Морфемный разбор слова

Русский   язык    5кл.             13.02.19г

                           Тема :  «Морфемный разбор слова»

Цели урока: показать связь морфемного разбора с другими разделами науки о языке: морфологией, лексикой, фонетикой; научить производить морфемный разбор; способствовать развитию мыслительных процессов для нахождения  правильного решения, развитию практических навыков, способствовать формированию ответственного отношения к учебному труду, успешно преодолевать трудности.

УУД:

познавательные:  вырабатывание  навыков поиска необходимой информации.

регулятивные: планирование действий,  направленных на решение поставленной задачи.

коммуникативные: умение аргументировать свое мнение,  приходить к общему решению в совместной деятельности

личностные: формирование адекватной позитивной оценки, самоуважения и взаимоуважения.

ХОД УРОКА

1. Организационный момент

2. Актуализация знаний.

— Что такое морфема?

-Назовите морфемы, из которых может состоять основа слова.

— С помощью каких морфем образуются новые слова? Приведите примеры.

— Чем отличаются  формы одного и того же слова от однокоренных слов?      

3. Разминка

а) Разберите по составу слова: трактористы, привозим, вносишь, сварщик, синеватая (даль), парашютистка, и письменно : (в) сарафанчике,уходит, щерстяным (шарфом) , тихая, безлунная (ночь). К какой части речи относятся данные слова.

Образец рассуждения:

Сварщик — сварщика. В слове нулевое окончание. Основа – сварщик – указывает , что имя существительное стоит в Им.п. ед.ч. Суффикс –щик-, он обозначает лиц по роду занятий. В слове есть приставка с-. Она имеет значение сближения, соединения, скрепления чего-либо.

Сварщик –варить , сварка, сваривать. Корень –вар -.

б) от прилагательного ПРЕДУТРЕННИЙ –приставку, от глагола ПОГОВОРИТЬ – тоже приставку, от слова СЛАГАЕМОЕ –корень, от глагола РЕШАТЬ – глагольный суффикс, от глагола ПИСАЛ- суффикс прошедшего времени, от СОБИРАЛА –окончание. ( предполагала)

4. Объяснение нового материала

1) Итак, Порядок разбора: 

Шаг 1. Выделить окончание, объяснить его значение. Выделить основу слова.

Шаг 2. Выделить корень слова, подобрав однокоренные слова.

Шаг 3. Выделить приставки и суффиксы. Объяснить, если возможно значение приставок и суффиксов.

Морфемный разбор слова.Один учащийся работает у доски, остальные самостоятельно.

Лесной, перелесок, приморский, прогуляться, многолетний.

Морфемный разбор слов

Чистота, осень, издалека, аккуратный, аккуратно, слева, учить, пишешь, увидел, ввысь, стекло

2)  Физминутка. (Выполняется стоя).

1). Сделать 3-4 раза круговые движения головой.

2). 1. – Руки согнуты перед грудью. 1-2 — два пружинящих рывка назад согнутыми руками. 3-4 – то же прямыми руками. Повторить 5-7 раз. Темп средний.  3). Несколько раз открыть/закрыть глаза.

3) Самостоятельная работа

   — Для того что бы проверить как вы умеете производить морфемный анализ, предлагаю разобрать слова.

Прибежал Солнышко Учебник Светленький

Напишут Затмение Серенький Стульчик

Сетчатый Волейболистка Напиться Смелость

5. Рефлексия.

1. Что нового узнали на уроке? Расскажите о порядке морфемного разбора слова.

3. Могут ли чередоваться звонкие и глухие согласные в одной морфеме? (Звонкие и глухие согласные могут чередоваться: в снегу – снег,  бегу-бег)

Задание: по данным схемам составьте слова. Кто быстрее выполнит задание?

6. Домашнее задание: §81, упр 432

Разобрать по составу слово веселый

Онлайн-тезаурус с возможностью поиска ассоциаций, синонимов, контекстных связей и примеров предложений к словам и выражениям русского языка.

Справочная информация по склонению имён существительных и прилагательных, спряжению глаголов, а также морфемному строению слов.

Сайт оснащён мощной системой поиска с поддержкой русской морфологии.

Как выполнить разбор слова веселый по составу? Выделения корня слова, основы и его строения. Морфемный разбор, его схема и части слова (морфемы) — корень, окончание .

Схема разбора по составу: весел ый
Строение слова по морфемам: весел/ый
Структура слова по морфемам: приставка/корень/суффикс/окончание
Конструкция слова по составу: корень [весел] + окончание [ый]
Основа слова: весел

Словообразование: или непроизводное, то есть не образовано от другого однокоренного слова; или образовано бессуффиксальным способом: отсечением суффикса от основы прилагательного либо глагола, способы словообразования: или непроизводное, то есть не образовано от другого однокоренного слова; или образовано бессуффиксальным способом: отсечением суффикса от основы прилагательного либо глагола.

Характеристики основы слова: непрерывная, простая (1 корень), непроизводная, нечленимая (нет словообразовательных афиксов) .

Разбор по составу (морфемный) «весёлый»:

Смотрите также:

Морфологический разбор слова «весёлый»

Фонетический разбор слова «весёлый»

Значение слова «весёлый»

Синонимы «весёлый»

Разбор по составу слова «весёлый»

Карточка «весёлый»

Предложения со словом «весёлый»

Разобрать слово по составу, что это значит?

Разбор слова по составу один из видов лингвистического исследования, цель которого — определить строение или состав слова, классифицировать морфемы по месту в слове и установить значение каждой из них. В школьной программе его также называют

морфемный разбор. Сайт how-to-all поможет вам правильно разобрать по составу онлайн любую часть речи: существительное, прилагательное, глагол, местоимение, причастие, деепричастие, наречие, числительное.

План: Как разобрать по составу слово?

При проведении морфемного разбора соблюдайте определённую последовательность выделения значимых частей. Начинайте по порядку «снимать» морфемы с конца, методом «раздевания корня». Подходите к анализу осмысленно, избегайте бездумного деления. Определяйте значения морфем и подбирайте однокоренные слова, чтобы подтвердить правильность анализа.

• Записать слово в той же форме, как в домашнем задании. Прежде чем начать разбирать по составу, выяснить его лексическое значение (смысл).
• Определить из контекста к какой части речи оно относится. Вспомнить особенности слов, принадлежащих к данной части речи:

• изменяемое (есть окончание) или неизменяемое (не имеет окончания)
• имеет ли оно формообразующий суффикс?

Найти окончание. Для этого просклонять по падежам, изменить число, род или лицо, проспрягать — изменяемая часть будет окончанием. Помнить про изменяемые слова с нулевым окончанием, обязательно обозначить, если такое имеется: сон(), друг(), слышимость(), благодарность(), покушал().

Выделить основу слова — это часть без окончания (и формообразующего суффикса).

Обозначить в основе приставку (если она есть). Для этого сравнить однокоренные слова с приставками и без.

Определить суффикс (если он есть). Чтобы проверить, подобрать слова с другими корнями и с таким же суффиксом, чтобы он выражал одинаковое значение.

Найти в основе корень. Для этого сравнить ряд родственных слов. Их общая часть — это корень. Помнить про однокоренные слова с чередующимися корнями.

