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文檔簡介

基于詞匯切分的中文閱讀眼動控制模型的中期報告引言閱讀是一種復雜的認知過程，涉及到語言處理、視覺加工和知識的運用等多個方面。眼動技術可以幫助我們研究閱讀的過程和機制。其中，基于詞匯切分的閱讀模型可以很好的解釋閱讀發生的順序和時序，尤其是對于中文這種沒有明顯分隔符的語言來說，詞匯切分非常重要。本報告旨在介紹基于詞匯切分的中文閱讀眼動控制模型的中間研究成果。研究問題與目的中文閱讀由于沒有明顯分隔符，使得切分詞匯成為了一個關鍵的問題。本研究旨在探究基于詞匯切分的中文閱讀眼動控制模型，以及模型對于詞匯切分的效果。主要研究問題包括：1.基于詞匯切分的閱讀模型是否可以很好地解釋中文閱讀的順序和時序？2.詞匯切分對中文閱讀的影響是什么？3.如何使用基于詞匯切分的閱讀模型進行實驗研究？研究方法為了回答上述研究問題，本研究采用了實驗設計與計算模型相結合的方式進行研究。具體的研究流程可以分為以下幾個步驟：1.設計實驗：通過篩選被試、實驗材料和實驗任務等方式設計實驗。2.收集數據：通過眼動儀器收集被試的眼動數據。3.數據預處理：對收集到的眼動數據進行處理，包括校準、濾波、分段等。4.數據分析：對處理后的眼動數據進行分析，提取眼動特征，如注視時長、注視次數等。5.模型建立：基于詞匯切分的閱讀模型建立，并進行參數估計。6.模型驗證：將建立的模型與實驗數據進行比對，驗證模型的預測效果。研究結果與討論本研究的中期成果主要包括：1.設計實驗：選取24名母語為中文的大學生作為被試，使用中文短篇文章作為實驗材料，實驗任務為閱讀和理解文章內容。實驗分為兩組，其中一組使用了基于詞匯切分的實驗材料，另外一組使用了沒有切分的實驗材料。2.收集數據：使用TobiiProX3-120眼動儀收集被試的眼動數據。3.數據預處理：使用TobiiProLab軟件對收集到的眼動數據進行預處理，包括校準和濾波等。4.數據分析：使用Python編程語言對預處理后的眼動數據進行分析，提取出注視時長、注視次數等眼動特征。5.模型建立：基于詞匯切分的閱讀模型建立，采用序列模型預測被試在閱讀中的注視轉移概率。6.模型驗證：將建立的模型與實驗數據進行比對，結果表明基于詞匯切分的閱讀模型在預測中文閱讀順序和時序方面表現良好，而沒有切分的實驗材料則表現較差。討論：本研究結果表明基于詞匯切分的閱讀模型在中文閱讀中具有很好的預測效果，詞匯切分可以提高閱讀的效率和準確率。在設計實驗時，應該盡可能地使用切分好的實驗材料，以提高實驗的可靠性和有效性。在未來，我們還可以進一步優化模型，加入更多的影響因素，以提高模型的預測能力。結論本研究通過實驗和計算模型相結合的方式，探究了基于詞匯切分的中文閱讀眼動控制模型，并對實驗數據進行分析和模型驗證。結果表明基于詞匯切分的閱讀模型在中

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