機器人文章生成器下載（機器人文章生成器下載）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于機器人文章生成器下載的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練聊天機器人語言模型
• 如何在小學(xué)語文中合理運用信息技術(shù)
• 誰有自動生成對聯(lián)的軟件。。
• 手機如何打開giiso寫作機器人
• giiso在哪里下載

如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練聊天機器人語言模型

數(shù)據(jù)預(yù)處理

模型能聊的內(nèi)容也取決于選取的語料。如果已經(jīng)具備了原始聊天數(shù)據(jù)，可以用SQL通過關(guān)鍵字查詢一些對話，也就是從大庫里選取出一個小庫來訓(xùn)練。從一些論文上，很多算法都是在數(shù)據(jù)預(yù)處理層面的，比如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation就介紹了，從大庫中抽取小庫，然后再進行融合，訓(xùn)練出有特色的對話來。

對于英語，需要了解NLTK，NLTK提供了加載語料，語料標(biāo)準(zhǔn)化，語料分類，PoS詞性標(biāo)注，語意抽取等功能。

另一個功能強大的工具庫是CoreNLP，作為 Stanford開源出來的工具，特色是實體標(biāo)注，語意抽取，支持多種語言。

下面主要介紹兩個內(nèi)容：

中文分詞

現(xiàn)在有很多中文分詞的SDK，分詞的算法也比較多，也有很多文章對不同SDK的性能做比較。做中文分詞的示例代碼如下。

# coding:utf8
'''  
Segmenter with Chinese  
'''
import jieba  
import langid

def segment_chinese_sentence(sentence):
'''
Return segmented sentence.
'''
seg_list = jieba.cut(sentence, cut_all=False)
seg_sentence = u" ".join(seg_list)
return seg_sentence.strip().encode('utf8')

def process_sentence(sentence):
'''
Only process Chinese Sentence.
'''
if langid.classify(sentence)[0] == 'zh':
return segment_chinese_sentence(sentence)
return sentence
if __name__ == "__main__":
print(process_sentence('飛雪連天射白鹿'))
print(process_sentence('I have a pen.'))

以上使用了langid先判斷語句是否是中文，然后使用jieba進行分詞。

在功能上，jieba分詞支持全切分模式，精確模式和搜索引擎模式。

全切分：輸出所有分詞。

精確：概率上的最佳分詞。

所有引擎模式：對精確切分后的長句再進行分詞。

jieba分詞的實現(xiàn)

主要是分成下面三步：

1、加載字典，在內(nèi)存中建立字典空間。

字典的構(gòu)造是每行一個詞，空格，詞頻，空格，詞性。

上訴書 3 n
上訴人 3 n
上訴期 3 b
上訴狀 4 n
上課 650 v

建立字典空間的是使用python的dict，采用前綴數(shù)組的方式。

使用前綴數(shù)組的原因是樹結(jié)構(gòu)只有一層 - word:freq，效率高，節(jié)省空間。比如單詞"dog", 字典中將這樣存儲：

{
"d": 0,
"do": 0,
"dog": 1 # value為詞頻
}

字典空間的主要用途是對輸入句子建立有向無環(huán)圖，然后根據(jù)算法進行切分。算法的取舍主要是根據(jù)模式 - 全切，精確還是搜索。

2、對輸入的語句分詞，首先是建立一個有向無環(huán)圖。 
有向無環(huán)圖, Directed acyclic graph (音 /ˈdæɡ/)。

【圖 3-2】 DAG

DAG對于后面計算最大概率路徑和使用HNN模型識別新詞有直接關(guān)系。

3、按照模式，對有向無環(huán)圖進行遍歷，比如，在精確模式下，便利就是求最大權(quán)重和的路徑，權(quán)重來自于在字典中定義的詞頻。對于沒有出現(xiàn)在詞典中的詞，連續(xù)的單個字符也許會構(gòu)成新詞。然后用HMM模型和Viterbi算法識別新詞。

精確模型切詞：使用動態(tài)規(guī)劃對最大概率路徑進行求解。

最大概率路徑：求route = (w1, w2, w3 ,.., wn)，使得Σweight(wi)最大。Wi為該詞的詞頻。

更多的細節(jié)還需要讀一下jieba的源碼。

自定義字典

jieba分詞默認(rèn)的字典是:1998人民日報的切分語料還有一個msr的切分語料和一些txt小說。開發(fā)者可以自行添加字典，只要符合字典構(gòu)建的格式就行。

jieba分詞同時提供接口添加詞匯。

Word embedding

使用機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的語言模型，網(wǎng)絡(luò)算法是使用數(shù)字進行計算，在輸入進行編碼，在輸出進行解碼。word embedding就是編解碼的手段。

【圖 3-3】 word embedding, Ref. #7

word embedding是文本的數(shù)值化表示方法。表示法包括one-hot，bag of words，N-gram，分布式表示，共現(xiàn)矩陣等。

