Март фонетический разбор слова: Март — фонетический (звуко-буквенный) разбор слова

Содержание

помогите сделать фонетический разбор слов весна, март, тепло. пжл

Заполните таблицу, используя данные предложения. а) На стадионе проводились соревнования. б) Зимние Азиатские игры прошли в Казахстане. в) 28-я Всемир … ная зимняя Универсиада прошла в г. Алматы. Даю 60 баллов.

помогите пожалуйста прошу. Сор по русскомудам 60 баллов​

Запишите предложения. Переделайте первое предложение таким образом, чтобы в нем появилось обособленное приложение. Подчеркните все обособленные прилож … ения в данных предложениях. В выделенном предложении расставьте недостающие знаки препинания.1.Мать начинающего литератора Н.В. Гоголя по просьбе сына беспрестанно посылала ему в Петербург из Васильевки старинные были и небылицы, тексты народных песен, описания местных обычаев и нравов, обрядов и костюмов. 2.Заезжие музыканты были для городка настоящими небожителями, то есть людьми, несущими радость, людьми из другого мира. 3.Британский рок-музыкант и актер Стинг, по прозвищу Жало, с горечью в сердце вспоминает свое детство. 4.Терминвокс или электромузыкальный инструмент был создан в 1920 году советским изобретателем Львом Сергеевичем Терменом в Петрограде. 5.Сергей Чиграков, по прозвищу Чиж, создал в 1994 году одноименную группу. 6.Музыкальные стриминговые сервисы, или платформы для потокового ​

русский язык 5класс номер 523Б,525(50-60) слов учебник 5 класс​

Суммативное оценивание за раздел «Путешествие в космос»ФИ.Задание 1Прочитай информацию и выполни задания,Детство мое было просто счастливым. Память ри … сует из детства самые яркиекартинки. Одна из них — 12 апреля 1961 года. Неожиданно нас, учеников,собирают на торжественную линейку и объявляют удивительную новость: вкосмос полетел первый советский человек — Юрий Алексеевич Гагарин! Что тутначалось, учителя были не в состоянии управлять детьми, которые прыгали отрадости, кричали «Ура!», «Я — Гагарин!». Я тоже, глядя в небо, выкрикнул: «Вкосмосе Талгат Мусабаев!», Не знаю, слышали ли меня друзья, но мечта статькосмонавтом появилась именно в тот момент,Закончил Рижский институт инженеров гражданской авиации. Много трудился,чтобы стать космонавтом. За время своих полетов Талгат несколько развыходил в открытый космос, в том числе и для ремонта орбитальной станции«Мир», общая продолжительность его выходов — более 40 часов, Талгатпровелмного уникальных экспериментов и именно ему довелось открыть эпохукосмического туризма,Талгат Мусабаев многосторонний спортсмен. Он был членом сборной Г.Риги иЛатвийской ССР по гимнастике, чемпионом СССР по высшему пилотажу вкомандном зачете, членом сборной Казахской ССР по самолетному спорту. Емуприсвоена квалификация «Мастер спорта СССР» по гимнастике и по высшемупилотажу. Имеет общий налет более 1800 ч,1) Сделай заметки в таблице по прочитанной информации.Когда?Где?Что? Зачем?2) Используя свои заметки, ответы на вопросы:​

Я не понимаю эту тему, помогите пожалуйста ​

ПОМОГИТЕ ПОЖАЛУЙСТА Вариант 2 А1. В каком слове количество звуков и букв совпадает? 1. Подъем 2. Клеят 3. Катится 4. Ёрш A2. В каком предложении вмес … то слова ВОЕННЫЙ нужно употребить ВОИНСТВЕННЫЙ? 1) Главным делом его жизни была ВОЕННАЯ служба. 2) Публика состояла главным образом из людей ВОЕННЫХ: солдат, офицеров, курсантов. 3) Я вижу, вы находитесь в ВОЕННОМ настроении и готовы поспорить со мной. 4) В каком бы уголке мира ни возникала ВОЕННАЯ угроза, она отдаётся в душах миллионов людей сигналом тревоги. А3. В каком из словосочетаний есть эпитет? 1. удивительный пейзаж 2. зима злится 3. время бежит 4. ветер пробежал А4. Укажите ряд слов, в котором во всех словах на месте пропуска пишется буква Ё. 5) Ж..сткий, ш..пот, чуж..й 6) Расч..ска, крыж..вник, реш..тка 7) Поч..т, ч..рный, ж..лудь 8) Реш..тка, грач..м, больш..го А5. Укажите вариант ответа, в котором названы все слова, где на месте пропуска пишется буква И. А. Ц..нга, ц..кнуть, акац..я Б. Лекц..я, революц..я, ц..рк В. Коллекц..я, ц..стерна, милиц..я Г. Ц..плёнок, ц..тата, ц..трусовые 1) А,Б 2)В,Г 3)А, В 4)Б,В А6. В каком ряду во всех словах пропущена безударная проверяемая гласная корня? 1) задр..жать, пор..зительный, прил..гательное 2) охр..нять, об..няние, поз..лоченный 3) препод..вать, нап..дение, осл..бев 4) в..ртуоз, бл..стеть, одр..хлевший А7. В каком ряду во всех трёх словах пропущена одна и та же буква? 1) н..громоздить, п..дгруппа, п..урочный 2) ра..гадать, и..дать, бе..конечный 3) раз..брать, пр..бабушка, п..дшить 4) бе..корыстный, не..деланный, ра..пробовать А8. В каком варианте ответа указаны все слова, где пропущена буква И? A.пр..школьный, пр..милый, пр..одолеть Б. непр..ступный, пр..волжский, пр..рисовать B. пр..купить, пр..чуда, пр..чина Г. пр..пятствие, пр..думать, пр..гласить 1) А, Б 2) Б, В 3) В, Г 4) А, Г А9.Какое слово не соответствует составу: одна приставка + корень + один суффикс + окончание? 1) наберите 2) перечитала 3) приморский 4) починка А10. В каком ряду во всех трёх словах приставка при- имеет значение «ПРИБЛИЖЕНИЕ»? 1) приклеить, приморский, присесть 2) прибить, привинтить, приклеить 3) приморский, приезд, приплыть 4) прибежать, приплыть, приползти А11. В каком ряду во всех словах пропущена буква –С-? 1) ра..кинуть, в..бираться, и..пользовать 2) бе..славный, во..кликнуть, чере..чур 3) во..славить, ра..кинуть, ра..дать 4)ра..толкать, и..толковать, бе..полезный А12. В каком ряду во всех словах пропущена буква –О- ? 1) к..снуться, прил..гать, заг..релый 2) р..сточек, изл..жение, подг..реть 3) р..сток, сл..гаемое, з..ря 4) з..рька, к..саться, выр..щенный А13. В каком ряду во всех словах пропущена буква –И-? 1) прот..рать, расст..лить, выч..тать 2) зам…реть, отм..рать, выд..рать 3) зан..мать, бл..стать, заб..рать 4) зап..реть, забл..стал, зам..реть А14. В каком ряду во всех словах на месте пропуска пишется «Ь»? 1) товарищ.., вещ.., много задач.. 2) Печ.., фальш.., жгуч.. 3) Молодеж.., рож.., дрож.. 4) Пейзаж.., певуч.., туч… 15. Укажите правильное объяснение постановки запятой или её отсутствия в предложении. Я стал много читать () и во мне пробудилась охота к литературе. 1) Простое предложение с однородными членами, перед союзом И запятая не нужна. 2) Сложносочинённое предложение, перед союзом И нужна запятая. 3) Сложносочинённое предложение, перед союзом И запятая не нужна. 4) Простое предложение с однородными членами, перед союзом И нужна запятая.

Пжпжпжпжжпжпжпжжпжпжжпжпжппжпжжппж

Определите предложение, соответствующее схеме О:О,О,О. (знаки препинания не расставлены)*1.На школьной выставке представлены рисунки поделки модели уч … еников.2.Ребята предпочитали подвижные игры прятки футбол волейбол.3.Солнечный шар склоняется к закату скоро наступит ночь.4.Пылает горит пожаром солнечный закат.Пожалуйста даю 20 баллов.​​

Выберите предложение, в котором сделана ошибка.1 От страха заяц света белого невЗЕндил.2 Она ушла и даже не оглянулась.3 Сегодня с утра Паша не домог … ал.4 Это очень стыдно — не помогать бабушке и дедушке!помогите​

Фонетический разбор имен и фамилий: %d0%9c%d0%b0%d1%80%d1%82/


Фонетический разбор имени или фамилии %d0%9c%d0%b0%d1%80%d1%82/

Имя или фамилия %d0%9c%d0%b0%d1%80%d1%82/ состоит из 25 букв и 1 слога: %d0%9c%d0%b0%d1%80%d1%82/.

% — без звука буква
D — без звука буква
0 — без звука буква
% — без звука буква
9 — без звука буква
C — без звука буква
% — без звука буква
D — без звука буква
0 — без звука буква
% — без звука буква
B — без звука буква
0 — без звука буква
% — без звука буква
D — без звука буква
1 — без звука буква
% — без звука буква
8 — без звука буква
0 — без звука буква
% — без звука буква
D — без звука буква
1 — без звука буква
% — без звука буква
8

— без звука буква
2 — без звука буква
/ — без звука буква

Прокомментируйте или поделитесь с друзьями:

Фонетический разбор слова — буквенно-звуковой анализ, то есть определение количества букв, звуков, слогов, выделение гласных и согласных звуков и т.п. В данном случае предлагаем фонетический анализ любого имени или фамилии. Хотя с тем же успехом Вы можете провести буквенно-звуковой анализ любого слова, а не только имени или фамилии.

Правила для фонетического разбора слов

Гласные буквы: А, Е, Ё, И, О, У, Ы, Э, Ю, Я.
Гласные буквы А, О, У, Ы, Э — обозначают твёрдость предыдущих согласных звуков, Е, Ё, И, Ю, Я — обозначают мягкость предыдущих согласных звуков.
В русском языке всего 6 гласных звуков: [а], [о], [у], [и], [ы], [э].
Гласный звук может быть ударным (на который падает ударение) и безударным.
Гласные буквы Е, Ё, Ю, Я обозначают 2 звука (согласный звук [й’] + гласный звук) в следующих случаях: в начале слова, после разделительных мягкого и твёрдого знаков Ь и Ъ, а также после гласной.

Согласные буквы: Б, В, Г, Д, Ж, З, Й, К, Л, М, Н, П, Р, С, Т, Ф, Х, Ц, Ч, Ш, Щ.
Согласные звуки делятся на звонкие и глухие.
Звонкие: [б], [в], [г], [д], [ж], [з], [й], [л], [м], [н], [р].
Глухие: [к], [п], [с], [т], [ф], [х], [ц], [ч], [ш], [щ].
Большинство согласных звуков образуют пары по твёрдости-мягкости: [б] — [б’], [в] — [в’], [г] — [г’], [д] — [д’], [з] — [з’], [к] — [к’], [л] — [л’], [м] — [м’], [н] — [н’], [п] — [п’], [р] — [р’], [с] — [с’], [т] — [т’], [ф] — [ф’], [х] — [х’].
Не образуют пар по твёрдости-мягкости: твёрдые [ж], [ш], [ц] и мягкие [ч’], [щ’], [й’].
Непарные звонкие звуки [й’], [л], [л’], [м], [м’] [н], [н’] [р], [р’] называют сонорными.
Некоторые согласные звуки образуют пары по звонкости-глухости: [б]—[п], [в]—[ф], [г]—[к], [д]—[т], [з]—[с], [ж]—[ш].

Слова делятся на слоги (один звук или несколько звуков, произносимых одним выдыхательным толчком воздуха). Гласные звуки образуют слоги, поэтому в слове столько слогов, сколько в нём гласных звуков.

Комментарии

Не отображается форма? Обновить комментарии.

Односложные, двухсложные, трехсложные и четырехсложные слова

Односложные, двух­слож­ные, трёх­слож­ные и четы­рёх­слож­ные сло­ва отли­ча­ют­ся коли­че­ством глас­ных зву­ков, обра­зу­ю­щих столь­ко же фоне­ти­че­ских слогов.

Узнаем, что такое одно­слож­ные, дву­слож­ные, трех­слож­ные, четы­рех­слож­ные сло­ва в рус­ском языке.

Гласный звук явля­ет­ся сло­го­об­ра­зу­ю­щим, поэто­му в фоне­ти­че­ском деле­нии слов ори­ен­ти­ру­ем­ся на коли­че­ство глас­ных зву­ков в их звучании.

Односложные слова

По мини­маль­но­му коли­че­ству глас­ных в сло­ве выде­лим одно­слож­ные сло­ва, кото­рые содер­жат один фоне­ти­че­ский слог. Вспомним, что такое фоне­ти­че­ский слог.

Определение

Фонетический слог — это один глас­ный звук или глас­ный в соче­та­нии с одним или несколь­ки­ми соглас­ны­ми зву­ка­ми, кото­рые в про­цес­се гово­ре­ния про­из­но­сят­ся одним толч­ком выды­ха­е­мо­го воздуха.

Приложим ладо­шку под под­бо­ро­док и чет­ко про­из­не­сем слова:

лаз, март, лось, мост, лист, миг, сыр, тест, взгляд

На глас­ных под­бо­ро­док уда­рит по ладо­ни один раз. Значит, эти сло­ва явля­ют­ся односложными.

Дополнительный мате­ри­ал

Узнаем более подроб­но о соста­ве одно­слож­ных слов с одним, дву­мя, тре­мя, четырь­мя согласными.

Двухсложные слова

По коли­че­ству сло­гов сло­ва могут быть мно­го­слож­ны­ми: двух-, трёх-, четы­рёх­слож­ны­ми и т.д.

Двусложные сло­ва, как мож­но опре­де­лить по их назва­нию, содер­жат по два глас­ных звук.

Примеры

сли-ва, стуль-чик, за-бор, го-род, кро-на, те-ма, у-каз, о-стров, а-гент, и-гла, зме-я, ве-чер

При их про­из­но­ше­нии под­бо­ро­док опу­стит­ся на ладонь два раза, так как про­изой­дёт два толч­ка выды­ха­е­мо­го воздуха.

Дополнительный мате­ри­ал

О том, как делить сло­ва на фоне­ти­че­ские сло­ги, что нуж­но учи­ты­вать при этом, узна­ем с при­ме­ра­ми в ста­тье про двух­слож­ные сло­ва.

Не все двух­слож­ные сло­ва мож­но пере­не­сти с одной стро­ки на дру­гую в соот­вет­ствии с фоне­ти­че­ским сло­го­де­ле­ни­ем. Ряд слов, в кото­рых гласный-одиночка обра­зу­ет само­сто­я­тель­ный слог, невоз­мож­но пере­не­сти, оста­вив одну бук­ву на стро­ке, например:

  • зме-я — змея
  • у-дар — удар
  • о-браз — образ
  • и-гла — игла
  • а-нис — анис.

Трёхсложные слова

В сло­ве может быть боль­ше глас­ных, чем два. Три глас­ных зву­ка в соче­та­нии с соглас­ны­ми обра­зу­ют трех­слож­ные сло­ва. При про­из­но­ше­нии трех­слож­но­го сло­ва про­ис­хо­дит три толч­ка воз­ду­ха, но один из них силь­нее, кото­рый созда­ет­ся удар­ным глас­ным, а два — сла­бее в без­удар­ных сло­гах. Убедимся в этом, про­из­но­ся слова:

лё-тчи-ца, ко-ро́-ва, бе-ли-зна́

Примеры трёхсложных слов

В трех­слож­ных сло­вах соглас­ные груп­пи­ру­ют­ся с глас­ны­ми по два, три и даже четы­ре зву­ка в сло­ге, например:

  • до-ро-га, бо-ро-да, со-ро-ка;
  • при-ста-вка, кра-со-та, те-ле-фон, ка-ран-даш, бу-ма-жка;
  • взбры-ки-вать, вздра-ги-вать, взгро-мо-ждать, взгля-ды-вать.

Гласный может обра­зо­вать само­сто­я­тель­ный слог в трёх­слож­ном слове:

  • а-ктри-са, а-збу-ка, а-на-нас, а-ра-хис;
  • о-го-род, о-валь-ный, о-све-жить, о-тли-чник;
  • у-голь-ник, у-ра-ган, у-чи-тель, у-щель-е.

Обратим вни­ма­ние, что орфо­гра­фи­че­ский пере­нос слов, при­ве­ден­ных выше, не сов­па­да­ет с их сло­го­де­ле­ни­ем из-за нали­чия в их зву­ко­вом соста­ве гласного-одиночки.

Дополнительный мате­ри­ал

Узнаем пра­ви­ло пере­но­са слов в рус­ском язы­ке.

Сравним фоне­ти­че­ское сло­го­де­ле­ние и орфо­гра­фи­че­ский пере­нос слов:

  • у-щель-е — уще-лье;            а-збу-ка — аз-бу-ка;
  • о-го-род — ого-род;               у-ра-ган — ура-ган;
  • о-тли-чник — от-лич-ник;      а-дре-сат — ад-ре-сат.

Четырёхсложные слова

Если в зву­ко­вом обли­ке сло­ва содер­жит­ся четы­ре сло­го­об­ра­зу­ю­щих глас­ных,  его назо­вем четы­рех­слож­ным, например:

  • а-за-ли-я, а-лю-ми-ний, а-ра-бе-ска;
  • ка-лей-до-скоп, кры-со-ло-вка, сто-ро-же-вой, ле-ни-ви-ца;
  • о-ста-но-вка, о-ва-ци-я, о-пе-ра-тор;
  • у-чи-ли-ще, у-кла-дчи-ца, у-ро-жай-ный.

Перенос этих слов тоже тре­бу­ет вни­ма­тель­но­сти. При пере­но­се четы­рех­слож­ных слов нель­зя остав­лять на стро­ке или пере­но­сить на сле­ду­ю­щую стро­ку одну бук­ву, хотя фоне­ти­че­ский слог суще­ству­ет в нем самостоятельно.

Сравним:

  • у-ро-жай-ный — уро-жайный, урожай-ный;
  • о-ва-ци-я — ова-ция;
  • а-лю-ми-ний — алю-миний, алюми-ний.

Четырехсложные сло­ва не пре­дел в фоне­ти­че­ском соста­ве. В рус­ском язы­ке суще­ству­ют пяти-, шести-, семи­слож­ные и т.д. сло­ва, например:

  • пяти­слож­ные — у-кра-ше-ни-е, за-я-вле-ни-е, ма-те-ма-ти-ка, ме-ха-ни-че-ский;
  • шести­слож­ные — пре-о-бла-да-ни-е, по-бе-ди-тель-ни-ца, пе-ре-по-я-са-нный, по-ля-ри-за-ци-я;
  • семи­слож­ные — ми-не-ра-ли- за-ци-я, при-со-е-ди-не-ни-е, ре-ко-гно-сци-ро-во-чный.
Скачать ста­тью: PDF

МАРТ 2017

 

УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ, ПРИГЛАШАЕМ ВАС НА РОДИТЕЛЬСКОЕ СОБРАНИЕ 23 МАРТА В 16-30. 

 

              23 МАРТА ПИШЕМ КОНТРОЛЬНУЮ РАБОТУ ПО МАТЕМАТИКЕ ЗА 3 ЧЕТВЕРТЬ.

 УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ, ПРОВЕРЬТЕ, ПОЖАЛУЙСТА, У ДЕТЕЙ В НАЧАЛЕ ДНЕВНИКОВ НАПИСАНО ЛИ РАСПИСАНИЕ УРОКОВ И ЗВОНКОВ НА 2 И 3 ЧЕТВЕРТЬ. ПОДПИСЬ РОДИТЕЛЕЙ В КОНЦЕ КАЖДОЙ НЕДЕЛИ.   Проследите за формой, не все дети соблюдают дресс-код.

 

ПОЛЕЗНЫЕ САЙТЫ ДЛЯ ЖЕЛАЮЩИХ ОТЛИЧНО УЧИТЬСЯ

РУССКИЙ ЯЗЫК

  • ВСЕ правила по русскому языку на rusolub.ru
  • Все правила по русскому языку therules.ru
  • Тренажер «Запоминаем словарные слова». Здесь.
  • Тесты для проверки знаний. Тренируемся
  • САМОУЧКА. Игры со словами.  Здесь
  • ОТЛИЧНИК. Тренажёр решения заданий по русскому языку. otlichnyk.ru
  • УДАРЕНИЕ в словах. www.udarenie.info
  • Электронный морфемный словарь. Смотрим. 
  • Как переносить слово — онлайн подсказка для школьников. Смотрим.
  • На сайте вы сможете проверить склонение слова. Смотрим.
  • Сборник диктантов на Диктанты.ру
  • ИГРЫ на уроках  umapalata.com
  • ШКОЛЬНЫЕ ЗНАНИЯ. Помощь с домашними заданиями. znanija.com
  • Образовательный портал с отличными тренажерами с упражнениями kid-mama.ru
  • Тренажеры по русскому языку «Словарные слова». Смотрим
  • Генератор прописей

МАТЕМАТИКА

  • «Математика — это нескучно» (задания, тренажеры, головоломки, логические задачки) http://ozenok.net
  • Задачи по математике www.5egena5.ru
  • Электронная версия учебника-тетради курса информатики для начальной школы. Интерактивные задания по математике для 1-3 классов. Выполняем.
  • Тренажеры по математике навыков счета. Играем.
  • « iQша«Интересные логические задания и тренировки. Играем.
  • Тесты для проверки знаний. Тренируемся.
  • Учи.ру — это онлайн платформа, где ученики начальной школы изучают математику в интерактивной форме. Смотрим.
  • Самоучка. Учимся считать.  Здесь
  • ОТЛИЧНИК. Тренажёр решения заданий по математике и русскому языку. otlichnyk.ru
  • КЛАДЕЗЬ ЗНАНИЙ. Красочные уроки по математике. oscteam.com
  • Теремок. Много игр teremoc.ru
  • МАТЕМАТИКА в играх. yroki.com
  • ИГРЫ на уроках  umapalata.com
  • Образовательный портал с отличными тренажерами для счета и не только… kid-mama.ru

Пособия:

  • 3000 примеров по математике «Счёт в пределах 100» О.В. Узорова (1 часть). Смотрим.
  • 3000 примеров по математике «Счёт в пределах 100» О.В. Узорова (2 часть). Смотрим.

УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ ЗАВТРА 14.03.17 состоится олимпиада «Кенгуру», просьба принести черную ручку.

 ВНИМАНИЕ, МЫ ПЕРЕШЛИ К РАБОТЕ В ТЕТРАДЯХ С ШИРОКОЙ ЛИНИЕЙ, поэтому при себе иметь запасные тетради в широкую линию. 

Подписывание тетрадей можно скачать здесь (распечатываете, вставляя фамилию своего ребёнка)

 

 

 

  УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ, ПРОВЕРЬТЕ, ПОЖАЛУЙСТА, НАЛИЧИЕ ЗАКЛАДОК В УЧЕБНИКАХ, зелёных ручек, линеек, запасных тетрадей.

