面向抽取式阅读理解的数据增强研究

在抽取式阅读理解中,语言模型在训练数据较少情况下的表现不佳,使用EDA方法虽能有效增加数据量,但会造成数据中语义信息损失,导致模型训练效果不佳。针对上述问题,结合EDA提出面向少样本情况下抽取式阅读理解的数据增强方法,在保留数据中问题正确答案的前提下对数据进行单词级和句子级数据增强。同时,为了对句子语义影响最小的单词进行数据增强,使用基于语义相似度的数据增强方法(DASS)计算句子中某一个单词删除前后的语义相似度,以判断该单词对句子语义的影响,选择对语义影响最小的单词进行数据增强,提升训练数据质量,以提升语言模型鲁棒性。在HotpotQA数据集上的实验结果表明,DASS可以解决模型在样本数量较少时获取语义信息不足的问题,在样本数量为500时,模型预测的F1值提升23.94%,在对整个数据集使用该方法时,模型预测的F1值提升了2.54%。

面向机器阅读理解的高质量藏语数据集构建

机器阅读理解是通过算法让机器根据给定的上下文回答问题,从而测试机器理解自然语言的程度。其中,数据集的构建是机器阅读理解的主要任务之一。目前,相关算法模型在大多数流行的英语数据集上都取得了显著的成绩,甚至超过了人类表现。但对于低资源语言,由于缺乏相应的数据集,机器阅读理解研究尚处于起步阶段。该文以藏语为例,人工构建了藏语机器阅读理解数据集(TibetanQA),其中包含20000个问题答案对和1513篇文章。该数据集的文章均来自云藏网,涵盖了自然、文化和教育等12个领域,问题形式多样且具有一定的难度。另外,该数据集在文章收集、问题构建、答案验证、回答多样性和推理能力等方面,均采用严格的流程以确保数据的质量,同时采用基于语言特征消融输入的验证方法说明了数据集的质量。最后,该文初步探索了三种经典的英语阅读理解模型在TibetanQA数据集上的表现,其结果难以媲美人类,这表明藏语机器阅读理解任务还需要更进一步的探索。

面向机器阅读理解的边界感知方法

针对现有的基于预训练语言模型的答案获取方法存在预测边界不够准确的问题,提出一种面向片段抽取式机器阅读理解(MRC)的边界感知方法。首先,在问题输入阶段引入特殊字符标记问题边界,通过增强问题语义信息的方式实现对问题边界的感知;其次,在答案预测阶段,构建答案边界回归器,实现感知的问题边界语义信息与输出的预测答案边界语义信息的语义交互;最后,通过交互后的语义信息进一步调整存在偏差的预测答案边界,实现对预测答案的校准。实验结果表明,与SpanBERT(Span-based Bidirectional Encoder Representation from Transformers)相比,该方法在公共数据集SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)1.1上的F1值提升了0.2个百分点、精确匹配(EM)值提升了0.9个百分点;在HotpotQA(Hotpot Question Answering)数据集上的F1值和EM值都提升了0.7个百分点;在NewsQA(News Question Answering)数据集上的F1值提升了2.8个百分点、EM值提升了3.3个百分点。可见,该方法能有效增强对问题边界信息的感知并且实现对预测答案边界的校准,有利于更好地理解和分析文本数据,在智能问答、智能客服等领域的应用中提高系统的准确性。

小学低年级儿童部件知识对三年级汉字识别和阅读理解的预测

对123名小学一年级儿童进行为期三年的追踪测试,通过分层回归,考察了小学低年级儿童的部件知识对其三年级汉字识别和阅读理解的预测作用。结果发现:(1)控制瑞文推理测验、词汇知识和语音意识后,儿童一、二、三年级时的部件知识对其三年级汉字识别均有独特贡献,且二、三年级的贡献高于一年级;(2)控制瑞文推理测验、词汇知识和语音意识后,一年级时的部件知识对三年级阅读理解没有独特贡献,但二、三年级时的部件知识均有独特贡献,且三年级的贡献高于二年级;(3)控制瑞文推理测验、词汇知识和语音意识及汉字识别的作用后,二年级时的部件知识对三年级阅读理解没有独特贡献,但三年级时的部件知识对阅读理解仍有独特贡献。结果表明,小学低年级儿童的部件知识对其三年级汉字识别和阅读理解具有预测作用,且随着儿童年级的增加,预测作用增大,表现出发展性变化。

Ti-Reader:基于注意力机制的藏文机器阅读理解端到端网络模型

机器阅读理解旨在教会机器去理解一篇文章并且回答与之相关的问题。为了解决低资源语言上机器阅读理解模型性能低的问题,该文提出了一种基于注意力机制的藏文机器阅读理解端到端网络模型Ti-Reader。首先,为了编码更细粒度的藏文文本信息,将音节和词相结合进行词表示,然后采用词级注意力机制去关注文本中的关键词,利用重读机制去捕捉文章和问题之间的语义信息,自注意力机制去匹配问题与答案的隐变量本身,为答案预测提供更多的线索。最后,实验结果表明,Ti-Reader模型提升了藏文机器阅读理解的性能,同时在英文数据集SQuAD上也有较好的表现。

