关键句

摘要： 在传统基于关键词属性、情感属性和位置属性提取关键句的文本情感倾向性研究的基础上,提出一种融合全局特征和自身特征双窗口的加权TextRank关键句提取算法(WTTW算法),使用soft_voting对提取的关键句进行情感倾向性分析的方法。从全局特征出发通过关键词特征、位置特征、句子之间的相似度加权求和构建窗口为2的TextRank图模型,即将整个文本作为一个单元,设置长度为2的滑动窗口,从第一句至最后一句顺序进行滑动窗口建立图模型,迭代得到各句子的得分;再根据句子情感特征和标点特征对句子得分进行调整,得到关键句;使用soft_voting对提取的关键句进行情感倾向性分析。在四个不同领域进行实验,实验结果表明,该方法在各种评价指标下均显著优于baseline,具有高效性。

摘要： 中唐诗人刘禹锡的《陋室铭》是一篇托物言志的骈体铭文,短短八十一字,借赞美陋室抒写志行高洁、安贫乐道、不与世俗同流合污的志趣。文章层次明晰,意境隽永,韵味悠长。因此文几十年来牢牢"盘踞"于初中各版本教材,所以大家对其解读少有异议,更乏新见。

摘要： 阅读能力是语文素养的重要体现。阅读重在读,即要让学生在读中获得独特的体验,而读的关键在方法。在语文阅读教学中,教师应引导学生围绕课文题目、文章线索、关键词句等进行深入阅读,围绕文本生成体验,这样的阅读教学才会更加有效。

摘要： 进博会刮起国潮风国潮是一阵风,这不,已经刮到了2021年中国国际进口博览会上!这边是北京的老字号们携百余款产品精彩亮相,以“国潮京范,老号新生”为主题,展示属于北京老字号们的独特京味国潮。那边跨国企业代表也不甘示弱,昂首进场:乐高的悟空小侠太空探索套装、新春六习俗和冰上新春套装,多特瑞的“飞天瑰丽”香薰复配精油……

摘要： 论述类文本以理性思维为主要思维方式,以议论为主要表达方式,具有理论性强、逻辑性强、针对性强的特点。论述类文本一般是先提出论题或论点,然后选用各种材料,运用各种方法,分层次、分角度阐述文章的这一论题或论点,做到观点与材料的统一,最后总结全文。阅读论述类文本时,可采取分段或者分层阅读的方法,逐段或逐层概括段意或层意。阅读时,要抓住中心句和关键句,尤其是起始句、结束句和结论句,明晓每段要表达的意思;找出作者的观点(分论点和中心论点),明确作者要证明、阐发什么,是怎样论证、阐发的,用了哪些论据和方法,论点与论据有怎样的联系等。

摘要： 在统编教材单元语文要素中,“关键句”这样的字眼频频出镜。引导学生去发现关键句,知晓这些起关键作用的句子在一段话或者一篇文章中所起的作用,而后围绕关键句循序渐进地开展学习活动,帮助学.生提高阅读概括、情感体验、观点把握等能力。

摘要： 在统编教材单元语文要素中,"关键句"这样的字眼频频出镜.引导学生去发现关键句,知晓这些起关键作用的句子在一段话或者一篇文章中所起的作用,而后围绕关键句循序渐进地开展学习活动,帮助学生提高阅读概括、情感体验、观点把握等能力.

摘要： 一、话题锁定师:请同学们快速阅读以下文字,并提炼出其中的观点。(PPT出示材料一。)社会阶层的分化,财富占有的巨大差距,每个人道德价值观的不同,个人志趣爱好的不同,似乎一切都存在差异乃至对立。人与人的沟通、理解尤为迫切。对此,你有何看法?师:我们先明确这段文字的关键句应当是——生1:人与人的沟通与理解很迫切。

摘要： 一、直接导入,检查预习:1.引导学生朗读三遍课题,朗读过程中依次把“只有”“一个”“地球”变红。2.出示本课重点词语,指生读。再出示“提供”“薄薄的纱衣”两组带有多音字的词语,指生读。3.PPT出示学习活动一要求:默读课文,画出能帮助你读懂课文内容的关键句,然后结合关键句思考课文讲了哪几方面的内容。

摘要： 语文教学研讨正在如火如荼地进行,各种教学设计层出不穷,参差不齐.教师教学设计要做到高效,有语文味,势必要求教师拿起金钥匙,打开时光之门,让学生与文本与作者与自己对话.将学生带入文本,让学生一直"在场".将课堂的生机与活力展现出来.本文探究了几种切中要害进行教学设计的方法,旨在提高教师与学生的解读文本的能力.

摘要： 本发明公开了一种基于译句关键词的医学机器翻译方法，在机器翻译模型中，训练语料经过数据预处理后得到源句序列、译句序列、译句目标词序列、关键词标注向量K，通过结合译句目标词序列、关键词标注向量K及译出度向量C、模型预测概率分布P，通过增大翻译结果中未出现的关键词在训练模型时的损失，增强其对模型的调参能力，使模型倾向于翻译出该关键词。本发明在模型的训练过程中，不增加模型计算开销，在翻译双语序列加译句关键词模式的情况下，通过增加未译出关键词对应的损失的方式，来改善翻译系统的漏翻现象，特别适用于专业领域的翻译，总体提高了专业领域的翻译准确度，减少漏翻的情况，可有效提高神经机器翻译的忠诚度和准确度。

