ГДЗ по русскому языку 4 класс учебник Канакина, Горецкий 2 часть – стр 31

---

• Тип: ГДЗ, Решебник.
• Автор: Канакина В. П., Горецкий В. Г.
• Год: 2019.
• Издательство: Просвещение.

Подготовили готовое домашнее задание к упражнениям на 31 странице по предмету русский язык за 4 класс. Ответы на вопросы к заданиям 63 и 64.

Учебник 2 часть – Страница 31.

Ответы 2022 года.

Номер 63.

Прочитайте.

    1. Однажды, в студён.. зимн.. пору, я из лесу вышел. (Н. Некрасов) 2. Жарк… солнце смотрело в зеленоват… море. (М. Горький) 3. Первоклассник Алик нарисовал сиренев… верблюда, зелён… лошадку, син… утку и красн… зайца. (В. Голявкин)

• Спишите, вставляя пропущенные падежные окончания. Над каждым именем прилагательным укажите падеж.

Ответ:

• Почему окончания имен прилагательных в винительном падеже разные? Объясните свой ответ.

Ответ:

Окончания имен прилагательных в винительном падеже разные у прилагательных разного рода:
-ую, -юю — в женском роде;
-ое, -ее — в среднем роде;
-ый, -ий — в мужском роде.
В мужском роде у прилагательных, относящихся к одушевленным существительным в винительном падеже будут окончания: -ого, -его.

• Выделите окончания имен прилагательных женского рода.

Ответ:

Разбор слова как части речи

Солнце — сущ., обозначает предмет, отвечает на вопрос «что?». Н. ф. — солнце. Нариц., неодуш., ср. р., 2-е скл. Употреблено в форме И. п., ед. числа. В предложении является подлежащим.

Номер 64.

Прочитайте.

    Красивая нежная музыка, пышная белая роза, широкая привольная степь, серебряная прохладная роса, одинокая яркая звезда, дружная ранняя весна, печальная тенистая роща.

• Какие имена прилагательные в данных сочетаниях слов вы считаете образным, красивым, выразительным? В какой речи они чаще всего используются: в поэтической или разговорной?

Ответ:

Прилагательные: нежная, пышная, привольная, серебряная, тенистая можно назвать образными, красивыми, выразительными. Они чаще всего употребляются в поэтической речи.

• Составьте с любым сочетанием слов два предложения: в первом употребите сочетание слов в именительном падеже, во втором — в винительном.

Ответ:

Именительный: Красивая нежная музыка лилась из инструмента.
Винительный: Я услышал красивую, нежную музыку.

Фонетический разбор

Степь [ст’эп’] — 1 слог.

с — [с] — согл., глух. парн., тв. парн.
т — [т’] — согл., глух. парн., мягк. парн.
е — [э] — гласн., ударн.
п — [п’] — согл. , глух. парн., мягк. парн.
ь — не обозначает звука

---

5 б., 4 зв.

Разбор слова по составу

Серебряный — прил.

Рейтинг

← Выбрать другую страницу ←

Поправки в закон о дискредитации Российской армии: что изменится, разбор и комментарии юриста — 6 марта 2023

В прежней редакции закон действует с прошлой весны, однако наказания по статье о дискредитации могут ужесточиться со дня на день

Фото: Артем Устюжанин / MSK1.RU

Поделиться

На днях Госдума во втором чтении приняла законопроект о введении уголовной ответственности за дискредитацию всех участников специальной военной операции и распространение ложной информации о них. Документ вносит поправки в статьи Уголовного кодекса, которые появились в 2022 году — распространение фейков о российской армии и ее дискредитация. В новой версии закон будет охранять интересы не только военнослужащих в рядах ВС РФ, но и тех, кто им добровольно помогает. Разбираемся, что теперь изменится в законе.

5 марта 2022 года Владимир Путин подписал закон по борьбе с заведомо ложной информацией о Вооруженных силах РФ — документ в просторечии стали называть законом о фейках. Тогда же в Уголовном кодексе появилась статья о дискредитации ВС РФ, в которую вошли и «публичные призывы к воспрепятствованию использования Вооруженных сил РФ» для защиты интересов России, ее граждан, а также «поддержания международного мира и безопасности».

