研究背景与问题

随着《国际中文教育中文阅读分级标准》的颁布与实施，中文阅读分级教育在我国和国际上都日益受到重视。然而，文本的分级识别工作存在一定的挑战，特别是对文本语言特征的量化与等级识别。传统的文本分级方法多依赖于人工经验和主观判断，存在着主观性强、效率低等问题。因此，本研究旨在解决文本分级语言特征的量化与等级识别问题，提升中文阅读分级的准确性和效率。

研究方法

本研究以《国际中文教育中文阅读分级标准》为指导，采用自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLMs）技术进行文本语言特征量化与等级识别。具体方法如下： 1. 构建涵盖汉字、词汇、句子、语篇四个层面的可计算指标体系，以全面、细致地反映文本的语言特征。 2. 利用NLP技术对文本进行预处理，包括分词、词性标注、句法分析等，为后续的语言特征量化提供基础数据。 3. 结合LLMs技术，通过深度学习模型训练，实现对文本语言特征的自动识别和量化。 4. 将量化后的语言特征与《国际中文教育中文阅读分级标准》进行比对，从而实现对文本等级的准确识别。

核心结果

本研究通过实验验证了所提出的方法在文本语言特征量化与等级识别中的有效性。实验结果表明： 1. 与传统方法相比，本研究提出的方法在文本等级识别准确率上取得了显著的提升。 2. 通过对文本语言特征的全面量化，能够更准确地揭示文本的阅读难度和语言特点。 3. 在实际应用中，本研究提出的方法能够快速、高效地对大量文本进行分级，有效提高了中文阅读分级教育的效率。

结论与意义

本研究以《国际中文教育中文阅读分级标准》为指导，构建了基于NLP和LLMs技术的文本语言特征量化与等级识别方法。该方法在文本分级识别方面具有较高的准确性和实用性，为中文阅读分级教育提供了新的技术支持。同时，本研究为文本语言特征研究提供了新的思路和方法，对于推动中文教育信息化、智能化发展具有重要意义。

文章来源：《国际汉语教学研究》 网址: http://www.yrdzyyhjxbbjb.cn/qikandaodu/2025/1029/331.html