Разбор слова по составу повышение: Страница не найдена

Содержание

Разбор слова по составу, используя алгоритм

Русский язык 2 класс

Тема:Разбор слова по составу, используя алгоритм

Цель: Учить разбирать слова по составу используя алгоритм

Задачи:

Формировать умение подбирать однокоренные слова и развивать умения находить в словах корень, приставки, суффиксы, окончание, основу.

Учить их видеть орфограммы в разных частях слова, выделять их графически.

Развивать орфографическую зоркость, речь, наблюдательность.

Воспитывать бережное отношение к природе.

Ход урока

I. Организационный момент.

Настрой на хорошую работу.

Вдохните… Как хорошо, что мы вместе. Мы все счастливы и здоровы. Мы помогаем друг другу. Мы дополняем друг друга. Мы нужны друг другу. Пусть этот день несёт нам радость общения, наполнит сердце благородными чувствами. И, подобно этим цветам, раскроются ваши души, даря окружающим свет, тепло и любовь. Улыбнитесь друг другу.

Вот с таким настроением мы и начнём наш урок.

II. Чистописание.

— Откройте тетради и запишите число и предложение «Классная работа».

— Назовите буквы и буквосочетания.

Зз зи за

— Назовите буквосочетания, в котором буква з обозначает мягкий согласный звук.

— Пропишите буквы Зз и буквосочетания.

— Прочитайте слова.

зима Зима зимородок заморозки

— Объясните лексическое значение слов.

Зима́ — город в России, Иркутской области. Расположен в 230 км на северо-запад от областного центра г. Иркутска, на левом берегу реки Оки.

Зимородок — это удивительно красивая птица. Он немного крупнее воробья с необычайно ярким оперением. Верх тела его зеленовато-голубой, брюшко же — огненно-рыжее. Гнездится зимородок по береговым обрывам в норах глубиной до 2 м. Пищу — мелких рыбёшек, головастиков, лягушат добывает птица исключительно в воде, подкарауливая добычу на какой-нибудь ветке, откуда камнем падает в воду, тут же выныривает и взлетает. Не зря зимородка называют “синим рыболовом” или “рыбачком”. Зимородки улетают в августе—сентябре, но отдельных птиц иногда наблюдают и в октябре — перед самым ледоставом. А вот в европейской части России зимородков можно увидеть и в студеную пору — возле незамерзающих речных родников и стремнин, где пернатые рыболовы, подобно оляпкам, остаются на зиму.

За́морозки — легкие утренние морозы осенью или весной. (С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова «Толковый словарь русского языка»)

— Что заметили? Разделите слова на группы.

— Какие слова называются однокоренными?

— Что общего? Признаки какой части речи называли?

— Что вы знаете об именах существительных?

— Подчеркните ошибкоопасные буквы в словах.

— Как проверить ошибкоопасные буквы в слове заморозки? Подобрать проверочные слова.

— Какую букву нельзя проверить?

— Как называются слова написание надо запомнить? (словарные слова)

— Запишите слова.

III. Актуализация.

— Подберите однокоренные слова к слову заморозкиМороз, заморозка, мороженое,

морозец, морозилка, морозильник, Морозко, морозная.

— Что знаете о частях слова?

Корень — это общая (одинаковая) часть однокоренных слов.

Окончание — это изменяемая часть слова, которая образует форму слова и служит для связи слов в предложении и словосочетании.

Основа — это часть изменяемого слова без окончания.

Приставка — это часть слова, которая стоит перед корнем и служит для образования новых слов.

Суффикс — это часть слова, которая стоит после корня и служит для образования новых слов.

IV. Проблемная ситуация

— Так какую часть слова надо находить первой, какую следующей и почему? А в какой последовательности нужно выполнять разбор слова по составу? Сформулируйте тему урока? (Ученики формулируют тему и цель урока).

— Какие задачи поставим перед собой и будем решать на уроке?

Тема урока: Состав слова. Алгоритм разбора слова по составу.

Цели урока: научить определять части слова, разбирать слова по составу; развивать орфографическую зоркость, внимание, речь, наблюдательность; воспитывать бережное отношение к природе, интерес к процессу познания.

Задача: на основании полученных знаний о частях слова, провести самостоятельное выведение алгоритма разбора слова по составу.

V. Открытие нового.

— Я предлагаю вам установить порядок разбора слова по составу, т. е. вывести алгоритм. Вернёмся к нашему слову – заморозки и уже, соблюдая порядок разбора, выделим в нём все его части.

Вывод:

Слово по составу верно разбирай:
Первым, окончание всегда выделяй,
На основу внимательно смотри,
Корень, поскорее, ты у нее найди,
Приставку и суффикс в конце определи.

VI. Физминутка.

Пускай снегами все заносит,
(Руки через стороны вверх, опустили)

Пускай лютуют холода,
(Руки на пояс, повороты туловища влево – вправо)

Зима меня не заморозит,
Не напугает никогда.
(Левой рукой плавное движение вверх – вниз, правая на поясе)

Зимою белые снежинки
Танцуют за моим окном.
(Правой рукой плавное движение вверх-вниз, левая на поясе)

А Дед Мороз свои картинки рисует на стекле ночном.
(Плавные движения двумя руками вверх-вниз перед собой)

VII. Первичное закрепление.

— Запишите слова: зимушка, холода, снежинка, прогулка, горка. (Выполняют ученики разбор слов по составу с комментированием)

— А в какой последовательности нужно выполнять разбор слова по составу?

— Какие части слова входят в основу?

Вывод: Начинать разбор по составу нужно с окончания, затем, зная окончание слова, будем выделять основу, потом корень и только после этого приставку и суффикс.

VIII. Зрительный диктант.

На дереве висит кормушка. На ветку села синичка. Над елкой закружила стайка дроздов.

— Прочитайте предложения.

— Запишите предложение под диктовку.

— Найдите, подчеркните ошибкоопасные буквы в предложениях.

— Найдите грамматическую основу предложения. Определите части речи в предложениях.

IX. Творческая работа.

— Какое время года трудное для животных? Почему?

Птицам трудно приходится зимой. Нередко они голодают. Во время метелей и сильных морозов много птиц погибает от голода. Особенно часто птицы погибают в конце зимы, когда почти весь корм повсюду съеден. Действительно, зима – очень трудное время для птиц, особенно, если она морозная и снежная. Не найти птицам под снегом корма. Голодная птица сильно страдает от холода. Зимой день короткий, а чтобы выжить, не замерзнуть, пищи нужно съесть больше, чем летом.

ПОКОРМИТЕ ПТИЦ

Покормите птиц зимой!
Пусть со всех концов
К вам слетятся, как домой,
Стайки на крыльцо.
Не богаты их корма,
Горсть зерна нужна,
Горсть одна – и не страшна
Будет им зима. 
(Александр Яшин)

— Подберите к существительному зима подходящие прилагательные. Зима, какая? (Холодная, морозная, сказочная, суровая, снежная, вьюжная, студеная, белая и т.д.)

— Составьте cинквейн на тему «Зима».

— Прочитайте cинквейн. Запишите.

Х. Итог урока.

— Подведем итог нашего урока. Какое открытие сделали? (Алгоритм разбора состава слова)

Слово по составу верно разбирай:
Первым, окончание всегда выделяй,
На основу внимательно смотри,
Корень, поскорее, ты у нее найди,
Приставку и суффикс в конце определи.

Адрес публикации: https://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/221613-razbor-slova-po-sostavu-ispolzuja-algoritm

Разбор слова по составу и словообразовательный разбор

Урок русского языка 7 класс

«Разбор слова по составу и словообразовательный разбор»

Цели:

  1. повторить темы «Состав слова» и «Словообразование»;

  2. воспитывать у учеников интерес к процессу словообразования, воспитать умение грамотно и логично составлять новые слова и применять их в устной и письменной речи;

  3. развивать практические навыки словообразовательного анализа состава слова; научить практически использовать полученные в результате анализа знания.

Тип урока: комбинированный.

Методические приемы: объяснительно-иллюстративный метод, работа с книгой, беседа.

Формы работы: фронтальная работа, индивидуальная работа, парная работа.

Межпредметные связи: казахский язык

Оборудование: учебник, схемы словообразовательного разбора и разбору по составу слова, ноутбуки, слайды, раздаточный материал.

Планируемый результат: Понимать и воспроизводить алгоритм разбора слов по составу, определять способ образования слов; уметь ориентироваться в своей системе знаний: отличать новое от уже известного с помощью учителя; добывать новые знания: находить ответы на вопросы, используя учебник, свой жизненный опыт и информацию, полученную на уроке

Ход урока

  1. Организационный момент.

Психологический настрой: Сегодня, ребята, у нас урок проявления самостоятельности и творчества. Пусть этот урок несет вам радость общения и наполнит сердце благородными чувствами.

  1. Сообщение темы и целей урока.

Тема урока: Разбор слова по составу и словообразовательный разбор слова.

Я должен знать:

Алгоритм разбора слов по составу.

Я должен уметь:

Разбирать слова по составу.

Уметь делать словообразовательный разбор.

  1. Актуализация знаний: игра «Крестики-нолики». Предлагаю вспомнить все, что вы знаете о составе слова и словообразовании. Отвечая на мои вопросы, заполните таблицу, которая лежит перед вами. Если вы согласны с моим суждением, напротив вопроса ставьте «х», не согласны – «о».

