中心句

摘要： 评课是教师不可缺少的教学工作,评课能力是教师重要的专业能力。行之有效的评课,既有助于执教者改进自己的教学,也有助于听课者专业能力的提升。根据执教者、听课者、评课环境的不同,评课的方法也多种多样。五级评课法就是一种关注教学细节的有效评课方法。所谓"五级"评课法,就是根据某节课的授课情况和评课需要,酌情使用字、词、句、段、篇五个层级中的某一层级进行评课的方法。

摘要： 寓言寓意的揭示是教师教学的重难点,结合小学生认知水平情况,教师可以选择浅显易懂的方法,循序渐进引导学生从发现文中中心句、重点段、重要情节领悟寓意,也可以拓展延伸方法,以生活实例为凭借,深刻揭示寓言的寓意,才能完成教学任务,提高学生认知水平和文学素养真正明白寓意,达到预期的教学效果。

摘要： 读后续写,是一种建立在阅读基础上的写作模式,是阅读与写作的融合。与其他写作模式相比,读后续写显然对于学生的语言综合应用能力提出了更高的要求和更大的挑战。在本文中,笔者以2018年浙江省英语高考读后续写真题为例,针对高中英语读后续写教学展开研究与探索,力求从"阅读""联想""写作"三个方面,推进英语读后续写教学的创新,促进学生英语语言素养的发展。

摘要： 说明文作为一种实用类文体,落脚点一定要放在实践上,学生经过学习要达到会说、会写的程度.这就要求教师在教会学生基本阅读方法,并能从文本中提取相应信息的基础上,进一步引导学生学习、借鉴文本的写法.学会拟写中心句,使说明中心突出;合理谋篇布局,使说明思路清晰;选用恰当手法,使说明语言准确生动.

摘要： 要改变语文课堂教学效率低下的现状,应从改变学生预习状况始,杜绝放任自流的预习方式,教师要善于从识字、学记、圈词、分清课文层次、熟读、标画中心句、思考课后习题六个方面引导学生做好预习,形成良好师生互动,从而到达提高语文课堂教学的目的。

摘要： 阅读与写作是语文实践的两大主题,阅读是吸收,写作是表达.小学高年级读写教学是夯实学生语文根基的重要阶段.借助教材中语言文字运用的例子,着眼于关键字的提炼、核心词的推敲、中心句的概括、修辞法的赏析几个方面引导学生精读和细写,使学生的习作更加具体、生动、感情真挚.

摘要： 初中《道德与法治》教材按照课程标准要求,结合时代发展特点、初中学生身心成长特点等进行创造性编写,是教学的重要依据。在教学过程中,由于教材运用不充分、立意高度及思想内涵理解不透彻,容易导致教学浅表化、碎片化、空心化。与教材对话,研读教材,整体把握教材内容,优化教学设计,是提升教学有效性的智慧选择。

摘要： 《普通高中语文课程标准(2017年版)》提出的一个基本理念是"以核心素养为本,推进语文课程深层次的改革",并将语文学科核心素养分为语言建构与运用、思维发展与提升、审美鉴赏与创造、文化传承与理解四个维度。从2017年以来,高考试题的命制就已渗透与落实新课标理念,遵循"以语文素养为考查目标,以情境任务为试题载体,以综合考查为命题导向,追求基础性、综合性、应用性和创新性有机融合"的原则。那么,语文核心素养下的阅读教学该如何落实呢?

摘要： 本发明公开了一种中文比较句分类器模型生成、中文比较句识别方法及装置，包括：将数据集各句子中每一个包含设定的比较关键词的分句转化成一个序列，并为序列建立与其对应分句所属句子相同的类别标记；得到序列集；采用序列模式挖掘算法从序列集中挖掘出若干比较模式，组成比较模式集；用每一个序列逐一匹配比较模式集中的各比较模式，根据匹配结果及比较模式总数量，得到与每一个序列对应的一组特征向量；根据所述特征向量及与其对应的所述序列的类别标记，生成分类器模型；然后通过得到的比较模式集和分类器模型，识别读入的未知类别的句子，确定其是否是比较句。通过自动学习比较句的模式特征，生成分类器模型，自动、有效地识别文本中的比较句。

摘要： 本发明提出的一种中心词跨句事件论元检测方法，能够减少跨句论元检测复杂度、提高准确率。通过下述技术方案实现：语料预处理建立候选中心词集、计算候选中心词及触发词的浅层语义向量、深层语义向量，基于双仿射变换神经网络模型检测到触发词关联依存弧，基于再一次双仿射变换检出触发词对应中心词并完成论元分类；从中心词‑论元类别集中取中心词，从中心词的临近词语中检测出论元，将其动态词、位置向量拼接后输入多层感知机MLP模型，实现特征建模，通过MLP模型计算出中心词的临近词作为论元边界词的归一化概率值，确定论元边界，得到完整的事件论元。选择概率最大的词作词语集合拼接作为中心词对应的完整论元，完成跨句的事件论元检测。

