Помогите пожалуйста разобрать слова: старину,переписывали,краской,новая мысль. Надо их

Запишите словосочетания по образцу.7 (минута) — семь минут, 6 (час)-(5) урок — пятый урок(2) парта-.11 (секунда) —(3) вопрос -14 (день) —(8) задание​

Напишите сочинение по сказке об Иване-царевиче,жар-птице и сером волке:вначале коротко(в 2-3 предложениях)расскажите,чем начинается;потом опишите одно … из событий,завершите работу коротким рассуждением с использованием пословицы.​

eroni в предложения.рпрыгает3ВгусеницыживетMail3aапрелемидетПохчащеизonraспряталосьпомидортўчуRadanokразец: Май идёт за апрелем.Амиши в тетрадь глагол … ы прошедшего времени, предлоги,esi, в которых есть словосочетания: жи-ши, чу-шу.​

Помогите пожалуйста. подчеркнуть разделительный мягкий знак в слове крыилья ,братья,воробьи,муравьи​

Запишите рядом с полной формой имени прилагательного его краткую форму и имя существительное, с которым оно может сочетаться. тягуч.

..му, горяч…го, … похож…го, колюч…го, неуклюж…му, пахуч…му Подберите к слову похожий однокоренное слово. Подберите синонимы к этому слову. Пожалуйста помогите, мне надо до завтра сдать​

Обведите имена существительные в творительном падеже, устно поставьте вопросы к ним. 1. Румяной зарёю покрылся восток, в селе за рекою потух ог … онёк. (А. Пушкин) 2. Опрятней модного паркета блистает речка, льдом одета. (А. Пушкин) 3. Теплом растопит солнышко, как воск, снега пушистые. (С. Дрожжин) Заколдован невидимкой, дремлет лес под сказку сна. (С. Есенин)Проведите самодиктант. 1. Прочитайте внимательно первое предложение. 2. Найдите орфограммы, слова с ними прочитайте по слогам. 3. Запишите предложение по памяти, диктуя себе по слогам. 5. Проверьте написанное, сверьте с текстом. 6. Исправьте ошибки. ​

Как оно называется, и кто его автор? ресницы макушка 1. Ни один м…ловек не мог бы сразу дог…даться, что перед ним киберне- тический мал(?)чик. Кур … носый нос, вихор на м.

..кушке, длинн… р…сницы, син… курточка, ж…лтая рубашка, летн… брюки. Сотни тысяч?) таких мальчиш..к бегают по ул…цам б…льшого гор…да. 2. Профессор смотрел на спящего. Ресницы дрогнули, блестящие глаза от- крылись. Мальчик приподнялся и сел, Профессор достал из-под куртки Электроника маленькую электрическую вилку и вставил ее в розетку. • к какому тексту (художественному или нехудожественному) относятся отрывки? Определи тип текстов (повествование, описание, рассуждение) и их жанр (рассказ, сказка, стихотворе- ние). Докажи. • Спиши текст-описание, вставляя пропущенные буквы. Под- черкни опорные слова, которые помогают доказать твой выбор. Какими частями речи они выражены? 2.професор смотрел на спящего ресницы дрогнули блестящие глаза от крылись мальчик приподнял и сел профессор достал из под куртки электроника маленькую вилку и вставил её в разетку

СРОЧНО!!! ПРОШУ! Начнём размечать эталонный корпус. Мы будем работать только с одушевлёнными референтами, поэтому ваша задача — отфильтровать слова в … корпусе, поставив «+» после каждого слова, которое относится к одушевлённому референту. Служив отлично благородно, Долгами ___ жил его ___ отец ___, Давал три бала ___ ежегодно И промотался наконец. Судьба ___ Евгения ___ хранила: Сперва Madame за ним ___ ходила, Потом Monsieur её ___ сменил. Ребенок ___ был резов, но мил. Monsieur l’Abbé ___ , француз ___ убогой, Чтоб не измучилось дитя ___ , Учил его ___ всему ___ шутя, Не докучал моралью ___ строгой, Слегка за шалости ___ бранил И в Летний сад ___ гулять водил. ( На месте ___ нужно поставить либо + либо — )

Помогите пожалуйстаподчеркнуть буквы обозначающие мягкие согласные звуки ​

Допустим, что мы умеем фильтровать кандидатов для анафоры только с помощью признака «число». Выберите все анафоры, которые будут разрешены однозначно … и верно.Кандидаты-антецеденты выделенны курсивом, анафор — жирным.​Деревня, где скучал Евгений,Была прелестный уголок…Ей рано нравились романы;Они ей заменяли всё…Он из Германии туманнойПривёз учёности плоды:Вольнолюбивые мечты…Он слушал Ленского с улыбкой.Поэта пылкий разговор,И ум, ещё в суждениях зыбкой,И вечно вдохновенный взор, —Онегину все было ново…Покамест упивайтесь ею,Сей легкой жизнию, друзья!Её ничтожность разумеюИ мало к ней привязан я…С послушной куклою дитяПриготовляется шутяК приличию — закону света,И важно повторяет ейУроки маменьки своей.

Отрывок из новой книги Дмитрия Быкова «Истребитель» — Сноб

Новый роман «Истребитель» — третья книга «И‑трилогии» Дмитрия Быкова — посвящена советским летчикам, которые в 1930-е годы совершали безостановочные перелеты и ставили новые рекорды во имя общего блага СССР. С разрешения «Редакции Елены Шубиной» «Сноб» публикует фрагменты из главы «Сжатие»

Александр Дейнека. «Пионер». 1934 Иллюстрация: Wikipedia Commons

2.

Канделю человеческое не было чуждо, нет. Он любил жену, у него была, наверное, лучшая семья из всех, какие знал Бровман в летной среде. Варя была совершенная рыбачка — непостижимо, где он взял такую женщину, а между тем он вывез ее не из Геленджика, а из Москвы, приметил на подмосковной даче и женился, украл буквально из-под венца. Как было? Поехали к друзьям, друзья у Канделя были не только из летной среды; его неподдельно интересовали всякие экзотические люди, но не игроки или лошадники, к которым влекло Волчака, а люди странных профессий, заумные физики, умевшие понятно объяснять непредставимые вещи вроде пятого измерения (как выпьет — понимает, признавался Кандель, а протрезвеет — забывает).

Поехали на дачу к одному тощему, густо-волосатому, совершенно невменяемому физику — Бровман потом встречался с ним на застольях. И в гамаке на соседнем участке Кандель увидел девушку, в которую влюбился. Поймите правильно, товарищи, Кандель всегда пользовался успехом у женщин. У него была рельефная мускулатура, но не мускулатура приносит нам успех. А как-то он так умел смотреть, что сразу становилось ясно: данная женщина ему интересна, он хочет с ней говорить, находит смысл в ее словах. Не на всех, конечно, он так смотрел, и даже не на многих, но Бровман всерьез полагал, что журналист из Канделя вышел бы блестящий: слушал он как никто, только забывал почти сразу. Это уж не по-журналистски.

И вот за дачным забором на соседнем участке увидел девушку в гамаке, которая, по его описанию, лежала в этом гамаке так увлеченно, так сосредоточенно, так всю себя вкладывала в это занятие, что хотелось немедленно — нет, не лечь с нею в гамак, а просто лечь, пусть отдельно. Понятно было, что вся она полна отдыхом и ленью, что ей лень даже следить за муравьем, который полз рядом по одуванчику.

Делом секунды было бы для Канделя перемахнуть через забор, это было бы эффектно, но такая девушка посмотрела бы со скукой и спросила что-нибудь вроде: а на руках вы умеете? Она предавалась отдыху — не спала, ибо сон отвлекает, — именно отдыхала всем телом, и ей совершенно не нужен был прыжок незнакомца через забор. И Кандель стоял у забора и так же сосредоточенно, как она отдыхала, на нее смотрел, и это была самая правильная тактика, потому что бессознательная. Он стоял и любовался, вбирая и этот летний день с его шмелями, люпинами, запахом сохнущего сена, и девушку, такую легкую и такую тяжелую, такую крепкую. Ей было на взгляд лет восемнадцать. Она его словно совсем не замечала, но потом вдруг легко встала с гамака, потянулась, оказалась довольно рослой и подошла к забору. Некоторое время они смотрели друг на друга молча. «Ну?» — спросила девушка Канделя и опять замолчала. Он смотрел вопросительно. «А через забор можете?» — спросила она. Запросто, сказал Кандель и фактически перепрыгнул. Здорово, сказала девушка и тоже перепрыгнула. И опять они стояли по разные стороны рыжего дачного штакетника. Ну что, пойдемте на реку, сказала она… 

Он не рассказывал про дальнейшее, сказал только Бровману: встретил я девушку и пропал, либо она будет моя, либо будет моя, второго не дано. Всю осень он по ней вздыхал, потому что девушка, как пояснил Кандель, была зимняя. Что это значит — объяснить не мог. «Снегурочка? — издевательски спрашивал Бровман. — Снежная баба?» «Идиот», — беззлобно говорил Кандель. Они выпивали в клубе художников, там в эту осень подавали новинку — сырное фондю, плавили сыр с вином в особой миске на спиртовке, и туда окунался сухарь. Представь, говорил Кандель, сам человек сугубо летний и приморский, — представь, какая-нибудь окраина, дома купеческие, улицы темно-синие такие, росчерками. И валит снег крупный. И среди этого снега ты ходишь, непонятно как сюда попав. Приехал на трамвае, ехал до последней остановки и сошел. Что-то тебя поманило. Проснулся с утра в воскресенье и решил: поеду на трамвае до последней остановки, так надо… Вот ты вышел и пошел, и черт его знает зачем.

И снег валит. И ты идешь — а тут девушка навстречу, в шапке пушистой. Или как вариант вязаной. Но видно, что волосы желтые, скорей даже золотые. И как-то так она на тебя смотрит… А? Как будто она и есть хозяйка этих мест, всей окраины, всех домов, и вот она дождалась, что ты попал в ее места, и смотрит с таким вызовом и в то же время с удовольствием: вот, ехал, ехал и приехал, теперь заходи. Бровман тогда посмеялся, а ведь действительно, ощущение, которое вызывала Варя, никак иначе было не рассказать: именно зима, и купеческие дома, и именно росчерками, и граница города и пригорода, и трамвай, и сумерки, и непонятная девушка вдруг.

Кандель показал ее только перед самой свадьбой, и первое, что подумал Бровман: нет, мне бы такую не потянуть. Девушку Гриневицкого он легко мог представить своей, еще она и в зависимость бы от него впала. Жены героев никогда Бровмана не привлекали, не только потому, что он и в страшном сне не наставил бы рога герою, а потому, что ни одна из них ничего в нем не задевала. А в такую, как Варя, можно бы и влюбиться, только он отскочил бы почти сразу, ходило в их среде эдакое словечко — отскок. Выглядела она ленивой, был такой тип девушек в это время, — и это не то, что они вялы, малоподвижны, нет, просто делают, что хотят, и только то, что хотят, и никогда никуда не торопятся. И Варя работала инженером, потому что хотела работать именно инженером, и не бросала этой работы, хотя Кандель легко содержал бы ее со всей семьей. Она занималась только тем, чем умела и любила заниматься, но умела многое, и все ее движения были плавны, точны, экономны, как движения здорового, сильного Канделя в воздухе. По Канделю никогда не было видно, что ему трудно, — даже Волчак напрягался, а Кандель никогда; Волчак, видно было, делает все, как надо, а Кандель — все, как хочет. Хочет — летает, хочет — сядет сейчас на шоссе, точно как птица на провод, и пойдет ромашки собирать. Вот Варя была такая и такое было у нее имя, что-то похожее Бровман всегда при этом имени представлял. Он еще подумал: ведь действительно зимняя, а почему? Видимо, глаза: широко расставленные, темно-серые, с коричневыми искрами, пятнами.

И смотрела она, как смотрит русская зима: если ты свой, сойдемся, а если чужой, не подходи.

Все у нее получалось красиво: ела и пила красиво, пила много, не пьянела, не тяжелела, только посмеивалась. Кандель сам был не дурак по этой части. И что удивительно — Бровман часто видел друзей с красавицами, друзья всегда выглядели рядом с ними смешновато. Сидит, расправив плечи, глазами на нее показывает — а, какова?! — сам либо пыжится, либо заискивает, и вид у него неестественный, и сразу происходит срыв в одну из двух ужасных схем — либо он ее подомнет, либо она его — под каблук. Этих поединков роковых Бровман не выносил, сам честно жил в производственном романе, какой и считал самым крепким, — он пишет о мужских ремеслах, жена — о женских, швейных, учительских, и хоть имя у него погромче, но и она в своем деле не последняя. У Канделя с Варей было сходство по единственному признаку абсолютной уместности своей на свете и такой же уместности всего, что они делали и говорили. Бровман еще подумал: а ну как они разругаются, что будет? Изменит Кандель, мало ли, или Варя сбегает налево, с кем не бывает; но тут же ясно представил, как это будет. Она ему скажет прямо, глядя с этим своим зимним вызовом: если ты меня можешь простить, то прости, а если нет, то что ж поделать. И никаких выяснений, никаких слез. Бровман не мог бы представить Варю плачущей — разве что оса укусит или, может, с голоду… А если, не дай бог, с Канделем что? Бровман всегда это представлял — герои, как сказал в своей манере Гриневицкий, танцуют со смертью — и понял, что по Варе сначала ничего не будет видно, только двигаться она станет еще медленней, как бы закаменев; а потом просто умрет, без всяких усилий со своей стороны. Все что надо у нее получается само. И еще Бровман подумал, что так же легко она с Канделем в первый раз легла, словно всегда только с ним и ложилась; действительно, подумал Бровман, такое чувство всегда бывает зимой, именно русской зимой, европейская такой не бывает. Русская зима — это чувство, что всегда так было, лето — случайность, весна — оттепель, а на самом деле зима никуда не уходит. Кто это понимает, тому здесь жить неплохо.

Называла она его не Канделем, а Лаки (знала английский, учила сама), объяснила, что это значит «везунчик». И Бровман почувствовал, что ему тоже хочется так Канделя звать, потому что Варя поймала в нем самое главное; но право на такое имя было теперь только у нее.

— Вы летали вместе? — спросила она в тот вечер. 

— Приходилось, — сказал Бровман.

Издательство: АСТ

3.

Бровман летал со многими, у него был принцип: то, о чем пишешь, должен пробовать на шкуре. Он начинал с автомобильной темы и неделю простоял на сборке в АМО, и хотя проклял все на свете, мог потом с закрытыми глазами разобрать мотор; во время каракумского автопробега изумлял всех доскональным знанием всей этой промасленной, горячей механики. Если пишешь о пищевиках — должен до процента знать состав колбасы. А если сидишь на авиатеме — хотя какое «сидишь», он бывал в редакции только во время дежурств, остальное время мотался по репортажам, — ты должен летать, и никого не волнует, есть ли у тебя страх высоты. У Бровмана не было, повезло, вот морская болезнь — была. Оформлять полет всякий раз была мука мученическая, приходилось расписываться в десятке бумаг, добывать редакционное задание, пять разрешений, проходить инструктаж… И были летчики, которые брали журналистов на борт крайне неохотно, в том числе Волчак, особенно после истории с Квятом. Но были и такие, которым, наоборот, было в радость форсить в воздухе, доводить корреспондента до визга, скорбно говорить «Пропали мы», — для профессионала милое дело ухнуть вниз метров на триста, потом завести мотор как ни в чем не бывало и сказать: «Ну, слава тебе господи, в этот раз пронесло»; неопытного пассажира, случалось, и проносило. Кандель обожал катать гостей, он говорил, что в обязанности летчика входит агитировать за авиацию, — к нему сажали иностранцев (разумеется, на что-нибудь дряхлое вроде «уточки», в крайнем случае на Р-5), писателей; знатную ткачиху Грушину возил однажды над Москвой в порядке поощрения. Ткачиха на всех встречах потом рассказывала, как они откинули колпак и на высоте (метров триста, не шутка!) исполняли «Марш энтузиастов», она даже локтями махала, в ухо ему въехала! Ужасть. Ему доверили даже Маргариту Степанян, заслуженную писательницу, задумавшую роман о летчиках, — они же авангард, пролетариат будущего, в пятидесятых начнут летать пятилетние дети! 

Писательница была маленькая, круглая, совершенно глухая и полуслепая, в очках с толстенными линзами, но неутомимо верещащая: она сначала рассказывала собеседнику все, что хотела от него услышать, и если тот был понятлив, то пересказывал ей потом все это, а если попадался упрямый и стоял на своем, Маргарита выключала аппарат. Канделю она в первый же день рассказала, что собирается сделать производственному роману метафизическую прививку. Сам по себе процесс труда, пояснила писательница, рутинен, но можно сделать его игровым — этот вариант уже опробован на многих романах о соцсоревновании, там все догоняют и перегоняют, есть в этом что-то детское, — а можно добавить метафизики, философии, может быть, немного сказочного и чудесного, тогда производственная тема оживет. Степанян пришла к этому выводу еще в Германии, где училась до революции. О, она успела страшно много: работала на строительстве Гётеанума в Дорнахе, вытесывала деревянные украшения («Все удивлялись, какая у меня мужская рука», — говорила она, протягивая детскую ручонку), при первых признаках революции кружным путем оказалась в Петрограде, ее фантастический роман о том, как капиталисты истощили всю нефть, похвалил Ленин; пыталась прорваться на фронт комиссаром, но туда брали только особенно красивых вроде ее подруги Лариссы («Запомните, она писала себя только с двумя “с”!»), и тогда Маргарита устроилась в школу к беспризорникам, написала роман о них, потом поехала на строительство ГЭС в родную Армению и написала огромный роман об этом, потом издала биографию Гёте, где обосновала Фауста как героя нашего времени, а теперь только что вернулась из Свердловска, где писала о камнерезах. Летчики интересовали ее именно как обитатели пограничья между небом и землей. Старуха была вовсе не старуха, ей недавно стукнуло полста, но стариковской была ее манера слушать только себя и перечислять великих современников, даривших ее вниманием. Когда-то Маргарита писала стихи, успевшие понравиться Блоку, и в одном ее детском стихотворении про какие-нибудь весенние льдинки было больше смысла и толка, чем во всех производственных романах; и теперь она много ездила, чтобы заглушить эту мысль, но обвинять себя ей было не в чем: писать сейчас стихи про весенние льдинки было невозможно, и не потому, что не было льдинок, а потому, что не было смысла. И если заслуженная писательница хотела обнаружить смысл в воздухе — почему нет? «Небо, — сказала она, — вот то, о чем надо писать сейчас. В нашем времени есть сказочное, небывалое (говорила учительно, назидательно, не Кандель делился с ней секретами мастерства, а она с ним). Вот увидите, сейчас кто-нибудь пишет роман о Боге». Или о чёрте, сказал Кандель. Что же, сказала заслуженная, Мефистофель в «Фаусте» — явление прогрессивное, воплощение третьего закона диалектики, отрицание отрицания, без него сюжет не развивается.

