Упражнение 159 — ГДЗ Русский язык 3 класс Канакина учебник часть 2
- Главная
- ГДЗ
- 3 класс
- Русский язык
- Канакина учебник
- Упражнение 159. Часть 2
Вернуться к содержанию учебника
Вопрос
Прочитайте.
1. Знать, солнышко утомлено, за горы прячется оно. (В. Жуковский) 2. Мы такие с ним друзья — куда он, туда и я. 3. Вы, товарищ, выше всех! 4. Ты в дальнюю дорогу бери с собой друзей. (С. Михалков) 5. Мама3 спит, она устала. (Е. Благинина) 6. О чём ты печалишься, осень? (Г. Новицкая) 7. Был я солнышком лучистым2. Стал я облачком пушистым. (С. Пшеничных)
- Объясните, на кого (или на что) указывают местоимения в каждом предложении?
- Найдите загадку об одуванчике. Почему цветок получил такое название?
- Спишите любые три предложения. Подчеркните в них местоимения. Устно определите лицо и число местоимений.
Ответ
Местоимения в предложениях указывают на: оно — солнышко; мы — говорящий и его друг, он — друг, я — говорящий; вы — товарищ; ты — на того, к кому обращаются; она — мама; ты — осень; я — одуванчик.
Загадка об одуванчике: Был я солнышком лучистым. Стал я облачком пушистым. Одуванчик получил такое название, потому что от дуновения ветра его семена разлетаются.
Знать, солнышко утомлено, за горы прячется оно. Вы, товарищ, выше всех! О чём ты печалишься, осень?
Мама — сущ.,( кто?). Н. ф. — мама. Одуш., нариц., в ж. р., в ед. ч., в И. п.. Подлежащее.
Лучистым
Знать, солнышко утомлено, за горы прячется оно. Вы, товарищ, выше всех! О чём ты печалишься, осень? Оно — 3 лицо, единственное число, вы — 2 лицо, множественное число,
Вернуться к содержанию учебника
Сосиски для киски — Елена Славных на vc.ru
Сегодня хочу разобрать упаковку сосисок. Интересно, как производители пытаются завладеть вниманием покупателя в этом сегменте, потому что на полке упаковок, ну очень много.
Я по традиции возьму всего 4 упаковки, которые сильно отличаются друг от друга по дизайну.
918 просмотров
Сегодня в разборе участвуют сосиски:
🌭Ядрена копоть
🌭Вязанка
🌭Сочинский комбинат
🌭Великолукский комбинат
Прежде чем начну разбор, скажу пару слов о себе. Я Елена Славных арт-директор, более 7 лет трудилась как дизайнер. На протяжении прошлого и этого года я плотно работала в нише запуска СТМ. Многие производители, в связи с событиями, начали активно запускать свои бренды и собственные торговые марки на полки магазинов. Работы прибавилось и опыта в этой нише, соответсвенно тоже. Каждый проект я начинаю с анализа на полке, поэтому делюсь своими наблюдениями в этом блоге.
Я считаю, что дизайн упаковки — это мощнейший инструмент продаж каждого производителя, который напрямую влияет на увеличение выручки компании, если доносит до покупателя ценность продукта, его свойства и характеристики.
Приступим🤌🏻
🔥Ядрена копоть
ПЛЮСЫ:
➕ При виде упаковки сразу понятно, какой продукт внутри + легко считывается категория товара.
➕Запоминающееся название, звучит классно, как «ядрен батон». Логотип — оно же название легко считывается, крупно, хорошо заметно.
➕На лицевой стороне отражены ингредиенты продукта и характеристики.
➕Понятна целевая аудитория продукта и бренда.
➕Отлично проработана фуд-зона (она аппетитна и привлекательна).
МИНУСЫ:
➖Текстовый блок с более подробной информацией о продукте плохо воспринимается и считывается, мелко.
➖Рациональные и эмоциональные преимущества не раскрыты.
В целом упаковка классная, заметная, черный цвет хорошо ее выделяет на полке. Я бы рекомендовала доработать основную суть бренда, создав его цельный образ через слоган, ключевое сообщение и т.д. И отразить более подробно рациональные преимущества и добавить эмоциональные преимущества, чтобы создавался убедительный образ Бренда.
🔥Сосиски Вязанка
ПЛЮСЫ:
➕ Логотип крупный, хорошо заметен.
➕Дизайн уникален, его не спутаешь с другим брендом.
➕Преимущества продукта легко считываются и заметны.
➕Понятна целевая аудитория продукта(выбор заботливых мам).
➕Хорошо раскрыты эмоциональные и рациональные преимущества продукта.
