表达力

摘要： 在小学高年级数学课堂上,部分学生常常出现表达欲低、怯于表达、表达不充分、表达毫无头绪等问题。对此,教师可以创设“裸情境”,让学生表达言之有物;构语言模式,让学生表达言之有理;借助关联词,让学生表达言之有序;展肢体语言,让学生表达言之有力,以此激发学生的学习热情,提高他们的数学表达力,提升数学课堂教学质量。

摘要： 教育格言教本真语文,绘本真人生。教学主张李旭东老师以“语言为本,文化为真”的“本真语文”为教学主张,构建了基于阅读力、表达力、文化力“三维学力”理论,依托语文学习规律,皈依语文教育本真,在“以文化人”教育中铸就学生和教师的精神底色。

摘要： 医学科研资料经过整理,计算出各种统计指标后,所得结果除了用适当的文字说明外,常用图来表达。这种表达有两个主要特点:(1)表达力强,易得要领,便于阅读和理解;(2)对比效果强烈,便于分析。因此,图表(照片图和线条图)也是医学论文的重要组成部分。论著类和病例报道论文均须附典型病例照片图。以下为本刊对照片图的要求。

摘要： 文章如泉源,不掘地而自出,不过梦想而已。多数时候,久不动笔,片笺寸楮也难。发条微信,语音替代文字者多。文字苍白,试图为之着色,无奈下笔芜杂,越抹越乱。如同一料二线三打眼的木匠,羚羊挂角无迹可求的好文章需要学识、文运、心境的组合搭建。读书量小,绠短汲深,灵感隐匿,不足激发。再则有些能力,不使用便会消失,被新的能力替代。文字表达力的干瘪程度,快于口头表达的下坡,也即书面语言的退化违误,意味着口语化程度的增加。具体而言,书写减速,叙事琐碎,用词单调,结构松垮。当然口语表达也不简单,尤其对于木讷口吃之人,其分为音素与语素两个结构层次,且具双重勾连、多个维度。

摘要： 绝大多数学生在发言时,便开始关注教师对自身发言过程的反应和期待教师对自身发言的反馈,这是一种评价期待。课堂理答是对评价期待的反馈,这既是一种教学行为,也是一种评价行为,对学生表达力的发展起到重要作用。

摘要： 从国家乃至人类的发展来看,我们不难发现,“表达力”是保证生命个体不断前进的重要基石,是公民意识觉醒、科技进步创新的重要媒介,更是强盛国家、改造世界的重要力量。基于“表达力”不可或缺的积极意义,江苏省丹阳市正则高级中学以“指向表达力提升”省级语文课程基地为关键抓手,开始了一场关于“语言革命”的研究与探索。

摘要： 医学科研资料经过整理,计算出各种统计指标后,所得结果 除了用适当的文字说明外,常用图来表达。这种表达有两个主要特点:(1)表达力强,易得要领,便于阅读和理解;(2)对比效果强烈,便于分析。因此,图表(照片图和线条图)也是医学论文的重要组成部分。论著类和病例报道论文均须附典型病例照片图。以下为本刊对照片图的要求:一、基本要求1.附图要求少而精,只需选择最具有代表性的图片,能说明问题即可,可有可无的图片建议删除。

摘要： 语言使用和语用推理经常涉及相似性推理。基于经典的刘易斯(D.Lewis)信号博弈,我们提出了一种基于相似性推理和信号命题内容的信号博弈。在新的基于相似性推理的信号博弈中,我们讨论了即使已有的信号表达力不如我们想要传达的信息,该模型仍旧能够在已有的信号中选出最优的信号。此外,我们还将该模型应用于霍恩(L.Horn)对于语用学分工的分析。

