依托文本,深度解读
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依托文本，深度解读
作者：冯静
来源：《中学教学参考·文综版》2017年第12期
[摘要]在语文学习过程中，教师要帮助学生走进文本，和文本进行深度对话，最终达到深度解读文本的目标。教师要采用一些灵活的教学方式，让学生带着浓厚的兴趣去解读文本，同时引导学生自主探究，促进学生进行个性化解读，实现高效课堂的构建。
[关键词]初中语文；文本；解读
[中图分类号] G633.3 [文献标识码] A [文章编号] 1674-6058（2017）36-0011-02
新课标明确指出，在语文学习的过程中，教师要带领学生深度解读文本，帮助学生获得深刻的情感体验。而作为语文教师，为了完成深度解读文本的目标，就要注重采用灵活有效的教学方法，同时注重发挥学生的自主性，引导学生和文本进行互动对话，让学生获得丰富的知识和深厚的情感体验，有效促进学生阅读能力的提高，提升课堂教学的效率，实现高效课堂的构建。
一、诵读文本，学会审美
在学习语文的众多方法中，诵读教学是一种最基本的方法。琅琅的读书声能够让学生对文本中的情感有更加直接的体会，让学生很好地体会到文本的精彩之处，帮助学生学会鉴赏文本之美，提升学生的审美能力。在具体的教学过程中，教师可以让已经具备一定理解能力的学生进行诵读体会，使学生通过诵读，深入感悟文本的深刻内涵，最终实现提升学生审美能力和文化修养的目标。
例如，在教学《春》这篇课文的时候，教师就采用了主题诵读的方式引导学生体会散文之美。《春》是初中语文教材中一篇非常经典的精美散文，在教学时，教师改变了以前逐句逐段分析的教学方法，而是引导学生在初步感知文本的基础上，抓住重点词句进行诵读，让学生在诵读的过程中体会文中作者抒发的对春的深切赞美之情。具体教学过程是这样的：首先，教师让学生自主朗读课文，然后谈一谈这样处理情感的理由，然后为学生播放了这篇课文的视频和录音资料，让学生获得视觉和听觉的享受，也让学生对文本中的情感有更加深刻的感悟。同时，教师让学生体会录音朗读和自己处理的不同，进一步强化学生的认识。在这样的基础上，教师引导学生抓住文本中的重点词语进行大胆想象：“同学们，春天的美景总是令人如沐春风，心旷神怡。今天，我们就在倾听录音的过程中闭目想象一下，感受自己好像走进了春天，身体在春意盎然中自由飞翔，享受一片美丽的春光。”这样教学让学生对散文之美有了深切的体会。之后，教师为学生组织了散文诵读比赛，让学生充分感受散文之美，提升感悟美的能力。
深入歌曲文本解读
最新资料推荐 深入歌曲文本解读 《深入歌曲文本解读，提高歌唱教学有效性》的研究方案龙港五小孙小蕾一、课题的提出1、课题提出的背景歌唱教学是一种体现美的艺术。 在小学音乐教育中，歌唱教学是音乐教学的重要内容。 针对当前歌唱教学中文本解读不够深入的现状，提出从歌曲艺术的特点、文化的语境、个性化的理解三种视角进行文本解读，以优化歌唱教学文本解读的质量，提高歌唱教学有效性。 2、问题研究的必要性文本解读是歌唱教学的根，用音乐的、 人文的、创新的角度进行多维解读，即从歌曲的特点、文化的语境、个性化的理解进行文本解读使学生领略歌曲的艺术魅力，最终获得对歌曲的正确理解。 二、课题的概念界定和文献分析1、课题界定（1）歌唱教学。 歌唱教学是一种体现美的艺术。 在小学音乐教育中，歌唱教学是音乐教学的重要内容。 （2）歌曲。 歌曲是由歌词和曲谱相结合的艺术形式，词曲相应。 歌曲的创作一般有两种方式： 一是先词后谱写乐章，一曲专为一词所用，二是先曲后词， 依声填词。 （3）歌曲的文本解读:
是指从音乐要素出发，符合新课程所倡导的把音乐要素作为音乐学习 主要内容。 通过对音乐要素准确、深入而细致的分析，设计有针对性的、由浅入深、由易而难的教学手段而直指音乐本体，从根本上发展学生的音乐素养。 2 、政策、理论依据（1）根据中小学音乐课程标准： 音乐是人类最古老、最具普遍性和感染力的艺术形式之一，是人类通过特定的音响结构实现思想和感情表现与交流的比不可少的重要形式，是人类精神生活的有机组成部分；作为人类文化的一种 重要形态和载体，蕴涵着丰富的文化和历史内涵，以其独特的艺术 魅力伴随人类历史的发展，满足人们的精神文化需求。 对音乐的感悟、表现和创造，是人类基本素质和能力的一种反映。 （2）雷默先生在《音乐教育的哲学》指出，教学中要尽可能发现和挖掘音乐中独特的音乐语言（要素），以此来发展学生对表现要素的理解力和更明晰的感知。 这句话点明了挖掘歌曲中音乐要素的重要性，它包含了旋律、节奏、节拍、力度、音色、结构、调式、和声、曲式、风格等。 三、研究目标和内容1、研究目标：歌唱教学很容易被上成一堂综合 课，虽然新颖的教学方法和灵活的教学形式，但是对歌 最新资料推荐 曲教学中的文本解读不够深入的现状，意在优化歌唱教学文本解读 质量，提高歌唱教学有效性。