С самого начала юристы предполагали, что неопределенные нормы закона дадут широкий простор для правоприменения. И действительно, за год существования эти статьи УК РФ действительно стали причиной множества громких дел. Например, за дискредитацию ВС РФ были наказаны штрафами лидер ДДТ Юрий Шевчук, высказавший на концерте свои мысли по поводу значения слова «родина», жительница Тюмени, утверждавшая, что испытывает неприязнь к вобле, блогер из Читы, которому якобы приснился Зеленский.

В декабре прошлого года суд признал виновным в распространении фейков о российской армии на основе политической ненависти и отправил в колонию на восемь с половиной лет признанного иноагентом оппозиционного политика Илью Яшина, а за несколько месяцев до этого учительница из Пензы получила пять лет условно за распространение на уроке «под видом достоверных сообщений заведомо ложной информации».

Сейчас законы упоминают именно вооруженные силы. Но в специальной военной операции участвуют не только профессиональные военные из рядов ВС РФ и мобилизованные граждане страны. Речь идет о добровольцах. В середине января Минобороны упоминало, что наступательные действия на одной из территорий осуществлялись разнородной группировкой российских войск и сил по единому замыслу и плану, в том числе ЧВК «Вагнер», руководителем которой является бизнесмен Евгений Пригожин.

В конце января 2023 года пресс-служба компании «Конкорд» опубликовала письмо Пригожина спикеру Госдумы Вячеславу Володину об участниках боевых действий, которые ранее были осуждены и отбывали наказание в колониях.

— Тех людей, которые на самых опасных участках фронта ежедневно рискуют своей жизнью и погибают за Родину, представляют людьми «второго сорта», отказывая им в праве на искупление своей вины перед обществом, — говорится в письме.

Пригожин заявлял, что «есть отдельные СМИ, блогеры и телеграм-каналы, которые занимаются откровенной дискредитацией добровольцев» — а это в свою очередь «помогает врагам государства» и просил внести поправку, которая запретит «публикации негативного характера и любую критику участников СВО, а также информацию об их прошлых правонарушениях с наказанием в виде лишения свободы на срок до пяти лет».

Уже на следующий день председатель Госдумы Вячеслав Володин поручил председателям комитетов по обороне Андрею Картаполову и по безопасности и противодействию коррупции Василию Пискареву в срочном порядке изучить вопрос о том, возможно ли внести в Уголовный кодекс соответствующие изменения.

Изучить получилось довольно быстро — уже 2 марта 2023 года законопроект был принят во втором чтении. В первом чтении законопроект вносил поправки в другую статью УК, о наказании за незаконное проникновение на охраняемые объекты, но депутаты могут дополнять законопроекты между чтениями и они воспользовались этой возможностью.

В статьях УК РФ, касающихся распространения фейков и информации, дискредитирующей ВС РФ, к Вооруженным силам приравняют добровольческие формирования, организации и лиц, оказывающих содействие в выполнении задач, возложенных на Вооруженные силы. Юрист и правозащитник Павел Чиков в своем Telegram-канале пишет, что пока трудно сказать, что может считаться дискредитацией добровольческих формирований.

Заодно закон ужесточат: сейчас максимальное наказание за распространение фейков — три года колонии, с поправками будет пять. За дискредитацию армии сейчас максимальное наказание — три года лишения свободы, а в случае если это повлекло смерть, нарушения порядка и некоторые иные последствия, — пять лет, а после принятия поправок максимальные сроки изменятся на пять и семь лет соответственно.

На принятые пока только во втором чтении поправки уже отреагировал Евгений Пригожин, который ранее их практически инициировал.

— Данные поправки позволяют защитить права лиц, которые защищают интересы Российской Федерации, однако эти поправки не должны распространять свое действие на высший командный состав добровольческих отрядов, включая ЧВК «Вагнер», и высший командный состав Министерства обороны Российской Федерации, поскольку это необходимо для обеспечения гласного и ответственного исполнения ими своих полномочий. В противном случае любая публичная и конструктивная критика их действий сможет повлечь привлечение к ответственности, — пишет Пригожин в новом письме председателю Госдумы.

