FLTR: เครื่องมืออ่านข้อความภาษาต่างประเทศ

การอ่านแบบเข้มข้นกับการอ่านแบบกว้าง…

This article was originally posted on WomenLearnThai.com.

การอ่านแบบกว้างคือเทคนิคการเรียนรู้ภาษาที่เน้นการอ่านเยอะ ๆ ที่ระดับหรือใกล้เคียงกับความสามารถปัจจุบัน โดยไม่ต้องเปิดหาคำที่ไม่รู้ ถ้าระดับหนังสือหรือข้อความที่เลือกเหมาะสม คำหรือโครงสร้างไวยากรณ์ที่ไม่รู้สามารถเดาได้จากบริบท การอ่านแบบกว้างเป็นการอ่านเพื่อความเพลิดเพลิน แต่มีประโยชน์มากในการเสริมความรู้เดิม เพิ่มคลังคำศัพท์ เพิ่มความเร็วในการอ่าน และขยายความเข้าใจทางวัฒนธรรม (ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณอ่าน) สิ่งที่ดีเกี่ยวกับการอ่านแบบกว้างคือมันสนุก (ถ้าคุณชอบอ่าน) การเรียนรู้ภาษาเป็นเพียงผลพลอยได้เท่านั้น โฟกัสคือที่ความหมาย ไม่ใช่ภาษา การอ่านแบบกว้างมักถูกมองข้ามในโรงเรียนสอนภาษาเพราะต้องทำเองและไม่สามารถประเมินหรือทดสอบได้

การอ่านแบบเข้มข้นในทางกลับกันคือการอ่านอย่างช้า ๆ และระมัดระวังในข้อความสั้น ๆ ที่เน้นที่การเข้าใจ (เกือบ) ทุกคำทุกประโยค บ่อยครั้งข้อความนี้อาจเกินกำลังการอ่านของคุณ แต่เพราะอ่านอย่างช้า ๆ คุณจึงสามารถจัดการได้ การอ่านแบบเข้มข้นสามารถใช้เพื่อทำความคุ้นเคยกับคำศัพท์ใหม่ ศึกษาคำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อเฉพาะ หรือค้นหาข้อมูล มันอาจจะสนุกน้อยกว่าการอ่านแบบกว้าง แต่มีบทบาทสำคัญในการเรียนรู้ภาษา ในความเป็นจริง การอ่านแบบเข้มข้นมักเป็นกิจกรรมการอ่านเดียวที่ใช้ในห้องเรียน และยังถูกใช้อย่างหนักโดยผู้เรียนด้วยตัวเองเช่นกัน

มีคำแนะนำให้สมดุลเวลาที่ใช้ในการอ่านแบบกว้างกับการอ่านแบบเข้มข้นในอัตราส่วนประมาณ 4:1 ซึ่งดูสมเหตุสมผลกับฉัน ในโพสต์บล็อกนี้ อย่างไรก็ตาม แทนที่จะสนับสนุนการอ่านแบบกว้าง ฉันต้องการพูดถึงการอ่านแบบเข้มข้นที่ได้รับความช่วยเหลือจากซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่สามารถหาได้ฟรี

การอ่านแบบเข้มข้นใช้เวลามาก ส่วนใหญ่หมดไปกับการเปิดหาคำศัพท์ จดบันทึก ค้นหาบันทึก และเปิดหาคำเหล่านี้ซ้ำอีกครั้ง เว้นแต่คุณจะเป็นคนที่จัดระเบียบได้ดีมาก คุณจะพบว่าคุณต้องเปิดหาคำหลายคำมากกว่าหนึ่งครั้งเมื่อคุณเจอคำเหล่านั้นอีกครั้งในข้อความใหม่ บางครั้งยังต้องใช้เวลาในการเน้นคำใหม่ ๆ และสำนวน หรือจัดโครงสร้างข้อความทางสายตา นี่จึงเป็นแรงบันดาลใจให้บางคนเขียนซอฟต์แวร์ที่จัดการกับงานที่น่าเบื่อเหล่านั้นเพื่อทำให้การอ่านแบบเข้มข้นง่ายขึ้น หนึ่งในโครงการซอฟต์แวร์เหล่านั้นคือ Foreign Language Text Reader (FLTR) ซึ่งเป็นโอเพ่นซอร์สและสามารถติดตั้งและตั้งค่าได้ง่าย

Foreign Language Text Reader…

FLTR ทำงานอย่างไร: คุณโหลดข้อความ ข้อความจะแสดงสำหรับการอ่าน แต่คำจะถูกแสดงด้วยรหัสสี คำที่ไม่เคยเห็นมาก่อนเป็นสีน้ำเงิน คำที่ไม่รู้จะเป็นเฉดสีระหว่างสีแดงและสีเหลือง/เขียว และคำที่รู้แล้วเป็นสีเขียวซีด ขณะอ่านผ่านข้อความ คุณจะทำเครื่องหมายคำใหม่ว่าเป็นที่รู้หรือไม่รู้ ถ้าคำเหล่านั้นไม่รู้ คุณสามารถเปิดหาคำเหล่านั้นได้ถึงสามพจนานุกรมออนไลน์ด้วยการคลิกเมาส์ครั้งเดียว จากนั้นคุณจะใส่คำอธิบาย (คำแปล คำอธิบาย การออกเสียง ฯลฯ) และข้อมูลนี้จะถูกเก็บไว้ เมื่อคุณเจอคำนั้นอีกครั้ง มันจะแสดงในรหัสสีของมัน (มีห้าหรือหกสี ตั้งแต่ไม่รู้จักจนถึงรู้จักดี) และการชี้เมาส์ไปที่คำนั้นจะแสดงบันทึกที่คุณพิมพ์ (หรือคัดลอก) ไว้ก่อนหน้านี้ เมื่อเวลาผ่านไป FLTR จะเรียนรู้ว่าคำไหนที่คุณรู้และไม่รู้ และช่วยคุณเน้นที่คำใหม่และคำที่ไม่รู้

