作文质量

摘要： 本研究以北京语言大学HSK动态作文语料库选取的120份中文学习者低分段作文为语料,结合词种数、词汇密度、词汇多样性等指标,利用因子分析法对中文学习者低分段作文的语言特征进行分析。研究发现,表述准确性、词汇多样性、话题链以及文章篇幅是汉语学习者低分段作文中呈现出的值得关注的语言特征;文本分析发现,低分段作文存在词汇错用,缺词、多词,以及缺少成分、语序错误、句式杂糅等现象;还有话题链长度较短、话题链分句数较少,词汇多样性缺失等问题,这些都影响了低分段作文的整体质量。

摘要： 写作教学不仅是小学语文课程的重要组成部分,而且一直是语文教学的难点。教师想要学生创作出文质兼美的作文,除了要加强扩充学生的词汇知识储备以外,培养学生的观察能力也是非常必要的。因为它不但可以帮助学生获得更加丰富的写作素材,也能在一定程度上提升学生的创作思维,进而提高学生的作文质量。

摘要： 一篇文采飞扬、质量上乘的作文需要优质的素材打底,因此积累充足的素材是提高作文质量的关键所在。但是对大多数高中生而言,他们的作文水平依然停留在初中阶段,而且作文言之无物,乏味空洞,这些都严重影响了其作文质量。因此,在高中习作课堂中,教师应围绕“素材积累”这一课题进行深入指导,以期丰富学生的素材储备。

摘要： 写作教学是语文课程中的一个重要板块。写作教学融合了阅读教学、口语教学诸多教学内容。写作是一件相对自由灵活性极高的创作活动,而规矩式写作教学容易让学生形成思维定式,限制了学生在写作方面发散性思维的发展。因此,优化写作教学一直以来都是教师关注的教学话题。那么,如何才能提高学生的作文质量,提升初中作文教学质量呢?在初中阶段,作文教学大多以记叙文为主,包括半命题作文、材料作文、话题作文三个方面。记叙文的教学目的主要是培养学生的表达能力。

摘要： 写作是一种富有创造性的学习活动。学生通过参与写作活动就容易提高思维发展水平,增强创造力。虽然写作对于促进学生发展具有重要的价值,但是很多学生对写作提不起兴趣。究其原因,学生年龄小,心智发育不成熟,以致加大了写作难度。加之教师没有基于学生身心发展特点构建合理的写作教学策略,从而在一定程度上影响了学生写作学习效果。分段训练模式是一种针对学生身心发展情况、学生学习规律、知识逻辑层次等形成的一种教学模式。为提高写作教学水平,教师有必要加强分段训练,便于学生逐步地掌握写作技巧,从而保证作文质量。

摘要： 作文是高中语文教学的重要组成部分,在高考中占有很大比重,学生的作文质量在很大程度上决定着学生的语文成绩。但是,纵观高中学生作文教学后发现,学生在写作的时候时常会无从下笔,还有部分学生墨守成规不懂创新,学生的表现并不是非常理想。如果不及时优化教学现状,势必会影响着学生的学习状态,从而阻碍学生的语文素养的提升。因此,教师应改变传统的教学模式,充分发挥个人的文学素养魅力,让学生在教师的熏陶下找到写作的兴趣,不断进步。

摘要： 文章探讨了英语写作中衔接手段与作文质量的关系,选择了山西煤炭职业技术学院一年级100名学生参加测试.由三名经过培训的评分员根据分析评分法对100篇作文进行评分,之后从中选出15篇高分作文和15篇低分作文.然后根据Halliday and Hasan所提出的衔接特征对15篇高分和15篇低分作文评分.衔接特征包含指代,替换,省略,连接和词汇衔接五种.结果表明,高分作文比低分作文中衔接数量要多,即作文质量与衔接数量高度相关.