中考英语新媒体语篇阅读理解题评析与优化

新媒体语篇阅读能有效培养学生的信息获取能力、语言理解能力、“看”的能力和思维品质。当前中考英语中的新媒体语篇阅读主要采用选择题考查学生的语言理解能力,对“看”的能力和分析能力考查不足,不涉及对综合与评价能力的考查。中考英语新媒体语篇阅读题可以从三个方面改进和优化:探索电子语境下的新媒体语篇阅读,通过优化题目设计加强对“看”的能力和分析能力的考查,通过改进已有题型、引入新题型增加对综合与评价能力的考查。

语文课程的核心词“阅读理解”

自21世纪初到现在的语文课程标准文本,都刻意遮蔽了语文课程的核心词“阅读理解”以及与它紧密相连的“阅读能力”“学习阅读”,这种遮蔽有较大弊端。“阅读理解”是阅读的核心。“阅读理解能力”有三重含义:一是统括解码能力、所必需的背景知识、阅读理解过程的心智活动这三个方面,二是专指解码能力,三是特指阅读理解过程的心智活动。“阅读理解过程的心智活动”的实质就是运用阅读方法和阅读策略。在解码能力和背景知识基本具备的前提下,阅读理解能力即阅读方法与阅读策略的运用能力。中小学生“学习阅读”的核心内容,一是在认字基础上的识词,达到流利阅读水平。二是阅读理解,学习并运用阅读理解的方法和策略,抓住关键词、关键语句,在上下文的联系中理解作者所表达的意思。

外部注意力增强语义交互的阅读理解模型

针对传统抽取式阅读理解模型未充分考虑问答样本之间潜在相关性的问题,通过RoBERTa对问题与段落进行编码,利用外部注意力Exatt增强语义交互层特征获取能力,提出外部注意力增强语义交互的阅读理解模型,捕获问题与段落中蕴涵的语义特征和不同问答样本之间的潜在相关性。实验结果表明,在CMRC2018和构建的电力安规问答数据集上,在评价指标EM和F1两方面,该方法较基线模型分别最高提高了0.737%和2.556%。

基于XLNet与双向注意力的机器阅读理解研究

机器阅读理解目的是使机器能够阅读并准确理解一段自然语言文本,并回答给定的问题,具有很高的研究和应用价值。针对现有的通用领域机器阅读理解模型缺乏文档与问题的有效交互信息而导致准确率较低的问题,论文提出一种基于XLNet与双向注意力的阅读理解模型。该模型在嵌入层使用XLNet预训练语言模型生成具有上下文依赖的词向量对内容和问题分别进行序列表示,在编码层使用两层LSTM提取语义特征,在交互层使用两种双向注意力机制(Bi-Attention和Co-Attention)提取序列特征,再使用自注意力机制得到进一步增强的文本特征表示并进行向量融合,最后经过双向LSTM建模后输入输出层得到答案的开始和结束位置。通过在DuReader中文数据集中实验测试,结果表明EM和F1值均得到提升。

家庭社会经济地位、家庭读写环境对乡村幼儿阅读理解能力的影响路径

阅读理解能力是衡量幼儿语言能力发展的重要指标。乡村幼儿的阅读理解能力与幼儿所处的家庭社会经济地位、家庭读写环境密切相关。本研究随机选取196名幼儿及其家长作为研究对象,首先采用埃德蒙顿叙事评估工具(ENNI)评估幼儿的阅读理解能力,接着借助家长问卷调查幼儿的家庭社会经济地位和家庭读写环境,最后通过中介效应和结构方程模型探究家庭社会经济地位、家庭读写环境与乡村幼儿阅读理解能力的关系。结果显示:1)家庭社会经济地位、家庭读写环境都能正向预测乡村幼儿阅读理解能力;2)家庭读写环境在家庭社会经济地位与乡村幼儿阅读理解能力之间起中介作用;3)家庭社会经济地位通过家庭读写活动和家庭读写资源间接正向影响乡村幼儿阅读理解能力。根据研究结果提出相关教育建议:1)多渠道支持低社会经济地位乡村家庭幼儿的早期阅读教育;2)增加乡村幼儿家庭读写资源和活动,提升乡村家庭读写环境。

家庭阅读环境对学龄儿童汉字识别、口语词汇知识与阅读理解的影响:一个发展级联模型

对149名小学一年级儿童进行3年追踪,探讨学龄儿童家庭阅读环境、汉字识别、口语词汇知识和阅读理解的发展级联。结果显示:(1)家庭阅读环境通过一年级的阅读理解扩散到二年级的汉字识别,进而影响三年级的阅读理解。(2)家庭阅读环境通过一年级的口语词汇知识扩散到二年级的阅读理解,进而影响三年级的口语词汇知识和阅读理解。(3)虽然家庭阅读环境对一年级汉字识别仅有边缘显著的直接预测效应,但一年级的汉字识别可以预测二年级的阅读理解和口语词汇知识,进而影响三年级的汉字识别、阅读理解和口语词汇知识。研究表明,学龄儿童家庭阅读环境、汉字识别、口语词汇知识和阅读理解之间存在间接的、多向的发展级联效应。

