桐中敲铜钟童男童女同上学征联截止之际被程序员编程破解

上周末，还在上大学中文系的邻居家孩子兴致勃勃跑来跟我说，他通过计算机编程破解了百年孤联。

我对计算机不在行，听说过人工智能无所不能。自从阿法狗横空出世，连续战胜李世石和柯洁之后。阿法狗就取代了人类，成为地球上水平最高的围棋高手。

之后人们几乎一致认为，除了艺术类的工作，人类没有什么是不可以被机器人取代的。

现在难道对联这种带有 情感 的中华传统文化艺术也可以被人工智能取代吗？

百年孤联“桐中敲铜钟童男童女同上学”，是安徽省桐城中学的一副上联，来历已无据可考，近一百年没有人能对上下联。

最近学校120周年庆典之际，作为庆典的一项活动主办方以10万元巨奖征集下联。一时间引来无数对联爱好者踊跃参与应征，然而百年孤联绝非浪得虚名，很多高手包括一些资深学者，编辑，作家花很长时间连一条满足的下联也对不上，可见挑战难度之大。

通过计算机来破解百年孤联，这无论对文化界还是 科技 界都绝对算得上一件大事。他是怎么做的呢？他告诉我他的做法，似乎有些道理。

首先按照《桐中敲铜钟童男童女同上学评分细则》（见置顶文章）编写识别算法。

1、“桐、铜、同”拆字，

2、“桐、铜、同、童”四字同音。

3、“钟、童”拆字，

4、“中、钟”，同音；

5、“童男童女”粘连。

6、句子暗含五行金木水火土。

然后根据以上6项要求，开始编写程序计算查找逐一匹配：

一、导入《新华字典》数据库，查找符合“钟、童”拆字条件的字（结果找到216个）。

二、导入查找《平水韵表》，挑选“钟、童”位仄韵字剩下98个字。

三、查找《新华字典》，挑选符合四字同音字要求，“钟、童”位剩下48个字。

四、导入查找《新华字典》ABAC成语（838个），挑选出词性符合46个。

五、匹配拆字，词性，同音，对位匹配平水韵表。

运行经过一系列的操作后。

六、数据库运行结果：对不起！没有您想要的查询结果。

七、调整参数设置，降低权重相对较低的评分项要求，返回第六步重新计算运行。

八、终于有了几十条匹配结果！这时根据“意和雅”的要求，去掉无法成句，意思明显不相关的句子去掉。大约还剩不到30句。部分入围没问题，但仍觉得不够完美！遗憾的是由于面临毕业找工作，不能花更多时间去优化算法。

这位年轻人也投了稿，他希望投稿截止后，将机器破解的和人工破解的混在一起，看我们是否能辨认出来。

难道对联这种带有 情感 的中华传统文化艺术真的可以被人工智能取代了吗？

百年孤联

对于现代汉语的分词，开源/免费的解决方案或工具很多，开源的解决方案如Jieba、HanLp、StanfordNLP和IKAnalyzer等，“傻瓜式”的免费操作工具的也有 新浪微舆情 的 文本挖掘 工具 ，如果直接采用这些现代汉语分词工具对古诗词进行分词，结果会是这样的：

然而，对于古汉语（文言文），尤其是诗词的分词处理可没有这么简单，因为单字词占古汉语词汇统计信息的80％以上，再加上古汉语微言大义，字字千钧，所以针对现代汉语的分词技术往往不适用于它。鉴于此种情况，笔者采取的是 逐字切分 的处理方式，同时去掉一些常见的 虚词 ，如“之”、“乎”、“者”、“也”。分词和去停用词处理如下所示：

经过文本预处理后，就可以进行文本挖掘中最常规的分析---字频统计，看看《全唐诗》中出现最多的字有哪些。

                                                                                                        全局高频字

首先，让我们来看看去掉这些虚词之后的全局高频字有哪些，笔者这里展示的是TOP148。“人”字排行第一，这体现了《说文解字》里所讲的“人，天地之性最贵者也”，说明唐诗很好的秉承了“以人为本”的中华文化。而后续的“山”、“风”、“月”、“日”、“天”、“云”、“春”等都是在写景的诗句里经常出现的 意象 。

                            典型意象分析

所谓“ 意象 ”，就是客观物象经过创作主体独特的情感活动而创造出来的一种艺术形象。简单地说，意象就是寓“意”之“象”，就是用来寄托主观情思的客观物象。在比较文学中，意象的名词解释是---所谓“意象”简单说来，可以说就是主观的“意”和客观的“象”的结合，也就是融入诗人思想感情的“ 物象 ”，是赋有某种特殊含义和文学意味的具体形象。简单地说就是借物抒情。

比如，“月”这个古诗词里常见的意象，就有如下内涵：

表达思乡、思亲念友之情，暗寓羁旅情怀，寂寞孤独之感；

历史的见证今昔沧桑感；

冷寂、凄清的感觉；

清新感。

笔者在这里挑选的意象是关于季节和颜色的。

    物转星移几度秋---《全唐诗》中的季节

统计“春”、“夏/暑”、“秋”、“冬”这4个字在《全唐诗》中出现的频次，“春”字排行榜首，“秋”字列第2位，“夏”和“冬”出现的频次则要少1个量级，在唐诗里，伤春、惜春是常见的春诗题材，代表性的作品有朱淑真《赏春》、杜甫《丽春》、韩愈《春雪》、张若虚《春江花月夜》等。也难怪，在商代和西周前期，一年只分为春秋二时，后世也常以春秋作为一年的代称，约定俗成，由来已久，这两个字的使用频率很高也就不足为奇了。

    万紫千红一片绿---《全唐诗》中的色彩

笔者在这里找了51个古语中常用的颜色的单字（注意是古汉语语境中的颜色称谓），其中以 红色系 （红、丹、朱、赤、绛等）、 黑色系 （暗、玄、乌、冥、墨等）、 绿色系 （绿、碧、翠、苍等）及 白色系 （白、素、皎、皓等）为主，这些颜色及其对应的字频如下表所示：

这里面“白”字的字频最高，本意是“日出与日落之间的天色”，笔者常见的有“白发”、“白云”、“白雪”，常渲染出一种韶华易逝、悲凉的气氛，名句如“白头搔更短，浑欲不胜簪”、“白雪却嫌春色晚，故穿庭树作飞花”、“君不见，高堂明镜悲白发，朝如青丝暮成雪”、 “白云一片去悠悠，青枫浦上不胜愁”。

将上述主要的色系综合统计一下，得到下面的环形占比图：

其中，绿色系的占比居多，“绿”“碧”“苍”“翠”等大都用于写景，“绿树”、“碧水”、“苍松”、“翠柳”等，这些高频字从侧面反映出全唐诗中描写景物、寄情山水的诗句占比很大，透露出平静、清新和闲适之感。

刚才笔者分析的是单字，而汉语的语素大都是由单音节（字）表示，即所谓的“一音一义”。当这些单音节语素，能够独立应用的话，就是词。古汉语中存在着许多单音节词，这也就是文言文翻译中要经常把一个字翻译成现代汉语中的双音节词的原因。