Word2vec

近年來，word2vec被廣泛采用。Word2vec輸入文章或者其他語料，輸出語料中詞匯建設(shè)的詞向量空間。詳細可參考word2vec數(shù)學(xué)原理解析。

使用word2vec

安裝完成后，得到word2vec命令行工具。

word2vec -train "data/review.txt"
-output "data/review.model"
-cbow 1
-size 100
-window 8
-negative 25
-hs 0
-sample 1e-4
-threads 20
-binary 1
-iter 15

-train "data/review.txt" 表示在指定的語料庫上訓(xùn)練模型

-cbow 1 表示用cbow模型，設(shè)成0表示用skip-gram模型

-size 100 詞向量的維度為100

-window 8 訓(xùn)練窗口的大小為8 即考慮一個單詞的前八個和后八個單詞

-negative 25 -hs 0 是使用negative sample還是HS算法

-sample 1e-4 采用閾值

-threads 20 線程數(shù)

-binary 1 輸出model保存成2進制

-iter 15 迭代次數(shù)

在訓(xùn)練完成后，就得到一個model，用該model可以查詢每個詞的詞向量，在詞和詞之間求距離，將不同詞放在數(shù)學(xué)公式中計算輸出相關(guān)性的詞。比如：

vector("法國") - vector("巴黎) + vector("英國") = vector("倫敦")"  

對于訓(xùn)練不同的語料庫，可以單獨的訓(xùn)練詞向量模型，可以利用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型。

其它訓(xùn)練詞向量空間工具推薦：Glove。

Seq2Seq

2014年，Sequence to Sequence Learning with Neural Networks提出了使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，基于RNN和LSTM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練翻譯系統(tǒng)，取得了突破，這一方法便應(yīng)用在更廣泛的領(lǐng)域，比如問答系統(tǒng)，圖像字幕，語音識別，撰寫詩詞等。Seq2Seq完成了【encoder + decoder -> target】的映射，在上面的論文中，清晰的介紹了實現(xiàn)方式。

【圖 3-4】 Seq2Seq, Ref. #1

也有很多文章解讀它的原理。在使用Seq2Seq的過程中，雖然也研究了它的結(jié)構(gòu)，但我還不認(rèn)為能理解和解釋它。下面談兩點感受：

a. RNN保存了語言順序的特點，這和CNN在處理帶有形狀的模型時如出一轍，就是數(shù)學(xué)模型的設(shè)計符合物理模型。

【圖 3-5】 RNN, Ref. #6

b. LSTM Cell的復(fù)雜度對應(yīng)了自然語言處理的復(fù)雜度。

【圖 3-6】 LSTM, Ref. #6

理由是，有人將LSTM Cell嘗試了多種其它方案傳遞狀態(tài)，結(jié)果也很好。

【圖 3-7】 GRU, Ref. #6

LSTM的一個替代方案：GRU。只要RNN的Cell足夠復(fù)雜，它就能工作的很好。

使用DeepQA2訓(xùn)練語言模型

準(zhǔn)備工作，下載項目：

git clone https://github.com/Samurais/DeepQA2.git  
cd DeepQA2  
open README.md # 根據(jù)README.md安裝依賴包  

DeepQA2將工作分成三個過程：

數(shù)據(jù)預(yù)處理：從語料庫到數(shù)據(jù)字典。

訓(xùn)練模型：從數(shù)據(jù)字典到語言模型。

提供服務(wù)：從語言模型到RESt API。

預(yù)處理

DeepQA2使用Cornell Movie Dialogs Corpus作為demo語料庫。

原始數(shù)據(jù)就是movie_lines.txt 和movie_conversations.txt。這兩個文件的組織形式參考README.txt

deepqa2/dataset/preprocesser.py是將這兩個文件處理成數(shù)據(jù)字典的模塊。

train_max_length_enco就是問題的長度，train_max_length_deco就是答案的長度。在語料庫中，大于該長度的部分會被截斷。

程序運行后，會生成dataset-cornell-20.pkl文件，它加載到python中是一個字典：

word2id存儲了{word: id}，其中word是一個單詞，id是int數(shù)字，代表這個單詞的id。

id2word存儲了{id: word}。

trainingSamples存儲了問答的對話對。

比如 [[[1,2,3],[4,5,6]], [[7,8,9], [10, 11, 12]]]

