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21.
时代在前进,教育在发展。随着新课程标准的颁布与实施,摆在小学语文教师、特别是中高年级语文教师面前的首要任务是怎样尽快适应新课标准,总结出一套集科学性、规范性、实用性于一体,并能激发学生学习兴趣的教学方法,使学生们分析理解能力得到提高,这就需要教师加强对学生朗读的指导和练习。 相似文献
22.
在各国人民的交往日益频繁的今天,英语已成为一门必不可少的交际工具。外语教学中口语作为教学目的越来越为人们所重视,如何在教学中培养和提高学生的口语能力已成为广大外语教师共同面临的难题。本文就这个问题作了一些探讨并提出了一些行之有效的培养途径。 相似文献
23.
本文通过文化记忆和文化经验和九十年代汉语诗歌中的呈现,特别是以解读大陆青年诗人、翻译家马永波的长诗《电影院》为契机,分析了目前大陆先锋诗歌所遭遇的批评、误读、失语状态,从而阐释了汉诗面对已经过去的九十年代存在的独立美学意义、文本价值、艺术倾向和必须面对的文化与审美缺陷。在此基础上提出了人道关怀的艺术主张。 相似文献
24.
人们早已普遍认识到苏轼的文学创作给后世寂寞的文人所带来的长时间欣喜,然而,学术界却并未像我们认识苏轼的文学成就一样去正确估价其丰富而深刻的创作思想,他所提供的原创性文艺理论资源也未得到有效利用。这种状况,无论对于苏轼本人抑或对于后世读者,都是不公正的。从现代写作学的角度观察,不难发现,苏轼在其一系列诗词文章特别是与友人的往来书信中,比较系统地提出了他的文艺创作思想。主要包括作家修养论、创作目的论、艺术构思论、文本和谐论、作品风格论。 相似文献
25.
医疗文本具有实体密度高、句式冗长等特点,简单的神经网络方法不能很好地捕获其语义特征,因此提出一种基于预训练模型的混合神经网络方法。首先使用预训练模型获取动态词向量,并提取实体标记特征;然后通过双向长短期记忆网络获取医疗文本的上下文特征,同时使用卷积神经网络获取文本的局部特征;再使用注意力机制对序列特征进行加权,获取文本全局语义特征;最后将实体标记特征与全局语义特征融合,并通过分类器得到抽取结果。在医疗领域数据集上的实体关系抽取实验结果表明,新提出的混合神经网络模型的性能比主流模型均有提升,说明这种多特征融合的方式可以提升实体关系抽取的效果。 相似文献
26.
自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法 《山东科学》2023,36(2):93-102
自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明:该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统... 相似文献
27.
传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。 相似文献
28.
针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值. 相似文献
29.
针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。 相似文献
30.
武子英 《科技情报开发与经济》2005,15(16):228-230
文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向,在文献检索、信息过滤和文本管理等领域中有着广泛的应用。介绍了一种基于模糊模式识别以及向量空间模型提取特征向量的中文文本分类器的设计与实现。 相似文献