理解词义

摘要： 语文是一门积累和运用的学科,在小学阶段学生要打好字词积累的基础,为将来完成长篇阅读、与人高效交流做足准备。教师应当引导学生在语文学习的初级阶段重视理解字词,明确字词的含义才是正确运用的基础,也是扩大字词量的前提,同时减少学生不懂得运用字词技巧来沟通,思维混乱,表达不清晰的学习难题。

摘要： 在九年义务教育小学语文低年级教材中,有一大部分知识是关于字词句的。在这部分知识的教学中,传统的教法只是要求学生根据课文看图学词语、看图理解词语或者结合句子理解词语,这样教,学生完全是被动地接受知识、理解词义,学到的知识仅仅局限在课本上。

摘要： 一、高中英语词汇教学的现状分析高中英语词汇学习一直困扰着学生,其原因有很多,但主要还是词汇教学方法出了问题。当前高中英语词汇教学主要存在以下问题:1.忽略语篇,孤立地讲授词汇。很多教师在进行词汇教学时,忽视了语篇的作用,导致学生不能正确地理解词义,更不能正确地使用词汇。2.忽略学生的探究性学习,教师讲得太多。教师讲授词汇时动辄就进行词汇辨析。

摘要： 给词标注词性,也就是从语法的角度对词释义、说明该词的语法分布。词性的标注有助于正确地理解词义并掌握该词的用法。《现代汉语词典》中的词性标注从无到有,正是体现了学术界对词性标注的重视。

摘要： 【教学目标】1.正确读写“藏”“挪”等6个生字和“确乎”“空虚”等11个新词,并联系上下文理解词义。2.有感情地朗读课文,背诵课文。了解课文的主要内容,体会作者表达的思想感情,懂得时间宝贵,树立珍惜时间的意识。3.能结合具体文字,说说课文是如何表达作者的内心感受的,并体会这样表达的好处。4.仿照课文第三段,用一段话写一写对“时间之流”的感触。

摘要： 英语中,一词多义现象非常普遍。要记住一个单词的多种意义,我们真的只能死记硬背吗?当然不是,词义的衍生也是有规律的,比如隐喻就是词语获得其他意义的一个重要手段。比如angry这个词,我们知道它是"愤怒的"意思,但它也可以用来修饰sea、wind,angry sea表示“汹涌的大海”,angry wind表示“狂风”,这就是用了隐喻的手法,将“大海”“风”比喻成人,实现了angry词义的转移。

摘要： 全日制聋校低年级的语文教材主要是以看图识字为主,聋生通过看图、实物来学习生字,在学习与生活中学习生字.1.看清图像,感知概念.2.看清图像,理解词义.3.音、形、义的结合.4.反复练习,加强记忆.

摘要： 语文课程标准提出:小学生要学会运用多种阅读方法,提高阅读水平.图画是每一个学生喜爱的项目.它鲜明的人物形象、新颖的图画构思,能瞬间吸引学生的注意力,如果把图画因素引入阅读教学,可以激发学生的阅读兴趣,丰富自己的阅读感受.本文就从如何利用图画因素辅助阅读教学来展开论述.

摘要： 帮助幼儿理解词义是发展儿童语言的重要环节,幼儿教师要善于创造条件,根据幼儿年龄特点,运用多途径多方法来积极引导、帮助理解词义、积累词义,提高运用语言能力。教师可以引导幼儿通过观察实物、看图讲述、运用非语言交际手段、结合已有生活经验、充分利用游戏活动等方法来积极引导孩子理解词义。

摘要： 针对低年级学生造句出现的几种情况,课堂上与课外相结合,巧妙引导,改变学生思维的流向,拓展学生思维,引导学生向写话过程作了扎实的铺垫.

摘要： 本发明公开了涉及人工智能技术，公开了一种词义识别模型训练、词义判断方法、装置、设备及介质，该方法对第一待训练句子以及第二待训练句子进行文本预处理，得到初始训练文本；将初始训练文本输入至包含初始参数的预设识别模型中，得到文本分类向量、第一词向量以及第二词向量；根据文本分类向量、第一词向量以及第二词向量，确定与待训练句子组对应的预测词义标签；根据目标词义标签和预测词义标签，确定预设识别模型的预测损失值；在预测损失值未达到预设的收敛条件时，迭代更新预设识别模型中的初始参数，直至预测损失值达到收敛条件时，将收敛之后的预设识别模型记录为词义识别模型。本发明提高了词义识别准确率以及词义消歧准确率。

摘要： 一种基于上位词的词义消歧方法和设备、利用该词义消歧方法的词义扩展方法和设备、以及计算机可读存储介质。该词义消歧方法包括：接收输入语句(S101)；基于预定歧义词库，确定所述输入语句中的消歧目标词(S102)；基于对所述输入语句的句法分析以及上下文信息分析，确定所述目标词的相关词(S103)；确定所述相关词的一个或多个上位词(S104)；以及基于所述相关词以及所述一个或多个上位词的词形，词性及与目标词的句法关系，确定所述目标词在所述输入语句中的词义(S105)。