Если в слове два (и более) корня, обозначить соединительную гласную (если она есть): листопад, звездолёт, садовод, пешеход.

Отметить формообразующие суффиксы и постфиксы (если они есть)

Перепроверить разбор и значками выделить все значимые части

В начальных классах разобрать по составу слово — значит выделить окончание и основу, после обозначить приставку с суффиксом, подобрать однокоренные слова и затем найти их общую часть: корень, — это всё.

* Примечание: Минобразование РФ рекомендует три учебных комплекса по русскому языку в 5–9 классах для средних школ. У разных авторов морфемный разбор по составу различается подходом. Чтобы избежать проблем при выполнении домашнего задания, сравнивайте изложенный ниже порядок разбора со своим учебником.

Порядок полного морфемного разбора по составу

Чтобы избежать ошибок, морфемный разбор предпочтительно связать с разбором словообразовательным. Такой анализ называется формально-смысловым.

• Установить часть речи и выполнить графический морфемный анализ слова, то есть обозначить все имеющиеся морфемы.
• Выписать окончание, определить его грамматическое значение. Указать суффиксы, образующие формуслова (если есть)
• Записать основу слова (без формообразующих морфем: окончания и формообразовательных суффиксов)
• Найди морфемы. Выписать суффиксы и приставки, обосновать их выделение, объяснить их значения
• Корень: свободный или связный. Для слов со свободными корнями составить словообразовательную цепочку: «пис-а-ть → за-пис-а-ть → за-пис-ыва-ть», «сух(ой) → сух-арь() → сух-ар-ниц-(а)». Для слов со связными корнями подобрать одноструктурные слова: «одеть-раздеть-переодеть».
• Записать корень, подобрать однокоренные слова, упомянуть возможные варьирования, чередования гласных или согласных звуков в корнях.

Пример полного морфемного разбора глагола «проспала»:

• окончание «а» указывает на форму глагола женского рода, ед.числа, прошедшего времени, сравним: проспал-и;
• основа форы – «проспал»;
• два суффикса: «а» – суффикс глагольной основы, «л» – этот суффикс, образует глаголы прошедшего времени,
• приставка «про» – действие со значением утраты, невыгоды, ср.: просчитаться, проиграть, прозевать;
• словообразовательная цепочка: сон – проспать – проспала;
• корень «сп» – в родственных словах возможны чередования сп//сн//сон//сып. Однокоренные слова: спать, уснуть, сонный, недосыпание, бессонница.

Разбор слова по составу | План-конспект урока по русскому языку (3 класс):

Тема: Порядок разбора слова по составу.

Ход урока.

1. Мотивация к учебной деятельности.

        — Я рада приветствовать сегодня на уроке не только вас ребята, но и гостей. Как гостеприимные хозяева вначале окажем им внимание. Я желаю вам работать дружно, открыть что-то новое.  Теперь вы пожелайте друг другу, что вы ждете от сегодняшнего урока.

        Сегодня у нас очередной урок, на котором мы продолжим знакомство с секретами русского языка. Откройте тетради, запишите число, классная работа. Словарь. (Орфограммы!)

2. Актуализация знаний.

— И начнём мы наш урок со словарного диктанта. Ребята, словарную работу проведёт сегодня Рустам. Он вам будет загадывать загадки. Ваша задача внимательно слушать и записать отгадку, которой будет являться словарное слово. Готовы? Пожалуйста, Рустам.

Загадки:

1. Чтобы осень не промокла,

    Не раскисла от воды,

    Превратил он лужи в стёкла,

    Сделал снежными сады. (Мороз)

2. В нём живут,

    Но не сеют и не жнут,

   Населённым пунктом является,

  Подскажи, как он называется? (Город)

3. Прилетела на базар,

    Громко всем сказала: «Кар!»,

    Пусть я в школе не учёна,

    Но умна, ведь я.….(Ворона)

4. Это слово в английском языке звучит так «фэмили нэйм» (Фамилия)

5. Завтрак утром очень нужен,

    Вечером дают нам ужин,

   А теперь мне дай ответ:

   В середине дня? (Обед)

6. Я красна — но не девица

   Зелена — но не дубрава,

   С хвостом — но не мышь. (Морковь)

7. Всегда он в работе,

   Когда говорим,

   А отдыхает,

   Когда мы молчим. (Язык).

(Взаимопроверка по эталону).

        — Я оформила словарные слова, которые вы записали, в виде кроссворда, а почему, вы поймёте позже., Оцените работу своего соседа по нормам оценивания словарных диктантов. Обменяйтесь тетрадями.

(Итог работы: кто получил «5» и т.д

        -В кроссворде спряталось ключевое слово, которое связано с  темой нашего урока. Найдите его. (Морфемы).

        — Что такое морфемы? (так в русском языке называют части слова)

        — Как вы полагаете, о чём пойдёт речь на нашем уроке?  (О составе слова).

— Что нам нужно повторить? (Всё, что мы знаем о частях слова).

— Проведём блиц-опрос «Ты мне, я тебе» (Задают вопросы)

3. Формулировка темы и задач урока.

— Я хочу задать вопрос всему классу.

 — Что значит разобрать слово по составу?

— Кто из вас догадался, какая тема урока? (разбор слова по составу)

        А что нам может помочь действовать организованно и научиться быстро и грамотно разбирать слова по составу? (План действия, алгоритм).

-Следовательно, какова же цель нашего урока? (Составить алгоритм разбора слова по составу).

— Составим алгоритм, а для чего он нам будет необходим? (научиться разбирать слова по составу, используя алгоритм).

— Для достижения первой цели урока, я предлагаю поработать в группах. Ваша задача, составить «Алгоритм разбора слов по составу» и выступить с ним перед классом.

— Напомните мне стратегию работы в группе  «Послушать – обсудить-договориться».
(работа в группах)

4. Создание проблемной ситуации

— Кто желает озвучить данный алгоритм?

(выходит представитель от одной группы).

— Какая ещё группа считает, что слова по составу надо разбирать именно в таком порядке?

— А кто считает иначе? (выходит другой представитель).

— Какой возникает вопрос? (чьё предположение верное, в каком же порядке надо разбирать слово по составу).

 — Как будем выходить из создавшейся ситуации?(обратиться к источникам).

5. Разрешение проблемной ситуации.

(Выступают ребята, которые получили данное задание. (выступление ребят).

— А какому ещё источнику мы можем обратиться?

— Это самый главный наш помощник на уроке? (Учебник).

— Совершенно верно. Откройте свои учебники на с.159. Прочитайте, как нужно разбирать слово по составу. (Читают).

        Вы прослушали информационную справку, прочитали в нашем учебнике,  какой порядок слова по составу считают правильным и логичным. Назовём все шаги алгоритма разбора слова по составу. —        

        Какой первый шаг ?  (прочитать слово)

2. Найди окончание. (Для этого измени форму слова.)

3. Отдели основу от окончания.

4. В основе найди корень. (Для этого подбери однокоренные слова.)

5. Выдели приставку.

6. Выдели суффикс.

        Какую ставили перед собой цель? (составить алгоритм разбора слова по составу). С задачей справились? (да).

        Какая следующая наша цель? (учиться разбирать слово по составу, используя алгоритм).

Теперь будем тренироваться разбирать слова по составу, используя алгоритм.

