秒生图,生精图出自“盗梦师”的AI绘画小程序。

文生图效果由模型的图像生成能力与自然语言理解能力共同决定。于是，盗梦师团队在训练图像生成能力的同时着重加强了机器理解层的能力，使自己区别于市面上的其他平台。在图像生成方面，盗梦师根据过往在AI生成领域积累的经验，在前期做了大量科研训练工作。并且用了与Stable Diffusion不同的训练方案，使得盗梦师生成的更加精细，不会产生截断等问题。

在语义理解方面，依赖于西湖心辰在NLP领域的大量技术与数据积累，盗梦师自有模型不仅能更好地理解用户输入词，还扩大了原生Stable Diffusion的文本长度限制，支持更长的文本输入。此外，针对不懂得如何撰写关键词的新用户，盗梦师还开发了“梦境增强模式”，可以对用户的输入词做联想增强，帮助新手画师更轻易地画出惊艳的。

此外，针对不懂得如何撰写关键词的新用户，盗梦师还开发了“梦境增强模式”，可以对用户的输入词做联想增强，帮助新手画师更轻易地画出惊艳的。

句法分析的基本任务是确定句子的 语法结构 或句子中 词汇之间的依存关系 。句法分析不是一个自然语言处理任务的最终目标，但它往往是实现最终目标的关键环节。

句法分析分为 句法结构分析 和 依存关系分析 两种。以获取整个句子的句法结构为目的的称为 完全句法分析 ，而以获得局部成分为目的的语法分析称为 局部分析 ，依存关系分析简称 依存分析 。

一般而言，句法分析的任务有三个：

判断输出的字符串是否属于某种语言

消除输入句子中词法和结构等方面的歧义

分析输入句子的内部结构，如成分构成、上下文关系等。

第二三个任务一般是句法分析的主要任务。

一般来说，构造一个句法分析器需要考虑两部分工作：一部分是语法的形式化表示和词条信息描述问题，形式化的语法规则构成了规则库，词条信息等由词典或同义词表等提供，规则库与词典或同义词表构成了句法分析的知识库；另一部分就是基于知识库的解析算法了。

语法形式化属于句法理论研究的范畴，目前在自然语言处理中广泛使用的是上下文无关文法（CFG）和基于约束的文法，后者又称合一文法。

简单的讲，句法结构分析方法可以分为基于规则的分析方法和基于统计的分析方法两大类。

基于规则的句法结构分析方法的基本思路是，由人工组织语法规则，建立语法知识库，通过条件约束和检查来实现句法结构歧义的消除。

根据句法分析树形成方向的区别，人们通常将这些方法划分为三种类型：自顶向下的分析方法，自底向上的分析方法和两者相结合的分析方法。自顶向下分析算法实现的是规则推导的过程，分析树从根结点开始不断生长，最后形成分析句子的叶结点。而自底向上分析算法的实现过程恰好想法，它是从句子符号串开始，执行不断规约的过程，最后形成根节点。

基于规则的语法结构分析可以利用手工编写的规则分析出输入句子所有可能的句法结构；对于特定领域和目的，利用有针对性的规则能够较好的处理句子中的部分歧义和一些超语法（extra-grammatical）现象。

但对于一个中等长度的输入句子来说，要利用大覆盖度的语法规则分析出所有可能的句子结构是非常困难的，而且就算分析出来了，也难以实现有效的消歧，并选择出最有可能的分析结果；手工编写的规则带有一定的主观性，还需要考虑到泛化，在面对复杂语境时正确率难以保证；手工编写规则本身就是一件大工作量的复杂劳动，而且编写的规则领域有密切的相关性，不利于句法分析系统向其他领域移植。

基于规则的句法分析算法能够成功的处理程序设计语言的编译，而对于自然语言的处理却始终难以摆脱困境，是因为程序设计语言中使用的知识严格限制的上下文无关文法的子类，但自然语言处理系统中所使用的形式化描述方法远远超过了上下文无关文法的表达能力；而且人们在使用程序设计语言的时候，一切表达方式都必须服从机器的要求，是一个人服从机器的过程，这个过程是从语言的无限集到有限集的映射过程，而在自然语言处理中则恰恰相反，自然语言处理实现的是机器追踪和服从人的语言，从语言的有限集到无限集推演的过程。

