Подошли разбор слова по составу

Раздели текст на предложения.спиши.по двору бежит кот Баська за ним гонится пес Шарик сторож дядя Вася Широв берет васку на руки не бойся Баська соста … вь предложения.спиши.отличный,день,июльский.и над,куружат,пестренькие,беленькме,бобочки, мотыльки, цветочками.на, есть, пыльца, цветочках.бабочка, веточки, села, кончик, пестренькая, на.и, среди, мелькают, жучки,паучки, стебельков.здесь, сколько, их.

Выдели суффиксы –ть и –ти в начальной (неопределенной) форме глаголов.отдохнуть, двигать, расти, кровать, горсти, усталость, ожидать, путь, необходимо … сть

Подобрать синоним к слову лужайка. Срочно!!

задание запиши слова и почеркни в них знакомые орфограмы снежинка,внучата,дружить,шишки,корова,дочка,девочка таня

Спиши слова. Определи падеж. О смелости, на работе, в резкости, на обуви, в старости, для облости, о резкости,, из-за оплошности, в магазине, на парох … од.

Вот теперь спокойной ночи.

Нужна запятая???

Как определить окончание прилогательного

• Прочитай. Расставь знаки препинания. Составь схемы предложений. Великан отложил дубину достал из тёмной пещеры болышой котёл и начал готовить. В это … лето я часто купался но ни разу не гулял по лесу. Я прогуливался по аллее парка и дышал осенним воздухом. ​

М: Заполни таблицу: число 1 2 3 4 5 6 7 М: Заполни таблицу: число 1 2 3 4 5 6 7 увеличь на 3 Р. яз: Расставь ударение в словах. Раздели слова на слоги … . Подчеркни глухие согласные. Школа, лампа, песня, дело, первоклассник, лопата

Списать. Вставить пропущенные буквы, записывая проверочные слова. Высок()й ст()летн()й ду() ст()ял (на)()пу()к() леса. Сколь()кие бл()стящие ж()луди л … ()жали (под)ним. Изр()()ка п()п()дались юные мал()нькие ду()ки. В()кру() дуба росли м()хнатые ели, стройные сосны, различ(?)ные лиственные д()рев(?)я. Изящ(?)ные узорные лист(?)я клёнов в()днелись повсюду. А вот ()круглые лис(?)я ли(), п()хож()е на сер(?)це.

Вон дли(н,нн)ые (вы)т()нутые листья многих других д()рев(?)ев.

«Повинную голову и меч не сечет» – Библиографу.ру

«Повинную голову и меч не сечет»

Материал для урока по фразеологическому словарю.

«Повинную голову и меч не сечет»

Об истории и смысле пословицы.

Повинную голову и меч не сечет – часто го­ворят люди, когда открыто сознаются в проступке, не желая хитрить и всячески из­ворачиваться. Вина смягчается признанием – та­ков нынешний смысл этой пословицы, которую в прежние времена многие выслушивали, однако, в горькой беде.

Тихо и чинно шло совещание великого госуда­ря и царя Ивана Васильевича со своими боярами. Решено было грозным царем и боярскою думою отправить в поход князя Одоевского, а в помощни­ки ему отрядить боярина Бутурлина. На другой же день показался во дворце назначенный в поход бо­ярин и бил челом царю Ивану.

– Государь, – заявил он, – еще ни разу не пе­речил я тебе до нынешнего случая. Наложи опалу на меня и прогони от очей своих, но только мне не служивать под началом у князя Одоевского.

Сдвинулись брови и гневом заискрился взгляд грозного царя, но боярин спокойно продолжал:

– Не берег я головы своей ни в ратном поле, ни на другой твоей государевой службе, но быть под­ручным князя не к лицу мне, не могу я допустить порухи моего Отечества.

В досаде на помеху своему указу передернул царь плечами, заволновались также сановные боя­ре и заговорили: прав ли Бутурлин в своем челобитьи, не понапрасну ли обижает он и зря бесчестит старинный род князей Одоевских. Вышел так на­зываемый местнический спор или случай, как го­ворили в старину.

Так на что же боярин жаловался и почему не исполнил он государева приказа?

В царствование Ивана Васильевича уже давно прошло то лихое и черное время, когда русской землей помыкали татарские ханы, когда наша ро­дина была разбита на отдельные княжества или уделы, когда кровавые междоусобицы заводили князья и своей враждой еще больше страну обессиливали. Исподволь рос­ло и крепло в эту тяжелую пору Мос­ковское княжество, а набравшись сил, освободило оно Русь от злой та­тарщины, всех же удельных князей заставило подчиниться государю мос­ковскому. Вот тогда-то и начали со всех концов съезжаться в Москву удельные князья со своими боярами.

Тяжко пришлось удельным князь­ям при московском дворе. Не могли они привыкнуть к своему новому подневольному положению, не могли помириться с горькой мыслью, что им приходится теперь служить нарав­не с московскими боярами. Вот поче­му с опаской и тревогой оглядыва­лись прежние князья и зорко досмат­ривали, чтобы их, былых удельных государей, не обошли по службе (не “заехали”) люди простые и незнатные. Вот почему они усердно рылись тогда в толстых родословных книгах и точ­но высчитывали, какой боярский или княжеский род старше и знатнее дру­гих родов. Много времени и труда положили тогдашние люди на эти вы­считывания, потому что лучшие мес­та и высшие чины на государевой службе получали те, у которых был самый знатный и древний род, у кого была самая высокая «порода». У дру­гого же будь хоть «семь пядей во лбу», но по незнатности своей должен он был подчиниться хоть и глупому, да родовитому.

Считались между собой и близкие родственники, принадлежавшие к од­ной и той же боярской или княжес­кой фамилии. Всякий знал тогда доподлинно свое отношение к родичам: кто был дядей его, кто двоюрод­ным и троюродным братом, а кто доводился ему и племянником. Все это нужно было знать в точности: ведь лучшие места давались тогда старшим родичам.

Так вот и служила государю мос­ковская знать по своей родовитости и старшинству. Всех ближе к царю ста­ли прежние удельные князья, кото­рым не уступили все же своего места некоторые бояре московские. И тог­дашний родовитый человек брал ка­кую-нибудь должность лишь в том случае, если его не подчиняли равно­му или менее знатному, чем он сам был. Заметит князь или боярин, что служат вместе с ним и занимают оди­наковую должность люди менее его знатные, так он сейчас же бьет госу­дарю челом, что с такими людьми служить «невместно», что эта служба – урон его достоинству, его «отечест­ву поруха». В эту пору и сложилась как раз поговорка, что «по отцу и сы­ну честь», а самый обычай считаться местами по знатности рода и за цар­ским столом, и в походном командовании, и в областном управлении – самый обычай этот назывался мест­ничеством.

Нам понятно теперь, почему зауп­рямился Бутурлин идти в поход вме­сте с князем Одоевским и быть ему помощником. Твердо был убежден боярин из старинной московской фа­милии, что не выше его по знатности приезжий князь, что не может он служить у него под началом, идти к нему в помощники. А на челобитье Бутурлина отозвался и князь Одоев­ский: жаловался он государю, что ему самому и всему его княжескому роду от боярского челобитья великое бес­честье и унижение.

Тот местнический спор или случай через два дня разобрала боярская дума вместе с царем Иваном Васильевичем. Напомнили здесь боярину, что нелепо ссылался он в защиту свою на верную государеву службу, когда вопрос идет о знатности, что и права он никакого не имеет считаться местами или мест­ничать с таким родовитым человеком, как Одоевский. Раздосадованный царь дал князю правую грамоту, а боярина за челобитие неуместное приговорил к самому тяжелому и унизительному на­казанию: к выдаче головой на следующий день к вечеру.

В урочный час зашел к Бутурлину государев посланец и пешком повел выданного боярина. Окружил на ули­це московский люд опального: кто ему посочувствует, а кто и посмеется. А выданный головою Бутурлин всю дорогу честил своего противника, вы­мещал на нем свое унижение, высчи­тывал все его недостатки, действи­тельные и мнимые. Ругательски ругая князя, подошел боярин с вожатым своим к хоромам Одоевского, что весь день дома сидел и радостно под­жидал своего обидчика. Вот очутился Бутурлин на княжеском дворе и по­ставил его вожатый у нижней ступени высокого крыльца, отдавая его в пол­ное распоряжение Одоевскому. Вы­сыпала вся дворня княжеская поглазеть на униженного боярина, вышел на крыльцо и сам князь, кото­рому сообщил провожатый о царской милости. Князь просил благодарить царя, а самого посланца велел ода­рить деньгами и угостить вином.

Улыбаючись, смотрел князь на по­клонившегося ему до земли боярина и насмешливо выслушивал его бран­ные слова, которыми старался тот за­деть и самого князя, и его родствен­ников. Почему же не обижался Одо­евский на злобную ругань, головой ему выданного боярина? А потому, что выдача головою считалась такой великой милостью, так возносила обиженного над обидчиком, что воз­величенного царем не могла задеть ругань противника.

Вот почему так спокойно выслу­шивал князь обидные речи боярина, любуясь на его унижение. Только вдоволь насладившись позором свое­го недруга, подошел к нему Одоевский. «Повинную голову и меч не сечет», – вымолвил он, поднимая бо­ярина. Такими именно словами за­канчивалась выдача головою в московские времена, которые и пере­дали нам эту пословицу.

Значение словосочетания «повинную голову меч не сечёт»

Значение словосочетания «принести повинную, прийти (или явиться) с повинной (головой)»

Принести повинную, прийти (или явиться) с повинной (головой) — признаться в своей вине; явиться, чтобы сознаться в своей вине. См. также повинный.
Все значения словосочетания «принести повинную, прийти (или явиться) с повинной (головой)»

Значение слова «повинный»

ПОВИ́ННЫЙ, -ая, -ое; -ви́нен, -ви́нна, -ви́нно. 1. ( полн. ф. обычно с отрицанием

). Виноватый в чем-л.
Все значения слова «повинный»

Значение слова «голова»

ГОЛОВА́, -ы́, вин.

го́лову,
мн.
го́ловы, -ло́в, -а́м,
ж.
1. Верхняя часть тела человека, верхняя или передняя часть тела животного, содержащая мозг.
Голова болит. Покачать головой. Понурить голову.
Все значения слова «голова»

Значение слова «заметить»

ЗАМЕ́ТИТЬ, -ме́чу, -ме́тишь; прич. страд. прош.

заме́ченный, -чен, -а, -о;
сов.
(
несов.
замечать). 1.
перех.
или
с созами
„что“ и „как“. Воспринять зрением, увидеть; приметить.
Все значения слова «заметить»

Значение слова «сечь»

СЕЧЬ, секу́, сечёшь, секу́т; прош.

сек, -ла́, -ло́ и се́кла, -ло;
прич. наст.
секу́щий;
прич. прош.
се́кший;
прич. страд. прош.
се́ченный, -чен, -а, -о и сечённый, -чён, -чена́, -чено́;
несов., перех.
1. Рубить на части (чем-л. режущим, острым), измельчать.
Все значения слова «сечь»

Предложения со словосочетанием «повинную голову меч не сечёт»

Синонимы к словосочетанию «повинную голову меч не сечёт»

• повинная голова
• не брать в голову
• посыпать голову пеплом
• явка с повинной
• рубить с плеча
• (ещё синонимы…)

Ассоциации к слову «повинная»

• явка
• (ещё ассоциации…)

Ассоциации к слову «голова»

• мозг
• висок
• мысль
• шляпка
• волосок
• (ещё ассоциации…)

Ассоциации к слову «заметить»

• заметка
• замечание
• примечание
• (ещё ассоциации…)

Ассоциации к слову «сечь»

• иссечение
• отсек
• секира
• дровосек
• топор
• (ещё ассоциации…)

Сочетаемость слова «повинный»

• повинная голова
• повинный аз
• явиться с повинной
• прийти с повинной
• (полная таблица сочетаемости…)

Сочетаемость слова «голова»

• с поднятой головой
• с головы до ног
• кивок головы
• голова кружилась
• покачать головой
• (полная таблица сочетаемости…)

Сочетаемость слова «заметить»

• девушка заметила
• отец заметил
• не заметить чего-либо
• заметить взгляд
• (полная таблица сочетаемости…)

Сочетаемость слова «сечь»

• сечь лицо
• сечь розгами
• сечь кнутом
• (полная таблица сочетаемости…)

Морфология

• Разбор по составу слова «повинный»
• Разбор по составу слова «голова»
• Разбор по составу слова «заметить»
• Разбор по составу слова «сечь»

Правописание

• Как правильно пишется слово «повинный»
• Как правильно пишется слово «голова»
• Как правильно пишется слово «заметить»

Народ, растолкуйте пословицы! Пожл! Очень срочно!

1) Ночью все кошки серые. 2) Своя работы-верный выигрыш. 3) В чужой монастырь со своим уставом не поёдёшь. 4) Дорого яичко ко Христову Дню. 5) Повинную голову меч сечёт. 6) Рука согрешит, а голова в ответе.

Ольга

1) В неблагоприятных, кризисных ситуациях трудно разобраться, кто прав, кто виноват. Говорится в оправдание неблаговидных поступков, ошибочных суждений. 2) 3) в чужом месте не следует наводить свои порядки. 4) все хорошо делать вовремя 5) Того, кто раскаивается, не наказывают. Говорится тогда, когда прощают кого-л. или надеются на прощение.