6. Первичное осмысление и  закрепление.

         (Фронтальная работа. К доске выходят по одному ученику, остальные работают в тетрадях).

7. Отработка практических навыков.

        — Следующее задание. Внимание на экран. (найти ошибки в разборе). Для выполнения этого задания, какие умения пригодятся? (умение разбирать слова по составу).

        -Предлагаю поработать в парах. (Проверка  по эталону. Самооценивание).

        А сейчас задание интересное, но более сложное.  Внимание на экран.

        Что необходимо сделать? (Записать предложения, заменив схемы  словами, которые по составу подходят к этим схемам).

         Для вашего удобства аа партах лежат карточки зелёного цвета с этим заданием.

        Это задание будем выполнять индивидуально.

(Самостоятельная индивидуальная работа).

        Проверьте, как вы справились с заданием по эталону, оцените свою работу.

        Как себя оценил …Степан? Обоснуй свою оценку.(Спрашиваю несколько человек)

8. Рефлексия учебной деятельности.

         Напомните тему нашего урока? (разбор слова по составу)

        — Какие цели мы ставили на уроке?( составить алгоритм и научиться разбирать слова по составу, используя алгоритм)

— Нам удалось достичь цели?

        Оцените  свою работу на уроке. (выходят к доске, обозначают магнитом).

        А теперь, отгадайте, что вас ждёт дальше: для этого составьте слово по подсказкам.

1. Слово состоит из 4 частей.
2. Корень тот же, что и в словах: обмен, изменить, меняла (мен)
3. Приставка, как в слове переход.
4. Суффикс тот же, что в словах травка, шубка (к)
5. Окончание –первая буква алфавита (-а)

Ответ: переменка.

Спасибо за урок!

Рекурсивные глубинные модели для семантической композиционности по банку дерева настроений

Глубокое движение: глубокое обучение для анализа настроений Этот веб-сайт предоставляет живую демонстрацию для прогнозирования настроения обзоров фильмов. Большинство систем прогнозирования настроений работают, просто рассматривая слова по отдельности, выставляя положительные баллы за положительные слова и отрицательные баллы за отрицательные слова, а затем суммируя эти баллы. Таким образом, порядок слов игнорируется, и важная информация теряется.Напротив, наша новая модель глубокого обучения фактически создает представление целых предложений на основе структуры предложения. Он вычисляет тональность на основе того, как слова составляют значение более длинных фраз. Таким образом, модель не так легко обмануть, как предыдущие модели. Например, наша модель узнала, что funny и witty положительны, но следующее предложение в целом все еще отрицательно: Этот фильм на самом деле не был ни таким смешным, ни супер остроумным. Технология, лежащая в основе этой демонстрации, основана на новом типе рекурсивной нейронной сети , которая строится на основе грамматических структур. Вы также можете просмотреть Stanford Sentiment Treebank, набор данных, на котором была обучена эта модель. Модель и набор данных описаны в предстоящем документе EMNLP. Конечно, идеальной модели нет. Вы можете помочь модели узнать больше, пометив предложения, которые, по нашему мнению, помогут модели или предложениям, которые вы попробуете в живой демонстрации. Название статьи и реферат Рекурсивные глубинные модели для семантической композиционности по банку дерева настроений Семантические пространства слов были очень полезны, но не могли выразить значение более длинных фраз принципиальным образом. Дальнейший прогресс в понимании композиционности в таких задачах, как обнаружение настроений, требует более обширных контролируемых ресурсов обучения и оценки, а также более мощных моделей композиции. Чтобы исправить это, мы вводим дерево настроений.Он включает мелкозернистые метки тональности для 215 154 фраз в деревьях синтаксического анализа из 11 855 предложений и представляет новые проблемы для композиционной тональности. Для их решения мы представляем рекурсивную нейронную тензорную сеть. При обучении на новом банке деревьев эта модель превосходит все предыдущие методы по нескольким показателям. Это подталкивает современную положительную / отрицательную классификацию одним предложением с 80% до 85,4%. Точность прогнозирования тонких тональных меток для всех фраз достигает 80.7%, что на 9,7% больше по сравнению с базовым набором функций. Наконец, это единственная модель, которая может точно уловить эффект контрастирующих союзов, а также отрицание и его объем на различных уровнях дерева как для положительных, так и для отрицательных фраз. Протестируйте рекурсивную нейронную тензорную сеть в живой демонстрации » Познакомьтесь с деревом настроений » Помогите улучшить рекурсивную нейронную тензорную сеть с помощью маркировки » Исходный код Страница »

Статья : Загрузить pdf Ричард Сохер, Алекс Перелыгин, Жан Ву, Джейсон Чуанг, Кристофер Мэннинг, Эндрю Нг и Кристофер Поттс Рекурсивные глубинные модели для семантической композиционности по банку дерева настроений Конференция по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP 2013) Загрузки набора данных: Основной zip-файл с файлом readme (6 МБ) Необработанные подсчеты набора данных (5 МБ) Обучайте, разрабатывайте, тестируйте разбиения в формате дерева PTB Код: Страница загрузки Press: Stanford Press Release Визуализация набора данных и веб-дизайн Джейсона Чуанга.Живая демонстрация Джин Ву, Ричард Сочер, Рукмани Рависундарам и Тайяб Тарик. Для этой веб-страницы требуется один из следующих веб-браузеров:

Обработка естественного языка | Бумаги с кодом

Оптическое распознавание символов

Визуальный ответ на вопрос

Вывод на естественном языке

Семантическое текстовое сходство

Понимание естественного языка

Устранение неоднозначности смысла слов

Открытое извлечение информации

Ответ на вопрос в открытом домене

Исправление грамматических ошибок

Специальный поиск информации

Перефразирование идентификации

Классификация текста с несколькими метками

Классификация текста документа

Аспектно-ориентированный анализ настроений

Обобщение исходного кода

Извлечение сущностей с использованием GAN

Выбор разговорного ответа

Население базы знаний

Преобразование речи в текст

Персидский анализ настроений

Слабо контролируемая классификация

Генерация разговорного ответа

Распознавание вложенных упоминаний

Выделение клинической концепции

Извлечение отношений (дистанционное наблюдение)

Межъязыковая классификация документов

Мультимодальный машинный перевод

Диакритизация арабского текста

Идентификация агрессии

Сегментация вьетнамского слова

Резюме абстрактного текста

Арабский анализ настроений

Сложная идентификация слов

Межъязыковой битекстовый майнинг

Классификация диалоговых актов

Извлечение ключевой информации

Морфологическая неоднозначность

Распознавание эмоциональной причины в разговоре

Извлечение значения атрибута

Идентификация женоненавистнической агрессии

Трансдукция естественного языка

Проверка фактов на основе таблиц

Идентификация поворотной точки

Исправление орфографических ошибок на китайском языке

Обнаружение статуса клинического утверждения

Здравый смысл в RL

Переформулировка контекстного запроса

Краудсорсинговое агрегирование текста

Эмерджентные коммуникации об отношениях

Обобщение экстрактивных тегов

Совместный NER и Классификация

Логическое рассуждение Чтение Понимание

Многоступенчатое распознавание именованных сущностей

Многоязычное машинное понимание на английском языке хинди

Мультимодальное предсказание текста

Распознавание перекрывающихся упоминаний

Классификация поэмометров

Категоризация вопросов и ответов

Надежная идентификация разведданных

Машинный перевод Zero-Shot

встраивание многословных выражений

предсказание семы выражения нескольких слов

Автоматическая оценка письма

Классификация комментариев по жалобе

Обобщение извлекаемых текстов

Извлечение упоминаний в отношениях

Анализ настроений в Twitter

Представление и обработка композиции, вариации и приближения в языковых ресурсах и инструментах — TEL

