葛诗利│商务英语写作自动评分研究
The following article is from 科学出版社 Author 葛诗利
当前大多自动英语作文评分研究是面向通用英语的，占据英语教育半壁江山的特殊用途英语，包括商务英语领域的写作自动评分研究，却几乎未得到关注。商务英语研究的理论发展同自动作文评分研究的起步时间大致相同。
《商务英语写作自动评分研究》研究的核心内容是商务英语写作的自动评分模型构建。
商务英语写作自动评分研究
葛诗利 著
北京：科学出版社，2021.3
ISBN 978-7-03-067518-7
责任编辑：常春娥 张翠霞
自动作文评分作为自然语言处理或人工智能在语言教学中的应用研究，产生了诸多研究成果和应用系统。自动评分方法伴随着自然语言处理方法的发展，经历了传统的基于规则的方法，兴盛于基于统计的方法，最近发展到基于神经网络的深度学习方法。多种自动评分方法的深入探索表明自动作文评分研究广受重视，同时也说明自动作文评分类似于大多数自然语言处理任务，内部结构错综复杂，至今难以找到毫无争议或者广为接受的做法。另外，对于自动作文评分研究领域，特征挖掘一直都受到领域内研究人员的关注。对于专用类型或特定语域的写作，如商务英语写作，除了采用常见的通用文本特征之外，还需要挖掘哪些与商务英语相关的、特定的评分特征，值得深入探索。
作为特定领域英语的商务英语，富含相应的领域知识。商务英语知识，尤其是商务管理英语知识，可被划分为显性和隐性两类知识。这些知识在自动作文评分中的应用首先需要构建一个知识库。知识库构建涵盖了显性商务管理知识和隐性商务管理知识，前者以商务管理英语术语为代表，后者以商务管理英语词串和词性串为代表。本书据此构建了包括商务管理英语术语库、商务管理英语词串数据库和商务管理英语词性串数据库等三个子库的商务管理英语知识库。作为显性知识的商务管理英语术语库的构建首先是基于大型商务管理英语术语词典，同时依据教学积累和语料库提取的数据加以补充。作为隐性知识的商务管理英语词串数据库的构建采用了语料库统计方法，在完成语料词性标注的基础上，统计提取二元和三元词性串，最终提取高频词性串构建成为词性串数据库。
作者简介
葛诗利，1969年生，山东烟台人。毕业于北京语言大学，并获博士学位。现为广东外语外贸大学教授，博士生导师，云山杰出学者。广东省外语研究与语言服务协同创新中心主任，广东外语外贸大学外国语言学及应用语言学研究中心、语言与人工智能重点实验室和翻译学研究中心研究员。研究方向为语言测试、语料库语言学与计算语言学，在《现代外语》《外语界》《中文信息学报》等学术刊物和中国计算语言学大会（CCL）、中国机器翻译研讨会（CWMT）、新兴教育技术国际研讨会（SETE）等重要国内外学术会议发表论文40多篇，出版《面向大学英语教学的通用计算机作文评分和反馈方法研究》等学术专著和译著2部。作者通讯地址：广东外语外贸大学外语研究及语言服务协同创新中心。
商务英语文本包含的商务管理知识可分为显性知识和隐性知识。商务英语术语是显性知识的呈现形式，商务词串和词性串是隐性知识的呈现形式。研究表明，两类知识都与商务英语写作质量存在显著的相关关系。本书据此构建了商务管理英语知识库，包括商务管理英语术语库、商务管理英语词串数据库和商务管理英语词性串数据库等三个子库；结合商务英语语言使用，采用多元线性回归方法构建商务英语写作评分模型；依托人工评分的作文集，计算评分结果的权重，拟合成最佳评分模型，验证后可应用于商务英语写作的评价与反馈。
序言
前言
致谢
第1章 商务英语写作及教学 1
1.1 商务英语写作的重要性 1
1.2 商务英语写作内涵和外延 2
1.3 商务英语写作教学定位 4
1.4 商务英语的语言特征 6
1.4.1 商务英语应用文的词汇特征 8
1.4.2 商务英语应用文的句式特征 10
1.4.3 商务英语应用文的语篇特征 12
1.5 本章小结 13
第2章 商务沟通视域下的商务英语写作 15
2.1 大学英语写作成果教学法 15
2.2 大学英语写作过程教学法 16
2.3 商务英语写作本质特征及国内教学现状 18
2.4 商务沟通理论与商务英语写作的融合 20
2.5 商务沟通视域下的商务英语写作能力分析 21
2.5.1 筹划阶段 22
2.5.2 写作阶段 23
2.5.3 完成阶段 23
2.6 本章小结 24
第3章 商务英语及其写作测试 25
3.1 商务英语及测试发展 25
3.2 语言测试和写作测试 26
3.2.1 语言测试 26
3.2.2 写作测试 29