1，2，3 ... 12 都是word id。

[1,2,3] 和 [4,5,6] 構(gòu)成一個問答。 [7,8,9] 和 [10, 11, 12] 構(gòu)成一個問答。

開始訓(xùn)練

cp config.sample.ini config.ini # modify keys  
python deepqa2/train.py  

config.ini是配置文件, 根據(jù)config.sample.ini進行修改。訓(xùn)練的時間由epoch，learning rate, maxlength和對話對的數(shù)量而定。

deepqa2/train.py大約100行，完成數(shù)據(jù)字典加載、初始化tensorflow的session，saver，writer、初始化神經(jīng)元模型、根據(jù)epoch進行迭代，保存模型到磁盤。

session是網(wǎng)絡(luò)圖，由placeholder, variable, cell, layer, output 組成。

saver是保存model的，也可以用來恢復(fù)model。model就是實例化variable的session。

writer是查看loss fn或者其他開發(fā)者感興趣的數(shù)據(jù)的收集器。writer的結(jié)果會被saver保存，然后使用tensorboard查看。

Model

Model的構(gòu)建要考慮輸入，狀態(tài)，softmax，輸出。

定義損耗函數(shù)，使用AdamOptimizer進行迭代。

最后，參考一下訓(xùn)練的loop部分。

每次訓(xùn)練，model會被存儲在 save路徑下，文件夾的命名根據(jù)機器的hostname，時間戳生成。

提供服務(wù)

在TensorFlow中，提供了標(biāo)準(zhǔn)的serving模塊 - tensorflow serving。但研究了很久，還專門看了一遍 《C++ Essentials》，還沒有將它搞定，社區(qū)也普遍抱怨tensorflow serving不好學(xué)，不好用。訓(xùn)練結(jié)束后，使用下面的腳本啟動服務(wù)，DeepQA2的serve部分還是調(diào)用TensorFlow的python api。

cd DeepQA2/save/deeplearning.cobra.vulcan.20170127.175256/deepqa2/serve  
cp db.sample.sqlite3 db.sqlite3  
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000  

測試

POST /api/v1/question HTTP/1.1  
Host: 127.0.0.1:8000  
Content-Type: application/json  
Authorization: Basic YWRtaW46cGFzc3dvcmQxMjM=  
Cache-Control: no-cache
{"message": "good to know"}
response  
{
"rc": 0,
"msg": "hello"
}

serve的核心代碼在serve/api/chatbotmanager.py中。

使用腳本

scripts/start_training.sh 啟動訓(xùn)練

scripts/start_tensorboard.sh 啟動Tensorboard

scripts/start_serving.sh 啟動服務(wù)

對模型的評價

目前代碼具有很高的維護性，這也是從DeepQA項目進行重構(gòu)的原因，更清晰的數(shù)據(jù)預(yù)處理、訓(xùn)練和服務(wù)。有新的變更可以添加到deepqa2/models中，然后在train.py和chatbotmanager.py變更一下。

有待改進的地方

a. 新建models/rnn2.py, 使用dropout。目前DeepQA中已經(jīng)使用了Drop.

b. tensorflow rc0.12.x中已經(jīng)提供了seq2seq network，可以更新成tf版本.

c. 融合訓(xùn)練，目前model只有一個庫，應(yīng)該是設(shè)計一個新的模型，支持一個大庫和小庫，不同權(quán)重進行，就如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation的介紹。

d. 代碼支持多機多GPU運行。

e. 目前訓(xùn)練的結(jié)果都是QA對，對于一個問題，可以有多個答案。

f. 目前沒有一個方法進行accuracy測試，一個思路是在訓(xùn)練中就提供干擾項，因為當(dāng)前只有正確的答案，如果提供錯誤的答案（而且越多越好），就可以使用recall_at_k方法進行測試。

機器人家上了解到的，希望對你有用

如何在小學(xué)語文中合理運用信息技術(shù)