用好统编教材,为促进学生的阅读理解服务——以《将相和》教学为例

在“阅读策略单元”的教学中,整体上要将学习阅读策略与加深阅读理解、思维能力与思想教育有机统一;局部上要处理好识字写字与语言运用、传统媒介与现代技术的关系,聚焦为提升学生的核心素养服务。吴筱瑾老师执教的《将相和》课例,实践了“用好统编教材,落实课标理念”的价值追求。

阅读理解细节题的策略使用及不同培训状态考生间的对比研究

策略使用在二语阅读理解测试中起着关键作用。同时,策略教学也是备考活动的一个重要组成部分。本研究通过实证方法开发了一份包含39个题项的策略使用问卷。共217名考生在完成阅读理解细节题以及词汇语法测试后,接受了策略使用问卷调查。其中,109人接受过阅读策略培训,108人未接受过培训。对问卷结果进行主成分分析后,得出了包含34个问卷项目的六个策略成分。通过计算加权成分得分,并使用条件随机森林分析,本研究对六个策略成分得分以及词汇语法题项得分对于考生培训状态的预测力进行了分析。研究结果表明,受训组和未受训组在四类策略的使用上存在显著差异。研究揭示了阅读理解细节题测试中策略使用的丰富细节,并为策略教学提供了一定的启示。

纸质和屏幕,谁更适合阅读理解?

技术的进步和移动终端的快速普及,不仅催生了全新的超文本、多模态、非线性阅读形式,而且使传统的狭义上的阅读(线性纸质书面文字阅读)也发生了一系列重大变化。在这个发展变化过程中,移动终端的普及,使得人们的阅读活动越来越多地采用数字屏幕技术(如笔记本电脑、智能手机、平板电脑、iPad)和电子阅读器(如Kindle)等。

初中英语阅读理解的阅读特点和解题方法

英语阅读理解是初中英语课程学习中的重点,也是考试中的必考内容。面对阅读理解题目,我们应把准文本的阅读特点,掌握对应的解题方法。从问题设置来看,基本上包括主旨大意题、细节理解题及推理判断题等,题目的解答都要求根据所给材料进行深度理解、把握和分析,从而才能作出正确的选择。

初中英语阅读理解障碍原因及针对性辅导策略研究

随着全球化的不断加速,英语已经成为国际交流的主要语言之一。在中国的教育体系中,英语作为一门重要学科,对于初中生来说更是必修课程之一。英语阅读理解作为英语学习的重要组成部分,对学生的英语学习和语言能力的提高起到至关重要的作用。然而,在实际的阅读学习过程中,初中生对英语阅读理解存在着各种障碍,导致学习成效不佳。因此,本研究旨在分析初中英语阅读理解的主要障碍原因,并提出相应的针对性辅导策略,希望能够帮助初中生们更好地掌握英语阅读理解技巧,提升他们的英语能力。

现代文阅读理解题解题技巧分析

前言:在初中语文学习中,现代文阅读理解题是一个重要的考查点。对于许多学生来说,解答这类题目往往存在一定的困难。因此,了解一些解题技巧对于提高学生的阅读理解能力至关重要。本文将从学生的视角出发,针对一些解题技巧进行讨论,并说明在应用过程中的解题思路,帮助初中生更好地应对现代文阅读理解题。

高中英语教学中提升学生阅读理解能力的策略实证研究

引言在高中英语教学领域,阅读理解能力的培养是提升学生综合语言运用能力的关键。然而,不少学生在阅读理解方面存在困难,缺乏有效的应对策略。鉴于此,本研究旨在通过实证分析,探究高中英语教学中可行的阅读理解策略,并评估这些策略在实际教学中的效果与适用性。通过对高中学生的阅读习惯、偏好及其阅读成绩的系统研究,本文试图为英语教师提供策略指导,以促进学生阅读理解能力的整体提升。

基于深度学习的高中英语阅读理解框架构建

在当前提升英语学科核心素养的教育背景下,深度学习已成为变革传统教学模式的有效方法之一,是提升学生英语阅读理解能力的关键。然而,部分学生在面对广泛的阅读材料和复杂的语言结构时,往往感到非常吃力,教师也难以针对个体差异提供有效的指导。因此,本文基于深度学习目标,可以构建一个高中英语阅读理解框架,旨在实现深度教学,提高学生阅读理解能力,并推动英语核心素养的整体发展。

浅谈初中英语阅读理解能力的提升策略

在初中英语学习中,阅读理解占据着重要的地位。无论是在日常的英语学习测试,还是在未来的英语应用场景中,良好的阅读理解能力都是必不可少的。它不仅有助于学生获取知识、信息,还能培养学生的逻辑思维能力。然而,部分初中学生在英语阅读理解方面存在着一定的困难,因此探讨提升初中英语阅读理解能力的策略具有重要的现实意义。本文旨在探讨初中英语阅读理解能力的提升策略,以帮助初中学生提高英语阅读理解能力,进而提升整体英语水平。