然而，有些单音节语素，不能够独立使用，就不是词，只能够是语素，如“第-“、”踌-“、”- 们“。

鉴于此，笔者想发现一些唐诗中的常用双字词，看看其中的 成词规律 是怎样的。笔者在这里选取共现次数超过10次的词汇，并列出TOP200的共现双字词。关键操作步骤如下所示：

以下是TOP200的共现双字词：

从上面的双词探测结果中，笔者可以发现如下6类成词规律:

（1） 复合式 （A+B等于C）:由两个字组成，这两个字分别代表意义，组成双音节的词，这类词出现的频次最多。比如，弟兄、砧杵、纪纲、捐躯、巡狩、犬吠。

（2） 重叠式 （AA等于A）: 琅琅、肃肃、忻忻、灼灼。

（3） 叠音 （AA不等于A）:琅琅（单独拆开不能组其他词）、的的（拆开后的单字的词义不同）等。

（4） 双声 （声母相同）: 踌躇（声母都是c，分开各自无法组词）、参差（声母都是c）、缅邈（声母都是m）。

（5） 叠韵 （韵母相同）:噫嘻（韵母是i）、缭绕（韵母是ao）、妖娆（韵母是ao）等。

（6） 双音节拟声词 :歔欷、咿哑等。

在这一部分，笔者抽取的是上述高频字TOP148中的字的共现关系

可以看到，上述的语义网络可以分为3个簇群，即橙系、紫系和绿系，TOP148高频字中，字体清晰可见字的近40个。圆圈的大小表示该字在语义网络中的影响力大小，也就是“ Betweenness Centrality （中介核心性），”学术的说法是“两个非邻接的成员间的相互作用依赖于网络中的其他成员，特别是位于两成员之间路径上的那些成员，他们对这两个非邻接成员的相互作用具有某种控制和制约作用”。在诗句中，这些字常以“字眼”的形式呈现，也就是诗文中精要的字。3类中：

橙系 ：北、流、马、草、闲、孤、逢、云等；

紫系 ：游、树、雨、回、笑、言、幽、清、白、野、行等

绿系 ：知、金、柳、难、愁、旧、仙、望、客。

其中，根据字的构成来看，绿系簇群中的字大多跟送别（好友）有关。

因为之前的文本预处理是按字来切分的，所以这里进行的是基于 Word2vec 的字向量分析。

基于Word2vec的字向量能从大量 未标注 的普通文本数据中 无监督 地学习到字向量，而且这些字向量包含了字与字之间的 语义关系 ，正如现实世界中的“物以类聚，类以群分”一样，字可以由它们身边的字来定义。

从原理上讲，基于字嵌入的Word2vec是指把一个维数为所有字的数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中，每个单字被映射为实数域上的向量。把每个单字变成一个向量，目的还是为了方便计算，比如“求单字A的同义字”，就可以通过“求与单字A在cos距离下最相似的向量”来做到。下面是基于Word2vec的字向量模型原理示意图。

下面，笔者选取一些单字进行字向量关联分析，展示如下：

与“梅”相关的字，大致分为两类：同属植物，如醾、杏、梨、桃、榴、杨、柳、楝等；和“梅”相关的意象，如春（梅）、酴（酒）、（梅）花、（梅）枝、残（梅）、（梅）梢等。最相关的是“春”，吟咏春梅，在唐诗中极为常见，贤相宋璟在东川官舍见梅花怒放于榛莽中，归而有感，作《梅花赋》，其中，"独步早春，自全其天"，赞赏梅花在早春中一枝独秀，自己安于凌寒而开的天命。

“静”字则跟它的同音字“净（连带繁体，一共出现三次，即“净”、“净”和“净”）”的相关度最大，结合“坐”、“院”“梵”等字，可联想到“净院”（佛寺，亦称“净宇”）、净觉（谓心无妄念，对境不迷），这也说明，在唐诗里最能体现静的，还是在寺庙里参禅，感悟佛法。

笔者还想看看唐诗里经常出现的情绪，即“悲”、“忧”、“愁”、“怒”、“惧”，看看它们的相关字有哪些。这里就请读者自行分析，笔者不做赘述。

注意，在这里得到的情绪相关字，笔者将收集整理它们，制成情绪词典，用于后面的诗词情绪分类。

王国维在《人间词话》里曾提到：“ 境非独谓景物也，喜怒哀乐，亦人心中之一境界。故能写真景物、真感情者，谓之有境界 … ”，讲的是"境"与"境界"通用---写景亦可成境界，言情亦可成境界，因为景物是外在的世界，情感是内在的世界。所以，在这里，笔者想分析一下全唐诗中诗词所表达出来的内在境界，也就是内在情感，为了丰富分析维度，不采用简单的二元分析，即“积极”和“消极”2种情绪，而是7种细颗粒的情绪分类，即悲、惧、乐、怒、思、喜、忧。

根据上面获取到的字向量，经过人工遴选后，得到可以用于训练的“情绪字典”，根据诗歌中常见的主题类别，情绪类别分为：

悲： 愁、恸、痛、寡、哀、伤、嗟…

惧： 谗、谤、患、罪、诈、惧、诬…

乐： 悦、欣、乐、怡、洽、畅、愉…

怒： 怒、雷、吼、霆、霹、猛、轰…

思： 思、忆、怀、恨、吟、逢、期…

喜： 喜、健、倩、贺、好、良、善…

忧： 恤、忧、痾、虑、艰、遑、厄…

笔者在这里采用的是基于 LSTM （LongShort-Term Memory，长短期记忆网络）的情绪分析模型。

在这里，我们会将文本传递给 嵌入层 （Embedding Layer），因为有数以万计的字词，所以我们需要比 单编码向量 （One-Hot Encoded Vectors）更有效的表示来输入数据。这里，笔者将使用上面训练得到的Word2vec字向量模型，用预先训练的 词嵌入 （Word Embedding）来引入的外部语义信息，做 迁移学习 （Transfer Learning）。

以下是简要原理展示图：

为了取得更好的效果，笔者采用最新的 NestedLSTM+Conv1D 的深度学习模型来做情绪判断，它能较好的提炼文本里的特征和语序信息，记住更长的语义依赖关系，做出较为精确的情绪判断。其网络结构如下所示：

接着，来试试实际的效果：

笔者随机测试了100句，判断准确的有86条，粗略的准确率估计是86%。当然，这只是一次不太严谨的小尝试，在真实的业务场景里，这得花很多时间来做优化，提高模型的准确率。

下面是对《全唐诗》近5万首诗的情绪分析结果，展示如下：

可能出乎很多人的意料，代表大唐气象的唐诗应该以积极昂扬的情绪为主，怎么会是“悲”、“思”、“忧”这样的情绪占据主流呢？而 “喜”、“乐”这样的情绪却占据末流呢？

接下来，笔者着重来分析下“悲”这个情绪占据主流的原因。

从常见的唐诗写作题材上说，带有“悲”字基调的唐诗较多，也多出名诗佳句，比如唐诗中常见的几种情结，如 ”悲秋情结“ 、 ”别离情结“ 、 ”薄暮情结“ 和 ”悲怨情结“ ，都体现出浓重的“悲情”色彩。