Кандель покатал ее щадяще, без фокусов, косясь на реакцию: Маргарита оставила на земле слуховой аппарат и сидела смирно, не вертелась, сосредоточенно во что-то вглядываясь. Ослеплял сплошным сиянием мартовский день. Кандель показал ей Москву, подробно указал, где что, — Маргарита кивала, хотя наверняка ничего не слышала; еще на земле просила мертвую петлю, клялась, что у нее образцовое здоровье, — Кандель объяснил: пассажирам не положено. Скоростной спуск сделал, это пожалуйста. На земле Маргарита была неожиданно молчалива, никакого верещанья. Мне надо осмыслить, сказала она. Пока я вижу только, что больше всего это похоже на увертюру к «Тристану». И еще мне кажется, что здесь можно увидеть… то, что мы видели осенью и зимой девятнадцатого в Петрограде. Тогда это было на земле, а теперь улетело сюда. 

Ну, всякий видит свое. Кандель больше всего прислушивался к мотору, потому и летать с ним было безопасно. Его чувство единения с машиной было иррационально: был случай — Бровман хорошо это запомнил, — когда он вернулся минут через семь после взлета и сказал механикам: разбирайте правый мотор, у верхнего цилиндра горит клапан. Да что, да как, да мы только что смотрели — Кандель был неумолим: смотрите сейчас, он при следующем взлете вообще рассыпется. Разобрали, и что бы вы думали? Кандель, читавший много и бессистемно, из самых неожиданных областей, пояснил: Паганини слышал, если в оркестре у третьей скрипки третья струна была на четверть тона ниже; тогда он останавливал репетицию, кричал «Подкрути!» Он Паганини, я Канделаки. Была в нем ляпидевская эта черта — любил хвалиться, но и это выходило обаятельно.

Так что Бровман любил летать с ним, и Кандель взял его на рекорд с весом: высота 12 100, груз тонна; это для него уже была ерунда, он без груза залезал на 14 575, рекорд, никем пока не побитый, и то говорил, что почувствовал лишь небольшую нехватку воздуха, — маска-то была, но человек дышит и кожей, а коже там дышать было нечем. Теперь они летели с большим запасом кислорода, Кандель уверял, что бояться нечего, Бровман не особенно нервничал — на семи он бывал, а какая разница между семью и двенадцатью? В океане, где берегов не видно, не все ли равно, семьсот миль до берега или тысяча? Кандель клялся, что в знаменитом своем рекордном взлете он отлично видел Москву, различил даже колокольню Ивана Великого: положим, для этого нужно было его ястребиное зрение, но с семи Бровман кое-как различил Центральный аэродром. Они пошли мягким, влажным майским днем, Бровман ничего не сказал домашним, Кандель был триумфально спокоен — вообще, кажется, не нервничал перед рекордами, ничего, кроме азарта. До пятисот воздух был зеленый, словно отражал листву; дальше пошла чистая размытая майская синева, они поднимались по спирали, раскручивая ее над Ходынкой, но далеко в область не отклоняясь. На третьей тысяче у Бровмана привычно заломило в ушах, он знал за собой эту малоприятную особенность и был готов. Кандель почувствовал, что Бровман морщится, — в воздухе все чувствовал, — и подмигнул. В кабине было почти уютно, мотор пел, вообще было непонятно, чего все так героизируют эту профессию. Бровман поглядел вниз — мама! Область терялась в лиловой дымке, земля уже вроде бы немного закруглялась. Казалось, поет мужской хор — иногда звук мотора навевал такие мысли, и даже какие-то слова Бровман мог различить, четырехсложные, с ударением на последнем: «Ку-да-по-лез, ку-да-по-лез!» Но Бровману нравилось, правильно он полез, когда и кому еще доведется этак! Кандель что-то мурлыкал про себя, расслышать, понятно, нельзя было. Вдруг он круто лег на крыло и сказал: ну, теперь держись, Бро, начинается настоящее. Бровман напрягся, но поначалу ничего не изменилось. Это было сколько уже — тысяч восемь? Снова заломило в ушах, стеснило грудь, Бровман попросил маску. Кандель дал, сам пока не брал. Восемь — это был рубеж, Бровман знал, что дальше начинается серьезный и мучительный подъем, мотор еле справляется, высота набирается, можно сказать, ползком. Но по Канделю ничего не было заметно, только перестал улыбаться и чаще взглядывал на приборы. Небо приобрело сказочно красивый оттенок. Таких красок на земле не бывает — потому что к восприятию цвета добавляется ужас, сознание, что ты влез, куда не просили, в сферы, где все тебя вытесняет. Это был густо-лиловый, бледнеющий по краям интенсивный цвет, и то ли Бровман сам себя накрутил, то ли после восьми тысяч начиналось непостижимое, но желудок подкатился к горлу, слюна сделалась кислой, не хватало еще рвоты, и Бровман стал дышать глубоко и медленно, а потом у него страшно заломило глаза, и он их прикрыл. Застучало в ушах. Бровману стало действительно плохо, плохо так, что впору жаловаться, но жаловаться было некому. Он пил, говорил, летал с летчиками на небольших высотах, был с ними запанибрата и не мог проявить позорной слабости в том единственном, в чем они были сильны; это все равно как дружить с Моцартом и заснуть на «Волшебной флейте» — нет, не заснуть, хуже. Бровман попробовал посмотреть вниз — в сплошной дымке ничего не различить. Как всегда в таких случаях, он решился прибегнуть к испытанному средству: думал ли я в детстве, мог ли я представить тогда… Врут, что страх изгоняется злостью, но гордостью — бывает. Бровман заодно успел подумать, что все-таки недостаточно любит жену. Если б любил — страх изгонялся бы мыслью о ней, чувственностью, может быть. Однако не спасала и гордость — он представил вдруг, что под ним действительно девять, сейчас скоро и десять километров пустоты, от которых его отделяют несколько сантиметров обшивки. Все-таки все они больные, эти люди, помешанные на своих рекордах, — и что они ищут там, где нет ничего? Он хотел бы потерять сознание, черт с ним, с уникальными ощущениями. Но Кандель мощной рукой хлопнул его по плечу, сказал — нормально лезем, вот как вниз пойдем, там возможны ощущения; но постараемся смягчить… Бровмана захлестнуло сознание полной собственной ничтожности, какое часто посещает пишущих людей и совершенно незнакомо летчикам, — они, к счастью, успевают догадаться о своей неудаче в последнюю долю секунды. Мысль о смерти, как ни странно, успокоила. Героическая точка, а он-то все думал, какая смерть достойней. Для журналиста лучше не придумаешь, и Квят, вечный соперник, никогда не сможет упасть с такой высоты! Бровман бледно улыбнулся.

Не станем описывать этот адский, спиральный, с выключенным мотором свищущий спуск, опишем последние триста метров, на которых Кандель опять запустил мотор. Бро, сказал Кандель, что делать, мне каждый раз страшно, а с тобой как-то веселей. Давай всегда тебя буду брать? Слуга покорный, сказал Бровман, но ему полегчало. Кандель умел найти спасительные слова. Одно надо было запомнить: не так важно, как мы жили, важно, с какой высоты падали. 

Оформить предварительный заказ можно по ссылке

Вам может интересно:

«Авангард» очень здорово прокачивают всю лигу в плане медиа». Интервью президента КХЛ Алексея Морозова

Обозреватель «Матч ТВ» поговорил с президентом КХЛ Алексеем Морозовым — о чемпионстве «Авангарда», кричалке Толчинского, олимпийском сезоне и налоге на иностранных вратарей.

Обозреватель «Матч ТВ» поговорил с президентом КХЛ Алексеем Морозовым — о чемпионстве «Авангарда», кричалке Толчинского, олимпийском сезоне и налоге на иностранных вратарей.

Ковальчук — самый популярный игрок «Авангарда» среди болельщиков

Фото: © РИА Новости / Григорий Сысоев

Президент КХЛ Алексей Морозов вышел на лед в Балашихе, когда проходила церемония награждения Бесценных Игроков и Бесценных Болельщиков по результатам плей-офф. Ими стали капитан «Авангарда» Илья Ковальчук и болельщица «ястребов» Елена Герасимова, а также нападающий ЦСКА Максим Шалунов и поклонник армейцев Дмитрий Данилин.

Они получили главную награду традиции «Бесценная лига» — Бесценный Трофей, состоящий из двух частей, символизирующих единение игрока и болельщика. Голосование проходило на сайте традиции «Бесценная лига».

То есть 38-летний Ковальчук — самый популярный хоккеист чемпионского клуба среди болельщиков, за него проголосовало больше всего народу. А еще Кови — крестный детей Морозова и совсем не чужой человек для президента КХЛ.

— Оцените вклад Ковальчука в то, что у КХЛ получился такой крутой и интригующий плей-офф? Вы с ним общались после победы?

— Представляете, я сам его не видел! Они на следующий день после финала улетели в Омск к болельщикам. Все видели, как радовался Омск, как люди ждали Кубок Гагарина. И я видел нарезки в инстаграме, сколько пришло людей, чтобы встретиться с командой и принять участие в празднике. А вот как Илья вернется, то мы найдем время, и я узнаю, какие у него впечатления от такого финала.

Но даже по телевизионной картинке все было видно — как он доволен и празднует. Поэтому я поздравляю его и всю команду с триумфом в плей-офф. Побеждает сильнейший, и «Авангард» в этом году доказал, что здорово подготовился и хорошо провел плей-офф.

Сергей Толчинский / Фото: © КХЛ

— Добавляет ли перчинки, что самый ценный игрок плей-офф Сергей Толчинский вышел на улицу к фанатам и скандировал строчку о лошадках? Кажется, это прикольная тема.

— Да какой же тут прикол? — засмеялся Морозов. — Каждый празднует, как он хочет. У каждого свой темперамент, свои эмоции. Ну да, так получилось.

Я понимаю Толчинского — и золотой гол забил в шестом матче, и только перешел из ЦСКА в «Авангард», захлестнули эмоции. Поздравляю Сергея, он шел к этой победе. И прослезиться успел, и покричать. Ну вот, такие эмоции у человека. Тем более он уже извинился.

«Ястребы» показывают, как работать на перспективу»

— «Авангард» стал седьмым чемпионом в истории КХЛ после «Ак Барса», «Салавата Юлаева», СКА, ЦСКА, «Металлурга», московского «Динамо». Радует ли, что на Кубке Гагарина появится название новой команды?

— Это хорошо для популяризации хоккея и самого города. Постоянные победы одних и тех же команд не то что приедаются… Но, знаете, побеждает тот, кто заслуживает.

«Авангард» за последние три года выстроил такую концепцию, что уже в 2019-м играл в финале. Вылетели в первом раунде в 2020 году и сделали выводы, а теперь доказали свою силу. И академия у них открылась, и молодежная команда играет, и разговоры идут о клубе ВХЛ. Это не выскочки на один год, это продуктивная работа, чтобы прибавлять с каждым сезоном, укреплять состав своими воспитанниками.

Это один из хороших примеров для других клубов, как работать на перспективу и строить команду. Также я хочу поздравить молодого генменеджера Алексея Волкова, который перед этим сезоном пришел в «Авангард» и сделал точечную селекцию, пригласил ребят.

И вот я вижу сегодня слова ребят о том, что во главе угла в клубе стоял коллектив, семейная атмосфера. Сезон длинный, тяжелый, где-то приходилось быть больше с командой, никуда не выходить из-за пандемии. Но такая сплоченность очень помогла «Авангарду» в плей-офф. Даже посмотрите, как «ястребы» выстояли в концовке шестого матча, оставшись втроем против пятерых. Ребята ложились под броски, ловили все на себя, и шайба даже до вратаря Грубеца не доходила. А это характер!

Марио Кемпе и Корбэн Найт / Фото: © КХЛ / Кузьмин Юрий

— Два года назад чемпионом стал ЦСКА, но атрибутику начал печатать спустя несколько месяцев, а интернет-магазин был закрыт. «Авангард» сразу же наладил предзаказ. Можно ли по регламенту обязать все клубы лиги быть такими же оперативными? И работать в медиаплане в таком же духе, как «ястребы».

— Я согласен с тем, что «Авангард» очень здорово прокачивает всю лигу. Мы все это видим и благодарим такие клубы, которые уделяют много внимания медиа и коммерции, поднимают на новую высоту свой бренд.

Мы сейчас на последнем совете директоров приняли решение, чтобы каждый клуб для себя сделал коммуникационную и маркетинговую стратегию развития на три-пять лет. Можно обратиться к лиге, мы всегда готовы помочь. И хотим видеть, куда наши команды в этом смысле идут.

Но мы не можем заставить это по регламенту. Нужно учесть и бюджеты клубов, которые выделяются на это, а также города, где базируются команды.

«План подготовки к Олимпиаде останется таким же»

— Если федерация предложит КХЛ ввести налог на иностранных вратарей, как вы отреагируете?

— С удовольствием обсудим, соберем рабочую группу, все проанализируем, сколько у нас сейчас российских вратарей. Тут нельзя махать шашкой, нужно посмотреть перспективу, что у нас в МХЛ, какие там голкиперы на подходе и способны ли они дорасти до уровня КХЛ.

Фото: © КХЛ / Кузьмин Юрий

— После совета директоров КХЛ вы говорили, что имеете поручение провести переговоры с НХЛ о том, чтобы организовать матчи между нашими лигами. Есть какие-то новости?

— Сейчас мы составляем дорожную карту, смотрим по датам, изучаем опыт предыдущих переговоров и встреч с НХЛ. У меня есть разная информация от разных людей, кто общался с клубами и руководством КХЛ. У нас совет директоров прошел месяц назад. Так быстро подобные вопросы не решаются. Нужно все проанализировать, собрать, посмотреть графики.

Сейчас мы определились со стартом нового сезона — 1 сентября вы увидите матч «Авангарда» против ЦСКА в Балашихе. Но у НХЛ пока нет нового календаря, а нам нужно все состыковать и понять хотя бы возможные даты таких матчей.

— Когда вы обсуждали календарь олимпийского сезона с ФХР, то отдали федерации столько дней под Пекин-2022, сколько им нужно?

— Мы проводили встречи с ФХР, разговаривали, приводили свои доводы. Есть пример предыдущей Олимпиады, когда наша команда победила. И есть план подготовки к зимним Играм, который остается таким же, чтобы наша сборная подошла к главным матчам в боевой готовности.

— А когда будет последний возможный матч нового сезона?

— 30 апреля.

«У нас «Салават Юлаев» уже пошел в суд — и проиграл»

— ЦСКА все-таки заплатит налог на роскошь, который висит еще с прошлого сезона?

— Этот вопрос в работе, не так все быстро.

— В один день появились две новости, что ЦСКА отказывается платить и что у ЦСКА — 60 минут штрафа в четвертом матче финала.

— Вы не связывайте такие вещи между собой, — засмеялся Морозов. — Это же игра, и те 60 минут все разобрали, и эксперты высказались, что это были заслуженные удаления.

— Так ЦСКА будет платить?

— Они обязаны. Дисциплинарный комитет КХЛ вынес свое решение.

— Вы пойдете в суд, если армейцы не заплатят?

— У нас «Салават Юлаев» уже пошел в суд. И проиграл такое же дело. Поэтому уже есть хороший прецедент.

Фото: © КХЛ / Садыкова Светлана

— И снова о финале плей-офф. Вы чувствуете свой вклад в успех «Авангарда»?

— Почему мой? Это успех игроков, Ковальчука, генменеджера Волкова, тренера Хартли, руководителя Крылова. А я-то здесь при чем?

— Вы работали в «Авангарде».

— Я там был просто советником в совете директоров клуба.

— Значит, с годами помогли советы.

— Когда я там советовал, то «Авангард» проиграл финал ЦСКА. Так что, может, «ястребы» открестились от меня, перестали слушать — и дело пошло.

— То есть забрать себе медаль «Авангарда» у Крылова вы не хотели?

— Да вы что! Свои медали я сам заработал. А эти медали — ребят и руководства «Авангарда», кто участвовал в плей-офф.

Читайте также:

Евгений Ширманов: Нацпроект позволил нам поставить более амбициозные долгосрочные цели развития

Ростовская область, 30 апреля 2021. DON24.RU. Через три месяца после начала участия в нацпроекте «Производительность труда» донское предприятие «Венталл-Дон» показывает впечатляющие результаты: на 30% снижено протекание процесса, на четверть увеличена выработка и на 20% уменьшен объем незавершенного производства. О том, как предприятие вступало в национальный проект, рассказал его исполнительный директор Евгений Ширманов.

– Почему выбрали бережливое производство?

– Особый интерес к внедрению бережливого производства был связан с тем, что рынок трансформировался, – это давно уже не рынок производителя, когда производитель мог изготовить то, что легче произвести, с полной загрузкой мощностей. Рынок диктует заказчик. А значит, есть и сезонные колебания рынка, и простои мощностей предприятий. Кроме того, появились более технологичные организации, которые противостоят колебаниям рынка более успешно. Поэтому внедрение эффективных процессов в производство является первоочередным.

– Какие задачи стоят перед предприятием сейчас?

– Производственный комплекс «Венталл-Дон» обладает громаднейшим потенциалом, но под управление «Венталл Групп» он перешел недавно, произошли реорганизационные процессы, и сейчас предприятие находится в фазе активного развития. Производство загружено крупными заказами на год вперед, постоянно заключаются новые контракты с надежными федеральными заказчиками, поэтому перед нами стоят задачи наращивания темпов и объемов производства, а значит, и увеличения количества рабочих мест. При всем этом мы понимали, что нужен системный подход: какие-то процессы оптимизировать, какие-то добавить, грамотно распорядиться инвестициями и сократить объемы незапланированных потерь. Мы рады, что нам быстро удалось вступить в нацпроект и начать внедрение бережливого производства с использованием всех наработок РКЦ в данной области.

