语篇类型

摘要： 写作教学大概念指中小学写作教学中教师和学生应该掌握的核心写作知识,它能将那些下位的、零碎的、离散的关于写作的认识、观念、原则、策略、方法等整合起来形成的一些基本共识和精要知识集合。它有助于写作课程知识体系的更新和重建,有利于用更科学的知识取代伪知识(如“三大文体”写作知识),有助于用概括性、科学性和包容性的知识取代零碎的学科教学知识。重要写作教学大概念有如下几个:写作要符合交际语境;写作是一个反复的过程;写作的语篇类型多样;写作和思维关系密切;写作策略教学很有必要;听说读写互惠,阅读是写作的基础。了解这些大概念,有助于教师们开展科学有效的写作教学。

摘要： “教学文体”是指为了课程和教学目的而特意筛选并命名的一些基本文体类型。它通常指包括记叙文、说明文、议论文的所谓“三大文体”,其实在民国时期是包括“普通文、应用文、文艺文”的三类文体。在国外写作教学文体还有“文学/实用”二分法、基于教学的文体“三分”法,以及其他一些方案。有必要搞清教学文体划分的必要性,它与真实文体的关系,以及划分的基本依据。在分析讨论中外一些常见的语篇类型划分方案的基础上,提出基于功能文体学的“功能性写作教学文体”划分的新构想。

摘要： 分析初中英语阅读教学现状,认为初中英语阅读教学存在碎片化阅读、模式化阅读、无迁移阅读等问题。阐述课程标准中主题语境和语篇类型的相关综述。结合格式塔理论、UbD理论、语篇分析理论和课标要求,以牛津深圳版初中《英语》八年级(上)Unit 1 Encyclopedias为例,探讨主题语境和语篇类型分析在初中英语大单元整合阅读教学中的运用。提出教师应参透标题,分析体裁和文体,引导学生结合主题语境和语篇类型展开大单元整合阅读教学,从而达到大单元整合阅读的目的,进一步提高其思维品质。

摘要： 把写作教学放在学习任务群的体系中进行,是践行高中语文课程变革基本理念的必经之路。能从实践方面印证有关学习任务群的理论,提供丰富可资借鉴的案例,进而促进相关的理论研究。在学习任务群中设计不同语篇类型的写作任务,能够促进学生多种思维类型的发展,提高语文核心素养。

摘要： 语篇类型作为文本内容加工的起点,是高中英语阅读教学的一个新思路.基于语篇类型的文本内容加工的层次性,本质上是思维的层次性,也是语言理解和运用的层次性,"语篇初探,梳理脉络;深入融合,聚焦内化输出;读后迁移,把握情境创设"是其三大主要策略.

摘要： 《普通高中英语课程标准(2017年版)》所强调的要学习和掌握"语篇的衔接性和连贯性"并非抽象的能力要求,而是可以通过读后续写的训练具化为对语篇类型以及衔接、意义推进等语篇知识的领会和运用.语篇类型决定语篇结构.衔接和意义推进是实现语篇衔接性和连贯性的具体手段.

摘要： 活动视角:救援及感想(学生)语篇类型:记叙文文章概述:一个家庭,一个民族,甚至整个人类都是以这样生命的羁绊相互依存的。

摘要： 活动视角:救援及感想(教师)语篇类型:诗歌文章概述:河南广播电视台记者丁小佩、郑州人民医院医生于逸飞、退伍特种兵杨俊魁的故事,正是在大灾大难面前河南人民勇敢面对、敢于担当、不畏牺牲、救死扶伤等优良品质的突出表现。

摘要： 通过重新整合英语投射资源,本文提出"投射力"概念,说明投射资源配置模式在实现语篇功能时的系统差异.基于此,本文尝试构建英语投射系统等级模型,并以语篇类型为参照,说明投射资源配置模式在不同语篇中的功能变异.研究发现,投射力、语篇类型、社会文化语境之间构成投射功能映射关系,体现为不同语篇类型中的特定投射资源配置模式.

