一种单词学习方法、装置、系统及计算设备
技术领域
本发明涉及语言学习
技术领域
,尤其涉及一种单词学习方法、装置、系统及计算设备。背景技术
语言是由大量单词组成,因此,单词是语言的基础,单词学习是语言学习的重要部分。目前的大多数单词学习方案,都是基于艾宾浩斯遗忘曲线来辅助记忆单词。
艾宾浩斯遗忘曲线由德国心理学家艾宾浩斯研究发现,其描述了人类大脑对新事物遗忘的规律。艾宾浩斯遗忘曲线指出,学习中的遗忘是有规律的,遗忘的进程很快,并且先快后慢。因此,基于这条遗忘曲线,可以在达到记忆遗忘点时安排对单词的复习,以获得较好的记忆效果。
然而,在艾宾浩斯曲线的实验中,使用的是毫无意义的字母组合,这些字母组合彼此没有丝毫关联关系。但在单词学习的过程中,很多单词之间并不是毫无关联的,在学习某个单词时,会更容易学习另一些和该单词关系密切的单词。完全根据艾宾浩斯遗忘曲线进行学习和复习,学习效率并不高。
因此,期望一种更为先进的单词学习方案。
发明内容
为此,本发明实施例提供一种单词学习方法、装置、系统及计算设备,以力图解决或至少缓解上面存在的问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种单词学习方法,包括:获取单词集合中当前待学习的目标单词,所述目标单词基于用户对所述单词集合的学习进度以及所述单词集合中各单词的学习顺序确定;显示所获取的目标单词;以及显示所述目标单词对应的关联例句,所述关联例句至少包括所述目标单词和所述单词集合中的其他单词。
可选地,在根据本发明实施例的方法中,显示所述目标单词的关联例句的步骤包括:响应于用户对所述目标单词的标记操作,显示所述目标单词对应的关联例句,所述标记操作指示用户对所述目标单词的认知程度。
根据本发明实施例的另一个方面,提供了一种单词学习方法,包括:接收用户选择的单词集合;获取所述单词集合对应的多个关联例句,所述关联例句包含有所述单词集合中的多个单词;以及基于所述单词集合和所述多个关联例句,配置所述单词集合中各单词的学习顺序,并确定所述各单词对应的关联例句。
可选地,在根据本发明实施例的方法中,获取单词集合对应的多个关联例句的步骤包括:基于所述单词集合的类型,从相应来源中获取所述关联例句。
根据本发明实施例的另一个方面,提供了一种单词学习装置,包括:通信模块,适于获取单词集合中当前待学习的目标单词,所述目标单词基于用户对所述单词集合的学习进度以及所述单词集合中各单词的学习顺序确定;以及显示模块,适于显示所获取的目标单词;还适于显示所述目标单词对应的关联例句,所述关联例句至少包括所述目标单词和所述单词集合中的其他单词。
根据本发明实施例的另一个方面,提供了一种单词学习装置,包括:通信模块,适于接收用户选择的单词集合;例句获取模块,适于获取所述单词集合对应的多个关联例句,所述关联例句包含有所述单词集合中的多个单词;以及顺序配置模块,适于基于所述单词集合和所述多个关联例句,配置所述单词集合中各单词的学习顺序,并确定所述各单词对应的关联例句。
根据本发明实施例的另一个方面,提供了一种单词学习系统,包括:驻留有根据本发明实施例的单词学习装置的客户端;以及驻留有根据本发明实施例的单词学习装置的服务器。
根据本发明实施例的还有一个方面,提供了一种计算设备,包括:一个或多个处理器;存储器;以及一个或多个程序,其中一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行,该一个或多个程序包括用于执行根据本发明实施例的单词学习方法的指令。
根据本发明实施例的单词学习方案,通过显示目标单词的关联例句,使得用户可以学习到与目标单词相关联的其他单词(例如,复习到最近学习的单词、预习即将学习的单词),有助于提高用户对单词的记忆效果,提高用户的学习效率。其中,基于极大团来配置单词的学习顺序,使得用户可以通过关联例句学习到的单词尽可能最大化,有利于用户短时间内掌握更多的单词。
上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明实施例的
具体实施方式
。
附图说明
