中考语文试题

摘要： 掌握基本的语法知识,做到词能达意,没有语病,是语文学习最基本的要求。为了考查学生的思维逻辑判断能力,正确表情达意能力,各省市历年来的中考语文试题,把病句的辨析与修改作为必考题型。如何解答这类题目呢?下面以2021年各省市的中考病句试题为例进行解析和技巧点拨。

摘要： 教育部考试中心下发的《关于2017年普通高考考试大纲修订内容的通知》中,明确提出“能力目标设计学科化”的命题要求。对语文学科而言,“能力目标设计学科化”就是“能力目标设计语文学科化”,就是“能力目标设计‘语言文字运用’学科化”。

摘要： 天津市2021年语文学科中考试题以社会主义核心价值观为引领,以《义务教育语文课程标准(2011年版)》为命题依据,遵循“政治性、科学性、公平性、规范性、时代性”的原则,全面落实立德树人根本任务,以学科育人推动学生全面发展,促进学生语文学科素养不断提升。2021年中考语文试题秉承了天津卷中考命题稳定、传承、创新的传统,注重考查语文基础,注重在具体的语言环境中关注知识迁移与运用,注重培养学生运用学科知识来解决生活中实际问题的思维能力,体现了语文课程是一门学习语言文字运用的综合性、实践性课程的特点。

摘要： 六月是中高考的考试月,是广大学子向自己的学习生活提交答卷的日子,也是充满收获和期待的季节。每年的中考试题也是我们最为关心的,其中语文试卷中的内容有不少都与书法有关。目前,2022年全国中考已经落下惟幕。让我们一起来看一看,今年各地的中考语文试题中又出现了哪些有关书法的题目吧!我们能否答对这些题目呢?

摘要： 【考情透析】纵览2020年各地中考语文试题,微写作即小作文的考查继续“走俏”,很受师生欢迎。虽然微写作在全国中考作文中占的比例还很小,难度也不大,但在某种程度上,表示中考在向高考靠拢,其考查可能会逐渐增多,甚至会成为主流。

摘要： 中考试题命制应着力于努力发挥考试对课程教学和学生学习的正向功能。教、学、评一致的语文试题命制可在“拓宽考查范围,创新试题形式”“设置语用情境,体现核心素养”“紧扣课标教材,注重内容整合”等方面着力。

摘要： 中考试题命制应着力于努力发挥考试对课程教学和学生学习的正向功能.教、学、评一致的语文试题命制可在"拓宽考查范围,创新试题形式""设置语用情境,体现核心素养""紧扣课标教材,注重内容整合"等方面着力.

摘要： 对“我一个人慢慢地走在路上,月亮出来了,冷冷的”这句话理解正确的是:用冷冷的月亮烘托悲凉的心情。这是一道中考语文试题的参考答案。阅卷时教师们对此发生争议。理由是:一、这里的“冷冷”指天气,不是指月亮:二、“冷冷的月亮”的修饰语同中心词搭配不当,“月亮”非改成“月光”不可。

摘要： 2020年是我省初中语文学科统一使用统编语文教材后的第一次学业水平考试(以下简称“中考”),试题全面反映《义务教育语文课程标准(2011年版)》中所规定的知识内容和能力目标,充分体现统编版教材的特点,兼顾我省初中语文教学的现状和学生的学业水平,充分考虑考生所在地区基础教育的现状,以及不同层次、不同发展状态的学生实际,力求客观公正地衡量每一个学生的语文学业水平,尽可能呈现每一个学生的语文素养和语文运用能力。

摘要： [本题选自2021年甘肃省武威市中考语文试题,选文《一觉醒来是早晨》曾刊载于《中学生阅读》(初中·读写)2021年7-8月,总第1165-1166期(中考前提前印出)]当四周都是陌生的面孔,当一双双怀疑的眼睛紧盯着你,你会不会产生一种独坐小船在黑夜中的大海上漂流,孤立无援,随时都会被狂风恶浪吞噬掉的恐惧感?我就曾经有过这样的感受。

摘要： 本公开提供了一种试题生成方法、试题生成装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、知识图谱、深度学习和智能搜索技术领域。具体实现方案为：响应于试题生成请求，确定试题类型和考查内容；根据试题类型，确定试题处理策略；利用试题处理策略，生成与考查内容相关的至少一个试题。

摘要： 一种试题匹配及试题拆分方法、装置和计算机存储介质，包括划分目标文本获得文本区块序列，执行分区步骤以生成覆盖文本区块序列中的初始文本区块的数据分区，并根据数据分区从多个预设标准试题中确定当前匹配试题以及数据分区的文本相似度值，执行区块匹配步骤以基于数据分区的文本相似度值判断文本区块序列中位于数据分区之后的待识别文本区块是否与当前匹配试题相匹配，若匹配，则将待识别文本区块并入数据分区并继续执行区块匹配步骤，若不匹配，则将待识别文本区块作为初始文本区块并继续执行分区步骤。本申请实施例通过动态规划方式匹配并拆分试题，可以提高试题匹配及拆分的准确度并能降低算法复杂度以降低设备运行负载。