摘要： 本发明涉及一种基于中心块的句义成分关系分层识别方法，属于计算机科学与中文信息处理技术领域。本发明基于现代汉语语义学，解决了汉语句义结构模型中汉语句义成分关系识别的问题。本发明首先给出一种“层次中心块”的概念，实现句法结构到句义结构的有效映射；将句义成分关系识别问题划分为三类层次关系识别问题，谓词间关系、基本格与谓词关系、一般格与各句义成分关系；分别提出了中心块识别算法、基本格识别算法、一般格识别算法、谓词间关系识别算法、基本格与谓词间关系识别算法、一般格与各句义成分间关系识别算法，使得计算机能够以较高的准确率及效率分析得到句义成分关系，进一步推进了汉语句义结构模型的研究。

摘要： 因果句解析装置具备：因果句提取部，其从文章提取包含原因表现和结果表现的因果句；取得部，其取得表示基准表现的信息，所述基准表现是用于对相似的程度进行解析的基准；相似度解析部，其针对所述因果句提取部提取到的因果句，算出原因相似度和结果相似度，所述原因相似度是该因果句所包含的原因表现与所述基准表现的相似度，所述结果相似度是该因果句所包含的结果表现与所述基准表现的相似度；以及期望因果句提取部，其提取所述因果句所包含的原因表现和结果表现中的一方与所述基准表现相似、且另一方与所述基准表现不相似的因果句。

摘要： 本发明提供一种词向量和句向量互信息最大化的句嵌入方法及系统，其中方法包括编码第一待识别句子中的各词语；对第一待识别句子中目标词向量的多个维度进行置零操作；编码第二待识别句子中的各词语；将第一词向量矩阵中的每个词向量经过多头自注意力层计算；将第二词向量矩阵中的每个词向量经过多头自注意力层计算；对第三词向量矩阵进行平均池化操作；对第一整体句向量进行维度置零操作；计算第二整体句向量与第四词向量矩阵中对应的词向量的点积；计算第四词向量矩阵中词向量和第二整体句向量的互信息；将第四词向量矩阵中词向量和第二整体句向量的互信息最大化。本发明解决了现有的无监督句嵌入方法使用效果不佳的问题。

摘要： 本发明提出一种引述句和辟谣模式句引导的“谣言‑辟谣文章”匹配方法及系统。通过引导模型行为，使其更加关注辟谣文章中带有“引述”和“辟谣模式”成分的句子，实现考虑到辟谣文章特点的“谣言‑辟谣文章”匹配程度评分。具体地，本发明通过使用文字相似度指标精调神经网络模型增强引述句的发现能力，通过引入模式向量增强辟谣模式句的发现能力，从而使模型关注到含有引述成分和辟谣模式的关键句子，过滤掉辟谣文章中大部分无关句子，最终实现高效准确的“谣言‑辟谣文章”匹配。

摘要： 本申请实施例公开了一种句对匹配方法、装置和用于匹配句对的装置。该方法的实施例包括：从网页库内的网页中抽取包含目标语言语句的句段，以得到句段集；其中，句段集中的每个句段包括目标语言的语句以及语句的上下文；将双语数据集中的双语句对与句段集中的句段进行匹配；双语句对中包括源语言的第一语句和对应目标语言的第二语句；对于双语数据集中的每一个双语句对，确定句段集中与双语句对相匹配的句段，将网页库中与所确定的句段对应的网页确定为该双语句对的来源网页；其中，与双语句对相匹配的句段为同时包含双语句对中的第一语句与第二语句的句段。该实施方式提高了句对匹配效率。

摘要： 本发明提供了一种句向量训练方法及模型、句向量预测方法及系统，其中向量预测模型构建方法，包括以下步骤：S11、构建句向量训练模型；S12、对所述句向量训练模型模型进行训练；S13、向句向量预测模型中导入所述句向量训练模型的参数。本句向量训练方法及模型、句向量预测方法及系统，进行句向量预测时有很好的领域适应能力和句子向量泛化能力，可直接迁移到多种领域进行使用。

摘要： 本发明属于教育信息化领域，提供一种基于Word2Vec和循环神经网络的小学语文作文比喻句与拟人句自动提取方法，首先，利用经过人工标记后的数据集，预处理后得到符合实验要求的数据集。然后，利用Skip‑Gram模型结合Hierarchical Softmax的方式训练Word2Vec模型。最后，利用训练后的模型来表示文本，将其作为循环神经网络分类器的输入训练相应的循环神经网络分类器。本发明提出作文中比喻句与拟人句的自动提取方法，为构建基于修辞使用的小学语文作文自动评价器提供了比喻句与拟人句的提取方案。

摘要： 本发明涉及智能催收技术领域，尤其涉及基于中心句识别和Bert意图识别的智能催收辅助系统。其主要针对现有的电话催收效率低下，催收效果差的问题，提出如下技术方案：其中催收系统为外呼系统，通过该界面与客户持续通话，同时显示催收员和客户的标签；智能催收辅助系统包括标准句管理模块、意图管理模块、知识库管理模块、标签管理模块、意图关联模块和会话小结管理模块。本发明为催收辅助支撑系统，可提高催收成交率，自动填写客户标签和自动生成客户会话小结，提升客户体验，增加催收收入；主要应用于还款催收的智能催收。