语言理解

摘要： 破解“边读边想象画面”这一教学难点的关键在于厘清它的教学要义。“边读边想象画面”的基础是理解课文语言,其表征是图像语言的转换,其旨归是提升语言表达的质量。基于这样的认识,教师可从“形成想象画面、显化想象画面、表达想象画面”三个角度实施“边读边想象画面”的教学策略,让这一阅读要素得到落实。

摘要： 聋生由于听力障碍,语言发展普遍滞后,不利于抽象思维、逻辑思维等能力的发展。数学语言是数学思维的载体,提高聋生数学语言的理解和运用能力应贯穿于聋校数学教学的始终。教学中教师要通过情境引导、教师示范、难点突破等方式,逐步丰富聋生数学语言词汇,让聋生通过多看、多听、多说、多写,提高数学语言理解和运用能力。

摘要： 为考察教师的不同语言形式对儿童语言理解的影响,采用独白、半对话和全对话三种语言形式材料,要求不同年级儿童在不同的语言形式条件下完成七巧板图形的识别任务。结果显示,一年级儿童在全对话和半对话语言条件下的正确识别率均显著高于独白语言条件;三年级儿童在全对话语言条件下的正确识别率显著高于独白语言条件;五年级儿童在全对话语言条件下的正确识别率显著高于独白和半对话语言条件。结果说明,在不同年级儿童中,教师的对话语言以不同的内在过程影响儿童的语言理解,这为了解“对话语言易于理解”的发展性机制提供了依据。

摘要： 对焦点问题的研究是语言心理学研究的重要研究方向。本文简要介绍了焦点的界定、焦点的分类以及不同种类焦点的功能。此外,本文主要介绍了近年来国内外语言焦点研究领域的最新进展,包括在语调、语篇理解等方面的最新研究成果。

摘要： 为了提高割草智能机器人控制系统的效率,实现自主导航功能,将英语语言理解系统引入到了控制系统的设计上,采用英语语言指令设计控制系统,可以降低计算机编程的难度,提高程序语言设计的灵活性。基于三边测量法,采用英语语言指令理解识别系统,设计了割草机器人的自主导航系统,并对系统的功能进行了测试。测试结果表明:机器人可以准确地完成指令,并实现自主导航,且导航的精度较高,可以满足自动化作业的设计需求。

摘要： 对于语文课程来说,写作与阅读构成了两个重要的部分,也是语文课程学习的基础,语文对于学生的语言理解以及语言组织能力,写作能力等等都有着重要的作用,阅读与写作对于提升学生文化素养,促进学生知识水平发展有着很显著的作用,在实践教学过程中,阅读是写作的基础,写作是阅读成果的实践。培养学生的阅读写作能力是很重要的。因此对于教师而言,他们需要做好教学方向上的指引,为学生培养良好的习惯,促进学生的全面发展。

摘要： 近年来,预训练语言模型的出现给自然语言处理领域带来了一场变革,成为人工智能技术发展的前沿和热点。大规模预训练可以有效缓解传统技术在特征工程方面面临的压力。通过学习通用语言表示,模型具备了语言理解和生成能力,几乎在所有自然语言处理任务上都取得了突破。因此,各类基准测试任务的效果显著提高,这展示了大规模预训练广阔的应用前景。庞大的参数规模使得模型具备了更强的能力,同时也对模型的构建、训练和应用落地提出了挑战。

摘要： 新时期,培养学生语文学科核心素养是语文教学中教师关注的重点。只有拥有语文学科核心素养,学生才能拥有语文审美、语言运用、语言理解等多种能力。课堂是语言学习的主阵地,教师要开展不同的实践活动,引导学生完成“语言获得”的任务,让学生在实践过程中感悟语言的美妙、品味语言形式,最终学会运用语言文字。在这个过程中,文字就是连接课堂与学生的重要桥梁,也是提升学生语文学科核心素养的重要纽带。这要求教师在教学中聚焦语言文字的运用。所以,本文围绕语言文字的运用,探讨如何培养学生的语文学科核心素养。

摘要： 发育迟缓也就是生长发育迟缓,是指在生长发育过程中出现速度放慢或顺序异常的一种现象,表现为体格、运动、语言以及智力发育明显落后于同龄儿童.语言的发育迟缓在医学上称为语言障碍,包括语言表达迟缓和语言理解迟缓.由于语言发育迟缓的幼儿(本文简称“语障幼儿”)表现出说话时间晚、说话不流畅、认知能力差等问题,使得他在同伴交往中存在一定的困难,主要表现在:语言沟通障碍,同伴不太愿意与他玩;表达不清晰,导致缺乏自信,不敢主动接近同伴.这些困难阻碍了语障幼儿社会交往能力的发展.

