浅议“词汇水平测试”(VLT)和“词汇知识量表”(VKS)在国内二语词汇习得实证研究中的应用

本研究介绍了二语习得研究领域常用的两种词汇广度知识和深度知识的测试手段"词汇水平测试"(VLT)和"词汇知识量表"(VKS),并以2007-2011年间8种国内外语类核心期刊中的二语词汇习得实证研究为材料,对这两种词汇测试的使用情况进行了分析,发现VLT和VKS的应用中存在若干问题,并探讨了如何在中国二语习得研究环境中合理有效地使用这两种测试。

二语词汇能力评估模式

词汇能力是指词汇的运用能力和提取能力,它对语言能力有很强的预测性。本文从词汇能力的维度论出发,重点分析了三种常见的词汇深度知识测量工具:VKS、RANGE和词汇联想测试。由于每种测试工具均具有一定的局限性,且词汇深度知识较为复杂,因此本文认为:词汇能力的全面评估应该包括三个维度、即词汇广度、词汇深度和词汇知识提取的速度;多种测试工具相互结合进行测试,能够全面客观地反映出二语学习者的词汇能力。

基于知识增强的中文命名实体识别

基于字词联合的中文命名实体识别模型能够兼顾字符级别与词语级别的信息,但受未登录词影响较大且在小规模数据集上存在训练不充分等问题。在现有LR-CNN模型的基础上,提出一种结合知识增强的中文命名实体识别模型,采用相对位置编码的多头注意力机制提高模型上下文信息捕捉能力,通过实体词典融入先验知识降低未登录词的影响并增强模型学习能力。实验结果表明,该模型在保持较快解码速度和较低计算资源占用量的情况下,在MSRA、People Daily、Resume、Weibo数据集上相比SoftLexicon、FLAT等模型F1值均有明显提升,同时具有较强的鲁棒性和泛化能力。