摘要： 一篇作文完稿后,常常要反复修改才能成为一篇优秀的作文,列夫托尔斯泰曾经说过:"写作而不加以修改,这种想法应该永远抛弃。三遍、四遍,那是不够的。"我们学生的考场作文,没有时间和条件,那么,我们就不应该急于下笔,把提纲反复修改,这样才能写出一篇比较满意的作文,而作文修改的方法很多,我着重从审题、立意、结构、内容等方面入手。

摘要： 主题导读文体是指文本构成的规格和模式,在高考写作中,对于文体的探讨历来是命题者关注的焦点。从"文体不限,诗歌除外"到"写一篇演讲稿"等应用文写作,文体选择的不断变化反映出写作表达的时代要求。宽松的文体要求更有利于学生自由地表达,但写作的自由不过是戴着镣铐跳舞。纵观历年高考,忽视文体要求已成为影响作文质量的一大因素。

摘要： 高中生在阅读的时候,喜欢囫囵吞枣,对阅读知识一知半解,没有做到细化学习。为了解决学生的这一问题,改变学生对待阅读的态度,促进学生理解阅读,在教学中为学生设置了读后续写的学习任务,借此来优化学生的阅读,让学生在写作中得到锻炼。教师经过实践后,发现利用幻灯片课件、组织学生进行合作讨论、组织学生实践参与,能够提高学生的作文质量,拓宽学生的写作空间,扎实学生的基本功。高中英语教师在教学中培养学生读后续写的能力,是希望加深学生阅读的印象,发散学生的思维,让学生围绕阅读的主旨展开写作,使得学生能够真正理解阅读知识,掌握阅读知识,发展学生的阅读能力,锻炼学生的写作技能,帮助学生实现英语学习的双赢。

摘要： 本发明公开一种多特征融合的句子级译文质量估计方法，包括以下步骤：1)并行提取词预测特征、语境化词嵌入特征、依存句法特征以及基线特征；2)上述特征提取后，分别对各特征进行进一步整合，针对特征向量采用将各特征由Bi‑LSTM层编码后的最后一个隐状态直接相加的方式和将各个向量按指定维度拼接的方式进行融合；3)通过上述两种融合方式得到两种高维向量，利用sigmoid函数进行最终的HTER值即译文质量分数预测。本发明采用更有效的上下文敏感的语言表示模型进行建模，提出一种融入语境化词嵌入特征的方法，将其与词预测特征相结合，并显性地融入了依存句法特征和17个基线特征，构建了一个多特征融合的译文质量估计模型。

摘要： 本发明提出一种论文质量的计算方法及系统，属于信息技术领域。该系统包括：论文抓取模块、预处理模块和论文质量计算模块。该方法首先建立论文历年被引频次和被引年份的集合；计算论文总被引频次，及论文历年被引频次的增长速率及均值；计算论文历年被引频次的高低变化波动值；分别对论文历年被引频次的增长速率均值和高低变化波动值进行归一化；最后得到论文质量分值。本发明可以客观准确地计算论文的质量分值，消除了人们主观感受、技术研究热度、引用动机复杂等因素对论文质量的影响，保证了结果的准确性和客观性，易于实现。

摘要： 本发明提供一种中文翻译成英文的英语译文质量分析方法，该方法是一个由顺序连接的翻译英语译文预处理模块、翻译英语译文忠实度分析模块、翻译英语译文语义相似度分析模块、翻译英语译文质量分析结果生成模块组成的分析模型。一篇翻译英语译文通过该分析模型处理后，最后能够得到这篇翻译英语译文的质量分析结果。本发明的方法解决了中文翻译成英文的英语译文质量自动分析问题，其分析结果比传统的中文翻译成英文的英语译文质量分析方法的分析结果更好。

摘要： 本发明的实施例提供了一种论文质量检测方法、装置和设备。所述方法包括获取论文的文档数据；若文档数据的扩展名符合预设扩展名格式，则将论文的文档结构与预设模板中的文档结构进行比对，记录结构比对结果；否则输出文档数据的格式异常；对文档数据中的程序代码块进行识别，记录代码块识别结果；对文档数据中的隐藏字符和/或特殊字符进行识别，记录异常字符识别结果；将文档数据中的格式信息与预设模板中规定的格式进行比对，记录格式比对结果；对文档数据中的语法错误和字符错误进行识别，记录错误字符识别结果。以此方式，可以对论文的质量进行多维度的检测，更加详细、准确的获取论文质量缺陷，为论文整体质量评价提供数据支撑。