Реферат : В моей докторской диссертации, предназначено для подтверждения моих способностей и зрелости для режиссуры. исследовательская деятельность, представляю панораму нескольких тем в компьютерной лингвистике, лингвистике и информатика.В последнее десятилетие меня особенно интересовали явления композиционности. и вариативность языковых объектов. Я иллюстрирую преимущества композиционного подхода языку в области обнаружения эмоций, и я объясняю, как некоторые языковые объекты, наиболее заметные выражения, состоящие из нескольких слов, противоречат принципам композиционности. Я демонстрирую что сложные свойства MWE, особенно изменчивость, частично регулярны, а частично своеобразный.Этот факт ставит MWE на границу между разными уровнями языковой подготовки. обработка, например лексика и синтаксис. Я показываю весьма неоднородную природу MWE, цитируя их две существующие таксономии. После обширного современного изучения описания и обработки MWE я резюмирую Multiflex, формализм и инструмент для лексического качественного морфосинтаксического описания MWU. Он использует подход, основанный на графах, в котором перегиб MWU выражается в зависимости от морфология его компонентов и паттерны морфосинтаксической трансформации.Из-за унификация парадигмы перегиба представлены компактно. Орфографические, флективные и синтаксические варианты рассматриваются в той же структуре. Предложение многоязычное: в нем есть был протестирован на шести европейских языках трех разных национальностей (германский, романский и славянский), Я считаю, что многие другие тоже могут быть успешно покрыты. Multiflex доказывает свою совместимость. Это адаптируется к различным морфологическим языковым моделям, определениям границ токенов и лежащим в основе модули для морфологии отдельных слов.Он был применен для создания и обогащения языковых ресурсов, а также морфосинтаксическому анализу и генерации. Может быть интегрирован в другие приложения НЛП, требующие объединения различных поверхностных реализаций одного и того же концепция. Еще одна глава моей деятельности касается именованных сущностей, большинство из которых являются конкретными типами MWE. Их богатая семантическая нагрузка превратила их в горячую тему в сообществе НЛП. задокументировано в моем современном обзоре.Представляю основные предположения, процессы и результаты выдается из больших задач аннотации на двух уровнях (для именованных сущностей и для сопоставления), части Национальный корпус польского строительства. Я также внес свой вклад в развитие обоих инструменты распознавания сущностей на основе правил и вероятностных имен, а также автоматическое обогащение Prolexbase, большая многоязычная база данных имен собственных из открытых источников. Что касается многословных выражений, именованных сущностей и упоминаний кореференции, я плачу особое внимание к вложенным структурам.Эта проблема проливает новый свет на лечение сложных лингвистические единицы в НЛП. Когда эти единицы начинают моделироваться как деревья (или, в более общем смысле, как ациклические графы), а не как плоские последовательности токенов, зависимости на большом расстоянии, прерывистые Стало легче отображать совпадения, наложения и другие часто встречающиеся языковые свойства. Это призывает для более сложных методов обработки, которые контролируют более широкий контекст, чем обычно в последовательной обработке. Таким образом, и распознавание именованных сущностей, и разрешение кореференции очень близки к синтаксическому анализу, и именованные объекты или упоминания с их вложенными структурами аналогичны 3по многословным выражениям со встроенными дополнениями.Моя параллельная деятельность касается методов с конечным числом состояний для обработки естественного языка и XML. Мой главный вклад в этой области, в соавторстве с двумя коллегами, — это первый полноценный метод. для исправления от дерева к языку, а точнее для исправления XML-документов с учетом в DTD. Мы также получили интересные результаты в инкрементальной алгоритмике конечного состояния, особенно актуально для контекстов эволюции данных, таких как динамические словари или обновления пользователей. Многоязычие — лейтмотив моего исследования.Я применил свои методы к нескольким естественным языков, в первую очередь польского, сербского, английского и французского. Я был среди инициаторы многоязычной европейской научной сети, посвященной синтаксическому анализу и многоязычию словесные выражения. Я использовал многоязычные лингвистические данные в экспериментальных исследованиях. я верю что особенно целесообразно разрабатывать решения НЛП с богатым склонением (например, славянские) языков во внимание, поскольку это приводит к более универсальным решениям, по крайней мере, до номинальных конструкции (MWU, NE, упоминания).Например, когда Multiflex был разработанный с учетом польского языка, он может быть применен как таковой к французскому, английскому, сербскому и греческому языкам. Кроме того, французско-сербское сотрудничество привело к существенным изменениям в морфологическом моделировании. в Prolexbase на ранних стадиях разработки. Это позволило позже применить его к польскому языку. с очень небольшими изменениями существующей модели. Другие исследователи также подчеркивают преимущества НЛП изучает сильно изменяемые языки, поскольку их морфология кодирует гораздо больше синтаксических информация, чем в случае e.г. на английском. В этой диссертации я также должен продемонстрировать свою способность играть активную роль. в формировании научного ландшафта в местном, национальном и международном масштабе. Я описываю мои: (i) различное научное сотрудничество и надзорная деятельность, (ii) роли в более чем 10 регионах, национальные и международные проекты, (iii) ответственность в коллективных органах, таких как программа и оргкомитеты конференций и семинаров, жюри PhD и Национальный университет Совет (CNU), (iv) деятельность в качестве оценщика и рецензента совместных европейских проектов.Вопросы, затронутые в данной диссертации, открывают интересные научные перспективы, в которых особое внимание уделяется ссылкам между различными доменами и сообществами. Эти перспективы включают: (i) интеграцию детализированных языковых данных в связанные открытые данные, (ii) глубокий анализ многословных выражений, (iii) моделирование идентификации многословных выражений в банке деревьев как проблема исправления дерева на язык, и (iv) таксономия и экспериментальный эталон для древовидные подходы к исправлению.

Семантический анализ с CCG

Семантический анализ с CCG

1. Дом
2. Публикации
3. Учебник

Йоав Арци, Николас Фицджеральд и Люк Зеттлемойер

Площадки

Семантические синтаксические анализаторы отображают предложения естественного языка в формальные представления их основного значения. Создание точных семантических анализаторов без непомерно высоких затрат на разработку — давняя открытая исследовательская проблема.

В руководстве будут описаны общие принципы построения семантических анализаторов. Презентация будет разделена на две основные части: моделирование и обучение. Раздел моделирования будет включать в себя передовые методы построения грамматики и выбор семантического представления. Обсуждение будет проводиться на примерах из нескольких областей. Чтобы проиллюстрировать выбор, который необходимо сделать, и показать, как к нему можно подойти в рамках реального языка представления, мы будем использовать представления значений $ \ lambda $ -calculus.В обучающей части мы опишем унифицированный подход к изучению семантических анализаторов комбинаторной категориальной грамматики (CCG), который индуцирует как лексикон CCG, так и параметры модели синтаксического анализа. Подход учится на данных с помеченными представлениями значений, а также на более легко собираемых слабых наблюдениях. Это также позволяет основанному обучению, где семантический синтаксический анализатор используется в интерактивной среде, например, для чтения и выполнения инструкций.

