材料作文题

摘要： 新材料作文题的供料,大致有"故事类""言论类""新闻报道类""文艺类""图画类"这么几种。其中的"故事类"又包括"生活故事""寓言故事"这样一些小类。纵观近些年高考作文命题,"故事类"是占有较重要地位的,我们应加以重视。

摘要： 模拟试题阅读下面这两则材料,根据要求写作。(60分)材料一:前央视主持人崔永元网络曝光范冰冰4天6000万元天价片酬以及利用阴阳合同偷税漏税;范冰冰受到税务机关的行政处罚,补缴税款、滞纳金以及罚款超过8亿元。材料二:人文学者林贤治有言:"四周是漆黑的,你不能发光;四周是寂默的,你不能声张……这就叫’适者生存’。"

摘要： 2018年高考新课标全国卷Ⅰ和卷Ⅲ、浙江卷、北京卷作文题,出现了单个事件或多个事件并以时间为线索组合的材料作文题。这类作文题不再仅仅关注某个单一的社会热点,那我们要如何进行审题立意才不会偏题、跑题呢?

摘要： 2019年高考全国9套作文题,均为新材料作文题(北京卷是材料+命题)。新材料作文题提供给考生的一般是社会热点、生活现象、名人名言、漫画等材料,要求考生在看了作文题材料后,谈自己的感悟、思考或看法。新材料作文题,虽然常常可以从多个角度立意,但并不是每个角度都可以写出好文章,原因在于:我们并不是对每个角度涉及的内容都熟悉;有些角度很一般,写出的文章难免人云亦云;有些作文题材料本身就有鲜明的情感价值趋向,并不能多向立意。那么,我们如何让感悟和思考准确、深刻、新颖,并具有时代性呢?下面为大家提供四招。

摘要： 2018年高考语文全国Ⅰ卷写作,考的是一道任务驱动型材料作文题。考题材料分列举性材料和概括性材料两部分,内在联系密切,题旨鲜明,想离题都难,但想写好却不易。

摘要： 俗话说：“题好一半文。”这话似乎有点夸张，但一个好的标题，确实可以抓人眼球，激发读者的阅读兴趣。面对材料作文题，怎样拟一个让阅卷老师眼睛为之一亮的好标题，是一门技术活。下面结合例题谈谈操作要领。

摘要： 每次考试，有许多同学的作文分数在45分（满分70）以下，甚至更低。其主要原因是偏题，立意不准。在考场上，很多同学往往急于求成，忽视审题，于是随便抓住材料中的一个词或一句话，不管是不是关键词或关键句，下笔就写，殊不知这常常是下笔千言，却已离题万里。下面，我们试图依据思维流程，通过具体的方法和步骤，让同学们能准确、快速地审准题意，为写出高质量的作文打下坚实的基础。

摘要： 高考作文评分标准中有“符合题意”“基本符合题意”“偏离题意”等不同等级。作文最终被评定为哪个等级，可以说主要取决于考生的审题。所以，对于考场作文而言，审题第一，才华第二!

摘要： 本发明公开了一种基于作文扣题度的自动作文评分计算方法，该方法包括S1：句子预处理和分布式表示；S2：图卷积神经网络构建；S3：图卷积神经网络训练；S4：多层感知机分类器训练预测。本发明应用在自动作文评分领域，实现对非扣题作文的检测和发现，作文参考范文和学生作答作文的文本匹配程度是作文评分的一个重要特征，通过一种新颖的方式构建了图神经网络，综合了各个句子的相似度计算作文扣题度。

摘要： 本发明公开了一种作文文题一致性的测评方法，该测评方法包括：提取待测作文特征，包括抽取待测作文的人物性格形象向量和故事描写向量；构建文题一致性判别模型，判别模型可以根据待测作文的人物性格形象特征与故事描写特征，实现两部分特征的一致度判断，完成对文题一致性的测评。本发明构建的模型可以在无监督的条件下进行训练，并对未知的作文进行文题一致性测评，从而解决了文题一致性评测模型对人工标注的依赖这一问题。本发明的测评方法准确率高，无需依赖人工标注数据，可适用于一般作文的文题一致性测评。

摘要： 一种英语作文内容切题分析方法，其特征是：第一，通过英语作文切题分析训练模块对作文范文集、训练作文集进行训练处理，构建英语作文切题度分析标准；第二，英语作文切题分析评分模块对待批作文进行分析处理，根据英语作文切题度分析标准，通过计算出待批作文切题度来判断待批作文是否切题。