Вопросы:
  1. Словообразование изучает словарный состав языка.

  2. В состав слова входит корень, приставка, суффикс,окончание.

  3. В казахском языке приставки нет.

  4. Основа — часть слова без окончания.

  5. Орфография – раздел науки о языке, в котором изучаются правила произношения слов.

  6. Слово «домик» – образовано приставочно-суффиксальным способом.

  7. Слово «АЗС» — это сложное слово.

  8. Слово «ГАИ» — женского рода.

  9. Слово «змеелов» образовано суффиксальным способом.

  10. В русском языке шесть способов образования слов.

Обменяйтесь карточками и проверьте ответы товарища, сравнивая с ответами ответами на доске. Кто выполнил задание без ошибок?

IV. Работа над новым материалом.

Учитель: На прошлых уроках мы изучили, а затем повторили темы «Состав слова» и « Словообразование». Данные темы относятся к более крупной части системы наук о языке – словообразованию. Как и другие части языкознания – морфология, орфография, лексика, — словообразование также имеет ряд типов разборов слова. В частности, это разбор слова по составу и словообразовательный разбор. Обратимся к таблице и повторим этапы того и другого анализа

План разбора слова по составу (или морфемный разбор)

:

План словообразовательного разбора:

Указать окончание и основу

Найти слово (или его основу ), от которого образовано данное.

Указать корень (или корни в сложных словах)

Определить , с помощью какой приставки, суффикса и т.д образовано данное слово

Обозначить суффиксы и приставки, а в сложных словах – и соединительные гласные

Назвать способ словообразования.

 Учитель: Разберем по составу слово «улетают» и произведем его полный орфографический разбор.

Учитель записывает на доске, по ходу проговаривая написанное, ученики записывают в тетрадь.

  1. Состав слова.

  1. Окончание. Улетают – улетает, улетаешь. Окончание – -ют.

  2. Основа. Основа слова – улета- .

  3. Корень. Улетают – перелет, прилетать, летать. Корень – -лет-.

  4. Суффикс. Суффикс слова – -а-.

  5. Приставка. Улетает – прилет, летать. Приставка – у-.

  1. Словообразовательный анализ.

  1. Улетать – летя, направляться куда-нибудь.

  2. Улетать – улет, полет, прилетать, лететь, летать.

  3. Образовано с помощью приставки у- от основы слова «летать».

  4. Способ образования – приставочный.

V.Работа с учебником:

Упражнение 269. В левый столбик выпишите слова с суффиксами, а в правый – без суффиксов. Обозначьте части записанных слов. Какой это разбор слова – морфемный или словообразовательный?

 

 

Слова для разбораДождик, ветерок,роса, зайчонок, журналист, дождь, баранина, ветер, заяц, баран, журнал, росинка 

Упражнение 270. Обозначьте морфемный состав данных слов. Запишите по образцу, как образованы эти слова. Назовите способы образования данных слов.

Образец: желтоватенький

желтоватенький – желтоватый-желтый

Слова для разбора: беловатенький, синеватенький, пренеприятный

Игра «Составь слово»: Давайте попробуем в паре сконструировать слова с помощью отдельных морфем. Работаем в тетради молча, какая группа первой запишет слово, поднимет руку и дает готовый ответ.Выделите морфемы в словах.

Задание №1:

  • от глагола понес взять приставку

  • от глагола дарить взять корень

  • от существительного кружок взять суффикс (по-дар-ок)

Задание №2:

  • от глагола пришел взять приставку

  • отглагола улетел взять корень

  • от глагола бежит взять окончание (при-лет-ит)

Заполните таблицу:

 

Суффиксальный

 

Приставочно-суффиксальный

 

Бессуффиксный

 

Сложение

(основ слов или целых слов)

 

Сложносокращенное слово

 

Слова для справок: желток, турпоход, ЦУМ, пароход, камнепад, пригород, ветер, подберезовик, книжка, соавтор, нефтепровод, пришкольный,море.

Творческое задание «Кто быстрее?»: Приставка не известна , но зато есть другие части слова.Придумайте слова с разными приставками и запишите их на листочках.

І вариант ІІ вариант

( приставка)+ нести (приставка) + лететь

Задание: «Распутать ветки деревьев»

Корень слова жұрнақ

Окончание сөз құрамы

Сложносокращенное слово негіз


Состав слова сөздің түбірі

Суффикс жалғау

Основа қысқартылған сөздер

VI.Рефлексия.

Вернемся к целям нашего урока.

  1. Было ли тебе интересно на уроке?

  2. Получил ли ты новые знания?

  3. Ты был активен на уроке?

  4. Ты с удовольствием будешь выполнять д\з?

VІІ. Подведение итогов

— Какие пункты включает в себя словообразовательный анализ слова?

— Из каких частей состоит разбор слова по составу?

— Какие типы словообразования вам известны?

Подведем итог. Поставим точку, а вернее – цифру и оценку себе за урок.Учащиеся вспоминают , что они узнали о составе слова и способах словообразования.Ученики оценивают работу других учеников, работу всего класса оценивает учитель.

Маршрутный лист ученика

 

VІІІ. Домашнее задание

Ученикам предлагается подготовиться к предстоящему зачету.

Отзывы

Елена Шилимова

Выражаю огромную благодарность центру переподготовки и повышения квалификации. Спасибо, что дали возможность обучаться на кафедре дизайна костюма. Было очень интересно, я приобрела много навыков, которые, надеюсь, пригодятся мне в будущем. Так же хочу сказать спасибо всему преподавательскому составу за их внимательность, понимание и помощь. Осталась очень довольна курсом.

С Уважением, Елена Шилимова

Лиза Морозова

Профессиональная переподготовка

Огромное спасибо центру переподготовки за возможность получить прекрасное образование. Спасибо всем педагогам!

01.12.2011

Ковалева Юлия

Профессиональная переподготовка

Уважаемые руководители Центра!

Спасибо Вам огромное за благое начинание, за прекрасные знания, за душевную атмосферу и возможность учиться и научиться чему — то новому. Впервые в жизни, благодаря Вам, погрузилась в творческую атмосферу мира моды! Это просто здорово!

С удовольствием пойду учиться к любому из преподавателей, которые у меня вели занятия ( вновь и вновь и вновь…)

С Уважением, Ковалева Юлия

Цыбырнак Е.В.

Профессиональная переподготовка

Спасибо за предоставленную возможность овладеть основами и навыками этой профессии. Мои пожелания, увеличить количество часов лекций основ конструирования, архитектурных конструкций, также желательно увеличить длительность курса «Дизайн интерьера».

С Уважением, Цыбырнак Е.В.

Катаева Олеся (6-ДИ-В)

Профессиональная переподготовка

Спасибо за такой объёмный, насыщенный курс знаний. Было освещено много важных вопросов, про которые я не знала, но которые необходимы в работе дизайнера.

По итогам хотелось бы больше технических знаний по профессии – основ конструкций, технологий строительства и других подобных дисциплин.

Отдельное спасибо за погружение в проектирование, эргономику.

В целом очень хорошее отношение преподавателей, профессиональная подача знаний. Спасибо за то, что многие вопросы были затронуты, подняты для самообразования. Спасибо Дарье Борисовне за суровый, но очень деятельный и активный подход к слушателям. Спасибо огромное Лебедеву А.В. за терпение, профессионализм, искреннюю вовлеченность в процесс и помощь во всех технических вопросах.

Муравьева 6-ДИ-В

Профессиональная переподготовка для получения специалистами дополнительной квалификации

Благодарю за новые знания всех преподавателей. Особенная благодарность Екатерине Станиславовне за очень живое, настоящее отношение к своему предмету и желание поделиться им.

Дарье Борисовне за тернистый, но продуктивный путь к новой профессии. Лебедеву Андрею за щепетильное преподавание, доступное слушателям.

Лукоянову Игорю Федоровичу за интересное общение и современность, свежесть в преподавании.

Шатнюк А.А.

Профессиональная переподготовка для получения специалистами дополнительной квалификации

Огромное спасибо всем преподавателям за проявленное терпение и наставление на путь познания и грызения наитвердейшего гранита архитектурной науки.

Отдельное спасибо Лебедеву А.В. за обучение азам Archicad, а также Устиновой Д.Б. и Лукоянову И.Ф. за подаренный объём знаний и позитивный взгляд на проблемы архитектуры и дизайна.

Tante grazie!

Староста группы 6-ДИ-В Шатнюк А.А.

А. Теречева

Профессиональная переподготовка

Огромное спасибо Дарье Борисовне Устиновой, которая заинтересовывает и вдохновляет, она чудесный преподаватель и личность, благодаря её манере преподавания и обширному опыту мы (Теречева А., Шпаковская А., Манойлова П.) продолжили и закончили этот курс и будем работать в этой профессиональной сфере.

Султанова Н. В.

Профессиональная переподготовка

Программа актуальна, получила знания, которые пригодятся. Хотелось бы увеличить количество часов по архитектурным конструкциям и инженерным сооружениям. Мало отведено часов на это.

Благодарю за внимание к слушателям со стороны педагогического коллектива.

11 июля 2012 г.

Бубнова Е.А.

