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摘要
针对传统英语教学训练系统对于英语语义理解准确率差，造成英语口语对话和教学训练效果不佳的问题，设计一个基于虚拟技术和深度学习的英语教学训练系统。在BERT方法和BiLSTM神经网络的基础上，构建一个基于角色信息的语义理解模型。此模型采用BERT方法对输入语句进行预处理后，提取语句中的嵌入词向量，再通过多层感知机计算参与编码的历史语句权重值。最后利用BiLSTM网络提取历史语句信息，并通过Softmax函数获取语句意图概率信息，由此实现基于意图识别的口语对话。最后将此模型应用到构建的英语口语训练的对话系统中，通过虚拟角色对话方式实现口语练习。实验结果表明，相较于传统的口语理解方法，本方法的意图识别率和槽值填充分别取值为75.35%和70.08%,均高于其他模型。且系统应用发现，通过虚拟技术可为学生提供虚拟人物进行对话和互动，提高了英语口语练习和对话，具有一定的有效性。
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