摘要： 1950年,图灵提出了著名的“图灵测试”,其被认为是自然语言处理思想的开端。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学,它是计算机和人工智能的一个重要领域,主要研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。比尔·盖茨曾说,“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠”。因此,我们将分两期对自然语言的历史、发展及应用领域与原理、算法及技术路线进行详细阐述及探讨,希望能给大家带来一定的启发。

摘要： 韵律与句子的音系结构、句法结构及语篇信息结构之间存在着对应关系,是言语理解过程中不可分割的一部分.本文围绕口语和书面阅读理解过程中的韵律辨识加工,综述了近年来国内外英语语言理解过程中韵律加工方面的相关研究.首先介绍了韵律加工的神经机制,在此基础上从说话者和听话者两个角度探析了韵律在英语句子理解和句法分析过程中的作用,探讨了学习者在英语书面无声阅读过程中对文本材料韵律加工的研究.最后简要地介绍了国内相关领域内展开的韵律研究,指出了汉语韵律研究应该注意的问题.

摘要： 采用实验法考察视频、手语、书面语三种不同材料呈现方式对聋生语言理解的影响.结果表明:材料呈现方式会影响聋生的语言理解成绩,理解书面语呈现材料的成绩最高,视频呈现材料的成绩最低,其中视频和书面语、手语和书面语呈现方式存在显著差异.三种材料呈现方式在聋生词语理解和文章局部内容理解上不存在显著差异;在句子的理解上,视频和书面语呈现方式存在显著差异,手语和书面语呈现方式存在极显著差异;在文章整体内容理解上,视频和书面语、手语和书面语呈现方式存在极显著差异.聋生对书面语呈现方式的语言理解成绩明显优于视频和手语呈现方式.

摘要： 目的：通过对中文早期语言与沟通发展量表(CCDI)进行标准化研究，了解北京地区婴儿语言理解与表达的发展规律。rn 方法：使用CCDI量表，采用父母报告形式对636名8～16个月婴儿早期对语言的反应进行研究。研究内容包括：初期对语言的反应、听短句和开始说话的方式三部分。rn 结果：绝大部分8个月的儿童在开始讲话之前即对“自己的名字”、“爸爸”、“妈妈”、“别”等词语有反应。8个月儿童平均能听懂13个短句，16个月时能听懂26个短句。儿童“模仿语音”比“一看到东西就喜欢叫出它的名字”要早2个月。rn 结论：8～16个月是婴儿语言理解的快速发展期，8个月婴儿已经开始对语言产生反应，16个月的孩子已经可以听懂相当数量的短句。

摘要： 语言障碍是智力障碍儿童最明显的特征之一.对于智力障碍儿童语言康复训练的效果进行了研究,主要是探讨在语言训练中通过与常见的精细动作训练项目搭积木、串珠子、拼图相配合的过程中,再结合常用的训练方法游戏、模仿、情景演示的训练,从而培养了智障儿童对语言的学习兴趣、加强了智障儿童对语言的模仿能力和提高了智障儿童的语言理解能力,在智障儿童的语言训练中结合精细动作的训练有一定的训练效果.

摘要： “读写结合”是提高聋生语言运用能力的重要途径。在过去几十年的教学实践中，已经积累了丰富的经验。但是,作为教学一线的教师。发现要真正在每一节课中落实语言文字的“读”和“写”,教师必须对“读“写”,“读”“写”的关系,“读”“写”如何结合、结合什么等有一个清晰的理解。尝试通过自己的实践，来回答这些问题，不断加深对“读写结合”的认识，从而在教学中真正有效地提高聋生的语言运用能力。通过多角度地实施读写结合，发现促进聋生语言理解和表达能力发展的读写结合必须符合四个特点，即目标一致、主题相关、序列递进、循环反复。