Так, теперь МИНУСЫ:
➖ Я написала выше про ➕, что дизайн уникален, вместе с этим он слишком простой и мультяшный, не передает натуральности и безопасности.
➖Сама упаковка теряется на полке.
➖ Отсутствует фуд-зона с ситуацией потребления.
➖Плохо считываются фирменные элементы, из-за присутствия на полках продукции этого бренда в разных дизайнах.
➖Текстовый блок под логотипом слабый, можно было сделать его интересней с помощью клеймов.
➖Трудно считывается категория продукта. Не понятно, что внутри, окошко, через которое видно продукт очень маленькое и бесполезное.
Я бы рекомендовала усилить заметность упаковки в категории, актуальность дизайна и запоминаемость логотипа. Добавить аппетитную и привлекательную фуд-зону. Доработать единство элементов дизайна и улучшить связь элементов фирменного стиля смыслам, закладываемым в бренд.
На очереди Сочинский мясокомбинат
🔥🔥🔥
Начнем с плюсов, их не много.
➕Логотип заметен, хорошо читается и запоминается в общих чертах.
➕Упаковка считывается легко и быстро.
➕Понятна категория продукта
МИНУСЫ:
➖ Фото комбината не доносит ни каких ценностей. И что, что он с 1937 года.
➖Нет фуд-зоны.
➖Бренд не выделяется на полке.
➖Не раскрыты преимущества продукта. Нет ни одного преимущества, ни одной характеристики продукта, ни одной причины, чтобы купить. Конверсия на 0.
➖Не понятна целевая аудитория Бренда, не раскрыты ценности и не понятно, что он транслирует.
Мои рекомендации: добавить визуальных триггеров. Добавить клеймы о преимуществах и особенностях бренда и продукта. Разместить аппетитную фуд-зону. Раскрыть суть бренда через слоган или другие элементы. Выявить и раскрыть эмоциональные преимущества (дать покупателям больше понимания того, почему они должны выбирать именно этот бренд).
И финальная упаковка на сегодня.
🔥Великолукский комбинат.
Начинается веселье.
ПЛЮСЫ😂
➕Хорошее решение для продукта, позиционирующегося как натуральный и здоровый, травка, ребенок. Зеленый цвет хорошо выделяет упаковку на полке. К бобру у меня конечно, вопросики, но, пока говорю о плюсах.
➕Относительно легко и быстро считывается упаковка в целом
➕Присутствуют рациональные преимущества в виде клеймов с витаминами.
➕Понятна целевая аудитория продукта и бренда.
На этом все. МИНУСЫ:
➖Логотип не способствует донесению ценностей бренда и
характеристик продукта.
➖Фуд-зона отсутствует.
➖Несмотря на то, что в дизайне присутствуют зеленый цвет и фото ребенка, основная суть бренда доносится поверхностно.
➖ Плохо раскрыты эмоциональные преимущества.
➖Характеристики продукта не подтверждены ценностями
➖Я бы назвала сам дизайн устаревшим.
Что могу посоветовать: если коротко — полностью поменять упаковку. Доработать логотип таким образом, чтобы он доносил ценности бренда.
Проработать основную суть бренда, создав цельный образ бренда, с помощью слогана, ключевого сообщения и добавить эмоциональные преимущества для того, чтобы атрибуты продукта и бренда вызывали определенный эмоциональный отклик у покупателей, желание купить именно этот продукт (ребенок на упаковке слабое эмоциональное преимущество). Проработать дизайн с точки зрения актуальности для потребителя, сделать его современным.
На этом разбор заканчиваю. Оставляйте в комментариях пожелания, упаковку каких продуктов разобрать в следующий раз👇🏻
Вы можете связаться со мной, чтобы разобрать свою упаковку, или получить предложение по разработке упаковки.
Для связи со мной:
Telegram
Спасибо, что прочитали этот разбор до конца, буду рада поддержке👍🏻
Как работает NER? | Распознавание именованных объектов
Распознавание именованных объектов в текстах
Распознавание именованных объектов (NER) идентифицирует интересующие особенности, такие как имена людей, мест и организаций, в дополнение к датам, валюте и другим специальным категориям существительных в языковых данных ( например, неструктурированный текст).
Лучший способ понять NER — это попробовать! Посетите демо-версию CoreNLP и вставьте короткий фрагмент текста, содержащий хотя бы несколько имен собственных, в поле «— Текст для аннотации —» (максимальное количество символов в онлайн-демонстрации — 5000).
Удалите параметры «части речи» и «разбор зависимостей» из поля «– Аннотации –», чтобы ограничить наши результаты именованными объектами и отправить текст для анализа.