Кнопка

) Ночью все кошки серые смотреть на вещи трезвым взглядом, критически 2) Своя работы-верный выигрыш. 3) В чужой монастырь со своим уставом не поёдёшь- не устанавливай свои правила в чужом доме. 4) Дорого яичко ко Христову Дню — дорога ложка к обеду — всему свое время 5) Повинную голову меч сечёт — повинных не наказывают 6) Рука согрешит, а голова в ответе — прежде, чем сделать что-то надо подумать

Галина лапаева

1В темноте не стоит судить о цвете или масти, так как можно ошибиться 2 если работать на себя, а не на хозяина — всегда булешь с барышом 3 не навязывай свои порядки в готях 4 Все хорошо во время 5 если вовремя признатьсчя — наказание буде не таким суровым, или его совсеи не будет 6 т е поступок совершает не рука. а голова, те сам человек ему и отвечать за содеянное

Егор колочков

1)В неблагоприятных, кризисных ситуациях трудно разобраться, кто прав, кто виноват. Говорится в оправдание неблаговидных поступков, ошибочных суждений. 2)…. 3)В каждом доме свои законы и традиции, сложенные годами, менять их могут только сами хозяева 4)…. 5)Значение — человека. который сам явился с повинной, признал свой проступок, как правило, не наказывают или смягчают наказание. 6)….

Gleb zacharov

1)на вещи трезвым взглядом, критически 2)То что ты сам делаешь ты в этом уверен и всё про это знаешь. 3)в чужом месте не следует наводить свои порядки. 4)Всё нужно делать вовремя 5)повинных не наказывают 6)прежде, чем сделать что-то надо подумать

Словарь пословиц и поговорок

ПОВИННУЮ ГОЛОВУ <�И> МЕЧ НЕ СЕЧЕТ. Того, кто раскаивается, не наказывают. Говорится тогда, когда прощают кого-л. или надеются на прощение. Батюшка вышел к ним [крестьянам] на крыльцо..— Ну что, дураки,— сказал он им,— зачем вы вздумали бунтовать? — Виноваты, государь ты наш,— отвечали они в голос.— То-то виноваты. Напроказя, да и сами не рады. Прощаю вас для радости, что бог привел мне свидеться с сыном Петром Андреичем. Ну, добро: повинную голову меч не сечет. Пушкин, Капитанская дочка.— Наивно вам говорю, отец Михей, это вот все они,— оправдывался Сарафанов, указывая на меня.— Уж я знал, что мне попадет за это… Повинную голову меч не сечет, отец Михей! Мамин-Сибиряк, Все мы хлеб едим. Смутно догадывалась, в чем тут причина, но не смела верить и только все сильней жалела его. И вот он сказал, что хочет выйти и объявиться. Верно, надеется, что повинную голову меч не сечет. Н. Задорнов, Могусюмка и Гурьяныч.— Снимайте ваш пиджак. Постойте, постойте… Борисов внимательно всмотрелся в пятно пиджака и сказал добродушно, заикаясь: — А ведь я сейчас городового позову: пиджак-то этот Петрова. Карташев рассмеялся и подтвердил, что пиджак действительно Петрова.— Ну, повинную голову и меч не сечет. Снимайте и садитесь. Гарин-Михайловский, Инженеры.— Винюсь! — склонил голову Николенька.— Повинную голову и меч не сечет! Е. Федоров, Каменный пояс. Он прекрасно понимает, каков может быть финал. Но ведь не зря говорится, что повинную голову и меч не сечет. Вот он и рассчитывает на гуманность нашего суда. Хочет иметь хоть один шанс, хотя бы один, чтобы сохранить жизнь. Н. Сизов, Код <�Шевро. — Как блудный сын, когда он вернулся в отчий дом, мы с тобой тоже вольны вернуться. С повинной головой. Повинную голову не рубят. Федин, Необыкновенное лето. Головы Повинной не секут, не рубят. Прежде Ты выслушай, потом казни, как знаешь. Островский, Воевода. Виноватую голову меч не сечет, товарищ лейтенант.— Не виноватую, а повинную,— поправил Никитин.— Виноватую как раз сечет. Ю. Бондарев, Берег. Из XVIII в.: [Изведа:] Виновата, сударь! [Сумбур:] Ты смеешь воображать, что я несмысленный скот, не знающий различить белого от черного! [Изведа:] Ах, сударь! но повинную голову меч не сечет. [Сумбур:] Да, конечно, твою повинную голову меч не посечет, а с нее будет довольно доброй дюжины пощечин. Крылов, Бешеная семья. [Скотинин:] Что это? Все наши на коленях! [Г-жа Простакова, стоя на коленях:] Ах, мои батюшки, повинную голову меч не сечет. Мой грех! Не губите меня. Фонвизин, Недоросль. Итак, вижу, что начал я недовольно хорошо, что ж делать: на всякого мудреца довольно простоты. Однако знаю опять и это, признание погрешения половина исправления: А повинную голову и меч не сечет. И то и се, январь, третья неделя. — Симони: Мяхкое слово кость ломитъ, а покорные головы и меч не сечет; Снегирев: Повинную голову и меч не сечет; Даль: Покорной головы (повинную голову) и меч не сечет.

В рубрике:

Украинец, 15 лет проработавший в НБА: «В Америке всем пох#й откуда ты! Выполняй свою работу!»

НБА – это не только американская лига, а целый международный конгломерат где собирают лучших в своем деле. Не только баскетболистов, но и профи в своих отраслях.

Украинец Сергей Хмелевский 15 лет работал массажистом в команде НБА Филладельфия 76-е («Сиксерс»).  Рядом с легендарным Алленом Айверсоном. До переезда в США он много лет был тренером-массажистом легендарного киевского гандбольного Спартака Игоря Турчина. Мэтр не сильно хотел отпускать Хмелевского в Америку.

Вот уже год как Хмелевский ушел из НБА, а в интервью Sport Arena рассказал о жизни в Америке, зарплатах, системе Национальной баскетбольной ассоциации и научном прогрессе.

— Главный посыл, который я хочу донести своим землякам из Украины, что мы себя недооцениваем. Если быть профессионалом своего дела, то ты будешь востребован и в Киеве, и в Америке. Это могу сказать на своем примере.

— Как вообще такое возможно, что на момент вашего прихода в команде Филадельфия 76-е (2004-й год) не было массажиста на полный рабочий день? Нам из Украины кажется, что в НБА космический уровень и все детали просчитаны.

— Массаж очень недооценен и не на достойном уровне в США.  Предпочитают «физикал терапистов», которые только могут «отмассировать» икроножную мышцу, но не сделать комплексный массаж. Руководители клубов считали, что массаж – это низший уровень. В Союзные времена была целая профессия тренер-массажист. На это учились в институтах. И врачи прописывали лечение массажем.  В США – это был темный лес. Я был первым профессиональным массажистом в команде Филадельфии-76-е НБА.

Читайте также: Украинец, работавший в НБА: от продавца кроссовок до Чикаго Буллз

— У нас в большинстве футбольных клубов даже по два массажиста…

— Мы всегда ставили в пример футбол или другие виды спорта. Игорь Евдокимович Турчин, когда узнал, что я хочу уезжать В США, обматерил меня, сказал, что я предатель родины. А потом обнял и предложил бухнуть. Он говорит: «Серега, если ты сработался со мной, то сработаешься с любым». Я до слез это сейчас вспоминаю. А говорю мы, потому что имею ввиду коллег из бывших стран Союза работавших в американских лигах. Меня в НБА порекомендовал Володя Шульман. Он вообще легенда 35 лет проработал в Бостон Селтикс. Мы с ним были знакомы еще по гандболу. Я когда в США переехал, работал массажистом в сквош-клубе. В «76-е» искали массажиста. Главный тренер команды работал с Шульманом. Так он меня и посоветовал. Я на интервью сначала рассказал о себе, а потом предложил сделать массаж чтобы все понимали мой уровень. Рассказывать может каждый, а вот сделать — другое дело.

— Как относятся к украинцам в НБА?

—  А там никого не интересует, откуда ты. Украинец или колумбиец, если ты играешь, делаешь свою работу. В Америке — по#уй всем! Главное делать бизнес. Слава Медведенко хоть и выиграл НБА с Лейкерс, все равно его тянуло домой. Сколько общались с ним, я чувствовал это. Америка – не его страна. А есть допустим Виталик Потапенко — другая история. Против него боялись играть! Называли «Украинским поездом». После стычек с ним у игроков оставались синяки. Потапенко остался жить и работать в США —  был ассистентом в Кливленде, а сейчас в Мемфис Гризлис.

Берем молодое поколение: Сви Михайлюк – забивай просто и к тебе не будет вопросов. Никого не волнует откуда ты. Америку еще называют котлом, где все нации уживаются. Да, расизма полно, но если делаешь свое дело, никого не волнует из какой ты страны.

Был смешной момент на эту тему.  Новый тренер приходит – Даг Коллинз. А я совсем забыл, что он был в команде которая проиграла на Олимпиаде-72 СРСР. Я представился – Сергей. Он в ответ: «Сергей факин Белов?» Я говорю: «Сергей факин Хмелевский». И вот до сих пор я у него Сергей факин Белов. Это старая школа.

— НБА — лига где хотят работать все и каждый, плюс куча интриг и подводных камней. Как вообще продержатся в НБА 15 лет?

— Как говорил мой тренер в детской школе: «Взял мяч – фигач». Я просто делал свою работу. И не было такого, что эта работа навсегда. Каждый год в конце сезона мы проходили собеседование. Сначала руководство говорит с игроками по поводу персонала. Кто нравится, кто нет. А как Володя Шульман 35 лет работал в Бостоне? Сережа Чекмарев до сих пор массажист хоккейного Детройт Ред Уингс.  Был еще легендарный Аскер Барча из московского ЦСКА. Вообще 50 лет работает. Профессионализм.

Ситуации ведь разные бывают. Приходит игрок и говорит: «Я плохо спал и у меня шея болит или мышцы плеча». Если я скажу: «Скорее всего, это не из-за того, что ты плохо спал или плохая подушка, а из-за того, что ты постоянно бросаешь и все такое. Это нормально!». И если я не сниму ему этот спазм, он ко мне больше не придет и скажет в раздевалке своему соседу: «У меня плечо что-то с утра болит, а Серега не помог, что это за #уйня?». И так вот люди теряют работу, если они не знают, что делать.

— Что самое сложное в этой работе?

— График на износ. Перелеты, пересадки. Я не жалуюсь, но когда годик не поработал, то спрашиваешь себя: «А зачем я это делал так долго?». Ушел и теперь хорошо сплю. В американском футболе самая главная проблема – сотрясение мозга, руки ломают. А сотрясение влияет на будущее. То в НБА и НХЛ — проблема сна. Потому что график очень рваный. 3 игры за 4 дня или 4 игры за 7 дней в разных городах. Игра, восстановительные процедуры, и мы не можем раньше уехать, пока баскетболисты не пообщаются с корреспондентами, ты садишься в автобус в 11 вечера. (Там кстати медиа сейчас даже важнее медперсонала. Пока ребята интервью не дадут, медвосстановление не начинается. Все прописано в правилах лиги).

Читайте также: Семья Миллеров продала Юта Джаз за 1,66 млрд долларов

Самый длинный путь до аэропорта 45 минут в Торонто. Ты едешь 45 минут. Потом таможня, лететь час, два, три. Потом опять автобус. Едешь в гостиницу, засыпаешь в 3-4 часа, в 12 собрание, а тебе позвонили в 7 и разбудили. Это особенность, но я не первый. И многие не выдерживали. У меня был массажист из Бруклина. Он проработал 3 года и спросил: «Как вы это делаете? И зачем?». Это 7-9 месяцев в году с семьей ты на скайпе. Давайте просто посчитаем нагрузки: регулярный чемпионат это 82 игры, плюс раньше было 8 выставочных игр перед сезоном. Сейчас их уменьшили до 4. Это где-то 85-86 + плей-офф, где-то 100 игр выходит. Вот минимум 100 дней тебя дома нет, плюс подготовительные тренировочные лагеря.

— А как ваша семья относилась к этому?

— С семьей сложно, но работа есть работа. И эта работа меня и семью кормила. Но помимо того, у меня была вторая работа. В одном спортивном центре работал параллельно. Когда пришел к менеджеру и сказал, что с баскетболом закончил, мне ответили: «Это их потеря, а наше приобретение».

— Вместо вас в Филадельфия 76-е взяли работать девушку массажистом…

— Долго не выдержала.  Не знаю, она ушла сама или ее ушли. Ты ничем не заменишь опыт. Опыт и репутацию.  Сейчас в лиге тенденция, брать на работу массажисток. Но эта работа на износ, и не каждый может справиться.  Нельзя идти на все капризы игроков.

Читайте также: НБА рискует потерять миллиард долларов в случае начала сезона в январе

— Вы о чем?

— Бывает игроки ночью звонят, сделай массаж. Надо уважать, мы же не слуги. Если он просыпается в два часа ночи, потому что у него спазм мышц, я отреагирую. А если просто погулял и надумал на ночь массаж, то извините. Самое главное игроков не боятся и не жить их жизнью. Бывали другие ситуации. Приходит малолетка и говорит: «Сделай мне массаж!». Говорю, что перед игрой делаю массажи только стартовому составу и ветеранам. И в раздевалке начинает меня прибивать. Так ему ветеран Джейсон Ричардсон сказал: «Слушай, перестань, потому что Сергей прав». Парень подошел и извинился. Капризы могли быть: «Сделай мне первому, а того отодвинь или приди ко мне в номер, а не я к тебе».  В раздевалке сразу понятно, кто говно, а кто нет. Если ты уважаешь все правила, то все хорошо. А если ты что-то кому-то рассказываешь и пока еще никто… Все в этой жизни надо заслужить. Если ты хочешь массаж, назначь время, я приду не за 3, а за 4 часа. Но за 2 часа до игры — это время стартового состава и ветеранов. Самое главное не боятся, жить без страха.

— Это как?

— Не боятся делать свою работу, как считаешь нужным. А то, что тебе кто-то скажет, то такое. Человек присуще чувство страха, но когда ты приходишь и лебезишь перед Айверсоном или Месси — ты уже не человек и не профессионал. Как только свернул с праведной дорожки и стал лебезить перед людьми.