一、運用信息技術(shù)，培養(yǎng)識字能力。
在小學(xué)低年級語文教學(xué)中，識字教學(xué)是重要內(nèi)容，因為識字是小學(xué)生逐步掌握書面語言，培養(yǎng)讀寫能力的前提條件?，F(xiàn)在使用的語文九年義務(wù)教育試驗教材對識字教學(xué)提出了新的要求，一年級識字1300個，小學(xué)階段要學(xué)生認(rèn)識常用漢字3000個左右。眾所周知，漢字本身較為形象，其中又有很多形近字、多音字，真是紛繁復(fù)雜。而由于年齡的關(guān)系，低年級學(xué)生注意力比較差，對事物關(guān)注的時間更為短暫，特別是一年級的學(xué)生，一時無法適應(yīng)小學(xué)的學(xué)習(xí)生活。如采用傳統(tǒng)的教學(xué)方法，整節(jié)課教學(xué)生字，往往是教師教起來感到枯燥，學(xué)生學(xué)起來覺得無味。所以如何激發(fā)低年級學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高低年級學(xué)生的識字能力，鞏固識字教學(xué)的效果，是一個十分重要的研究課題。
（一）運用媒體，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣
1．直觀演示。
根據(jù)低年級學(xué)生好奇心強的特點，直觀演示指導(dǎo)學(xué)生看畫面，這樣可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，使學(xué)生注意力集中，把無意識記變?yōu)橛幸庾R記，把枯燥無味的識記變?yōu)樾蜗蟮淖R記，收到記得快，記得牢的效果。教學(xué) “網(wǎng)”字時，屏幕上出現(xiàn)一張大大的網(wǎng)，慢慢地縮小，成了一個“網(wǎng)”字，此時無聲勝有聲，字的音、形深深地印在學(xué)生的腦海里。教學(xué)實踐證明，直觀演示識字，學(xué)生的印象特別深，掌握的生字比較牢固，教學(xué)效果較好。
2．游戲法。
識字的“機械化”，枯燥無味，很容易引起學(xué)生的厭煩情緒，從而影響學(xué)習(xí)效果。一年級孩子好玩，百玩不厭，故利用這一特點，在課堂教學(xué)中適時地，有選擇地設(shè)計各種與生字聯(lián)系起來的游戲，創(chuàng)設(shè)愉悅的學(xué)習(xí)氛圍，引起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，從而有效地提高識字教學(xué)的質(zhì)量。例如：（1）小貓釣魚。畫面上一只小貓在釣魚，水中小魚在游來游去，每條魚身上有一個生字 。釣上一條魚，指定一個學(xué)生讀字。讀對了，魚會安然地進水桶。反之，魚就溜回水中。（2）打氣球。氣球飛起來了，每個氣球上有一個生字。請一個學(xué)生起來讀，讀對了，氣球就會爆炸，生字掉下來，掉一個生字得10分，十個讀對就100分。它也可以作為全班的練習(xí)，游戲開始，學(xué)生在自己的電腦上操作，結(jié)束后，教師用大屏幕展示同學(xué)的學(xué)習(xí)情況。（3）貼蘋果游戲。A：電腦上出現(xiàn)一棵蘋果樹，下方有本課的生字。指定一個學(xué)生報字，其他學(xué)生就將報到的生字貼到樹上。B：蘋果樹上有很多帶有字的蘋果，讓學(xué)生摘下蘋果，組成詞語放在下方的籃子中。（4）找朋友。畫面上左方有帶有漢字的食物畫，如：小蟲、竹葉、青草、蘿卜，右邊有幾種帶有漢字的動物畫，讓學(xué)生分別讀出各種動物和各種食物的名稱，然后幫助動物找出它們各自喜歡的食物，相對應(yīng)地連在一起。
在這類游戲過程中，學(xué)生通過連一連，貼一貼，猜一猜等活動，不時產(chǎn)生一種新鮮感，增強了識字欲望，充分激發(fā)了他們的識字興趣。
（二）運用媒體，拓寬學(xué)生的識字空間
利用多媒體識字，能幫助學(xué)生盡早學(xué)會識字方法, 解決了識字教學(xué)中最基礎(chǔ)、最難突破、最重要的部分——看圖識字。為了使學(xué)生掌握字的結(jié)構(gòu)，制作課件時要充分顯示漢字的構(gòu)字規(guī)律，在教學(xué)中很好體現(xiàn)形聲字的特征。如教“”青、請、蜻、清、情、晴、睛”一組字時,第一幅畫面先出示基本字“青（青草、青蛙）”，第二幅畫面仍先出示“青”字，然后讓學(xué)生結(jié)合屏幕上顯示的小河流水的畫面，讓學(xué)生想一想，清水的“清”字在“青”的基礎(chǔ)上加什么偏旁呢？學(xué)生會很快地答出加三點水旁，教師在“青”上用鼠標(biāo)一點，一個活靈活現(xiàn)的三點水旁就飛了過來，與“青”字組成了“清”字。操作時也可讓學(xué)生自己來完成。以同樣的方法教“蜻、情、晴、睛”幾個字。為了能更好地體現(xiàn)形聲字偏旁表義的特點，制作課件時可把偏旁部分做成紅色。一組教學(xué)完畢，大屏幕上再次出現(xiàn)這一組字的整體內(nèi)容：