摘要： 查尔斯·泰勒认为，人类存在是一种自我诠释的动物，社会实践应该按照行动者的社会意义进行阐释。他由此批评了试图按照因果解释将社会科学还原为自然科学的自然主义，倡导一种诠释性的社会科学知识理论。这种诠释性理解理论通过语言哲学得到支持，主体的实践通过他们的语言理解所塑造。

摘要： 介绍了一个基于电话和Internet的限定领域的口语问答对话系统,该系统为出行者提供上海市任意两地间的最佳的出行路线.系统集成了语音识别、自然语言理解、语音合成以及对话管理技术;在语言理解中采用了部分句法分析,系统的实现通过对话管理中情景语义框架的定义和容错控制的设计来完成.文中还介绍了系统的构成,重点分析了语言理解和对话管理的设计,并对系统效率和理解能力作了评测.

摘要： 儿童的语言能力包括语言的理解和表达，还包括交流能力。语言的表达要有构音能力做基础。所有这些能力大部分在儿童期形成。本文介绍了语言的发展，浅谈了儿童语言发展的评价。

摘要： 儿童的语言能力包括语言的理解和表达，还包括交流能力。语言的表达要有构音能力做基础。所有这些能力大部分在儿童期形成。本文介绍了语言的发展，浅谈了儿童语言发展的评价。

摘要： 儿童的语言能力包括语言的理解和表达，还包括交流能力。语言的表达要有构音能力做基础。所有这些能力大部分在儿童期形成。本文介绍了语言的发展，浅谈了儿童语言发展的评价。

摘要： 提供用于通过生成建议并且将建议呈现用户以用于完成任务或会话来改进数字助理性能的技术。为了生成建议，机器学习语言预测模型利用从多个源提取的特征(诸如日志数据和会话上下文)被训练。当输入从用户被接收时，经训练的机器学习语言预测模型被用于确定最可能的建议以向用户呈现以导致成功的任务完成。在生成建议时，针对建议生成中间建议数据(诸如领域、意图和/或槽)。根据用于建议的所生成的中间建议数据，生成可以被呈现给用户的建议的表面形式。所得到的建议和相关上下文还可以被用于继续训练机器学习语言预测模型。

摘要： 本申请提供了一种自然语言理解模型训练方法、自然语言理解方法及装置，涉及人机对话技术领域，其中，自然语言理解模型训练方法包括：获取模型训练语料，抽取每种自然语言理解任务的训练语料的特征，根据每种自然语言理解任务的训练语料的特征，分别对预设的多层感知机模型进行模型训练，得到每种自然语言理解任务对应的自然语言理解子模型，根据自然语言理解子模型，获取自然语言理解模型。本申请通过抽取每种自然语言理解任务的训练语料的特征，根据每种自然语言理解任务的训练语料的特征，分别对预设的多层感知机模型进行模型训练，从而减小模型整体规模，大大减少了GPU资源的需求，提升了资源利用率，并且缩短了系统响应时间。

摘要： 公开了一种用于预训练语言模型的处理方法和口语语言理解系统。所述方法包括：获取对样本中的字进行掩码处理的掩码训练样本；将掩码训练样本输入所述预训练语言模型，获得所述预训练语言模型针对被掩码字输出的损失值；在所述预训练语言模型将被掩码字预测为所述被掩码字同音或近音字时，降低所述损失值；以及根据所述损失值，调整所述预训练语言模型中神经网络模型的参数。由此，通过在预训练期间在输入文本的某些部分被同音字或近音字替换时减少语言表示的波动来得到对自动语音识别错误具有鲁棒性的预训练模型，即，得到能够容忍自动语音识别模型错误的预训练模型。

摘要： 本发明公开了一种基于语言结构的语言理解方法，其包括以下步骤：(1)语素分析；(2)语法分析及语义分析；(3)查询数据库；(4)获得语义节点的层次；(5)从语义数据库中查询与之匹配度最高的匹配模板；(6)基于匹配模板，将步骤(1)中的语素分析结果反馈匹配到匹配模板中。其通过语素分析来进行语义分析和语法分析，并根据语义分析和语法分析得出语义节点，并根据语义节点分析出与该待分析的语言最为匹配的匹配模板，将语素分析的结果再反馈给该匹配模板，实现语言的层次化分析，本发明通过逐层次的对语言结构进行分析，并将分析后的匹配结果反馈到语素分析中，通过反馈与层次结合的方法，实现了语言结构的准确、快速的理解。

