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Edu指南讯 10月20日 本周谷歌宣布发布的一项搜索新功能，可以用于帮助人们练习口语并提高语言技能。在接下来的几天内，阿根廷、哥伦比亚、印度（印地语）、印度尼西亚、墨西哥和委内瑞拉的 Android 用户，可以通过英语互动口语练习从谷歌获得更多语言支持，根据谷歌声明，其新功能将在未来扩展到更多国家和语言范围。谷歌搜索除了口语新功能，当前还为语言学习者提供翻译和其他资源工具来提高词汇量。现在，在 Android 手机上进行英语互译translating to or from English的学习者，将找到一种新的英语口语练习体验以及个性化反馈：
根据谷歌说明，学习者会收到现实生活相关的语言提示，然后使用提供的词汇形成自己的口头答案。他们可以进行 3-5 分钟的练习，获得个性化反馈，并可以选择注册每日提醒以继续练习。学习者就可以随时随地按照自己的节奏进行练习。
作为现有学习工具的补充
谷歌搜索上的新口语练习功能可以与其他学习服务和资源（例如个人辅导、移动应用和课程）一起使用，该平台称其是在学习过程中为学习者提供帮助的另一个工具。
谷歌称，其与语言学家、教师和ESL/EFL教学专家合作，打造有效且激励人心的口语练习体验。学习者在真实的环境中练习词汇，并在动态间隔内重复材料以提高记忆力——这些方法可以有效帮助学习者成为自信的演讲者。
个性化实时反馈
每个学习者都是不同的，因此实时提供个性化反馈是有效练习的关键部分。谷歌的新功能支持对回复进行分析以提供有用的实时建议和更正。
其系统提供语义反馈，表明学习者的回答是否与问题相关并且可以被对话伙伴理解。语法反馈提供了对可能的语法改进的见解，一组不同语言复杂程度的示例答案将为上下文回应方式提供了具体的建议。
语境翻译
谷歌称，在其开发的多项新技术中，上下文翻译提供了在上下文中翻译单个单词和短语的能力。在练习过程中，学习者可以点击任何他们不理解的单词，根据上下文查看该单词的翻译。
实现上述功能并不容易，因为孤立的单个单词通常具有多种替代含义，并且多个单词可以形成需要一致翻译的含义簇。谷歌采用新方法解决上述难题，其以翻译整个句子，然后估计原文和翻译文本中的单词的方式，实现上下文单词含义的相互关联。该公司称，这通常称为单词对齐问题。
根据谷歌的描述，其在实现此功能的关键技术上，开发了一种新颖的深度学习模型，称为 Deep Aligner。在新模型支持下，其实现了最先进的对齐错误率（AER，衡量单词对齐质量的指标，越低越好）。这个单一的新模型提高了所有测试语言对的对齐质量，与基于隐马尔可夫模型(HMM) 的对齐方法相比，平均 AER 从 25% 降低到 5%。
该模型还被纳入谷歌的翻译 API 中，改进了其 Chrome 中翻译后的 PDF 和网站的格式、YouTube 字幕的翻译以及增强了其 Google Cloud 的翻译 API。
语法反馈
为了实现口语语音的语法反馈，谷歌称，其研究团队采用了书面文本的语法校正模型来进行自动语音识别 (ASR) 转录，特别是针对口音语音的情况。关键步骤是在人类口音语音和 ASR 转录本语料库上的微调书面文本模型，并进行专家提供的语法更正。其团队开发了一种基于编辑的输出表示方式——该方式利用输入和输出之间的高度重叠特点，进一步匹配语言学习环境中常见的短输入句子需求。
语义分析
在语义分析上，谷歌设计了一个功能，直观地向学习者传达他们的反应是否与上下文相关并且可以被合作伙伴理解。谷歌称，这是一个困难的技术问题，因为早期语言学习者的口头反应，在语法上可能是非常规的。其须仔细平衡这项技术，以关注意图的清晰度而不是语法的正确性。
因此谷歌系统使用了两种方法的结合，包括：敏感性分类：像LaMDA或PaLM这样的大型语言模型，在对话中给出自然的响应，它们在相反的方面表现良好：判断给定的响应是否在上下文中合理。以及与良好响应的相似性：其使用编码器架构将学习者的输入与语义嵌入空间中的一组已知良好响应进行比较。这种比较提供了关于语义相关性的另一个有用信号，进一步提高了我们提供的反馈和建议的质量。
根据谷歌声明，未来几天其将陆续推出更新的功能，印度（印地语）、印度尼西亚、阿根廷、哥伦比亚、墨西哥或委内瑞拉等地区的 Android 用户，将支持尝试使用Google更多英语互译新功能。
此前，谷歌已涉足过语言学习和教育工具，例如2019 年，这家科技巨头推出了一个模块，让搜索用户练习正确的单词表达方式，并在页面上立即给出反馈。这一次，在大模型技术迅速发展当下，谷歌再次投注学习科技产品，而且将很快覆盖多个国家用户——其新功能的学习交互、流程与效用，与今年以来备受关注的AI语言学习平台Duolingo颇有一较高下之意。至于谷歌未来其增长效果如何，仍需取决于该服务的受欢迎程度。
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