– Кто помог вам сделать первый шаг к эффективному производству?

– Я был знаком с основной идеей бережливого производства, основанной на постоянном стремлении предприятия к устранению всех видов потерь. Потерями считают все, что негативно сказывается на эффективности производства: бесполезные перемещения, ожидание, недочеты в технологиях, избыточное производство и многое другое.  Но для внедрения такого процесса необходим опыт узких специалистов. И как раз благодаря региональному центру компетенций, а особенно руководителю проекта Александру Петровичу Костерину, нам удалось внедрить системный подход при оптимизации эталонного участка цеха металлоконструкций.

– На старте проекта вам пришлось проводить разъяснительную работу с работниками предприятия?

– Конечно, первоначально проект энтузиазма не вызвал, особенно у рабочего персонала. Сотрудникам было ясно только одно: прибавляется объем работы, ставятся новые задачи, а оптимизация производства часто ассоциируется с сокращением рабочих мест. Но нам удалось не только разъяснить сотрудникам цели и перспективы внедрения проекта, но и снять определенные опасения и замотивировать более активно принимать участие в нем.

– Как мотивировали людей?

– Во-первых, при вступлении в национальный проект «Производительность труда» мы гарантировали Правительству Ростовской области, что мы не будем сокращать рабочие места, – при внедрении принципов бережливого производства «Венталл-Дон» берет на себя обязательства по обеспечению сотрудников работой, гарантирует стабильные выплаты заработной платы и в случае необходимой оптимизации количества рабочих мест на определенных участках будет переориентировать персонал для работы на других участках, с обязательным обучением за счет компании.

Во-вторых, все усилия нашей производственной деятельности направлены на то, что заказчик должен получить качественную продукцию по привлекательной цене и точно в срок, а в единицу времени мы производили как можно больше продукции, минимизируя потери. Лично для каждого сотрудника – участника производственного процесса такая оптимизация означает не просто повышение его компетенций и квалификации, а повышение его оплаты труда за счет снижения себестоимости продукции и увеличения доли прибыли.

– Как устраняли существующие в работе недочеты?

– В состав рабочей группы вошли представители всех подразделений, участвующих в процессе. Для внедрения проекта был выбран цех по производству металлоконструкций, который занимает лидирующую долю в выручке предприятия – 43%. В ходе диагностики и планирования выявили слабые стороны производственного процесса. Ознакомились с лучшими практиками и прошли стажировку на модельном предприятии ООО «Полесье», затем построили карты перемещения продукта «спагетти» текущего и целевого состояния потока. Выявили, что помимо излишнего перемещения существуют параллельные потоки и не систематизирован процесс подачи металла, организовали новую схему движения металла с учетом специфики производства и рациональной подачи металла к рабочему месту. Далее была составлена карта потока создания ценности, в которой мы детально разобрали все возникающие проблемы, тормозящие или нарушающие производственный процесс, выявили причины их возникновения. И рабочей группой проекта был разработан план-график мероприятий на три месяца.

– Какие сейчас видны перспективы?

– Конечно, у меня была определенная доля скептицизма при вступлении в проект. Довольно сложный инструментарий, а производство – махина неповоротливая. Но оказалось, что при системном подходе большие изменения возможны и за короткий период времени. Конечно, мы в самом начале пути, но уже сейчас видно, что внедрение бережливого производства позволит нам наращивать темпы быстрее. Только с помощью анализа и систематизации процесса мы сократили путь от склада металла до выхода готовой продукции на треть! Тем самым сократили и среднее время выполнения заказов. Экономический эффект очевиден!

– Что в планах на ближайшие годы?

– Проект позволил нам поставить более амбициозные долгосрочные цели развития.  Через 2,5 года мы планируем внедрить методы бережливого производства на 80% производственных участков завода «Венталл-Дон», обучить 100% персонала подходу бережливого производства, увеличить штат примерно на 15% и, как мы рассчитываем, тем самым увеличить выручку предприятия на 20%.

– Зачем различным предприятиям вступать в нацпроект?

– На первый взгляд, исходя из термина «бережливое производство» может показаться, что методики применимы только на производстве. Но на самом деле идеи бережливого производства находят свое применение в торговле, логистике, банковской сфере, медицине, строительстве, маркетинге и других областях. Потери могут быть везде, и они могут составлять до 85% процесса производства, но мы помним, что время – деньги, а это недополученная прибыль предприятия.

Однозначно, вступать в проект нужно! Во-первых, проект поможет повысить производительность труда даже без привлечения дополнительных инвестиций. Только этап диагностики, как показал пример «Венталл-Дона», дает поразительные результаты. Если же у предприятия есть возможности параллельно проводить реорганизацию производства с привлечением дополнительных средств, то это только увеличит ожидаемый эффект.

Во-вторых, участие в проекте позволяет получить всестороннюю поддержку от Правительства Ростовской области и РЦК. Особенно важно и полезно то, что специалисты РЦК обладают высокими компетенциями в данной узкой специализации и постоянно получают практический опыт при внедрении новых проектов. То есть они не теоретики, а самые настоящие практики. Как говорится, ежедневно в «полях».

– Есть, что передать организаторам проекта?

– Благодарю правительство и министерство экономического развития Ростовской области за предоставление возможности участия в проекте, такую масштабную поддержку, оказываемую бизнесу. Реализация национальных проектов как нового инструмента социально-экономического развития актуальна и для бизнеса, и для трудоспособного населения, особенно сейчас, когда сказываются последствия корона-кризиса 2020 года. Участие в национальном проекте позволит нам не только дополнительно премировать персонал по результатам труда, но и открывать новые рабочие места.

ООО «Венталл-Дон» представляет собой современный производственный комплекс, выпускающий металлические конструкции и изделия, а также теплосберегающие панели.

По ком звонит колокол Чернобыля…

Сегодня, когда из 12 тысяч ликвидаторов в Башкирии в живых остались меньше двух тысяч, эти слова обретают особый смысл…

Катастрофа, случившаяся ночью 26 апреля 1986 года, повлияла на судьбы множества людей, живших в районе аварии и вынужденных уехать из родных мест навсегда, на здоровье множества детей, родившихся в этот и последующие годы.

Но в первую очередь — на жизни самих ликвидаторов и их семей.

В 35-ю годовщину ядерной катастрофы они вспоминают те дни, что провели поблизости от разрушенной станции, устраняя страшные последствия взрыва.

Ковёр висит, а люди уходят

Валерий ЯКОВЛЕВ:

— В Чернобыль я попал в 1987 году из школы милиции в Воронеже, куда был направлен ОВД Демского района Уфы. Нас, 200 курсантов, отправили сначала в Киев, а затем ночью — в 30-километровую зону вокруг ЧАЭС. Нашей задачей было охранять пустые дома, больницы, магазины, детские сады, чтобы оттуда не выносили имущество, зараженное радиацией. Бывали случаи, когда мародеры вытаскивали оттуда какой-нибудь ковер, продавали по дешевке, а потом в доме начинали умирать люди…

Мы охраняли пустые деревни. Идем по хутору, а на улицах никого нет, слышно только, как летит ворона. Самое страшное было, когда заходишь в детский сад, а в комнатах игрушки валяются, как их оставили. И школы, и больницы — все пустые.

О Чернобыле много писали, рассказывали. Но опубликовано не все, не все еще известно. И я вам все не расскажу…

Мы организовали свой комсомольский отряд и ездили в деревни за пределы «мертвой зоны» с концертами для местных жителей, подбадривали их. Наши офицеры были донскими казаками. Они прекрасно пели. Мы 27 концертов дали. И бабушки, которые наши выступления смотрели, от радости плакали. Это надо было увидеть, так не расскажешь. Тогда мы не знали, что в этих поездках еще и дополнительную радиацию хватаем…

Мы жили в двухэтажной школе, окна которой были обшиты матами. И дисциплина у нас была очень серьезная. Вплоть до того, что дорога к туалету была обозначена веревками. Ступишь шаг за веревку — радиация. Так по веревке и ходили, никто не рисковал.

Я ровно месяц пробыл в «мертвой зоне», и радиация уже тогда дала о себе знать. На девять месяцев я потерял обоняние и осязание — заражение у каждого проявляется по-своему — и попал в местный госпиталь. А в госпитале ни чинов, ни погонов. Врач спрашивает меня: «Что, сынок, деньги приехал заколачивать?» Тогда тем, кто работал в зоне, платили тройную зарплату. Я объяснил, что курсант, и отправили меня сюда по службе. А врачи тоже имели воинское звание. И мой врач попал сюда по приказу. Ничего, разговорились… Но благодаря именно этим врачам мы сегодня живы.

Сегодня мне часто приходится лежать в госпиталях. И самое обидное, что приходится слышать: «Я тебя в Чернобыль не посылал». Мы видели в Чернобыле многое. Каждый по-своему это пережил. У кого-то и более серьезные последствия были.

Но все мы делали одно общее дело, объединенные чувством патриотизма, на котором были воспитаны.

Справка

После возвращения из Чернобыля Валерий Николаевич был награжден знаком «Отличник советской милиции». Работал в Центральном аппарате республики в Управлении вневедомственной охраны, затем в УФСИНе. Завершил карьеру военного в 2007 году в звании подполковника внутренней службы. После этого работал в центральном аппарате ФГУП Охрана МВД России по РБ. Ушел на пенсию по состоянию здоровья.

В настоящее время служит в уфимском казачестве в звании подхорунжего. Занимается патриотическим воспитанием детей в Уфимской санаторной школе-интернате № 2 (ГКУ для детей, нуждающихся в длительном лечении).

Является заместителем председателя организации «Союз «Чернобыль» в Уфе.

Принявшие огонь на себя

Более ста двадцати человек из Белебеевского района были призваны в опасную зону для ликвидации последствий чернобыльской аварии.

Сегодня живы 48 человек.

— О том, что муж был направлен на место аварии, родственники и близкие узнали позже, в 1992-м году, — рассказывает вдова Константина Гутника Раушания Хайрулловна. — Его призвали с места прохождения срочной службы в Бобруйске.

Годы спустя ему пришлось проходить дорогостоящие процедуры, череду больниц. Врачи не давали шансов на спасение. Сначала вторая группа инвалидности, затем первая… Муж умалчивал о подробностях, но рассказывал о ситуации в самом Чернобыле, о том, как старожилы не хотели покидать свои дома в окрестностях АЭС. Наша семья поддерживает инициативу установки мемориального сооружения в центре Белебея. Ведь наши земляки спасали не только жителей соседних областей и государств. Они спасали мир…

Инициатором установки памятного знака стал Валерий Семирягин, кавалер ордена Мужества, бывший председатель местной общественной организации инвалидов «Союз «Чернобыль». Идею подхватили ветераны боевых действий и ветераны труда. Реализовать проект взялся совет ветеранов Белебеевского района. Был открыт счет для сбора средств. Администрация района выделила участок для размещения мемориала у кинотеатра «Мир кино».

— Каждый рубль добровольных пожертвований ускорит завершение проекта в память о погибших, — говорит председатель совета ветеранов Белебеевского района Александр Буйлов. — Будущий памятник — лишь малая часть благодарности не только самих белебеевцев: под угрозой облучения оказалась вся европейская часть континента. Думаю, что в республике найдутся неравнодушные люди, готовые внести свою лепту.

Анна ЛАПИНА.

Тел. для справок +7 (34786) 3-25-57
E-mail: sovet-veteranovbr@mail. ru

Не ради наград

Ришат ГАЙНУЛЛИН:

— После окончания школы в 1984 году я поступил в Стерлитамакский химико-технологический техникум. В 1988 году его окончил и призвался в Советскую армию. Специальность была связана с химией, поэтому меня направили в учебный полк гражданской обороны под Харьковом, а затем в линейную часть в Киев. Именно она принимала участие в ликвидации чернобыльской аварии с первых же часов после взрыва и до ноября 1990 года. Я был заместителем командира боевого пиротехнического взвода отдельного механизированного батальона.

За все время службы четыре раза был командирован в зону отчуждения. Когда мы выезжали на работы по ликвидации аварии, особой опасности, надо сказать, не чувствовали — радиацию ведь не увидишь, да и командиры не рассказывали, что нас ожидает в будущем. Скорее эти поездки были для нас чем-то вроде отдушины: выехать из части, забыть на время армейскую рутину со всеми строевыми и учебными занятиями…

Рядом со станцией была брошенная армейская часть, и нашей задачей было разбирать и вывозить ангары бывших столовых, уничтожать радиоактивное имущество (вещи, постельное белье и др. ), которое осталось после первых ликвидаторов.

Также мы занимались захоронением «рыжего леса» (высохшие, выгоревшие из-за действия радиации деревья — авт.) и верхнего слоя грунта около реактора. Все это было пропитано радиацией. Впрочем, мы не считали себя героями и не думали, конечно, что получим какие-то награды или льготы…

Помню первую командировку. Наше отделение — пять человек. Получили сухпаек, загрузили химзащиту. Подъезжая к Чернобылю, обратили внимание на «рыжий лес». Рос он почему-то полосами. Вот сухостой, а через несколько километров — уже другая жизнь, все зеленое, птицы поют. Еще дальше — брошенные хутора, опустевшие магазины…

С первых же дней я чувствовал головную боль, металлический привкус во рту, тошноту, утомляемость. В санчасти нас проверяли, измеряли дозиметром уровень радиации, однако сами цифры не сообщали. И только в 1991 году, когда был принят федеральный закон о защите граждан, подвергшихся радиации, для оформления удостоверений военкоматы запрашивали архивные документы. В моей справке было указано, что я получил дозу радиации в 20 рентген. Это довольно много.

Кстати, военные, работавшие на ликвидации последствий аварии в 1986 — 1987 годах, говорили, что те, кто пришел после них, в 1988 — 1989-м, получили, возможно, даже большую дозу радиации: находились в «мертвой зоне» дольше, с большим количеством зараженных предметов контактировали. Статистика это подтверждает: последние почти все уже ушли…

Справка

После возвращения из Чернобыля Ришат Винерович работал сторожем, дворником. Затем в качестве частного предпринимателя занимался торговлей, строительством.

В 1999 году вошел в состав общественной организации чернобыльцев в Стерлитамаке, а в 2003 году возглавил ее.

В 2012 году его избрали председателем Башкирского республиканского общества «Союз «Чернобыль», и в 2013 году он с семьей переехал в Уфу. С марта 2021 года возглавляет также городское отделение.

Радиоактивные абрикосы

Андрей ИЛЬЧЕНКОВ:

— В 1986 году я учился в УГАТУ и вошел в состав стройотряда, который был сформирован из студентов нашего вуза, а также БГУ, педагогического, медицинского и нефтяного университетов. Мы должны были отправиться в Херсон, однако 26 апреля произошла катастрофа, и нам объявили, что поездка отменяется, но все желающие могут поехать в Чернобыль помогать военным отрядам. Почти все согласились.

Мы базировались в 100 километрах от реактора, в деревне Королевка Макаровского района Киевской области. Здесь строили новые дома для отселяемых из «мертвой зоны». Так я проработал неделю, мы построили за это время погреб и столовую. Но большую часть времени, что я там находился, — месяц и три недели — провел в поездках. Мы привозили стройматериалы, а из зоны отчуждения вывозили в могильники строительный мусор и почву. Делали по несколько рейсов в день, иногда спали в машине.

Мы были тогда молодыми и безбашенными. Был момент: в семи километрах от реактора — трубы было видно — наткнулись на пруд. Жара стояла, конец июня. А мы взмокшие, уставшие под вечер. Ну и искупались в пруду, а когда вышли из воды, увидели знак — радиация.

А в одном месте жили старик со старухой. У них в июле созрели абрикосы. И они ведрами вынесли их нам: дескать, возьмите с собой, девать их некуда. И мы брали и ели. Вроде живые — и ладно…

Это было самое начало, 1986 год, и в 30-километровую зону вокруг реактора можно было спокойно заехать — достаточно было путевки. И на радиацию нас никто не проверял, мы же не военные.

Я себя ликвидатором не считаю, хотя и участвовал в ликвидации последствий. Ликвидаторы — те, кто в самом пекле были. У меня работа была рутинная: нагружаешь, разгружаешь…

Радиация вроде бы и не чувствовалась. Были моменты, когда какая-то тяжесть была, кости немного поламывало — думал, что устал просто, но нет. Сейчас не просто ломает, а иногда выкручивает к вечеру. Врачи мне не верят, но я чувствую радиацию. Если чуть-чуть повышен ее фон, у меня начинают отекать руки и чесаться костяшки пальцев. И у многих так. Бывает, что в Уфе еду, и в определенных местах все это начинается. Что за зоны такие? Не знаю…

Сейчас у жены начинаются такие же проблемы. Все говорят, что это передается близким, сказывается на наших детях.

Справка

После возвращения из Чернобыля Андрей Владимирович окончил институт и устроился на УМПО, где работает до сих пор начальником центра компьютерного моделирования конструкций.

Был председателем общества «Союз «Чернобыль» Калининского района Уфы, а также и.о. председателя городского отделения.

Только цифры

Сейчас в Башкирии проживает 1769 ликвидаторов последствий аварии на ЧАЭС, 260 человек, входящих в подразделения особого риска, 15 — ветеранов производственного объединения «Маяк», 757 детей первого поколения и 285 внуков.

С 1986 по 1990 год в ликвидации последствий чернобыльской катастрофы принимали участие более 12 тысяч жителей Башкирии.

В 2021 году заявки на санаторно-курортное лечение подали 167 «чернобыльцев» и 8 человек из подразделений особого риска. Прошли лечение 50 и 2 человека, соответственно.

Во время субботника около памятника «Героям-ликвидаторам Чернобыльской катастрофы и других радиационных аварий» (Уфа).

Публикацию подготовила Мария СНЫТКИНА, фото из архива Ришата ГАЙНУЛЛИНА.