На скриншоте выше CoreNLP аннотировал текст из статьи Википедии об американо-канадской активистке борьбы с рабством Мэри Энн Шадд, помечая слова (токены) такими ярлыками, как «Человек», «Страна», «Организация, » и «Свидание».
Хотя мы можем оценить полезность аннотаций CoreNLP при анализе текстов, максимум 5000 символов веб-версии делает непрактичным масштабирование для больших корпусов. Вы можете загрузить полную версию CoreNLP для экспериментов, но для урока мы будем использовать другой инструмент NLP, SpaCy.
Краткое введение в рабочий процесс НЛП (конвейер)
Как инструмент НЛП, такой как CoreNLP или SpaCy, идентифицирует именованные объекты в неструктурированном текстовом корпусе?
Если вы когда-нибудь занимались интеллектуальным упражнением, пытаясь решить, как заставить компьютер выполнить простую задачу (для людей) — например, приготовить тост, — вы быстро обнаружите, что многое из того, что имплицитно заложено в наших собственных когнитивных процессах («проверить тостер подключен») должен быть сформулирован программно.
NER ничем не отличается, требуя ряда подготовительных шагов, прежде чем его можно будет выполнить.
Токенизация
Большинство методов компьютерного анализа текста, включая NER, сначала включают в себя токенизацию данных или сегментацию текста на токены, чтобы каждое слово можно было исследовать отдельно. Если вы прошли семинар «Предварительная обработка оцифрованных текстов», вы токенизировали текстовый документ в OpenRefine, чтобы можно было исправить несколько ошибок за одну операцию. При выполнении компьютерного анализа текста токенизация выполняется системой обработки естественного языка.
Как только мы сможем подойти к текстам на уровне слова, можно будет выполнять другие задачи обработки в рабочем процессе анализа текста, такие как:
Удаление стоп-слов
Часто используемые слова — например, , из и и на английском языке — обычно отфильтровываются из корпуса для повышения эффективности, потому что они вряд ли будут представлять интерес.
Во многих инструментах НЛП можно либо добавить стоп-слова, которые вы, возможно, захотите проигнорировать в своем анализе, либо исключить из списка существующие стоп-слова, которые на самом деле имеют отношение к вашему анализу.
Тегирование части речи (PoS или POS)
Тегирование PoS — это форма аннотации, которая оценивает каждое слово, чтобы определить его соответствие грамматическим частям речи, таким как существительные, местоимения, глаголы, наречия, прилагательные и т. д. В отличие от двух предыдущих задач, которые можно явно запрограммировать с помощью формальных правил, таких как «создавать новый токен каждый раз, когда встречается символ пробела», тегирование PoS и другие последующие задачи вместо этого полагаются на машинное обучение, чтобы делать обобщенные прогнозы о том, какой тег является наиболее подходящим. Например, является ли «пила» глаголом или существительным в зависимости от контекста.
Инструменты НЛП используют обученные языковые модели для своих прогнозов, которые «обучаются» на многих примерах различных моделируемых категорий.
Часто — и в этом уроке — вы будете работать с моделью, обученной кем-то другим, например, разработчиками инструмента. Обычно можно — хотя и требует много времени — обучить собственную модель, если модель, предоставленная инструментом, не подходит для ваших целей.
Как и следовало ожидать, то, как инструмент делает свои прогнозы, может быть совершенно непрозрачным для пользователя; мы обсудим предвзятость обучающих данных далее в разделе «За интерфейсом».
Синтез или лемматизация
Слово может быть выражено в различных формах; например, существительные во множественном числе («мариновать», «мариновать») или спрягаемые глаголы («мариновать», «мариновать», «мариновать»). Хотя мы, люди, признаем, что они семантически связаны, компьютер должен быть проинструктирован, чтобы считать их таковыми. Чтобы иметь возможность сравнивать подобное с подобным, многие рабочие процессы НЛП включают приведение слов к их корневой форме или лемме .
Существует два подхода к задаче определения леммы слова в НЛП:
- стемминг, более быстрый, но более подверженный ошибкам метод, который работает путем обрезания конца слова в надежде, что он в большинстве случаев достигнет намеченной цели, и
- лемматизация, которая использует словарь и выполняет морфологические анализ для более точного определения леммы.
