机器人文章生成器下载（机器人文章生成器下载）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于机器人文章生成器下载的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 如何利用深度学习技术训练聊天机器人语言模型
• 如何在小学语文中合理运用信息技术
• 谁有自动生成对联的软件。。
• 手机如何打开giiso写作机器人
• giiso在哪里下载

如何利用深度学习技术训练聊天机器人语言模型

数据预处理

模型能聊的内容也取决于选取的语料。如果已经具备了原始聊天数据，可以用SQL通过关键字查询一些对话，也就是从大库里选取出一个小库来训练。从一些论文上，很多算法都是在数据预处理层面的，比如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation就介绍了，从大库中抽取小库，然后再进行融合，训练出有特色的对话来。

对于英语，需要了解NLTK，NLTK提供了加载语料，语料标准化，语料分类，PoS词性标注，语意抽取等功能。

另一个功能强大的工具库是CoreNLP，作为 Stanford开源出来的工具，特色是实体标注，语意抽取，支持多种语言。

下面主要介绍两个内容：

中文分词

现在有很多中文分词的SDK，分词的算法也比较多，也有很多文章对不同SDK的性能做比较。做中文分词的示例代码如下。

# 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('飞雪连天射白鹿'))
print(process_sentence('I have a pen.'))

以上使用了langid先判断语句是否是中文，然后使用jieba进行分词。

在功能上，jieba分词支持全切分模式，精确模式和搜索引擎模式。

全切分：输出所有分词。

精确：概率上的最佳分词。

所有引擎模式：对精确切分后的长句再进行分词。

jieba分词的实现

主要是分成下面三步：

1、加载字典，在内存中建立字典空间。

字典的构造是每行一个词，空格，词频，空格，词性。

上诉书 3 n
上诉人 3 n
上诉期 3 b
上诉状 4 n
上课 650 v

建立字典空间的是使用python的dict，采用前缀数组的方式。

使用前缀数组的原因是树结构只有一层 - word:freq，效率高，节省空间。比如单词"dog", 字典中将这样存储：

{
"d": 0,
"do": 0,
"dog": 1 # value为词频
}

字典空间的主要用途是对输入句子建立有向无环图，然后根据算法进行切分。算法的取舍主要是根据模式 - 全切，精确还是搜索。

2、对输入的语句分词，首先是建立一个有向无环图。 
有向无环图, Directed acyclic graph (音 /ˈdæɡ/)。

【图 3-2】 DAG

DAG对于后面计算最大概率路径和使用HNN模型识别新词有直接关系。

3、按照模式，对有向无环图进行遍历，比如，在精确模式下，便利就是求最大权重和的路径，权重来自于在字典中定义的词频。对于没有出现在词典中的词，连续的单个字符也许会构成新词。然后用HMM模型和Viterbi算法识别新词。

精确模型切词：使用动态规划对最大概率路径进行求解。

最大概率路径：求route = (w1, w2, w3 ,.., wn)，使得Σweight(wi)最大。Wi为该词的词频。

更多的细节还需要读一下jieba的源码。

自定义字典

jieba分词默认的字典是:1998人民日报的切分语料还有一个msr的切分语料和一些txt小说。开发者可以自行添加字典，只要符合字典构建的格式就行。

jieba分词同时提供接口添加词汇。

Word embedding

使用机器学习训练的语言模型，网络算法是使用数字进行计算，在输入进行编码，在输出进行解码。word embedding就是编解码的手段。

【图 3-3】 word embedding, Ref. #7

word embedding是文本的数值化表示方法。表示法包括one-hot，bag of words，N-gram，分布式表示，共现矩阵等。

Word2vec

近年来，word2vec被广泛采用。Word2vec输入文章或者其他语料，输出语料中词汇建设的词向量空间。详细可参考word2vec数学原理解析。

使用word2vec

安装完成后，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" 表示在指定的语料库上训练模型

-cbow 1 表示用cbow模型，设成0表示用skip-gram模型

-size 100 词向量的维度为100

-window 8 训练窗口的大小为8 即考虑一个单词的前八个和后八个单词

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

-sample 1e-4 采用阈值

-threads 20 线程数

-binary 1 输出model保存成2进制

-iter 15 迭代次数

在训练完成后，就得到一个model，用该model可以查询每个词的词向量，在词和词之间求距离，将不同词放在数学公式中计算输出相关性的词。比如：

vector("法国") - vector("巴黎) + vector("英国") = vector("伦敦")"  

