Не гоняясь, немало, не десять, не зная, неведомого, незнакомом, не желая, не господин, не сверкали, не ценишь.

% {SYNTAX: SEMANTIC} 

% {PATTERN: FieldName} 

 IPV4 (? 
 Притворяясь, что не существует унифицирующего синтаксиса IP, вы бы просто искали оба с одним и тем же именем семантического поля:
% {IPv4: Client IP}% {IPv6: Client IP} 
 Снова используйте синтаксис IP, если по любой причине, по которой вы хотите разделить эти соответствующие адреса в отдельные поля.
 Поскольку Grok по существу основан на комбинации регулярных выражений, вы также можете создать свой собственный фильтр Grok на основе регулярных выражений с помощью этого шаблона:
 (?  настраиваемый шаблон) 
 Например:
 (? d \ d- \ d \ d- \ d \ d) 
 Этот шаблон grok будет соответствовать регулярному выражению 22-22-22 (или любой другой цифре) имени поля.
 Примеры шаблонов Logstash Grok 
 Чтобы продемонстрировать, как начать работу с Grokking, я собираюсь использовать следующий журнал приложений:
 2016-07-11T23: 56: 42.000 + 00: 00 INFO [MySecretApp.com.Transaction .Manager]: Начальная транзакция для сеанса -464410bf-37bf-475a-afc0-498e0199f008 
 Цель, которую я хочу достичь с помощью фильтра grok, - разбить логлайн на следующие поля: отметка времени, уровень журнала, класс и затем остальная часть сообщения.
 Следующий шаблон grok сделает работу:
 grok {
match => {"message" => "% {TIMESTAMP_ISO8601: timestamp}% {LOGLEVEL: log-level} \ [% {DATA: class} \]:% {GREEDYDATA: message}"}
 } 
  #NOTE:   GREEDYDATA   - это способ, которым Logstash Grok выражает регулярное выражение  . * 
 Преобразование типа данных Grok 
 По умолчанию все записи  SEMANTIC  являются строками, но вы можете изменить тип данных с помощью простой формулы. В следующем примере Logstash Grok любой синтаксис  NUMBER , идентифицированный как семантическое  num , преобразуется в семантическое число с плавающей запятой,  float :
% {NUMBER: num: float} 
 Это довольно полезный инструмент, хотя в настоящее время он используется доступно только для преобразований в  с плавающей запятой  или целые числа  int .
 _grokparsefailure 
 Это попытается сопоставить входящий журнал с заданным шаблоном grok. В случае совпадения журнал будет разбит на указанные поля в соответствии с определенными шаблонами grok в фильтре. В случае несоответствия Logstash добавит тег под названием  _grokparsefailure .
 Однако в нашем случае фильтр будет соответствовать и даст следующий результат:
 {
"message" => "Начальная транзакция для сеанса -464410bf-37bf-475a-afc0-498e0199f008",
"timestamp" => "2016-07-11T23: 56: 42.000 + 00: 00 ",
"log-level" => "ИНФОРМАЦИЯ",
"class" => "MySecretApp.com.Transaction.Manager"
} 
 Управление данными 
 На основе совпадения вы можете определить дополнительные конфигурации Grok Logstash для управления данными. Например, вы можете заставить Logstash 1) добавлять поля, 2) переопределять поля или 3) удалять поля.
 grok {
match => {"message" => "% {TIMESTAMP_ISO8601: timestamp}% {LOGLEVEL: log-level} \ [% {DATA: class} \]:% {GREEDYDATA: message}"}
overwrite => [«сообщение»]
add_tag ​​=> ["My_Secret_Tag"]
} 
 В нашем случае мы используем действие «перезаписать», чтобы перезаписать поле «сообщение».Таким образом, наше поле «сообщение» не будет отображаться с другими полями, которые мы определили ( метка времени ,  уровень журнала  и  класс ). Кроме того, мы используем действие «add_tag» для добавления настраиваемого поля тега в журнал.
 Полный список доступных действий, которые вы можете использовать для управления своими журналами, доступен здесь вместе с их типом ввода и значением по умолчанию.
 Отладчик Grok 
 Отличный способ начать создавать фильтры Grok - это инструмент отладки Grok: https: // grokdebug.herokuapp.com/
 Этот инструмент позволяет вставлять сообщение журнала и постепенно строить шаблон Grok, непрерывно тестируя компиляцию. Как правило, я рекомендую начать с шаблона % {GREEDYDATA: message}  и постепенно добавлять все новые и новые шаблоны по мере продвижения.
 В случае приведенного выше примера я бы начал с:
% {GREEDYDATA: message} 
 Затем, чтобы убедиться, что первая часть работает, выполните:
% {TIMESTAMP_ISO8601: timestamp}% {GREEDYDATA : message} 
 Общие примеры Grok в Logstash 
 Вот несколько примеров, которые помогут вам ознакомиться с тем, как построить Grok-фильтр:
 Syslog 
 Анализ сообщений системного журнала с помощью Grok - одно из наиболее частых требований новых пользователей ,.Также существует несколько различных форматов журналов для системного журнала, поэтому не забывайте писать свои собственные шаблоны Grok. Вот один пример обычного синтаксического анализа системного журнала:
 grok {
match => {"message" => "% {SYSLOGTIMESTAMP: syslog_timestamp}
% {SYSLOGHOST: syslog_hostname}
% {DATA: syslog_program} (?: \ [% {POSINT: syslog_pid} \]) ?:
% {GREEDYDATA: syslog_message} "}
} 
 Если вы используете  rsyslog , вы можете настроить последний для отправки журналов в Logstash.
