语法填空

摘要： 分析在高中英语教学中培养学生学科核心素养的重要性。以一堂高三英语语法填空复习课为例,探究在高三英语语法填空专项复习课中,教师应如何基于学科核心素养,围绕教学目标的针对性、教学内容的适切性、教学过程的生成性及教学设计的科学性展开教学,以提高复习课教学的有效性,提升学生的综合素养。

摘要： 《普通高中英语课程标准(2017年版2020年修订)》(以下简称《课程标准》)指出,学生应“在语境中学习和运用语法知识”,“运用所学的语法知识,理解所学语篇的基本意义和深层意义”,并且能“有效地表达观点、意图和情感态度”。从近年高考试题可以看出,语法填空试题注重考查考生在理解语篇文本基础上运用语法及语用知识的能力。

摘要： 高考语法填空题旨在通过阅读一篇关于人与自然、人与社会、人与自我为主题的短文,在具体语境中考查学生综合运用英语语法的能力。语法填空所选用的语篇将鲜明的时代特征、人文理念与英语语言能力考查相结合,对提高学生的英语素养及人文素质起了推进作用。

摘要： 语法填空又称之为开放式语篇填空,这一题型的测试是根据德国心理学家的格式塔心理学原理和英语语言学家布朗的语篇分析理论,从语法的句子结构与语法形式、词汇的本义和转义以及前后缀的变化、语境语篇的线索以及标志词等方面测试学生的整体语篇能力。文章旨在研究高考语法填空的命题思路及命题特点,根据其命题思路及命题特点结合日常的英语教学,制定出相应的备考策略。

摘要： 本文运用语料库分析工具LancsBox,分析2016-2021年浙江高考英语语法填空试题的内容效度,对其命题质量进行探析。研究显示:试题文本的相关性和代表性与《考试大纲》和《课程标准》的要求基本相符,但语篇类型较为单一;试题考点的设计基本符合《考试说明》的要求,但部分考点的设计缺乏一定的典型性。基于此,未来高考命题可丰富试题文本的话题和语篇类型、完善词类考查的全面性并结合语料库资源检验考点的典型性;高中英语教学应鼓励学生夯实词汇基础并拓展阅读话题与体裁,从而提升语言运用和语篇理解能力。

摘要： 2022年高考已然落下了帷幕,笔者就2022年新高考全国I卷语法填空的考点设置及考生的答题情况,谈谈自己的看法。今年I卷语法填空是一篇说明文,主题是人与自然。本文主要介绍了中国政府决定建立大熊猫国家公园(GPNP)的计划。全文211词,难度适中。现在我们把今年新高考全国I卷的语法填空与2021年的进行一个对比.

摘要： 请让我们一起来看看2022年新高考全国玉卷的语法填空题:阅读下面短文,在空白处填入1个适当的单词或括号内单词的正确形式。

摘要： 语法填空中谓语动词的考查是重点,一篇语填中常考查1-2个谓语动词,有时甚至3个(2020年新高考I),要求考生对所填谓语动词的时态、语态和主谓一致三个方面均判断正确,因此对考生而言具有一定难度。尽管考生也知道需要考虑这三方面,但实践起来常常会漏掉三方面中的一个、甚至是两个,或者是判断不准确,这体现了考生在做题的思维流程方面还有一定欠缺。本文从考生做题实际出发,专注于在判断出该填谓语动词之后的做题思维流程图,以辅助考生养成良好做题习惯。

摘要： 基于不确定判断理论,利用有声思维的研究方法,探究高中生在不确定的情况下如何对语法填空题进行猜测。发现高中生主要利用了代表性策略、可得性策略、锚定与调整策略。其中,锚定与调整的策略使用频率最高。共50小题的猜测中,两名受试猜对率为50.0%和48.0%,带有提示词的设空猜对率为65.7%和60.0%,无提示词的设空猜对率分别为13.3%和20.0%。在不理解文章的情况下,利用猜测策略对语法填空的题项进行猜测是一种实际存在的做法,而猜测策略对于有提示词的题项比无提示词的题项更为有效。这一发现不但有利于教师开展策略及语法教学,也有益于命题者优化试卷命制,提高试题质量。

