语言错误

摘要： 新时代的科学技术发展速度惊人,浩如烟少的科技文献资料不断发表,有超过八成的科技论文采用英语出版或发表,超过一半的科技广播由英语进行,这使得科技专业专业英语阅读、翻译、写作工作的重要性不断凸显。如何减少乃至避免科技专业英语使用中的语言错误,是每位科技工作者都极为关注的问题。通常情况下,科技工作者需要相应的专业理论知识及一定的英语基础,但是仍然会在专业英语翻译阅读写作时出现这样那样的问题或错误。造成这些问题的重要原因就是未能掌握必要的科技专业英语翻译技巧。

摘要： 英语学习是一个动态的发展过程,学习者习得英语的过程就如同学习母语的过程,错误会不可避免地产生.在英语课堂教学中,教师需要正确地看待学生出现的错误,根据学生的语言水平和性格特点,选择不同的方法对学生的错误进行纠正.本文在探讨学习者错误成因的基础上,结合课堂纠错的内涵和方式,针对学生在英语课堂学习中出现的语言错误,提出有效的课堂纠错反馈策略,旨在提升英语教学效果.

摘要： 作为教师,面对已经讲过、练过的知识,学生仍然错误百出的情况难免感到困惑和焦虑。面对这样的现象,教师不要责怪甚至处罚学生。结构主义语言学和行为主义心理学认为随着人们对语言习得规律的了解和对错误性质的分析,语言错误是语言学习过程中不可避免的部分,而且还能帮助教师了解学生的学习现状。此外,学生的个体发展存在差异性。比如,语言能力、空间感觉、逻辑推理能力在同一个学生身上,也会存在发展的早晚。所以,学习中的错误正是学生学习的宝贵资源。科学合理地纠正学生的错误,必然对于培养学生的学习积极性和提高学习效率至关重要。

摘要： 毕业论文是对大学四年学习成果的一个总结和学习能力的考核,毕业论文能否合格直接影响学生能否毕业.然而,总会有一部分学生在论文写作中出现种种错误和问题,其中原因错综复杂.基于笔者多年指导论文和审查论文的经验,发现论文中的语言错误是最普遍的.本文基于英国应用语言学家Corder的错误分析理论,整理了安徽外国语学院英语专业本科毕业生近三年的论文,分析了毕业论文中常见的语言错误,探讨了教学对策,望对以后的英语论文写作教学有所启示.

摘要： 毕业论文是对大学四年学习成果的一个总结和学习能力的考核,毕业论文能否合格直接影响学生能否毕业。然而,总会有一部分学生在论文写作中出现种种错误和问题,其中原因错综复杂。基于笔者多年指导论文和审查论文的经验,发现论文中的语言错误是最普遍的。本文基于英国应用语言学家Corder的错误分析理论,整理了安徽外国语学院英语专业本科毕业生近三年的论文,分析了毕业论文中常见的语言错误,探讨了教学对策,望对以后的英语论文写作教学有所启示。

摘要： 一、英语课前演讲在初中英语课堂的可行性在初中阶段,学生英语语言知识掌握还不全面、写作能力与表达能力还不够成熟。此时尝试让学生做课前演讲,学生的语言应用会很简单,台上表现会很稚嫩,各种语言错误频繁发生,表现效果不会很完美。台下的"听众"由于听力水平还较低,如果演讲内容稍稍复杂一些,就会表现出茫然懵懂。但是从激发学生学习热情,培养学生应用语言的习惯,培养学生初步的听、说、写能力的角度来讲,课前演讲在初中英语教学的价值依然巨大,值得我们初中英语教师们尝试和探索。

