语法能力

摘要： 【设计理念】《普通高中英语课程标准(2017年版2020年修订)》指出,所有的语言学习活动都应该在一定的主题语境下进行,英语课程应该把对主题意义的探究视为教与学的核心任务,并以此整合学习内容,引领学生语言能力、文化意识、思维品质和学习能力的融合发展。语法知识的学习和使用是学生语言学习的重要内容。语言运用中的语法知识是“形式-意义-使用”的统一体。因此,教师应转变传统语法观,培养学生准确、有意义且得体地使用语法结构的能力。在具体教学活动中,教师可引导学生在特定主题语境和语篇中感知语法形式,归纳语法规则,运用语法知识,迁移语法能力。

摘要： 20世纪80年代,外语教学从传统翻译教学法、语法教学法转向交际教学法,然而过分地强调交际语用却忽略了对语言形式规则的掌控,导致学生口语、写作中暴露出许多不符合语法规则的表达.但传统的英语语法教学法无法适应新形势,耗时耗力,却收效甚微.因此,如何采取灵活多样的方式方法,从学校层面、教师层面进行语法教学改革成为提高学生语法能力的关键.

摘要： 20世纪80年代,外语教学从传统翻译教学法、语法教学法转向交际教学法,然而过分地强调交际语用却忽略了对语言形式规则的掌控,导致学生口语、写作中暴露出许多不符合语法规则的表达。但传统的英语语法教学法无法适应新形势,耗时耗力,却收效甚微。因此,如何采取灵活多样的方式方法,从学校层面、教师层面进行语法教学改革成为提高学生语法能力的关键。

摘要： 高中英语的语法教学具备一定的难度,很多学生因为语法知识掌握得不扎实、不牢固而丢失很多分数,所以,要想提高学生的英语水平,必须要提升学生的语法能力,让学生掌握科学的语法学习方法,做到善于积累,提高学习效果。语法教学是高中英语教学的重要内容,学生只有充分掌握英语语法知识,才能更好地理解和使用英语。

摘要： 英语语法与写作是呈现英语思维的一种形式。对受制于学习环境与教育条件的农村小学生而言,英语学习具有一定难度。因此,农村英语教育者可以英语写作三要素——语法、词汇、思维为切入点,立足教育条件和环境,探寻培育小学生语法能力的对策,借助语法能力提高小学生的写作能力,提高其英语学习能力。本文将以“小学冀教版英语六年级教材”为例,探索在英语课堂活动中培育小学生英语语法与写作能力的对策,以供参考。

摘要： 英语语法教学是英语教学的重要环节之一,但目前高校的英语语法教学中仍存在一些问题.以新媒体环境下的微课、App及短视频为平台,探讨新媒体环境下基于新媒体平台的混合教学模式在高校英语专业英语语法教学的应用.教学实践研究表明,该混合教学模式能够很好地将传统课堂教学与互联网融合,为学生提供优质的学习资源,有利于培养学生的自主学习能力、提高学生的英语语法学习兴趣、提升英语语法课堂效果.

摘要： 英语语法教学是英语教学的重要环节之一,但目前高校的英语语法教学中仍存在一些问题。以新媒体环境下的微课、App及短视频为平台,探讨新媒体环境下基于新媒体平台的混合教学模式在高校英语专业英语语法教学的应用。教学实践研究表明,该混合教学模式能够很好地将传统课堂教学与互联网融合,为学生提供优质的学习资源,有利于培养学生的自主学习能力、提高学生的英语语法学习兴趣、提升英语语法课堂效果。

摘要： 英语语法的教学中,通常融合了听说读写各项技能,创设情境不仅能够对学生的语法能力进行训练,而且还在训练中提供给学生更多的实践机会,从而使学生的语法知识得到有效巩固与应用。1.基于问题的情境创设问题的提出、思考、解析,其属于教学发展的实质。目前,高中生已具备了一定词汇量,教师则将学习的权利交给学生,其主要是以"生问生答"的方式完成全部学习过程。学生在对问题进行讨论的时候,不仅能激发学生对语法知识学习的积极性,而且还能使学生有效理解全文,并对学生的综合能力进行训练。

摘要： 语言学家的研究实践表明,在学习英语时,具备扎实的语法知识基础是准确应用英语的前提.初中阶段,应该正确对待语法教学,要通过搭建学练支架,帮助学生认识、建构语法知识,鼓励学生从语法练习中内化语法能力.

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： 语音识别是数字语音信号处理中最困难的技术之一，其内容包括如何提取语音数据的特征和如何把这些特征分类。基于分类的识别技术包括如何把正确的语音分为正确的类和如何鉴别错误的语音输入。前者称为正确识别，后者称为错误拒绝。本发明利用语法结构的不对称特性，提出了一种反语法网络结构，并由此推导出一类新的拒绝算法。利用这种拒绝技术的识别引擎，可以大大提高错误辩识率和识别引擎的速度，降低算法的软硬件开销；特别适应于低成本语音控制器的开发应用。

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： 本申请公开了一种语法缺陷数据识别模型构建方法和语法缺陷数据识别方法，该构建方法包括：在获取到第一训练源文本、第一标准翻译文本及其对应的第一实际识别结果、和第一语法缺陷翻译文本及其对应的第二实际识别结果后，将第一训练源文本、第一标准翻译文本和第一语法缺陷翻译文本输入第一模型，得到第一标准翻译文本对应的第一预测识别结果和第一语法缺陷翻译文本对应的第二预测识别结果；再根据第一预测识别结果、第二预测识别结果、第一实际识别结果和第二实际识别结果更新第一模型，并返回执行将第一训练源文本、第一标准翻译文本和第一语法缺陷翻译文本输入第一模型的步骤，直至在达到第一停止条件时根据第一模型构建语法缺陷数据识别模型。