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:

• 如何利用深度學習技術訓練聊天機器人語言模型
• 如何在小學語文中合理運用信息技術
• 誰有自動生成對聯的軟件。。
• 手機如何打開giiso寫作機器人
• giiso在哪里下載

如何利用深度學習技術訓練聊天機器人語言模型

數據預處理

模型能聊的內容也取決于選取的語料。如果已經具備了原始聊天數據，可以用SQL通過關鍵字查詢一些對話，也就是從大庫里選取出一個小庫來訓練。從一些論文上，很多算法都是在數據預處理層面的，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，語料標準化，語料分類，PoS詞性標注，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，特色是實體標注，語意抽取，支持多種語言。

下面主要介紹兩個內容：

中文分詞

現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

主要是分成下面三步：

1、加載字典，在內存中建立字典空間。

字典的構造是每行一個詞，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，采用前綴數組的方式。

使用前綴數組的原因是樹結構只有一層 - 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，然后根據算法進行切分。算法的取舍主要是根據模式 - 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，便利就是求最大權重和的路徑，權重來自于在字典中定義的詞頻。對于沒有出現在詞典中的詞，連續(xù)的單個字符也許會構成新詞。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

使用機器學習訓練的語言模型，網絡算法是使用數字進行計算，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的詞向量空間。詳細可參考word2vec數學原理解析。

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練模型

-cbow 1 表示用cbow模型，設成0表示用skip-gram模型

-size 100 詞向量的維度為100

-window 8 訓練窗口的大小為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

-binary 1 輸出model保存成2進制

-iter 15 迭代次數

在訓練完成后，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，將不同詞放在數學公式中計算輸出相關性的詞。比如：

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

對于訓練不同的語料庫，可以單獨的訓練詞向量模型，可以利用已經訓練好的模型。

其它訓練詞向量空間工具推薦：Glove。

Seq2Seq

2014年，Sequence to Sequence Learning with Neural Networks提出了使用深度學習技術，基于RNN和LSTM網絡訓練翻譯系統(tǒng)，取得了突破，這一方法便應用在更廣泛的領域，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構，但我還不認為能理解和解釋它。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，就是數學模型的設計符合物理模型。

【圖 3-5】 RNN, Ref. #6

b. LSTM Cell的復雜度對應了自然語言處理的復雜度。

【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足夠復雜，它就能工作的很好。

使用DeepQA2訓練語言模型

準備工作，下載項目：

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

DeepQA2將工作分成三個過程：

數據預處理：從語料庫到數據字典。

訓練模型：從數據字典到語言模型。

提供服務：從語言模型到RESt API。

預處理

DeepQA2使用Cornell Movie Dialogs Corpus作為demo語料庫。

原始數據就是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據字典的模塊。

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] 構成一個問答。 [7,8,9] 和 [10, 11, 12] 構成一個問答。

開始訓練

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

config.ini是配置文件, 根據config.sample.ini進行修改。訓練的時間由epoch，learning rate, maxlength和對話對的數量而定。

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

session是網絡圖，由placeholder, variable, cell, layer, output 組成。

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

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

Model

Model的構建要考慮輸入，狀態(tài)，softmax，輸出。

定義損耗函數，使用AdamOptimizer進行迭代。

最后，參考一下訓練的loop部分。

每次訓練，model會被存儲在 save路徑下，文件夾的命名根據機器的hostname，時間戳生成。

提供服務

在TensorFlow中，提供了標準的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，不好用。訓練結束后，使用下面的腳本啟動服務，DeepQA2的serve部分還是調用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 啟動訓練

scripts/start_tensorboard.sh 啟動Tensorboard

scripts/start_serving.sh 啟動服務

對模型的評價

目前代碼具有很高的維護性，這也是從DeepQA項目進行重構的原因，更清晰的數據預處理、訓練和服務。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中已經使用了Drop.