Профессиональная переподготовка

Спасибо за полученные знания! Буду продолжать работать над расширением своих знаний в этом направлении.

11 июля 2012 г.

Зелинская Н. А.

Профессиональная переподготовка

Очень актуальная программа. Замечательный состав профессиональных преподавателей. Хотелось бы побольше часов по проектированию, практических навыков в работе над проектами и информации по дизайну интерьеров. Спасибо за такую программу и терпение преподавателей к нам.

Дашевская Ирина, ст. преподаватель кафедры ИБК

Повышение квалификации для преподавателей

Елену Витальевну и Тамару Николаевну благодарю за возможность участия в курсах повышения квалификации. Хотелось бы отметить, что с каждым разом уровень занятий повышается, что очевидно не только по интересным темам занятий, уровню профессионализма спикеров, но и по количеству участников.

19 декабря 2012 г.

Ломакина Е.А.

Повышение квалификации

Благодарю Елену Витальевну и всех сотрудников ЦППКП за интересные, современные курсы. Елену Андреевну за душевность и информативность каждого занятия. Юлию Анатольевну за инновации на практических занятиях. 

Мункуева Т.А.

Профессиональная переподготовка

Елену Витальевну и Тамару Николаевну, а также ЦППКП благодарю за качественную, интересную и эффективную поддержку в развитии навыков педагогической работы. Хочу пожелать дальнейшего роста и процветания. 

Слушатель программы повышения квалификации ЦППКП

Повышение квалификации

Ода

Центру переподготовки и повышения квалификации преподавателей СПГУТД (далее ФПК)                                                                                                             

Хочу ходить на ФПК,                                                                                                   

И это не каприз:                                                                                                             

Там изучу я Photoshop, САПР,CorelDraw и ТРИЗ.

Вербально, апостериори ли

Откроется предмет.

Учусь я – значит я жива.

Учение – это свет.

Пусть говорят:

не двадцать лет,

чтоб парту протирать.

Я вновь приду на ФПК:

Там время догонять.

Чтобы учить, должны мы знать

Не меньше, чем студент,

И значит надо повышать

Нам этот градиент.

Похвальней хобби не найти!

По средам с утречка

Займемся шейпингом ума!

Айда на ФПК!

Тимофеева И.А.

Профессиональная переподготовка

Курс «Дизайн среды (интерьер)» очень нужный, грамотно построена учебная часть. Большое спасибо всем преподавателям, особенно Устиновой Д.Б., Лебедеву А.В., Фешину А.Н., Лукоянову И.Ф. за интересные лекции, преданность профессии. Спасибо Вам!

28 мая 2013 г.

Северин Ю. (группа 8-ДИ-В)

Профессиональная переподготовка

Спасибо большое всем преподавателям и организаторам курса «Дизайн интерьера». Благодаря Вам можно не только поменять специальность, но и выйти на новую ступень жизни. После окончания буквально чувствуешь себя способной на все- все-все. Спасибо огромное! Да здравствует новая жизнь!

31 мая 2013 г. 

Соколенко Юлия

Профессиональная переподготовка

Спасибо всем, кто так или иначе был причастен к моему обучению на курсе «Дизайн костюма», за терпение и помощь и, конечно, за те знания, которые стараетесь вложить в своих слушателей. Успехов, процветания и, конечно, дальнейшего роста и развития.

С Уважением, Соколенко Юлия

4 июня 2013 г.

Рожкова Ксения

Профессиональная переподготовка

Очень понравилось обучение, много полезной и нужной информации для дальнейшей работы в области дизайна интерьера. Квалифицированные преподаватели, занятия проходят в очень интересной форме. Все понравилось.

10 июля 2013 г.

Бумагина Светлана

Профессиональная переподготовка

Спасибо большое за учебный процесс, было очень-очень интересно и жизненно необходимо. Спасибо преподавателям и сотрудником учебного центра за отзывчивость и профессионализм. Очень важно учиться у знающих и опытных преподавателей. Единственная просьба и пожелание – немного больше уделить внимания стилям и особенностям интерьера, побольше часов. Огромное спасибо и дальнейшего процветания.

Отдельное спасибо Дарье Борисовне и Александру Николаевичу за знания и заботу.

10 июля 2013 г.

Кондратенкова Л.Ф., доцент кафедры ДК

Повышение квалификации

Большое спасибо за то, что организовали такие замечательные курсы английского языка и пригласили чудного жизнерадостного и замечательного преподавателя Наталью Михайловну. И хотим продолжения – освоить английский! Спасибо!

7 июня 2013 г.

Слушатели программы повышения квалификации «Повышение уровня владения английским языком преподавателей вуза»

Повышение квалификации

Уважаемые руководители Центра повышения квалификации!

Наша группа мечтает продолжить обучение английскому языку под патронажем Натальи Михайловны Магаловой и дойти до следующего уровня квалификации.

Яковлева Н.В., Лебедева С.В., Хохлова В.А., Кострикин А.В., Сашина Е.С., Кондратенкова Л.В. и др.

Петрова Юлия (группа 4-ДК-В)

Профессиональная переподготовка

Хочу выразить слова благодарности университету технологии и дизайна. В июле 2013г. я закончила курс «Дизайн костюма и модных аксессуаров» (ФПК). Курс хоть и краткий (1 год), но дает абсолютно полное представление о получаемой профессии. Если у обучающего есть желание развиваться в этой области, то всего остального он добьется самостоятельно, применив полученные знания. Отдельно хочется отметить высокий профессионализм преподавателей, доброе отношение к студентам и стремление помочь добиться отличных результатов.

Такое ощущение, что попадаешь в огромную любящую семью. В программе курса все устраивает, но хотелось бы побольше часов на Технологию изготовления швейных изделий. Спасибо Вам за то, что Вы для нас делаете.

11 июля 2013 г.

Альтман И.Е. (группа 9-ДИ-В)

Профессиональная переподготовка

Огромная благодарность преподавателю по проектированию Швабаускасу Ремигиусу за профессионализм и индивидуальный творческий подход к каждому ученику. Были очень интересные занятия с индивидуальными обсуждениями и рекомендациями. Высококвалифицированные преподаватели по академическому рисунку, живописи, истории архитектуры и дизайна, по основам архитектурных конструкций и инженерного оборудования дали достойный уровень знаний для дальнейшей работы в области дизайна интерьеров. Отдельная благодарность преподавателю по Archicad и Artlantis Лебедеву Андрею за терпение и грамотное объяснение материала, и так же преподавателю по Autocad.

Так же выражаю благодарность администрации за оперативное содействие в решении текущих вопросов.

С наилучшими пожеланиями, Альтман И.Е. 

Горкавенко И. (группа 9-ДИ-В)

Профессиональная переподготовка

Учеба доставила огромное удовольствие. Помимо овладения профессиональными навыками, получали на занятиях заряд положительных эмоций и желание двигаться вперед в заданном направлении. Особенно полезны и интересны такие курсы как история мебели и цветоведение.

Огромная благодарность Лебедеву А. за курс Archicad, за его преданность своему делу и умение к каждому ученику найти свой подход. За 40 часов лекций было изложено все, что необходимо начинающему дизайнеру для работы с чертежами.

Приобретен большой опыт и полезные знания, огромное спасибо всем преподавателям.

Муртазаева Зарема и Худякова Жанна (группа 4-ДК-В)

Профессиональная переподготовка

Хотим выразить огромную благодарность и признание за полученный опыт и знания. Наши цели в получении образования и творческих навыков были достигнуты. Отдельно хотим выразить нашу искреннюю и теплую благодарность преподавателям университета, в частности Елене Ивановне Петровой, Шолину Константину Юрьевичу, Анжелике Викторовне.

Большое спасибо администрации за организацию процесса обучения, за то, что шли нам на встречу в процессе обучения.

А так же за помощь в оформлении всех необходимых справок и писем! 

Желаем Вам дальнейшего процветания! С Уважением, студенты курса «Дизайн костюма и модных аксессуаров» 4-ДК-В

5 декабря 2013 г.

Якушева Анастасия (4-ИД-В)

Спасибо огромное Центру за предоставленную возможность расширить свои знания. Это был замечательный год, полный новых впечатлений и знакомств. Я с радостью отметила, что учиться — это приятно, что преподаватели бывают дружелюбными и профессиональными одновременно. Хотелось бы в программе «Информационный дизайн» давать больше вещей ,относящихся к графическому, например, курс «Brandbook», на мой взгляд, отлично бы вписался в программу. Можно немного сократить или не ставить в самый конец программы длинные курсы, такие как Web-дизайн, Adobe Flash, Sony Vegas, тяжеловато осваивать под конец такие важные и информативные блоки. В целом впечатления только положительные. Спасибо Вам и спасибо судьбе за то, что я смогла у Вас учиться. 

 04.07.2014

Кириченко Е.В. (группа 5-ДК-В)

Профессиональная переподготовка

Хочу выразить огромную благодарность Центру переподготовки за возможность осуществить свою мечту. Понравилось все, все дисциплины и преподаватели. Замечательный творческий коллектив. Надеюсь все, что получила за время обучения, станет замечательным фундаментом для моей новой жизни!