古人云：“悲愤出诗人”，它点破了人的成就与所处的环境、心境有某种关系。就像司马迁所说：“夫《诗》、《书》隐约者，欲遂其志之思也。昔西伯拘羑里，演《周易》；孔子厄陈、蔡，作《春秋》…大抵贤圣发愤之所为作也。此人皆意有所郁结，不得通其道也…” 回顾古今中外的著名的诗人和作家，几乎无一不是曾有一段被排挤，诽谤，不得志和身处逆境之经历，有些甚至还很悲惨。正是在这种悲难，恶劣环境中，才使得其奋发图强。

重要的是，唐诗中的“悲”不仅仅是做“儿女态”的悲，更是具有超越时空、怜悯苍生以及同情至美爱情的大慈大悲。如下：

陈子昂的《登幽州台歌》，“ 前不见古人，后不见来者。念天地之悠悠，独怆然而涕下。 ”从时间与空间两个角度把悲凉拉长了。

李白的《将进酒》中“ 君不见明镜高堂悲白发，朝如青丝暮成雪 ”，以及《梦游天姥吟留别》中“ 世间行乐亦如此，古来万事东流水 ”让人唏嘘！还有《长相思》第一首中“ 天长路远魂飞苦，梦魂不到关山难。长相思，摧心肝。 ”

杜甫的《登高》中“ 无边落木萧萧下，不尽长江滚滚来。万里悲秋常作客，百年多病独登台。 ”老病残躯，孤苦无依独登台，心中悲凉陡然而生。《石壕吏》中“ 老妪力虽衰，请从吏夜归。急应河阳役，犹得备晨炊 ”等句语言朴实，但极具张力！

白居易的《长恨歌》末尾“ 七月七日长生殿，夜半无人私语时。在天愿作比翼鸟，在地愿为连理枝。天长地久有时尽，此恨绵绵无绝期。 ”相爱而不能相聚，生死遗恨，没有尽头！

与上面情绪分析模型采用的内部原理一致，这里采用的还是LSTM，2层网络。

上图是文本生成的简要原理图，是基于 字符 （字母和标点符号等单个字符串，以下统称为 字符 ）进行模型构建，也就是说我们的输入和输出都是字符。举个栗子，假如我们有一个一句诗“胸中稳处即吾乡”，我们想要基于这句诗来构建LSTM，那么希望的到的结果是，输入“胸”，预测下一个字符为“中”；输入“中”时，预测下一个字符为“稳”…输入“吾”，预测下一个字符为“乡”，等等。

由于其中的原理过于繁复，涉及大量的code和数学公式，故笔者仅展示生成的结果，训练的语料即经过预处理的《全唐诗》。

以“春雨”打头，生成500字的诗词，结果如下：

可以看见，其中的诗词大都围绕着“春”来展开，也就是打头的两个字引导了后续结果的生成，这多亏了LSTM超强的“记忆能力”---记住了诗歌文本序列中的时空依赖关系。

在生成的诗句中，某些诗句还是蛮有意思的，上下联间的意象有很强的相关性。

下面是多次生成中产生的较优秀的诗句（当然，这是笔者认为的），其中有些学习到了高阶的对仗技巧，如下：

白鹭惊孤岛，朱旗出晚流。

笔者最喜欢的是这两句，它们对仗工整：“白鹭”-“朱旗”，“孤岛”-“晚流”，“惊”-“出”。这里体现出《人间词话》中的“无我之境”： “无我之境，以物观物，故不知何者为我，何者为物”，也就是意境交融、物我一体的优美境界，其中的 “惊”、“出”堪称字眼，极具动感，炼字绝妙！

最后，我们来看看诗歌的信息检索问题，也就是笔者随意输入一句诗词，然后机器会按照语义相似度在《 全唐诗 》中检索出若干句符合要求的诗词。

谈到这里，笔者不由得想起一个词---“射覆”，射覆游戏早期的耍法主要是制谜猜谜和用盆盂碗等把某物件事先隐藏遮盖起来，让人猜度。这两种耍法都是比较直接的。后来，在此基础上又产生了一种间接曲折的语言文字形式的射覆游戏，其法是用相连字句隐寓事物，令人猜度，若射者猜不出或猜错以及覆者误判射者的猜度时，都要罚酒。唐浩明的长篇小说《 张之洞 》中有对射覆游戏的精彩描写：

宝竹坡突然对大家说，我有一覆，诸位谁可射中。不带大家做声，他立刻说，《 左传 》曰： 伯姬归于宋。 射唐人诗一句。大家都低头想。

张之洞不慌不忙地念着，白居易诗曰： 老大嫁作商人妇。

如果对古文生疏，大家可能很难将这两句联想起来，但《 张之洞 》里接下来就有关于解谜的描述：

杨锐道： “ 伯、仲、叔、季，这是中国兄弟姊妹得排行序列。伯姬是鲁国的长公主，排行老大。周公平定武庚叛乱后，把商旧都周围地区封给商纣王的庶子启，定国名为宋，故宋国为商人后裔聚族之地。伯姬嫁到宋国，不正是'老大嫁作商人妇'吗？ ”

大家可能会想，如果是自己来思索的话，不仅需要自己具备渊博的学识，更要有疾如闪电的反应能力，这个非极顶聪明之人不可！

试想，机器来做，可以做好吗？能的话，又会是如何操作？

这里，笔者介绍基于 WMD （Earth Mover’s Distance）的语义相似度算法，与上面的情绪分析类似，还有用到之前训练得到的字向量模型，借助外部语义信息来应对同义不同字的情形。

WMD （EarthMover’s Distance）是一种能使机器以有意义的方式（结合文本的语义特征）评估两个文本之间的“ 距离 （也就是文本间的相似度）”的方法，即使二者没有包含共同的词汇。它使用基于word2vec的词向量，已被证明超越了k-近邻分类中的许多现有技术方法。以下是基于WMD的“射覆”的机器解：

上面两个句子没有共同的词汇，但通过匹配相关单字，WMD能够准确地测量两个句子之间的（非）相似性。该方法还使用了基于词袋模型的文本表示方法（简单地说，就是词汇在文本中的频率），如下图所示。该方法的直觉是最小化2段文本间的“ 旅行距离 （traveling distance）”，换句话说，该方法是将文档A的分布“移动”到文档B分布的最有效方式。

简要的解释了相关原理后，笔者紧接着展现最后的分析效果。由于对《 妖猫传 》中的那首线索式的《 清平乐 》印象深刻，笔者让机器在《 全唐诗 》+《 全宋词 》中查找与它相关性最大的TOP9诗词。结果如下：