摘要： 读后续写作为江苏高考的新题型,对许多学生来说是比较陌生且具有挑战性的。它要求学生根据一段350 词以内的语言材料和所给的段落开头语进行150 词左右的续写,对学生的内容创造和语言运用提出了高要求。一篇好的读后续写要求学生在续写时要注重前后内容衔接的连贯性、故事发展的合理性、内容结构紧凑和语言丰富准确。而在实际操练中,学生普遍存在以下典型问题:读写严重脱节,情节不当;细节描写单调,空洞无物;语法句式简单,泛善可陈;词汇项目有限,词不达意;语言错误频现,中国式英语比比皆是。笔者在读后续写微技能教学中,主要从细节描写、高级句式等方面帮助学生强化训练,以此提升语言运用能力,更好地完成读后续写任务。

摘要： 为了培养学生的语言反思意识,使其建立主动、长效的德语学习和进步机制,特针对德语课堂中的纠错教学进行改革.在中德工程师学院电气和土木专业B1至B2水平的学生中,就纠错教学现状、自主学习意识和方法开展问卷调查.根据调查结果和教学实际,从明确语言错误、转变纠错模式和错误驱动学习三个方面入手,构建由学生驱动、教师辅助、同学参与的检查、纠错、评价、反思和拓展教学链条,以此帮助学生掌握自主学习语言的方法,养成良好的学习习惯,助力德语和后续的专业学习.

摘要： 本公开提供了一种语言模型训练方法及装置、目标翻译错误检测方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、机器翻译领域。实现方案为：获取第一样本数据集；基于第一样本数据集中的多个样本数据，执行下述训练过程：基于语言模型，对多个样本数据中的每个样本数据中的每个样本对进行掩码预测，以获取相应于该样本对的预测结果；基于多个样本数据中的每个样本数据中的每个样本对相应的预测结果，计算掩码预测损失函数和对比学习损失函数；基于掩码预测损失函数和对比学习损失函数，计算综合损失函数；以及基于综合损失函数调整语言模型的至少一个参数。

摘要： 本发明公开了一种基于Z语言的存储系统抗软错误可靠性建模与评估方法，包括：根据存储系统结构划分存储系统功能模块，并根据Z语言规范对存储系统进行分级建模，得到可靠性模型，包括整体和功能模块可靠性模型；采用隐马尔可夫模型描述模型；通过连续时间马尔可夫链计算功能模块失效率，对存储系统功能模块进行可靠性评估；将存储系统功能模块失效与否的状态序列作为观测变量，将存储系统整体状态作为隐马尔可夫模型的状态变量，建立隐马尔可夫模型，计算存储系统整体的失效率，对存储系统进行可靠性评估。本发明将存储系统分级建模，具有模型结构清晰，支持严谨地存储系统及各个功能模块可靠性分析，便于形式化验证等优点，具有很好的可扩展性。

摘要： 基于自然语言分析的众测错误报告优先级排序方法，其特征是使用自然语言分析，对众测人员提交的错误报告进行排序。本发明提出了一种全新的基于众测场景的众测报告排序技术，主要用于解决众测场景下，错误报告过多，专业测试人员无法审查所有错误报告的问题。本发明具有以下有益效果：1、提出动态众测报告排序技术，引入了测试人员在审查结果，同时实时变更距离矩阵，使得审查效率更高；2、在测试人员不能及时审查的情况下，提出了静态众测报告排序技术，使得审查人员在后续的审查中能够保证较高的审查效率。

摘要： 本公开提供了一种基于Go语言的错误处理方法，可以应用于计算机技术领域。该基于Go语言的错误处理方法包括：定义第一类型用以保存调用栈信息，其中，所述调用栈信息包括基于调用第一相关函数得到；定义第二类型用以保存调用栈信息错误信息，所述第二类型包括所述第一类型和错误信息，用于同时输出所述调用栈信息和所述错误信息；声明第二相关函数，使得在所述第二相关函数执行结束后，返回所述第二类型以完成对错误类型的实例化；以及基于实例化后的所述错误类型，完成对所述调用栈信息和所述错误信息的输出。本公开还提供了一种基于Go语言的错误处理装置、设备、存储介质和程序产品。

