一种中文儿童读本多维分级方法及系统

1.本发明属于图书分级评估技术领域，具体涉及一种中文儿童读本多维分级系统及方法。


背景技术：

2.儿童图书出版与数字媒介的发展，对于儿童阶梯阅读和分级阅读指导产生迫切需要，推动了对儿童阅读分级评估和童书分级测量方法的现实需求。国外既有的分级阅读体系如lexile分级阅读测评体系、a-z分级法阅读体系等，由于语言的差异、社会制度、文化背景的差异，难以适应中文儿童读本，其分级体系和分级方法不能简单移植，而我国的教育政策要求建立符合中国儿童特点的汉语阶梯阅读体系。《义务教育语文课程标准 (2011年版)》要求从知识与能力、过程与方法、情感态度与价值观三方面设计课程目标，实现工具性与人文性的统一，对儿童阅读提出了包含对于儿童阅读能力发展、情感教育、品德教育等多方面目标的总体要求，强调阅读对于儿童情感与智力能力均衡发展的作用。
3.现有分级标准体系主要可归为2大类别：一是主要依据阅读文本内容难度进行客观性划分，而不兼顾儿童情感需要以及审美趣味的差异；另一类是主要依靠教育、阅读专家的学识和主观经验，以儿童年龄或年级作为分级的主要依据。由于儿童的成长发育和社会化程度以及文化环境各有不同，儿童个体之间的阅读能力、阅读兴趣存在较大差异，上述两类分级阅读标准主要以年龄、年级为标准，以语言难度为主要分级依据，维度单一，划分模式简单，缺乏对儿童情感发展需求和自主阅读差异性的考虑。且由于涉及儿童教育的主体复杂性、儿童阅读市场需求场景的多样化，童书分级如何实现量化评估与系统自主测评的问题没有解决，目前仍主要以专家主观经验判断的推荐书目形式为主。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题在于，从文本难度、题材类型、文本情感等多维度构建中文童书分级体系，以分面组配分类法为指导，针对图书的阅读认知难易度、文本情感复杂度的评估和分级，建立符合汉语语言特征和社会文化环境的中文童书多维分级体系。
5.为解决上述技术问题，本发明提供一种中文儿童读本多维分级系统及方法，以文本认知、文本情感和文本功能为导向，多维度量化中文儿童读本的阅读难度。
6.首先，本发明提出一种中文儿童读本多维分级方法，包括如下步骤：
7.s1、从文本认知、文本情感、文本功能三个维度定义指标体系；根据指标体系的分级维度，确定每个维度下的操作指标，包括：文本认知维度下的语言认知难度、文体类型、图文关系，文本情感维度下的情感极性、情感丰富度，以及文本功能维度下的阅读需求类型；
8.s2、词表构建与处理：根据需要构建分级字表、分级词表、多维情感词典；
9.s3、文本处理：根据目的与需要对中文儿童读本进行保留主体部分的预处理、分词处理、分字处理、正向情感与负向情感统计处理；
10.s4、匹配文本与词表：将分字处理后的文本与分级字表匹配，统计各等级汉字的数
量；将分词处理后的文本分别与分级词表匹配、多维情感词典匹配，统计各等级词汇数量及各维度情感词汇频数；进而得到该读本对应每个维度下的操作指标；
11.s5、分类类别判定；依据分类规则，判定图书的文体类型、图文关系和和阅读需求类型，确定读本的分类标识；
12.s6、依据分面组配分类法原理，采用分段标记制将各维度指标整合，即将各指标计算结果与分类标识编制形成多维分级码，得到各维度下中文儿童读本难度得分与类别。
13.进一步的，本发明的一种中文儿童读本多维分级方法，步骤s2中，分级字表与分级词表的构建来源于对国家汉语水平考试委员会办公室考试中心制定的《汉语水平词汇与汉字等级大纲(修订本)》的处理；其中，字表的处理包括保持甲级字与乙级字不变，将丙级字与丙级字附录合并为丙级字，丁级字与丁级字附录合并为丁级字，增加戊级字收录字表以外的汉字；词表的处理为去除词表中的单音节词；甲、乙、丙、丁、戊的字词等级分别对应字词难度系数cl，vl，cl为汉字难度等级系数，vl为词汇难度等级系数。