清（清水） 晴（晴天）
青（青草） 蜻（蜻蜓） 睛（眼睛）
情（心情） 請（請坐）
然后讓學(xué)生自己討論、觀察，這組字的相同和不同之處，以及怎樣才能又快又好地記住這一組字。學(xué)生通過觀察比較，很快就能找出這組字的異同點，自己總結(jié)出記住的方法。這樣，學(xué)生就很容易的記住這些字，而且記得尤其深刻，在以后就不會混淆了。學(xué)生逐漸地了解、理解了這一識字方法，對識字就會越來越感興趣。形聲字的特點就這樣一點一點地被學(xué)生認(rèn)識和掌握，并逐漸學(xué)會運用這一規(guī)律自己去識字。
對于一年級學(xué)生來說，校園網(wǎng)是一個識字的“海洋”，它為學(xué)生提供了大量的識字信息。學(xué)生通過網(wǎng)絡(luò)這一信息倉庫，及時而主動地去認(rèn)識各類字，在無意中擴大了識字空間。閱覽課上，我們充分利用電腦的優(yōu)勢，開展網(wǎng)上識字。學(xué)生以小組為單位，自學(xué)低年級閱讀素材庫中的生字，短文。學(xué)生根據(jù)自己的需求，圖文結(jié)合，有選擇地進行學(xué)習(xí)，鞏固生字。這樣的教學(xué)有效地實施了個別化教育，在真正意義上體現(xiàn)了因材施教。以往學(xué)生對新字的組詞范圍較為狹小，而網(wǎng)絡(luò)大大拓展了他們識字、辨義的空間，學(xué)生可以一下子學(xué)習(xí)十幾個甚至幾十個生字。另外，網(wǎng)上信息向?qū)W生展示了一個生動的識字環(huán)境。學(xué)生在平時上網(wǎng)過程中，可以接觸到大量豐富的生活詞匯。他們結(jié)合自己的認(rèn)知水平，聯(lián)系實際，培養(yǎng)獨立識記生字的能力，提高識記效果。
采用多媒體教學(xué)手段以后，教師可以打破以往先集中識字，再學(xué)課文鞏固識字的教學(xué)模式，借助于多媒體把識字與學(xué)課文融為一體，在學(xué)課文中識字，在語境中進一步鞏固、理解、運用所學(xué)的字詞。學(xué)生一直處于一種有趣的氣氛中，輕松愉快地掌握了一批批常用漢字，順利地完成了學(xué)習(xí)任務(wù)。由此，學(xué)生對課外閱讀也以產(chǎn)生了濃厚的興趣，有一些學(xué)生已開始閱讀簡單的課外讀物了。通過網(wǎng)絡(luò)將語言文字的學(xué)習(xí)與游戲活動有機結(jié)合，學(xué)生既鞏固了所學(xué)的知識，又使學(xué)生更輕松、更快樂、更主動地走進課堂，更熱愛快樂的語文課。
二、運用信息技術(shù)，培養(yǎng)學(xué)生閱讀能力
（一）運用媒體，拓寬學(xué)生的閱讀渠道。
《語文課程標(biāo)準(zhǔn)》指出：“閱讀是搜集信息、認(rèn)識世界、發(fā)展思維、獲得審美體驗的重要途徑。閱讀教學(xué)是學(xué)生、教師、文本之間對話的過程?！?信息時代的到來不僅改變著人們的生產(chǎn)方式和生活方式，而且改變著人們的思維方式和學(xué)習(xí)方式。信息社會要求必須具有很強的搜集、處理、利用信息的能力，而這正是被傳統(tǒng)語文教學(xué)所忽視的重要環(huán)節(jié)。正是基于這種世界范圍內(nèi)的深刻變革，新頒布的《語文課程標(biāo)準(zhǔn)》將培養(yǎng)學(xué)生的信息素養(yǎng)提上了日程，提出了要引導(dǎo)學(xué)生利用閱覽室、圖書館、網(wǎng)絡(luò)等查閱資料，并在“教學(xué)設(shè)備”中對學(xué)校的硬件建設(shè)作了具體的要求。
（二）運用媒體，豐富課堂教學(xué)。
校園網(wǎng)在語文教學(xué)中的運用，大大提高了學(xué)習(xí)效果,拓寬了語文學(xué)習(xí)和運用的領(lǐng)域。有教師在上《王二小》一課時，先請同學(xué)看教師事先搜集的一段文字和圖片，看看學(xué)生能從中捕捉到哪些信息，幫助學(xué)生正確理解課文內(nèi)容；再深入學(xué)習(xí)課文，品詞品句，中間插播電影片段——特殊的手術(shù)，使學(xué)生感受到王二小的機智和無畏；最后是拓展延伸，教師布置了兩項作業(yè)：1、你能從網(wǎng)上搜集有關(guān)小英雄的資料，在認(rèn)真研讀的基礎(chǔ)上，理解英雄的含義。2、從網(wǎng)上搜集有關(guān)小英雄的故事，在十分鐘隊會上交流。通過上網(wǎng)查找有關(guān)資料，擴大了學(xué)生的知識領(lǐng)域。
