编写意图

摘要： 从教二十六年,在和学生的相伴成长中,谢义群早已成为生活的有心人。为了达到高效课堂的目的,新教材一到手,她就认真钻研教材,体会教材的编写意图,把握教材的价值取向。她认真诵读每篇课文,读出自己的情感,读出文章的妙处。她运用多种教学方法,从学生的实际出发,通过学生、老师、文本之间的对话,走进文本,解读文本,充分调动学生学习的积极性和创造性思维,实现心与心的交流,情与情的相牵、思与思的碰撞,从而受到美的享受,情的熏陶,文的沉淀。

摘要： 梳理、分析统编版教材文言文知识系统的选编现状,有利于把握教材的编写意图,推进教材使用者与编写者之间的互动,实现文言文知识系统的教学重构。一、文言文知识系统的编排现状统编版教材对文言文知识系统的编排做出了很大创新,主要表现为:重点突出、显隐结合、学用互补。

摘要： 在新课改的背景下,传统教学模式面临着巨大的冲击。在这一背景下,课堂改革势在必行,这就对教师的课堂教学水平提出了更高的要求。笔者认为,上好一节课的关键是深入研读教材,理解教材,真正读懂教材。本文以青岛版小学科学为例,从五个维度来解析教材的编写意图,以期为广大科学教师提供参考。

摘要： 教材是教师的“教”与学生的“学”的主要工具,是国家课程标准的具体化表现,它承载着将学科知识的科学性、人文性、道德性融于一体的重要教育任务。全面、深入研读教材,不仅可以准确把握学科知识本质、诠释教材的编写意图,而且可以使教学超越表层的知识符号,进入知识内在的逻辑形式和意义领域,完整地实现数学教育对学生发展的重要价值,让“让数学学科育人价值落地有声”。如何全面、深入研读教材,使“让数学学科育人价值落地有声”?下面结合北师大版二年级下册“认识角”一课,谈谈个人的看法。

摘要： 比较阅读教学探索是从教材的编写意图出发,挖掘教材本身的“范例”作用,通过对比整合教材,激发学生的深度思维,发挥教材的最大价值。进行比较阅读的教学设计,可以从以下几个方面着手:一、析单元意图定比较篇目统编教材的选文每一篇都是精挑细选的,且编写有梯度、有层次。单元组织兼顾人文主题和语文要素,“这一篇”为什么放在这一年级,为什么放在这一单元,从中可以发现其遵循初中学生的成长规律,有各自的意义。

摘要： 复习课绝不是只做练习,它是把相对独立的知识点串联起来进行教学,是更深入的学习。要想真正提高复习质量,教师要尽量排除各类复习材料的干扰,认真钻研,深入思考,“吃透”教材,理解该教材习题的具体编写意图。对于习题要反复推敲、扩展和适当地变形,做到基本训练与开拓思维有效融合。教学质量不可能靠刷题提高,教学必须要回归学科的本质,回归教学的规律。

摘要： 1高中数学新旧教材对比的必要性《普通高中数学课程标准(2017年版)》(下文简称《标准》),提出了高中数学的学习要求:"四基""四能"及"六核心素养".2019年秋季学期,部分省份率先使用新教材,教材在《标准》下做了哪些改变?新教材对比旧教材有哪些优势?又是如何体现核心素养下的数学教学?教师应如何利用好教材落实"素养"教学?……这些都是摆在高中教师面前的问题.因此,对比新旧教材,寻找和分析差异,探求编写意图,明确教学要求,是高中数学教师加深对教材理解、落实《标准》理念的必然要求.