Компромиссы: скорость vs. Точность
По мере того, как мы лучше знакомимся с рабочим процессом НЛП, мы сталкиваемся с различными уступками, которые разработчики делают при разработке своих инструментов для увеличения скорости или максимальной эффективности процессов. Например, что касается токенизации: мы знаем, что пробел не обязательно указывает на начало нового слова, но создание исчерпывающего списка исключений на разных языках потребовало бы очень много времени. Действительно, на уроке «Предварительная обработка оцифрованных текстов» мы обсуждали относительно низкую планку точности, потому что исправление каждой ошибки займет слишком много времени.
Точность — не единственная характеристика, которой жертвуют скоростью или эффективностью при разработке компьютерных программ и алгоритмов. Библиотека Python, которую мы будем использовать для урока, SpaCy, ограничивает наш выбор подходов к рабочему процессу НЛП, принимая решения за нас, чтобы оптимизировать скорость.
Наибольшую тревогу вызывает привилегия эффективности над справедливостью — делается ли это сознательно или бессознательно — путем отказа от участия меньшинств в процессе проектирования, предположения о том, что пользователь разделяет доминирующую предметную позицию разработчика, не уделяя времени полной сборке. репрезентативные обучающие наборы данных и так далее.Разбор зависимостей
Изучение отдельных токенов по отдельности может скрыть контекстуальную информацию от окружающих слов, которые могут иметь решающее значение для их значения. Анализ зависимостей выводит синтаксические отношения между токенами, которые затем могут помочь другим компонентам рабочего процесса НЛП; например, токенизация подорвет семантическую связь между «Нью» и «Йорк». В дополнение к объединению токенов, которые были чрезмерно сегментированы, синтаксический анализ зависимостей аннотирует языковые данные лексической информацией в древовидной структуре.
На приведенном выше снимке экрана показано первое предложение введения в документе «wollstonecraft.
txt», визуализированном с помощью визуализатора анализа зависимостей SpaCy. Изогнутая линия, соединяющая токены «Мэри» и «Уоллстонкрафт» и отмеченная меткой «составной», указывает на то, что SpaCy повторно связал два токена, которые составляют имя собственное. Визуализатор синтаксического анализа зависимостей также идентифицировал отношения, такие как модификаторы предлогов («prep») и объекты предлогов («pobj»), иногда вкладывая помеченные соединительные линии для выражения более сложных зависимостей. Обсуждение грамматических правил, которые использует анализатор зависимостей, выходит за рамки семинара, но вы можете обратиться к полному списку меток для получения дополнительной информации.
Некоторые из перечисленных выше задач могут зависеть от других, а это означает, что порядок операций имеет значение. Компоненту лемматизации рабочего процесса помогает знание того, является ли «пила» глаголом или существительным из задачи маркировки PoS. Точно так же тегирование PoS, которое идентифицирует имена собственные, может помочь этапу NER сосредоточиться на подмножестве токенов.
В то же время синтаксический анализ зависимостей происходит после NER в конвейере CoreNLP, тогда как SpaCy выполняет синтаксический анализ зависимостей до NER.
Не все задачи могут выполняться в заданном рабочем процессе НЛП или в одном и том же порядке, и системы НЛП могут использовать для их выполнения разные правила. Таким образом, один и тот же аналитический метод может не давать одинаковых результатов в нескольких инструментах НЛП. В рамках вашего анализа рассмотрите возможность сравнения помеченных объектов, созданных несколькими инструментами (например, SpaCy, NLTK и CoreNLP), с небольшой выборкой из вашего корпуса. Хотя на ознакомление с каждым инструментом потребуется некоторое время, вы можете избежать разочарования, обнаружив, что после обработки гигабайтов языковых данных может быть лучший инструмент для вашей задачи!
Классификация именованных объектов
Представьте себе, что вы пишете программу на основе правил, которая предоставляет конкретные инструкции по идентификации именованных объектов.
С данными на английском языке вы можете указать ему искать токены, начинающиеся с заглавной буквы. Как широкая стратегия, программа, вероятно, будет работать большую часть времени, но также будет возвращать много ложных срабатываний, поскольку предложения в английском языке начинаются с заглавной буквы.
Можно дополнительно уточнить инструкции, чтобы игнорировать лексемы, следующие за точкой, но будут случаи, когда предложения начинаются с именованных сущностей, не говоря уже об именах собственных, содержащих инициал! Более того, как насчет таких имен, как «данах бойд»?
Сразу становятся очевидными трудности с явным определением правил идентификации именованных сущностей. Вместо этого многие инструменты NER полагаются на машинное обучение, чтобы делать прогнозы относительно того, является ли термин именованным объектом.
Контролируемые системы машинного обучения обучаются на наборе данных, который был аннотирован людьми; в случае NER аннотации будут отражать метки типов объектов, которые использует обученный конвейер (например, «PERSON», «ORG», «GPE» и т.