小學(xué)生閱歷有限，以形象思維為主，對生動直觀的內(nèi)容感興趣，抽象思維只有在形象思維的基礎(chǔ)上才能逐步培養(yǎng)起來。如《黃山怪石》一文，文中作者盡管非常詳盡地描寫了黃山的奇石、怪松、云海與溫泉，但大多數(shù)學(xué)生沒有游覽過黃山，沒有深切的感受，無法和作者產(chǎn)生共鳴。先通過觀賞《黃山怪石》錄像，情境導(dǎo)入，運用信息技術(shù)手段激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，將學(xué)生引入學(xué)習(xí)情境。讓如詩如畫的情境，為學(xué)生領(lǐng)悟課文內(nèi)容打下基礎(chǔ)。再通過配樂朗讀課文，學(xué)生能入景、入情地感知課文內(nèi)容，對黃山有個總體的印象，為自主學(xué)習(xí)課文鋪路架橋。然后通過引導(dǎo)學(xué)生登錄教師課前制作的專題網(wǎng)頁，自主學(xué)習(xí)課文，質(zhì)疑問難，達到讀通，讀懂并理解課文內(nèi)容的目的，培養(yǎng)學(xué)生在閱讀中發(fā)現(xiàn)問題、提出問題的能力。最后，學(xué)生在網(wǎng)站上自主查找、搜集資料，討論交流。運用信息技術(shù)，為學(xué)生創(chuàng)設(shè)自主探索的空間。通過自查、討論等形式，尊重學(xué)生個別的差異和多樣性的選擇，有利于發(fā)揮他們各自的特長，自我解決問題的能力。這是改革課堂教學(xué)，優(yōu)化教學(xué)過程，提高學(xué)習(xí)效率的有效途徑。
一節(jié)課接近尾聲時，學(xué)生已有倦意，教師卻要對本課進行歸納總結(jié)，鞏固所學(xué)的知識。此時，發(fā)揮校園網(wǎng)的優(yōu)勢，給學(xué)生以新的刺激，達到優(yōu)化教學(xué)的目的。例如：在《拔苗助長》一課的結(jié)束環(huán)節(jié)，教師先讓學(xué)生欣賞事先制作的圖文并茂的動畫課件，然后將畫面定格于“禾苗都枯萎，種田人無可奈何”。教師轉(zhuǎn)而向?qū)W生提問：“你想對這個人說什么？”讓學(xué)生從中表達鍛煉能力并理解成語故事的內(nèi)涵。
語文教學(xué)還應(yīng)把學(xué)生的思維引向課外，把學(xué)生帶向知識的海洋。校園網(wǎng)中有大量富有哲理的寓言故事和成語故事，富有生活情趣的童話故事和科普知識等，它們激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，活躍了學(xué)生的思維，產(chǎn)生了強烈的求知欲望，為進一步學(xué)習(xí)打下了基礎(chǔ)，也為思維訓(xùn)練拓展了時空。
師生共同開發(fā)課程資源，可以拓寬語文學(xué)習(xí)的渠道。有教師在上《琥珀》一文時，課前讓學(xué)生搜集有關(guān)資料，了解琥珀是什么，它是怎么形成的，它有什么價值；課中讓學(xué)生利用搜集的資料，穿插演示教師制作的多媒體課件——琥珀的形成，使學(xué)生能正確地理解課文的內(nèi)容，重點理解了琥珀形成的過程；課后延伸，學(xué)生利用搜集的圖片和文章，進行排版和粘貼，制作成電腦小報和知識卡片。對于學(xué)生的作品，師生一起進行網(wǎng)上評比。對優(yōu)秀作品給予一定的獎勵。這樣既激發(fā)了學(xué)生學(xué)習(xí)語文的興趣，又培養(yǎng)了學(xué)生收集、加工、處理信息的能力。
這些嘗試說明，閱讀教學(xué)在注重培養(yǎng)學(xué)生人文素養(yǎng)的同時，必須關(guān)注學(xué)生信息素養(yǎng)的養(yǎng)成。語文閱讀的“認(rèn)讀—理解—鑒賞—評價”的能力養(yǎng)成過程，必然會與信息處理的“判斷—選擇—整理—處理”過程相整合，為學(xué)生提供人文素養(yǎng)和信息素養(yǎng)的雙重智力支持。我們必須給予網(wǎng)上閱讀模式更多的關(guān)注，并使其與傳統(tǒng)的語文閱讀形式結(jié)合起來。
三、運用信息技術(shù)，培養(yǎng)寫作能力。
（一）營造氛圍，激發(fā)寫作興趣
新課程標(biāo)準(zhǔn)指出，作文要激發(fā)學(xué)生的對生活的熱愛，調(diào)動學(xué)生觀察、思考、練筆的積極性。教師要為學(xué)生創(chuàng)設(shè)、營造一個毫無顧忌、放膽作文的和諧氛圍，提倡"百花齊放 、百家爭鳴"，讓學(xué)生敢說真話，敢于表現(xiàn)個性。讓他們真切地體驗，自由地抒發(fā)。