查找的结果排行第一的是原句，但有一个字不同(其实古语中“花”、“华”互通，华字的繁体是会意字，本意是“花”)，略微差异导致相似度不为10。第二相似的是一首宋词，林正大的《 括酹江月（七） 》，其实这整首词可以作为李白《 清平乐 》的注解，因为全篇都是对它的化用：即将《 清平乐 》中的句、段化解开来，增加了新的联想，重新组合，灵活运用，对原诗的表达进行了情感上的升华。随后的两句诗词也是类似的情况，只是相似度上略有差异罢了。

紧接着，是刚才机器生成的诗句，看看与它内涵相近的诗句有哪些：

再看看笔者较为欣赏的2句名句，机器很好的捕捉到了它们之间的相似语义关系，即使词汇不尽相同，但仍能从语义上检索相似诗句。

写到这里，关于《全唐诗》单独的文本挖掘已经完成，但笔者又想到一个有趣的分析维度---从文本挖掘的角度来比较《 全唐诗 》、《 全宋词 》和《 全元曲 》之间用字的差异，借助字这种基本符号来分析各自的 文学艺术特征 。

因为分析的对象涉及3个，常规的二元对比分析方法难以得出有效的结论。因此，笔者在这里跨界采用来自符号学领域的研究成果--- Semiotic Squares 。

“ Semiotic Squares （笔者译作‘符号方块’）”，是由知名符号学大师Greimas和Rastier发明，是一种提炼式的对比分析（Oppositional Analyses）方法，通过将给定的两个相反的概念/事例（如 “生命（Life）”和“死亡（Death）”）的分析类型（通过‘或’、‘与’、‘非’的逻辑）拓展到4类（如“生命（Life）”、“死亡（Death）”、“生死相间（也就是活死人，The Living Dead）”、“非生非死（天使，Angels）”，有时还可以拓展到8个或10个分析维度。以下是符号方块的结构示意图：

说明：“+”符号将2个词项组合成一个“ 元词项 （Metaterm）”（ 复合词 ，Compound Term），例如，5是1和2的复合结果。

Semiotic Squares的构成要素

Semiotic Squares主要包含以下2种元素（我们正在避开方块的组成关系：对立，矛盾、互补或包含）：

（1）词项（Terms）：

Semiotic Square 由4个词项组成：:

位置1 （Term 1）： 词项A（Term A）

位置 2（Term 2）： 词项B（Term B）

位置 3 (Term Not-2)： 非B 词项（Term Not-B）

位置 4 (Term Not-1)： 非A词项（Term Not-A）

Term A和TermB是相反的两个概念，二者是对立关系，这是“符号方块”的基础，另外两项是通过对Term A和Term B取反而获得。

（2）元词项 (Metaterms)

Semiotic Square囊括6个元词项。这些元词项由上面的4个基础词项组合而成，其中的绝大部分元词项已被命名。

位置5 (Term 1 + Term 2): 复合词项（Complex Term）

位置6 (Term 3 + Term 4): 中立词项（Neutral Term）

位置7 (Term 1 + Term 3): 正向系（Positive Deixis）

位置8 (Term 2 + Term 4): 负向系（Negative Deixis）

位置9（Term 1 + Term 4): 未命名（Unnamed）

位置10（Term 2 + Term 3): 未命名（Unnamed）

下面以“男性”和“女性”这两个相对的概念来举个例子，注意其中错综复杂的逻辑关系/类型。

说完了分析的大致原理，笔者这里就来实战一番，与上述原始模型不同的是，笔者在这里除了基本的二元对立分析外，还新增了一个分析维度，总体是关于《 全唐诗 》、《 全宋词 》和《 全元曲 》的三元文本对比分析。

预处理前的文本是这样的：

预处理后是这样的形式：

用Semiotic Squares进行分析的结果如下图所示：

从上面呈现的TOP10高频字和象限区块（左上角“唐诗”、右上角“宋词”和正下方“元曲”）来看，唐诗、宋词、元曲中出现的 独有高频字 依次是：

唐诗 ：唯、馀、始、鸟、含、尔、昔、兹、忽、栖、川、旌、戎、秦…

宋词 ：阑、沈、匆、帘、浓、约、淡、觞、蕊、屏、凝、笙、瑶、柔…

元曲 ：哥、俺、咱、孩、姐、吃、哩、科、厮、拿、你、叫、呀、呵…

从上面的关键字来看，唐诗、宋词和元曲各自的特征很鲜明：

唐诗 ：用字清澹高华、含蓄，诗味较浓，寄情山水和金戈铁马的特征明显，可以联想到唐诗流派中典型的 山水田园派 和 盛唐边塞诗 ，它们大都反映大唐诗人志趣高远、投效报国的情怀。

宋词 ：所用的字体现出婉约、宛转柔美，表现的多是儿女情长，生活点滴，这也难怪，由于长期以来词多趋于宛转柔美，人们便形成了以婉约为正宗的观念。

元曲 ：所用的字生活气息浓重，通俗易懂、接地气、诙谐、洒脱和率真，充分反映了其民间戏曲的特征，这与蒙元治下的汉族知识分子被打压,很多文人郁郁不得志、转入到民间戏曲的创作中来有关。

此外，正上方的“复合”中，表征的是三者皆常用的字，即共性特征，主要涉及 写景 （如 “晴”、“幽”、“溪”、“洲”、“霜”、“浦”、“露”、 “碧”、“帆”、“峰”等）和 抒情 （等“怅”、“忆”、“寂”、“悠”等）。

下方的两个象限，“Not 唐诗”和“Not 宋词”分别代表的“宋词+元曲”、“唐诗+元曲”，三者之二的共性高频字，中的两项也以此类推。

文本情感分析根据文本大小可以划分为单词，句子级和篇章级，根据不同的分析目的，可以分为主客观分析(作者对客观事物的分析)和主观分析(作者自己的体验);根据处理方法的可以分为基于词典的情感分析和基于机器学习(SVM方法，神经网络和朴素贝叶斯方法)的情感分析;根据是否有人工参与，可以分为非监督和监督分类方法，区别在于是否需要人工情感标记。算法，主要的改进是通过依赖分析，围绕情感词，进行情感倾向性分析。

情感分析也被称为意见挖掘。情感分类涉及多个领域，如自然语音处理，人工智能，自动文本分类，文本挖掘，心理学等。它主要用来判别自然语言文字表达的观点，喜好以及感受和态度等相关的信息。

豆瓣网文本评论的情感分析论文多。因为豆瓣网是一个内容丰富的文化社区，用户在这里可以发表对**、书籍、音乐等内容的评论和评分，这些评论数据对情感分析研究来说是非常有价值的。在学术界和工业界，已经有很多研究者和公司使用豆瓣网的评论数据进行情感分析研究和应用开发。这些研究涵盖了各种情感分析算法和技术，如基于词典的情感分析、基于机器学习的情感分析、基于深度学习的情感分析等。同时，也有很多论文对豆瓣网评论数据进行了情感分析，这些论文主要关注情感分析算法的优化和应用场景的拓展。

本次实验将加载两个数据，一个是已经标注好的用户评论数据，另外一个是用户评价主题句，通过标注过的用户评论数据进行基于集成模型的情感极性模型训练，然后利用模型对主题句进行情感极性推理，最后通过数据聚合可视化得出主题情感极性。

