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专访考拉阅读CEO赵梓淳:用AI打造中国的“蓝思标准”:亚博APP安全有保障
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本文摘要:最近,专注于中文等级读者系统的考拉读者宣布完成了2000万美元的b回合融资,从去年12月a回合融资到9个月。

最近,专注于中文等级读者系统的考拉读者宣布完成了2000万美元的b回合融资,从去年12月a回合融资到9个月。谈到a回合后的最新进展,赵梓淳回答说,考拉读者App的日常生活量已经增加到约百万人,平均日逗留时间为30分钟,第二天和第二周的逗留率超过70%,产品半年发行26次。

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回到考拉读者北京办公室,采访了考拉读者CEO赵梓淳。中文等级读者的难题在哪里?等级读者有数百年的历史,欧美普及。

在中国,引进等级读者的时间也不短,但中国和美国仅次于中文在线和其他公司,基本上停留在书籍形式上,根据学生的年级和年龄来区分书籍。但是,确实的等级读者应该像欧美那样,根据学生的读者能力来决定。

通过分级读者释放读者,让孩子找到适合自己的东西。但是,为什么以前没有人像我们这样做,仅次于的难题是中文文本的可玩性测定,即如何科学地区分文本的可玩性水平。

首先,中文和英语没有很大的区别,与西方印刷欧语系统复杂的格式标记语法系统不同,中文语法过于灵活,意义非常简单。英语的基础构成位为26个字母,中文构成单位为字母,常用汉字约为3500个。

《康熙字典》中包含的汉字约为8万至10万个,这种简单包含的稀缺性在分析中文时,往往需要更大的文件。第二,现代汉语历史短暂,中国学者、专家对中国汉语、语言学的一些积累和溶解只是少数,开展科学化的研究时间不宽,文化基础也太大。第三,分级读者还涉及数据挖掘、语言学、测量心理学、读者测量学等各学科的同步。

最后,更重要的是,在深度自学广泛应用之前,技术无法解决问题。十年前或二十年前的技术,只是不太能解决当时遇到的这个问题,比如美国的蓝思等级,主要是语言学家的传统统统计学,所以不怎么用高级技术。

中文读者的等级要完成规模化的解决方案,不能依赖现代科学技术的发展。据介绍,考拉读者经过两年,建立了世界上仅次于中文等级的基础语料库,以语言学、测量心理学、深度神经网络为代表的最先进的AI算法解决了问题。我们邀请多年参加教育研究的专家和经验丰富的教育专家参加可玩性的识别和标准制定,通过数万篇文本测试,发现精度可超过93%左右。AI驱动的自学系统图像来源:考拉读者App界面考拉读者产品有学生末端、教师末端App、考拉家长微信小程序。

有两个特点。一是游戏化。我们第一次实现考拉读者产品时,结合海外产品,坦率,缺乏游戏和动画色彩。但是,一段时间后发现,坦率的产品对中国学生没有魅力,小学生讨厌比较简单的游戏,然后调整,引进优酷少年的设计师,使UI和孩子整体的适应度更低。

试用考拉读者学生终端App,主界面第一栏是短文星的小游戏,第二栏的探索世界是ER值不同的读者文本,第三栏的听书收音机是与喜马拉雅合作的音频栏,第三栏是组词合格游戏,第四栏是显示ER值的故事文本二是AI驱动。我们将基础的AI算法应用于产品水平。

这个算法类似于今天的标题,但是今天的标题是内容推广算法,无论是交叉推荐还是实现用户图像,都是根据兴趣推荐用户讨厌的内容。我们的推荐算法是根据学生的读者能力决定的,使用的频率越多,推荐的精度越高。

照片来源:考拉读者说:中文句子比英语简单得多,机器在解读中文的第一步时不会遇到语言分析、语言模型的困难。因此,创造RNN、LSTM等流行的AI技术,可以填补中文在NLP上的缺陷。我们根据句法树、依赖关系等不废弃句子,分析句子中各成分的比重,构筑读者文本的可玩性等级。

