任务型阅读

摘要： 在英语教学中,用好任务型教学,不仅有利于学生理解阅读文本,而且有利于培养学生运用语言知识解决问题的能力。为了使学生在阅读上有所突破,英语教学课堂中应该优化教学方法,改变传统的教学方式,在提升学生阅读理解能力的同时,提升学生综合运用语言知识以及联系生活实际解决问题的能力。

摘要： 任务型阅读在中考英语试卷中,常考类型主要有四种:回答问题型,完成表格型,还原短文型,综合型。在这篇任务型阅读B的分析中,笔者将带领同学们领略任务型阅读B的真正魅力与谜底。Bicycles are used by people of all ages around the world.It's common in many cities to see thousands of bikes streaming down a street.

摘要： 英语阅读与思维能力的发展息息相关,但是对思辨能力培养的忽视导致初中生在英语阅读过程中高层次思维问题的应对能力较差,基于思辨能力提升的初中英语阅读教学缺少相应的针对性方案和策略。本文通过对黑龙江五所初中的思辨能力与阅读整体得分率、分项得分率之间的关系数据分析发现:黑龙江省初中英语阅读过程中思维能力培养方面存在一定的不足,高层次思维特别是思辨能力与阅读整体得分率正相关,与任务型阅读的得分率相关性尤为显著。在面对高级思维能力具有较高要求的题型时,思辨能力培养的缺失导致学生得分率较低。因此,在教学时应针对性地对不同思辨能力水平的学生进行思辨能力提升,将思辨能力培养与阅读教学相结合是新课标要求下思维能力培养的优选方案。

摘要： 阅读教学是初中英语教学的重点和难点。其目的不仅要让学生学会语言知识,获取文章提出的信息,领悟文章的内涵,更重要的是开阔学生的眼界,扩大学生的知识面,活跃学生的思维,培养学生阅读兴趣,树立正确的人生观和价值观,全面提升人文素养。行之有效的阅读教学能够帮助学生养成良好的阅读习惯,进而提高学生的英语阅读能力。

摘要： 任务型阅读是在遵循新课程标准的基础上,根据任务型教学的要求设计而成的一种新题型.任务型阅读重点考查了学生的总结概括能力、语言输出能力、思维分析能力,符合新课程改革的要求,也符合未来社会对于人才的要求.因此,在初中英语教学中,教师应该不断探索任务型阅读教学实施策略,提升学生的综合能力.

摘要： 面对中考英语“任务型阅读”题,教师应当根据近年来的主要题型内容,分析其中考察的重点与方向,通过在平时教学中融入这些题型讲解,以及开设专题课程教学,指导学生科学复习,让学生掌握相关解题方法与技巧。解题技巧包括明确阅读与构建任务、阅读全文与了解大意、深入阅读与逐渐解答、通读全文与重视检查,复习对策是针对主旨大意、事实细节、信息归纳、开放问题等题型的具体复习。初中英语教师根据初中生的英语基础与学习能力,教授学生解题的技巧,指导学生科学复习,能够帮助学生更好地解答中考英语“任务型阅读”题。

摘要： 任务型阅读方法在高中英语教学过程中有十分广泛的应用。与传统的英语教学方法相比,任务型阅读方法的应用可以有效激发学生的学习动机,活跃课堂氛围,提升英语课堂教学效率。文章重点针对任务型阅读方法在高中英语教学中的应用进行了分析。

摘要： 任务型阅读是新课改形势下提出的一种有效阅读方法和策略。学生通过任务的引导成为阅读主体,积极加工,主动阅读,更好地理解整本书的内容和情节,形成对文本的深刻理解。教师要围绕整本书内容、结构框架、思想主题、人物形象以及艺术特色几个角度来设计问题,使学生在任务的驱动下投入到文本阅读过程中,在字里行间感受语言表达的奥妙和内涵。本文主要以《红星照耀中国》为例,探究了任务型阅读在整本书阅读中的运用,促进学生更好地理解文本。

摘要： 任务型阅读方法在高中英语教学过程中有十分广泛的应用.与传统的英语教学方法相比,任务型阅读方法的应用可以有效激发学生的学习动机,活跃课堂氛围,提升英语课堂教学效率.文章重点针对任务型阅读方法在高中英语教学中的应用进行了分析.

摘要： 本申请公开了一种基于多文档的任务型人机对话任务的实现方法，包括：每轮对话结束时，利用预设人机对话任务模型对该轮对话的问答文本处理，该处理包括：基于问答文本生成问答向量；计算问答向量与各候选文档的属性相关向量的相似度；基于问答向量和相似度生成该轮对话中各候选文档的概率分布和该轮对话的属性分布；根据所述概率分布更新全局候选文档概率分布向量；根据所述属性分布更新全局属性分布向量；若满足人机对话结束条件，则基于全局候选文档概率分布向量确定任务执行结果并输出；否则，基于全局候选文档概率分布向量和全局属性分布向量，利用自然语言对话模板，确定下一提问信息。采用本发明可以提高任务执行效率和成功率，且易于实现。

摘要： 本发明涉及一种接收装置(2，2′)和照明装置(6，6′)的主动对齐方法，所述接收装置包括传感器(4)，所述照明装置包括适合于发射光束的至少一个光源(18，8′)，所述方法包括：‑组装所述接收装置(2，2′)；‑将所述接收装置(2，2′)稳定地固定到底架(30)上；‑使所述照明装置(6，6′)的光组(11，11′)相对于所述光源(18，18′)主动对齐；‑将所述照明装置的所述光组(11，11′)固定地连接到所述光源(18，18′)；‑使所述照明装置(6，6′)相对于所述接收装置(2，2′)主动对齐；以及‑将所述照明装置(6，6′)稳定地固定到所述底架(30)。