使用 Pandas 加载在线数据表格，并查看数据维度和前 5 行数据。

数据属性如下表所示

加载我们之前通过主题词典提取出来的主题句。

数据属性如下表所示

用户评论分词

jieba 分词器预热，第一次使用需要加载字典和缓存，通过结果看出返回的是分词的列表。

批量对用户评价进行分词，需要一些时间，并打印第一行情感极性训练集的分词结果。

批量对用户评价主题句进行分词，并打印第一句用户主题句分词结果。

依据统计学模型假设，假设用户评论中的词语之间相互独立，用户评价中的每一个词语都是一个特征，我们直接使用 TF-IDF 对用户评价提取特征，并对提取特征后的用户评价输入分类模型进行分类，将类别输出为积极的概率作为用户极性映射即可。

用户评论向量化

TF-IDF 是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，当某个词在文章中的TF-IDF越大，那么一般而言这个词在这篇文章的重要性会越高，比较适合对用户评论中的关键词进行量化。

数据集合划分

按照训练集 8 成和测试集 2 成的比例对数据集进行划分，并检查划分之后的数据集数量。

我们在系列实验的开始使用朴素贝叶斯模型来训练情感分析模型，下面我们新增逻辑回归模型作为对比模型。逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，在线性回归的基础上，套用了一个 sigmod 函数，这个函数将线性结果映射到一个概率区间，并且通常以 05 分界线，这就使得数据的分类结果都趋向于在 0 和 1 两端，将用户评论进行向量化之后也可以用此方式预测用户情感。本实验直接对标注过的用户情感数据进行训练，并验证单一模型和集成模型在情感分析性能上的差异。

模型加载

通过传入原始的标签和预测的标签可以直接将分类器性能进行度量，利用常用的分类模型评价指标对训练好的模型进行模型评价，accuracy_score 评价被正确预测的样本占总样本的比例，Precision 是衡量模型精确率的指标，它是指模型识别出的文档数与识别的文档总数的比率，衡量的是模型的查准率。Recall 召回率也称为敏感度，它是指模型识别出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率，表示正样本在被正确划分样本中所占的比例，f1_score 值是精确率与召回率的调和平均数，是一个综合性的指数。

我们分别对不同模型使用相同的数据集进行训练和测试，以此来比较单模型之间的差异，并打印模型运行时间供大家参考，批量处理不同的模型需要一些时间进行计算，清耐心等待。

通过求得的指标进行模型评价，我们发现使用相同的数据进行模型训练，朴素贝叶斯模型和逻辑回归模型性能基本持平，相差很微弱，逻辑回归稍稍占一些优势。

Stacking 堆栈模型训练

集成学习是地结合来自两个或多个基本机器学习算法的优势，学习如何最好地结合来自多个性能良好的机器学习模型的预测结果，并作出比集成中的任何一个模型更好的预测。主要分为 Bagging， Boosting 和 Stacking，Stacking 堆栈模型是集成机器学习模型的一种，具体是将训练好的所有基模型对整个训练集进行预测，然后将每个模型输出的预测结果合并为新的特征，并加以训练。主要能降低模型的过拟合风险，提高模型的准确度。

开始对两个模型进行集成训练，训练的时间要比单一模型时间久一些，清耐心等待。

评测结果收集。

结果分析

将结果存入 Dataframe 进行结果分析，lr 表示逻辑回归，nb 表示朴素贝叶斯，model_stacking 将两个单模型集成后的模型。从结果来看集成模型准确度和 f1 值都是最高的，结合两个模型的优势，整体预测性能更好，鲁棒性更好。

样例测试

通过测试样例发现，分类器对正常的积极和消极判断比较好。但是当我们改变语义信息，情感模型则不能进行识别，模型鲁棒性较差。作为早期的文本分类模型，我们使用 TFIDF 的特征提取方式并不能很好的解决语义问题，自然语言是带有语序和语义的关联，其词语之间的关联关系影响整句话的情感极性，后续我们继续试验深度情感分析模型研究解决此类问题。

加载民宿主题数据。

模型预测

将情感分析模型推理的结果写入 DataFrame 中进行聚合。

单主题聚合分析

挑选一个主题进行主题情感分析。

对民宿“设施”进行描述统计，此次我们使用主题词典的出来的用户关于民宿“设施”主体的讨论条数为 4628 条，平均用户情感极性为 040 表示为整体呈现不满意的情况，有超过一半的关于“设施”的民宿评论中表现用户不满意的情况，重庆民宿需要在“设施”进行改善，以此提高用户满意度。

单主题情感极性可视化

我们开始进行“设置”主题下的用户主题情感进行可视化，首先加载画图模块。

对“设施”主题下的用户情感极性进行可视化，我们利用集成模型对主题句进行情感极性预测，如下所示。

何为国学？它首先应该是“集一国学术之大成”，我国的国学主要是指古典文献中重要的典籍所涉及的传统学术著作，它包括不同历史时期的哲学、历史、宗教、文学、自然科学和社会学等的有学派、学理和思想，它带有比较鲜明的民族立场和情感倾向，几乎代表了每个时期的主导文化精神与价值形态。

而学术界比较认可的定义是以儒家学说为主体中华传统文化与学术的总称。国学经典则是专门指中华传统文化中比较具有权威性和典范性的论著。

国学经典涵盖的内容可以说非常广泛，可以举例一些比较具有代表性的国学经典：

1、经部以儒学经典为代表，分为：诗、书、礼、易、春秋、孝经、四书、乐等。

2、史部历史著作主要书目有《史记》《汉书》《资治通鉴》《战国策》等。

3、子部是诸子百家及释道宗教著作，主要书目有《老子》《墨子》《庄子》《荀子》《韩非子》《管子》等。

4、集部是诸子百家及艺术，谱录，主要书目有《楚辞》《全唐诗》《全宋词》《乐府诗集》等等。

那什么是传统文化呢？它一般指的是中华上下五千年所创造的悠久的历史和灿烂的文化，其中的唐诗、宋词、汉赋、元曲、昆曲、越剧、演义小说等是代表，至今对当代读者仍然具有强大的生命力，成为我们整个民族比较推崇和珍视的宝贵精神财富。传统文化不仅凝聚了我们民族的语言习惯、思维观念、情感认同和习俗制度，还蕴含国民普遍认同和广泛接受的道德规范、思想品格以及价值取向，因而它一直对国民素质的养成发挥着潜移默化的作用。

随着当今世界经济全球化的不断展开，中国在国际社会中的地位越来越高，这时候，面对西方强势文化的传播和话语权的争夺，复兴传统文化，掌握文化发展自主权，重建民族文化自信心与发掘传统文化经典的魅力，已经开始成为国内学界的普遍认同和精神需求。因此传承传统文化与国学经典的传播对个人、家庭的早期启蒙，以及个人的道德修养和爱国情结的养成，都具有重要的文化价值。这也是wetalk众语国际一直以来坚持国学文化传承得核心因素。