 Журналы доступа Apache 
 grok {
match => {"message" => "% {COMBINEDAPACHELOG}"}
} 
 Elasticsearch 
 grok {
match => ["message", "\ [% {TIMESTAMP_ISO8601: timestamp} \] \ [% {DATA: loglevel}% {SPACE} \] \ [% {DATA: source}% {SPACE} \]% {SPACE } \ [% {DATA: node} \]% {SPACE} \ [% {DATA: index} \]% {NOTSPACE} \ [% {DATA: updated-type} \] ",
"message", "\ [% {TIMESTAMP_ISO8601: timestamp} \] \ [% {DATA: loglevel}% {SPACE} \] \ [% {DATA: source}% {SPACE} \]% {SPACE} \ [% {DATA: node} \] (\ [% {NOTSPACE: Index} \] \ [% {NUMBER: shards} \])?% {GREEDYDATA} »
]
}

 
 Redis 
 grok {
 match => ["redistimestamp", "\ [% {MONTHDAY}% {MONTH}% {TIME}]]",
 ["redislog", "\ [% {POSINT: pid} \]% {REDISTIMESTAMP: timestamp}"],
 ["redismonlog", "\ [% {NUMBER: timestamp} \ [% {INT: database}% {IP: client}:% {NUMBER: port} \]"% {WORD: command} "\ s?% { GREEDYDATA: params} "]
]
 }
 
 MongoDB 
 MONGO_LOG% {SYSLOGTIMESTAMP: timestamp} \ [% {WORD: component} \]% {GREEDYDATA: message} MONGO_QUERY \ {(? <= {). * (? =} ntoreturn :) \} MONGO_SLOWQUERY% {WORD}% {MONGO_WORDDASH: database} \.% {MONGO_WORDDASH: collection}% {WORD}:% {MONGO_QUERY: query}% {WORD}:% {NONNEGINT: ntoreturn }% {WORD}:% {NONNEGINT: ntoskip}% {WORD}:% {NONNEGINT: nscanned}. * Nreturned:% {NONNEGINT: nreturned} .. + (?  [0-9] +) msMONGO_WORDDASH \ b [\ w -] + \ bMONGO3_SEVERITY \ wMONGO3_COMPONENT% {WORD} | -MONGO3_LOG% {TIMESTAMP_ISO8601: timestamp}% {MONGO3_SEVERITY: severity}% {MONGO3_COMPONENT: context}% {SPACE} {?: } \])? % {GREEDYDATA: message} 
 AWS 
 ELB_ACCESS_LOG% {TIMESTAMP_ISO8601: timestamp}% {NOTSPACE: elb}% {IP: clientip}:% {INT: clientport: int} (?: (% {IP: backendip}: ?:% {INT: backendport: int}) | -)% {NUMBER: request_processing_time: float}% {NUMBER: backend_processing_time: float}% {NUMBER: response_processing_time: float}% {INT: response: int}% {INT: backend_response: int}% {INT: Received_bytes: int}% {INT: bytes: int} "% {ELB_REQUEST_LINE}"
CLOUDFRONT_ACCESS_LOG (? % {YEAR} -% {MONTHNUM} -% {MONTHDAY} \ t% {TIME}) \ t% {WORD: x_edge_location} \ t (?:% {NUMBER: sc_bytes: int} | - ) \ t% {IPORHOST: clientip} \ t% {WORD: cs_method} \ t% {HOSTNAME: cs_host} \ t% {NOTSPACE: cs_uri_stem} \ t% {NUMBER: sc_status: int} \ t% {GREEDYDATA: referrer } \ t% {GREEDYDATA: agent} \ t% {GREEDYDATA: cs_uri_query} \ t% {GREEDYDATA: cookies} \ t% {WORD: x_edge_result_type} \ t% {NOTSPACE: x_edge_request_id} \ t% {HOSTNAME: x_host_header} \ t% {HOSTNAME: x_host_header t% {URIPROTO: cs_protocol} \ t% {INT: cs_bytes: int} \ t% {GREEDYDATA: time_taken: float} \ t% {GREEDYDATA: x_forwarded_for} \ t% {GREEDYDATA: ssl_protocol} \ t% {GREEDYDATA: } \ t% {GREEDYDATA: x_edge_response_result_type} 
 Подводя итог 
 Logstash Grok - это всего лишь один тип фильтра, который можно применить к вашим журналам перед их отправкой в ​​Elasticsearch.Поскольку он играет такую ​​важную роль в конвейере регистрации, Grok также является одним из наиболее часто используемых фильтров.
 Вот список некоторых полезных ресурсов, которые могут помочь вам на пути к гроккингу:
 Удачного грокинга!
 Хотите сравнить DIY ELK с управляемым ELK?
 Разъяснение лингвистического анализа - Приписать 
 Выяснить, что люди говорят на письменном языке, является сложной задачей. Существует огромное количество литературы, и множество программ пытается достичь этой цели.Суть в том, что мы все еще далеки от того, чтобы компьютеры действительно понимали  человеческий язык. Тем не менее, компьютеры могут неплохо справляться с тем, что нам нужно: получением концепций и настроений из текста.
 Термин  лингвистический анализ  охватывает большую территорию. Мы будем использовать его в узком смысле попытки компьютера извлечь значение из текста. Лингвистический анализ - это теория, лежащая в основе того, что делает компьютер. Мы говорим, что компьютер выполняет  Обработка естественного языка  (НЛП), когда он выполняет анализ, основанный на теории.Лингвистический анализ является основой текстовой аналитики.
 Есть этапы лингвистического анализа, которые используются почти во всех попытках компьютера понять текст. Приятно знать некоторые из этих терминов.
 Вот несколько общих шагов, которые часто выполняются в таком порядке:
 Обнаружение предложений 
 Здесь компьютер пытается найти предложения в тексте. Многие инструменты лингвистического анализа ограничиваются анализом одного предложения за раз, независимо от других предложений в тексте.Это делает проблему более решаемой для компьютера, но создает проблемы.  Джон был моим техником по обслуживанию. Он проделал супер работу.  Рассматривая само по себе второе предложение, компьютер может определить, что работа вызывает сильные положительные эмоции. Но если компьютер рассматривает только одно предложение за раз, он не поймет, что это Джон выполнил суперзадачу.
