面向外语内容难度估计及语言学习应用的大语言模型
计算与语言
2023-09-12 v1 人工智能
摘要
我们利用大语言模型(large language models, LLM)帮助学习者提升外语熟练度。这是通过识别用户感兴趣且与该学习者外语水平紧密契合的主题内容来实现的。我们的工作以法语内容为中心，但所提方法可轻易迁移至其他语言。我们的解决方案具有若干区别于现有语言学习方案的显著特征，例如：a) 发现学习者关心的话题内容，从而提升学习动机；b) 相比传统可读性度量，对内容语言难度的估计更为精确；c) 同时提供文本与基于视频的内容。视频内容的语言复杂度由其字幕推导得出。我们期望此类技术能够通过持续调整话题与内容难度，以契合学习者不断演变的兴趣与学习目标，从而使学习者保持参与语言学习过程。
引用
@article{arxiv.2309.05142,
title = {Large Language Models for Difficulty Estimation of Foreign Language Content with Application to Language Learning},
author = {Michalis Vlachos and Mircea Lungu and Yash Raj Shrestha and Johannes-Rudolf David},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05142},
year = {2023}
}