面试前搜集往年面试常考题目属于使用信息检索和分析技术来解决问题。

信息检索和分析技术已经成为许多领域中不可或缺的工具，在面试前搜集往年面试常考题目时，我们需要了解这些技术的基本概念和应用。同时，人工智能技术的发展也为信息检索和分析带来了新的机遇和挑战。

1、什么是信息检索技术？

信息检索技术是指在大规模数据集合中自动地查找、筛选、排序相关信息的过程。它通常包括了关键字查询、文本预处理、索引构建、查询优化和结果排序等环节。

2、信息检索技术在哪些领域有应用？

信息检索技术已经应用到了广泛的领域中，比如搜索引擎、文本挖掘、情感分析、舆情监测、知识图谱构建等。

3、如何构建一个高效的搜索引擎？

构建高效的搜索引擎需要先进行数据抓取、清洗和存储，然后利用信息检索技术对数据进行索引构建和查询优化，最后利用机器学习算法对用户偏好进行分析和个性化推荐。

4、什么是文本挖掘？

文本挖掘是一种从非结构化或半结构化数据中发现有用信息的过程。它通常包括了文本分类、命名实体识别、主题识别、情感分析等任务。

5、如何进行文本分类？

文本分类可以使用传统的基于规则或机器学习的方法，比如朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等算法，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。

6、什么是情感分析？

情感分析是指对文本中的情感倾向进行自动化识别和分类的过程。它通常涉及到情感词典构建、特征提取、分类器训练等步骤。

7、如何应用情感分析？

情感分析可以应用到广泛的领域中，比如商品评论分析、社交媒体分析、政治舆情分析等。在这些场景中，情感分析可以帮助人们更好地理解消费者需求、维护品牌形象、精准预测选举结果等。

#三年级# 导语教学计划是根据一定的教育目的和培养目标制定的教学和教育工作的指导文件。它决定着教学内容总的方向和总的结构，并对有关学校的教学、教育活动，生产劳动和课外活动校外活动等各方面做出全面安排，具体规定一定学校的学科设置、各门学科的教学顺序、教学时数以及各种活动等。以下是 无 整理的《小学三年级下册教学计划五篇》相关资料，希望帮助到您。

1小学三年级下册教学计划 篇一

　一、教材分析

　新编《科学》三年级下册是在三年级上册的基础上编写而成的。小学三年级上册是科学教材的起始册，选择的教学内容是以学生“有系统的观察活动”为主线展开的。例如，在教学内容中设计了“观察大树”和“寻访小动物”等活动。作为这一线索的延续，三年级下册的主题确定为对“物质特征和变化的观察”，在这一册中共安排了“游戏的科学”、“太阳与实践”、“点的本领”、“我们的身体”、“动物王国”、等五个单元。

　第一单元主要引导学生从生活中有关里的现象进行探究，体验科学探究，体验成功的乐趣。第二单元主要让学生通过阅读大量的资料对太阳的概况有初步了解。第三单元单元主要引导学生从身边熟悉的用电器入手，结合自己已有的生活经验，通过观察，设计实验等手段揭开雨点有关的相关探究。第四主要从自己的身体入手，引导学生涉猎神秘和新奇的生命领域人体。第五单元以学生对常见的几种动物的人是为基础，层层展开，使学生亲历科学探究的过程。体验探究够成功的乐趣。

　二、学生分析

　1、三年级儿童想象丰富、思维活跃，天生的好奇心是科学学习的起点，他们对花鸟鱼虫、日月星空奇心，只要善加引导就能转化为强烈的求知欲 望和学习行为。

　2、通过一个学期的《科学》学习，学生们对《科学》这门课已经有所了解，知道科学课是由一个一个的活动组成，这是令他们喜爱的。但是他们却常常不能自觉作好课前准备。

　3、虽然经过一个学期的科学学习，学生们已具备一定的观察能力，但是他们的观察力、思维力有待提高，学生往往只看事物表面，而不知事物的内在，难以把握事物之间的相互联系。

　4、对实验感兴趣，但容易停留在表面，而不去研究内在。

　5、受传统观念的影响，学生缺乏对科学学科重要性的认识。

　三、教学要求与评价

　1、教师能够和学生一起准备用于探究活动的足够的材料，如薄而透明的塑料袋、水槽、玻璃杯、废纸、抽气筒等。教师的引导应能够使学生产生强烈的好奇心和积极的探究欲 望。教师应能够给学生的每一项探究活动以比较充分的时间保证，使学生的感受、思考、表达等都能得以比较充分地进行。学生在经历探究活动的基础上，知道空气是一种透明的物质，没有一定的开关和体积，但具有质量；知道固体、气体、液体的主要区别；知道空气可以被压缩，压缩空气有弹力等；同时，潜移默化地意识到，借助于可见的物质媒介可以发现并研究不可见的物质；意识到通过搜集、整理和分析资料，也可以获得对一些问题的认识。

　2、通过亲历种植、培养辣椒的活动，认识植物的根、茎、叶、花、果实及种子，了解植物的生长过程；知道一粒种子能够发育成一株植物，并再次结出多粒种子，从中理解植物生命周期的涵义。在活动过程中，使学生领悟珍爱生命的意义，知道爱护花草树木，学会持续地、多方面地对一事物进行观察，提高科学探究的能力，学会与人合作；让学生在活动过程中懂得栽培植物的正确方法；学会用数据、图画、语言描述等方法交流自己的观察结果；运用整理信息的方法发现事物变化的简单规律。　

2小学三年级下册教学计划 篇二

　一、学生知识现状分析：

　三年级一班共有学生40人，大部分学生态度端正，有良好的学习习惯，能按时完成作业。能利用字典，理解生字新词的意思，能阅读程度适合的文章，能正确、流利有感情地读课文，能写一些看图作文，但在词汇的运用、口头表达、自学及习作方面还有一定的欠缺，有待进一步的提高。

　二、教材分析

　教材继续以专题组织单元，设计了八个专题。它们依次是：多彩的生活、名人故事、心中的秋天、细心观察、灿烂的中华文化、壮丽的祖国山河、科学的思想方法、献出我们的爱。每个专题内涵丰富，贴近儿童生活，体现时代特点，蕴涵教育价值。要求认识200个字，会写300个字。要求认识的字排在横条里，要求会写的字排在方格里，这些字一般安排在精读课文后。此外，教材在语文园地一、四、五、七还归类安排了一些要求认识的字。

　每个语文园地由五个栏目组成。其中有四个固定的栏目：“口语交际”“习作”“我的发现”“日积月累”；第五个栏目是机动栏目，为“宽带网”“趣味语文”“展示台”或“成语故事”，这四项内容分别在八个语文园地中交叉安排两次。

　三、教学要求

　1、情感态度

　在语文学习过程中，感受生活的丰富多彩，激发学生对生活的热爱；了解祖国壮丽的山河、富饶的物产，培养热爱祖国、热爱自然的思想感情；认识中华传统文化的丰厚博大，激发学生民族自豪感；学习革命领袖、科学家的优秀品质；受到关爱他人、助人为乐的思想品德教育；在发展语言能力的同时，启迪学生的思想，培养学生留心观察、善于思考的能力，激活想象力。