摘要： 本发明公开一种选择题生成模型训练方法、选择题生成方法、设备及介质。该方法包括：获取目标应用领域对应的训练文档、标准题目信息和标准干扰选项；根据标准题目信息对训练文档进行关键段落提取，获取与标准题目信息相对应的关键段落；获取FinBert‑UniLM模型，配置FinBert‑UniLM模型对应的模型参数；将关键段落和标准题目信息输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取目标应用领域对应的题目生成模型；将关键段落、标准题目信息和标准干扰选项输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取与题目生成模型相对应的干扰项生成模型。该方法可保障选择题生成模型生成的选择题具有语言组织方式多样性、干扰选项与题干的顺畅性、选项长度满足业务需求以及知识点覆盖的全面性。

摘要： 本发明涉及教育技术领域，具体涉及一种作文题目的推送方法及电子设备，包括：获取用户在预设时间段内的历史网页访问轨迹；根据历史网页访问轨迹，确定用于描述用户兴趣特征的若干个兴趣关键词，并根据若干个兴趣关键词确定兴趣关键词集合；检测是否接收到用户触发的写作练习指令；如果接收到写作练习指令，基于兴趣关键词集合，向用户推送用于写作练习的作文题目。实施本发明实施例，能够引起用户的写作兴趣，进而提高用户的学习效率。

摘要： 本发明公开了一种基于作文扣题度的自动作文评分计算方法，该方法包括S1：句子预处理和分布式表示；S2：图卷积神经网络构建；S3：图卷积神经网络训练；S4：多层感知机分类器训练预测。本发明应用在自动作文评分领域，实现对非扣题作文的检测和发现，作文参考范文和学生作答作文的文本匹配程度是作文评分的一个重要特征，通过一种新颖的方式构建了图神经网络，综合了各个句子的相似度计算作文扣题度。

摘要： 本发明公开了一种作文文题一致性的测评方法，该测评方法包括：提取待测作文特征，包括抽取待测作文的人物性格形象向量和故事描写向量；构建文题一致性判别模型，判别模型可以根据待测作文的人物性格形象特征与故事描写特征，实现两部分特征的一致度判断，完成对文题一致性的测评。本发明构建的模型可以在无监督的条件下进行训练，并对未知的作文进行文题一致性测评，从而解决了文题一致性评测模型对人工标注的依赖这一问题。本发明的测评方法准确率高，无需依赖人工标注数据，可适用于一般作文的文题一致性测评。

摘要： 一种英语作文内容切题分析方法，其特征是：第一，通过英语作文切题分析训练模块对作文范文集、训练作文集进行训练处理，构建英语作文切题度分析标准；第二，英语作文切题分析评分模块对待批作文进行分析处理，根据英语作文切题度分析标准，通过计算出待批作文切题度来判断待批作文是否切题。

摘要： 本发明涉及文房用品制作领域，特别是指一种文房用品的复合材料及其制作文房用品和砚台的工艺。具体的，所述复合材料包括有以下重量份的组分：不饱和聚酯树脂12～20份、玻璃纤维10～15份、色浆0.8～2份、低收缩剂4～10份、工艺助剂0.5～1.5份、填充剂60～65份，其中，填充剂为钙粉和石英粉中的一种或多种，工艺助剂包括有固化剂和脱模剂。所述制作文房用品的工艺为，按重量份将复合材料的各组分投放，并搅拌至混合均匀；再浇注至模具的模腔内，压制成型，最后自然冷却，即可获得文房用品。采用上述复合材料及工艺制得的文房用品具有温润细腻的手感以及柔和的光泽，同时具有较高的硬度、韧性及耐磨性能，因此可拥有广阔应用前景。

摘要： 本发明公开了一种主观题自动判题方法，包括以下过程：a.构建词汇库数据模型A和近义词库数据模型B；b.提取主观题标题和标准答案，生成标准答案关键词二维数组tp；c.提取学生作题的答案，生成学生答案词汇组二维数组sp；d.轮询学生答案语句，将答案词汇组二维数组sp与标准答案关键词二维数组tp比较得出每句答案的匹配程度，计算得到总关键词得分系数roe；e.将标准答案每句关键词组去掉其中与学生答案重复的元素，得到学生答案中未匹配到的关键词组wp；f.轮询wp的各个词汇，计算得到总近义词得分系数qs；g.综合总关键词得分系数roe和总近义词得分系数，得到最终分数。本发明方法扩大了匹配域，使判题算法更加精确，有效的简化了教师工作，提高教学效率。