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

c. 融合訓練，目前model只有一個庫，應該是設計一個新的模型，支持一個大庫和小庫，不同權重進行，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. 目前訓練的結果都是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，一個思路是在訓練中就提供干擾項，因為當前只有正確的答案，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

如何在小學語文中合理運用信息技術

一、運用信息技術，培養(yǎng)識字能力。
在小學低年級語文教學中，識字教學是重要內容，因為識字是小學生逐步掌握書面語言，培養(yǎng)讀寫能力的前提條件?，F在使用的語文九年義務教育試驗教材對識字教學提出了新的要求，一年級識字1300個，小學階段要學生認識常用漢字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，真是紛繁復雜。而由于年齡的關系，低年級學生注意力比較差，對事物關注的時間更為短暫，特別是一年級的學生，一時無法適應小學的學習生活。如采用傳統(tǒng)的教學方法，整節(jié)課教學生字，往往是教師教起來感到枯燥，學生學起來覺得無味。所以如何激發(fā)低年級學生的學習興趣，提高低年級學生的識字能力，鞏固識字教學的效果，是一個十分重要的研究課題。
（一）運用媒體，激發(fā)學生學習興趣
1．直觀演示。
根據低年級學生好奇心強的特點，直觀演示指導學生看畫面，這樣可以激發(fā)學生的學習興趣，使學生注意力集中，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 “網”字時，屏幕上出現一張大大的網，慢慢地縮小，成了一個“網”字，此時無聲勝有聲，字的音、形深深地印在學生的腦海里。教學實踐證明，直觀演示識字，學生的印象特別深，掌握的生字比較牢固，教學效果較好。
2．游戲法。
識字的“機械化”，枯燥無味，很容易引起學生的厭煩情緒，從而影響學習效果。一年級孩子好玩，百玩不厭，故利用這一特點，在課堂教學中適時地，有選擇地設計各種與生字聯系起來的游戲，創(chuàng)設愉悅的學習氛圍，引起學生的學習興趣，激發(fā)學生的學習積極性，從而有效地提高識字教學的質量。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，游戲開始，學生在自己的電腦上操作，結束后，教師用大屏幕展示同學的學習情況。（3）貼蘋果游戲。A：電腦上出現一棵蘋果樹，下方有本課的生字。指定一個學生報字，其他學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，相對應地連在一起。
在這類游戲過程中，學生通過連一連，貼一貼，猜一猜等活動，不時產生一種新鮮感，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，拓寬學生的識字空間
利用多媒體識字，能幫助學生盡早學會識字方法, 解決了識字教學中最基礎、最難突破、最重要的部分——看圖識字。為了使學生掌握字的結構，制作課件時要充分顯示漢字的構字規(guī)律，在教學中很好體現形聲字的特征。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，然后讓學生結合屏幕上顯示的小河流水的畫面，讓學生想一想，清水的“清”字在“青”的基礎上加什么偏旁呢？學生會很快地答出加三點水旁，教師在“青”上用鼠標一點，一個活靈活現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。一組教學完畢，大屏幕上再次出現這一組字的整體內容：
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。學生通過觀察比較，很快就能找出這組字的異同點，自己總結出記住的方法。這樣，學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生認識和掌握，并逐漸學會運用這一規(guī)律自己去識字。
對于一年級學生來說，校園網是一個識字的“海洋”，它為學生提供了大量的識字信息。學生通過網絡這一信息倉庫，及時而主動地去認識各類字，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，開展網上識字。學生以小組為單位，自學低年級閱讀素材庫中的生字，短文。學生根據自己的需求，圖文結合，有選擇地進行學習，鞏固生字。這樣的教學有效地實施了個別化教育，在真正意義上體現了因材施教。以往學生對新字的組詞范圍較為狹小，而網絡大大拓展了他們識字、辨義的空間，學生可以一下子學習十幾個甚至幾十個生字。另外，網上信息向學生展示了一個生動的識字環(huán)境。學生在平時上網過程中，可以接觸到大量豐富的生活詞匯。他們結合自己的認知水平，聯系實際，培養(yǎng)獨立識記生字的能力，提高識記效果。
采用多媒體教學手段以后，教師可以打破以往先集中識字，再學課文鞏固識字的教學模式，借助于多媒體把識字與學課文融為一體，在學課文中識字，在語境中進一步鞏固、理解、運用所學的字詞。學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，順利地完成了學習任務。由此，學生對課外閱讀也以產生了濃厚的興趣，有一些學生已開始閱讀簡單的課外讀物了。通過網絡將語言文字的學習與游戲活動有機結合，學生既鞏固了所學的知識，又使學生更輕松、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，培養(yǎng)學生閱讀能力