完全语法分析

基于PCFG的基本分析方法

基于概率上下文无关文法的短语结构分析方法，可以说是目前最成功的语法驱动的统计句法分析方法，可以认为是规则方法与统计方法的结合。

PCFG是CFG的扩展，举个例子：

PCFG

当然，同一个符号不同生成式的概率之和为1。NP是名词短语、VP是动词短语、PP是介词短语。

基于PCFG的句法分析模型，满足以下三个条件：

位置不变性：子树的概率不依赖于该子树所管辖的单词在句子中的位置

上下文无关性：子树的概率不依赖于子树控制范围以外的单词

祖先无关性：子树的概率不依赖于推导出子树的祖先节点

根据上述文法，『He met Jenny with flowers』有两种可能的语法结构：

而且我们可以通过将树中的所有概率相乘，得到两棵子树的整体概率，从中选择概率更大的子树作为最佳结构。

与HMM类似，PCFG也有三个基本问题：

给定一个句子W＝w1w2…wn和文法G，如何快速计算概率P(W|G)

给定一个句子W＝w1w2…wn和文法G，如何选择该句子的最佳结构？即选择句法结构树t使其具有最大概率

给定PCFG G和句子W＝w1w2…wn，如何调节G的概率参数，使句子的概率最大

首先是第一个问题，HMM中我们用的是前向算法和后向算法来计算观察序列O概率，相似的，这里我们用的是内向算法和外向算法来计算P(W|G) 。

首先我们定义内向变量αij(A)，与前向变量相似但又有不同，αij(A)即非终结符A推导出W中字串wiw(i+1)…wj的概率。那P(W|G)自然就等于α1n(S)了，S是起始符号，计算的就是由起始符号S推导出整个句子W=w1w2…wn的概率。

所以只要有αij(A)的递归公式就能计算出P(W|G)，递归公式如下：

根据定义，αii(A)自然就等同于符号A输出wi的概率；而αij(A)的计算思路是，这个子串wiw(i+1)…wj可以被切成两部分处理，前一部分wiw(i+1)…wk由非终结符号B生成，后一部分wkw(k+1)…wj由非终结符号C生成，而BC由A生成。这样将概率依次相乘，即可将一个大问题划分为两个小问题处理，两个小问题又可以进一步划分直到不能划分为止，然后递归回来得到结果。

这里给一张内向变量计算方法示意图：

这个问题也可以用外向算法来解决。

首先定义外向变量，βij(A)是，初始符号S在推导出语句W=w1w2…wn的过程中，产生符号串w1w2…w(i-1)Aw(j+1)…wn的概率（隐含着A会生成wiw(i+1)…wj）。也就是说βij(A)是S推导出除了以A节点为根节点的子树以外的其他部分的概率。

《统计自然语言处理（第二版）》这本书里讲错了，这里我给出我自己的理解，书里给的算法步骤如下：

很明显的错误，初始化都把结果初始化了，那这个算法还算什么，直接等于1就完了呗。

这是作者对外向变量定义理解模糊的问题，上面给了外向变量的定义，里面有一句话『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』，那问题在于，A会生成wiw(i+1)…wj，这到底算是条件还是推论。

看这个算法的初始化的意思，说β1n(A)，在A=S的时候，为1，不等于S为0，意思是什么？意思就是『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话是条件，β1n(S)已经隐含了S生成W＝w1w2…wn了，所谓的w1w2…w(i-1)Aw(j+1)…wn也就不存在了，只剩下一个S->S了，所以概率自然为1。

但是在第三步这个地方，作者理解成什么意思了呢？作者又把『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话当成推论了，认为在β1n(S)，里S会生成W＝w1w2…wn是推论，那真是就正好了，要求的结果就是S生成W＝w1w2…wn，这不就结束了吗，结果就导致了这个算法第一步初始化都把结果初始化了。

那我的理解是什么呢，通过这个公式计算出来的β1n(S)，确实是正确的，意义实际上也是包含了『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话是推论，但是右侧式子里由于不断递归而产生的β1n(S)，是把『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话当条件的，所以计算上没有问题。

我倾向于为第三步中的β1n(S)加一个星号，以表明意义的不同。

书中还给了个外向变量的计算方法示意图，我觉得也是莫名其妙：

他说βij(A)是这两种情况的概率和，这我们知道j比i大，那这图里这个k既比i小又比j大，这不是搞笑吗。只能说图上这俩C就不是一个C，k也不是一个k。

那我为什么会理解成一个呢，除了字母相同，他前面还这么讲『必定运用了形如B->AC或者B->CA的规则』、『运用B->AC或者B->CA两种规则的情况』，这明显就是给人以顺序交换的误解。

另外，还在内向变量的使用上前后不一，可以说这本书里对外向算法的讲解是非常失败的。而且对外向算法的计算仍然需要用到内向算法的递归，那真的直接用内向算法就好了，外向算法还要多定义变量。

