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课堂话语质量的多模态评估：基于文本中心的注意力多任务学习方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种创新的多模态融合架构，用于评估课堂话语的自然性及提问和解释的质量。通过注意力机制和多任务学习，结果表明文本模态占主导地位，音频特征提升了模型与人类评分的一致性。
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关键要点
- 本研究提出了一种创新的多模态融合架构，用于评估课堂话语的自然性及提问和解释的质量。
- 该架构采用注意力机制和多任务学习，捕捉不同模态之间的交互。
- 研究评估了三种话语成分的质量，包括自然话语、提问和解释。
- 结果表明文本模态在评估任务中占主导地位。
- 引入音频特征提高了模型与人类评分的一致性。
- 研究为自动评估课堂话语质量的未来发展奠定了基础。
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