Идеи, которые мы обсудим, широко применимы.Подход семантического моделирования, реализованный в $ \ lambda $ -calculus, может быть применен ко многим другим формальным языкам. Точно так же алгоритмы для создания CCG фокусируются на задачах, которые не зависят от формализма, на изучении значения слов и оценке параметров синтаксического анализа. Никаких предварительных знаний о CCG не требуется. Учебное пособие будет подкреплено реализацией и экспериментами в рамках структуры семантического анализа Вашингтонского университета (UW SPF).

Разделы

1. Вводные видеоролики
2. Обзор и соответствующие рабочие видео-слайды
3. Введение в CCG
   1. $ \ lambda $ -calculus Video Slides
   2. CCG
      1. Основы видеослайдов
      2. Композиция и другие видео-слайды
      3. Factored Lexicons Видеослайды
4. Обучающие видео-слайды
   1. Структурированные видео-слайды персептрона
   2. Видео-слайды с унифицированным алгоритмом обучения
   3. контролируемые обучающие видео-слайды
      1. GENLEX Video Slides на основе шаблонов
      2. GENLEX
      на основе унификации
   4. Обучающие видео-слайды для слабого контроля
5. Моделирование
   1. Вопросы для запросов к базе данных
   2. Множественность и разрешающая способность определяющего в заземленных приложениях
   3. Семантика событий и императивы в учебном языке
6. Взгляд вперед

Приложения для глубокого обучения и проблемы аналитики больших данных | Journal of Big Data

Как указывалось ранее, алгоритмы глубокого обучения извлекают значимые абстрактные представления необработанных данных за счет использования иерархического многоуровневого подхода к обучению, при котором на более высоком уровне изучаются более абстрактные и сложные представления на основе меньшего. абстрактные концепции и представления на нижних уровнях иерархии обучения.Хотя глубокое обучение может применяться для обучения на основе помеченных данных, если они доступны в достаточно больших объемах, оно в первую очередь привлекательно для обучения на больших объемах немаркированных / неконтролируемых данных [4], [5], [25], что делает его привлекательным для извлечение значимых представлений и закономерностей из больших данных.

После изучения абстракций иерархических данных из неконтролируемых данных с помощью глубокого обучения, можно обучить более традиционные дискриминативные модели с помощью относительно меньшего количества контролируемых / помеченных точек данных, где помеченные данные обычно получаются путем ввода данных человеком / экспертом.Показано, что алгоритмы глубокого обучения лучше работают при извлечении нелокальных и глобальных взаимосвязей и закономерностей в данных по сравнению с относительно неглубокими архитектурами обучения [4]. Другие полезные характеристики изученных абстрактных представлений с помощью Deep Learning включают: (1) относительно простые линейные модели могут эффективно работать со знаниями, полученными из более сложных и более абстрактных представлений данных, (2) повышенная автоматизация извлечения представления данных из неконтролируемых данных позволяет его широкое применение к различным типам данных, таким как изображения, текстурные, аудио и т. д.и (3) реляционные и семантические знания могут быть получены на более высоких уровнях абстракции и представления необработанных данных. Хотя существуют и другие полезные аспекты представления данных на основе глубокого обучения, конкретные характеристики, упомянутые выше, особенно важны для аналитики больших данных.

Учитывая каждую из четырех характеристик больших данных, то есть объем, разнообразие, скорость и достоверность, алгоритмы и архитектуры глубокого обучения более подходят для решения проблем, связанных с объемом и разнообразием аналитики больших данных.Глубокое обучение по своей сути использует доступность огромных объемов данных, то есть объема в больших данных, где алгоритмы с неглубокой иерархией обучения не могут исследовать и понимать более высокую сложность шаблонов данных. Более того, поскольку глубокое обучение имеет дело с абстракцией и представлениями данных, оно, скорее всего, подходит для анализа необработанных данных, представленных в разных форматах и ​​/ или из разных источников, т. Е. Разнообразия в больших данных, и может минимизировать необходимость участия экспертов-людей для извлечения функций. из каждого нового типа данных, наблюдаемого в больших данных.Представляя различные проблемы для более традиционных подходов к анализу данных, аналитика больших данных предоставляет важную возможность для разработки новых алгоритмов и моделей для решения конкретных проблем, связанных с большими данными. Концепции глубокого обучения предоставляют одно из таких решений для экспертов и практиков в области анализа данных. Например, извлеченные представления с помощью глубокого обучения можно рассматривать как практический источник знаний для принятия решений, семантического индексирования, поиска информации и для других целей в аналитике больших данных, и, кроме того, можно рассматривать простые методы линейного моделирования для Аналитика больших данных, когда сложные данные представлены в более высоких формах абстракции.

В оставшейся части этого раздела мы суммируем некоторые важные работы, которые были выполнены в области алгоритмов и архитектур глубокого обучения, включая семантическое индексирование, дискриминационные задачи и тегирование данных. Мы фокусируемся на том, чтобы, представляя эти работы в Deep Learning, эксперты могли наблюдать новую применимость методов Deep Learning в аналитике больших данных, особенно потому, что некоторые из прикладных областей в представленных работах включают крупномасштабные данные. Алгоритмы глубокого обучения применимы к различным типам входных данных; однако в этом разделе мы сосредоточимся на его применении для графических, текстовых и аудиоданных.

Семантическое индексирование

Ключевой задачей, связанной с аналитикой больших данных, является поиск информации [21]. Эффективное хранение и поиск информации — растущая проблема в больших данных, особенно потому, что очень большие объемы данных, такие как текст, изображения, видео и аудио, собираются и становятся доступными в различных областях, например, в социальных сетях, системах безопасности. , торговые и маркетинговые системы, системы защиты, обнаружение мошенничества и мониторинг кибер-трафика. Предыдущие стратегии и решения для хранения и поиска информации сталкиваются с проблемами из-за огромных объемов данных и различных представлений данных, связанных с большими данными.В этих системах доступны огромные объемы данных, которые требуют семантического индексирования, а не хранятся в виде битовых строк данных. Семантическое индексирование представляет данные более эффективным образом и делает их полезными в качестве источника для обнаружения и понимания знаний, например, заставляя поисковые системы работать быстрее и эффективнее.

Вместо использования сырых входных данных для индексации данных Deep Learning можно использовать для генерации абстрактных представлений данных высокого уровня, которые будут использоваться для семантического индексирования.Эти представления могут выявить сложные ассоциации и факторы (особенно когда исходные данные были большими данными), ведущие к семантическому знанию и пониманию. Представления данных играют важную роль в индексировании данных, например, позволяя хранить точки / экземпляры данных с относительно схожими представлениями ближе друг к другу в памяти, что способствует эффективному поиску информации. Однако следует отметить, что высокоуровневые абстрактные представления данных должны быть значимыми и демонстрировать реляционную и семантическую связь, чтобы на самом деле обеспечить хорошее семантическое понимание и понимание входных данных.