摘要： 教材的编写方式体现了课程标准对学生核心素养的具体要求,也是教师和学生实现教与学活动的材料,新教材在编写上注重内容呈现的科学性、知识表述的适切性、知识呈现的情境性、知识内容的结构化、核心素养的外显化、价值观念的直观化,这样的编写方式有利于教师落实素养课堂的教学要求。

摘要： “快乐读书吧”是部编版小学语文教材新设置的栏目,旨在引导学生多读书,读整本的书,以培养广泛的阅读兴趣,形成良好的阅读习惯。如何有效落实“快乐读书吧”的教学,让学生爱上阅读,快乐读书呢?笔者认为教师必须明确编写意图,实施有效教学策略,才能实现“快乐读书吧”的教学价值,提升学生的阅读素养。教育家苏霍姆林斯基曾经说过:“让学生变聪明的办法不是补课,不是增加作业,而是阅读、阅读、再阅读。”如今,阅读的重要性逐渐显现。

摘要： 统编版小学语文教材重视读写结合,编排了一定数量的读写教学训练点,读写结合是小学语文教学的有效路径,需要教师读懂编者的编写意图,靶向语文教学核心价值。在教学中,教师要注重在读中看透“规则”,通过读与写的双重转化,合理组合读写资源,精准靶向读写要素,明确指向读写目标,实现在写的过程中写透“规则”,从而提高学生的语文综合素养。统编版教材注重读写结合,在很多课后习题中安排了“小练笔”学习内容,这些内容指向读与写的结合。

摘要： 本公开涉及一种查询改写意图的预测方法及装置。该查询改写意图的预测方法包括：将待识别的查询数据输入预测模型进行处理，得到所述待识别的查询数据对应的至少一个意图；其中，所述待识别的查询数据包括原始查询词和改写查询词；根据所述待识别的查询数据对应的至少一个意图，得到所述待识别的查询数据对应的查询改写意图。本公开的查询改写意图的预测方法及装置，能够有效的解决查询数据稀疏造成查询理解准确率较低的问题，从而实现准确的预测用户的查询改写意图，提高用户的使用体验。

摘要： 本公开涉及一种查询改写意图的预测方法及装置。该查询改写意图的预测方法包括：将待识别的查询数据输入预测模型进行处理，得到所述待识别的查询数据对应的至少一个意图；其中，所述待识别的查询数据包括原始查询词和改写查询词；根据所述待识别的查询数据对应的至少一个意图，得到所述待识别的查询数据对应的查询改写意图。本公开的查询改写意图的预测方法及装置，能够有效的解决查询数据稀疏造成查询理解准确率较低的问题，从而实现准确的预测用户的查询改写意图，提高用户的使用体验。

摘要： 本申请实施例提供了一种监控网络意图的方法、网络意图监控系统及存储介质，能够解决网络意图下发后运维人员无法监控和校验网络意图的实现情况，导致运维人员仅能在网路发生故障或业务出现明显的质量下降时，方可发现网络状态已经与网络意图产生明显差异，网络运维效率低的问题。前述的方法包括：网络意图监控平台获取到用户待监控的网络意图，所述网络意图包括多条网络子意图；基于所述多条网络子意图、网络实时信息和所述多条网络子意图对应的多个分析引擎，为所述多条网络子意图确定多份分析信息；基于所述多份分析信息和监控引擎确定监控结果信息；基于所述监控结果信息进行网络优化需求分析。

摘要： 本申请涉及一种意图识别模型的训练方法及装置、意图识别的方法及装置，其中，意图识别模型的训练方法包括：通过获取用户通过人机对话系统输入的历史文本数据，每个所述历史文本数据具有表征用户意图的意图标签，将每个所述历史文本数据输入初始识别模型，通过所述初始识别模型提取所述历史文本数据的语义特征，融合所述语义特征，得到与所述意图标签对应的多维语义特征，根据所述多维语义特征和与所述多维语义特征对应的意图标签，训练所述初始识别模型，得到意图识别模型，从多维度获取文本数据的语义特征，使得意图识别模型能够准确地识别用户意图。