— А как же вы, мужчина, в женском коллективе гандбольного Спартака столько лет работали?

— В 80-х наши девочки из команды часто с футболистами Динамо встречались. И вот мне игрок Динамо Ваня Яремчук раз сказал: «Серега, не каждому не так везет по работе и жизни!». И смеялся. Я ответил: «Я каждый день прихожу на работу и занимаюсь своими профессиональными обязанностями».

— У нас в спорте часто совершают какие-то действия «на фарт». В НБА такое есть?

— Это есть везде! Сёрджер Родригес, испанец, он и в ЦСКА играл, сейчас в Милане, был у меня в команде и до сих пор остался моим другом.  Встретились, сидим за столом, обедаем. Он с бородой, я у него как-то спросил: «Ты пришел в НБА без бороды, чего вдруг сейчас такая борода?». Он отвечает: «Борода начала расти и меня перестали волновать некоторые травмы, я так подумал и не стал бриться». И это не то, что суеверие. У каждого игрока в быту есть свои фишки. В определенное время кушают, в определенное время спят. И один игрок, допустим, ест определенную пищу или пьет свекольный сок. И все рассчитано по минутам перед игрой и тренировкой.

Была раз ситуация, когда игрок приходит на тейпирование лодыжек.  Если тренер забыл, что тейпируется он с левой ноги и начал с правой, будет скандал.

— Часто игроки сачковали, выдумывали болезни?

— Чем хороша НБА? Тут каждый занимается своим делом. И не нужно ничего придумывать. У игрока что-то болит, он идет к главе медицинской службы.  А сейчас это все быстро проверяется. 5 лет назад в лигу зашла компания из Австралии, которая создала свое агентство научных сотрудников и проводят очень сильную экспертизу всех медицинских моментов. Спортсмены под полным контролем, играют и тренируются с датчиками, каждый шаг мониторится. Раньше этого не было. Когда я пришел работать в команду помимо главного тренера всего было 4 человека медицинского состава: тренер по физической подготовке, массажист, атлетик тренер (человек отвечающий за медицинскую часть)  и ассистент атлетик тренера. Сейчас — куча людей. Доходит даже до 10-12. Я не против, но сейчас иногда перебор. На кухне должен быть один шеф, а в НБА сейчас их очень много. Немножко раздут штат, но это отдельный разговор. У хозяев очень много денег, все миллиардеры.

Наши хозяева купили команду 7 лет назад и платили 285 миллионов, а сейчас клуб 76-е стоит под 2 миллиарда. Хозяева готовы инвестировать деньги для развития. Подходы разные бывают. Даже военный морской котик приходил читать лекции игрокам, как работать через не могу.

— На ваших глазах развивалась научные группы команд. Как это было?

— В Филадельфию пришли новые хозяева и с ними — новый генеральный менеджер, сильный аналитик из Хьюстон Рокетс Сэм Хинки. Именно он привел научного сотрудника, который поставил весь тренировочный процесс под научную основу. Баскетболисты стали тренироваться в специальных датчиках. Стали контролировать кто на каком пульсе работает. Это здоровье атлета и прогресс команды. Но сухие цифры аналитики не заменят человеческий фактор.

— Насколько это поменяло лигу в плане тренировочного процесса? В плане разбора соперника с точки зрения технологий.

— Вопрос опять-таки не ко мне. У нас были совещания, где нам рассказывали, что и как мы будем делать, я был участником научного симпозиума. Собирали все команды и приглашали людей, которые специалисты по сну, питанию. Обсуждали как влияют перелеты, как наука не только спортивная может улучшить и уберечь спортсмена от травматизма и серьезных последствий. Большой спорт — это не физкультура. Каждый человек выходя на тренировку и игру рискует своим здоровьем и карьерой.

— И что эти специалисты?

— Там составляют графики, делают анализ, как человек спит и т.д. И по результатам этих ежедневных исследований они определяют, какую им дать нагрузку, дать играть 20 или 30 минут. Допустим во время Айверсона такого не было, он играл сколько захочет. Это было на усмотрение тренера, он знал каждого, но не базе науки, а на базе ощущений, визуально чувствовал, сколько дать игроку время.

— Наука, медицина и правильное восстановление помогают игрокам проводить неимоверное количество матчей?

— Тренер Даг Коллинз как-то сказал, что еще 30 лет в НБА играли те же 82 игры, те же бэк-ту-бэк, только у баскетболистов них не было чартерных и собственных самолетов, игроки спокойно шли на обыкновенные рейсы, как мы путешествовали гандбольным Спартаком — обыкновенными рейсами с обычными людьми. А сейчас у игроков созданы все условия, у каждого своя комната, у каждого игрока все расписано, дано: вот тебе покушать, обед, вот тебе гостиница, вот тебе автобус, только играй. Вот тебе самолет специально оборудованный, вот тебе спортивная медицина, наука, массажисты. Я считаю, что в некоторых случаях это в чем-то даже балует. Они считают, что так и должно быть, но забывают, как было раньше. У них есть все, чтобы на 100-200% играть в свою любимую игру. Лига создает лучшие условия для команд и игроков.

— Игроки — супер профессионалы?

— В большинстве — да. Но бывали разные ситуации. Один из молодых баскетболистов ел фаст-фуд прямо в раздевалке, это увидел старший. «Ты что творишь? На земле живет 7,5 млрд людей, миллионы играют в баскетбол, и все мечтают играть в НБА. 30 команд по 15 игроков. 450 тщательно отобранных баскетболистов! Многие сильные баскетболисты не подходят НБА, и играют в Европе или Китае! Ты попал в число лучших и должен заправлять лучший бензин в свой организм», — сказал тот.

90 процентов твоего организма зависит от питания, остальное физкультура. Раньше индивидуальные тренировки были для фанатов своего дела, как  Майкл Джордан или Кобе Брайант. Теперь индивидуальные занятия и подход к каждому – норма. Игрок помимо тренировки работает индивидуально: зал, восстановление, процедуры. Все это занимает 5-6 часов. А мой рабочий день занимал в среднем 8 часов. Ведь персонал приходит раньше и уходит позже.

Чтобы не получить штраф, один игрок, опоздавший на тренировку, заходит на занятие с водителем аварийной машины. Тренер спрашивает: «Где ты и что ты? И это кто?». Тот отвечает: «У меня пробило колесо, я вот привел свидетеля, а то вы не поверили бы». Тогда не было ни видеокамер, ничего. Вызвал аварийку, ему заменили колесо, и говорит, что штрафовать его не надо.

— Какая специфика распорядка дня массажиста, который работает в НБА? Как проходит ваш день?

— Все зависит от того игровой день или тренировочный. Тренировочный – обычно тренировка в 11:00, медицинский персонал, который тейпирует игроков, все собираются за 3 часа до начала тренировки. Потом прибывают игроки — по графику. Сначала новички, ветераны подтягиваются позже.  Все пытаются заранее приходить, чтобы принять какой-то короткий массаж, чтобы подготовить себя к тренировке. Потом тренировка.

Я предпочитал быть на тренировке с полотенцем, когда пол становиться влажным, чтобы кто-то не упал, не поскользнулся, вытирали.

— Во время тренировки вы стоите с полотенцем и смотрите, чтобы выйти, если что?

— Да. Ну это не только я, это весь медикал стафф.

— Зачем спортсмену массаж? И в чем фишка вашего массажа под баскетбольного игрока?

— Во-первых, перед тренировкой ты разогреваешь мышцы, они же работают каждый день, бросают. Это предварительный, подготовительный, разогревающий массаж для того, дабы он почувствовал, что в начале тренировки мог стартовать 100% подготовленным. Если не разогревать тело, то можно легко травмироваться.

— Как часто были травмы у людей из-за того, что их не подготовили? Или неправильно подготовили.

— Нет таких аппаратов, которые смогут сказать: подготовлен ты или нет. Если игрок в любой команде почувствовал, что массажист что-то сделал не то, то этого человека не было бы в команде. Это НБА и тут работают лучшие в своих сферах.

— Скажите, тренировка и вы начеку, а после что?

— После тренировки восстановительный массаж, 2-3 часа работаем. Я передал вам один тренировочный день. И в условные 5-6 часов я свободен.  

— Расскажите об Аллене Айверсоне. Вам посчастливилось видеть в быту легендарного баскетболиста

— Айверсон – человек большого таланта и искрометной реакции. Более работоспособного человека, который не обращал внимания на какие-либо травмы, я не видел и с ним не работал. Не имея особого роста, Айверсон стал одним из самых крутых игроков в НБА. Очень долгое время он считал, что тренировки не важны. Главное – игра. И даже публично об этом говорил.

Но в один момент команду возглавил Лэрри Браун и смог вывести Айверсона на другой уровень. Браун хотел, чтобы Айверсон пересмотрел отношение к тренировкам, не недооценивал их пользу. Айверсон считал, что может играть в любых физических кондициях, даже с травмой. Терпел! Ведь игра для него была всем. Лучший показатель – это игра с Орландо, когда он забил 60 очков.

После первой четверти, когда он забил в районе 20-ти, я подумал «ничего себе, это будет интересно!». На тренировке он мог легко встать и забить 70-100 штрафных подряд. Уже в конце его периода в нашем клубе он начал менять своё отношение к тренировкам. Для того чтобы понимать его психологию, нужно знать его детство. Айверсон рос без отца в очень непростом районе, где были постоянные проблемы с законом.

Несмотря на его звездный статус у меня с ним никогда не было проблем. Я был профессионалом своего дела, и он это уважал. А я уважал его.

— А у Айверсона была конкуренция в команде, или он выше всех был?

— Не думаю, что у него была конкуренция. Любая команда, любой командный спорт строится вокруг звезд и суперзвезд. И вот команда Айверсона строилась вокруг него. Многие люди рассказывают, что он мог бы достичь большего, если бы режимил или больше тренировался, как Майкл Джордан или Кобе Брайант. Не знаю, не сказал бы.

— Почему?

— Это его личный выбор, и я бы не стал бы рассуждать бы на эту тему. Что есть, то есть. Он сделал свой выбор, но оставил громадный след в истории НБА. Суперзвезда. Идол афроамериканцев, он внес определенную культуру со своими косичками. Известный факт: в Филадельфии случайной пулей застрелили в своем районе мальчика 13 лет. Когда его застрелили, он был в футболке с номером 3 — Айверсона. Айверсон оплатил его похороны, совершенно не знал его, но оплатил.

Один раз молодой игрок — Лэрри Хьюз — как-то посмотрел на Айверсона и сказал: «У тебя такая машина, ничего себе!». Айверсон дал ему ключи от Бентли и сказал: «Завтра привезешь». А еще чем примечательная эта история, что этот мальчик Лэрри поехал кататься и не заправился. Ночью у него кончился бензин в каком-то неблагополучном районе. Говорил потом Айверсону: «Чего ж ты не предупредил, что у тебя бензина мало?»

Айверсон — очень лояльный к своему окружению, к людям.  Если мы сидели в баре вечером или ужинали в ресторане или гостинице, мог зайти и сказать официанту: «Счёт пришлите ко мне в номер». К людям которых он знает и чувствует, он всегда максимально лояльный.

— Вы увидели подход американских и тренеров. Как теперь смотрите на методы работы легендарного гандбольного наставника Турчина. Вы много лет проработали в Спартаке…

— Советская школа тренеров – это тоталитарный подход. Сказал – сделали. Надо – надо. Если чистый безосновательный авторитаризм, то никто это не примет. А если дается отдельной группе или команде конкретное задание и тренеры видят, что они не до конца это делают, то Турчин мог остановить тренировку и сказать: «Делаем 10 ускорений!». И попробуй этого не выполнить.

Когда я в НБА рассказывал историю, что тренер Турчин умер в раздевалке, они просто не понимали, потому что для них это бизнес. Команда для Турчина — его ребенок, особенно первое поколение. Все были как семья, для спортсменок он был Бог. Вот он их набрал девочек 12-летних в школе — Зина Турчина, Захарова. И сказал: «Я из вас сделаю чемпионок». И сделал. Легендарный человек. Они его страшно все любили и боготворили. Он требовал дисциплину. В Америке иначе. Если игрок опоздал, звезда, самолет может ждать 15-20 минут. А у Турчина 15 минут опоздал, где бы мы не были – добирайтесь сами. Будучи тренером сборной СРСР, собирал лучших в киевском Спартаке. Если игрок не сыграл в полную силу, не отдался игре, он мог отправить не домой, а на базу: поспи там и утром приходи на тренировку.

— В Америке такое невозможно?

— Забудь. В Америке, особенно сейчас, спорт принадлежит игрокам. Сейчас ЛеБрон… Взяли в Лейкерс тренера, который стоит в сторонке и не мешает ЛеБрону Джеймсу выигрывать чемпионат НБА. Тренер Френк Фогель, мой очень хороший товарищ. Когда пришел в Лигу, он был видеооператором, а сейчас вырос до главного тренера Лейкерс. Вот на моих глазах прошел прогресс Френка Фогеля от видеооператора до победителя НБА в качестве главного тренера. Задача для него — находить подход к звездам.

Игроки влияют на очень многое, но не на все. Я бы назвал это симбиозом. Если игрок прав и требует чего-то, руководство это рассматривает. Но когда он переходит грань, его остановят.

— Среди тренеров никто не ведет себя в НБА, как Турчин? Вот мол я сказал и так должно быть?

— Здесь более демократичный подход. Допустим, кто-то с прохладцей тренируется. Тренер мог остановить занятие и сказать об этом. Турчин был настолько эмоционален, он мог крикнуть, ругнуться. На чемпионате мира обозвал немецких судей матерными словами и его дисквалифицировали на полгода, международная федерация. Полгода он не мог сидеть на скамейке на международных соревнованиях. Свиньями их обозвал. Не сдержал эмоций. Человек выиграл 20 чемпионатов СССР подряд, мне повезло конечно работать с таким тренером.