В то время как глубокое обучение помогает обеспечить семантическое и реляционное понимание данных, векторное представление (соответствующее извлеченным представлениям) экземпляров данных обеспечит более быстрый поиск и извлечение информации. Более конкретно, поскольку усвоенные представления сложных данных содержат семантическую и реляционную информацию, а не только необработанные битовые данные, их можно напрямую использовать для семантического индексирования, когда каждая точка данных (например, данный текстовый документ) представлена ​​векторным представлением, что позволяет сравнение на основе векторов, которое более эффективно, чем сравнение экземпляров, основанное непосредственно на необработанных данных.Экземпляры данных, которые имеют похожие векторные представления, вероятно, будут иметь аналогичное семантическое значение. Таким образом, использование векторных представлений сложных абстракций данных высокого уровня для индексации данных делает возможным семантическое индексирование. В оставшейся части этого раздела мы сосредоточимся на индексировании документов на основе знаний, полученных в результате глубокого обучения. Однако общая идея индексации на основе представлений данных, полученных в результате глубокого обучения, может быть распространена на другие формы данных.

Документальное (или текстовое) представление является ключевым аспектом поиска информации для многих областей.Цель представления документа — создать представление, которое объединяет конкретные и уникальные аспекты документа, например тема документа. Системы поиска и классификации документов в значительной степени основаны на подсчете слов, представляющем количество раз, когда каждое слово встречается в документе. Такую стратегию используют различные схемы поиска документов, например TF-IDF [32] и BM25 [33]. В таких схемах представления документов отдельные слова рассматриваются как измерения, при этом различные измерения не зависят друг от друга.На практике часто наблюдается сильная корреляция появления слов. Использование методов глубокого обучения для извлечения значимых представлений данных позволяет получить семантические характеристики из таких многомерных текстовых данных, что, в свою очередь, также приводит к уменьшению размеров представлений данных документа.

Hinton et al. [34] описывают генеративную модель глубокого обучения для изучения двоичных кодов документов. Самый нижний уровень сети глубокого обучения представляет вектор подсчета слов документа, который учитывается как многомерные данные, а самый высокий уровень представляет изученный двоичный код документа.Используя 128-битные коды, авторы демонстрируют, что двоичные коды документов, которые семантически похожи, лежат относительно ближе в пространстве Хэмминга. Затем двоичный код документов можно использовать для поиска информации. Для каждого документа запроса вычисляется его расстояние Хэмминга по сравнению со всеми другими документами в данных и извлекаются первые D похожих документов. Двоичные коды требуют относительно небольшого пространства для хранения, и, кроме того, они позволяют относительно более быстрый поиск за счет использования таких алгоритмов, как быстрый подсчет битов для вычисления расстояния Хэмминга между двумя двоичными кодами.Авторы приходят к выводу, что использование этих двоичных кодов для поиска документов является более точным и быстрым, чем семантический анализ.

Генеративные модели глубокого обучения также могут использоваться для создания более коротких двоичных кодов, заставляя самый высокий уровень в иерархии обучения использовать относительно небольшое количество переменных. Эти более короткие двоичные коды затем можно просто использовать как адреса памяти. Одно слово памяти используется для описания каждого документа таким образом, что небольшой шар Хэмминга вокруг этого адреса памяти содержит семантически похожие документы — такая техника называется «семантическое хеширование» [35].Используя такую ​​стратегию, можно выполнять поиск информации по очень большому набору документов, причем время поиска не зависит от размера набора документов. Такие методы, как семантическое хеширование, весьма привлекательны для поиска информации, поскольку документы, похожие на документ запроса, можно получить, найдя все адреса памяти, которые отличаются от адреса памяти документа запроса на несколько бит. Авторы демонстрируют, что «хеширование памяти» намного быстрее, чем хеширование с учетом локальности, которое является одним из самых быстрых методов среди существующих алгоритмов.Кроме того, показано, что путем предоставления двоичных кодов документа алгоритмам, таким как TF-IDF, вместо предоставления всего документа, можно достичь более высокого уровня точности. В то время как генеративные модели глубокого обучения могут иметь относительно медленное обучение / обучение для создания двоичных кодов для поиска документов, полученные знания позволяют быстро делать выводы, что является одной из основных целей аналитики больших данных. В частности, создание двоичного кода для нового документа требует всего нескольких вычислений векторной матрицы, выполняющих прямой проход через компонент кодировщика сетевой архитектуры глубокого обучения.

Чтобы лучше изучить представления и абстракции, можно использовать некоторые контролируемые данные при обучении модели глубокого обучения. Ранзато и др. [36] представляют исследование, в котором параметры модели глубокого обучения изучаются на основе как контролируемых, так и неконтролируемых данных. Преимущества такой стратегии заключаются в том, что нет необходимости полностью маркировать большой набор данных (поскольку ожидаются некоторые немаркированные данные) и что модель имеет некоторые предварительные знания (через контролируемые данные) для сбора соответствующей информации о классе / маркировке в данные.Другими словами, модель требуется для изучения представлений данных, которые производят хорошие реконструкции входных данных в дополнение к обеспечению хороших предсказаний меток классов документов. Авторы показывают, что для изучения компактных представлений модели глубокого обучения лучше, чем модели поверхностного обучения. Компактные представления эффективны, потому что они требуют меньшего количества вычислений при индексировании и, кроме того, требуют меньшей емкости хранилища.

Инструмент Google «word2vec» — это еще один метод автоматического извлечения семантических представлений из больших данных.Этот инструмент принимает крупномасштабный текстовый корпус в качестве входных данных и создает векторы слов в качестве выходных. Сначала он создает словарь из обучающих текстовых данных, а затем изучает векторное представление слов, после чего векторный файл слов может использоваться в качестве функций во многих приложениях для обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Миклов и др. [37] знакомят с методами изучения векторов слов высокого качества из огромных наборов данных, содержащих сотни миллионов слов (включая некоторые наборы данных, содержащие 1.6 миллиардов слов) и с миллионами различных слов в словаре. Они фокусируются на искусственных нейронных сетях для изучения распределенного представления слов. Чтобы обучить сеть на таком массивном наборе данных, модели реализованы поверх крупномасштабной распределенной инфраструктуры DistBelief [38]. Авторы обнаруживают, что векторы слов, обученные на огромных объемах данных, демонстрируют тонкие семантические отношения между словами, такими как город и страна, которой он принадлежит — например, Париж принадлежит Франции, а Берлин принадлежит Германии.Векторы слов с такими семантическими отношениями могут быть использованы для улучшения многих существующих приложений НЛП, таких как машинный перевод, поиск информации и системы ответов на вопросы. Например, в связанной работе Miklov et al. [39] демонстрируют, как word2vec можно применить для перевода на естественный язык.

Алгоритмы глубокого обучения позволяют изучать сложные нелинейные представления между вхождениями слов, что позволяет фиксировать высокоуровневые семантические аспекты документа (которые обычно невозможно изучить с помощью линейных моделей).Захват этих сложных представлений требует огромных объемов данных для входного корпуса, а создание помеченных данных из этого массивного ввода — сложная задача. С помощью Deep Learning можно использовать немаркированные документы (неконтролируемые данные), чтобы получить доступ к гораздо большему количеству входных данных, используя меньший объем контролируемых данных, чтобы улучшить представления данных и сделать их более связанными с конкретными задачами обучения и вывода. Было показано, что извлеченные представления данных эффективны для поиска документов, что делает их очень полезными для поисковых систем.