11.07.2014

Бахмарева А.В. (группа 11-ДИ-В)

Профессиональная переподготовка

Выражаю огромную благодарность преподавателям кафедры дизайна среды. Обучение по курсу было очень содержательным. Получила хороший багаж знаний по предмету «Проектирование», что позволит мне начать новый вид профессиональной деятельности. Желаю творческих успехов!!!

 24.07.2014

Пак Е.И. и Мальцева В.Ю. (группа 11-ДИ-В)

Профессиональная переподготовка

Огромное спасибо за прекрасное преподавание, обучение и поддержку, которую оказывали все преподаватели программы в процессе обучения. Спасибо за опыт, знания и умения, которыми с нами щедро делились.

12.08.2014

Потапова И.В. (группа 1-ГД-В)

Профессиональная переподготовка

Выражаю огромную благодарность Центру переподготовки за возможность в такой небольшой срок получить новую профессию. Уровень обучения очень высокий. Преподаватели  очень хорошие, на всех занятиях было очень интересно. Большое спасибо! Надеюсь, обучалась в Центре не последний раз!

30.10.2014

Бологова Ксения (группа 5-ДК-В)

Профессиональная переподготовка

Огромное спасибо Центру переподготовки и отдельная благодарность преподавателям! Курс «Дизайн костюма и модных аксессуаров» был очень важен и полезен для меня. На курс я попала без каких-либо первоначальных навыков и в процессе обучения открыла в себе кучу талантов! Спасибо за полученные мною навыки и знания. Хотелось бы больше часов для занятий, так как мы получили только начальные знания моделирования, но их вполне достаточно, чтобы развиваться дальше без проблем.

P.S.  Приехала специально из другого города, чтобы обучаться в Центре.

31.10.2014

Онянова Елизавета (группа 2-ГД-В)

Профессиональная переподготовка

Хочется выразить огромную благодарность Центру переподготовки за уникальную возможность пройти курс «Графический дизайн в рекламе и арт-пространстве». Благодаря насыщенной и крайне интересной программе мне выдалась возможность освоить новую профессию и овладеть навыками, позволяющими выступать профессионалом в новой профессии. Выражаю благодарность сотрудникам Центра и преподавателям кафедры Графического дизайна.

5.11.2014

Чиркова Мария (группа 2-ГД-В)

Профессиональная переподготовка

Огромное спасибо хочется сказать Центру переподготовки и повышения квалификации преподавателей за возможность обучения по программе «Графический дизайн». В столь короткий срок (1 год) удалось достичь многого. Спасибо, что у Вас есть такая программа! Перспектива учиться 5 лет совсем не представлялась возможной. За время обучения открылись, так сказать, таланты. Понравился перечень предметов. В принципе всего и по чуть-чуть достаточно, чтобы разбудить интерес к какой-либо дисциплине и уже углубиться в нее самостоятельно. Понравился состав преподавателей. Все очень интересные люди! На их занятия ходила с удовольствием. Еще раз скажу спасибо Центру и пожелаю побольше слушателей!

6.11.2014

Миланская Е.Я. (группа 5-ДК-В)

Профессиональная переподготовка

Хочу выразить благодарность и сказать спасибо преподавателю «Истории моды и стилистики» Елизарову Андрею Анатольевичу. Очень интересный предмет и великолепная подача материала. Очень полезная информация. Я приобрела знания, которые обязательно использую в своей работе.

11.11.2014

Екатерина Двинина (группа 5-ДК-В)

Профессиональная переподготовка

Спасибо за возможность погрузиться в мир дизайна костюма. Это было очень увлекательно, познавательно. Самое главное – занятия вдохновляли и давали энергию для воплощения задуманного, для поиска себя и новых форм. Для меня это был основательный шаг вперед, подтверждение того, что я на верном пути.

Благодарности: Андрей Анатольевич Елизаров, Константин Юрьевич Шолин, Ольга Наркизовна Соловей, Надежда Константиновна Гринько, Маргарита Кимовна Аипова, Алена Игоревна Шишанова, спасибо Вам!

Пожелания:

1)Подготовка и раздача слушателям учебных материалов (были лишь на единицах занятий у некоторых преподавателей)

2)Организация знакомства в группе в первые дни.

3)Портал, где были бы материалы занятий, просто полезные материалы

4)Больше структурированности курсов

5)При наборе группы советовать ознакомиться до занятий с основами кройки и шитья. Все таки для вникания в суть нужно уже уметь шить и кроить

Желаю Вашей программе развития и творческих успехов.

17.11.2014

Л.Назарова, и.о.зав.каф.ТППК СЗИП

Повышение квалификации для преподавателей

Огромная благодарность и восхищение профессионализмом, огромными знаниями и опытом доцента Васильевой Е.А. Спасибо за удобную и четкую организацию!

17.12.2014

Ю.В.Смирнова, доцент кафедры ТППК СЗИП

Повышение квалификации для преподавателей

Огромное спасибо за предоставленную программу повышения квалификации. Данный курс позволяет ориентировать молодых людей на достижение высоких результатов в профессиональной сфере.

17.12.2014

М.А.Южаков, доцент кафедры рекламы ИГД

Повышение квалификации для преподавателей

Чрезвычайно интересные лекции и рекомендации, которые сразу стал применять на занятиях со студентами. Огромное спасибо Васильевой Елене Андреевне  — педагогу, человеку и чудесной женщине.

Хотелось бы курсов по компьютерным технологиям, а именно: векторная графика и верстка экранных публикаций.

17.12.2014

Доц. Дроздова Е.Н.,доц.Торина Е.В., ст.преподаватель Шефер Е.А. (СЗИП каф. ИиУС)

Повышение квалификации для преподавателей

Огромное спасибо! Очень полезная информация, очень хороший преподаватель. Полученная информация уже помогает в преподавании.

17.12.2104

Шипилова Т.В. (СЗППИ)

Повышение квалификации для преподавателей

Благодарю организаторов курсов  «Современные педагогические технологии и опыт применения балльно-рейтинговых систем» На занятиях подчерпнула много полезной информации. И то, что раньше применяла в практике на уровне собственной преподавательской интуиции, теперь буду использовать с применением балльно-рейтинговой системы.

17.12.2014

Жуковец А.В. (группа 11-ДИ-В)

Профессиональная переподготовка

Огромное спасибо Центру переподготовки за этот год обучения. Не смотря на столь малый срок полученных знаний хватило, чтобы не только почувствовать в себе силы и смелость начать, но и уверенность, чтобы закончить вот уже два проекта.

Спасибо Вам за то, что научили самому важному, за то, что сегодня я занимаюсь любимым делом.

19.12.2014

Филиппова Е.Е. (группа 5-ИД)

Профессиональная переподготовка

Большое спасибо Центру переподготовки за интересное обучение. Благодаря обучению появилась, наконец, уверенность в себе, сформировался порядок в голове, появились новые силы. Очень хочется продолжать работать дизайнером, творить, рисовать. Понравились все преподаватели, интересные люди. Узнала много нового. Спасибо Вам за все обучение. Было очень интересно учиться. Всем преподавателям огромное спасибо!

18.06.2015

Смирнова Ю.В.,доцент кафедры ТПиПК

Профессиональная переподготовка

Большое спасибо за организацию и проведение курса «Совершенствование профессиональной компетентности преподавателей английского языка». Высокий профессионализм преподавателя Боголюбовой Елены Владимировны, ее знания и опыт, которые она передала с большим желанием нашей группы, помогли успешно сдать экзамен ТКТ в Центре тестирования. Дружелюбная атмосфера на занятиях позволила обрести уверенность в профессиональным навыках и умениях. Желаю Елене Владимировне здоровья, хорошего  настроения и всего только самого наилучшего! Спасибо!

18.06.2015

ООО «КроссВэй»

Повышение квалификации

Оставить свой отзыв

Простые ответы на сложные вопросы по климату

Вопросы и ответы подготовлены в рамках проекта «Повышение осведомленности в вопросах изменения климата среди молодежи российской части Баренц региона», выполняемом WWF России, WWF Германии и САФУ им. М.В. Ломоносова при поддержке программы «Северное измерение» ЕС. Вопросы были собраны с помощью опроса представителей неправительственных организаций Баренцевоморского региона, а также в процессе более 20 вебинаров и очных семинаров по данной теме, проведенных в 2019-2021 годах. Ответы подготовлены руководителем программы «Климат и энергетика» WWF России Алексеем Кокориным. Автор выражает глубокую благодарность всем, кто помог собрать вопросы и отладить ответы по смыслу и по языку, что кардинальным образом помогло сформулировать их более просто и наглядно, а затем в удобном для читателей виде представить на сайте: Михаилу Волкову, Юлии Калиничевой, Денису Копейкину, Андрею Копытову, Анастасии Кочневой, Николаю Ларионову и Анне Пороховой.

После каждого ответа даются ссылки на более подробную информацию в лекциях WWF России «Изменения климата в России», подготовленных на базе докладов Росгидромета, материалов его Климатического центра и других научных источников.

Ниже проводится список из 100 вопросов. Первым идет вопрос-резюме —  Как в двух словах рассказать про наши действия по климату? Затем, вопросы и ответы собраны в семь разделов:

Пожалуйста, если у вас есть вопросы, которых нет ниже, напишите автору данной работы по адресу [email protected]. Это поможет нам выяснить, что пропущено, а ответ на ваш вопрос войдет в «100+ вопросов по климату» и появится на веб-сайте WWF России.

