核心词

摘要： “2017年版课标”首次提出了“学习任务群”的语文课程概念。学界对此概念解释颇多,但多数研究者都认同其核心词是“任务”。任务是指为达到特定学习目标而进行的一系列组织化的学习活动,它着眼于培养学生的语言运用能力、提升学生的语言能力及品质。作为语文学习活动的任务,包含目标、情境、支架、过程、评价等要素。

摘要： 运算能力是《义务教育数学课程标准(2011年版)》提出的十大“核心词”之一。关于运算能力,很多教师对它在小学数学教学中的地位、价值和实践操作等方面都有讨论。发展学生的运算能力是小学数学教学中最重要的培养目标之一。培养学生的运算能力,首先要了解其内涵,对运算能力的培养要求做到心中有数;其次,要结合数学课堂的实际情况,制定具体的培养策略。

摘要： 中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于深化教育体制机制改革的意见》中特别强调:“在培养学生基础知识和基本技能的过程中,强化学生关键能力培养。”而语文关键能力强调培养学生认知能力,要使学生具备独立思考、交流与合作、分析问题和解决问题、语言表达和文字写作的素养,形成终身学习的意识和能力。

摘要： 你觉得一家生产循环、再生类产品,以环保为核心词的公司应该是什么样子?一个个高耸入云的白色大风车在400多亩的厂区边界一字排开,厂房的屋顶铺满了太阳能板,屋顶下是码成一垛一垛整齐摆放的生产所用原材料--各种清洗干净的废旧聚酯瓶……这家公司的每一处细节都释放着自身对“环保”理念的重视,它就是“绿色纤维”认证企业——浙江海利环保科技股份有限公司。

摘要： 评课是教师不可缺少的教学工作,评课能力是教师重要的专业能力。行之有效的评课,既有助于执教者改进自己的教学,也有助于听课者专业能力的提升。根据执教者、听课者、评课环境的不同,评课的方法也多种多样。五级评课法就是一种关注教学细节的有效评课方法。所谓"五级"评课法,就是根据某节课的授课情况和评课需要,酌情使用字、词、句、段、篇五个层级中的某一层级进行评课的方法。

摘要： 任何语言的词汇和词义都是成系统的。在辞书当中,词汇及其意义经过一定程度的整理和归纳,更易于呈现其内在的系统性。借助“汉字全息资源应用系统”的训释系联功能,对《说文》等四部古代辞书中的直训材料进行多层级系联,可以更为直观、全面地呈现上古汉语词汇的复杂网络关系。其中直接系联关系词数量较多、处于训释系联图焦点位置的词,叫训释系联焦点词。这些训释系联焦点词在各辞书中的具体分布和训释角色存在显著差异,表现出不同的词汇特征,但它们都具有鲜明的核心词语义特征,即易认知性、广义性和多义性,是上古汉语核心词研究应该重点关注的对象。

摘要： 对于一首诗歌的理解往往是多方面的,但其中必然含有能将帮助我们去理解全文的不变的一,我们将其称为诗眼。眼睛是人心灵的窗户,它清澈或浑浊都表现着一个人心灵与生命的状态,诗歌是诗人心中的所情所想。不管是诗还是词都可以将其中的核心词以"诗眼"代称,或概括或启迪诗眼起到的是能将诗歌的精气神传递给读者,让人豁然开朗的作用。

摘要： 基于自建洛阳博物馆(简称洛博)展品名称中英双语语料库,本研究对洛博展品名称双语语料进行标记、筛选、分析和对比,发现展品核心词、形状、修饰成分、颜色和材质的英译均存在一词多译现象。通过对一词多译语料进行分析和对比,本研究发现同一表达的多版本译文主要由原文考证不足、译文选词不严谨,译法不统一,译者水平参差、译文审校不严等原因造成,少数一词多译符合展品实际、是恰当的翻译,多数情况下一词多译并不可取甚至是误译,直接影响洛博外宣文本的规范性,需要改译。

