蔡畅之

摘要： 近些年，人工智能和深度学习蓬勃发展，但在帮助学习者提高英语写作方面应用十分有限。本文首先介绍深度学习，自然语言处理以及机器翻译的相关背景和发展情况；接着介绍如何搭建递归神经网络的框架，获取训练相关数据，通过选择序列到序列模型，得出可靠的结果，以增强英语写作能力；最后讨论本文中选择数据以及搭建模型的优点和缺点以及未来的研究改进方向。

【关键词】深度学习 自然语言

1 简介

随着当今国际间交流更加频繁和深入，作为世界上应用最广泛的语言，英语已经渗入到生活的方方面面，学习英语对于绝大部分非英语母语的学生们来说都是必要的。而这其中，在英语学习以及国际性英语考试（如IELTS，TOEFL）中，写作均占了很大的比例，达到考试总成绩的25% - 35%。同时，写作和阅读是息息相关的，在提高学生写作水平的同时，也会相应地提高他们的阅读水平。但当今传统的写作批改和提高反馈大多是书面形式，一方面，由于繁重的教学任务，很多英语教师对学生的反馈十分有限，另一方面，学生对老师给予的写作反馈也马虎对待，敷衍了事。所以开发帮助提高写作水平的软件就显得十分必要。

对于非英语母语学生英语写作的评改，在中国比较流行的为批改网（ www.pigai.org），它是基于语料库和云计算的英语作文自动批改的在线服务。但该网站对于使用者输入的英文语句目前仅限于指出作者的一些”语法错误”或“词汇，时态错误”的问题，并不能判断写作水平的高低，以及给出修改句子的合理化建议，使表达更加地道，接近于母语表达者的习惯。……