摘要： 语法填空题是高考全国卷中集语法、句法和语用为一体的题型,是在一篇200词左右的语篇中挖出10个空白,其中纯空格题3个或4个,用给出词的正确形式填空的题有7个或6个,每空1.5分,共15分。语法填空要求考生在语篇理解的基础上,运用正确的词性和语法形式填空,不仅考查了考生的词汇知识和语法知识,同时考查了语用知识。根据笔者多年对语法填空的教学情况发现:英语基础薄弱的考生,语法填空基本拿不到分,均分一般在3分,其中大部分是“撞填”拿分;中等水平的学生也只在及格线左右徘徊;而优等生想要在这道题拉开与同等水平同学的差距也很难。据笔者与考生面谈调查发现,大部分考生反映自己无法理解篇章大意,所以就不想做,也就是说考生对语法填空的考试信心十分低。每每听到学生这样的回答,笔者总是会跟学生说至少60%左右的考点是不需要理解文章大意,只需要寻找空格前后的“信号词、结构信号、位置信号”等就可以帮助正确填词的。学生经过笔者讲解,都会恍然大悟,原来语法填空并不是他们所想的那么遥不可及。当然,有些考题没有任何“信号”,需要考生结合上下文句意。以下是笔者以近年高考语法填空题中有给出词的题为例,与大家分享如何根据前后的“信号词、结构信号、位置信号”等(笔者称为“信号技巧”),巧解有给出词的语法填空。

摘要： 文章综述了2014NMET全国卷推出了新题型——语篇型语法填空题.语篇型语法填空题的启用有高考试题改革的应然诉求,也有相关文献的理论依据.作为NMET的新题型,语篇型语法填空题有其鲜明的优势,它的启用旨在提高学生语言知识的运用能力.

摘要： 本发明提供了对MPEG-4AVC高层编码中的CAVLC？4:4:4帧内、高4:4:4帧内和高4:4:4预测简档使用针对coded？block？flag语法元素的语法的方法和装置。一种装置包括编码器(100)，用于根据编码简档将图像数据编码成结果比特流，所述编码简档对图像数据的采样进行编码，使所述采样包括两个色度阵列和亮度阵列。两个色度阵列分别具有与亮度阵列相同的高度和相同的宽度。所述编码器(100)使用语法元素指示至少一个8×8块在结果比特流中的存在。

摘要： 本发明提出一种语法编译系统适用于自然语言。语法编译系统包括编译模块、输入装置以及处理器。编译模块具有内建句式模板。内建句式模板包括多个形式参数。编译模块为语法编译平台。输入装置用以接收词组数据以及语意数据。处理器耦接输入装置，并且用以执行编译模块。当处理器执行编译模块时，处理器读取编译模块当中的内建句式模板，并且将词组数据以及语意数据与内建句式模板结合，以产生语法表达式数据。另外，一种语法编译方法也被提出。

摘要： 本发明提供了一种基于弱化语法错误特征表示的中文语法错误更正方法，在用于中文语法错误更正任务的Transformer神经网络的基础上，通过编码器所提取得到字符特征表示和上下文特征表示，为待纠错文本中每一个字符学习得到一个弱化因子。弱化因子能够通过联合方程将编码器提取得到的字符特征表示和上下文特征表示联合，使得编码器所提取得到的待纠错文本的特征表示中，语法错误的特征信息得到抑制，从而弱化了语法错误特征信息对中文语法错误更正模型的负面影响，提升了基于Transformer的序列到序列神经网络模型在中文语法错误更正任务中的性能。

摘要： 本发明提供了对MPEG－4 AVC高层编码中的CAVLC4:4:4帧内、高4:4:4帧内和高4:4:4预测简档使用针对coded_block_flag语法元素的语法的方法和装置。一种装置包括编码器(100)，用于根据编码简档将图像数据编码成结果比特流，所述编码简档对图像数据的采样进行编码，使所述采样包括两个色度阵列和亮度阵列。两个色度阵列分别具有与亮度阵列相同的高度和相同的宽度。所述编码器(100)使用语法元素指示至少一个8×8块在结果比特流中的存在。