С другой стороны, когда Турчин поехал работать в Норвегию, то там его методы не приняли. Другой менталитет. Самое интересное он ведь закончил институт физкультуры по баскетболу, а потом это ж советская была система, что его вызвали сказали: «Культивируем новый вид спорта – гандбол. Будешь тренировать!». Выбора не было. Назначили – делай, это был Советский Союз. Сейчас другие условия. И он пошел в школу обыкновенную на Отрадном вроде и набрал девочек. И довел их до Спартака, до золотых медалей.  Уникальная история.

Один из факторов успеха — железная дисциплина.  Сколько команда выезжала за границу, никаких не было конфликтов. Представителей разных видов спорта, футбола, других, ловили на кражах. У нас никто не сбегал, никто ничего, у нас было «лучше умереть чем подвести команду таким способом». Это было чувство гордости за команду, за страну.

Помню, когда первый раз одел костюм с буквами СССР на спине, это была гордость. Или допустим кто-то мне сказал, что я буду работать с таким великим тренером, я бы сказал: «Это шутка?». Эти места давно заняты кем-то. Но если выполнять свою работу профессионально, то шанс будет. Ничего кроме уважения к этому человеку у меня нет. Он очень многому меня научил. Когда я уходил из команды и сказал по поводу эмиграции, он вспылил. Такой человек.

Я за эти 30 лет в Украине был 2-3 раза. В один из приездов зашел в Спартак повидал бывших игроков, Зину Турчину, Захарову. Потом с его дочкой мы съездили к нему на кладбище и хорошее чувство было.

— Почему перестали работать в Филадельфии 76-е?

— Я все время работал один. Потом пришел новый тренер, семь лет назад, и пошли изменения. Он попросил подготовить 7 массажистов, что б они пришли и мы всю команду «отработали» за 2 часа и они ушли отдыхать.  Но я сказал ему, что если ты хочешь, чтобы я был организатором этого, то я, соответственно, должен быть начальником департамента и получать соответственно.

Читайте также: Дату старта нового сезона НБА определят на голосовании на этой неделе

Бывало возвращаемся с матча, и тренер прямо ночью говорит, во сколько завтра группа массажистов должна быть на базе. Я был недоволен, ведь это неуважение к людям. У них также есть свои планы. Собирать этот пул – это отдельная работа. За это платить не хотели. Со мной попрощались, взяли девушку блондинку, но она быстро ушла. Опять ищут кого-то.

— Вас не звали назад?

— Меня звали другие команды, но я уже отъездился. Есть такое выражение «Два раза в одну реку не войти». Если меня пригласит какая-то местная команда на домашние условия и игры, пойду, а ездить я не хочу. Хозяева хоть и развивают клубы, но поднимать зарплаты очень не любят. У нас с Володей Шульманом в НБА были одни из самых высоких зарплат на позиции массажистов в лиге. Ценили…

—  Заработали на безбедную пенсию?

— Ну, безбедную не могу сказать. Не могу сказать, что я богат, но я не на улице. У меня нет большого дома, у меня квартира трехкомнатная, я помогаю своим детям. Но до сих пор приходится работать. Если будет хорошее предложение, опять вернусь к работе. Дружу со многими тренерами, и они часто звонят. Мир НБА очень тесный. Но если сильно хотеть, то возможно попасть.

% PDF-1.5 % 216 0 объект > эндобдж 217 0 объект > поток DOI: 10.1073 / pnas.17015application / pdf10.1073 / pnas.17015 http://dx.doi.org/10.1073/pnas.170152017-04-20false10.1073/pnas.17015

www.pnas.org

www.pnas.org

10.1073 / pnas.170152017-04-20false

www.pnas.org

2021-07-19T20: 14: 26-07: 002021-07-19T20: 14: 26-07: 002017-04-20T01: 25: 27 + 05: 30Arbortext Advanced Print Publisher 9.1.510 / Вт UnicodeAcrobat Distiller 10.0.0 (Windows) uuid: d2420396-1dd1-11b2-0a00-6c0927bd7200uuid: d242039a-1dd1-11b2-0a00-880000000000 конечный поток эндобдж 124 0 объект > эндобдж 16 0 объект > эндобдж 75 0 объект > / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / Properties> / Shading> / XObject >>> / Rotate 0 / Thumb 140 0 R / Type / Page >> эндобдж 76 0 объект > / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / Properties> / XObject >>> / Rotate 0 / Thumb 143 0 R / Type / Page >> эндобдж 77 0 объект > / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / XObject >>> / Rotate 0 / Thumb 43 0 R / Type / Page >> эндобдж 78 0 объект > / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / XObject >>> / Rotate 0 / Thumb 250 0 R / Type / Page >> эндобдж 79 0 объект > / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / Properties> / XObject >>> / Rotate 0 / Thumb 116 0 R / Type / Page >> эндобдж 8 0 объект > / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / Properties> / XObject >>> / Rotate 0 / Thumb 9 0 R / Type / Page >> эндобдж 80 0 объект > / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / Properties> / XObject >>> / Rotate 0 / Thumb 165 0 R / Type / Page >> эндобдж 81 0 объект > / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / Properties> / XObject >>> / Rotate 0 / Thumb 91 0 R / Type / Page >> эндобдж 82 0 объект > / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / XObject >>> / Rotate 0 / Thumb 207 0 R / Type / Page >> эндобдж 83 0 объект > / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / XObject >>> / Rotate 0 / Thumb 132 0 R / Type / Page >> эндобдж 291 0 объект > поток HWMsFW (l4f IF

Написание лингвистических правил для обработки естественного языка | Дженни Ли

В этом заключительном разделе я предоставлю практическое руководство по написанию некоторых синтаксических правил для извлечения признаков.Для этого я буду использовать spaCy, сосредоточившись на извлечении типа вопроса . Я выбрал тип вопроса, потому что эта категория может особенно хорошо продемонстрировать невероятную ценность лингвистических знаний в построении частично управляемой правилами модели НЛП. Более того, вероятно, существует множество вариантов использования для извлечения типа вопроса (и, соответственно, типа предложения), поэтому, надеюсь, кому-то пригодится приведенный ниже код. Некоторые приложения, о которых я могу думать, включают: детальную классификацию вопросов (является ли предложение белым вопросом, вопрос с да или нет или вопрос с тегом?), Обнаружение речевого акта (является ли комментарий вопросом, запросом или спрос?), сравнительный речевой анализ (какой человек или группа использует больше стратегий вежливости в своей речи?) и т. д.

Источник: этот обзор

Этим заключительным разделом я в конечном итоге надеюсь продемонстрировать как актуальность лингвистических знаний для разработчиков НЛП, так и актуальность правил или систем, основанных на правилах, в задачах НЛП / машинного обучения.

Написание лингвистических правил: итеративный процесс

При написании лингвистических правил я обычно выполняю следующие шесть шагов:

1. Определение категорий интересов (например, «белый вопрос», «полярный вопрос», «не вопрос» ).
2. Придумайте одно или два больших лингвистических обобщения по каждой категории.
3. Придумайте несколько контрпримеров к обобщениям и при необходимости исправьте / дополните их.
4. Напишите правила, фиксирующие новые обобщения.
5. Протестируйте правила на нескольких примерах.
6. Настройте правила, устраняя ложные срабатывания и тестируя новые примеры.

Часто эти шаги не будут полностью последовательными. Например, определение категорий, на которые вы хотите настроить таргетинг (шаг 1), в основном сводится к формулированию некоторых обобщений о них (шаг 2), поэтому вы можете выполнять эти шаги одновременно.Прежде чем я проиллюстрирую, как этот поток может направлять наше написание правил, давайте немного углубимся в spaCy.

Начало работы с spaCy

spaCy — это высокопроизводительная библиотека Python, которая может похвастаться многочисленными функциями и возможностями, которые помогут вам создать ваше любимое приложение NLP, включая токенизацию, распознавание именованных сущностей, тегирование части речи, анализ зависимостей, предварительную -обученные векторы слов и сходство, а также встроенные визуализаторы. Ознакомьтесь с полным набором его функций здесь, но здесь мы рассмотрим только два из его компонентов обработки, tbat позволит нам представить синтаксическую структуру любого предложения, а именно, tagger и parser .Базовый процесс использования spaCy выглядит следующим образом: сначала загрузите модель по вашему выбору (например, "en_core_web_sm" ). Затем вы можете проверить компоненты конвейера, позвонив pipeline или pipeline_name на nlp .

Затем вызовите nlp , передав строку и преобразовав ее в spaCy Doc , последовательность токенов (строка 2 ниже). Синтаксическая структура Doc может быть создана путем доступа к следующим атрибутам его составляющих токенов:

• pos_ : тег части речи общего назначения.
• tag_ : детализированный тег части речи.
• dep_ : тег синтаксической зависимости, то есть связь между токенами.
• head : синтаксический регулятор или непосредственно доминирующий токен

Я считаю полезным распечатать значения этих атрибутов вместе с именами токенов и индексами в кортежах, например:

Если хотите Чтобы визуализировать синтаксический анализ, введите свое предложение во встроенный визуализатор spaCy. Отображение:

Отображение визуализатора spaCy позволяет визуализировать синтаксический анализ зависимостей с помощью POS-аннотаций.

Стрелки указывают зависящие от головы отношения между токенами, и каждый токен помечается с грубым уровнем Тег POS (точный уровень ( tag_ ) здесь не показан).

Шаги 1–2: Определите категории, о которых вы хотите написать правила, и придумайте лингвистическое обобщение или два для каждой категории

Эти два шага часто идут рука об руку. Придумывая правила для извлечения типов вопросов, мы должны признать, что в любом языке есть два типа вопросов: белые-вопросы и полярные вопросы. Внимательно прочтите эти обобщения:

 Обобщения типов вопросов: (1)  Wh-questions  (также известные как вопросы по содержанию): начните с вопросительного слова («wh-фразы»), например,  who, what ,  where , и  как,  и позвоните для получения конкретной информации.(2)  Полярные вопросы  (также известные как вопросы «да» или «нет»): можно ответить утвердительно или отрицательно (с ответом «да» или «нет»), и начать с вспомогательного ( ответили, сделать ) или модального ( will, can ) глагол. 

Возможно, вам будет полезно визуализировать эти типы вопросов с помощью отображения. Последний снимок экрана содержит синтаксический анализ белого вопроса, а вот один — полярного вопроса:

Анализ зависимостей для полярного вопроса

В дополнение к визуальному синтаксическому анализу мне нравится видеть триплет pos-tag-dep для каждого token, например:

Используя свои знания соглашений об аннотациях Penn Treebank (потому что это то, что использует spaCy), вы можете попробовать написать функции v1, которые улавливают приведенные выше обобщения.Я обычно предпочитаю писать отдельные функции для разных категорий, а не одну функцию, содержащую сложную логику «если / то». Вот краткая первая версия, пытающаяся уловить обобщения в (1) — (2). Правила

v1 для извлечения двух типов вопросов

Шаг 3: Придумайте контрпримеры и пересмотрите свои обобщения

Придумайте контрпримеры к вашим первоначальным обобщениям, потому что они будут подвергать сомнению ваши базовые предположения о рассматриваемом лингвистическом явлении (здесь, вопрос формация) и заставит вас идентифицировать общую нить между различными примерами, чтобы выразить их поведение и характеристики единым, обобщенным образом.В конечном итоге это поможет вам написать более простые, но более надежные и всеобъемлющие правила.

Два приведенных выше обобщения воспроизводятся здесь, чтобы не прокручивать:

 (1)  Wh-questions  (также известные как вопросы по содержанию): начните с вопросительного слова («wh-фразы»), например,  who, what  , , где , и  как,  и запросите конкретную информацию. (2)  Полярные вопросы  (также известные как вопросы «да» или «нет»): можно ответить утвердительно или отрицательно (с ответом «да» или «нет»). и начинаются с вспомогательного ( did, do ) или модального ( will, can ) глагола.

Вот первая пара контрпримеров к обобщению в (1):

 (3) То, что вы говорите  , невероятно. 
 (4) Кого вы собираетесь убить - не моя проблема. 

Мы видим, что (1) не подтверждается этими предложениями, потому что, несмотря на то, что они начинаются с белого слова, они не являются белыми вопросами! Это то, что лингвисты называют белыми расщелинами, или псевдоклефтами . Псевдоклева часто описывается как акцент или «фокус» на части предложения и имеет форму в (5):

 (5) свободный родственник + «быть» + сфокусированная составляющая 

Свободный родственник — это кто- относительное придаточное предложение, в котором (очевидно) отсутствует заглавное существительное (так что «что вы говорите» вместо «то, что вы говорите»).Эта часть псевдослева вводит тему (о чем идет речь в предложении) и связана с конкретным компонентом, который вводит новую информацию («невероятно») посредством глагола «быть».

Вот несколько дополнительных контрпримеров к (1):

 (5) В какой статье они говорили о spaCy? 
 (6) Кому вы прочитали статью? 

Эти предложения не соответствуют (1) по другой причине: хотя в них не начинается с WH-фразы, как говорится в обобщении, они по-прежнему являются белыми вопросами в том смысле, что на них можно ответить конкретными информация (e.g., ответ на (6) может быть «Я прочитал статью сестре»). Эти предложения представляют собой так называемые конструкции с разветвленной цепочкой и характеризуются тем, что слово WH появляется вместе с предлогом, как если бы оно «перетащило» другое в начало предложения. (6), в частности, можно противопоставить другому предложению, которое «связывает» предлог: « Кто, , вы читали статьи с по ?».

Наконец, вот два контрпримера к обобщению полярных вопросов, изложенному в (2):

 (7) Будет ли сегодня вечером дождь? 
 (8) Вам было грустно из-за ее ухода? 