为了实现上述以及相关目的,本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面,这些方面指示了可以实践本文所公开的原理的各种方式,并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保护的主题的范围内。通过结合附图阅读下面的详细描述,本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。遍及本公开,相同的附图标记通常指代相同的部件或元素。
图1示出了根据本发明一个实施例的单词学习系统100的示意图;
图2示出了根据本发明一个实施例的计算设备200的示意图;
图3示出了根据本发明一个实施例的单词学习方法300的交互流程图;
图4示出了根据本发明一个实施例的单词学习序列的示意图;
图5A-5D示出了根据本发明一个实施例的多个图形用户界面的示意图;
图6示出了根据本发明一个实施例的单词学习方法600的交互流程图;
图7示出了根据本发明一个实施例的单词学习装置700的示意图;以及
图8示出了根据本发明一个实施例的单词学习装置800的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明一个实施例的单词学习系统100的示意图。单词学习系统100可以辅助用户进行单词的记忆和学习。如图1所示,单词学习系统100可以包括客户端120和服务器140。在其他实施方式中,单词学习系统100可以包括不同的和/或附加的模块。
客户端120可以接收用户的输入,例如可以提供图形用户界面供用户选择要学习的单词集合以及设置每日要学习的新单词数量。服务器140可以基于用户的输入为用户安排每日要学习的单词,并经由网络160与服务器120进行通信,例如向客户端发送用户今日要学习的单词以及单词的词条数据。网络160可以包括有线和/或无线通信路径。
根据本发明的实施方式,上述单词学习系统100中的各部件(客户端、服务器等)均可以通过如下所述的计算设备200来实现。
图2示出了根据本发明一个实施例的计算设备200的示意图。如图2所示,在基本的配置202中,计算设备200典型地包括系统存储器206和一个或者多个处理器204。存储器总线208可以用于在处理器204和系统存储器206之间的通信。
取决于期望的配置,处理器204可以是任何类型的处理器,包括但不限于:微处理器(μP)、微控制器(μC)、数字信息处理器(DSP)或者它们的任何组合。处理器204可以包括诸如一级高速缓存210和二级高速缓存212之类的一个或者多个级别的高速缓存、处理器核心214和寄存器216。示例的处理器核心214可以包括运算逻辑单元(ALU)、浮点数单元(FPU)、数字信号处理核心(DSP核心)或者它们的任何组合。示例的存储器控制器218可以与处理器204一起使用,或者在一些实现中,存储器控制器218可以是处理器204的一个内部部分。
取决于期望的配置,系统存储器206可以是任意类型的存储器,包括但不限于:易失性存储器(诸如RAM)、非易失性存储器(诸如ROM、闪存等)或者它们的任何组合。系统存储器206可以包括操作系统220、一个或者多个应用222以及程序数据224。在一些实施方式中,应用222可以布置为在操作系统上由一个或多个处理器204利用程序数据224执行指令。
计算设备200还可以包括有助于从各种接口设备(例如,输出设备242、外设接口244和通信设备246)到基本配置202经由总线/接口控制器230的通信的接口总线240。示例的输出设备242包括图形处理单元248和音频处理单元250。它们可以被配置为有助于经由一个或者多个A/V端口252与诸如显示器或者扬声器之类的各种外部设备进行通信。示例外设接口244可以包括串行接口控制器254和并行接口控制器256,它们可以被配置为有助于经由一个或者多个I/O端口258和诸如输入设备(例如,键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备)或者其他外设(例如打印机、扫描仪等)之类的外部设备进行通信。示例的通信设备246可以包括网络控制器260,其可以被布置为便于经由一个或者多个通信端口264与一个或者多个其他计算设备262通过网络通信链路的通信。