摘要： 一种根据本文档的由解码设备执行的解码方法包括以下步骤：基于从比特流获得的关于预测模式的信息来确定当前块的预测模式；基于预测模式来构建合并候选列表；基于合并候选列表来推导当前块的运动信息；以及基于运动信息来生成当前块的预测样本，其中比特流包括关于表示组合的图片间合并和图片内预测(CIIP)是否可用的CIIP可用标志，以及所述确定步骤可以包括基于CIIP可用标志从比特流获得常规合并标志。

摘要： 本发明公开了一种基于多粒度语法错误模板学习微调的语法纠错方法和系统。本发明方法通过在预训练语言模型中分别执行正误判断任务的模板学习过程、错误类型预测任务的模板学习过程和修改方式预测任务的模板学习过程。然后通过多任务学习，使用三个任务损失计算预训练语言模型的训练损失，用训练损失调节预训练语言模型的模型参数，得到微调后预训练语言模型。然后，使用微调后预训练语言模型和融合预训练语言模型的生成语法纠错方法，训练一个语法纠错模型。最后，将待纠错语句输入语法纠错模型，得到待纠错语句的正确语句。本发明通过多任务学习考虑了三种粒度的语法纠错信息之间的依赖和交互，为语法纠错模型提供丰富、多角度的语法纠错信息。

摘要： 本发明涉及大数据分析的技术领域，具体公开了一种语法提示方法、语法提示装置、计算机设备及存储介质；其中，该语法提示方法包括：根据预设的标签符号标识获取标签类型，以获取调用的标签库中的多个要素标签模版，并将多个要素标签模版按照第一预设顺序进行排序；根据预设的函数符号标识获取函数类型，以获取调用的函数库中的多个函数模版，并将多个函数模版按照第二预设顺序进行排序；获取用户输入的目标符号标识；若目标符号标识为标签符号标识，则将多个要素标签模版按照第一预设顺序提示在页面上；若目标符号标识为函数符号标识，则将多个函数模版按照第二预设顺序提示在页面上。本发明的语法提示方法，可以提高代码开发效率。

摘要： 本发明的实施方式提供了一种用机器实现语法纠错的方法及装置和用于语法纠错模型的训练方法及训练设备。该用机器实现语法纠错的方法包括：将输入的第一语种的文本编码成中间表示；将所述中间表示解码成第二语种的文本；以及基于所述中间表示和所述第二语种的文本，生成经语法修正的第一语种的修正文本。根据本发明的用机器实现语法纠错的方法不仅能够忽略可能存在的小语法错误，还能够通过结合中间表示来避免回译过程中的信息丢失，从而能够显著的提高语法纠错的准确性，为用户带来了更好的体验。

摘要： 本申请提供基于神经网络解答语法填空题的方法、装置和终端设备，通过根据英文文本，按照预设的语法规则生成候选答案，根据预先训练得出的神经网络模型，从候选答案中筛选出正确答案。本申请实施例利用人工智能技术完成原本由人脑智力才能解答的语法填空题目，填补了现有技术中一直通过使用人脑智力解答文本类的题目的缺陷和空白，同时也避免人脑解题过程中的出现准确率不稳定的技术问题。节省人工完成语法填空的解题成本，加快解题速度。

摘要： 本申请提供基于神经网络解答语法填空题的方法、装置和终端设备，通过根据英文文本，按照预设的语法规则生成候选答案，根据预先训练得出的神经网络模型，从候选答案中筛选出正确答案。本申请实施例利用人工智能技术完成原本由人脑智力才能解答的语法填空题目，填补了现有技术中一直通过使用人脑智力解答文本类的题目的缺陷和空白，同时也避免人脑解题过程中的出现准确率不稳定的技术问题。节省人工完成语法填空的解题成本，加快解题速度。