文献综述的类型
文献综述是"一种在分析、比较、整理、归纳一定时空范围内有关特 定课题研究的全部或大部情报的基础上，简明的类述其中的最重要部分，并标引出处的情报研究报告"。文献综述的定义包含三个基本要素：首先，文献综述反映原始文献有一定的时间和空间范围，它反映一定时期内或是某一时期一定空间范围的原始文献的内容。其次，文献综述集中反映一批相关文献的内容。其它二次文献如题录、索引、文摘、提要等一条只能揭示一篇原始文献的外表信息或内容信息，且各条目之间没有联系，而综述一篇可集中一批相关文献，且将这批文献作为一个有机整体予以揭示，信息含量比二次文献多得多。第三，文献综述是信息分析的高级产物。书目、索引等是对原始文献的外表特征进行客观描述，不涉及文献内容，编写人员不需了解原始文献的内容，也不需具备相关学科的基础知识;提要、文摘是对原始文献的 内容作简要介绍和评价，编写人员需要具有相关学科的一些基础知识，以识别和评价原始文献;文献综述则要求编写人员对综述的主题有深 入的了解，全面、系统、准确、客观地概述某一主题的内容。运用分析、比较、整理、归纳等方法对一定范围的文献进行深度加工，对于读者具有深度的引导功能，是创造性的研究活动。 文献综述的类型可以从不同的角度对文献综述进行划分，最常见的方法是根据文献综述反映内容深度的不同即信息含量的不同划分按照文献综述信息含量的不同，可将文献综述分为叙述性综述、评论性综述和专题研究报告三类。
叙述性综述是围绕某一问题或专题，广泛搜集相关的文献资料，对其内容进行分析、整理和综合，并以精炼、概括的语言对有关的理论、观点、数据、方法、发展概况等作综合、客观的描述的信息分析产品。叙述性综述最主要特点是客观，即必须客观地介绍和描述原始文献中的各种观点和方法。一般不提出撰写者的评论、褒贬，只是系统地罗列。叙述性综述的特点使得读者可以在短时间内，花费较少的精力了解到本学科、专业或课题中的各种观点、方法、理论、数据，把握全局，获取资料。 评论性综述是在对某一问题或专题进行综合描述的基础上，从纵向或横向上作对比、分析和评论，提出作者自己的观点和见解，明确取舍的一种信息分析报告。评论性综述的主要特点是分析和评价，因此有人也将其称为分析性综述。评论性综述在综述各种观点、理论或方法的同时，还要对每种意见、每类数据、每种技术做出分析和评价，表明撰写者自己的看法，提出最终的评论结果。可以启发思路，引导读者寻找新的研究方向。 专题研究报告是就某一专题，一般是涉及国家经济、科研发展方向的重大课题，进行反映与评价，并提出发展对策、趋势预测。"是一种现实性、政策性和针对性很强的情报分析研究成果"。其最显著的特点是预测性，它在对各类事实或数据、理论分别介绍描述后，进行论证、预测的推演，最后提出对今后发展目标和方向的预测及规划。专题研究报告对于科研部门确定研究重点和学科发展方向，领导部门制定各项决策，有效实施管理起着参考和依据的作用。这一类综述主
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深度学习综述 摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。 Review of Deep learning Abstract: Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These methods have dramatically improved the state-of-the-art in speech recognition, visual object recognition, object detection and many other domains such as drug discovery and genomics. Deep learning discovers intricate structure in large data sets by using the