阅读问题

摘要： 在小学语文阅读教学环节,主要学习内容在于引导学生进行阅读学习.通过阅读学习,可以提高学生的语文分析理解能力,语文知识灵活运用能力,以及语文知识的创新能力.但在目前的语文阅读教学环节,语文阅读仍旧存在一定的问题,因此,需要采取相关的解决措施对语文阅读教学内容进行完善,以此提高学生的阅读核心素养.

摘要： 当前小学语文教学过程中,教师要充分认识到阅读作为语文教学的重要组成部分,通过有效教学能够让学生更全面地掌握文章的大致信息,从而培养学生的阅读能力,实现其核心素养的有效提升。在实际教学过程中,教师要充分认识到受到传统教育思想的影响,语文课堂中存在的教学困难,要能够针对语文阅读中存在的问题,从不同的教学方面入手,探析有效的解决对策。

摘要： 初中英语学习大纲中指出,在培养初中学生英语四大能力时要着重培养学生的“英语阅读能力”。受多年应试教育的影响,很多初中英语的实际教学过程中并没有突出“英语阅读”的重要性,只是在涉及英语阅读理解相关考试内容时简单提及。学生们读的慢、读得不准,阅读理解不强,甚至就不会阅读。为了改善初中英语阅读的现状,本文将结合自身教学实践对初中英语阅读的教学策略和实践进行了几点探讨。

摘要： 阅读在语文教学中具有举足轻重的地位,阅读教学离不开问题支持,而问题设计、问题投放、问题解读、问题评价等都是制约阅读教学的重要因素.教师应对问题情境进行有效设计,鼓励学生提问,开展互动性阅读研究活动,创新阅读作业设计,开阔学生的阅读视野,适时创设问题情境,让学生深入阅读教材,激活学生的思维,提高学生的语文学科素养,提升学生的阅读能力.

摘要： 近几年,我国从上到下,有关读书的活动如火如荼地进行着,但是农村小学的阅读情况不容乐观。作为一名乡村的语文老师,我有着切身的体会。本文,我对学生们的阅读现状作了简要的分析以及提出几点建议。

摘要： 脑瘫学生普遍存在智力水平不高, 对语文学习缺乏兴趣, 不喜欢阅读等问题。 本文主要针对脑瘫学校初中语文课是如何运用 “情境教学法” 进行教学的来展开, 具体从脑瘫学生在语文学习中存在的问题, 教师在脑瘫学生语文课中的作用,老师在语文课上如何运用 “情境教学法” 等几个方面进行论述, 得出 “情境教学法” 对培养脑瘫学生语文学习的兴趣, 提高其阅读能力等方面有积极作用的结论。

摘要： 在学生课外阅读问题的解决方面,可以根据早期研究的成果,有效地解决存在的阅读问题.在现代教育和发展的过程中,研究的基本概念和理论包括"阅读题解决方案",这一研究提出了相关建议,是以目标、方法和内容为基础,进而在教学中提出以促进学生的全面发展为基础的目标战略.在语文方面和专业知识中,教师可以起到重要作用,学生也能起到重要作用.

摘要： 在整个语文学科的学习中,阅读是一个非常重要的环节,阅读能力的高低直接影响着语文水平的高低,对学生的阅读能力的提升不仅有利于语文学科的学习,也会对学习其他学科有帮助,阅读是我们获取知识、获取信息的一个重要途径,提高学生的阅读水平同时也能够间接的提升学生的听说能力和读写能力,并且学生的阅读水平提高之后,对于学生的理解能力也会有大幅度的提升,从而提高学生整个语文学科的成绩。

摘要： “整本书阅读”提倡化零为整,把细碎片面的单篇阅读通过整体阅读的方式完整化,也是初中阶段语文阅读教学的重要路径之一。但从目前初中阅读教学现状来看,七至九年级的学生对整本书的阅读情况不容乐观,普遍体现出整本书阅读量少以及“轻整重单”的阅读状态。本文通过问卷调查的方式收集了不同区域、不同办学水平的三所初中学校的整本书阅读数据,在对数据分析的过程中指出其存在的问题,并进一步给出解决建议。并提出读思结合、泛略阅读这两种阅读方法,以期帮助初中生形成正确的阅读习惯及培养出良好的阅读素养。