摘要： 读了为何仍写不出?写了为何还是不会读?读和写都是思维的结果,都离不开人文母题,都有相应的核心词。围绕人文母题,以核心词为载体,引导学生展开“思维风暴”,将让读写融通成为可能。

摘要： “核心词”是用来表示“核心概念”的词。所谓“核心概念”是指全人类所共有的最基本、最常用的概念,在多数语言中都是用词(word)而不是用短语(phrase)来表达的。核心词的数量虽然不多,却是最基本、最常用的词,具有全民性、稳定性和能产性等特征。核心词研究是历史语言学的重要课题,对汉语词汇史、现代汉语词汇以及方言比较和分区等均具有重要意义,对辞书编幕、语言教学也有参考价值。

摘要： 本文试以《说文解字》—以[取]族为观察对象,运用汉语词义研究的新兴观点与方法—核心词与义场理论,结合汉字形声字特质,立基于传统形声字[声符多兼义]上,建构汉语核心词[取]声族义场.[取]字构型左为耳朵,右为手(又),为从又、从耳的会意字.合表示用手割耳朵.古代作战,以割取敌人尸体首级或左耳以计数献功.本义为捕获到野兽或战俘时割下左耳.其所涵主要核心义素有:[+拿]、[+得到]、[+接受、收受]、[+捕捉].而后由引申义发展出[+选择]、[+求、寻求]、[+迎娶]、[+聚集]等义素.《说文解字》中以[取]得声的形声字为:(取)、趣、(取)、诹、丛、椒、郰、(麻取)、冣(最)、聚、鲰、椒、娶、(诹)、陬,计15字.共形成三个义场:(一)拿取义:趣、掫、娶.(二)聚集义:(取)、(取)、诹、丛、冣(最)、聚、陬.(三)其他:椒、郰、(麻取)、鲫、(丝取).

摘要： 事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向.针对金融领域特定事件的事件元素抽取,本文提出了基于依存句法分析的事件元素核心词抽取方法,并结合短语结构句法分析进行事件元素完整边界的识别.实验表明,依存句法结合规则可以有效地抽取事件元素核心词,再结合短语结构句法则可以比较准确的识别出完整的事件元素。

摘要： “油”是语言中最核心的词之一.在所考察的魏晋文献中,“油”语义场共有5大成员:膏、脂、油、肪、泽.其中“膏、脂、油”呈三足鼎立之势,用法类似.“油”代表着本语义场未来的发展方向。“肪、泽”的使用比例较少,魏晋以后它们或成为双音词中的语素或走向消亡.

摘要： 查询性能预测技术试图在进行费时的实际信息检索之前对特定查询的性能进行预测,以便根据预测结果在不影响查询所代表的信息需求的基础上对查询进行调整,提高最终检索结果的精确度。针对传统查询性能预测模型没有考虑查询词间语义关系的问题,本文提出了一种查询语义图辅助的信息检索性能预测模型,该模型将表征查询词间语义关系的查询语义图引入性能预测的过程中,使查询性能预测模型避免了查询词独立性假设。实验结果表明,经过查询语义图加权的性能预测模型的预测精确度明显高于未经加权的性能预测模型,预测结果与实际检索结果的相关度最高提升了约46.32%。

摘要： 查询性能预测技术试图在进行费时的实际信息检索之前对特定查询的性能进行预测,以便根据预测结果在不影响查询所代表的信息需求的基础上对查询进行调整,提高最终检索结果的精确度。针对传统查询性能预测模型没有考虑查询词间语义关系的问题,本文提出了一种查询语义图辅助的信息检索性能预测模型,该模型将表征查询词间语义关系的查询语义图引入性能预测的过程中,使查询性能预测模型避免了查询词独立性假设。实验结果表明,经过查询语义图加权的性能预测模型的预测精确度明显高于未经加权的性能预测模型,预测结果与实际检索结果的相关度最高提升了约46.32%。

