《大自然的语言》

摘要： 八年级下册第二单元是初中阶段的第二个说明文单元。本单元的人文主题为“科学道理”,选编了《大自然的语言》《阿西莫夫短文两篇》《大雁归来》《时间的脚印》四篇事理说明文。这些文章将各类自然科学知识联结起来,科学、准确、严谨、有逻辑地阐明了现象背后的科学道理。在研读课文的过程中,学生可以掌握基本的科学探究方法。

摘要： 说明文教学一般是围绕说明对象、说明方法、说明顺序、说明语言展开,但在具体教与学的过程中,不能停留在知识与概念的层面上,而是要有具体的分析、理解与接受过程。以“母文本系统还原”为切入点,将教材文本与原初文本进行对比,通过辨析词句差异,把握说明文教学内容,并用一定的教学策略呈现,能够提升说明文教学的效度。

摘要： "教什么"历来是课堂教学中研究的核心问题,它决定着整个课堂教学的走向.统编教材八年级下册的经典事理说明文《大自然的语言》应该"教什么",不是教师随意确定的,必须依据课标、依据教材、依据学情,还必须服从教学内容的整体观、系统观、重点观——将阅读教学和说明文教学看成一个整体,将分列于不同单元的说明文教学看成一个系统,将不同单元的说明文分列出各个教学重点予以突破.

摘要： "阅读是写作的基础。"正如叶圣陶先生所言,在初中语文的整体教学中,阅读的重要性毋庸置疑,甚至说可以排在教学规划中的首位。我们作为学生思想的引路人之所以如此重视阅读,不仅仅是因为文学大家那极尽精炼和细腻贴切的遣词造句,还因为其中蕴含的思想和科学知识,这些知识也是众多的历史先哲给予我们后人的重要历史经验和宝贵财富。

摘要： 一、考点概述理清文章的说明顺序,筛选主要信息,读懂文章阐述的事理,分析、推理说明方法在语境中的作用。以上是同学们在学习事理性说明文时必需理解的要点,也是此类文章的考点。二、考点复习1.梳理文章,筛选主要信息,读懂文章阐述的事理。《大自然的语言》里阐述了物候学现象来临的有关因素以及研究物候学的重要意义。《恐龙无处不有》里证明了地壳板块漂移说,说明不同领域的科学发现可以互相启发,从而发现新的论据或得出新的结论。《被压扁的沙子》通过对斯石英性质和形成的研究,有力证明了恐龙的灭绝是由于"撞击"而非"火山"。

摘要： 经过改写而成为课文的《大自然的语言》,不同于别的改写文章:它既牵涉源头文章《物候学》,又涉及杂志摘编文《一门丰产的科学——物候学》.教材编写者,或许忽略了源头文章《物候学》,让改写成的末尾两段出现了小小偏差,给师生的学习带来一定困惑,确实有商榷的必要.

摘要： 针对单篇说明文教学内容繁杂凌乱、面面俱到、重点不明等问题导致的学而不实的现象,以教学《大自然的语言》为例,对说明文究竟教什么进行研讨,指出说明文教学只有通过分析教材助读系统明了编者意图,围绕《语文课程标准》关于阅读教学和说明文教学的要求,体现整体观、系统观、重点观,才能教出说明文的文体特色,突出教学重点,让学生学得扎实轻松、有序有效。

摘要： 针对单篇说明文教学内容繁杂凌乱、面面俱到、重点不明等问题导致的学而不实的现象,以教学《大自然的语言》为例,对说明文究竟教什么进行研讨,指出说明文教学只有通过分析教材助读系统明了编者意图,围绕《语文课程标准》关于阅读教学和说明文教学的要求,体现整体观、系统观、重点观,才能教出说明文的文体特色,突出教学重点,让学生学得扎实轻松、有序有效.

摘要： 在《大自然的语言》的教学过程中，笔者始终以“建构主义”的学习理论和“人本主义”的教学心理学为指导进行教学。本文简述了其教学目标的设计，并对教材内容及重点、难点进行了分析。

摘要： 实施例针对被配置为接收自然语言(NL)输入并且执行分析操作以生成NL输出的自然语言处理(NLP)系统。NLP系统被配置为至少部分地基于分析操作的至少一部分来生成至少一个置信水平。NLP系统被进一步被配置为至少部分地基于所述至少一个置信水平将至少一个不流利表达集成到NL输出中。

摘要： 一实施方式所涉及的自然语言处理系统具备分析部以及修正部。分析部使用分割模型而执行对于一个句子的词素分析，从而对分割该一个句子而得到的各个被分割元素设定标签。分割模型包含表示被分割元素与标签的对应的输出特性的分数、和表示与连续的两个被分割元素对应的两个标签的组合的转移特性的分数。修正部对通过分析部而得到的分析结果所示的标签、和表示一个句子的正解的标签的正解数据进行比较，将与对应于非正解的标签的正解的标签关联的特性的分数提高，将与该非正解的标签关联的特性的分数降低，从而对分析部在下一个句子的词素分析中所使用的分割模型进行修正。