网络通信链路可以是通信介质的一个示例。通信介质通常可以体现为在诸如载波或者其他传输机制之类的调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、程序模块,并且可以包括任何信息递送介质。“调制数据信号”可以是这样的信号,它的数据集中的一个或者多个或者它的改变可以在信号中编码信息的方式进行。作为非限制性的示例,通信介质可以包括诸如有线网络或者专线网络之类的有线介质,以及诸如声音、射频(RF)、微波、红外(IR)或者其它无线介质在内的各种无线介质。这里使用的术语计算机可读介质可以包括存储介质和通信介质二者。
计算设备200可以实现为服务器,例如数据库服务器、应用程序服务器和WEB服务器等,也可以实现为包括桌面计算机和笔记本计算机配置的个人计算机。当然,计算设备200也可以实现为小尺寸便携(或者移动)电子设备的至少一部分。
在根据本发明的实施例中,计算设备200可以实现为单词学习装置700和/或800,并被配置为执行根据本发明实施例的单词学习方法300和/或600。其中,计算设备200的应用222中包含执行根据本发明实施例的单词学习方法300/600的多条指令,而程序数据224还可以存储单词学习系统100的配置数据等内容。
图3示出了根据本发明一个实施例的单词学习方法300的交互流程图。单词学习方法300适于在单词学习系统100中执行。
如图3所示,单词学习方法300始于步骤S310。在步骤S310中,客户端120可以向服务器140请求获取单词集合中当前待学习的目标单词。在一些实施例中,可以响应于用户启动对该单词集合的学习,或者结束对该单词集合中上一个单词的学习,向服务器140请求获取该单词集合中当前待学习的目标单词。
在步骤S320中,服务器140可以按照该单词集合中各单词的学习顺序和用户对该单词集合的学习进度来确定目标单词。例如,服务器140可以存储有单词集合中各单词的学习顺序,该单词集合中的所有单词按照学习顺序排列形成单词学习序列。服务器140还可以存储用户对该单词集合的学习进度,该学习进度指示用户学习到单词学习序列中的哪个单词。服务器140选择学习顺序紧挨在学习进度指示的单词之后的那个单词作为目标单词。
图4示出了根据本发明一个实施例的单词学习序列的示意图。在图4中,各单词按照配置好的学习顺序从上到下排列,位于上部的单词的学习顺序在前。箭头指示目前已经学习到该单词学习序列中的单词D,因此可以选择位于该单词D下方的单词E作为目标单词。
服务器140可以将目标单词发送给客户端120,以便客户端120在步骤S330中经由图形用户界面显示所获取的目标单词。或者,服务器140可以将目标单词及其词条数据发送给客户端120,词条数据包括目标单词的释义、音标、考频、例句等等。
在一些实施例中,显示目标单词的图形用户界面可以包括标记按钮,客户端120经由这些标记按钮接收用户对所显示的目标单词的标记操作。标记操作可以指示用户对目标单词的认知程度,例如认识该单词、不认识该单词、又或者是模糊认识该单词。
根据步骤S340,服务器140还可以将目标单词对应的关联例句(将在后文对关联例句进行详细描述)发送给客户端120,以便客户端120在步骤S350中显示该关联例句,该关联例句除了包括目标单词之外,还包括单词集合中的其他单词。这样用户在通过关联例句学习目标单词之外还可以关联地学习到单词集合中的其他单词,提高了学习效率。或者,服务器140可以将目标单词的关联例句、该关联例句包含的单词集合中的其他单词以及其他单词的相关数据发送给客户端120。相关数据可以包括单词的词条数据、学习时间和学习状态中的至少一个。
单词的学习状态可以包括已学习和待学习。对于学习状态为已学习的单词,服务器140存储有该单词最近一次的实际学习时间或者实际复习时间。对于学习状态为未学习的单词,服务器140基于用户设置的单位时间新单词学习量和单词集合中各单词的学习顺序确定该单词的预计学习时间。