摘要： 本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于随机游走的词义排歧和词义学习方法，其特征在于：采用如下步骤：步骤一、采用随机游走方法指对待标数据进行分类；步骤二、判断是否需要构造新类，若需要，则构造一个新类并考虑是否和以前的类进行合并；然后再进行随机游走分类。如果没有必要产生新类，则意味着结束；步骤三、对未标注的数据进行词义判定；它将词义排岐和词义学习抽象为一个更一般的基于部分指导的词义学习问题，为词义学习增加一部分指导，同时为词义排岐减少一部分指导；其从应用上说，有助于提高词义处理系统的鲁棒性、有助于建造义项级别的词汇资源，包括检测现有词汇语义资源的一致性、补充和丰富现有的词汇资源。

摘要： 本发明涉及一种基于上位词的词义消歧方法和设备，以及利用该词义消歧方法的词义扩展方法和设备。该词义消歧方法包括：接收输入语句；基于预定歧义词库，确定所述输入语句中的消歧目标词；基于对所述输入语句的句法分析以及上下文信息分析，确定所述目标词的相关词；确定所述相关词的一个或多个上位词；以及基于所述相关词以及所述一个或多个上位词的词形，词性及与目标词的句法关系，确定所述目标词在所述输入语句中的词义。

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： 本发明涉及一种基于图卷积神经网络(Graph Convolution Network，GCN)融合支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的中文词义消歧方法。本发明首先预处理语料。对训练和测试语料的语句进行分词、词性标注和语义标注处理。以歧义词所在的句子以及歧义词两侧词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征，消歧特征作为节点来构建词义消歧图。使用Word2Vec、Doc2Vec工具、逐点互信息(PMI)、TF‑IDF算法对图中节点和边的权值进行计算。训练语料训练GCN模型，将模型优化。利用优化后的GCN模型计算训练和测试语料的消歧特征，再将训练语料计算后的消歧特征输入SVM分类器中，优化SVM分类器，再对测试语料进行分类，得到歧义词汇在语义类别下分类情况。本发明具有较好的词义消歧效果，准确的判断歧义词汇的真实含义。

摘要： 本发明涉及一种基于图注意力神经网络(Graph Attention Network，GAT)的生物医学英文词义消歧方法。本发明首先对生物医学英文语料进行预处理。该步骤对训练语料和测试语料包含歧义词汇的语句进行词性标注和语义标注处理。以歧义词汇所在的句子，以及句中所包含的词形、词性和语义作为消歧特征，将消歧特征作为节点来构建词义消歧特征图，利用训练语料训练GAT模型，将模型进行优化。利用优化后的GAT模型，对测试语料进行词义消歧，可得到歧义词汇在各个语义类别下的概率分布。将概率最大值对应的语义类判别为歧义词汇的语义类。本发明具有较好的词义消歧效果，更准确的判断歧义词汇的真实含义。

摘要： 本发明提供一种基于词义分布假设构造的语言处理的方法和系统，通过将语句输入句法模型中，进行初步断句，得到第一词分量，将所述第一词分量逐个输入语义分析模型，得到第二词分量，获取当前语句的上文，根据上文的含义预测出接下来的候选词组，将其与第二词分量匹配，根据匹配结果赋予第二词分量的含义，进而得出语句的含义。

摘要： 本发明涉及一种基于知识图谱词义消歧的书评文本分类方法，属于自然语言处理技术领域。该方法包括：S1：获取书评文本数据集；S2：将文本进行分段处理；S3：对分段后的文本进行聚类并标签化，每个文本片段对应各自的外部知识实体；S4：词级文本预处理；S5：计算词级文本间的语义相似度、余弦相似度、目标函数以及得分；S6：提取文本片段的特征；S7：利用层次注意力网络提取各文本片段的特征信息，再对文本片段的特征信息进行一次层次注意力网路的文本处理，最终得到的特征信息经归一化处理完成文本分类。本发明能有效处理篇章级别的长文本数据。

摘要： 本发明提供一种基于视觉建模和词义分析的VR内容库的构建方法，包括步骤1、获取真实物体的图像数据，根据图像数据建模后得到三维模型导入VR内容库；步骤2、获取真实物体的物理属性，将物理属性对应映射至三维模型，同时生成基于三维模型的属性标签和属性标签集合导入VR内容库；所述物理属性包括颜色、形状和真实物体所处的场景；步骤3、获取剧本，对剧本进行词义分割后提取词义信息，然后基于词义信息检索三维模型，与三维模型及其属性标签匹配。本发明所述的方法结合虚拟现实内容的制作需求为虚拟现实内容制作匹配所需道具模型，从而提高制作效率、降低人力成本。