 

 

 РЕБЯТА, НОСИТЕ С СОБОЙ ЗАПАСНЫЕ ТЕТРАДИ В КЛЕТОЧКУ И В ЛИНИЮ (В линию — ШИРОКАЯ СТРОКА 12л.)

ДОРОГИЕ РЕБЯТА, НА САЙТ В РАЗДЕЛ «МОИМ УЧЕНИКАМ» Я ДОБАВИЛА тетрадь по чистописанию для тренировки в письме, а также презентацию по математике. Учимся правильно писать буквы и цифры ! Скачиваем материалы ЗДЕСЬ 

_____________________________________________________________________

УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ, ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ НА ЗВУКО-БУКВЕННЫЙ РАЗБОР СЛОВ В РУССКОМ ЯЗЫКЕ. На сайте есть раздел МОИМ УЧЕНИКАМ, в котором я разместила  ФОНЕТИЧЕСКИЙ РАЗБОР СЛОВА  , в котором вы можете найти удобные таблички для запоминания или обратитесь к учебнику ( страницы 143-144 Памятка 1). Стараемся делать звуко-буквенный разбор правильно!!! 

Нажмите на картинку 

 

 _______________________________________________________________________________

УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ, в раздел

ДЛЯ РОДИТЕЛЕЙ я поместила заметку 

Уважаемые родители, в раздел «Моим ученикам» «В помощь третьекласснику» я добавила тренажёр по математике «Таблица умножения», можете скачать, пусть дети тренируют умножение, готовимся к олимпиаде. 

 ________________________________________________________________________

УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ, если Ваш ребёнок отсутствовал или будет отсутствовать на уроках по

различным причинам и без справки от врача, Вы обязаны предоставить заявление на имя

директора.

Примерную форму составления заявления Вы можете скачать ниже и, в случае необходимости,

напечатать своё ЗАЯВЛЕНИЕ НА ОТСУТСТВИЕ РЕБЁНКА ВО ВРЕМЯ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.

Прикреплённые документы:

Заявление на отсутствие 

________________________________________________________________________

УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ, по понедельникам забираем ребёнка в 16.05, отпускаю только после того, как дети уберут своё рабочее место после изобразительного искусства. 

 

 

____________________________________________________________

Делимся с вами нашим ярким настроением! Коллективная работа на уроке технологии из салфеток «Весна» 

24.03.17

Русск.яз.: с. 89 подг. к проверочной работе

Лит.чт: с. 116-117 выразит. чит.

Окр.мир: с. 60-63 учеб., с. 38 (1), с. 40 (3), с. 41

23.03.17

Русск.яз: с. 86, у. 151 (списать предложение, выписать имя прил., разобрать по памятке на с. 145)

Матем: с. 51, пр. 7,с. 62-63 устно, подг. к к.р.

Лит.чт.: с. 112-113 чит. выразит. или выучить 1 стих

22.03.17

Русск.яз.: с. 85, упр. 149

Матем: с. 50 (1, 3, под чертой)

Лит.чт: выуч. 1 стихотворение с. 110-111

21.03.17

Русск.яз.: с. 82-85 правила, упр. 146

Матем.: с. 49, пр. 1 и под чертой

17.02.17

Матем: с. 48,пр. 5 (1 ряд — 1 строка, 2 ряд — 2 строка, 3 ряд — 3 строка), пр. под чертой.

Окр.мир: с. 37 (7-8) в р.т. 

16.03.17

Русск.яз.: ПОДГОТОВИТЬСЯ К КОНТРОЛЬНОМУ ДИКТАНТУ ЗА 3 ЧЕТВЕРТЬ

с. 78-79 прав., упр. 138, с.80

Матем.: с. 47, з. под чертой,,в.4

Лит.чт: подг. к проверочной работе по теме «Люби живое» с. 104-106 чит.

15.03.17

Русск.яз.: с. 77, упр. 134

Лит.чт.: с. 98-101 чит., выразит., отв. на вопр.

Матем.: с. 46, в. 6, пр. 7, з. под чертой

УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ ЗАВТРА 14.03.17 состоится олимпиада «Кенгуру», просьба принести черную ручку.

 

14.03.17

Русск.яз.: с. 75, упр.130

Лит.чт.: нарисовать иллюстрацию обезьянки Яшки

 

Матем.: с. 44, пр., з. 4, с. 45, пр. 10

13.03.17

Русск.яз.: с. 72-73 правила, у. 126

Окр.мир: с. 33-34 (5, 6, 7) в р.т.

Лит.чт.: с. 83-96

10.03.17

Русск.яз.: с. 70, упр. 123

Матем.: с. 43, з. 4, пр. 7

Окр.мир: в р.т. с. 31 (6, 7, 8)

09.03.17

Русск.яз.: с. 71, стр. для любознательным

Матем.: с. 42, пр. 6, пр. под чертой

07.03.17

Русск.яз.: с. 69, упр. 121 письменно

Лит.чт.: дочитать/узнать чем закончилась сказка «Мышонок Пик» (Бианки) из доп. источника, нарисовать иллюстрацию к любой главе

06.03.17

Русск.яз.: с. 66, упр. 115

Окр.мир: с. 27 (4, 5) в р.т., с. 42-45, прав. в учеб.

03.03.17

Русск.яз.: с. 65, упр. 112, с. 64 пр.

Матем.: ПОДГОТОВИТЬСЯ К КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЕ (будут примеры на деление с остатком)

В классе мы записываем так: 

70:8=8 (ост. 6) 

Проверка:

8*8+6=64+6=70

Объясняем: 

Читается пример следующим образом:

17 разделить на 3 получится 5 и остаток 2.

Порядок решения примеров на деление с остатком.

  1. Находим наибольшее число до 17, которое делится на 3 без остатка. Это 15.

    15 : 3 = 5

  2. Вычитаем из делимого найденное число из пункта 1.

    17 − 15 = 2

  3. Сравниваем остаток с делителем.
Запомните!

При делении с остатком остаток всегда должен быть меньше делителя.

Если получилось, что остаток больше делителя, значит, вы неверно нашли наибольшее число, которое делится на делитель без остатка.

Записываем ответ.


17 : 3 = 5 ост (2)

ПРИ ДЕЛЕНИИ ЖЕ ДВУЗНАЧНОГО ЧИСЛА НА ДВУЗНАЧНОЕ с остатком, можно использовать умножение:

17:15 = ? (ост. ?)

Подбираем такое число, чтобы при умножении на делитель получилось наибольшее число до 17, которое делится на 3 без остатка:

1 * 15 = 15, а 15 делится на 15 

15 : 15 = 1

Вычитаем из делимого найденное число из пункта 1.

17 − 15 = 2, значит остаток 2

17 : 15 = 1 (ост. 2)

с. 33, з. 5 с. 35, в. 20, пр. 16 

 

Лит.чт.: с. 79-81 читать выразительно

Окр.мир: с. 22, с. 25 (6, 7) в р.т., в учеб. с. 40

 

02.03.17

Матем.: с. 32, з. 4, пр. 5 (1, 2 ст.)

Лит.чт.: с. 73-79 чит.

01.03.17

Русск.яз.: Подготовиться к контрольному диктанту, повторить правила

Матем. : с. 31, пр. 5 (2) 1 столбик — 1 ряд; 2 столбик — 2 ряд; 3 столбик — з ряд.

Ур-я 7 (1-е уравнение — 1 ряд, 2-е уравнение — 2 ряд, 3-е уравнение — 3 ряд)

Лит.чт.: с. 70-72 читать выразительно, по желанию — нарисовать иллюстрацию «Образ Мальки»

28.02.17

Русск.яз.: с. 61, з. 5, 6 (10 слов)

Лит.чт.: с. 68-70 чит., пересказывать от имени Мальки

Всех мужчин нашего класса с 23 февраля! 

Пусть у Вас будет хорошее и яркое настроение, как у наших поделок в честь праздника «Масленицы».

На учёбу выходим 27.02.17

 28.02.17

Матем.: выучить таблицу умножения (будет опрос), задания на карточках.

27.02.17

Русск.яз.: выучить/повторить правила падежей, частей речи.

Лит.чт.: чит. с. 60-66, придумать рассказ (продолжение истории) Можно устно, можно оформить на листах.

Окр.мир: с. 33-36 чит.

22.02.17

Внимание! ВМетаШколе пройдет олимпиада, заходите на сайт, проверяйте.

Русск.яз.: с. 57 выучить, с. 59, упр. 107, памятка 1 на стр. 144

Матем: с. 29, пр. 5

Лит.чт.: с.60-66 чит.

21.02.17

Русск.яз.: с. 55, упр. 99

Лит.чт: сочинить рассказ о животном на А4

 

20.02.17

Русск.яз.: с. 54, упр. 98

Матем: с. 28, п. 3, з. 5

Окр.мир: с. 31-34 чит.

17.02.17

Русск.яз.: с. 53, прав., упр. 95

Матем.: з. на карт. №88,90,91, в учебн. с. 27 прав.

окр.мир: тетр. с. 15, з. 4, учебн. с. 20-24

16.02.17

Русск.яз.: с. 48-50 прав., с. 51, упр. 91

Матем.: с. 26, з. 4, пр. 5 (1в. — 1 строка, 2 в. — 2 строка)

Лит.чт: с.55 чит. выраз., с. 56 отв. на вопр.

15.02.17

Русск.яз.: с. 47, упр. 85

Лит.чт.: с. 52-53 чит., выраз., выучить по желанию

14.02.17

Русск.яз.? с. 44-45 правила, упр. 80

Лит.чт: с. 50-51 выуч. или чит. выраз., подг. сообщение о Блоке

Матем.: подг. к к.р. по теме «Решение уравнений»

 

 

 

Окр.мир: принести тетр. и учебн. часть 2, в учебн. 1ч. чит. с. 166-170

02.02.17

Матем: с. 16, правила, пр. 5

Лит.чт: с. 34-41 дочитать, уметь пересказывать по собственному составленному плану, состоящему из 6 частей текста.

01.02.17

Русск.яз.: подготовиться к ПРОМЕЖУТОЧНОЙ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ РАБОТЕ (диктант с грам. заданиями), составить и записать 4 предложения с именами существительными ж.р и м. р. Например: Луч солнца заглянул в окно. Твоя речь впечатлила. У вас милый малыш. Твоя дочь умница. 

Матем: с. 15, з. 7 (1в. — 2 многоугольник, 2в. — 3 треугольник), примеры под чертой

Лит.чт: с. 29-33 читать выразительно

31.01.17

Русск.яз.: с. 34, упр. 60, правила

Лит.чт: с. 24 отв. на вопросы, переск.

Окр.мир: учебн. с. 144-146, тетр. с. 83-84

30.01.17

Русск.яз.: с. 31, 32 выуч. прав., с. 33, упр. 57

Матем: с. 14, пр. 5

27.01.17

Русск.яз.: с. 30, упр. 50, правила

Матем: с. 12. з. 3, с. 13 , пр. 5

Лит.чт: дочитать до стр. 23

Окр.мир: учеб. с. 138-140

тетр. стр. 78-79

26.01.17

Русск.яз.: упр. 47, стр. 29, правила

Матем: с. 11, з. 4

Лит.чт: читать до с. 19, подготовить доклад о Паустовском (интересные факты)

25.01.17

Русск.яз.: с. 25-26 правила, с. 27, упр. 44 (без звуко-буквенного)

Матем: с. 10, пр. 5, 8, задача под чертой

Лит.чт: с. 7-11 выразит. чит., подготовить чтение по ролям.

24.01.17

Русск.яз: с. 24 (1 столбик списать), составить 2 предложения с именами существительными в единственном числе и во множественном: Я сорвала цветок. Мы сорвали цветы.

Лит.чт.: чит. 7-11

Матем: задания на карточке

23.01.17

Окр.мир: с. 134-137, в тетр. с. 77, з. 4

Русск.яз.: выписать 3 предложения с устаревшими словами из учебника литературного чтения или описать в трёх предложениях внешность мамы, используя устаревшие слова (работы оформить на листе А4 с рисунками) В помощь:

 

 20.01.17

Окр.мир: т. с. 73, х. 2, уч. с. 126-129 чит.

19.01.17

УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ, просьба принести в класс файлы для оформления проектов детей в папки. спасибо. 

Русск.яз.: чит. с.18-19, выписать по 2 имени из всех приведенных имен различных народов: Светлана — «светлая, чистая»; .. и т.д. 

Матем: задания на карточке с. 10, з. 2, с. 7, пр. 11

Лит.чт: пересказать сказку с. 196-2017

18.01.17

НА САЙТЕ МЕТАШКОЛА СЕГОДНЯ СОСТОИТСЯ ОЛИМПИАДА ПО МАТЕМАТИКЕ!

Русск.яз.: с. 21, упр. 32, прав., подготовить небольшую информацию о своём имени к проекту «Тайна имени»

Матем: задания на карточке

Лит.чт: с. 203-207 дочитать 

 

 17.01.17

Русск.яз.: с. 17, упр. 26, чит. стр. для любознательных

Лит.чт: с. 188-195 читать выразительно, нарисовать иллюстрацию к любому отрывку из сказки

 

 

 16.01.17

Русск.яз.: с. 10, упр. 13

Матем: с. 4, пр. 6

Окр.мир: с. 72 (4) в р.т., с. 122-123 в учебнике

Лит.чт: с. 188-191 читать, отвечать на вопросы

 

13.01.17

Русск.яз.: с. 14, упр. 20, прав.

Матем: задания на карточке

Лит.чт: с. 188-191 читать, отвечать на вопросы

Окр.мир: с. 65 (6), с. 67 (5) в раб.тетр.; в учебнике читать с. 110-111

12.01.17

Русск.яз.: с. 10, упр. 11, с. 11 правила

Матем: с. 105, з. 9, пр. 16

Лит.чт: с. 183-187 читать

11.01.17

Русск.яз.: с. 8, правила, упр. 8

Матем: с. 99, прим. 7 (1,2 столб.), с. 100, з. 3

Лит.чт: прочитать и уметь пересказать сказку «Про Комара-Комаровича» автор: Мамин-Сибиряк

10.01.17

Русск.яз: повторить правила, упр. 279

Лит.чт: с. 180-181 чит.

 

 Нужно, чтобы дети не затруднялись в записи условия письменного и в записи табличного условия задачи. Вот пример:

 

______________________________________________________________________________________

Октябрь

 

Музыка: выучить текст песенки «Родная песенка»

Музыка: выучить текст песни «Моя Россия»

 

 

 

определение, произношение, транскрипция, словоформы, примеры

существительное
— месяц после февраля и предшествующий апрелю (син .: мар)
— акт похода; ходьба обычными шагами (особенно в какой-то процессии) (син .: марш)

это был длинный марш
мы слышали звук марша

— устойчивое продвижение

марш науки
марш времени

— процессия людей, идущих вместе

марш направился по Пятой авеню

— район, состоящий из области по обе стороны границы или границы страны или области (синоним: пограничная территория, марш)

валлийские марши между Англией и Уэльсом

— жанр музыки, написанной для марша

Суза написал лучшие марши

— степень, присуждаемая за успешное завершение углубленного изучения архитектуры
глагол
— марш в шествии (син .: процесс)
— форсировать марш

Японцы вели своих пленных через Маньчжурию

— идти быстро, ровными или размеренными шагами; шагать

Он прошел в класс и объявил экзамен
Солдаты прошли через границу

— марш протеста; принять участие в демонстрации (синоним: продемонстрировать)
— демонстративная прогулка (синоним: выставка, парад)
— заставить маршировать или идти маршевым шагом

Они отправили мулов в пустыню

— лежат рядом с другой или разделяют границу (син.: упираться, примыкать, граница, стык, край)

Англия идет маршем с Шотландией

Дополнительные примеры

Это регион, который граничит с Канадой на севере и Тихим океаном на западе.

Войска вышли на марш, чтобы помочь нам.

Я знал, что слоны снова отправятся в путь до рассвета.

Я проделал долгий путь, чтобы добраться до этого места.

Марш Вольтера был подготовлен для него еще до его рождения.

Зимнее солнце завершало свой ранний марш.

Точного описания спазмов нет.

Марш населения в оба периода, кажется, был почти одинаковым.

Мисс Офелия направилась прямо в свои покои.

Она подошла ко мне и сильно ударила меня по лицу.

Без напряжения проходит большой корабль.

Армия победоносно вошла в город.

Я буду рад провести вас к воротам.

Дети были слишком шумными, и их пришлось увести в постель.

Его симптомы быстро привели к своему результату.

Фразовые глаголы

промаршировать дальше — двигаться вперед, также в переносном смысле
марш выходить — маршировать (как из ущелья) в открытый грунт

Формы слова

глагол
I / you / we / they: марш
he / she / it: марши
причастие настоящего времени: марш
прошедшее время: марш
причастие прошедшего времени: марш

существительное
единственное число: март
множественное число: марши

Мысленное представление лексической формы: фонологический подход к лексике распознавания

Мы предлагаем психолингвистическую модель лексической обработки, которая включает в себя как процесс, так и репрезентацию.Представление о лексическом доступе и выборе, которое мы отстаиваем, утверждает, что эти процессы проводятся в отношении абстрактных недоопределенных фонологических представлений лексической формы. Абстрактная форма данного элемента в лексиконе распознавания является интегрированным сегментарно-естественным представлением, в котором скрывается вся предсказуемая и неотличимая информация. Это означает, что в процессе обработки речевого ввода слушатели не имеют доступа к отображению поверхностной фонетической реализации данной словоформы.Что определяет производительность, так это абстрактное, недоопределенное представление, относительно которого интерпретируется эта поверхностная строка.

Эти утверждения были проверены путем изучения интерпретации одного и того же фонологического признака, носового гласного, на двух языках, английском и бенгали. Основной статус этой функции различается на двух языках; назальность характерна только для согласных в английском языке, в то время как гласные и согласные контрастируют в назальности в бенгальском. Оба языка имеют процесс ассимиляции, который распространяет назальность от носовой согласной к предшествующей гласной.Было проведено кросс-лингвистическое исследование стробирования, чтобы выяснить, будут ли слушатели по-разному интерпретировать носовые и устные гласные на двух языках. Результаты показывают, что поверхностная фонетическая назальность в гласных в последовательностях VN используется английскими слушателями для предвидения предстоящего носового согласного. Однако в бенгальском языке назальность изначально интерпретируется как лежащая в основе носовая гласная. Бенгальские слушатели отвечают на стимулы CVN словами, содержащими носовую гласную, до тех пор, пока не получат информацию о носовой согласной.В отличие от этого, устные гласные в обоих языках недооценены для назальности и интерпретируются соответственно. Слушатели на обоих языках отвечают словами CVN (которые имеют фонетическую назальность на поверхности), а также словами CVC, слыша устную гласную.

Результаты этого кросс-лингвистического исследования в деталях подтверждают гипотезу о том, что интерпретация речевого ввода слушателем осуществляется в терминах абстрактного недоопределенного представления лексической формы.

Чувствительность левой нижней лобной гирюли ​​к фонетической конкуренции при обработке рецептивной речи: сравнение четкой и разговорной речи | Журнал когнитивной неврологии

Распознавание речи включает непрерывное отображение звуков на лингвистически значимые категории, которые помогают отличить одно слово от другого (Liberman, Cooper, Shankweiler, & Studdert-Kennedy, 1967).Психолингвистические модели распознавания устных слов разделяют общее предположение, что акустико-фонетические детали речи постепенно активируют нескольких кандидатов (фонетические категории и слова в языке), которые конкурируют за выбор и распознавание (например, Gaskell & Marslen Wilson, 1997; Norris, 1994 ; Макклелланд и Элман, 1986). Подтверждая это предположение, слушатели-люди проявляют чувствительность к акустико-фонетическим вариациям произносимых слов до такой степени, что распознавание слов определяется не только степенью соответствия между входящей речью и одной конкретной лексической записью, но также соответствием между речью и несколькими фонетически похожими словами. а также (McMurray, Aslin, Tanenhaus, Spivey, & Subik, 2008; Andruski, Blumstein, & Burton, 1994), которые совместно оказывают градиентный эффект на распознавание слов (например,г., Warren & Marslen-Wilson, 1987). Несмотря на множество поведенческих свидетельств, до сих пор плохо известно, как мозг разрешает фонетическую конкуренцию (ПК; т. Е. Конкуренцию между похожими звуками, такими как «кошка» и «кепка») и приходит к правильной лингвистической интерпретации. В этом исследовании мы решаем этот вопрос, исследуя нервную чувствительность нескольких областей мозга в ответ на ПК в связанной речи.

Недавние исследования корковой организации восприятия и понимания речи породили несколько гипотез о нейронных структурах, которые поддерживают преобразование речи в значение.Известная нейроанатомическая модель, модель двойного потока (DSM), предложенная Hickok и Poeppel (Hickok, 2012; Hickok & Poeppel, 2004, 2007), утверждает, что существуют две функционально различные схемы, которые имеют решающее значение для различных аспектов обработки речи. Согласно этой модели кортикальная обработка речевого сигнала начинается в височных областях (дорсальная верхняя височная извилина [STG] и средняя постинфекционная STS), где слуховой вход анализируется в соответствии с его спектрально-временными свойствами и подвергается дальнейшей фонологической обработке.Оттуда информация о входящей речи проецируется в другие части височной доли, а также в лобно-теменные области двумя отдельными потоками, в зависимости от требований конкретной задачи. Дорсальный поток, который состоит из нескольких левосторонних лобных областей и TPJ, отвечает за отображение звуков речи на артикуляционные представления; вентральный поток, который включает двусторонние средние и нижние височные доли, имеет решающее значение для сопоставления акустического сигнала со смыслом.

Участие двусторонних STG и извилин Хешля (HGs) в восприятии речи не вызывает сомнений.Вовлеченность этих областей наблюдается в широком спектре задач восприятия и понимания речи, таких как пассивное слушание, сегментация, различение / идентификация слогов, понимание предложений и т. Д. (Chang et al., 2010; Myers, 2007; Obleser, Zimmermann, Van Meter, & Rauschecker, 2007; Davis & Johnsrude, 2003; обзоры см. В Leonard & Chang, 2014; Rauschecker & Scott, 2009). В ряде исследований функциональной визуализации сообщается о чувствительных к разборчивости областях в височной доле (Wild, Davis, & Johnsrude, 2012; Eisner, McGettigan, Faulkner, Rosen, & Scott, 2010; Okada et al., 2010; Облезер, Мудрый, Алекс Дреснер и Скотт, 2007; Scott, Rosen, Lang, & Wise, 2006). Кроме того, задние STG, в частности, демонстрируют тонкую чувствительность к структуре фонетических категорий (Chang et al., 2010; Myers, 2007), показывая градуированную активацию, которая масштабируется со степенью соответствия токена фонетическим категориям родного языка.