摘要： 积极语用教育观是一种最为逼近语文教育本质的新理念。语文教育能力观从语用(听、说、读、写)升华到积极语用(听、说、读、写、视、思、评),将生命内部的思考视作隐形的核心语用行为,将生命外部的表达视作感官最重要的语用行为,二者表里互助、相辅相成,构成思想力和表达力。从语文教育目的观的视角,语文教育的根本目的从既往知识中心论、语感中心论及语文工具论转变为今日的积极语用论,强调要将培养学习者深刻的思想力和精彩的表达力作为语文教育的根本目的。从积极语用课程观的视角,需要构建开放和有活力的课程体系,将阅读、写作与口语交际视为一个课程整体。从积极语用教学观的视角,需要给予每个学生主体主动、积极和踊跃表达的机会及愉悦体验。从积极语用评价观的视角,需要聚焦主体本位、表达力本位和学生发展本位,破除认知本位、记忆本位这种静态、狭隘和机械的单一评价模式,丰富对语用行为尤其是表达力效应的评价方式,以适应新时代经典汉语创新的未来工程之需。

摘要： 随着国家治理体系的逐渐完善,政务信息工作在行政工作与活动当中的作用越发重要,其表达能力与精准性是治理能力现代化的重要表现之一。本文将结合政务工作,从写作技巧的维度浅析如何提升政务信息工作的表达力。

摘要： 本发明公开了一种基于多层级表达引导注意力网络的指示表达理解方法，创新性地设计了一个新的多层级注意机制，即一个多层级表达引导注意网络(MEGA‑Net)，其中，包含了一个三个层级注意网络。该多层级注意机制在不同层级的表达式表示的指导下(语句层级、单词层级和短语层级)能够生成具有区分度的图像区域表示，从而帮助准确地确定目标区域。此外，现有方法一般采用单级的方式来匹配区域，这种方式不能对相似的物体或目标进行很好地区分。针对这个问题，本发明设计了一种两级的结构，来比较这些相似的图像区域，找出它们之间的不同，从而去匹配最优的图像区域。本发明在三个流行的数据集上进行评估，实验结果显示其性能优于其他最高水平的模型。

摘要： 一种用于估计嵌入容量的方法(1000)包括：在确定性参考编码器(500)处接收参考音频信号(412)；和确定与参考音频信号对应的参考嵌入(550，650)，该参考嵌入具有对应嵌入维数。该方法还包括：根据参考嵌入的对应嵌入维数测量第一重构损失；以及从变分后验获得变分嵌入(420)。变分嵌入具有对应嵌入维数和指定容量。该方法还包括根据变分嵌入的对应嵌入维数测量第二重构损失；以及通过相对于具有指定容量的变分嵌入的第二测量的重构损失比较参考嵌入的第一测量的重构损失来估计参考嵌入的容量。

摘要： 本发明涉及机器学习技术领域，尤其为一种快速表达力测试题目生成和动态调整方法，目前快速表达力测试的题目仍由人工命题，该方法效率较低，准备一次测试题目往往需要耗费较大的人力和时间成本，且题目的词库无法动态调整，题目的区分度不能随着测试数据的积累而提高。针对这些不足，本发明提供了一种快速表达力测试的语言评测题目生成方法，使用机器学习和自然语言处理技术，基于计算机软件生成快速表达力测试的题目，可以较大程度地节省人力与时间成本，且可使用机器学习技术对生成题目的词库进行动态调整，使题目在使用过程中随测试数据的积累更具有区分度。

摘要： 本发明涉及机器学习技术领域，尤其为一种为快速表达力测试生成题目的方法，目前表达能力测试人工命题效率低下，存在人为因素偏差，且准备一次测试题目往往需要耗费较大的人力和时间成本。针对这一问题，本发明提出了一种在表达能力测试中可以使用的快速题目生成技术，结合时下流行的网络爬虫技术与表达力评测语言材料的基本特征，利用自然语言处理技术，快速提取文本有效信息，有效地帮助专家生成正式使用的表达力评测题目。

