数学术语

摘要： 数学抽象是指舍去事物的一切物理属性,得到数学研究对象的思维过程。数学抽象主要包括从数量与数量关系、图形与图形关系中抽象出数学概念及概念之间的关系,从事物的具体背景中抽象出一般规律和结构,并且用数学符号或者数学术语予以表征。数学抽象是学生应该具备的核心素养之一,是培养学生学会用数学的眼光观察世界的重要途径.

摘要： 数学教育承载着落实立德树人根本任务、发展素质教育的功能,“提升学生的数学素养,引导学生会用数学眼光观察世界,会用数学思维思考世界,会用数学语言表达世界”[1],是数学教育的重要育人目标.所谓“数学语言”,是一种由数学符号、数学术语和经过改造的自然语言组成的科学语言.

摘要： 教学目标:1.根据生活实际,形成椭圆的形象。从同学们动手画椭圆的过程,总结并掌握椭圆的定义,会用椭圆的定义解决实际问题;能用数学符号或自然语言描述椭圆的定义,能正确且直观地画椭圆的图形,反过来根据椭圆的图形能用数学术语和数学符号表示。

摘要： 军事上"擒贼先擒王"的策略,对于解数学题也非常有用.在研究数学问题时,常常要从考虑的对象中找到一个首要元素,找出这个首要元素后,就要继续找第二个,第三个、第四个……用数学术语来说,就是把一个集合中的所有元素,按某种原则依次排队.排队常常有助于我们发现解决问题的途径.在数学中这一思想被称为排序原理.

摘要： 一、培养学生的逻辑思维能力是小学数学教学中一项重要任务:思维具有很广泛的内容。根据心理学的研究,有各种各样的思维。在小学数学教学中应该培养什么样的思维能力呢?《小学数学教学大纲》中明确规定,要“使学生具有初步的逻辑思维能力。”这一条规定是很正确的。下面试从两方面进行一些分析。首先从数学的特点看。数学本身是由许多判断组成的确定的体系,这些判断是用数学术语和逻辑术语以及相应的符号所表示的数学语句来表达的。并且借助逻辑推理由一些判断形成一些新的判断。而这些判断的总和就组成了数学这门科学。小学数学虽然内容简单,没有严格的推理论证,但却离不开判断推理,这就为培养学生的逻辑思维能力提供了十分有利的条件。再从小学生的思维特点来看。他们正处在从具体形象思维向抽象逻辑思维过渡的阶段。

摘要： 1．方法指导是关键数学语言简练、叙述严谨，对学生来说比较枯燥，不易理解。这就需要老师给予适当的方法指导。可以通过创设情境、设疑问难、组织活动等方式让孩子亲临其境去感悟。比如学生读文本时，要求放慢速度，把重点知识、关键词语、有关数学术语等，用圆点、勾画、批注、标记等几种形式画批出来，小组内交流关键词、难理解的词.

摘要： 数学的重要性是难以用语言来形容的。当今世界,一切科学离不开数学的依据,文明的发展进程,更是无时无刻的和数学的发展如影随形。我们经常说,学好数理化,走遍天下也不怕。就形象的说明了数学的作用。因之,教好数学,是我们数学教师无上的荣光,怎样教好,值得进行细致入微的商榷与推敲。

摘要： 数学语言以精确、简约、抽象为特点。数学语言既是科学的语言，也是日常生活语言。它可使人在表达思想时做到清晰、准确、简洁，在处理问题时能将问题中各种因素的复杂关系表述得条理清楚、结构分明。随着新技术应用的日益广泛，利用数学语言进行交流的需要也日益广泛。怎样让学生流利而又有逻辑地表述一个问题，其中能用上一些数学术语，这就和平常的训练有关，下面我就谈谈自己的一些方法。

摘要： 本文通过分析日本数学术语的发展历程，以及在东亚地区传播带来的积极效应，指出了李善兰在数学译著方面的学术生就。

摘要： 本发明公开了一种生态风险评价文献中毒理学术语的文本挖掘方法，通过毒理学专业知识库自动获取一套英文术语词典(有害结局路径术语词典)，基于该专业的术语词典，保证了生态风险评价文献中毒理学术语文本挖掘的精确度。以及，结合有害结局路径术语词典，对语料库中的生态风险评价文献进行基于有害结局路径术语的自然语言处理，极大地提高了生态风险评价文献信息的收集速度，特定的机制信息统计替代了人工阅读，并实现了大量数据并行计算，提高了文献综述的效率。最后，依赖朴素贝叶斯算法的机器学习技术应用到毒理学术语的预测和分类，弥补了生态风险评价文献中机理信息的缺失。

摘要： 本说明书实施方式提供了一种医学术语处理的方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：针对医学原词从预设标准医学术语知识图谱库中召回多个标准医学术语，将所述多个标准医学术语作为目标候选标准医学术语；对所述目标候选标准医学术语分别构建多维特征向量；使用所述医学原词生成的词向量与所述多维特征向量进行相似度运算，得出所述多维特征向量对应的目标候选标准医学术语与所述医学原词的相似度；基于所述相似度在目标候选标准医学术语中确定目标标准医学术语。通过采用多种召回策略提高召回候选标准医学术语的准确率，再根据相似度计算的结果确定目标标准医学术语，提高了医学术语编码人员的工作效率。