14.进一步的，本发明的一种中文儿童读本多维分级方法，步骤s2中，多维情感词典的构建来源于大连理工大学中文情感词汇本体库，通过将其小类重新聚合为大类，并对应赋予大类标识，将具有辅助情感分类的情感词重复归类于不同情感分类。
15.另一方面，本发明还提出一种中文儿童读本多维分级系统，包括：
16.指标构建模块，用于从文本认知、文本情感、文本功能三个维度定义指标体系，根据指标体系的分级维度，确定每个维度下的操作指标，包括：文本认知维度下的语言认知难度、文体类型、图文关系，文本情感维度下的情感极性、情感丰富度，以及文本功能维度下的阅读需求类型；
17.词表构建与处理模块，用于根据需要构建分级字表、分级词表、多维情感词典；
18.文本处理模块，用于根据目的与需要对中文儿童读本进行保留主体部分的预处理、分词处理、分字处理、正向情感与负向情感统计处理；
19.文本与词表匹配模块，用于将分字处理后的文本与分级字表匹配，统计各等级汉字的数量，同时将分词处理后的文本分别与分级词表匹配、多维情感词典匹配，统计各等级词汇数量及各维度情感词汇频数；进而得到该读本对应每个维度下的操作指标；
20.分类类别判定模块，用于依据分类规则，判定图书的文体类型、图文关系和和阅读需求类型，确定读本的分类标识；
21.分级模块，依据分面组配分类法原理，采用分段标记制将各维度指标整合，即将各指标计算结果与分类标识编制形成多维分级码，得到各维度下中文儿童读本难度得分与类别。
22.本发明采用以上技术方案，与现有技术相比具有的有益效果为：
23.(1)基于认知与情感兼顾视角，构建中文儿童读本多维分级指标体系；一级指标内容共分为3个维度，既包括现有分级体系注重的语言认知难度，也注重强调阅读对于儿童情感与智力能力均衡发展的作用、阅读的情境功能，相较于已有的分级标准与体系，分级维度多样化。
24.(2)基于汉语特点和本土化儿童阅读需求，采用分级加分类的模式使本分级体系更加精细化、合理化，实现对中文儿童读本的多层多维分级；其中文体类型用以修正读本体裁类型造成的偏见效应，图文关系突出图像对于读本意义理解的重要作用。
25.(3)本分级体系不依赖于专家主观评价和导读推荐，分级指标的选择具有量化可操作性，分级字词表的构建以具有普遍意义和规范性作用的《汉语水平词汇与汉字等级大纲(修订本)》为依据，立足于儿童自主的自由阅读。
26.(4)面对儿童与老师、家长等指导者与出版机构，本分级体系提供了认知导向、情感导向以及认知情感综合导向下的多种分级排序与选择方式，能够满足不同目标导向的阅读选择需求，实现量化评估与系统自主测评。
附图说明
27.图1为本发明的方法流程示意图。
28.图2为本发明的分级指标体系的结构示意图。
29.图3为本发明的基于分面组配分类法的多维分级码构成及样例示意图。
具体实施方式
30.以下结合附图对本发明的具体实施方式做进一步详细的介绍。
31.本发明提出中文儿童读本多维分级方法，包括实施如下步骤：
32.(1)定义指标体系：
33.指标体系是指由若干个具有内在联系的单项指标所组成的有机体；因而，定义指标体系是指完成指标体系相关信息、概念的定义，指标体系信息记录了指标体系的总体描述信息及创建信息，包括确定分级目的、明确分级维度和定义指标体系基本信息。
34.指标体系的设计原则着重体现：儿童本位原则，个体差异性原则，儿童教育性原则，阅读认知与情感体验兼顾原则，自主阅读与教化兼顾原则，场景现实性与功能多样性适用原则。
35.围绕多维度综合测评中文儿童读本的阅读难度，进行图书分级，帮助儿童阅读选择和构建符合中国儿童特点的阶梯阅读体系的目的，根据本发明相关设计原则，构造中文儿童读本分级指标体系，评价维度包括文本认知、文本情感、文本功能3个方面。指标体系设计过程如图1所示。
36.(2)构造分级指标：