Обзор игрового смартфона Xiaomi — Black Shark 4 (8/128 ГБ, триггеры, охлаждение, 48 Мп, зарядка 120 Вт)

Обзор одного из лучших игровых смартфонов — Xiaomi Black Shark 4. Это новое поколение на базе процессора Snapdragon 870 с отличным экраном Е4, быстрой обработкой нажатий (до 720 Гц), с частотой обновления в игровом режиме до 144 Гц. Смартфон отличается наличием аппаратных кнопок-триггеров на боковой панели, которые могут убираться или извлекаться при необходимости. Есть и изюминка — полноценный вывод видеопотока через USB-C, то есть смартфон можно подключать к HDMI входу проектора, монитора или телевизора. 

игровой смартфон Black Shark 4 

Статья по выбору актуальных моделей смартфонов

Тема флагманских игровых смартфонов весьма и весьма интересна. Ведь вы получаете не просто топовый смартфон. Вы приобретаете «прокачанную» модель, рассчитанную на длительное применение под нагрузкой в виде игр и серьезных приложений. Подобные смартфоны имеют продуманную компоновку, качественную систему охлаждения, удобное расположение интерфейсов. Буквально на днях был обзор на бюджетный вариант смартфона для игр — очередной модели покофона POCO F3, который я использовал вместе с джойстиком. Так вот, аналогичный результат без всяких дополнительных ухищрений можно получить в новом игровом смартфоне Black Shark 4 от Xiaomi.

Характеристики:
Модель	Black Shark 4
Процессор	Восьмиядерный процессор Qualcomm Snapdragon 870, видеоподсистема Adreno 650
Дисплей	6.67 дюймов, Super AMOLED FHD+ экран (Е4), разрешение 2400 х 1080 пикселей, Gorilla Glass 6
Частота обновления экрана	144 Гц
Частота дискретизации тачпада	720 Гц
Память	6 ГБ ОЗУ  + 128 Гб ПЗУ или 8 ГБ ОЗУ  + 128 Гб ПЗУ или 12 ГБ ОЗУ  + 256 Гб ПЗУ
Тыловая камера	тройная камера: 48Мп основной сенсор, 8 Мп широкоугольная камера, 5 Mп макро/датчик глубины сцены.
Фронтальная камера	20 Мп
Аккумулятор	4500 мАч (спаренный аккумулятор 2х2250 мАч), быстрое зарядное устройство 120 Вт в коробке
Интерфейсы	USB-C, Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2, GPS, OTG, две sim-карты, дактилоскопический сканер в кнопке
Частоты сети	5G: N1, N3, N5, N7, N8, N20, N28, N38, N41, N77, N78 4G: LTE FDD B1/2/3/4/5/7/8/20/28 4G: LTE TDD B38/40/41(2535-2655MHz) 3G: WCDMA B1/2/4/5/8 2G: GSM 850 900 1800 1900 MHz
Особенности	стереодинамики, сертификация Hi-Res Audio, аппаратные триггеры — дополнительные игровые кнопки
ОС	Оболочка JOYUI 12 на базе MIUI 12, Android 11, Глобальная версия, Поддержка OTA Update
Размеры	76.3 х 163.8 х 9.9 мм
Масса	220 г

Для тех, кто еще не понимает отличий данной новинки от предыдущих моделей, я подготовил сравнительную таблицу. Представлены конкретные отличия от игровых смартфонов Black Shark 3 (предыдущее поколение), ZTE Nubia Red Magic 5G b Asus ROG. По результатам беглого сравнения ряда современных игровых смартфонов могу сказать, что «начинка» у Black Shark 4 реально топовая, а стоимость даже лучше большинства представленных моделей. 

Наименование	Black Shark 4	Black Shark 3	Nubia Red Magic 5G	Asus ROG Phone 3
Процессор	Qualcomm Snapdragon 870	Qualcomm Snapdragon 865	Qualcomm Snapdragon 865	Qualcomm Snapdragon 865 Plus
Видеочип	Adreno 650	Adreno 650	Adreno 650	Adreno 650
Объем ОЗУ	6/8/12	8/12	8/12	12
Тип охлаждения	Sandwich Liquid Cooling System	Sandwich Liquid Cooling System	Активное охлаждение (Кулер)	Кулер AeroActive 3
Частота обновления экрана	144 Гц	90 Гц	144 Гц	144 Гц
Частота обработки касаний	720 Гц	270 Гц	240 Гц	300 Гц
Диагональ экрана	6.67″	6.67″	6.65″	6.59″
Емкость батареи	4500 мАч (2х2250)	4720 мАч	4500 мАч	6000 мАч
Быстрая зарядка	120 Вт
Стоимость	$399/449	$450/550	около $700	около $950

Сразу выделю главное: Black Shark 4 имеет действительно мощный процессор и производительную графическую подсистему, дополненную качественной комбинированной системой охлаждения. Частоты обновления экрана и дискретизации тачпада — самые высокие. При похожем функционале Black Shark 4 значительно дешевле аналогичных моделей от ZTE и ASUS. Так что, вывод очевиден.  
Собственно говоря, продуманный подход производителя заметен во всем. Упаковка самого смартфона, так и аксессуаров фирменная, в стиле всей линейки Black Shark, в черно-зеленом дизайне с молниями. Отмечу, что на коробке присутствует логотип сертификата Hi-Res Audio.  

Компания Xiaomi заботится о своих пользователях, обеспечивая работу «из коробки». В комплекте находится все необходимое для смартфона: сетевое зарядное устройство, интерфейсный кабель, защитный чехол, инструмент для извлечения симкарты, а также дополнительные материалы: руководство пользователя, стильные фирменные наклейки и т.д. 

Смартфон поддерживает быструю зарядку с максимальной мощностью в 120 Вт, что является топовым показателем среди современных смартфонов. В комплекте также находится длинный жесткий зарядный кабель USB-C  и сетевое зарядное устройство на 120 Вт (12В/6А и 20В/6А, 5В/3А, 9В/3А). 

 В отличие от обычных смартфонов Xiaomi, в комплектации с Black Shark поставляется жесткий акриловый чехол, фирменный. Треугольный вырез в центре под камеру намекает о совместимости с моделями третьего поколения. Напомню, что у Black Shark 3 камера выполнена в виде треугольного блока, а у новой модели Black Shark 4 — в виде вытянутого блока с сенсорами в один ряд. Под  кнопки, сканер отпечатков пальцев, интерфейсные разъемы — предусмотрены соответствующие вырезы в корпусе чехла.

 Моя версия смартфона для внутреннего рынка, комплектовалась зарядным устройством с US-вилкой, инструкции и руководство пользователя — на китайском языке. Из интересного — описание интерфейсов (кнопки, разъемы и т.п.) смартфона. Особое внимание уделяется именно игровым функциям. 

Внешний вид смартфона Black Shark представлен на фотографии ниже. Обратите внимание на тройную тыловую камеру (три сенсора плюс вспышка), а также на особое покрытие задней крышки. Корпус выполнен из алюминиевого сплава, сам смартфон заметно тяжелее одноклассников. Весит  ~ 220 г.

Из особенностей дизайна смартфона Black Shark 4 выделю наличие интересной 3D гравировки задней крышки. Под покрытием скрывается слой фосфоресцирующего состава, который создает необычные эффекты и отражения при внешнем освещении. Элементы гравировки выполнены в стиле общего дизайна модели, повторяет молнии в виде символов «Х», «>» и «<«. Смотрится весьма и весьма необычно.  

 На задней крышке скромной расположили логотип «Black Shark» стилизованную букву «S» в виде акульих зубов. Также чуть ниже присутствует надпись «Black Shark».  Внутри установлена продвинутая система охлаждения процессора, выполненная по фирменной технологии Sandwich Liquid Cooling System. Эффективность ее работы можно посмотреть по результатам эксплуатации предыдущей версии смартфона Black Shark 3. 

 На правой боковой стороне расположена сдвоенная кнопка, предназначенная для регулировки громкости. Чуть выше расположен лоток для сим-карточек. Корпус тонкий, производит впечатление прочного и надежного. Одновременно, алюминиевая поверхность служит для переноса тепла от системы охлаждения.

На верхней панели расположены микрофон системы шумоподавления, а также выход второго динамика.

 Вот та самая изюминка. Это аппаратные триггеры — дополнительные игровые кнопки, которые можно настроить в меню. Убираются и открываются кнопки четким движением слайдера. Звук при этом — как от затвора оружия. Весьма интересно сделано. Пять баллов, Сяоми!

 Разговорный динамик скрывается в широкой щели между экраном и верхней крышкой. Отверстие закрыто широкой защитной сеточкой. Рядом, в центре экрана расположен аккуратный вырез под фронтальную камеру. Сенсор камеры на 20 Мп, с системой автофокуса (AI) и различными улучшателями фото. 

На нижней части корпуса расположен выход второго динамика, там же находится аудиовыход (3.5мм) на проводные наушники. Рядом расположено отверстие для микрофона. Чуть подробнее остановлюсь на USB-C коннекторе. Это не просто зарядный порт с возможностью подключения OTG-устройств. Разъем USB-C обеспечивает выход видеопотока на внешние устройства, то есть смартфон можно подключать к HDMI входу проектора, монитора или телевизора. В качестве адаптера на HDMI, а также для использования периферии (мышки, клавиатуры, джойстики, накопители) можно использовать активный USB-хаб UGREEN. 

Лоток для симкарт предназначен для двух Nano-SIM, без возможности установки карты памяти MicroSD. Так что сразу рассчитывайте на версию на 256 Гб — игры занимают много пространства памяти. В лотке присутствует уплотнитель для защиты от попадания пыли. Слоты для карточек подписаны. Это один из самых компактных лотков для сим-карт. Инструмент для извлечения находится в комплекте со смартфоном. 

Пара слов про используемые камеры. 
В качестве тылового модуля применен блок на три сенсора и вспышку.
Основная камера на 48 Мп (сенсор Sony IMX582, f/1.79) с возможностью широкоугольных снимков.
Вспомогательная камера — широкоугольный сенсор Sony IMX355 8 Мп
Камера глубины сцены + макрокамера Samsung S5K5E9 на 5 Мп.
Фронтальная камера Samsung S5K3T2 (f/2.45) на 20 Мп.
Вполне ожидаемо и вполне качественно.

При включении смартфона нас встречает игровая оболочка JOYUI версии 12, которая является вариантом реализации привычной MIUI 12 от Xiaomi. Базируется все это на свежей версии ОС Android 11. При включении практически сразу было получено актуальное обновление прошивки. 

 Смартфон изобилует различными эффектами в меню и на экране блокировки. Часть унаследована от MIUI, а часть — изначально «фишка» Black Shark. В настройках имеется сразу несколько параметров, отвечающих за отображение информации в режиме AoD. 

Прикладываю скриншоты интерфейса смартфона. Русский язык имеется по умолчанию. Скриншот анимации процесса быстрой зарядки. Шторка с функциями для быстрого доступа.

 При включении смартфон предлагает перенести данные со старой модели. Есть смысл воспользоваться, если мигрируете со старого смартфона на новый. Для этого потребуется запаковать данные и передать через накопитель или Wi-Fi. Также обратите ваше внимание на возможность настройки дополнительных кнопок. В меню присутствует конкретный раздел с назначением нужных функций на эти кнопки.

 В принципе, это привычный интерфейс MIUI, но с рядом надстроек, расширяющих функциональность. И это правильно, всегда удобно что-то настроить по своим предпочтениям.

 За игровой режим отвечает Perfomance Manager, в котором можно настроить режимы производительности и расхода батареи, а также приоритет уведомлений — чтобы в играх ничего лишнего не беспокоило. И да, в смартфоне нет  NFC модуля, установить G-Pay можно, но производить бесконтактную оплату с привязанной карты не получится.

Отчет приложения CPU-Z.

 Отчет приложения AIDA64. 

Еще больше информации можно получить в подробном отчете приложения Device Info HW. Собственно говоря, отсюда и были получены данные по сенсорам установленных фотокамер.

Результаты тестирования производительности.
Бенчмарк Antutu выдал аж 599502 единиц.
PC Mark Benchmark 14262 единицы.
Geekbench: 1018/3322 единиц.
3DMark (WL):4318.

Результаты производительности можно сравнить с другими моделями смартфонов из моих обзоров:

В приложении CPU Throttling Test получены стабильные результаты (No CPU thermal throttling detected), что говорит о качественной системе охлаждения.  Это отличный результат. Общая производительность составляет на уровне 233 GIPS. Некоторый нагрев присутствует, об этом я ниже. 

Спутники ловит быстро — тут нареканий нет. Установленная продвинутая антенна для Wi-Fi обеспечивает быстрый прием во всех условиях (MIMO технология). Мультитач на 10 касаний, имеется множество настроек именно чувствительно и отклика экрана, в том числе и с зонированием.

В комплекте со смартфоном находится фирменный чехол Black Shark. Это весьма похвально, ведь достать подобный чехол или кейс в оффлайне достаточно сложно — модель не самая ходовая. Выполнен чехол из дымчатого акрила, с дизайнерскими вырезами. 

 Логотип «S» на тыльной стороне, блок-камера смартфона обрамлены вырезами. Также имеются отверстия для всех интерфейсов смартфона Black Shark, включая дополнительные кнопки-триггеры и сканер отпечатков пальца. 

 Перехожу к традиционному сравнению различных моделей смартфонов. Подобный способ позволяет сопоставить реальные модели и сделать вывод об их относительных размерах и удобстве. 
Для начала хит сезона — отличный смартфон POCO X3 Pro. Эта обновленная модель выполнена на базе народного POCO X3 NFC, на который у меня уже был отдельный обзор.

В глаза бросается различие в компоновке блока тыловой камеры. У POCO X3 Pro дизайн унаследован у предыдущей модели без изменений. А вот Black Shark может похвастать актуальным дизайном задней крышки.  Размеры практически идентичные, а вот тип используемого экрана отличается: IPS против Amoled E4.

Еще один популярный смартфон Xiaomi Redmi Note 10 из распространенной линейки Redmi Note. Отличный смартфон на Snapdragon, особенно старшая модель линейки —  Xiaomi Redmi Note 10 Pro. В глаза бросаются общие элементы MIUI, в принципе, смартфон Black Shark будет удобен любителям Xiaomi и переход на эту модель будет наименее болезненным. 

 У Redmi Note 10 тыловая камера выполнена в современном дизайне Xiaomi, с выделением крупно основного объектива. Если у Redmi Note 10 задняя крышка пластиковая с имитацией под стекло, то у Black Shark — настоящее стекло с алюминием и 3D гравировкой.

 Наиболее близкий по характеристикам к обозреваемому  смартфону Black Shark 4 будет свежая модель покофона POCO F3. Это тот же процессор и видеоподсистема, аналогичный экран, схожая камера. Правда отсутствуют дополнительные кнопки, Hi-Res audio выход, нет такой системы охлаждения, как в  Black Shark.

 Камеры похожи, оба основных сенсора по 48 Мп, оба от IMX582 Сони. И там, и там установлен дисплей E4 Amoled, частота обновления у POCO F3 120 Гц, у Black Shark подняли до 144 Гц. 

 Смартфоном пользуюсь уже вторую неделю, очень удобный не только как игровой, но и как смартфон на каждый день. Аккумулятор заряжается реально быстро или от оригинального зарядного устройства, или от мощных GaN зарядок. Этот же смартфон успел поучаствовать в большом тестировании нового фитнес-браслета Xiaomi Mi Band 6.

Про внешний вид смартфона достаточно, предлагаю посмотреть на возможности фотокамер Black Shark 4.
Как я уже сказал выше, основной сенсор используется Sony IMX582 на 48 Мп. Имеется режимы 1х/2х для съемки, а также широкоугольный режим (активируется в углу по соответствующему значку). Предусмотрены отдельные режимы съемки: профессиональный, ночной, 48 Мп, панорама и т.д. Имеются улучшатели фото (AI, HDR, фильтры). Доступна возможность сохранения в формате RAW для последующей обработки.

В Туле пасмурно, но была возможность совершить прогулку вместе с Black Shark 4. С удовольствием поделюсь фотографиями.

 Одна из башен Тульского кремля. Съемка в стандартном режиме 1х/2х. 

Весьма интересный арт-объект на территории Кремлевского сада — Тульская азбука в мраморе и бронзе.

 Еще один интересный арт-объект, который так нравится детям. По традиции, нужно натереть бронзовый нос ежику и загадать желание. 

 Свято-Успенский собор на территории Кремля.  

Внутренняя территория Кремля, доступная для посетителей. По данным крепостным стенам можно прогуляться на экскурсии, заодно прикоснувшись к истории города. 

 У Sony качественные сенсоры — фотографии получаются естественные, сочные, с хорошей цветопередачей. 

Пример фотографии в режиме «48Мп». Разрешение оригинального файла составляет 8000х6000 точек.

 Если приблизить фотографию, то можно отчетливо разобрать мелкие детали. 

 Пример еще одной фотографии в формате «48Мп». 

 Хорошо видны мелкие детали, все изображение в фокусе, никаких замыленных участков не замечено. Камера отличная. 

 Пример фотоснимков на селфи-камеру.  Получается весьма неплохо, есть дополнительные режимы съемки. Сенсор используется на 20 Мп.

Cвойства файлов представленных снимков:
С основной камеры 3000 х 4000 пикселей (12 Мп).
В режиме  48 Мп — 8000 х 6000 точек.
В режиме  селфи — 3880 х 5184 точек (20 Мп).

 С камерами закончили, переходим к игровому режиму. Рекомендую предварительно ознакомиться с инструкцией, а также заглянуть в предварительные настройки режима Performance в меню устройства. В активированном игровом режиме можно вызвать быстрое меню настроек. Сделать это можно свайпом из правого угла к центру. Доступны отключения уведомлений статистика производительности, дополнительные функции, быстрый вызов настроек, а также меню периферии. 

 По умолчанию триггеры настроены на полезные функции. Можно перенастроить по своему желанию на, например, пролистывание или проматывание в стороны, на запуск отдельных приложений и так далее.

За время тестирования смартфон разрядился. Аккумулятор, буквально за 30 минут, был пополнен быстрой зарядкой на 80%. Причем заметного перегрева не было. 

Перехожу к тестированию в играх.

Начну с популярной игры WoT Blitz. 

 В настройках есть возможность выбрать требуемую чувствительность для зон расположения джойстиков (зонирование тачпада). Отклик отличный, изображение на высоте. Смартфон спокойно тянет игру на максимальных настройках графики, с HD-текстурами и дополнительными эффектами. 

