语文文本

摘要： 众所周知,小学教育阶段是培养语文综合能力的重要时期,学生学习语文文本的主要途径就是通过阅读,进而掌握语文基础知识和学习技巧,提升学生自身的语文综合能力。新课改背景下,小学语文教师应明确阅读能力培养的重要性和必要性,积极改进教学方法,传授小学生正确的阅读方法,培养小学生的阅读习惯,及时增加课外阅读文本,帮助学生提高创新思维,全面提升学生的语文阅读能力,将阅读渗透到课堂教学中的各个教学环节中,提升学生的语文学习积极性,发散学生的思维。

摘要： 阅读是真实语境下意义构建与运用的活动。在新时期的小学语文阅读指导中,教师需化"阅"为"悦",化"压"为"引",让学生在自觉探索中感受语文文本的独特价值,在思考中发现语文知识,在实践中内化语文素养。《那个星期天》是部编版六年级下册第三单元中第二篇精读课文。该单元的语文训练要素为"体会文章如何表达情感,学习情感表达方法"。而文本《那个星期天》作为单元经典例文具备以"情"为线。

摘要： 曾经在与工作室成员的对话中,邹春盛老师说道:“做教育研究,不要想着在各个领域都要有成果,而是要在某一个领域上做深、做精,能成为这个领域的专家。”正如他对学员的教诲一般,他的一生,也始终致力对“语文文本”的研究。在35年的教学生涯里,他发表近百篇论文,出版两本专著,开设50余次市级以上讲座,无论是在个人研究,还是在工作室的指导上,都彰显着他“化文本为学生精神成长的力量”的教学主张。

摘要： 针对高中语文教学活动而言,增强学生文章鉴赏能力、培养学生良好的文学素养是一项基本教学任务,也是推动学生语文学科核心素养形成的重要途径。文章鉴赏能力及文学素养的提升与学生阅读理解能力的培养密切相关。因此,教师在教学过程中需引导学生对文学作品形成全面理解,帮助学生对于作者赋予在文章中的思想感情形成感悟,并激发学生情感共鸣,深化学生阅读体验。教师在高中语文教学过程中,可带领学生通过悟读文本的方式,体会文章深刻内涵,推动学生语文学科核心素养的形成。

摘要： 一、思辨性单元主题设计的价值与追求(一)挖掘双线关联提炼单元主题在语文教学中,教师需要积极引导学生整体感知文本,通过对文本的阅读,领略教材文本的美好风景。纵观统编版语文教材,选录的课文都是经典的名篇,对这些名篇的文本阅读积累,有助于促进学生整体上对语文文本的感知,通过单元整体阅读的方式,引导学生走进文本内涵。

摘要： 语文教学思维的本质就是教师精心选择教学内容、巧妙设计教学环节和科学实施教学策略,努力引导学生走进文本、涵养性灵、发展与提升思维能力的过程。一、语文教学思维的批判性语文不仅是语言学科,更是思维学科。语文教学思维的批判性是教师在教学中对语文文本进行严格审视、理性判断和辩证施教的思维过程,表现在语文教学活动中,教师有意识地激励学生独立发现、分析、评价、辨别和批判的思维意识、思维能力和思维精神。

摘要： 高中语文的文本阅读不单单是语文知识的积累,更重要的是语文素养的培养、思维与写作能力的提升。在阅读中如果有意识地带领学生运用逻辑思维和非逻辑思维解读文本,可以为我们打开阅读世界的一个新天地,领略文本思维的别样美。同时,思维方式的训练又能提升学生的学习能力,达到“授之以渔”的目的。

摘要： 新课标明确,无论在哪个学段,语文教学都要重视朗读教学。诵读,是更高层次的朗读,对于初中生语文能力培养的作用不可忽视。诵读时,学生去了解作品的时代背景,体会作者的心境,与作者共情,通过富有个性的诵读,感染听众。这些在一定程度上有利于初中生积累语言文字,感悟经典作品的魅力,培养健康积极的审美情趣。但实际情况是,受升学压力的影响,年级越高越不重视诵读,诵读教学处于比较尴尬的状态。本文结合当前学校诵读的现状,探讨一些在诵读课程开设方面可行性的方案,以期能对诵读教学能有所帮助。