然后是第二个问题，选择句子的最佳结构，也即给定一个句子W＝w1w2…wn和文法G，

选定拥有最大概率的语法结构树。这一问题与HMM中类似，仍然采用动态规划的思想去解决。最后利用CYK算法去生成拥有最大概率的语法结构树。

第三个问题是给定PCFG G和句子W＝w1w2…wn，如何调节G的概率参数，使句子的概率最大，与HMM相对的，PCFG这里采用的算法名叫内外向算法。与前后向算法相同，也属于一种EM算法，其基本思想是，首先给G的产生式随机地赋予一个概率值（满足归一化条件），得到文法G0，然后根据G0和训练数据，可以计算出每条规则使用次数的期望值，用期望值进行最大似然估计，得到语法G的新参数值，新的语法记作G1，然后循环执行该过程，G的参数概率将收敛于最大似然估计值。

PCFG只是一种特殊的上下文无关文法模型，根据PCFG的模型和句子，具体去对句子做语法分析，生成语法结构树，靠的是还是CYK算法。CYK算法是一个用来判定任意给定的字符串W是否属于一个上下文无关文法的算法。

基于PCFG的句法分析模型存在有许多问题，比如因为PCFG没有对词汇进行建模，所以存在对词汇信息不敏感的问题。因此人们提出了词汇化的短语结构分析器，有效的提升了基于PCFG的句法分析器的能力。

而且，我们上面也提到了PCFG的三个独立性假设，这也导致了规则之间缺乏结构依赖关系（就像HMM的三个假设也不完全合理一样），而在自然语言中，生成每个非终结符的概率往往是与其上下文结构有关系的，所以有人提出了一种细化非终结符的方法，为每个非终结符标注上其父节点的句法标记信息。

D Klein提出了带有隐含标记的上下文无关文法（PCFG with latent annotations，PCFG-LA），使得非终结符的细化过程可以自动进行，并且在使用EM算法优化时，为避免到达局部最优，对其进行了改进，提出了一种层次化的『分裂-合并』策略，以期获取一个准确并且紧凑的PCFG-LA模型。基于PCFG-LA的Berkeley Parser作为非词汇化句法分析器的代表，无论是性能表现还是运行速度，都是目前开源的短语结构分析器中最好的。其语法树如下图：

普通句法树与PCFG-LA句法树对照实例

这个x就是隐含标记，xi的取值范围一般是人为设定的，一般取1~16之间的整数。而且PCFG-LA也类似于HMM模型，原始非终结符对应HMM模型中的观察输出，而隐含标记对应HMM模型中的隐含状态。

浅层语法分析（局部语法分析）

由于完全语法分析要确定句子所包含的全部句法信息，并确定句子中各成分之间的关系，这是一项十分苦难的任务。到目前为止，句法分析器的各方面都难以达到令人满意的程度，为了降低问题的复杂度，同时获得一定的句法结构信息，浅层句法分析应运而生。

浅层语法分析只要求识别句子中的某些结构相对简单的独立成为，例如非递归的名词短语、动词短语等，这些被识别出来的结构通常称为语块（chunk）。

浅层句法分析将句法分析分解为两个主要子任务，一个是语块的识别和分析，另一个是语块之间的依附关系分析。其中，语块的识别和分析是主要任务。在某种程度上说，浅层句法分析使句法分析的任务得到了简化，同时也有利于句法分析系统在大规模真实文本处理系统中迅速得到应用。

基本名词短语（base NP）是语块中的一个重要类别，它指的是简单的、非嵌套的名词短语，不含有其他子项短语，并且base NP之间结构上是独立的。示例如下：

base NP识别就是从句子中识别出所有的base NP，根据这种理解，一个句子中的成分和简单的分为baseNP和非base NP两类，那么base NP识别就成了一个分类问题。

base NP的表示方法有两种，一种是括号分隔法，一种是IOB标注法。括号分隔法就是将base NP用方括号界定边界，内部的是base NP，外部的不属于base NP。IOB标注法中，字母B表示base NP的开端，I表示当前词语在base NP内，O表示词语位于base NP之外。

基于SVM的base NP识别方法

由于base NP识别是多值分类问题，而基础SVM算法解决的是二值分类问题，所以一般可以采用配对策略（pairwise method）和一比其余策略（one vs other method）。

