“青年学人”讲座｜胡韧奋、彭一平：汉语语篇衔接特征的自动分析和应用研究

为了助力国际中文教育领域青年学者的学术发展，进一步扩大青年学者的影响力，推动最新研究成果的传播与应用，“语言学心得”与“《国际中文教育（中英文）》”联合主办国际中文教育“青年学人”系列讲座，第十期讲座有幸邀请到北京师范大学的胡韧奋、彭一平为大家分享汉语语篇的最新成果，欢迎参加！

青年学人（第十期）

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讲座主题

汉语语篇衔接特征的自动分析和应用研究

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直播时间

北京时间2023年6月28日（星期三）

19:00-20:30

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主讲嘉宾

胡韧奋，语言学及应用语言学博士，研究方向为计算语言学，北京师范大学国际中文教育学院讲师、硕士生导师，中文信息学会青工委成员。主持国家社科基金青年项目、国家自科基金青年项目、北京市社科重点项目等多项课题，在Language Learning、Behavior Research Methods等期刊和ACL、EMNLP等计算机领域顶会发表学术论文30余篇，获国家发明专利授权5项，主持构建了CCA中文搭配助手、汉语二语自适应测试等工具平台。

彭一平，北京师范大学国际中文教育学院语言学及应用语言学（中文信息处理方向）硕士生，导师为胡韧奋老师。主要研究方向为计算语言学，包括句法和篇章维度的语言特征量化分析、面向国际中文教育的语法点识别等。在校期间参与国家社科基金青年项目等课题，在《语言文字应用》（CSSCI）上发表第一作者论文一篇。

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讲座内容

语篇衔接特征在写作质量预测、文本可读性分析、文本生成、翻译质量评估等任务上有重要作用。本次报告将首先介绍国内外语篇衔接连贯理论研究及相关的量化指标设计，然后介绍本团队在汉语语篇衔接特征量化分析方面的研究工作。本研究将衔接特征分为显式和隐式两大类：在显式特征上，从词汇、语法和话题三个维度关注汉语的语篇衔接手段，提出了27个可量化的测量指标；在隐式特征方面，本研究利用深度学习模型（BERT、GPT2等）对文本中的相邻句对衔接连贯性进行考察，使用句向量余弦相似度、BERT下句预测(NSP) 概率和GPT2困惑度等特征构建了三种隐式衔接指标。我们基于自然语言处理技术构建了汉语语篇衔接特征自动分析工具，并利用二语写作质量评估任务对指标进行了验证和分析。最后，报告将对自动分析工具进行演示。

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报名方式

本次课程为线上公益直播讲座，参与方式有以下三种：

腾讯会议（限100人）

会 议 I D ：742-377-357

会议密码：230628

b站直播

http://live.bilibili.com/22560128

如有疑问，请联系“心得君”

（微信：xindejun_yyxxd）

“青年学人”系列讲座，由“语言学心得”和“《国际中文教育（中英文）》期刊”联合主办，敬请关注！

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