理解文本

摘要： 文本解读有不同的视角,在教学工作中,学生视角则是其中最关键的一个。因为大多数教师往往习惯于以成人视角解读文本,不仅难以调动学生的阅读积极性,也很难让学生理解文本的内涵。因此,为了让文本解读更加引人入胜,使学生充分享受阅读课堂,教师应从儿童视角切入文本,让学生感受语文阅读的精彩。

摘要： 语文阅读教学离不开朗读。在阅读教学中,教师合理地运用各种方法,引导学生通过朗读更好地把握、理解文本,与作者共情。学生只有掌握了朗读的技巧和方法,朗读能力才能逐渐提高,语文素养才会逐渐得到发展。一、理解文本内涵,体验文本情感朗读是把书面文字变成有声语言的再创造。对一篇文章学生不能拿过来就读,要有一个理解文本内容的过程。理解是关键,是基础,是调动思想感情的重要手段。没有理解就没有体验。指导朗读前,教师要引导学生通过对做文字的品析,背景的介绍,故事的插入等方法,深刻理解文字背后所表达的情感。

摘要： 语文课堂教学的切入点,既是教学设计的难点所在,也是上好一节课的关键所在。本文结合高中语文课堂教学体会,梳理总结了从学生的初读感受、文本题目、文体特征、理解文本的关键点切入文本的方式。

摘要： 语文教学中,阅读教学是非常重要的,不管是学习生字词、语句表达、理解文本等,都需要通过阅读完成。加强阅读教学,可以辅助学生更好地掌握字词,学习语句表达方式,提高阅读理解能力,掌握遣词造句技巧等,发展学生语言综合运用能力。我们在具体教学中,也出现很多课堂教学中节奏问题。凡事预则立,不预则废。不论是生活中完成事务,还是课堂授课,都要做好提前规划与部署,这样才能借助丰富的教学资源,按照既定的计划,胸有成竹、有条不紊地实施教学。

摘要： 2017年新版教材的运用,让教师的教学理念与目标发生了改变。第一学段的阅读是语文教学中的重点,通过这些阅读可以帮助学生学习常用词汇,加强读写与阅读能力。在此需要教师有效激发学生阅读兴趣,丰富教学方法,增强学生的初始阅读能力。第一学段的学生受自身能力限制影响,不能更好地理解文本内容,而现在的阅读教学中还存在问题,导致第一学段的阅读教学变为无生气、无创造性的课堂活动。

摘要： 小学生处于成长发展的初始阶段,年龄较小,身心尚未完全发育成熟,依旧以形象思维为主,在语文学习中,与生硬的文字相比,形象的插图更易于受到其认可,吸引其关注。纵观小学语文教材,可以发现几乎每篇课文都有插图,充分体现了教材图文并茂的特点,而这些插图都是极为关键的教学资源,对于激发学生学习兴趣,理解文本内容以及感知文本情感具有十分积极的现实意义。对此,在开展小学语文教学活动时,教师要善于运用插图,将其转变为教学的"利器",提高语文教学实效。

摘要： 教育的最终目的,不是培养鹦鹉学舌的模仿者,而是培养能够独立思考的创造者。在语文教学中,教师科学地运用思维导图能有效地提升学生的思维能力和心智水平。一、运用于阅读教学1.理解文本内容许多名篇佳作条理清晰,语言优美,教师板书思维导图,可以给学生留下深刻的印象。

摘要： 数学阅读力是学生学习中必不可少的能力。但在小学数学学习中,学生在数学阅读力方面存在以下几个问题:(1)缺乏对信息的提取能力。学生在阅读数学文本时,不能有效地根据问题对信息进行筛选,并对有用信息进行提取,不善于从数学的角度去理解文本。(2)缺乏对文本的加工能力。阅读后缺少对文本进行分析、判断、处理、提炼等方法,不能有效厘清要素关系、建构逻辑关系。(3)缺乏对结论的运用能力。学生在对信息加工之后,不能有效地将理解了的信息转换成自己可以理解的思维逻辑和意义,所形成的信息因缺乏整理而难以长久保持,也不容易提取。