 Токенизация 
 Здесь компьютер разбивает предложение на слова. Опять же, есть много способов сделать это, каждый со своими сильными и слабыми сторонами.Здесь очень важно качество текста.  Я действительно сошел с ума, когда техник сказал мне * ваши шины спущены * черт возьми, я знал это.  Здесь много проблем с компьютером. Люди видят  gotmad  и сразу понимают, что там должно было быть место. Компьютеры не очень хороши в этом. Простые токенизаторы просто берут последовательные символы «слова» и отбрасывают все остальное. Здесь это нормально с  * спущено  →  чертовски спущено , но при этом будет удалена информация о том, что  * ваши шины спущены *  - это цитата, а не часть окружающего предложения.Когда качество текста низкое, такие вещи действительно могут сбить компьютер с толку.
 Лемматизация и очистка 
 Большинство языков допускают использование нескольких форм одного и того же слова, особенно с глаголами. Итак, в английском языке  was, is, are, были  - все формы глагола  должны быть . Лемма - это основная форма слова. Лемма для всех этих слов:  - . Существует связанный метод под названием , выделение корня , который пытается найти основную часть слова, например  пони  →  пони .При лемматизации обычно используются таблицы поиска, тогда как при выделении корней обычно используется некоторый алгоритм для таких вещей, как отбрасывание притяжательных и множественных чисел. Лемматизация обычно предпочтительнее стемминга. 
 Некоторый лингвистический анализ пытается «очистить» токены. Компьютер может попытаться исправить распространенные орфографические ошибки или преобразовать смайлы в соответствующие слова.
 Пометка части речи 
 Когда у нас есть токены (слова), мы можем попытаться вычислить часть речи для каждого из них, например  существительное, глагол, прилагательное .Простые таблицы поиска позволяют компьютеру начать с этого, но на самом деле это гораздо более сложная работа, чем эта. Многие слова в английском языке могут быть как существительными, так и глаголами (и другими частями речи). Чтобы понять это правильно, слова нельзя просто рассматривать по одному. Ошибки в части тегов речи часто приводят к досадным ошибкам со стороны компьютера.
 Большинство инструментов лингвистического анализа выполняют указанные выше шаги, прежде чем приступить к работе по выяснению того, что означают токенизированные предложения  .На этом этапе различные подходы к лингвистическому анализу расходятся. Мы кратко опишем три наиболее распространенных метода.
 Разбор предложений 
  Ноам Хомски  - ключевая фигура в лингвистической теории. Он задумал идею «универсальной грамматики», способа построения речи, который так или иначе понимается всеми людьми и используется во всех культурах. Это наводит на мысль, что если вы сможете выяснить правила, компьютер сможет это сделать и, таким образом, понять человеческую речь и текст.Подход к лингвистическому анализу, основанный на анализе предложений, уходит корнями в эту идею.
 Анализатор   берет предложение и превращает его во что-то вроде диаграмм предложений, которые вы, вероятно, делали в начальной школе:
 Внизу у нас есть жетоны, а над ними классификации, которые группируют жетоны. V = глагол, PP = предложная фраза, S = предложение и т. Д.
 После того, как предложение проанализировано, компьютер может делать такие вещи, как выдавать нам все словосочетания с существительными.Таким образом, синтаксический анализ предложений хорошо помогает находить концепции. Но синтаксические анализаторы ожидают, что правильно построенные предложения будут работать. Они плохо справляются с работой при низком качестве текста. Они также плохо разбираются в сантиментах.
  Bitext  - это пример коммерческого инструмента, использующего синтаксический анализ предложений. Более низкоуровневые инструменты включают  Apache OpenNLP ,  Stanford CoreNLP  и  GATE .
 Анализ на основе правил 
 Лингвистический анализ на основе правил использует более прагматический подход. При подходе, основанном на правилах, основное внимание уделяется просто достижению желаемых результатов, не пытаясь по-настоящему понять  человеческий язык. Анализ на основе правил всегда фокусируется на единственной цели, например, на извлечении концепций. Мы пишем набор правил, которые выполняют извлечение концептов и ничего больше. Сравните это с подходом синтаксического анализа, при котором анализируемое предложение может одинаково хорошо давать концепции (существительные и словосочетания) или сущности (имена собственные).
 Лингвистический анализ на основе правил обычно имеет сопутствующий компьютерный язык, используемый для написания правил.Это может быть дополнено возможностью использовать язык программирования общего назначения для определенных частей анализа. Платформа GATE предоставляет возможность использовать настраиваемые правила с помощью инструмента, который она называет ANNIE, вместе с языком программирования Java.
 Анализ на основе правил также использует списки слов, называемые географическими справочниками .  Это списки существительных, глаголов и так далее. Географический справочник также предоставляет что-то вроде лемматизации. Следовательно, справочник глаголов может сгруппировать все формы глагола  как  под глаголом  быть .Но географический справочник может использовать более прямой подход. Для анализа настроений в географическом справочнике может быть запись  ужасный  с подпунктами  ужасный, ужасный, противный.  Следовательно, географический справочник может выполнять как лемматизацию, так и группировку синонимов.
 Механизмы текстовой аналитики, предлагаемые SAP, основаны на правилах. Они используют язык правил под названием  CGUL  (Custom Grouper User Language).  SAP говорит, что  этого языка (выделено мной):
  Custom Grouper User Language (CGUL) - это язык на основе предложений, который позволяет выполнять сопоставление с образцом с использованием регулярных выражений на основе символов или токенов в сочетании с лингвистическими атрибутами для определения типов настраиваемых сущностей.  Работа с CGUL может быть очень сложной . 
 Вот пример того, как выглядит правило на языке CGUL:
 #subgroup VerbClause: {
  (
    [CC]
    (% (Существительные) *% (NonBeVerbs) +)
    | ([OD VB]% (NonBeVerbs) + |% (BeVerbs) [/ OD])
    | ([OD VB]% (BeVerbs) + |% (NonBeVerbs) + [/ OD])
    [/ CC]
  )

  | ([OD VB]% (NonBeVerbs) [/ OD])
}
 
 В своей основе CGUL использует регулярные выражения и географические справочники для формирования все более сложных группировок слов.Конечным результатом правил являются готовые группы, например, концепции. 
