自然语言处理与教育

无论是人工智能和大数据，还是细化到自然语言处理，教育似乎都与之没什么关联。自然语言处理一直以来都是比较抽象的，都是直接用词汇和符号来表达概念。但是使用符号存在一个问题，比如两个词，它们的词性相近但词形不匹配，计算机内部就会认为它们是两个词。举个例子，荷兰和苏格兰这两个国家名，如果我们在一个语义的空间里，用词汇与词汇组合的方法，把它表示为连续、低维、稠密的向量的话，就可以计算不同层次的语言单元之间的相似度。这种方法同时也可以被神经网络直接使用，是这个领域的一个重要的变化。

从词汇间的组合，到短语、句子，一直到篇章，现在有很多人在做这个事，这和以前的思路是完全不一样的。

有了这种方法之后，再用深度学习，就带来了一个很大的转变。原来我们认为自然语言处理要分成几个层次，但是就句法分析来说，它是人为定义的层次，那它是不是一定必要的？这里应该打一个问号

  自然语言处理研究的目标是让计 算机学会理解 和 运用人类的自然语 言汉语，英语等 ，是 计 算机科 研领域 暨 人 工 智 能 领域 中的重要研 究 方 向 ． 教育 是人工智能 研究 的 一 个 重 要 试验 田 和 应用 领域 ， 自 然语 言 处 理技 术 与 教 育 的 结 合 ，不仅为 自  然 语 言处 理 开 拓 了 新 的 应 用 领域 同 时 为 教育 领 域所 面 临 的 困 难和 问 题 提供解决 思  路 与 方案 ． 介 绍 自 然语 言 处理 的 一 些 基本概 念， 并 着 重 讨论 自 然语 言处 理技术在教 育 领域 的应 用 。

从历史渊源上看， 教育一 直是人工智能研究的重要试验田和应用领域． 自 然语言处理作 为人工智能的 一个重要分支， 和教育有着不解之缘 ． 早期的 自 然语言处理技术应用于教育领域就是进行语法错误检测 ， 随着技术的发展和教育环境的变化，教育领域对 自 然语言处理技术的需求日益增加，越来越多的技术应用于实际的教育环境 ． 例如， 在写作方面 ， 作文评分是个复杂的课题 ， 属于高风险测验， 自 动作文评价系统 目 前已经实现商业化， 正在用于评价上百万测试者的作文 ？ 系统的成功得益于相对成熟的 自 然语言处理技术和资源积累 ， 同 时这样的系统也可用于英语作文教学， 我国 已 经有了３个在线英文教学系 统 ： 冰果 、 句酷 、 ｉＷｒ ｉｔ ｅ３。 在 语音方面， 智 能 教学系统已 经可以实现与学习者进行语音交互，基于语音的应答方式也被用于低风险测试和 一些练 习 系统。

随 着网络技术的发展， ＭＯＯＣ  成为 一 种重要的现代教育 技术手段和创新平台 ．保证在线教育在 “大规模” 的条件下仍然得以有效进行需要多方面的技术手段， 自 然语言处理技术在 Ｍ ＯＯＣ 平 台 上大有用武之地 ． 例如 ， 传统课堂学 习 者为在校学生， 一般规模在数十人 、 上百人 ， 而 Ｍ ＯＯＣ 课程的学习者是社会上的海量人群， 数量猛增 到上万或数十万。 对于这样大规模的学生作业 ， 一般很难像校 内 课堂一 样安排助教对学生作业及时批改． 基于机器 自 动评判和打分的交互式练习 即 时反馈技术在 ＭＯＯ Ｃ 教学过程中起到 了举足轻重的作 用 ．