理解分析

摘要： 思政课是落实立德树人根本任务的关键课程。思政课堂包括时政述评教学环节,这是思政学科的特色,思政课教师要练就“时政述评”的基本功。针对学生的年龄特点,开展时政述评教学,提升学生对时政话题的理解分析能力,这是提升思政课教师专业素养的路径,也是思政课教师的必修课。宜昌市西陵区教育科学研究院从4个方面,对提升思政课教师的时政述评能力做了积极探索。

摘要： 一、直击中考从考查形式来看,江苏十三市对名著人物的考查可以分为三个部分:重要人物的识记、人物形象的理解分析以及人物感悟写作。(一)重要人物的识记识记能力的考查主要集中在名著中的重要人物,他们具有鲜明的人物特色。【例1】(2021·江苏宿迁)阅读《红星照耀中国》片段,按要求作答。【甲】这时已是早晨两点过后,我真是精疲力尽了,但在A的白而带黄的脸上,却还找不出一些疲倦的表示。每当吴亮平翻译和我记录的时候,他一忽儿在两个小房间中来回踱着步,一忽儿坐着,一忽儿躺着,一忽儿倚着桌子读一叠报告。他的夫人也还没有睡。忽然间,他们两个都扑向一只在蜡烛旁边僵萎的飞蛾欢呼起来。这确是一个很可爱的小动物,淡淡苹果色的绿翼,还镶着一条郁金香色和玫瑰色的柔软彩纹。他揭开一本书,把这片彩色的翅叶夹了进去。

摘要： 在教学中,我发现很多学生对阅读不感兴趣。为激发学生的阅读兴趣,提高理解分析、口语表达及写作运用的能力,我尝试以“吟诵教学”为突破口,带领学生踏上了“吟诵教学”这列快车。现以《论语》为例,谈谈我的做法。我将《论语》中的内容由易到难地分成了“历史典故”“成语集锦”“名言佳句”等不同类型,阶梯式地在二三年级的教学中逐步渗透,到四年级能完成《论语》整本书的诵读。在吟诵过程中,我采用了“巧妙三部曲”,陪伴学生度过快乐的学习时光。

摘要： 作为一名初中英语教师,我发现不少学生学英语非常困难,习惯于机械背诵,不擅长理解分析。为了解决这一问题,我在日常教学中进行了尝试和实践,总结出一种“前伸后延”英语学习法,有效提高了学生学习英语的效果。

摘要： 学生对生活中的物理现象认识,是循序渐进的过程。他们所看到的生活表象很多不能及时得到合理的、正确的解释,通过感性思维对所看到的现象进行理解分析,这种认识过程在学生的大脑中形成一些错误的认识,而这些错误或不科学的认识,影响着学生对物理知识的学习,主要体现在以下几个方面:一、由表面现象得到的经验与物理知识不一致生活中的许多现象虽然看起来很简单,但结果并非与所见一致。而中学生抽象思维相对较弱,不能对生活中的物理现象作出全面准确地判断。

摘要： 近年来,高考作文命题趋于选取现实生活中的时事类事件作为材料,要求考生“结合生活体验与思考”,对相关事件“表明态度,阐述看法”。阅卷中,我们发现相当多的作文,要么在对试题.材料未经任何处理的情况下,“搬动”全部材料引出观点后,便“天马行空”地谈开,对材料“始乱终弃”;要么从头至尾,视“材”不见——材料是材料,我谈我的。这样的文章,虽不至于离题、偏题,然而缺少对试题材料的理解分析,不管批判否定什么,还是肯定赞赏什么,其矛头的指向势必不够明朗,针对性不强。

摘要： 高中立体几何具有较多知识点,且较为抽象,理解分析与学习的难度较大。针对立体几何解题,应当充分把握其解题技巧,能够准确理解立体几何中的相关关系,包括夹角、垂直、平行及距离等,对此能够形成相应的概念,并将其运用于解题之中,以此分割题目中的几何图形,从而熟练掌握解题技巧。1.通过画图辅助解题立体几何解题过程中,应当能够正确分析图形中各个角、点、面、线等之间的关系,以此辅助图形绘制。

摘要： 中华优秀传统文化是人类文明和文化的结晶,中国人必须学好传统文化,尤其是要以学校为阵地来传播和继承传统文化。任 丘市二街小学将弘扬传统文化与现代科技相结合,推出“和·韵”文化建设系列活动。本文对“和·韵”文化的内涵以及学校践行“和·韵” 文化的策略做详细阐述。

摘要： 本发明公开了一种基于机器阅读理解范式的方面级情感分析方法及系统，从原始数据集中提取出本方法所需的方面级情感分析数据；对提取出的方面级情感分析数据构造具有段落、问题、选项和答案形式的多项选择问答对；构建一个机器阅读理解的深度神经网络模型；将构造的多项选择问答对作为深度神经网络模型的输入，模型的输出为方面类别对应各个情感极性的概率值。本发明方法通过借鉴机器阅读理解领域中先进的解决方案，将机器阅读理解领域中的多项选择范式跨领域的应用在方面级情感分析领域。能够充分的捕捉段落、方面类别和各个情感极性之间的信息，可更好的对方面类别进行情感极性的预测，以便更好的支撑方面级情感分析的应用研究。

摘要： 本发明公开了一种用于理解图卷积神经网络的可视分析方法，包括如下步骤：步骤一，将输入的图结构数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤二，定义参数集合，包括隐藏层数集合和隐藏神经元数集合；步骤三，基于定义好的所述参数集合，训练得到一系列的图卷积神经网络模型；步骤四，设计隐藏层分析视图，展示隐藏层参数对分类准确率的影响；步骤五，设计损失和准确率视图，展示所述模型迭代训练过程中损失和分类准确率的变化；步骤六，采用GraphTSNE可视化方法计算图中节点的位置，设计图布局视图，呈现在不同训练步数下所述节点的预测情况和两个训练步数间所述节点预测情况的差异。