多媒體集聲音、圖象、文字、動畫等多種功能于一體，具有圖象直觀、色彩鮮明、音響逼真、動靜結(jié)合的特點和優(yōu)勢。以往的作文教學(xué)是教師出一個作文題目或一段材料后學(xué)生們便靜坐下來冥思苦想，這樣難以激發(fā)靈感，收效不大。將信息技術(shù)或豐富多彩的網(wǎng)絡(luò)資源運用于作文教學(xué)中，有效的緩解了這一矛盾。教師可在課前收集、整理與本節(jié)作文訓(xùn)練主旨有關(guān)的文字、圖象、聲音等相關(guān)的資料，將枯燥的材料、題目具體化、形象化、生動化，使其具有強烈的感染力，使學(xué)生調(diào)動多種感官認(rèn)識世界，從中攝取多種營養(yǎng)，不斷完善、豐富自己的作文“材料庫”，從而進一步激發(fā)其寫作興趣，為動筆寫作打下基礎(chǔ)。學(xué)生在電腦房里上作文課時，再也見不到學(xué)生“咬筆頭、皺眉頭”的情景，學(xué)生個個思想集中，精神抖擻，興趣昂然。
（二）運用多媒體，優(yōu)化作文教學(xué)
1．發(fā)揮多媒體優(yōu)勢，培養(yǎng)觀察能力
無話可說是一些學(xué)生寫作文時的最大苦惱，怎樣才能解除他們的苦惱?對小學(xué)生來說最主要的方法就是觀察。
觀察是一個有目的、有順序的知覺過程，人的許多感知是通過對事物的觀察思考得來的。觀察是寫作的基礎(chǔ)，只有掌握正確的觀察方法，才能感知事物、認(rèn)識事物，把眾多的表象，經(jīng)過大腦的思維加工，使之按照特定要求重新組合，形成新的表象，淋漓盡致地表達出來。因此，利用多媒體教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生善于觀察是至關(guān)重要的。
多媒體在課堂教學(xué)中既能演示靜態(tài)圖像，又能模擬動態(tài)過程，在一定程度上能突破時空限制，展示課堂內(nèi)不易看到或不可能看到的事物。教師在教學(xué)中，要注意把多媒體觀察目標(biāo)集中統(tǒng)一的特點與作文教學(xué)緊密結(jié)合，有針對性地組織學(xué)生觀察，把觀察能力的培養(yǎng)貫穿于作文教學(xué)的始終，抓住事物的特點，教給學(xué)生觀察方法，就能提高學(xué)生的觀察興趣與能力。
2．運用多媒體教學(xué)，培養(yǎng)想象能力
著名科學(xué)家愛因斯坦說過：“想象力比知識更重要，因為知識是有限的，而想象力概括著世界的一切，推動著進步，成為知識進化的源泉?！毙W(xué)生天真爛漫，想象力豐富，只要教師引導(dǎo)得法，讓學(xué)生展開豐富的想象，就能很好地培養(yǎng)學(xué)生的想象能力。在作文教學(xué)中，一個教師怎樣才能像一位高明的導(dǎo)游那樣，順理成章地把學(xué)生引入到美的境界中去，讓他們通過自己豐富的想象、聯(lián)想去欣賞美、體驗美，從而表達出自己的真情實感呢?我認(rèn)為要讓學(xué)生充分發(fā)揮自己的思維優(yōu)勢去想象，教師須盡可能地為學(xué)生提供、創(chuàng)設(shè)這種情景，而運用多媒體就是一種較好的教學(xué)方法。
3．運用多媒體教學(xué)，培養(yǎng)表達能力
發(fā)展思維能力，訓(xùn)練思維方法在語文教學(xué)法中占有突出的地位。語言是思維的工具，是思想交流的工具，發(fā)展思維與發(fā)展語言是統(tǒng)一的?？陬^語言是書面語言的基礎(chǔ)，是思維活動后的具體表現(xiàn)形式，學(xué)生只有說得“清”才能寫得“通”。而現(xiàn)代多媒體教學(xué)直觀形象，既能滿足兒童的好奇心，又便于教師指導(dǎo)學(xué)生說話，，在練習(xí)說話時，教師借助課件，創(chuàng)設(shè)情境，在觀察思維的基礎(chǔ)上，通過創(chuàng)造性復(fù)述課文，編故事、想象說話等多種訓(xùn)練表達方式，啟發(fā)學(xué)生動腦，合理想象，激發(fā)學(xué)生的表達欲望，強化語言與思維的訓(xùn)練。
從心理學(xué)的角度來說，寫作就是人們把客觀事物的表象和對其本質(zhì)特征的認(rèn)識，用文字符號的形式表達出來的過程。寫是說的語言表達形式，是對學(xué)生語文能力的綜合檢閱。小學(xué)生概括能力和邏輯思維能力較差，雖然有一定的說寫基礎(chǔ)，但把握不好尺度。通過聲、圖、文并茂的情境引導(dǎo)，激發(fā)學(xué)生去說，然后再將心里想的，準(zhǔn)備說的寫出來，培養(yǎng)學(xué)生寫的能力。
（三）巧用多媒體批改、評閱作文