3.3 商务英语测试 30
3.3.1 商务英语测试理论研究 30
3.3.2 商务英语测试实践研究 32
3.4 商务英语写作测试 34
3.4.1 商务英语写作与商务知识的融合 35
3.4.2 国际商务英语测试中的写作测试 35
3.4.3 国内商务英语测试中的写作测试 36
3.5 本章小结 38
第4章 商务英语写作体裁 39
4.1 商务英语与体裁分析 39
4.2 体裁与体裁分析 40
4.2.1 何谓“体裁” 40
4.2.2 体裁分析 41
4.3 商务促销信的体裁分析 46
4.3.1 背景 46
4.3.2 研究方法与语料 47
4.3.3 结果与分析 47
4.4 本章小结 60
第5章 商务知识及商务术语研究 62
5.1 商务知识与商务术语 62
5.2 相关文献综述 63
5.2.1 商务英语写作及其教学模式 63
5.2.2 商务英语写作中的商务知识与商务术语 64
5.2.3 术语研究、语料库和术语识别 65
5.3 研究设计 66
5.3.1 研究问题 66
5.3.2 写作范文语料库构建 66
5.3.3 商务英语术语库构建 67
5.3.4 术语识别、标注和统计分析 68
5.4 结果与讨论 71
5.5 本章小结 75
第6章 商务术语与商务英语写作评价 76
6.1 商务术语与自动评分 76
6.2 相关研究综述 76
6.2.1 自动作文评分 76
6.2.2 商务英语写作和商务术语的重要性 77
6.2.3 语料库和术语识别 78
6.3 商务术语的自动识别 80
6.3.1 术语资源 80
6.3.2 商务英语写作语料库构建 80
6.3.3 术语识别与标注 82
6.4 术语和分数的相关关系分析 85
6.5 本章小结 86
第7章 商务英语词串与商务英语写作评价 87
7.1 商务英语词串与商务英语知识 87
7.2 相关文献综述 88
7.2.1 商务英语写作与评估 88
7.2.2 自动作文评分和特征选择 88
7.2.3 词串 89
7.3 研究数据收集 90
7.3.1 语料库数据 90
7.3.2 目标词串的识别与抽取 90
7.4 学生写作中的词串分析 92
7.5 本章小结 93
第8章 自动作文评分研究进展 95
8.1 自动作文评价的应用问题 95
8.2 自动作文评价需要研究的问题 97
8.3 国外主要自动作文评分系统 98
8.3.1 PEG 98
8.3.2 IEA 99
8.3.3 E-rater 101
8.3.4 IntelliMetric 108
8.3.5 其他评分系统 111
8.4 自动作文评分系统评测研究 114
8.5 本章小结 115
第9章 深度学习在自然语言处理和自动作文评分中的应用 117
9.1 深度学习概述 118
9.1.1 数据表示 120
9.1.2 学习模型 121
9.1.3 深度学习部署 123
9.2 深度学习在自然语言处理中的应用 124
9.2.1 机器翻译 125
9.2.2 情感分析 127
9.2.3 自动问答 127
9.2.4 自动摘要 128
9.3 深度学习在自动作文评分中的应用 128
9.4 本章小结 132
第10章 商务管理英语知识库的构建及应用 133
10.1 知识分类与管理 133
10.2 商务管理英语知识与分类 135
10.3 商务管理英语知识库的构建 138
10.3.1 知识库构建 138
10.3.2 商务管理英语知识库构建 139
10.4 基于商务管理英语知识库的商务英语写作自动评分 141
10.4.1 商务英语写作语料收集与整理 141
10.4.2 商务英语写作作文评分和集合划分 142
10.4.3 商务英语写作语料预处理 144
10.5 评分特征选取 145
10.6 商务英语写作自动评分模型的构建 145
10.7 商务英语写作自动评分模型的评价 147
10.8 本章小结 150
第11章 结语 152
11.1 商务英语写作自动评价研究基础与应用 152
11.1.1 知识与技术支撑的商务英语写作自动评价研究 152
11.1.2 面向教学的商务英语写作自动评价研究 153
11.1.3 商务英语写作自动评价研究的启示 156
11.2 商务英语写作自动评价研究的未来发展方向 157
参考文献 160
附录 179
附录1 BEC高级写作真题 179
附录2 BEC高级写作评分标准 180
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