backpropagation algorithm to indicate how a machine should change its internal parameters that are used to compute the representation in each layer from the representation in the previous layer. Deep convolutional nets have brought about breakthroughs in processing images, video, speech and audio, whereas recurrent nets have shone light on sequential data such as text and speech. 1 引言 机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能：从Web搜索到社会网络内容过滤，再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中，比如相机和智能手机。 机器学习系统被用来识别图片中的目标，将语音转换成文本，匹配新闻元素，根据用户兴趣提供职位或产品，选择相关的搜索结果。逐渐地，这些应用使用一种叫深度学习的技术。传统的机器学习技术在处理未加工过的数据时，体现出来的能力是有限的。几十年来，想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统，需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器，把原始数据（如图像的像素值）转换成一个适当的内部特征表示或特征向量，子学习系统，通常是一个分类器，对输入的样本进行检测或分类。特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。对于分类任务，高层次的表达能够强化输入数据的区分能力方面，同时削弱不相关因素。比如，一副图像的原始格式是一个像素数组，那么在第一层上的学习特征表达通常指的是在图像的特定位置和方向上有没有边的存在。第二层通常会根据那些边的某些排放而来检测图案，这时候会忽略掉一些边上的一些小的干扰。第三层或许会把那些图案进行组合，从而使其对应于熟悉目标的某部分。随后的一些层会将这些部分再组合，从而构成待检测目标。深度学习的核心方面是，上述各层的特征都不是利用人工工程来设计的，而是使用一种通用的学习过程从数据中学到的。 深度学习正在取得重大进展，解决了人工智能界的尽最大努力很多年仍没有进展的问题。它已经被证明，它能够擅长发现高维数据中的复杂结构，因此它能够被应用于科学、商业和政府等领域。除了在图像识别、语音识别等领域打破了纪录，它还在另外的领域击败了其他机器学习技术，包括预测潜在的药物分子的活性、分析粒子加速器数据、重建大脑回路、
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山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日
文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检
【CN109918507A】一种基于TextCNN改进的文本分类方法【专利】
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Web文本情感分类研究综述 王洪伟/刘勰/尹裴/廖雅国 2012-9-27 14:55:59 来源：《情报学报》(京)2010年5期【英文标题】Review of Sentiment Classification on Web Text 【作者简介】王洪伟，男，1973年生，博士，副教授／博士生导师，研究方向：本体建模和情感计算，E-mail:hwwang@https://www.360docs.net/doc/d617710487.html,。同济大学经济与管理学院，上海200092； 刘勰，男，1985年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。同济大学经济与管理学院，上海200092； 尹裴，女，1986年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。同济大学经济与管理学院，上海200092； 廖雅国，男，1954年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。香港理工大学电子计算学系，香港 【内容提要】对用户发表在Web上的评论进行分析，能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Web文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。