摘要： 本发明提出一种自然语言理解系统包括语意分析模块以及处理器。语意分析模块包括表达式模块。表达式模块包括通用部分以及非通用部分，其中非通用部分包括参数列表。处理器用以执行语意分析模块，以使语意分析模块结合表达式模块的通用部分以及非通用部分。语意分析模块依据表达式模块的非通用部分的参数列表来提供多个实际参数至表达式模块的通用部分，以产生语法规则数据。另外，一种语意分析方法亦被提出。

摘要： 理解辅助系统(10)辅助享受记笔记服务的有听力障碍的人理解。理解辅助系统(10)包括：理解辅助服务器(1)；客户端(2)，其供笔记员使用；客户端(4)，其供检查笔记员记下的笔记的检查者使用；客户端(3)，供有听力障碍的人使用。理解辅助服务器装置(1)包括：文本接收单元(11)，其被构造成从客户端(2)接收通过笔记员的笔记而得到的文本数据；文本发送单元(17)，其被构造成将接收到的文本数据发送到客户端(4)；和数据通信单元(16)，其被构造成从客户端(4)接收已检查完成的文本数据并且将已检查完成的文本数据发送到客户端(3)。

摘要： 本申请公开了一种基于机器阅读理解的依存句法分析方法、装置及介质，属于自然语言处理领域。该方法包括计算分别以各个词为根节点的各个连续字符串的候选分数，将候选分数大于第一预设阈值的连续字符串作为候选连续字符串；在候选连续字符串中任选一个作为中心字符串，将其他候选连续字符串依次与中心字符串之间的依存关系进行打分得到关联分数，将关联分数大于第二预设阈值的候选连续字符串构成句法依存树；对句法依存树进行打分并得到句法分数，对句法分数进行排序，选取句法分数最高的一棵句法依存树作为分析结果。本申请不仅考虑到了连续字符串之间的依存关系，还考虑到了连续文本的相关关系，解决了已有方法仅考虑两个词之间依存关系的问题。

摘要： 本公开涉及通过神经机器阅读理解依赖于话语分析来回答复杂问题。具体公开了：自主代理接收包括复杂问题的用户查询。代理可以从非结构化文本的语料库获得答案候选文本，答案候选文本对应于用户查询且包括随后从中识别出答案的文本。代理可生成对应于用户查询的第一语言数据以及对应于答案候选文本的第二语言数据。语言数据的每个实例可包括从用户查询和/或答案候选文本生成的相应的句法数据、语义数据和话语数据的组合。语言数据的两个实例可被提供给机器学习模型，先前已训练机器学习模型以输出从非结构化文本的实例(例如，答案候选文本)中所识别的答案。模型可输出从答案候选文本中所识别的答案，答案进而可响应于用户查询来提供。

摘要： 本发明公开了一种视频内容理解的分析方法，以直播过程复盘为切入点，提供一个视频复合元素解析协议和一套业务相关性分析方法，将直播视频中的直播元素识别并提供洞察见解；所述分析方法具体包括如下步骤：新增识别场景；综合解析；相关性的影响因素分析；衡量相关性程度，本发明以直播过程复盘为切入点，通过提供一个视频复合元素解析协议和一套业务相关性分析方法，将直播视频中的直播元素识别并提供洞察见解，并利用视频分析技术协助主播进行直播内容全方位复盘，从直播话术、营销动作、主播人选等多方位结构化和非结构化数据进行综合分析，保留正相关内容迭代负相关内容，提高直播质量与转化。

摘要： 本发明提出基于语义理解的对话质量分析方法、装置、设备和介质，包括：获取对话语音数据，将所述对话语音数据转换为多段文本数据；利用预训练的相似度模型将所述多段文本数据中的一段文本数据与预设的标准数据集中的标准文本进行比对，用相似度最高的标准文本的标签标识对应的一段文本数据；统计所述多段文本数据中每一段文本数据所对应的标签，将所述多段文本数据所包含的标签与所述标准数据集中所包含标签进行比较，输出评分结果；本发明有利于引导调整对话咨询过程中服务话术的规范性，增强用户体验。

摘要： 本发明涉及一种多反应型图像生成文件生成方法及程序。根据本发明的一实施例的多反应型图像生成文件生成方法包括如下步骤：基础图像获取步骤，计算机获取基础图像，所述基础图像是包括将被实现为根据用户的操作的反应型的对象体的运动的原始图像；压缩图像生成步骤，计算机基于所述基础图像生成压缩图像，所述压缩图像仅包括将被实现为根据用户的操作的反应型的对象体的运动；多反应型图像生成条件接收步骤，计算机接收多反应型图像生成条件，所述多反应型图像生成条件是与在所述压缩图像中能够生成的反应对应的多个操作输入；以及将所述生成条件应用于所述压缩图像而生成多反应型图像。根据本发明，可以通过将多反应型图像生成文件与一般视频或多个图像帧集合一同再现，来应用多种动作(即，反应)。

摘要： 公开了一种用于评估、理解和改进深度神经网络的视觉分析工作流和系统。所述视觉分析工作流有利地使得能够以最少的人在回路交互来解释和改进例如基于图像的对象检测和分类模型的神经网络模型的性能。数据表示组件提取输入图像数据的语义特征，诸如图像或图像中的对象的颜色、亮度、背景、旋转等。输入图像数据通过神经网络以获得预测结果，诸如对象检测和分类结果。交互式可视化组件将预测结果和语义特征转换成交互式和人类友好的可视化，其中在视觉上取决于输入图像数据的提取的语义特征来布置对预测结果进行编码的图形元素。