Подобно текстовым данным, глубокое обучение может использоваться для других типов данных для извлечения семантических представлений из входного корпуса, что позволяет семантическую индексацию этих данных. Учитывая относительно недавнее появление глубокого обучения, необходимо проделать дополнительную работу по использованию его стратегии иерархического обучения в качестве метода семантического индексирования больших данных. Остается открытым вопрос, какие критерии используются для определения «сходства» при попытке извлечь представления данных для целей индексирования (напомним, точки данных, которые семантически похожи, будут иметь аналогичные представления данных в определенном пространстве расстояния).

Дискриминационные задачи и семантическая маркировка

При выполнении дискриминационных задач в аналитике больших данных можно использовать алгоритмы глубокого обучения для извлечения сложных нелинейных характеристик из необработанных данных, а затем использовать простые линейные модели для выполнения различающих задач с использованием извлеченных функций в качестве входных данных. Этот подход имеет два преимущества: (1) извлечение функций с помощью Deep Learning добавляет нелинейность к анализу данных, тесно связывая дискриминационные задачи с искусственным интеллектом, и (2) применение относительно простых линейных аналитических моделей к извлеченным функциям более эффективно с вычислительной точки зрения, что важен для аналитики больших данных.Проблема разработки эффективных линейных моделей для аналитики больших данных широко исследована в литературе [21]. Следовательно, разработка нелинейных функций из огромных объемов входных данных позволяет аналитикам данных извлекать выгоду из знаний, доступных через огромные объемы данных, путем применения полученных знаний к более простым линейным моделям для дальнейшего анализа. Это важное преимущество использования глубокого обучения в аналитике больших данных, позволяющее практикам выполнять сложные задачи, связанные с искусственным интеллектом, такие как понимание изображений, распознавание объектов в изображениях и т. Д., используя более простые модели. Таким образом, различительные задачи в аналитике больших данных относительно упрощаются с помощью алгоритмов глубокого обучения.

Дискриминационный анализ в Big Data Analytics может быть основной целью анализа данных или может выполняться для выполнения тегирования (например, семантического тегирования) данных с целью поиска. Например, Ли и др. [40] исследуют систему индексирования аудио-видео Microsoft Research (MAVIS), которая использует технологию распознавания речи на основе глубокого обучения (с искусственными нейронными сетями) для поиска аудио- и видеофайлов с речью.Для преобразования цифровых аудио- и видеосигналов в слова MAVIS автоматически генерирует закрытые субтитры и ключевые слова, которые могут повысить доступность и обнаружение аудио- и видеофайлов с речевым содержимым.

Принимая во внимание развитие Интернета и стремительный рост числа пользователей онлайн в последние годы, наблюдается очень быстрое увеличение размеров коллекций цифровых изображений. Они поступают из таких источников, как социальные сети, спутники глобального позиционирования, системы обмена изображениями, системы медицинской визуализации, военное наблюдение и системы безопасности.Google исследовал и разработал системы, обеспечивающие поиск изображений (например, службу поиска изображений Google), включая поисковые системы, которые основаны только на имени файла изображения и содержимом документа и не учитывают / не относятся к самому содержанию изображения [41], [42]. На пути к достижению искусственного интеллекта в обеспечении улучшенного поиска изображений, практикующие должны выйти за рамки только текстовых отношений изображений, тем более что текстовые представления изображений не всегда доступны в огромных хранилищах коллекций изображений.Эксперты должны стремиться к сбору и организации этих массивных коллекций данных изображений, чтобы их можно было просматривать, искать и извлекать более эффективно. Чтобы иметь дело с крупномасштабными коллекциями данных изображений, следует рассмотреть один из подходов к автоматизации процесса маркировки изображений и извлечения семантической информации из изображений. Глубокое обучение представляет новые возможности для построения сложных представлений для изображений и видеоданных в виде относительно высоких уровней абстракций, которые затем можно использовать для аннотации изображений и тегов, что полезно для индексации и поиска изображений.В контексте аналитики больших данных здесь глубокое обучение поможет в отличительной задаче семантической маркировки данных.

Тегирование данных — это еще один способ семантической индексации корпуса входных данных. Однако его не следует путать с семантическим индексированием, как обсуждалось в предыдущем разделе. В семантическом индексировании основное внимание уделяется использованию абстрактных представлений глубокого обучения непосредственно для целей индексирования данных. Здесь абстрактные представления данных рассматриваются как функции для выполнения отличительной задачи маркировки данных.Эта маркировка данных также может использоваться для индексации данных, но основная идея здесь заключается в том, что Deep Leaning позволяет маркировать огромные объемы данных, применяя простые методы линейного моделирования к сложным функциям, которые были извлечены с помощью алгоритмов глубокого обучения. В оставшейся части этого раздела основное внимание уделяется некоторым результатам использования Deep Leaning для различительных задач, связанных с тегированием данных.

На конкурсе ImageNet Computer Vision Competition Хинтон и др. [17] продемонстрировали подход с использованием глубокого обучения и сверточных нейронных сетей, который превосходит другие существующие подходы к распознаванию объектов изображения.Используя набор данных ImageNet, один из крупнейших для распознавания объектов изображений, команда Хинтона продемонстрировала важность глубокого обучения для улучшения поиска изображений. Дин и др. [38] продемонстрировали дальнейший успех на ImageNet, используя аналогичный подход моделирования Deep Learning с крупномасштабной программной инфраструктурой для обучения искусственной нейронной сети.

Некоторые другие подходы были опробованы для обучения и извлечения признаков из немаркированных данных изображения, включая ограниченные машины Больцмана (RBM) [7], автокодеры [26] и разреженное кодирование [43].Однако они могли извлекать только низкоуровневые функции, такие как обнаружение краев и блобов. Глубокое обучение также можно использовать для создания функций очень высокого уровня для обнаружения изображений. Например, Google и Стэнфорд сформулировали очень большую глубокую нейронную сеть, которая могла изучать очень высокоуровневые функции, такие как обнаружение лица или обнаружение кошек с нуля (без каких-либо предварительных оценок), просто используя немаркированные данные [44]. Их работа представляла собой крупномасштабное исследование возможности создания высокоуровневых функций с помощью Deep Learning, используя только немаркированные (неконтролируемые) данные, и наглядно продемонстрировала преимущества использования Deep Learning с неконтролируемыми данными.В ходе экспериментов Google обучил 9-слойный локально подключенный разреженный автоэнкодер на 10 миллионах изображений размером 200 × 200, загружаемых случайным образом из Интернета. Модель имела 1 миллиард подключений, а время обучения длилось 3 дня. Вычислительный кластер из 1000 машин и 16000 ядер использовался для обучения сети параллелизму моделей и асинхронному SGD (стохастический градиентный спуск). В своих экспериментах они получили нейроны, которые функционируют как детекторы лица, детекторы кошек и детекторы человеческого тела, и, основываясь на этих характеристиках, их подход также превзошел современные и распознал 22000 категорий объектов из набора данных ImageNet.Это демонстрирует способность обобщения абстрактных представлений, извлеченных алгоритмами глубокого обучения на новых / невидимых данных, то есть с использованием функций, извлеченных из данного набора данных, для успешного выполнения различительной задачи с другим набором данных. В то время как работа Google касалась вопроса о том, можно ли создать детектор черт лица, просто используя немаркированные данные, обычно в компьютерном зрении маркированные изображения используются для изучения полезных функций [45]. Например, большая коллекция изображений лиц с ограничивающей рамкой вокруг лиц может быть использована для изучения функции детектора лиц.Однако традиционно для поиска лучших функций требовалось очень большое количество помеченных данных. Недостаток помеченных данных в коллекциях данных изображений представляет собой серьезную проблему.