Эти предложения показывают, что в дополнение к вспомогательным и модальным глаголам связка («быть») является основным глаголом (ст.вспомогательный) следует отнести к категории глаголов, которые могут появляться в начале полярных вопросов. Проще говоря, глагол и подлежащее подвергаются инверсии в полярных вопросах, когда глагол является вспомогательным, модальным или формой «быть», которая служит основным глаголом. Это подводит нас к следующим пересмотренным обобщениям:

 (1 ')  Wh-questions  (также известные как вопросы по содержанию):  содержат вопросительное слово («wh-фраза»), например  who, what ,  where  , и  как,  и позвоните для получения более конкретной информации.(2 ')  Полярные вопросы  (также известные как вопросы «да» или «нет»): можно ответить утвердительно или отрицательно (с ответом «да» или «нет») и отображать инверсию подлежащего и глагола, где глагол должен быть вспомогательным (  did, do ), модальный ( will, can ),  или форма основного глагола  be.   

Я думаю, что этот шаг наглядно демонстрирует, что лингвистические знания необходимы для написания сложных правил извлечения признаков. Знание того, что в английском языке используются различные стратегии для обозначения вопросительных предложений, таких как инверсия подлежащего-глагола и wh-движение, а также распознавание (и присвоение имен) интересных языковых явлений, таких как pied-piping и clefting, может помочь вам сформулировать обобщения, которые могут Turn поможет вам написать исчерпывающие правила, которые не будут излишне конкретными.

Шаг 4: Напишите правила

Теперь мы можем изменить более ранние версии функций, is_wh_question_v1 и is_polar_question_v1 , чтобы они соответствовали новым обобщениям (1 ‘) и (2’). Эта часть потребует некоторого времени и практики, прежде чем мы сможем чувствовать себя очень уверенно и комфортно, так что наберитесь терпения! Ниже я выделю несколько основных моментов, которые характеризуют каждую из функций v2:

В is_wh_question_v2 :

• Ссылаясь на теги spaCy (например,g., "WDT" , "WP" и т. д.) делает ваши правила более общими, чем ссылки на отдельные белые слова (строка 3).
• Pied-piping может быть захвачен отношением зависимости prepare между wh-словом и его заголовком (синтаксическим родителем или «регулятором» токена) (строка 8).
• Псевдоклефты исключаются путем возврата False , если белое слово стоит в отношении csubj или advcl к его заголовку (строки 11–13).

В is_polar_question_v2 нам необходимо учитывать две ситуации:

1. Вопрос возникает в несвязной конструкции, в которой «есть» (или другая форма «быть», например «был») функционирует как вспомогательный , эл.g., « она использует spaCy?» (основной глагол здесь — «использование».)
2. Вопрос возникает в связочной конструкции, в которой «есть» функционирует как главный глагол : « Мышь мертва?»

• Тип 1 зафиксирован в строках 14–16, а инверсия предмета по отношению к вспомогательному. (Те же строки кода могут также учитывать модальную инверсию темы , например «Вы можете прочитать статью?»).
• Тип II зафиксирован в строках 20–22, и инверсия предмета относится к корню, т.е.е., единственный токен, тег зависимости которого — "ROOT" в документе.
• Взаимная исключительность полярных вопросов и белых вопросов отражена в строках 9–10.

Шаги 5–6: Протестируйте правила на нескольких примерах и повторите!

Наконец, чтобы собрать все вышеперечисленное вместе, мы можем написать тестовую функцию, которая берет список примеров предложений и печатает тип вопроса для каждого предложения.

Когда я запускаю get_question_type (предложения) , я получаю следующий результат:

 В [352]: get_question_type (предложения) 
 Это правда? - полярный 
 Вы можете остановиться? - Полярный 
 Вы любите Джона? - полярный 
 Тебе грустно? - полярный 
 Она пела? - полярный 
 Вы не зайдете на ужин? - полярный 
 Не могли бы вы мне помочь? - полярный 
 Кого ты любишь? - wh 
  Чей это ребенок? - wh 
 Откуда вы его знаете? - wh 
 Кому она читала книгу? - WH 
 Я голоден. - не вопрос 
 Spacy - это так весело! - не вопрос 
 Скажите, что вы имеете в виду. - не вопрос 
 Хотел бы вам помочь. - не вопрос 
 Не грусти. - не вопрос 
  Как хотите.  - wh # ложное срабатывание 
 То, что вы говорите, невозможно. - не вопрос 
 Куда ты пойдешь, я пойду. - не вопрос 

Все правильно, кроме третьего и последнего предложения: «Как хотите.». С помощью функций v2 мы достигли точности 18/19 = 94,7% . Неплохо! Обратите внимание, что эти правила действительно чувствительны к синтаксической структуре , лежащей в основе каждого предложения, а не к некоторым поверхностным свойствам, таким как наличие вопросительного знака (как показано правильной классификацией примера «Чей это ребенок . ») .

И для хорошей оценки:

 из sklearn.metrics import classification_reportcr = classes_report (true_values, rules_predictions) 
 print (cr) точность отзыва f1-оценка не вопрос 100 0,88 0,93 8 
 полярный 1,00 1,00 1,00 7 
 wh 0,80 1,00 0,89 4 

В качестве последнего шага вы захотите точно настроить свои правила, устраняя любые ложные срабатывания для повышения точности (например, «все, что вы хотите». неправильно классифицирован как белый вопрос) и тестирование с большим количеством примеров (и более сложных примеров) для повышения запоминания. Когда вы будете удовлетворены, примените правила к новым данным и используйте результаты на любом этапе рабочего процесса, который вы сочтете подходящим.Например, вы можете включить их в качестве функций во время разработки функций или использовать их еще в конвейере данных для генерации зашумленных данных для аннотаций.

Машинное обучение для новостей: движок НЛП, стоящий за Parse.ly Currents

Контролирует ли Facebook новости? Дональд Трамп взломал цикл СМИ? Создают ли поисковые алгоритмы пузыри фильтров? Возмущение — единственная валюта в социальных сетях? Эти и многие другие вопросы волнуют жителей современного Интернета.Но есть ли у них конкретные данные, чтобы ответить на любой из этих вопросов? Они этого не сделали до сегодняшнего дня.

Parse.ly запустил бесплатный исследовательский инструмент Parse.ly Currents для понимания новостей, информации и потоков внимания в Интернете. Он делает это на подробном и количественном уровне, используя передовые технологии обработки естественного языка, а также наш уникальный взгляд на взаимодействие с контентом в сети.

Впервые в истории эта информация не заперта в центрах обработки данных крупных технологических гигантов, а вместо этого открыто и мгновенно доступна через интерактивную панель управления, доступ к которой вы можете получить здесь.

Итак, что же такое токи? В течение многих лет Parse.ly измерял онлайн-внимание с помощью нашей ведущей на рынке панели аналитики в реальном времени и исторической аналитики Parse.ly Analytics. Мы работаем с сотнями крупных контент-компаний (включая десятки тысяч журналистов и редакторов), чтобы измерить контент на тысячах сайтов и приложений с высокой посещаемостью. Мы помогаем им понять, какой контент стимулирует читателей, вовлеченность, обмен и лояльность. Благодаря этой работе мы создали набор данных петабайтного масштаба, который включает миллиарды анонимных и агрегированных сеансов чтения новостей.На основе этого набора данных, ориентированного на конфиденциальность, мы создали Currents и сделали его доступным для всего мира.

Чтобы разобраться в этих данных, мы обучили алгоритмы анализировать сотни тысяч цифровых новостных статей в день по четко определенным категориям, таким как политика, технологии и бизнес. Наши алгоритмы также раскрывают миллионы уникальных тем, таких как «Дональд Трамп» и «Илон Маск». Данные демонстрируют не только содержание контента, но и источники трафика — по платформам, например, Google против Facebook против Twitter против Flipboard, и по географии, например, по штатам и городам Восточного побережья и Среднего Запада.

Кроме того, Currents автоматически группирует внимание пользователя в кластеры тесно связанных статей, которые мы называем Stories . Эти «Истории» кажутся обманчиво простыми, но на самом деле представляют собой новое приложение технологии обработки естественного языка. В этой статье мы подробно рассмотрим, как мы встроили Истории в Currents, как они реализованы внутри, и что все это означает для будущих приложений искусственного интеллекта в области онлайн-контента и новостей.

Когда сталкиваются человеческий интеллект и машинное обучение

Объединив коллективный интеллект миллиардов читателей интернет-новостей с методами машинного обучения, применяемыми к новостным и информационным статьям, Parse.ly смог сгруппировать истории по темам и категориям и сгруппировать статьи со связанными сюжетными линиями. Благодаря этому наша система может понимать подтемы и подзаголовки.

Чтобы помочь общественности понять поток онлайн-внимания, Parse.Набор данных ly работает на нескольких платформах и при этом действует как проверка на каждой из них. В то время как инженеры Google имеют представление о своих ежедневных поисковиках в Интернете, а инженеры Facebook имеют представление о своих ежедневных посетителях новостной ленты, Parse.ly — единственная компания, которая имеет полную видимость на всех крупнейших платформах, а также на самых длинных платформах. хвост небольших сайтов и приложений .

Мы можем сравнить темы, набирающие обороты в Twitter сегодня, с новостями, которые исчезают в Facebook, или с информацией, которую внезапно искали в Google.Мы можем видеть, какие политические новости продвигает DrudgeReport, а какой контент об образе жизни популярен среди скромных читателей на выходных, в агрегаторах, таких как Flipboard и Google News. Короче говоря, эти данные представляют собой своего рода живой опрос Интернета и его интересов.

Благодаря нашему новому пониманию самого контента посредством расширенной обработки естественного языка, мы знаем это не только на уровне платформ, но даже на уровне подробных тем, ключевых слов и реальных событий.

Аналитика внимания

Parse.ly включает не только то, что люди ищут или чем они делятся, но то, что они на самом деле читают . Не только то, что было опубликовано в интернет-эфире, без указания его популярности или уровня вовлеченности. Но вместо того, что опубликовали и прочитали , тысяч или даже миллионов человек. Это то, что Parse.ly может измерять и раскрывать об интернет-контенте.

Мы считаем, что это новая категория понимания внимания в Интернете: не читать чайные листья поисковых тенденций и не задумываться о значении мониторинга социальных сетей, а вместо этого истинное прослушивание Интернета или аналитика внимания в масштабах всего Интернета .

Автоматическая категоризация в таксономии контента

Как только у нас будет поток всех наших данных в реальном времени и исторически в хранилище петабайтного масштаба, где мы можем запускать произвольные SQL-запросы, мы уже можем ответить на некоторые интересные вопросы. Например, мы можем ранжировать все истории по уникальным посетителям в сети. Или откройте для себя истории, набирающие или теряющие пар в любое конкретное часовое окно. Мы можем выполнять эти запросы за секунды благодаря массивно параллельной архитектуре хранилища.(Следите за новостями, чтобы узнать больше о том, как мы построили этот склад, в следующем блоге!)

Но нам нужны интересные измерения , чтобы агрегировать / анонимизировать этот трафик значимым образом. Здесь на сцену выходит обработка естественного языка (NLP).

Наш первый подход здесь состоял в том, чтобы просто классифицировать весь контент в нашей сети по широким категориям. Для этого мы использовали существующую таксономию контента, опубликованную Бюро интернет-рекламы, известную как таксономия контента IAB.Несколько готовых API-интерфейсов NLP общедоступного облака обеспечивают поддержку этой таксономии, в том числе API-интерфейс естественного языка Google, но мы обнаружили необходимость выбора альтернативного пути для обеспечения максимального качества в сравнении с нашим набором интернет-данных новостей / статей. Конечным результатом является система, которая может надежно классифицировать контент по широким категориям, таким как Закон, Правительство и Политика; Бизнес; Виды спорта; и Здоровье и Фитнес.

Существует более 80 таких широких категорий и несколько сотен подкатегорий или «листовых категорий».Это отлично справляется с разделением нашего контента на несколько логических областей, которые затем могут быть проанализированы для лучшего понимания с использованием настроенных языковых моделей.

Извлечение темы с графом знаний

Следующий уровень понимания — это то, что мы называем Темой, или то, что некоторые исследователи НЛП могут более удобно распознать как «Сущность».

Разница между темой и категорией проста. Категория происходит из фиксированной таксономии контента, а статьи помещаются в категорию на основе правил классификации документов.Мы стараемся разбивать статьи на несколько категорий. Тем временем тема относится к конкретному человеку, месту, предмету или концепции, которые могут появляться в статьях по каждой категории. Список тем не фиксирован; в настоящее время он насчитывает миллионы логичных тем и десятки тысяч активно используются даже в 24-часовом новостном цикле Интернета. «Илон Маск» и «Дональд Трамп» — это темы, а «бизнес» и «политика» — это категории.

Чтобы понять контент об Илоне Маске, наш механизм НЛП использует «граф знаний».«Это API с пониманием текста не только с точки зрения синтаксиса и структуры, но и с точки зрения фактического значения.

Наиболее широко понимаемый граф знаний был построен в течение многих лет в рамках проекта Википедии и связанных с ним проектов, таких как Викиданные. Идея здесь в том, что в Википедии мы знаем, что Илон Маск — не просто человек, но и известный человек, который является генеральным директором нескольких важных компаний, таких как Tesla и SpaceX. В Википедии есть дополнительная информация о Tesla и SpaceX, например, она знает, что Tesla продает такие продукты, как Tesla Model 3, и что SpaceX имеет отношение к индустрии аэрокосмических и космических путешествий.Информацию, которую вы можете узнать об Илоне Маске таким образом, наш механизм НЛП будет рассматривать как «прохождение графа знаний», переход от узла к узлу, в данном случае от «Илона Маска» к «Тесла» и «Модель 3». ».