 Многие инструменты, основанные на правилах, ожидают, что пользователь свободно владеет языком правил. Предоставление пользователю доступа к языку правил дает пользователю возможность создавать индивидуализированные анализы за счет обучения и разработки правил.
 Глубокое обучение и нейронные сети 
 Третий подход, который мы обсудим, - это машинное обучение. Основная идея машинного обучения состоит в том, чтобы дать компьютеру несколько примеров того, что вы хотите, чтобы он делал, и позволить ему выяснить правила того, как это делать.Эта основная идея существует уже давно и претерпела несколько эволюций. Текущая горячая тема -  нейронные сети . Этот подход к машинному обучению естественного языка во многом основан на том, как работает наш мозг. IBM широко рекламирует это с помощью своей технологии Watson. Вы помните, что Ватсон победил лучших игроков в игре Jeopardy. На этом примере мы можем получить представление о технике машинного обучения.
 Идея   глубокого обучения   состоит в том, чтобы строить нейронные сети в несколько слоев, каждый из которых работает над все более широкими частями проблемы.Глубокое обучение - еще одно модное слово, которое часто применяется за пределами области, предназначенной лингвистическими исследователями.
 Мы не будем вдаваться в подробности этих методов, а сосредоточимся на их фундаментальных требованиях. Для работы машинному обучению нужны примеры. Примеров много. Одна из областей, в которой машинное обучение преуспело, - это распознавание изображений. Возможно, вы использовали камеру, которая может находить лица на снимке, который вы делаете. Нетрудно понять, как машинное обучение могло это сделать.Дайте компьютеру много тысяч изображений и скажите ему, где находятся лица. Затем он может выяснить правила поиска лиц. Это действительно хорошо работает.
 Назад к Ватсону. В Jeopardy он отлично поработал. Вы понимаете почему? Игра отлично настроена для машинного обучения. Сначала компьютеру дается ответ. Задача компьютера - вернуть правильный вопрос (в Jeopardy вам дается ответ, и вы должны ответить правильным вопросом). Поскольку в Jeopardy играют уже много лет, у компьютера есть то, с чем он должен работать: масса примеров, настроенных так, как нужно компьютеру.
 А что, если мы хотим использовать глубокое обучение для анализа настроений? Где взять примеры? Это не так легко. Люди пытались создать наборы данных, чтобы помочь машинам изучать такие вещи, как сантименты, но на сегодняшний день результаты неутешительны. В проекте Stanford CoreNLP есть инструмент анализа настроений, использующий машинное обучение, но он не пользуется заслуженной популярностью. Сегодня машинное обучение может дать отличные результаты для извлечения концепций, но менее впечатляющие - для анализа настроений.
 Сводка 
 Лингвистический анализ - сложная и быстро развивающаяся наука. Было разработано несколько подходов к лингвистическому анализу, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Для получения наилучших результатов вам следует выбрать подход, обеспечивающий превосходную производительность для нужного вам типа анализа. Например, вы можете выбрать подход машинного обучения для определения тем, подход, основанный на правилах, для анализа тональности и подход синтаксического анализа предложений для определения частей речи и их взаимосвязей.
 7 стратегий, которые сделают чтение на иностранном языке самым легким из тех, что вы когда-либо выучили 
 Если вы читаете это, поздравляем!
 Английский - один из самых сложных языков для чтения. От слова к слову одни и те же звуки в английском языке часто пишутся по-разному или одни и те же варианты написания произносятся по-разному. Исследования показали, что англоговорящим детям требуется более чем в два раза больше времени, чтобы научиться читать, чем детям, говорящим на большинстве других европейских языков.
 Но вы читаете эту статью не потому, что хотите насладиться славой умения читать по-английски; вы хотите научиться читать на совершенно другом языке!
 Хорошая новость в том, что читать на любом интересующем вас иностранном языке, вероятно, легче, чем читать на английском. Еще лучшая новость заключается в том, что чтение на иностранном языке может быть самым легким, что вы когда-либо выучили. При правильных стратегиях это будет гораздо естественнее, чем усвоение всего этого словарного запаса или оттачивание навыков восприятия на слух.
 При правильной технике изучение языка обычно может быть увлекательным, но это еще более верно для обучения чтению на иностранном языке: в основном все, что вам нужно сделать, это читать все, что вы хотите, и вы станете лучше читать.
 Конечно, есть несколько приемов, которые вы хотите использовать на этом пути, чтобы сделать ваше «чтение, что вы хотите» максимально эффективным, действенным и безболезненным. Они здесь.
   Загрузить:  Это сообщение в блоге доступно в виде удобного и портативного PDF-файла, который вы можете
 можно взять куда угодно.Щелкните здесь, чтобы получить копию. (Скачать) 
 1. Перенесите свои навыки чтения с родного языка 
 Если вы умеете читать на одном языке, вы можете читать их все - вроде того. Исследования (подобные этому) показали, что навыки чтения в определенной степени передаются с одного языка на другой.
 Другими словами, обучение чтению на иностранном языке частично сводится к тому, чтобы научиться читать на своем родном языке, научиться говорить на иностранном языке, а затем соединить их вместе. Однако загвоздка в том, что ваши навыки чтения начинают серьезно передаваться только после того, как вы достигнете базового уровня владения новым языком.
 Следовательно, обратная нагрузка на вашу работу по чтению - лучший способ. На ранних этапах изучения языка сосредоточьтесь на знакомстве с языком, расширении словарного запаса и понимании грамматики.
 Как только вы усвоите основы, начните более интенсивно практиковаться в чтении. С твердым знанием основ языка и мышцами чтения, уже настроенными за всю жизнь, когда вы терпели письменный английский, вы обнаружите, что не так уж сложно сложить два и два.
