猜测词义

摘要： 在初中英语学习中,阅读能力的养成一直是很多同学面临的难题。七年级的同学们在阅读过程中大多存在以下问题:词汇量小,句子结构感知能力弱,无法获取句子含义和特定语句的意义;缺乏对语篇的领悟能力,不善于抓文本的关键词和关键句子;不善于猜测词义等。因此同学们在七年级阶段要学会制定阅读方案,培养阅读习惯,提升阅读能力显得尤为重要。

摘要： 当前,还有不少高中生在记忆词汇方面依然采用多次重复死记硬背的方式,而不懂得对比记忆,一个单词往往只记住一层含义,在具体的语境下,由于思维定势,且对单词其他含义不了解,因而不能填入正确的单词。因此,笔者认为,高中英语教师有必要重视词汇教学方法的转变,为学生提供主题语境,将词汇放到语境下,结合上下文猜测词义,高效记忆单词,掌握一词多义,这样不论多么复杂的单词学生都能轻松应对。

摘要： 在高中英语学习中,根据语境猜测词义是一种常用的词汇学习方法。同学们在英语学习的过程中难免会碰到一些生难词,又或是一词多义的情况,那么这个时候建议大家不要通过频繁查字典的方式去确定词义,那样会浪费过多的时间。采用语境猜词法可以有效提升同学们对词义的预测能力,而且还能够对阅读能力的提高有一定的帮助。下面我将结合实例,教同学们几招语境猜词法的应用技巧。

摘要： 高中英语阅读理解教学实践中,教师可以结合当前高中英语阅读理解实践经验,在研究相关领域文献和对本校师生展开问卷调查的基础上,明确传统英语阅读理解中存在的问题,探析英语语篇意识的内涵和培养学生语篇意识的意义,构建科学高效的实践策略,在创设生动情境、构建语篇支架、布置阅读任务中,培养学生的阅读理解能力。

摘要： 阅读理解是中考英语中的重要组成部分。随着学科核心素养理念在初中英语课堂中的实践与推广,中考在学生阅读能力的考查上明显提高了要求。阅读能力大致分为三层次:信息层面的处理、策略层面的运用和思维层面的发展。以2021年南通中考英语为例,选择性阅读理解题在试卷中共30分,占卷面总分值的四分之一,属权重项。从题型设置来看,一般分为细节理解、猜测词义、推理判断和主旨大意四类。

摘要： 学生在做阅读训练时,往往会遇到许多新单词,这些生词会影响学生准确理解文章的语义,给他们造成很大的阅读障碍。在这种情况下,大多数学生难免要翻阅词典,这会打断他们的思维而且降低他们的阅读速度,同时使学生不能够全面地把握文章的整体大意,而且有些时候,比如考试时是不允许查词典的。因此掌握一些猜测词义的方法和技巧是很有用的。笔者将从以下几个方面阐述如何在阅读中正确猜词。

摘要： 阅读教学是中学英语教学的一个重要组成部分,义务教育阶段英语课程的目的是激发和培养学生的学习兴趣,发展自主学习的能力,形成有效的学习策略;使学生掌握一定的语言基本知识和基本技能,建立初步的语感,获得初步运用英语的能力;开发智力,培养观察、记忆、思维、想象和创造能力;了解文化差异,培养爱国主义精神,增强世界意识,为继续学习运用英语切实打好基础.

摘要： 《义务教育英语课程标准》当中明确表明:语言技能属于语言交际的重要构成部分,语言技能通常包含听说读写四项技能以及四项技能的运用。基于此,初中英语的词汇教学时,需立足于语篇,以学生的词汇理解、运用为目标,确保学生对词汇的宏观理解,培养学生的思维能力和文化意识。1.基于语篇猜测词义,培养学生语言能力基于语篇对上下文的词义进行猜测是初中生必备的一项技能,而学生则从词汇所处的句子对词汇的含义进行直接推断。

