篇章教学

摘要： 通常人们会将语文教学定义为篇章教学,这种认知基本上将语文教学固定在单篇课文的分析讲解上,忽略了语文教学中的应有之义--语篇教学。“与传统的‘课文分析’相比,语篇分析有其不可替代的优势,它对各种类型或体裁的语篇具有普适性,尤其是非连续性语篇、视觉类语篇等特殊的语篇类型,更宜借助多模态语篇分析进行解读。”

摘要： 整本书阅读在我国语文教育史上经历了较长的发展时期,近年来更是出现了整本书阅读热潮。王旭明认为,整本书阅读教学固然是好的,可如今越来越多的地方和学校办讲座、搞研究和开大会,推广所谓整本书阅读理念、方法和策略,脱离了目前中小学语文课篇章教学、单元教学实际。他认为,整本书阅读教学的前提是打牢基础,基础不牢,整本书阅读无从谈起。

摘要： 高职英语作为高职院校的通识课程,是学生了解世界文化的窗口,也是培养学生跨文化交际能力、提升思辨能力、形成正确世界观和价值观的重要载体.介绍了基于OBE理念的高职英语篇章教学改革实践,即拓展教学单元篇章中的思政元素,将OBE理念融入教学思政目标的制订和教学实践的各个过程:实施前期准备、课堂教学实施和教学反馈.课程团队集思广益,深度讨论后选取适用的思政点,借助丰富的媒体资源开发教学素材,合理使用教学平台,使人才培养与课程思政教学目标达成一致,提高了学生的思想水平、政治觉悟、道德品质和文化素养.

摘要： “段落教学”既能巩固“识字教学”,又能提高“篇章教学”,也是习作教学的关键,对提高教学效果有至关重要的作用。从《义务教育语文课程标准(2011年版)》、部编版教材来看,都特别重视“段落教学”。一、加强学段备课作为一名语文教师,在认真备课、单元备课的基础上要进行学段备课,研读所教学段的四本教材,至少要掌握所教学段目标与内容,能从整体上明晰教材的编排特点。

摘要： 基于批判性思维的词语教学,要在掌握或使用概念时澄清概念的内涵与外延.基于批判性思维的修辞教学,要引导学生在自己的表达中运用教材知识短文中的信息.基于批判性思维的篇章教学要建构标准或思维模型.基于有效评价的作业设计要指导学生巩固知识,发展思维,形成能力.

摘要： 基于批判性思维的词语教学,要在掌握或使用概念时澄清概念的内涵与外延。基于批判性思维的修辞教学,要引导学生在自己的表达中运用教材知识短文中的信息。基于批判性思维的篇章教学要建构标准或思维模型。基于有效评价的作业设计要指导学生巩固知识,发展思维,形成能力。

摘要： 作为研究导向型教学中推动学习的重要载体,问题的合理设置和实施直接影响到学生的学习过程和学习效果.结合大学英语篇章阅读教学过程,从研究导向型教学的视角重新审视课堂教学问题的创设原则和课堂实施步骤,探索问题驱动下的课堂教学模式,有助于大学英语工具性和人文性双重教学目标的实现.

摘要： 篇章教学是汉语能力培养的重要环节,篇章教学研究已开展了二十余年,其研究水平有了长足的发展,体现在研究领域的拓展、视角的丰富、方法的多样化,以及理论基础和教学法的与时俱进等.这些研究成果集中在篇章教学的总论性研究、对本体理论的应用、不同课型和具体教学内容的研究等方面.未来的研究在理论与实践的结合、教学体系的构建、国别化教学、多阶段与多课型的教学探索、篇章测试及与篇章习得研究的结合等方面仍需进一步完善和深化.

摘要： 本发明公开了一种基于双语篇章结构信息的译文篇章完整性评估方法，包括以下步骤：步骤1：从目标端篇章结构树上抽取用于构建目标端篇章单元完整性模型的训练语料；步骤2：利用步骤1生成的训练语料构建目标端篇章单元完整性模型；步骤3：将目标端篇章单元完整性模型融入对数线性翻译模型中，并采用适应性解码方式进行译文生成。本发明提出的方法借助了双语篇章结构信息，使得解码器能充分恰当地利用基于双语篇章语言知识的语义完整性信息，来进一步提高当前统计机器翻译的译文质量。

摘要： 本发明提供一种基于篇章结构图卷积网络的隐式篇章关系分析方法和系统，包括S1，输入文章；S2，通过分类器识别篇章关系，其中，分类器的构建方法包括：S21、获取语料库样本和篇章关系类别，对样本进行预处理以获得篇章段落和样本的词向量；S22、将篇章段落中的论元输入Bi‑LSTM编码，获取样本的局部句子特征；S23、构建篇章结构图；S24、篇章结构图卷积，以获得样本的全局句子特征；S25、融合样本的全局句子特征和局部句子特征，并作为输入，将篇章关系类别作为输出，训练分类器。通过本发明，有效利用了上下文信息，提升了隐式篇章关系识别的准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于双语篇章结构信息的译文篇章完整性评估方法，包括以下步骤：步骤1：从目标端篇章结构树上抽取用于构建目标端篇章单元完整性模型的训练语料；步骤2：利用步骤1生成的训练语料构建目标端篇章单元完整性模型；步骤3：将目标端篇章单元完整性模型融入对数线性翻译模型中，并采用适应性解码方式进行译文生成。本发明提出的方法借助了双语篇章结构信息，使得解码器能充分恰当地利用基于双语篇章语言知识的语义完整性信息，来进一步提高当前统计机器翻译的译文质量。