 2. Разделите время между целенаправленным чтением и расслабленным чтением 
 Вы можете подумать, что самый быстрый способ научиться читать на иностранном языке - это всегда выбирать самые сложные тексты, которые вы можете найти, и разбирать их со словарем. Однако оказывается, что одним из наиболее важных факторов того, насколько хорошо вы учитесь читать, является просто то, сколько вы читаете. А если вы всегда стараетесь на 110%, у вас не хватит выносливости, чтобы прожорливо жрать книги, чтобы отточить свои навыки чтения.
 Обучение чтению на иностранном языке, безусловно, является задачей, к которой применяется золотое правило изучения языка: лень - мать всех эффективных стратегий изучения языка. Если вы слишком много работаете, вы просто не сможете пройти через  весь язык .
 Итак, уловка состоит в том, чтобы разделить ваше время между интенсивным чтением, скрежещущим зубами и схватившимся за словарь, которое раздвигает пределы ваших способностей, и видом воскресного полуденного бездельничанья. кресло-наслаждаясь-чтением-книгой, которое позволяет вам проводить часы чтения на иностранном языке, хорошо проводя время.
 Для целенаправленного чтения выберите материал, который доставит вам хороший вызов, и найдите время, чтобы распутать части, которые вы не понимаете. Для расслабленного чтения главное - читать как можно больше, поэтому выбирайте тексты, которые легче понять и которые посвящены интересующим вас темам.
 Вы можете делать и то, и другое на FluentU небольшими порциями благодаря аутентичным видео на разных уровнях сложности.
  FluentU берет реальные видео - например, музыкальные видеоклипы, трейлеры к фильмам, новости и вдохновляющие выступления - и превращает их в индивидуальные уроки изучения языка.
 С FluentU вы слышите  языков в реальном контексте  - так, как их на самом деле используют носители языка. Просто беглый взгляд даст вам представление о разнообразии предлагаемых на FluentU видеороликов:
 FluentU действительно избавляет от тяжелой работы по изучению языков, оставляя вам только  увлекательных, эффективных и результативных занятий.  Он уже вручную отобрал для вас лучшие видео и сгруппировал их по уровням и темам. Все, что вам нужно сделать, это выбрать любое видео, которое вам понравится, чтобы начать работу!
 Каждое слово в  интерактивных субтитрах  сопровождается определением, звуком, изображением, примерами предложений и т. Д.
 Получите доступ к полной интерактивной расшифровке каждого видео на вкладке  Dialogue  и легко просматривайте слова и фразы из видео в  Vocab. 
 Вы можете использовать уникальные адаптивные тесты  FluentU , чтобы выучить словарный запас и фразы из видео с помощью забавных вопросов и упражнений. Просто проведите пальцем влево или вправо, чтобы увидеть больше примеров изучаемого слова.
 Программа даже отслеживает то, что вы изучаете, и сообщает вам, когда именно пришло время для проверки, давая вам  100% персонализированный опыт.
 Начните использовать веб-сайт FluentU на своем компьютере или планшете или, что еще лучше, загрузите приложение FluentU из магазина iTunes или магазина Google Play.
 Возможно, вы захотите заранее спланировать, как вы собираетесь разделить свое время между целенаправленным чтением и расслабленным чтением. Например, вы можете расслабиться, прочитав в 80% случаев несерьезное чтение, а затем полностью освоить язык, владея карточками и не боясь их использовать, с экземпляром книги «Война». и мир »в остальных 20% случаев.
 3. Выполните групповое чтение 
 Чтение - это весело, но иногда бывает одиноко. В конце концов, недавнее исследование показало, что библиотекари в два раза чаще, чем люди с любым другим занятием, указывают надувные куклы в натуральную величину в качестве своих основных контактных лиц в экстренных случаях. (Шучу.)
 Проведение групповых чтений - отличный способ сделать закрытие лица книгой социальным занятием. Просто соберите группу единомышленников (или, по крайней мере, изучающих язык на одном языке) и по очереди читайте вслух, пока все следят за письменным текстом.
 Групповое чтение дает два больших преимущества. Во-первых, когда вы слышите, как кто-то читает слова, и в то же время визуально следите за ними, вы связываете вашу слуховую память о том, как слова звучат, с вашим визуальным впечатлением от того, как они выглядят на странице. Во-вторых, вы можете делать паузу примерно каждые несколько страниц и делать групповое резюме или обсуждение (на языке, который вы изучаете!), Охватывая то, что вы прочитали до сих пор.
 Если вы хотите подчеркнуть дискуссионную часть вещей, другой вариант этой стратегии - создать книжный клуб.И если вы не знаете, что кто-то изучает ваш язык, не позволяйте этому удерживать вас от создания группы для чтения - наступила эпоха Интернета! Поищите в социальных сетях и местах, где изучающие язык собираются в Интернете, и велика вероятность, что вы найдете людей, заинтересованных в реальной или виртуальной группе чтения.
 4. Перечитать заново 
 Я уже говорил о разделении вашего времени между целенаправленным чтением и расслабленным чтением, но остается вопрос: что именно вы, , делаете , когда делаете сосредоточенное чтение?
 Одна из моих любимых стратегий анализа текстов, которые расширяют границы моего понимания прочитанного, - это повторное перечитывание, которое включает в себя четырехкратное чтение текста, каждый раз концентрируясь на разных вещах. Основная идея состоит в том, чтобы начать чтение с общей картины, затем перейти к деталям, а затем вернуться к общей картине. Вот как это происходит:
 Раунд 1: понять суть отрывка 
 При первом проходе прочтите суть. Просто получите представление о том, о чем идет речь, и общее представление о том, что происходит. Не зацикливайтесь на незнакомых словах. Однако, в зависимости от того, насколько непрозрачен отрывок, вам, возможно, придется искать слова здесь и там, даже чтобы понять общее значение.
