知识的理解

摘要： 目前,随着新时代的飞速发展与教育的不断改革,我国对于学生的培养提出了更高标准,要求以培养学生核心素养出发,实现学生的全方位发展。在新时期的背景下,小学数学的教育有效性成为了我们教师致力研究的教育目标,但是很多小学数学课堂中仍然存在着一些效率较低的问题,或多或少的影响着小学生的综合发展。在我国传统的小学数学课堂教学中,长期受到应试教育的影响,大部分教师为了尽快完成教育目标,而注重理论的灌输,忽视学生对知识的理解和掌握程度,导致很多学生学习成绩优异,但将数学知识应用到日常生活中就慌了手脚,这也正说明了小学数学教学缺乏有效性。

摘要： 在素质教育和新课程改革日益深化背景下,小学数学作为主要学科,关系着小学生逻辑思维的形成与发展。基于此,为提升教学效果,加快学生数学知识的理解,本文从生活化教学的角度分析小学数学教育有效策略,以期为相关教育工作提供参考建议。

摘要： 在素质教育和新课程改革日益深化背景下,小学数学作为主要学科,关系着小学生逻辑思维的形成与发展。基于此,为提升教学效果,加快学生数学知识的理解,本文从生活化教学的角度分析小学数学教育有效策略,以期为相关教育工作提供参考建议。

摘要： 在素质教育和新课程改革日益深化背景下,小学数学作为主要学科,关系着小学生逻辑思维的形成与发展。基于此,为提升教学效果,加快学生数学知识的理解,本文从生活化教学的角度分析小学数学教育有效策略,以期为相关教育工作提供参考建议。

摘要： 《教育信息化十年发展规划(2011—2020年)》阐述了教育信息化的理念,重视教育与信息技术的融合,提倡教师要关注信息化教育。在阅读教学中,平铺直叙式的授课方式难以激发学生学习语文的兴趣。在信息技术的支持下,学生对语文知识的理解、领会将更加深刻。

摘要： 高中历史教学中最重要的问题就是如何调动学生的学习积极性。情境导学是一种新型的教学方式,即教师根据学生需求创设不同的情境,充分激发学生的学习热情,引导学生在创设的情境中学习历史知识,加深对历史知识的理解。笔者在本文对在高中历史教学中如何利用情境导学提高教学效率进行探究。

摘要： 数学理论知识相对严谨,学习数学知识需要学生具备较强的理论分析能力。小学是学生接受规范学校教育的开端,是学生身心健康发展的养成阶段。小学生年龄相对较小,其心理与生理还未发育成熟,独立思考的能力相对较弱,学习和行为习惯极易受外界环境的干扰。数学概念是对数学学科中含有的抽象性问题进行的整体性论述,是对数学知识从计算过程到得出结论的最终总结。其根本作用是帮助学生构建一套完整的学习体系,促进学生对数学知识的理解与实际应用,培养学生建立正确的思维模式。

摘要： 地理学科与人类的生活息息相关,如果教师脱离了生活进行地理教学,就会使学生因为听不懂而丧失学习兴趣,不愿意参与课堂教学活动,导致课堂教学效率较低。但是,创建生活化教学资源库,可以有效地解决这一问题,能让学生加深对地理知识的理解。因此,笔者在本文从生活环境、生活实践、民间谚语三个方面入手,阐述了高中地理生活化教学资源库的创建方法。

摘要： “新定义”型试题是近几年全国各地中考试题中的一个热点题型.这类题内容丰富、构思新颖别致,题样多变,知识覆盖面较大.这类试题主要考查我们对数学知识的理解水平、数学方法的运用水平及分析推理能力、数据处理能力、文字概括能力、书面表达能力、随机应变能力和知识迁移能力.本文向同学们介绍三种常见的类型.

摘要： 在珠心算教学中,“满五加”是学生遇到的第一个难点。造成困难的原因主要有以下几点:一是前抑制影响兴趣,学生在学习了10以内加减法的前提下,再用算盘进行练习,口算的技能对珠算学习产生了前抑制,从而影响了学生学习的积极性;二是认知负荷影响认知,“满五加”口诀有4句,动作是“双下”,学生要记住口诀,并能灵活调用口诀,再根据口诀进行拨珠动作,大脑需要调用的信息量占用了大量工作记忆内存,造成了认知负荷,影响了学生对知识的理解与掌握;三是“假珠算”影响技能,学生直接用口算代替珠算,而非运用珠算的程序性知识——口诀进行活动,阻碍了学生珠算技能的形成。

摘要： 本发明提供了一种基于知识图谱增益的机器阅读理解系统，用于接收包括文本文档与问题在内的文本数据集以及根据文本数据集自行生成的词汇表，并根据文本文档的内容得到问题的答案，包括：文档问题排列模块；命名实体识别模块，用于对文本数据集进行命名实体识别处理；ERNIE上下文语言模块；外部知识库，包括WordNet知识库和ConceptNet知识库，用于接收词汇表并对应生成WordNet知识特征向量与ConceptNet知识特征向量；知识匹配与连接层，用于对于文本文档与问题中匹配成功的实体，将对应的词向量与WordNet知识特征向量与ConceptNet知识特征向量进行连接；注意力计算单元，用于各向量对应进行双向注意力运算与自注意力运算得到答案；结果生成单元，用于接收并判定输出答案。

摘要： 本发明公开了利用相关信息确定知识条目含义的系统与方法。在一个方面中，接收知识条目；接收与该知识条目相关联的相关信息；基于相关信息确定至少一个相关含义；以及至少部分地基于相关含义确定知识条目的知识条目含义。还公开了可用于实现该系统与方法的多个算法和各种相关信息。