摘要： 查询性能预测技术试图在进行费时的实际信息检索之前对特定查询的性能进行预测,以便根据预测结果在不影响查询所代表的信息需求的基础上对查询进行调整,提高最终检索结果的精确度。针对传统查询性能预测模型没有考虑查询词间语义关系的问题,本文提出了一种查询语义图辅助的信息检索性能预测模型,该模型将表征查询词间语义关系的查询语义图引入性能预测的过程中,使查询性能预测模型避免了查询词独立性假设。实验结果表明,经过查询语义图加权的性能预测模型的预测精确度明显高于未经加权的性能预测模型,预测结果与实际检索结果的相关度最高提升了约46.32%。

摘要： 查询性能预测技术试图在进行费时的实际信息检索之前对特定查询的性能进行预测,以便根据预测结果在不影响查询所代表的信息需求的基础上对查询进行调整,提高最终检索结果的精确度。针对传统查询性能预测模型没有考虑查询词间语义关系的问题,本文提出了一种查询语义图辅助的信息检索性能预测模型,该模型将表征查询词间语义关系的查询语义图引入性能预测的过程中,使查询性能预测模型避免了查询词独立性假设。实验结果表明,经过查询语义图加权的性能预测模型的预测精确度明显高于未经加权的性能预测模型,预测结果与实际检索结果的相关度最高提升了约46.32%。

摘要： 本发明公开了一种核心产品词提取方法、装置、设备及介质，其中，该核心产品词提取方法包括：获取企业信息文本，企业信息文本包括至少一条有效语句；采用预处理方法处理企业文本信息，以获取符合预设格式的模型输入语句；基于已训练的产品词实体抽取模型，获取模型输入语句对应的预测产品词实体，并清洗预测产品词实体以获取有效产品词实体；基于有效产品词实体和有效产品词实体对应的产品词特征维度数据，训练至少两个词语分类模型，以获取融合的词语评分模型，并通过评分模型提取符合词语分数阈值的核心产品词。该方法可保障提取真实有效的核心产品词的同时，提高了核心产品词的识别准确率和识别效率。

摘要： 本申请公开一种核心产品词识别方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待识别核心产品词的商品标题，对该商品标题进行关键词提取，获得符合预设的产品词典所定义的多个关键词构造基准词表；查询用于存储基准词表中两两关键词之间的单向转移概率的转移概率矩阵，计算每个关键词向其他关键词可能单向转移的转移概率的累加值；将转移概率的累加值最大的关键词输出为商品标题的核心产品词。本申请借助转移概率矩阵，以两两关键词之间共现的概率为预测方向的计算依据用于确定核心产品词，能精确地识别出商品标题的唯一核心产品词，特别适合集中对海量商品标题进行核心产品词提取，方便电商平台提供基于产品词的索引服务。

摘要： 本公开提供了一种产品标题核心词提取方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，涉及自然语言处理、深度学习等人工智能技术领域。该方法包括：获取用户历史输入的产品查询词和在查询结果中选择的产品文章标题；从存在输入选择关系的产品查询词和产品文章标题中，分别提取到初始查询核心词、初始标题核心词；确定初始查询核心词和初始标题核心词之间的词向量距离；根据词向量距离、初始查询核心词、初始标题核心词，确定与产品文章标题对应的目标标题核心词。该方法提升了提取出的标题核心词的准确性，有助于提升产品文章标题被用户查询词命中的几率。

摘要： 本申请公开了一种文本核心词识别方法和装置，其中，该方法包括：根据一级样本文本、所述一级样本文本的一级优选核心词，以及所述一级优选核心词的实体特征，训练得到条件随机场CRF模型；从利用所述CRF模型和至少一种关键词提取算法分别针对二级样本文本所提取出的关键词中，选出所述二级样本文本的二级优选核心词；根据所述二级样本文本和所述二级优选核心词，对深度神经网络模型进行训练，得到文本核心词识别模型；以及利用所述文本核心词识别模型，识别目标文本的核心词。应用本申请，可通过多层次优化训练样本，提高文本核心词识别模型的识别准确率，以此提高抽取的核心词的准确度。