37.分级指标的构造是将抽象的研究对象按照其本质属性和其目标特征的某一方面标识分解成为具有行为化、可操作化的结构；本发明以分级维度为牵引遴选方案层分级指标，包括中文儿童读本的语言认读难度、文本情感复杂度、功能类型等3个方面。
38.根据指标体系的分级维度，确定每个维度下的操作指标，包括认知维度下语言认知难度、文体类型、图文关系，情感维度下情感极性、情感丰富度，文本功能维度下阅读需求类型，一共6个指标，具体指标体系如图2所示。
39.(3)设计分级表现方式：
40.分面组配分类法是根据概念的分析和综合原理编制的文献分类法，分面类表由若干组面构成。组面是用某一单一系列的分类标准对一个主题领域进行划分而产生的一组类目，即表示某一类事物某一方面属性的一组简单概念。每一组面还可用同一系列的更细的标准进行划分，分为多个亚面。印度图书馆学家阮冈纳赞所创建的《冒号分类法》 (colon classification)是最著名的分面组配分类法，它的主体是基本类表和分面类表，采用分段
标记制，即分类号由若干具有独立意义的节(段)组成，它不仅可表达一个主题概念，而且可从分段形式上显示出构成这一主题概念的各个组面及主题因素。因其采用组配符号“：”而被称为《冒号分类法》。
41.本实施例中，通过分面组配分类法将文本认知、文本情感、文本功能3个维度分面下语言认知难度、文体类型、图文关系、情感极性、情感丰富度、阅读需求类型等6个亚面分级指标整合，将各指标计算结果与分类标识编制形成多维分级码；各分面之间以“：”连接表示并列关系，亚面之间以
“‑”
连接。多维分级码具体构成方式如图3所示。
42.(4)词表构建与处理：
43.本实施例中，分级字表与分级词表的构建来源于对《汉语水平词汇与汉字等级大纲(修订本)》的处理；《汉语水平词汇与汉字等级大纲》是在1992年由国家汉语水平考试委员会办公室考试中心制定的，作为中文语言技能和水平的规范标准，其编制原则是：“选取高频率的字，频率相同同时选取分布广、使用度高的字”。《汉语水平词汇与汉字等级大纲》收录了甲乙丙丁4个等级的汉语词汇。甲乙两级词汇为常用词，丙丁两级词汇为难词。随着社会的发展及语言的演变，1994年《大纲》进行历时5年的修订。最终《大纲(修订本)》收录汉语常用汉字2905个，常用词8822个，其中：
44.(1)甲级字800个(最常用800个汉字)，乙级字804个；丙级字601个，丁级字700个；
45.(2)甲级词1033个，乙级词2028个，丙级词2022个，丁级词3569个。
46.本实施例中，字表的处理包括保持甲级字与乙级字不变，将丙级字与丙级字附录合并为丙级字，丁级字与丁级字附录合并为丁级字，增加戊级字收录字表以外的汉字；词表的处理为去除词表中的单音节词；甲、乙、丙、丁、戊的字词等级分别对应字词难度系数cl，vl。cl为汉字难度等级系数，vl为词汇难度等级系数。
47.目前常用的情感分析词典有加拿大国家研究委员会(简称nrc)的nrc情绪与情感词典、台湾大学研发的中文情感极性词典、清华大学李军中文褒贬义词典以及大连理工大学中文情感本体等。nrc情绪词典虽然支持中文，但由于设计问题，导致并不完全适应中文场景。台湾大学研发的中文情感极性词典亦有类似情况。相比较而言，大连理工大学中文情感词汇本体库更为适用。
48.本实施例中，多维情感词典的构建来源于大连理工大学中文情感词汇本体库，将其小类重新聚合为大类，并对应赋予大类标识；将具有辅助情感分类的情感词重复归类于不同情感分类。
49.大连理工大学中文情感词汇本体库是大连理工大学信息检索研究室在林鸿飞教授的指导下整理和标注的一个中文情感分类本体资源，是在心理学家ekman情感分类体系的基础上构建的，最终词汇本体中的情感共分为7大类21小类。该资源从不同角度描述一个中文词汇或者短语，包括词语词性种类、情感类别、情感强度及极性等信息。中文情感词汇本体可以用于解决多类别情感分类的问题，也可以用于解决一般的倾向性分析的问题。
50.(5)文本处理：
