申请/专利权人：齐齐哈尔大学

申请日：2023-03-27

公开（公告）日：2023-08-22

公开（公告）号：CN116340489B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G10L25/51;G06F16/31;G06F16/35;G06F40/253;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.08.22#授权;2023.07.14#实质审查的生效;2023.06.27#公开

摘要：本发明涉及教学交互技术领域，揭露了一种基于大数据的日语教学交互方法，包括：将预先获取的历史日语教学埋点数据拆分成多个周期教学埋点数据，从各个周期教学埋点数据中提取出易错发音类集、易错单词类集以及易错语法类集；将各个周期教学埋点数据拆分为多个周期学员埋点数据，生成各个周期学员埋点数据对应的学员周期错误特征，将所有的学员周期错误特征聚类成学员周期错误特征类集，将目标学员的日语教学埋点数据作为待匹配埋点数据，提取出待匹配埋点数据对应的待匹配周期错误特征，根据学员周期错误特征类集和待匹配周期错误特征对目标学员进行教学。本发明还提出一种基于大数据的日语教学交互装置。本发明可以提高日语教学交互的灵活性。

主权项：1.一种基于大数据的日语教学交互方法，其特征在于，所述方法包括：S1：将预先获取的历史日语教学埋点数据清洗成标准教学埋点数据，按照教学周期将所述标准教学埋点数据拆分成多个周期教学埋点数据，逐个选取所述周期教学埋点数据作为目标周期教学埋点数据，分别从所述目标周期教学埋点数据中提取出周期发音练习数据集、周期单词练习数据集以及周期语法练习数据集；S2：依次对所述周期发音练习数据集进行音素识别以及声调识别，得到错误发音数据集，依次对所述周期单词练习数据集进行词形识别，得到错误单词数据集，从所述周期语法练习数据集中提取出错误语法数据集；S3：将所述错误发音数据集聚类成易错发音类集，将所述错误单词数据集聚类成易错单词类集，将所述错误语法数据集聚类成易错语法类集；S4：按照学员身份将所述目标周期教学埋点数据拆分为多个周期学员埋点数据，逐个选取所述周期学员埋点数据作为目标学员埋点数据，根据所述易错发音类集、所述易错单词类集以及所述易错语法类集生成所述目标学员埋点数据对应的学员周期错误特征，将所有的学员周期错误特征聚类成学员周期错误特征类集，其中，所述将所有的学员周期错误特征聚类成学员周期错误特征类集，包括：S41：将所有的学员周期错误特征拆分成多个学员周期错误特征组，并为各个学员周期错误特征组随机选取出学员周期错误中心特征；S42：利用如下的特征相似度公式计算出各个所述学员周期错误特征与各个所述学员周期错误中心特征之间的特征相似度： 其中，K是指所述相似度，q是指第q维特征向量，Aq是指所述学员周期错误特征中的第q维特征向量，其中，A1是指所述学员周期错误特征中的学员发音错误特征，其中，A2是指所述学员周期错误特征中的学员单词错误特征，A3是指所述学员周期错误特征中的学员语法错误特征，Bq是指所述学员周期错误中心特征中的第q维特征向量，其中，B1是指所述学员周期错误中心特征中的学员发音错误特征，其中，B2是指所述学员周期错误中心特征中的学员单词错误特征，B3是指所述学员周期错误中心特征中的学员语法错误特征；S43：根据所述特征相似度逐个将所述学员周期错误特征组更新成标准学员错误特征组；S44：计算出各所述标准学员错误特征组的标准学员错误中心特征，逐个计算出所述标准学员错误中心特征与对应的所述学员周期错误中心特征之间的中心特征相似度；S45：根据所有的中心特征相似度将各个所述标准学员错误特征组迭代更新成对应的学员周期错误特征类，并将所有的学员周期错误特征类汇集成学员周期错误特征类集；S5：将目标学员的日语教学埋点数据作为待匹配埋点数据，按照所述教学周期提取出所述待匹配埋点数据对应的待匹配周期错误特征，从所述学员周期错误特征类集中选取所述待匹配周期错误特征对应的学员周期错误特征类作为目标周期错误特征类，根据所述目标周期错误特征类对所述目标学员的教学数据库进行更新，并利用更新后的所述教学数据库对所述目标学员进行教学。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 齐齐哈尔大学 一种基于大数据的日语教学交互方法和装置

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