摘要： 本申请公开了一种医学术语标准化方法、电子设备和存储介质，属于医疗信息技术领域。本申请公开的医学术语标准化方法首先获取电子病历中的标注症状表示和标准症状表示的集合，再基于注意力机制获取第一症状序列的第一初始集合，然后利用该第一初始集合和基于条件随机场获取的第二症状序列形成的第二集合获取最终症状序列集合。最终症状序列集合由与电子病历的关键信息对应的标准化医学术语表达的标准症状序列形成，而且，该最终症状序列是注意力机制和条件随机场相互补充的结果，能够更全面地提取电子病历中的关键信息，并尽可能将所有关键信息转化为标准医学术语，从而提高对电子病历中医疗数据的检索、分析和利用的效率。

摘要： 本发明揭示了一种用学术术语导航网络学术资源的方法，属于信息存储与检索技术领域。本方案针对网络学术资源往往缺少内容标准信息的弊病，提出了一种人机结合的方法，可对海量的网络学术资源进行学术术语抽取著录，并将之作为全文检索的入口点，进而实现了一种针对网络学术资源的新的导航方式，使得用户可以浏览的方式高效的使用网络学术资源。

摘要： 本申请实施例提供一种医学术语标准化框架的构建方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取医学术语原始数据；对医学术语原始数据进行分类，得到短术语类数据和长术语类数据；建立与短术语类数据对应的同义词库；建立与短术语类数据对应的变体规则库；根据长术语类数据建立召回模型和排序模型；根据同义词库、变体规则库、召回模型和排序模型构建医学术语标准化框架。实施本申请实施例，可以将医学术语转换为标准化的医学术语，通过迭代闭环使得医学术语的转换准确率得到提升。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于人工智能模型的医学术语归一化方法、装置，该方法包括：获取医学原文，并将医学原文输入至预先建立的医学实体抽取模型中，确定与医学原文相对应的实体信息以及实体类别；针对每一个实体信息，根据与实体类别相对应的标准词库以及实体信息，确定匹配结果；若匹配结果为匹配失败，则根据实体信息以及与实体类别相对应的标准词库，确定待选择标准词；基于预先建立的标准词分类模型，对实体信息、实体类别、医学原文以及各待选择标准词进行处理，确定与实体信息相对应的目标标准词。通过本发明实施例的技术方案，实现了提高医学术语的归一化准确率和速率的技术效果。

摘要： 本说明书实施方式提供了一种医学术语处理的方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：针对医学原词从预设标准医学术语知识图谱库中召回多个标准医学术语，将所述多个标准医学术语作为目标候选标准医学术语；对所述目标候选标准医学术语分别构建多维特征向量；使用所述医学原词生成的词向量与所述多维特征向量进行相似度运算，得出所述多维特征向量对应的目标候选标准医学术语与所述医学原词的相似度；基于所述相似度在目标候选标准医学术语中确定目标标准医学术语。通过采用多种召回策略提高召回候选标准医学术语的准确率，再根据相似度计算的结果确定目标标准医学术语，提高了医学术语编码人员的工作效率。

摘要： 本公开的实施例公开了用于构建医学术语平台的方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：选取数据源，采集医学词语集合；对上述医学词语集合进行数据处理，得到数据处理完成的医学词语集合；基于上述数据处理完成的医学词语集合，建立各个医学词语之间的关系；将关系建立完成的医学词语集合确定为目标医学术语集合，以及将上述目标医学术语集合发布至目标医学术语平台。该实施方式实现了医学信息命名规范、统一，即使有多个数据源也可以轻松处理得到符合要求的医学术语集合，构建的医学术语平台也有助于医学问诊、医学预警、医学指南推荐等医疗相关服务。

摘要： 本发明公开了基于编辑距离的医学术语归一化方法、系统及介质，属于数据处理技术领域，要解决的技术问题为如何有效解决实体间共指消解问题，快速完成术语归一化并具备较高准确率。包括如下步骤：获取医学术语归一词作为实体归一词，并对实体归一词标注实体类型；将实体原词和与其对应的实体归一词、实体类型作为一个词组，将词组作为知识构建知识库；计算目标实体与知识库中各个实体原词之间的编辑距离，并选取与目标实体的编辑距离小于阈值的一个或多个实体原词；从知识库中匹配对应的实体归一词；如果归一词词组中匹配到的实体归一词为多个，通过人工判定的方式选择一个实体归一词为所述目标实体对应的实体归一词。

摘要： 本发明涉及一种基于多语言平行语料库的医学术语提取方法及系统，包括：对医学知识数据中的所有句子进行语义相似度计算，得到平行语料；对每一平行语料的空缺语言进行翻译后将所有类型语言的句子构建为多语言平行语料库；对各平行语料中的句子进行分词，提取医学术语并结合对应的术语类型对所有句子进行编码标注，得到每一句子的编码序列并结合对应的句子训练神经网络模型，根据训练后的神经网络识别待识别的医学文本，得到待识别的医学文本的编码序列；根据待识别的医学文本的编码序列确定所述待识别的医学文本中的医学术语和对应术语类型。通过多语言平行语料库和对应语言的医生术语训练神经网络模型，从而准确的提取更多语言类型的医学术语。