новость из сюжета

Подпишитесь на важные новости о спецоперации на Украине

Юрист и правозащитник Павел Чиков пишет, что теоретически может оказаться, что фейки о ЧВК выражаются в публикациях, где сказано, что они плохо снабжаются чем-либо, если это по официальной информации не так. А ведь именно об этом иногда сообщает и сам Пригожин.

— Что будет мерилом истины о добровольческих формированиях, непонятно. Ибо если официальный представитель МО РФ Конашенков остается рупором истины, как это указано во всех уголовных делах о военных фейках, то заявления вагнеровцев о недостаточном снабжении снарядами могут внезапно сами оказаться фейками, — пишет Чиков.

Последнее, третье чтение законопроекта намечено на 14 марта. Если закон будет принят, то его должен будет одобрить Совет Федерации и подписать президент.

По теме

• 25 января 2023, 20:46

  В Уголовный кодекс хотят ввести статью за дискредитацию всех участников боевых действий (даже осуждённых)

• 21 декабря 2022, 02:00

  Госдума утвердила пожизненное наказание диверсантам: новости СВО за 20 декабря

• 25 января 2023, 02:05

  Пригожин попросил защищать бойцов ЧВК от дискредитации наравне с военными: новости СВО за 24 января

• 02 марта 2023, 02:30

  В Госдуму внесли закон о дискредитации добровольцев: новости СВО за 1 марта

• 01 декабря 2022, 10:00

  В России запретили писать о спецоперации? Изучаем приказ ФСБ, который вступил в силу 1 декабря

Екатерина Бормотова

Журналист национальной редакции

ГосдумаЧВК ВагнерНовые законыДискредитация армииДискредитация Вооруженных сил РоссииЕвгений Пригожин

Увидели опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter

КОММЕНТАРИИ8

Читать все комментарии

Гость

Войти

Новости РЎРњР?2

Новости РЎРњР?2

[PDF] Поперечное основание зависимости по POS-управляемому слову переупорядочение

• doi: 10. 18653/v1/2020.findings-emnlp.265
• Корпус идентификатор: 226283597

 @Inprouding {liu2020crclingdpling, 

 @inprouding
  title={Синтаксический анализ межъязыковых зависимостей с помощью переупорядочения слов на основе POS},
  автор = {Лу Лю и И Чжоу, и Цзяньхань Сюй, и Сяоцин Чжэн, и Кай-Вэй Чанг, и Сюаньцзин Хуан},
  booktitle={Выводы},
  год = {2020}
} 

• Лу Лю, И Чжоу, Сюаньцзин Хуан
• Опубликовано в Findings 1 ноября 2020 г.
• Информатика

Мы предлагаем новый подход к синтаксическому анализу межъязыковых зависимостей, основанный на переупорядочении слов. Слова в каждом предложении корпуса исходного языка переставляются в соответствии с порядком слов в целевом языке под руководством языковой модели на основе частей речи (LM). Чтобы получить наивысшую оценку переупорядочения в соответствии с LM, алгоритм оптимизации на основе популяции и его генетические операторы предназначены для работы с комбинаторной природой такого переупорядочения слов.

Парсер, обученный на… 

View on ACL

aclanthology.org

On the Relation between Syntactic Divergence and Zero-Shot Performance

• Ofir Arviv, D. Nikolaev, Taelin Karidi, Omri Abend

• Computer Science

  EMNLP

• 2021

Исследуется связь между степенью сохранения синтаксических отношений при переводе и простотой правильного построения дерева синтаксического анализа в условиях нулевого выстрела, и предполагается тесная связь между межъязыковой стабильностью и производительностью синтаксического анализа нулевого выстрела.