摘要： 一种机器阅读理解系统的自定义问题数据自动生成方法，包括：数据集预处理模块、答案挖掘模块和问题生成模块，数据集预处理模块根据HotpotQA和SQuAD机器阅读理解数据集中的信息，使用模型判定机制进行问题难度分类，得到每个问题的客观难度，使用问题类型分类器进行问题类型分类并得到每个问题的类型，将数据集进行数据集切分后输出至答案挖掘模块，答案挖掘模块从数据集中的文本得到作为答案的实体和问题类型后输出至问题生成模块，问题生成模块根据数据集文本，答案实体以及问题类型，使用编码器‑解码器架构的神经网络得到生成的问题问句和答案。本发明在阅读理解问题的难度的客观评价以及阅读理解问题的类型的客观分类的基础上，实现机器阅读理解系统的可控类型和难度的问题数据自动生成。

摘要： 本发明提出一种阅读理解问题的自动生成方法，属于自然语言处理的问题生成领域，该方法包括：通过对RACE数据集进行数据过滤和应用一种答案标记方法进行答案单词标记，重建了一个QG数据集RACE4QG；构建一个端到端的QG模型，QG模型中编码器的GRU以单词嵌入、答案标记和GAT生成的向量的拼接作为输入；编码器的隐藏状态通过门控自注意力机制，得到最终的通道‑答案表示，并输入解码器；进行问题生成模型的解码。本发明针对英语教师手动生成阅读理解问题时周期过长、耗时费力的弊端，采用深度神经网络的方法自动生成阅读理解问题。实验结果表明，本发明在机器自动评价和人工评价方面都优于传统的方法。

摘要： 本发明实施例提供一种基于机器阅读理解的问题答案获取方法及系统。其中，方法包括：将问题和对应的文档集输入至训练后的神经网络模型，获取训练后的神经网络模型的输出结果；根据输出结果，从文档集中确定问题对应的答案；其中，训练后的神经网络模型根据训练集训练得到，训练集包括多个样本问题以及每个样本问题对应的样本文档集和样本标签集。本发明实施例提供的方法及系统，通过将问题和对应的文档集输入至训练后的神经网络模型，根据训练后的神经网络模型的输出结果，从文档集中确定问题对应的答案。填补了描述类问题机器阅读理解模型的短缺，有效的利用了多文档的特点，保留了更多文档信息，能够更加精准地提取描述类问题的答案。

摘要： 本发明公开了一种基于机器阅读理解及常用问题解答模型的智能问答方法，进行问答对采集，包括基于系统文档生成问答对，整理过滤后形成数据库；模型预训练，包括使用步骤1中的数据库对MRC模型以及FAQ模型进行训练；用户登录验证；用户问题信息采集，包括从前端获取用户输入的问题信息并输入预训练后的模型；答案生成，采用FAQ模型基于语义相似度匹配生成答案，若结果不理想则将用户问题文本输入MRC模型获取问题答案并返回前端展示。本发明支持多种模式检索，能在常见问题解答模型效果不理想的情况下，智能化深入理解文档提供答案，使生成答案更具针对性，为用户疑问解决提供更多参考，同时可为常见问题解答数据集提供补充，实现问答冷启动机制。

摘要： 本公开涉及通过神经机器阅读理解依赖于话语分析来回答复杂问题。具体公开了：自主代理接收包括复杂问题的用户查询。代理可以从非结构化文本的语料库获得答案候选文本，答案候选文本对应于用户查询且包括随后从中识别出答案的文本。代理可生成对应于用户查询的第一语言数据以及对应于答案候选文本的第二语言数据。语言数据的每个实例可包括从用户查询和/或答案候选文本生成的相应的句法数据、语义数据和话语数据的组合。语言数据的两个实例可被提供给机器学习模型，先前已训练机器学习模型以输出从非结构化文本的实例(例如，答案候选文本)中所识别的答案。模型可输出从答案候选文本中所识别的答案，答案进而可响应于用户查询来提供。