摘要： 本发明提供一种基于阅读理解的任务处理方法及装置、设备及可读介质。其方法包括：对于选择题任务中的多个选项中的各所述选项，分别基于题干和对应的所述选项，获取对应的基础知识；根据所述题干、各所述选项以及各所述选项对应的所述基础知识，采用预先训练的阅读理解模型，预测各所述选项作为答案的概率；根据各所述选项的概率，从所述多个选项中获取概率最大的所述选项作为所述选择题任务的答案。本发明的技术方案，由于参考了基础知识，能够有效地提高选择题任务完成的准确性。

摘要： 本发明公开一种研究型阅读系统及研究型阅读方法，所述系统承载于云服务器内供智能设备终端通过互联网远程连接接入，包括用户管理模块、阅读组管理模块、原始文件管理模块、研究型阅读模块、研究型阅读结果管理模块以及综合信息交流模块；所述方法包含阅读组的建立、原始文件的创建、研究型阅读过程以及报告分享学习过程。通过上述方式，本发明提供一种研究型阅读系统及研究型阅读方法，能够适应不同场景下的多用户、共同阅读、交互式阅读的需求，更好的提升深度阅读水平，全面提高阅读体验，有效的促进全民阅读、共同阅读、交互性阅读、深度阅读。

摘要： 本发明涉及一种接收装置(2，2′)和照明装置(6，6′)的主动对齐方法，所述接收装置包括传感器(4)，所述照明装置包括适合于发射光束的至少一个光源(18，8′)，所述方法包括：‑组装所述接收装置(2，2′)；‑将所述接收装置(2，2′)稳定地固定到底架(30)上；‑使所述照明装置(6，6′)的光组(11，11′)相对于所述光源(18，18′)主动对齐；‑将所述照明装置的所述光组(11，11′)固定地连接到所述光源(18，18′)；‑使所述照明装置(6，6′)相对于所述接收装置(2，2′)主动对齐；以及‑将所述照明装置(6，6′)稳定地固定到所述底架(30)。

摘要： 本发明涉及一种考虑到在要求接管驾驶任务时驾驶员的非驾驶任务活动的可中断性而对所述非驾驶任务活动进行分类的方法，其中所述方法首先具有读取步骤，其中从车辆（104）的车辆乘员监视装置（106）读取探测信号（118）和第一位置信号（120），其中所述探测信号（118）代表服务于所述驾驶员的非驾驶任务活动的探测到的对象，并且其中所述第一位置信号（120）代表所述探测到的对象的第一位置。所述方法接下来具有接收步骤，其中接收接管要求信号（124），其中所述接管要求信号（124）代表对所述驾驶员的接管驾驶任务的要求。此外所述方法具有求取步骤，其中使用第二位置信号（126）求取所述探测到的对象的第二位置，其中所述第二位置信号（126）代表所述驾驶员接管所述驾驶任务并中断所述非驾驶任务活动之前所述对象的最终位置。最后所述方法具有确定步骤，其中确定关于所述非驾驶任务活动的可中断性的可中断性等级（132），其中所述可中断性等级（132）代表所述驾驶员由于所述非驾驶任务活动而导致的视觉和/或认知上的沉迷程度。

摘要： 本发明提出了一种基于层次型记忆网络的端到端建筑领域任务型对话系统，包括：上下文编码器：用于将对话历史编码成向量

摘要： 本申请公开了用于阅读任务的预训练模型训练方法、装置及其电子设备，涉及自然语言处理和深度学习技术等人工智能领域。具体实现方案为：对电子文档进行布局解析，得到电子文档的布局信息,根据布局信息，确定电子文档中各个文本片段间的第一阅读顺序,按照布局信息将电子文档的字符信息输入至预训练模型，预测各个文本片段间的第二阅读顺序,基于预设损失函数，根据第一阅读顺序和第二阅读顺序计算损失值，基于损失值训练预训练模型。本申请可以使得预训练模型学到文档阅读顺序的蕴含关系，进而可以利用预训练模型进行文档阅读顺序预测时，提高预测结果准确度。

摘要： 本发明公开了一种多任务联合学习的多片段机器阅读理解方法及装置，属于自然语言处理技术领域。主要包括编码器模块、观点型和单片段抽取问题解答模块、多片段抽取问题解答模块、对抗学习模块。本发明是基于动态预测片段数量和序列标注的多任务联合学习，其中，动态预测片段数量可计算出每个问题所需的片段数量，基于此能较为准确地识别出多片段问题类型；而序列标注可以从输入文本中提取可变长度的片段，能够实现多个答案片段的有效定位。同时，在模型训练中构造了对抗训练方式，增强了模型的泛化能力。最后，本发明将多个任务进行联合优化学习，在多片段抽取问题解答以及观点型和单片段抽取的问题解答中取得了更好的效果。

摘要： 本发明是关于一种多阶段多任务的文本阅读理解方法及装置。该方法包括：采用第一训练集对文本分类模型进行预训练，第一训练集为同一业务方向的不同类型的题目；采用第二训练集对经过预训练的文本分类模型进行训练，第二训练集为相似业务方向的同类型的题目；使用文本分类模型对待预测文本进行预测，输出预测结果。本发明提供的技术方案，能够融合其他问题类型和其他业务方向的知识，增加了同业务方向的训练样本和同问题的回答范式，进一步提升模型效果；针对训练样本比较少的业务场景，可以有效利用到同业务的其他数据进行预训练，从而获取了更多的先验知识，有效提高了模型精度，降低了对特定训练数据集大小的依赖，适用于少样本的业务问题解决。