基于AI语境感知的重点词汇提取与个性化词库构建系统

项目简介

本项目是一个智能化英语辅助记忆平台，帮助用户从真实语境中高效提取重点词汇，并通过科学的记忆算法实现长期记忆。系统支持用户上传英文文章，自动分析内容，结合学习者身份（如高中生、CET-4/6考生、考研英语等），生成个性化单词书，并提供交互式复习流程，显著提升词汇记忆效率。

✨ 核心功能

📚 智能单词书生成

语境感知提取：基于文章上下文，识别高频、重点及易混淆词汇
身份自适应：根据用户设定的学习目标（如"高考英语"、"雅思词汇"）动态调整词库难度与范围
结构化词卡：每词包含：

• 英文单词 + 音标（IPA）
• 中文释义（多义项分列）
• 一个或多个补充例句（增强理解）

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最终生成的单词书包含单词、音标、翻译、单词每个含义的例句以及其翻译等信息

🎯 科学记忆方法

采用三阶段渐进式记忆法，模拟人类记忆曲线：

阶段	方法	目标
识别阶段	4选1	初步认知单词含义
回忆阶段	看句想词	强化记忆连接
掌握阶段	主动输出	确认完全掌握

🖥️ 交互式学习体验

• 翻转卡片设计：点击卡片查看释义，模拟实体闪卡体验
• 多题型测试：支持选择题、填空等多种练习形式
• 流畅动效：基于 Vue 3 的响应式交互，学习过程更沉浸

📊 学习数据管理

• 支持多本单词书管理
• 实时学习进度追踪
• 个人记忆状态记录

🛠 技术架构

前端（Frontend）

技术	用途	特点
Vue 3	主框架	Composition API, 响应式系统
Element Plus	UI组件库	丰富的现代化组件
Vue Router	路由管理	单页应用导航

后端（Backend）

技术	用途	特点
FastAPI	Web框架	高性能异步支持，自动生成API文档
JSON文件	数据存储	轻量、易部署，支持后续扩展为数据库

AI集成

GLM-4-Flash 大语言模型（智谱AI）

• 文章语义分析
• 词汇重要性评分
• 释义生成
• 例句构造

🏗 系统架构图

🚀 快速开始

环境要求

• Node.js >= 16.0
• Python >= 3.8
• npm 或 yarn

安装步骤

1. 克隆项目代码：

git clone https://github.com/your-username/english-assisted-memory.git

2. 进入前端目录并启动web：

cd english-assisted-memory/web
npm run dev

3. 进入后端目录并启动服务：

cd ../backend
python main.py