理解性阅读

摘要： 审美鉴赏与创造是语文核心素养的重要组成部分,学生要以语言文字的感受和品味为起点,在丰富的审美体验中培养审美感悟能力。学者罗森布兰提出:"理解性阅读,指的是读者的阅读目的是获取信息,强调认知能力的发展与运用,以及可量化的知识学习。审美性阅读则指阅读过程中读者因文本而产生的情意和感受,是很个人化的,讲究质感的。"审美性阅读十分适合用于文学鉴赏活动,在初中语文教学中,教师要指导大家掌握各种鉴赏作品的方法,提升他们的审美鉴赏水平。

摘要： 《乡土中国》是由著名社会学家费孝通所编著的一部学术著作,其作为社会学研究成果,对我国基层社会的主要特征及人民的生存状态进行了详细的理论分析。在这本学术著作中,费孝通先生以其通俗性语言和严谨的逻辑技巧,并在调查取证的基础上,对我国的乡土社会面貌进行详细论述,层递性地探索出了解决方案。一、以通读全文为阅读目的的理解性阅读学生在进行学术著作的阅读时。

摘要： 一、文学类整本书阅读提升策略的提出自媒体时代,海量信息冲击着人们的眼球、掀动着人们的心灵,浅层阅读、碎片化阅读攻城掠地,渐成汪洋之势,连在校学生也概莫能外。中学阶段是培养学生良好阅读习惯、提升学生阅读素养的关键时期。要促进阅读方式、阅读能力的转变提升,实施整本书阅读并研究整本书阅读的提升策略迫在眉睫。从理解性阅读到评价性阅读,再到创造性阅读,提升是阅读的题中之义;另一方面,要实现学生由被动阅读到主动阅读的转变提升,实施科学的提升策略是必由之路。

摘要： 创造性阅读(creative reading)是阅读活动的最高形式,是美国N.B.史密斯提出的阅读层次之一,以理解性阅读和评价性阅读为前提,并与它们同时得到发展。阅读教学的创造性表现是多方面的,诸如阅读视角的独特性、阅读方法的巧妙性、所得结论的新颖性等等,其特点是指教师和学生将已掌握的语言、思想、知识与方法进行重组,从而产生超出材料的新思想、新观点。它是一个充满活力和创造性的过程,具有一定程度的开放性和灵活性。

摘要： 初中阶段英语阅读教学,要强调学生阅读兴趣的激发,培养良好的英语阅读习惯。理解性阅读,主要从文本意义的阅读中,通过词义来了解上下文意义,对文本内容及故事情节进行预测,促进学生英语语感的习得。理解性阅读的核心在于"理解",在于概括文本大意,帮助学生达到乐于阅读的目标。本文着重围绕理解性阅读,就其教学策略进行梳理和总结如下。

摘要： 《平凡的世界》通过励志的主题和温暖的情怀为学生树立起一座明亮的精神灯塔,并且以生动的形象塑造和巧妙的内容构思为学生的写作提供了范例,可以让学生在作品的阅读中有所收获和成长。《新课标新语文新学习》丛书之一《开卷有益》将整本书阅读的方法分成五大类。理解性阅读以学习、接受、认同为基本的阅读姿态,其目的是让学生可以系统地接受新知识。

摘要： 在高中英语阅读教学中,不难发现很多学生存在畏难情绪,而且学习兴趣低下,这也使得英语阅读课堂教学的整体效果不佳。所以,教师为了让高中生能够领略到英语阅读的趣味性,激发其学习英语的内在动力,必须采取行之有效的欣赏性阅读策略。欣赏性阅读其实是一种阅读活动形式,主要是教师引导学生对阅读材料的思想内容、表现形式、风格特点等方面进行鉴赏,其以理解性阅读为前提,是对理解性阅读的深化,从而使得学生对阅读内容有客观的认知,对文章表达的情感有共鸣。

