故事复述

摘要： 人工智能背景下,机器评分在口语测试领域中的应用得到了快速发展。基于R语言编写对英语学习者口头复述故事内容自动评分命令,进而比较机器(分析式)评分与人工(综合式和分析式)评分的效度,结果表明:人工评阅得分均值和机器评阅得分高度一致且无显著差异;人工分析式评阅得分均值和机器分析式评阅得分对学习者英语水平的解释力高于人工综合式评阅得分均值的解释力并具有共现效度;机器评分能够克服人工评分的主观性且节省人力和时间,可用于检验人工评分的信度;机器评分的局限性在于其准确性是建立在评分标准的完善和语音识别转录技术的优化基础之上的。

摘要： 本文对比分析了不同水平英语学习者在故事复述中的语言不准确性和非流利性。不准确性测量包括增音、吞音、错音和重音误置4项指标。非流利性测量包括重复、停顿和修补3项指标。研究结果表明,口语不准确性和非流利性之间没有线性关系;在不准确性指标上,相较于低水平组,高水平组学生在故事复述中出现的错音和重音误置较少;在非流利性指标上,相较于低水平组学生,高水平组学生较少出现不当停顿。本研究旨在为英语口语教学提供一定启示。

摘要： 小学低年级阶段的学生,无论是表达能力,还是注意力、思维、情感都尚未发展完善。很多学生在生活交际中都会存在叙述不清事情经过的情况,如此要想让他们完整、形象、生动地去讲故事就更难了。因此,二年级的教学目标中对于讲故事的基本要求就是要让学生能够把故事复述完整。语文教师要有目的地去训练学生的口语表达能力,要有意识地让学生通过故事的讲述,学会把事情说完整、讲连贯。

摘要： 分析“故事复述”的研究现状和高中英语作业设计现状。阐述“故事复述”的测试要求。对课题组4位教师在X高中3个年级共7个班开展为期1.5年共3个学期的教学实验,探讨录音作业对培养高中生英语“故事复述”能力有效性的研究。调查发现,实验组学生的英语“故事复述”分值得到显著提升,而对照组学生的英语“故事复述”分值基本维持原水平。说明录音作业能培养高中生的英语“故事复述”能力,并为相关教学提供可供参考的建议。

摘要： 分析初中生的阅读环境现状,阐明学科核心素养的概念,以及在初中英语课外阅读教学中开展故事复述的实践方式和原则。结合实例,介绍学生的英语课外阅读故事复述成果。学生采用小报、PPT、跳格子讲故事等多种方式,主要从背景、人物、问题、事件、解决方案等五个方面复述故事。所复述的故事取材于英语绘本、《典范英语》《牛津阅读树》《书虫》,甚至是国外原版小说。

摘要： 综合性听说结合任务因能有效测试考生的口语能力而得到广泛应用,然而该任务中的语音维度包括哪些区分性特征还缺乏实证证据。本研究以广东省高考英语听说考试故事复述任务为例,采用语料库的方法对影响综合性听说结合任务表现的语音特征进行描写和诊断分析。结果发现,音素吞音错误、辅音错误、单词读音错误以及语调等4种语音特征能有效区分不同水平的考生。根据语音特征构建的故事复述分数预测模型是考生分数(24分制)=12.427-0.304×单词读音错误标准频数-0.158×辅音错误标准频数+0.216×语调分。本研究结果对综合性听说结合任务评分标准开发和考试备考具有重要意义。

摘要： 2011年广东省开始高考听说考试,2014年这项考试正式采用计算机智能评分,并向全国推广,同时也推动着听说训练的教学方式方法的改变。计算机不同于人类,它没有能动的思维能力,一切判断全靠程序设定,这一智能评分的局限性也明示了老师们对学生的听说指导一定要有针对性,才能更好地体现教学效果。高考听说考试由三部分组成:Part A模仿朗读、Part B角色扮演和Part C故事复述。本文从具体的实践方法出发.

