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题名“四部曲”提升中班幼儿社会交往能力的策略探究
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作者
张岑芳
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机构
杭州市红缨实验幼儿园
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出处
《中国科技经济新闻数据库 教育》
2023年第8期129-132,共4页
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文摘
交往能力的培养是幼儿能力培养中非常重要的一个方面。中班幼儿所处的年龄阶段正好是习得交往技巧的关键期,为了促进儿童身心的健康发展,促进儿童社会交往能力的发展,良好的同伴交往是提升儿童社会交往能力的重要途径。然而,在目前的大背景下,中班幼儿在同伴交往方面往往存在着一些问题,例如:不能够正确运用交往手段、以自我为中心等等。如何指导中班年龄段幼儿园的小朋友实现社会交往能力的提升,在与同学们的交往中怎么最大化的提升自身的社会交往能力,已经是一个重要研究课题。本文将以主题活动、角色游戏、随机教育、家园互动四步骤来进行论述研究。
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关键词
中班幼儿
社会交往能力
策略
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分类号
G612
[文化科学—学前教育学]
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题名基于主动学习的命名实体识别算法
被引量:2
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作者
张岑芳
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机与现代化》
2021年第7期18-22,共5页
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基金
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX19_0054)。
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文摘
命名实体识别的目的是识别文本中的实体指称的边界和类别。在进行命名实体识别模型训练的过程中,通常需要大量的标注样本。本文通过实现有效的选择算法,从大量样本中选择适合模型更新的样本,减少对样本的标注工作。通过5组对比实验,验证使用有效的选择算法能够获得更好的样本集,实现具有针对性的标注样本。通过设计在微博网络数据集上的实验,验证本文提出的基于流的主动学习算法可以针对大量互联网文本数据选择出更合适的样本集,能够有效减少人工标注的成本。本文通过2个模型分别实现实体的边界提取和类别区分。序列标注模型提取出实体在序列中的位置,实体分类模型实现对标注结果的分类,并利用主动学习的方法实现在无标注数据集上的训练。使用本文的训练方法在2个数据集上进行实验。在Weibo数据集上的实验展示算法能从无标签数据集中学习到文本特征。在MSRA数据集上的实验结果显示,在预训练数据集的比例达到40%以上时,模型在测试数据集上的F1值稳定在90%左右,与使用全部数据集的结果接近,说明模型在无标签数据集上具有一定的特征提取能力。
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关键词
命名实体识别
主动学习
深度学习
Bi-LSTM
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Keywords
named entity recognition
activate learning
deep learning
Bi-LSTM
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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