В сочетании с языковой моделью, созданной в коде, мы можем надежно извлекать ссылки на этих важных людей, места, вещи и концепции. Итак, мы можем сказать, что из тысяч историй, написанных об Илоне Маске, некоторый процент написан об Илоне Маске + Tesla, а другой процент — об Илоне Маске + SpaceX.Мы также можем начать понимать, что статьи о Tesla обычно относятся к категории «Бизнес», а статьи о SpaceX — к статьям «Наука». И так далее.

Все эти отношения ясны и очевидны в веб-интерфейсе Parse.ly Currents, где вы можете ввести любую категорию или тему и мгновенно сопоставить те, трафик и контент которых зарегистрирован в нашей системе.

Кластеризация связанных историй с векторами слов

Возможно, самый новый и последний подход НЛП, использованный в Parse.Ly Currents поддерживает нашу самую впечатляющую функцию: Истории, которые мы внутренне называем «Группами историй». Он основан на описанном выше механизме НЛП и механизме временных рядов, но идет еще глубже в понимании, на уровне, который действительно можно было бы назвать взглядом на новости и контент с помощью искусственного интеллекта.

Проще говоря: история — это группа статей, в которых говорится об одном и том же.

Их отличает несколько вещей:

• Вместо того, чтобы говорить о конкретных темах (сущностях), они говорят о конкретных событиях, которые могут включать некоторое количество тем.Традиционное НЛП не может понять события. Итак, мы должны приблизить это, используя вещи, которые коррелируют с событиями, которые проявляются в языке.
• Они пересекаются по категориям и темам контента.
• Они не полагаются на какую-либо «изученную» модель или таксономию новостных событий. Он полностью построен на словесных ассоциациях и статистическом понимании частоты одновременного появления слова / понятия.

Итак, каков пример «события»? Просматривая Parse.ly Currents 9 сентября, я обнаружил, что главный кластер новостей помечен как «1.Серена Уильямс / Открытый чемпионат США (теннис) / Наоми Осака ». Здесь в качестве ярлыка используются 3 самые популярные темы — этот кластер включает в себя все истории о теннисном матче US Open между Сереной Уильямс и Наоми Осака. Два примера заголовков из этого кластера:

• «Серена Уильямс судье:« Я не обманываю, чтобы выиграть, я скорее проиграю »».
• «Это позор, что US Open сделал с Наоми Осакой».

Произошло конкретное событие: теннисный матч между двумя теннисистами. В Parse было 175 идентифицированных и проверенных статей.лы сеть написала об этом событии; наша система автоматически обнаружила и сгруппировала их в историю. Мы обозначили кластер, используя топовые темы, которые представляют собой самих теннисистов и турнир, в котором они играют. Все это происходит автоматически в зависимости от языка и понимания трафика временных рядов.

Говоря об этом понимании трафика: мы обнаружили, что 1,7 миллиона человек читают эти 175 статей за 24-часовой период, что составляет более 10 000 кликов на статью.Для контекста, средняя статья в нашей сети получает 169 кликов за тот же период!

Здесь мы обнаруживаем, что Истории — это , а не , различающиеся по темам. Итак, если вы посмотрите на главные темы дня, вы увидите «Дональда Трампа» каждый день. Но причина, по которой Трамп в тренде, различается в разные дни. Трамп каждый день заглядывает где-то между 1 и 5 историями. И есть много других тем, которые также делают то же самое, например, Илон Маск и Серена Уильямс.

Если вы спросите людей: «Что сегодня в новостях?» это ближе к моделированию нашей функции «Истории». Разделение новостей на повествования (сюжетные линии, группы внимания) соответствует тому, как люди на самом деле думают о новостном цикле.

Разрушение концепции векторов слов

Как мы можем делать это так хорошо и эффективно с минимальным предварительным обучением наших алгоритмов?

Это сила, которая исходит от векторов слов.

Два слова будут иметь одинаковые векторы слов, если они одинаково распределены в английском тексте.То есть не имеет значения, означают ли два слова одно и то же; важно только, чтобы они были семантически связаны, часто по тому, как они используются.

В качестве яркого примера, Афганистан и Ирак латентно семантически связаны в том смысле, что они являются странами, с которыми США были втянуты в долгую войну. Но это совсем не похожие слова, и словарное определение этих слов (как стран) очень мало помогает нам в понимании их общего использования. Вот где сияют векторы слов: обучаясь на большом корпусе текста, мы можем узнать, что об Афганистане и Ираке «говорят» одинаково, а именно в контексте сообщений о войне или, возможно, внешней политики.Таким образом, слова связаны семантически, даже если они не связаны ни по синтаксису, ни по определению.

Наш путь к векторам слов заключался в использовании fastText, потрясающей библиотеки с открытым исходным кодом, которая предоставляет предварительно обученную модель для представления текста с использованием этих концепций.

Улучшения по сравнению с word2vec

Самая популярная модель векторных слов, широко используемая, — word2vec. Итак, почему мы решили использовать fastText?

Что ж, и word2vec, и fastText являются концептуально возможными кандидатами на эту модель понимания.По сути, word2vec сделал что-то очень умное с нейронными сетями. С практической точки зрения он сжал семантические отношения между словами с помощью нейронных сетей и сделал так, что очень большой корпус текста можно было превратить в небольшую модель, пригодную для использования в производстве. Если вы думаете о сжатии, на самом деле это своего рода обучение на основе данных. В некотором смысле это меньшее представление данных, где символы в сжатых данных представляют шаблоны в более крупных исходных данных.

Напротив, fastText не использует нейронную сеть, а вместо этого использует более простой алгоритм, который измеряет совпадение слов.Но он попытался сохранить свойства, которые сделали word2vec таким полезным в производственной среде. Ключевым моментом является то, что fastText действительно оптимизирован по скорости. Кроме того, он не зависит от языка, поскольку пакеты fastText поддерживают более 200 языков. Эти характеристики сделали его идеальным для понимания глобальных новостей и контента, которого Parse.ly надеется достичь со временем.

Кластеризация статей по теме с дистанцией перемещения слов

Хотя встраивание слов с помощью fastText дает нам некоторый уровень понимания статей на более семантическом уровне, нам все же нужен способ рассматривать две статьи, «тесно связанные» по некоторой метрике.Для этого мы используем концепцию, называемую «расстояние движущихся слов», с довольно неудачной аббревиатурой ОМП.

Понятие ОМУ происходит от так называемого «оптимального транспорта» или «расстояния, на котором движется землерой».

Каноническая проблема звучит примерно так: допустим, у вас есть набор шахт и набор заводов, и вы являетесь менеджером, отвечающим за обеспечение эффективного производства. Как вы размещаете заводы, чтобы оптимизировать транспорт между шахтами и заводами? Это своего рода вариант довольно известной задачи «коммивояжер» в информатике.

В случае слов или языка мы можем переформулировать вопрос следующим образом: учитывая артикль A, как мы можем изменить положение слов в артикле, чтобы они были «наиболее близкими» к словам в артикле B? Количество «семантических правок», необходимых для преобразования статьи A в статью B, можно рассматривать как меру того, насколько связаны эти две статьи. Возьмем наш предыдущий пример: представьте, что статья A — это часть внешнеполитического анализа времен Буша и войны в Ираке, а статья B — это внешнеполитический анализ действий Обамы в войне в Афганистане.Мы могли бы задать вопрос, учитывая график векторов слов и эти две статьи, каков кратчайший путь, по которому я мог бы преобразовать статью A в статью B? Я мог бы изменить появление «войны в Ираке» на «войну в Афганистане», и это не сдвинуло бы меня на слишком далеко на в векторном пространстве, поскольку это обе американские иностранные войны (причем недавние). Я мог бы заменить появление «Буша» на «Обаму», и это тоже не сдвинуло бы меня далеко на , так как они оба президенты США и недавние.Однако рассмотрим статью C, которая представляет собой вторую статью о годах Буша и войне в Ираке. В этом случае преобразование статьи A в C потребует намного меньше семантических ходов , чем преобразование статьи A в B. А теперь рассмотрим четвертую статью, недавнюю статью о поражении Серены Уильямс на US Open. Что ж, эта статья, будучи совершенно не связанной, займет намного больше семантических ходов , и, следовательно, ее расстояние будет больше (а ее взаимосвязь меньше).

Таким образом, наш механизм НЛП изучает взаимосвязи (или не-отношения) между статьями совершенно неконтролируемым образом, но таким способом, который достаточно точно моделирует человеческое понимание новостей, информации и контента.Теперь мы ежедневно группируем сотни тысяч таких статей, используя этот алгоритм, и сообщаем результаты в Parse.ly Currents.

В процессе производства мы создаем истории, выполняя следующие действия:

• Сначала проверьте сходство тем, используя простой алгоритм поиска информации. Мы используем это, чтобы отфильтровать темы до меньшего набора более «отличительных», и присвоить им больший вес.
• Вычислить расстояние между каждой статьей и любой другой статьей в семантическом векторном пространстве, предлагаемом fastText.Мы берем пересечение по объединению. Это помогает нам понять общий вес набора тем, разделяемых статьей, по отношению к общему весу тем во всех статьях.
• Сделайте некоторую настройку / взвешивание, чтобы темы были актуальными, особенно в качестве ярлыков для Истории.
• Выберите 1-3 релевантных темы, чтобы обозначить кластер понятным пользователям образом, например «Серена Уильямс / Открытый чемпионат США».
• Храните в кластере полный набор статей, их темы и категории.
• Назначьте этому кластеру уникальный идентификатор, чтобы позволить ему получать новые статьи в течение 24-часового периода, и позволить Parse.ly сообщать о нем со своей статистикой трафика.

Собираем все вместе: Parse.ly Currents

Нашей целью при разработке Parse.ly Currents было создание первого в мире прозрачного представления о приливах и отливах контента и внимания в Интернете.

Разобраться в данных петабайтного масштаба, будь то данные о языке или трафике, непросто.Но если вы зарегистрируетесь в Currents сегодня (это бесплатно!), Использование этих данных покажется действительно очень простым. Вы можете увидеть все актуальные сегодня кластеры историй, в которых резюмируются новости дня, но не с точки зрения журналистов и операторов веб-сайтов, а с точки зрения читателей и вовлеченности.

Вы можете отфильтровать трафик по любому источнику или платформе, чтобы понять, что сейчас в новостях Google, Twitter и Reddit.

Кстати: Twitter составляет небольшой процент трафика Parse.лы видит; 23 млн просмотров из 1,3 млрд отслеженных просмотров за этот недельный период, или только 1,7%! Тем не менее, целые отрасли, похоже, сосредоточены на анализе болтовни в Твиттере. Это хорошая иллюстрация предвзятости, которая может происходить из-за отсутствия кроссплатформенного взгляда на внимание.

Все эти данные доступны вам сегодня, и запросы по миллиардам точек данных вернутся в ваш браузер в течение нескольких секунд.

Мы надеемся, что вы кое-что узнали из этого подробного обсуждения того, как мозг НЛП, поддерживающий Токи, думает каждый день.Мы будем рады узнать от вас, как вы используете подобную технологию НЛП в своих проектах.

Или просто зарегистрируйтесь и расскажите нам, как вы планируете получить преимущество с помощью набора данных Currents. Мы очень ждем вашего ответа. Мы считаем, что подход Parse.ly к НЛП продвинул искусство понимания новостей в эпоху Интернета, и мы с нетерпением ждем этой следующей главы.

---

Два изображения в сообщении, которые ссылаются на векторы слов и вложения (с использованием примеров заголовков, связанных с президентом Обамой), каждое из них взято из академической статьи «От встраиваний слов к расстояниям документов», автором которой является Мэтт Дж.Куснер, Ю. Сан, Николас И. Колкин и Килиан К. Вайнбергер в 2015 году. Полный документ в формате PDF доступен здесь.

Греческий глагол — древнегреческий для всех

Бронзовый идентификационный билет (πινάκιον), на котором написано имя потенциального присяжного (Δημοφάνης), отчество (Φιλ…) и деме (Κηφισιεύς). 4 в. ДО Н.Э. Раскопки Афинской Агоры.

---

Анализ греческого глагола

I. Перегиб

Вы выучили греческий алфавит и другие компоненты греческой письменности.Обратимся теперь к греческим словам: что они означают, как их образовывать и как их понимать. Мы начинаем, пожалуй, с самого важного слова в греческом предложении: ГЛАГОЛА. Глагол описывает действие. Эти действия чаще всего бывают физическими (от до , , ), психическими (от до , , думаю, ) или выражают состояния или состояния ( — ).

Английская форма глагола сама по себе часто выражает только происходящее действие, например запустить , остановить , есть .Однако греческий язык — очень ЗАРУЖЕННЫЙ язык. Другими словами, греческий язык ВЛИЯЕТ или изменяет свои глаголы, существительные, местоимения и прилагательные, чтобы точно представить, как каждое из этих слов функционирует грамматически в предложении. Для греческого глагола эти склонения обычно передают ПЯТЬ частей информации: ЛИЧНОСТЬ, ЧИСЛО, НАПРЯЖЕНИЕ, НАСТРОЕНИЕ и ГОЛОС.

1. PERSON указывает подлежащее глагола.

• 1-е лицо = я, ср
• 2-й человек = вы, вы все
• 3-е лицо = он / она / оно, они или кто-либо / что-либо еще

2.ЧИСЛО указывает, является ли подлежащее («человек») единственном или множественном числе.

• Единственное число: я, ты, он / она / оно или любой отдельный субъект
• Множественное число: мы, вы все, они или любое другое подлежащее во множественном числе

Греческое SINGULAR и PLURAL работают так же, как и в английском. В греческом же есть ДВОЙНОЕ число, которое указывает на то, что есть ровно два предмета. Однако это число редко используется большинством авторов. Здесь мы сосредоточимся на гораздо более распространенных единственном и множественном числе.Двойное число будет обсуждаться по мере того, как оно встречается в ваших чтениях.

