简介:传统针对文本数据的分析,往往基于词频、词频逆文本统计量作为文本的表示特征.这类方法往往只反映了文本的部分信息,忽略了文本的内在语义特征.本文研究了中文词语衔接的概率语言模型,其基本思想在于根据文本中词语出现的先后顺序进行建模分析,该模型在短文本数据挖掘中能够很好地针对文本语义进行量化分析.主要解决两类问题:一、如何合理地将中文词转化为数字向量,并且保证中文近义词在数字空间特征上的相似性;二、如何建立恰当的向量空间,将中文文本的语义和结构特征等信息保留在向量空间中.最后结合某城市房屋管理部门留言板的实际留言文本数据,利用BP神经网络和RNN网络两种算法,实现概率语言模型的求解.与传统文本处理方法的对比说明,本文的模型方法针对短文本语义挖掘问题具有一定的优势性.
简介:数学课堂教学的主要目标是使学生获取知识、形成技能、训练思维,而课堂提问是实现这一目标的重要手段.提问对于巩固学生知识、启发学生思维,开发学生潜能,培养学生素质都有重要的作用.课堂教学是一个动态的师生交流的过程.在这个过程中教学的时机与学生的兴奋点稍纵即逝,需要教师善于捕捉、及时引导,把握好发问的时机.超前的提问,学生不知所措,因无法求答而失去兴趣;滞后的提问,学生毫不费力就得到问题的答案,因缺少思维含量而单调乏味.“不愤不启,不悱不发”,教师要善于捕捉学生的“愤悱”之处,不失时机的用问题开启学生的思维之门.下面,以“正比例函数(第1课时)”为例,浅谈对数学课堂提问设计.