SVM一般要从上下文的词、词性、base NP标志中提取特征来完成判断。一般使用的词语窗口的长度为5（当前词及其前后各两个词）时识别的效果最好。

基于WINNOW的base NP识别方法

WINNOW是解决二分问题的错误驱动的机器学习方法，该方法能从大量不相关的特征中快速学习。

WINNOW的稀疏网络（SNoW）学习结构是一种多类分类器，专门用于处理特征识别领域的大规模学习任务。WINNOW算法具有处理高维度独立特征空间的能力，而在自然语言处理中的特征向量恰好具有这种特点，因此WINNOW算法也常用于词性标注、拼写错误检查和文本分类等等。

简单WINNOW的基本思想是，已知特征向量和参数向量和实数阈值θ，先将参数向量均初始化为1，将训练样本代入，求特征向量和参数向量的内积，将其与θ比较，如果大于θ，则判定为正例，小于θ则判定为反例，将结果与正确答案作比较，依据结果来改变权值。

如果将正例估计成了反例，那么对于原来值为1的x，把它的权值扩大。如果将反例估计成了正例，那么对于原来值为1的x，把它的权值缩小。然后重新估计重新更改权重，直到训练完成。

这其实让我想到了LR算法，因为LR算法也是特征向量与参数向量的内积，最后将其送到Sigmoid函数中去拿到判定结果，然后大于05的为正例，小于05的为反例，实际上只要反过来，Sigmod函数输出05时候的输入就是WINNOW算法里的那个实数阈值θ。但是区别在于WINNOW算法只判定大小，不判定概率，而LR利用Sigmoid函数给出了概率。LR利用这给出的概率，通过使训练集的生成概率最大化来调整参数，而WINNOW则是直接朴素的错误情况来增大或缩小相关参数。目测LR因为使用了梯度下降，它的收敛速度要快于WINNOW，而WINNOW的优势则在于可以处理大量特征。

基于CRF的base NP识别方法

基于CRF的base NP识别方法拥有与SVM方法几乎一样的效果，优于基于WINNOW的识别方法、基于MEMM的识别方法和感知机方法，而且基于CRF的base NP识别方法在运行速度上较其他方法具有明显优势。

依存语法理论

在自然语言处理中，我们有时不需要或者不仅仅需要整个句子的短语结构树，而且要知道句子中 词与词之间的依存关系 。用词与词之间的依存关系来描述语言结构的框架成为依存语法，又称从属关系语法。利用依存语法进行句法分析也是自然语言理解的重要手段之一。

有人认为，一切结构语法现象可以概括为关联、组合和转位这三大核心。句法关联建立起词与词之间的从属关系，这种从属关系由 支配词 和 从属词 联结而成， 谓语中的动词是句子的中心并支配别的成分，它本身不受其他任何成分支配 。

依存语法的本质是一种结构语法，它主要研究以谓词为中心而构句时由深层语义结构映现为表层语法结构的状况及条件，谓词与体词之间的同现关系，并据此划分谓词的词类。

常用的依存于法结构图示有三种：

计算机语言学家J Robinson提出了依存语法的四条公理：

一个句子只有一个独立的成分

句子的其他成分都从属于某一成分

任何一个成分都不能依存于两个或两个以上的成分

如果成分A直接从属于成分B，而成分C在句子中位于A和B之间，那么，成分C或者属于成分A，或者从属于B，或者从属于A和B之间的某一成分。

这四条公理相当于对依存图和依存树的形式约束：单一父节点、连通、无环和可投射，由此来保证句子的依存分析结果是一棵有根的树结构。

这里提一下可投射，如果单词之间的依存弧画出来没有任何的交叉，就是可投射的（参考上面的两个有向图）。

为了便于理解，我国学者提出了依存结构树应满足的5个条件：

单纯结点条件：只有终结点，没有非终结点

单一父结点条件：除根节点没有父结点外，所有的结点都只有一个父结点

独根结点条件：一个依存树只能有一个根结点，它支配其他结点

非交条件：依存树的树枝不能彼此相交

互斥条件：从上到下的支配关系和从左到右的前于关系之间是相互排斥的，如果两个结点之间存在着支配关系，它们就不能存在于前于关系

这五个条件是有交集的，但它们完全从依存表达的空间结构出发，比四条公理更直观更实用。

Gaifman 1965年给出了依存语法的形式化表示，证明了依存语法与上下文无关文法没有什么不同

类似于上下文无关文法的语言形式对被分析的语言的投射性进行了限制，很难直接处理包含非投射现象的自由语序的语言。20世纪90年代发展起来了约束语法和相应的基于约束满足的依存分析方法，可以处理此类非投射性语言问题。