3. НАПРЯЖЕНИЕ указывает, когда происходит действие.

Английский язык использует комбинацию глагольных изменений и / или дополнительных слов для обозначения шести основных времен:

• Присутствует: бег, останов
• Прошлое: запущено, остановлено
• Будущее: запустится, остановится
• Настоящее совершенное: (только) пробежали, (только) остановили
• Past Perfect (или Pluperfect): выполнено, остановлено
• Future Perfect: будет запущен, будет остановлен

Как мы увидим, времена греческого языка похожи, но с некоторыми важными отличиями.

4. НАСТРОЕНИЕ относится к «режиму» глагола.

Чаще всего настроение глагола указывает на то, является ли действие тем или иным образом реальным или гипотетическим. В английском языке используется комбинация глагольных изменений и / или дополнительных слов для обозначения четырех настроений.

• УКАЗАТЕЛЬНОЕ настроение является наиболее распространенным и выражает факты:
• ИМПЕРАТИВНОЕ настроение дает команды:
• СУБЪЕКТИВНОЕ настроение выражает нереальные или гипотетические действия, такие как желания, условия и возможности:
  • она могла бы сбежать, если бы он мог остановиться…
• БЕСКОНЕЧНОЕ настроение относится к действию без человека или числа.На практике оно действует как отглагольное существительное. Он образован в английском языке путем добавления слова к к форме глагола:

Греческие настроения похожи, хотя опять же с некоторыми важными отличиями.

5. ГОЛОС указывает на связь между действием глагола и его подлежащим.

English использует комбинацию глагольных изменений и / или дополнительных слов для обозначения двух возможных голосов.

• АКТИВНЫЙ голос указывает на то, что подлежащее глагола выполняет действие:
  • Она (субъект) остановила машину.
  • Все (тема) люблю музыку.
• ПАССИВНЫЙ голос указывает на то, что субъект получает последствия действия:
  • Автомобиль (субъект) был остановлен ею.
  • Музыка (тема) любят все.

Греческие голоса ACTIVE и PASSIVE работают так же, как и в английском. У греческого также есть СРЕДНИЙ голос, который часто указывает на то, что субъект является одновременно агентом и получателем действия.Мы обсудим средний голос более подробно в следующих главах.

II. Разбор

РАЗБИРАТЬ греческий глагол означает идентифицировать эти пять качеств — Личность, Число, Время, Настроение, Голос — для любой данной формы глагола. Например, определенная форма глагола может быть:

• Третье лицо
• Особое число
• Настоящее время
• Ориентировочно
• Активный

Как только вы узнаете эти пять элементов и значение глагола, вы полностью определили глагол и поймете, что он означает.

---

Создание греческого глагола

I. Текущая ориентировочная активность

Теперь, когда вы изучили типы информации, которую форма греческого глагола передает о действии, давайте обратимся к тому, как греческий глагол склоняется для передачи этой информации.

английских глаголов часто добавляют или используют дополнительные слова для передачи личности, числа, времени, настроения и голоса. Рассмотрим глаголы в следующих предложениях:

Я бегу.	Я остановился.
Вы работаете.	Вы остановились.
Она работает.	Он остановился.

А теперь представьте себе такие глаголы!

рун	стопдиди
работаетвы	stopdidyou
ходовhe	стопдидхе

Эти воображаемые английские глаголы работают в основном так же, как глаголы в греческом языке.Греческие глаголы по большей части передают личность, число, время, настроение и голос, добавляя к глаголу части, а не используя дополнительные слова. Такое построение глаголов поначалу может показаться странным, но для грека количество слов, необходимых английскому, чтобы выразить то, что греческий может сделать одним словом, показалось бы столь же странным.

Чтобы начать построение греческого глагола, начните с ГЛАГОЛОВОГО СТВОЛА (S 191). Основа — это часть слова, которая сообщает вам, какое действие описывает глагол:

Все глаголы в этом уроке написаны в НАСТОЯЩЕМ ВРЕМЕНИ.Иногда в греческом языке к корню добавляют маркер, который говорит о том, что глагол находится в настоящем времени. В случае основы глагола δεικ- добавление –ν– к основе глагола отмечает глагол в настоящем времени (S 523-525). Этот глагол будет легче произнести, если добавить ипсилон : –νυ–.

Итак, теперь у нас есть СТЕПЕНЬ НАПРЯЖЕНИЯ, а именно СТЕКЛО НАПРЯЖЕНИЯ, которое выглядит и звучит так:

Наиболее распространенным наклонением греческих глаголов является УКАЗАТЕЛЬ, указывающий на то, что действие глагола реально.Все глаголы в этом уроке написаны АКТИВНЫМ голосом, поэтому следующие формы глаголов:

• Настоящее время
• Ориентировочное настроение
• Активный голос

Чтобы указать лицо и число, к глаголу нужно добавить ЛИЧНЫЕ ОКОНЧАНИЯ, которые имеют следующий вид:

–μι = I (первое лицо единственного числа)	–μεν = ср (первое лицо множественного числа)
–ς = you (2-е лицо единственного числа)	–τε = y’all (2-е лицо множественного числа)
–σι (ν) = (s) he, it (3-е лицо sg)	–ασι (ν) = они (3-е лицо pl)

Примечание: (ν) указывает, что это окончание имеет ПОДВИЖНУЮ НЮ.

Собирая все вместе, Настоящее Индикативное Активное значение δενκνυμι выглядит следующим образом (S 418; GPH, стр. 156):

δείκνυμι Я покажу	δείκνυμεν мы показываем
δείκνυς вы покажете	δείκνυτε вы все покажите
δείκνυσι (s) он показывает	δεικνύασι они показывают

Обратите внимание, что, поскольку сама форма δείκνυμι сообщает нам, что лицо и число являются первым лицом единственного числа, греческий язык не нуждается в личном местоимении ἐγώ, «I.«В общем, если греческий язык действительно использует личное местоимение, это делается для ударения: ἐγὼ δείκνυμι « Я сам показываю ». Тот же принцип применим к глаголам с окончаниями от второго лица. Подлежащее глагольных форм от третьего лица обычно ясно из контекста предложения.

II. Настроение бесконечности

INFINITIVE — еще одно распространенное наклонение греческих глаголов. Инфинитив относится к действию без лица или числа. В результате для обозначения времени и голоса достаточно одного окончания.Окончание –ναι образует действующий инфинитив настоящего времени для глаголов в этом уроке. Акцент падает на ПЕНУЛЬТ.

• δεικνύναι показать

Мы узнаем о различных значениях и использовании греческого бесконечного наклонения в следующих главах.

III. Спряжение

СОЕДИНЯТЬ глагол означает предоставить все шесть ВЛИЯЕМЫХ форм конкретного глагола в определенном времени, настроении и голосе. Итак, приведенная выше таблица является спряжением δείκνυμι в Настоящее, Индикативное, Активное.

---

Размещение ударения: глаголы

I. Рецессивный акцент

Для большинства греческих глаголов принцип РЕЦЕССИВНОГО АКЦЕНТУАЦИИ определяет, какой слог получит ударение. Другими словами, ударение на греческой глагольной форме будет удалено от ULTIMA настолько далеко, насколько это позволяют правила. Есть три правила.

Правило 1:

Если глагольная форма состоит из ТРИ или более слогов, а ULTIMA слова содержит ОДИН КОРОТКИЙ ГЛАВНЫЙ, ударение «отступает» на ANTEPENULT.Неважно, длинное ли предплечье или короткое:

.

• δίδοτε
• κατενόησε

В этой ситуации ударение может отступить только к последнему короткому гласному звуку предшествующего слога, поэтому ударение на предпоследнем всегда отображается как удар («/»), независимо от длины гласного в этом слоге. Другими словами, если на антепенульте появляется акцент, он должен быть острым:

• δώσετε (= δοόσετε)

Правило 2:

Если глагольная форма состоит из ТРИ или более слогов, а ULTIMA слова содержит ДЛИННЫЙ гласный звук, ударение «отступает» на PENULT:

• διδότω
• λαμβάνει

В этой ситуации ударение может отступить только к последнему короткому гласному звуку предпоследнего, поэтому ударение всегда отображается как ударение («/»), независимо от длины гласного в этом слоге:

• παραδώσω (= παραδοόσοο)

Правило 3:

Если глагольная форма состоит только из ДВУХ слогов, ПЕНУЛЬТ всегда получает ударение.):

• σῶσε (= σόοσε)
• σῶσον (= σόοσον)

Примечания к акцентам:

1.Мы уже узнали, что, хотя некоторые гласные являются ДЛИННЫМИ «ПО ПРИРОДЕ» (например, η, ω…), ВСЕ ДИФТОНГИ являются длинными (например, ει, οι, ευ…). Однако из этого правила дифтонгов есть два исключения. Для индикативных глаголов — а также всех существительных и инфинитивов — FINAL –αι и –οι греки произносили быстро и поэтому считались краткими при определении типа ударения и размещения. Обратите внимание, например, на акценты на следующих глаголах:

• βούλομαι, δύνανται, τίθεται, τίθεσαι…

2.Бесконечное наклонение не следует правилам рецессивной акцентуации, которые управляют всеми остальными наклонениями греческого глагола. Лучше всего просто запомнить тенденции акцента для каждой формы инфинитива по мере того, как они встречаются на уроках. Например, для инфинитивов, оканчивающихся на –ναι, ударение всегда падает на PENULT.

Чтобы загрузить все правила ударения для глаголов, щелкните здесь: Глаголы с ударением в греческом языке.

---

Еще два примера…

Следующие глаголы сформированы так же, как и δείκνυμι: маркер настоящего времени –νυ- добавляется к ГЛАГОЛЬНОЙ СТЕПЕНИ, чтобы создать СТВОЛ НАСТОЯЩЕГО ВРЕМЕНИ.Затем к этому основанию добавляются ЛИЧНЫЕ ОКОНЧАНИЯ.

μίγνυμι mix (основа глагола: μιγ-; основа настоящего времени: μιγνυ-)

μίγνυμι Я смешиваю	μίγνυμεν смешиваем
μίγνυς вы смешиваете	μίγνυτε вы все смешиваете
μίγνυσι (s) он смешивает	μιγνύασι они смешивают

Действующий инфинитив настоящего времени — μιγνύναι

.

ἀπόλλυμι убить, уничтожить (основа глагола: ἀπ ’+ ολ-; основа настоящего времени: π’ + ολλυ-)

ἀπόλλυμι Я убиваю	ἀπόλλυμεν убиваем
ἀπόλλυς ты убьешь	ἀπόλλυτε вы все убиваете
ἀπόλλυσι (s) он убивает	πολλύασι убивают

Действующий инфинитив настоящего времени — ἀπολλύναι

Примечание: ударение ставится на последнем πόλλυς.Основываясь на правилах РЕЦЕССИВНОГО АКЦЕНТА для глаголов, является ли ипсилон длинным или коротким?

Этот глагол также образован так же, как δείκνυμι, но с некоторыми небольшими изменениями. Основа глагола πόλλυμι на самом деле ολ-, что означает убить, уничтожить . Когда добавляется маркер настоящего времени –νυ–, результат должен быть ολνυ-. Однако на практике звуковая комбинация –λν– регулярно меняется на –λλ– в греческом языке. В результате основа настоящего времени становится ολλυ-.

В классический период греческий язык имел тенденцию добавлять префикс к этой конкретной основе. Префикс здесь ἀπό, что означает отсюда. Когда добавлено к корню ολλυ-, глагол выражает что-то вроде английского kill off . В результате получается основа настоящего времени, которая выглядит (и звучит) так: ἀπολλυ– = kill , destroy.

— τὸ τέλος —

---

Ключевые термины и концепции

• ВЛИЯЮЩИЙ ЯЗЫК
• ЛИЦО
• НОМЕР
• НАПРЯЖЕНИЕ
• НАСТРОЕНИЕ
• ГОЛОС
• ПАРС
• СТВОЛ ГЛАГОЛА
• НАПРЯЖЕННЫЙ ШТОК
• ЛИЧНЫЕ ОКОНЧАНИЯ
• ИНФИНИТИВ
• СОЕДИНИТЕЛЬ
• ПРИЕМНЫЙ АКЦЕНТ
• ФИНАЛ –αι и –οι

Словарь

• ἀπόλλυμι убить, уничтожить
• δείκνυμι счет
• микс
• ὄμνυμι клянусь (клятва)
• ἐθέλομεν «желаем; мы хотим »
• καί и; καί… καί и… и

Упражнения

Ι.Спряжение ὄμνυμι (все числа, лица и инфинитив) в настоящем, указательном, активном.

ΙΙ. У этих глаголов есть определения и окончания, которые мы узнаем позже, поэтому не беспокойтесь о понимании того, что означают эти глаголы и их формы. Однако как глаголы они должны следовать правилу рецессивного ударения. Сделайте правильный акцент для каждого.

1. προσεταξε
2. номер
3. номер
4. Номер
5. παυετε
6. Номер
7. λιπω
8. Номер
9. ἀνῳμωξεν
10. λαμβανω
11. мкм
12. Номер

ΙΙΙ.Переведите следующие предложения. Для каждого глагола (кроме ἐθέλομεν) укажите лицо и число. Обратите внимание на знаки препинания и подвижные нули!

1. πόλλυσι καὶ δείκνυσιν.
2. μίγνυμεν;
3. δείκνυτε · ἐθέλομεν μιγνύναι.
4. ἀπολλύασι; δεικνύασιν.
5. ἐθέλομεν ἀπολλύναι καὶ ὀμνύναι.
6. καὶ δείκνυς καὶ μίγνυς.

