改进路由机制的元学习少样本文本分类模型

深度学习模型已在文本分类领域得到了广泛应用.然而,深度神经网络在处理少样本文本分类任务时其有效性易受噪声、同类样本点分布不均衡等问题的影响.为此,提出改进路由机制的元学习少样本文本分类模型.模型对胶囊网络的动态路由机制做出两种改进,针对噪声干扰问题,提出基于交互信息的路由机制,捕获同类文本间的交互信息来引导模型加强重要特征,减弱噪声影响;针对文本样本点分布不均衡的问题,提出基于距离系数的路由机制,引入距离系数指导权重分配过程以更好地划分原型空间.然后,将二者学习到的类原型进行融合,以充分捕获少样本文本特征信息.实验结果表明,相对其它少样本文本分类任务的基线方法,该文模型具有更优的少样本文本预测能力,并且收敛速度更快.

小学语文学困生转化实践研究

学困生,指的是在学习中有困难的学生。在新课程改革教育背景下,教师应积极思考的一个问题就是,要通过各种有效的课堂教学方法引导学困生,实现小学语文学困生的有效转化。由于学困生存在不少缺点和错误,经常受到老师的批评、家长的指责以及同学的白眼。他们往往在同学中抬不起头,而他们恰恰需要的是老师的关心,家庭和集体的温暖。