摘要： 引言阅读作为英语教学中的重要组成部分,是初中课堂教学的重要内容。培养学生的阅读能力还能够促进他们口语能力以及写作能力的同步提升,所以英语阅读教学有不可忽视的意义。阅读教学的重点应当是通过有效指导阅读方法对学生自主阅读能力加以培养,进而使他们养成良好的阅读习惯。本文针对初中生英语自主阅读能力的培养策略进行了分析。1.初中生英语自主阅读的意义1.1自主阅读是新课程改革的集中体现新课程改革提出了倡导学生自主学习的教育理念,而提高学生的自主阅读能力恰好是这一理念的集中体现。英语阅读是一项开放性的教学内容,单纯依靠教师对阅读材料的讲解是难以产生显著效果的.

摘要： 培养学生的阅读策略与发展学生的英语素养和提升学生的思维能力息息相关。本节阅读课引导学生运用多重阅读策略:在读前阶段通过视频激发学生的阅读欲望，形成阅读期待:在读中阶段，通过猜测词意，突破阅读障碍；读后一阶段深化对文本内涵的理解，以提升学生的阅读能力和文化意识。

摘要： 本发明公开了基于语料库提升小训练集猜测效率的口令猜测方法，涉及本发明涉及数据处理和预测技术领域。所述方法包括以下步骤：构建语料库Γ；基于语料库Γ，针对训练口令集PWD_TRAIN产生训练结果：口令猜测规则集合R，R中每条规则r的概率q(r)，Γ中每个词汇w的概率p(w)；根据训练结果和语料库Γ，产生猜测次数为S的字典D(S)；检测D(S)对测试口令集PWD_TEST的破解率。本发明可以通过语料库Γ扩展训练集PWD_TRAIN中的词汇，有效提升训练集较小时对测试口令集的破解率。

摘要： 本发明公开了基于语料库提升小训练集猜测效率的口令猜测方法，涉及本发明涉及数据处理和预测技术领域。所述方法包括以下步骤：构建语料库Γ；基于语料库Γ，针对训练口令集PWD_TRAIN产生训练结果：口令猜测规则集合R，R中每条规则r的概率q(r)，Γ中每个词汇w的概率p(w)；根据训练结果和语料库Γ，产生猜测次数为S的字典D(S)；检测D(S)对测试口令集PWD_TEST的破解率。本发明可以通过语料库Γ扩展训练集PWD_TRAIN中的词汇，有效提升训练集较小时对测试口令集的破解率。

摘要： 本发明公开了涉及人工智能技术，公开了一种词义识别模型训练、词义判断方法、装置、设备及介质，该方法对第一待训练句子以及第二待训练句子进行文本预处理，得到初始训练文本；将初始训练文本输入至包含初始参数的预设识别模型中，得到文本分类向量、第一词向量以及第二词向量；根据文本分类向量、第一词向量以及第二词向量，确定与待训练句子组对应的预测词义标签；根据目标词义标签和预测词义标签，确定预设识别模型的预测损失值；在预测损失值未达到预设的收敛条件时，迭代更新预设识别模型中的初始参数，直至预测损失值达到收敛条件时，将收敛之后的预设识别模型记录为词义识别模型。本发明提高了词义识别准确率以及词义消歧准确率。

摘要： 一种基于上位词的词义消歧方法和设备、利用该词义消歧方法的词义扩展方法和设备、以及计算机可读存储介质。该词义消歧方法包括：接收输入语句(S101)；基于预定歧义词库，确定所述输入语句中的消歧目标词(S102)；基于对所述输入语句的句法分析以及上下文信息分析，确定所述目标词的相关词(S103)；确定所述相关词的一个或多个上位词(S104)；以及基于所述相关词以及所述一个或多个上位词的词形，词性及与目标词的句法关系，确定所述目标词在所述输入语句中的词义(S105)。