Напротив, точная роль лобных областей, и в частности левой нижней лобной извилины (LIFG), в восприятии речи активно обсуждалась.LIFG набирается в условиях фонетической двусмысленности, например, когда токен попадает между двумя возможными фонетическими категориями (например, на полпути между / da / и / ta /; Rogers & Davis, 2017; Myers, 2007; Binder, Liebenthal, Possing, Медлер и Уорд, 2004 г.). Ответы LIFG часто более категоричны (т.е. менее чувствительны к вариациям внутри категории), чем ответы в верхних височных областях (Chevillet, Jiang, Rauschecker, & Riesenhuber, 2013; Lee, Turkeltaub, Granger, & Raizada, 2012; Myers, Blumstein, Walsh, & Eliassen, 2009), предполагая роль этих регионов в доступе к идентичности фонетической категории.В целом исследования показали повышенное участие LIFG в условиях трудностей восприятия, в том числе повышенное вовлечение слушателей, когда слушатели сталкиваются с акцентированной речью (Adank, Rueschemeyer, & Bekkering, 2013), и повышенную активность в условиях шумных или ослабленных стимулов (D’Ausilio , Craighero, & Fadiga, 2012; Eisner et al., 2010; Binder et al., 2004; Davis & Johnsrude, 2003). Общее наблюдение о том, что LIFG набирается в этих «необычных» условиях прослушивания, привело к предположению, что активность LIFG либо (а) отражает процессы исполнительного, либо контроля внимания, которые являются второстепенными для вычисления фонетической идентичности, и / или (b) необходима только для восприятие речи в экстремальных обстоятельствах, которые связаны со значительными трудностями восприятия.Действительно, исследования людей с афазией с нижним поражением лобной части часто изо всех сил пытались найти специфический для речи дефицит в обработке, в отличие от дефицита более высокого уровня в лексическом поиске или отборе (Rogalsky, Pitz, Hillis, & Hickok, 2008). В DSM LIFG, как часть спинного потока, не играет существенной роли в распознавании речи (Hickok, 2012; Hickok & Poeppel, 2004, 2007). Проблемой для этой точки зрения было бы открытие того, что LIFG задействован для того типа ПК, который естественным образом существует в среде прослушивания (т.е., в случае гипоартикулированной речи) даже при высокой разборчивости и использовании задачи, которая делает упор на лексический доступ, а не на метаязыковую идентификацию, дискриминацию или сегментацию.

В этом исследовании мы исследовали нейронную организацию обработки речи в отношении восприятия конкуренции фонетических категорий, неотъемлемого компонента распознавания устных слов. В частности, мы заинтересованы в разделении труда между областями временной обработки речи, такими как STG, и фронтальными областями, такими как LIFG, во время онлайн-обработки ПК.Интересно отметить, что, появляясь в контексте реальных слов, повышенный PC неизбежно ведет к усилению лексической конкуренции между фонологически похожими словами, как предполагается в современных психолингвистических моделях распознавания устных слов (например, Luce & Pisoni, 1998; McClelland & Elman, 1986) и очевиден в многочисленных исследованиях поведения (McMurray et al., 2008; Allopenna, Magnuson, & Tanenhaus, 1998). Учитывая, что наша основная цель касается того, задействован ли LIFG для распознавания речи вообще, мы не делаем различий между ПК и лексической конкуренцией, поскольку они оба являются важными (суб) компонентами процессов распознавания слов.На данный момент, что касается нашей основной гипотезы, мы используем термин «ПК» в отношении конкуренции, которая существует между похожими звуками языка (например, / i / и / ɪɪ /), но также и любого лексического соревнования, которое может возникнуть в результате активация каскадов с фонетического уровня на лексический. Мы предположили, что LIFG функционально задействован для разрешения ПК как части естественного распознавания речи. В дополнение к набору LIFG для сложных условий слушания, Hickok и Poeppel (2007) также отметили, что исследования, показывающие префронтальную вовлеченность в восприятие речи, использовали сублексические задачи, которые не требуют контакта с лексическими представлениями и не информируют нейронную реализацию речи. распознавание, для которого конечной целью является значение слова (хотя см. Dial & Martin, 2017, свидетельства того, что сублексические задачи затрагивают уровень, который является предшественником лексической обработки при афазии).В свете этих обсуждений нашей главной целью было создать тестовую ситуацию, которая отражает проблемы, с которыми сталкиваются слушатели в реальном мире, но позволяет сравнивать модели активации мозга в речевых высказываниях, различающихся по степени использования ПК. С этой целью мы использовали задание на прослушивание предложений, в котором участникам был представлен набор семантически аномальных предложений, созданных в двух стилях естественной речи: четкая речь (гиперартикулированная, осторожная речь) и разговорная речь (гипоартикулированная, случайная речь).

Большая часть речевого общения в реальном мире происходит между друзьями, семьей и коллегами, где речь спонтанно и небрежно артикулируется, тогда как четкий речевой регистр часто применяется в шумной акустической среде или когда адресуемым слушателям трудно воспринимать слушатели или слушатели с нарушением слуха). Хорошо задокументировано, что чистая речь воспринимается более разборчиво по сравнению с разговорной речью (см. Обзор Smiljanic & Bradlow, 2010).Множество акустических факторов были связаны с улучшенной разборчивостью в ясной речи, включая более медленную скорость речи, более высокий уровень высоты тона и большее изменение высоты звука, а также спектрально-временные изменения в образовании согласных и гласных. В терминах ПК фонемы различаются по степени их спутанности с другими токенами (Miller & Nicely, 1955). Гласные могут быть особенно уязвимы для путаницы в английском языке, учитывая, что английский язык имеет плотное пространство гласных с частями, которые накладываются акустически (Hillenbrand, Getty, Clark, & Wheeler, 1995; Peterson & Barney, 1952).Например, «точечные» гласные (например, / i / и / u /) с меньшей вероятностью будут иметь соседние гласные в пространстве F1 и F2, тогда как средние и центральные гласные (например, / ɪ /, / ǝ /, / ɛ /), скорее всего, попадут в соседство с плотными гласными и, таким образом, будут подвергаться усилению конкуренции со стороны других гласных. Действительно, расширение пространства гласных, как сообщается, приводит к значительному улучшению разборчивости и является ключевой характеристикой четкой речи в кросс-лингвистическом плане (Ferguson & Kewley-Port, 2007; Liu, Tsao, & Kuhl, 2005; Smiljanić & Bradlow, 2005; Picheny). , Durlach, & Braida, 1985).Теоретически, лексемы гласных, которые более рассредоточены в акустико-фонетическом пространстве, будут более удалены от акустической территории, занятой конкурирующими гласными, и должны вызывать снижение PC (McMurray et al., 2008). Таким образом, мы ожидаем, что четкая речь приведет к меньшему количеству ПК, чем разговорная речь.

Таким образом, набор стимулов дает возможность исследовать изменения мозга, связанные с естественными различиями в фонетической путанице, которые существуют даже в однозначной речи.Кроме того, текущий эксперимент был разработан, чтобы изолировать влияние ПК на активацию мозга. Во-первых, мы выбрали тестовую задачу проверки, которая не требует какого-либо металингвистического решения о речевых стимулах и не создает нагрузки на рабочую память больше, чем это необходимо для распознавания естественной речи, чтобы избежать дополнительной нагрузки, создаваемой задачами сублексической идентификации. Во-вторых, предложения были семантически аномальными, что позволяет избежать обширных влияний семантического предсказания сверху вниз (Davis, Ford, Kherif, & Johnsrude, 2011).Эта манипуляция используется, чтобы изолировать эффекты разрешения фонетической / лексической неоднозначности от нисходящих эффектов семантического контекста. Хотя предполагается, что LIFG поддерживает как семантическую, так и синтаксическую обработку речевых предложений (см. Обзор Friederici, 2012), два набора речевых стимулов идентичны по этим параметрам и отличаются только своими акустико-фонетическими паттернами. В-третьих, в свете предыдущих результатов активации, связанной с разборчивостью речи, в IFG, особенно для ухудшенной речи или речи с зашумлением, мы приравняли слуховую разборчивость между двумя наборами речевых стимулов: ясной и разговорной речью (см. Подробности в разделе « Методы »).

Сравнивая естественно изменяющиеся ПК, присутствующие в разных речевых регистрах, мы можем исследовать ПК в ситуации, которая отражает требования восприятия реальной среды. Мы предсказали, что увеличение PC приведет к усилению активации в LIFG, вызванному дополнительными требованиями к выбору между активированными фонетическими категориями. Таким образом, мы ожидаем большей активации в LIFG разговорной речи по сравнению с чистой речью.Мы предсказали противоположную картину в височной доле, учитывая данные о том, что верхняя височная доля кодирует мелкозернистые акустические детали. Поскольку ожидается, что чистая речь будет содержать речевые токены, которые лучше подходят для сохраненных фонологических представлений (Johnson, Flemming, & Wright, 1993), мы ожидаем, что височные области будут более отзывчивыми на чистую речь по сравнению с разговорной речью (Myers, 2007 ). Кроме того, характеризуя степень потенциального ПК в каждом предложении, мы можем спросить, связана ли естественная изменчивость ПК с модуляцией активности в LIFG.

Изображения были проанализированы с использованием AFNI (Cox, 1996). Предварительная обработка изображений включала преобразование из наклонной в кардинальную ориентацию, коррекцию движения с использованием преобразования твердого тела с шестью параметрами, согласованного с набором анатомических данных каждого участника, нормализацию к пространству Талаираха (Talairach & Tournoux, 1988) и пространственное сглаживание с помощью 4-мм гауссова ядро. Маски были созданы с использованием анатомических данных каждого участника, чтобы устранить вокселы, расположенные за пределами мозга.Индивидуальные маски использовались для создания групповой маски, которая включала только те воксели, которые отображались как минимум в 14 из 15 наборов функциональных данных участников. Первые два TR каждого прогона были удалены, чтобы учесть эффекты равновесия T1. Выбросы движения и флуктуации сигнала были удалены в соответствии со стандартными процедурами.

Результаты анализа поведения показали, что все участники ответили на все целевые испытания, и не было случайных нажатий кнопок в ответ на четкие или разговорные предложения.Мы сгенерировали векторы временных рядов для каждого из трех условий испытаний (ясное, диалоговое и целевое) для каждого участника в каждом прогоне. Эти векторы содержат время начала действия каждого стимула и связаны со стереотипной гамма-гемодинамической функцией. Три вектора условий вместе с шестью дополнительными мешающими параметрами движения были подвергнуты регрессионному анализу. Этот анализ генерировал коэффициенты соответствия по вокселям для каждого условия для каждого участника.

Вышеупомянутые коэффициенты соответствия каждого участника по вокселю были приняты для анализа на уровне группы t ( @ 3dttest ++, AFNI), сравнивающего чистую речь с разговорной речью.Мы замаскировали результаты теста t с помощью небольшой групповой маски с коррекцией объема, которая включала анатомически определенные области, которые обычно участвуют в речевой обработке: двусторонний IFG, средняя лобная извилина (MFG), островок, STG, HG, верхняя лобная извилина, средняя височная извилина, надмаргинальная извилина (SMG), нижняя теменная доля (IPL), верхняя теменная доля (SPL) и угловая извилина (AG). Поправка на кластерный уровень для множественных сравнений была определена путем запуска 10 000 итераций моделирования Монте-Карло ( @ 3dClustSim , AFNI) на групповой маске с коррекцией малого объема.В частности, мы использовали параметр -acf в 3dFWHMx и 3dClustSim (AFNI) для оценки пространственной гладкости и генерации воксельного и кластерного вывода. Эти методы, согласующиеся с недавними стандартами коррекции второго уровня (Eklund, Nichols, & Knutsson, 2016), оценили пространственную автокорреляционную функцию шума с использованием модели смешанной функции автокорреляции вместо чистой модели гауссовой формы и, как сообщалось, быть эффективным в преодолении проблемы высокого уровня ложноположительных результатов в кластерном анализе.Данные были скорректированы с поправкой на кластерный уровень p <0,05 (пороговое значение уровня вокселей p <0,005, 59 смежных вокселей). 2 , 3

Второй анализ был проведен для поиска взаимосвязей между гемодинамической реакцией и отдельными показателями PC, времени реакции (RT), ND и LF. Измерения PC, ND и LF были рассчитаны для каждого предложения с использованием методов, описанных выше (раздел «Свойства стимула»).Среднее значение RT по пунктам оценивалось для каждого предложения в поведенческом тесте после сканирования. Для этого анализа чистые и разговорные токены были свернуты, а взаимосвязи между гемодинамической реакцией на каждое предложение и факторами по пунктам этого предложения были проанализированы в одном анализе. Факторы были центрированы по среднему значению при пробежке, и стереотипный гемодинамический ответ вводился вместе с амплитудно-модулированной версией этого стереотипного хода времени. Этот анализ позволяет нам искать регионы, в которых показатели по отдельным элементам коррелируют с различиями по результатам испытаний, выделенными жирным шрифтом, сверх тех, которые учитываются в базовом временном курсе.Бета-коэффициенты для каждого участника были извлечены, введены в тест t против нуля с помощью 3dttest ++ и скорректированы для множественных сравнений с использованием того же метода, что и стандартный анализ на уровне группы.

Используя задачу восприимчивого слушания, которая не требует металингвистического суждения, мы показали, что LIFG задействован для разрешения ПК при распознавании речи. Во-первых, LIFG продемонстрировал большую активацию разговорной речи, которая представляет собой более редкие формы артикуляции и, следовательно, более высокий уровень ПК, чем четкая речь.Повышенная активность для увеличения ПК была также обнаружена в нижней теменной коре. Важно отметить, что противоположная картина наблюдалась в верхней височной доле, демонстрируя функциональную диссоциацию между лобно-теменными регионами и височными языковыми регионами. Во-вторых, связав вариативность количества ПК, а также лексических свойств слов в предложении с ЖИРНЫМИ изменениями сигналов, мы обнаружили, что вариации активации в двусторонних нижних лобных областях предсказывались от предложения к предложению. изменения в ПК.Аналогичная картина наблюдалась в левой нижней теменной области и двусторонних MFG. Височные области не показали такой избирательной чувствительности к ПК на экспериментальной основе. Важно отметить, что модулирующее влияние ПК на активность LIFG сохранялось после учета сложности (измеряемой с помощью RT в задаче постсканирования) и других лексических факторов (частота и частотно-взвешенный ND). Результаты предоставляют четкое свидетельство того, что активность LIFG обусловлена ​​путаницей между звуками речи, что предполагает критическую роль в разрешении фонетической идентичности в натуралистической, восприимчивой речевой задаче.Ниже мы обсуждаем отдельные функциональные роли лобных и височно-теменных областей в сильно распределенной сети, которая отображает звуки на слова.

Ряд исследований выявил критическую роль LIFG в кодировании фонетической идентичности (например, Myers et al., 2009; Poldrack et al., 2001). Поскольку во многих из этих исследований использовались вспомогательные задачи, такие как идентификация категорий, дискриминация или мониторинг фонем, остается спорным вопрос о том, является ли использование LIFG важным для распознавания естественной речи.DSM, например, прямо утверждает, что эти субексические задачи задействуют функции, которые не связаны с распознаванием устных слов; следовательно, они не имеют отношения к обсуждению нейронных основ распознавания речи, для которого не требуется явного внимания к сублексическим единицам (Hickok & Poeppel, 2007). В этом исследовании мы преодолеваем такие зависящие от задачи затруднения, используя задачу прослушивания предложений, в которой слушатели воспринимают естественную непрерывную речь и, предположительно, получают доступ к ментальному лексикону, как они это делают в нормальном речевом общении, — функция, которая была приписана вентральному пути. который не включает лобные области в DSM.

Еще одна функциональная роль, связанная с LIFG в литературе, заключается в том, что он облегчает слушание с усилием (Adank, Nuttall, Banks, & Kennedy-Higgins, 2015; Eisner et al., 2010; Obleser, Zimmermann, et al., 2007). В отличие от прошлых исследований, которые показали повышенную активность LIFG при ухудшенных условиях прослушивания или неоднозначном звуковом сигнале (например, акцентированной речи), мы предоставили слушателям очень разборчивую речь в двух типах обычно слышимых регистров: ясной и разговорной.Как показали исследования корпуса (Johnson, 2004), разговорная речь является часто (возможно, наиболее часто) слышимым речевым регистром в повседневной жизни и демонстрирует значительное сокращение и гипоартикуляцию произношения. Сокращение гласных в разговорной речи — особенно широко признанное и хорошо изученное явление (например, Gahl, Yao, & Johnson, 2012; Johnson et al., 1993). Мы утверждаем, что компьютер, с которым слушатели сталкиваются в текущем исследовании, очень похож на фонетическую неоднозначность, которую слушатели слышат в повседневной жизни, с оговоркой, что отсутствие семантического контекста в текущем исследовании препятствует разрешению неоднозначности сверху вниз.В этом смысле разрешение ПК рассматривается как неотъемлемая часть восприятия речи, а не как необычный или исключительный случай.

Теоретический интерес представляет вопрос, отражает ли активация LIFG в текущем исследовании конкретную функцию в обработке фонетических категорий или более общую роль в разрешении конфликта между конкурирующими лексическими или семантическими альтернативами. Как отмечалось во Введении, прямым следствием конкуренции на фонологическом уровне является конкуренция на лексическом уровне (McMurray et al., 2008; Андруски и др., 1994). Действительно, лексические факторы (например, частота слов и плотность соседства), которые имеют прямое влияние на динамику лексического доступа (Luce & Pisoni, 1998), как сообщается, модулируют активность в ряде областей мозга, охватывающих лобно-височно-теменные пути. (Чжуанг, Тайлер, Рэндалл, Стаматакис, & Марслен-Уилсон, 2014; Миникуччи, Гедиче, & Блюмштейн, 2013; Чжуанг, Рэндалл, Стаматакис, Марслен-Уилсон и Тайлер, 2011; Окада и Хикок, 2006; Прабхакаран, Блумштейн, Майерс, Хатчисон и Бриттон, 2006 г.).В частности, LIFG демонстрирует повышенную активность в отношении слов с большей фонологической плотностью когорты и, таким образом, считается ответственным за устранение возросшей фонолого-лексической конкуренции (Zhuang et al., 2011, 2014; Minicucci et al., 2013; Righi, Blumstein, Mertus, & Worden, 2010; Prabhakaran et al., 2006). Особый интерес представляет Minicucci et al. (2013) манипулировали произношением слова так, чтобы оно звучало более похоже на фонологического конкурента. Например, уменьшение VOT / t / в слове «время» делает его более похожим на «десять центов».Они обнаружили, что в LIFG больше откликов на модифицированные произведения, приводящие к большей активации фонологического конкурента, чем когда модификация не приводила к большей лексической конкуренции. Аналогичным образом, Rogers and Davis (2017) показали, что LIFG был особенно популярен, когда фонетическая двусмысленность приводила к лексической двусмысленности, например, когда слушатели слышали синтезированную смесь двух реальных слов (например, «лезвие» — «поляна») по сравнению с сочетанием двух неслов (например, «пятно» — «глем»). Таким образом, данные согласуются с интерпретацией, согласно которой ПК, особенно когда он каскадно переходит на лексические уровни обработки, модулирует лобные области.

Хотя мы не наблюдали какого-либо модулирующего влияния фонологической структуры соседства на активность в LIFG или любых других типично вовлеченных областях, теоретически интересной возможностью является то, что LIFG (или его подразделения) выполняет несколько функциональных ролей, которые помогают разрешить конкуренцию на разных уровнях лингвистическая обработка. В этом исследовании задняя и дорсальная области LIFG (pars opercularis и pars triangularis; ∼BA 44/45) модулировались с помощью ПК.Предполагается, что эти регионы будут выполнять общую функцию предметной области в разрешении конкуренции (обзоры см. В Badre & Wagner, 2007; Thompson-Schill, Bedny, & Goldberg, 2005), при этом доказательства поступают в основном из исследований, в которых изучаются конкурирующие сценарии в семантическом выражении. –Концептуальные представления. В нескольких недавних исследованиях лексической конкуренции pars triangularis (BA 45) последовательно показала свою чувствительность к фонологической плотности когорты (Zhuang et al., 2011, 2014; Righi et al., 2010).Наши результаты показывают, что в той степени, в которой LIFG имеет решающее значение для разрешения конфликтов, эта функция не ограничивается обработкой языка более высокого уровня. В свете прошлых исследований кодирования фонетических категорий с использованием других парадигм (например, Myers et al., 2009) мы принимаем текущие результаты как убедительное доказательство решающей роли задних областей LIFG в фонологической обработке звуков речи. Примечательно, что мы не обнаружили никаких модулирующих эффектов ПК на другие языковые области (левосторонняя средняя височная извилина и STG), которые, как сообщалось, реагировали на изменение частоты слов и / или плотности соседей (Kocagoncu, Clarke, Devereux, & Tyler , 2017; Zhuang et al., 2011; Прабхакаран и др., 2006). Следовательно, вполне вероятно, что разные нейронные сети задействованы для разрешения фонетической и лексической конкуренции. Мы полагаем, что для будущих исследований особенно важно определить степень, в которой привлечение LIFG для разрешения ПК отделимо от лексического и / или семантического отбора и от более универсальных механизмов разрешения конкуренции.

Помимо LIFG, мы обнаружили связь между ПК и активацией в LIPL.Мало того, что эта область показывала разговорный> четкий паттерн, на ее активацию постепенно влияла степень ПК, как показывает анализ с амплитудной модуляцией. Анатомически и функционально связанный с областью Брока (обзоры см. Hagoort, 2014; Friederici, 2012), LIPL надежно участвует в фонологической обработке, демонстрируя аналогичный образец LIFG в целом ряде задач восприятия речи (Turkeltaub & Coslett, 2010; Joanisse, Zevin, & McCandliss, 2007).На лексическом уровне эта область была выдвинута как место хранения представлений словоформ (Gow, 2012) и была обнаружена в исследованиях, в которых изучались эффекты лексической конкуренции при распознавании и воспроизведении устных слов (Peramunage, Blumstein, Myers, Goldrick, & Baese-Berk, 2011; Prabhakaran et al., 2006). Общие сходства между левосторонними IFG и IPL в ответ на изменения PC в предложениях очень совместимы с лобно-теменной сетью, которая часто участвует в процессах преобразования звука в слово.

Стоит отметить, что использование семантически аномальных предложений могло увеличить требования к рабочей памяти и, как следствие, задействовать IFG и IPL в большей степени по сравнению с прослушиванием семантически значимых предложений (например, Eriksson, Vogel, Lansner, Bergström, & Nyberg , 2015; Venezia, Saberi, Chubb, & Hickok, 2012; Buchsbaum et al., 2011; Rogalsky & Hickok, 2011; Buchsbaum & D’Esposito, 2008; Smith, Jonides, Marshuetz, & Koeppe, 1998).Однако, поскольку для ясной и разговорной речи использовался один и тот же набор предложений, общий повышенный уровень требований к рабочей памяти, связанный с семантической аномалией, не может объяснить использование LIFG для ясных и разговорных предложений. Другая проблема заключается в том, что нагрузка на рабочую память может увеличиваться с увеличением количества ПК на пробной основе. Наши данные не могут исключить возможность того, что системы рабочей памяти действительно модулируют в зависимости от изменчивости в ПК, например, поддерживая акустико-фонетическую информацию до тех пор, пока не будет определена принадлежность к категории.На данный момент, правда ли это, не имеет значения для нашей интерпретации, что левая лобная и теменная области участвуют в обработке ПК. Рабочая память может быть одним из основных когнитивных процессов, от которых зависит разрешение ПК. Теоретически актуальный вопрос для будущих исследований заключается в том, в какой степени задействование идентифицированных областей функционально отделимо от их роли в поддержке компонентов рабочей памяти общего домена (см. Smith & Jonides, 1997, 1998), которые не требуются для разрешения ПК. .

