文本对话

摘要： 《草原》一课的阅读教学中,教师应牢牢抓住文本,让学生通过文章优美的语言加深与文本的对话,感悟草原的静态美;通过推敲文本的词句加强与文本的对话,感悟草原的动态美;通过感受课文的情境加强与文本的对话,感悟蒙古族人民的心灵美;通过领悟课文的感情深化与文本的对话,感悟蒙汉之间的感情美;通过感受语言的魅力深化与文本的对话,感悟祖国的文化美。

摘要： 叶圣陶说:“语文教本好比一个锁钥,用这个锁钥可以开发无限的库藏。”每一个文本与其它文本之间都有着千丝万缕的联系,任何文本都是其它文本的吸收与转化。文本间具有互文性。所谓“互文”,就是在语言、修辞、主题、结构、意象等方面与教材文本存在着引用、模仿、借鉴、换化、颠覆等关系的文本。“互文性阅读教学”所展现出来的就是教师根据一定的教学目的,有意识地引入相关文本,在互文文本群的及时补充,相互映照下,引导学生积极与目标文本对话,挖掘出目标文本中多重、隐秘的意义。

摘要： 文章以湘少版英语教材一个单元的整体教学设计为例,深度解读教材文本对话,探讨如何利用已有情境进行导入,抓住留白,实现有意义教学;深度解读教材板块,思考如何将情境意义不关联的板块进行整合,进行知识的整体性建构。

摘要： “交流平台”是统编版语文教材中的一个重要板块,它是对单元语文要素的梳理与总结,承担着引导学生回顾单元语文要素落实过程的任务。三年级下册第五单元是习作单元,需要落实的语文要素有两个:一是走进想象的世界,感受想象的神奇;二是发挥想象写故事,创造自己的想象世界。“交流平台”板块安排在两篇精读课文之后,以教材中三个卡通人物形象简明的话语,引导学生感受想象的奇特,体会如何展开想象。怎样教学才能让文本对话转变成生动的画面、有效的方法,浸润到学生脑中呢?笔者紧扣文本,通过创设有趣的活动,打通文本与生活的界限,帮助学生掌握想象的方法。

摘要： 理解、诵读、品析文本之言,领悟文本之旨和作者之意是文本教学对话的重要方面,学生感受、体验、领悟,进而接受文本主旨,实现得意与得言的统一。但是文本对话的最大价值是主体间交互,是超越文本言意共生。如果说,“作者写作就是寻找属于自己的句子”,那么,教学文本对话的最终目的也就是“寻找属于自己的句子”。

摘要： 在阅读教学中融入思辨,让学生与文本、作者、同伴、教师进行激烈的思维碰撞,是真正提升学生阅读能力和语文素养的"对症药方"。思辨性阅读教学重在培养学生"学而有思,思而后行"的阅读习惯,这就要求教师改变传统阅读课堂中的单一教学模式,设计出中心明确的课堂核心问题,使学生在文本对话中培养语文思维,提高阅读能力。

摘要： 文言文教学往往是中学语文教学的痛点所在,传统的语文课堂常因对文、言、意的剥离而削弱对文言文文本价值及意蕴的深度挖潜和整体把握。宣沫老师在《桃花源记》教学中,立足文本,通过营造时空感、倡导诵读风、锤炼鉴赏力,实现了文言文教学中文言、文本、文学乃至文化的自然融合,也为诊治这一痛点提供了教学范式。

摘要： 文言文教学往往是中学语文教学的痛点所在,传统的语文课堂常因对文、言、意的剥离而削弱对文言文文本价值及意蕴的深度挖潜和整体把握.宣沫老师在《桃花源记》教学中,立足文本,通过营造时空感、倡导诵读风、锤炼鉴赏力,实现了文言文教学中文言、文本、文学乃至文化的自然融合,也为诊治这一痛点提供了教学范式.