摘要： 任务型阅读是江苏省中考试卷中的一种重要题型,随着核心素养在考试评价中的不断渗透,该题型对学生阅读素养的要求越来越高.本文以语篇分析为突破口,结合近年来中考试卷中的任务型阅读试题,从宏观和微观两个层面,从语篇的结构、语句的排列、语篇的衔接与连贯三个方面进行解析,以提升学生的语篇分析意识,增强学生对语篇内在机制的把握,并借助试题的反拨作用,促进初中英语阅读教学.

摘要： 本发明提供一种基于图的英语文本句子语篇连贯分析方法，该分析方法是一个由顺序连接的英语文本句子实体结构图构建模块、英语文本句子语义结构图生成模块、英语文本句子频繁结构图挖掘模块与英语文本句子语篇连贯质量分析模块组成的分析模型。待分析英语文本的句子通过该分析模型处理后，最后能够得到待分析英语文本的句子语篇连贯质量值和句子语篇连贯性评语结果。本发明的方法解决了现有的英语文本句子语篇连贯分析方法，只能分析出英语文本中句子的局部语篇连贯质量，无法分析出英语文本中句子的全局语篇连贯质量，其分析结果比现有的英语文本句子语篇连贯分析方法的分析结果好。

摘要： 本发明公开了一种语篇结构的层次文本摘要获取方法、系统、终端设备及可读存储介质，所述方法包括：步骤1：将待处理的文档中句子的单词编码成词向量，并针对每个句子，利用Bi‑LSTM模型以及自注意力机制构建句子编码器得到句子向量；步骤2：针对待处理的文档，利用Bi‑LSTM模型以及自注意力机制构建篇章编码器得到篇章向量；步骤3：基于所述篇章向量对句子进行分类得到候选句子；步骤4：将候选句子输入基于RST构建的摘要提取器提取出核心EDU，并将所有候选句子的核心EDU拼接为文本摘要；其中，将候选句子分割为文档单元，再利用文本单元构成语篇结构的层次树，层次树的叶子节点EDU表示被分割的文档单元。本发明引入自注意力机制以及语篇结构提高了摘要提取的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的语篇成分识别方法，目的是提高语篇成分识别的准确率和Macro‑F1值。技术方案是先构建结合图神经网络的语篇成分识别系统；准备训练语篇成分识别系统所需的中文议论文数据集。采用多轮循环的方式对语篇成分识别系统进行训练获取最优的网络结构权重参数，将训练得到的权重参数加载到语篇成分识别系统，得到训练后的语篇成分识别系统。训练后的语篇成分识别系统对用户输入的文章进行预处理，并进行语篇成分识别，得到文章的识别结果。本发明实现了利用图神经网络技术提高语篇成分识别效果的目的，相比现有语篇成分识别方法，本发明Acc和Macro‑F1值都有提升。

摘要： 本发明公开了一种语篇阅读眼睛回视干扰方法及系统，系统包括电脑主机、眼动仪、及内嵌电脑主机中的遮盖程序模块和视窗程序模块；眼动仪所采集到的阅读者注视点与所述显示屏上所形成的透视视窗中心形成程序联动，控制透视视窗沿着阅读方向逐渐向后移动，当阅读者的注视点反向回视时，透视视窗则停留在上一注视点位置不动。本发明通过在显示屏上所呈现的阅读文本资料上设置用于遮盖整个文本的背景层，通过背景层上的透视视窗对背景层下方的文本进行阅读，透视视窗位置只能跟随阅读者的注视点从左到右平移，当阅读者注视点反向回视时，透视视窗则保持不动，可以阻断读者在语篇阅读中的无意识回视，阻断向后眼跳的阅读习惯，逐渐形成向前眼跳的习惯。

摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的语篇成分识别方法，目的是提高语篇成分识别的准确率和Macro‑F1值。技术方案是先构建结合图神经网络的语篇成分识别系统；准备训练语篇成分识别系统所需的中文议论文数据集。采用多轮循环的方式对语篇成分识别系统进行训练获取最优的网络结构权重参数，将训练得到的权重参数加载到语篇成分识别系统，得到训练后的语篇成分识别系统。训练后的语篇成分识别系统对用户输入的文章进行预处理，并进行语篇成分识别，得到文章的识别结果。本发明实现了利用图神经网络技术提高语篇成分识别效果的目的，相比现有语篇成分识别方法，本发明Acc和Macro‑F1值都有提升。