Точно так же возможно, что отсутствие надежных семантических сигналов может подтолкнуть слушателей к использованию восходящих фонетических путей в большей степени, чем при типичном понимании языка, примерно так же, как слушатели в шумных условиях демонстрируют большее использование верхних– информации, и слушатели с нарушенным слухом получают больше пользы от семантического контекста, чем люди с обычным слухом (например, Lash, Rogers, Zoller, & Wingfield, 2013).Хотя семантически аномальные предложения редко встречаются в среде прослушивания, сложные условия прослушивания — то есть прослушивание фрагментов предложений и речи, периодически прерываемой шумом, — не редкость. Все эти условия ослабляют доступные семантические и контекстные подсказки, доступные слушателю. Это эмпирический вопрос, проявятся ли те же самые эффекты в более предсказуемом и натуралистическом контексте, тема, заслуживающая дальнейшего изучения. Однако в той мере, в какой эти результаты повторяют результаты нескольких различных парадигм задач (Rogers & Davis, 2017; Myers, 2007), нет никаких оснований подозревать, что наблюдаемые здесь закономерности специфичны для аномальных предложений.

Интересно, что по сравнению с паттернами активации в лобно-теменных областях, левый STG и HG демонстрировали больший отклик на чистую речь, чем на разговорную речь. Что касается восприятия определенных звуков речи, исследования показали, что ступенчатая активация двусторонних STG зависит от типичности маркера как членов определенной звуковой категории (Myers et al., 2009; Myers, 2007). Поскольку в целом тщательно сформулированные речевые токены находятся дальше от границ категорий и являются лучшими образцами (см. Рисунок 1) по сравнению с небрежно артикулированными речевыми токенами, ожидалось большей активности в ответ на четкую речь.

Другое интересное открытие состоит в том, что помимо обычно задействованной лобно-височно-теменной сети в левом полушарии, мы также наблюдали модулирующие эффекты PC в правом IFG (RIFG). Этот вывод согласуется с предыдущими отчетами о влиянии ПК на задачи фонетической категоризации. В Myers (2007) двусторонние области IFG демонстрируют повышенную активацию образцовых пар речевых звуков, которые пересекают границу категории (большая конкуренция) по сравнению с теми, которые находятся в пределах категории (меньшая конкуренция).Помимо обработки речи и языка, двусторонние IFG задействованы в задачах, которые широко задействуют ресурсы когнитивного контроля (например, Aron, Robbins, & Poldrack, 2004, 2014; Levy & Wagner, 2011; Badre & Wagner, 2007; Novick, Trueswell, & Thompson -Schill, 2005). Возможно, что фонетическая / лексическая конкуренция задействует общие механизмы когнитивного контроля, которые организованы более двусторонне. Это не означает, что LIFG и RIFG используются для одной и той же цели. В частности, было высказано предположение, что большая активность RIFG отражает повышенную неопределенность ответа (например,g., в непродолжительной задаче; Levy & Wagner, 2011) или ингибирующий контроль (например, Aron et al., 2014).

Хотя наше исследование не говорит о конкретном разделении труда между двумя полушариями, это может быть интересным направлением для будущих исследований, чтобы сравнить различия и сходства между паттернами реакции LIFG и RIFG на ПК при выполнении различных задач. Например, RIFG может по-разному заниматься более пассивными задачами (например,g., отслеживание взгляда) по сравнению с теми, которые требуют двигательных реакций (фонетическая категоризация), тогда как LIFG может быть менее чувствительным к требованиям задачи, которые являются внешними по отношению к разрешению самого ПК. Мы предполагаем, что такие исследования могут дополнительно прояснить природу роли LIFG в обработке ПК.

Таким образом, наши результаты добавляют важные доказательства к пониманию функциональной роли LIFG и нижней теменной коры в понимании предложений.Явная диссоциация между височными и лобно-теменными областями при обработке разговорной речи по сравнению с чистой речью согласуется с их соответствующими ролями, упоминаемыми в литературе по восприятию речи. Мы предполагаем, что повышенные ответы на четкую речь по сравнению с разговорной речью совместимы с точкой зрения, что регионы STG имеют ступенчатый доступ к подробным акустико-фонетическим представлениям (Scott, Blank, Rosen, & Wise, 2000), тогда как большее участие LIFG и LIPL согласуется с их ролями в кодировании информации абстрактной категории.В контексте обработки предложений представление о том, что LIFG и LIPL отвечают за разрешение PC, также согласуется с точкой зрения, что эти области могут доставлять нисходящий сигнал обратной связи во временные области для облегчения акустико-фонетического анализа искаженных звуковых сигналов (Evans & Davis, 2015; Davis & Johnsrude, 2003) или для управления адаптацией восприятия (например, Sohoglu, Peelle, Carlyon, & Davis, 2012). Важно отметить, что хотя фМРТ полезна для идентификации регионов, которые задействованы для процессов восприятия речи, истинное подтверждение предполагаемой роли LIFG в разрешении фонетической неоднозначности ожидает подтверждения данными от людей с афазией с поражениями LIFG.Взятые вместе, эти результаты подтверждают представление о том, что разрешение ПК является неотъемлемой частью восприимчивой языковой обработки и не ограничивается необычными или исключительными случаями.

Публикации Джона Коулмана

Публикации Джона Коулмана

ПУБЛИКАЦИИ (начиная с самых последних)

КНИГИ

  • Коулман, Дж. С. 2010. 语 音 语言 处理 导论 [Китайское издание Введение в речь и язык Обработка , с предисловием 常 宝宝 (Чанг Баобао)] Пекин University Press.
  • Coleman, J. S. 2009. 음성 처리 와 자연 언어 처리 개론 [корейское издание Введение в обработку речи и языка ; перевод Чхве Ун Хо]. Hankook Издательская компания Munhwasa.
  • Coleman, J. S. 2005. Введение в речь и язык Обработка. Кембридж University Press.
  • Coleman, J. S. 1998. Фонологический Представления: их наименования, формы и полномочия .Кембридж University Press. (См. Также обзорную статью Дианы Архангели в журнале . языкознания 36 , 589-644.)
  • Olive, J. P., A. Greenwood and J. S. Coleman. 1993. Акустика американской английской речи: динамический подход. Нью-Йорк: Springer-Verlag. (Обзор Томаса Россинга в журнале Physics Сегодня март 1994 г., стр. 59, http://dx.doi.org/10.1063/1.2808444)
РЕЗУЛЬТАТЫ ДОКУМЕНТОВ
  • Балтазани, М., J. Przedlacka и J. Coleman . 2020. Интонация греко-турецкого контакта: диахроническое исследование в реальном времени. 10-й Международная конференция по речевой просодии 2020 . 730‒734. https://www.isca-speech.org/archive/SpeechProsody_2020/pdfs/98.pdf; зеркально отражено здесь
  • Таваколи С., Пиголи Д., Дж. А. Д. Астон и Дж. С. Коулман . 2019b. Реплика на «Подход к пространственному моделированию лингвистического объекта» Данные: Анализ диалектных звуковых вариаций в Великобритании ». Журнал Американской статистической ассоциации том 114, выпуск 527,1103-4. https://doi.org/10.1080/01621459.2019.1639513
  • Таваколи С., Пиголи Д., Дж. А. Д. Астон и Дж. С. Коулман . 2019a. Подход к пространственному моделированию лингвистических объектных данных: анализ диалектные звуковые вариации по всей Великобритании. Журнал Американская статистическая ассоциация том 114, выпуск 527, 1081-1096. https: // doi.org / 10.1080 / 01621459.2019.1607357; Препринт на https://arxiv.org/pdf/1610.10040
  • Бесселл Н., Дж. М. Гурд и Дж. Коулман . 2019. Диссоциация речевых модальностей при изменении акцента с неизвестное происхождение. Клиническая лингвистика и фонетика https://doi.org/10.1080/02699206.2019.1624827. (Авторы’ рукопись)
  • Coleman , J. 2018. Тайная история просодического и Автосегментарная фонология.В Д. Брентари и Дж. Ли, ред. Формирование Фонология. Издательство Чикагского университета. 3-25.
  • Pigoli, D., P. Z. Hadjipantelis, J. S. Coleman и Дж. А. Д. Астон. 2018 г. статистический анализ акустических фонетических данных: изучение различий между разговорным романским языком. Королевский журнал Статистическое общество, Серия C (Прикладная статистика) 67, Часть 5, 1103-1145. Препринт
  • Хенли, К.и Дж. С. Коулман . 2018. Моделирование географической вариативности произношения Великобритания английский
  • Ширс, Н., Дж. А. Д. Астон, Дж. К. Смит и Дж. С. Коулман 2017. Ограничения гауссовского дерева, примененные к акустической лингвистические функциональные данные Журнал многомерного анализа 154, 199-215.
  • Коулман , Дж., М. Ренвик и Р. Темпл. 2016 г. Вероятностная недоопределенность при ассимиляции места носа. Фонология 33 (3), 425-458. https://doi.org/10.1017/S0952675716000208
  • Wieling, M., J. Grieve, G. Bouma, J. Fruehwald, J. Coleman и М. Либерман. 2016. Вариация и изменение использования маркеров неуверенности в германских языках. Динамика и изменение языка 6 (2), 199-234. Сатиризированный Стивом Пант и Хью Деннис в сериале Now Show, серия 5, серия 44.
  • Коулман , Дж., Дж. Астон и Д. Пигол. 2015 г. Реконструкция звуков слов из прошлого. В шотландском Консорциум ICPhS 2015 (Ред.), Труды 18-го Международный конгресс фонетических наук . Глазго, Великобритания: Университет Глазго. ISBN 978-0-85261-941-4. https://www.internationalphoneticassociation.org/icphs-proceedings/ICPhS2015/Papers/ICPHS0296.pdf, зеркально здесь.
  • Ренвик, М. Э., Л. Багхай-Равари, Р. Темпл и Дж.С. Коулман. 2013. Ассимиляция носовых костей, завершающих слово, с начальным местом следующего слова артикуляция на английском языке Соединенного Королевства. Труды заседаний по акустике Vol. 19, стр. 060257. http://dx.doi.org/10.1121/1.4800279
  • Ренвик, М. Э., Л. Багхай-Равари, Р. Темпл и Дж. С. Коулман. 2013. Ассимиляция носовых костей, завершающих слово, с начальным местом следующего слова артикуляция на английском языке Соединенного Королевства. [Аннотация] Журнал Американского акустического общества 133 (5), 3605.http://dx.doi.org/10.1121/1.4806693
  • Raeesy, Z., S. Rueda, J. K. Udupa и J. Coleman. 2013. Автоматическая сегментация МРТ-изображений голосового тракта. 10-е Международный симпозиум по биомедицинской визуализации (ISBI). IEEE. 1328-1331. http://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2013.6556777
  • Coleman, J. 2012. Ccile Фужерон, Барбара Хнерт, Мариапаола Д’Империо и Натали Валле (ред.) (2010) Лабораторная фонология 10. [Обзор] Фонология 29, 1-6.http://dx.doi.org/10.1017/S0952675712000140
  • Coleman, J. 2011. Phonology as Расчет. В J. Goldsmith, J. Riggle и A.C.L. Yu, eds. В Справочник фонологической теории, 2-е издание. Блэквелл. 596-630.
  • Коулман Дж. 2011. Компьютерная лингвистика. В П. С. Хогане (ред.) Кембриджская энциклопедия языковых наук. Кембридж University Press. 189–191.
  • Коулман Дж. 2011.Разбор, Машина. В П. С. Хогане (ред.) Кембриджская энциклопедия языковых наук. Кембридж University Press. 587-588.
  • Coleman, J. 2011. A создатель истории. Журнал Лингвистика 47, 201-217. http://dx.doi.org/10.1017/S002222671000040X
  • The Functional Phylogenies Group (J. A. D. Aston, D. Buck, J. Coleman, К. Дж. Коттер, Н. С. Джонс, В. Маколей, Н. Маклауд, Дж. М. Мориарти и А. Невинс) 2012.Филогенетический вывод для функционально-значимых черт: эволюция звуков речи. Тенденции в экологии и эволюции, 27 (3), 160-166. http://dx.doi.org/10.1016/j.tree.2011.10.001
  • Багхай-Равари, Л., Г. Кочанский и Дж. Коулман. 2011. Основанные на данных подходы к объективной оценке фонемы. Системы центровки. В З. Ветулани, изд. Человек Языковые технологии: вызовы информатике. Springer-Verlag. 1-11.
  • Raeesy, Z., Л. Багхай-Равари и Дж. Коулман. 2011. Параметризация степени движения артикулятора с помощью динамической МРТ. Данные. INTERSPEECH 2011: Двенадцатая ежегодная конференция международного выступления Коммуникационная ассоциация. 2853-2856, отражено здесь.
  • Багхай-Равари, Л., Г. Кочанский и Дж. Коулман. 2009. Точность границ фонем, полученных с помощью скрытого Маркова. Модели. INTERSPEECH 2009, 2879-2882, зеркально здесь.
  • Алви, К., К. Орфаниду, Дж. Коулман, А. Макинтайр, С. Голдинг и Г. Кочанский. 2008. Изображение качество в реконструкции движений языка без ворот и с воротами с использованием Магнитного Резонансная томография: сравнение с использованием автоматической обработки изображений. Международный компьютерный журнал Вспомогательная рентгенография и хирургия, 3 (5), 457-464.
  • Мани, Н., Дж. Коулман и К. Планкетт. 2008. Фонологическая специфика контрастов гласных на 18 месяцев.Язык и речь 51 (1 и 2), 3-21. http://dx.doi.org/10.1177/002383010010201
  • Orphanidou, C., G. Kochanski и J. Coleman. 2008. An акустическое исследование влияния функции [ATR] на гласный звук коартикуляция. ISCA ITRW по анализу и обработке речи для Knowledge Discovery, 4-6 июня 2008 г.
  • Grabe, E., G. Kochanski и J. Coleman. 2007. Связывание интонационных меток с математическим описанием основная частота.Язык и Речь 50 (3), 281-310. http://dx.doi.org/10.1177/0023830

    00030101

  • Марсден, А., А. Маккензи, А. Линдси, Х. Нок, Дж. Коулман, и Г. Кочанский. 2007. Инструменты для Поиск, аннотирование и анализ речи, музыки, кино и видео: A Опрос. Литературно-лингвистический Computing 2007. http://dx.doi.org/10.1093/llc/fqm021
  • Coleman, J. S. 2006. The фонетическая структура кипрского диалекта: заново открытая статья Дж.Р. Ферт. Сделки Филологическое общество, 104 (3), 297-317. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-968X.2006.00173.x
  • Grabe, E., G. Kochanski и J. Coleman. 2006. Эмпирический проверка маркированных вручную ядерных паттернов акцента. В R. Хоффманн и Х. Миксдорф (редакторы), Выступление Просоды: 3-я Международная конференция, Дрезден, 2-5 мая 2006 г. Дрезден, Германия.
  • Coleman, J. S. 2005. Декларативная Подходы фонологии.В К. Браун, изд. Энциклопедия языка и лингвистики, 2-е издание. Оксфорд: Эльзевир. 374-7.
  • Коулман, Дж. С. 2005. Дизайн Особенности языка. В К. Браун, изд. Энциклопедия языка и лингвистики, 2-е издание. Оксфорд: Эльзевир. 471-5.
  • Кочанский, Г., Э. Грабе, Дж. Коулман, и Б. Рознер. 2005. Громкость предсказывает известность: основная частота мало что дает. Журнал Американского акустического общества 118, 1038-1054.
  • Grabe, E., G. Kochanski, and J. Coleman, 2005. Интонация родных разновидностей акцента на Британских островах: возможность недопонимания? У К. Дзюбальской-Колачик и Я. Przedlacka, eds. английский Модели произношения: меняющаяся сцена. Берн: Питер Ланг. 311-337.
  • Grabe, E., G. Kochanski, and J. Coleman, 2005. Quantitative моделирование интонационной вариации. В процессе анализа речи, синтеза и распознавания в технологиях, Лингвистика и медицина 2003, Щирк, Польша.45-57.
  • Мур, Д. Р., Розенберг, Дж. Ф. и Коулман, J.S. 2005. Тренинг дискриминации фонематических контрастов усиливает фонологическая обработка у обычных школьников. Мозг и язык 94 , 72-85. http://dx.doi.org/10.1016/j.bandl.2004.11.009
  • Коулман, Дж. С. 2004. Развитие фонологических взглядов Дж. Р. Ферта в 1930-е гг. Журнал Международной фонетической ассоциации 34 (2), 211-3.http://dx.doi.org/10.1017/S0025100304001720
  • Кочанский Г., Э. Грабе и Дж. Коулман. 2004 г. Разница между вопросом и утверждением: кросс-диалектный опрос. [Абстрактный]. Журнал Акустическое общество Америки 115 (5), п. 2. 2398. [Интернет презентация]
  • Коулман, Дж. С. 2003. Обнаружение акустических коррелятов фонологических контрасты. Фонетический журнал 31, 351-372.http://dx.doi.org/10.1016/j.wocn.2003.10.001
  • Коулман, Дж. С. 2003. Комментарий: вероятность, детализация и опыт. В J. Local, Р. Огден и Р. Темпл (ред.) Фонетическая интерпретация: документы в лаборатории Фонология VI. Издательство Кембриджского университета. 88-100.
  • Коулман, Дж. С. 2003. Вычислительная фонология. В Л. Надель, изд. Энциклопедия познания Наука, Том 3, 650-654 . Macmillan.
  • Гурд, Дж. М., Дж. С. Коулман, А. Костелло и Дж. К. Маршалл. 2001. Органическое или функциональное? Новый случай синдрома иностранного акцента. Cortex 37, 715-718. http://dx.doi.org/10.1016/S0010-9452(08)70622-1
  • Coleman, J. S. 2001. The фонетика и фонология ташлхийтских берберских слоговых согласных. уже купили из Филологическое общество 99, 29-64. http: // dx.doi.org/10.1111/1467-968X.00073
  • Данкович, Дж., Дж. М. Гурд, Дж. К. Маршалл, М. К. К. Мак-Магон, Дж. Стюарт-Смит, Дж. С. Коулман и А. Слейтер. 2001. Аспекты неродного произношения в случае изменение акцента после инсульта (синдром иностранного акцента). Клинический Лингвистика и фонетика 15 , 195-218. http://dx.doi.org/10.1080/02699200010004656
  • Reynolds, E., P. West and J. Coleman. 2000 г.Протоиндоевропейские «гортани» были вокальными. Diachronica XVII , 351-387. http://dx.doi.org/10.1075/dia.17.2.04rey
  • Коулман, Дж. С. 2000. Отбор кандидатов. Лингвистический обзор 17, 167-179 . http://dx.doi.org/10.1515/tlir.2000.17.2-4.167
  • Коулман, Дж. С. 2000. Комментарий: Где коартикуляция? В М. Б. Бро и Дж. Б. Пьерумберт (ред.) статей по лабораторной фонологии V: Приобретение и Лексикон .Издательство Кембриджского университета. 102-117.
  • Coleman, J. S. 2000. Улучшено прогнозирование ударения в словах вне словарного запаса. Современное состояние в синтезе речи. Дайджест встреч 058. The Институт инженеров-электриков, Лондон.
  • Коулман, Дж. С. 1999. Природа вокоидов, связанных со слоговыми согласными в ташлхийте Берберский. В J. J. Ohala, Y. Hasegawa, M. Ohala, D. Granville и A.С. Бейли, ред. Материалы XIV Международного Конгресса Фонетические науки. Том. 1. 735-8.
  • Данкович, Дж., П. Вест, Дж. Коулман, и А. Слейтер. 1998. Фонотаксический грамматичность является градиент. Стендовый доклад, представленный на 6-й Международной конференции по лабораторной фонологии (LabPhon 6) Йоркского университета.
  • Гурд, Дж. М., Н. Бесселл, И. М. К. Уотсон и Дж. Коулман. 1998 г. Мотор Речь против цифрового контроля при болезни Паркинсона: когнитивный нейропсихологическое исследование. Клиническая лингвистика и фонетика 12, 357-378.
  • Коулман, Дж. С. 1998. Когнитивная реальность и фонологическая лексика: обзор. Журнал Нейролингвистика 11, 295-320. http://dx.doi.org/10.1016/S0911-6044(97)00014-6
  • Dirksen, A. and J. S. Coleman. 1997. Прозодическая архитектура синтеза. В J.P.H. van Santen, R.W. Спроут, Дж. П. Олив и Дж. Хиршберг, ред. Прогресс в речи Синтез . Нью-Йорк: Springer-Verlag. 91-108.
  • Коулман, Дж. С. 1996. Декларативная силлабификация в ташлхитском берберском языке. В Дж. Дюран и Б. Лакс, ред. Современные тенденции в фонологии: модели и методы . Том 1. Салфорд: Институт европейских исследований, Университет Салфорд. 177-218. Препринт в J. Dankovičov и J. Stuart-Smith, eds Oxford University Рабочие статьи по лингвистике, филологии и фонетике , Vol.1, 1-35,
  • Скобби, Дж. М., Дж. С. Коулман и С. Берд. 1996. Ключ Аспекты декларативной фонологии. В J. Durand и B. Laks, eds. Текущий Тенденции в фонологии: модели и методы . Том 2. Салфорд: Институт европейских исследований, Солфордский университет. 685-709.
  • Slater, A. and J. Coleman. 1996. Несегментарный анализ и синтез на основе речевой базы данных. В Х. Т. Баннелле и В.Идсарди, ред. Труды ICSLP 96, Четвертый Международный Конференция по обработке разговорной речи , том 4. 2379-2382.
  • Коулман, Дж. С., А. Дирксен, С. Хуссейн и Дж. Ваальс. 1996. Многоязычный фонологический анализ и синтез речи. Труды по компьютерной фонологии речи Технологии: Вторая встреча Специальной группы по интересам ACL в г. Вычислительная фонология . Ассоциация вычислительных Лингвистика.67-72.
  • Коулман, Дж. С. 1995. Декларативная лексическая фонология. В J. Durand и F. Katamba, eds. Границы фонологии: примитивы, архитектура и производные . Лондон: Лонгман. 333-382.
  • Dirksen, A. and J. S. Coleman. 1994. Прозодическая архитектура синтеза. В Труды Второй семинар ESCA / IEEE по синтезу речи , Нью-Пальц, штат Нью-Йорк. 12-15 сентября 1994 г. 232-235. Препринт здесь.
  • Коулман, Дж. С. 1994. Многосложные слова в системе синтеза YorkTalk. В П. Китинг, изд. Фонологическое строение и фонетическая форма: Работы в лаборатории Фонология III . Издательство Кембриджского университета.
  • Coleman, J. S. 1993. английский словесное ударение в грамматике, основанной на унификации. В Т. М. Эллисоне и Дж. М. Скобби, ред. Вычислительная фонология (Эдинбургская рабочая Статьи по когнитивной науке 8 ).97-106.
  • Cole, J. and J. S. Coleman. 1993. Нет необходимости в цикличности в генеративной фонологии. В Дж. М. Дентон, Г. П. Чан и К. П. Чанакис, ред. Труды 28-го областного Заседание Чикагского лингвистического общества. Том 2: Парасессия по циклу в лингвистической теории . Чикаго: чикагский лингвистический Общество. 36-50.
  • Коулман, Дж. С. 1992. «Синтез по правилу» без сегментов и правил перезаписи.В Г. Байи, К. Бенуа и Т. Р. Саваллис, ред. Говорящие машины: теории, модели, и образцы . Амстердам: Эльзевир. 43-60.
  • Coleman, J. S. 1992. The Фонетическая интерпретация заголовочных фонологических структур, содержащих Перекрывающиеся составляющие. Фонология 9,1 . 1-44.
  • ван Сантен, Дж. П. Х., Дж. С. Коулман и М. А. Рэндольф. 1992. Влияние поствокалического озвучивания на время. курс гласных и дифтонгов. Журнал акустического общества of America , 92 (4), Pt. 2. 2444.
  • Коулман, Дж. С. и Дж. К. Местный. 1991. «Нет» Пересечение ограничений »в автосегментарной фонологии. Лингвистика и Философия 14 . 295-338.
  • Коулман, Дж. С. 1990. Гласная устанавливает: ответ Кей. Лингвистический журнал 26 . 183-187. http://dx.doi.org/10.1017/S0022226700014481
  • Коулман, Дж.С. 1990. Очарование теория определяет странные наборы гласных. Лингвистический журнал 26 . 165-174. DOI: 10.1017 / S0022226700014468
  • Коулман, Дж. С. 1990. York Talk: «Синтез по правилу» без сегментов и правил. В Труды г. семинар ESCA по синтезу речи , Autrans, Франция, 25-е Сентябрь 1990.
  • Коулман, Дж. С. 1990. Объединение Фонология: Другой взгляд на «синтез по правилу».В Х. Карлгрене, изд. Поступления Тринадцатой Международной конференции по вычислительной технике Лингвистика. КОЛЬЦО 90 . Vol. 2, 79-84.
  • Коулман, Дж. С. и Дж. К. Местный. 1989 г. «Отсутствие пересекающихся ограничений» в автосегментарной фонологии. York Papers по лингвистике 14 . 169-219.
ДРУГИЕ ПУБЛИКАЦИИ
  • Харви, Дж. С., Р. К. Уайт, Х. Э. Смитсон, Т.К. Б. Маклиш, Д. М. Ховард и Дж. Коулман . 2019. Инструментальные движения: формирование и восприятие звуков речи. В Г. Э. М. Гаспере, К. Панти, Т. C. B. McLeish и H. Smithson (ред.) Научные работы Роберт Гроссетест . Том I. Издательство Оксфордского университета. 336-365.
  • Хенли, К. и Дж. Коулман 2018. Моделирование географические различия в произношении английского языка в Великобритании. Доклад, представленный на 175-м заседании Акустического общества г. Америка, Миннеаполис, Миннесота, 7-11 мая 2018 г.Журнал Американского акустического общества, Vol. 143, No. 3, Pt. 2 марта 2018 стр. 1969.
  • Коулман, Дж. 2016. Акустико-фонетическое моделирование исторических и доисторических звуковых изменений. http://labphon.org/labphon15/long_abstracts/LabPhon15_Revised_abstract_4.pdf
  • Коулман, Дж., М. Либерман, Г. Кочанский, Л. Бернард и Дж. Юань. 2011. Горное дело Год выступления. Доклад представлен на ВЛСП 2011: Новые инструменты и методы для очень крупномасштабных фонетических исследований, Пенсильванский университет, 29-31 января 2011 г.
  • Паркер Джонс, О. и Дж. Коулман. 2009. Есть скорость речи лексическая? Рабочие статьи Оксфордского университета в Языкознание, филология и фонетика 12 , 8698.
  • Coleman, J. and J. Gurd. 2006 г. Вступление к теме вопроса о синдроме иностранного акцента. Журнал нейролингвистики 19 (5), 341-5.
  • Гурд, Дж. М. и Дж. С. Коулман.2006. Иностранный синдром акцента: передовой опыт, теоретические вопросы и нерешенные вопросов. Журнал нейролингвистики 19 (5), 424-9.
  • Коулман, Дж. С. 2002. Фонетический представления в ментальном лексиконе. В J. Durand и B. Laks, eds. Фонетика, Фонология, и познание. Oxford University Press. 96-130.
  • Коулман, Дж. С. и А. Слейтер. 2001. Оценка параметров форманта Клатта. синтезатор.В R. Damper, ed. Методы интеллектуального анализа данных в речи Синтез. Бостон, Массачусетс: Клувер. 215-238.
  • West, P., A. Slater, J. Coleman и М. Кортина Борха. 2000. Реакция время мониторинга фонем зависит от продолжительности сегмента. Оксфорд Рабочие документы университета по лингвистике, филологии и фонетике 5, 87-95.
  • Reynolds, E., P. West and J. Coleman. 1998. Протоиндоевропейские гортани были вокальными. Оксфорд Рабочие документы университета по лингвистике, филологии и фонетике 3 , 84-104.
  • Коулман, Дж. С. и Дж. Пьерумберт. 1997. Стохастик. Фонологические грамматики и приемлемость. В вычислительных Фонология. Третье собрание Специальной группы по интересам ACL в г. Вычислительная фонология. Сомерсет, Нью-Джерси: Ассоциация Компьютерная лингвистика. 49-56.
  • Коулман, Дж.С. 1996. Обзор С. Берда: «Вычислительная фонология: подход, основанный на ограничениях». Журнал языкознания 32 , 163-8. http://dx.doi.org/10.1017/S0022226700000815
  • Коулман, Дж. С. 1995. Синтез связной речи. Работа в процессе № 8. Исследование речи Лаборатория Университета Рединга. 1-12.
  • Коулман, Дж. С. 1995. Фонология и компьютерная лингвистика — личный обзор.В J. S. Коул, Г. М. Грин и Дж. Л. Морган, ред. Лингвистика и вычисления . Стэнфорд: CSLI. 87-118.
  • Coleman, J. 1994. Комментарий о Птице и Кляйне. Компьютерная лингвистика 20 , 3. 492.
  • Берд, С., Дж. С. Коулман, Дж. Пьерумберт и Дж. Скобби. 1992. Декларативная Фонология. В A. Crochetiere, J.-C. Буланже и К. Уэллон, ред. Поступления XV Международного конгресса лингвистов .Квебек, Канада: Прессы de l’Universite Laval.
  • Коулман, Дж. С. и Дж. К. Местный. 1992. Моностратальная фонология и синтез речи. У П. Тенча, ред. Исследования по системной фонологии . Лондон: Издательство Пинтер. 183-193.
  • Coleman, J. S. 1991. Prosodic Структура, установка параметров и грамматика ID / LP. В С. Берд, изд. Декларативная Перспективы фонологии . Эдинбург: Центр познания Наука, Эдинбургский университет.65-78.
  • Коулман, Дж. С. 1991. Без поля Показатели акцента и структуры на японском языке. Йоркских документов в Языкознание 15 . 41-92.
  • Local, J. K. и J. S. Coleman. 1991. Представление знаний для синтеза речи с естественным звуком. В Труды конференции DECUS (Великобритания, Ирландия и Ближний Восток) , Уорикский университет. 18-21 марта 1991 г.
  • Флетчер, Р.П., Дж. К. Местный и Дж. С. Коулман. 1990. Синтез речи — Как это сделать, и используя графику, чтобы получить это. верно. В Proceedings of the DECUS (Великобритания, Ирландия и Ближний Восток) Conference , Кильский университет, март 1990 г.