IV. Перевести на греческий.

1. для смешивания
2. они показывают
3. он / она уничтожает
4. они смешивают
5. Клянусь (клятвой)
6. вы все показываете
7. мы готовы (ἐθέλομεν) показать
8. он / она показывает
9. уничтожить
10. вы (единственное число) приносите (присягу)

ЧАСТЕЙ РЕЧИ

различных школ грамматика представляет различные классификации частей речи.

Традиционный грамматики, например, основывают обозначения на слове , означающем или значение.

Пример :

Существительное — это слово, которое называет человека, место, вещь или идею.

Структурные грамматики рассматривают части речи как часто идентифицируемые по их положению в предложениях.

Пример :

Ее _________ был на стол. (имя существительное)

Использование ценных идей из обеих групп, мы можем разделить части речи на две большие группы:

	2 класса :
		1) содержательные слова (открыть класс)
		2) служебные слова (закрытый класс)

Слова содержания являются слова, имеющие значений. Они слова, которые мы можем найти в словаре, например «лампа», «компьютер», «водил». Новый в английский язык постоянно добавляются содержательные слова; старые содержательные слова постоянно оставлять язык по мере его устаревания. Поэтому мы называем слова содержания «открытым» классом.

Существительные, глаголы, прилагательные, и наречий — это содержательные части речи.

Функциональные слова слова, которые существуют для объяснения или создания грамматических или структурных отношений в которые могут поместиться слова содержания.Слова как «из», «к», «к», они не имеют большого значения самостоятельно. Их намного меньше в количестве и, как правило, не меняются по мере того, как английский добавляет или опускает слова содержания. Поэтому мы называем функциональные слова «закрытым» классом.

Местоимения, предлоги, союзы, определители, квалификаторы / усилители и вопросов некоторые функциональные части речи.

Обратите внимание на различия между содержательная и функциональная части речи:

Как правило, мы можем использовать один или несколько из пяти сигналов, помогающих нам определить словесную часть речи обозначение:

	1.служебные слова ( the, что, и )
	2. флективный морфемы (- s , — ed )
	3. деривационный морфемы
	4. порядок слов в шаблоны предложений
	5.паттерны стресса ( тема / тема ct, INsert / inSERT , IMprint / imPRINT)

Строка документации Python yield

Генератор Python дает нам более простой способ создания итераторов Python. Это делается путем определения функции, но вместо оператора return, возвращающегося из функции, используется ключевое слово yield. Например, посмотрите, как можно получить простой генератор гласных ниже. Hoi4 включить моды без средства запуска

1 декабря 2002 г. · Этот атрибут представляет собой строку, содержащую комментарии, описывающие объект.Python называет это строкой документации или docstring, и вот как это работает. Если первый оператор определения модуля, класса, метода или функции является строкой, то эта строка связывается с объектом как его атрибут __doc__.

Supernova e3 light

Пакет автомобилей государственной полиции, пять метров

Адаптируйте AppVeyor для использования Python.org dist и удалите скрипт установки (# 2823) Удалите pytest yield (# 2824) Исправлена ​​ошибка в композиции проекционного преобразования с обратным преобразованием ( # 2826) ИСПРАВЛЕНИЕ: добавление Estim_sigma к __all__ в модуле восстановления (# 2829) Переход с LaTeX на MathJax в сборке документа (# 2832) Исправления строки документации для лучшего форматирования формул…

12 католических добродетелей

Лучшая книга по анатомии и физиологии

Этот последний тест существует потому, что раньше была неясная ошибка, при которой строки Unicode, содержащие только ASCII, давали бы объект байтов, если вы вызываете unicode для элемента. Ага. В строке документации test_addContentBytesNonASCII не могли бы вы добавить подробности, почему это доступно только на python 2? ОК.

Формат метки деления Matplotlib в экспоненциальной нотации

Скелетные пробелы ключей неразрезанные

Строка документации Python — это строка, используемая для документирования модуля, класса, функции или метода Python, поэтому программисты могут понять, что он делает, не читая подробностей реализации.Кроме того, распространенной практикой является автоматическое создание онлайн-документации (html) из строк документации.

Ленточная пила Wen

Комплект для переоборудования Cmmg 22lr, полностью автоматический

Полный список см. На datacamp.com

Консольные команды Ck2 bloodlines

Новые игры для фанатов fnaf

Докторы Python являются важным инструментом для разработки но украшенные функции портят их. К счастью, это Python, так что есть решение «с батарейками».

h2b dropbox 2020

Популярные фразы Jojo

2 дня назад · Инструмент, который пытается преобразовать код Python 2.x в код Python 3.x, обрабатывая большинство несовместимостей, которые могут быть обнаружены путем анализа источника и обхода дерево синтаксического анализа. 2to3 доступен в стандартной библиотеке как lib2to3; автономная точка входа предоставляется как Tools / scripts / 2to3. См. 2to3 — Автоматический перевод кода Python 2 в 3.

Известные футболисты на Страве

7.Планы роторного фазового преобразователя мощностью 5 л.с.

Итераторы Python. Итератор — это объект, содержащий счетное количество значений. Итератор — это объект, который можно повторять, что означает, что вы можете перемещаться по всем значениям. Технически в Python итератор — это объект, реализующий протокол итератора, который состоит из методов __iter __ () и __next __ ().

Тюремный лагерь Форт-Дикс

Ap world history unit 4 пакета ответов

В Python есть несколько тегов для строк документации, например @param и @return, например: def my_method (a_param): » ‘@param a_param : Описание этого параметра @return: Возвращаемое значение метода » ‘return int (a_param) * (other или 1) Что я могу использовать для документирования генераторов? особенно ключевое слово yield, например:

Dewalt dcr025 без открывалки для бутылок

Психологический блок 8 quizlet

Darglint.Функциональный анализатор строки документации, который проверяет, соответствует ли описание строки документации фактической реализации функции / метода. Darglint ожидает, что строки документации будут отформатированы с использованием Руководства по стилю Google Python, Руководства по стилю Sphinx или Руководства по стилю Numpy. Не стесняйтесь отправлять запрос на выпуск / вытягивание, если вы заметили проблему или хотите использовать функцию в darglint.

Режим слива Haproxy

Wsdl написан в

Документация по строкам документов также доступна из интерпретатора с помощью функции help () или из оболочки с помощью команды pydoc pydoc.Стандартный модуль doctest использует взаимодействия, скопированные из сеансов оболочки Python в строки документации, для создания тестов, тогда как модуль docopt использует их для определения параметров командной строки. Аннотации функций

Проблемы модуля зажигания Ford 460

427 bbc с 781 головкой

1 декабря 2014 г. · Пакет компилятора Python — это инструмент для анализа исходного кода Python и генерации байт-кода Python. Компилятор содержит библиотеки для генерации абстрактного синтаксического дерева из исходного кода Python и для генерации байт-кода Python из дерева.Основы Python. Практическое руководство по изучению Python, дополненное реальными проектами, которые вы можете изучить. Райан Марвин, Марк Нг’анг’а и Амос Омонди Иоланда Гэмпп муж Наполеон интерпретирует каждую строку документации, которую может найти Sphinx autodoc, включая строки документации по модулям, классам, атрибутам, методам, функциям и переменным. Внутри каждой строки документации специально отформатированные разделы анализируются и преобразуются в reStructuredText. Все стандартное форматирование reStructuredText по-прежнему работает должным образом.26 октября 2020 г. · Перегрузка бинарного оператора + в Python: когда мы используем оператор для определенных пользователем типов данных, автоматически вызывается специальная функция или магическая функция, связанная с этим оператором. Изменить поведение оператора так же просто, как изменить поведение метода или функции. Schnoodles for sale tulsa

Надстройка диалога Serana

• В Python yield — это ключевое слово, которое работает так же, как оператор return в любой программе, возвращая значения из вызываемой функции.Как и в любом языке программирования, если мы выполняем функцию, и она должна выполнить некоторую задачу и должна дать свой результат, поэтому для возврата этих результатов мы используем оператор return. рабочий лист задач с ответами
• 22 февраля 2019 г. · Infinity in Python. В Python нет способа или метода представить бесконечность как целое число. Это соответствует фундаментальной характеристике многих других популярных языков программирования.Но из-за того, что python является динамически типизированным языком, вы можете использовать float (inf) как целое число, чтобы представить его как бесконечность. Круговые уравнения Mohrpercent27
• Создает раскрашенный HTML, экранированный текст ANSI или документ LaTeX из исходного кода Python. Полезно для публикации или просмотра кода в более удобочитаемом виде. Python, 260 строк Сканер Nikon 9000
• 20 мая 2020 г. · Рекурсивные функции Python Что такое рекурсия в Python? Рекурсия — это процесс определения чего-либо в терминах самого себя.Примером физического мира может быть размещение двух параллельных зеркал, обращенных друг к другу. Любой объект между ними будет отражаться рекурсивно. Рекурсивная функция Python. Мы знаем, что в Python функция может вызывать другие … Как обойти ограничения ipad
• Python Iterators. Итератор — это объект, содержащий счетное количество значений. Итератор — это объект, который можно повторять, что означает, что вы можете перемещаться по всем значениям. Технически в Python итератор — это объект, реализующий протокол итератора, который состоит из методов __iter __ () и __next __ ().Прицелы Скиннера на продажу

Toughie 2679 — блог Big Dave’s Crossword

Toughie № 2679 от Beam

Советы и подсказки от Gazza

+ — + — + — + — + — + — + — +

Рейтинг BD — Сложность ** — Удовольствие ***

Сегодня у нас есть загадка Луча со всеми его обычными характеристиками, за исключением «незаезда» Ее Величества. Я нашел это немного менее сложным с меньшим количеством спорных синонимов, чем мы обычно получаем от него. А ты?

Пожалуйста, оставьте комментарий, рассказывающий, как у вас дела и что вы думаете о головоломке.

Через ключи

7a Поставщик лекарств со скоростью принимает злоупотребления (8)
АПТЕКА: прилагательное, означающее «со скоростью», содержит синоним злоупотребления.

9a Церковь сказала, что создала псалом (6)
ХОРАЛ: сокращение от церкви и прилагательное, означающее сказанное или сказанное.

10a Доктор на утренних обходах (4)
AMMO: одна из аббревиатур для врача следует за аббревиатурой для утра.

11a Обещайте, что заключенный наконец встречает время перед делом (10)
CONSECRATE: соедините вместе одного из наших обычных заключенных плюс букву «S», последнюю букву времени и упаковочный ящик.

12a Птица немного расстроилась, когда ее съела карьера? (6)
PEEWIT: переверните прилагательное, означающее немного внутри карьера или глубокой ямы.

14a Бест обычно бегал из-за развода (8)
ЭСТРАНЖ: наше первое скрытое слово.

15a При неправильном повороте используются точилки для бритв (6)
ПОЛОСЫ: переверните глагол, который означает «носит».

17a Побаловать и расстроить без любви (6)
РАЗРУШИТЬ: глагол, означающий расстроен или сбитый с толку, содержащий букву, напоминающую любовь или ноль.

20a Палубные руки в старом Королевском флоте присутствуют (8)
ОРНАМЕНТ: вставьте слово, обозначающее руки или рабочих, в аббревиатуры старых и королевского флота и предлог, означающий присутствие. Колода здесь глагол.

22a Земля круглая, жесткая, жесткая (6)
GHETTO: фразовый глагол (3,2), означающий приземлиться или прибыть, содержит сокращенное карандашом сокращение для жесткого.

23a На Гаити жарко, может быть, вызывает стресс. (10)
ИНТОНАЦИЯ: загадка предлога, означающего «горячо» или «проявлять большой интерес» и примером чего является Гаити.

24a Свободное место в одиночном рабочем туалете (4) ТОЛЬКО
: наречие, означающее рабочий или действующий, и внешние буквы «туалет».

25a Получите импульс обнять возлюбленную (6)
ПРОИЗВОДНОЕ: синоним импульса или побуждения, содержащего сладкое сердце.

26a Президент бредит, обычно насмехаясь над (8)
TRAVESTY: наше второе скрытое слово.

Подсказки вниз

1d Bubbly Conservative bridles (8)
CHAMPERS: сокращение от Conservative, за которым следует глагол, означающий уздечки или бордюры.

2d По этой причине возникает монстр (4)
ERGO: переверните монстра.

3d Может быть, изначально почти сверхъестественный оберег или талисман (6)
МАСКОТ: начальные буквы шести слов в разгадке.

4d Арестовать мафию с бутылкой? (8)
SCREWTOP: глагол «арестовать» или «остановить» содержит толпу или банду.

5d Исследуйте раскопки и получите большой драгоценный камень (10)
TOURMALINE: соберите глагол «исследовать или путешествовать» и раскопки, затем вставьте A и аббревиатуру одежды для большого.Ответ — хрупкий минерал, используемый как полудрагоценный камень.

6d Иногда реально бывает много (6)
RAGTAG: нечетные буквы из трех слов в подсказке.

8d Ставка на рывок никогда не пропущенные коэффициенты (6)
ЯНКИ: это комбинированная ставка на четырех лошадей в разных гонках. За глаголом «рывком» идут четные буквы «никогда».

13д Лейбористский фанатик? (10)
WORKAHOLIC: нежное загадочное определение.

16d Преступник перевернулся, румяная воля! (8)
ПОДГОТОВЛЕНО: переверните букву «А» и неформальное слово для обозначения преступника (которое будет хорошо знакомо тем, кто смотрит шоу американских полицейских) и добавьте прилагательное, означающее «красный».

18д Весь драм пьян внутри, да? (8)
ИТОГО: начните с крепкого алкогольного напитка и добавьте термин, означающий «пьяный», в одном из вариантов написания слова, означающего «да».

19d Закрывающая секунда, вторая короткая по времени (6)
СТРОГО: склеить аббревиатуру секунды, секунды или короткого периода времени без последней буквы E и сокращения времени.