对于训练不同的语料库，可以单独的训练词向量模型，可以利用已经训练好的模型。

其它训练词向量空间工具推荐：Glove。

Seq2Seq

2014年，Sequence to Sequence Learning with Neural Networks提出了使用深度学习技术，基于RNN和LSTM网络训练翻译系统，取得了突破，这一方法便应用在更广泛的领域，比如问答系统，图像字幕，语音识别，撰写诗词等。Seq2Seq完成了【encoder + decoder -> target】的映射，在上面的论文中，清晰的介绍了实现方式。

【图 3-4】 Seq2Seq, Ref. #1

也有很多文章解读它的原理。在使用Seq2Seq的过程中，虽然也研究了它的结构，但我还不认为能理解和解释它。下面谈两点感受：

a. RNN保存了语言顺序的特点，这和CNN在处理带有形状的模型时如出一辙，就是数学模型的设计符合物理模型。

【图 3-5】 RNN, Ref. #6

b. LSTM Cell的复杂度对应了自然语言处理的复杂度。

【图 3-6】 LSTM, Ref. #6

理由是，有人将LSTM Cell尝试了多种其它方案传递状态，结果也很好。

【图 3-7】 GRU, Ref. #6

LSTM的一个替代方案：GRU。只要RNN的Cell足够复杂，它就能工作的很好。

使用DeepQA2训练语言模型

准备工作，下载项目：

git clone https://github.com/Samurais/DeepQA2.git  
cd DeepQA2  
open README.md # 根据README.md安装依赖包  

DeepQA2将工作分成三个过程：

数据预处理：从语料库到数据字典。

训练模型：从数据字典到语言模型。

提供服务：从语言模型到RESt API。

预处理

DeepQA2使用Cornell Movie Dialogs Corpus作为demo语料库。

原始数据就是movie_lines.txt 和movie_conversations.txt。这两个文件的组织形式参考README.txt

deepqa2/dataset/preprocesser.py是将这两个文件处理成数据字典的模块。

train_max_length_enco就是问题的长度，train_max_length_deco就是答案的长度。在语料库中，大于该长度的部分会被截断。

程序运行后，会生成dataset-cornell-20.pkl文件，它加载到python中是一个字典：

word2id存储了{word: id}，其中word是一个单词，id是int数字，代表这个单词的id。

id2word存储了{id: word}。

trainingSamples存储了问答的对话对。

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] 构成一个问答。 [7,8,9] 和 [10, 11, 12] 构成一个问答。

开始训练

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

config.ini是配置文件, 根据config.sample.ini进行修改。训练的时间由epoch，learning rate, maxlength和对话对的数量而定。

deepqa2/train.py大约100行，完成数据字典加载、初始化tensorflow的session，saver，writer、初始化神经元模型、根据epoch进行迭代，保存模型到磁盘。

session是网络图，由placeholder, variable, cell, layer, output 组成。

saver是保存model的，也可以用来恢复model。model就是实例化variable的session。

writer是查看loss fn或者其他开发者感兴趣的数据的收集器。writer的结果会被saver保存，然后使用tensorboard查看。

Model

Model的构建要考虑输入，状态，softmax，输出。

定义损耗函数，使用AdamOptimizer进行迭代。

最后，参考一下训练的loop部分。

每次训练，model会被存储在 save路径下，文件夹的命名根据机器的hostname，时间戳生成。

提供服务

在TensorFlow中，提供了标准的serving模块 - tensorflow serving。但研究了很久，还专门看了一遍 《C++ Essentials》，还没有将它搞定，社区也普遍抱怨tensorflow serving不好学，不好用。训练结束后，使用下面的脚本启动服务，DeepQA2的serve部分还是调用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  

测试

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的核心代码在serve/api/chatbotmanager.py中。

使用脚本

scripts/start_training.sh 启动训练

scripts/start_tensorboard.sh 启动Tensorboard

scripts/start_serving.sh 启动服务

对模型的评价

目前代码具有很高的维护性，这也是从DeepQA项目进行重构的原因，更清晰的数据预处理、训练和服务。有新的变更可以添加到deepqa2/models中，然后在train.py和chatbotmanager.py变更一下。

有待改进的地方

a. 新建models/rnn2.py, 使用dropout。目前DeepQA中已经使用了Drop.