Как в двух словах рассказать про наши действия по климату?

Первое ваше слово должно отвечать на вопрос «почему?», а второе – «что делать?». Первое очень важно именно у нас, ведь в России причины изменений климата вне программ школ и ВУЗов, а в интернете безумная путаница. Однако есть раздел «Климатическая продукция» на сайте Росгидромета и более популярные материалы – лекции WWF России. Из них можно видеть, что все прошлое хорошо объясняется Солнцем, вулканами, океанскими вариациями, вращением Земли и движением континентов. Но никакое их сочетание не может объяснить последние 50 лет. Что нового? Если очень кратко, то вот три экспериментальных факта: одновременный прогрев всех океанов, рост концентрации СО2 в атмосфере и его изотопный состав, охлаждение верхней атмосферы – стратосферы при потеплении приземного слоя воздуха. Это однозначно доказывает ведущую роль человека, который немного, но существенно усилил парниковый эффект, прежде всего, сжигая уголь, нефтепродукты и газ.

Конечно, в отдельные годы и даже десятилетия естественные факторы могут быть доминирующими, временные похолодания есть и будут, но вывод климатологов однозначен – в масштабе прошлых 50 и будущих 100-200 лет – основной вклад дает человек. Прогноз неутешителен, загляните на сайт Климатического центра Росгидромета, там очень наглядные карты.

Что делать? Конечно, снижать выбросы парниковых газов. Причем достаточно быстро, иначе плохо будет всем, и заранее – климатическая система откликается на наши действия с временным лагом в несколько десятилетий. Ученые даже ввели термин – «планетарный углеродный бюджет» – это то, сколько все мы можем «послать» в атмосферу СО2 и других парниковых газов, чтобы удержаться «на плаву», пойти хотя бы по умеренному сценарию выбросов парниковых газов, а это глобальное потепление на 2-2,50С. В принципе, есть технологии увеличения углеродного бюджета, это проекты по поглощению СО2 лесами или же напрямую из дымовых труб предприятий. Однако это довольно дорого, поэтому сначала надо попытаться экономить бюджет.

Чтобы наш общий ресурс – планетарный углеродный бюджет нельзя было быстро израсходовать, нужно вводить плату за выбросы, причем она должна постепенно расти. Это уже работает в Европе, в Китае и многих других странах, не за горами и плата в нашей стране. Платят предприятия – производители продукции, а если нет – огромные штрафы. В этой ситуации предприятия начинают предпринимать климатические проекты по снижению углеродного следа своей продукции. Причем передовики здесь могут получить немало преимуществ, ведь покупатель скорее предпочтет их более «зеленую» продукцию, а не более «грязных» конкурентов. Поэтому возникает даже рынок проектов. Это не шутка, такая тенденция уже налицо и будет только нарастать.

Однако и это не все. Чем сильнее потепление – суровее опасные климатические явления – волны жары и засухи, наводнения и штормовые ветра, лесные пожары и нашествия вредителей, смерчи и тайфуны, тем дороже производить продукцию. Все мы, и страна и регионы и предприятия должны адаптироваться к новым условиям, а это тоже затраты, которые лучше нести заранее, чтобы потом не было катастрофических разрушений, грозящих потерей бизнеса, имущества и даже жизней. Все непросто, но иначе никак, главное – надо действовать – строить свой сценарий декарбонизации и одновременно адаптации. Иначе проиграют все. 

Подробнее в лекциях WWF России «Изменения климата в России»

Послание Главы государства Касым-Жомарта Токаева народу Казахстана — Официальный сайт Президента Республики Казахстан

КОНСТРУКТИВНЫЙ ОБЩЕСТВЕННЫЙ ДИАЛОГ – ОСНОВА СТАБИЛЬНОСТИ И ПРОЦВЕТАНИЯ КАЗАХСТАНА

 

Уважаемые соотечественники!

Уважаемые депутаты, члены Правительства!

 

Поздравляю всех с началом нового парламентского сезона!

Мы подходим к важному этапу в новейшей истории нашей страны.

Почти 30 лет назад мы провозгласили свою Независимость, исполнив тем самым многовековую мечту предков.

За эти годы под руководством Первого Президента Казахстана – Елбасы Нурсултана Абишевича Назарбаева наша страна превратилась в стабильное и авторитетное в мире государство.

Благодаря прочному единству мы укрепили свою Независимость и создали условия для улучшения благосостояния народа.

Это время стало периодом созидания и прогресса, мира и согласия.

Наш путь развития получил признание во всем мире как казахстанская модель, или модель Назарбаева.

Сейчас нам представлена возможность приумножить достижения Независимости, вывести страну на качественно новый уровень развития.

Мы сможем достичь этих целей, обеспечив преемственность политики Елбасы и проведя системные реформы.

Вам известно, что это составило основу моей предвыборной программы.

Сегодня государственные органы проводят соответствующую работу для ее реализации.

Я непременно исполню обещания, данные народу.

В нашей работе следует исходить из необходимости полной реализации Пяти институциональных реформ и Плана нации, разработанных Елбасы. Следует возобновить работу созданной им Национальной комиссии по модернизации.

Далее хотел бы высказать свои соображения по реализации наших общих задач, в частности, моей предвыборной платформы.

 

І. СОВРЕМЕННОЕ ЭФФЕКТИВНОЕ ГОСУДАРСТВО.

Обещанная мной политическая трансформация будет постепенно и неуклонно осуществляться с учетом интересов нашего государства и народа.

Мировой опыт свидетельствует о том, что взрывная, бессистемная политическая либерализация приводит к дестабилизации внутриполитической ситуации и даже к потере государственности.

Поэтому мы будем осуществлять политические реформы без «забегания вперед», но последовательно, настойчиво и продуманно. Наш фундаментальный принцип: успешные экономические реформы уже невозможны без модернизации общественно-политической жизни страны.

«Сильный Президент – влиятельный Парламент – подотчетное Правительство». Это еще не свершившийся факт, а цель, к которой мы должны двигаться ускоренными темпами.

Эта формула политической системы является основой стабильности государства.

Наша общая задача – воплотить в жизнь концепцию «Слышащего государства», которое оперативно и эффективно реагирует на все конструктивные запросы граждан. Только путем постоянного диалога власти и общества можно построить гармоничное государство, встроенное в контекст современной геополитики.

Поэтому необходимо поддерживать и укреплять гражданское общество, вовлекать его в обсуждение наиболее актуальных общегосударственных задач с целью их решения.

Именно для этого создан представительный по своему составу Национальный Совет общественного доверия, который будет работать по ротационному принципу.

В ближайшее время всем нам предстоит осуществить следующие меры.

Первое. Продолжить процесс партийного строительства.

Партия «Nur Otan», благодаря нашему Лидеру и ее Председателю Нурсултану Абишевичу Назарбаеву, последовательно выполняет нелегкую и ответственную миссию ведущей политической силы страны.

Мы должны сотрудничать и с другими политическими партиями и движениями, проводящими конструктивную политику на благо общества.

Основные проблемы, волнующие наше общество, должны обсуждаться и находить своё решение именно в Парламенте и в рамках гражданского диалога, но не на улицах.

Депутаты могут и должны пользоваться своими законными правами, в том числе направляя запросы в Правительство по злободневным проблемам и требуя от него принятия конкретных мер.

В то же время отношения между законодательной и исполнительной властями должны быть взаимоуважительными, деловыми, без искусственной конфронтации.

Как Глава государства, вижу свою задачу в том, чтобы содействовать развитию многопартийности, политической конкуренции и плюрализма мнений в стране.

Это важно для стабильности политической системы в долгосрочной перспективе.

Предстоящие выборы в Мажилис Парламента и маслихаты должны способствовать дальнейшему развитию многопартийной системы в стране.

Второе. Эффективная обратная связь с населением.

Общественный диалог, открытость, оперативное реагирование на нужды людей являются главными приоритетами в деятельности государственных органов.

В Администрации Президента создан отдел, который будет следить за качеством рассмотрения госорганами обращений граждан, принимать по ним оперативные меры.

Зачастую люди вынуждены обращаться к Президенту вследствие «глухоты» и закрытости чиновников в центре и на местах.

Неоднократные жалобы на несправедливость решений в какой-то сфере означают системные проблемы в конкретном госоргане или регионе. Теперь к этому следует относиться именно так, и принимать соответствующие решения.

С целью повышения эффективности работы госслужащих нужно привлечь в их ряды подготовленные молодые кадры.

В то же время, начиная с 2020 года, мы приступим к постепенному сокращению численности государственных служащих, а высвободившиеся средства направим на материальное стимулирование наиболее полезных работников.

К 2024 году количество госслужащих и работников нацкомпаний следует сократить на 25 процентов.

Третье. Совершенствование законодательства о митингах.

Согласно Конституции наши граждане обладают правом свободного волеизъявления.

Если мирные акции не преследуют цель нарушения закона и покоя граждан, то нужно идти навстречу и в установленном законом порядке давать разрешения на их проведение, выделять для этого специальные места. Причем, не на окраинах городов.

Но любые призывы к неконституционным действиям, хулиганские акции будут пресекаться в рамках закона. 

Четвертое. Укрепление общественного согласия.