51.文本处理包括文本预处理、分字处理、分词处理、正向情感与负向情感统计处理；文本预处理为删除中文儿童读本的前言、版权信息、作者信息、后记等内容，保留读本的主体文字内容作为后续操作对象；分字处理为利用工具将预处理后的文本切割为汉字块的集合；分词处理为利用工具将预处理后的文本切割为词语块的集合；正向情感与负向情感统
计处理为利用工具平台对预处理后的文本进行二维情感分析。
52.(6)匹配文本与词表；
53.分字处理后的文本通过python程序代码与分级字表匹配，统计各等级汉字的数量；分词处理后的文本通过python程序代码与分级词表匹配，统计各等级词汇数量；分词处理后的文本通过python程序代码与多维情感词典匹配，获得各维度情感词汇频数。
54.(7)分类类别判定，根据分类规则，通过对中文儿童读本的文体类型、图文关系和阅读需求类型进行判定，确定读本的分类标识。
55.文体类型分类为：ⅰ类、ⅱ类、ⅲ类，
56.其中，ⅰ类为诗歌类文体；ⅱ类为其他文学叙事类文体；ⅲ类为信息说明类文体。
57.图文关系分类为：p、pt、tp.gr(x)、t，
58.其中，p为纯图片型；pt为图配文型；tp.gr(x)为文配图型，x＝∑gr*gf，gr为单个插图所占单页比例，gf为插图的功能；t纯文字型。
59.阅读需求类型分类为：pc、la、ti、de、sm，
60.其中，pc为个人修养类，主要包括名人名家、传记类等作品；la为文学欣赏类，主要指儿童文学作品、小说、童话等有具体情节、情境感强的作品，或是诗歌、散文、艺术审美类作品；ti为工具信息类，包括科普类、社科知识类、自然科学类、工具指南等类型作品；de为学科教育类，主要指教材外相关参考辅导书；sm为社会道德类，主要是社会规范、法治和思想政治教育作品。
61.(8)多维分级模式：
62.本发明包括多维分级体系和多种分级选择模式，多种分级模式基于分级体系，以体系内具体指标为基础，通过数学计算与类别判定，用以衡量中文儿童读本的语言认读难度、情感接受难度；多维分级模式包括认知导向模式、情感导向模式以及认知情感综合导向模式。认知导向模式：即基于语言难度指标与中文儿童读本文本语言特征数据计算难度得分，对多本中文儿童读本的得分结果进行增值排序确定认知导向下读本阅读难度等级序列；情感导向模式：即基于情感维度指标与中文儿童读本文本情感词特征数据计算情感极性、情感丰富度得分，而后对多本中文儿童读本的得分结果进行增值排序确定情感导向下读本阅读难度等级序列；认知情感综合模式：即基于中文儿童读本的语言难度与情感丰富度的综合得分规格化求和结果的增值排序，确定读本的综合难度等级序列。
63.其中文本语言难度可读性公式为：
64.rl＝∑cl*cr+∑vl*vr，
65.其中，rl为语言难度，cl为汉字难度等级系数，cr为处于该等级汉字的比例；vl 为词汇难度等级系数，vr为处于该等级词汇比例。
66.文本情感极性公式为：
[0067][0068]
其中，sp为情感极性；pss为文本中正向情感总和；nss为文本中负向情感总和，取其绝对值；取值范围为sp≥0。
[0069]
文本情感丰富度公式为：
[0070]
[0071]
n＝∑ni，(i＝1,2,3,4,5,6,7)
[0072]
其中，ni表示文本中乐、好、怒、哀、惧、恶、惊各维度下情感词频数，通过与情感词典匹配计数；n表示文本情感词总量。
[0073]
认知情感综合难度得分值为：
[0074]
r＝rl+sd，
[0075]
其中，rl为语言难度；sd为文本情感丰富度；rl与sd值做规格化处理，rl值等于字、词平均难度与最高难度的比值之和；规格化sd值等于sd与极值1的比。
[0076]
以下结合一个具体实施例来进一步具体说明本发明的方案实施步骤：
[0077]