摘要： 一种基于语言处理以及图像识别的自迭代表达力测试系统，涉及人力资源招聘评估技术领域，测试系统包括模型使用平台，模型使用平台设有问题数据库以及屏幕，模型使用平台从问题数据库内抽取题目通过屏幕展示给测试者，模型使用平台根据测试者的作答收录测试者的回答影像、音频以提取非结构化数据，非结构化数据包括语音数据以及图像数据，之后，模型使用平台分别对语音数据、图像数据进行语音处理特征提取、图像处理特征提取得到语音特征、图像特征，再针对语音特征、图像特征送入声音质量打分模型、表达自然打分模型、逻辑量打分模型、主旨打分模型、流畅打分模型，之后将各维度打分送入总打分模型，总打分模型给出最后总得分。

摘要： 本发明实施例提供一种口语表达力评估方法及系统。方法包括：根据被测试者的原始语音数据，获取所述被测试者的口语表达指标集合；根据所述被测试者的口语表达指标集合，评估所述被测试者的口语表达力。本发明实施例提供的方法及系统，通过被测试者的原始语音数据，获取被测试者的口语表达指标集合，进而根据被测试者的口语表达指标集合，评估被测试者的口语表达力。相比于传统方法，本发明实施例提供的方法能够更客观、更直接、更实时、更科学地反映出被测试者的口语表达力，评估过程无需消耗大量人力，简便易行、对实施者的专业要求完全控制在现有教学与培训机构可操作的范围内。

摘要： 本发明属于统计学习技术领域，用于对表达力评测中题目参数的动态调整自动优化，具体为一种动态优化表达力评测题目的方法，应用统计学习方法，在样本数量增加的同时提升评测判分的准确度并动态调整其难度，该方法的具体步骤如下：1)对于某一道题qj＝{d,b,w,l}，d表示该题的难度，b代表该题的词库，w代表该题词库的权重参数，l表示该题的区分度；2)参数d的优化；3)参数w的优化。本发明使用统计学习方法，从不断增加的已有样本数据中提取有用信息优化题目参数，使得题目模型更加健壮，对不同的表达力评测输入有灵敏的反馈；通过使用无监督的学习模型，使得学习过程中不需要额外的标注工作，减轻了专家的工作量，降低了人工成本。

摘要： 本发明涉及机器学习技术领域，尤其为一种快速表达力测试题目生成和动态调整方法，目前快速表达力测试的题目仍由人工命题，该方法效率较低，准备一次测试题目往往需要耗费较大的人力和时间成本，且题目的词库无法动态调整，题目的区分度不能随着测试数据的积累而提高。针对这些不足，本发明提供了一种快速表达力测试的语言评测题目生成方法，使用机器学习和自然语言处理技术，基于计算机软件生成快速表达力测试的题目，可以较大程度地节省人力与时间成本，且可使用机器学习技术对生成题目的词库进行动态调整，使题目在使用过程中随测试数据的积累更具有区分度。

摘要： 本发明涉及机器学习技术领域，尤其为一种为快速表达力测试生成题目的方法，目前表达能力测试人工命题效率低下，存在人为因素偏差，且准备一次测试题目往往需要耗费较大的人力和时间成本。针对这一问题，本发明提出了一种在表达能力测试中可以使用的快速题目生成技术，结合时下流行的网络爬虫技术与表达力评测语言材料的基本特征，利用自然语言处理技术，快速提取文本有效信息，有效地帮助专家生成正式使用的表达力评测题目。

摘要： 本发明涉及问题分类应用技术领域，具体为一种用于快速表达力测试的智能化题目分类及推荐方法，使用机器学习技术即基于大量系统用户在题目使用过程中的分数数据对题目难度和题目区分度进行分类，并根据用户的偏好设置或历史数据进行题目推荐，该方法的步骤如下：步骤一、首先由人工根据偏度划分M个难度等级，表征题目难度；根据峰度划分K个区分度等级，表征题目区分度。本发明通过使用机器学习技术，只需要人工给出题目难度分类的数量，不需要指定题目的初始难度，题目难度的划分随着业务数据的增多而更加准确，从而可以大幅减少人工劳动，在很大程度上提高了出题效率，且可以随着业务数据的积累动态调整题目难度，让题目分类更加准确。