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

c. 融合训练，目前model只有一个库，应该是设计一个新的模型，支持一个大库和小库，不同权重进行，就如Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation的介绍。

d. 代码支持多机多GPU运行。

e. 目前训练的结果都是QA对，对于一个问题，可以有多个答案。

f. 目前没有一个方法进行accuracy测试，一个思路是在训练中就提供干扰项，因为当前只有正确的答案，如果提供错误的答案（而且越多越好），就可以使用recall_at_k方法进行测试。

机器人家上了解到的，希望对你有用

如何在小学语文中合理运用信息技术

一、运用信息技术，培养识字能力。
在小学低年级语文教学中，识字教学是重要内容，因为识字是小学生逐步掌握书面语言，培养读写能力的前提条件。现在使用的语文九年义务教育试验教材对识字教学提出了新的要求，一年级识字1300个，小学阶段要学生认识常用汉字3000个左右。众所周知，汉字本身较为形象，其中又有很多形近字、多音字，真是纷繁复杂。而由于年龄的关系，低年级学生注意力比较差，对事物关注的时间更为短暂，特别是一年级的学生，一时无法适应小学的学习生活。如采用传统的教学方法，整节课教学生字，往往是教师教起来感到枯燥，学生学起来觉得无味。所以如何激发低年级学生的学习兴趣，提高低年级学生的识字能力，巩固识字教学的效果，是一个十分重要的研究课题。
（一）运用媒体，激发学生学习兴趣
1．直观演示。
根据低年级学生好奇心强的特点，直观演示指导学生看画面，这样可以激发学生的学习兴趣，使学生注意力集中，把无意识记变为有意识记，把枯燥无味的识记变为形象的识记，收到记得快，记得牢的效果。教学 “网”字时，屏幕上出现一张大大的网，慢慢地缩小，成了一个“网”字，此时无声胜有声，字的音、形深深地印在学生的脑海里。教学实践证明，直观演示识字，学生的印象特别深，掌握的生字比较牢固，教学效果较好。
2．游戏法。
识字的“机械化”，枯燥无味，很容易引起学生的厌烦情绪，从而影响学习效果。一年级孩子好玩，百玩不厌，故利用这一特点，在课堂教学中适时地，有选择地设计各种与生字联系起来的游戏，创设愉悦的学习氛围，引起学生的学习兴趣，激发学生的学习积极性，从而有效地提高识字教学的质量。例如：（1）小猫钓鱼。画面上一只小猫在钓鱼，水中小鱼在游来游去，每条鱼身上有一个生字 。钓上一条鱼，指定一个学生读字。读对了，鱼会安然地进水桶。反之，鱼就溜回水中。（2）打气球。气球飞起来了，每个气球上有一个生字。请一个学生起来读，读对了，气球就会爆炸，生字掉下来，掉一个生字得10分，十个读对就100分。它也可以作为全班的练习，游戏开始，学生在自己的电脑上操作，结束后，教师用大屏幕展示同学的学习情况。（3）贴苹果游戏。A：电脑上出现一棵苹果树，下方有本课的生字。指定一个学生报字，其他学生就将报到的生字贴到树上。B：苹果树上有很多带有字的苹果，让学生摘下苹果，组成词语放在下方的篮子中。（4）找朋友。画面上左方有带有汉字的食物画，如：小虫、竹叶、青草、萝卜，右边有几种带有汉字的动物画，让学生分别读出各种动物和各种食物的名称，然后帮助动物找出它们各自喜欢的食物，相对应地连在一起。
在这类游戏过程中，学生通过连一连，贴一贴，猜一猜等活动，不时产生一种新鲜感，增强了识字欲望，充分激发了他们的识字兴趣。
（二）运用媒体，拓宽学生的识字空间
利用多媒体识字，能帮助学生尽早学会识字方法, 解决了识字教学中最基础、最难突破、最重要的部分——看图识字。为了使学生掌握字的结构，制作课件时要充分显示汉字的构字规律，在教学中很好体现形声字的特征。如教“”青、请、蜻、清、情、晴、睛”一组字时,第一幅画面先出示基本字“青（青草、青蛙）”，第二幅画面仍先出示“青”字，然后让学生结合屏幕上显示的小河流水的画面，让学生想一想，清水的“清”字在“青”的基础上加什么偏旁呢？学生会很快地答出加三点水旁，教师在“青”上用鼠标一点，一个活灵活现的三点水旁就飞了过来，与“青”字组成了“清”字。操作时也可让学生自己来完成。以同样的方法教“蜻、情、晴、睛”几个字。为了能更好地体现形声字偏旁表义的特点，制作课件时可把偏旁部分做成红色。一组教学完毕，大屏幕上再次出现这一组字的整体内容：
