供一套快節(jié)奏的單詞記憶法。

關(guān)鍵詞：7±2法則;wavenet-rnn;快節(jié)奏;wavenet-rnn

一、引言

根據(jù)2019年教育部發(fā)布《2018年全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》提出，初中以上學(xué)歷教育在校生2.76億人，而所有學(xué)校都開設(shè)了英語教學(xué)，因此中國是全世界學(xué)英語人數(shù)最多的國家。學(xué)習(xí)人群普遍認為學(xué)號英語必須掌握大量的單詞，但傳統(tǒng)的單詞學(xué)習(xí)都是借助厚重的單詞書背誦，迫切需要一個簡單、高效、快捷的英語學(xué)習(xí)工具。

扇貝單詞APP利用自己判斷對單詞的記憶程度的簡單自判斷式記憶單詞，側(cè)重于院校小組的相互激勵進行背單詞記憶。百詞斬的PK記單詞在競爭中進步，頗為有趣。總體而言，百詞斬適合一些對英語不感興趣的人學(xué)習(xí)，扇貝單詞更適合真實提高英語單詞量水平的用戶，兩款應(yīng)用都不能夠滿足現(xiàn)代人“功利性地學(xué)習(xí)目的”。

本文結(jié)合人類的記憶廣度的“7±2法則”、著名的艾賓浩斯遺忘曲線[1]、反復(fù)呈現(xiàn)學(xué)習(xí)法、單詞突擊學(xué)習(xí)方法等理論，使用slope one與K-means協(xié)同過濾實現(xiàn)基于用戶畫像的詞庫精準(zhǔn)推薦，結(jié)合wavenet-rnn深度學(xué)習(xí)模型，用反復(fù)呈現(xiàn)法[2]，一次背誦5個經(jīng)過算法推薦單詞組，為廣大學(xué)生提供一套快節(jié)奏的單詞記憶法。系統(tǒng)立足點在于突破傳統(tǒng)的記單詞模式，用戶可以通過網(wǎng)絡(luò)來快節(jié)奏高效地熟記英語單詞，產(chǎn)品研究可用于應(yīng)用其他語言學(xué)習(xí)記憶課程，如日語、法語等，從而實現(xiàn)輔助軟件功能的多向流動。

二、英語單詞學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計

（一）自動單詞造句

該模塊采用莎士比亞的數(shù)據(jù)集、斯坦福問答數(shù)據(jù)集（SQuAD）以及網(wǎng)上爬蟲獲取的一些短句短語，其字符數(shù)總計超過30萬條句子，涵蓋了所有的四級常用詞匯。

基于wavenet-rnn模型構(gòu)造，分為三層，輸入層，訓(xùn)練層和輸出層。

輸入層通過將每個字符的數(shù)字都映射到一個指定維度的向量。

訓(xùn)練層使用的tanh函數(shù)可以在一個二階函數(shù)趨近零點之前維持很長的距離，它能解決傳統(tǒng)RNN在訓(xùn)練過程中由于信息不斷循環(huán)往復(fù)而權(quán)重過大，最后導(dǎo)致梯度消失和梯度爆炸的問題。通過查找嵌入，將嵌入當(dāng)做輸入運行wavenet-rnn的一個時間步，并且在密集層生成邏輯回歸，預(yù)測下一個字符的可能性。

輸出層則是根據(jù)訓(xùn)練層輸出最后的句子。

對于模型構(gòu)造，在不改變單詞的情況下，輸入其他單詞，觀察是否生成不同的句子，如以下表1。

單詞造句系統(tǒng)是在一系列的文本中進行查找嵌入，而后輸出最大可能的字符。整個過程可分為四個部分：訓(xùn)練模塊，系統(tǒng)初始化模塊，加載模型模塊，面部表情識別模塊。

（二）單詞推薦策略

本文基于slope one和K-means聚類進行協(xié)同過濾。對每個四級單詞的普遍記憶時間數(shù)據(jù)，當(dāng)用戶在初始的時候會選擇自己的興趣，系統(tǒng)會把該用戶對于興趣單詞的時間值設(shè)置成該單詞所有記憶時間的平均值，而后計算每個單詞與其興趣單詞的平均偏差，將其平均偏差較小的優(yōu)先推薦給該用戶，該過程只執(zhí)行一次。用于解決用戶的冷啟動問題。K-means用于構(gòu)建每個階段用戶用于記憶的單詞。把一個單詞的狀態(tài)從陌生到熟悉所花費的時間作為結(jié)果，把單詞的長度，詞性，單詞的意思個數(shù)，在四級考試中出現(xiàn)的次數(shù)作為輸入變量。按照記憶單詞的時間范圍作為簇，通過計算每個單詞向量的距離，距離相對較近的作為一簇，當(dāng)每次記憶完單詞之后重新收集時間對簇進行再排列。每次推薦預(yù)測時間最短而且沒有被用戶記憶過的單詞進行推薦用戶記憶。

三、結(jié)論與問題

相對與現(xiàn)有學(xué)習(xí)軟件或系統(tǒng)而言，本文提出了快節(jié)奏單詞背誦理念，“快”是本文的核心理念，不同于現(xiàn)有同類產(chǎn)品，創(chuàng)新性提出快節(jié)奏單詞背誦理念此學(xué)習(xí)系統(tǒng)創(chuàng)新性的加入了個性推薦，為用戶進行了量身定做的單詞學(xué)習(xí)，以增強系統(tǒng)的可用性和滿足學(xué)者快節(jié)奏學(xué)習(xí)的需求，產(chǎn)品研究可用于應(yīng)用其他語言學(xué)習(xí)記憶課程，如日語、法語等，從而實現(xiàn)推動記憶軟件趨向高效化。

參考文獻：

[1]基于遺忘曲線的推薦算法研究[D]. 張磊.安徽理工大學(xué) 2014

[2]基于知識吸收過程的組織遺忘研究[J]. 何永清，潘杰義，龍昀光.情報理論與實踐. 2018（03）

項目基金：2019年“攀登計劃”廣東大學(xué)生科技創(chuàng)新培育專項課題（項目編號： pdjh2019b0670）