Инструкция по произношению может улучшить обработку слушателей снизу вверх для учащихся второго уровня

% PDF-1.7 % 1 0 объект / Метаданные 2 0 R / Контуры 3 0 R / Страницы 4 0 R / StructTreeRoot 5 0 R / Тип / Каталог >> эндобдж 6 0 obj > эндобдж 2 0 obj > поток 2019-05-29T08: 07: 50-07: 002019-05-29T08: 07: 50-07: 002019-05-29T08: 07: 50-07: 00 Приложение AppendPDF Pro 5.5uuid: b0d05553-ab9f-11b2-0a00-782dad000000uuid: b0d0805d-ab9f-11b2-0a00-80d0f32dfc7fapplication / pdf

  • Инструкция по произношению может улучшить нижнюю обработку слушателей для учащихся L2
  • Prince 9.0 rev 5 (www.princexml.com) AppendPDF Pro 5.5 Ядро Linux 2.6 64-битная 2 октября 2014 Библиотека 10.1.0 конечный поток эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 7 0 объект > эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 10 0 obj > эндобдж 11 0 объект > эндобдж 12 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 14 0 объект > эндобдж 15 0 объект > эндобдж 16 0 объект > эндобдж 17 0 объект > эндобдж 18 0 объект > эндобдж 19 0 объект > / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject> >> / Тип / Страница >> эндобдж 20 0 объект > эндобдж 21 0 объект > эндобдж 22 0 объект > эндобдж 23 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 0 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 24 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 1 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 25 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 2 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 26 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 3 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 27 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 4 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 28 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 5 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 29 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 6 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 30 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 7 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 31 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 8 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 32 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 9 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 33 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 10 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 34 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 11 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 35 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 12 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 36 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 13 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 37 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 14 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 38 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 15 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 39 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 16 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 40 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 17 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 41 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 18 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 42 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 19 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 43 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / XObject> >> / Повернуть 0 / StructParents 20 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 44 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 21 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 45 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 22 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 46 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / XObject> >> / Повернуть 0 / StructParents 23 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 47 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 24 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 48 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 25 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 49 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 26 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 50 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 27 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 51 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 28 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 52 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 29 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 53 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 30 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 54 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 31 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 55 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 32 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 56 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 33 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 57 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 34 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 58 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 35 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 59 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 36 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 60 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 37 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 61 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 38 / Вкладки / S / Тип / Страница >> эндобдж 62 0 объект > эндобдж 63 0 объект > эндобдж 64 0 объект > эндобдж 65 0 объект > эндобдж 66 0 объект > эндобдж 67 0 объект > эндобдж 68 0 объект > эндобдж 69 0 объект > эндобдж 70 0 объект > эндобдж 71 0 объект > эндобдж 72 0 объект > эндобдж 73 0 объект > эндобдж 74 0 объект > эндобдж 75 0 объект > эндобдж 76 0 объект > эндобдж 77 0 объект > эндобдж 78 0 объект > эндобдж 79 0 объект > эндобдж 80 0 объект > эндобдж 81 0 объект > эндобдж 82 0 объект > эндобдж 83 0 объект > эндобдж 84 0 объект > эндобдж 85 0 объект > эндобдж 86 0 объект > эндобдж 87 0 объект > эндобдж 88 0 объект > эндобдж 89 0 объект > эндобдж 90 0 объект > эндобдж 91 0 объект > эндобдж 92 0 объект > эндобдж 93 0 объект > эндобдж 94 0 объект > эндобдж 95 0 объект > эндобдж 96 0 объект > эндобдж 97 0 объект > эндобдж 98 0 объект > эндобдж 99 0 объект > эндобдж 100 0 объект > эндобдж 101 0 объект > эндобдж 102 0 объект > эндобдж 103 0 объект > эндобдж 104 0 объект > эндобдж 105 0 объект > эндобдж 106 0 объект > эндобдж 107 0 объект > эндобдж 108 0 объект > эндобдж 109 0 объект > эндобдж 110 0 объект > эндобдж 111 0 объект > эндобдж 112 0 объект > эндобдж 113 0 объект > эндобдж 114 0 объект > эндобдж 115 0 объект > эндобдж 116 0 объект > эндобдж 117 0 объект > эндобдж 118 0 объект > эндобдж 119 0 объект > эндобдж 120 0 объект > эндобдж 121 0 объект > эндобдж 122 0 объект > эндобдж 123 0 объект > эндобдж 124 0 объект > эндобдж 125 0 объект > эндобдж 126 0 объект / К 6 / П 16 0 R / Стр. 43 0 R / S / Рисунок >> эндобдж 127 0 объект > эндобдж 128 0 объект > эндобдж 129 0 объект > эндобдж 130 0 объект > эндобдж 131 0 объект > эндобдж 132 0 объект > эндобдж 133 0 объект > эндобдж 134 0 объект > эндобдж 135 0 объект > эндобдж 136 0 объект > эндобдж 137 0 объект > эндобдж 138 0 объект > эндобдж 139 0 объект > эндобдж 140 0 объект > эндобдж 141 0 объект / К 4 / П 16 0 R / Стр. 46 0 R / S / Рисунок >> эндобдж 142 0 объект > эндобдж 143 0 объект > эндобдж 144 0 объект > эндобдж 145 0 объект > эндобдж 146 0 объект > эндобдж 147 0 объект > эндобдж 148 0 объект > эндобдж 149 0 объект > эндобдж 150 0 объект > эндобдж 151 0 объект > эндобдж 152 0 объект > эндобдж 153 0 объект > эндобдж 154 0 объект > эндобдж 155 0 объект > эндобдж 156 0 объект > эндобдж 157 0 объект > эндобдж 158 0 объект > эндобдж 159 0 объект > эндобдж 160 0 объект > эндобдж 161 0 объект > эндобдж 162 0 объект > эндобдж 163 0 объект > эндобдж 164 0 объект > эндобдж 165 0 объект > эндобдж 166 0 объект > эндобдж 167 0 объект > эндобдж 168 0 объект > эндобдж 169 0 объект > эндобдж 170 0 объект > эндобдж 171 0 объект > эндобдж 172 0 объект > эндобдж 173 0 объект > эндобдж 174 0 объект > эндобдж 175 0 объект > эндобдж 176 0 объект > эндобдж 177 0 объект > эндобдж 178 0 объект > эндобдж 179 0 объект > эндобдж 180 0 объект > эндобдж 181 0 объект > эндобдж 182 0 объект > эндобдж 183 0 объект > эндобдж 184 0 объект > эндобдж 185 0 объект > эндобдж 186 0 объект > эндобдж 187 0 объект > эндобдж 188 0 объект > эндобдж 189 0 объект > эндобдж 190 0 объект > эндобдж 191 0 объект > эндобдж 192 0 объект > эндобдж 193 0 объект > эндобдж 194 0 объект > эндобдж 195 0 объект > эндобдж 196 0 объект > эндобдж 197 0 объект > эндобдж 198 0 объект > эндобдж 199 0 объект > эндобдж 200 0 объект > эндобдж 201 0 объект > эндобдж 202 0 объект > эндобдж 203 0 объект > эндобдж 204 0 объект > эндобдж 205 0 объект > эндобдж 206 0 объект > эндобдж 207 0 объект > эндобдж 208 0 объект > эндобдж 209 0 объект > эндобдж 210 0 объект > эндобдж 211 0 объект > эндобдж 212 0 объект > эндобдж 213 0 объект > эндобдж 214 0 объект > эндобдж 215 0 объект > эндобдж 216 0 объект > эндобдж 217 0 объект > эндобдж 218 0 объект > эндобдж 219 0 объект > эндобдж 220 0 объект > эндобдж 221 0 объект > эндобдж 222 0 объект > эндобдж 223 0 объект > эндобдж 224 0 объект > эндобдж 225 0 объект > эндобдж 226 0 объект > эндобдж 227 0 объект > эндобдж 228 0 объект > эндобдж 229 0 объект > эндобдж 230 0 объект > эндобдж 231 0 объект > эндобдж 232 0 объект > эндобдж 233 0 объект > эндобдж 234 0 объект > эндобдж 235 0 объект > эндобдж 236 0 объект > эндобдж 237 0 объект > эндобдж 238 0 объект > эндобдж 239 0 объект > эндобдж 240 0 объект > эндобдж 241 0 объект > эндобдж 242 0 объект > эндобдж 243 0 объект > эндобдж 244 0 объект > эндобдж 245 0 объект > эндобдж 246 0 объект > эндобдж 247 0 объект > эндобдж 248 0 объект > эндобдж 249 0 объект > эндобдж 250 0 объект > эндобдж 251 0 объект > эндобдж 252 0 объект > эндобдж 253 0 объект > эндобдж 254 0 объект > эндобдж 255 0 объект > эндобдж 256 0 объект > эндобдж 257 0 объект > эндобдж 258 0 объект > эндобдж 259 0 объект > эндобдж 260 0 объект > эндобдж 261 0 объект > эндобдж 262 0 объект > эндобдж 263 0 объект > эндобдж 264 0 объект > эндобдж 265 0 объект > эндобдж 266 0 объект > эндобдж 267 0 объект > эндобдж 268 0 объект > эндобдж 269 ​​0 объект > эндобдж 270 0 объект > эндобдж 271 0 объект > эндобдж 272 0 объект > эндобдж 273 0 объект > эндобдж 274 0 объект > эндобдж 275 0 объект > эндобдж 276 0 объект > эндобдж 277 0 объект > эндобдж 278 0 объект > эндобдж 279 0 объект > эндобдж 280 0 объект > эндобдж 281 0 объект > эндобдж 282 0 объект > эндобдж 283 0 объект > эндобдж 284 0 объект > эндобдж 285 0 объект > эндобдж 286 0 объект > эндобдж 287 0 объект > эндобдж 288 0 объект > эндобдж 289 0 объект > эндобдж 290 0 объект > эндобдж 291 0 объект > эндобдж 292 0 объект > эндобдж 293 0 объект > эндобдж 294 0 объект > эндобдж 295 0 объект > эндобдж 296 0 объект > эндобдж 297 0 объект > эндобдж 298 0 объект > эндобдж 299 0 объект > эндобдж 300 0 объект > эндобдж 301 0 объект > эндобдж 302 0 объект > эндобдж 303 0 объект > эндобдж 304 0 объект > эндобдж 305 0 объект > эндобдж 306 0 объект > эндобдж 307 0 объект > эндобдж 308 0 объект > эндобдж 309 0 объект > эндобдж 310 0 объект > эндобдж 311 0 объект > эндобдж 312 0 объект > эндобдж 313 0 объект > эндобдж 314 0 объект > эндобдж 315 0 объект > эндобдж 316 0 объект > эндобдж 317 0 объект > эндобдж 318 0 объект > эндобдж 319 0 объект > эндобдж 320 0 объект > эндобдж 321 0 объект > эндобдж 322 0 объект > эндобдж 323 0 объект > эндобдж 324 0 объект > эндобдж 325 0 объект > эндобдж 326 0 объект > эндобдж 327 0 объект > эндобдж 328 0 объект > эндобдж 329 0 объект > эндобдж 330 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [81.0 649.194 151.02 661.206] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 331 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [81,0 648,0 151,02 662,4] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 332 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [342,81 646,991 540,0 665,009] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 333 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [81,0 624,294 309,864 636,306] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 334 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [81,0 609,894 136,86 621,906] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 335 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [355.416 617.094 549.0 629.106] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 336 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [243,264 244,764 512,028 256,776] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 337 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [145,74 226,194 377,244 238,206] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 338 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [417.816 226.194 517.116 238.206] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 339 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [81,0 144,1365 299,52 153,1455] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 340 0 объект > / Граница [0 0 0] / Rect [228.r «432» $ Q> y! (qes> | * `] I ս

    Oracle® Enterprise Data Quality Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server Примечания к выпуску

    Примечания к выпуску сервера проверки адресов Oracle Enterprise Data Quality

    Выпуск 14.x, 15.x, 16.x

    E62412-04

    Март 2016

    Этот документ содержит информацию о совокупном выпуске Oracle Enterprise Data Quality (EDQ) Address Verification Server Release 14.x и 15.x и включает следующее:

    Oracle рекомендует просмотреть его содержимое перед установкой продукта или работой с ним.

    1 Версия 16.1 Март 2016 г.

    Этот zip-файл содержит программы установки, необходимые для установки Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server API (EDQ AV) на сервер, на котором уже установлено Oracle Enterprise Data Quality (EDQ).

    Ниже приведены примечания к выпуску Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server Release 16.1.

    1.1 Новые функции

    Этот выпуск включает следующие новые функции и улучшения:

    1.1.1 Автоматическая идентификация страны

    Механизм проверки адреса и поиска теперь включает возможность попытаться определить вероятную страну адреса, если страна не введена, используя другую входную информацию, такую ​​как местонахождение, административный район, почтовый индекс или набор символов данных. Автоматическая идентификация страны не включена по умолчанию, но может быть включена с помощью новой опции EnhancedCountryTool . См. Раздел «Новые параметры в версии 16.1» ниже.

    Таблица 1 Новые возможности в версии 16.1

    Новый вариант Возможные значения

    EnhancedCountryTool

    ON / True — EDQ AV попытается определить страну (если она не введена) на основе альтернативной входной информации

    ВЫКЛ. / Ложь (по умолчанию) — EDQ AV будет использовать только страну ввода


    1.3 Обновления данных

    Необходимо обновить как программное обеспечение EDQ AV, так и пакеты данных Loqate, чтобы получить доступ к улучшениям в этом выпуске.В этом выпуске для ряда стран были внесены улучшения в пакеты данных Loqate.

    Чтобы загрузить и установить последние пакеты данных, запустите Loqate Install Manager после установки этого выпуска и введите свой лицензионный ключ Loqate.

    Инструкции по установке и обновлению доступны по адресу:

    http://docs.oracle.com/middleware/1213/edq/DQAVI/dqavi.htm

    Если у вас возникнут проблемы, обратитесь в службу поддержки Oracle.

    2 Выпуск 15.3 октября 2015

    Этот zip-файл содержит программы установки, необходимые для установки Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server API (EDQ AV) на сервер, на котором уже установлено Oracle Enterprise Data Quality (EDQ).

    Ниже приведены примечания к выпуску Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server Release 15.3.

    2.1 Новые функции

    Этот выпуск включает следующие новые функции и улучшения:

    2.1.1 Обработка дубликатов ввода

    Механизм синтаксического анализа адресов имеет новую функцию для обработки повторяющихся данных во входных адресах. Элементы адреса, содержащие дубликаты во входных данных, замедляют обработку и усложняют синтаксический анализ. Обработка повторяющихся вводов не включена по умолчанию, но может быть включена с помощью новой опции DuplicateHandlingMask . Опцию можно настроить, включив различные уровни обработки повторяющихся входных данных. См. Таблицу 2, «Новые возможности в версии 15.3».

    2.1.2 Южная Корея: новый почтовый формат

    Южная Корея недавно изменила формат своего почтового адреса. Новый формат включает в себя различные системы нумерации, типы проездов и переход от 6-значных почтовых индексов к 5-значным. Начиная с версии 15.3, проверка адреса EDQ теперь совместима с новым форматом.