Согласие между различными социальными и этническими группами – это результат усилий всего общества.

В связи с этим необходимо проанализировать политические процессы и принять конкретные меры для укрепления нашего единства.

Нам нужно, учитывая роль казахского народа как государствообразующей нации, продолжать укреплять межэтническое согласие и межрелигиозное взаимопонимание.

Наша позиция: «Единство нации – в ее многообразии»!

Мы продолжим создавать условия для развития языков и культуры всех этнических групп в нашей стране.

Считаю, что роль казахского языка как государственного будет усилена и наступит время, когда он станет языком межнационального общения.

Однако, чтобы достичь такого уровня, нужны не громкие заявления, а наша общая работа.

Кроме того, необходимо помнить, что язык является инструментом большой политики.

Считаю, что для формирования активного гражданского общества необходимо повысить авторитет неправительственных организаций.

Поэтому нам в ближайшее время следует разработать и принять Концепцию развития гражданского общества до 2025 года.

Уже начаты подготовительные работы для празднования в следующем году значимых юбилеев и крупных событий.

В предстоящем году мы будем отмечать 1150-летие аль-Фараби и 175-летие Абая Кунанбайулы.

В рамках юбилейных мероприятий нужно, не допуская расточительства, популяризировать в народе труды этих гениальных личностей.

Кроме того, следует принять необходимые меры для празднования 30-летия Независимости.

Убежден, что такие значимые события будут способствовать воспитанию молодого поколения в духе подлинного патриотизма.

 

II. ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРАВ И БЕЗОПАСНОСТЬ ГРАЖДАН.

Ключевым фактором усиления защиты прав граждан и их безопасности являются глубокие реформы судебной и правоохранительной систем.

Необходимо осуществить ряд серьезных мер по улучшению качества судебных решений.

Право судьи на вынесение решения, исходя из закона и внутренних убеждений, остается незыблемым. Однако следует провести тщательный анализ судебных решений, обеспечить единообразие судебной практики.

В публично-правовых спорах при обжаловании решений и действий органов власти граждане зачастую находятся в неравных условиях. Их возможности несоизмеримы с ресурсами госаппарата.

Поэтому необходимо внедрение административной юстиции, как особого механизма разрешения споров, нивелирующего эту разницу.

Впредь при разрешении споров суд будет вправе инициировать сбор дополнительных доказательств, ответственность за сбор которых, ляжет на государственный орган, а не на гражданина или бизнес.

Все противоречия и неясности законодательства должны трактоваться в пользу граждан.

Хотел бы также остановиться на следующем важном вопросе.

Мы отошли от чрезмерных репрессивных мер и жесткой карательной практики правосудия. Вместе с тем в стране все еще имеют место многочисленные тяжкие преступления.

Мы увлеклись гуманизацией законодательства, при этом упустив из виду основополагающие права граждан.

Нужно в срочном порядке ужесточить наказание за сексуальное насилие, педофилию, распространение наркотиков, торговлю людьми, бытовое насилие против женщин и другие тяжкие преступления против личности, особенно против детей. Это мое поручение Парламенту и Правительству.

Недавние трагические события вскрыли и проблему браконьерства, как опаснейшей формы организованной преступности.

Браконьеры экипированы, вооружены, чувствуют свою безнаказанность. Только в этом году от их рук погибли два инспектора по охране животного мира.

Недавно была пресечена преступная деятельность банды браконьеров на озере Маркаколь в Восточно-Казахстанской области.

Это только единичные случаи, но браконьерство пустило глубокие корни, в том числе при попустительстве правоохранительных органов. Браконьеры безжалостно уничтожают природу – наше национальное богатство.

Поручаю Правительству в течение двух месяцев принять безотлагательные меры по ужесточению соответствующего законодательства.

С повестки дня не сходит вопрос системной борьбы с коррупцией.

Необходимо восстановить антикоррупционную экспертизу проектов нормативных правовых актов центральных и местных органов с участием экспертов и общественности.

Следует законодательно и нормативно регламентировать ответственность первого руководителя ведомства, в котором произошло коррупционное преступление.

Надо также предусмотреть строгую ответственность сотрудников самих антикоррупционных органов за незаконные методы работы и провокационные действия. Им не должно быть места в следственной практике.

Принцип презумпции невиновности должен соблюдаться в полном объеме.

Одной из самых актуальных задач остается полноценная реформа правоохранительной системы.

Образ полиции, как силового инструмента государства, будет постепенно уходить в прошлое, она станет органом по оказанию услуг гражданам для обеспечения их безопасности.

На первом этапе необходимо до конца 2020 года реорганизовать работу Комитета административной полиции. Это нужно сделать качественно и без кампанейщины.

Эффективность работы полицейских зависит от престижа самой полицейской службы.

На реформу МВД будет направлено 173 млрд. тенге в течение трех следующих лет.

Эти средства пойдут на повышение заработной платы, аренду жилья, создание современных фронт-офисов полиции по принципу ЦОНов.

Особое внимание будет обращено на вопросы защиты граждан от природных явлений и техногенных аварий, которые, к сожалению, стали частым явлением не только в нашей стране, но и во всем мире.

В этой сфере должны работать профессиональные кадры.

Поручаю Правительству повысить оклады сотрудников гражданской защиты в рамках средств, выделяемых на реформу МВД, и направить на эти цели порядка 40 млрд. тенге.

Перед нами стоит задача формирования боеспособной армии на основе новой концепции.

События в Арыси показали, что в Вооруженных Силах накопились серьёзные проблемы.

Нужно, наконец, упорядочить все военные расходы, укрепить финансовую и общую дисциплину в армии. В то же время следует повышать престиж военной службы, материальное оснащение вооруженных сил.

Укомплектованная профессионально подготовленными, преданными Родине офицерскими кадрами и военнослужащими, наша армия должна быть готова к отражению угроз безопасности страны в новых геополитических реалиях.

 

III. РАЗВИТАЯ И ИНКЛЮЗИВНАЯ ЭКОНОМИКА.

Экономика Казахстана поступательно развивается, несмотря на трудности, имеющие глобальную природу.

С начала года показатели экономического роста превышают среднемировые значения.

Если мы проведем необходимые структурные изменения, то к 2025 году сможем обеспечить ежегодный устойчивый рост валового внутреннего продукта на 5% и выше.

Для придания нового импульса экономике Администрации Президента и Правительству следует детально изучить все предложения отечественных и зарубежных экспертов.

Нам нужно реализовать ряд структурных задач в рамках предложенной Елбасы долгосрочной стратегии развития до 2050 года и Плана нации.

Первое. Отказ от ресурсного менталитета и диверсификация экономики.

«Экономика знаний», повышение производительности труда, развитие инноваций, внедрение искусственного интеллекта стали основными факторами глобального прогресса.

В ходе реализации третьей пятилетки индустриализации нам необходимо учесть все допущенные ошибки.

Правительство в этих вопросах должно учесть все мои замечания и в полной мере выполнить соответствующие поручения.

Нам следует повысить производительность труда как минимум в 1,7 раза.

Стратегическая задача – это укрепление авторитета страны в Центральной Азии в качестве регионального лидера.

Это обозначенный Елбасы политический курс.

Второе. Повышение отдачи от квазигосударственного сектора.

Наши государственные компании превратились в громоздкие конгломераты, международная конкурентоспособность которых вызывает сомнения.

В целях сокращения неоправданного присутствия государства в экономике мною было принято решение о введении моратория на создание квазигоскомпаний.

Нам нужно понять, каков реальный вклад Фонда национального благосостояния в рост благосостояния народа за прошедшие 14 лет с момента создания Фонда.

Правительство вместе со Счетным комитетом в трёхмесячный срок должны провести анализ эффективности государственных холдингов и нацкомпаний.

Квазигосударственные компании зачастую конкурируют между собой на одном поле. В сфере жилищной политики, например, одновременно работают 7 государственных операторов, и это только на центральном уровне!

Количество государственных компаний можно и нужно сократить.

При этом следует аккуратно подходить к деятельности госкомпаний, работающих в стратегических секторах.

Контроль государства над ними должен сохраниться. В противном случае, вместо государственных монополистов мы получим частных монополистов со всеми вытекающими отсюда последствиями.

Правительству необходимо системно и предметно заниматься вопросами ценообразования и тарифов. Это касается и товаров и услуг естественных монополистов. Не секрет, что цены в нашей стране высокие – от продуктов питания и одежды до стоимости различных услуг.

Например, вызывает вопросы, почему авиабилеты основного авиаперевозчика по наиболее востребованным маршрутам гораздо дороже, порой до 30%, чем в Европе?! Чем обоснована сравнительно высокая стоимость услуг наших аэропортов?

Почему стоимость авиатоплива для иностранных перевозчиков в казахстанских аэропортах выше, чем для отечественных?

В результате авиационная отрасль Казахстана теряет свою международную конкурентоспособность, снижается транзитный потенциал страны.

При попустительстве профильного министерства, ведомств создан искусственный дефицит билетов в железнодорожных пассажирских перевозках.

Необходимо срочно навести порядок в этих сферах.

Наша цель – обеспечить полноценное развитие рыночных институтов и механизмов при стабилизирующей роли государства.

При этом нельзя забывать и об «экономике простых вещей». Это приоритетное направление нашей работы.