д.). Обучение системы машинного обучения позволяет ей создавать статистическую модель, то есть обобщенную теорию, для обоснования прогнозов при столкновении с новыми неаннотированными наборами данных.
Излишне говорить, что состав обучающего набора данных оказывает огромное влияние на то, какие объекты может распознавать инструмент NER. Мы вернемся к взаимосвязи между обучающими данными и предвзятостью в разделе «За интерфейсом».
Далее -> Установка SpaCy
Программное обеспечение Chocolatey | Invantive(R) Composition for Word 22.1.48-BETA
Требуется модуль Puppet Chocolatey Provider. См. документацию по адресу https://forge.puppet.com/puppetlabs/chocolatey.
## 1. ТРЕБОВАНИЯ ## ### Вот требования, необходимые для обеспечения успеха. ### а. Настройка внутреннего/частного облачного репозитория ### #### Вам понадобится внутренний/частный облачный репозиторий, который вы можете использовать. Это #### вообще очень быстро настраивается и вариантов довольно много.1.3.0.nupkg' ### в. Центральное управление Chocolatey (CCM) ### #### Если вы используете CCM для управления Chocolatey, добавьте следующее: #### я. URL-адрес конечной точки для CCM # $_chocolatey_central_management_url = 'https://chocolatey-central-management:24020/ChocolateyManagementService' #### II. Если вы используете клиентскую соль, добавьте ее сюда. # $_chocolatey_central_management_client_salt = "clientsalt" #### III. Если вы используете служебную соль, добавьте ее здесь # $_chocolatey_central_management_service_salt = 'сервисная соль' ## 3. УБЕДИТЕСЬ, ЧТО ШОКОЛАД УСТАНОВЛЕН ## ### Убедитесь, что Chocolatey установлен из вашего внутреннего репозитория ### Примечание: `chocolatey_download_url полностью отличается от обычного ### исходные местоположения. Это прямо к голому URL-адресу загрузки для ### Chocolatey.nupkg, похожий на то, что вы видите при просмотре ### https://community.chocolatey.org/api/v2/package/chocolatey класс {'шоколад': шоколадный_download_url => $_choco_download_url, use_7zip => ложь, } ## 4.
#### Chocolatey Software рекомендует Nexus, Artifactory Pro или ProGet, поскольку они
#### являются серверами репозиториев и дают вам возможность управлять несколькими
#### репозитории и типы с одной установки сервера. ### б. Загрузите пакет Chocolatey и поместите во внутренний репозиторий ###
#### Вам также необходимо загрузить пакет Chocolatey.
#### См. https://chocolatey.org/install#organization ### в. Другие требования ###
#### я. Требуется модуль puppetlabs/chocolatey
#### См. https://forge.puppet.com/puppetlabs/chocolatey ## 2. ПЕРЕМЕННЫЕ ВЕРХНЕГО УРОВНЯ ##
### а. URL вашего внутреннего репозитория (основной). ###
#### Должно быть похоже на то, что вы видите при просмотре
#### на https://community.chocolatey.org/api/v2/
$_repository_url = 'URL ВНУТРЕННЕГО РЕПО' ### б. URL-адрес загрузки шоколадного nupkg ###
#### Этот URL-адрес должен привести к немедленной загрузке, когда вы перейдете к нему в
#### веб-браузер
$_choco_download_url = 'URL ВНУТРЕННЕГО РЕПО/package/chocolatey.
НАСТРОЙКА ШОКОЛАДНОЙ БАЗЫ ##
### а. Функция FIPS ###
#### Если вам нужно соответствие FIPS — сделайте это первым, что вы настроите
#### перед выполнением какой-либо дополнительной настройки или установки пакетов #chocolateyfeature {'useFipsCompliantChecksums':
# убедиться => включено,
#} ### б. Применить рекомендуемую конфигурацию ### #### Переместите расположение кеша, чтобы Chocolatey был очень детерминирован в отношении
#### очистка временных данных и доступ к локации для администраторов
шоколадный конфиг {'расположение кеша':
значение => 'C:\ProgramData\chocolatey\cache',
} #### Увеличьте таймаут как минимум до 4 часов
шоколадный конфиг {'commandExecutionTimeoutSeconds':
значение => '14400',
} #### Отключить прогресс загрузки при запуске choco через интеграции
Chocolateyfeature {'showDownloadProgress':
гарантировать => отключено,
} ### в. Источники ###
#### Удалить источник репозитория пакетов сообщества по умолчанию
Chocolateysource {'chocolatey':
гарантировать => отсутствует,
местоположение => 'https://community.