摘要： 本发明提供了一种基于多模态异构图注意力网络的深度视频理解知识图谱构建方法，将音频片段、每段音频对应的文本以及人物和物品送入人物/位置重识别系统，提取对齐后的人物、音频、文本、关键帧以及物品的特征；将提取的特征送入多模态异构图注意力网络，预测人物与人物以及人物与位置之间的关系，根据预测的关系生成知识图谱。本发明利用多模态异构图注意力网络预测人物与人物、人物与位置之间的关系，能显著提高预测关系的准确率。

摘要： 本申请属于航空指挥控制领域，特别涉及一种基于知识图谱的无人机指控意图理解方法。包括：获取无人机指控领域通用知识图谱，所述无人机指控领域通用知识图谱为G∈(A，S，I，R)，其中，A表示平台实体，S表示态势实体，I表示指控领域意图，R表示知识库中的关系链；基于所述无人机指控领域通用知识图谱进行无人机指控意图理解。本申请的基于知识图谱的无人机指控意图理解方法，将无人机数据进行分层、归纳和知识统计，能够支持指控系统在辅助决策、语音识别、自然语言理解等方面的意图理解支持，极大提升无人机指控领域的智能化水平。

摘要： 本发明涉及语义理解技术领域，公开了一种用于知识图谱智能问答的语义理解方法及系统，包括以下步骤：步骤1：采集用户问题；步骤2：判定用户问题，得出标准化文本和非标准化文本；对非标准化文本执行改写操作，转换为新标准化文本；步骤3：提取标准化文本和新标准化文本中的意图和词槽；提取时依据文法规则和基于BERT的意图分类和词槽提取联合模型进行提取；步骤4：依据意图和词槽生成标准用户问句；步骤5：生成知识图谱问句；步骤6：计算标准用户问句与知识图谱问句的语义相似度值并得出综合匹配率；依据综合匹配率按照答案返回规则，返回答案信息。本发明能够达到提升语义理解效率、提升语义处理完善度的效果。

摘要： 本发明涉及数据分析的技术领域，公开了一种基于知识图谱的保险语义理解方法、装置、设备及介质。所述方法包括：获取用户输入的关于保险领域的用户问题；根据预设的实体和意图联合抽取模型，识别出所述用户问题中的实体内容和用户意图；确认知识图谱中与所述实体内容链接的目标实体内容；根据识别到的实体内容和用户意图，将所述用户问题转换成结构化查询语句，并根据所述结构化查询语句从所述知识图谱中查询到与所述目标实体内容对应的用户答案；将与所述用户问题对应的用户答案反馈至所述用户。本发明能够能够提升用户问题中的实体内容和用户意图的识别效率和准确率。

摘要： 本发明属于自然语言处理技术与机器阅读理解领域，具体涉及一种基于外部知识和片段选择的抽取式阅读理解方法，包括获取数据并对数据进行预处理；将预处理后数据送入训练好的抽取式阅读理解模型，通过抽取式阅读理解模型输出针对数据的问题的最佳答案；抽取式阅读理解模型包括SpanBERT编码模块、外部知识融合模块以及片段选择模块；本发明采用SpanBERT模型对文本和问题进行处理，处理后判断问题是否可回答，提高了识别不可回答问题的准确率，减少错误概率，同时在SpanBERT模型中利用了融合外部知识信息的多头注意力机制，丰富了文本和问题的特征表示，使用片段选择方法处理文本中存在多个相同答案内容情况，取得更好的模型抽取效果，提升了出去答案的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的复杂问题语义理解方法，先对复杂问题进行实体识别和关系抽取，获取实体特征及实体间关系特征，生成复杂问题的语义图；使用查询图预测模型对语义图进行预测，生成与语义图相对应的查询图；根据查询图在知识图谱中遍历，得到查询路径后根据复杂问题的逻辑计算得到复杂问题的答案。本发明的方法将输入问题转换为了对应的查询结构，具有优秀的解释性和准确率，结合知识图谱的搜索，能够准确完成复杂问题的解答。

摘要： 本申请提供了一种基于垂直领域知识图谱的自然语言语义理解方法和装置，该方法包括：对输入文本进行分词处理以获取至少一个候选分词结果；基于知识图谱确定至少一个候选分词结果中每一候选分词结果对应的关系集合，关系集合中每一元素表征该关系集合对应的候选分词结果的一个分词实体对对应的关系，关系的类型与分词实体对和分词实体对对应的两个本体相关；根据至少一个候选分词结果中每一候选分词结果对应的关系集合，从候选分词结果中确定目标分词结果。能够确认最优的目标候选分词结果，消除了具有歧义的候选分词结果，提升了用户满意度。

摘要： 本发明专利提供了一种多模态健身知识图谱理解与构建方法，其特征在于：(1)采用健身视频和健身对应的解说文字作为多模态模型的输入，构建了一种基于深度神经网络的健身动作示范动作语义理解与提取的标准知识图谱三元组提取方法。该方法基于视频特征的提取识别动作种类，基于解说文字的词向量特征的提取识别动作名称，基于视频特征与词向量特征的提取与融合匹配两者是否对应，若一致则建立“运动动作名称：包含：对应演示动作视频”三元组。(2)基于健身知识图谱库的“学科——运动种类——运动项目——运动动作名称”的传统知识图谱架构，实现了对知识图谱的运动动作名称进一步添加“运动动作名称：包含：对应演示动作视频”这种三元组的方法，实现了一种多模态的健身知识图谱的构建。