摘要： 本发明公开的语篇的语料库语言学自动分析系统，语篇自动分析系统包括记录有本资料库数据信息的数据库的数据储存及控制系统、以及右板、左板、隔层板组成的资料架，所述右板与所述左板的上端固定设置有遮灰板，所述资料架上连接有信号接收器并通过所述信号接收器、所述资料架受所述数据储存及控制系统的控制，左右放置的所述左板与所述右板之间固定设置有隔层板，所述隔层板前侧且位于所述左板与所述右板之间可转动的设置有驱动转轴，所述驱动转轴与所述左板及所述右板之间转动连接且可拆卸设置，本例旨在设计一种能够通过某一准确或模糊的语篇对内部数据库进行搜索并最终对其实体资料所在位置进行标记、以实现精准寻找某一资料的自动分析系统。

摘要： 本申请属于人工智能技术领域，具体涉及一种语篇要素和要素关系联合抽取方法、知识图谱构建方法，其中联合抽取方法包括：S10、针对目标议论文文本，获取预设的要素类型问题模板，通过要素类型问题模板生成要素问题；S20、将要素问题输入到预先建立的问答框架中，得到头部要素；其中，问答框架为基于机器阅读理解建立的问答框架；S30、将头部要素和目标议论文文本输入到预先建立的要素关系预测模型中，得到要素关系；S40、基于要素关系和头部要素生成关系问题；S50、将关系问题输入到预先建立的问答框架中，得到相应的尾部要素。本申请的方法将语篇要素和要素关系进行联合抽取，缓解了错误传播；通过多轮问答避免了提取区域的限制。

摘要： 本发明提供一种基于图的英语文本句子语篇连贯分析方法，该分析方法是一个由顺序连接的英语文本句子实体结构图构建模块、英语文本句子语义结构图生成模块、英语文本句子频繁结构图挖掘模块与英语文本句子语篇连贯质量分析模块组成的分析模型。待分析英语文本的句子通过该分析模型处理后，最后能够得到待分析英语文本的句子语篇连贯质量值和句子语篇连贯性评语结果。本发明的方法解决了现有的英语文本句子语篇连贯分析方法，只能分析出英语文本中句子的局部语篇连贯质量，无法分析出英语文本中句子的全局语篇连贯质量，其分析结果比现有的英语文本句子语篇连贯分析方法的分析结果好。

摘要： 本发明公开一种基于知识映射的事件关系抽取、语篇关系分析方法及装置，包括基于语言模型，挖掘事件文本中存在相似的词法与句法结构，得到特殊字词[CLS]的嵌入表示h[CLS]；基于变分自编码的语义表示编码器，获取事件文本中可类推的语义关系表示hz；根据嵌入表示h[CLS]与语义关系表示hz进行粗粒度关系分类，并获得粗粒度类别嵌入表示利用嵌入表示h[CLS]、语义关系表示hz及粗粒度类别嵌入表示对事件文本中事件对的关系类别进行分类，得到事件关系抽取结果。本发明降低训练事件关系抽取数据要求，发现大量有价值的隐式事件关系，提升事件抽取及语篇分析的准确率，丰富了大量有价值的隐式事件关系后的事件知识图谱，能够更有效地提升下游自然语言理解任务性能。

摘要： 本发明涉及一种隐含语篇关系的分类方法，包括：针对待分类的第一语篇信息和第二语篇信息，基于隐式语篇关系分类模型，获取第一语篇信息和第二语篇信息中语义信息的语义交互图结构；针对所述语义交互图结构，获取与第一语篇信息和第二语篇信息对应的语义特征；将获取的语义特征借助于指数映射投影到双曲空间中，获取所述第一语篇信息和第二语篇信息的分类结果；其中，所述基于隐式语篇关系分类模型为预先建立并训练的包括有上下文表示层、语义学习层、卷积层、聚合层和预测层的模型；所述上下文表示层、语义学习层执行获取语义交互图结构的过程，所述语义学习层、卷积层和所述聚合层执行获取语义特征的过程，所述预测层执行获取分类结果的过程。