阅读力

摘要： 随着城乡经济发展差异的出现,在广大农村社会,留守儿童的存在已成为一个较为普遍的社会现象。怎样解决农村留守儿童成长中的一些困惑,激发其自身成长的内在驱动力,让他们学会自我成长与自我教育?通过培养良好的自主阅读力,不失一件积极可行的办法。

摘要： 数学阅读力是儿童在数学学习中应具备的一种重要的学习能力。以错题为例,从感受力、提取力、理解力、发散力这四个层面进行探讨,阐述数学阅读力是如何为学生的高阶思维发展助力。发展数学阅读感受力,实现高阶思维的必要前提;发展数学阅读提取力,建立高阶思维的基本保障;发展数学阅读理解力,生成高阶思维的动力支持;发展数学阅读发散力,激活高阶思维无限活力。

摘要： 群文阅读,就是在语文课堂上围绕一个议题选择一组相关联的文章,引导学生围绕这一议题展开立体式的自主阅读,在老师的帮助指导下,在阅读中发展自己的观点,进而提升阅读力和思考力,并进行多方面的言语实践。群文阅读也是是拓展阅读教学的一种新形式。群文阅读的教学,为语文阅读教学改革提供了一条新思路。这在传统的语文阅读基础上,实现了高效率、高强度的语文阅读教学目的。随着我国教育的不断创新和发展,群文阅读会逐渐走向成熟和完善,有效促进语文教学的发展。同时,群文阅读使学生能够真正体会到阅读的乐趣.

摘要： 阅读学习是提高学生综合能力的关键。目前,小学语文阅读教学浅层表面化问题凸显,迫切需要教师有效引导他们提高阅读深度。小学语文教师应该积极思考如何引导学生快速投入阅读学习过程,进入沉浸式学习氛围中。因此,本文就小学语文沉浸式阅读教学情况进行初步分析,并提出几点教学建议。

摘要： 学生阅读力的培养是教师的教学重点,要想让阅读深深地扎根于学生的生活,就必须从学生的立场出发,让课外阅读走进学生的世界。在阅读教学中,应在课内“深耕”,培养学生阅读兴趣,让学生习得阅读方法;在课外“广种”,通过营造氛围、开展活动,使学生想读、乐读;进行多元评价,激励学生长效发展。为了有效提升学生的阅读力,不仅要激发学生“爱读”,引导学生“会读”,而且还要紧贴学生的实际推广阅读。

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： 阅读力是体现英语综合素质的硬指标,也是构建学习型社会的必然要求,而语文教学中逐渐成熟的群文阅读开始成为中学英语教学的研究热点。基于课程标准要求、高中英语阅读教学经验和对新译林版高中《英语》“主题语境”设计理念的理解,结合克拉申的阅读教学研究,得出群文阅读才是英语教学的捷径这一结论,并就高中英语群文阅读具体实施策略进行探讨。

摘要： 阅读不仅要读通文字,而且要透过文字,理解文本丰富的意义,并进行一定的创造。“阅读力”就是使用一定的阅读策略,理解文本意义的能力。在培养低年级学生阅读力的过程中,可结合低年级学生的认知特点采用如下策略:关联生活,培养联结力;活跃思维,培养提问力;借助直观手段,培养图像化力;提供支架,培养推测力;设计任务,培养综合力。

摘要： 编辑工作是一种强力、持续、大量输出型的工作,阅读对编辑的成长和发展具有重要作用。因此,编辑一定要广泛阅读,在阅读中提高自身阅读力,锻炼眼力,做到学思结合、读写结合,不断提高自身综合素养,从而成为智慧型编辑。

摘要： 当前,小学语文阅读课堂教学以教材为主要载体,语文教材的课文资源丰富,同时收录了优秀的文学作品节选,但由于篇幅短小,对培养学生阅读能力和文学鉴赏能力产生了一定的限制。对此,教育部提出整本书阅读的教学理念,使学生能够完整阅读一部作品,让学生在阅读过程中可以不断提高语文素养。整本书阅读教学以学生为主,针对不同年龄段学生的发展特点、兴趣爱好制定阅读书目,指导学生阅读适合自己的文学作品。

摘要： "创新是民族进步的灵魂,是一个国家兴旺发达的不竭源泉,也是中华民族最深沉的民族禀赋."创新包括知识创新、技术创新、制度创新、管理创新等各种类型.其中,知识创新具有重要的地位,成为推动科技进步、管理创新、资源创新、政策创新、产品创新、市场创新及经济增长、社会进步、生态保护的主要动力.创新的主体是人,创新质量的高低和数量的多寡依赖于从事创新活动的创新人才.在中国创新人才队伍中,留学归国人员是其中一支重要的劲旅,发挥了重要的作用,做出了积极的贡献,谱写了华彩的乐章.