    Новый формат автоматически включается в стандартный корейский набор данных (DSVKOR). Функционал следующий:

    • Входные адреса, соответствующие новому формату, будут проверены и выведены в соответствии с новым форматом, включая все новые имена и 5-значные почтовые индексы.

    • Входные адреса, соответствующие старому формату, будут проверены и выведены в соответствии со старым форматом. Однако, если 6-значный почтовый индекс адреса был заменен 5-значным почтовым индексом, то вместо него будет выведен 5-значный почтовый индекс.

    Изменение форматов может вызвать ухудшение способности проверки адреса EDQ геокодировать адреса в Корее.

    Таблица 2 Новые возможности в версии 15.3

    Новый вариант Возможные значения Банкноты

    DuplicateHandlingMask

    1 (Уровень одного поля).Движок предварительно обработает ввод и удалит повторяющиеся данные в одном поле ввода.

    2 (Межполевой уровень). Движок предварительно обработает ввод и удалит повторяющиеся данные во всех полях ввода.

    4 (Уровень поля тегов). Движок будет предварительно обрабатывать ввод и удалять повторяющиеся данные в полях ввода адресной строки, но не «помеченные» вводы, такие как Locality.

    8 (Уровень статуса поля). Движок обработает выходные данные и удалит повторяющиеся данные из непроверенных полей.

    Поскольку эти значения неисключительные, комбинации могут быть активированы путем сложения значений. Например, можно включить уровень одного поля и уровень перекрестного поля, установив для DuplicateHandlingMask значение 3. Для достижения наилучших результатов установите для параметра DuplicateHandlingMask значение 11, которое представляет собой комбинацию уровня одного поля, уровня перекрестного поля и уровня статуса поля. .

    Подавить Непревзойденный

    Если для этого параметра установлено значение TRUE или ON, непроверенные поля не будут выводиться в полях адреса (Address, Address1, Address2 и т. Д.). Значение по умолчанию — ЛОЖЬ или ВЫКЛ.

    нет

    НовыйПоискПредпочтенный

    Если для этого параметра установлено значение TRUE или ON, предпочтительнее использовать новый поиск вместо старого метода поиска при вызове EDQ AV в режиме поиска.

    Если ввод почти завершен, «Новый поиск» обычно более эффективен, и для этого параметра следует установить значение «ИСТИНА» или «ВКЛ.». Если ввод не близок к полному адресу, старый поиск, вероятно, будет более эффективным, и для этого параметра следует установить значение FALSE или OFF.Значение по умолчанию — ЛОЖЬ или ВЫКЛ.


    2.3 Обновления данных

    Необходимо обновить как программное обеспечение EDQ AV, так и пакеты данных Loqate, чтобы получить доступ к улучшениям в этом выпуске. В этом выпуске для ряда стран были внесены улучшения в пакеты данных Loqate.

    Чтобы загрузить и установить последние пакеты данных, запустите Loqate Install Manager после установки этого выпуска и введите свой лицензионный ключ Loqate.

    Инструкции по установке и обновлению доступны по адресу:

    http://docs.oracle.com/middleware/1213/edq/DQAVI/dqavi.htm

    Если у вас возникнут проблемы, обратитесь в службу поддержки Oracle.

    2.4 Известные проблемы

    В этом выпуске обнаружены проблемы с эффективностью проверки и исправления для адресов в Австралии и Южной Корее, и в настоящее время они исследуются. Клиентам, чьи адреса преимущественно находятся в этих странах, следует подумать о том, чтобы пропустить этот выпуск.

    3 Версия 15.2 Май 2015 г.

    Ниже приведены примечания к выпуску Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server Release 15.2.

    3.1 Новые функции

    Этот выпуск включает следующие новые функции и улучшения:

    3.1.1 Новые опции

    Режим поиска был улучшен, чтобы можно было использовать параметры для управления его поведением. В режиме поиска используется несколько алгоритмов, которые возвращают результаты по разным критериям. Начиная с этого выпуска, доступны новые параметры (в таблице ниже) для управления поиском действительных адресов.Эти параметры и их значения должны быть указаны в поле «Дополнительные параметры» процессора проверки адреса EDQ на вкладке «Параметры» процессора.

    Таблица 3 Параметры режима поиска

    Новый вариант Возможные значения Банкноты

    OutputSortType

    AVC (по умолчанию), по алфавиту, сходство

    AVC отсортирует результаты по коду проверки адреса, при этом «лучшие» результаты будут возвращены первыми.

    По алфавиту — результаты будут отсортированы по алфавиту.

    Сходство сортирует результаты по схожести, при этом наиболее близкие совпадения с входными данными возвращаются первыми.

    SearchAutoCompleteIndexCheck

    Да (по умолчанию), Нет

    Указывает, следует ли использовать индексы автозаполнения Powersearch. Они будут работать только в том случае, если данные Loqate Address Powersearch лицензированы и установлены.Если данные Powersearch не установлены, алгоритм будет пропущен, и поиск перейдет к следующей функции. Метод Powersearch более быстрый и предназначен для неполных входных данных.

    AutocompleteIndexOnly

    Да, Нет (по умолчанию)

    Если установлено значение «Да», вызов любых других алгоритмов поиска будет остановлен.

    Если «Нет» и данные Powersearch для данной страны не установлены, поиск перейдет к обычным методам поиска.

    SearchLikeFieldCheck

    Да (по умолчанию), Нет

    Указывает, следует ли использовать алгоритм подобного поля. Эта опция ищет точное совпадение полей в поле адреса, что полезно для отдельных элементов, таких как почтовые индексы, названия зданий, названия организаций и т. Д.

    SimpleParse

    Да (по умолчанию), Нет

    Указывает, следует ли использовать простой алгоритм синтаксического анализа.Эта опция ищет что-то вроде помещения и улицы на входе адреса , но не особенно терпима к недопустимым входным данным.

    Комбинированные методы поиска

    Да (по умолчанию), Нет

    Указывает, следует ли использовать алгоритм поиска по словам, аналогичный подходу поисковой машины в Интернете.

    Минимум Сходство

    0-100 (по умолчанию = 70)

    Это позволяет пользователю установить порог для возвращаемых результатов поиска.Чем ниже порог, тем большее количество входных символов не должно существовать в выходном результате.


    3.1.2 Пример данных

    Начиная с этого выпуска, EDQ AV будет включать образец данных в каждую установку, перед лицензией и установкой полных файлов данных для данной страны, при условии, что опция Sample US Data отмечена в установщике EDQ AV. Образцы данных представляют собой небольшую часть более крупного пакета данных США и включают только справочные данные для округа Сакраменто, Калифорния.Он будет установлен как папка с именем / data, в которой установлены файлы EDQ AV. Папка / data содержит один файл для справочных данных проверки США, а также файлы для лексиконов и правил контекста.

    Чтобы помочь протестировать образцы данных, дополнительный файл входных данных образца с именем sample.txt будет также установлен там, где установлен EDQ AV. Этот файл содержит примеры адресов из справочных данных, которые можно использовать для проверки правильности установки.

    3.1.3 Принуждение к истечению срока действия оценочной лицензии

    Начиная с этого выпуска, EDQ AV начнет принудительно устанавливать дату истечения срока действия оценочных лицензий пакетов данных Loqate. По истечении срока действия ознакомительной лицензии на пакеты данных EDQ AV не сможет проверять адреса стран, на которые распространяется эта лицензия. Если срок действия вашей ознакомительной лицензии истек, обратитесь в Loqate и запросите ее продление.

    3.1.4 Исправления сбоев

    Обнаружена проблема, из-за которой сервер EDQ AV, работающий с несколькими потоками на SPARC или SOLARIS, иногда аварийно завершал работу.Это было решено.

    3.1.6 Обновления данных

    Необходимо обновить как программное обеспечение EDQ AV, так и пакеты данных Loqate, чтобы получить доступ к улучшениям в этом выпуске. В этом выпуске в пакеты данных Loqate были внесены улучшения для широкого круга стран, особенно для Китая.

    Чтобы загрузить и установить последние пакеты данных, запустите Loqate Install Manager после установки этого выпуска и введите свой лицензионный ключ Loqate.

    3.2 Нужна помощь?

    Для получения дополнительной информации о новых функциях и улучшениях в этом выпуске, а также для доступа к полной документации по API проверки адреса, пожалуйста, зарегистрируйтесь по адресу:

    http://www.loqate.com/oracle/

    Этот веб-сайт дает вам полный доступ ко всей технической информации.

    3.3 Установка

    Обратите внимание, что эта версия (15.2.0.0.0) EDQ AV может потребовать от вас обновления вашей версии EDQ в целях совместимости.Пожалуйста, обратитесь к следующей таблице для руководства по совместимости:

    Таблица 4 Совместимость EDQ

    Сервер проверки адреса EDQ Версия Требуемая версия EDQ

    12.x, 13.x, 14.1.0.0.0

    EDQ 9.0.7 или новее, EDQ 11.1.1.7.3 или новее или EDQ 12.1.3 или новее

    14.2.0.0.0, 14.3.0.0.0, 14.4.0.0.0, 15.1.0.0.0, 15.2.0.0.0

    EDQ 9.0.10 или новее, EDQ 11.1.1.7.4 или новее, EDQ 12.1.3 или новее


    Инструкции по установке можно найти в Руководстве по установке и обновлению сервера проверки адресов Oracle Enterprise Data Quality по адресу

    http://docs.oracle.com/middleware/1213/edq/index.html

    4 Версия 15.1 Февраль 2015 г.

    Ниже приведены примечания к выпуску Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server Release 15.1.

    4.1 Новые функции и улучшения в версии 15.1

    Этот выпуск включает следующие новые функции и улучшения:

    4.1.1 Более быстрая проверка для Германии и Китая

    В версии 14.4 мы представили новый хеш-индекс для США. В версии 15.1 хэш-индекс был расширен на Германию и Китай. Хеш-индекс создан для поддержки более быстрой проверки адресов, которые точно соответствуют справочным данным. Другие страны могут поддерживаться в будущих версиях.

    Хеш-индекс помогает значительно повысить эффективность проверки входных данных, соответствующих справочным данным.

    4.1.2 Улучшенный подбор заголовков для всех стран

    В версии 14.4 введен интеллектуальный регистр заголовков для США и Австралии. Эта функция привела к тому, что вывод имел правильный регистр для всех проверенных полей. Эта функция была распространена на все страны в версии 15.1. Сюда входят римские цифры в верхнем регистре и слова-указатели в верхнем регистре.

    4.1.3 Премиум Индия данных

    В этом выпуске мы представили данные премиум-класса для Индии. Данные Premium India обеспечивают лучшую проверку и геокодирование, чем обычные данные Индии.

    5 Версия 14.4 Декабрь 2014 г.

    Ниже приведены примечания к выпуску Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server Release 14.4.

    5.1 Новые функции и улучшения в 14.4

    Этот выпуск включает следующие новые функции и улучшения:

    5.1.1 Более быстрая проверка для US

    В этом выпуске мы представили новый индекс хеширования для США. Хеш-индекс создан для поддержки более быстрой проверки адресов, которые точно соответствуют справочным данным. Другие страны будут поддерживаться в будущих версиях.

    Например, если входной адрес — «999 Baker way, Ste 320, San Mateo, CA, 94404», то хеш-индекс будет использоваться для проверки адреса перед использованием инструмента сопоставления.

    Hash Index помогает значительно повысить эффективность проверки входных данных, соответствующих справочным данным.

    5.1.2 Address Powersearch для Японии

    Япония была одной из немногих стран, не получивших пакет данных Powersearch в нашем предыдущем выпуске. Этот пакет данных составлен и будет добавлен в наш список продуктов.

    5.1.3 Форматирование собственного адреса Powersearch для Китая, Японии и Кореи

    Адреса в Японии начинаются с почтового индекса, а не с номера помещения, как это принято в большинстве других стран. Наши индексы Powersearch ранее требовали, чтобы все входные данные в Powersearch начинались с номера помещения, чтобы их можно было точно заполнить автоматически.

    Теперь Powersearch сможет автоматически заполнять адреса в собственном формате, когда ввод находится в соответствующем собственном скрипте. Это постоянная работа, которая в будущих выпусках должна распространиться на другие страны.

    5.1.4 Улучшенный регистр заголовков для США, Австралии и Канады

    Использование регистра и заглавных букв может быть проблемой для многих адресов. Пользователи часто пишут неправильные слова с заглавной буквы или забывают заглавные буквы, которые могут затруднить чтение или обработку адреса.Теперь наш GKR сможет назначать правильный регистр для адресов в США, Австралии и Канаде даже в тех случаях, когда пользователь полностью этого не сделал.

    5.1.5 Улучшенный синтаксический анализ с использованием фонетической лексики

    В этом выпуске мы добавили фонетические словари, чтобы улучшить синтаксический анализ и, следовательно, повысить качество проверки.

    Фонетическая лексика может обрабатывать омонимы и орфографические ошибки с большей точностью, чем наши предыдущие методы. Например, фонетический лексикон сможет распознать Балтамор как Балтимор сам по себе, вместо того, чтобы полагаться на жестко запрограммированные правила.Это должно позволить движку исправлять орфографические ошибки, которые не были явно включены в наши правила GKR.

    5.1.6 Новые параметры сервера

    Этот выпуск включает следующие новые серверные опции:

    • SearchAutocompleteIndexCheck: эта опция позволяет пользователю контролировать, должен ли процесс поиска использовать индексные файлы автозаполнения Powersearch. По умолчанию включено. Для этого параметра следует установить значение 0 или OFF, чтобы в процессе поиска не использовались файлы индекса автозаполнения Powersearch.Для этого параметра следует установить значение 1 или ВКЛ, чтобы в процессе поиска использовались файлы индекса автозаполнения Powersearch. Это также можно использовать как вариант процесса.

    • AutocompleteIndexOnly: этот параметр позволяет пользователю указать, должен ли процесс поиска использовать ТОЛЬКО индекс автозаполнения Powersearch. По умолчанию выключено. Для этого параметра следует установить значение 0 или OFF, чтобы инструмент поиска также мог использовать средство синтаксического анализа и сопоставления, когда индекс автозаполнения не может найти никаких результатов. Для этого параметра следует установить значение 1 или ВКЛ, чтобы инструмент поиска мог использовать файлы индекса автозаполнения Powersearch.Это также можно использовать как вариант процесса.

    • FlexiconCountryList: эта опция позволяет пользователю указать разделенный запятыми список кодов стран ISO 3166-1 alpha-3, для которых фонетическая лексика (описанная выше) включена для синтаксического анализа. Значение по умолчанию пустое, что означает, что фонетическая лексика по умолчанию не включена ни для одной страны.

    5.1.7 Новые возможности процесса

    Этот выпуск включает следующие новые параметры процесса:

    • HashCheck: этот параметр определяет, будет ли процесс проверки использовать хэш-индекс или нет.По умолчанию включено. Если для параметра установлено значение 0 или OFF, то процесс проверки не будет использовать индекс хеширования во время проверки.

    5.2 Общие предложения и советы

    Для достижения наилучших результатов установите этот выпуск, как только это позволит цикл разработки приложения. В этом выпуске улучшены как производительность процесса проверки, так и качество результатов.

    Не забудьте обновить и программные файлы, и справочные данные.Улучшения в движке Loqate связаны с данными в глобальном репозитории знаний, и комбинация работает лучше. Если вы не можете обновить оба в своем приложении, обратитесь в службу поддержки перед обновлением, чтобы мы могли вам помочь.

    6 Версия 14.3 Сентябрь 2014 г.

    Ниже приведены примечания к выпуску Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server Release 14.3.

    6.1 Новые функции и улучшения в 14.3

    Этот выпуск включает следующие новые функции и улучшения:

    6.1.1 Обращайтесь к улучшениям Powersearch ™

    Новая функциональность Address Powersearch ™ была расширена для охвата большинства стран мира. Он обеспечивает более быстрый и точный сбор и проверку адресов для улучшения обслуживания клиентов и снижения затрат, связанных с неточными данными об адресах. Обратите внимание, что функция Powersearch требует приобретения дополнительных файлов данных у Loqate.

    Вот обзор того, как работает Address Powersearch. Когда вы вызываете проверку адреса с помощью параметра поиска из EDQ, механизм проверки адреса сначала ищет соответствующий индекс автозаполнения в файлах данных Powersearch.Если присутствует, метод попытается немедленно вернуть список адресов кандидатов. Если индекс отсутствует или если индекс не возвращает никаких результатов, будет запущен более старый процесс поиска.

    Индексы с автозаполнением используют только первые 10 символов для поиска в наборе данных США. В других поддерживаемых странах для поиска используется до 15 символов. Адрес Powersearch вернет самую лучшую доступную на данный момент информацию. Пакеты данных некоторых стран могут не содержать более точных адресов, чем уровни улиц или населенных пунктов.В этих странах Address Powersearch будет принимать название улицы или города в качестве входных данных и возвращать полное название с любой доступной дополнительной информацией.

    Address Powersearch теперь охватывает все страны мира, кроме Индии, Японии, Ботсваны, Эфиопии, Сан-Марино, Сент-Китс и Невис, Малайзии, Монголии и Казахстана.

    Файлы индекса автоматического сложения могут быть загружены через Менеджер установки Loqate. Обратите внимание, что вам, вероятно, потребуется обновить лицензию, чтобы получить доступ к данным Powersearch для тех стран, которые вам нужны.

    Важно отметить, что возвращаемые результаты могут быть настолько полными, насколько базовые справочные данные доступны для страны. Пожалуйста, обратитесь к документации по охвату данных, чтобы узнать уровень покрытия в любой интересующей стране:

    http://www.loqate.com/datacoveragesummary/

    6.1.2 Улучшенная обработка неправильно отформатированных входных запросов во время поиска

    В выпуске 2014Q2.0 мы улучшили синтаксический анализ и исправление орфографии для параметра «Проверить».Эта функция теперь была добавлена ​​к опции поиска, обеспечивая лучшие результаты там, где ввод не распознается как стандартная структура адреса. Например, в строке «san francisco 300 berry usa» неверный порядок элементов адреса. Дополнительная возможность теперь будет обеспечивать более точные результаты.

    Распознавание синтаксического анализа также было улучшено для обработки сжатых данных, обычно используемых в системах баз данных с ограниченными длинами полей (например, «SANFRANCISCO» вместо «SAN FRANCISCO»).

    6.1.3 Улучшенная обработка псевдонимов во время поиска

    В этом выпуске поисковая система лучше обрабатывает частичный ввод с псевдонимами, отличными от почтовых стандартных. Например, «1303 Nerine Circle» или «2100 W Point Avenue» в США — почтовые стандарты Cir и Ave соответственно, но теперь поиск может обеспечить лучшие результаты в этих ситуациях с частичным вводом.

    Улучшенная обработка неправильно отформатированных входных запросов и улучшенная обработка псевдонимов во время поиска контролируются опцией CombinedSearchMethods.По умолчанию для этого параметра установлено значение ДА (или ВКЛ, или ИСТИНА, или 1), что улучшает качество результатов.

    В совместимых файлах данных 2014Q3.0 от Loqate также внесен широкий спектр улучшений справочных данных.

    6.2 Общие предложения и советы

    Не забудьте обновить как программные файлы (доступные в этом zip-архиве), так и файлы данных глобального хранилища знаний, доступные в Loqate. Для этого выпуска требуются файлы данных версии 2014Q2.0 или более поздней.Улучшения в движке привязаны к данным в Global Knowledge Repository, и комбинация работает лучше. Если в вашем приложении существует причина, по которой оба они не могут быть обновлены, обратитесь в службу поддержки Oracle перед обновлением, чтобы мы могли вам помочь.

    7, выпуск 14.2, май 2014 г.

    Ниже приведены примечания к выпуску Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server Release 14.2.

    7.1 Новые функции и улучшения в 14.2

    Этот выпуск включает следующие новые функции и улучшения:

    • New Address Powersearch ™: мгновенные результаты поиска в одну строку для 29 стран.Примечание. Эта функция требует приобретения дополнительных файлов данных у Loqate.

    • Гибкая коррекция орфографии при проверке.

    • Улучшено геокодирование для Бразилии.

    • Повышение производительности для увеличения пропускной способности при пакетной обработке.

    В совместимых файлах данных 2014Q2.0 от Loqate также внесен широкий спектр улучшений справочных данных.

    7.2 Известные проблемы

    Этот выпуск не будет правильно работать с версиями EDQ до 9.0.10 или 11.1.1.7.4. Если EDQ AV 14.2.0.0.0 установлен на сервере, на котором работает EDQ 11.1.1.7.3 или 9.0.9 (например), процессор проверки адреса не загрузится, и в файле журнала будет ошибка, указывающая, что версия несовместима. Это связано с ошибкой 18139586 в EDQ, которая была исправлена ​​в EDQ 11.1.1.7.4 и 9.0.10.

    8 Выпуск 14.1 Март 2014 г.

    Ниже приводится информация о выпуске Oracle Enterprise Data Quality Address Verification Server Release 14.1.

    8.1 Новые функции и улучшения в 14.1

    Этот выпуск включает следующие новые функции и улучшения:

    • Геокодирование на уровне точек для США, Бразилии и Боснии и Герцеговины

    • Улучшения геокодирования; новый MaximumGeoDistance и MinimumGeoAccuracy опции

    • Новые параметры ReturnDataType и SuppressMatchFields , которые обеспечивают большую гибкость в режимах поиска и проверки соответственно

    • Улучшенные справочные данные для Новой Зеландии, Австралии, Канады и США

    • Усовершенствования синтаксического анализа для Бразилии, Канады и США.

    • Улучшения транслитерации

    8.2 Известные проблемы и обходные пути

    Ниже перечислены известные проблемы и возможные обходные пути в этом выпуске:

    В 32-разрядных средах с более чем 1024 МБ памяти, выделенной для кучи Java сервера приложений EDQ, процесс с более чем одним экземпляром процессора проверки адреса может попытаться использовать больше памяти, чем доступно, что приведет к сбою сервера приложений.

    Обширное тестирование не выявило этой проблемы ни в одной 64-битной среде, ни в каких-либо процессах с одним экземпляром процессора проверки адреса.

    Чтобы избежать этой проблемы, Oracle рекомендует всегда запускать EDQ в 64-разрядных средах с достаточным объемом памяти для поддержки как этого, так и дополнительного сервера проверки адресов. Для получения подробных требований обратитесь в службу поддержки Oracle.

    9 Сопутствующие документы

    Для получения дополнительной информации см. Следующие документы в наборе документации Oracle Enterprise Data Quality:

    См. Последнюю версию этого и всех документов на веб-сайте Oracle Enterprise Data Quality Documentation по адресу

    http: // загрузить.oracle.com/docs/cd/E48549_01/index.htm


    Примечания к выпуску Oracle Enterprise Data Quality, выпуск 14.x, 15.x, 16.x

    E62412-04

    Авторские права © 2006, 2016, Oracle и / или ее дочерние компании. Все права защищены.

