Lectura comprensiva con preguntas

Lectura comprensiva con preguntas

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La memoria de trabajo se refiere a un sistema cognitivo que gestiona el procesamiento de la información y su almacenamiento temporal. Trabajos recientes han demostrado que las diferencias individuales en la capacidad de la memoria de trabajo medida mediante una tarea de amplitud de lectura están relacionadas con la capacidad de reconocer el habla en el ruido. En este proyecto, investigamos si la implementación específica de la tarea de amplitud de lectura influía en la fuerza de la relación entre la capacidad de la memoria de trabajo y el reconocimiento del habla.

Se examinó la relación entre el reconocimiento del habla y la capacidad de la memoria de trabajo para dos pruebas diferentes de memoria de trabajo que variaban en el enfoque, utilizando un diseño dentro de los sujetos. Los datos consistían en los resultados audiométricos junto con las dos pruebas diferentes de memoria de trabajo; una prueba de habla en ruido; y una prueba de comprensión de lectura.

Los oyentes con menor capacidad de memoria de trabajo tenían más dificultades para comprender el habla en ruido después de tener en cuenta la edad y el grado de pérdida auditiva. Esa relación no difería significativamente entre las dos implementaciones diferentes de la amplitud de lectura.

significado de multi span

TodoMVC compara y contrasta las implementaciones de aplicaciones todo de los frameworks MV* más populares, incluyendo Vue.js, Angular.js y Ember.js. Como desarrollador que investiga la tecnología para un nuevo proyecto, le permite encontrar la opción más intuitiva y ergonómica para sus necesidades.

El diseño inclusivo de una interfaz de lista de tareas es, sin embargo, agnóstico al framework. A tu usuario no le importa si está hecho con Backbone o React; sólo necesita que el producto final sea accesible y fácil de usar. Desgraciadamente, cada una de las implementaciones idénticas en TodoMVC tiene algunos defectos. La más notable es que la funcionalidad de borrar sólo aparece al pasar el ratón por encima, lo que la convierte en una característica totalmente inaccesible por teclado.

En este artículo, construiré un componente de lista de tareas integrado desde cero. Pero lo que se aprende no tiene por qué aplicarse sólo a las listas de tareas – realmente estamos explorando cómo hacer que la creación básica y la eliminación de contenido sean inclusivas.

Una gran parte de la usabilidad tiene que ver con las etiquetas. El elemento <label> proporciona etiquetas a los campos de formulario, por supuesto. Pero los nodos de texto simples que se proporcionan a los botones y enlaces también son etiquetas: te dicen lo que hacen esos elementos cuando los pulsas.

accesibilidad del svg en línea

Permitir: /pages/This means that you’re not allowed to scrape anything except the subfolder /pages/. Esencialmente, sólo quiere leer las reglas en orden donde la siguiente regla anula la regla anterior.Proyecto de raspado: Obteniendo datos de sesgo mediáticoEste proyecto se ejecutará principalmente a través de un cuaderno Jupyter, que se hace con fines didácticos y no es la forma habitual de programar los scrapers. Después de mostrarte las piezas, lo juntaremos todo en un script de Python que puede ser ejecutado desde la línea de comandos o tu IDE de elección.Haciendo peticiones webCon la librería requests de Python (pip install requests) estamos obteniendo una página web usando get() en la URL. La respuesta r contiene muchas cosas, pero usando r.content nos dará el HTML. Hay un sitio web interesante llamado AllSides que tiene una tabla de calificación de sesgo de los medios de comunicación donde los usuarios pueden estar de acuerdo o en desacuerdo con la calificación.Media Bias Ratings on AllSidesDado que no hay nada en su robots.txt que nos impida raspar esta sección del sitio, estoy asumiendo que está bien seguir adelante y extraer estos datos para nuestro proyecto. Vamos a solicitar la primera página:import requests

rellene los espacios en blanco para añadir «mi.svg» a la página: &lt; src=»mi. » width=»300px» alt=»» /&gt;

abstract = «Los modelos de comprensión lectora (CR) suelen restringir su espacio de salida al conjunto de todos los tramos contiguos de la entrada, para aliviar el problema del aprendizaje y evitar la necesidad de un modelo que genere texto explícitamente. Sin embargo, obligar a que una respuesta sea un solo tramo puede ser restrictivo, y algunos conjuntos de datos recientes también incluyen preguntas de varios tramos, es decir, preguntas cuya respuesta es un conjunto de tramos no contiguos en el texto. Naturalmente, los modelos que devuelven tramos únicos no pueden responder a estas preguntas. En este trabajo, proponemos una arquitectura sencilla para responder a preguntas de varios tramos, planteando la tarea como un problema de etiquetado de secuencias, es decir, prediciendo para cada token de entrada si debe formar parte de la salida o no. Nuestro modelo mejora sustancialmente el rendimiento en las preguntas de extracción de tramos de DROP y Quoref en 9,9 y 5,5 puntos EM respectivamente»,

<abstract>Los modelos de comprensión lectora (CR) suelen restringir su espacio de salida al conjunto de todos los tramos contiguos de la entrada, para aliviar el problema de aprendizaje y evitar la necesidad de un modelo que genere texto explícitamente. Sin embargo, obligar a que una respuesta sea un solo tramo puede ser restrictivo, y algunos conjuntos de datos recientes también incluyen preguntas de varios tramos, es decir, preguntas cuya respuesta es un conjunto de tramos no contiguos en el texto. Naturalmente, los modelos que devuelven tramos únicos no pueden responder a estas preguntas. En este trabajo, proponemos una arquitectura sencilla para responder a preguntas de varios tramos, planteando la tarea como un problema de etiquetado de secuencias, es decir, prediciendo para cada token de entrada si debe formar parte de la salida o no. Nuestro modelo mejora sustancialmente el rendimiento en las preguntas de extracción de tramos de DROP y Quoref en 9,9 y 5,5 puntos EM respectivamente.</abstract>



Redactor independiente con experiencia en varios medios digitales de LATAM. Te explico paso a paso tramites e información del día a día en este blog de Ecuador.