基于约束满足的分析方法建立在约束依存语法之上，将依存句法分析看做可以用约束满足问题来描述的有限构造问题。

约束依存语法用一系列形式化、描述性的约束将不符合约束的依存分析去掉，直到留下一棵合法的依存树。

生成式依存分析方法、判别式依存分析方法和确定性依存分析方法是数据驱动的统计依存分析中具有代表性的三种方法。

生成性依存分析方法

生成式依存分析方法采用联合概率模型生成一系列依存语法树并赋予其概率分值，然后采用相关算法找到概率打分最高的分析结果作为最后输出。

生成式依存分析模型使用起来比较方便，它的参数训练时只在训练集中寻找相关成分的计数，计算出先验概率。但是，生成式方法采用联合概率模型，再进行概率乘积分解时做了近似性假设和估计，而且，由于采用全局搜索，算法的复杂度较高，因此效率较低，但此类算法在准确率上有一定优势。但是类似于CYK算法的推理方法使得此类模型不易处理非投射性问题。

判别式依存分析方法

判别式依存分析方法采用条件概率模型，避开了联合概率模型所要求的独立性假设（考虑判别模型CRF舍弃了生成模型HMM的独立性假设），训练过程即寻找使目标函数（训练样本生成概率）最大的参数θ（类似Logistic回归和CRF）。

判别式方法不仅在推理时进行穷尽搜索，而且在训练算法上也具有全局最优性，需要在训练实例上重复句法分析过程来迭代参数，训练过程也是推理过程，训练和分析的时间复杂度一致。

确定性依存方法

确定性依存分析方法以特定的方向逐次取一个待分析的词，为每次输入的词产生一个单一的分析结果，直至序列的最后一个词。

这类算法在每一步的分析中都要根据当前分析状态做出决策（如判断其是否与前一个词发生依存关系），因此，这种方法又称决策式分析方法。

通过一个确定的分析动作序列来得到一个唯一的句法表达，即依存图（有时可能会有回溯和修补），这是确定性句法分析方法的基本思想。

短语结构与依存结构之间的关系

短语结构树可以被一一对应地转换成依存关系树，反之则不然。因为一棵依存关系树可能会对应多棵短语结构树。

《小学各年级语文、数字、英语资源大全》百度网盘免费下载

链接：https://panbaiducom/s/1znmI8mJTas01m1m03zCRfQ

pwd=1234 

提取码：1234

全免费资源，实时更新。建议收藏！

内容包括小学各年级语文、数字、英语等主课以及其他课程的各类学习资料、和复习资料。可以在线查看，也可以免费下载，请关注。

处理时可以尝试哪些技巧如下：

使用PS提高照片清晰度的方法

1首先，打开PS导入，“Ctrl+J”或者直接右键复制一个新图层，将新图层再复制一次，得到“图层1”及“图层1副本”。在“图层1副本”上选择“滤镜”——“其他”——“高反差保留”。

2调整半径大小，半径大小自己根据画面效果进行设置，画面边界部分清晰即可。然后在调好“高反差保留”的图层中选择“混合模式”中的“强光”。

3复制“图层1” ，拖拽至顶层，选择图层里的“滤色”，就能看到效果了。然后“添加蒙版”，选择黑色画笔，把原的深色部分勾画出来，浅色不动。最后保存，这就用PS完成了变清晰的整个制作流程。

照片清晰度修复工具

1Remini

Remini是一款国外软件，可以在谷歌商店进行下载。这款APP利用AI技术让模糊的照片和视频变清晰，在人像修复上很优秀。它还可以用来为黑白照片上色、给照片添加油画滤镜等。

2百度AI开放平台

这个平台提供了语音、图像、NLP等多项人工智能技术,是一个开放对话式人工智能系统。在它的“开放能力”中我们可以看到多项技术能力，其中的“图像技术”就包含了图像识别、图像搜索、图像增强等功能。

1 有关思维导图给你带来好处的作文600字

思维导图创新最简单的就是写作文，因为写作文其实就是一个创新的过程，无论是内容的选取，还是文章结构的安排等等，都是“新的”、和别人不一样的，这就是创新。

在没有用到导图的时候，平常的写作文的程序是先对这题目想想，现实生活中有那些可以引用了，然后有了思路后就开始写，但往往在动笔的时候，思路很局限，想到的东西很窄，结构也老套，作文没有新意。而运用了思维导图，就不一样了，因为导图写作文的第一步是题目发散，拿出一张白纸，在纸中心写下题目，就开始“噼里啪啦”地发散联想了，这个阶段不去管联想的东西是否跟题目有关系，也不去管联想的东西是发夸张、是否可能，只管发散联想，越快越好、越多越好、越广越好，直到写得满满一页纸的时候，再停下来。

