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学习活动类型与教学处理方式——基于《祖父的园子》教学目标的语义关系网络分析
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作者 于龙 《语文教学通讯(小学)(C)》 2015年第10期11-13,共3页
以《祖父的园子》为例,从近500篇教学设计中随机提取80则教学目标,通过语义关系网络分析,发现“感受”“情感”类词语居于语义关系网络核心位置。在阅读教学设计中,我们要区分两种类型的“感受性”阅读理解活动:一是作为普通读者自然... 以《祖父的园子》为例,从近500篇教学设计中随机提取80则教学目标,通过语义关系网络分析,发现“感受”“情感”类词语居于语义关系网络核心位置。在阅读教学设计中,我们要区分两种类型的“感受性”阅读理解活动:一是作为普通读者自然生成的阅读感受;二是作为学习者面对特定文本时需要“感其所感”的学习活动。前者可以设计交流性的活动,后者则需要设计指向理解、分析策略与方法的教学活动。教学目标中对情感目标、知识目标与能力目标的区分不够清晰,为此,我们既要了解情感的形态差异,又要注意把握情感态度类目标的学习水平层次。 展开更多
关键词 教学目标 活动类型 处理方式 语义关系网络
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加工流程自动化推理的知识框架语义网络算法
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作者 郝泳涛 李启炎 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期2537-2544,共8页
采用设计模型特征框架建立了一个从几何特征集合到加工操作集合的映射,并采用语义网络模型表示加工操作之间的优先关系,再利用向量和矩阵建立了加工流程排序数学模型.首先,将1个零件的几何特征单位的组成记为U1,U2,…,Un.对于每一个几... 采用设计模型特征框架建立了一个从几何特征集合到加工操作集合的映射,并采用语义网络模型表示加工操作之间的优先关系,再利用向量和矩阵建立了加工流程排序数学模型.首先,将1个零件的几何特征单位的组成记为U1,U2,…,Un.对于每一个几何特征单位Ui,用2个向量Fi和Pi分别表示这一几何单位的特征和加工操作.用矩阵PP存储加工流程,用矩阵PO存储每一步加工操作的操作对象;通过这一模型得到1个加工流程.这一流程不但是可行的,而且可通过更换刀头次数的最小化达到经济的目的. 展开更多
关键词 加工特征 加工操作 加工流程设计模型 加工操作优先关系语义网络 加工流程排序数学模型
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基于网络评论的三亚蜈支洲岛景区发展研究
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作者 刘式妙 程志 《科技和产业》 2022年第10期270-275,共6页
以三亚蜈支洲岛为例,以携程网用户点评的好评和差评文本为数据来源,应用ROSTCM6软件对文本数据进行词频分析和语义网络关系分析。结果表明,蜈支洲岛在景区活动、景区资源、景区的服务与管理、景区的设施与环境等4个方面存在问题。针对这... 以三亚蜈支洲岛为例,以携程网用户点评的好评和差评文本为数据来源,应用ROSTCM6软件对文本数据进行词频分析和语义网络关系分析。结果表明,蜈支洲岛在景区活动、景区资源、景区的服务与管理、景区的设施与环境等4个方面存在问题。针对这4个方面的问题,提出完善景区设施优化景区环境、合理定位景区旅游产品的价格、塑造多元的旅游产品满足不同游客的需求、加快服务型人才的培养、加强海洋环境保护等景区发展策略。 展开更多
关键词 网络评论 蜈支洲岛 词频分析 语义网络关系 发展策略
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论汉语诗歌语言的释读原则与途径——以“香稻啄馀鹦鹉粒,碧梧栖老凤凰枝”释读为例 被引量:1
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作者 韩陈其 立红 《徐州师范大学学报(哲学社会科学版)》 2004年第2期64-68,共5页
 "香稻啄馀鹦鹉粒,碧梧栖老凤凰枝"的特殊性、合理性和艺术性,不能简单地据"形"论"形"而从语法形式上找到满意的解释。从词汇意义出发,从词汇意义的关系意义出发,从词汇意义的关系意义所形成的意义网络...  "香稻啄馀鹦鹉粒,碧梧栖老凤凰枝"的特殊性、合理性和艺术性,不能简单地据"形"论"形"而从语法形式上找到满意的解释。从词汇意义出发,从词汇意义的关系意义出发,从词汇意义的关系意义所形成的意义网络关系出发,才有可能从扑朔迷离的意义网络关系中理清诗句的头绪,才有可能提供坚实的认知基础。 展开更多
关键词 鹦鹉粒 凤凰枝 词汇意义 关系意义 语义关系 语义关系网络
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文本与命名实体的联合主题模型
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作者 杨冬梅 李昀 +1 位作者 张妍 邹艳 《电信技术研究》 2017年第1期15-20,共6页
本文提出了文本与命名实体的联合主题(Combined Entity Topic,CET)模型,用于在统一的主题空间下同时分析文本和文本中命名实体的主题属性,通过主题属性区分实体在文本中的重要性,建立实体间的语义网络关系,实现组织挖掘。CET模... 本文提出了文本与命名实体的联合主题(Combined Entity Topic,CET)模型,用于在统一的主题空间下同时分析文本和文本中命名实体的主题属性,通过主题属性区分实体在文本中的重要性,建立实体间的语义网络关系,实现组织挖掘。CET模型采用文档层和实体层的双链结构,在文档层借鉴LDA模型的主题建模方法,在实体层提出基于Dirichlet分布的实体建模方法改进AT模型的生成过程。实验结果显示,CET模型能够有效降低复杂度,提高文档和实体聚类效果。 展开更多
关键词 主题模型 语义网络关系 命名实体主题分析
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