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同时，网络社会的虚拟性、用户匿名性、信息海量性、事件发展复杂性为虚拟数字社会的管理带来极大的挑战。特别是我国现处在经济转轨时期，各种事件频发，加强虚拟社会管理成为我国政府和社会管理的当务之急。 基于上述分析，社会计算出现的背景可以归纳为两方面，一是以用户为中心的Web2.0的思想得到广泛推广，逐渐产生了从个体行为到群体智能的社会化思维模式；二是许多虚拟社会网络的出现逐步形成了一种新型的数字化社会形态。 概念框架 社会计算作为一个新兴的跨学科研究领域，目前还没有一个公认的定义。但也许我们可以从社会计算出现的背景去剖析它的概念。基于这个认识，社会计算实际上可以简单地概括为“用社会化方法计算社会”，具体包含两层意思，即“为社会计算”和“用社会化方法计算”。如图2所示。 “为社会计算”反映了社会计算研究与服务的对象是社会，包括虚拟网络和现实社会，以及从中抽象出来的人工社会。从这个角度来说，通过信息技术方法对社会数字轨迹进行分析，了解社会已经发生、正在发生、将要发生的事情，准确地了解社会的动态特征和运行规律，预测政策实施的可行性，为虚拟网络社会的科学管理和政府决策提供参考。 “社会化方法”是一种以草根用户为中心、 引言 随着互联网的迅猛发展，特别是Web2.0理念的逐渐深入，越来越多的虚拟社会网络出现了，如微博（Twitter 、新浪微博）、社交网（Facebook 、人人网）、社会标注系统（Delicious 、Flickr ）、论坛（BBS ）、维基（Wiki ）等，这些虚拟社会网络聚集了大量用户。据2010年2月资料显示，全球最大的社会网络Facebook 注册的用户已达4亿多，成为排在中国和印度之后的全球人口第三大社会[1]，如图1所示。虚拟社会网络已经成为一种新形态的数字社会[2]。 虚拟社会网络不但聚集了大量的用户，而且用户参与网络活动的深度和广度都得到了空前的提高。网络用户不再仅是信息浏览和接受者，也是互联网信息资源的提供和传播者。虚拟网络已成为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”。这种由大众创造的社会媒体（social media ）详细地记录了用户的思想和行为轨迹，这使得利用计算技术观察和研究社会成为可能。 用社会化方法计算社会 关键词：社会计算 Web2.0 社会网络 概念框架 孟小峰 余 力 中国人民大学 图1 Facebook 成为全球第三大社会
文本分类综述1
文本分类综述 1. 引言 1.1 文本分类的定义 文本分类用电脑对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记，与文本分类相近的概念是文本聚类。文本聚类是指，由机器将相似的文档归在一起。与文本分类的区别在于，文本分类是监督学习，类别是事先规定好的，文本聚类是无监督学习，由计算机把类似文本归在一起，事先并不划定好类别。 基于统计的文本分类算法进行文本分类就是由计算机自己来观察由人提供的训练文档集，自己总结出用于判别文档类别的规则和依据。 文本分类的基本步骤是：文本表示->特征降维->分类器训练>文本分类 1.2 文本分类的基本思路 文本分类基本方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，选择最优的匹配结果，从而实现分类。 计算机并不认识文档，因此首先就要设法如何转化一篇文档为计算机所接受，转化方法要与文本有对应关系。对于计算机文本分类而言，这是最重要的步骤。 其次要制定出一定的评判标准，根据文档表示结果对文本进行分类 1.3 文本分类目前的研究热点 2. 文本表示 利用计算机来解决问题，首先就是要找到一种使计算机能够理解方法来表述问题，对文本分类问题来说，就是要建立一个文档表示模型。 一般来说，利用文档中的语义信息来表示文档比较困难，因此直接采用词频来表示文档，不过也出现了许多利用语义的文档表示方法。 2.1 向量空间模型（VSM） VSM模型是目前所用的较多的文本表示模型，这种模型把文本看作是一个特征项的集合。特征项可以是词，也可以是人为所构造的合理的特征。