清（清水） 晴（晴天）
青（青草） 蜻（蜻蜓） 睛（眼睛）
情（心情） 请（请坐）
然后让学生自己讨论、观察，这组字的相同和不同之处，以及怎样才能又快又好地记住这一组字。学生通过观察比较，很快就能找出这组字的异同点，自己总结出记住的方法。这样，学生就很容易的记住这些字，而且记得尤其深刻，在以后就不会混淆了。学生逐渐地了解、理解了这一识字方法，对识字就会越来越感兴趣。形声字的特点就这样一点一点地被学生认识和掌握，并逐渐学会运用这一规律自己去识字。
对于一年级学生来说，校园网是一个识字的“海洋”，它为学生提供了大量的识字信息。学生通过网络这一信息仓库，及时而主动地去认识各类字，在无意中扩大了识字空间。阅览课上，我们充分利用电脑的优势，开展网上识字。学生以小组为单位，自学低年级阅读素材库中的生字，短文。学生根据自己的需求，图文结合，有选择地进行学习，巩固生字。这样的教学有效地实施了个别化教育，在真正意义上体现了因材施教。以往学生对新字的组词范围较为狭小，而网络大大拓展了他们识字、辨义的空间，学生可以一下子学习十几个甚至几十个生字。另外，网上信息向学生展示了一个生动的识字环境。学生在平时上网过程中，可以接触到大量丰富的生活词汇。他们结合自己的认知水平，联系实际，培养独立识记生字的能力，提高识记效果。
采用多媒体教学手段以后，教师可以打破以往先集中识字，再学课文巩固识字的教学模式，借助于多媒体把识字与学课文融为一体，在学课文中识字，在语境中进一步巩固、理解、运用所学的字词。学生一直处于一种有趣的气氛中，轻松愉快地掌握了一批批常用汉字，顺利地完成了学习任务。由此，学生对课外阅读也以产生了浓厚的兴趣，有一些学生已开始阅读简单的课外读物了。通过网络将语言文字的学习与游戏活动有机结合，学生既巩固了所学的知识，又使学生更轻松、更快乐、更主动地走进课堂，更热爱快乐的语文课。
二、运用信息技术，培养学生阅读能力
（一）运用媒体，拓宽学生的阅读渠道。
《语文课程标准》指出：“阅读是搜集信息、认识世界、发展思维、获得审美体验的重要途径。阅读教学是学生、教师、文本之间对话的过程。” 信息时代的到来不仅改变着人们的生产方式和生活方式，而且改变着人们的思维方式和学习方式。信息社会要求必须具有很强的搜集、处理、利用信息的能力，而这正是被传统语文教学所忽视的重要环节。正是基于这种世界范围内的深刻变革，新颁布的《语文课程标准》将培养学生的信息素养提上了日程，提出了要引导学生利用阅览室、图书馆、网络等查阅资料，并在“教学设备”中对学校的硬件建设作了具体的要求。
（二）运用媒体，丰富课堂教学。
校园网在语文教学中的运用，大大提高了学习效果,拓宽了语文学习和运用的领域。有教师在上《王二小》一课时，先请同学看教师事先搜集的一段文字和图片，看看学生能从中捕捉到哪些信息，帮助学生正确理解课文内容；再深入学习课文，品词品句，中间插播电影片段——特殊的手术，使学生感受到王二小的机智和无畏；最后是拓展延伸，教师布置了两项作业：1、你能从网上搜集有关小英雄的资料，在认真研读的基础上，理解英雄的含义。2、从网上搜集有关小英雄的故事，在十分钟队会上交流。通过上网查找有关资料，扩大了学生的知识领域。
小学生阅历有限，以形象思维为主，对生动直观的内容感兴趣，抽象思维只有在形象思维的基础上才能逐步培养起来。如《黄山怪石》一文，文中作者尽管非常详尽地描写了黄山的奇石、怪松、云海与温泉，但大多数学生没有游览过黄山，没有深切的感受，无法和作者产生共鸣。先通过观赏《黄山怪石》录像，情境导入，运用信息技术手段激发学生学习兴趣，将学生引入学习情境。让如诗如画的情境，为学生领悟课文内容打下基础。再通过配乐朗读课文，学生能入景、入情地感知课文内容，对黄山有个总体的印象，为自主学习课文铺路架桥。然后通过引导学生登录教师课前制作的专题网页，自主学习课文，质疑问难，达到读通，读懂并理解课文内容的目的，培养学生在阅读中发现问题、提出问题的能力。最后，学生在网站上自主查找、搜集资料，讨论交流。运用信息技术，为学生创设自主探索的空间。通过自查、讨论等形式，尊重学生个别的差异和多样性的选择，有利于发挥他们各自的特长，自我解决问题的能力。这是改革课堂教学，优化教学过程，提高学习效率的有效途径。