然后再拿出一张纸，在新纸上重新写上题目，接着对刚才发散出来的内容进行思考，理出个思路出来，最后按照思路把内容进行删减、增补、排序等等，用思维导图把作文的结构整理出来。整理好后，就可以对着这个导图进行写作了，这时候就非常简单了，因为思路有了，内容也有了，一篇作文飞快地就写出来了。

在这个过程中，就是运用到了导图辅助创新的功能，因为用到了导图这个工具，你的思路可能就大大打开了，你的作文材料可能就大大丰富了，你的作文结构也就可能更加有序、更加严谨并符合逻辑了。 接下来就是利用导图来进行解决问题，这个话题有点抽象，但其实也很简单。

导图最明显的特征是发散，利用导图对问题进行发散思考，或者说养成寻找更多答案的习惯，可以让我们创造性的解决问题，解决问题更加高效。 举个简单的例子，比如，一个老板下了飞机，准备去市区办点事，这时候，怎么去就成了个问题？对于一般的职员来说，最常的方法就是坐公车，但对老板来说，时间更加宝贵而钱反而是小事，所以打的更划算。

就这些方法了吗？不，还有很多，比如，打个电话给市区的朋友，看看他是否能过来接。甚至看看能否不去市区就把事情办了。

或者找个人代办，而老板去做另外的事情，等等等等。经过对这种多解决办法的思考，可以让我们解决问题更加有效果，思维导图在这个过程中，起到的作用就是协助我们养成这种发散思考的习惯，并帮助我们把发散思考的内容形象化地表示出来。

说到创新，更难的恐怕就是产生创意了吧。比如广告设计师，要设计一个可口可乐的新广告，可能就会绞尽脑汁，不断思考用什么元素去表达广告的主题，用什么结构去表达广告的主题，这个过程就非常耗脑力。

思维导图在这个过程中，起到的作用至少有三个，1培养我们发散思考的习惯；2迫使我们进行发散思考，并把发散思考的内容具象化的表达出来；3把一堆元素用关键词的形式排布在一张图上，让我们更容易找到其中可能的关联，从而找出创意。

2 有关思维导图给你带来好处的作文600字

思维导图创新最简单的就是写作文，因为写作文其实就是一个创新的过程，无论是内容的选取，还是文章结构的安排等等，都是“新的”、和别人不一样的，这就是创新。在没有用到导图的时候，平常的写作文的程序是先对这题目想想，现实生活中有那些可以引用了，然后有了思路后就开始写，但往往在动笔的时候，思路很局限，想到的东西很窄，结构也老套，作文没有新意。而运用了思维导图，就不一样了，因为导图写作文的第一步是题目发散，拿出一张白纸，在纸中心写下题目，就开始“噼里啪啦”地发散联想了，这个阶段不去管联想的东西是否跟题目有关系，也不去管联想的东西是发夸张、是否可能，只管发散联想，越快越好、越多越好、越广越好，直到写得满满一页纸的时候，再停下来。然后再拿出一张纸，在新纸上重新写上题目，接着对刚才发散出来的内容进行思考，理出个思路出来，最后按照思路把内容进行删减、增补、排序等等，用思维导图把作文的结构整理出来。整理好后，就可以对着这个导图进行写作了，这时候就非常简单了，因为思路有了，内容也有了，一篇作文飞快地就写出来了。

在这个过程中，就是运用到了导图辅助创新的功能，因为用到了导图这个工具，你的思路可能就大大打开了，你的作文材料可能就大大丰富了，你的作文结构也就可能更加有序、更加严谨并符合逻辑了。

接下来就是利用导图来进行解决问题，这个话题有点抽象，但其实也很简单。导图最明显的特征是发散，利用导图对问题进行发散思考，或者说养成寻找更多答案的习惯，可以让我们创造性的解决问题，解决问题更加高效。

举个简单的例子，比如，一个老板下了飞机，准备去市区办点事，这时候，怎么去就成了个问题？对于一般的职员来说，最常的方法就是坐公车，但对老板来说，时间更加宝贵而钱反而是小事，所以打的更划算。就这些方法了吗？不，还有很多，比如，打个电话给市区的朋友，看看他是否能过来接。甚至看看能否不去市区就把事情办了。或者找个人代办，而老板去做另外的事情，等等等等。经过对这种多解决办法的思考，可以让我们解决问题更加有效果，思维导图在这个过程中，起到的作用就是协助我们养成这种发散思考的习惯，并帮助我们把发散思考的内容形象化地表示出来。