2.2 词袋模型 词袋模型是VSM 模型在文本分类问题中的一个最简单的应用。对于一篇文档，最直观的方法就是使用词和短语作为表示文本的特征。对于英文文章来说，各个单词之间己经用空格分开，可以直接获取特征词，不过由于英语中存在词形的变化，如:名词的单复数、动词的时态变化、词的前缀和后缀变化等，所以会需要一个抽取词干的过程。对于中文来说，因为词和词之间没有停顿，所以需要借助于词典来统计特征词。对于文本分类来说，常用的方法为TF 即词频法。 具体操作为： 对文本，北京理工大学计算机专业创建于1958年，是中国最早设立的计算机专业的大学之一。对于该文档，词袋为{北京、理工、大学、计算机、专业、创建、1958、中国、最早、设立}相应的向量为{1,1,2,2,2,1,1,1,1}，这种统计特征词词频当作文档特征的方法也称为TF 法，为了防止这种方法统计出的特征使得文本长度影响到分类结果，要把它做归一化处理，最容易想到的归一化做法是除以文本长度。 另外还有另一个指标IDF 指标，衡量词的重要性，一个词在一篇文本中出现的频率越高，同时在总的训练文本中出现的频率越低，那么这个词的IDF 值越高。 操作： 总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到，公式表示为 ，idf 衡量了一个词的重要程度，因此tf ×idf 可以更好的来表示文本。 2.3 其他模型 3. 特征降维 文本所形成的不加处理的特征向量维数很高，以词袋模型为例，一方面，很多文章只有几千词，而一个分词词典所包含的词有数万个，如果不加处理，把所有词都表示出来，是极大的浪费，另一方面，若依照分词词典建立向量，事实上是无法使用的，因此需要对文档特征进行降维处理。把不用的特征去掉，保留区分度高的词语。特侦降维可以有两种思路，特征选择和特征提取，其中，特征选择是指在原有特征的基础上，选择一部分特征来表示文本，特征性质不变，例如||log()|:| i j D idf j t d =∈
规划申报方案内容和深度要求
规划申报方案内容和深度要求 申报方案主要包括规划说明书，现状图，总平面规划图，道路交通及竖向规划图，地下建筑平、剖面图，日照分析报告，根据项目的位置和重要程度可增加透视图，模型或动画。 1、说明书：说明项目背景和基地及其周边的现状情况，包括土地权属情 况，历史遗存和灾害影响等情况；分析研究相关规划控制要求以及项 目存在的问题，明确规划方案的主导思想和设计目标；阐述规划方案 的总体构思和规划布局。附表：“规划用地平衡表”“主要技术经济指 标表”“停车场（库）统计表”“公共配套设施统计表”“绿地明细表” 以及“建筑信息表”。 2、现状图：在现状地形图上标明规划用地范围界限，建设用地产权界限， 城市道路红线，宽度及名称，现状建筑的用途、层数等。 3、总平面规划图：要求普通纸质彩图。在现状地形图（图纸上淡化地形 地物线条，删除不必要的地形信息）上标明建筑、绿地、道路、广场、 停车场等的平面布局；表明各类建筑的平面轮廓、建筑信息、建筑标 高；标注建筑间距、尺寸，建筑退让各类控制线、组团级以上道路及 地界的距离；标明规划用地范围、绿地边界范围；标明道路红线、交 叉口控制范围、河道、绿地、高压线走廊、文物古迹保护范围等规划 控制线；标明地面停车场范围及车位布置方式，地下停车库等地下空 间的范围、层数以及出入口等。附“规划用地平衡表”“主要技术经济 指标表”“停车场（库）统计表”“公共配套设施统计表”“绿地明细表”。 4、道路交通及竖向规划图：图纸复杂时，该图可分为道路交通分析图和 竖向设计图。标明规划地块的人流、车流主要出入口，标注出入口距 城市道路交叉口距离；标明各类交通设施的用地范围及平面形式，各 级道路的宽度；标明人流，车流交通流线；标明道路等级结构；标明 周边城市道路主要控制点高程，标明规划道路中线交叉点和主要变坡 点和平曲线拐点的控制高程；标明台阶、挡土墙的位置和控制高程 5、地下建筑平、剖面图：标明地下建筑外轮廓线、基础轮廓线，地下建 筑分类用途及各类建筑面积；地下停车车位数量、交通流线；标注覆 土深度、建筑底板标高、顶板标高。 