一节课接近尾声时，学生已有倦意，教师却要对本课进行归纳总结，巩固所学的知识。此时，发挥校园网的优势，给学生以新的刺激，达到优化教学的目的。例如：在《拔苗助长》一课的结束环节，教师先让学生欣赏事先制作的图文并茂的动画课件，然后将画面定格于“禾苗都枯萎，种田人无可奈何”。教师转而向学生提问：“你想对这个人说什么？”让学生从中表达锻炼能力并理解成语故事的内涵。
语文教学还应把学生的思维引向课外，把学生带向知识的海洋。校园网中有大量富有哲理的寓言故事和成语故事，富有生活情趣的童话故事和科普知识等，它们激发了学生的学习兴趣，活跃了学生的思维，产生了强烈的求知欲望，为进一步学习打下了基础，也为思维训练拓展了时空。
师生共同开发课程资源，可以拓宽语文学习的渠道。有教师在上《琥珀》一文时，课前让学生搜集有关资料，了解琥珀是什么，它是怎么形成的，它有什么价值；课中让学生利用搜集的资料，穿插演示教师制作的多媒体课件——琥珀的形成，使学生能正确地理解课文的内容，重点理解了琥珀形成的过程；课后延伸，学生利用搜集的图片和文章，进行排版和粘贴，制作成电脑小报和知识卡片。对于学生的作品，师生一起进行网上评比。对优秀作品给予一定的奖励。这样既激发了学生学习语文的兴趣，又培养了学生收集、加工、处理信息的能力。
这些尝试说明，阅读教学在注重培养学生人文素养的同时，必须关注学生信息素养的养成。语文阅读的“认读—理解—鉴赏—评价”的能力养成过程，必然会与信息处理的“判断—选择—整理—处理”过程相整合，为学生提供人文素养和信息素养的双重智力支持。我们必须给予网上阅读模式更多的关注，并使其与传统的语文阅读形式结合起来。
三、运用信息技术，培养写作能力。
（一）营造氛围，激发写作兴趣
新课程标准指出，作文要激发学生的对生活的热爱，调动学生观察、思考、练笔的积极性。教师要为学生创设、营造一个毫无顾忌、放胆作文的和谐氛围，提倡"百花齐放 、百家争鸣"，让学生敢说真话，敢于表现个性。让他们真切地体验，自由地抒发。
多媒体集声音、图象、文字、动画等多种功能于一体，具有图象直观、色彩鲜明、音响逼真、动静结合的特点和优势。以往的作文教学是教师出一个作文题目或一段材料后学生们便静坐下来冥思苦想，这样难以激发灵感，收效不大。将信息技术或丰富多彩的网络资源运用于作文教学中，有效的缓解了这一矛盾。教师可在课前收集、整理与本节作文训练主旨有关的文字、图象、声音等相关的资料，将枯燥的材料、题目具体化、形象化、生动化，使其具有强烈的感染力，使学生调动多种感官认识世界，从中摄取多种营养，不断完善、丰富自己的作文“材料库”，从而进一步激发其写作兴趣，为动笔写作打下基础。学生在电脑房里上作文课时，再也见不到学生“咬笔头、皱眉头”的情景，学生个个思想集中，精神抖擞，兴趣昂然。
（二）运用多媒体，优化作文教学
1．发挥多媒体优势，培养观察能力
无话可说是一些学生写作文时的最大苦恼，怎样才能解除他们的苦恼?对小学生来说最主要的方法就是观察。
观察是一个有目的、有顺序的知觉过程，人的许多感知是通过对事物的观察思考得来的。观察是写作的基础，只有掌握正确的观察方法，才能感知事物、认识事物，把众多的表象，经过大脑的思维加工，使之按照特定要求重新组合，形成新的表象，淋漓尽致地表达出来。因此，利用多媒体教学，培养学生善于观察是至关重要的。
多媒体在课堂教学中既能演示静态图像，又能模拟动态过程，在一定程度上能突破时空限制，展示课堂内不易看到或不可能看到的事物。教师在教学中，要注意把多媒体观察目标集中统一的特点与作文教学紧密结合，有针对性地组织学生观察，把观察能力的培养贯穿于作文教学的始终，抓住事物的特点，教给学生观察方法，就能提高学生的观察兴趣与能力。