摘要： 在小学阶段,新课标明确提出口语交际教学的重点在于培养学生的日常交际能力,让学生学会交流与倾听,能够正常地与人交流。然而,在实际的口语交际教学过程中,很难达到预期的效果,这主要是因为教师和学生对口语交际训练不重视,仅在口语交际课程中开展口语交际的训练,而忽视了口语交际与其他部分的联系。阅读教学作为语文教学的重点,文章可以说是阅读的核心,教师需要更新教学理念,组织学生理解文本内容,提升学生的阅读理解能力。

摘要： 思维导图是一种简单有效的图像式思维工具,利用图文并重的方式借助关键词、图像、颜色来表现层级关系,建立记忆链接。统编教材引入思维导图,以思维的可视化帮助学生理解文本的结构。在教学中,教师要充分利用二者之间的联系,运用思维导图培养学生的逻辑思维能力。

摘要： 一种短文本语义理解模板生成方法、语义理解处理方法及装置，所述方法包括：步骤S1收集第一预设数量的待语义理解的短文本；步骤S2根据第一预设数量的待语义理解的短文本生成预设基础语义组集合；步骤S3基于第一预设数量的待语义理解的短文本生成和/或优化规则模板集合，进一步生成和/或优化预设基础语义组集合对应的匹配模板集合；步骤S4所述匹配模板集合结合优先级生成预设基础语义组集合对应的预设基础模板组集合。本申请通过将待语义理解的短文本所含语义划分成互不包含的语义组，结合优先级和匹配模板，实现对人端口语化的自然语言表述的待语义理解的短文本的理解处理，包括短文本多种意图、局部语义与整体语义不一致、语音识别导致部分字错误的处理。

摘要： 本发明属于信息内容加工技术领域，具体涉及基于文本分类和阅读理解的文档信息抽取方法及系统。方法包括S1，将文档转换为纯文本格式；S2，对文档预处理，获得输入数据；S3，生成对应的词向量、字向量和上下文向量，并拼接，得到拼接后的向量；S4，若拼接后的向量为可回答类型，则作为下一步骤的输入；S5，获得最匹配的长标签数据的位置；S6，最终输出为待抽取的长实体字段。系统包括文本信息智能抽取模块、数据预处理模块、特征抽取模块、文本分类模块、阅读理解模块、长实体标签数据生成模块、数据后处理模块。本发明具有能极大缩短训练以及预测时间，并提升文档抽取模型在抽取字段时的精度和速度的特点。

摘要： 本发明提供了一种基于文本的自然语言理解的决策方法，包括以下步骤：建立语义缓存；获取用户的语音信息，并进行语义解析；将最佳的语义解析结果反馈给用户，并将与上下文环境无关的语义解析结果写入语义缓存中。根据接收到请求的文本语句后，去获取缓存语义，如果有相应的缓存匹配则将缓存语义返回。如果没有匹配的缓存，则进行语义解析。得到语义解析结果后，一边是返回最佳的语义分析结果，另一边是判断写缓存操作。对于语义很明确，与上下文环境无关的语义解析则可以写入缓存中，便于下次相同的语义请求来时，可以直接获取缓存中的解析结果返回，提高解析效率。

摘要： 本发明公开了基于强化学习和对比学习的图像语义理解及文本生成。该任务的挑战在于如何用表达简练而内容丰富的文本准确的描述图像内容。目前的大多数方法是以图像标题来描述图像，而图像标题过于简单的特点导致了存在描述不全面的情况。而目前以诗歌描述图像的新任务又缺乏带标注的数据集。本发明通过诗歌来描述图像内容，利用诗歌表达简练、语义丰富并具有艺术性的特点，结合强化学习和对比学习设计了一种无监督创作多样化诗歌的方法。提出的方法以生成式对抗网络为基本框架，生成器基于图像创作诗歌，判别器预测诗歌的真实性。通过设计的古典概念词奖励机制和跨模态特征对齐机制来强化诗歌与图像的一致性。并设计多样性奖励机制来引导模型创作多样化的诗歌。实验结果证明提出的方法在相互独立的图像和诗歌数据集上训练后，模型能够创作多样化的诗歌来描述图像。

摘要： 本申请公开了一种文本语义理解方法、装置、设备及存储介质，本申请可以将源语种的目标文本翻译为目标语种的翻译后文本，其中源语种可以是小语种，目标语种可以是多资源样本语种，进而可以利用目标语种下较好的语义理解模型完成对源语种的目标文本的语义理解任务，解决了小语种文本语义理解结果准确性不高的问题。可知的，目标文本中的实体词对于语义理解过程是很重要的信息，本申请在将源语种的目标文本翻译为目标语种之前，首先识别出目标文本中的实体词并确定其在目标语种下的映射实体词，避免在翻译过程中出现实体丢失的问题，在此情况下，可以基于映射实体词及翻译后文本确定语义理解结果，能够进一步提升语义理解结果的准确性。