摘要： 本申请提供了一种自然语言理解模型训练方法、自然语言理解方法及装置，涉及人机对话技术领域，其中，自然语言理解模型训练方法包括：获取模型训练语料，抽取每种自然语言理解任务的训练语料的特征，根据每种自然语言理解任务的训练语料的特征，分别对预设的多层感知机模型进行模型训练，得到每种自然语言理解任务对应的自然语言理解子模型，根据自然语言理解子模型，获取自然语言理解模型。本申请通过抽取每种自然语言理解任务的训练语料的特征，根据每种自然语言理解任务的训练语料的特征，分别对预设的多层感知机模型进行模型训练，从而减小模型整体规模，大大减少了GPU资源的需求，提升了资源利用率，并且缩短了系统响应时间。

摘要： 公开了一种用于预训练语言模型的处理方法和口语语言理解系统。所述方法包括：获取对样本中的字进行掩码处理的掩码训练样本；将掩码训练样本输入所述预训练语言模型，获得所述预训练语言模型针对被掩码字输出的损失值；在所述预训练语言模型将被掩码字预测为所述被掩码字同音或近音字时，降低所述损失值；以及根据所述损失值，调整所述预训练语言模型中神经网络模型的参数。由此，通过在预训练期间在输入文本的某些部分被同音字或近音字替换时减少语言表示的波动来得到对自动语音识别错误具有鲁棒性的预训练模型，即，得到能够容忍自动语音识别模型错误的预训练模型。

摘要： 本发明公开了一种基于语言结构的语言理解方法，其包括以下步骤：(1)语素分析；(2)语法分析及语义分析；(3)查询数据库；(4)获得语义节点的层次；(5)从语义数据库中查询与之匹配度最高的匹配模板；(6)基于匹配模板，将步骤(1)中的语素分析结果反馈匹配到匹配模板中。其通过语素分析来进行语义分析和语法分析，并根据语义分析和语法分析得出语义节点，并根据语义节点分析出与该待分析的语言最为匹配的匹配模板，将语素分析的结果再反馈给该匹配模板，实现语言的层次化分析，本发明通过逐层次的对语言结构进行分析，并将分析后的匹配结果反馈到语素分析中，通过反馈与层次结合的方法，实现了语言结构的准确、快速的理解。

摘要： 本发明公开了一种基于自然语言理解的多模态会议评价系统，包括信息采集模块、智能模块以及输出模块；所述采集模块，收集会议信息、对参会者行为和信息；智能模块，对采集模块收集到的信息进行提取、加工、分析，对会议进行分析、推理、决策并对会议进行综合评判；输出模块，按预定的模板格式将智能模块的评判结果输出为评价报告。本发明能够实现会议评价专业化、规范化、自动化，减少了人力成本。

摘要： 本申请公开了基于模板匹配结合小样本深度模型的口语语言理解方法，所述方法包括如下步骤：(1)建立了一种基于BERT+CRF模型的意图识别和语义槽填充联合建模，通过基于BERT+CRF的联合模型，利用BERT中特殊字符[CLS]在模型训练后代表着整句话的语义信息，因此将其作为意图识别的分类输入；(2)使用SOFTMAX分类器进行意图分类，在此联合模型中，槽位提取的任务则除了直接使用BERT各字符的输出结果进行序列标注以外，另外还接入一层CRF改善实验效果。通过该种方法更好应用SLU中意图识别和槽位提取的强相关性特点，更好的在用户较短的对话文本中准确理解用户意图，使用单模型做多任务可以学习提取到更好，更丰富的特征来提升SLU任务的效果。

摘要： 本发明提供了一种基于文本的自然语言理解的决策方法，包括以下步骤：建立语义缓存；获取用户的语音信息，并进行语义解析；将最佳的语义解析结果反馈给用户，并将与上下文环境无关的语义解析结果写入语义缓存中。根据接收到请求的文本语句后，去获取缓存语义，如果有相应的缓存匹配则将缓存语义返回。如果没有匹配的缓存，则进行语义解析。得到语义解析结果后，一边是返回最佳的语义分析结果，另一边是判断写缓存操作。对于语义很明确，与上下文环境无关的语义解析则可以写入缓存中，便于下次相同的语义请求来时，可以直接获取缓存中的解析结果返回，提高解析效率。