摘要： 在小学语文课堂阅读教学中用一个个问题串起教学环节,引导学生思考理解课文内容,感悟语句,有助于逐步培养学生探究性阅读和创造性阅读的能力,从而更好地培养学生与文本对话的阅读能力。

摘要： 阅读教学是小学语文教学的重点内容.《语文课程标准》强调,在教学过程中,教师应给予学生正确的引导,使学生能够与文本、编者以及同伴之间展开多维度的深层次对话.在教学中,教师要善于引导学生开展有效文本对话,以此促进高效语文课堂的建构.笔者对:基于课文文眼,找准对话视角;基于学生差异,避免对话泛化;优化问题设计,推进对话深度四个策略进行了探索,希望能够为广大语文教师的阅读教学提供借鉴及帮助.

摘要： 本文结合教学案例，对中等教育语文课程的教学方法进行了探讨，在阅读教学中，学生“唱戏”，老师搭台。把时间最大限度地还给学生，让学生、教师、文本三者形成整体，让三者交流、碰撞、沟通。学生可以挑战文本权威，教师也可以有自己独到的见解。阅读教学课堂成了师生共同学习、共同探究的舞台，也成了学生与文本对话、教师与文本对话、学生与文本对话的舞台。

摘要： 本发明涉及一种能感知对话上下文相对位置信息的多轮对话文本生成方法。本发明所述的能感知对话上下文相对位置信息的多轮对话文本生成方法包括以下步骤：构建多轮对话文本生成模型，包括输入层、上下文自注意力层、响应自注意力层、隐变量层、角色嵌入层和解码器层；其中，所述输入层包括词嵌入层和编码器；将对话输入至多轮对话文本生成模型，经输入层、上下文自注意力层处理得到词嵌入序列和对话上下文话语间注意力表示；经响应自注意力层处理得到对话响应的注意力表示；经角色嵌入层处理得到角色嵌入；经隐变量层和解码器层处理，生成对话结果。本发明所述的能感知对话上下文相对位置信息的多轮对话文本生成方法最终生成的对话文本逻辑性更强。

摘要： 本公开的实施例公开了对话文本标签识别模型训练方法与对话文本标签识别方法。该方法的一具体实施方式包括：获取目标领域的标注对话文本组，其中，标注对话文本组中的标注对话文本包括对话信息序列；对于标注对话文本组中的每个标注对话文本，根据标注对话文本包括的对话信息序列对应的各个对话角色，对标注对话文本包括的对话信息序列进行标识处理，以生成标识后的标注对话文本作为标注对话样本；基于所生成的各个标注对话样本，对预训练对话文本标签识别模型进行训练，得到训练后的预训练对话文本标签识别模型作为对话文本标签识别模型。该实施方式与人工智能有关，提升了标签预测结果的准确性。

摘要： 本发明涉及一种能感知对话上下文相对位置信息的多轮对话文本生成方法。本发明所述的能感知对话上下文相对位置信息的多轮对话文本生成方法包括以下步骤：构建多轮对话文本生成模型，包括输入层、上下文自注意力层、响应自注意力层、隐变量层、角色嵌入层和解码器层；其中，所述输入层包括词嵌入层和编码器；将对话输入至多轮对话文本生成模型，经输入层、上下文自注意力层处理得到词嵌入序列和对话上下文话语间注意力表示；经响应自注意力层处理得到对话响应的注意力表示；经角色嵌入层处理得到角色嵌入；经隐变量层和解码器层处理，生成对话结果。本发明所述的能感知对话上下文相对位置信息的多轮对话文本生成方法最终生成的对话文本逻辑性更强。

摘要： 提供带角色的文本分类模型以及对话文本分类方法及装置。该模型包括：语句编码层、语句匹配层、语句分类层和对话分类层；对话文本经过语句编码层，其中的多个语句被编码为多个语句向量；多个语句向量经过语句匹配层，被分别归类为至少两个角色，构建每个语句向量的上下文语义表示，并基于每个语句向量及其对应的上下文语义表示构建上下文增强的语句向量；上下文增强的语句向量经过语句分类层，与相应的角色向量进行拼接，得到带角色信息的语句向量，并得到对应的风险预测结果；所有语句向量的风险预测结果经过对话分类层，被聚合得到对话文本的风险预测结果。该模型将对话文本中的角色和语句关联建模，从而得到与角色相关的风险预测结果。

