面向语言学习协作社交网络上的书面熟练度评估：Yask
社会与信息网络
2019-03-26 v1 计算与语言
摘要
Yask 是一个在线社交协作网络，用于在一个包含提问、回答和投票的框架中练习语言。由于使用现有方法衡量语言能力困难、昂贵且在许多情况下不精确，我们提出了一种基于社交网络的新的替代方法。我们的方法称为 Proficiency Rank，扩展了著名的 Page Rank 算法，用于衡量协作社交图中用户的声誉。首先，我们扩展了 Page Rank，使其不仅考虑正向链接（投票），还考虑负向链接。其次，除了使用显式链接外，我们还融入了社交图中隐含的其他 4 种信号。这些扩展使得 Proficiency Rank 能够为所用数据集中几乎所有用户生成熟练度排名，其中只有少数用户通过回答做出贡献，而大多数用户仅通过投票做出贡献。这克服了 Page Rank 只能对具有入链的节点进行排名的内在局限性。我们的实验验证表明，Yask 中用户的声誉/重要性与他们的语言熟练度显著相关。相比之下，他们的书面产出与欧洲语言共同参考框架的词汇特征相关性很弱。此外，我们发现负向信号（投票）比正向信号包含更多信息。我们得出结论，使用该技术是衡量第二语言熟练度的一种有前景的工具，即使对于相对较小的群体也是如此。
引用
@article{arxiv.1903.09846,
title = {Toward the Evaluation of Written Proficiency on a Collaborative Social Network for Learning Languages: Yask},
author = {Fabio N. Silva and Sergio Jimenez and George Dueñas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.09846},
year = {2019}
}