说到创新，更难的恐怕就是产生创意了吧。比如广告设计师，要设计一个可口可乐的新广告，可能就会绞尽脑汁，不断思考用什么元素去表达广告的主题，用什么结构去表达广告的主题，这个过程就非常耗脑力。思维导图在这个过程中，起到的作用至少有三个，1培养我们发散思考的习惯；2迫使我们进行发散思考，并把发散思考的内容具象化的表达出来；3把一堆元素用关键词的形式排布在一张图上，让我们更容易找到其中可能的关联，从而找出创意。

3 思维导图有哪些好处

帮助您掌握正在研究的主题的概况。

提高您探索详细信息片段的能力。

帮助提高您的信息记忆力，保留力和理解力。

帮助您将信息组织成易于记忆的块。

帮助减少精神混乱，应付信息超载和不知所措。

激发想象力，并鼓励创造性的见解和想法。

帮助您在工作或学习时提高专注力和专注力。

帮助您增强记录有效，井井有条和更全面笔记的能力。

使学习和组织信息有趣而令人兴奋，从而增强您对主题的兴趣。

帮助您提高解决复杂问题的能力。

提高了管理学术工作量的能力。

帮助解锁信息块中的隐藏理解。

帮助解锁意想不到的创意见解和想法。

帮助您节省工作，学习或学习时的时间。

帮助您准备测试和考试。

帮助使您对目标，想法和行动更加清晰。

帮助触发看似无关的信息之间的创造性关联。

4 思维导图有什么好处4个

思维导图可以应用于生活和工作的各个方面，包括学习、写作、沟通、演讲、管理、会议等，运用思维导图带来的学习能力和清晰的思维方式会改善人的诸多行为表现：（1）成倍提高你的学习速度，更快地学习新知识与复习整合旧知识。

（2）激发联想与创意，将各种零散的智慧、资源等融会贯通成为一个系统。（3）形成系统的学习和思维的习惯，你将能够达成众多你想达成的目标，包括：快速的记笔记，顺利通过考试，轻松的表达沟通、演讲、写作、管理等等！（4）向你喜欢的优秀人物学习，并超越你的偶像和对手。

使用者的评“使用思维导图是波音公司的质量提高项目的有效组成部分之一。这帮助我们公司节省了一千万美元。”

——MikeStanley，美国波音公司“我们的课程建立在思维导图的基础上。这帮助我们获得了有史以来最高的毕业分数。

思维导图教学必然是未来的教学工具。”——JeanLucKastner，高级经理，惠普医疗产品，德国“Buzan的思维导图在我们办公室内的重要性越来越明显。

它在帮助我们打开思路上的作用是惊人的。我们使用思维导图安排会议议程，做头脑风暴，设计组织结构图，记笔记和写总结报告。

这是一个通向未来的必备工具。”——WilliamLMaxillae，副总裁，FluorDaniel，美国“作为一个头脑风暴的工具，思维导图让我们感觉到想象力一下子打开了，新点子层出不穷，真是思如泉涌，这种感觉以前从来没有过，真是太棒了。”

——SeanAdams，总裁，AlphaLearning，荷兰“思维导图可以让复杂的问题变得非常简单，简单到可以在一张纸上画出来，让你一下看到问题的全部。它的另一个巨大优势是随着问题的发展，你可以几乎不费吹灰之力地在原有的基础上对问题加以延伸。”

——DrTonyTurrill，管理学作家，英国为什么您需要参加思维导图培训而不是仅仅通过看书来学习这种奇妙的系统？（1）根据NLP（神经语言程式学）7/38/55的沟通法则：对于学习和沟通，文字的影响力才占7%，语音语调占38%，肢体动作占55%！这就是死读书为什么缺乏效果，为什么“读万卷书不如行万里路”的科学解释！（2）学习有三个层次：知道、悟到、做到，学习一种方法和系统的目的决不仅仅是知道，仅仅知道没有悟到是不牢靠的，仅仅悟到没有做到是没有实际意义的。（3）学习需要人与人互相交流互相促进的环境，思维导图的学习需要系统的强化训练，没有方法指导和大量的应用训练，初学者很快会在困难面前失去兴趣或放弃。

在系统的训练环境里，单独的学习是不能比拟的。（4）学习能力已成为个人和企业竞争的核心能力。

时间就是金钱，对于一项超越对手和他人的核心专长，与其花几个月几年甚至更长的时间来掌握它，不如只用短短的几天就掌握它，效果是大大不同的。

5 如何用思维导图来写作文

一、如何用思维导图写作

二、低年级导图作文举例

三、绘制阅读导图及仿写

一、如何用思维导图写作

思维导图作为以放射性思考（Radiant Thinking）为基础的一种收放自如的思维方式，就是一种高效的学习策略与思考工具，它是能带动具有发散性与聚敛性，还有连续性（包括线性和环状）等具有创新性与系统性的思维，它能把学生个体的智慧潜能发挥到极至。应用思维导图解决写作问题，能有效帮助每个孩子调动起已有的词语及素材，初步运用相关写作方法。

