语言与思维

摘要： 语文学科包含着丰富的教学内容,涉及到广泛的学科知识,因此,对语文学科课程与内容进行科学定位是搞好语文教学的基本前提,它能约束和规范语文教学的学科范围与教师的教学行为,使语文教学目标清晰。本文从语文课程建构的角度对语文学的层次进行了较为细致的厘定,并分别从语言与思维、篇章与读写、文学与文化等内容对语文学科的教学内容进行较为深入的揭示。

摘要： 语言和思维是高中语文教学中尤为重要的组成元素,且二者同属相同的地位。在开展语文教学活动的过程中,老师要分析学生的学习现状,选择和学生生活较为贴近且符合教材教学要求的内容,设定更适合学生发展的教学目标,构建相对应的教学情境,用情境刺激学生思考和探索,借助提问式的教学形式,注重发散学生思维,给学生语言的组织和使用创设出更为多元化的思维框架,不断充实语言表述的内容,并且在开展语言训练活动的阶段,借助探究讨论等多种方式,鼓励学生发散思维,让学生相互合作,共同进步,进行思维的碰撞和交流,把思维和语言更好地融合在一起,创建出高效的语文教学课堂。

摘要： 一、引言阅读是主动的语言与思维相互作用的创造性地学习运用语言的一个过程,是人们获取信息的一种重要途径,也是人类社会文化交流的一种重要形式。英语阅读更是英语学习的重要技能之一。阅读教学是英语教学的一个主要组成部分,它不仅要侧重培养语言知识和阅读技能,更要教授英语学习策略和训练学生的思维能力。

摘要： 语言与思维之间是相互渗透、相互作用的同构关系。仅把语言视作思维的外在表现形式是片面的,它们都生成并受制于特定的文化系统。人类的语言结构在一定程度上反映了世界的结构、思维的结构,包括逻辑的结构。思维与文字同构,思维与语言共生。

摘要： 语言与思维本是互生互助的统一体,学习语言的目的不仅是交际,语言课程应该是工具性与人文性的统一,外语学界越发强调语言学习对人类思维发展的促进作用,然而如何在实际教学中落实思维品质的培养是一大问题.本文从思维品质的内涵与定义入手,基于目前思维品质的培养在课堂教学中存在的问题,提出一些建议.

摘要： "2017年版课标"提出语文学科的四大核心素养:语言建构与语用、思维发展与提升、审美鉴赏与创造、文化传承与理解。其中,语言是根,思维是魂,语言与思维相互依存,通过语言建构和运用,获得思维发展与提升。文言文教学是语文教学的重要组成部分,如何在文言文教学中落实语文核心素养?笔者在统编版必修(下册)第一单元的教学中,聚焦于语言、文本、思维这三个层次来有序展开:通过"思维"活动,积累和理解"语言",从而进入"文本"的解码和评价。

摘要： 高考作文"审题立意"教学应立足学生的真实问题,使用经典的作文题,组织多样的言语活动,建构有效的思维模式,实现学生的高阶思维发展。学生作文离题或偏题往往源于经验的不足或视野的局限。唯有突破经验感知,才能通过"琢磨"关键词句解读题目内涵,借助宏阔的时代视野沉潜立意、生发观点;而在语言与思维建构的课堂上,用引导对话、辩驳补充、切磋修改等活动形式,才能促使学生在潜移默化中完成思维的提升。

摘要： 语言不仅是交流工具,也是思维工具。语言与思维互相联系、互相促进,使语文教学得天独厚地具有培养学生批判性思维的条件。传统的课堂教学,大部分内容都是在教师的主导之下进行的,学生缺乏独立思考的空间,这也导致学生的自主分析能力和系统化能力相对薄弱。而在批判性思维的视域下,学生不仅要能够独立完成推理过程,而且还需形成系统化的认知,这对教师和学生而言都是一种考验。语文教学是知识与生活的双向输出语文教学作为母语教学,在传递知识的同时。

摘要： 汤萌,孩子们口中的Ms. Tang,是浙江省第一位GESE(英国伦敦三一学院英语口语等级考试)12级得主、世界中学生辩论冠军赛(WSDC)中国队领队兼裁判(2009~2012)。汤萌曾在杭州外国语学校(以下简称"杭外")任教,离开杭外后在杭州越读馆担任英语项目负责人近十年,主要负责中学生英语精读课,让学生带着思辨意识去探索文本。

摘要： 语言与思维紧密相连。语言是思维的外壳,思维外显需要语言的组织,反过来,语言表达可以提升思维的水平。英语学科核心素养之一是思维品质,通过英语教学培养学生的思维品质是重中之重的教学目标。积累的语言也许会渐渐忘记,习得的言语策略也许会慢慢遗忘,但是养成的思维品质却可以让学生受益匪浅。所以,笔者认为,在小学英语教学中,培养学生的思维品质应该是英语教学的重要目标,为思维而教学应该是英语课堂教学变革的努力方向。

摘要： 实施例针对被配置为接收自然语言(NL)输入并且执行分析操作以生成NL输出的自然语言处理(NLP)系统。NLP系统被配置为至少部分地基于分析操作的至少一部分来生成至少一个置信水平。NLP系统被进一步被配置为至少部分地基于所述至少一个置信水平将至少一个不流利表达集成到NL输出中。

摘要： 一实施方式所涉及的自然语言处理系统具备分析部以及修正部。分析部使用分割模型而执行对于一个句子的词素分析，从而对分割该一个句子而得到的各个被分割元素设定标签。分割模型包含表示被分割元素与标签的对应的输出特性的分数、和表示与连续的两个被分割元素对应的两个标签的组合的转移特性的分数。修正部对通过分析部而得到的分析结果所示的标签、和表示一个句子的正解的标签的正解数据进行比较，将与对应于非正解的标签的正解的标签关联的特性的分数提高，将与该非正解的标签关联的特性的分数降低，从而对分析部在下一个句子的词素分析中所使用的分割模型进行修正。

摘要： 本发明公开了自然语言机器思维的学习方法及系统，包括以下步骤：输入自然语言表述语句并转换为似谓词演算形式子句集；依据层次挑出表述抽象特性特征的主子句作为训练实例子句集；输入或自生成学习结果子句集；根据训练实例子句集中的指针词搜索知识库，建立适于目标概念的背景知识；在自然语言产生式系统中或直接利用学习算法对训练实例进行学习，得到学习结果；将学习结果以似谓词演算形式子句集的形式存储至知识库或生成新的自然语句输出。优点在于，通过本发明提供的方法或系统，直接使用自然语言思维的机器将能够学习和使用自然语言来指令智能体行为，以及能自动控制专门程序软件的使用。

摘要： 本发明公开了一种自然语言机器思维的自动编程方法及其系统，获取任务书后依次进行以下步骤：S1.将任务书文本转换表示；S2.建立对应关系库；S3.外部输入或自动编制任务书文本，对该任务书解读，定义和理解要解决的问题；S4.按照问题类型及问题框架构成模式，搜索算法模块库并依此设计解决问题的算法，设计程序及实现选定的算法；S5.进入自然语言产生式系统，输出指令进入编程软件或进入任一种编程语言进行编程得到程序；S6.运行所述程序，检验程序的输出结果。使得机器在接受关于所设计程序要实现目标的需求描述后，自动生成一个能完成这个目标的具体程序。本发明是一个开创性的人工智能技术，具有极大的商业价值。

摘要： 本发明公开了基于似谓词演算形式的机器思维语言翻译的方法及系统，包括以下步骤：S1、输入翻译前的自然语言信息语句；S2、将自然语言信息语句基于似谓词演算形式，利用不同层面集切分得到最简思维模式集合；S3、将最简思维模式集合转换成自然语言产生式系统规则表示；S4、根据自然语言产生式系统规则表示生成翻译后的语句；S5、将翻译后的语句作为结果输出或作为学习结果存储。优点在于，语句分解后对应翻译再回溯成句的翻译模式，是人的翻译工作模式。对两种不同的语言通过切分后进行机器自动翻译。语义表达对应吻合准确且无遗漏；使对应翻译后再生成的语句原义依旧；在整体上照应不同语言表达方式差异即可，细节上是相同的或相似的。

摘要： 本发明公开了用于语言障碍及术后语言表达困难患者的语言识练系统，属于语言识别练习技术领域，包括云端数据库和智能分析系统，智能分析系统包括面部信息录入单元、实时数据录入单元、统计患者面部表达时间长短的表达时长统计单元以及用于识别面部信息的数据反馈模块，其中，数据反馈模块包括识别嘴型信息的嘴型信息识别反馈单元以及分析患者发音颤动的颤动识别区分单元。该用于语言障碍患者及术后话语表达困难患者语言练习识别系统，通过实时数据录入单元捕捉的数据传输至数据反馈模块，由模块中的嘴型信息识别反馈单元结合面部信息辅助反馈单元进行基于云端数据库的分析，以确认患者大致与语义，方便医护、康复人员进行进一步地沟通或训练。

摘要： 自然语言处理系统具有：场景设定部(10)，其解析输入的自然语言的语句，生成表示理解自然语言的主体的主体数据、以及表示主体行动的世界的一部分的场景数据，在场景数据中设定主体数据；状况变化设定部(11)，其解析输入的自然语言的语句，并设定场景的状况变化；正负情绪设定部(12)，其基于场景的状况变化，判定是否产生了对于主体而言有利的情绪即正情绪、或者对于主体而言不利的情绪即负情绪；以及含义解析部(13)，其基于产生的正负情绪进行含义解析。状况变化设定部(11)将在状况变化的前状态下作用于主体数据的价值和在状况变化的后状态下作用于主体数据的价值分别作为数值来获取。正负情绪设定部(12)计算前状态的数值与后状态的数值的差而计算出正负情绪。

摘要： 本发明属于软件工程技术领域，具体公开了一种语言资源数据库、语言资源管理平台以及语言资源管理系统。所述语言资源数据库与一具有管理所述应用程序的语言资源的功能的平台交互，所述语言资源管理平台中包括资源总表，所述资源总表以表格的形式将所述语言资源数据库的至少一部分内容显示在显示器上，通过编辑所述资源总表操作所述语言资源数据库。本发明的优点在于为应用程序本地化的工作提供了交互平台，使得开发者、译者和测试者能够操作同一数据库，减少数据(包)在反复传递和合并的过程中出现误操作。

摘要： 在语言处理装置(2)中，向量统合部(23)生成对与输入句对应的词袋向量和与输入句对应的意思向量进行统合而得到的统合向量。应答句选择部(24)根据由向量统合部(23)生成的统合向量，从询问应答DB(25)中选择与输入句对应的应答句。

摘要： 实施例针对被配置为接收自然语言(NL)输入并且执行分析操作以生成NL输出的自然语言处理(NLP)系统。NLP系统被配置为至少部分地基于分析操作的至少一部分来生成至少一个置信水平。NLP系统被进一步被配置为至少部分地基于所述至少一个置信水平将至少一个不流利表达集成到NL输出中。