基于主题关系的中文短文本图模型实体消歧

实体消歧作为知识库构建、信息检索等应用的重要支撑技术,在自然语言处理领域有着重要的作用。然而在短文本环境中,对实体的上下文特征进行建模的传统消歧方式很难提取到足够多用以消歧的特征。针对短文本的特点,提出一种基于实体主题关系的中文短文本图模型消歧方法,首先,通过TextRank算法对知识库信息构建的语料库进行主题推断,并使用主题推断的结果作为实体间关系的表示;然后,结合基于BERT的语义匹配模型给出的消歧评分对待消歧文本构建消歧网络图;最终,通过搜索排序得出最后的消歧结果。使用CCKS2020短文本实体链接任务提供的数据集对所提方法进行评测,实验结果表明,该方法对短文本的实体消歧效果优于其他方法,能有效解决在缺乏知识库实体关系情况下的中文短文本实体消歧问题。

在课堂对话中促进语言和思维的融合发展

目前外语教学中出现了一些教师因为偏重思维教学而忽视语言培养的现象。本文从理论上指出,语言是思维的工具,思维是语言内化的结果,两者可以在课堂对话中融合发展。“重思维轻语言”现象的出现,往往是由于教师对于活动类型的安排不够协调、对于活动规则的了解不够深入。本文建议教师在课堂教学中可以适当增加分析词汇、语法的活动,在推断主题、剖析人物等学习活动中借助具体语言证据进行分析和论证。本文对于教师理解思维和语言的关系及实施相关的课堂教学实践有一定的积极意义。