[发明专利]一种基于网络信息的外语联想词库自训练方法

说明书

涉及一种基于网络信息的外语联想词库自训练方法，包括线性链表L(n)={w,s₁,s₂,...,s_m,...}，w项为外语单词，s_m项为联想单词，还包括网络资源列表S(r)，所述的基于网络信息的外语联想词库构建方法包括以下步骤：S1：登陆外语网站链接S(r)；S2：提取不含标点符号的文本段；S3：提取文本段中的关联单词为word₁,word₂,...,word_p,...；S4：在线性链表L(n)中搜索w项等于word_p的节点，其序号为x；将步骤S3中的其余关联单词word_q，加入节点L(x)中；S5：采用冒泡法对节点L(x)中的关联单词s_m进行重新排序；S6：如果已经完成文本资源搜索，则返回步骤1；否则，返回步骤2。

技术领域

本发明涉及一种基于网络信息的外语联想词库自训练方法。

背景技术

语言是由大量单词组成，因此单词是语言的基础，学习外语大部分精力会用在学习单词上，如何用最少的时间学习最多的单词是提高学习效率的关键。根据人们的认知习惯，相关联的事物和概念最容易记忆下来，那么我们在学习单词的时候，如果能够将相互关联的单词放在一起学习，那么学习会更加轻松和有效。

而单词数量很大，人为建立单词间的关联关系工作量非常大，并且语言一直处在动态发展的，每天都会出现新的应用、新的含义和新的搭配，特别是网络上会出现大量新的应用，因此如何利用网络信息进行自动建立单词之间的关联关系成为一个重要课题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于网络信息的外语联想词库自训练方法，通过自动搜索网络信息，建立外语单词的关联关系，提高学生学习单词的效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于网络信息的外语联想词库自训练方法，包括针对特点场合的词库，所述的词库包括大量的外语单词，包括线性链表L(n)={w, s₁, s₂, ..., s_m, ...}，其中，n为链表序号，w项为序号为n的外语单词，s_m项为序号为n的外语单词的联想单词，具体为数据结构，即s_m={sw, c}，其中，sw项为联想单词, c项为相关系数，序号mϵ(1,K)，其中K根据所述的词库的复杂度而设定，还包括网络资源列表S(r)，序号r大于0，S(r)为外语网站链接，所述的基于基于网络信息的外语联想词库构建方法包括以下步骤：

S1：按顺序从网络资源列表S(r)选取一个外语网站链接进行登陆；

S2：搜索当日更新的文本资源；以句号，逗号，分号，冒号，顿号作为分割标记，提取两个分割标记之间的文本段；

S3：去除所述的文本段中的介词，冠词，代词，助动词，数词和连词，得到关联单词为word₁, word₂, ..., word_p, ...；