　2、识字写字

　认识200个字，会写300个字。累计认识2000个字，会写1300个常用字。会使用字典，有初步的独立识字能力，养成主动识字的习惯。开始练习用钢笔书写正楷字，并把字写得端正、匀称、入体。

　3、阅读理解

　用普通话正确、流利、有感情地朗读课文。学习默读，学习对课文中不理解的地方提出疑问。学习联系上下文，借助字典、词典和生活积累，理解词句的意思；初步体会课文中关键词句在表达情意方面的作用。初步把握文章的主要内容，初步体会文章表达的思想感情，乐于与别人交流读后的感情。开始学习略读，粗知文章大意。积累课文中的优美词语、精彩句段。背诵优秀诗文约18篇（段）。练习复述课文。

　4、习作

　开始练习习作，乐于书面表达，有习作的信心。不拘形式地写出自己的见闻，感受和想象，愿意把自己的习作读给别人听，和他人分享习作的快乐。留心周围的事物，尝试在习作中运用平时运用的语言材料。学习修改习作当中有明显错误的词和句。

　四、本学期提高教学质量的主要措施：

　1、教学措施：

　（1）灵活运用各种教学方法，充分调动学生的积极性，注重学生想象能力，创新能力的培养。

　（2）充分运用各种教学手段，多媒体教学，提高学生学习的兴趣和能动性。

　（3）科学认真地设计和批改作业。

　（4）广泛开展课外阅读，巩固课内外所学知识，拓宽学生智力背景。积极组织各项语文活动，提高兴趣，拓展视野，使课内外教学相辅相成。

　2、教学中应注意的问题：

　（1）抓好学生的写字关，养成认真写作业并设计美观作业的习惯。

　（2）耐心辅导学生，了解每位学生的习性，因材施教，因人施教。

　（3）培养学生爱读书、读好书的好习惯，引导学生利用一些休息时间来读书，多积累多运用，逐步养成良好的读书习惯。

　（4）激发习作兴趣，让学生乐于习作。平时将定期不定期地向。

3小学三年级下册教学计划 篇三

　一、指导思想

　以“百年计，教育为本”重要思想为指导，坚持以课程为中心，以课堂教学研究为重点，以校本研修为基本途径，优化课程结构、教学过程，全面推进素质教育深化课题研究，力开发校本课程，使学生以创新精神、实践能力为核心的综合素质得到全面提高，个性特长得到一定发展，良好人格得到一定的塑造。

　二、学生情况分析

　108共有50人，其中男生28人，女生22人。经过一年半的学校教育，部分学生已适应小学生活，已经养成了良好的学习习惯，特别是对语文课程有了初步的认识，在诵读诗文中，也初步感受到了祖国语言文字的美。上课能做到专心听讲，认真思考，积极发言，立完成课后作业，掌握了一些基本的语文能力，特别是朗读课文，不仅能做到正确流利地朗读，而且还能做到有感情地读出句子所表达的相关语气。但是在写话方面学生还只是有写话的兴趣，还没能做到清楚具体的表达自己的情感和有关的图意

　三、教学内容及目标

　教学内容及编排

　本学期采用人民教育出版社新编的语文第四册教科书，本册教科书构建了开放的、富有活力的教材体系，倡导自主、合作、探究的学习方式，着眼于全面提高学生的语文素养，培养创新精神和实践能力，促进学生的全面发展。教科书继续以专题组织单元，设计了八个专题，围绕专题以整合的方式安排了八组教学内容。它们依次是：春天里的发现奉献与关爱爱祖国、爱家乡用心思考、勇于创造美丽神奇的自然培养优秀的品质正确看待问题，善于思考走进科技的世界。

　本册共有32篇课文。安排4篇略读课文，它们是：《卡罗尔和她的小猫》《充气雨衣》《玩具柜台前的孩子》《阿德的梦》。略读课文只编排了两项课后练习有识字任务，没有写字要求。“语文园地”包括四五个栏目，新增了“宽带网”。八组课文之后，安排了六篇选读课文，供学生课外阅读。教材最后是两个生字表。要求认识的字，有400个。要求会写的字，有300个。

　四、教学目标

　1、继续复习、巩固汉语拼音，借助汉语拼音识字、正音。

　2、认识400个字，会写300个字。要求认识的字能读准字音，结合词句等语言环境了解意思。

　3、继续使用音序查字法和部首查字法查字典，培养立识字的能力。

　4、喜欢阅读，对阅读有兴趣。学习用普通话正确、流利、有感情地朗读课文。能背诵指定的课文和自己喜欢的课文片段。

　5、能联系上下文和生活实际，了解课文中词句的意思，在阅读中主动积累词句。

　6、能阅读浅显的课外读物，能与他人交流自己的感受和想法。养成爱护图书的习惯。

　7、学习使用句号、问号和叹号，体会所表达的不同语气。

　8、积累自己喜欢的成语、对联、古典诗词、格言警句。

　9、对写话有兴趣，能把看到的、想到的写下来。在写话中学习运用阅读和生活中学到的词语。根据表达需要，学习使用逗号、句号、问号、感叹号。学习写日记。

　五、教学措施

　1、变学会为会学，教给学生学习的灵活方法，把主动权交给学生。尽量注重教材和整合，整体地运用教材，并力求能创造性地使用教材，进行整单元备课，在备课时注重单元内每个教点的联系。

　2、识字教学遵循识写分开、多认少写的原则，在不加重学生负担的情况之下，使他们能够尽早阅读。

　3、重视学生写字习惯的培养，要加强写字教学的指导。

　4、阅读教学，首先要重视朗读的指导。通过多种形式，使学生在阅读实践中将课文读正确、读流利，并引导学生投入情境，去领会作者所要传达的感情，进而通过自己的阅读表达出来，培养和提高学生的阅读能力。

　5、在口语交际教学之前，要提早布置准备工作。在教学时，重视情境的创设，通过多种方式引起话题、激发学生的交际兴趣。

　6、开展丰富多彩的语文实践活动。努力开发、充分利用语文课程资源，开展丰富多彩的语文实践活动。活动的形式可以是游戏、唱歌、猜谜语，可以是开故事会、朗诵会、演课本剧，也可以是学生在教师的带领之下，走出校门，走进自然、社会，走进火热、沸腾的生活，使学生在生活中学习语文、运用语文。

4小学三年级下册教学计划 篇四

　一、教材分析

　（一）数与代数

　1、第一单元“元、角、分与小数”

　结合购物的具体情境初步理解小数的意义，能认、读、写简单的小数；感受比较小数大小的过程；会计算一位小数的加减运算，能解决一些相关的简单问题；能运用小数表示日常生活中的一些事物，并进行交流。

　2、第三单元“乘法”

　会计算两位数乘两位数的乘法；能结合具体情境进行估算，并解释估算的过程；能灵活运用不同的方法解决生活中的简单问题，并能对结果的合理性进行判断。

　3、第五单元“分数”