摘要： 本申请提供一种关键句提取方法及装置。其中，所述方法包括：获取至少一个目标句单元；将每一个目标句单元分别进行匹配提取处理、模板提取处理和模型提取处理，生成匹配事件要素信息集、模板事件要素信息集和模型事件要素信息集；将匹配事件要素信息集、模板事件要素信息集和模型事件要素信息集进行融合处理，生成融合事件要素信息集；将目标句单元的融合事件要素信息集分别与预设数据库以及预设事件要素进行对比，基于对比结果确定并提取关键句。本申请提供的方法及装置可以提高事件要素信息提取的准确性及完整性，进而提高关键句提取的准确性和完整性，避免提取过程中事件要素信息及关键句的遗漏。

摘要： 本申请实施例提供了一种关键句提取方法及装置，该方法先获取需要确定关键句的目标文章，然后对目标文章进行提取处理，得到至少一个候选句以及候选句对应的上下文信息，再对候选句以及候选句对应的上下文信息进行特征提取，得到候选句的特征信息，最后根据候选句的特征信息以及关键句提取条件，从至少一个候选句中确定目标文章的关键句；即本申请基于神经网络模型即可确定文章的关键句，不需人工参与，并且在寻找文章的关键句时，会根据候选句及候选句对应的上下文信息得到候选句的特征信息，使得候选句考虑了候选句本身以及文章的其他句子信息，从而使得得到的关键句考虑了全文，使得得到的关键句较为准确。

摘要： 本发明公开一种关键句提取方法、系统、计算机可读存储介质，其中关键句提取方法包括以下步骤：获取目标问题和目标答案；对目标答案进行分句处理，获得若干答案句；计算各答案句与目标问题的相关性，获得相应的相关性评分；将各答案句进行两两组合，获得若干答案对，计算答案对中两个答案句之间的连贯性，获得相应的连贯性评分；基于连贯性评分对各答案句进行聚类，获得若干组句子类簇；提取句子类簇中各答案句所对应的相关性评分，基于所提取的相关性评分计算获得句子类簇与目标问题的相关度；提取相关度最大的句子类簇中各答案句，获得相应的关键句。本发明所抽取的关键句同时兼顾连贯性和相关性，能够准确表达目标答案的中心内容。

摘要： 本发明涉及一种基于关键字和关键句的反向生成摘要的方法。方法包括：构建关键字和关键句的训练和测试数据集，搭建序列到序列的框架网络，通过对关键字和关键句进行编码，再有选择注意力模型对需要提取的地方进行定位和选择，若提取的摘要信息在原文中就选择原文，反之就从字典中选取摘要信息，将定位和选择好的内容放入反向解码器中，再经查重模块，最终得到文本摘要。发明的有益效果是：基于关键字和关键句的摘要提取方法使得文档中的冗余信息降低、对原文中重要信息的辨识能力提高、产生的摘要具有对原文的高度概括且符合中文语法，语句更加流畅，语义也更加符合文意。

摘要： 本发明公开了一种基于关键句组、新闻原文的新闻评论过滤方法及系统，包括：获取新闻原文对应的一个关键句组，并根据GPT－2模型，计算得到所述关键句组对应的多个第一新闻评论；根据RoBERTa模型，对所述关键句组以及对应的所述第一新闻评论进行情感分析，得到所述关键句组对应的第二新闻评论；对所述关键句组以及对应的所述第二新闻评论进行语义匹配，得到所述关键句组对应的第三新闻评论，完成对所述关键句组的新闻评论过滤。本发明对新闻原文对应的关键句组进行依次选取并生成多个新闻评论，丰富了新闻评论的多样性，并且对生成的新闻评论进行情感分析和语义匹配，以过滤与新闻原文情感和语义不匹配的新闻评论。

摘要： 本申请提供关键句抽取方法及装置，其中所述关键句抽取方法包括：获取目标文档，基于所述目标文档的文字内容，提取关键词和第一关键句集；提取所述关键词的第一语义特征和所述目标文档中各文本语句的第二语义特征，并根据所述第一语义特征和各所述第二语义特征，确定第二关键句集；根据所述第一关键句集和所述第二关键句集，确定目标关键句集。本方法可以有效提高抽取关键句的准确性和效率。

摘要： 本申请提供会议关键句提取方法及装置，其中所述会议关键句提取方法包括：获取待处理会议文本和所述待处理会议文本的目标提取类型，根据所述目标提取类型，对所述待处理会议文本进行识别，获得所述目标提取类型对应的会议关键句。通过根据目标提取类型，对待处理会议文本进行识别，提高了获得的会议关键句的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于领域术语和关键句的中文问题生成方法及装置，该方法包括对输入的文档中的句子建立依存句法结构，并依据依存句法规则生成候选领域术语，对生成的候选领域术语进行评估并排序，基于排序结果抽取出指定数量的领域术语；以及对输入的文档中的句子的词进行TF‑IDF计算来表示句子，并采用T‑TextRank算法计算句子的重要性，基于重要性排序结果抽取出指定数量的关键句；最后基于抽取的领域术语和关键句生成中文选择题题干，中文填空题题干和生成中文问答题题干。使用本发明方法提取的领域术语和关键句可以极大地提高生成问题的重要性，具有广泛的应用前景。

摘要： 本发明公开一种关键句提取方法、系统、计算机可读存储介质，其中关键句提取方法包括以下步骤：获取目标问题和目标答案；对目标答案进行分句处理，获得若干答案句；计算各答案句与目标问题的相关性，获得相应的相关性评分；将各答案句进行两两组合，获得若干答案对，计算答案对中两个答案句之间的连贯性，获得相应的连贯性评分；基于连贯性评分对各答案句进行聚类，获得若干组句子类簇；提取句子类簇中各答案句所对应的相关性评分，基于所提取的相关性评分计算获得句子类簇与目标问题的相关度；提取相关度最大的句子类簇中各答案句，获得相应的关键句。本发明所抽取的关键句同时兼顾连贯性和相关性，能够准确表达目标答案的中心内容。