教育意图

摘要： 《爱弥儿》并不是一部面向大众的教育读本,而是供"精英人士"所探讨的政治方案,卢梭本人对《爱弥儿》的定位,使得我们不得不仔细研究其真正意图。其中,自然教育与公民教育是爱弥儿教育方案的重要组成部分,自然教育可以分为遵循儿童的天性、走向自然、实现自由三个方面,公民教育可以分为公意与公民教育方案两个部分,自然教育与公民教育共同构成爱弥儿完整的教育体系。

摘要： 幼儿园区域活动中的材料往往蕴含着教师的教育意图,教师常常通过适当地增删调整所提供的材料来推进区域活动,材料提供体现着教师对区域活动的隐性指导。因而,从某种意义上说,材料提供情况反映着教师组织与指导区域活动的质量。当前一些教师在区域活动材料提供上存在一些较为常见的问题,本文结合图片所反映的问题来具体论述。

摘要： 2007年7月16日《中国教育报》载文指出,一位美国儿童心理卫生专家说:''有十分幸福童年的人常有不幸的成年。''这句话说明,很少遭受挫折的孩子,长大后往往会因为不适应复杂多变的社会而痛苦不堪。因此,有意识地对中小学生进行挫折教育是很有必要的德育手段。但是,有意识并不等同于刻意,更不能是打击。

摘要： 李子裕:自我反思,主动向家长表达善意在家校合作中,当我们发现自己所做的工作事与愿违时,要冷静进行自我反思。例如,是否教育学生太过严厉,没有注重方式方法;是否存在可能让家长误解的言行。即便没有问题,我也会以积极的心态向家长解释自己的教育意图,和家长探讨更适当的教育方法。每每如此,我自然会得到家长的理解和支持。家长会因为一时心急产生对班主任的理解和支持。

摘要： 孩子大都不喜欢别人来教育他们，即便是父母。这需要父母在教育孩子、表达教育意图的时候，必须把握合适的时机和场合，说合适的话，做合适的事，才能收获好的教育效果。

摘要： 区角活动也叫"活动区活动",其源于"开放教育"的理念.区角活动的内容、材料是支持幼儿学习与发展的重要载体,有效的区角活动是满足幼儿个性化需求并促进幼儿全面发展的有效途径.《3-6岁儿童学习与发展指南》和《幼儿园教师专业标准》同时提出:教师要有目的地创设环境和策略指导,能直接体现教师对区角活动教育价值的认识,以及对幼儿学习方式及其规律的理解,支持幼儿在不同水平的自我发展.

摘要： 教材作为国家意志与教育意图的体现,其本身有着体系化的＂向心力＂。同时,儿童生活多样、复杂,处于动态的生成之中,生活又有着非体系化的＂离心力＂。为了更好地兼顾平衡,教材力求站在儿童生活的立场上,将体系化要求渗透于儿童生活逻辑之中。采取的编写策略是整体构建体系,具体呈现生活化。

摘要： 本申请实施例提供了一种监控网络意图的方法、网络意图监控系统及存储介质，能够解决网络意图下发后运维人员无法监控和校验网络意图的实现情况，导致运维人员仅能在网路发生故障或业务出现明显的质量下降时，方可发现网络状态已经与网络意图产生明显差异，网络运维效率低的问题。前述的方法包括：网络意图监控平台获取到用户待监控的网络意图，所述网络意图包括多条网络子意图；基于所述多条网络子意图、网络实时信息和所述多条网络子意图对应的多个分析引擎，为所述多条网络子意图确定多份分析信息；基于所述多份分析信息和监控引擎确定监控结果信息；基于所述监控结果信息进行网络优化需求分析。

摘要： 本申请涉及一种意图识别模型的训练方法及装置、意图识别的方法及装置，其中，意图识别模型的训练方法包括：通过获取用户通过人机对话系统输入的历史文本数据，每个所述历史文本数据具有表征用户意图的意图标签，将每个所述历史文本数据输入初始识别模型，通过所述初始识别模型提取所述历史文本数据的语义特征，融合所述语义特征，得到与所述意图标签对应的多维语义特征，根据所述多维语义特征和与所述多维语义特征对应的意图标签，训练所述初始识别模型，得到意图识别模型，从多维度获取文本数据的语义特征，使得意图识别模型能够准确地识别用户意图。

摘要： 本申请涉及一种意图识别模型的训练方法、意图识别方法、设备及介质，属于计算机技术领域，该方法包括：获取第一样本数据；获取各个意图类别对应的样本频率；将第一文本数据输入预先创建的初始网络模型，得到类别预测信息；将类别预测信息、意图类别和样本频率输入分类损失函数，得到分类损失值；基于分类损失值更新初始网络模型的模型参数，以训练得到意图识别模型，可以解决训练得到的意图识别模型对某些意图类别识别的准确性较低的问题；由于将样本频率加入到分类损失函数中，从而计算出带有该分布情况的先验知识的损失值，可以使初始网络模型对不同意图类别的特征的学习程度相同，因此，可以提高训练得到的意图识别模型对意图识别的准确性。

