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首页> 外文会议>Thirteenth workshop on innovative use of NLP for building educational applications 2018 >Context Based Approach for Second Language Acquisition
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Context Based Approach for Second Language Acquisition

机译：基于上下文的第二语言习得方法

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SLAM 2018 focuses on predicting a student's mistake while using the Duolingo application. In this paper, we describe the system we developed for this shared task. Our system uses a logistic regression model to predict the likelihood of a student making a mistake while answering an exercise on Duolingo in all three language tracks - English/Spanish (en/es). Spanish/English (es/en) and French/English (fr/en). We conduct an ablation study with several features during the development of this system and discover that context based features play a major role in language acquisition modeling. Our model beats Duolingo's baseline scores in all three language tracks (AUROC scores for en/es = 0.821, es/en = 0.790 and fr/en = 0.812). Our work makes a case for providing favourable textual context for students while learning second language.
机译：SLAM 2018专注于在使用Duolingo应用程序时预测学生的错误。在本文中，我们描述了为此共享任务开发的系统。我们的系统使用逻辑回归模型来预测学生在回答所有三种语言（英语/西班牙语（en / es））对Duolingo的练习时犯错的可能性。西班牙语/英语（es / en）和法语/英语（fr / en）。我们在系统开发过程中对几种功能进行了消融研究，发现基于上下文的功能在语言习得建模中起着重要作用。我们的模型在所有三个语言领域均超过了Duolingo的基线分数（en / es = 0.821，es / en = 0.790和fr / en = 0.812的AUROC分数）。我们的工作为在学习第二语言时为学生提供有利的文本环境提供了理由。

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