摘要： 一篇文章进入教材,成为学生学习的课文,课文承载着编者的意图,为潜在的读者教师和学生规定了解读的基本方向。教师作为解读者,需要站在有益于教与学的立场上,将普通读者与语文教师角色、赏析式解读与教学解读、阅读材料与课文有机结合起来,解读出学生学习需要的学习目标和内容。

摘要： 阅读教学是语文课程中的重要组成部分。在现阶段的初中语文阅读教学中,比较法逐渐成为一种至关重要的教学方法。简单来说,比较法是指依据一定的标准在教学全过程中引导学生对教学内容之间的异同关系进行比较的方法。不难理解,语文文本之间通常存在一定的联系,所以为比较法的应用提供了基础。因此,笔者搜集整理了与比较阅读法有关的文献资料,并立足于教学实践进行了研究。本文将依据研究过程中产生的认识,具体阐述比较法在初中语文阅读教学中的应用价值和应用策略。

摘要： 本发明涉及一种用于中文文本定级以及计算中文文本难度评分的方法，进行首先文本获取及等级标注，获取具有分类标签的作为训练集的文章，然后进行特征提取，获取每篇文章所对应的全部语言学特征的特征值；再之，进行模型的建立与检验，得出预测准确率达到预期的模型，最后采用得到的模型预测文本难度。本发明适用于各种需要评价文本易读性的场景之中，采用的支持向量回归算法模型通过提高特征的维度空间来达到更好的评分效果，优于传统的线性模型。

摘要： 本发明公开了一种融合文本分布律特征的中文文本可读性评价方法及系统，所述方法包括：确定文本特征候选集，所述文本特征候选集包括：字、词、句、篇、分布律、可读性公式六类特征；计算用于拟合可读性公式参数和用于训练机器学习模型的训练篇章文本的上述六类特征的特征值；基于所述文本特征候选集中的特征及计算的特征值，进行可读性公式设计或者机器学习模型训练；利用设计的可读性公式或者训练的机器学习模型对任意篇章文本进行可读性预测。本发明将文本分布律特征与字、词、句、篇、可读性公式特征相结合，经过特征选择后，进行可读性公式设计和机器学习模型训练，篇章文本可读性预测准确率有明显提升。

摘要： 本发明公开了一种基于字符与自注意力机制的层次文本分类方法，属于自然语言处理领域。首先通过构建字符表，然后对原始数据集进行预处理，对预处理后数据集中的字符进行编码，将编码后的字符特征使用自注意力机制得到字符自注意力机制特征，合并字符自注意力机制特征的上下文信息得到词特征。接着对词特征使用自注意力机制得到词自注意力机制特征，合并词自注意力机制特征的上下文得到句子特征。最后，使用softmax分类器预测文本类别。本发明能在自注意力机制的基础上构造层次自注意力机制网络，捕获文本结构的复合特征，提高分类精确度。

摘要： 本发明公开了一种融合文本语气的中文文本特征提取方法，实现从变长文本中获取融合语气特征、句法特征和语义特征的文本特征表示。首先构建文本词集和语气词集，将文本词集和语气词集转换成词嵌入形式，得到对应的向量模型；其次，依据文本词嵌入表示的时间步长维度和特征维度筛选文本特征，并将语气特征融入到选取的文本特征的时间步长维度上，获得准确表示语义的文本特征表示。本发明充分利用语气词对文本语义的贡献，将语气特征、句法特征和语义特征融合到文本特征表示之中，且该文本特征表示具有低维和连续的特点，不仅可以更好地表示文本语义，也能更有效地支持文本分析、语言翻译、关系抽取等自然语言处理任务。