摘要： 本申请提供一种核心词识别方法及装置。核心词识别方法包括：对待处理文本进行分词处理，以获得所述待处理文本包含的分词片段；查询预先建立的分词修饰词典，以确定所述待处理文本包含的分词片段之间的修饰关系；根据所述待处理文本包含的分词片段之间的修饰关系，确定所述待处理文本中的核心词。本申请可以提高核心词识别的精准度。

摘要： 本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及训练词权重模型及提取核心词的方法、装置、设备和介质，用以提高核心词提取的准确率。方法包括：从多媒体内容中获取训练样本数据集；根据训练样本数据集对未训练的词权重模型执行多轮迭代训练，以获得已训练的词权重模型；每轮迭代训练过程为：从训练样本数据集中选取训练样本，将训练样本包含的样本文本和正负核心词语对输入未训练的词权重模型，获得各正核心词作为样本文本的核心词的第一概率值，各负核心词作为样本文本的核心词的第二概率值；根据第一概率值，第二概率值和标签间的差异，调整未训练的词权重模型的网络参数。本申请基于正负核心词语对对词权重模型进行训练，有利于提高核心词提取的准确率。

摘要： 本公开提供了一种产品标题核心词提取方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，涉及自然语言处理、深度学习等人工智能技术领域。该方法包括：获取用户历史输入的产品查询词和在查询结果中选择的产品文章标题；从存在输入选择关系的产品查询词和产品文章标题中，分别提取到初始查询核心词、初始标题核心词；确定初始查询核心词和初始标题核心词之间的词向量距离；根据词向量距离、初始查询核心词、初始标题核心词，确定与产品文章标题对应的目标标题核心词。该方法提升了提取出的标题核心词的准确性，有助于提升产品文章标题被用户查询词命中的几率。

摘要： 本公开是关于商品标题核心词提取方法及装置。该方法包括：获取目标商品标题；将目标商品标题输入至预先训练的字标注NER模型，以提取目标商品标题的目标核心词；其中，字标注NER模型是通过人工标注标题训练样本集训练完成的，每个人工标注标题训练样本集中的每个人工标注标题样本均通过人工进行字标注；输出目标核心词。将字标注NER模型应用到商品标题核心词提取任务，能够准确地提取出商品标题的核心词，满足真实的电商场景需要。

摘要： 本发明属于智能语音领域，具体涉及一种基于多核心词匹配的智能语音交互方法及系统，包括：通过分词断句，将输入问题拆分成多个词语；从多个词语中筛选保留候选核心词，并与现有同义词相匹配，根据匹配结果得到核心词；根据选定的核心词来匹配潜在问题，通过计算输入问题与问题库潜在问题相似度，根据相似度排序获得排名前N的潜在问题；若存在与输入问题相似度大于设定阈值的潜在问题，则在返回对应潜在问题的答案；若所有潜在问题与输入问题相似度均小于设定阈值，则返回排名前N的潜在问题；若与输入问题相似度大于设定阈值的潜在问题数量大于1，则返回其中相似度最高的潜在问题的答案。本发明保留了所有候选核心词，最大限度保留了命中可能性，提高了命中效率。

摘要： 本申请实施例公开了一种核心词确定方法和相关装置，处理设备可以在通过融合张量进一步突出词向量和文本向量的相关信息的基础上，结合区块链技术和人工智能技术，通过词标签和词权重参数的差异对用于确定词权重参数的初始词权重模型进行监督训练，从而通过对调节该初始词权重模型进行调参来提高所确定词权重参数的准确度，使通过监督训练得到的词权重模型能够对文本中的核心词进行精准识别，提高识别准确率。