本实施例选择的读本均来源于教育部基础教育课程教材发展中心研制发布的《中小学生阅读指导目录(2020年版)》，包括中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本c、中文儿童读本d、中文儿童读本e。具体步骤如下：
[0078]
第一步：定义指标体系；
[0079]
指标体系是指由若干个具有内在联系的单项指标所组成的有机体。因而，定义指标体系是指完成指标体系相关信息、概念的定义，指标体系信息记录了指标体系的总体描述信息及创建信息，包括确定分级目的、明确分级维度和定义指标体系基本信息。
[0080]
(1)确定分级目的；
[0081]
分级目的为多维度综合测评中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本c、中文儿童读本d、中文儿童读本e的阅读难度，并进行多种模式下读本a、读本b、读本c、读本d、读本e分级排序。
[0082]
(2)明确评价维度；
[0083]
分级维度根据本发明的分级目标、分级目的、总体特征创建，因而本发明共创建了文本认知、文本情感以及文本功能3个维度。
[0084]
(3)指标体系基本信息定义；
[0085]
基本信息为指标体系的总体特征描述，包括评估行业、行业领域、评估描述、评价内容和评价目的等。发明人对以上基本信息进行定义，本指标体系的评估对象为出版发行的中文儿童读本，拟从文本认知、文本情感、文本功能多维度测评中文儿童读本的阅读难度，形成儿童读本的阶梯阅读体系，促进分级阅读的本土化发展。
[0086]
第二步：构造分级指标；
[0087]
分级指标的构造是将抽象的研究对象按照其本质属性和其目标特征的某一方面标识分解成为具有行为化、可操作化的结构；本发明为一种中文儿童读本的多维分级体系与测评方法，以分级维度为牵引遴选方案层分级指标，包括中文儿童读本的语言认读难度、文本情感复杂度、功能类型等3个方面，语言认知难度、文体类型、图文关系、情感极性、情感丰富度、阅读需求类型6个指标组成；其中语言认知难度、情感极性、情感丰富度为定量分级指标，文体类型、图文关系、阅读需求类型为定性分类指标。具体内容如表1、表2所示。
[0088]
表1中文儿童读本的定量分级指标
[0089][0090][0091]
表2中文儿童读本的定性分类指标
[0092][0093]
第三步：设计分级表现方式；
[0094]
通过分面组配分类法将文本认知、文本情感、文本功能3个维度分面下语言认知难度、文体类型、图文关系、情感极性、情感丰富度、阅读需求类型等6个亚面分级指标整合，将各指标计算结果与分类标识编制形成多维分级码；各分面之间以“：”连接表示并列关系，亚面之间以
“‑”
连接。
[0095]
第四步：词表构建与处理；
[0096]
分级字表与分级词表的构建来源于对《汉语水平词汇与汉字等级大纲(修订本)》的处理；字表的处理包括保持甲级字与乙级字不变，将丙级字与丙级字附录合并为丙级字，丁级字与丁级字附录合并为丁级字，增加戊级字收录字表以外的汉字；词表的处理为去除词表中的单音节词；甲、乙、丙、丁、戊的字词等级分别对应字词难度系数cl， vl。cl为汉字难度等级系数，vl为词汇难度等级系数；多维情感词典的构建来源于大连理工大学中文情感词汇本体库，将其小类重新聚合为大类，并对应赋予大类标识；将具有辅助情感分类的情感词重复归类于不同情感分类。
[0097]
第五步：文本处理；
[0098]
对中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本c、中文儿童读本d、中文儿童读本e进行预处理，删除读本a、b、c、d、e的前言、版权信息、作者信息、后记等内容，保留主体文字内容作为后续操作对象；利用工具将中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本c、中文儿童读本d、中文儿童读本e预处理后的文本切割为汉字块的集合以及词语块的集合，将中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本c、中文儿童读本d、中文儿童读本e预处理后的文本导入nlpir分析平台统计读本a、b、 c、d、e的正向情感与负向情感值。