Существуют и другие работы по глубокому обучению, в которых изучались теги изображений. Socher et al. [46] представляют рекурсивные нейронные сети для прогнозирования древовидной структуры изображений в нескольких модальностях и являются первым методом глубокого обучения, который позволяет достичь очень хороших результатов при сегментации и аннотации сложных сцен изображений.Архитектура рекурсивной нейронной сети способна прогнозировать иерархические древовидные структуры для изображений сцены и превосходит другие методы, основанные на условных случайных полях или комбинации других методов, а также превосходя другие существующие методы в сегментации, аннотации и классификации сцены. Socher et al. [46] также показывают, что их алгоритм является естественным инструментом для предсказания древовидной структуры, используя его для анализа предложений на естественном языке. Это демонстрирует преимущество глубокого обучения как эффективного подхода к извлечению представлений данных из различных типов данных.Kumar et al. [47] предполагают, что рекуррентные нейронные сети могут использоваться для создания значимого пространства поиска с помощью глубокого обучения, где пространство поиска затем может использоваться для поиска, основанного на разработках.

Le et al. [48] ​​демонстрируют, что глубокое обучение может использоваться для распознавания сцены действия, а также тегирования видеоданных с помощью независимого анализа вариантов для изучения инвариантных пространственно-временных характеристик из видеоданных. Их подход превосходит другие существующие методы в сочетании с методами глубокого обучения, такими как наложение и свертка для изучения иерархических представлений.Предыдущие работы использовались для адаптации созданной вручную функции для изображений, таких как SIFT и HOG, в области видео. Le et al. [48] ​​исследование показывает, что извлечение функций непосредственно из видеоданных является очень важным направлением исследования, которое также может быть обобщено на многие области.

Deep Learning достиг замечательных результатов в извлечении полезных функций (т. Е. Представлений) для выполнения различающих задач с изображениями и видеоданными, а также в извлечении представлений из других типов данных.Эти отличительные результаты с помощью глубокого обучения полезны для тегирования данных и поиска информации и могут использоваться в поисковых системах. Таким образом, высокоуровневые представления сложных данных, полученные с помощью Deep Learning, полезны для применения вычислимых и относительно более простых линейных моделей для аналитики больших данных. Однако еще предстоит проделать значительную работу для дальнейшего изучения, включая определение подходящих целей в изучении хороших представлений для выполнения различающих задач в Big DataAnalytics [5], [25].

Разбор простых файлов MIME из C / C ++?

GMime — это анализатор mime LGPL, написанный на C. Он зависит от glib, но glib доступен в Windows: 32-битной и 64-битной (и на всех Unix-платформах, включая Mac OS X). Он также строится внутри Visual Studio afaict, поэтому я не понимаю, в чем проблема. Я знаю, что есть по крайней мере 1 коммерческий поставщик Windows, поставляющий libgmime.dll и libglib.dll в свой продукт (Kerio Connect, iirc). Nokia даже поставляет его на некоторые из своих телефонов.

На самом деле не существует такой вещи, как «легкий» анализатор mime, если вы действительно ожидаете, что он будет делать что-то большее, чем разделение заголовков на ‘:’ и и выполняет случайный синтаксический анализ заголовка Content-Type для поиска граничной строки, а затем перейти к обработке невложенных составных частей (бесполезно, кроме анализа HTTP-ответов и заранее подготовленных mime-сообщений, состав которых вы контролируете).

Причина того, что синтаксические анализаторы, такие как GMime, настолько «велики» в том, что касается строк кода, заключается в том, что они предназначены для разработчиков, которые действительно хотят правильного и надежного синтаксического анализа / декодирования mime-частей и заголовков. Смотрите мою тираду о декодировании токенов закодированных слов rfc2047, чтобы понять, насколько это может быть сложно (кстати, кроме GMime и MimeKit, мне еще предстоит найти какие-либо анализаторы mime с открытым исходным кодом, способные обрабатывать все крайние случаи, обсуждаемые в моей тираде ).

Даже со всей этой сверхустойчивой обработкой, по-прежнему быстрее или быстрее, чем большинство «легких» парсеров mime, особенно с учетом того, что большинство из них используют подход строки чтения.Я видел «легковесные» парсеры mime, предназначенные для синтаксического анализа файлов электронной почты размером 25 МБ за 2–3 секунды и считающие это «быстрым». Мои модульные тесты для GMime анализируют 2 файла mbox, заполненных сообщениями размером более 1,2 ГБ (да, гигабайт), за меньшее время.

Я хочу сказать, что критерий «легковесности» — чушь собачья для людей, которые не знают, о чем говорят.

Как насчет оценки на основе чего-то значимого, например соответствия RFC? Или сочетанием соответствия RFC и производительности? В любом случае GMime выйдет победителем в любом значимом сравнении, которое вы проведете.

Дебют семейства парсеров Google

Мы уже встречались с Parsey McParseface, а также с новыми моделями SyntaxNet в мае, когда Google их представил. SyntaxNet является частью Tensor Flow, фреймворка Google с открытым исходным кодом для глубокого обучения, а с Parsey они, в свою очередь, помогают заложить основу для понимания естественного языка (NLU). Сегодня компания Google представила семью Парси с его 40 двоюродными братьями, которые являются предварительно обученными моделями с открытым исходным кодом для синтаксического анализа текста на 40 языках.

Для тех из вас, кто не знаком с Parsey McParseface и синтаксическим анализом в целом, позвольте нам рассказать вам, что это такое. Анализ включает разбиение предложения и определение его компонентов как существительных, глаголов, прилагательных, наречий и т. Д. Он просто маркирует части речи, присутствующие в составе предложения. Это делается для того, чтобы компьютерные системы могли понимать и «читать» человеческий язык, чтобы разумно обрабатывать его как команду.Это может показаться несущественным, но Mc Parseface работает в Google в огромных масштабах и помогает разбивать и понимать запросы веб-поиска, выполняемые пользователями. Теперь Google сделал эту технологию доступной на 40 языках, тем самым помогая множеству исследователей по всему миру.

Свободное владение несколькими языками было не только тем параметром, над которым работал Google, кроме того, они усилили базовую библиотеку SyntaxNet NLU. Parsey теперь может определять разные значения на основе различий в написании, что более известно как морфология.В английском размещение буквы «s» после слова обычно переводится во множественное число, что, однако, не относится к другим языкам, например, к немецкому и русскому языкам, которые сильно трансформированы. С помощью Parsey Google стремится улучшить глубокое обучение, которое представляет собой тип искусственного интеллекта, включающий огромное количество данных, передаваемых через искусственные нейронные сети, в попытке научить их понимать выводы, связанные с новыми данными и обрабатывать строки слов.