在一些实施例中,可以响应于用户对目标单词的标记操作,显示目标单词的关联例句。例如,如果标记操作指示用户不认识或者模糊认识目标单词,可以显示该目标单词的关联例句。如果标记操作指示用户认识目标单词,则可以显示该目标单词的关联例句,也可以不显示。
在该关联例句中,可以突出显示目标单词,例如高亮显示、下换线显示等等,以方便用户定位到该目标单词。除了显示关联例句,还可以显示目标单词在该关联例句中的释义,以及该关联例句的来源、释义和发音等等。又或者,还可以获取该关联例句包含的上述单词集合中的其他单词,显示其他单词和/或其他单词的学习状态。
在一些实施例中,客户端120还可以接收用户对所显示的其他单词的选择操作(例如点击操作),并响应于该选择操作,显示其他单词的学习时间和/或其他单词的词条数据。
图5A-5D分别示出了根据本发明一个实施例的多个图形用户界面的示意图。如图5A所示,图形用户界面510显示有目标单词acknowledge,界面底部显示有“我认识”和“提示一下”的标记按钮。用户点击“我认识”的标记按钮,则表明用户认识该目标单词。用户点击“提示一下”的标记按钮,则进入如图5B所示的图形用户界面520。图形用户界面520底部显示有“想起来了”和“没想起来”的标记按钮。用户点击“没想起来”的标记按钮,则表明用户不认识该目标单词,进入如图5C所示的图形用户界面530。用户点击“想起来了”的标记按钮,则表明用户模糊认识该目标单词,同样进入图形用户界面530。图形用户界面530显示有目标单词的关联例句,目标单词在关联例句中的释义,目标单词的考频,关联例句的释义、发音和来源。其中,目标单词acknowledge在该关联例句中被高亮标出。
在关联例句的下方,图形用户界面530还显示有关联例句中出现的单词集合的其他单词demonstrate,per,inevitable,recipient,以及这些单词的学习状态。用户点击单词demonstrate,则可以在如图5D所示的图形用户界面540中显示单词demonstrate的学习时间(“这个单词在2天前已学习过”)以及词条数据。
用户也可以点击图形用户界面540底部显示的“下一个”按钮,结束对当前显示的目标单词acknowledge的学习,获取并显示下一个待学习的目标单词。
根据本发明的一个实施方式,服务器140可以响应于用户结束对当前显示的目标单词的学习,将该目标单词的学习状态配置为已学习,并记录该目标单词的实际学习时间。同时,服务器140还可以更新用户对该单词集合的学习进度,以便基于更新后的学习进度和单词的学习顺序来确定下一个待学习的目标单词。其中,用户点击显示目标单词的图形用户界面上的完成按钮(例如图形用户界面530中的“下一个”按钮)或者退出对单词集合的学习,则表明用户结束对当前显示的目标单词的学习。
根据本发明的一个实施方式,服务器140可以按照单词集合中各单词的学习顺序、用户对该单词集合的学习进度、以及用户设置的单位时间新单词学习量来确定当前单位时间内待学习的多个目标单词及其数据、目标单词对应的关联例句及其数据、关联例句包括的单词集合中其他单词及其数据,并发给客户端120。客户端120按照这多个目标单词的学习顺序来依次显示各目标单词以及各目标单词的关联例句。
应当注意,根据本发明实施例的单词学习方法针对的是未学习过的新单词的学习,与已学习过的单词的复习无关。全文所提到的“目标单词”为用户未学习过的新单词。不同于对已学习过的单词的复习,对目标单词的学习指的是对目标单词的首次学习,单词集合中各单词的学习顺序指的是单词的首次学习顺序。
下面结合图6对确定单词集合中各单词的学习顺序以及各单词对应的关联例句来进行详细说明。
图6示出了根据本发明一个实施例的单词学习方法600的交互流程图。单词学习方法600适于在单词学习系统100中执行。
如图6所示,单词学习方法600始于步骤S610。在步骤S610中,客户端120可以接收用户选择的单词集合和/或用户设置的单位时间新单词学习量。
客户端120可以提供用户界面以供用户选择想要学习的单词集合,例如雅思/托福词汇的集合、四级/六级词汇的集合、名著/电影词汇的集合、或者其他合适的词汇集合。客户端120还可以提供用户界面,来让用户输入单位时间新单词学习量,即每单位时间内要学习的新单词的数量,例如每日新单词学习量、每周新单词学习量等等。