[0099]
第六步：匹配文本与词表；
[0100]
分别将中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本c、中文儿童读本d、中文儿童读本e分字处理后的文本通过python程序代码与分级字表匹配，统计读本a、b、 c、d、e的各等级汉字的数量；将读本a、b、c、d、e分词处理后的文本通过python 程序代码与分级词表匹配，统计读本a、b、c、d的各等级词汇数量；将读本a、b、 c、d、e分词处理后的文本通过python程序代码与多维情感词典匹配，获得读本a、b、 c、d、e各维度情感词汇频数；
[0101]
第七步：分类类别判定；
[0102]
根基分类规则，通过人工浏览对中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本 c、中文儿童读本d、中文儿童读本e的文体类型、图文关系和功能类型进行判定，确定读本a、b、c、d、e的分类标识。
[0103]
第八步：多维分级模式；
[0104]
本发明包括认知导向模式、情感导向模式以及认知情感综合导向模式。认知导向模式：即基于语言难度指标与中文儿童读本文本语言特征数据计算难度得分，对多本中文儿童读本的得分结果进行增值排序确定认知导向下读本阅读难度等级序列；情感导向模式：即基于情感维度指标与中文儿童读本文本情感词特征数据计算情感极性、情感丰富度得分，而后对多本中文儿童读本的得分结果进行增值排序确定情感导向下读本阅读难度等级序列；认知情感综合模式：即基于中文儿童读本的语言难度与情感丰富度的综合得分规格化求和结果的增值排序，确定读本的综合难度等级序列。
[0105]
(1)认知导向模式；
[0106]
基于上述所有步骤，最终获得中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本c、中
文儿童读本d、中文儿童读本e认知维度下语言难度得分，分别为3.96、4.17、4.88、 4.95、5.68(均保留两位小数)，并将5本读本进行增值排序如表3所示，由此可见，认知导向下，中文儿童读本a的阅读难度最低，其后依次是b、c、d、e。儿童阅读选择最适宜由a开始，该读本对儿童语言解码能力要求最低，对儿童来说阅读流畅性也最好，之后儿童可以根据能力、目标、兴趣等在逐级向抬升难度下有序选择阅读b、c、d、e。同时，多维分级码显示a、b、c为同一文体类型，a、c、d、e为同一图文关系，为阅读难度排序提供调节作用。
[0107]
表3认知导向中文儿童读本难度得分及分级码
[0108]
排序中文儿童读本语言难度得分多维分级码1a3.963.96
‑ⅱ‑
tp(12.5)：1.97-0.64：la2b4.174.17
‑ⅱ‑
t：0.70-0.73：la3c4.884.88
‑ⅱ‑
tp(14)：0.70-0.75：sm4d4.954.95
‑ⅰ‑
tp(17)：1.45-0.61：la5e5.685.68
‑ⅲ‑
tp(84.5)：1.11-0.69：ti
[0109]
(2)情感导向模式；
[0110]
基于上述所有步骤，最终获得中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本c、中文儿童读本d、中文儿童读本e情感维度下情感极性值，分别为1.97、0.70、0.70、1.45、1.11(均保留两位小数)，并将5本读本进行增值排序如表4所示。其中b、c情感极性值小于1，读本情感整体趋向于消极；读本e、d、a情感极性值大于1，读本情感整体趋向于积极。情感极性值测定了中文儿童读本的情感趋向与分布特征，以1为界限表明读本的情感基调。这一分级模式下，儿童的阅读选择并非完全按照该占比排序进行，而是与儿童的情感需求相关。即当家长或教师希望儿童能够表现出更积极乐观的态度或是儿童希望进行较为愉快轻松的阅读活动时，可以选择情感极性值最高的儿童读本 a；又如家长或教师希望儿童增加自我反思和对复杂、负向情感的思考，可以选择儿童读本b或c。总体而言，基于情感极性的阅读选择以实际情感需求为考量。