摘要： 本发明涉及一种人物提取方法、文本朗读方法、对话式文本生成方法、装置、设备及存储介质，该人物提取方法包括：接收目标文本，所述目标文本中包含一句或多句话语；将所述目标文本输入至预先训练好的语言模型，利用所述语言模型确定所述目标文本中的话语对应的说话人物；其中，所述利用所述语言模型确定所述目标文本中的话语对应的说话人物包括：利用输入至语言模型的文本中的句子的上下文推断所述目标文本中的话语对应的说话人物；其中，训练所述语言模型的过程包括：利用输入至语言模型的训练文本中的句子的上下文推断所述训练文本中的话语对应的说话人物。利用本发明的人物提取方法，能够准确地提取识别出文本中的话语对应的说话人。

摘要： 本发明实施例提供了一种对话文本的处理方法、装置、电子设备及存储介质，响应于针对对话文本的文本识别操作，获取所要识别的对话文本内容，接着获取对话文本内容对应的对话文本模型，并从对话文本模型中获取对话文本内容对应的目标对话角色特征，将目标对话角色特征作为文本索引，确定对话文本内容在对话文本模型中的存储位置，接着获取存储位置对应的至少一个预测类标签，对预测类标签进行解码处理，获得预测类标签对应的文本标注对象，并提取文本标注对象对应的内容，从而提高了文本信息的识别度，进一步提升对话文本中重要信息的提取准确度。

摘要： 本发明涉及一种用于智能语音助手的对话短文本语句匹配方法，属于人工智能技术领域。该方法包括：S1：对智能语音助手对话系统中的文本数据进行向量化，使用堆叠CNN和并行CNN提取文本的短语特征；S2：使用堆叠的BiLSTM提取上下文特征，再经过新的句内自注意力机制，提取文本内部的关键特征；S3：使用句间注意力机制提取交互特征，并通过压缩函数将多个交互特效进行聚合压缩，得到文本的匹配特征；S4：将匹配特征输入MLP中，预测出文本的标签并进行后处理。本发明可以有效地对智能语音助手的对话文本进行语句匹配，预测两个文本是否属于同一语义。

摘要： 本发明提供了基于注意力的对话文本分类方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：将待分类的对话进行分割获得子语句，通过分词模型输出对子语句进行分词后的词序列，将每个子语句的词序列作为双向长短期记忆LSTM网络的输入进行语义特征提取，获得正向的第一隐层特征和反向的第二隐层特征；将每个子语句的将第一隐层特征和第二隐层特征分别作为第一类词向量和第二类词向量，分别进行交互注意力对齐；将每个子语句的二次交互注意力对齐分别获得的隐层特征拼接在一起，作为子语句的第三隐层特征；对具有第三隐层特征的子语句进行文本分类。本发明能够在保证速度的前提下，有效地提升文本分类的准确率，提高了生产效率，减小了人力物力的损耗。

摘要： 本发明公开了一种基于文本摘要生成与双向语料改善对话文本生成的方法，包括如下步骤：1)构建预训练文本摘要生成模型；2)构建上下句依赖关系判别器：以BERT模型作为编码器，后接分类器，根据判别结果分别获取在正向或反向上具有强单向依赖关系的对话语料，并由此构成双向对话语料；3)构建短文本对话生成模型：模型结构与预训练文本摘要生成模型相同，加载预训练文本摘要生成模型的编码器，使用双向对话语料更新整个短文本对话生成模型，生成具有多样性和强上下文依赖的回复。该对话生成方法利用加噪文本摘要任务加强模型编码器对输入文本的理解能力，利用双向对话语料生成更加语义相关和多样化的回复。

摘要： 本发明公开了一种基于文本摘要生成与双向语料改善对话文本生成的方法，包括如下步骤：1)构建预训练文本摘要生成模型；2)构建上下句依赖关系判别器：以BERT模型作为编码器，后接分类器，根据判别结果分别获取在正向或反向上具有强单向依赖关系的对话语料，并由此构成双向对话语料；3)构建短文本对话生成模型：模型结构与预训练文本摘要生成模型相同，加载预训练文本摘要生成模型的编码器，使用双向对话语料更新整个短文本对话生成模型，生成具有多样性和强上下文依赖的回复。该对话生成方法利用加噪文本摘要任务加强模型编码器对输入文本的理解能力，利用双向对话语料生成更加语义相关和多样化的回复。