文本意蕴

摘要： 随着我国素质教育工作的逐渐落实,初中阶段的教育工作更加关注学生综合能力的培养和提高,尤其关注学生自主学习能力的培养。初中语文教学中学生的独立学习能力表现在能独立阅读文章,并体会其中的情感,积累较为丰富的阅读经验以及语言。文本细读作为一种全新的生本阅读教学方式,能在学生综合阅读能力培养等方面发挥显著的作用。本文基于文本细读的价值分析及其应用基本原则,提出了在初中语文阅读教学中应用文本细读,感悟文本深层意蕴的具体策略。

摘要： 当下《聊斋志异》研究虽然有走热之势,但又受困于一时间难于出新。文献资料固然仍可发掘,但毕竟空间有限,故而应把主要精力投入研究视野和思路的多维度打开。立足于文本发掘,着眼于其善于叙事与写人特性,抓住这部小说注重原创与互文结合,诗情和史性、传奇叙事与传神写人兼具,“幻中有理”,既善写情又善写梦等几个关键问题,可以开创深化研究的新局面。

摘要： 阅读教学是语文教学的基本形式,是教师、学生与文本之间交互对话的过程。小学语文阅读教学到底要“教什么”?指导学生掌握阅读方法。阅读是读者与文本对话的过程,朗读、诵读、表演读、默读等只是阅读的外在表现形式。教师在教学时应该指导学生掌握一定的阅读方法,比如,大声朗读是为了记忆文本内容,达到熟读成诵的目的;表演读或分角色读是为了将读者代入文本,让读者切身感受文本内容;默读是为了静下心来揣摩文本主旨,品味文本意蕴;略读是为了尽快把握文本大意;等等。教师在教学时应该根据教学需要引导学生采用不同的阅读方法。

摘要： 语文教学越来越注重教师引导学生自主品读文本.在教师指导下,学生多维品读文本,感受文本的意蕴,体会文本蕴含的思想情感.然而,受传统教学模式影响,有的教师未能掌握科学的教学方法和指导方法,造成学生品读文本的效果不佳.基于此,笔者从个性品读、对比品读、想象品读及反复品读等方面入手,探讨多维品读教学策略.

摘要： 丁玲作为民国时期颇富叛逆精神的作家,具有很强的女性意识.在不同时期,她采用第一人称写出了《莎菲女士的日记》中莎菲的迷惘与挣扎,也写出了《我在霞村的时候》中贞贞的苦难与坚韧.文章从内容和叙事视角方面解读两部作品,剖析两部作品的主人公莎菲和贞贞的经历,即女性逐步走向坚强的人生之旅,揭示作品人物性格特征以及作者创作手法的变化,从而展现特有的时代风格.

摘要： "庖丁"是先秦文学作品中重要的人物形象之一.庖丁的形象特征是不断发展变化的,也可以说是多重性的,在"庖"的总体形象之下,包含着"优庖""艺术达人"和"得道者"三重形象,与作者在其身上寄寓的"养生"思想相比,形象特征的发展变化给文本的意蕴解读带来了更为丰富的可能性.

摘要： 当前,深度学习成为一种流行的学习方式。认识深度学习,首先要认识到这是相对于学生而言的,也就是判断学习是否具有深度,关键要站在学生的角度去判断。在初中语文教学中,一个重要的环节就是引导学生解读文本,文本的意蕴如何为学生所领略,关键取决于学生的学习过程,学生的学习越具有深度,文本意蕴的彰显也就越加顺利。从这个角度来看,文本意蕴的彰显只有在深入解读的过程中才能实现。如同上面所说的那样,深度解读应当是相对于学生而言的,在学生的最近发展区内,让学生以最高的效率咀嚼出课文的内涵,就是一个深度解读的过程。

摘要： 以《指南录后序》教学为例,从文言、文章、文学、文化的角度探究文言文教学的理性回归.即把基本的文言知识梳理明晰,把内在的文本意蕴研读明白,把彰显的文化要义剖析明朗.

摘要： 2011年版《语文课程标准》在第三学段中明确指出:"在阅读中了解文章的表达顺序,体会作者的思想感情,初步领悟文章的基本表达方法。"从这一点来看,第三学段对文本的关注已经不再停留在语言内容层面,而需要站立在更高层面上梳理文本语句之间的联系,揣摩其内在的逻辑关联,深入文本意蕴,提升言语实践能力。

摘要： 本发明公开了一种用于短文本意图识别的网络层结构，包括CNN层、特征连接层、全连接层，其中，CNN层用于对输入句矩阵通过包含n个卷积核的卷积窗口的卷积操作，然后使用最大池化操作，提取出n个特征；特征连接层用于在CNN层完成卷积操作后对得到的特征进行纵向叠加形成m维特征；全连接层采用每层神经元递减的方式搭建，使深层神经元能够代表更复杂的特征，全连接层用于将特征连接层得到的m维特征的特征值作为输入，并进行计算最终输出计算结果。本发明的网络层结构是结合CNN与全连接的一种深度学习网络，实现一种意图分类的方法，试验证明可达到在10毫秒以内完成意图识别的目标，且准确度保证在98％以上。

