例谈2011年高考选择题解题方法

高考试卷中选择题每年都占有很大比重,该类题型不需要运算过程,只要根据题目条件,从给出的四个选项中,选出一个正确选项即可。如何在竞争激烈的高考中,既准确、巧妙,又全面、快速的解答好选择题,往往决定高考成败。笔者结合2011年全国及一些省市高考选择题,例谈了几种解决选择题的方法,以期对读者有所启示。     

面向中文阅读理解复杂选项分类研究

阅读理解系统是一种特殊的复杂问答系统,问题分析是重要的组成部分,对后续答题起着至关重要的作用。针对高考文学类阅读理解复杂选择题的选项分类进行研究,将选项看作短文本,对选项的类别标签进行了定义,引入依存语义和情感语义等多种特征对选项进行建模,使用多标签分类算法对选项进行分类,在语义层面上为阅读理解选择题的进一步解答奠定基础。     

单项选择题等价选项的信息熵分析

单项选择题是各种测试中广泛使用的题型之一,施测后对题目各选项的有效性做出判断可为评价测试质量提供重要的参考依据．由分析单项选择问题的信息熵人手,给出这类问题等价选项个数的计算公式,对等价选项个数的值域进行了讨论．     

面向高考阅读理解的句子语义相关度

高考阅读理解选择题是基于背景材料,通过对材料的"理解"从多个选项中选出最佳选项。由于提供的背景材料相对较短且关键信息极具隐藏性,答案可能无法在背景材料中直接找到,因此从背景材料中挖掘信息并与选项进行相关性分析是解答该类问题的关键,而句子级的语义相关性分析是背景材料与选项相关性分析的基础。该文通过对大量高考科技文文意理解类选择题进行分析,提出基于多维度投票算法的句子语义相关度计算方法。该方法将不同维度的语义相关性作为度量标准,运用投票算法的思想,选取问题的最佳选项。在近十年北京市高考真题上进行测试,解答准确率为53.84%,验证了该方法的有效性。     

阅读理解中因果关系类选项的研究

针对阅读理解选择题中因果关系类选项,该文提出了基于因果关系网的因果关系支持度分析方法。首先,通过线索短语从阅读材料中抽取因果事件对,并计算事件对之间因果关联强度,综合利用抽取到的因果事件对与其对应的因果关联强度构成因果关系网;其次,综合考虑了选项中的每个词在文档中的重要性和整个文档中的区分能力,采用词频-逆向文件频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)方法分别从原文中检索与选项中因事件和果事件相关的句子;最后,基于因果关系网和抽取到的相关句计算选项的因果关系支持度。为了验证该方法,实验采用了769篇模拟材料和13篇北京高考语文试卷材料(包括原文与选择题)作为测试数据集,实验结果表明该方法的准确率比Baseline方法提高了约11%。     

水滴石穿 日积月累 值得一试的欧美式育儿观

生活中像这种“原则”和“感情”的选择题,父母不知做过多少次,但每次都是在两个选项之间犹豫不决。也许,一些简单的家庭故事,会带给你更多的启示。     

选择题设计中应注意的几个问题

设计选择题要讲究科学性。从内容到形式，题干到选项都应精心考虑，以免粗制滥造，从而影响语言测试的效果。     

“技能＋学历”模式下的英语选择题模块教学之我见

不论＂技能＋学历＂者选择哪个专业,英语都是一门基础学科。其考试题型包括单项选择、完形填空、阅读理解、单词拼写、单词变形、英译汉和汉译英。笔者就＂技能＋学历＂模式下英语选择题模块教学阐述了其个人看法。笔者认为选择题的考点不外乎考词汇,考词组,考习惯用语和考语法,只要掌握了正确的解题方法,要想做出最佳选项,并不是十分困难。     

深层神经网络在家畜反刍行为识别上的应用

针对反刍家畜的反刍行为结合前馈型神经网络提出了一个简单的方法,自动分析和识别反刍家畜的反刍事件。用声音信号表示反刍事件的候选项,然后用前馈神经网络模型对这些候选项的特征进行学习,通过训练好的模型将这些侯选项识别为反刍事件和非反刍事件。测试用的声音信号总共24 min,分别来自三只湖羊,喂给这些湖羊的饲料是典型的混合饲料。为了充分测试提出的方法,测试数据分别使用了包含较少噪声和包含较多噪声的数据,并且更加注重后者,因为噪音在所有的声学模型中都是一个很大的挑战。实验表明,该方法获得的湖羊反刍事件的次数和人工统计的反刍次数较为接近,统计次数的正确率超过了90%,并且所有反刍事件的正确匹配率约为87%。     

计算机在英语单词记忆和测试中的应用尝试

本文分析了高职院校的学生普遍存在着由于单词量少而造成的英语实际运用能力低的现象及其原因.针对此种现象,用计算机开发出一套英语单词测试软件,采用选择题模式及独创的选择题变选项技术,对学生进行英语单词记忆的强化训练和测试,该软件已在多个不同的专业进行了成功测试.实践证明,因其摆脱了枯燥的传统测试方式,代之以动态的计算机测试方法,能充分激发了学生记忆英语单词的兴趣和热情,对提高学生的英语能力有很大的帮助.     