 Раунд 2. Просмотрите более подробно, найдите слова, которых вы не знаете 
 Второй этап - это раунд «достань-ящик с инструментами и разнеси это на части». Это когда вы, –, хотите зацикливаться на деталях, просматривая все слова, которые вы не знаете, и убедитесь, что понимаете, как работает грамматическая структура текста. Это когда вы разбиваете вещь на части и выясняете, как каждая из этих частей работает.
 Раунд 3. Соберите все новые детали, которые вы понимаете 
 После разбивки отрывка на детали, теперь вы хотите собрать эти детали вместе в единое целое.Этот отрывок из текста предназначен для обобщения всего, что вы узнали на втором шаге о том, что означают отдельные слова и как грамматика сочетается друг с другом.
 Вы можете думать об этом этапе как о прочтении сути, как на первом шаге, с одновременным включением всей новой информации из второго шага. Вы хотите читать достаточно быстро, чтобы увидеть весь отрывок с высоты птичьего полета, но у вас должно быть достаточно времени, чтобы интегрировать большую часть новых знаний, которые вы получили на втором шаге.
 Раунд 4: Подведите итоги, стремясь к скорости 
 В четвертом и последнем прогоне текста скорость - это название игры.Теперь, когда вы разбили текст и собрали его снова, идея состоит в том, чтобы как можно быстрее понять смысл. Постарайтесь подтолкнуть себя к этому, как с точки зрения удержания того, что вы узнали на шаге 2, так и с точки зрения прохождения отрывка быстрее, чем вы думали, что могли.
 5. Прочтите вслух 
 При работе над чтением полезно помнить, что чтение на самом деле является лишь продолжением разговорной речи и слушания. Этот факт является ключом к тому, чтобы сделать чтение самым простым занятием при изучении иностранного языка.
 Один из способов воспользоваться связью между устным и письменным языком - это действительно говорить и слушать, пока вы читаете. Просто говорите вслух то, что читаете, во время чтения. Когда вы установите связь между слушанием, чтением и речью, все три станут лучше.
 6. Делайте «менее медленное» чтение 
 Если вы хотите держать себя в тонусе и заставить свой мозг быстрее разбирать слова, которые вы читаете, попробуйте несколько заданий по чтению.Скорочтение не обязательно должно быть вашей целью, просто читать медленнее, чем вы привыкли, и устанавливать новые личные рекорды - самое важное.
 Вы можете выполнять чтение по времени, установив таймер во время чтения, чтобы вы могли видеть, сколько времени вам нужно, чтобы прочитать заданный текст и вычислить скорость чтения в словах в минуту, или предоставив себе заранее определенное количество времени. завершить отрывок.
 Помимо того, что ваш мозг заставляет ваш мозг обрабатывать текст, который вы смотрите, немного быстрее, «менее медленное» чтение добавит немного волнения в вашу практику чтения, что никогда не является плохой идеей, поскольку скука - это смерть от изучения языка.
 7. Использование контекста 
 Context - лучший учитель языка, который у вас когда-либо был. Подумайте об этом: вы выучили свой родной язык исключительно из контекста.
 Когда вы читаете, всегда старайтесь максимально использовать контекст. Всякий раз, когда вы находите незнакомое слово, заставьте себя угадывать его значение, прежде чем обращаться к словарю, а затем посмотрите его, чтобы убедиться, что вы правы.
 На самом деле это хороший совет для всех аспектов изучения языка, но он особенно важен для упражнений на чтение, когда вы можете инстинктивно тянуться к словарю снова и снова. Заставляя себя угадывать что-то из контекста, изучение языка превращается в своего рода головоломку, и у вас будет более сильная память на слова, которые вы можете правильно угадать из контекста, чем те, которые вам нужно ввести в Google Translate, чтобы понять.
 Может показаться пугающим столкновение со стеной текста на языке, который вы еще слабо понимаете, но если вы воспользуетесь такими стратегиями, как передача навыков разговорной речи на иностранном языке и навыков чтения на родном языке, уравновешивание расслабленного и сосредоточенного чтения, создание группы чтения , читая вслух, перечитывая заново и пользуясь контекстом, вы увидите, что чтение на иностранном языке - это навык, который, естественно, со временем становится лучше, если вы ему позволите.
 И если вы когда-нибудь почувствуете разочарование, просто помните - вы уже научились читать по-английски, вы можете делать все, что угодно!
   Загрузить:  Это сообщение в блоге доступно в виде удобного и портативного PDF-файла, который вы можете
 можно взять куда угодно.
 Щелкните здесь, чтобы получить копию. (Скачать) 
 
 Если вам  понравился этот пост,  что-то подсказывает мне, что  вам понравится  FluentU, лучший способ изучать языки с помощью реальных видео.
 Зарегистрируйтесь бесплатно!
 Машинное обучение и анализ текста 
 Язык - это логическая структура, с которой, в теории, машина должна легко работать. Насколько сложно на самом деле обучить систему анализа текста ML? Давай узнаем сегодня.
 Что такое анализ текста в машинном обучении? 
 Анализ текста - это процесс получения ценных идей из текстов.
 ML может работать с различными типами текстовой информации, такой как сообщения в социальных сетях, сообщения и электронные письма. Специальное программное обеспечение помогает предварительно обрабатывать и анализировать эти данные.
 Анализ текста против интеллектуального анализа текста против анализа текста 
  Анализ текста  и  интеллектуальный анализ текста  - синонимы. Они описывают один и тот же процесс извлечения смысла из данных путем наблюдения закономерностей.
 Однако анализ текста   и анализ текста   - это немного разные вещи:
 Анализ текста работает с концепциями, смыслом текста. Анализ текста позволяет ответить на следующие вопросы: положительный или отрицательный отзыв? Какая основная тема текста?
 Текстовая аналитика изучает закономерности.Результаты могут быть показаны на графиках, схемах и таблицах. Если вы хотите оценить процент положительных отзывов клиентов, вам понадобится текстовая аналитика.