摘要： 本发明公开了一种文本意图识别方法、装置、系统以及文本分类系统，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待识别文本中的一个或多个分词；在判断预先建立的数据库中存储有包含至少一个所述分词、并且与待识别文本的相似度符合预设条件的历史文本时，依据存储在所述数据库中的、所述历史文本的意图信息确定待识别文本的意图信息。该实施方式能够在意图识别错误时实现系统的及时修复。

摘要： 本发明公开了一种面向电网调度系统实时调度助手的文本意图识别方法，所述方法为：利用LSTM时序学习和长距离关联学习的能力分时刻编码对话文本，然后使用Attention机制将当前时刻和过往每轮对话的向量表示进行融合，加强与过往时刻话术的关联，同时去掉冗余噪声信息，进而得到当前时刻轮话术文本的向量表示，最后将向量输入分类器进行分类；解决了调度交互作业过程文本是语音翻译过来，包含更多的噪音文字，同时在内容上也会包含很多打招呼、寒暄以及身份确认等过程干扰信息，会在模型的学习过程中引入过多的噪声且忽略了时序的因素，影响模型最终的分类效果，进而影响意图识别理解的结果等技术问题。

摘要： 本申请涉及人工智能领域的文本意图识别，具体公开了一种文本意图识别方法、装置及存储介质。该方法包括：对待识别文本添加至少一对第一实体标签，其中，所述至少一对第一实体标签中的每对第一实体标签用于表征一个实体类型，所述每对第一实体标签所表征的实体类型用于指示一个意图；根据所述待识别文本以及所述至少一对第一实体标签，确定所述待识别文本的意图。本申请有利于提高对文本意图识别的准确率。

摘要： 本申请涉及人工智能技术领域的文本意图识别，具体公开了一种文本意图识别方法、装置及存储介质。该方法包括：根据预先构造的实体字典库，确定待识别文本中的至少一个实体以及所述至少一个实体中每个实体在所述待识别文本中的位置；对所述每个实体以及所述每个实体在所述待识别文本中的位置进行编码，得到与所述每个实体对应的第一特征向量；对所述待识别文本中的每个单词分别进行编码，得到所述每个单词对应的第二特征向量；根据所述每个实体对应的第一特征向量以及所述每个单词对应的第二特征向量，确定所述待识别文本对应的意图。本申请实施例有利于提高文本意图识别的精确度。

摘要： 本发明公开了一种文本意图分类方法、系统及计算机可读存储介质，包括如下步骤：对输入语料信息中的词汇进行词向量转换，得到词向量矩阵；基于词向量矩阵，通过相对位置编码对词的位置进行编码，得到位置向量矩阵；根据位置向量矩阵的相对位置关系，计算输入语料信息的相对位置注意力权重；并计算位置向量矩阵的相关性；将相对位置注意力权重与自注意力权重进行拼接，并构建线性层，得到线性映射向量矩阵；将线性向量矩阵与位置向量矩阵进行求和并取平均值，得到均值向量矩阵；对均值向量矩阵进行分类处理，得到文本意图分类结果。本发明解决了现有技术忽视将文本的结构化信息加入到注意力机制中，文本意图识别的准确性较低的问题。

摘要： 本发明公开了一种文本意图识别方法、装置及计算设备，方法包括：获取目标文本经词槽替换后的词向量表示，所述词槽替换是指将目标文件中的实体词替换为实体词槽；获取目标文本的字向量表示；对所述词向量表示和字向量表示进行拼接，得到目标文本的文本向量表示；将所述文本向量表示输入到预设的意图识别模型进行处理，得到目标文本的文本意图。

摘要： 本发明提供了一种用于小样本意图识别的文本数据优化方法，包括以下步骤：步骤1，构建训练文本数据集；步骤2，对训练任务按照具有的意图数阶梯式地划分级别；步骤3，采样一个批次的小样本意图识别训练样本；步骤4，在基于度量学习的元学习模型上使用采样出的同一批次的两个以上的任务做并行训练；步骤5，判断训练是否终止；步骤6，结束模型训练。本发明可以将并行化训练元学习模型应用在现实场景中小样本意图识别的训练任务意图数不一致的情况。

摘要： 本公开提供一种文本意图分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取基础语料数据，基础语料数据中包含多个标注实例；对每个标注实例中的句子执行语法规则抽取操作，得到每个句子对应的第一语法规则；基于句子以及第一语法规则进行语法规则的扩展，得到第二语法规则，并将第一语法规则和第二语法规则组成语法规则集合；将每个语法规则分别转化为相应的有限状态自动机，并将获取到的待分类文本中的关键词进行替换，分别利用每个有限状态自动机对待分类文本执行匹配操作；将规则匹配得分最高的有限状态自动机对应语法规则的意图类别作为待分类文本的意图分类结果。本公开提升了文本意图分类的准确性，提升分类效率及分类性能。

摘要： 本发明提供一种文本意图理解的连续学习方法和系统，该方法包括：当需要训练新模型时，获取训练数据；其中，训练数据包括新增标注数据和原模型已经采用的部分历史标注数据；依据新增标注数据和原模型已经采用的部分历史标注数据，构建训练批次数据；依据训练批次数据，以及原模型与新模型之间的分布约束，对新模型进行训练，得到新版本模型；从而通过利用少量历史标注数据，结合新增的标注数据来进行文本意图的连续学习；本申请重点优化文本意图理解中的灾难性遗忘问题，在保证意图分类效果的情况下，降低训练耗时和训练成本。