Аsphalt 9. В игре есть возможность изначально управлять, активируя часть функций с триггеров. Действительно удобно. Для большего удобства можно приобрести и установить фирменные джойстики Black Shark. 

Genshin Impact. Несмотря на обилие спецэффектов и максимальные настройки графики, смартфон прекрасно переваривает данную игру.

Call of duty mobile. Играется отлично, без рывков или лагов графики. При длительном похождении локаций/миссий смартфон не перегревается, и ведет себя достойно. 

PUBG. Также при длительной игре, в том числе с подзарядкой особых проблем или лагов не замечено.

 Дополнительно показываю зоны нагрева смартфона при помощи тепловизора Flir. Обратите внимание на более или менее равномерное распределение тепла по корпусу — встроенная система охлаждения распределяет избыточный нагрев по всей площади, а алюминиевый корпус отводит тепло наружу. Это хорошо заметно по нагреву торцов корпуса. Зон с экстремальным температурами или явным перегревом при длительных играх и тестах не замечено.

Как и все игровые смартфоны, у Black Shark имеется выход на проводные наушники. Это весьма замечательно, ведь при длительной игре не приходится выбирать между наушниками и проводом зарядки. Практически постоянно подключены мои любимые проводные наушники KZ. А вот вариант с мобильным ЦАПом громоздкий и не самый уместный — ведь внутри Black Shark уже находится ЦАП для вывода качественного звука.

 Таким образом, модель Black Shark оказалась одной из самых производительных смартфонов, который были у меня на тестировании, и уж точно самым удобных и технологичным из всех. Дополнительные кнопки обеспечивают удобство в играх, а продуманная компоновка и продвинутая начинка в купе с качественной системой охлаждения делают его одним из самых лучших игровых смартфонов в принципе. 

 Смартфон Black Shark 4 — весьма интересная покупка. С помощью видеовыхода на HDMI можно играть на большом экране телевизора или с помощью проектора. Качественный звук и отличный экран обеспечивают приятное время просмотров мультимедиа и игр, в том числе на длительный период. Смартфон реально заряжается за считанные секунды — достаточно полчаса до полной (практически полной) зарядки. А вот в глобальной версии NFC нет. Есть в китайской (у нас не будет работать) или ждать Black Shark 4 Pro версию. Брать или нет — решать вам. Смартфон реально крутой. Если нет нужны именно в игровых функциях, то есть смысл рассмотреть POCO F3 5G в качестве аналога. Кстати, Black Shark также поддерживает сети 5G.
В официальном магазине Black Shark на Алиэкспресс в настоящий момент действует флешсейл на игровой смартфон Black Shark 4, дополнительно действует купон на скидку в $30, который можно взять по ссылке, либо на странице товара. С купоном получается весьма выгодно, ведь версия на 8/128 Гб обойдется всего в $449. А версия 6/128 Гб еще дешевле.  
Таким образом, именно Black Shark 4 сейчас — самый доступный игровой смартфон на рынке с отличными характеристиками и возможностями!

Другие обзоры и тесты смартфонов, инструмента и гаджетов вы можете найти в моем профиле и по ссылкам ниже.
Спасибо за внимание!    

Часто задаваемые вопросы по продукции Керхер

«Из чего сделаны помпы в мойках высокого давления KÄRCHER?» Покупатели часто задают нам этот вопрос, однако, чтобы корректно ответить на него, необходимо небольшое пояснение.

Помпа АВД представляет собой соединение узлов и элементов, функцией которых является перекачивание воды и создание высокого давления, поэтому можно с уверенностью сказать, что именно от нее зависят рабочие характеристики аппарата. Два основных конструктивных узла помпы – это электродвигатель и блок насоса, которые, в свою очередь, также состоят из нескольких узлов и деталей. Поэтому, задаваясь вопросом, из чего сделана помпа – из пластика или металла, нужно понимать, о каком конкретно элементе идет речь. Например, плунжера во всех насосах выполнены из нержавеющей стали, что повышает их долговечность.

Неотъемлемой и очень важной частью насоса является также крышка насосного блока – именно в ней сосредоточены каналы, соединяющие области низкого и высокого давления, а также впускные и выпускные клапаны насоса. От вида материала, из которого изготовлена крышка, во многом зависит надежность аппарата. В ходе многолетней работы инженеры лаборатории KÄRCHER точно установили закономерности поведения различных металлов и композитов при разных нагрузках и выяснили диапазон значений давления, при котором оптимально применение того или иного материала.

N-COR
Высококачественный композитный материал
Долговечен, устойчив к механической усталости
Обладает малым весом
Устойчив к коррозии
Оптимален для АВД с максимальным давлением до 130 бар
Применяется в бытовых АВД

БИ-КОМПОНЕНТ
Устойчив к коррозии на всех участках, контактирующих с водой, благодаря покрытию внутренней поверхности материалом N-Cor
Отличается высокой устойчивостью к напорным нагрузкам благодаря прочному внешнему алюминиевому корпусу
Оптимален для АВД с максимальным давлением от 130 до 145 бар
Применяется в бытовых АВД

АЛЮМИНИЙ
Отличается очень долгим сроком службы, стойкостью к высоким нагрузкам
Сверхпрочный и надежный
Оптимален для АВД с максимальным давлением от 145 до 160 бар.
Применяется в бытовых АВД

ЛАТУНЬ
Применяется в профессиональных АВД
Оптимален во всех диапазонах давлений

Разбор в пижаме | The Economist

Для правильного анализа естественного языка компьютерам необходимы реальные знания

---

3 августа 2012 г.

, R.L.G. | НЬЮ-ЙОРК

ЭТА неделя становится тематической для Джонсона. Заинтересовавшись, насколько хорошо компьютерные парсеры могут работать с естественным языком, я написал Марку Либерману и Филипу Резнику, чтобы спросить о лучших парсерах. Самый простой в использовании, доступный с веб-интерфейсом, — это Stanford Parser. По большому счету, он обрабатывал стандартные предложения, которые я скармливал ему без особого труда.Но — это не должно удивлять никого, кто следил за обсуждением на этой неделе — он испытывает трудности с предложениями, которые имеют несколько синтаксических анализов.

В среду мы смотрели «Время летит, как стрела». Сегодня мы обсудим знаменитую шутку Граучо Маркса. Он начинается так: «Однажды утром я застрелил слона в своей пижаме». Читатель понимает это предложение, представленное Нилом Гольдфарбом (заменяющим «однажды» на «одно утро»).

S = предложение

NP = именная фраза

VP = глагольная фраза

PP = предложная фраза

V = глагол

Но приходит кикер Граучо: «Как он попал в мою пижаму, я не знаю.»Это приводит к другому синтаксическому анализу:

Если не считать юмора, человек знает, как понимать эти вещи. Люди подходят к пижамам, а слоны — нет. Как насчет Стэнфордского парсера? Он возвращает

Это не безумная интерпретация: я был в пижаме, а не слон. Если бы строка, начинающаяся с PP , была сделана с отступом, это означало бы, что предложная фраза («в моей пижаме») принадлежал указанному выше NP («слон»).Но он не имеет отступа, что означает, что он принадлежит к узлу выше, VP «однажды выстрелил в слона» еще выше.

Но парсер не знает, что слону не влезет в пижаму. Как мы можем сказать? Парсинг грамматически идентичного «Я однажды видел кошку в коробке» возвращает этот результат.

Этот синтаксический анализ идентичен синтаксическому анализу Стэнфорда: «Я однажды застрелил слона в своей пижаме». Но на этот раз анализ не имеет реального смысла.После этого следовало бы сказать: «Что я делал в коробке, я не знаю».

Филип Резник, e-mail:

«Небольшая мелочь: когда я был ребенком, у меня был огромный плакат — примерно 5 футов высотой и 3 фута шириной — с классической карикатурой Аль Хиршфельда на Граучо и полным текстом этого монолог. Он висел над моей кроватью большую часть моего детства. Интересно, могло ли это ночное воздействие синтаксической двусмысленности подсознательно способствовать моему последующему интересу к лингвистике… «

Анализ зависимостей в NLP — Шириш Кадам

Синтаксический анализ или Анализ зависимости — это задача распознавания предложения и присвоения ему синтаксической структуры. Наиболее широко используемой синтаксической структурой является дерево синтаксического анализа, которое может быть сгенерировано с использованием некоторых алгоритмов синтаксического анализа. Эти деревья синтаксического анализа полезны в различных приложениях, таких как проверка грамматики, или, что более важно, они играют важную роль на этапе семантического анализа. Например, чтобы ответить на вопрос « Кто будет разыгрывающим« Лос-Анджелес Лейкер »в следующей игре? », нам нужно выяснить его предмет, объекты, атрибуты, чтобы помочь нам понять, что пользователь хочет разыгрывающего защитника Лос-Анджелес Лейкерс специально для следующей игры.

Теперь задача синтаксического анализа довольно сложна из-за того, что данное предложение может иметь несколько деревьев синтаксического анализа, которые мы называем неоднозначностями. Рассмотрим предложение « Забронируйте этот рейс. », который может формировать несколько деревьев синтаксического анализа на основе неоднозначной части речевых тегов, если эти неоднозначности не будут устранены. Выбор правильного синтаксического анализа из множества возможных синтаксических анализов называется синтаксическим устранением неоднозначности. Алгоритмы синтаксического анализа, такие как Кок-Касами-Янгера (CKY), алгоритм Эрли или алгоритмы синтаксического анализа диаграммы, используют подход динамического программирования для решения проблем неоднозначности.
В этом посте мы фактически попытаемся реализовать несколько синтаксических анализаторов из разных библиотек:

мест:

Анализатор зависимостей

spaCy предоставляет свойства токена для навигации по сгенерированному дереву анализа зависимостей. Использование атрибута dep дает синтаксические отношения зависимости между головным токеном и его дочерним токеном. Схема синтаксической зависимости используется из ClearNLP. Сгенерированное дерево синтаксического анализа следует всем свойствам дерева, и каждый дочерний токен имеет только один главный токен, хотя главный токен может иметь несколько дочерних элементов.Мы можем получить головной токен с помощью свойства token.head и его дочерних элементов с помощью свойства token.children . Поддерево токена также можно извлечь с помощью свойства token.subtree . Точно так же предки для токена могут быть получены с помощью token.ancestors . Чтобы получить крайний правый и крайний левый токены синтаксических потомков токена, можно использовать token.right_edge и token.left_edge . Также стоит упомянуть, что для извлечения соседнего токена мы можем использовать токен .nbor . spaCy не предоставляет встроенного представления дерева, хотя вы можете использовать представление дерева NLTK. Вот фрагмент кода для него:

 def tok_format (ток):
    вернуть "_". join ([tok.orth_, tok.tag_, tok.dep_])


def to_nltk_tree (узел):
    если node.n_lefts + node.n_rights> 0:
        вернуть дерево (tok_format (узел), [to_nltk_tree (дочерний) для дочернего элемента в node.children])
    еще:
        вернуть tok_format (узел)


command = "Отправить журналы отладки руководителю проекта сегодня в 9:00"
en_doc = en_nlp (u '' + команда)

[to_nltk_tree (отправлено.root) .pretty_print () для отправки в en_doc.sents]

 

Вот выходной формат ( Token_POS Tags_Dependency Tag ): —

Давайте попробуем выделить заглавное слово из вопроса, чтобы понять, как работает зависимость. Заглавное слово в вопросе можно извлечь с помощью различных отношений зависимости. Но пока мы попытаемся извлечь Nominal Subject nsubj из вопроса в качестве заглавного слова. Вот как можно получить подлежащее из предложения.

 head_word = "ноль"
question = "В каких фильмах был показан персонаж Попай Дойл?"
en_doc = en_nlp (u '' + вопрос)
для отправки в en_doc.отправляет:
    для отправленного токена:
        если token.dep == nsubj и (token.pos == NOUN или token.pos == PROPN):
            head_word = token.text
        elif token.dep == attr и (token.pos == NOUN или token.pos == PROPN):
            head_word = token.text
    печать (вопрос + "(" + head_word + ")")
 

Здесь мы получаем результат с заглавным словом как «фильмы», что довольно близко, и вы можете улучшить его точность, обнаружив больше отношений зависимости и правил заглавного слова:

В каких фильмах был показан персонаж Попай Дойл? (фильмы)

spaCy также имеет отображение визуализатора зависимостей. Вот демонстрация с нашим вводным вопросом:

DISPLACY

Чтобы установить spaCy, обратитесь к этому разделу Настройка среды обработки естественного языка с помощью Python

(Работа над NLTK будет обновлена ​​в ближайшее время)

Дополнительная литература:

Нравится:

Нравится Загрузка…

Связанные

Опубликовано Шириш Кадам

Интересует понимание продуктивности, экономики поведения. Практикующий стоицизм. F1 Вентилятор Просмотреть все сообщения Шириш Кадам

Опубликовано 23 декабря 2016 г. 25 декабря 2016 г.

новых парадигм для оценки и нейронного анализа нормализации времени

Trans Assoc Comput Linguist.Авторская рукопись; доступно в PMC 2020 19 мая.

Опубликован в окончательной отредактированной форме как:

PMCID: PMC7236559

NIHMSID: NIHMS1571612

Школа информации, Университет Аризоны, Тусон, Аризона

^* в равной степени.

См. Другие статьи в PMC, в которых цитируется опубликованная статья.

Abstract

В этой статье представлена ​​первая модель для нормализации времени, обученная на корпусе SCATE. В схеме SCATE временные выражения аннотируются как семантическая композиция временных сущностей.Эта новая схема отдает предпочтение подходам машинного обучения, поскольку ее можно рассматривать как задачу семантического синтаксического анализа. В этой работе мы предлагаем нейронную сеть с несколькими выходами символьного уровня, которая превосходит предыдущие современные технологии, построенные на схеме TimeML. Чтобы сравнить прогнозы систем, которые следуют как SCATE, так и TimeML, мы представляем новую метрику оценки для временных интервалов. Мы также применяем эту новую метрику для проведения сравнительного анализа аннотаций обеих схем в одном корпусе.

1.Введение

Нормализация времени — это задача перевода выражений времени на естественном языке в машиночитаемые формы. Например, выражение три дня назад может быть нормализовано до формального представления 2017-08-28 в стандарте ISO-8601. Поскольку нормализация времени позволяет размещать объекты и события на временной шкале, это важный шаг для многих задач извлечения информации. Со времени появления первых общих задач по нормализации времени (Verhagen et al., 2007) интерес к проблеме и разнообразию приложений рос.Например, Lin et al. (2015) используют нормализованные метки времени из электронных медицинских карт, чтобы способствовать мониторингу пациентов и обнаруживать потенциальные причины заболеваний. Vossen et al. (2016) идентифицируют многоязычные случаи появления одних и тех же событий в новостях, среди прочего, путем нормализации выражений времени на разных языках с помощью одного и того же стандарта ISO. Фишер и Стретген (2015) извлекают и нормализуют выражения времени из большого корпуса немецкой художественной литературы в качестве отправной точки глубокого исследования тенденций и моделей использования дат в литературе.

Ключевым моментом для систем нормализации времени является то, к какому формальному представлению следует нормализовать выражения времени. Наиболее популярной схемой для аннотирования нормированных выражений времени является ISO-TimeML (Pustejovsky et al., 2003a; Pustejovsky et al., 2010), но она не может представить несколько важных типов выражений времени (например, ограниченный набор интервалов, например, по субботам с 6 марта) , и его нелегко поддается машинному обучению (основанное на правилах HeidelTime (Strötgen et al., 2013) по-прежнему дает самые современные характеристики). Бетард и Паркер (2016) предложили альтернативную схему, семантически композиционную аннотацию выражений времени (SCATE), в которой времена аннотируются как композиционные временные сущности (), и предположили, что это должно быть более поддающимся машинному обучению. Однако, создав аннотированный корпус, они не обучали на нем никаких автоматических моделей.

Аннотация выражения по субботам с 6 марта г. по схеме SCATE.

Мы представляем первые модели машинного обучения, обученные на корпусе нормализации времени SCATE. Мы вносим несколько вкладов в этот процесс:

• Мы вводим новую метрику оценки для нормализации времени, которая может сравнивать нормализованное время из разных схем аннотаций путем измерения перекрытия интервалов на временной шкале.

• Мы используем новую метрику для сравнения аннотаций SCATE и TimeML в одном корпусе и подтверждаем, что SCATE охватывает более широкий спектр выражений времени.

• Мы разрабатываем рекуррентную нейронную сеть для обучения нормализации времени в стиле SCATE и показываем, что наша модель превосходит современную модель HeidelTime (Strötgen et al., 2013).

• Мы показываем, что наша символьная архитектура нейронной сети с несколькими выходами превосходит как словесные, так и модели с одним выходом.

2. Предпосылки

ISO-TimeML (Pustejovsky et al., 2003a; Pustejovsky et al., 2010) является наиболее популярной схемой для аннотирования выражений времени.Он аннотирует выражения времени как фразы и назначает нормализацию ISO 8601 (например, 1990-08-15T13: 37 или PT24H) в качестве атрибута VALUE нормализованной формы. ISO-TimeML используется в нескольких корпусах, включая TimeBank (Pustejovsky et al., 2003b), WikiWars (Mazur and Dale, 2010), TimeN (Llorens et al., 2012) и общие задачи TempEval (Verhagen et al. , 2007; Верхаген и др., 2010; УзЗаман и др., 2013).

Однако схема ISO-TimeML имеет несколько недостатков. Во-первых, время, которое соответствует более чем одной календарной единице (день, неделя, месяц и т. Д.).), такие как субботы с 6 марта (где задействовано несколько суббот), не могут быть описаны в формате ISO 8601, поскольку они не соответствуют ни одному префиксу ГГГГ-ММ-ДДТЧЧ: ММ: СС. Во-вторых, каждый раз, когда выражение получает одно ЗНАЧЕНИЕ , независимо от диапазона слов, композиционная семантика выражения не представлена. Например, в выражениях с прошлой недели и с марта 6 семантика с идентична — найдите интервал между временем привязки ( на прошлой неделе или марта 6 ) и сейчас.Но ISO-TimeML должен был бы аннотировать эти две фразы независимо, без возможности указать общую часть их семантики. Эти недостатки ISO-TimeML, особенно отсутствие композиционности, затрудняют разработку моделей машинного обучения. Таким образом, в большинстве предшествующих работ использовался подход, основанный на правилах: поиск каждого токена выражения времени в лексиконе нормализации и последующее отображение этой последовательности лексических записей в нормализованную форму (Strötgen and Gertz, 2013; Bethard, 2013; Lee et al. al., 2014; Стрётген и Герц, 2015).