据介绍,考拉读者总共处置了1300万字的非均衡语料库和2亿字的均衡语料库。其中,不均衡的语料库主要来自各版本的小学教材及其教育辅助资料,均衡的语料库是指孩子在日常生活中必须现实认识的语料,例如,10岁的孩子必须看20%的名着小说、50%的课文和20%的漫画比例配合语料库。

考拉读者的人工智能主要应用于建立基础等级标准,自适应自学系统,即学生终端App不会根据学生读者的能力自动推荐适当的内容。说到现在热的自我适应自学,赵梓淳应对,自我适应自学不应被过度高估。基于科学知识地图的自我适应自学有一定的意义,可以防止学生重复已经控制的主题,节省时间提高效率。但是,这件事并不难。

只是,科学知识地图充分粗糙,这主要考验教育研究能力。你说这件事有多政治宣传?坦白说,政治宣传不多。另外,考拉读者也在开发智能语音产品,通过语音输入可以测试学生的普通话标准。

中国的蓝思考标准海外等级读者标准体系已经成熟,例如培生公司发售的测量少年英语读者能力的DRA(DRA)发展读者评价体系的英国加入Renaissancenceltarning公司开发的AR(AccelerateratedReadeader)等级体系也有着名的蓝思考读者项目管理体系(Thenaisssanerncefrninglerngerngernge公司开发的AR(ARaccceleleraterateradrateradr),该系统在美国研究了大约50%的研究在美国研究中国研究了20%蓝思阅读者项目管理系统从阅读的可玩性和阅读者的阅读能力两个方面来展开,因为用于同一个量尺,所以阅读者可以根据自己的阅读能力,自由选择适合自己的阅读物。可玩性范围为0L~1700L,数字越小,读物的可玩性越低,读者的读者能力越低,相反读物的可玩性越高,读者的读者能力越高。主要取决于读物的可玩性,即语义的可玩性。考拉读者发售的中文等级读者标准(ERFramework)结合了海外语言、句子的分析思想,测量方式也接近蓝思。

(ER是考拉读者品牌所属公司阅读技术的英语名Enjoyreading的简写。照片来源:考拉读者一方面测量给定的中文文本,从200ER到1300ER,以10为十进制。另一方面,运用测量心理学、读者测量学和语言学的方法,测量人的读者能力,即从200ER到1300ER,以10为十进制。

如果一个孩子测量了600ER的读者能力,他需要读多少可玩的文本?是600还是610?我们明确提出了名为ZPD的概念,结合着名心理学家维果斯基明确提出的最近的发展区,即能力范围内获得的区间。不要总是做非常简单的事情,但是如果做特别无能为力的事情的话,很长一段时间都会失去自信。比如600ER的孩子,我们做了很多实验,她/他的ZPD范围约为550~700。该区间表明儿童探索文本的解读度在50%到59%之间,由于文本困难不能读书,文本过于简单,读书接近新内容。

照片来源:考拉读者App照片明确测试方式,赵梓淳在手机上展开约3分钟的测试,可以测量学生的读者等级。至于商业模式,目前主要与公立学校合作,已经在二三线城市落地了近万所小学。未来一定是ToC,但现在什么也做不了。

学生、老师家长可以免费使用。我们现在只是考虑到利益,不断扩大规模。全中国小学生最后需要用ER值密切关系自己的读者能力,所有人都用ER值密切关系到文本的可玩性,这背后有相当大的机会。

我们计划明年发表基础标准,使用的算法也有可能陆续发表。当(公共编号:)考拉读者现在面临的只有挑战是什么,赵梓淳说:仅次的挑战是竞争对手没有目标。这条路以前没人走,不告诉参考谁,每一步都要靠自己思考。考拉读者完成了2000万美元的b回合融资,用AI技术研究中文等级读者系统考拉读者CEO赵梓淳:如何利用AI、语言学制作国内首个中文等级读者系统?前有大哥,后有新势力,AI教育江湖谁主沉浮?原始文章允许禁止发布。

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