基于人工智能的阿拉伯语语言与语音导师
计算与语言
2022-10-25 v1 机器学习
摘要
在过去十年中，我们观察到人们日益关注使用人工智能（AI）、机器学习和聊天机器人等技术为语言学习者提供帮助，尤其是在第二语言学习中。通过使用 AI、自然语言处理（NLP）和聊天机器人，我们可以创建一个超越多项选择题和/或填空练习的智能自学环境。此外，NLP 使学习具有适应性，它不仅表明发生了错误，还提供错误描述，利用语言分析隔离错误来源，然后建议额外的练习以实现最佳个性化学习成果。在本文中，我们提出开发用于教授摩洛哥阿拉伯语方言的基于人工智能的阿拉伯语语言与语音导师（AI-ALST）的方法。AI-ALST 系统是一个智能导师，为亚利桑那大学（UA）学习摩洛哥方言的学生提供分析与评估。AI-ALST 提供自学环境以练习每节课的发音训练。在本文中，我们展示了基于 MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征提取、双向 LSTM（长短期记忆）、注意力机制以及用于处理类不平衡学习的基于代价策略的 AI-ALST 初步实验评估。我们在摩洛哥阿拉伯语方言课程第 1 课的单词发音上评估了我们的导师。实验结果表明，AI-ALST 能有效且成功地检测发音错误，并通过 F_1-score、准确率、精确率和召回率评估其性能。
引用
@article{arxiv.2210.12346,
title = {AI-based Arabic Language and Speech Tutor},
author = {Sicong Shao and Saleem Alharir and Salim Hariri and Pratik Satam and Sonia Shiri and Abdessamad Mbarki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.12346},
year = {2022}
}
备注
Accepted to the 19th IEEE/ACS International Conference on Computer Systems and Applications