实验事实

摘要： 离子反应是高考必考的核心知识,《普通高中化学课程标准(2017年版2020修订)》要求同学们认识酸、碱、盐等电解质在水溶液中或熔融状态下能发生电离,能用电离方程式表示某些酸、碱、盐的电离,通过实验事实探究电解质溶液中离子反应的实质及发生条件,能用离子方程式正确表示典型物质的主要化学性质,了解离子的检验方法,下面结合典型试题分类予以分析。

摘要： 电离与离子反应是常见无机物及其应用主题中的重要内容,也是高考必考的核心知识。《普通高中化学课程标准(2017年版2020年修订)》中要求同学们通过导电性实验认识酸、碱、盐等电解质在水溶液中或熔融状态下能发生电离,能用电离方程式表示某些酸、碱、盐的电离;通过测定导电性、电流或溶液电导率等变化的实验事实,探究电解质溶液中离子反应的实质及发生条件,能用离子方程式正确表示典型物质的主要化学性质;设计常见物质制备、分离、提纯、检验等方案,能分析、解释有关实验现象。下面结合典型试题予以分类解析。

摘要： 化学是建立在实验事实基础上的自然科学。“获得有关化学实验的基础知识和基本技能,学习实验研究的方法,能设计并完成一些化学实验。”是课程目标界定的知识与技能之一。经历对化学物质及其变化进行探究的过程,学会运用观察、实验等获取信息并进行加工,对学习过程进行计划、反思、评价,是课程对“学习过程与方法”目标提出的基本要求。

摘要： 目前,在教学实践中,人们已经认识到基于课程标准实施教学的重要性,但是由于缺少教学实践的有力支撑,缺少可学习、可借鉴的方法和经验,基于经验与教材的教学现象还是普遍存在。为了深化课程教学改革,引导教师从基于经验与教材的教学走向基于课程标准的教学,我区开展了基于课程标准的教学实践与研究。

摘要： 1领会新教材的编写意图,准确把握教学要求从必修模块自身的编排体系看,不再以物质结构、元素周期律等理论知识为出发点,采用推理、演绎的方法学习化学,而改为以物质分类的思想整合教学内容,通过提供实验事实、科学史话等感性材料,采用分析、归纳的方法获得化学知识。因此,同样的知识内容,在新、旧教材中的地位和作用是不同的,其教学要求也不相同。如"离子反应"、"氧化还原反应"在必修模块中是作为化学反应的分

摘要： 在现今的小学科学教学活动中,有效的实验活动对培养学生的科学素养具有极其深远的意义。通过组织有效的实验活动,让学生在自主实验、亲历探究的过程中,发展其观察、分析和思考的能力,发展其动手操作能力和探究精神,还能促进学生养成严谨的科学思想和态度,获得科学的方法。虽然我知道"实验教学"对小学科学教学的重要性,在教学中我也能认真的重视它,我也非常熟悉实验教学的各个环节与流程,但是总觉得自己的实验教学效果不佳,感觉平淡

摘要： 初中学生是从童年期向青年期发展的过渡时期,是儿童心理发展的一个重要的转变时期,这个时期的主要特点是半幼稚和半成熟、独立性和依赖性、自觉性和冲动性等各种矛盾互相交错。随着身体发育成熟,在心理、生理、社会影响等各方面都发生了巨大变化。由于生理上的变化而引起心理上的巨大变化,一方面在心理的发展已经具有很多成熟期的特点,另一方面又有许多儿童期的特点,在智力上能够学习一些比较系统的科学

摘要： 建设创新型国家的基础是培养出大量具有实质性意义的创新型人才,也唯有这部分大量的创新型人才的存在,我国才能在与其他国家于各方面竞争之时占有相当优势,所谓的创新型人才,即在各方面都具有相当创新思维的人才,而对其的培养无不是从最细微部分着手,从而全方面开发人的各向思维和动手能力。在理科教学过程中,实验教学始终发挥着为学生提供正确认识物质