В качестве альтернативы TimeML и вдохновленные предыдущими работами, Schilder (2004) и Han and Lavie (2004), Bethard и Parker (2016) предложили семантически композиционную аннотацию временных выражений (SCATE). В схеме SCATE каждое временное выражение аннотируется в терминах композиционной временной сущности по интервалам на временной шкале. Пример показан в, где каждая аннотация соответствует формально определенной временной сущности. Например, аннотация поверх , начиная с , соответствует оператору Between, который определяет интервал, начинающийся с самого последнего марта 6 и заканчивающийся временем создания документа (DCT).Оператор Between формально определяется как:

Между ([t1, t2): интервал, [t3, t4): интервал): интервал = [t2, t3).

Схема SCATE может представлять широкий спектр выражений времени и обеспечивает формальное определение семантики каждой аннотации. В отличие от TimeML, SCATE использует структуру графа для фиксации композиционной семантики и может представлять выражения времени, которые не выражаются непрерывными фразами. Схема также имеет то преимущество, что ее можно рассматривать как задачу семантического синтаксического анализа, и, следовательно, она больше подходит для подходов к машинному обучению.Однако Бетард и Паркер (2016) представляют только корпус; они не представляют никаких моделей для семантического анализа.

3. Интервальная метрика оценки для нормализованного времени

Прежде чем пытаться построить модели с машинным обучением из корпуса SCATE, мы были заинтересованы в оценке утверждения Бетхарда и Паркера (2016) о том, что схема SCATE может представлять более широкий выбор выражений времени, чем TimeML. Для этого мы предлагаем новую метрику оценки для сравнения нормализации времени, аннотированной как в формате TimeML ISO 8601, так и в формате объекта времени SCATE.Эта новая оценка интерпретирует нормализованные аннотации как интервалы на временной шкале и измеряет перекрытие интервалов.

Аннотации TimeML TIMEX3 (выражение времени) преобразуются в интервалы в соответствии с семантикой ISO 8601 их атрибута значения. Так, например, 1989-03-05 преобразуется в интервал [1989-03-05T00: 00: 00, 1989-03-06T00: 00: 00), то есть 24-часовой период, начинающийся с первой секунды. дня на 1989-03-05 и заканчивая непосредственно перед первой секундой дня на 1989-03-06.Аннотации SCATE преобразуются в интервалы в соответствии с формальной семантикой каждой сущности с использованием библиотеки, предоставленной Bethard и Parker (2016). Так, например, Next (Year (1985), SimplePeriod (YEARS, 3)), 3 года после 1985 года, преобразуется в [1986-01-01T00: 00, 1989-01-01T00: 00). Обратите внимание, что с одной аннотацией может быть связано более одного интервала, как в примере Субботы с 6 марта года. После того, как все аннотации были преобразованы в интервалы на временной шкале, мы можем измерить, насколько перекрываются интервалы различных аннотаций.

Учитывая два набора интервалов, мы определяем точность интервала, P _int , как общую длину интервалов, общих между двумя наборами, деленную на общую длину интервалов в первом наборе. Вызов интервала, R _int определяется как общая длина интервалов, общих между двумя наборами, деленная на общую длину интервалов во втором наборе. Формально:

IS⋂IH = {i∩j: i∈IS∧j∈IH}

Пинта (IS, IH) = ∑i∈COMPACT (IS⋂IH) ∣i∣∑i∈IS∣i∣

Rint (IS, IH) = ∑i∈COMPACT (IS⋂IH) ∣i∣∑i∈∪IH∣i∣

где I _S и I _H — это наборы интервалов, i ∩ j — возможно, общий пустой интервал между интервалами i и j , | i | — длина интервала i , а compact берет набор интервалов и объединяет любые перекрывающиеся интервалы.

Учитывая два набора аннотаций (например, по одному из двух систем нормализации времени), мы определяем общую точность, P , как среднее значение интервальной точности, когда каждая аннотация из первого набора сочетается со всеми аннотациями, которые текстуально перекрываются. это во втором комплекте. Общий отзыв определяется как среднее количество интервальных повторений, когда каждая аннотация из второго набора сочетается со всеми аннотациями, которые текстуально перекрывают ее в первом наборе. Формально:

OIa (B) = ⋃b∈B: OVERLAPS (a, b) ИНТЕРВАЛЫ (b)

P (S, H) = 1∣S∣∑s∈SPint (ИНТЕРВАЛЫ (s), OIs (H))

R (S, H) = 1∣H∣∑h∈HRint (ИНТЕРВАЛЫ (h), OIh (S))

где S и H — это наборы аннотаций, интервалы ( x ) дают временные интервалы, связанные с аннотацией x , а перекрытия ( a, b ) определяют, будут ли аннотации a и b имеют по крайней мере один общий текстовый символ.

Важно отметить, что эти метрики могут применяться только к выражениям времени, которые дают ограниченные интервалы. Выражения времени, которые относятся к интервалам с неопределенными границами, выходят за рамки, например, «это занимает всего минуту» или «я работаю каждую субботу».

4. Анализ данных

4.1. TimeML против SCATE

Аннотации TimeML и SCATE доступны в подмножестве корпуса TempEval 2013 (UzZaman et al., 2013), который содержит коллекцию новостных статей из различных источников, таких как Wall Street Journal, New York Times, Кабельная сеть новостей и Голоса Америки.показывает статистику данных. Документы из AQUAINT и TimeBank образуют набор данных по обучению и развитию. Корпус SCATE содержит 2604 объекта времени (отдельные компоненты выражения времени, например каждый, месяц, последний, понедельник, и т. Д.), Аннотированные в наборе поезд + разработка (то есть AQUAINT + TimeBank). Эти объекты составляют в общей сложности 1038 выражений времени ( каждый месяц, последний понедельник, и т. Д.), Из которых 580 дают ограниченные интервалы, то есть интервалы с указанным началом и концом ( в прошлый понедельник ограничено, а каждый месяц равно нет).

Таблица 1:

Количество документов, аннотаций TimeML TIMEX3 и аннотаций SCATE для подмножества корпуса TempEval 2013, аннотированных обеими схемами.

	AQUAINT	TimeBank	Test
Документы	10	68	20
Время предложений	251	251		251	61	499	158
Объекты SCATE	333	1810	461
Время SCATE эксп.	114	715	209
SCATE ограничен	67	403	93

Мы применяем интервальную метрику оценки, представленную в Разделе 3, к наборам данных AQUAINT и TimeBank, обрабатывая Аннотации TimeML как системный аннотатор ( S ) и аннотации SCATE как аннотатор человека ( H ). показывает, что аннотации SCATE охватывают разные временные интервалы, чем аннотации TimeML.В первой строке мы видим, что TimeML имеет отзыв только 92% временных интервалов, определенных SCATE в корпусе AQUAINT, и только 83% в корпусе TimeBank. Мы вручную проанализировали все места, где аннотации TimeML и SCATE различались, и обнаружили, что интерпретация SCATE всегда была правильной.

Таблица 2:

Сравнение аннотаций TimeML и SCATE.

Корпус2 пример случай, когда аннотации TimeML и SCATE перекрываются, но не идентичны, — это выражения времени, которым предшествует предлог типа «с». Аннотация TimeML для «Since 1985» (с DCT 1998-03-01T14: 11) охватывает только год «1985», в результате получается временной интервал [1985-01-01T00: 00,1986-01-01T00: 00).Аннотация SCATE представляет полное выражение и, следовательно, дает правильный временной интервал [1986-01-01T00: 00,1998-03-01T14: 11).

Другой частый случай разногласий — это когда TimeML не смог скомпоновать все части сложного выражения. Аннотация TimeML для «10:35 утра (07:35 GMT) пятницы» аннотирует два отдельных интервала, время и день (и полностью игнорирует «07:35 GMT»). Аннотация SCATE распознает это как описание единственного временного интервала, [1998-08-07T10: 35, 1998-08-07T10: 36).

Аннотации TimeML и SCATE также различаются по тому, как интерпретируются ссылки на определенные прошлые периоды. Например, TimeML предполагает, что «последний год» и «год назад» имеют идентичную семантику, относящуюся к самому последнему календарному году, например, если DCT — 1998-03-04, то оба они относятся к интервалу [1997- 01-01T00: 00,1998-01-01T00: 00). SCATE имеет ту же семантику для «прошлого года», но признает, что «год назад» имеет другую семантику: период с центром за год до DCT.Под SCATE «год назад» относится к интервалу [1996-09-03T00: 00,1997-09-03T00: 00).

Помимо этих различий в интерпретации, мы также заметили, что, хотя корпус SCATE аннотирует выражения времени в любом месте документа (в том числе в метаданных), аннотации TimeBank TIMEX3 ограничиваются основным текстом документов. Вторая строка показывает оценку при сравнении всего текста в документе, а не только основного текста. Неудивительно, что TimeML хуже запоминает временные интервалы из аннотаций SCATE при этой оценке.

4.2. Типы аннотаций SCATE

Изучая часть набора данных для обучения и разработки, мы заметили, что аннотации SCATE можно удобно разделить на три категории: неоператоры, явные операторы и неявные операторы. Мы определяем неоператоры как числа, периоды (например, три месяца), явные интервалы (например, годы, такие как 1989 ) и повторяющиеся интервалы (дни недели, такие как пятница, месяцев года, например января, и т. Д.). Неоператоры в основном атомарны; их можно интерпретировать без ссылки на другие аннотации. Операторы не атомарны; их можно интерпретировать только в отношении других аннотаций, на которые они ссылаются. Например, ЭТОТ оператор в может быть интерпретирован только путем первой интерпретации неоператора дня недели и оператора Между, с которым он связан. Мы разделяем операторы на два типа: явные и неявные. Мы определяем оператор как явный, если он не перекрывается с какой-либо другой аннотацией.Это происходит, например, когда связка времени с вызывает оператор Between в. Оператор считается неявным, если он перекрывается с другой аннотацией. Это происходит, например, с оператором LAST in, где марта подразумевает марта прошлого года, , но в тексте нет явного сигнала, и это должно быть выведено из контекста.

Мы изучаем, как эти группы аннотаций распределяются в документах AQUAINT и TimeBank. показывает, что неоператоры встречаются гораздо чаще, чем операторы (как явные, так и неявные).

Таблица 3:

Распределение аннотаций временных сущностей в AQUAINT + TimeBank.

	AQUAINT			TimeBank
	P	R	F1	P	R	F1
92,2	92,2	82,4	83,0	82,7
Весь текст	92,2	67,1	77,7	82,4	71,2	76,4

Non-Op	Exp-Op	Imp-Op	Всего
1497	305	219	2021
74%
74%	%	100%

5. Модели

Мы разбиваем нормализацию выражений времени на две подзадачи: соответствующий временный объект; и b) временная композиция объекта, которая связывает соответствующие объекты вместе, соблюдая ограничения типа объекта, налагаемые схемой SCATE.Эти две задачи выполняются последовательно, используя выходные данные первой в качестве входных для второй. После завершения этапов идентификации и компоновки мы можем использовать конечный продукт, то есть семантическую композицию временных объектов, для подачи на интерпретатор SCATE ¹ и кодирования временных интервалов.

5.1. Идентификация временной сущности

Идентификация временной сущности — это тип задачи маркировки последовательности, в которой каждой части временного выражения присваивается метка, которая идентифицирует временную сущность, которую она вызывает.Мы выражаем такие метки с помощью системы тегов BIO, где B обозначает начало аннотации, I — внутреннюю часть, а O — внешнюю сторону любой аннотации. В некоторой степени отличаясь от стандартных задач маркировки последовательностей, схема SCATE позволяет использовать несколько аннотаций для одного и того же отрезка текста (например, «Суббота» — это как День недели, так и Это), поэтому модели идентификации сущностей должны уметь обрабатывать такие многокомпонентная классификация.

5.1.1. Нейронные архитектуры

Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это новейшие достижения в задачах маркировки последовательностей (Lample et al., 2016a; Graves et al., 2013; Plank et al., 2016) благодаря их способности сохранять память о последовательности, когда они ее читают, и делать прогнозы с учетом характеристик на большом расстоянии, поэтому мы также применяем их здесь. Мы представляем три архитектуры RNN, которые имеют схожую внутреннюю структуру, но различаются тем, как они представляют выходные данные. Они преобразуют входные данные в функции, которые питают слой встраивания. Затем встроенные векторы признаков подаются в два объединенных в стек двунаправленных стробированных рекуррентных блока (GRU), а второй GRU, за которым следует функция активации, выводит по одному тегу BIO для каждого входа.Мы выбираем GRU для наших моделей, поскольку они могут превзойти другой популярный рекуррентный модуль LSTM (Long Short Term Memory) с точки зрения обновлений параметров и сходимости во времени процессора с тем же количеством параметров (Chung et al., 2014).

Наша модель 1-сигмоида () подходит к задаче как к задаче классификации с несколькими метками с набором сигмоидов для каждого выхода, что позволяет одновременно прогнозировать ноль или более меток BIO. Это стандартный способ кодирования задач классификации с несколькими метками для нейронных сетей, но в наших экспериментах мы обнаружили, что эти модели работают плохо, поскольку они могут создавать избыточные метки для каждого входа, например.g., 03 можно было пометить как день месяца, так и месяц года одновременно.

Архитектура модели 1-сигмоида. Вводится 25 мая. В аннотации в стиле SCATE май — это месяц года (неоператор), с неявным Last (оператор) в том же интервале, а 25 — это день. Месяца. На векторном слое M — это заглавная буква (Lu), a и y — строчные буквы (L1), пробел — разделитель (Zs), а May — имя собственное (NNP).

Наша модель 2-Softmax () разделяет пространство вывода меток на два набора: неоператоры и операторы (как определено в разделе 4.2). Очень маловероятно, что какой-либо фрагмент текста будет аннотирован более чем одним неоператором или более чем одним оператором, ² , хотя обычно текст аннотируется одним неоператором и одним оператором (см. ). В результате мы можем использовать два softmax, один для неоператоров и один для операторов, и, таким образом, модель 2-Softmax может создавать 0, 1 или 2 метки для каждого входа.Мы разделяем входные и встраиваемые слои, но связываем отдельный набор составных Bi-GRU с каждой выходной категорией, как показано на. ³

Архитектура модели 2-Softmax. Вводится Май . Аннотации и функции SCATE такие же, как в.

Наш 3-Softmax дополнительно разделяет операторы на явные и неявные операторы (опять же, как определено в разделе 4.2). Мы ожидаем, что это поможет модели, поскольку задача обучения для этих двух случаев сильно различается: с явными операторами модель просто должна запоминать, какие фразы вызывают какие операторы, а с неявными операторами модель должна научиться выводить оператор из контекст (время глагола и т. д.). Мы используем три softmax, по одному для неоператоров, явных операторов и неявных операторов, и, как и в случае с 2-Softmax, мы разделяем уровни ввода и внедрения, но связываем отдельный набор составных Bi-GRU с каждой выходной категорией. Модель похожа на, но с тремя выходными группами вместо двух.

В качестве входных данных в RNN мы вводим три функции:

Текст:

Само входное слово для пословной модели или один входной символ для посимвольной модели.

Категории символов Unicode:

Категория каждого символа, как определено стандартом Unicode. ⁴ Это кодирует такую ​​информацию, как наличие прописных (Lu) или строчных (Ll) букв, знаков препинания (Po), цифр (Nd) и т. Д. Для пословной модели мы объединяем категории символов все символы в слове (например, May становится LuLlLl).

Часть речи:

Часть речи, определенная устройством тегов Stanford POS (Toutanova et al., 2003). Мы ожидаем, что это будет полезно, например, для нахождения глагольного времени, чтобы помочь различать неявные операторы Last и Next. Для посимвольной модели мы повторяем тег части речи на уровне слова для каждого символа в слове, а символы без части речи (например, пробелы) не получают тега.

5.1.2. Ввод: слова и символы

Идентификация временной сущности в стиле SCATE — это задача маркировки последовательностей, аналогичная распознаванию именованных сущностей (NER), поэтому мы черпаем вдохновение из недавних работ в области нейронных архитектур для NER.Первые нейронные модели NER следовали предыдущей (не нейронной) работе по подходу к NER как проблеме классификации слов, применяя такие архитектуры, как нейронные сети с прямой связью со скользящим окном (Qi et al., 2009), сверточные нейронные сети (CNN) с условными слои случайного поля (CRF) (Collobert et al., 2011) и LSTM со слоями CRF и элементами ручной работы (Huang et al., 2015). Совсем недавно нейронные сети на уровне символов были также предложены для NER, в том числе несколько, которые объединяют CNN или LSTM для изучения символьных представлений слов с LSTM или LSTM-CRF для пословной маркировки (Чиу и Николс, 2016; Лампле и др., 2016b; Ma and Hovy, 2016), а также сети посимвольных последовательностей (Gillick et al., 2016; Kuru et al., 2016).

На основе этих работ мы рассматриваем две формы обработки ввода для наших RNN: пословное и посимвольное. Некоторые аспекты проблемы нормализации времени делают подход, основанный на символах, особенно привлекательным. Во-первых, во многих временных фразах используются числа, которые необходимо интерпретировать семантически (например, хорошая модель должна усвоить, что месяцы не могут быть числом больше 12), а цифровая обработка чисел позволяет такую ​​интерпретацию, при этом обрабатывая каждое число как слово. привести к редкой, трудноразрешимой проблеме обучения.Во-вторых, модели, основанные на словах, предполагают, что мы знаем, как преобразовать текст в слова, но иногда представляем сложные форматы, такие как overnight, , где over вызывает последнего оператора, а night — часть дня. Наконец, символьные модели могут улучшить слова вне словарного запаса (OOV), которые являются распространенной проблемой при обучении разреженных наборов данных. (Гибридные модели слово-символ, такие как LSTM-CNNs-CRF (Ma and Hovy, 2016), могут решить эту последнюю проблему, но не две предыдущие.\ d \ W] + | \ S »для разделения буквенно-цифровых выражений, например 1620EDT . Однако токенизатор не может разделить выражения, такие как 19980206, и , за ночь. Для нашей символьной модели токенизация не применяется, и каждый символ (включая пробельные символы) подается как ввод.