摘要： 本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于随机游走的词义排歧和词义学习方法，其特征在于：采用如下步骤：步骤一、采用随机游走方法指对待标数据进行分类；步骤二、判断是否需要构造新类，若需要，则构造一个新类并考虑是否和以前的类进行合并；然后再进行随机游走分类。如果没有必要产生新类，则意味着结束；步骤三、对未标注的数据进行词义判定；它将词义排岐和词义学习抽象为一个更一般的基于部分指导的词义学习问题，为词义学习增加一部分指导，同时为词义排岐减少一部分指导；其从应用上说，有助于提高词义处理系统的鲁棒性、有助于建造义项级别的词汇资源，包括检测现有词汇语义资源的一致性、补充和丰富现有的词汇资源。

摘要： 本发明涉及一种基于上位词的词义消歧方法和设备，以及利用该词义消歧方法的词义扩展方法和设备。该词义消歧方法包括：接收输入语句；基于预定歧义词库，确定所述输入语句中的消歧目标词；基于对所述输入语句的句法分析以及上下文信息分析，确定所述目标词的相关词；确定所述相关词的一个或多个上位词；以及基于所述相关词以及所述一个或多个上位词的词形，词性及与目标词的句法关系，确定所述目标词在所述输入语句中的词义。

摘要： 本发明涉及一种网络协议口令猜测攻击识别方法，属于网络协议形式化分析技术领域。方法包括：对待识别的网络协议利用多集重写规则进行建模，得到网络协议的形式化模型；在形式化模型中基于观察等价性建立口令猜测规则，口令猜测规则包括正确猜测口令以及错误猜测口令；将口令猜测规则结合协议规则描述集生成两个系统，生成待验证的形式化模型；使用自动化分析工具对待识别的网络协议进行自动化验证：在外部攻击环境下，若两个系统匹配，则观察等价性满足，未发现猜测攻击；若两个系统不匹配，则观察等价性不满足，存在猜测攻击路径。本发明将观察等价性应用到口令猜测攻击识别中，利用形式化分析工具对口令猜测攻击进行自动识别，适用范围广。

摘要： 本发明提供了一种基于Transformer模型和深度强化学习的密码猜测系统及方法，包括分词模块，采用文本词条化工具对密码集进行词条概率统计，按照设置生成词表，并对密码集进行词条切分操作，生成分词后的密码集；语言模型模块，负责根据分词后的密码集，训练Transformer语言模型，生成下一可能词条的概率表；强化学习解码模块，负责根据Transformer语言模型的输出结果动态调整解码时的采样“温度”，持续生成碰撞率最高的密码训练集；工具模块，负责清洗数据集，将生成的密码训练集与密码测试集进行匹配碰撞。基于本发明的技术方案，能够改善传统集束搜索解码方式耗费资源多以及解码时间长的情况，提高了密码猜测集的碰撞效率，且占用内存资源少，生成猜测集也十分方便。

摘要： 本申请公开了一种目录猜测识别方法、装置及电子设备，其中，目录识别方法包括：获取当前用户端对应的多次访问请求；根据各个评估维度对应的评估规则对多次访问请求进行访问评估，得到各个评估维度对应的评估分数；对各个评估分数进行计算，得到综合评估分数；在评估分数大于预设阈值时，确定多次访问请求对应的访问行为为目录猜测。通过上述方法，从多个维度对用户端的多次访问请求进行访问评估，可以避免目录猜测漏识别和误识别等现象，提高目录猜测识别的准确性。

摘要： 本发明公开了一种抵抗在线和离线关键字猜测攻击的数据传输方法。运行初始化算法，输入全局安全参数，输出系统公开参数；数据发送方、数据接收方、云服务器各自运行密钥生成算法，输入系统公开参数，输出各自的私钥和公钥；数据发送方对明文数据提取关键字，加密获得关键字密文并传至云服务器；数据发送方对明文数据加密并传至云服务器；数据接收方构建查询关键字的搜索令牌并传给云服务器；云服务器对关键字密文和搜索令牌进行匹配，若匹配，将对应的密文数据重加密并传给数据接收方；数据接收方对密文数据解密得明文数据。本发明实现了关键字密文搜索，并有效解决了关键字猜测攻击(在线和离线)的问题，保护了数据隐私。