Третье. Эффективный малый и средний бизнес – прочная основа развития города и села.

Малый, в особенности микробизнес, играет важную роль в социально-экономической и политической жизни страны.

В первую очередь, он обеспечивает постоянную занятость жителей села, снижает безработицу. Формируя налоговую базу, также пополняет местный бюджет.

Кроме того, развитие массового предпринимательства дает возможность избавиться от укорененных в сознании патерналистских установок и иждивенчества.

Поэтому государство продолжит оказывать поддержку бизнесу.

На эти цели из Национального фонда выделено порядка 100 млрд. тенге.

Однако, по мнению экспертов, пользу от финансовой поддержки получают только хозяйства, аффилированные с местными властями.

На самом деле в рамках новых проектов должны были создаваться новые компании и рабочие места.

Это напрямую связано с «экономикой простых вещей».

Но акимы на местах должным образом не выполнили организационную работу.

По этой причине не были созданы условия для увеличения налоговой базы, пенсионных взносов, укрепления местного бюджета.

В этой связи поручаю Счетному комитету и министерству финансов осуществлять строгий контроль над расходованием средств.

В нашей стране достаточно успешных примеров развития предпринимательства. Мы всем обществом должны поддержать малый бизнес.

Поручаю Правительству разработать законодательную основу освобождения компаний микро- и малого бизнеса от уплаты налога на доход сроком на три года.

Соответствующие поправки в законодательство должны вступить в силу с 2020 года.

С января 2020 года вступит в силу мое решение о трехлетнем запрете на проверки субъектов микро- и малого бизнеса.

Мы верим в добропорядочность и законопослушность нашего бизнеса, который должен нести ответственность перед потребителями и гражданами. В период действия моратория необходимо активизировать инструменты саморегулирования, общественного контроля.

В случаях нарушения субъектами бизнеса предписанных норм и правил, особенно, в санитарно-эпидемиологической сфере, такие компании будут закрываться, их владельцы – привлекаться к ответственности.

Таким образом, мы снижаем нагрузку на бизнес.

В то же время он по-прежнему наталкивается на многочисленные проблемы, связанные с действиями правоохранительных и контролирующих органов.

Участились случаи рейдерства в отношении МСБ.

Моя позиция по этому вопросу известна: любые попытки воспрепятствовать развитию бизнеса, особенно малого и среднего, должны рассматриваться как преступления против государства.

В этой связи нужны дополнительные меры законодательного характера. Парламент и Правительство должны предложить решение данной проблемы.

В то же время необходимо усилить противодействие теневой экономике, ужесточить борьбу с выводом капиталов, уходом от уплаты налогов.

Далее. Систему государственной финансовой поддержки МСБ нужно «перезагрузить», отдавая приоритет новым проектам.

Поручаю Правительству в рамках новой «Дорожной карты бизнеса» выделить на эти цели дополнительно 250 млрд. тенге в следующие три года.

Нужно активно внедрять новые формы поддержки бизнеса с упором на социальные аспекты – создание семейных бизнесов, в первую очередь для многодетных и малообеспеченных семей.

Следует обратить особое внимание и на развитие туризма, в особенности эко- и этнотуризма, как на важную сферу экономики.

750-летие Золотой Орды нужно отметить с точки зрения привлечения внимания туристов к нашей истории, культуре, природе.

Для развития туризма важно обеспечить строительство необходимой инфраструктуры, в первую очередь дорог, а также готовить квалифицированных специалистов.

Четвертое. Поддержка национального бизнеса на международных рынках.

Предстоит решительно повысить эффективность господдержки компаний, работающих на экспорт.

Я говорю, прежде всего, о среднем бизнесе.

Между тем, у нас отсутствуют действенные меры государственной поддержки именно этого сегмента предпринимателей. Прежде всего, в области сбыта продукции. Нужно поддержать наш МСБ.

Поручаю Правительству в рамках Госпрограммы индустриально-инновационного развития разработать комплекс мер по поддержке высокопроизводительного среднего бизнеса, включая налоговое, финансовое, административное стимулирование.

Необходимо серьезно активизировать работу по привлечению прямых иностранных инвестиций, без которых резервы дальнейшего роста экономики будут ограничены. Это одна из приоритетных задач исполнительной власти.

В рамках Стратегического плана развития Казахстана до 2025 года для каждой отрасли и региона установлены соответствующие целевые показатели.

Их достижение – прямая ответственность руководителей госорганов, особенно, акимов регионов.

Казахстан взял курс на развитие цифровой экономики.

Здесь предстоит большая работа. Наша задача – усилить лидерство в регионе по уровню развития инфокоммуникационной инфраструктуры.

Правительству предстоит адаптировать законодательство под новые технологические явления: 5G, «Умные города», большие данные, блокчейн, цифровые активы, новые цифровые финансовые инструменты.

Казахстан должен стать брендом в качестве открытой юрисдикции для технологического партнерства, строительства и размещения дата-центров, развития транзита данных, участия в глобальном рынке цифровых услуг.

Правительству следует продолжать оказывать содействие деятельности Международного финансового центра, который, по-сути, приобрел Конституционный статус. Международный финансовый центр «Астана» мог бы стать платформой для развития новейших цифровых технологий совместно с Назарбаев Университетом.

Пятое. Развитый агропромышленный комплекс.

Сельское хозяйство – наш основной ресурс, но он используется далеко не в полной мере.

Мы имеем значительный потенциал для производства органической и экологически чистой продукции, востребованной не только в стране, но и за рубежом.

Мы должны поэтапно увеличить количество орошаемых земель до 3 млн. гектар к 2030 году.

Это позволит обеспечить рост объема сельхозпродукции в 4,5 раза.

Министерствам торговли и интеграции, сельского хозяйства следует решительно поддержать фермеров со сбытом их продукции на внешних рынках.

Соответствующее поручение Правительство уже имеет. Это приоритетная задача.

Далее. Нужно отходить от сырьевой направленности экспорта сельхозпродукции, которая достигла 70%, в то время как перерабатывающие предприятия загружены всего на 40%.

Актуальной задачей является привлечение в сельское хозяйство иностранных инвесторов. Переговоры уже ведутся, Правительству нужно достичь конкретных результатов.

Хочу отдельно остановиться на волнующем общество земельном вопросе.

Как Глава государства еще раз заявляю: наша земля продаваться иностранцам не будет. Мы этого не допустим.

В этом вопросе нужно прекратить все домыслы. При этом наша задача – обеспечить эффективное использование земель.

Вопрос неэффективного использования земельных ресурсов становится все более актуальным.

Положение усугубляется низким уровнем прямых налогов на землю.

Многие из тех, кто получил бесплатно от государства право аренды на землю, держат землю впрок, не работая на ней. В стране сложился целый слой так называемых «латифундистов». Они ведут себя как «собака на сене».

Пора приступить к изъятию неиспользуемых сельхозземель.

Земля – наше общее богатство и должна принадлежать тем, кто на ней работает.

Правительству и Парламенту следует предложить соответствующие механизмы.

Это тем более важно, что без решения этого вопроса уже невозможно качественное развитие отечественного АПК.

Сегодня увеличение производства мяса упирается не столько в проблему маточного поголовья, сколько в проблему нехватки у фермеров земли для выращивания кормовых культур. Обеспеченность кормами составляет менее 60%.

Повышение продуктивности сельского хозяйства невозможно без организации надлежащих условий для качественной жизни на селе.

Мы продолжим реализацию специального проекта Елбасы «Ауыл – Ел Бесігі».

Нам предстоит решить крайне непростую проблему содержания небольших населенных пунктов. Разработаны региональные стандарты, которые теперь следует внедрить в более чем трех тысячах опорных и спутниковых сельских населенных пунктах.

Поручаю Правительству направить на реализацию «Ауыл – Ел Бесігі» 90 млрд. тенге в следующие три года дополнительно к 30 млрд. тенге, выделенным в этом году.

Эти средства пойдут как на решение инфраструктурных вопросов – транспорт, водоснабжение, газификация, так и на ремонт и строительство школ, больниц, спортивных площадок.

Расходование данных средств должно быть на строгом контроле всех госорганов.

Шестое. Справедливое налогообложение и разумное финансовое регулирование.

Несмотря на рост ВВП и доходов населения, имущественное расслоение внутри казахстанского общества сохраняется и даже усиливается.

Это тревожный фактор, требующий к себе особого внимания.

Считаю, что необходимо модернизировать налоговую систему с фокусом на более справедливое распределение национального дохода.

Правительство должно обратить внимание и на растущий объем социальных отчислений.

С одной стороны, эти сборы обеспечивают стабильность социальной и пенсионной систем.

Однако есть риски, что работодатели утратят стимулы к созданию рабочих мест и повышению заработной платы. Бизнес будет уходить в тень.

Поэтому поручаю Правительству отложить введение дополнительных пенсионных отчислений в размере 5% до 2023 года. Затем вернемся к этому вопросу.

За это время Правительство, представители бизнеса и эксперты должны просчитать варианты и прийти к согласованному решению с учетом интересов как будущих пенсионеров, так и работодателей.

Правительство должно наложить запрет на все выплаты, не предусмотренные Налоговым Кодексом. Это, по сути, дополнительные налоги.

Отдельная проблема – повышение качества текущей налоговой системы.