Улучшение малоресурсного межъязыкового синтаксического анализа с ожидаемой статистической регуляризацией

Результаты показывают, что ESR является многообещающим и дополняющим подходы к переносу модели для межъязыкового синтаксического анализа и полууправляемого переноса и экспериментов с кривой обучения, которые показывают, что ESR обеспечивает значительные преимущества по сравнению с сильными базовыми уровнями межъязыкового переноса плюс точная настройка для скромных объемов данных этикеток.

Англо-немецкий и англо-хаусаский материалы Эдинбургского университета для задания по переводу новостей WMT21

• Pinzhen Chen, Jindřich Helcl, Kenneth Heafield

• Linguistics

  WMT

• 2021

. Этот документ представляет Университет Edinburgh's Connected On Alling-German и английский язык. перевод новостей. Мы создаем системы En-De в трех…

ПОКАЗЫВАЮТСЯ 1-10 ИЗ 49 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантностьНаиболее влиятельные статьиНедавность

Синтаксическая передача с низким уровнем ресурсов с неконтролируемым изменением порядка исходного кода

• Мохаммад Садег Расули, М. Коллинз

• Информатика, лингвистика

  NAACL

• 2019

Показано, что переупорядочивание исходных языков повышает точность языков перед обучением для банков деревьев Европейская языковая семья.

Ограниченный вывод с учетом целевого языка для анализа межъязыковых зависимостей

• Тао Мэн, Наньюн Пэн, Кай-Вэй Чанг

• Информатика, лингвистика

  EMNLP

• 2019

Показано, что слабое наблюдение за лингвистическими знаниями для целевых языков может существенно улучшить межъязыковой анализатор зависимостей на основе графов и предложить новые алгоритмы, которые адаптируют два метода: Лагранжева релаксация и апостериорная регуляризация для проведения выводов с ограничениями корпусной статистики.

Анализ межъязыковых зависимостей на основе распределенных представлений

• Jiang Guo, Wanxiang Che, David Yarowsky, Haifeng Wang, Ting Liu

• Компьютерные науки, лингвистика

  ACL

• 2015

сопоставляет словари двух разных языков в общее векторное пространство и устраняет разрыв в лексических функциях, используя представления распределенных функций и их композицию.

Синтетический банк деревьев для анализа межъязыковых зависимостей

В этом вкладе рассматривается межъязыковая точка зрения на анализ статистических зависимостей, в которой делается попытка использовать богатые ресурсами древовидные банки исходного языка для создания и адаптации моделей для целевых языков с ограниченными ресурсами.

О трудностях межъязыкового переноса с разницей в порядке: пример разбора зависимостей

• Васи Уддин Ахмад, Чжисон Чжан, Сюэчжэ Ма, Э. Хови, Кай-Вей Чанг, Наньюн Пэн

• Информатика, лингвистика

  NAACL

• 2019

Исследование межъязыкового переноса и утверждение о том, что модель, не зависящая от порядка, будет работать лучше при переносе на далекие иностранные языки, показывает, что архитектуры на основе RNN хорошо переносятся на языки, близкие к английскому, в то время как модели с самостоятельным вниманием лучшую общую межъязыковую переносимость и особенно хорошо работают на далеких языках.

Межъязыковые кластеры слов для прямой передачи языковой структуры

• Оскар Тэкстрем, Райан Т. Макдональд, Якоб Ушкорейт

• Компьютерные науки, лингвистика

  NAACL

• 2012

делексикализованных парсеров зависимостей, обученных на английских банках деревьев и переведенных на иностранные языки, можно сократить до 13%.

Межъязыковой синтаксический перенос с ограниченными ресурсами

Мы описываем простой, но эффективный метод межъязыкового синтаксического переноса парсеров зависимостей в сценарии, когда большой объем данных перевода недоступен. Этот метод использует…

Нейронное межъязыковое распознавание именованных объектов с минимальными ресурсами

• Jiateng Xie, Zhilin Yang, Graham Neubig, Noah A. Smith, J. Carbonell

• Информатика, лингвистика

  149

  EMNLP

  2018

В этой работе предлагается метод, который находит переводы на основе двуязычных вложений слов и использует самовнимание для повышения устойчивости к различиям в порядке слов, а также демонстрирует, что эти методы обеспечивают самые современные или конкурентоспособные показатели NER на часто тестируемых языков в межъязыковой среде с гораздо меньшими требованиями к ресурсам, чем в предыдущих подходах.