客户端120在步骤S620中,将用户选择的单词集合和/或用户输入的单位时间新单词学习量发送给服务器140,由服务器140来为用户配置单词集合中各单词的学习顺序以及关联例句。
在步骤S630中,服务器140可以获取该单词集合对应的多个关联例句。关联例句可以包含有该单词集合中至少两个单词,也就是多个单词。在一些实施例中,可以基于单词集合的类型,从相应来源中获取关联例句。例如,如果是考试类型的单词集合,可以从单词集合对应的历届真题中获取关联例句。如果是电影/电视剧类型的单词集合,可以从单词集合对应的电影/电视剧剧本或字幕文本中获取关联例句。
而后,在步骤S640中,服务器140可以基于用户选择的单词集合和该单词集合对应的多个关联例句,配置单词集合中各单词的学习顺序并确定各单词对应的关联例句。
具体地,可以基于单词集合和该单词集合对应的关联例句来构建单词关系图。该单词关系图将单词集合中的单词作为节点,将包含该单词的关联例句作为该节点的属性,两个节点之间的边则指示存在同时包括这两个节点对应的单词的关联例句。
构建单词关系图之后,可以获取该单词关系表中满足属性约束条件的多个极大团。属性约束条件指示极大团的各节点具有至少一个共同属性,也就是说,该极大团的各节点对应的单词应当出现在同一关联例句中。
例如,假设在单词关系图中存在极大图Q1=(r1,r2,r3)和极大团Q2=(r1,r2,r4)。关联例句S1和关联例句S2均包括节点r1对应的单词,即节点r1具有属性值S1和S2。关联例句S2包括节点r2对应的单词,即节点r2具有属性值S2。关联例句S1和关联例句S3均包括节点r3对应的单词,即节点r3具有属性值S1和S3。关联例句S2和关联例句S3均包括节点r4对应的单词,即节点r4具有属性值S2和S3。显然地,极大团Q1中各节点对应的单词没有出现在同一关联例句中,各节点不具有共同属性,极大团Q1不满足属性约束条件。极大团Q2中各节点对应的单词出现在同一关联例句S2中,各节点具有一个共同属性S2,极大团Q2满足属性约束条件。
可以基于所获取到的多个极大团,配置单词集合中各单词的学习顺序,并确定各单词对应的关联例句。
优选地,根据本发明的一个实施方式,为了使用户在预定时间段内(例如用户注册后的一段时间内)通过关联例句学习到的单词集合中的单词比例尽可能高,可以将所获取到的多个极大团中节点数量较多的极大团对应的单词的学习顺序配置为靠前,节点数量较少的极大团对应的单词的学习顺序配置为靠后。也就是说,节点数量多的极大团包括的单词的学习顺序可以先于节点数量少的极大团包括的单词的学习顺序。
例如,可以按照节点数量从多到少的顺序对所获取的极大团进行遍历,将先遍历到的极大团包括的单词的学习顺序配置为在前,将后遍历到的极大团包括的单词的学习顺序配置为在后。对于遍历到的每个极大团,可以随机配置该极大团包括的单词的学习顺序。例如,在该极大团中随机选择一个单词,将其学习顺序配置为该极大团包括的所有单词中的第一,再随机选择另一个单词将其学习顺序配置为第二,依此类推。
其中,对于遍历到的极大团中的各个单词,在对该单词配置学习顺序之前,还可以判断是否该单词是否已经配置了学习顺序(考虑到之前遍历到的极大团可能也包括该单词),如果是,则忽略该单词,否则才为该单词配置学习顺序。同时,确定此时遍历到的(包括该单词的)极大团中各节点的共同属性对应的关联例句为该单词对应的关联例句。这样,就可以通过关联例句将其包含的单词集合中的单词关联起来,使得单词学习会更加轻松和有效。
应当注意的是,上面仅仅给出了配置学习顺序的一个特定示例,本领域技术人员根据上述示例,可以设想出各种用于配置学习顺序的方式,所有这些方式都在本发明的保护范围之内。
配置好单词集合中各单词的学习顺序之后,可以基于单词集合中各单词的学习顺序以及用户设置的单位时间新单词学习量,确定各单词的预计学习时间,同时还可以将各单词的学习状态配置为待学习。
图7示出了根据本发明一个实施例的单词学习装置700的示意图。如图7所示,单词学习装置700驻留在客户端120中,并可以包括通信模块710和显示模块720。
