导读:本文包含了段落阅读论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机器阅读理解,双向注意力流(BiDAF)模型,self-attention机制
段落阅读论文文献综述
万静,郭雅志[1]（2019）在《基于多段落排序的机器阅读理解研究》一文中研究指出针对多段落的机器阅读理解问题,在双向注意力流(BiDAF)模型的基础上,结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和self-attention机制构建了多段落排序BiDAF(PR-BiDAF)模型,利用该模型定位答案所在的段落,然后在预测段落中寻找最终答案的始末位置。实验结果表明,相较于BiDAF模型,本文提出的PR-BiDAF模型的段落选择正确率、BLEU4指标及ROUGE-L指标分别提高了约13%、6%和4%。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
王霞,孙界平,琚生根,胡思才[2]（2019）在《基于段落内部推理和联合问题答案匹配的选择型阅读理解模型》一文中研究指出针对当前机器阅读理解方法中仅将问题与段落匹配会导致段落中的信息丢失或将问题和答案连接成单个序列与段落匹配会丢失问题与答案之间的交互,和传统的循环网络顺序解析文本从而忽略段落内部推理的问题,提出一种改进段落编码并且将段落与问题和答案共同匹配的模型.模型首先把段落在多个粒度下切分为块,编码器利用神经词袋表达将块内词嵌入向量求和,其次,将块序列通过前向全连接神经网络扩展到原始序列长度.然后,通过两层前向神经网络建模每个单词所在不同粒度的块之间的关系构造门控函数以使模型具有更大的上下文信息同时捕获段落内部推理.最后,通过注意力机制将段落表示与问题和答案的交互来选择答案.在SemEval-2018 Task 11任务上的实验结果表明,本文模型在正确率上超过了相比基线神经网络模型如Stanford AR和GA Reader提高了9%～10%,比最近的模型SurfaceLR至少提高了3%,超过TriAN的单模型1%左右.除此之外,在RACE数据集上的预训练也可以提高模型效果.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
余玲珺[3]（2019）在《以“段落重组”激活议论文阅读教学》一文中研究指出"段落重组"是一种新颖的课堂活动形式,学生从被打乱的零散的段落中,找到关键信息,然后进行分析和整合。重组过程需要学生整合关键的信息进行推理,这一活动充满了新鲜感和趣味性,改变语文阅读课学生被动听讲的状态,鼓励学生自己去摸索,这样的课堂活动形式能够激发学生实践和思考的热情,避免课堂成为教师或个别学生的"一言堂",让身处课堂的每个学生都能够"动"起来。(本文来源于《现代教学》期刊2019年Z1期）
孙天宇[4]（2018）在《阅读理解中概括段落大意题型的图式干扰——以商务汉语课程期中测试为例》一文中研究指出本文采用质化研究方法、通过考察汉语作为第二语言阅读者受到与阅读篇章不一致图式的干扰而在概括段落大意题型中产生理解错误的认知操作,探讨此类认知操作的特点与产生原因。并提出,汉语作为第二语言阅读研究应关注"学习者已有图式对阅读理解的干扰"心理过程,于教学中加强对学生排除图式干扰能力的培养。(本文来源于《才智》期刊2018年24期）
蓝明平,吴明燕[5]（2018）在《中考记叙文阅读“段落作用题”解题技巧例析(综合篇)》一文中研究指出记叙文段落的作用是中考语文试卷中的"常客"。前叁期,我们已对处于文章不同位置的段落的作用进行了详细分析,为了让同学们更好地掌握这类题,做到举一反叁,本期我们来做一次综合复习。要快速解答记叙文段落作用题,"答题叁步走"切莫忘。第一步:明位置。即先明确所考段落出现的位置,是在文章的开头、中间还是结尾。(本文来源于《学苑创造(7-9年级阅读)》期刊2018年06期）
李浩文[6]（2018）在《例说段落及段群阅读训练的基本方法》一文中研究指出一直以来,我们的阅读教学要么致力于抓结构抓主旨,要么致力于抓语义抓语境;太过着眼于字词句篇,偏偏忽略了"段"。其实从大的方面讲,宇宙的一切存在物具有本质上的某种一致性;从小的方面讲语段是小结构,文章是大结构,它们也具有内在结构的一致性。我们完全可以将"段"及"段群"看作是迷你的"篇",学会了读"段"及"段群"也就学会了读"篇",所以我们不能忽视"段"及"段群"的阅读教学。(本文来源于《中学语文》期刊2018年16期）