摘要： 本发明属于图像处理技术领域，具体为一种带有文本方向校正的英文文本检测方法；所述方法包括：分别对英文文本图像各个通道的进行最大稳定极值区域检测，得出候选文本区域；建立基于卷积神经网络模型的分类器，过滤错误的候选文本区域，获得初步文本区域；利用双层文本分组算法将所述初步文本区域分组；将分组后的初步文本区域进行方向校正，从而获得校正文本；本发明采用一种增强的多通道MSER模型：以得到更精细的文本区域；引入并行SPP‑CNN分类器来更好地区分文本区域和非文本区域，可以处理任意大小的图像，且可在多尺度下提取池特征，从而可以通过源图像的多层空间信息来了解更多的特征；本发明可以处理略微倾斜的场景文本。

摘要： 本发明涉及一种用于中文文本定级以及计算中文文本难度评分的方法，进行首先文本获取及等级标注，获取具有分类标签的作为训练集的文章，然后进行特征提取，获取每篇文章所对应的全部语言学特征的特征值；再之，进行模型的建立与检验，得出预测准确率达到预期的模型，最后采用得到的模型预测文本难度。本发明适用于各种需要评价文本易读性的场景之中，采用的支持向量回归算法模型通过提高特征的维度空间来达到更好的评分效果，优于传统的线性模型。

摘要： 本发明公开了一种融合文本分布律特征的中文文本可读性评价方法及系统，所述方法包括：确定文本特征候选集，所述文本特征候选集包括：字、词、句、篇、分布律、可读性公式六类特征；计算用于拟合可读性公式参数和用于训练机器学习模型的训练篇章文本的上述六类特征的特征值；基于所述文本特征候选集中的特征及计算的特征值，进行可读性公式设计或者机器学习模型训练；利用设计的可读性公式或者训练的机器学习模型对任意篇章文本进行可读性预测。本发明将文本分布律特征与字、词、句、篇、可读性公式特征相结合，经过特征选择后，进行可读性公式设计和机器学习模型训练，篇章文本可读性预测准确率有明显提升。

摘要： 本发明提供了一种基于融合多文本特征的中文文本情感分析方法，包括：步骤Step1:获取中文文本信息，并对所述中文文本信息进行预处理，得到所述中文文本信息对应的多个序列；步骤Step2:将所述多个序列输入BiGRU网络提取各序列的文本特征，生成所述多个序列对应的多个文本特征信息；步骤Step3:将所述多个文本特征信息进行融合，并输入到BiLSTM网络中进行学习；步骤Step4:再利用自注意力机制筛选特征；步骤Step5:将经过自注意力机制筛选后的特征向量，输入sigmoid分类器进行分类，得到最终的情感分析结果，本发明解决了传统基于双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的文本情感分析方法对文本自身包含的特征信息学习不够的问题，且能有效地提高中文文本情感分析的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于字符与自注意力机制的层次文本分类方法，属于自然语言处理领域。首先通过构建字符表，然后对原始数据集进行预处理，对预处理后数据集中的字符进行编码，将编码后的字符特征使用自注意力机制得到字符自注意力机制特征，合并字符自注意力机制特征的上下文信息得到词特征。接着对词特征使用自注意力机制得到词自注意力机制特征，合并词自注意力机制特征的上下文得到句子特征。最后，使用softmax分类器预测文本类别。本发明能在自注意力机制的基础上构造层次自注意力机制网络，捕获文本结构的复合特征，提高分类精确度。

摘要： 本实用新型涉及一种语文文本展示装置，包括底座，底座上部左侧设置有展示腔，展示腔底部右侧与设置在底座上的下铰链连接；底座上部右侧设置有液压器，液压器上部设置有液压柱，液压柱顶端设置有上铰链，上铰链与设置在展示腔右侧上的支撑横板相连接；展示腔内右壁上侧和下侧分别设置有上辊轮支架和下辊轮支架，上辊轮支架和下辊轮支架上分别设置有上辊轮和下辊轮，上辊轮与下辊轮之间连接有展示布。该实用新型装置能够有效地针对语文教学文本予以展示，方便了学生阅读相关语文知识，也减轻了老师教学负担。该装置在展示文本的过程中，角度可以调节，能根据需要提供光源以及吹扫杂物的功能，更加方便语文教学中的文本展示。