摘要： 本发明属于自然语言处理领域，公开了一种针对拒答问题的阅读理解模型的自训练方法，包括步骤：S1.构建针对拒答问题的机器阅读理解模型，包括文本编码模块和答案预测模块；S2.将文本及问题输入所述的文本编码模块进行编码，然后输入至答案预测模块进行处理；以最小化训练损失函数为目标训练调整所述的机器阅读理解模型的参数，得到初始机器阅读理解模型；S3.对初始机器阅读理解模型使用自训练方法在无标签数据集上迭代训练得到理想机器阅读理解模型。本发明引入的验证函数对机器阅读理解模型预测效果进行检测，使用无标签数据就能较好地完成模型训练，获得比传统训练方法更好效果。

摘要： 本发明涉及一种面向机器阅读理解的问题生成方法，方法包括：使用已经构建的阅读理解数据集，包括问题、段落和答案；对数据集中与答案相关的三元组知识进行提取；使用seq2seq模型，以段落、答案和三元组知识作为模型的输入数据，得到编码向量和问题生成的预测结果；使用问题生成的预测结果计算得出问题生成的损失函数；使用辅助分类模型根据编码向量预测目标问题的疑问词类型，得到疑问词类型与辅助分类模型的预测结果；使用疑问词类型与辅助分类模型的预测结果计算得出辅助分类模型的损失函数；将两个损失函数组合，得到总损失函数，使用总损失函数对seq2seq模型和辅助分类模型进行迭代训练，得到训练完成的seq2seq模型；使用训练完成的seq2seq模型进行问题生成。

摘要： 本发明提出一种阅读理解问题的自动生成方法，属于自然语言处理的问题生成领域，该方法包括：通过对RACE数据集进行数据过滤和应用一种答案标记方法进行答案单词标记，重建了一个QG数据集RACE4QG；构建一个端到端的QG模型，QG模型中编码器的GRU以单词嵌入、答案标记和GAT生成的向量的拼接作为输入；编码器的隐藏状态通过门控自注意力机制，得到最终的通道‑答案表示，并输入解码器；进行问题生成模型的解码。本发明针对英语教师手动生成阅读理解问题时周期过长、耗时费力的弊端，采用深度神经网络的方法自动生成阅读理解问题。实验结果表明，本发明在机器自动评价和人工评价方面都优于传统的方法。

摘要： 本发明公开了一种基于大规模问题自学习的无监督机器阅读理解方法，首先将数据分为四种类型：然后按以下步骤进行：S1、对未标注的通用数据使用标准预训练模型进行训练得到预训练语言模型；S2、对已标注的通用数据使用预训练语言模型进行训练得到问题生成器，并生成特定任务通用领域模型；S3、对未标注的域内数据使用问题生成器生成合成的域内数据，然后使用特定任务通用领域模型进行过滤，再对过滤得到的高质量的合成的域内数据集进行训练得到新预训练模型；S4、对已标注的域内数据通过过滤得到的低质量的合成数据集进行混合并标记答案，然后使用新预训练模型进行训练得到最终模型；基于最终模型，输入数据得到机器阅读理解的结果。

摘要： 一种机器阅读理解系统的自定义问题数据自动生成方法，包括：数据集预处理模块、答案挖掘模块和问题生成模块，数据集预处理模块根据HotpotQA和SQuAD机器阅读理解数据集中的信息，使用模型判定机制进行问题难度分类，得到每个问题的客观难度，使用问题类型分类器进行问题类型分类并得到每个问题的类型，将数据集进行数据集切分后输出至答案挖掘模块，答案挖掘模块从数据集中的文本得到作为答案的实体和问题类型后输出至问题生成模块，问题生成模块根据数据集文本，答案实体以及问题类型，使用编码器‑解码器架构的神经网络得到生成的问题问句和答案。本发明在阅读理解问题的难度的客观评价以及阅读理解问题的类型的客观分类的基础上，实现机器阅读理解系统的可控类型和难度的问题数据自动生成。