    Это программное обеспечение и сопутствующая документация предоставляются в соответствии с лицензионным соглашением, содержащим ограничения на использование и раскрытие информации, и защищены законами об интеллектуальной собственности. За исключением случаев, прямо разрешенных в вашем лицензионном соглашении или разрешенных законом, вы не можете использовать, копировать, воспроизводить, переводить, транслировать, изменять, лицензировать, передавать, распространять, демонстрировать, выполнять, публиковать или отображать любую часть в любой форме или с помощью любых средств.Обратное проектирование, дизассемблирование или декомпиляция этого программного обеспечения, если это не требуется по закону для взаимодействия, запрещены.

    Информация, содержащаяся в данном документе, может быть изменена без предварительного уведомления и не гарантирует отсутствие ошибок. Если вы обнаружите какие-либо ошибки, сообщите нам о них в письменной форме.

    Если это программное обеспечение или связанная с ним документация, которые доставляются правительству США или любому лицу, лицензирующему его от имени правительства США, применяется следующее уведомление:

    U.S. КОНЕЧНЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ ПРАВИТЕЛЬСТВА: Программы Oracle, включая любую операционную систему, интегрированное программное обеспечение, любые программы, установленные на аппаратном обеспечении, и / или документацию, поставляемые конечным пользователям правительства США, являются «коммерческим компьютерным программным обеспечением» в соответствии с применимым Положением о федеральных закупках и агентством. -конкретные дополнительные правила. Таким образом, использование, копирование, раскрытие, модификация и адаптация программ, включая любую операционную систему, интегрированное программное обеспечение, любые программы, установленные на оборудовании, и / или документацию, регулируются условиями лицензии и лицензионными ограничениями, применимыми к программам. .Никакие другие права не предоставляются Правительству США.

    Это программное или аппаратное обеспечение разработано для общего использования в различных приложениях для управления информацией. Он не разработан и не предназначен для использования в каких-либо опасных по своей природе приложениях, включая приложения, которые могут создать риск получения травм. Если вы используете это программное обеспечение или оборудование в опасных приложениях, вы должны принять все соответствующие меры по обеспечению безопасности, резервирования, резервирования и другие меры для обеспечения их безопасного использования.Корпорация Oracle и ее аффилированные лица не несут ответственности за любой ущерб, вызванный использованием этого программного или аппаратного обеспечения в опасных приложениях.

    Oracle и Java являются зарегистрированными товарными знаками Oracle и / или ее дочерних компаний. Другие наименования могут быть торговыми марками их владельцев.

    Intel и Intel Xeon являются товарными знаками или зарегистрированными товарными знаками Intel Corporation. Все товарные знаки SPARC используются по лицензии и являются товарными знаками или зарегистрированными товарными знаками SPARC International, Inc.AMD, Opteron, логотип AMD и логотип AMD Opteron являются товарными знаками или зарегистрированными товарными знаками Advanced Micro Devices. UNIX — зарегистрированная торговая марка Open Group.

    Это программное или аппаратное обеспечение и документация могут предоставлять доступ или информацию о контенте, продуктах и ​​услугах третьих сторон. Корпорация Oracle и ее аффилированные лица не несут ответственности и прямо отказываются от всех гарантий любого рода в отношении стороннего контента, продуктов и услуг, если иное не указано в применимом соглашении между вами и Oracle.Корпорация Oracle и ее аффилированные лица не несут ответственности за любые убытки, затраты или ущерб, понесенные в результате вашего доступа или использования стороннего контента, продуктов или услуг, за исключением случаев, предусмотренных применимым соглашением между вами и Oracle.

    Патент США на создание фонетического представления генерируемой строки символов Патент (Патент № 10 102 189, выданный 16 октября 2018 г.)

    ОБЛАСТЬ

    Настоящее раскрытие в целом относится к области предложения имени домена и, в частности, к области предложения имен домена на основе фонетического представления.

    ИСТОРИЯ ВОПРОСА

    Интернет позволяет пользователю клиентской компьютерной системы идентифицировать миллионы других компьютерных систем, расположенных по всему миру, и связываться с ними. Клиентская компьютерная система может идентифицировать каждую из этих других компьютерных систем, используя уникальный числовой идентификатор для этого компьютера, называемый адресом Интернет-протокола («IP»). Когда сообщение отправляется от клиентской компьютерной системы к целевой компьютерной системе, клиентская компьютерная система может указывать IP-адрес целевой компьютерной системы, чтобы облегчить маршрутизацию связи к целевой компьютерной системе.Например, когда запрос веб-сайта отправляется из браузера на веб-сервер через Интернет, браузер может в конечном итоге направить запрос на IP-адрес сервера. IP-адреса могут представлять собой серию чисел, разделенных точками, и пользователям их может быть трудно запомнить.

    Система доменных имен (DNS) была разработана, чтобы упростить пользователям запоминание адресов компьютеров в Интернете. DNS преобразует уникальное буквенно-цифровое доменное имя, связанное с конечным компьютером, в IP-адрес этого компьютера.Таким образом, пользователю, который хочет посетить веб-сайт Verisign, нужно только помнить доменное имя «versign.com», а не запоминать IP-адрес веб-сервера Verisign, например 65.205.249.60.

    Новое доменное имя может быть зарегистрировано пользователем через регистратора доменного имени. Пользователь может подать регистратору запрос с указанием желаемого доменного имени. Регистратор может проконсультироваться с центральным реестром, который ведет авторитетную базу данных зарегистрированных доменных имен, чтобы определить, доступно ли доменное имя, запрошенное пользователем, для регистрации или оно было зарегистрировано другим пользователем.Если доменное имя не было зарегистрировано, регистратор может указать пользователю, что запрошенный домен доступен для регистрации. Пользователь может отправить регистрационную информацию и запрос на регистрацию регистратору, что может привести к регистрации домена для пользователя в реестре. Если домен уже зарегистрирован, регистратор может сообщить пользователю, что домен недоступен.

    Многие доменные имена уже зарегистрированы и больше не доступны. Таким образом, пользователю, возможно, придется подумать о других доменных именах, которые могут подходить для целей пользователя.

    СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

    Как обсуждалось в данном документе, предоставляются системы, способы, устройства и машиночитаемые носители, включая инструкции для выполнения операций. Операции включают создание строки символов на основе набора правил; разбор строки символов в строку графем; доступ к первой структуре данных, которая отображает графемы в одно или несколько универсальных фонетических представлений на основе международного фонетического алфавита, при этом первая структура данных содержит множество первых узлов, причем каждый первый узел из множества первых узлов имеет соответствующий присвоенный вес, который соответствует произношению графемы; определение одного или нескольких фонетических представлений для одной или нескольких графем в строке графем на основе первой структуры данных; доступ ко второй структуре данных, которая отображает одно или несколько универсальных фонетических представлений на одну или несколько графем, при этом вторая структура данных содержит множество вторых узлов, причем каждый второй узел из множества вторых узлов имеет соответствующий вес, назначенный, который соответствует вероятное изображение графемы; определение по меньшей мере одного представления графемы для одного или нескольких из одного или нескольких фонетических представлений на основе второй структуры данных; и построение фонетического представления строки символов на основе определенного представления графемы.

    Согласно некоторым вариантам осуществления, операции включают в себя ранжирование каждого представления графемы для создания списка ранжирования, при этом ранжирование основано на вероятности того, что представление графемы звучит аналогично звуку произношения строки символов; и фильтрацию ранжированного списка для получения подмножества графена.

    Согласно некоторым вариантам осуществления, операции включают в себя создание первой структуры данных и второй структуры данных как деревьев получения информации.

    Согласно некоторым вариантам осуществления, операции включают в себя определение первого составного веса для одного или нескольких фонетических представлений на основе первой структуры данных.

    Согласно некоторым вариантам осуществления, операции включают в себя определение второго составного веса для одного или нескольких представлений графемы на основе второй структуры данных.

    Согласно некоторым примерам фильтрация основана на втором составном весе.

    Согласно некоторым примерам, набор правил включает в себя по меньшей мере одно из длины строки символов, по меньшей мере одного символа в строке символов и позиции по меньшей мере одного символа в строке символов.

    Согласно некоторым примерам может быть выполнено определение, является ли фонетическое представление строки символов зарегистрированным доменным именем.

    Следует понимать, что как предшествующее общее описание, так и последующее подробное описание являются только примерными и пояснительными и не ограничивают раскрытие, как заявлено.

    КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

    Чертежи не обязательно выполнены в масштабе. Вместо этого акцент обычно делается на иллюстрации принципов раскрытия информации, описанных в данном документе.Прилагаемые чертежи, которые включены в данное описание и составляют его часть, иллюстрируют несколько вариантов осуществления, согласующихся с раскрытиями, и вместе с описанием служат для объяснения принципов раскрытия. На чертежах:

    РИС. 1 показывает примерный алгоритм процедуры начальной загрузки согласно некоторым вариантам осуществления.

    РИС. 2 показан пример процесса сопоставления слова vincenti и его фонетизации из словаря согласно вариантам осуществления.

    РИС. 3 показывает пример алгоритма обучения, который можно использовать после того, как выравнивания были сгенерированы для генерации IG-деревьев, согласно вариантам осуществления.

    РИС. 4 показывает примерный способ преобразования строки символов на первом языке в фонетическое представление второго языка согласно вариантам осуществления.

    РИС. 5 показывает пример использования контекста во время фонетизации согласно вариантам осуществления.

    РИС. 6 показывает пример использования IG-Tree согласно вариантам осуществления.

    РИС. 7 показывает пример компьютерной системы согласно вариантам осуществления.

    РИС. 8 показывает примерную вычислительную систему согласно некоторым вариантам осуществления.

    РИС. 9 — примерная диаграмма пользовательских интерфейсов, которые могут быть представлены пользователю в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.

    ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

    Следующее подробное описание относится к прилагаемым чертежам. По возможности, на чертежах и в нижеследующем описании используются одинаковые ссылочные позиции для обозначения одинаковых или подобных частей.Кроме того, элементы с одинаковыми именами выполняют аналогичные функции и имеют аналогичный дизайн, если не указано иное. Изложены многочисленные детали, чтобы обеспечить понимание описанных здесь вариантов осуществления. Варианты осуществления могут быть реализованы без этих подробностей. В других случаях хорошо известные методы, процедуры и компоненты не были описаны подробно, чтобы избежать затруднения понимания описанных вариантов осуществления. Хотя здесь описаны несколько примерных вариантов осуществления и функций, возможны модификации, адаптации и другие реализации, не выходящие за рамки сущности и объема раскрытия.Соответственно, нижеследующее подробное описание не ограничивает раскрытие. Вместо этого надлежащий объем раскрытия определяется прилагаемой формулой изобретения.

    Как отмечалось выше, многие доменные имена уже зарегистрированы и больше не доступны. Кроме того, пользователю может быть сложно решить, какое доменное имя выбрать. Например, начинающие компании или быстрорастущие компании могут пожелать зарегистрировать доменное имя, которое не является словарным словом, но может быть легко произносимым. Могут быть подходящие доменные имена, которые не зарегистрированы и доступны, хотя пользователь может не знать об их существовании.Необходима эффективная система для предложения подходящих доменов, которые не являются словами в словаре и могут быть доступны для регистрации.

    В соответствии с аспектами, соответствующими настоящему раскрытию, предоставляются способ, устройство, система и машиночитаемый носитель, который генерирует строку символов на основе набора правил и преобразует строку символов в одну или несколько строк, которые являются транслитерациями на основе фонетики. Настоящие методы позволяют принимать в качестве входных данных набор правил, генерировать строку символов и создавать одну или несколько строк символов на основе фонетизации одной или нескольких графем в строке.

    Настоящий способ, система и машиночитаемый носитель могут использовать цепочку обработки, которая состоит из двух этапов. Первым из них является преобразование графемы в фонему (g2p), при котором входной сигнал фонетизируется для создания N последовательностей фонем. Второй шаг — преобразование фонемы в графему (p2g), при котором последовательности фонем графетизируются. Для каждой входной последовательности этот второй шаг создает M последовательностей графем. Сквозная система выдает N * M результатов, которые могут быть оценены, отсортированы, отфильтрованы и очищены перед предоставлением конечному пользователю.

    Преобразование g2p может использовать первую структуру данных для преобразования графем в фонемы, например, международные фонемы, а преобразование p2g может использовать вторую структуру данных для преобразования этих фонем в графемы. Первая и вторая структуры данных функционируют, зная, какая графема соответствует какой фонеме. Например, первая и вторая структуры данных могут быть представлены как деревья получения информации (IG). Таким образом, фонетическая транскрипция и исходная графема совпадают.Фонетические словари обычно не предоставляют такой информации. Таким образом, выравнивание обучается по фонетическому словарю. Фаза начальной загрузки используется для совмещения графемы и фонем, и обычно для нее требуется фонетический словарь, а также первый набор выровненных вручную фонетизаций. Каждая группа графем отображается на группу фонем. Поскольку между двумя наборами не всегда может быть соответствие 1: 1, фонемы или графемы группируются вместе перед выравниванием. Эти группы называются псевдофонемами и есть псевдофонемы и псевдографемы.Например, выравнивание слова «mckinney» может быть

    m_c ki n_n e_y

    m_a_k kini

    В этом примере последовательность графемы «ey» соответствует фонеме «i», поэтому они сгруппированы вместе в псевдографему «e_y». Выровненные вручную фонетизации можно прочитать из файла. Дискретный оценщик может накапливать вероятности данной графемы, сопоставленной с определенной фонемой. ИНЖИР. 1 показан пример алгоритма процедуры начальной загрузки.Если некоторые слова не выровнены, это обычно означает, что необходимо выполнить ручное выравнивание, чтобы покрыть некоторые исключения сопоставления. Выравнивание необходимо выполнить только один раз для языка. Картографы P2g или g2p используют одни и те же данные выравнивания. ИНЖИР. 2 показан пример процесса сопоставления слова «vincenti» и его фонетизация из словаря согласно вариантам осуществления.

    РИС. 3 показывает пример алгоритма обучения, который может использоваться после того, как выравнивания были сгенерированы для генерации IG-деревьев, согласно вариантам осуществления.Процесс описан для модуля отображения g2p, но процесс для p2g точно такой же, с заменой графемы на фонему и наоборот. Чтобы заполнить дерево, необходимо прочитать каждое выравнивание. Корневой уровень дерева не считается эффективным.

    РИС. 4 показывает примерный способ преобразования строки символов в одно или несколько фонетических представлений строки символов согласно вариантам осуществления. Например, способ по фиг. 4 может выполняться компьютером, описанным ниже на фиг.7 или фиг. 8. Компьютер может быть мобильным устройством, например смартфоном с сенсорным экраном или микрофоном, которое можно использовать для приема ввода от пользователя. Согласно некоторым вариантам осуществления компьютер может быть реализован как серверный компьютер, в котором клиентское устройство может вводить строку символов на серверный компьютер, а серверный компьютер может генерировать одно или несколько фонетических представлений строки символов.

    Как показано на фиг. 4, на этапе , 404, , строка символов может быть сгенерирована на основе набора правил.Набор правил может включать одно или несколько правил, которые определяют параметры создаваемой строки символов. Например, правила могут включать длину строки, идентификацию одного или нескольких символов в строке, идентификацию позиции одного или нескольких символов в строке, образцы гласных и согласных в строке, идентификацию словаря, алфавита, и / или язык и т. д. Одно или несколько из этих правил могут быть получены через пользовательский интерфейс. Правилам может быть назначен порядок, в котором они выполняются, например, в том порядке, в котором они перечислены при вводе пользователем.В качестве альтернативы, правила могут иметь вес, связанный с ними, в зависимости от их важности. Например, но не ограничиваясь этим, пользователь может ввести набор правил, например, сгенерированная строка имеет следующие характеристики:

    • (1) максимальная длина сгенерированной строки,
    • (2) требуемое чередование гласных и согласные,
    • (3) подобие фонемного звука.
      Правила могут выполняться в том порядке, в котором пользователь вводит их, или пользователь может указать вес, для которого может учитываться каждое правило, например,
    • (1) 50%
    • (2) 30%
    • (3) 20%
      Всякий раз, когда она представлена, сгенерированная строка может быть отсортирована и отображена способом, который соответствует порядку и весу правил.Можно принять во внимание, что длина строки может иметь особое значение, потому что пользователи могут быть более заинтересованы в более коротких доменных именах, потому что более короткие доменные имена, как правило, легче запомнить и продавать на веб-сайтах и ​​в рекламных кампаниях.

    На 406 метод продолжается путем синтаксического анализа строки символов на строку графем. Для большинства языков синтаксический анализ строки символов прост. Однако в некоторых языках, в которых используются нелатинские символы, есть некоторые тонкости, которые могут затруднить работу с ними.Например, для арабского языка может использоваться метод диафона / подслога, в котором может использоваться конкретная слоговая структура арабских слов. Общая проблема арабского языка заключается в том, что он написан без гласных, которые, тем не менее, произносятся. Поэтому часто бывает необходимо добавить эти пропущенные гласные к тексту, прежде чем можно будет провести какой-либо фонетический анализ. Это можно сделать с помощью различных подходов, в том числе с использованием подхода на основе правил для обработки гласных текста, когда общие гласные вставляются в большой набор данных и обучаются с помощью общих гласных.Другие подходы включают использование полной процедуры морфологической маркировки для выполнения автоматической арабской диакритизации, в которой используется простая языковая модель лексемы. У китайцев есть и другие трудности. Общей проблемой является использование полифонических символов, затрудняющее фонетизацию. Один из подходов к преобразованию графемы в телефон может включать следующие шаги: текст разбивается на слова, а затем используются два метода: правила, созданные вручную, и списки статистических решений. Стохастическое решение, основанное на расширенной стохастической сложности (ESC), может использоваться для выполнения G2P на китайском языке.

    На этапе , 408, способ продолжается путем доступа к первой структуре данных, которая отображает графемы в одно или несколько универсальных фонетических представлений на основе международного фонетического алфавита. Первая структура данных может содержать множество первых узлов, причем каждому первому узлу из множества первых узлов присвоен соответствующий вес, который соответствует вероятному произношению графемы.

    Устройство преобразования графемы в фонемы (g2p) преобразует конкретную входную букву в соответствующий ей звук на основе правильного контекста, процесс, называемый фонемизацией, который может выполняться с использованием различных методов.Например, одним из методов является использование фонологических правил, в которых эти правила основаны на знаниях разработчика системы. Как правило, эти правила включают левый и правый контекст графемы, чтобы назначить ей фонему. Например, A / X / B → y означает, что X фонетизируется как звук y, когда он находится между A и B. Другой метод заключается в использовании методики на основе словаря, когда слова снабжены соответствующей последовательностью фонем; однако этот метод может вызвать трудности с элементами вне словарного запаса (OOV), которые могут быть найдены в названиях компаний, именах собственных и придуманных именах.Другой метод — полагаться на методы, основанные на данных, которые могут непосредственно изучать правила из фонетического словаря. В этом случае при наличии словаря выполняется небольшой объем ручной работы. Существует множество методов, которые можно использовать для этого преобразования, в том числе использование статистических моделей для изучения представлений данных, управляемых данными, с использованием алгоритмов машинного обучения, таких как деревья решений, произношение по аналогии, нейронные сети, скрытые марковские модели (HMM), дерево получения информации (IG).В подходе IG-дерева каждый уровень дерева уточняет контекст преобразования, причем чем глубже дерево, тем точнее будет преобразование. Контекст включает буквы слева и справа во входном слове. Подход IG-дерева не зависит от языка. Отображение одной буквы g2p — это эффективный поиск в дереве. IG-tree требует некоторой работы для выравнивания исходной графемы и целевой фонемы, но сам этот шаг может быть автоматизирован с использованием, например, HMM.

    РИС. 5 показывает пример использования контекста во время фонетизации согласно вариантам осуществления.При отсутствии контекста или 1-левого контекста графема «i» отображается на фонему «I». Когда рассматривается контекст 1-левый и 1-правый, графемы «воздух» следует рассматривать вместе и могут быть представлены фонетическим символом «*». Как показано, графема «airmix» может быть представлена ​​фонетической строкой «* rmIks» с использованием графемы g2P для отображения фонем. Глубина дерева выбирается процедурой обучения. Чем глубже будет дерево, тем точнее будут результаты. С другой стороны, более глубокие деревья означают больший объем памяти и большее время поиска.После завершения создания дерева его структуру можно сохранить на диск с помощью сериализации Java.

    При фонетизации графем можно учитывать контекст. ИНЖИР. 5 показывает пример фонетизации, где результат изменяется в зависимости от того, сколько контекста включено. IG-Tree может давать ответы, зависящие от контекста. IG-Tree — это древовидная структура данных, используемая для кодирования контекста фонетизации. У каждого узла, кроме корневого, есть ключ, указывающий на поисковый запрос. Для картографа g2p ключи — это графемы, а значения — фонемы.У каждого узла также есть список возможных значений и их вероятностей. Такая структура позволяет более или менее учитывать контекст для фонетизации. Фонетизация графемы обычно зависит от ее контекста. IG-Tree рассматривает левую и правую графемы текущего элемента как контекст, используемый для различения возможных фонетизаций. Глубина дерева указывает размер принимаемого во внимание контекста. Таким образом можно выполнить поиск в дереве.Для буквы в позиции i входного слова w получить сын корня с ключом w [i]. Затем, пока существует узел, вы спускаетесь по дереву. Для нечетных уровней вы получаете букву слева в качестве ключа, а для четных уровней вы получаете букву справа в качестве ключа. Если нет сыновей с правильным ключом, последний узел используется как результат фонетического сопоставления. Поиск одного отображения выполняется в O (D), где D — максимальная глубина дерева. Эта глубина настраивается при обучении дерева и может быть небольшой для большинства языков, что обеспечивает очень быстрый поиск в дереве.

    Продолжая с РИС. 4, на этапе , 410, , способ продолжается путем определения одного или нескольких фонетических представлений для одной или нескольких графем в строке графем на основе первой структуры данных. Как обсуждалось выше, первая структура данных может быть представлена ​​с использованием IG-дерева. ИНЖИР. 6 показывает пример использования IG-Tree согласно вариантам осуществления. Есть два разных способа использования IG-Tree. Для каждого способа входная последовательность графемы выравнивается до наилучшего возможного фонетического выравнивания.Входное слово в простейшей форме представляет собой последовательность единственной графемы. Однако некоторые графемы необходимо сгруппировать вместе, чтобы сформировать псевдографемы. Если нужен только лучший ответ, алгоритм представляет собой просто последовательность обхода дерева. Для каждой графемы (или псевдографемы) необходим только один обход дерева с максимально длинным контекстом (путем в дереве). Полученная фонема является наиболее вероятной фонемой в найденном узле. Результирующая последовательность фонем формируется путем конкатенации ранее найденных фонем.Если необходимы лучшие ответы, для их поиска можно использовать алгоритм N-Best. Для этого HMM может быть построен для наилучших возможных фонем в последнем узле пути дерева. Вероятности перехода задаются с помощью биграммы графемы, собранной во время обучения. Дискретный оценщик также может быть заполнен с использованием вероятностей фонем в последнем узле на пути дерева. После создания этих двух компонентов можно использовать алгоритм N-Best для поиска наилучших путей.