2．运用多媒体教学，培养想象能力
著名科学家爱因斯坦说过：“想象力比知识更重要，因为知识是有限的，而想象力概括着世界的一切，推动着进步，成为知识进化的源泉。”小学生天真烂漫，想象力丰富，只要教师引导得法，让学生展开丰富的想象，就能很好地培养学生的想象能力。在作文教学中，一个教师怎样才能像一位高明的导游那样，顺理成章地把学生引入到美的境界中去，让他们通过自己丰富的想象、联想去欣赏美、体验美，从而表达出自己的真情实感呢?我认为要让学生充分发挥自己的思维优势去想象，教师须尽可能地为学生提供、创设这种情景，而运用多媒体就是一种较好的教学方法。
3．运用多媒体教学，培养表达能力
发展思维能力，训练思维方法在语文教学法中占有突出的地位。语言是思维的工具，是思想交流的工具，发展思维与发展语言是统一的。口头语言是书面语言的基础，是思维活动后的具体表现形式，学生只有说得“清”才能写得“通”。而现代多媒体教学直观形象，既能满足儿童的好奇心，又便于教师指导学生说话，，在练习说话时，教师借助课件，创设情境，在观察思维的基础上，通过创造性复述课文，编故事、想象说话等多种训练表达方式，启发学生动脑，合理想象，激发学生的表达欲望，强化语言与思维的训练。
从心理学的角度来说，写作就是人们把客观事物的表象和对其本质特征的认识，用文字符号的形式表达出来的过程。写是说的语言表达形式，是对学生语文能力的综合检阅。小学生概括能力和逻辑思维能力较差，虽然有一定的说写基础，但把握不好尺度。通过声、图、文并茂的情境引导，激发学生去说，然后再将心里想的，准备说的写出来，培养学生写的能力。
（三）巧用多媒体批改、评阅作文
以往批改作文是语文老师最辛苦的工作，往往是根据作文要求、依据自己的理解和感触对学生的作文进行修改评判。在作文课教学中以网络信息技术设备为工具，会使作文的批改、审评更加具有针对性、实效性。如：进行作文批改时，教师可将范文录入Word文档中，再通过投影大屏幕进行点评、修改，学生在自己的电脑上也可以同时看到。在运作过程中，教师可充分利用Word 的剪接、复制、粘贴、删除等工具对文章进行修改，使字句的增删、段落的重组变得轻松自然，并最大程度的调动了学生的参与意识，培养了师生协作意识。学生的作文训练也可通过视频投影仪、大屏幕投影等供全班师生一同阅读、分析、修改，达到作文批改、评阅的较高境界。
传统的讲评课上，教师滔滔不绝地进行评议，由于学生注意力的集中时间较短，所以效果很差。重视培养学生自改能力是当前作文教学改革、实施作文素质教育的重要目标。采用计算机教学手段批改作文，可以不受时间和空间的限制，具有很强的直观性，使学生对所学知识得以充分的感知。教师每次批改作文时，都将那些具有代表性、典型性的优美文章选出1—2篇，将一些具有共同性的典型病句、错别字汇集在一起，经过精心设汁，制成课件，通过教师点拨、交互式练习，让学生修改，其他同学直接观看，这就比传统的课堂教学要节省时间，速度要快得多。然后学生再对照自己的作文进行自改，同学之间相互交换、检查、评论，在改正别人不足之处的同时，学到别人的长处。在自改过程中，我还组织学生开展“文章病院”、“小医生会诊”等活动。这样修改，不仅使学生自始至终地参与作文修改的全过程，也锻炼了学生的认识能力、鉴赏能力和表达能力，从而养成良好的学习习惯。
网络的互动性使语文学习更为快捷、方便。它为学生的学习提供了极为丰富的信息，开阔了学生的知识面，扩展了学生的“视域”。它改变了学生的学习方式，学生由原来划一被动的“不得不学习”变为了主动、多样的“要求去学习”，实现了真正意义上的“交互学习”及“发现学习”。它将改变学生的交流方式，使他们从封闭的师生小圈子走向一个更广阔的学习空间。我们把校园网作为教学的工具、教学的资源、教学的环境，把握好网络学习运用的时机和限度，就能取得最佳的教学效果，使语文教学达到优化。
综上所述，恰当地运用多媒体教学手段进行作文教学，在培养学生的观察能力、想象能力、说写能力和自改能力上都发挥着积极、有效的作用。实践证明，多媒体教学是优化作文教学和实施素质教育的有效手段。