[0111]
表4情感导向中文儿童读本情感极性得分及分级码
[0112]
序号中文儿童读本情感极性值多维分级码1b0.704.17
‑ⅱ‑
t：0.70-0.73：la2c0.704.88
‑ⅱ‑
tp(14)：0.70-0.75：sm3e1.115.68
‑ⅲ‑
tp(84.5)：1.11-0.69：ti4d1.454.95
‑ⅰ‑
tp(17)：1.45-0.61：la5a1.973.96
‑ⅱ‑
tp(12.5)：1.97-0.64：la
[0113]
基于上述所有步骤，最终获得中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本c、中文儿童读本d、中文儿童读本e情感维度下情感丰富度值，分别为0.64、0.73、0.75、0.61、0.69(均保留两位小数)，并将5本读本进行增值排序如表5所示。由情感丰富度值显示中文儿童读本的阅读难度依次为d、a、e、b、c，因此，儿童阅读选择可以由读本d开始，相较于其他读本，读本d的情感维度相对简单，文本情感主要由“好”(57％)、“乐”(23％)组成，易于理解。对于阅读理解能力和情感感知能力强的儿童来说，情感丰富度为0.75的c更适宜，其文本内容中“好、恶、乐、哀、惧、惊、怒”占比分别约为24.7％、39％、15.5％、5％、10.7％、3.1％、2％，能满足儿童对多样化情感的需求。
[0114]
表5情感导向中文儿童读本情感丰富度得分及分级码
[0115]
排序中文儿童读本情感丰富度值多维分级码1d0.614.95
‑ⅰ‑
tp(17)：1.45-0.61：la2a0.643.96
‑ⅱ‑
tp(12.5)：1.97-0.64：la3e0.695.68
‑ⅲ‑
tp(84.5)：1.11-0.69：ti4b0.734.17
‑ⅱ‑
t：0.70-0.73：la5c0.754.88
‑ⅱ‑
tp(14)：0.70-0.75：sm
[0116]
(3)认知情感综合导向模式；
[0117]
基于上述所有步骤，最终获得中文儿童读本a、中文儿童读本b、中文儿童读本c、中文儿童读本d、中文儿童读本e认知情感综合维度下阅读难度得分，分别为1.16、1.28、1.39、1.26、1.44(均保留两位小数)，并将5本读本进行增值排序如表6所示，由此可见，认知情感综合导向下，中文儿童读本a的阅读难度最低，其后依次是d、b、c、e。在认知阅读难度与情感阅读难度相互作用下，认知情感综合难度对单一维度下的图书等级排序做出了调整。如中文儿童读本b，认知维度阅读难度排序-情感维度阅读难度排序
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认知情感综合难度排序为2-4-3；又如中文儿童读本d，认知维度阅读难度排序-情感维度阅读难度排序-认知情感综合难度排序为4-1-2。认知情感综合模式下，儿童阅读可以按照a、d、b、c、e序列进行选择。
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表6认知情感综合导向中文儿童读本综合难度得分及分级码
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以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。