《表7 语法特征表：基于随机森林算法的对外汉语文本可读性评估》

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《基于随机森林算法的对外汉语文本可读性评估》

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以上“基础特征”“词性特征”“等级特征”都是基于统计的特征，并没有提取语义、语法等层次的特征。试想一下，在学习英语时，即使在所有单词都掌握了的情况下，如果句子的语法复杂，我们仍然会对这句英文一知半解，无法真正掌握句子的意思。同样，一个语法结构复杂的中文句子亦会对L2学习者造成困惑，即这个句子的难度较高、可读性较低。所以接下来着重介绍一下“语法特征”的提取。我们采用斯坦福NLP小组研发的斯坦福解析器进行对外汉语文本的语法分析，具体工具使用的是NLTK提供的斯坦福语法解析器的python接口。该工具可以将一句话分析成语法树，将句子结构用图形表示，代表了句子的推导结果，可用于分析句子语法结构。简单来说，语法树就是按照某一规则进行推导后形成的树状图，树状图的层级是指将语法分析的结果转换为树状图后各节点的层次，以此类推[31]。语法分析树的结构层次如图1所示，接下来我们根据语法树的分析结果提取了语法特征12个，如表7所示。