5.2. Состав объекта времени

После того, как объекты выражений времени идентифицированы, они должны быть составлены, чтобы получить их семантическую интерпретацию.Этот этап анализа состоит из двух частей: связывания сущностей, составляющих выражение времени, и дополнения свойств сущностей соответствующими значениями. Для обоих случаев мы устанавливаем простой набор правил, которые следуют ограничениям, налагаемым схемой SCATE ⁵ .

5.2.1. Объект времени, связывающий

, показывает процесс, выполняемый для получения связей между объектами времени. Сначала мы определяем пустой стек, в котором будут храниться объекты, принадлежащие одному и тому же выражению времени.Затем мы перебираем список сущностей документа, отсортированных по смещению их начальных символов (SortByStart). Для каждой из этих сущностей ( сущность ₁ ) и для каждой сущности в стеке ( сущность ₂ ) мы проверяем, указывается ли в рекомендациях возможная связь (LinkIsValid) между типами сущности ₁ и субъект ₂ . Если такая ссылка возможна, и она еще не была заполнена другой аннотацией, мы жадно делаем ссылку (CREATELINK).Когда расстояние в количестве символов между объектом и концом стека больше 10, мы предполагаем, что объекты не принадлежат выражению времени. Таким образом, мы очищаем стек. ⁶

Алгоритм 1

стек = ∅

для entity 1 в SortByStart ( entity ) do

if Start ( entity 1 ) — End ( stack )> 10 then стек = ∅

конец, если

для объект 2 дюйм стек до

если LinkIsValid ( entity 1 , entity 2 ) then CreateLink ( entity 1 , entity 2 )

конец, если

конец для

Push ( стек , объект 1 )

конец для

Например, наша модель идентификации временной сущности получает год, месяц года и день месяца для выражения времени 1992-12-23 .Затем наш алгоритм композиции временных объектов выполняет итерацию по этим объектам. Вначале стек пуст, он просто помещает в стек объект 1992 (год). Для объекта 12 (Месяц-года) он проверяет, определяют ли руководящие принципы возможную связь между этим типом объекта и тем, который в настоящее время находится в стеке (Год). В этом случае руководящие принципы устанавливают, что год может иметь ссылку на подинтервал с сезоном года, месяцем года или неделей года. Таким образом, алгоритм создает подинтервал связи между 1992 и 12 .Затем объект 12, помещается в стек. Этот процесс повторяется для объекта 23 (День месяца), проверяя, была ли возможная связь с объектами в стеке ( 1992, 12 ). Рекомендации определяют возможную связь подинтервалов между месяцем года и днем ​​месяца, поэтому здесь также создается ссылка. Теперь предположим, что следующий объект времени в списке на несколько слов опережает 23 , поэтому расстояние между двумя объектами больше 10.В этом случае стек пуст, и процесс снова запускается для составления нового выражения времени.

5.2.2. Завершение свойства

Последний шаг — связать каждый временной объект временного выражения с набором свойств, которые включают информацию, необходимую для его интерпретации. Наша система определяет значения этих свойств следующим образом:

Тип:

Схема SCATE определяет, что некоторые объекты могут иметь только определенные значения. Например, сезон года может быть только весной, летом, осенью или зимой, месяцем года может быть только январь, февраль, март и т. Д.Чтобы завершить это свойство, мы берем диапазон текста временной сущности и нормализуем его до значений, принятых в схеме. Например, если интервал объекта «Месяц года» был числовым значением 01 , мы бы нормализовали его до января, если бы его интервал был сентября, мы бы нормализовали его до сентября и так далее.

Значение:

Это свойство содержит значение числовой сущности, например День месяца или Час дня. Чтобы завершить его, мы просто берем диапазон текста объекта и преобразуем его в целое число.Если он написан словами вместо цифр (например, девятнадцать вместо 19), мы применяем простую грамматику ⁷ для преобразования в целое число.

Семантика:

В текстах в новостном стиле обычно выражения вроде last Friday , когда DCT — пятница, ссылаются на день как DCT, а не на предыдущее вхождение (как это было бы в более стандартном использовании). из последний ). SCATE указывает на это с помощью свойства Semantics, где значение Interval-Included указывает, что текущий интервал включен при вычислении последнего или следующего вхождения.Для остальных случаев используется значение Interval-Not-Included. В нашей системе, когда оператор LAST обнаружен, если он связан с днем ​​недели (например, , пятница, ), который соответствует DCT, мы устанавливаем значение этого свойства как Interval-Included.

Interval-Type:

Операторам, таким как Next или Last, требуется интервал в качестве ссылки для интерпретации. Обычно это ссылка на DCT. Например, на следующей неделе относится к неделе после DCT, и в таком случае значением свойства Interval-Type для оператора Next будет DocTime.Однако иногда оператор привязан к интервалу, который сам по себе служит ориентиром, например, «к 2000 году». В этом случае значение Interval-Type равно Link. Наша система устанавливает для этого свойства значение Link, если оператор связан с Year, и DocTime в противном случае. Это очень грубая эвристика; поиск правильного якоря для выражения времени — сложная открытая проблема, для решения которой необходимы дальнейшие исследования.

5.3. Автоматически сгенерированные данные обучения

Каждый документ в наборе данных начинается с момента создания документа.Эти выражения времени весьма специфичны; они встречаются изолированно, а не в контексте предложения, и всегда образуют ограниченный интервал. Таким образом, их идентификация является критическим фактором в метрике оценки на основе интервалов. Однако время документа отображается во многих разных форматах: «Понедельник, 24 июля 2017 г.», «24.07.17, 09:52», «08-15-17, 1337 PM» и т. Д. Многие из этих форматов не являются охвачены обучающими данными, которые взяты из небольшого количества источников новостей, каждый из которых использует только один формат.Поэтому мы разработали генератор времени для случайной генерации дополнительных 800 изолированных обучающих примеров для большого количества таких форматов выражений. Генератор поддерживает 33 различных формата ⁸ , которые включают варианты, охватывающие сокращение, с / без разделителей, смесь цифр и строк и различные последовательности единиц времени.

6. Эксперименты

Мы обучаем и оцениваем наши модели на корпусе SCATE, описанном в разделе 4. В качестве набора данных для разработки в качестве случайной стратифицированной выборки взяты 14 документов из части TempEval 2013 (TimeBank + AQUAINT), показанной в, включая вещательные новостные документы (1 ABC, 1 CNN, 1 PRI, 1 VOA) и документы новостной ленты (5 AP, 1 NYT, 4 WSJ).Мы используем метрику оценки на основе интервалов, описанную в разделе 3, но также сообщаем более традиционные метрики извлечения информации (точность, отзыв и F ₁ ) для этапов идентификации и компоновки временных объектов. Пусть S будет набором элементов, прогнозируемых системой, а H — набором элементов, созданных людьми, определены точность ( P ), отзыв ( R ) и F ₁ в виде:

F1 (S, H) = 2 · P (S, H) · R (S, H) P (S, H) + R (S, H) ⋅

Для этих вычислений каждый элемент является аннотацией, и одна аннотация считается равной другой, если она имеет тот же диапазон символов (смещения), тип и свойства (при этом определение применяется рекурсивно для свойств, которые указывают на другие аннотации).

Чтобы сделать эксперименты с разными нейронными архитектурами сопоставимыми, мы настроили параметры всех моделей для достижения максимальной производительности на данных разработки. Из-за нехватки места мы перечисляем здесь только гиперпараметры для нашего лучшего Char 3-Softmax: размер встраивания текста на уровне символов, текста на уровне слов, тегов POS и функций категорий символов Юникода составляет 128, 300, 32. и 64 соответственно. Чтобы избежать переобучения, мы использовали отсев с вероятностями 0,25, 0,15 и 0.15 для 3 функций соответственно; размеры блоков GRU первого и второго уровня установлены равными 256 и 150. Мы обучили модель с помощью оптимизации RMSProp на мини-пакетах размером 120 и следовали стандартным рекомендациям, чтобы оставить настройки гиперпараметров оптимизатора на их значения по умолчанию. Каждая модель обучается не более 800 эпох, самое продолжительное время обучения для модели Char 3-Softmax составляет около 22 часов с использованием 2x NVIDIA Kepler K20X GPU.

6.1. Выбор модели

Мы сравниваем различные модели идентификации временных объектов, описанные в Разделе 5.1, обучая их на данных обучения и оценивая их на данных разработки. Среди эпох каждой модели мы выбираем эпоху на основе выходных данных, которые модель хорошо предсказывает, потому что из-за ее слабости модель будет давать нестабильные результаты в наших предварительных экспериментах. Например, для моделей 3-Softmax наш выбор зависит от характеристик не-операторов и неявных операторов. показывает результаты этапа разработки.

Таблица 4:

Точность ( P ), отзыв ( R ) и F ₁ для разных архитектур нейронных сетей на Идентификация объекта времени в данных разработки.

обнаружили, что модели на основе символов превосходят модели на основе слов. ⁹ Например, лучшая символьная модель достигает F ₁ из 81,7 (Char 3-Softmax), что значительно лучше, чем лучшая модель на основе слов, достигающая F ₁ всего 66.6 (р = 0). ¹⁰ Во-вторых, мы обнаруживаем, что модели Softmax превосходят модели сигмовидной формы. Например, модель Char 3-Softmax достигает значения F ₁ 81,7, что значительно лучше, чем 56,4 F ₁ модели Char 1-Sigmoid (p = 0). В-третьих, для моделей на основе символов и слов мы обнаруживаем, что 3-Softmax значительно превосходит 2-Softmax: Char 3-Softmax F ₁ из 81,7 лучше, чем Char 2-Softmax F ₁ из 73.6 (p = 0) и Word 3-Softmax F ₁ из 66,6 лучше, чем Word 2-Softmax F ₁ из 61,2 (p = 0,0254). Кроме того, мы обнаружили, что все модели лучше идентифицируют неоператоры, чем операторы, и что явные операторы труднее всего решить. Например, модель Char 3-Softmax получает 92,4 F ₁ для неоператоров, 36,1 F ₁ для явных операторов и 79,1 F ₁ для неявных операторов.Наконец, мы также обучаем лучшую модель, Char 3-Softmax, используя сгенерированные аннотации, описанные в разделе 5.3, и получаем 76,8 F ₁ (Char 3-Softmax extra), то есть модель работает лучше без дополнительных данных ( р = 0). Вероятно, это результат переобучения из-за небольшого разнообразия форматов времени в данных обучения и развития.

Из этого анализа набора для разработки мы выбрали два варианта архитектуры Char 3-softmax для оценки на тестовом наборе: Char 3-Softmax и Char 3-Softmax extra.Затем эти модели были объединены с системой связывания на основе правил, описанной в Разделе 5.2, чтобы создать полную систему синтаксического анализа в стиле SCATE.

6.2. Оценка модели

Мы оцениваем как Char 3-Softmax, так и Char 3-Softmax extra на тестовом наборе для задач идентификации и композиции. показывает результаты. В задаче идентификации Char 3-Softmax extra не хуже, чем при использовании исходного набора данных с общим F ₁ 61,5 против 61,3 (p = 0,5899), а с использованием дополнительных сгенерированных данных модель лучше предсказывает не- операторы и неявные операторы с более высокой точностью (p = 0.0096), что является ключом к созданию правильных ограниченных временных интервалов.

Таблица 5:

Результаты на тестовом наборе для этапов Идентификация объекта времени (Идентификатор) и Составления объекта времени (Comp). Для первого мы сообщаем характеристики для каждого набора сущностей: неоператоры (Non-Op), явные операторы (Exp-Op) и неявные операторы (Imp-Op).

Модель	P	R	F1
Word 1-сигмовидный	60,2	52,0	55,8
Char 1-Sigmoid 900,0 56,4
Word 2-Softmax	58,7	63,9	61,2
Char 2-Softmax	74,8	72,4	73,6
Word 3-Softmax	68.3	64,9	66,6
Char 3-Softmax	88,2	76,1	81,7
Char 3-Softmax extra	80,6	73,4	76,8

17 911 900 Imp-91 53,3

	Char 3-Softmax			Char 3-Soft. экстра
	P	R	F 1	P	R	F 1 3
79.2	63,2	70,3	87,4	63,2	73,4
Exp-Op	52,6	36,6	43,2	39,8	38,7	39,3
47,1	50,0	65,4	50,0	56,7
Ident	70,0	54,5	61,3	69.4	55,3	61,5
Comp	59,7	46,5	52,3	57,7	46,0	51,2

Состояние Сравнить наш подход с нашим подходом the art, мы запускаем HeidelTime на тестовых документах и ​​используем метрику, описанную в разделе 3. Таким образом, мы можем сравнивать интервалы, созданные обеими системами, независимо от схемы аннотаций. показывает, что наша модель с дополнительными случайно сгенерированными обучающими данными превосходит HeidelTime с точки зрения точности со значительной разницей в 12.6 процентных пунктов (p = 0,011), в то время как HeidelTime показывает незначительно лучшие показатели с точки зрения отзыва (p = 0,1826). В целом наша модель получает на 3,3 процентных пункта больше, чем HeidelTime, с точки зрения F 1 (p = 0,2485). Обратите внимание, что, хотя модель, обученная без дополнительных аннотаций, лучше по времени составления сущностей (см.), Она работает намного хуже при создании окончательных интервалов. Это вызвано тем фактом, что эта модель не может идентифицировать неоператоров, которые составляют даты в невидимых форматах (см. Раздел 5.3).

Таблица 6:

Precision ( P ), отзыв ( R ) и F ₁ наших моделей на тестовых данных, дающих ограниченные временные интервалы. Для сравнения мы приводим результаты, полученные HeidelTime.

Модель	P	R	F 1
HeidelTime	70,9	76,8	73.7
Char 3-Softmax	73,8	62,4	67,6
Char 3-Softmax extra	82,7	71,0	76,4

может

Однако, оценка аннотаций SCHIDELTIME в аннотации не быть полностью справедливым. HeidelTime был разработан в соответствии со схемой TimeML, и, как мы покажем в разделе 4, SCATE охватывает более широкий набор выражений времени. По этой причине мы проводим дополнительную оценку. Во-первых, мы сравниваем аннотации в тестовом наборе, используя нашу метрику на основе интервалов, аналогичную приведенному в сравнении, и выбираем те случаи, когда TimeML и SCATE полностью совпадают.Затем мы удаляем остальные случаи из набора тестов. Следовательно, мы также удаляем прогнозы, данные системами, как нашей, так и HeidelTime, для этих случаев. Наконец, мы запускаем счетчик интервалов, используя новую конфигурацию. Как видно, все модели улучшают свои характеристики. Однако наша модель по-прежнему работает лучше, когда она обучается с дополнительными аннотациями.

Таблица 7:

Precision ( P ), отзыв ( R ) и F ₁ на ограниченных интервалах на тестовых данных TimeML / SCATE с идеальным перекрытием .

Модель	P	R	F 1
HeidelTime	70,7	80,2	75,1 74,3	64,2	68,9
Char 3-Softmax extra	83,3	74,1	78,4

Интерпретатору SCATE, который кодирует временные интервалы, необходим композиционный график выражения времени, чтобы иметь все его элементы правильные.Таким образом, неспособность идентифицировать какую-либо сущность выражения времени приводит к совершенно не интерпретируемым графикам. Например, в выражении следующий год, , если наша модель определяет год, как Период, а не Интервал, он не может быть связан с следующим , потому что это нарушает схему SCATE. Модель также может не распознавать некоторые временные объекты, например лето в выражении прошлым летом. Эти ошибки идентификации вызваны в основном разреженными обучающими данными.Поскольку графики, содержащие эти ошибки, создают неразрешимые логические формулы, интерпретатор не может создавать интервалы, и, следовательно, отзыв уменьшается. В пределах тех интервалов, которые в конечном итоге генерируются, наиболее распространенной ошибкой является путаница операторов Last и Next и, как следствие, неправильно размещенный интервал даже с правильно идентифицированными неоператорами. Например, если для оператора October с неявным оператором NEXT вместо ссылки на [2013-10-01T00: 00,2013-11-01T00: 00) вместо ссылки на [2013-10-01T00: 00), он будет ссылаться на [2012-10 -01T00: 00, 2012-11-01T00: 00).Отсутствие неявных операторов также является основным источником ошибок для HeidelTime, который не работает со сложными композиционными графами. Например, в тот январский день 2011 года аннотируется HeidelTime как два разных интервала, соответствующих соответственно января и 2011 . Как следствие, HeidelTime предсказывает не один, а два неверных интервала, что влияет на его точность.

7. Обсуждение

Что касается задачи идентификации временной сущности, различия в производительности между разработанным и тестовым набором данных можно отнести к распределению аннотаций наборов данных.Например, в наборе тестов есть 10 аннотаций сезона-года, а в наборе данных разработки таких аннотаций нет; относительные частоты аннотаций Minute-Of-Hour, Hour-Of-Day, Two-Digit-Year и Time-Zone в тестовом наборе намного ниже, и наши модели хорошо предсказывают такие аннотации. Явные операторы очень лексически зависимы, например Последнее соответствует одному слову из набора { последний , последний , ранее , недавно , последний , после , последний , ранее , последний , перед } , и большинство из них появляются один или два раза в обучающих и развивающих наборах.