摘要： 本发明公开了一种试题校验方法，试题校验装置及电子设备，其中，所述试题检验方法包括：获取待校验试题的试题内容及试题属性；将所述试题内容与预设的识别库中的试题关键词进行语义匹配，其中，各个试题关键词均有对应的试题属性；若存在目标试题关键词，则检测所述待校验试题的试题属性与所述目标试题关键词对应的试题属性是否匹配，其中，所述目标试题关键词为与所述试题内容语义匹配成功的试题关键词；若所述待校验试题的试题属性与所述目标试题关键词对应的试题属性匹配成功，则将所述待校验试题保存至试题库。本发明方案节约了试题属性的校验成本，提高了试题属性的校验效率。

摘要： 本发明公开了一种基于规则的试题类自动问答系统中的试题理解方法，首先基于正则表达式的试题预处理，删除套话等无用文本，添加被省略标点，完善句子，并对完善后的句子进行分词，词性标注，成分句法分析等基本自然语言处理，然后设计一套基于类型‑论元模板的问题理解中间形式，运用通过人工预先标注的数据总结出的触发词与试题模板转换规则，并利用知识库对生成结果进一步验证，得到合理完善的试题逻辑表达形式。本发明能针对试题文本设计中间逻辑形式，提取出问题的关键点，合理有效地给问题求解提供合适的输入，提高问题解答的正确性。

摘要： 本发明涉及一种基于试题关键字相似性的试题库中的试题去重方法，首先对试题进行中文分词得到的分词结；判断分词结是否为关键词，若是则将其加入试题与关键字的关系数据库；然后采用内积计算试题与关键字的关系数据库中任意两个待检测试题之间的相似度；其次判断两个待检测试题是否为非相似试题，并将相似的试题加入重复试题关系数据库；再次根据相似度条件，从重复试题关系数据库中查找出重复试题列表；最后管理人员通过看重复试题列表进行重复试题确认，人为判断试题是否重复。本发明对试题的题干、试题候选项和试题答案进行中文分词，针对切词后的分词进行分析，从而深入分析试题，以便去重更加精准。因此，本发明可以广泛用于试题去重领域。

摘要： 本公开提供了一种试题生成方法、试题生成装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、知识图谱、深度学习和智能搜索技术领域。具体实现方案为：响应于试题生成请求，确定试题类型和考查内容；根据试题类型，确定试题处理策略；利用试题处理策略，生成与考查内容相关的至少一个试题。

摘要： 本发明属于教育数据挖掘技术领域，公开一种基于属性探索的试题隐含知识属性关联挖掘及相关试题推送方法及系统，该方法包括：构建学生对错误题目集合的形式背景：对学生题目作答记录源数据进行预处理，之后结合标注的题目中所包含的知识属性集合，过滤出学生的错误应答信息；使用属性探索知识属性挖掘算法对当前形式背景进行探索，得到通过任一学生错误应答信息得出的知识属性蕴含关联集合与非冗余试题集合；利用概念格相似度分析计算试题之间的相似度，寻找含有与练习错题相似知识点的题目，选择满足阈值最近似的若干个相关试题进行推送。本发明解决了传统分析模式中学生模糊判断缺失属性带来的弊端，能够为学生提供针对性试题推荐。

摘要： 本申请披露了一种训练试题评分模型的方法、试题评分方法及装置。该方法包括：获取题库内试题对应的学生答卷，学生答卷包括题库内试题对应的答题结果；根据答题结果，利用第二试题评分模型确定学生答卷的评分，其中第二试题评分模型是通过在保持第一试题评分模型的参数不变的情况下，利用题库内样本试题的评分数据对嵌入第一试题评分模型的第二神经网络模型进行训练得到的，第一试题评分模型是利用题库外样本试题的评分数据对第一神经网络模型进行预训练得到的。本申请能够保证评分模型针对特定试题进行评分的有效性，并且降低了训练成本、维护成本和部署成本。

摘要： 本发明公开了一种基于试题配图的试题搜索方法、系统、存储介质及设备，该方法包括：获取当前试题中的配图图像，并将配图图像输入至预训练的分类模型当中，以判断配图图像是否为坐标系图像；若是，则将配图图像分别输入至预训练的分割识别模型及特征提取模型当中，以得到当前试题配图的配图特征以及坐标符号；根据坐标符号查找与坐标符号相似的目标图像特征库，并获取配图特征与目标图像特征库中的各个图像特征之间的相似度；若否，获取当前试题配图的配图特征；并获取配图特征与预设的非坐标系图像特征库的各个图像特征之间的相似度；根据相似度确定与当前试题相关的推荐试题。本发明解决了现有技术中在为当前试题推荐类似试题时不准确的问题。

摘要： 一种试题匹配及试题拆分方法、装置和计算机存储介质，包括划分目标文本获得文本区块序列，执行分区步骤以生成覆盖文本区块序列中的初始文本区块的数据分区，并根据数据分区从多个预设标准试题中确定当前匹配试题以及数据分区的文本相似度值，执行区块匹配步骤以基于数据分区的文本相似度值判断文本区块序列中位于数据分区之后的待识别文本区块是否与当前匹配试题相匹配，若匹配，则将待识别文本区块并入数据分区并继续执行区块匹配步骤，若不匹配，则将待识别文本区块作为初始文本区块并继续执行分区步骤。本申请实施例通过动态规划方式匹配并拆分试题，可以提高试题匹配及拆分的准确度并能降低算法复杂度以降低设备运行负载。