6、日照分析报告：需采用正版经认证的软件编制。应详细标明项目概况、 日照分析的基础参数及日照标准、日照分析所依据的资料，标明现状、 规划或模拟建筑的性质、建筑层数、高度、标高、采样点情况，标明 建设前后的比较分析结果、公共绿地的日照遮挡情况、详细的日照分 析结论等。报告同时应附日照分析范围图和日照分析图。 7、透视图、模型或动画：视项目所处位置和重要程度的不同，可制作能 够表达规划范围内及周边建筑和空间关系的透视图、模型或动画。需 要市建委主任规划专题会议和市政府城建专题会议审查的项目，必须 制作透视图。 规划报批成果内容和深度要求 1、现状图：内容同报审方案 2、总平面规划图：内容基本同报审方案，不在标注建筑间距、尺寸、退
文本解读三境界
【专题名称】初中语文教与学 【专题号】G351 【复印期号】2011年03期 【原文出处】《中学语文教学参考》(西安)2010年10期第21～22页 【作者简介】汪昌友、吴晟民，湖北宜都市陆城一中。 【关键词】EEUU 一般意义的文本解读属于“纯个人”解读(曲解和误解都无所谓)。作为教材的文本解读与一般意义的文本解读存在着本质的区别，因为教材承载着更多的公众教化功能，包括文字层面、文学层面、文化层面、文明层面等，涵盖主体个性和社会共性两个维度，同时义不容辞地调和着个性与共性的和谐共处。 因此，作为教材的文本解读不仅要发散思维，彰显多元解读(诸多可能的信息组)，而且要基于核心价值做聚焦性思维，凸显主题解读(特殊示意的一组)。既要克服肤浅的多元的盲视，又要避免过度诠释的洞见。 笔者就课堂中的文本解读进行长期观察，借用邵雍《观物外篇》中“以目观物见物之形；以心观物见物之情；以理观物见物之性”之说，把当下的文本解读状态归结为三种境界。 第一境界：以目观物，盲人摸象 以目观物，往往只是浮光掠影，课堂观察表现为“浅”。经常以两种态势呈现：一是罗列文本中“诸多可能的信息组”。如关于《春酒》，师生共同解读出下列元素——风俗美、人情美、童真童趣、母爱、民风民俗。在整个解读过程中，没有“观大略”，只有“局域打探”。笔者感觉学生就如盲人摸象一般，文本的各个元素如“柱”，如“墙”，如“扇”……在此基础上，老师强加给学生“琦君笔下的‘春酒’已不仅仅是春酒，而是那久久不能忘怀的故乡的风俗美，人情美，春酒是记忆中家乡的味道，是作者思乡情结的寄托，是生生不息的民族根”。课堂中的解读“质壁分离”。 二是布陈各种题材的“物质性”。教材解读如“水果拼盘”，一般只停滞在“色泽、形状”层面，“香、味”层面都不曾品味，更不曾深究其来龙去脉、身价、声誉等。如《端午的鸭蛋》，教师引领学生对其“色美”“味美”“形美”进行了解读。除此之外，老师还让学生明白，作者对鸭蛋不仅从正面进行了直接的描绘，还采用了不露痕迹的侧面烘托的写作手法。至此，物质层面上的鸭蛋就从语言的朗读、鉴赏及表达的技巧等三方面进行了解读。类似这样的解读就是“以目观物”。 第二境界：以心观物，按图索骥 以心观物就是主观先行，或基于情感定位之后的解读，或纯粹凭借自己喜好随意解读。课堂观察表现为“偏”。笔者曾经观察一位老师的课堂《罗布泊，消逝的仙湖》。媒体呈现的视觉冲击，如泣如诉的背景音乐，执教老师的演讲：我震撼于罗布泊前后的巨大反差，几乎拍案而起，“一定要追查罪魁祸首!”遗憾的是，执教老师此刻脱口而出：“人类啊是这个悲剧的制造者。”当时我就写下了这样一句感想：“没有庭审的决断。”追查凶手的过程应该有严肃的态度、严谨的思辨、严密的逻辑，有了这样的解读准备，引领学生探寻“悲剧的根源”才能够心服口服，入心入髓。 我们解读文本往往有“按图索骥”的陋习。把“文本”“教参”当作“图”，亦步亦趋地寻“骥”(主题)。用这种方法解读文本呈现两种现象：其一，有些教师长期以来备课只读教参，根本没有先读文本的习惯。“教参是鸦片”(叶圣陶)，让不少教师形成了思维的惰性，对文本缺乏独立的有深度的思考。其二，以教师的身份功利性地肢解文本，仅仅就文本的文字符号机械解读。 笔者曾在全国优质课观摩中注意到这样一个细节，一位老师对胡适先生《我的母亲》这样解读：角度一：母亲；角度二：后母；角度三：婆婆；角度四：妇人。当从角度四解读时，(选文为“我家五叔是个无正业的浪人，有一天在烟馆里发牢骚，说我母亲家中有事总请某人帮忙，大概总有什么好处给他……”)强调母亲面对侮辱有刚气。这没有错，但是不应该把“寡妇”解读为“妇人”!