（一）運用媒體，拓寬學生的閱讀渠道。
《語文課程標準》指出：“閱讀是搜集信息、認識世界、發(fā)展思維、獲得審美體驗的重要途徑。閱讀教學是學生、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方式和生活方式，而且改變著人們的思維方式和學習方式。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)語文教學所忽視的重要環(huán)節(jié)。正是基于這種世界范圍內的深刻變革，新頒布的《語文課程標準》將培養(yǎng)學生的信息素養(yǎng)提上了日程，提出了要引導學生利用閱覽室、圖書館、網絡等查閱資料，并在“教學設備”中對學校的硬件建設作了具體的要求。
（二）運用媒體，豐富課堂教學。
校園網在語文教學中的運用，大大提高了學習效果,拓寬了語文學習和運用的領域。有教師在上《王二小》一課時，先請同學看教師事先搜集的一段文字和圖片，看看學生能從中捕捉到哪些信息，幫助學生正確理解課文內容；再深入學習課文，品詞品句，中間插播電影片段——特殊的手術，使學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、你能從網上搜集有關小英雄的資料，在認真研讀的基礎上，理解英雄的含義。2、從網上搜集有關小英雄的故事，在十分鐘隊會上交流。通過上網查找有關資料，擴大了學生的知識領域。
小學生閱歷有限，以形象思維為主，對生動直觀的內容感興趣，抽象思維只有在形象思維的基礎上才能逐步培養(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，但大多數學生沒有游覽過黃山，沒有深切的感受，無法和作者產生共鳴。先通過觀賞《黃山怪石》錄像，情境導入，運用信息技術手段激發(fā)學生學習興趣，將學生引入學習情境。讓如詩如畫的情境，為學生領悟課文內容打下基礎。再通過配樂朗讀課文，學生能入景、入情地感知課文內容，對黃山有個總體的印象，為自主學習課文鋪路架橋。然后通過引導學生登錄教師課前制作的專題網頁，自主學習課文，質疑問難，達到讀通，讀懂并理解課文內容的目的，培養(yǎng)學生在閱讀中發(fā)現問題、提出問題的能力。最后，學生在網站上自主查找、搜集資料，討論交流。運用信息技術，為學生創(chuàng)設自主探索的空間。通過自查、討論等形式，尊重學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，優(yōu)化教學過程，提高學習效率的有效途徑。
一節(jié)課接近尾聲時，學生已有倦意，教師卻要對本課進行歸納總結，鞏固所學的知識。此時，發(fā)揮校園網的優(yōu)勢，給學生以新的刺激，達到優(yōu)化教學的目的。例如：在《拔苗助長》一課的結束環(huán)節(jié)，教師先讓學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”。教師轉而向學生提問：“你想對這個人說什么？”讓學生從中表達鍛煉能力并理解成語故事的內涵。
語文教學還應把學生的思維引向課外，把學生帶向知識的海洋。校園網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)了學生的學習興趣，活躍了學生的思維，產生了強烈的求知欲望，為進一步學習打下了基礎，也為思維訓練拓展了時空。
師生共同開發(fā)課程資源，可以拓寬語文學習的渠道。有教師在上《琥珀》一文時，課前讓學生搜集有關資料，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，使學生能正確地理解課文的內容，重點理解了琥珀形成的過程；課后延伸，學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。對于學生的作品，師生一起進行網上評比。對優(yōu)秀作品給予一定的獎勵。這樣既激發(fā)了學生學習語文的興趣，又培養(yǎng)了學生收集、加工、處理信息的能力。
這些嘗試說明，閱讀教學在注重培養(yǎng)學生人文素養(yǎng)的同時，必須關注學生信息素養(yǎng)的養(yǎng)成。語文閱讀的“認讀—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。我們必須給予網上閱讀模式更多的關注，并使其與傳統(tǒng)的語文閱讀形式結合起來。
三、運用信息技術，培養(yǎng)寫作能力。
（一）營造氛圍，激發(fā)寫作興趣
新課程標準指出，作文要激發(fā)學生的對生活的熱愛，調動學生觀察、思考、練筆的積極性。教師要為學生創(chuàng)設、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"，讓學生敢說真話，敢于表現個性。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、動靜結合的特點和優(yōu)勢。以往的作文教學是教師出一個作文題目或一段材料后學生們便靜坐下來冥思苦想，這樣難以激發(fā)靈感，收效不大。將信息技術或豐富多彩的網絡資源運用于作文教學中，有效的緩解了這一矛盾。教師可在課前收集、整理與本節(jié)作文訓練主旨有關的文字、圖象、聲音等相關的資料，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，使學生調動多種感官認識世界，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。學生在電腦房里上作文課時，再也見不到學生“咬筆頭、皺眉頭”的情景，學生個個思想集中，精神抖擻，興趣昂然。