Наши эксперименты подтверждают преимущества символьных моделей при прогнозировании аннотаций SCATE, которые согласуются с нашими объяснениями в Разделе 5.1.2: словесные модели, как правило, не могут отличить числа от цифровых выражений времени. Моделям, основанным на словах, сложно уловить некоторые шаблоны выражений времени, такие как 24-е, и 25-е, и августа, и т. Д., В то время как символьные модели устойчивы к такой дисперсии. Мы провели эксперимент, чтобы выяснить, являются ли эти преимущества уникальными для композиционных аннотаций, таких как SCATE, или, в более общем смысле, для простого распознавания выражений времени.Мы использовали аннотации TimeML от AQUAINT и TimeBank (см.), Чтобы обучить два мультиклассовых классификатора идентифицировать аннотации TIMEX3. Модели были похожи на наши модели Char 3-Softmax и Word 3-Softmax, с теми же настройками параметров, но с одним выходным слоем softmax для прогнозирования четырех типов TIMEX3: Date, Time, Duration и Set. Как показано в, на тестовом наборе модель на основе слов значительно превосходит символьную модель с точки зрения как выражений времени (p = 0,0428), так и подмножества выражений времени, содержащих цифры (p = 0.0007). Эти результаты показывают, что символьные модели более успешны в аннотациях SCATE, потому что SCATE разбивает выражения времени на значимые подкомпоненты. Например, TimeML просто вызовет Monday, 1992-05-04 a Date, а 15:00:00 GMT субботу Time. SCATE будет идентифицировать четыре и пять, соответственно, различных типов семантических сущностей в этом выражении; и каждый объект SCATE будет состоять либо из букв, либо из цифр. В TimeML модель сталкивается со сложными обучающими задачами, например.g., что иногда имя дня недели является частью даты, а иногда — частью времени, в то время как в SCATE имя дня недели всегда является днем ​​недели.

Таблица 8:

Precision (P ), вызов (R), и F ₁ для моделей на основе символов и слов при прогнозировании аннотаций TimeML TIMEX3 на наборе тестов TempEval 2013. TIMEX3-Digits — это подмножество аннотаций, содержащих цифры.

С другой стороны этап составления юридического лица с идентификацией золотого объекта достигает 72,6 с точки зрения F1. Одна из основных причин ошибок на этом шаге — эвристика для завершения свойства Interval-type. Как мы объясним в разделе 5.2, мы реализуем слишком грубый набор правил для этого случая. Другой источник ошибок — это расстояние в 10 символов, которое мы используем, чтобы решить, принадлежат ли временные объекты к одному и тому же выражению времени. Это условие предотвращает создание некоторых ссылок, например, выражение «Позже» в начале предложения обычно относится к другому временному интервалу в предыдущем предложении, поэтому расстояние между ними намного больше.

8. Заключение

Мы представили первую модель для нормализации времени, обученную на аннотациях в стиле SCATE.Модель превосходит современную модель, основанную на правилах, доказывая, что описание выражений времени в терминах композиционных временных сущностей подходит для подходов машинного обучения. Это расширяет исследования в области нормализации времени за пределы более ограниченной схемы TimeML. Мы показали, что символьная архитектура нейронной сети имеет преимущества для решения задачи по сравнению с системой, основанной на словах, и что сеть с несколькими выходами работает лучше, чем создание одного выхода. Кроме того, мы определили новую метрику оценки на основе интервалов, которая позволяет нам выполнять сравнение аннотаций на основе схем SCATE и TimeML, и обнаружили, что SCATE предоставляет более широкий спектр выражений времени.Наконец, мы увидели, что доступный разреженный обучающий набор вызывает переобучение модели и что наибольшее количество ошибок совершается в тех случаях, которые реже появляются в аннотациях. Это более важно в случае явных операторов, потому что они очень зависят от лексики. Повышение производительности в этих случаях — наша главная цель в будущей работе. Согласно результатам, представленным в этой работе, кажется, что решением было бы получить более широкий обучающий набор, поэтому многообещающим направлением исследований является расширение нашего подхода для автоматической генерации новых аннотаций.

10. Благодарности

Мы благодарим анонимных рецензентов, а также редактора действий, Мону Диаб, за полезные комментарии к более раннему черновику этой статьи. Работа финансировалась проектом THYME (R01LM010090) из Национальной медицинской библиотеки, и использовались вычислительные ресурсы, поддерживаемые Национальным научным фондом в рамках гранта № 1228509. Авторы несут полную ответственность за содержание и не обязательно представляют официальную взгляды Национальной медицинской библиотеки, Национальных институтов здравоохранения или Национального научного фонда.

Сноски

¹ https://github.com/clulab/timenorm

² По данным обучения, только 4 из 1217 неоператоров перекрываются с другим неоператором, и только 6 из 406 операторов перекрываются с другим оператором. Например, NYT, указанное в редакционной статье в субботу, 25 апреля, , , суббота, помечено как [День недели, Последний, Пересечение], где последние две метки являются операторами.

³ В предварительных экспериментах мы также пытались совместно использовать слои GRU, но в целом это приводило к худшей производительности.

⁴ См. Http://unicode.org/notes/tn36/

⁵ https://github.com/bethard/anafora-annotations/blob/master/.schema/timenorm-schema.xml

⁶ Пороговое значение расстояния было выбрано на основе производительности в наборе данных разработки.

⁷ https://github.com/ghewgill/text2num

⁸ Мы используем распространенные форматы, доступные в офисных пакетах, в частности, LibreOffice.

⁹ Мы кратко исследовали использование предварительно обученных встраиваний слов, чтобы попытаться улучшить производительность модели Word 1-Sigmoid, но она дала производительность, которая все еще была хуже, чем модель на основе символов, поэтому мы не исследовали это дальше.

¹⁰ Мы использовали парный тест значимости передискретизации начальной загрузки.

Ссылки

• Бетард Стивен и Паркер Джонатан. 2016 г. Семантически композиционная схема аннотации для нормализации времени. В трудах Десятой Международной конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC 2016), Париж, Франция, 5 Европейская ассоциация языковых ресурсов (ELRA). [Google Scholar]
• Бетард Стивен. 2013. Синхронная свободная от контекста грамматика для нормализации времени.В материалах конференции 2013 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, страницы 821–826, Сиэтл, Вашингтон, США, 10 Ассоциация компьютерной лингвистики. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Bird Steven, Klein Ewan и Loper Edward. 2009 г. Обработка естественного языка с помощью Python: анализ текста с помощью набора инструментов для естественного языка. O’Reilly Media, Inc. [Google Scholar]
• Чиу Джейсон П. К. и Николс Эрик. 2016 г. Распознавание именованных объектов с помощью двунаправленных LSTM-CNN.Труды Ассоциации компьютерной лингвистики, 4: 357–370. [Google Scholar]
• Чунг Джун Ён, Гульчере Каглар, Чо Гён Хён и Бенжио Йошуа. 2014 г. Эмпирическая оценка стробированных рекуррентных нейронных сетей при последовательном моделировании. Препринт arXiv arXiv: 1412.3555v1. [Google Scholar]
• Коллобер Ронан, Уэстон Джейсон, Ботту Леон, Карлен Майкл, Кавукчуоглу Корай и Кукса Павел. 2011 г. Обработка естественного языка (почти) с нуля. Журнал исследований в области машинного обучения, 12: 2493–2537, ноябрь.[Google Scholar]
• Фишер Франк и Стретген Янник. 2015 г. Когда появляется (немецкая) литература? Об анализе временных выражений в больших корпусах. In Proceedings of DH 2015: Annual Conference of the Alliance of Digital Humanities Organizations, volume 6, Sydney, Australia. [Google Scholar]
• Гиллик Дэн, Брюнк Клифф, Виньялс Ориол и Субраманья Амарнаг. 2016 г. Многоязычная языковая обработка байтов. В Knight Kevin, Nenkova Ani и Rambow Owen, редакторах, NAACL HLT 2016, Конференция 2016 Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка, Сан-Диего, Калифорния, США, 12-17 июня 2016 г., стр. 1296–1306.Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar]
• Могилы Алекс, Мохамед Абдель-Рахман и Хинтон Джеффри. 2013. Распознавание речи с помощью глубоких рекуррентных нейронных сетей. В 2013 году Международная конференция IEEE по акустике, обработке речи и сигналов, страницы 6645–6649. IEEE. [Google Scholar]
• Хан Бенджамин и Лави Алон. 2004 г. Фреймворк для разрешения времени на естественном языке. 3 (1): 11–32, март. [Google Scholar]
• Хуан Чжихэн, Сюй Вэй и Ю Кай.2015 г. Двунаправленные модели LSTM-CRF для маркировки последовательностей. CoRR, абс. / 1508.01991. [Google Scholar]
• Куру Онур, Джан Озан Аркан и Юрет Дениз. 2016 г. Charner: Распознавание именованных сущностей на уровне персонажа. В COLING 2016, 26-я Международная конференция по компьютерной лингвистике, Материалы конференции: Технические документы, 11–16 декабря 2016 г., Осака, Япония, страницы 911–921. [Google Scholar]
• Лампле Гийом, Баллестерос Мигель, Субраманиан Сандип, Каваками Казуя и Дайер Крис.2016a. Нейронные архитектуры для распознавания именованных сущностей. В материалах конференции 2016 г. Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка, страницы 260–270. Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar]
• Лампле Гийом, Баллестерос Мигель, Субраманиан Сандип, Каваками Казуя и Дайер Крис. 2016b. Нейронные архитектуры для распознавания именованных сущностей. В NAACL HLT 2016, Конференция 2016 Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка, Сан-Диего, Калифорния, США, 12-17 июня 2016 г., страницы 260–270.[Google Scholar]
• Ли Кентон, Арци Йоав, Додж Джесси и Зеттлемойер Люк. 2014 г. Контекстно-зависимый семантический синтаксический анализ для выражений времени. В материалах 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные документы), страницы 1437–1447, Балтимор, Мэриленд, 6 Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar]
• Лин Чен, Карлсон Элизабет В., Длигач Дмитрий, Рамирес Моника П., Миллер Тимоти А., Мо Хуан, Брэггс Натали С., Кейган Эндрю, Гейнер Вивиан С., Денни Джошуа С. и Савова Гергана К. 2015. Автоматическое определение токсичности печени, вызванной метотрексатом, у пациентов с ревматоидным артритом по электронной медицинской карте. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики, 22 (e1): e151 – e161. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Льоренс Гектор, Дерчинский Леон, Гайзаускас Роберт Дж. И Сакете Эстела. 2012 г. TIMEN: открытый ресурс нормализации временных выражений. В «Языковые ресурсы и конференция по оценке», страницы 3044–3051.Европейская ассоциация языковых ресурсов (ELRA). [Google Scholar]
• Ма Сюэчжэ и Хови Эдуард. 2016 г. Сквозная маркировка последовательностей с помощью двунаправленного LSTM-CNNs-CRF. В материалах 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (ACL; 2016), том 1 Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar]
• Мазур Павет и Дейл Роберт. 2010 г. Wikiwars: новый корпус для исследования темпоральных выражений. In Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP ‘10, pages 913–922, Stroudsburg, PA, USA Ассоциация компьютерной лингвистики.[Google Scholar]
• Планка Барбара, Согаард Андерс и Гольдберг Йоав. 2016 г. Многоязычная маркировка частей речи с двунаправленными моделями долговременной краткосрочной памяти и вспомогательными потерями. В материалах 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 2: Краткие статьи), страницы 412–418, Берлин, Германия, август Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar]
• Пустеевски Джеймс, Кастаньо Хосе, Ингрия Роберт, Саури Розер, Гайсаускас Роберт, Сетцер Андреа и Кац Грэм.2003a. TimeML: надежная спецификация событий и временных выражений в тексте. В IWCS-5, Пятом международном семинаре по вычислительной семантике. [Google Scholar]
• Джеймс Пустеевски, Хэнкс Патрик, Саури Розер, См Эндрю, Роберт Гайзаускас, Сетцер Андреа, Радев Драгомир, Сундхейм Бет, Дэй Дэвид, Ферро Лиза и Лазо Марсия. 2003b. Корпус TimeBank. В Proceedings of Corpus Linguistics 2003, Ланкастер. [Google Scholar]
• Джеймс Пустеджовски, Ли Кийонг, Бант Гарри и Ромэри Лоран.2010 г. ISO-TimeML: международный стандарт семантической аннотации. В материалах 7-й Международной конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC’10), Валлетта, Мальта Европейская ассоциация языковых ресурсов (ELRA). [Google Scholar]
• Ци Яньцзюнь, Кавукчуоглу Корай, Коллоберт Ронан, Уэстон Джейсон и Кукса Павел П., 2009. Объединение помеченных и немаркированных данных с обучением распределению классов слов. В материалах 18-й конференции ACM по управлению информацией и знаниями, ACM, страницы 1737–1740.[Google Scholar]
• Шилдер Франк. 2004 г. Извлечение значения из временных существительных и временных предлогов. Транзакции ACM по обработке информации на азиатских языках (TALIP) — специальный выпуск по обработке временной информации, 3 (1): 33–50, март. [Google Scholar]
• Стрётген Янник и Герц Михаэль. 2013. Многоязычная и междоменная временная маркировка. Языковые ресурсы и оценка, 47 (2): 269–298. [Google Scholar]
• Стрётген Янник и Герц Михаэль. 2015 г. Базовый темпоральный теггер для всех языков.В материалах конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, страницы 541–547, Лиссабон, Португалия, сентябрь. Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar]
• Стрётген Янник, Зелл Хулиан и Герц Михаэль. 2013. Heideltime: настройка английского языка и разработка ресурсов на испанском для TempEval-3. В материалах седьмого международного семинара по семантической оценке, SemEval ’13, страницы 15–19. Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar]
• Тутанова Кристина, Кляйн Дэн, Мэннинг Кристофер Д., и певец Йорам. 2003 г. Многофункциональная маркировка частей речи с циклической сетью зависимостей. In Proceedings of the 2003 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology — Volume 1, NAACL ’03, pages 173–180, Stroudsburg, PA, USA Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar]
• Уззаман Наушад, Ллоренс Гектор, Дерчинский Леон, Аллен Джеймс, Верхаген Марк и Пустеевски Джеймс. 2013. SemEval-2013 Задача 1: TempEval-3: Оценка выражений времени, событий и временных отношений.На Второй совместной конференции по лексической и вычислительной семантике (* SEM), том 2: Материалы седьмого международного семинара по семантической оценке (SemEval 2013), страницы 1–9, Атланта, Джорджия, США, 6 Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar]
• Верхаген Марк, Гайзаускас Роберт, Шильдер Франк, Хеппл Марк, Кац Грэм и Пустеевски Джеймс. 2007 г. СемЭваль-2007 Задача 15: Идентификация временной связи TempEval. В материалах 4-го Международного семинара по семантическим оценкам, SemEval ’07, страницы 75–80, Прага, Чешская Республика.[Google Scholar]
• Верхаген Марк, Саури Розер, Казелли Томмазо и Пустеевски Джеймс. 2010 г. СемЭвал-2010 Задача 13: ТемпЭвал-2. В материалах 5-го Международного семинара по семантической оценке, страницы 57–62, Упсала, Швеция, 7 Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar]
• Фоссен Пик, Аджерри Родриго, Альдабе Ициар, Цибульска Агата, Мариеке ван Эрп Антске Фоккенс, Лапарра Эгоитц, Минар Анн-Лизе, Алессио Палмеро Апросио Герман Ригау, Роспочер Марко и Сегерс Роксан.2016 г. NewsReader: использование ресурсов знаний в многоязычной читающей машине для получения дополнительных знаний из огромных потоков новостей. Специальные выпуски систем, основанных на знаниях, Elsevier. [Google Scholar]

Генератор сложных предложений — перефразировать предложения

Генератор сложных предложений — это бесплатный инструмент для перефразирования контента, который потенциально может перефразировать, перефразировать, перефразировать и / или переписать предложения, абзацы, статьи, содержание, слова и / или фразы в более сложная, неортодоксальная или запутанная альтернатива, но с тем же смыслом.Словарь этого перефразировщика предложений содержит множество редко используемых слов / фраз и может перефразировать предложения различными способами, которые выбираются случайным образом. Помимо того, что это веб-программное обеспечение используется в качестве инструмента перефразирования или счетчика текста, его также можно использовать в качестве инструмента улучшения словарного запаса. Искусственный интеллект этого генератора перефразирования настолько сложен, что способен понимать контекст. Используйте словарь или тезаурус, чтобы узнать определения слов или найти больше синонимов.Генератор сложных предложений

очень прост в использовании. После ввода или вставки содержимого в первое текстовое поле нажмите кнопку преобразования, чтобы автоматически перефразировать содержимое. Этот генератор также может работать как генератор случайных предложений. Нажмите кнопку случайного предложения, чтобы создать случайные сложные предложения и перефразировать их. Это программное обеспечение работает как конвертер перефразирования для преобразования простого и распространенного английского языка в более сложный английский. Он может быть полезен в качестве бесплатного счетчика статей из-за его способности перефразировать большой объем текста и потенциально генерировать несколько уникальных версий при каждом преобразовании одного и того же контента.С генератором сложных предложений вы можете перефразировать контент онлайн и переписывать до 10000 символов или меньше за раз / за конверсию. Этого должно быть более чем достаточно для написания статей, эссе или перефразирования содержания веб-сайтов для блогов, которые обычно состоят из большого количества контента.

Чтобы эффективно перефразировать предложение, абзац, эссе или статью, при использовании этого автоматического перефразатора важно содержание с хорошей грамматикой и орфографией, потому что он может только распознать, понять и переписать правильную грамматику.Для редактора статей в форме бота он хорошо справляется с уважением к английскому языку и использует разумные замены. Содержимое, написанное заглавными буквами или первая буква каждого слова с заглавной буквы, все еще может быть перефразировано с помощью этого программного обеспечения. В противном случае, пока грамматика содержания является разумной и узнаваемой, генератор сложных предложений может облегчить задачу перефразирования. Вместо того, чтобы искать синонимы для слов или фраз и делать выводы, какие из них являются наиболее подходящими заменами для любого контекста, в котором может использоваться слово или фраза, перефразирование выполняется на автопилоте.

Генератор сложных предложений может использоваться не только в качестве инструмента для перестановки текста или перефразирования содержания, но и для выполнения ряда дополнительных задач. Улучшение словарного запаса, изучение новых способов использования английских слов и фраз и добавление уникальности процессу создания нового контента. Вы также можете использовать поиск по перефразированию, чтобы выучить новые слова путем поиска примеров слов / фраз, используемых в предложении и перефразированных в предложении. Из-за того, насколько редки и необычны многие слова и фразы в базе данных этого генератора перефразирования, он может создавать и демонстрировать уникальный стиль письма и словарный запас.Это также облегчает поиск и открытие новых слов.

.

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Комментарий *

Имя *

Email *

Сайт

	TIMEX3			TIMEX3-Digits
	P	R	F 1 2	2	P 1
Char	70.2	62,7	66,2	73,8	71,4	72,6
Word	81,3	69,0	74,7	86,2	79,4	82,6