摘要： 本发明提供一种机翻译文质量评估方法、译文后编辑方法及装置，该方法包括：接收来自目标用户的第一输入；响应于所述第一输入，获取待评估的目标语料对；将所述目标语料对输入至翻译质量评估模型，输出与所述目标语料对对应的翻译质量评估结果。本发明提供的机翻译文质量评估方法、译文后编辑方法及装置，基于目标用户的第一输入获取待评估的目标语料对，以目标语料对作为翻译质量评估模型的输入，输出结果为翻译质量评估结果。通过预先对初始样本语料进行筛选获取样本语料对，使训练好的翻译质量评估模型更具有针对性，能够提高模型性能，以及提高翻译质量评估的精细性和准确性。

摘要： 本发明提出融入语言差异化特征的汉越神经机器翻译译文质量估计方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先采用统计对齐的方法对汉越之间结构差异进行建模，将其定义为汉语与越南语之间的语言差异化特征。其次，将提取到的语言差异化特征与质量估计模型进行结合，其融合过程为将定义的特征作为惩罚因子同双向LSTM模型中最后一个时刻两个方向的隐状态进行结合，最终使得基于大规模双语数据的通用型译文质量估计模型能够有效地对汉‑越这种资源稀缺型译文质量估计任务有更好的关注，有效地提升译文质量估计模型对于汉越神经机器翻译任务的性能。

摘要： 本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种译文质量分析方法及系统，包括：将待翻译原文拆分为若干个段落单元，进行评级并赋予级值，生成若干个参考文档，以参考文档内级值之和评级分数；将待评价译文对应拆分，确定最接近的参考文档和初始分数；将待分析段落单元与翻译参考段落单元进行匹配对应，以级值作为段落单元值，并对比翻译参考段落单元后获取待分析段落单元的正向值和负向值，以段落单元值、正向值和负向值之和作为段落的评定分数。本发明提供多种方式和风格的翻译参考段落，对应进行不同的评级和评分，并根据权重将段落单元的评分折算到整个翻译参考文档的评价中以确定待评价译文的评价得分，提供了更多的参考性，评价更为客观可靠。

摘要： 本发明公开了一种不依赖参考译文的无监督多语言译文质量评估方法，涉及翻译质量评估技术领域，包括如下步骤：S1：计算准确度分数；S2：计算流畅度分数；S3：计算翻译质量分数，此不依赖参考译文的无监督多语言译文质量评估方法，区别于现有技术，利用多语言预训练模型计算原文和译文的翻译准确度分数，利用语言模型计算译文的生成概率，映射为译文流畅度分数，相比依赖人工标注和依赖参考译文的两种方法，本方法不依赖人工标注数据和参考译文，适合多语言翻译方向场景，维护成本低，指标可解释性强。

摘要： 本发明公开一种基于神经网络结构搜索的机器翻译译文质量评估方法，步骤为：获取WMT质量评估任务的训练数据和WMT机器翻译任务中的训练数据；确定预测器‑评估器模型中的预测器组件，使用基于进化算法的搜索策略进行预搜索；搭建经典的预测器‑评估器模型，实行基于进化算法的搜索策略的最初使用Transformer神经机器翻译模型来热启动初始化种群；使用基于进化算法的搜索策略进行预搜索；对预测器部分的网络结构进行微调及训练调优；使用完整模型进行质量评估的单词级任务，并使用其在测试集上的准确度表征模型性能。本发明利用网络结构搜索技术，针对质量评估的任务和数据特性为预测器组件量身定制网络结构。

摘要： 本发明专利技术公开了一种基于注意力长短期记忆循环神经网络的论文质量测评方法，其主要特点是针对本科和硕士博士毕业论文等长文本，设计基于章节的双向长短记忆网络(BiLSTM)的文本分析模型ChapBiLSTM，并结合注意力机制和改进交叉熵函数，提升质量评级准确度。克服了目前文本模型训练慢的缺点，适应数据特征的端到端的模型分析，通过识别、表示和特征加权等方法，对长文本进行准确的质量评级分类。涉及的主要流程和功能包括：整篇论文数据采集，通过互联网和其它公开方式获得论文数据；论文数据识别，提取PDF/word文本内各章节内容；论文数据表示，对论文进行处理，映射成计算机可分析处理的数据形式；论文数据标签，获取论文质量等级标签；各章节数据表征，通过设计适当特征表示模型，进行数据表征；整篇论文质量分类，对各章节内容进行加权数据表征，然后进行整篇论文质量分类。