（二）運用多媒體，優(yōu)化作文教學
1．發(fā)揮多媒體優(yōu)勢，培養(yǎng)觀察能力
無話可說是一些學生寫作文時的最大苦惱，怎樣才能解除他們的苦惱?對小學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，只有掌握正確的觀察方法，才能感知事物、認識事物，把眾多的表象，經過大腦的思維加工，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，培養(yǎng)學生善于觀察是至關重要的。
多媒體在課堂教學中既能演示靜態(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，展示課堂內不易看到或不可能看到的事物。教師在教學中，要注意把多媒體觀察目標集中統(tǒng)一的特點與作文教學緊密結合，有針對性地組織學生觀察，把觀察能力的培養(yǎng)貫穿于作文教學的始終，抓住事物的特點，教給學生觀察方法，就能提高學生的觀察興趣與能力。
2．運用多媒體教學，培養(yǎng)想象能力
著名科學家愛因斯坦說過：“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生天真爛漫，想象力豐富，只要教師引導得法，讓學生展開豐富的想象，就能很好地培養(yǎng)學生的想象能力。在作文教學中，一個教師怎樣才能像一位高明的導游那樣，順理成章地把學生引入到美的境界中去，讓他們通過自己豐富的想象、聯想去欣賞美、體驗美，從而表達出自己的真情實感呢?我認為要讓學生充分發(fā)揮自己的思維優(yōu)勢去想象，教師須盡可能地為學生提供、創(chuàng)設這種情景，而運用多媒體就是一種較好的教學方法。
3．運用多媒體教學，培養(yǎng)表達能力
發(fā)展思維能力，訓練思維方法在語文教學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。口頭語言是書面語言的基礎，是思維活動后的具體表現形式，學生只有說得“清”才能寫得“通”。而現代多媒體教學直觀形象，既能滿足兒童的好奇心，又便于教師指導學生說話，，在練習說話時，教師借助課件，創(chuàng)設情境，在觀察思維的基礎上，通過創(chuàng)造性復述課文，編故事、想象說話等多種訓練表達方式，啟發(fā)學生動腦，合理想象，激發(fā)學生的表達欲望，強化語言與思維的訓練。
從心理學的角度來說，寫作就是人們把客觀事物的表象和對其本質特征的認識，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，是對學生語文能力的綜合檢閱。小學生概括能力和邏輯思維能力較差，雖然有一定的說寫基礎，但把握不好尺度。通過聲、圖、文并茂的情境引導，激發(fā)學生去說，然后再將心里想的，準備說的寫出來，培養(yǎng)學生寫的能力。
（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，往往是根據作文要求、依據自己的理解和感觸對學生的作文進行修改評判。在作文課教學中以網絡信息技術設備為工具，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，并最大程度的調動了學生的參與意識，培養(yǎng)了師生協(xié)作意識。學生的作文訓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，由于學生注意力的集中時間較短，所以效果很差。重視培養(yǎng)學生自改能力是當前作文教學改革、實施作文素質教育的重要目標。采用計算機教學手段批改作文，可以不受時間和空間的限制，具有很強的直觀性，使學生對所學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，經過精心設汁，制成課件，通過教師點撥、交互式練習，讓學生修改，其他同學直接觀看，這就比傳統(tǒng)的課堂教學要節(jié)省時間，速度要快得多。然后學生再對照自己的作文進行自改，同學之間相互交換、檢查、評論，在改正別人不足之處的同時，學到別人的長處。在自改過程中，我還組織學生開展“文章病院”、“小醫(yī)生會診”等活動。這樣修改，不僅使學生自始至終地參與作文修改的全過程，也鍛煉了學生的認識能力、鑒賞能力和表達能力，從而養(yǎng)成良好的學習習慣。
網絡的互動性使語文學習更為快捷、方便。它為學生的學習提供了極為豐富的信息，開闊了學生的知識面，擴展了學生的“視域”。它改變了學生的學習方式，學生由原來劃一被動的“不得不學習”變?yōu)榱酥鲃?、多樣的“要求去學習”，實現了真正意義上的“交互學習”及“發(fā)現學習”。它將改變學生的交流方式，使他們從封閉的師生小圈子走向一個更廣闊的學習空間。我們把校園網作為教學的工具、教學的資源、教學的環(huán)境，把握好網絡學習運用的時機和限度，就能取得最佳的教學效果，使語文教學達到優(yōu)化。
綜上所述，恰當地運用多媒體教學手段進行作文教學，在培養(yǎng)學生的觀察能力、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，多媒體教學是優(yōu)化作文教學和實施素質教育的有效手段。