摘要： 高中物理是以实验事实为依据研究事物变化规律的一门学科,离开了物理实验,整个学习就失去了意义。从开设高中物理课程以来,高中物理实验的开展总是不尽人意,一直是教育教学的薄弱环节,使得物理实验的教学价值得不到体现。究其原因,主要存在以下几种因素,部分人对物理实验的看法存在偏见,他们认为高中阶段的物理学习主要以取得高的分数为主;还有些人认为高中课程时间相对较紧,要把握住有限的时间将必要的知识传授给学

摘要： 本申请涉及一种事实验证方法、系统、计算机设备和存储介质，该方法包括：输入待验证的声明，并对所述声明进行检索，获取所述声明的证据集；基于所述证据集，构造由实体节点、句子节点和上下文节点组成的分层异构图；将所述声明和所述证据集进行拼接，对节点进行初始化，得到节点的特征表示；根据所述分层异构图中节点的神经网络传播方向，对节点的特征表示进行基于推理的更新；对更新后节点的特征表示进行推理路径的搭建，根据所述推理路径输出所述声明的预测结果。该方法通有助于捕捉证据之间的关系，并提升了推理模型的可解释性，此外，该方法还显示出分层异构图神经网络方法的有效性，显著提高了事实验证的准确度和效率。

摘要： 本发明公开了一种基于表格检索和实体图推理的事实验证方法与装置，方法包括如下步骤：首先针对输入的文本声明，进行表格证据检索，得到与声明最相关的表格证据集合；接着利用BERT模型对表格和文本声明进行编码，并得到表格和文本中的实体表示；然后将获取的实体表示和声明表示构建为实体图，并利用注意力聚合及信息融合操作增强表格实体与声明的交互；最后利用最佳表格提取操作获得最终声明的验证结果。本发明利用信息检索技术赋予模型表格证据检索的能力，并结合图注意力以及信息融合等操作增强模型的验证准确率，能够在海量语料库中根据给定声明检索表格证据，并结合表格证据对网络中的声明进行真实性验证。

摘要： 本发明公开了一种面向表格型数据的事实验证方法，能够用于检验网络上声明的真实性，包括如下步骤：首先针对输入的表格数据和文本声明，利用DeBERTa模型获得单一模态的编码表示；然后将单一模态的编码表示作为交叉模态Transformer模块的输入，分别获得融合模态间信息的表格表示和文本声明表示；最后通过构建一个图神经网络，提取表格的结构信息以及文本的语义信息来进行信息传递和推理；最后利用一个多层感知器获得声明真实性的预测结果，本发明结合图神经网络来对表格数据进行表示，并联合多模态技术增强文本声明和表格数据之间的交互，增强了模型的表示学习能力和推理能力，从而提高了声明真实性预测的准确性。

摘要： 本申请公开了一种基于全局至局部聚合裂变网络的事实验证方法及系统，该方法包括：将获取的证据语句解析为语义级关系三元组并作为证据节点构建全连接图；执行多跳实体级推理，更新证据节点的初始隐层表征获得第一裂变表征；分别将每个证据节点的第一聚合表征进行邻域信息聚合操作，得到第二聚合表征；根据所述第二聚合表征选取预设数量个价值度最高的证据节点；根据选取的证据节点以及声明的表征信息计算预测概率，输出预测概率最大的预测标签作为所述声明的验证结果；本发明通过全局至局部聚合裂变网络，获得细粒度的线索表征，并采用与迭代操作实现多跳推理以及更高阶的信息聚合，获取足够的逻辑关系，提高了事实语义验证的效率和准确性。

摘要： 本发明涉及一种基于紧密图推理网络的表格事实验证方法，包括以下步骤：对新闻序列、表格和程序信息分别构建新闻依赖子图、表格子图和程序子图，将表格子图分割为多个元图网络，表格子图分别与新闻子图和程序子图进行沉浸式的连接，形成紧密新闻‑表格关联图和程序‑表格关联图网络；设计局部关联建模与全局一致性建模两种推理建模机制，分别捕获具有关联和一致性的深度证据，并在紧密新闻‑表格关联图和程序‑表格关联图上分别获得深层语言证据与深层逻辑证据；设计了交互融合层，强化两个证据之间的交互和共享，以获取他们的互为佐证的证据。本发明不仅提高了假新闻检测性能，还提供了有效的证据实现结构化数据的检测结果的可解释性。