通信模块710适于获取单词集合中当前待学习的目标单词,该目标单词基于用户对该单词集合的学习进度以及该单词集合中各单词的学习顺序确定。显示模块720与通信模块710相耦接,适于显示所获取的目标单词,还适于显示目标单词对应的关联例句,该关联例句至少包括该目标单词和该单词集合中的其他单词。
单词学习装置700还可以包括交互模块730(图7中未示出),交互模块730适于接收用户的输入,例如用户选择单词集合或者设置单位时间新单词学习量。
关于单词学习装置700中各模块的详细处理逻辑和实施过程可以参见前文结合图1-图6对单词学习方法300和600的相关描述,此处不再赘述。
图8示出了根据本发明一个实施例的单词学习装置800的示意图。如图8所示,单词学习装置800驻留在服务器140中,并可以包括通信模块810、例句获取模块820和顺序配置模块830。
通信模块810适于接收用户选择的单词集合。例句获取模块820余通信模块810相耦接,适于获取单词集合对应的多个关联例句,关联例句包含有该单词集合中的多个单词。顺序配置模块830与例句获取模块820相耦接,适于基于与该单词集合和该单词集合对应的多个关联例句,配置该单词集合中各单词的学习顺序,并确定各单词对应的关联例句。
关于单词学习装置800中各模块的详细处理逻辑和实施过程可以参见前文结合图1-图6对单词学习方法300和600的相关描述,此处不再赘述。
综上所述,根据本发明实施例的单词学习方案,通过显示目标单词的关联例句,使得用户可以学习到与目标单词相关联的其他单词(例如,复习到最近学习的单词、预习即将学习的单词),有助于提高用户对单词的记忆效果,提高用户的学习效率。其中,基于极大团来配置单词的学习顺序,使得用户可以通过关联例句学习到的单词尽可能最大化,有利于用户短时间内掌握更多的单词。
这里描述的各种技术可结合硬件或软件,或者它们的组合一起实现。从而,本发明实施例的方法和设备,或者本发明实施例的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介,例如可移动硬盘、U盘、软盘、CD-ROM或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式,其中当程序被载入诸如计算机之类的机器,并被机器执行时,该机器变成实践本发明实施例的设备。
在程序代码在可编程计算机上执行的情况下,计算设备一般包括处理器、处理器可读的存储介质(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件),至少一个输入装置,和至少一个输出装置。其中,存储器被配置用于存储程序代码;处理器被配置用于根据该存储器中存储的程序代码中的指令,执行本发明实施例的方法。
以示例而非限制的方式,可读介质包括可读存储介质和通信介质。可读存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据,并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在可读介质的范围之内。
本发明还可以包括:A6、如A5所述的方法,其中,所述词条数据至少包括以下之一:单词的释义、考频、发音、例句和例句释义。B8、如B7所述的方法,其中,获取所述单词集合对应的多个关联例句的步骤包括:基于所述单词集合的类型,从相应来源中获取所述关联例句。B9、如B7所述的方法,其中,基于所述单词集合和所述多个关联例句,配置所述单词集合中各单词的学习顺序,并确定所述各单词对应的关联例句的步骤包括:基于所述单词集合和所述多个关联例句来构建单词关系图,所述单词关系图将所述单词集合中的单词作为节点,将包含所述单词的关联例句作为所述节点的属性,两节点之间的边指示存在同时包括所述两节点对应的单词的关联例句;获取所述单词关系表中满足属性约束条件的多个极大团,所述属性约束条件指示所述极大团的各节点具有至少一个共同属性;基于所获取到的多个极大团,配置所述单词集合中各单词的学习顺序,并确定各单词对应的关联例句。