摘要： 本申请提供了一种自然语言理解模型训练方法、自然语言理解方法及装置，涉及人机对话技术领域，其中，自然语言理解模型训练方法包括：获取模型训练语料，抽取每种自然语言理解任务的训练语料的特征，根据每种自然语言理解任务的训练语料的特征，分别对预设的多层感知机模型进行模型训练，得到每种自然语言理解任务对应的自然语言理解子模型，根据自然语言理解子模型，获取自然语言理解模型。本申请通过抽取每种自然语言理解任务的训练语料的特征，根据每种自然语言理解任务的训练语料的特征，分别对预设的多层感知机模型进行模型训练，从而减小模型整体规模，大大减少了GPU资源的需求，提升了资源利用率，并且缩短了系统响应时间。

摘要： 本公开提供了一种自然语言处理模型的训练方法，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理领域。具体实现方案为：对输入文本进行针对多任务的语义学习，得到针对多任务的语义特征，其中，多任务包括多个分支任务；基于语义特征分别进行针对各个分支任务的特征学习，得到针对各个分支任务的第一输出结果；根据针对各个分支任务的第一输出结果，计算针对各个分支任务的损失；以及根据针对各个分支任务的损失，调整自然语言处理模型的参数。本公开还提供了一种自然语言处理模型的训练装置、自然语言处理方法及其装置、电子设备和存储介质。

摘要： 本发明涉及自然语言理解技术领域，具体是涉及一种处理自然语言的方法、自然语言处理模型、设备。本发明首先将待理解文本、问题、各个选项拼接成文本，以此将对待理解文本的理解转换成多项式选择任务。只要自然语言处理模型根据问题、待理解文本预测各个选项所对应的“是”的概率，就可以从各个选项中挑选出针对问题的目标选项，就可以知道用户通过待理解文本想要表达的意图，从而实现了对自然语言的理解。由于本发明将多种任务类型都转化成为多项式选择的形式，因此本发明可以一个模型同时完成多个自然语言理解任务。此外，本发明使用的是双向的transformer结构，推理过程只需要一次前向，从而降低了计算量，最终提高了模型的推理速度。

摘要： 自然语言处理系统具有：场景设定部(10)，其解析输入的自然语言的语句，生成表示理解自然语言的主体的主体数据、以及表示主体行动的世界的一部分的场景数据，在场景数据中设定主体数据；状况变化设定部(11)，其解析输入的自然语言的语句，并设定场景的状况变化；正负情绪设定部(12)，其基于场景的状况变化，判定是否产生了对于主体而言有利的情绪即正情绪、或者对于主体而言不利的情绪即负情绪；以及含义解析部(13)，其基于产生的正负情绪进行含义解析。状况变化设定部(11)将在状况变化的前状态下作用于主体数据的价值和在状况变化的后状态下作用于主体数据的价值分别作为数值来获取。正负情绪设定部(12)计算前状态的数值与后状态的数值的差而计算出正负情绪。

摘要： 实施例针对被配置为接收自然语言(NL)输入并且执行分析操作以生成NL输出的自然语言处理(NLP)系统。NLP系统被配置为至少部分地基于分析操作的至少一部分来生成至少一个置信水平。NLP系统被进一步被配置为至少部分地基于所述至少一个置信水平将至少一个不流利表达集成到NL输出中。

摘要： 一实施方式所涉及的自然语言处理系统具备分析部以及修正部。分析部使用分割模型而执行对于一个句子的词素分析，从而对分割该一个句子而得到的各个被分割元素设定标签。分割模型包含表示被分割元素与标签的对应的输出特性的分数、和表示与连续的两个被分割元素对应的两个标签的组合的转移特性的分数。修正部对通过分析部而得到的分析结果所示的标签、和表示一个句子的正解的标签的正解数据进行比较，将与对应于非正解的标签的正解的标签关联的特性的分数提高，将与该非正解的标签关联的特性的分数降低，从而对分析部在下一个句子的词素分析中所使用的分割模型进行修正。

摘要： 本发明涉及自然语言理解技术领域，具体是涉及一种处理自然语言的方法、自然语言处理模型、设备。本发明首先将待理解文本、问题、各个选项拼接成文本，以此将对待理解文本的理解转换成多项式选择任务。只要自然语言处理模型根据问题、待理解文本预测各个选项所对应的“是”的概率，就可以从各个选项中挑选出针对问题的目标选项，就可以知道用户通过待理解文本想要表达的意图，从而实现了对自然语言的理解。由于本发明将多种任务类型都转化成为多项式选择的形式，因此本发明可以一个模型同时完成多个自然语言理解任务。此外，本发明使用的是双向的transformer结构，推理过程只需要一次前向，从而降低了计算量，最终提高了模型的推理速度。

摘要： 本发明揭露一种自然语言处理系统，用于知识产权领域，包括文意深度学习模块、规范用语数据处理单元以及结合学习单元。文意深度学习模块接收文本，以产生文本文意表征。规范用语数据处理单元包括字符串比对模块与神经网络数据处理模块。字符串比对模块接收文本，并利用预定的知识产权字典库比对文本以产生第一输入信息，神经网络数据处理模块接收第一输入信息，并依据第一输入信息产生文本规范表征。结合学习单元包括结合模块与分类器。结合模块结合文本文意表征与文本规范表征以产生一第二输入信息，分类器接收第二输入信息以产生文本标签。藉此，可以有效地纳入知识产权领域特有的文本规范，解决知识产权领域在文本分类上的缺点。