 В этом посте мы поговорим о методах анализа текста ML и сценариях использования.
 Почему важен интеллектуальный анализ текста? 
 Каждый фрагмент контента можно проанализировать на более глубоком уровне, чтобы лучше понять автора или тему текста. Внедряя анализ текста ML, мы можем предоставить пользователям более качественные услуги:
 предоставят ответы на часто задаваемые вопросы;
 перевести на разные языки;
 отслеживает отношение общества к продуктам и услугам;
 упрощает работу с документами за счет кластеризации и классификации документов.
 Компании становятся более эффективными в общении со своими клиентами: изучая отзывы клиентов, компания может узнать общественное мнение о своих продуктах. Алгоритмы машинного обучения могут автоматически классифицировать заявки в службу поддержки или обзоры по теме или языку, на котором они написаны.
 ML делает текстовый анализ намного быстрее и эффективнее, чем ручная обработка текстов. Это позволяет снизить трудозатраты и ускорить обработку текстов без ущерба для качества.
 Как работает анализ текста машинного обучения? 
 Что вам нужно для создания инструмента анализа текста? Давайте рассмотрим это шаг за шагом.
  Соберите данные.  Решите, какую информацию вы будете изучать и как вы будете ее собирать. Эти образцы будут использоваться для обучения и тестирования вашей модели. Есть два основных типа источников информации. Если вы заходите на такие ресурсы, как форумы или газеты, то вы собираете  внешних данных .  Внутренние данные  - это то, что каждый человек или компания генерирует каждый день: электронные письма, отчеты, чаты и т. Д.Как внутренние, так и внешние ресурсы могут быть полезны для интеллектуального анализа текста.
  Подготовьте данные.  Необходимо подготовить или предварительно обработать неструктурированные данные. Иначе программа этого не поймет. В нашем блоге мы уже рассказывали о разных стратегиях предварительной обработки данных.
  Примените алгоритм машинного обучения для анализа текста.  Вы можете написать свой алгоритм с нуля или использовать библиотеку. Обратите внимание на NLTK, TextBlob и CoreNLP Стэнфорда, если вы ищете что-то легкодоступное для изучения и исследования.
 Это методы, используемые для анализа текста ML:
 Токенизация 
 Каждый токен - это значимая единица. Слова и знаки препинания являются токенами, а пробелы - нет. Пример: этот пост посвящен анализу текста. = [«Это», «сообщение», «является», «о», «текст», «анализ», «.»]
 Тегирование части речи 
 Когда вы назначаете грамматическую категорию каждому токену, это тегирование части речи.
 Пример: это сообщение об анализе текста.= [«This»: ADJ, «post»: СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, «is»: ГЛАГОЛ, «about»: PREP, «text»: NOUN, «analysis»: СУЩЕСТВЕННОЕ, «.»: PUNCT]
 Лемматизация 
 Помещение возвращение слова к его словарной форме (лемма) выполняется для обработки естественного языка. Вы сопоставляете все возможные формы слова с одним «корневым» глаголом, и машина все равно его поймет. «Бытие», «было», «было» согласно лемме «быть».
 Stemming 
 Удалив аффиксы из слова, вы получите основу, «чистую» форму слова. Google использует стемминг для индексации запросов.Вместо того, чтобы хранить все формы слова, лексикон сокращен до основы. Процесс становится намного быстрее, но менее точен, чем лемматизация. Например, основа или «покупка» - это просто «покупка».
 Синтаксический анализ 
 Существует два вида синтаксического анализа: зависимости и группы интересов. Вы проводите синтаксический анализ, когда хотите понять грамматическую структуру предложения.
 Во время синтаксического анализа группы ,  вы разбиваете текст на подфразы, также называемые составляющими.Это помогает представить структуру предложения. Недостаток: это контекстно-свободная грамматика. В предложении вроде «Посещать родственников может быть скучно» алгоритм не сможет понять двусмысленное значение. Однако это хорошо для проверки грамматики. Например, Grammarly сложно разобрать грамматически неправильное предложение, но, благодаря синтаксическому анализу избирателей, он использует модели того, как должно выглядеть предложение, чтобы найти правильное решение.
  Анализ зависимостей  идентифицирует основные слова в предложении и находит связанные слова, которые изменяют их значение.Синтаксические отношения помогают понять, что означает предложение, особенно в синтетических языках, таких как славянские языки. Анализ зависимостей также применяется для проверки грамматики и обработки текста, поскольку он может анализировать произвольный порядок слов и фрагментированные предложения.
 Для демонстрации мы использовали систему НЛП Аллена, которая автоматически определяет взаимосвязь между словами с помощью нейронной сети, обученной на большом наборе данных текстов.
 Методы интеллектуального анализа текста 
 Теперь давайте рассмотрим некоторые подходы, которые позволяют вам работать с текстовыми данными.
 Анализ частоты слов 
 Этот метод позволяет измерить, как часто слова появляются в тексте.
 Именно так люди могут определять тему текста и проводить анализ настроений. Мы знаем, что слово «интересно» обычно относится к положительным впечатлениям. Так что если вы видите это слово в обзоре, значит, клиент доволен. Однако этот метод нечувствителен к сарказму, который может повлиять на общие результаты вашего анализа.
 Анализ словосочетания 
 Два, три или более слов, которые часто используются вместе в речи, называются словосочетаниями. Одно и то же слово в разных словосочетаниях может иметь разные значения. Слово «свободный» означает «освобожденный», как «свободный дух». «Бесплатно» также может означать «бесплатно». Слово «бесплатно» гораздо чаще появляется на веб-сайте интернет-магазина вместе со словом «доставка», чем с словом «дух» или даже отдельно. Учет словосочетаний делает семантический анализ более точным.