誰有自動生成對聯的軟件。。

誰有自動生成對聯的軟件：對聯生成器 v1.0 免費版、自動對對聯系統(tǒng)軟件2018最新版、春節(jié)對聯一鍵生成器、小螞蟻編輯器、微軟對聯。

1、對聯生成器 v1.0 免費版

對聯生成器是一款可以在電腦上使用的強大對聯生成器,這款對聯生成器完全免費,無需下載,平仄規(guī)范并嚴謹,數百萬條對聯,點擊即可使用,是一款綠色的pc端對聯生成器。對聯又稱楹聯、對偶、門對、春貼、春聯、對子、桃符等，一種對偶文學，起源于桃符。

2、自動對對聯系統(tǒng)軟件2018最新版

自動對對聯系統(tǒng)軟件是一款十分有趣的對聯軟件系統(tǒng)工具，只要你給出上聯，系統(tǒng)會自動生成相對應的下聯，十分有趣。對聯相傳起于五代后蜀主孟昶。對聯是中國漢族傳統(tǒng)文化瑰寶。對聯又稱楹聯。

3、春節(jié)對聯一鍵生成器

春節(jié)對聯一鍵生成器是一款專業(yè)的對聯生成軟件，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)的計算機自動對聯系統(tǒng)。

4、小螞蟻編輯器

小螞蟻編輯器專業(yè)提供微信公眾號文章素材及微信內容樣式，其中包括微信圖文樣式、微信動態(tài)圖片、微信背景圖片、標題符號、二維碼模板、全文模板、趣味問答等，還可以生產對聯，如能根據上聯生成不規(guī)則的下聯。

5、微軟對聯

微軟對聯是由微軟亞洲研究院自然語言計算組研發(fā)的計算機自動對聯系統(tǒng)。 首先用戶給定上聯，然后系統(tǒng)自動提供若干下聯供用戶選擇， 用戶可以通過交互手段優(yōu)選字詞來生成滿意的下聯；當確定一副對聯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寫作機器人的應用程序。
2. 然后，打開應用程序，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，根據您的需求，選擇不同的寫作模式，開始使用giiso寫作機器人。

giiso在哪里下載

Giiso寫作機器人目前有官網，可以在官網下載。

Giiso寫作機器人是由深圳市智搜信息技術有限公司推出的一款內容創(chuàng)作AI輔助工具，能夠進行選、寫、改、編、發(fā)全流程智能化，人機協(xié)作，快速出稿。

目前Giiso寫作機器人已推出六大寫作類型：熱點寫作、汽車寫作、提綱寫作、股市快報、天氣預報和體育賽事。

能夠呈現的內容類別十分廣泛，大部分題材都能通過智能寫作快速成稿，同時使用算法進行素材推薦，用戶可以采用段落、詞句、文章和知識推薦進行內容的修改、豐富、替換與調整。Giiso寫作機器人每天更新資訊數量超過50萬篇。

2019年9月，全新升級的Giiso寫作機器3.0版本正式上線，升級后的Giiso寫作機器人在選、寫、改、編、發(fā)等功能上具備多種亮點，這也意味著智能寫作進入了全流程智能化階段。

選： Giiso寫作機器人基于全網大數據的智能爬取和推薦技術，快速完成熱點話題挖掘，實時更新，響應輿情，助力寫作者高效獲得創(chuàng)作靈感。 

寫： Giiso基于自然語言處理算法技術，根據主題，自動生成多篇底稿 。

改：Giiso寫作機器人在相關主題下，提供關聯性素材，通過句子、段落、關鍵詞、文章等形式進行聯想，致力于使文章更豐富、立體、深度化。

發(fā)： Giiso寫作機器人提供智能化審核輔助，自動改寫、查重、糾錯 ，智能化的檢測提升審核效率，提前預知各類發(fā)行風險；一鍵分發(fā)，多渠道引爆傳播。

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