摘要： 分析初中生的阅读环境现状,阐明学科核心素养的概念,以及在初中英语课外阅读教学中开展故事复述的实践方式和原则.结合实例,介绍学生的英语课外阅读故事复述成果.学生采用小报、PPT、跳格子讲故事等多种方式,主要从背景、人物、问题、事件、解决方案等五个方面复述故事.所复述的故事取材于英语绘本、《典范英语》《牛津阅读树》《书虫》,甚至是国外原版小说.

摘要： 在初中历史教学中,教师的责任是挖掘历史故事,使历史教学具有知识性、趣味性、教育性和易操作性;使学生在潜移默化中“以史为鉴,以事为戒,以人为范”;使学生既学到知识,又学会做人处事。针对历史故事的特点,教师要给学生提供展示自我的机会,为他们搭建复述历史故事的舞台。在此,笔者主要阐述历史故事复述教学法的主要作用,历史故事复述教学法应遵循哪些基本原则,以及历史故事复述教学的具体方法和技巧。在论证过程中,笔者阐明历史故事复述教学法是在具体实践基础上产生的,是理论和实践相结合的产物。

摘要： 采用语音呈现、无图片辅助的复述任务,探查5～6岁幼儿故事复述能力的发展特点及其与工作记忆的关系.结果发现,幼儿复述能力在学前期存在明显的发展变化,6岁幼儿宏观结构的得分及微观结构中的叙事总词汇数、复句占T单元比率、连词使用总数等均显著好于5岁幼儿;幼儿的复述能力表现出性别差异;工作记忆与复述的宏观结构和微观结构的不同指标之间均表现出显著相关,并对幼儿复述能力的发展具有独立贡献.结果表明,言语工作记忆是与幼儿复述能力相关的重要认知因素.

摘要： 本发明公开了一种用于学生复述故事内容的系统及方法，系统包括动画数据存储模块、复述语音采集模块、文字转换匹配模块、复述动画生成模块、对比模块、显示模块，本发明通过提供一种智能判断学生复述故事内容的完整性和条理性的系统和方法，可以使得判断不依赖于人工，提高判断的准确性，而且本发明利用动画来向学生展示判断结果，更加富有趣味性，有助于提高学生的学习兴趣。

摘要： 本发明公开了一种用于学生复述故事内容的系统及方法，系统包括动画数据存储模块、复述语音采集模块、文字转换匹配模块、复述动画生成模块、对比模块、显示模块，本发明通过提供一种智能判断学生复述故事内容的完整性和条理性的系统和方法，可以使得判断不依赖于人工，提高判断的准确性，而且本发明利用动画来向学生展示判断结果，更加富有趣味性，有助于提高学生的学习兴趣。

摘要： 本申请实施例公开了一种语句复述方法和语句复述装置，该方法包括：获取输入语句；将所述输入语句输入到复述模型，以基于至少一个目标句法结构生成至少一个目标复述语句；其中，所述目标复述语句的句法结构与所述目标句法结构一致，以及所述目标复述语句与所述输入语句具有相同语义。这样，不仅能够提高复述语句的句法结构可控性，而且能够提高复述语句的多样性和复述语句的质量。

摘要： 说明书披露一种文本复述模型的训练方法、文本复述方法和装置。所述文本复述模型的训练方法包括：获取训练文本对，所述训练文本对包括原始训练文本和复述训练文本；为所述复述训练文本生成词汇控制条件和语法控制条件；将所述原始训练文本、所述词汇控制条件和所述语法控制条件输入待训练的文本复述模型，得到所述文本复述模型输出的复述预测文本；基于所述复述预测文本和所述复述训练文本之间的差异，更新所述文本复述模型的参数，以对所述文本复述模型进行训练。