Селективное совместное использование для многоязычного анализа зависимости

• Тахира Насим, Р. Барзилай, A. Globerson

• Компьютерная наука, лингвистика

  ACL

• 2012

. из разнообразного набора исходных языков для анализа нового неаннотированного языка. Наша мотивация — расширить…

Перевод дерева для кросс-язычного синтаксического анализатора Induction

• J. Tiedemann, Zeljko Agic, Joakim Nivre

• Computer Science

  CoNLL

• 2014
• 2014

2014 опирается на аннотацию древовидных деревьев вручную в сочетании со статистическим машинным переводом, что позволяет обучать полностью лексикализованные синтаксические анализаторы.

Разбор графов слов с вероятностями

Разбор словесных графов с вероятностями
Next: Разбор головных углов и устойчивость Up: Эффективная реализация Предыдущий: Компактное представление синтаксического анализа

Подразделы

• От строковых позиций к именам состояний
• Учет результатов Word-graph

---

Парсер головного угла — один из парсеров, разработанных в рамках NWO. Приоритетная программа по языку и речевым технологиям. В этой программе а голосовая диалоговая система разработана для общественного транспорта информация [4].

В этой системе входные данные для синтаксического анализатора — это не просто список слов, как мы предполагали до сих пор, а скорее словесный граф: направленный, ациклический граф, в котором состояния — это моменты времени, а ребра — помечены словесными гипотезами и соответствующей им акустической оценкой. Таким образом, такие графы слов являются ациклическими взвешенными автоматами с конечным числом состояний.

В [9] описана структура обработки неправильно сформированного ввода. описаны, в которых некоторые распространенные ошибки моделируются как (взвешенные) преобразователи с конечным числом состояний. Состав входного предложения с эти преобразователи производят (взвешенный) конечный автомат, который затем является входом для синтаксического анализатора. При таком подходе необходимо обобщать входные строки на входные автоматы с конечным числом состояний тоже понятно.

Обобщение строк на взвешенные ациклические автоматы с конечным числом состояний вводит по существу два осложнения. Во-первых, мы не можем использовать строковые индексы больше. Во-вторых, мы должны следить за акустические оценки слов, используемых в определенном словообразовании.

Синтаксический анализ на основе конечного автомата можно рассматривать как вычисление пересечения этого автомата с грамматикой. Если грамматика с определенным предложением отключена разборчив, и если автомат ацикличен, то этот вычисление может быть гарантированно завершено [28]. Это очевидно, поскольку ациклический конечный автомат определяет конечное число строк. Что еще более важно, существующие методы синтаксического анализа, основанные на строки можно легко обобщить, используя имена состояний в автомат вместо обычных строковых индексов.

В головном парсере это приводит к альтернативе предикат меньше_равно/2. Вместо простого целого числа сравнения, теперь нам нужно проверить, что вывод из P0 в P может быть расширен до вывода от E0 до E с помощью проверка наличия путей в словесном графе от E0 до P0 и от P до E.

Предикат connection/2 истинен, если в word-graph от первого аргумента ко второму аргументу. Это предполагается, что имена состояний являются целыми числами; исключить циклические графы слов мы также требуем, чтобы для всех переходов из P0 в P было случай, когда P0 < P. Переходы в словесном графе представлены предложениями формы wordgraph:trans(P0,Sym,P,Score), которые указывают, что существует переход из состояния P0 в P с символом Sym и акустическая партитура Score. Можно указать предикат соединения просто как рефлексивное и транзитивное замыкание перехода отношения между состояниями:

Реализация допускает возможность того, что состояние имена не конкретизируются (как того требует обработка пробелов). Кроме того, он использует запоминание, и это гарантирует, что предикат успешен не более одного раза:

Несколько иной подход, который может оказаться более эффективным заключается в использовании обычного оператора сравнения, который мы использовали в исходное определение синтаксического анализатора головного угла.