 Анализ соответствия 
 Соответствие - это таблица, в которой отображаются разные значения одного и того же слова в разных контекстах. Вот пример из контекстного словаря, показывающий, как разные люди используют слово «согласованность»:
 Контекстные словари хороши для изучающих язык, потому что они содержат примеры из реальной жизни, показывающие разные способы использования одного и того же слова. Они так же хороши для систем машинного перевода и генерации речи.
 Анализ соответствия и словосочетания полезен для устранения неоднозначности значений ключевых слов.
 Используя эти базовые методы, вы можете перейти к более сложным типам анализа текста машинного обучения.
 Классификация текста 
 Алгоритмы машинного обучения обнаруживают различные шаблоны в данных и разбивают текст на кластеры. Поговорим подробнее о типовых задачах классификации текстов.
 Анализ настроений 
 Анализ настроений, или анализ мнений, выявляет и изучает эмоции в тексте.
 Эмоции автора важны для понимания текстов. SA позволяет классифицировать полярность мнения о новом продукте или оценить репутацию бренда. Его также можно применять к обзорам, опросам, сообщениям в социальных сетях. Плюс SA в том, что он может эффективно анализировать даже саркастические комментарии.
 Тематический анализ 
 Тематическое моделирование классифицирует тексты по темам и может облегчить жизнь людей во многих областях. Без него невозможно было бы найти книги в библиотеке, товары в магазине, тикеты в службу поддержки в CRM. Текстовые классификаторы могут быть адаптированы к вашим потребностям.
 Теги контента 
 Студенты и преподаватели, юристы, ученые и лаборанты - все могут извлечь выгоду из использования технологии классификации текста. Поскольку они ежедневно имеют дело с огромными объемами неструктурированных данных, тегирование и классификация текстов по категориям значительно облегчит им жизнь.
 
 С помощью анализа текста можно извлечь ключевые слова, цены, характеристики и другую важную информацию. Маркетолог может провести анализ конкурентов и узнать все об их ценах и специальных предложениях всего за несколько кликов.
 Методы, которые помогают идентифицировать ключевые слова и измерять их частоту, полезны для обобщения содержания текстов, поиска ответа на вопрос, индексации данных и создания облаков слов.
 Признание сущности 
 Сущности - это люди, компании или места, упомянутые в тексте. Это может быть полезно при машинном переводе, чтобы программа не переводила фамилии или названия брендов. Более того, признание сущности необходимо для анализа рынка и анализа конкурентов в бизнесе.
 
 Практическое применение анализа текста ML 
 Каковы практические применения методов анализа текста ML? Мы постарались назвать самые распространенные.
 Обработка естественного языка 
 NLP - это то, что помогает машинам понимать человеческий язык и действовать в соответствии с запросами. Системы NLP используются для чат-ботов, умных помощников и систем безопасности с распознаванием голоса.
 
 Мониторинг социальных сетей 
 Насколько люди любят ваш бренд? Twitter, Facebook и Instagram - это места, где пользователи делятся своими впечатлениями, оставляют хорошие и плохие отзывы о местах, которые они посетили, и о продуктах, которые они пробовали.Вы можете увидеть, как ваша компания воспринимается в целом, или сосредоточиться на конкретном продукте.
 Служба поддержки клиентов 
 Доверие рутинной работы к ML означает, что сотрудники могут сосредоточиться на задачах, требующих человеческого внимания. Анализ текста машинного обучения помогает маркировать заявки, определять проблему и назначать ее нужному человеку. На основе ключевых слов системы машинного обучения могут определять приоритеты запросов.
 Бизнес-аналитика 
 В BI предпочтение отдается числам. Они отлично подходят для понимания тенденций и статистики.Однако цифры не могут объяснить причины происходящего. Алгоритмы машинного обучения, которые анализируют текстовые данные, могут предоставить ценную информацию, анализируя как внутренние, так и внешние данные.
 Продажи и маркетинг 
 Проанализируйте профили клиентов и конкурентов, проанализировав их данные, и получите более подробное представление о ситуации на рынке. Основываясь на этих данных, вы можете составить более персонализированные предложения по продаже. Анализ текста ML используется для анализа и написания электронных писем, чтобы помочь отделу продаж эффективно общаться с клиентами.
 SEO 
 Инструменты SEO полагаются на машинное обучение при анализе контента на веб-страницах. Если вы хотите, чтобы ваш сайт занимал высокие позиции в результатах поиска, вам следует оптимизировать его для поисковой системы. Вы можете определить темы, о которых пишут другие люди в ваших областях, используя парсеры ключевых слов, и сделать ваш контент более полезным для целевой аудитории.
 Программное обеспечение для инвалидов 
 Анализ текста ML помогает дать голос людям с дефектами речи. Используя технологию преобразования текста в речь, системы машинного обучения озвучивают вводимый текст.Можно сгенерировать оригинальный и уникальный голос для каждого пользователя на основе его собственного голоса (если применимо). Это программное обеспечение позволяет людям с ограниченными возможностями общаться с другими людьми и использовать голосовые интерфейсы.
 Робототехника 
 Роботам необходимо понимать человеческую речь и общаться с ними, что было бы невозможно без анализа текста машинного обучения. Более того, методы анализа настроений позволяют им немного лучше понимать человеческие эмоции и действовать соответственно.Роботы, обученные с использованием моделей анализа текста машинного обучения, могут читать и понимать тексты, то же самое и с данными.
 Проблемы анализа текста машинного обучения 
 Согласно недавнему исследованию, около 80% всех данных, генерируемых на предприятиях, имеют форму текстов. Из этого можно сделать много выводов.
 Но текстовый анализ ML также сопряжен с некоторыми проблемами:
  Сложность.  Преобразование текста в формат, который может обрабатывать компьютер, требует нескольких шагов.Например, если мы решаем задачу классификации текста, нам необходимо собрать данные, обнаружить в них ключевые слова, определить количество классов, сгруппировать данные по этим классам и описать эти процессы в математических терминах. Это сложно как в интеллектуальном плане, так и с точки зрения человеческих / денежных / временных ресурсов.
  Концептуальная борьба.