摘要： 本公开提供了一种语言模型训练方法及装置、目标翻译错误检测方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、机器翻译领域。实现方案为：获取第一样本数据集；基于第一样本数据集中的多个样本数据，执行下述训练过程：基于语言模型，对多个样本数据中的每个样本数据中的每个样本对进行掩码预测，以获取相应于该样本对的预测结果；基于多个样本数据中的每个样本数据中的每个样本对相应的预测结果，计算掩码预测损失函数和对比学习损失函数；基于掩码预测损失函数和对比学习损失函数，计算综合损失函数；以及基于综合损失函数调整语言模型的至少一个参数。

摘要： 本发明公开了一种实物编程语言的判断语法错误的系统及方法，包括主控模块和分别与主控模块相连的显示模块、告警模块、通信模块，所述主控模块与实物编程模块相连，所述通信模块与监控管理云平台相连。方法：采集实物编程内容；判断是否存在输出类语句；判断语句中是否存在输出物理量；判断输出物理量是否存在必要参数并满足顺序要求；判断语句中成对语法是否完整；全部判断成功则实物编程成功并输出指令。上述技术方案以归纳出的实物化编程语法问题的三种类型为基础，采用指示灯及电磁位移等形式标记错误步骤，并告知错误原因，实现对使用者进行实物编程时快速有效的纠错，达到高效明确的学习目的。

摘要： 本发明公开了一种基于Z语言的存储系统抗软错误可靠性建模与评估方法，包括：根据存储系统结构划分存储系统功能模块，并根据Z语言规范对存储系统进行分级建模，得到可靠性模型，包括整体和功能模块可靠性模型；采用隐马尔可夫模型描述模型；通过连续时间马尔可夫链计算功能模块失效率，对存储系统功能模块进行可靠性评估；将存储系统功能模块失效与否的状态序列作为观测变量，将存储系统整体状态作为隐马尔可夫模型的状态变量，建立隐马尔可夫模型，计算存储系统整体的失效率，对存储系统进行可靠性评估。本发明将存储系统分级建模，具有模型结构清晰，支持严谨地存储系统及各个功能模块可靠性分析，便于形式化验证等优点，具有很好的可扩展性。

摘要： 本发明公开了一种基于错误发音检测的语言学习方法，包括步骤：S1.基于语言学习机的显示模块，显示课文语句图片，并播放语句语音；S2.用户在听到的语音的第一设定时间T秒内进行语音输入跟读，同时语言学习机中设置有第一检测模块，用于对用户的语音输入跟读进行检测，如果超过T秒内没有检测到语音输入跟读，则提示用户重新跟读，直到检测到用户的语音输入跟读。本发明提高了用户的学习效率，提升了对错误发音检测识别准确度，增强了语言学习设备的功能。

摘要： 本发明公开了一种基于错误发音检测的语言学习机系统，语言学习机系统设置有显示模块、第一检测模块、判断模块、第二检测模块和计算模块；显示模块用于显示课文语句图片，并播放语句语音；第一检测模块用于用户在听到的语音的第一设定时间T秒内进行语音输入跟读，对用户的语音输入跟读进行检测，如果超过T秒内没有检测到语音输入跟读，则提示用户重新跟读，直到检测到用户的语音输入跟读。本发明提高了用户的学习效率，提升了对错误发音检测识别准确度，增强了语言学习设备的功能。

摘要： 基于自然语言分析的众测错误报告优先级排序方法，其特征是使用自然语言分析，对众测人员提交的错误报告进行排序。本发明提出了一种全新的基于众测场景的众测报告排序技术，主要用于解决众测场景下，错误报告过多，专业测试人员无法审查所有错误报告的问题。本发明具有以下有益效果：1、提出动态众测报告排序技术，引入了测试人员在审查结果，同时实时变更距离矩阵，使得审查效率更高；2、在测试人员不能及时审查的情况下，提出了静态众测报告排序技术，使得审查人员在后续的审查中能够保证较高的审查效率。