　能结合具体情境与直观操作初步理解分数的意义，能认、读、写简单的分数；感受比较分数大小的过程；会计算同分母分数（分母小于10）的加减运算，能解决一些相关的简单问题；能运用分数表示日常生活中的一些事物，并进行交流。

　（二）空间与图形

　1、第二单元“对称、平移和旋转”

　结合实例，感知平移、旋转、对称现象；能在方格纸上画出一个简单图形沿水平方向、竖直方向平移后的图形；通过观察、操作，认识轴对称图形，并能在方格纸上画出简单图形的轴对称图形。

　2、第四单元“面积”

　结合实例认识面积的含义，能用自选单位估计和测量图形的面积，体会统一面积单位的必要性，体会并认识面积单位（厘米2、米2、千米2、公顷），会进行简单的面积换算；探索并掌握长方形、正方形的面积公式，能估算给定的长方形、正方形的面积。

　（三）统计与概率

　第六单元“统计与可能性”。通过丰富的实例，了解平均数的意义，体会学习这个平均数的必要性，会求简单数据的平均数（结果为整数）；根据统计图表中的数据提出并回答简单的问题，能和同伴交换自己的想法；能够列出简单试验所有可能发生的结果；知道事件发生的可能性是有大小的；对一些简单事件发生的可能性做出描述，并和同伴交换想法。

　（四）实践活动

　本册教材除了安排“森林旅游”、“旅游中的数学”和“体育中的数学”等3个较大的实践活动外，还在正文或练习中提供了如下的实践活动：

　1、到商店调查3种商品的价格，并做好记录。

　2、找一找生活中的小数，并与同伴说一说。

　3、调查自己家两个月水、电费开支情况，并记录下来。通过分析数据把你的感受与同伴说一说。

　4、收集一些对称图形、图案和照片在班里展览。

　5、用纸剪出一个喜欢的图形，通过对称、平移或旋转绘制一幅图案。

　6、设计旅游计划。

　7、厨房铺地砖的设计方案。

　8、制作七巧板。

　9、调查你和同学的身高，计算你们组的平均身高约是多少。

　10、在报刊上找出与平均数有关的信息，并与同伴交流。

　经历以上一系列观察、操作、制作、调查、推理等实践活动，在合作与交流的过程中，获得良好的情感体验；获得并积累更多的数学活动的初步经验，能够运用所学知识和方法解决简单问题；感受数学在日常生活中的作用。

　二、学情分析

　本班共有13名学生，其中男生8人，女生5人。其中1人为本学期插班生。从上学期的学习情况来看，大部分学生能够交好的接受新知识，也有不少同学在应用题竞赛中获奖，但是个别同学基础差，不能跟上教学的进度，这也是班级中存在的一个严重的问题。

　三、教学措施

　（一）让学生在具体生动的情境中学习和理解

　本册教材中的小数与分数、图形的变换与面积等概念，都是学生初次接触的重要的基础知识，要让学生在具体生动的情境中学习和理解它们是至关重要的。

　（二）让学生有足够的时间通过独立思考、探索和建构自己的数学意义，使学生有机会讨论交流他们彼此的想法，这不仅能够满足学生想成为探索者、研究者和发现者的强烈的心理需要，发挥学生的学习潜能，而且也提供了教师了解学生的充分机会，从而教师的引导与指导也就更富有针对性和有效性。

　（三）加强估算（测）能力的培养，鼓励解决问题策略与算法的多样化。算法与策略的多样化，不是靠教师教出来的，而是学生个体差异使然；把问题交给学生自己想办法去解决时，他们对策略与算法所表现的不同取向是很自然的。鼓励解决问题策略与算法的多样化的前提是把学习的主动权还给学生，其次是让学生经历交流各自策略与算法的过程，比较各种策略与算法的特点，选择并优化适合于自己的策略与算法。

　（四）重视培养学生应用数学的意识与独立解决问题的能力

　要把数学学习与解决生活中的数学问题结合起来，要充分利用教材所提供的数学与生活紧密联系的线索，培养学生学会用数学的眼光观察现实生活，从中发现数学问题，提出数学问题，并解决数学问题，体会数学的广泛应用与实际价值，获得良好的情感体验。　

5小学三年级下册教学计划 篇五

　一、学情分析

　通过上个学期的学习，学生们对英语已经有了一定的了解，并掌握了一些日常对话用语和一定量的词汇。但是仍然有一部分学生对学习英语有一定的困难，需要本学期来加强学习英语的能力，同时本学期应该在课堂上加强学生的英语口头表达能力。

　二、教材分析

　《新版小学英语》在保留原教材“激发学习兴趣；强调语言运用；突出教材实用性；提供多种配套”等特点的基础上，又在以下几个方面有新的突破，进一步体现了教材的发展与创新：

　1、适应儿童特点，采用行动学习法。

　2、引入项目制作，实现任务型教学。

　3、提倡合作学习，培养合作精神。

　4、强调语言的真实自然，培养学生表达真实感受的能力。

　5、重视双向交流，增强文化意识。

　6、注重形成性评价，促进学生发展。

　7、实现整体设计，确保中小学衔接。

　三、教学目标

　1、培养学生学习兴趣；

　2、培养正确的书写习惯；

　3、能认读所学词语；

　4、能用所学语言进行语境交际；

　5、培养学生积极参与、主动学习的态度。字母教学目标：

　（1）字母在单词中的发音。

　（2）字母在字母表中的顺序。

　（3）字母的正确书写；

　（4）字母手写体和印刷体的辨别；

　（5）了解生活中常见的字母。

　四、教学措施

　（1）单词的学习与运用相结合。学生在学习单词时，教师要渗透与话题有关的交际用语，让学生在交际中学单词，感知语言。

　（2）教师设计较为真实的情景，帮助学生在情景中练习使用语言。在句子教学时要与单词的学习相结合。

　（3）教师要本着“体验、反思、归纳、总结、计划”的原则设计活动，即先让学生在活动中感知语言，对所感知的语言进行反思后再对该语言现象进行归纳和总结，然后再设计新的活动来加深印象。在设计活动时，教师应始终围绕形式、意义和功能三个方面，并将三者有机结合起来。

　五、在教学中应注意的问题

　（1）面向全体学生，为学生提供自主学习和相互交流的机会以及充分表现和自我发展的空间，鼓励学生通过体验、实践、讨论、合作、探究等方式，发展综合语言技能。

　（2）关注学生的情感，努力营造民主、和谐、愉快、轻松的课堂氛围，把英语教学与情感教育有机结合起来，帮助学生体验集体荣誉感和成就感，发展合作精神。

　（3）努力创设真实的生活情境，帮助学生在活动中感受语言，学习并运用语言。

　（4）在教学过程中，特别是在起始阶段，要坚持大量输入，少量输出，扩大接触面和文化视野，注意“听、做”在前，“说”在后。

　（5）注重学习过程的评价，使学生体验进步与成功，认识自我，建立自信。注意评价主体的多元化和评价形式的多样化。

　（6）正确对待学生学习过程中的错误。鼓励学生大胆使用英语，对他们学习过程中的失误和错误采取宽容的态度。