老子曰：“合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。”他列举例子，说明自然发展的规律，由此发出：无论做什么事，都要脚踏实地，一步一步从细处着眼，从小处着手，同时必须持之以恒的道理。其实，从阅读积累，到写成佳作也是这样一个过程，只是借助思维导图，能使写作入门这一过程走得更轻松些。

写作思维导图能帮助我们把大量的写作意图联系起来，形成序列，并催化新思想的产生，让写作前心中的所想、所感都能十分清楚明了有序地记在图中。利用写作思维导图打开思潮的闸门，学生能在可视的思维导图中直接筛选和组织写作材料，丰富自己写作的内容，安排写作表现手法的应用，辅助写作过程中直观地进行自我导向和自我评价。

画图写作的步骤：

第一步，审清写作题目要求，拟定写作主题。将所有环绕写作主题的想法或事情作合理选材，逐一写下来或画出来。跟着感觉走，不必理会对或错，应该或不应该，把写作导图的草图画出。

第二步，对已画出的内容进行筛选或删减、补充，并将所选材料组织编号或适当合并，确定详写、略写内容及写作顺序；

第三步，让大脑放松放松，回忆一下，联想或思考片刻，再把那些闪现的点滴个性化的创意记入图中，然后将写作思维导图再修改完善。

第四步，按图索骥写出作文，最后修改作文。

6 思维导图的优点和缺点是什么

思维导图的优点

1、思维导图因为与大脑发散性思维关系紧密，最主要的作用是可以改善人类的记忆与发散思维。

2、对于抽象思维能力较差的学生，思维导图独特的“图像记忆”，帮助学生更容易记住知识。

3、可应用的范围十分广泛，曾有国外博客做过调查，总结了思维导图常用的10大领域：待办事宜、准备演示、做笔记、问题解决、项目计划、做决定、知识管理、项目管理、个人思考和写作。

思维导图的缺点

1、思维导图是一种发散且分层展示的图示，不便于表达和比较复杂的信息内容。

2、如果采有手工绘图，花费的时间成本较高（计算机软件绘图除外）。

3、对于系统性思考，单一采用思维导图的方式局限性太强，应该综合加入鱼骨图、SWOT、甘特图等。

思维导图在各领域的应用

学习思维导图的最终目的，是掌握技能并加以应用，让思维导图这项技能真正去发挥它的价值。面对不同的领域，清晰认识它的作用与画法，那么离思维导图大师水准，差距不再遥远。

思维导图的运用范围，简单概括分为这三个场景：生活、学习与工作。在日常生活中，我们可以利用思维导图做计划安排、清单和旅游计划等等。

思维导图也常用于学习方面。教师可以用MindMaster做课程讲义，用来帮助学生快速记忆知识点。在实际的表现中，导图确实能够带来意想不到的收获。

在工作方面，MindMaster思维导图也有大用途。可以由导图而一键生成甘特图，用于项目管理等方面。

7 如何用思维导图来指导作文写作

平常的写作文的程序是先分析题目，然后再在脑海中开始搜寻之前积累的与之相关的材料，思考后有了思路开始写，但往往在要动笔写的时候，学生的思路很狭窄，想到的东西很少，结构也老套，于是写出来的作文自然没有新意。但是我们在构思作文的时候运用思维导图就会有更好的效果，因为运用导图写作文的第一步是发散题目。在纸上写下作文题目，然后开始写出与题目有关的各个词汇，进行发散联想。在这个阶段不去管联想的东西是否跟题目有关系，只管发散联想，越多越好、越广越好，直到写得足够多的时候，再停下来。然后再拿出一张纸，在新纸上重新写上题目，接着对刚才发散出来的内容进行思考，理出思路，最后按照思路把内容进行删减、增补、排序等等，用思维导图把作文的结构整理出来。整理好后，就可以对着这个导图进行写作了，这时候就非常简单了，因为思路有了，内容也有了， 就可以从多角度写出一篇有新意的作文了。

在这个过程中，就是运用到了导图辅助创新的功能，因为用到了导图这个工具，学生的思路可能就大大打开了，作文材料可能就大大丰富了，作文结构也就可能更加有序、更加严谨并符合逻辑了。