Parser ภาษาไทย…

ฉันไม่สามารถหา parser ภาษาไทยบนเว็บได้ มันคงไม่เกิดขึ้นกับฉันที่จะเขียน parser ของตัวเอง แต่ผู้เข้าชมเว็บไซต์ Thai Recordings ของฉันบอกฉันว่าเขาเขียนไว้ และนั่นให้ฉันไอเดีย (ขอบคุณ! :)) การคิด parser เบื้องต้นค่อนข้างง่าย – ถ้าคุณมีทักษะการเขียนโปรแกรม คุณสามารถทำได้เองในไม่กี่ชั่วโมง ตัว parser ต้องการรายการคำ (ฉันใช้ไฟล์คำศัพท์ FLTR สำหรับสิ่งนั้น) และแทรกช่องว่างที่มีความกว้างเป็นศูนย์เข้าไปในข้อความภาษาไทย ช่องว่างที่มีความกว้างเป็นศูนย์มองไม่เห็น แต่ FLTR สามารถรู้จักได้ ฉันต้องการมากที่จะหาอักขระช่องว่างที่มองไม่เห็น เพราะฉันเคยชินกับการอ่านภาษาไทยโดยไม่มีช่องว่าง ฉันจึงสับสนเมื่อฉันต้องอ่านภาษาไทยที่มีช่องว่าง

ฉันใช้ Python ซึ่งมาพร้อมกับ Mac ของฉัน และมี terminal เปิดเพื่อประมวลผลข้อความ:

นี่คือสิ่งที่ parser ทำ:

1. อ่านในพจนานุกรม D (ใช้ไฟล์คำศัพท์ FLTR ซึ่งเป็นไฟล์ข้อความแยกตามแท็บ)
2. อ่านในข้อความ
3. สำหรับทุก ‘ประโยค’ S (ชุดของอักขระภาษาไทยระหว่างช่องว่างสองช่อง) ของข้อความ ตั้งค่า i = j = 1 และทำจนกว่า i จะถึงจุดสิ้นสุดของ S:
4. กำหนดส่วนย่อย X = S(i, j) นั่นคือ อักขระใน S ระหว่างตำแหน่ง i และ j
5. ถ้า X เป็นคำใน D ให้จดส่วนย่อยนี้
6. ถ้า j ถึงจุดสิ้นสุดของ S ไปที่ 7 มิฉะนั้นตั้งค่า j = j+1 แล้วไปที่ 4
7. ถ้าส่วนย่อยถูกระบุว่าเป็นคำ: เลือกส่วนย่อยที่ยาวที่สุด แทรกช่องว่างที่มีความกว้างเป็นศูนย์ตามลำดับ ตั้งค่า i เป็นดัชนีของอักขระหลังคำนั้น และเริ่มใหม่ที่ 4
8. ถ้าไม่มีส่วนย่อยที่ถูกระบุว่าเป็นคำ ตั้งค่า i = j = i+1 แล้วเริ่มใหม่ที่ 4

parser จะหาคำที่ยาวที่สุด แล้วเริ่มใหม่ที่ส่วนที่เหลือ ถ้าไม่มีคำใด ๆ ถูกพบ มันจะเริ่มด้วยอักขระที่สองแล้วสาม ฯลฯ และหาคำแรกในกลาง ‘ประโยค’ ยิ่ง parser มีคำในพจนานุกรมมากเท่าใด โอกาสที่คำใหม่จะถูกแยกออกระหว่างคำที่รู้ก็จะมากขึ้น คำเหล่านั้นจะแสดงเป็นสีน้ำเงินใน FLTR และสามารถถูกทำเครื่องหมายได้ตามว่าพวกมันรู้แล้วหรือยังไม่รู้ เมื่อพวกมันถูกทำเครื่องหมายแล้ว พวกมันจะอยู่ในฐานข้อมูลและเพิ่มความแม่นยำของการแยก

parser นี้ไม่สมบูรณ์แบบ มันไม่ทำงานดีในตอนแรก: ถ้าคำใหม่เข้ามาเป็นชุด การอัปเดตฐานข้อมูลด้วยตนเองอาจจำเป็นเพื่อแก้ไขปัญหานั้น มันยังไม่สามารถแยกแยะระหว่าง มา-กลับ และ มาก-ลับ ปัญหาแรกจะหายไปเมื่อเวลาผ่านไป แต่ปัญหาที่สองยังคงอยู่ (และจะต้องการการแยกวิเคราะห์เชิงความหมายเพื่อแก้ไข) ถ้าคุณมีไอเดียในการจัดการกับปัญหาเหล่านี้ โปรดแจ้งในความคิดเห็น!

สรุป…

FLTR เป็นซอฟต์แวร์ชิ้นเล็ก ๆ ที่ยอดเยี่ยม มันสนับสนุนการอ่านแบบเข้มข้นและอำนวยความสะดวกในการทำงานกับคำศัพท์ (ไม่ว่าจะเป็นภาษาเดียวกันหรือใช้การแปล) การเปิดหาคำคือคลิกเดียว บันทึก (หรือการแปล) ถูกเก็บไว้และแสดงเมื่อชี้เมาส์ไปที่คำ และรหัสสีสามารถเป็นตัวช่วยทางสายตาที่มีประโยชน์ สิ่งที่ไม่สะดวกคือความจำเป็นในการมี parser แต่ parser เบื้องต้นไม่ยากเกินไปที่จะเขียนเอง

Andrej,
Thai Recordings

Advertisement