摘要： 本发明属于文本数据识别领域，具体涉及了一种篇章级事件抽取方法、系统和设备，旨在解决现有的文本数据事件抽取方法，无法从篇章的层面考虑对事件的抽取，没有提供事件描述跨句跨段的应对方法的问题。本发明包括通过神经网络特征提取器选出主题句；并通过神经网络分类器获得事件句；进而获得事件句词向量和事件句上下文词向量，并通过指针网络获取事件要素和事件要素位置；获取所有能够完整组成事件的事件要素组合；将同属于一个事件要素组合的事件要素进行特征提取，获得要素‑要素特征；将所有的所述要素‑要素特征进行拼接，将拼接要素组合选出能构成事件的要素组合。本发明从篇章的层面考虑对事件的抽取，提高了事件抽取的准确性。

摘要： 本发明中提供了一种篇章级文本的层级多标签分类方法、系统、设备及介质，属于数据处理技术领域，具体包括：得到有监督文本数据集；得到标题特征项集和内容特征项集；对标题特征项集和内容特征项集中的每个特征项进行向量化；将向量化后的标题特征项集合训练长短时记忆神经网络，得到标题分类模型，以及，将向量化后的内容特征项集合训练分级注意力网络，得到内容分类模型；将标题特征项集输入标题分类模型，得到一级预测结果；根据层级标签体系，将内容特征项集根据一级预测结果输入与其对应的内容分类模型，得到二级预测结果。通过本发明的方案，实现了捕捉分类的层级信息，提高了分类的适应性和精度。

摘要： 本发明公开了一种基于句及子关联的篇章语义自动识别方法及系统，方法包括：按照篇章在标注语料中构建原始句子和篇章语义的对应关系；对原始句子进行缩并得到新句子，构建新句子和篇章语义的对应关系，将新句子和对应的语义标签按照字典的形式保存为1列，生成语义字典；对语义字典进行字典标注，将标注字典中的序列按字输出句子和语义标签2列，根据按字输出的2列句子和语义标签，进行CRF模型的训练，构建CRF模型；通过CRF模型对输入文档进行语义标签预测，通过语义字典对输入文档进行语义标签预测，以根据语义字典确定的语义标签为优先，将通过语义字典查询到的语义标签和CRF模型预测到的语义标签进行融合，得到输入文档的最终语义标签。

摘要： 本发明特别涉及一种双语篇章可比语料构建方法，包括如下步骤：A、利用深度学习建立每种语言词汇间的语义关系；B、利用现有有限双语语料训练产生跨语言主题分布，对语料覆盖的不同语言词汇进行主题标注；C、利用未登陆词汇与覆盖词汇之间的语义关系，通过知识迁移分析未登录词汇的主题分布，构建多语言词汇统一的语义空间；D、构建具有较强泛化能力的跨语言主题向量；E、利用跨语言主题向量相似度筛选双语篇章，构建可比语料库。通过将单语词向量反映的语义关系、双语词汇对齐关系以及双语词向量融入跨语言主题，可提升跨语言主题模型对开放域文本信息的泛化能力，提高了可比语料构建的准确性。

摘要： 本发明特别涉及一种跨领域的双语篇章可比度量化方法，包括如下步骤：S100、对现有可比语料进行中文分词、英文词性还原、过滤停用词等预处理，训练双语主题模型；S200、预测源语言篇章和目标语言篇章的主题分布，计算不同语言篇章的相关性；S300、通过不同语言词汇的主题分布，计算不同语言词汇的相关性，扩充双语知识在不同领域的适应性，利用词汇计算不同语言篇章的相关性；S400、利用不同语言篇章主题和词汇的相关性，进行不同语言篇章可比度的量化。通过双语主题进行不同语言词汇相关性计算，扩充领域双语知识，提升篇章可比度量化对不同领域的自适应能力，增强篇章可比度量化的效果。

摘要： 本发明公开篇章主题分段模型训练方法、篇章主题分段系统、电子设备和存储介质，其中，一种篇章主题分段模型训练方法，包括：在所述分段任务中采用指针网络替代所述序列标注模型中的crf层；在所述分类任务中结合所述指针网络生成的索引值进行文本分类。通过在分段任务中采用指针网络替代序列标注模型中的crf层，之后在分类任务中结合指针网络生成的索引值进行文本分类，从而可以应用于自然语言处理的大多数领域，提升篇章分段性能，进一步地，还可以帮助相关领域人员快速了解超大文本中的基本内容并生成相关报告，并能够检测文档整体结构的合理性与自动化处理和分析大数据时代衍生出的海量文本信息数据。

摘要： 本发明公开了一种融入词表知识的中文篇章级事件抽取方法及装置，所述方法包括：建立事件模板；采集文本并按事件模板对文本进行标注；读取标注好的文本，对文本进行预处理并根据标注的实体对预处理后的文本打标签；将打标签后的文本转化成对应的向量得到字符级特征；将打标签后的文本中每个字符构造对应的BMES集合，对每个集合中的单词进行加权相加得到词表特征；将词表特征与字符级特征进行拼接融合实现特征提取；抽取文本中事件对应的事件触发词实体和事件元素实体；事件抽取；通过随机梯度下降法训练网络；本发明的优点在于：融合词表信息，提高事件抽取精度。