蓝明平[7]（2018）在《中考记叙文阅读“段落作用题”解题技巧例析(下)》一文中研究指出结尾,是文章不可或缺的组成部分,是文章的收笔处和落脚点,是全文的归宿。好的结尾能引起读者的审美情感,让读者回味无穷。因此,它往往是命题人十分关注的考点。前两期我们已对开头段、中间段在记叙文中的作用进行了具体分析,本期重点例析结尾段落的作用。结尾段常涉及的作用,可从内容、结构、表达效果叁个角度总结如下。(同样,有些作用与开头段、中间(本文来源于《学苑创造(7-9年级阅读)》期刊2018年05期）
蓝明平,温笛[8]（2018）在《中考记叙文阅读“段落作用题”解题技巧例析(中)》一文中研究指出上一期我们就开头段在文中的作用进行了详细分析,本期则例析中间段落的作用。中考出题者常会选择文章中的过渡段、人物描写段、景物或环境描写段等,对其作用进行考查,解答时同样是从内容、结构和表达效果叁个角度综合考虑。现将这些段落常涉及的作用总结如下。其中有些作用与开头段是重合的,同学们不妨与本文上篇对照阅(本文来源于《学苑创造(7-9年级阅读)》期刊2018年04期）
蓝明平,温笛[9]（2018）在《中考记叙文阅读“段落作用题”解题技巧例析(上)》一文中研究指出段落可显示文章的基本框架,它的安排体现了文章的脉络、构思特点和中心表达。阅读时,正确把握段落的作用,有助于理解文章的中心思想、写作特点,提高分析鉴赏能力。对于段落作用的考查,常见的出题方式有"根据你的理解,从内容上或结构上任选一个角度,具体说说第X段在文中的作用(或好处、效(本文来源于《学苑创造(7-9年级阅读)》期刊2018年03期）
吴丹丹[10]（2017）在《雅思学术类阅读段落信息配对题教学难点及策略》一文中研究指出雅思考试的学术类阅读模块的段落信息配对题是中国考生错误率最高的题型之一。笔者提出了教学当中的应对策略,希望能为雅思教师与考生提供掌握提升该题型正确率的方法。(本文来源于《考试周刊》期刊2017年A1期）
段落阅读论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对当前机器阅读理解方法中仅将问题与段落匹配会导致段落中的信息丢失或将问题和答案连接成单个序列与段落匹配会丢失问题与答案之间的交互,和传统的循环网络顺序解析文本从而忽略段落内部推理的问题,提出一种改进段落编码并且将段落与问题和答案共同匹配的模型.模型首先把段落在多个粒度下切分为块,编码器利用神经词袋表达将块内词嵌入向量求和,其次,将块序列通过前向全连接神经网络扩展到原始序列长度.然后,通过两层前向神经网络建模每个单词所在不同粒度的块之间的关系构造门控函数以使模型具有更大的上下文信息同时捕获段落内部推理.最后,通过注意力机制将段落表示与问题和答案的交互来选择答案.在SemEval-2018 Task 11任务上的实验结果表明,本文模型在正确率上超过了相比基线神经网络模型如Stanford AR和GA Reader提高了9%～10%,比最近的模型SurfaceLR至少提高了3%,超过TriAN的单模型1%左右.除此之外,在RACE数据集上的预训练也可以提高模型效果.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
段落阅读论文参考文献
[1].万静,郭雅志.基于多段落排序的机器阅读理解研究[J].北京化工大学学报(自然科学版).2019
[2].王霞,孙界平,琚生根,胡思才.基于段落内部推理和联合问题答案匹配的选择型阅读理解模型[J].四川大学学报(自然科学版).2019
[3].余玲珺.以“段落重组”激活议论文阅读教学[J].现代教学.2019
[4].孙天宇.阅读理解中概括段落大意题型的图式干扰——以商务汉语课程期中测试为例[J].才智.2018
[5].蓝明平,吴明燕.中考记叙文阅读“段落作用题”解题技巧例析(综合篇)[J].学苑创造(7-9年级阅读).2018
[6].李浩文.例说段落及段群阅读训练的基本方法[J].中学语文.2018
[7].蓝明平.中考记叙文阅读“段落作用题”解题技巧例析(下)[J].学苑创造(7-9年级阅读).2018
[8].蓝明平,温笛.中考记叙文阅读“段落作用题”解题技巧例析(中)[J].学苑创造(7-9年级阅读).2018
[9].蓝明平,温笛.中考记叙文阅读“段落作用题”解题技巧例析(上)[J].学苑创造(7-9年级阅读).2018
[10].吴丹丹.雅思学术类阅读段落信息配对题教学难点及策略[J].考试周刊.2017