摘要： 本发明涉及计算机人工智能技术领域，具体涉及一种文本内容理解方法、装置及服务器，包括实体识别模块、语义理解模块、处理模块、储存模块和显示模块，通过所述实体识别模块识别文本内容中的实体类型，得到关键词组；所述语义理解模块对所述关键词组进行表达，得到表达内容；所述处理模块将当前时间与所述表达内容整理，得到纠正内容；所述储存模块储存所述纠正内容；所述显示模块显示所述纠正内容，通过所述语义理解模块将为自然词的关键词表达为具体词，解决了现有的文本内容理解方法得到的纠正内容会对人员的理解精确度造成影响造成影响的问题。

摘要： 本申请实施例提供了一种服务器及多语言文本语义理解方法，将接收到的语音指令识别为文本数据；将文本数据输入至利用元学习的训练方法训练好的多语言文本语义理解模型中，得到用户意图及关键槽位值；将关键槽位值解析为键值对形式，得到初始实体信息，对初始实体信息进行纠错，得到最终实体信息；将最终实体信息进行统一，获取标准实体信息；根据用户意图及标准实体信息进行参数封装，得到封装信息，智能终端在获取到封装信息后可响应语音指令。本申请中利用元学习微调模型，加强小样本学习的效果，实现对包含小语种在内的多语种语音指令进行意图分析。将获得的实体信息进行统一，以使其适配于下游任务，实现从文本输入到参数封装的完整过程。

摘要： 基于阅读理解模型的医疗文本切分方法及装置，该方法根据切分的文本对象进行阅读理解模型的问题设计和表征构建；将待切分的文本对象包含的段落进行预处理和表征；分别将设计的问题和段落输入编码器网络中，采用编码器网络进行信息编码，分别得到设计的问题和段落的编码表示，通过注意力机制输出阅读理解模型；对阅读理解模型的加权表征进行softmax计算，输出每个时刻在候选标签集中的概率分布，选择最大概率对应的标签作为对应时刻的输出结果，依次解码得到最终的标签生成结果；对解码得到的标签生成结果进行后处理，得到待切分的文本对象的切分结果。本发明不仅增强了模型的表征能力，还加快了训练和解码的速度。

摘要： 本发明公开了基于细粒度视觉信息控制网络的图像语义理解及文本生成，它是计算机视觉和自然语言处理领域的一个重要研究课题。现有的方法关注如何改进从图像中提取关键词的质量，忽略了图像中的抽象信息，例如图像情感。不同于图像标题生成任务不需要过多关注图像抽象信息，诗歌的风格特征会影响到描述图像的准确性。并且细粒度的诗歌生成方法需要主题词逐句引导模型创作诗歌，以保证诗歌整体的流畅性和连贯性。为了解决上述问题，本发明首次提出了基于细粒度视觉信息控制网络用于诗歌描述图像任务。该网络从图像中提取具体语义内容和抽象情感，并转换为诗歌所需的主题词和风格。设计的主题和风格控制模型利用Seq2Seq框架和最大化互信息方法，基于主题词和给定风格类别生成中文诗歌。本发明在制作的细粒度主题词诗歌数据集和MSCOCO图像数据集上进行实验，结果证明了提出方法的有效性。

摘要： 本发明提供了一种基于文本段落时序信息的机器阅读理解方法，属于自然语言处理中的阅读理解技术领域。解决了时序信息获取不充分的问题，提出一种基于文本段落时序信息的机器阅读理解方法。一种基于文本段落时序信息的机器阅读理解方法，包括S1、采用了BERT‑base模型获得较为准确的词向量特征表示；S2、使用时间卷积网络提取文本时序特征，时间卷积网络包括因果空洞卷积和残差连接，因果空洞卷积可以很好的提取文本时序特征，残差连接防止可能会引起的梯度消失等问题等优点；S3、使用双向长短时记忆网络实现分段间的信息传递。本发明具有解决了时序信息获取不充分的问题；可以在不同分段之间传递信息，整合文本上下文信息。