摘要
本发明公开了一种基于自然语言处理的英语词汇记忆方法及系统,其中方法包括:采集大量的英语文本语料库并进行预处理,得到处理后数据;基于处理后数据,构建词汇间的语义关联网络;基于用户情况,采用语义关联网络,规划学习路径;基于学习路径,完成英语词汇记忆。本发明通过自然语言处理技术构建词汇语义关联网络并规划个性化学习路径,有效解决了传统英语词汇记忆方法的枯燥性、低效性和缺乏针对性的问题。其利用预处理后的大量语料库数据,结合共现矩阵或词向量模型,精准捕捉词汇之间的语义关系,使学习者能够在关联语境中高效记忆词汇。本发明为英语词汇教学提供了创新且高效的技术解决方案,具有显著的实用价值和推广应用前景。
技术关键词
英语词汇记忆
语义关联网络
自然语言
Word2Vec模型
记忆系统
命名实体识别
英语词汇教学
个性化学习路径
文本
高维向量空间
规划
模块
数据
矩阵
分词
关系
场景
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多模态
数据
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