谁有自动生成对联的软件。。

谁有自动生成对联的软件：对联生成器 v1.0 免费版、自动对对联系统软件2018最新版、春节对联一键生成器、小蚂蚁编辑器、微软对联。

1、对联生成器 v1.0 免费版

对联生成器是一款可以在电脑上使用的强大对联生成器,这款对联生成器完全免费,无需下载,平仄规范并严谨,数百万条对联,点击即可使用,是一款绿色的pc端对联生成器。对联又称楹联、对偶、门对、春贴、春联、对子、桃符等，一种对偶文学，起源于桃符。

2、自动对对联系统软件2018最新版

自动对对联系统软件是一款十分有趣的对联软件系统工具，只要你给出上联，系统会自动生成相对应的下联，十分有趣。对联相传起于五代后蜀主孟昶。对联是中国汉族传统文化瑰宝。对联又称楹联。

3、春节对联一键生成器

春节对联一键生成器是一款专业的对联生成软件，你可以自己配对，也可以从电脑里面挑选，操作简单，功能强大，使用方便，该软件是由微软亚洲研究院自然语言计算组研发的计算机自动对联系统。

4、小蚂蚁编辑器

小蚂蚁编辑器专业提供微信公众号文章素材及微信内容样式，其中包括微信图文样式、微信动态图片、微信背景图片、标题符号、二维码模板、全文模板、趣味问答等，还可以生产对联，如能根据上联生成不规则的下联。

5、微软对联

微软对联是由微软亚洲研究院自然语言计算组研发的计算机自动对联系统。 首先用户给定上联，然后系统自动提供若干下联供用户选择， 用户可以通过交互手段优选字词来生成满意的下联；当确定一副对联后还可以生成若干四字横批供用户参考。

手机如何打开giiso写作机器人

1. 首先，在手机上下载giiso写作机器人的应用程序。
2. 然后，打开应用程序，登录您的giiso账号，或者使用您的社交账号登录。
3. 接着，点击“开始写作”按钮，进入giiso写作机器人的主界面。
4. 最后，根据您的需求，选择不同的写作模式，开始使用giiso写作机器人。

giiso在哪里下载

Giiso写作机器人目前有官网，可以在官网下载。

Giiso写作机器人是由深圳市智搜信息技术有限公司推出的一款内容创作AI辅助工具，能够进行选、写、改、编、发全流程智能化，人机协作，快速出稿。

目前Giiso写作机器人已推出六大写作类型：热点写作、汽车写作、提纲写作、股市快报、天气预报和体育赛事。

能够呈现的内容类别十分广泛，大部分题材都能通过智能写作快速成稿，同时使用算法进行素材推荐，用户可以采用段落、词句、文章和知识推荐进行内容的修改、丰富、替换与调整。Giiso写作机器人每天更新资讯数量超过50万篇。

2019年9月，全新升级的Giiso写作机器3.0版本正式上线，升级后的Giiso写作机器人在选、写、改、编、发等功能上具备多种亮点，这也意味着智能写作进入了全流程智能化阶段。

选： Giiso写作机器人基于全网大数据的智能爬取和推荐技术，快速完成热点话题挖掘，实时更新，响应舆情，助力写作者高效获得创作灵感。 

写： Giiso基于自然语言处理算法技术，根据主题，自动生成多篇底稿 。

改：Giiso写作机器人在相关主题下，提供关联性素材，通过句子、段落、关键词、文章等形式进行联想，致力于使文章更丰富、立体、深度化。

发： Giiso写作机器人提供智能化审核辅助，自动改写、查重、纠错 ，智能化的检测提升审核效率，提前预知各类发行风险；一键分发，多渠道引爆传播。

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