摘要： 本申请涉及人工智能领域中的自然语言处理技术，提供了一种训练语句复述模型的方法、语句复述方法及其装置。该训练语句复述模型的方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括多个语句，所述多个语句的语种不同，且所述多个语句具有相同含义；根据所述训练数据，训练语句复述模型，所述语句复述模型用于基于输入语句生成所述输入语句的复述语句。本申请实施例中的训练语句复述模型的方法，能够便捷地获得复述语句。

摘要： 本公开提供了一种复述文本生成方法，可以应用于人工智能技术领域、自然语言处理技术领域。该复述文本生成方法包括：利用文本编码模块处理初始文本，生成针对初始文本的多个第一词级文本信息、语法关系特征、第一词级文本位置信息；利用门控图神经网络模块融合多个第一词级文本信息、语法关系特征、第一词级文本位置信息，生成针对初始文本的图关系特征；将图关系特征输入至预测模块，预测针对复述文本中的节点数量；将图关系特征输入至图节点特征提取模块，生成多个图节点特征；以及将多个图节点特征输入至复述文本生成模块，生成与初始文本相对应的复述文本。本公开还提供了一种复述文本生成装置、设备、存储介质和程序产品。

摘要： 本发明涉及自然语言处理领域，具体公开了一种复述文本的自动生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集训练语料，根据训练语料生成第一依存路径，基于第一依存路径构建复述语料库，第一依存路径用于描述句子中的词语之间的依存关系；获取待复述语句，对待复述语句进行预处理，根据预处理后的待复述语句生成句法树；将句法树转换成依存树并根据依存树获取与待复述语句对应的第二依存路径；将第二依存路径与复述语料库中的第一依存路径进行匹配，采用相匹配的第一依存路径对应的训练语料作为待复述语句的复述文本。通过上述方式，本发明能够解决现有机器复述文本因文字较生硬，不流畅，导致不能很好地满足特殊人群对阅读文本的要求的问题。

摘要： 一种文本复述改写系统，包括：复述生成模块、相似度检测模块、多样性筛选模块和通顺度检测模块，复述生成模块，基于大规模预训练语言模型采用特定任务的训练集进行生成模型的训练，并根据源语句，进行模型预测处理并输出生成句集合至相似度检测模块，相似度检测模块采用余弦相似度计算生成句集合中的生成句与源语句的相似度，并通过阈值判定其是否为源语句的相似句并输出相似性测筛后的生成句集合至多样性筛选模块，多样性筛选模块进一步筛选生成的短语和源语句相比重叠程度最小的生成句并输出至通顺度检测模块，通顺度检测模块采用大量语料训练通顺度检测模型，通过计算句子困惑度检测生成的句子的通顺程度，得到生成句。

摘要： 本发明公开了一种基于句子复述模型的英文词语替换方法，包括：利用公开的复述语料，训练复述生成模型；利用所述复述生成模型，结合聚焦目标词的解码方法，生成复述句子；从所述复述句子中，提取候选替代词；利用BERTScore过滤所述候选替代词，以获取最终替代词；首次提出利用复述模型进行词语简化，很好地结合了复述模型中包含的隐含监督信息；首次利用BERTScore进行替代词的过滤，且生成替代词时同时考虑目标词及其上下文信息；简化了替代步骤，在不需要转换词语形态的情况下，即可生成替代词。

摘要： 本发明公开了基于预训练模型的句子复述生成系统，包括复述生成模块、流利度过滤模块和语义过滤模块，复述生成模块用于生成复述，复述生成模块包括翻译生成、模型生成和同义词替换生成模块，翻译生成模块通过直译和回译两种方法生成复述，模型生成模块通过直接训练中文复述生成模型生成复述和利用英文复述生成模型间接生成中文复述，同义词生成模块通过替换原句中的同义词生成复述，本发明充分利用开源的预训练模型资源，利用翻译模型进行直接翻译生成复述和回译生成复述，提高生成复述的效率和多样性，利用预训练的语言模型将英语复述生成模型应用到中文复述生成中，使用多项措施确保生成高质量复述。