以往批改作文是語文老師最辛苦的工作，往往是根據(jù)作文要求、依據(jù)自己的理解和感觸對學(xué)生的作文進行修改評判。在作文課教學(xué)中以網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)設(shè)備為工具，會使作文的批改、審評更加具有針對性、實效性。如：進行作文批改時，教師可將范文錄入Word文檔中，再通過投影大屏幕進行點評、修改，學(xué)生在自己的電腦上也可以同時看到。在運作過程中，教師可充分利用Word 的剪接、復(fù)制、粘貼、刪除等工具對文章進行修改，使字句的增刪、段落的重組變得輕松自然，并最大程度的調(diào)動了學(xué)生的參與意識，培養(yǎng)了師生協(xié)作意識。學(xué)生的作文訓(xùn)練也可通過視頻投影儀、大屏幕投影等供全班師生一同閱讀、分析、修改，達到作文批改、評閱的較高境界。
傳統(tǒng)的講評課上，教師滔滔不絕地進行評議，由于學(xué)生注意力的集中時間較短，所以效果很差。重視培養(yǎng)學(xué)生自改能力是當(dāng)前作文教學(xué)改革、實施作文素質(zhì)教育的重要目標(biāo)。采用計算機教學(xué)手段批改作文，可以不受時間和空間的限制，具有很強的直觀性，使學(xué)生對所學(xué)知識得以充分的感知。教師每次批改作文時，都將那些具有代表性、典型性的優(yōu)美文章選出1—2篇，將一些具有共同性的典型病句、錯別字匯集在一起，經(jīng)過精心設(shè)汁，制成課件，通過教師點撥、交互式練習(xí)，讓學(xué)生修改，其他同學(xué)直接觀看，這就比傳統(tǒng)的課堂教學(xué)要節(jié)省時間，速度要快得多。然后學(xué)生再對照自己的作文進行自改，同學(xué)之間相互交換、檢查、評論，在改正別人不足之處的同時，學(xué)到別人的長處。在自改過程中，我還組織學(xué)生開展“文章病院”、“小醫(yī)生會診”等活動。這樣修改，不僅使學(xué)生自始至終地參與作文修改的全過程，也鍛煉了學(xué)生的認(rèn)識能力、鑒賞能力和表達能力，從而養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣。
網(wǎng)絡(luò)的互動性使語文學(xué)習(xí)更為快捷、方便。它為學(xué)生的學(xué)習(xí)提供了極為豐富的信息，開闊了學(xué)生的知識面，擴展了學(xué)生的“視域”。它改變了學(xué)生的學(xué)習(xí)方式，學(xué)生由原來劃一被動的“不得不學(xué)習(xí)”變?yōu)榱酥鲃?、多樣的“要求去學(xué)習(xí)”，實現(xiàn)了真正意義上的“交互學(xué)習(xí)”及“發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)”。它將改變學(xué)生的交流方式，使他們從封閉的師生小圈子走向一個更廣闊的學(xué)習(xí)空間。我們把校園網(wǎng)作為教學(xué)的工具、教學(xué)的資源、教學(xué)的環(huán)境，把握好網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)運用的時機和限度，就能取得最佳的教學(xué)效果，使語文教學(xué)達到優(yōu)化。
綜上所述，恰當(dāng)?shù)剡\用多媒體教學(xué)手段進行作文教學(xué)，在培養(yǎng)學(xué)生的觀察能力、想象能力、說寫能力和自改能力上都發(fā)揮著積極、有效的作用。實踐證明，多媒體教學(xué)是優(yōu)化作文教學(xué)和實施素質(zhì)教育的有效手段。

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春節(jié)對聯(lián)一鍵生成器是一款專業(yè)的對聯(lián)生成軟件，你可以自己配對，也可以從電腦里面挑選，操作簡單，功能強大，使用方便，該軟件是由微軟亞洲研究院自然語言計算組研發(fā)的計算機自動對聯(lián)系統(tǒng)。

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5、微軟對聯(lián)

微軟對聯(lián)是由微軟亞洲研究院自然語言計算組研發(fā)的計算機自動對聯(lián)系統(tǒng)。 首先用戶給定上聯(lián)，然后系統(tǒng)自動提供若干下聯(lián)供用戶選擇， 用戶可以通過交互手段優(yōu)選字詞來生成滿意的下聯(lián)；當(dāng)確定一副對聯(lián)后還可以生成若干四字橫批供用戶參考。

手機如何打開giiso寫作機器人

1. 首先，在手機上下載giiso寫作機器人的應(yīng)用程序。
2. 然后，打開應(yīng)用程序，登錄您的giiso賬號，或者使用您的社交賬號登錄。
3. 接著，點擊“開始寫作”按鈕，進入giiso寫作機器人的主界面。
4. 最后，根據(jù)您的需求，選擇不同的寫作模式，開始使用giiso寫作機器人。

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