B10、如B9所述的方法,其中,节点数量较多的极大团包括的单词的学习顺序先于节点数量较少的极大团包括的单词的学习顺序。B11、如B10所述的方法,其中,基于所获取到的多个极大团,配置所述单词集合中各单词的学习顺序的步骤包括:按照节点数量从多到少的顺序对所述多个极大团进行遍历;将先遍历到的极大团包括的单词的学习顺序配置为在前,将后遍历到的极大团包括的单词的学习顺序配置为在后。B12、如B11所述的方法,其中,基于所获取到的多个极大团,确定各单词对应的关联例句的步骤包括:对于遍历到的极大团中的各个单词,确定所述遍历到的极大团中各节点的共同属性对应的关联例句为所述单词对应的关联例句。B13、如B7所述的方法,其中,还包括:基于所述单词集合中各单词的学习顺序和用户设置的单位时间新单词学习量确定所述单词集合中各单词的预计学习时间。
在此处所提供的说明书中,算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与本发明实施例的示例一起使用。根据上面的描述,构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外,本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明实施例的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明实施例的实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明实施例的实施例可以在没有这些具体细节的情况下被实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明实施例的示例性实施例的描述中,本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明实施例要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明实施例的单独实施例。
本领域那些技术人员应当理解在本文所公开的示例中的设备的模块或单元或组件可以布置在如该实施例中所描述的设备中,或者可替换地可以定位在与该示例中的设备不同的一个或多个设备中。前述示例中的模块可以组合为一个模块或者此外可以分成多个子模块。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所描述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明实施例的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
此外,上述实施例中的一些在此被描述成可以由计算机系统的处理器或者由执行上述功能的其它装置实施的方法或方法元素的组合。因此,具有用于实施上述方法或方法元素的必要指令的处理器形成用于实施该方法或方法元素的装置。此外,装置实施例的在此所描述的元素是如下装置的例子:该装置用于实施由为了实施该发明的目的的元素所执行的功能。
如在此所使用的那样,除非另行规定,使用序数词“第一”、“第二”、“第三”等等来描述普通对象仅仅表示涉及类似对象的不同实例,并且并不意图暗示这样被描述的对象必须具有时间上、空间上、排序方面或者以任意其它方式的给定顺序。
尽管根据有限数量的实施例描述了本发明实施例,但是受益于上面的描述,本技术领域内的技术人员明白,在由此描述的本发明实施例的范围内,可以设想其它实施例。此外,应当注意,本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的,而不是为了解释或者限定本发明实施例的主题而选择的。因此,在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明实施例的范围,对本发明实施例所做的公开是说明性的而非限制性的,本发明实施例的范围由所附权利要求书限定。
- 上一篇:石墨接头机器人自动装卡簧、装栓机
- 下一篇:一种基于语言模型的跨专科文本结构化方法