摘要： 本发明公开一种提高读者阅读注意力的电子书阅读互动方法，包括：阅读电子书时，设置阅读引导线明示当前阅读行，所述阅读引导线根据读者指令或第一预设规则调整位置。本发明可将读者眼睛的视觉焦点约束在当前阅读行上，提高读者的阅读注意力与阅读效率。同时，本发明设计一套流程算法使阅读引导线的移动速度适配读者的阅读速度。

摘要： 公开了基于注意力机制的用于阅读理解的方法、装置和电子设备。该方法包括：对获得文本数据和问题数据分别进行词向量转化；处理问题和文本的词向量表示，以分别获得问题和文本的语义向量表示；对问题和文本的语义向量表示进行语义加强；通过注意力机制层获得融合问题信息的上下文表示；对融合问题信息的上下文表示进行语义加强，以及，基于加强的融合问题信息的上下文表示和加强的问题语义向量表示，获得问题数据对应的答案。这样，通过采用语义加强方法的特定模型架构优化用于机器阅读理解的系统，以提升短文本答案抽取任务的效果。

摘要： 本发明涉及一种基于多阶段最大化注意力的多项选择机器阅读理解方法，属于计算机自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：首先通过预训练语言模型完成句子、问题与答案选项的初步编码，同时根据多阶段最大化注意力抓住词、句子之间的重要关系；再根据问题与答案选项利用双线性函数计算问题与句子、答案选项与句子之间的匹配分数，以确定证据句子；最后通过利用层级注意力机制融合证据句子、问题与答案选项得到最终答案。该方法有效的抓住了词层级与句子层级的重要关系，其准确度比传统的多选阅读理解方法提高了约4％。

摘要： 本公开提供了一种多联结注意力的阅读理解模型，包括：编码层，包括双层双向循环门控单元——DbBiGRU，其输入是多个离散的词向量，编码过后，每个词向量中包含上下文的信息；交互层，由三组DbBiGRU与注意力机制——Attention组成，通过多次交互，得到包含着问题信息的文章编码；预测层，包含着一个指针网络——PtrNet，经过编码与交互，得到了包含着问题信息的文章的一个表示，在此基础上，PtrNet预测出答案在文中的起始位置和终止位置。本公开解决了神经网络模型的复杂度过高及中文适应性问题。

摘要： 本发明公开了一种基于注意力池化机制的阅读理解方法。本发明首先使用预训练词向量获得问题和文档中每个词语的向量表达；然后根据该向量表达以及问题和文档是连续序列的特点，采用递归神经网络分别对问题和文档进行进一步的编码，以获得其具有上下文信息的向量表达，并进行注意力计算，执行池化操作，获得池化后的注意力数值；最后采用指针网络根据得到的注意力数值选择最终的答案。本发明基于通用的阅读理解框架，对其中的注意力机制进行改进，提出了注意力池化机制，以引入局部注意力。本发明较好地通过池化技术对局部注意力进行了利用，提高了阅读理解的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于层级注意力机制优化机器阅读理解能力的方法，其利用多粒度的输入特征提取文本信息，然后使用注意力机制对提取的文本信息进行相互间的交互得到包含上下文信息的特征表示，最后根据相关问题使用新的特征表示得到答案。在特征输入阶段，不仅输入了简单的单词的常规向量表示，还输入了单词的预训练模型的词向量。同时，利用了知识图谱的方法，将外部知识库一一命名实体知识库NELL的词向量也进行输入。在信息交互阶段，使用了多种注意力机制。通过使用门控的段落到问题注意力机制得到问题感知的文本单词表示，再通过线性自匹配机制，使得问题感知的文本单词进一步感知每个文本单词前后的文本信息，进而产生答案。

摘要： 本发明公开了一种基于知识引导注意力的机器阅读理解方法。该方法包括如下步骤：(1)利用预训练的词嵌入矩阵得到本文序列的词向量；(2)利用双向GRU网络来对文本中每个单词的上下文信息进行建模；(3)将问题的上下文表示作为初始隐藏层状态输入到单向GRU网络，GRU网络使用基于注意力的回看机制迭代地执行搜索步骤以收集文章中可能用于预测答案的信息；(4)将外部知识作为长期记忆加入回看机制，在回看过程中来引导注意力的焦点，模型会重新分配注意力分数；(5)在单向GRU网络的输出端经过指针网络得到预测的答案。本发明是一个端到端的模型，不需要未标注语料集中除预训练好的词向量之外的数据预处理，因此本发明能在不同的语言和领域的阅读理解中有广泛应用。

摘要： 本发明公开一种提高读者阅读注意力的电子书阅读互动方法，包括：阅读电子书时，设置阅读引导线明示当前阅读行，所述阅读引导线根据读者指令或第一预设规则调整位置。本发明可将读者眼睛的视觉焦点约束在当前阅读行上，提高读者的阅读注意力与阅读效率。同时，本发明设计一套流程算法使阅读引导线的移动速度适配读者的阅读速度。

摘要： 本发明涉及一种基于BERT与门控类注意力增强网络的机器阅读理解方法。包括以下步骤：步骤A、收集中国中学生英语考试中的阅读理解多选题，并标注每篇文章的每个问题对应的答案选项类别，构建带类别标签的训练集S；步骤B、训练基于BERT与门控类注意力网络的深度学习模型GCAN‑BERT，用于预测给定问题对应选项的答案；步骤C、将待判断的文章、问题、选项输入到训练后的基于BERT与门控类注意力网络的深度学习模型GCAN‑BERT中，得到给定问题对应的答案选项。本发明能够有效提高多选阅读理解选项预测的精确度。

摘要： 本发明涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种基于残差结构和双向融合注意力的跨度提取阅读理解方法，一种基于残差结构和双向融合注意力的跨度提取阅读理解方法，包括以下步骤：采用不同尺度的卷积核对问题和文章分别卷积，得到不同语义空间下的特征，再分别计算同一尺度卷积核下的问题和文章的相似度分数，最后选取最大特征作为最终的相似度分数矩阵。本发明提出双向融合注意力机制；不仅计算了基于问题的文章表示向量，同时利用提出的针对问题的层叠注意力机制，计算基于文章的问题向量表示，并进行融合拼接以预测答案，并提出残差结构来连接从预训练语言模型输出的具有原始语义的特征向量。