摘要： 阅读理解是高中语文学习中一个重要的题型,阅读理解题型的解答需要学生将自己代入文章情境中,充分感受文章中的一草一木、一言一行,再根据规范的解题步骤得出答案,全方位地锻炼了学生学科的综合素养。一、鼓励自由阅读、自由发表见解在进行阅读理解的教学时,首先,一定要确保学生自主阅读文章的前提完成后再进行后续教学,学生通过自主阅读可以对文章的结构、内容有初步的理解,还能够感知文章整体的思想情绪,为后续理解性阅读打下基础。

摘要： 英语语言学习中听、说、读、写四项基本技能相辅相成,相互促进.初中英语教师合理把控阅读教学,关注阅读品质培养,灵活拓展阅读材料,有机训练写作技能,既能夯实学生的英语基础,又能切实提高其学科综合素质,实现写作水平的飞跃提升.

摘要： 理解性阅读是阅读能力的核心,对学生理解性阅读能力的培养,本文就教学过程中培养阅读能力方面提出几点教学建议，认为要遵循语境定义、经验汇兑、理清思路、把握宗旨四原则，发挥学生的主体性，激发学生阅读的主动性，培养学生主动思考提问的习惯和能力。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置，其中阅读理解模型的训练方法包括：通过阅读理解模型的图构建网络层构建样本文本片段和样本答案的初始第一图网络，以及构建样本问题和样本答案的初始第二图网络；将所述样本文本片段、所述样本问题和所述样本答案输入所述阅读理解模型的文本处理层，分别为所述初始第一图网络和所述初始第二图网络包括的节点和边添加注意力值，得到第一图网络和第二图网络；将第一图网络和第二图网络输入阅读理解模型的图卷积网络层中，得到预测答案；基于预测答案与样本答案间的差值对阅读理解模型进行训练，直至达到训练停止条件。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的高并行性阅读理解的方法，包括数据预处理，嵌入层，编码层，交互层，输出层。使用bert模型对预训练进行优化；使用Octave卷积替换原模型中的深度可分离卷积。本发明在原有的高并行机器阅读理解算法——QANet的基础上，改进其嵌入层和编码块的结构，将嵌入层的预训练模型改为BERT，并重构了整个编码块。在编码块中应用了多头自注意力机制，固定了编码块的卷积层的数量，并将本次设计的编码块内所需用到的所有卷积层都改为Octave卷积。并提出将参数量较少其计算较快的的深度可分离卷积应用于Octave卷积中，提升Octave卷积在提升速度的同时提升模型的泛化能力，并将之应用于机器阅读理解任务。

摘要： 一种机器阅读理解方法、机器阅读理解装置及非暂态计算机可读取媒体,机器阅读理解方法包含以下步骤：由处理器对至少一历史对话数据以及现在问题数据分别执行关联扩增自注意特征撷取处理以取得至少一历史对话特征以及现在问题特征；以及由处理器依据至少一历史对话特征以及现在问题特征执行机器阅读理解分析以取得回应输出。本实施能有效校正单句无法理解的情况，提升对话式人工智能的体验，并提高机器阅读理解的准确度。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置。其中，训练方法包括：获取语义训练样本，其中，语义训练样本包括第一样本词语、第二样本词语以及与第一样本词语和第二样本词语对应的语义关系标签；将语义训练样本输入至预训练的阅读理解模型中进行迭代训练，直至达到训练停止条件，获得语义训练的阅读理解模型；获取文本训练样本，其中，文本训练样本包括样本文本、样本问题和样本答案；将文本训练样本输入至语义训练的阅读理解模型中进行迭代训练，直至达到训练停止条件，获得目标阅读理解模型。本申请所述的训练方法及装置，可以有效提升答案的准确率，提高模型训练效果。

