理解问题

摘要： 创设情境是数学新课程提出的重要教学理念,以往的研究都比较关注现实情境对于激发学生兴趣的作用。本文提出关注现实情境对于学生数学素养提升的作用,包括问题情境帮助学生理解问题,发现和提出问题,促进学生一些重要数学观念的形成。

摘要： 课堂核心问题是学生对教学内容的主要疑问,指向完成课程目标与教学目标,激发和引导学生的自我发展,最终达成立德树人育人目标.聚焦核心问题强调对教学内容在教材与课程中地位与作用的整体观照,对学科知识体系的宏观把握,对学科能力培养的总体构思.理解是思维的高阶形式.为理解而教的原因一是激活"呆滞思想",二是变"知道"为"理解".为理解而教,要关注学生体验,整合教学内容,变灌输为揭示,以评价为导向设问.

摘要： 新课改的不断推进，使得素质教育阶段探索出了许多的教学方法，这些方式方法极大地吸引了同学们的兴趣，有利于提高其学习的效率。讨论法便是这些方法中的典型代表之一，它将学生分成不同的小组，在老师布置任务之后，小组之内先进行探讨，然后全班将自己组内的讨论成果进行分享。在讨论中使同学们互帮互助，更好地理解问题、掌握知识。

摘要： 教育的核心素养就是结合最新的教育目标,全方面培养学生的能力,包括学生的思维、情感、技能等各个方面。在小学时期数学的学习过程中,掌握数学基本知识应用技能是一项基础的学习内容。除此之外,在数学科目的学习过程中,学生的数学阅读也是很重要的一个学习任务。学生掌握良好的数学阅读能力,才能够更好地理解数学知识,在做题的时候也能更好地理解问题,提高数学学习的整体效果。

摘要： 几何直观教学有利于学生更好地理解问题、解决问题,提高学生学习数学的兴趣和积极性。小学数学教师必须充分了解几何直观学习的积极作用。只有做到充分理解,才能更有效地优化几何直观学习的使用。笔者就几何直观教学的策略提出了几点建议,对实际教学具有一定的参考意义。

摘要： 两天的学习,协助我们找到了修炼管理之道的出发点和落脚点,收获满满。本次培训内容十分丰富,我们从管理者应具备的核心意识、心态以及管理技能等方面总结出几点体会:第一,管理者要树立科学和人性化管理的核心意识。培训让我们学会了先明确目标,在充分掌握事实、根据事实思考的基础上,决定实施方法,确认管理效果。简单地说,就是从科学的角度理解问题、分析问题和解决问题;在实现管理目标的基础上,多点人情味,多一些尊重,合理的物质激励和精神激励,为员工提供多样化的成长发展机会,有助于赢得员工对企业的认同感和忠诚度,进一步激发创新力和积极性,为实现公司战略目标提供保障基础。

摘要： 随着新课程改革的不断推进,对于初中历史学科来说,教科书的内容相对简单,但知识的安排却有些复杂,存在许多历史矛盾甚至谜案。这使得学生在学习过程中经常有模糊的理解问题。然而,从实际初中历史教学来看,学生们出乎意料地表现出无问题的状态。归根究底是因为学生缺乏基本的问题意识。

摘要： 浙教版数学七年级上册在“课题学习”中提出,解决问题通常可以按“理解问题、制定计划、执行计划、回顾”四个步骤来进行(以下简称“四步法”).笔者以“四步法”作为理论指导,结合线段和(差)最值问题教学实际,作出相应的教学设计,兹将主要教学环节介绍如下,以期与间仁进行交流共同提高.

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： 本发明公开了一种基于机器阅读理解及常用问题解答模型的智能问答方法，进行问答对采集，包括基于系统文档生成问答对，整理过滤后形成数据库；模型预训练，包括使用步骤1中的数据库对MRC模型以及FAQ模型进行训练；用户登录验证；用户问题信息采集，包括从前端获取用户输入的问题信息并输入预训练后的模型；答案生成，采用FAQ模型基于语义相似度匹配生成答案，若结果不理想则将用户问题文本输入MRC模型获取问题答案并返回前端展示。本发明支持多种模式检索，能在常见问题解答模型效果不理想的情况下，智能化深入理解文档提供答案，使生成答案更具针对性，为用户疑问解决提供更多参考，同时可为常见问题解答数据集提供补充，实现问答冷启动机制。

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： 本发明属于自然语言处理领域，公开了一种针对拒答问题的阅读理解模型的自训练方法，包括步骤：S1.构建针对拒答问题的机器阅读理解模型，包括文本编码模块和答案预测模块；S2.将文本及问题输入所述的文本编码模块进行编码，然后输入至答案预测模块进行处理；以最小化训练损失函数为目标训练调整所述的机器阅读理解模型的参数，得到初始机器阅读理解模型；S3.对初始机器阅读理解模型使用自训练方法在无标签数据集上迭代训练得到理想机器阅读理解模型。本发明引入的验证函数对机器阅读理解模型预测效果进行检测，使用无标签数据就能较好地完成模型训练，获得比传统训练方法更好效果。

摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的复杂问题语义理解方法，先对复杂问题进行实体识别和关系抽取，获取实体特征及实体间关系特征，生成复杂问题的语义图；使用查询图预测模型对语义图进行预测，生成与语义图相对应的查询图；根据查询图在知识图谱中遍历，得到查询路径后根据复杂问题的逻辑计算得到复杂问题的答案。本发明的方法将输入问题转换为了对应的查询结构，具有优秀的解释性和准确率，结合知识图谱的搜索，能够准确完成复杂问题的解答。

摘要： 本发明涉及一种面向机器阅读理解的问题生成方法，方法包括：使用已经构建的阅读理解数据集，包括问题、段落和答案；对数据集中与答案相关的三元组知识进行提取；使用seq2seq模型，以段落、答案和三元组知识作为模型的输入数据，得到编码向量和问题生成的预测结果；使用问题生成的预测结果计算得出问题生成的损失函数；使用辅助分类模型根据编码向量预测目标问题的疑问词类型，得到疑问词类型与辅助分类模型的预测结果；使用疑问词类型与辅助分类模型的预测结果计算得出辅助分类模型的损失函数；将两个损失函数组合，得到总损失函数，使用总损失函数对seq2seq模型和辅助分类模型进行迭代训练，得到训练完成的seq2seq模型；使用训练完成的seq2seq模型进行问题生成。

摘要： 本发明公开了一种基于大规模问题自学习的无监督机器阅读理解方法，首先将数据分为四种类型：然后按以下步骤进行：S1、对未标注的通用数据使用标准预训练模型进行训练得到预训练语言模型；S2、对已标注的通用数据使用预训练语言模型进行训练得到问题生成器，并生成特定任务通用领域模型；S3、对未标注的域内数据使用问题生成器生成合成的域内数据，然后使用特定任务通用领域模型进行过滤，再对过滤得到的高质量的合成的域内数据集进行训练得到新预训练模型；S4、对已标注的域内数据通过过滤得到的低质量的合成数据集进行混合并标记答案，然后使用新预训练模型进行训练得到最终模型；基于最终模型，输入数据得到机器阅读理解的结果。

摘要： 一种机器阅读理解系统的自定义问题数据自动生成方法，包括：数据集预处理模块、答案挖掘模块和问题生成模块，数据集预处理模块根据HotpotQA和SQuAD机器阅读理解数据集中的信息，使用模型判定机制进行问题难度分类，得到每个问题的客观难度，使用问题类型分类器进行问题类型分类并得到每个问题的类型，将数据集进行数据集切分后输出至答案挖掘模块，答案挖掘模块从数据集中的文本得到作为答案的实体和问题类型后输出至问题生成模块，问题生成模块根据数据集文本，答案实体以及问题类型，使用编码器‑解码器架构的神经网络得到生成的问题问句和答案。本发明在阅读理解问题的难度的客观评价以及阅读理解问题的类型的客观分类的基础上，实现机器阅读理解系统的可控类型和难度的问题数据自动生成。

摘要： 本发明提出一种阅读理解问题的自动生成方法，属于自然语言处理的问题生成领域，该方法包括：通过对RACE数据集进行数据过滤和应用一种答案标记方法进行答案单词标记，重建了一个QG数据集RACE4QG；构建一个端到端的QG模型，QG模型中编码器的GRU以单词嵌入、答案标记和GAT生成的向量的拼接作为输入；编码器的隐藏状态通过门控自注意力机制，得到最终的通道‑答案表示，并输入解码器；进行问题生成模型的解码。本发明针对英语教师手动生成阅读理解问题时周期过长、耗时费力的弊端，采用深度神经网络的方法自动生成阅读理解问题。实验结果表明，本发明在机器自动评价和人工评价方面都优于传统的方法。

摘要： 本发明提出一种阅读理解问题的自动生成方法，属于自然语言处理的问题生成领域，该方法包括：通过对RACE数据集进行数据过滤和应用一种答案标记方法进行答案单词标记，重建了一个QG数据集RACE4QG；构建一个端到端的QG模型，QG模型中编码器的GRU以单词嵌入、答案标记和GAT生成的向量的拼接作为输入；编码器的隐藏状态通过门控自注意力机制，得到最终的通道‑答案表示，并输入解码器；进行问题生成模型的解码。本发明针对英语教师手动生成阅读理解问题时周期过长、耗时费力的弊端，采用深度神经网络的方法自动生成阅读理解问题。实验结果表明，本发明在机器自动评价和人工评价方面都优于传统的方法。