摘要： 本申请实施例提供一种获取意图识别模型的方法以及意图识别方法，该方法包括：获取原始训练文本集，其中，所述原始训练文本集包括与至少两种意图类型中各意图类型分别对应的训练数据，所述训练数据包括多条原始训练语句以及与各条原始训练语句分别对应的原始标注标签；根据所述原始训练文本集中的数据得到目标训练文本集，其中，所述目标训练文集中的各条目标训练语句是通过对一个原始标注标签进行遮盖处理后得到的；基于所述目标训练文本集中的数据对预训练掩码语言模型Bert进行微调，得到目标意图识别模型。本申请的实施例可以在小样本以及数据不平衡的情况下也能训练出泛化性能更好，更健壮的意图识别模型。

摘要： 本公开关于一种语音意图识别模型的训练方法、语音意图识别方法和装置，训练方法包括：获取文本样本和携带有语义标签的第一语音样本，其中，第一语音样本与文本样本的内容对应，语义标签为文本样本的文本语义特征；利用第一语音样本，对待训练的语音意图识别模型中的语义提取网络进行预训练，得到预训练的语音意图识别模型，其中，预训练的语音意图识别模型中包括预训练的语义提取网络和待训练的意图识别网络；获取携带有意图标签的第二语音样本；利用第二语音样本，对预训练的语音意图识别模型进行训练，得到训练完成的语音意图识别模型。

摘要： 本申请提供了一种意图识别模型的训练以及意图识别方法、电子设备、介质及系统，意图识别模型的训练方法包括，获取训练样本，所述训练样本为包含一个或多个意图的文本；根据字典将所述文本进行词嵌入，以获取词向量；使用所述词向量训练所述意图识别模型，其中，所述意图识别模型包括：第一模型，所述第一模型以所述词向量为输入，输出数字串，所述数字串包含所述词向量相关的信息和隐藏关系；第二模型，所述第二模型以所述数字串作为输入，输出一个或多个意图的起始位置和结束位置。该方法可以准确、高效地识别文本的多个意图。

摘要： 本申请涉及人工智能技术，提出一种意图识别模型训练及语音意图识别方法、装置和相关设备，该方法包括：获取标注有用户意图标签的样本语音作为数据集；将对样本语音进行语音识别得到的样本文本特征和从样本语音提取的样本语音特征输入至待训练的意图识别模型得到至少两个意图隐变量，对所有意图隐变量进行融合得到融合意图特征表示，根据融合意图特征表示进行意图预测，得到预测意图标签；计算损失函数用以更新模型参数，直至模型收敛，得到已训练的意图识别模型。本申请通过从语音中以多维度获取意图相关信息进行融合识别到更完整和准确的用户意图。

摘要： 本文中呈现了用于在通信网络内支持基于意图的组网的各种示例实施例。用于在通信网络内支持基于意图的组网的各种示例实施例可以被配置为支持管理系统，该管理系统被配置为支持各种网络部署场景，包括使客户能够部署和激活新网络的绿地部署场景，使客户能够基于对网络的(多个)原始意图和网络配置的智能重新构建将基于意图的组网应用于现有网络以确保满足网络的(多个)原始意图的棕地部署场景等，以及它们的各种组合。

摘要： 本发明提出一种辅导意图识别方法和基于辅导意图的个性化辅导方法，包括：S1.将用户提问数据进行预处理，基于构建的关键词列表，构建面向辅导意图的文本表征；S2.利用层级神经网络结构模型解析用户提问数据的潜在语义向量；S3.基于生成的潜在语义向量，利用多任务学习算法，进行辅导意图识别。本发明提供的辅导意图识别基于多任务学习与层级网络模型，能够有效处理在线辅导场景中的辅导意图识别方法对多任务学习算法忽略和历史问答信息考虑不全的问题。

摘要： 本说明书公开了一种意图识别模型训练及用户意图识别方法及装置，先确定包含多轮对话的历史对话数据作为训练样本，通过第一意图识别模型确定每个训练样本各轮对话的用户意图，并基于用户执行的与该训练样本对应的业务确定反馈意图，然后根据该训练样本的用户意图以及反馈意图确定第一风险识别结果，并通过第二意图识别模型确定该训练样本的各预测意图以及第二风险识别结果，最后以各训练样本第一风险识别结果与第二风险识别结果之间的差异最小为优化目标对第二意图识别模型进行训练。通过结合反馈意图以及由第一意图识别模型确定的用户意图，得到准确的风险识别结果，以对第二意图识别模型进行训练，提高了第二意图识别模型的风险识别能力。