常方差弹性系数模型下波动率指数期权定价

作为对冲市场波动率变动风险的波动率指数期权,其定价问题一直受到广泛的关注.为了对其进行定价,首先构建服从常方差弹性系数模型的指数价格柳树,然后根据指数价格柳树确定柳树节点上相应波动率指数的值从而得到波动率指数柳树,最后在波动率指数柳树上运用倒向递归的方法得到波动率指数期权的价格.所给出柳树法定价波动率指数期权的方法,其结果随着柳树空间节点数的增加快速逼近嵌套蒙特卡罗模拟的结果,当柳树空间节点数超过200时,柳树法给出的结果具有相当高的精度.     

试题库的试题资源开发及相应计算机管理程序

试题是试题库的基本构成单位，要保证试题库中有较大的试题总量必须允许同一内容出具多题型多数量的试题。为了解决在试卷中不出现相同内容的试题需要在管理系统程序加以控制，本文介绍了在题号中设计知识点号和内容号利用题号各组成部分的含义在抽取试题的过程中分层次计算并排除相同题号记题的方法。     

基于双重匹配注意力网络的观点型阅读理解

提出一种基于双重匹配注意力网络的方法.先用动态匹配机制迭代综合获取全局观点信息,同时利用多维度匹配机制在不同特征空间上计算全局语义信息,然后交互式多路注意力机制通过两路注意力之间的交互计算对上述全局的观点与语义信息进行融合,最后与选项表示结合预测答案的观点倾向.在观点型阅读理解数据集ReCO和Dureader上面的实验表明,该方法相对于基准模型在准确率上提升了1.18%和0.84%,在加权宏F1上提升了1.16%和0.75%.     

Heston随机波动率模型的Multilevel Monte Carlo方法

在市场并非完全有效的前提下,波动率为常数的Black-Scholes模型已不能准确刻画现实世界中的金融市场,提出了用波动率不为常数的Heston随机波动率模型来刻画资产收益的运动过程,进而研究一种路径依赖形衍生产品,亚氏期权和回望期权;在模型下,通过Milstein离散和Multilevel Monte Carlo法对奇异期权中这两种期权的期权价格进行模拟,最后与普通Monte Carlo法模拟的结果进行比较,数值实验从方差、期望、样本数及计算成本方面验证了Multilevel Monte Carlo方法的高效性。     

基于三角模糊实物期权法的PPP项目VFM定量评估研究

物有所值评价能够为公共项目实施模式的选择提供决策依据,但就目前的情况而言,物有所值定量评估存在比较大的争议。因此,在对传统模型进行了研究后,以此为基础在实物期权B-S模型中借助三角模糊数概念进行结合,试图将PPP项目评估过程中被忽略的期权价值发掘出来。以某旅游创意园项目为例,在不完全脱离现有评估体系的基础上计算得出不确定性价值范围,以期通过一个更加全面视角为物有所值定量评价提供参考依据。     

一种组合计数问题的讨论

文章通过对第二类S tirling数的学习,在对s2(n,k)的组合意义的理解上适当改变一些约束条件而得到了另外一些组合问题的计数公式。     

模糊问句与超命题逻辑

首先将问句数学化,然后探讨了问句中的模糊性,由此定义了模糊问句,进一步提出了一种超命题逻辑,借以研究模糊问句,获得了问句逻辑的若干数学解释.     

高斯函数的应用

高斯函数是一个非常重要的数论函数,利用高斯函数来解一些数学竞赛题,会使问题得到简化,利用高斯函数对组合数是一个正整数给出了另两种证明,并且给出了（a√p＋b√q）t的末两位数的求法,体现了高斯函数的优越性。     

出土文献与道家研究述评

道家研究史上留有许多疑问,大量出土道家文献为学界解决这些疑问提供了新的材料,也激起了学界对相关疑问的再次追问与探究。从文献学的角度看,出土道家文献可以帮助鉴别传世道家文献的真伪,确立其时代坐标,甚至恢复《鹖冠子》、《文子》等道家文献的真实历史身份;从思想史研究的角度看,出土道家文献拓宽了研究者的学术视野,对解决诸如道家(尤其是老、庄)的思想资源、早期道儒关系、道家的宇宙生成论等重要问题不无启发。     

产品零件有序安装的优化模型

考虑零件组装成产品的有序安装问题．以15个零件的产品安装为例，应用运筹学、图论及数据结构等的知识，分别建立了有关安装时间、准备时间、等待时间、安装人员数量、补偿费用等产品安装问题的各种优化模型，再应用图论等数学方法及数学软件工具进行求解，得出了不同情况安装次序的数值结果．从而给出了一般的零件组装成产品有序安装的设计方案．