摘要： [课题]有效地提高被训练者的文章阅读理解能力。[解决方案]本发明的训练系统具有数据存储单元1、数据读出单元2、数据输出定时控制单元3、显示单元4、训练内容设定输入单元5、声音输出单元6作为其主要部分的结构，向被训练者提供具有如下的4个训练阶段的训练方法：(1)第1训练阶段：以游戏感觉来锻炼右脑的对文字的变换力的阶段。(2)第2训练阶段：对针对单词/短语的脑内图像唤起力进行锻炼的阶段。(3)第3训练阶段：将汇总后的文章进行“右脑阅读”的更实践性的阶段。(4)第4训练阶段：通过手写来输出所阅读理解的文章的内容的阶段。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置，其中阅读理解模型的训练方法包括：通过阅读理解模型的图构建网络层构建样本文本片段和样本答案的初始第一图网络，以及构建样本问题和样本答案的初始第二图网络；将所述样本文本片段、所述样本问题和所述样本答案输入所述阅读理解模型的文本处理层，分别为所述初始第一图网络和所述初始第二图网络包括的节点和边添加注意力值，得到第一图网络和第二图网络；将第一图网络和第二图网络输入阅读理解模型的图卷积网络层中，得到预测答案；基于预测答案与样本答案间的差值对阅读理解模型进行训练，直至达到训练停止条件。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置，其中阅读理解模型的训练方法包括：通过阅读理解模型的图构建网络层构建样本文本片段和样本答案的初始第一图网络，以及构建样本问题和样本答案的初始第二图网络；将所述样本文本片段、所述样本问题和所述样本答案输入所述阅读理解模型的文本处理层，分别为所述初始第一图网络和所述初始第二图网络包括的节点和边添加注意力值，得到第一图网络和第二图网络；将第一图网络和第二图网络输入阅读理解模型的图卷积网络层中，得到预测答案；基于预测答案与样本答案间的差值对阅读理解模型进行训练，直至达到训练停止条件。

摘要： 本公开公开了建立阅读理解模型的方法、阅读理解方法及对应装置，涉及自然语言处理和深度学习等人工智能技术。获取训练样本，训练样本包括问题样本、段落样本以及对段落样本中标注的问题样本对应的答案标签；利用训练样本训练阅读理解模型，其中，将同一训练样本中的问题样本和段落样本进行拼接后得到的拼接文本输入预训练子模型，由预训练子模型输出拼接文本中各元素的隐向量构成的隐向量序列；第一分类子模型利用隐向量序列，输出答案在段落样本中的位置区间信息；第二分类子模型利用隐向量序列，基于自注意力机制得到语义交互向量序列，并利用语义交互向量序列输出段落样本中答案所在句的信息。本公开自动、高效地实现了对段落的阅读理解。

摘要： 本申请公开了阅读理解模型的训练方法及阅读理解处理方法，涉及自然语言处理、深度学习技术领域。具体实现方案为：将参考领域的第一训练样本分别输入参考领域的参考阅读理解模型和目标领域的目标阅读理解模型，以得到参考阅读理解模型输出的第一输出数据，以及目标阅读理解模型输出的第二输出数据，根据第一输出数据和第二输出数据之间的差异，对目标阅读理解模型执行第一训练过程，从而使得该目标阅读理解模型能够直接学习得到参考阅读理解模型已学习到的参考领域知识，避免了目标阅读理解模型从该参考领域的第一训练样本中学习参考领域知识的过程，使得模型训练更加高效，能够得到优于单纯依赖于该参考领域的第一训练样本得到的训练结果。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的高并行性阅读理解的方法，包括数据预处理，嵌入层，编码层，交互层，输出层。使用bert模型对预训练进行优化；使用Octave卷积替换原模型中的深度可分离卷积。本发明在原有的高并行机器阅读理解算法——QANet的基础上，改进其嵌入层和编码块的结构，将嵌入层的预训练模型改为BERT，并重构了整个编码块。在编码块中应用了多头自注意力机制，固定了编码块的卷积层的数量，并将本次设计的编码块内所需用到的所有卷积层都改为Octave卷积。并提出将参数量较少其计算较快的的深度可分离卷积应用于Octave卷积中，提升Octave卷积在提升速度的同时提升模型的泛化能力，并将之应用于机器阅读理解任务。