虽然两者都是女人，但是我们细细品位，就会发现“寡妇”的生存比“妇人”艰难。一方面，“寡妇”孤苦无助，办事难度大；另一方面，“寡妇”处境艰难，“寡妇门前是非多”。这样一改，令母亲的刚气品质褪色不少。第三境界：以理观物，一叶知秋 林语堂说：“真正有益的读书，便是引领我们进到这个沉思境界的读书，而不是单单去知道一些事实经过的读书。”因此，最有效的文本解读应该是以理观物。 我们不妨用钱钟书在《中国诗与中国画》中的一个比方来解释“以理观物”，即“好比从飞沙、麦浪、波纹里看出了风的姿态”。文本呈现的往往是“飞沙、麦浪、波纹”，这些都是表象，而且浅显直白，无需在这个“学生已知”的疆域左冲右突。文本解读强调“准度”“深度”“广度”，应该聚焦在“从飞沙、麦浪、波纹里看出了风的姿态”。如何做到这一点，我以为一定要做到“知人论世”与“与时俱进”并重。前者强调文本历史意义的解读，后者强调现实意义的解读。 “知人论世”地解读文本，已经达成共识并且行之有效，在此不再熬述。由于社会生活的日新月异，核心价值观也悄然变脸，所以对于文本解读强调“与时俱进”迫在眉睫。 经典是安静的，它必须等到一个好的读者才能复活。“好的读者”不仅是“知人论世”的读者，更应该是“与时俱进”的读者。理由有二：其一，“文本作者的意图是当代人不可能‘客观’地完全再现的，文本的‘原义’也是不可能完全恢复的。读者和作者之间的‘时间间距’是不可能克服的，也是不应当克服的。理解是从文本中接受有意义的东西，并把它们‘解释’成自己理解世界的方式。所以，理解文本是一个创造的过程。”(德国哲学家伽达默尔)这个创造过程，无法回避读者当下的时代背景。其二，“文本的解读是以理解、解释和建构文本的意义为目的。在解读中就必然使读者与作者以文本为媒介发生心灵碰撞和灵魂的问答。”(德国哲学家胡塞尔)在这个“碰撞”和“问答”的过程中，也无法回避读者当下的时代背景。 如何做到与时俱进地解读呢？笔者通过课堂观察发现有三种尝试行之有效。
Text-CNN 文本分类
Text-CNN 文本分类 1.简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由Yoon Kim 在“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文(见参考[1]) 中提出. 是2014年的算法. 图1-1 参考[1] 中的论文配图
图1-2 网络盗图 合理性: 深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就. 在NLP 也是可以的. 卷积具有局部特征提取的功能, 所以可用CNN 来提取句子中类似n-gram 的关键信息. 2.参数与超参数 ?sequence_length Q: 对于CNN, 输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一, 怎么处理? A: 需要做定长处理, 比如定为n, 超过的截断, 不足的补0. 注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉.
?num_classes 多分类, 分为几类. ?vocabulary_size 语料库的词典大小, 记为|D|. ?embedding_size 将词向量的维度, 由原始的|D| 降维到embedding_size. ?filter_size_arr 多个不同size的filter. 3.Embedding Layer 通过一个隐藏层, 将one-hot 编码的词投影到一个低维空间中. 本质上是特征提取器，在指定维度中编码语义特征. 这样, 语义相近的词, 它们的欧氏距离或余弦距离也比较近. 4.Convolution Layer 为不同尺寸的filter 都建立一个卷积层. 所以会有多个feature map. 图像是像素点组成的二维数据, 有时还会有RGB三个通道, 所以它们的卷积核至少是二维的. 从某种程度上讲, word is to text as pixel is to image, 所以这个卷积核的size 与stride 会有些不一样. ?x i x i∈R k, 一个长度为n的句子中, 第i 个词语的词向量, 维度为k. ?x i:j x i:j=x i⊕x i+1⊕...⊕x j 表示在长度为n的句子中, 第[i,j] 个词语的词向量的拼接.