摘要： 本申请涉及一种意图识别模型的训练方法、意图识别方法、设备及介质，属于计算机技术领域，该方法包括：获取第一样本数据；获取各个意图类别对应的样本频率；将第一文本数据输入预先创建的初始网络模型，得到类别预测信息；将类别预测信息、意图类别和样本频率输入分类损失函数，得到分类损失值；基于分类损失值更新初始网络模型的模型参数，以训练得到意图识别模型，可以解决训练得到的意图识别模型对某些意图类别识别的准确性较低的问题；由于将样本频率加入到分类损失函数中，从而计算出带有该分布情况的先验知识的损失值，可以使初始网络模型对不同意图类别的特征的学习程度相同，因此，可以提高训练得到的意图识别模型对意图识别的准确性。

摘要： 本申请实施例提供一种获取意图识别模型的方法以及意图识别方法，该方法包括：获取原始训练文本集，其中，所述原始训练文本集包括与至少两种意图类型中各意图类型分别对应的训练数据，所述训练数据包括多条原始训练语句以及与各条原始训练语句分别对应的原始标注标签；根据所述原始训练文本集中的数据得到目标训练文本集，其中，所述目标训练文集中的各条目标训练语句是通过对一个原始标注标签进行遮盖处理后得到的；基于所述目标训练文本集中的数据对预训练掩码语言模型Bert进行微调，得到目标意图识别模型。本申请的实施例可以在小样本以及数据不平衡的情况下也能训练出泛化性能更好，更健壮的意图识别模型。

摘要： 本公开关于一种语音意图识别模型的训练方法、语音意图识别方法和装置，训练方法包括：获取文本样本和携带有语义标签的第一语音样本，其中，第一语音样本与文本样本的内容对应，语义标签为文本样本的文本语义特征；利用第一语音样本，对待训练的语音意图识别模型中的语义提取网络进行预训练，得到预训练的语音意图识别模型，其中，预训练的语音意图识别模型中包括预训练的语义提取网络和待训练的意图识别网络；获取携带有意图标签的第二语音样本；利用第二语音样本，对预训练的语音意图识别模型进行训练，得到训练完成的语音意图识别模型。

摘要： 本申请提供了一种意图识别模型的训练以及意图识别方法、电子设备、介质及系统，意图识别模型的训练方法包括，获取训练样本，所述训练样本为包含一个或多个意图的文本；根据字典将所述文本进行词嵌入，以获取词向量；使用所述词向量训练所述意图识别模型，其中，所述意图识别模型包括：第一模型，所述第一模型以所述词向量为输入，输出数字串，所述数字串包含所述词向量相关的信息和隐藏关系；第二模型，所述第二模型以所述数字串作为输入，输出一个或多个意图的起始位置和结束位置。该方法可以准确、高效地识别文本的多个意图。

摘要： 本申请涉及人工智能技术，提出一种意图识别模型训练及语音意图识别方法、装置和相关设备，该方法包括：获取标注有用户意图标签的样本语音作为数据集；将对样本语音进行语音识别得到的样本文本特征和从样本语音提取的样本语音特征输入至待训练的意图识别模型得到至少两个意图隐变量，对所有意图隐变量进行融合得到融合意图特征表示，根据融合意图特征表示进行意图预测，得到预测意图标签；计算损失函数用以更新模型参数，直至模型收敛，得到已训练的意图识别模型。本申请通过从语音中以多维度获取意图相关信息进行融合识别到更完整和准确的用户意图。

摘要： 本文中呈现了用于在通信网络内支持基于意图的组网的各种示例实施例。用于在通信网络内支持基于意图的组网的各种示例实施例可以被配置为支持管理系统，该管理系统被配置为支持各种网络部署场景，包括使客户能够部署和激活新网络的绿地部署场景，使客户能够基于对网络的(多个)原始意图和网络配置的智能重新构建将基于意图的组网应用于现有网络以确保满足网络的(多个)原始意图的棕地部署场景等，以及它们的各种组合。