摘要： 本发明公开了一种基于深度图生成与图神经网络的事实验证的方法，包含：获取与论述文本c相关的证据集合E；根据论述文本c和证据集合E构建含语义次序的图节点序列π3；将图节点序列π3输入深度图生成模型DGMS生成含全局信息的稀疏语义图；将图节点序列π3和稀疏语义图输入图自注意力网络模型GSNM得到分类结果。本发明的基于深度图生成与图神经网络的事实验证的方法，采用的事实验证模型生成稀疏语义图以保留图拓扑结构信息并用于推理计算，令语义上无关的节点之间不存在直接信息交互的能力，提高了推理效果。

摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络和强化学习的事实验证方法，能够验证语料库中陈述语句和表格型数据中的事实是否相符，基于Transformer的图神经网络来模拟多步推理过程，步骤如下：首先，通过图神经网络将不同类型的边编码为独立的向量，并利用自注意力机制对提取的多粒度特征进行邻居信息聚合，然后，设计一个监控节点，根据强化学习的奖励反馈，在每个图神经网络层上选择合适的证据词，通过对多个图神经网络层的信息聚合，监控节点可捕获各种潜在的关键证据，进行最终验证。最后，为了更加有效地学习聚集的证据信息，本发明利用Transformer设计了能够更加充分利用表格中证据信息的多步推理框架，提高事实验证模型的准确性。

摘要： 一种融合图转换器和共同注意力网络的自动事实验证方法，属于人工智能技术领域。利用声明和检索到的证据作为输入数据，构建基于深度学习的自动事实验证方法。本方法首先通过实体链接的方法识别声明中的实体，并根据抽取的实体在维基百科中检索相关的文档。其次，使用排序模型在检索到的文档中选取与声明最相关的五个句子作为证据。再者，构建(证据，声明)对，将(证据，声明)对输入微调后的预训练语言模型中进行编码。最后，通过构建基于图转换器和共同注意力网络的事实验证模型，学习声明和证据以及证据和证据之间的潜在关系，完成事实验证。实验结果表明，本方法优于目前已有的自动事实验证方法，同时此方法具备可解释性。

摘要： 本申请涉及一种事实验证方法、系统、计算机设备和存储介质，该方法包括：输入待验证的声明，并对所述声明进行检索，获取所述声明的证据集；基于所述证据集，构造由实体节点、句子节点和上下文节点组成的分层异构图；将所述声明和所述证据集进行拼接，对节点进行初始化，得到节点的特征表示；根据所述分层异构图中节点的神经网络传播方向，对节点的特征表示进行基于推理的更新；对更新后节点的特征表示进行推理路径的搭建，根据所述推理路径输出所述声明的预测结果。该方法通有助于捕捉证据之间的关系，并提升了推理模型的可解释性，此外，该方法还显示出分层异构图神经网络方法的有效性，显著提高了事实验证的准确度和效率。

摘要： 本发明提出了一种基于实体图神经网络的推理模型(RoEG)，利用实体级别的信息来获取细粒度的特征，并利用图注意力神经网络机制来实现推理过程。具体来说，为了捕获证据间的语义关联，RoEG首先引入实体作为图节点并构造三种类型的边。然后利用一个选择门机制来限制信息的传播，并利用图神经网络机制实现实体特征的更新传播。最后利用一个基于注意力机制的特征聚合器来聚合实体特征以辅助标签预测任务。通过在一个大型基准数据集上的进行实验，结果表明了模型的有效性，在标签准确率和得分上击败了目前的最优基准模型。特别是在需要多条证据共同作用作出判断的困难验证集上，相比最优模型有了很大的提升；随着实体数量的增加，RoEG具有更佳的性能表现。