深度文本匹配综述_庞亮
网络出版时间：2016-09-20 21:04:43 网络出版地址：https://www.360docs.net/doc/d617710487.html,/kcms/detail/11.1826.TP.20160920.2104.006.html 第39卷计算机学报Vol. 39 深度文本匹配综述 庞亮1),2)3)兰艳艳1)2) 徐君1)2) 郭嘉丰1)2) 万圣贤1),2)3) 程学旗1)2) 1)(中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京 100190) 2)(中国科学院计算技术研究所,北京 100190) 3)(中国科学院大学,北京100190) 摘要自然语言理解的许多任务，例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等，都可以抽象成文本匹配问题。过去研究文本匹配主要集中在人工定义特征之上的关系学习，模型的效果很依赖特征的设计。最近深度学习自动从原始数据学习特征的思想也影响着文本匹配领域，大量基于深度学习的文本匹配方法被提出，我们称这类模型为深度文本匹配模型。相比于传统方法，深度文本匹配模型能够从大量的样本中自动提取出词语之间的关系，并能结合短语匹配中的结构信息和文本匹配的层次化特性，更精细地描述文本匹配问题。根据特征提取的不同结构，深度文本匹配模型可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型、基于多语义文档表达的深度学习模型和直接建模匹配模式的深度学习模型。从文本交互的角度，这三类模型具有递进的关系，并且对于不同的应用，具有各自性能上的优缺点。本文在复述问题、自动问答和信息检索三个任务上的经典数据集上对深度文本匹配模型进行了实验，比较并详细分析了各类模型的优缺点。最后本文对深度文本模型未来发展的若干问题进行了讨论和分析。 关键词文本匹配；深度学习；自然语言处理；卷积神经网络；循环神经网络 中图法分类号TP18 论文引用格式： 庞亮，兰艳艳，徐君，郭嘉丰，万圣贤，程学旗，深度文本匹配综述，2016，V ol.39,在线出版号No. 128 Pang Liang，Lan Yanyan，Xu Jun，Guo Jiafeng，Wan Shengxian ，Cheng Xueqi，A Survey on Deep Text Matching，2016，V ol.39,Online Publishing No.128 A Survey on Deep Text Matching Pang Liang 1),2)3)Lan Yanyan 1)2) Xu Jun 1)2) Guo Jiafeng 1)2)Wan Shengxian 1),2)3) Cheng Xueqi 1)2) 1)(CAS Key Lab of Network Data Science and Technology, Beijing100190) 2)(Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing100190) 3)(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190) Abstract Many problems in natural language processing, such as information retrieval, question answering, machine translation, dialog system, paraphrase identification and so on, can be treated as a problem of text ——————————————— 本课题得到国家重点基础研究发展计划(973)(No. 2014CB340401, 2013CB329606)、国家自然科学基金重点项目(No.61232010, 61472401, 61425016, 61203298)、中国科学院青年创新促进会(No. 20144310，2016102)资助.庞亮(通讯作者)，男，1990年生，博士，学生，计算机学会(CCF)学生会员（59709G），主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: pangliang@https://www.360docs.net/doc/d617710487.html,.兰艳艳，女，1982年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员（28478M）,主要研究领域为统计机器学习、排序学习和信息检索.E-mail: lanyanyan@https://www.360docs.net/doc/d617710487.html,.徐君，男，1979年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: junxu@https://www.360docs.net/doc/d617710487.html,.郭嘉丰，男，1980年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: guojiafeng@https://www.360docs.net/doc/d617710487.html,.万圣贤，男，1989年生，博士，学生，主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: wanshengxian@https://www.360docs.net/doc/d617710487.html,.程学旗，男，1971年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为网络科学、互联网搜索与挖掘和信息安全等.E-mail: cxq@https://www.360docs.net/doc/d617710487.html,.
文本分类中的特征提取和分类算法综述
文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm