基于UniLM模型的学术文摘观点自动生成研究

[目的/意义]将海量学术文本观点提取工作由人工转向机器,提高效率的同时又能够保证观点提取的准确性、客观性。[方法/过程]使用UniLM统一语言预训练模型,训练过程中对模型进行精调,以人工标注数据集进行机器学习。将学术文摘作为长度为a的文本序列,经过机器学习,生成长度为b的句子序列(a≥b),并且作为学术论文观点句输出。[结果/结论]研究结果表明:UniLM模型对于规范型文摘、半规范型文摘、非规范型文摘观点生成精准度分别为94.36%、77.27%、57.43%,规范型文摘生成效果最好。将机器学习模型应用于长文本观点生成,为学术论文观点生成提供一种新方法。不足之处在于本文模型依赖文摘的结构性,对非规范型文摘观点生成效果有所欠缺。

例谈高中化学教学中“合作与交流”教学环节的设计

化学教学不仅是化学知识的传承，更是学生化学学习能力和化学素养的形成过程。“合作与交流”教学环节实践，不仅有利于学生化学成绩的提高，更有利于学生自主学习能力的养成，有利于学生化学素养的提升。

基于案例学习的观点生成框架

群体观点生成是观点评价和群体一致性意见达成的基础 .在此基础上提出了基于案例学习的观点生成框架 ,将人工智能技术集成入群体决策支持系统中 ,通过动态问题分解过程、多案例经验学习过程、主动的目标驱动学习过程的协调运作 ,既支持初始观点生成 ,又支持观点的修改与扩充 .采用描述性智能辅助技术 ,使得观点生成的智能辅助方法不仅易实现 。

基于案例学习和目标驱动学习的观点生成框架

群体观点生成是观点评价和群体一致性意见达成的基础．本文提出基于案例学习和目标驱动学习的观点生成框架，将人工智能技术集成入群体决策支持系统中，通过动态问题分解过程、多案例经验学习过程、主动的目标驱动学习过程的协调运作，既支持初始观点生成，又支持观点的修改与扩充．本文采用描述性智能辅助技术，使得观点生成的智能辅助方法不仅易实现，而且具有高度的灵活性和适应性．

《中国特色社会主义》教学中的政治认同培育

落实政治认同素养培育,是《中国特色社会主义》模块教学的价值所在。针对该模块内容的特点,在教学中落实政治认同素养培育,可以通过设置情境,引领学生在观点生成中产生政治认同;可以通过让学生亲历自主辨识、分析的过程,在史实观照中强化政治认同;可以通过让学生聆听和参与"对话",引发学生思维碰撞,在价值冲突中内化政治认同。