    Как обсуждалось выше, в некоторых случаях некоторые графемы группируются вместе для правильного отображения на фонемы.Например, двойные согласные почти всегда фонетизируются вместе. Следовательно, одна из целей — найти правильную последовательность псевдографемы для входной последовательности. В этой реализации можно использовать трехэтапный процесс: Первый шаг — сгенерировать все возможные перестановки входной последовательности. При этом учитывается список возможных псевдофонем, усвоенных в процессе обучения. Второй шаг — удалить некоторые возможные плохие наблюдения, также называемые обрезкой. Правила могут использоваться для обнаружения плохой последовательности, особенно путем обнаружения псевдографем, которые не следует объединять.Этот процесс может использовать вероятности биграмм, чтобы избежать плохой начальной псевдографемы и плохой конечной псевдографемы. Третий шаг — найти наиболее вероятную последовательность между оставшимися перестановками. Каждой последовательности присваивается оценка, которая представляет собой произведение вероятности каждой биграммы внутри слова. Затем можно сохранить перестановку с лучшим результатом.

    Алгоритм N-Best может быть основан на HMM и дискретной оценке. Все возможные пути внутри HMM создаются буква за буквой (от входного слова).Каждому пути присваивается оценка на основе дискретной оценки. После каждой буквы они обрезаются, чтобы сократить время вычислений. Процесс обрезки контролируется коэффициентом обрезки и максимальным количеством создаваемых узлов. В течение всего процесса на каждом пути обновляются худшие и лучшие результаты, чтобы улучшить производительность обрезки.

    В некоторых случаях следует учитывать отсутствующие фонемы. Даже при использовании одного и того же фонетического алфавита между языками могут быть некоторые различия.От языка к языку некоторые символы обязательно имеют разные звуки. В других языках некоторые фонемы просто отсутствуют. Например, недостающие фонемы можно учесть с помощью следующей техники. Для каждой отсутствующей фонемы от языкового источника до языковой цели возможен поиск соответствующих графем в языковом источнике. Если существует соответствующая графема, которая очень вероятна (P (g)> 70) или если наиболее вероятная графема намного более вероятна, чем вторая (P (первая)> 20 + P (вторая)), соответствующие фонемы этой графемы получены в языковой цели.Опять же, если существует соответствующая фонема, которая очень вероятна (P (p)> 70) или если наиболее вероятная фонема намного более вероятна, чем вторая (P (первая)> 20 + P (вторая)), источник отсутствует фонемы сопоставляются с целевой найденной фонемой.

    В некоторых случаях также следует учитывать аббревиатуры. Акронимы обычно не произносятся так же, как обычные слова. Обычно они произносятся независимо друг от друга. Чтобы справиться с этим случаем, картограф g2p может содержать небольшой словарь с фонетизацией каждой буквы.Можно установить специальный параметр, указывающий, что вводимые данные являются аббревиатурой и должны быть фонетизированы как таковые. Дополнительно или в качестве альтернативы IG-Tree можно обучить фонетизации акронимов.

    Возвращаясь к фиг. 4, на этапе , 412, , способ продолжается путем доступа ко второй структуре данных, которая отображает одно или несколько универсальных фонетических представлений на одну или несколько графем. Вторая структура данных может содержать множество вторых узлов, причем каждому второму узлу из множества вторых узлов присвоен соответствующий вес, который соответствует вероятному представлению графемы на втором языке.На этапе , 414, способ продолжается путем определения, по меньшей мере, одного представления графемы на втором языке для одного или нескольких из одного или нескольких фонетических представлений на основе второй структуры данных.

    Преобразователь фонемы в графему (p2g) выполняет работу, обратную преобразователю из графемы в фонемы. Он преобразует фонему в ее письменную буквенную форму. Некоторые из представленных выше методов можно изменить, чтобы построить p2g-мапперы. Например, IG-деревья обратимы. Однако это не относится ко всем методикам, поскольку отображение фонем в графемы вызывает некоторые специфические проблемы в некоторых языках.Например, одна из проблем при преобразовании фонемы в графему возникает из-за дифтонгов и двойных букв. Это означает, что обычно существует больше способов написать слово, чем произнести его. Можно использовать скрытую марковскую модель второго порядка с поиском Витерби или сочетание нескольких методов для улучшения результатов. В некоторых вариантах осуществления может быть возвращено более одного потенциально хорошего ответа. Для этого можно использовать алгоритм N-best на основе HMM, как обсуждалось выше.

    На этапе 416 метод продолжается путем построения фонетического представления строки символов на основе определенного представления графемы.

    Можно принять во внимание, что процесс, изображенный на фиг. 4 может повторяться для другой строки символов, созданной с использованием того же набора правил.

    Приведенное выше описание является иллюстративным, и специалистам в данной области могут быть понятны варианты конфигурации и реализации. Например, различные иллюстративные логические схемы, логические блоки, модули и схемы, описанные в связи с раскрытыми здесь вариантами осуществления, могут быть реализованы или выполнены с помощью процессора общего назначения, процессора цифровых сигналов (DSP), специализированной интегральной схемы (ASIC). , программируемая вентильная матрица (FPGA) или другое программируемое логическое устройство, дискретная логика затвора или транзистора, дискретные аппаратные компоненты или любая их комбинация, предназначенная для выполнения функций, описанных в данном документе.Универсальный процессор может быть микропроцессором, но, альтернативно, процессор может быть любым обычным процессором, контроллером, микроконтроллером или конечным автоматом. Процессор также может быть реализован в виде комбинации вычислительных устройств, например, комбинации DSP и микропроцессора, множества микропроцессоров, одного или нескольких микропроцессоров в сочетании с ядром DSP или любой другой такой конфигурации.

    В одном или нескольких примерных вариантах осуществления описанные функции могут быть реализованы в аппаратных средствах, программном обеспечении, встроенном программном обеспечении или любой их комбинации.Для программной реализации описанные здесь методы могут быть реализованы с помощью модулей (например, процедур, функций, подпрограмм, программ, подпрограмм, подпрограмм, модулей, пакетов программного обеспечения, классов и так далее), которые выполняют описанные здесь функции. Модуль может быть связан с другим модулем или аппаратной схемой путем передачи и / или приема информации, данных, аргументов, параметров или содержимого памяти. Информация, аргументы, параметры, данные и т.п. могут передаваться, пересылаться или передаваться с использованием любых подходящих средств, включая совместное использование памяти, передачу сообщений, передачу маркеров, передачу по сети и т.п.Программные коды могут храниться в блоках памяти и выполняться процессорами. Блок памяти может быть реализован внутри процессора или вне процессора, и в этом случае он может быть коммуникативно связан с процессором с помощью различных средств, известных в данной области техники.

    Выбор может быть сделан на основе критериев, установленных во вводе поиска, таких как, помимо прочего:

    • (1) максимальная длина сгенерированной строки,
    • (2) требуемое чередование гласных и согласных ,
    • (3) подобие фонемного звука и др.
      Правила могут выполняться в том порядке, в котором пользователь вводит их, или пользователь может указать вес, для которого может учитываться каждое правило, например,
    • (1) 50%
    • (2) 30%
    • (3) 20%
      Всякий раз, когда она представлена, сгенерированная строка может быть отсортирована и отображена способом, который соответствует порядку и весу правил.

    Например, РИС. 7 иллюстрирует пример конфигурации оборудования для компьютерного устройства , 700, , которое можно использовать в качестве мобильного устройства, которое можно использовать для выполнения одного или нескольких процессов, описанных выше.Хотя фиг. 7 иллюстрирует различные компоненты, содержащиеся в компьютерном устройстве 700 , фиг. 7 иллюстрирует один пример компьютерного устройства, и могут быть добавлены дополнительные компоненты, а существующие компоненты могут быть удалены.

    Компьютерное устройство 700 может быть любым типом компьютерных устройств, например настольными компьютерами, ноутбуками, серверами и т. Д., Или мобильными устройствами, такими как смартфоны, планшетные компьютеры, сотовые телефоны, персональные цифровые помощники и т. Д. на фиг. 7, компьютерное устройство , 700, может включать в себя один или несколько процессоров , 702, с различными конфигурациями ядер и тактовыми частотами.Компьютерное устройство , 700, также может включать в себя одно или несколько запоминающих устройств , 704, , которые служат в качестве основной памяти во время работы компьютерного устройства , 700, . Например, во время работы копия программного обеспечения, поддерживающего операции DNS, может храниться в одном или нескольких запоминающих устройствах , 704, . Компьютерное устройство , 700, может также включать в себя один или несколько периферийных интерфейсов , 706, , таких как клавиатуры, мыши, сенсорные панели, компьютерные экраны, сенсорные экраны и т. Д., для обеспечения взаимодействия человека с компьютерным устройством и манипулирования им 700 .

    Компьютерное устройство , 700, может также включать в себя один или несколько сетевых интерфейсов , 708, для связи через одну или несколько сетей, таких как адаптеры Ethernet, беспроводные приемопередатчики или компоненты последовательной сети, для связи по проводной или беспроводной среде с использованием протоколов. Компьютерное устройство , 700, может также включать в себя одно или несколько запоминающих устройств , 710, с различными физическими размерами и емкостями, например флэш-накопители, жесткие диски, оперативную память и т. Д.для хранения данных, таких как изображения, файлы и программные инструкции, для выполнения одним или несколькими процессорами , 702, .

    Кроме того, компьютерное устройство , 700, может включать в себя одну или несколько программ , 712, , которые обеспечивают функциональность, описанную выше. Одна или несколько программ , 712, могут включать в себя инструкции, которые заставляют один или несколько процессоров , 702, выполнять процессы, описанные в данном документе. Копии одной или нескольких программ , 712, могут храниться на одном или нескольких энергонезависимых машиночитаемых носителях, таких как запоминающие устройства , 704, и / или на одном или нескольких запоминающих устройствах , 710, .Аналогично, данные, например записи DNS, используемые одной или несколькими программами , 712, , могут храниться в одном или нескольких запоминающих устройствах , 704, и / или на одном или нескольких запоминающих устройствах , 710, .

    В реализациях компьютерное устройство , 700, может связываться с другими устройствами через одну или несколько сетей. Другие устройства могут быть устройствами любых типов, как описано выше. Сеть может быть сетью любого типа, такой как локальная сеть, глобальная сеть, виртуальная частная сеть, Интернет, интрасеть, экстранет, коммутируемая телефонная сеть общего пользования, инфракрасная сеть, беспроводная сеть, и любое их сочетание.Сеть , 716, может поддерживать связь с использованием любого из множества коммерчески доступных протоколов, таких как TCP / IP, UDP, OSI, FTP, UPnP, NFS, CIFS, AppleTalk и т.п. Сеть , 716, может быть, например, локальной сетью, глобальной сетью, виртуальной частной сетью, Интернетом, интрасетью, экстранетом, коммутируемой телефонной сетью общего пользования, инфракрасной сетью, беспроводной сетью, и любое их сочетание.

    Компьютерное устройство , 700, может включать в себя множество хранилищ данных и другую память и носители данных, как описано выше.Они могут находиться в различных местах, например, на носителе данных, локальном (и / или резидентном) на одном или нескольких компьютерах или удаленном от любого или всех компьютеров в сети. В некоторых реализациях информация может находиться в сети хранения данных («SAN»), знакомой специалистам в данной области техники. Точно так же любые файлы, необходимые для выполнения функций, приписываемых компьютерам, серверам или другим сетевым устройствам, могут храниться локально и / или удаленно, в зависимости от обстоятельств.

    В реализациях компоненты компьютерного устройства , 700, , как описано выше, не обязательно должны быть заключены в один корпус или даже расположены в непосредственной близости друг от друга.Специалисты в данной области техники поймут, что вышеописанные компоненты являются только примерами, поскольку компьютерное устройство , 700, может включать в себя любой тип аппаратных компонентов, включая любые необходимые сопутствующие встроенные программы или программное обеспечение, для выполнения раскрытых реализаций. Компьютерное устройство , 700, также может быть частично или полностью реализовано с помощью компонентов или процессоров электронных схем, таких как специализированные интегральные схемы (ASIC) или программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA).

    Если реализовано в программном обеспечении, функции могут храниться или передаваться на машиночитаемом носителе в виде одной или нескольких инструкций или кода. Машиночитаемые носители включают в себя как материальные, энергонезависимые компьютерные носители данных, так и средства связи, включая любые носители, которые облегчают передачу компьютерных программ из одного места в другое. Носители данных могут быть любыми доступными материальными энергонезависимыми носителями, к которым может получить доступ компьютер. В качестве примера, но не ограничения, такие материальные энергонезависимые машиночитаемые носители могут включать RAM, ROM, флэш-память, EEPROM, CD-ROM или другое хранилище на оптических дисках, хранилище на магнитных дисках или другие магнитные устройства хранения, или любые другой носитель, который можно использовать для переноса или хранения желаемого программного кода в форме инструкций или структур данных, и к которому может получить доступ компьютер.Диск и диск, как они используются здесь, включают CD, лазерный диск, оптический диск, DVD, дискету и диск Blu-ray, где диски обычно воспроизводят данные магнитным способом, тогда как диски воспроизводят данные оптическим способом с помощью лазеров. Кроме того, любое соединение правильно называть машиночитаемым носителем. Например, если программное обеспечение передается с веб-сайта, сервера или другого удаленного источника с использованием коаксиального кабеля, оптоволоконного кабеля, витой пары, цифровой абонентской линии (DSL) или беспроводных технологий, таких как инфракрасный порт, радио и микроволновая печь, тогда коаксиальный кабель, оптоволоконный кабель, витая пара, DSL или беспроводные технологии, такие как инфракрасный порт, радио и микроволновая печь, включены в определение среды.Комбинации вышеперечисленного также должны быть включены в объем машиночитаемых носителей.

    РИС. 8 иллюстрирует некоторые компоненты вычислительного устройства , 800, для построения фонетического представления строки символов. Вычислительное устройство , 800, может быть реализовано, например, как вычислительное устройство , 700, на фиг. 7. Как показано на фиг. 8, вычислительное устройство , 800, включает в себя конструктор фонетического представления , 802 для представления фонетических представлений одной или нескольких строк символов.

    Конструктор фонетического представления 802 включает генератор строк 815 . Генератор строк 815 обращается к набору правил. Согласно некоторым примерам, набор правил , 825, может храниться в хранилище , 810, . Например, правила могут включать длину строки, идентификацию одного или нескольких символов в строке, идентификацию позиции одного или нескольких символов в строке, образцы гласных и согласных в строке, идентификацию словаря, алфавита, и / или язык и т. д.Генератор , 815, строк может генерировать строку символов на основе правил в наборе правил.

    Конструктор фонетического представления 802 дополнительно включает синтаксический анализатор 803 . Синтаксический анализатор , 803, настроен для доступа к одной или нескольким строкам символов. Одна или несколько строк символов могут быть получены через пользовательский интерфейс и могут представлять доменное имя, которое пользователь заинтересован в регистрации в качестве доменного имени. Синтаксический анализатор , 803, дополнительно сконфигурирован для синтаксического анализа сгенерированной строки символов в строку графем.

    Конструктор фонетического представления 802 дополнительно включает в себя фонетизатор 804 . Phonetizer , 804, сконфигурирован для доступа к структуре данных, например, к дереву фонетизации 820 в хранилище 810 , которое сопоставляет графемы с одним или несколькими фонетическими представлениями на основе фонетического алфавита, например, сопоставляя графемы с одним или несколькими универсальные фонетические представления, основанные на международном фонетическом алфавите, как более подробно обсуждалось выше.Структура данных включает в себя множество первых узлов, причем каждому первому узлу из множества первых узлов присвоен соответствующий вес, который соответствует вероятному произношению графемы, как более подробно обсуждалось выше. Phonetizer , 804, дополнительно сконфигурирован для определения одного или нескольких фонетических представлений для одной или нескольких графем в строке графем на основе первой структуры данных, как более подробно описано выше.

    Конструктор фонетического представления 802 дополнительно включает в себя графетизатор 806 .Графетизатор , 806, сконфигурирован для доступа к структуре данных, например, к дереву графитизации 821 в хранилище 810 , которое отображает одно или несколько универсальных фонетических представлений на одну или несколько графем, как более подробно обсуждалось выше. Структура данных включает в себя множество вторых узлов, причем каждому второму узлу из множества вторых узлов присвоен соответствующий вес, который соответствует вероятному представлению графемы, как более подробно обсуждалось выше.Graphetizer , 806, дополнительно сконфигурирован для определения по меньшей мере одного представления графемы для одного или нескольких из одного или нескольких фонетических представлений на основе второй структуры данных, как более подробно обсуждалось выше.

    Конструктор фонетического представления 802 необязательно включает в себя средство оценки / фильтр 808 . Счетчик / фильтр , 808, настроен для ранжирования каждого представления графемы для создания списка ранжирования, в котором ранжирование основано на вероятности того, что представление графемы звучит аналогично звуку произношения строки символов, и фильтрует ранжированный список для создания подмножество представлений графена, как более подробно обсуждалось выше.

    Конструктор фонетического представления 802 включает конструктор 809 . Конструктор , 809, сконфигурирован для создания фонетического представления строки символов на основе определенного представления графемы, как более подробно обсуждалось выше.

    Далее, согласно некоторым вариантам осуществления, конструктор может дополнительно сравнивать построенное фонетическое представление строки символов со словарем, чтобы определить, является ли построенное фонетическое представление строки символов словом в словаре.Если он определил, что это слово в словаре, то построенное фонетическое представление слова не может использоваться в качестве вывода.

    Вычислительное устройство , 800, может дополнительно включать в себя процессор , 812, для выполнения машиночитаемого кода в форме программных инструкций для выполнения функций, обсуждаемых в отношении конструктора фонетического представления 802 , синтаксического анализатора , 803, , фонетизатора. 804 , графетизатор 806 , средство оценки / фильтр 808 и конструктор 809 , в дополнение к методам и функциям, обсуждаемым в данном документе.Вычислительное устройство , 800, может дополнительно включать в себя передатчик / приемник , 816, для передачи и приема данных от других устройств в сетевой среде вычислительной системы. Вычислительное устройство , 800, может дополнительно включать в себя сетевой интерфейс , 818, для облегчения связи с другими устройствами в сетевой среде вычислительной системы.

    Вычислительное устройство 800 может дополнительно включать в себя память 814 . Память , 814, может быть любым устройством, способным хранить электронную информацию, например ОЗУ, флэш-памятью, жестким диском, внутренней или внешней базой данных и т. Д.Память может быть реализована как энергонезависимый носитель данных для хранения инструкций, адаптированных для выполнения процессором (ами) для выполнения, по меньшей мере, части способа в соответствии с некоторыми вариантами осуществления. Например, в памяти могут храниться инструкции компьютерной программы, например машиночитаемые или машиночитаемые инструкции, адаптированные для выполнения на процессоре (ах), для обнаружения вредоносного кода в дополнение к другим функциям, обсуждаемым в данном документе.

    Согласно некоторым вариантам осуществления, вычислительное устройство , 800, может дополнительно включать в себя верификатор доменного имени 855 .Верификатор доменного имени , 855, может связываться с регистратором доменного имени, реестром доменного имени или другими объектами доменного имени, чтобы определить, зарегистрировано ли построенное фонетическое представление строки символов как доменное имя. Если сконструированное фонетическое представление строки символов не зарегистрировано как доменное имя, сконструированное фонетическое представление строки символов может быть представлено через пользовательский интерфейс пользователю с возможностью регистрации сконструированного фонетического представления домена. название.

    РИС. 9 — примерная диаграмма пользовательских интерфейсов, которые могут быть представлены пользователю согласно некоторым вариантам осуществления настоящего раскрытия.

    Как видно на ФИГ. 9, пользовательский интерфейс , 902, может отображаться на дисплее и предоставлять одно или несколько полей, переключателей, раскрывающиеся меню и т.д., где могут быть приняты одно или несколько правил. Например, правила могут включать в себя одну или несколько из длины строки, идентификацию одного или нескольких символов в строке, идентификацию позиции одного или нескольких символов в строке, образцы гласных и согласных в строке, идентификацию словарь, алфавит и / или язык и т. д.Одно или несколько из этих правил могут быть получены через пользовательский интерфейс. Правила, которые принимаются через пользовательский интерфейс, могут храниться, например, в хранилище , 810, и использоваться для генерации строки символов.

    РИС. 9 дополнительно включает в себя пользовательский интерфейс , 904, . Пользовательский интерфейс , 904, может отображаться на устройстве отображения, которое может быть тем же устройством отображения, которое отображало пользовательский интерфейс , 902, , или другим устройством отображения. Пользовательский интерфейс , 904, может отображать на дисплее одно или несколько построенных фонетических представлений строки символов, которые были сгенерированы на основе набора правил, которые были получены через пользовательский интерфейс , 902, .

    Хотя идеи были описаны со ссылкой на примеры их реализации, специалисты в данной области техники смогут внести различные модификации в описанные реализации, не отступая от истинного духа и объема. Используемые здесь термины и описания приведены только для иллюстрации и не предназначены для ограничения. В частности, хотя процессы были описаны на примерах, этапы процессов могут выполняться в другом порядке, чем показано, или одновременно.Кроме того, в той степени, в которой термины «включая», «включает в себя», «имеющий», «имеет», «с» или их варианты используются в подробном описании, такие термины предназначены для включения таким же образом, как и термин «содержащий». Используемые здесь термины «один или несколько из» и «по меньшей мере один из» в отношении списка элементов, таких как, например, A и B, означают только A, только B или A и B. если не указано иное, термин «набор» следует интерпретировать как «один или несколько». Также термин «пара» или «пары» предназначен для обозначения косвенного или прямого соединения.Таким образом, если первое устройство подключается ко второму устройству, это подключение может осуществляться через прямое подключение или через косвенное подключение через другие устройства, компоненты и подключения.

    Специалисты в данной области техники смогут внести различные модификации в описанные варианты осуществления, не отступая от истинного духа и объема. Используемые здесь термины и описания приведены только для иллюстрации и не предназначены для ограничения. В частности, хотя способ был описан на примерах, этапы способа могут выполняться в другом порядке, чем проиллюстрированный, или одновременно.Специалисты в данной области поймут, что эти и другие варианты возможны в пределах сущности и объема, определенных в следующей формуле изобретения и ее эквивалентах.

    Приведенное выше описание раскрытия вместе с его связанными вариантами осуществления было представлено только в целях иллюстрации. Он не является исчерпывающим и не ограничивает раскрытие точной раскрытой формой. Специалисты в данной области техники поймут из вышеприведенного описания, что модификации и изменения возможны в свете вышеизложенных идей или могут быть получены в результате практического применения раскрытия.Например, описанные этапы не обязательно должны выполняться в той же обсуждаемой последовательности или с одинаковой степенью разделения. Подобным образом различные шаги могут быть опущены, повторены или объединены, если необходимо, для достижения тех же или подобных целей.

    admin

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.