Она должна стимулировать компании инвестировать в человеческий капитал, в повышение производительности труда, техническое перевооружение, экспорт.

Следует повсеместно вводить безналичные платежи, устранив сдерживающий фактор – высокую комиссию банков. Для этого необходимо активно развивать небанковские платежные системы с соответствующими правилами регулирования. При очевидной простоте и привлекательности данного сегмента он не должен превратиться в канал по отмыванию денег и вывода капитала из страны. Национальному банку следует наладить действенный контроль в этой сфере.

Следующий вопрос. Для поддержки экспорта несырьевой продукции предстоит рассмотреть вопрос применения более простых и быстрых процедур возврата НДС.

Один из самых проблемных вопросов нашей экономики – недостаточный объем ее кредитования. За последние пять лет общий объем кредитования юридических лиц, а также малого и среднего бизнеса сократился более чем на 13%.

Банки второго уровня ссылаются на дефицит хороших заемщиков и закладывают чрезмерные риски в стоимость кредитных средств.

Проблема качественных заемщиков, конечно, есть. Но нельзя заниматься перекладыванием ответственности, идти только по легкому пути.

Я ожидаю слаженной и эффективной работы Правительства и Нацбанка по этому вопросу.

Другая проблема – закредитованность, особенно социально уязвимых слоев населения, повлекла за собой необходимость принятия экстренных мер. Вы об этом знаете.

Эта проблема приобрела социальную и политическую остроту.

Поэтому поручаю Правительству, Нацбанку в течение двух месяцев подготовить к внедрению механизмы, которые гарантированно не допустят повторение такого положения.

Недостаточная эффективность денежно-кредитной политики становится одним из тормозов экономического развития страны.

Следует обеспечить кредитование бизнеса банками второго уровня на приемлемых условиях и на длительный срок. Нацбанку до конца года необходимо завершить независимую оценку качества активов банков второго уровня.

Седьмое. Вопрос эффективного использования Национального фонда.

Необходимо снизить использование средств Национального фонда для решения текущих проблем.

Это средства будущих поколений.

Трансферты Национального фонда должны выделяться только на реализацию программ и проектов, направленных на повышение конкурентоспособности экономики.

Объем гарантированных трансфертов с 2022 года постепенно должен быть снижен до 2 триллионов тенге.

Необходимо значительно повысить эффективность инвестиционной политики при использовании средств фонда.

Поручаю Правительству совместно с Национальным банком до конца года подготовить конкретные предложения по совершенствованию механизма распоряжения средствами Национального фонда.

Восьмое. Повышение уровня заработной платы.

Доходы крупных горнодобывающих компаний растут, но мы видим, что зарплаты наших граждан существенно не увеличиваются.

Что касается социального положения населения, Правительство должно проявить настойчивость в решении этого вопроса.

Поручаю Правительству рассмотреть возможности стимулировать работодателей увеличивать фонд оплаты труда.

 

ІV. НОВЫЙ ЭТАП СОЦИАЛЬНОЙ МОДЕРНИЗАЦИИ.

Бюджет страны должен быть ориентирован на две основные цели – развитие экономики и решение социальных проблем.

В социальной сфере особое внимание следует уделить следующим направлениям.

Первое. Повышение качества образования.

В нашей стране до сих пор не разработана эффективная методика учета баланса трудовых ресурсов.

Фактически отечественная система подготовки специалистов оторвана от реального рынка труда.

Около 21 000 выпускников школ ежегодно не могут поступить в профессиональные и высшие учебные заведения.

Эта категория молодых людей пополняет ряды безработных и маргиналов. Многие из них попадают под влияние криминальных и экстремистских группировок.

Мы должны перейти к политике профориентации на основе выявления способностей учащихся.

Эта политика должна лечь в основу национального стандарта среднего образования.

Спрос на специалистов технической сферы в нашей экономике очень высок, однако возможности отечественного образования недостаточны. Предприятия вынуждены приглашать соответствующих специалистов из-за рубежа. Нам нужно незамедлительно исправить ситуацию.

Растет разрыв в качестве среднего образования между городскими и сельскими школами.

Основная проблема – дефицит кадров квалифицированных педагогов на селе.

Поэтому следует расширить сферу действия программы «С дипломом – в село» и продолжить работу на новом уровне. Поручаю Правительству со следующего года довести финансирование данной программы до 20 млрд. тенге.

Необходимо отбирать талантливую сельскую молодежь и готовить ее для обучения в отечественных и зарубежных вузах.

Поручаю Правительству разработать Дорожную карту по поддержке одаренных детей из малообеспеченных и многодетных семей.

Правительство и акимы должны также обеспечить таким детям возможность посещать кружки, центры и летние лагеря.

Отдельно хочу остановиться на качестве высшего образования.

Лишь половина высших учебных заведений страны обеспечивает 60-процентный уровень трудоустройства своих выпускников.

Поэтому необходимо рассмотреть вопрос о сокращении числа таких учебных заведений.

Не секрет, что есть университеты, которые вместо качественного обучения занимаются продажей дипломов.

Ликвидировав их в первую очередь, мы должны направить все наши усилия на повышение качества образования.

Еще одна проблема, связанная с образованием, – это неравномерное финансирование и неэффективность действующей системы управления в регионах.

Необходимо перенести функции управления образовательными учреждениями и бюджетного администрирования с районного на областной уровень.

Необходимо ввести особый порядок финансирования для каждого уровня образования.

Еще один актуальный вопрос – это проблема качества учебников.

Обеспечение школьников качественными учебниками – прямая обязанность профильного министерства.

Эти меры не дадут эффекта, если мы не улучшим социальное положение учителей и преподавателей.

Поэтому я на Августовской конференции поручил в течение предстоящих четырех лет повысить заработную плату учителей в два газа. Это значит, что со следующего года заработная плата педагогов увеличится на 25 %.

Особого внимания требует ситуация в науке. Без нее мы не сможем обеспечить прогресс нации. Другое дело, насколько качественна и эффективна наша наука?

Правительству следует рассмотреть данную проблему под углом зрения повышения уровня научных исследований и их применения на практике.

Второе. Поддержка института семьи и детства, создание инклюзивного общества.

Вопросы защиты прав ребенка и противодействия бытовому насилию должны быть нашим приоритетом.

Следует целенаправленно заняться проблемой высокой суицидальности среди подростков.

Нам предстоит создать целостную программу по защите детей, пострадавших от насилия, а также их семей.

Особое внимание должно уделяться семьям, у которых на попечении находятся дети с ограниченными возможностями. Только по официальной статистике на учете по инвалидности состоит более 80 тысяч детей.

Правительству следует разработать меры по улучшению медицинского и социального сопровождения детей с диагнозом ДЦП.

Необходимо расширить сеть малых и средних центров реабилитации для детей в «шаговой доступности».

Мы обязаны создавать равные возможности для людей с особыми потребностями.

Я говорил об этом в рамках своей предвыборной платформы. Теперь поручаю Правительству выделить на данные цели не менее 58 млрд. тенге в течение трех лет.

Особого внимания требуют вопросы укрепления здоровья нации. Важно развивать массовый спорт среди всех возрастных групп населения.

Нужно обеспечить максимальную доступность спортивной инфраструктуры для детей.

Развитие массовой физической культуры должно стать пирамидой, на вершине которой будут новые чемпионы, а у её основания мы получим здоровую, активную молодёжь и, в конечном счете, сильную нацию.

Необходимо законодательное обеспечение этого курса, а также принятие Комплексного плана по развитию массового спорта.

2020 год объявлен «Годом волонтера». Актуальная задача – расширить участие граждан, особенно молодежи, студентов и учащихся в добровольческой деятельности, привить им навыки активной жизненной позиции. Это важная составляющая часть нашей работы по укреплению гражданского общества.

Третье. Обеспечение качества и доступности медицинских услуг.

Здесь дают о себе знать региональные дисбалансы в показателях здоровья населения, особенно по материнской и младенческой смертности.

Да, этот показатель снижается, но все еще высок и значительно превышает уровень развитых стран.

Правительству предстоит создать перечень приоритетов для каждого региона по конкретным нозологиям в медицине и внедрить бюджетное финансирование на его основе.

С 1 января 2020 года в Казахстане запускается система обязательного социального медицинского страхования.

Хочу донести до каждого: государство сохраняет гарантированный объем бесплатной медицинской помощи. На его финансирование будет направлено более 2,8 трлн. тенге в течение следующих трех лет.

В свою очередь, реализация ОСМС призвана улучшить качество и доступность медицинских услуг.

В рамках трехлетнего бюджета будет направлено дополнительно более 2,3 трлн. тенге на развитие системы здравоохранения.

Правительству нужно предельно ответственно подойти к вопросу реализации социального медстрахования во избежание его очередной дискредитации.

Права на ошибку у нас уже нет.

Четвертое. Поддержка работников культуры.

Мы не уделяем должного внимания гражданам, работающим в сфере культуры.

Это касается, прежде всего, сотрудников библиотек, музеев, театров и артистов.

Их заработная плата в последние годы практически не увеличивалась.

Вследствие этого работники культуры, прежде всего молодые специалисты, не имеют возможности участвовать в льготных жилищных программах.

Такая ситуация ведет к снижению престижа данной профессии, дефицит соответствующих кадров стал уже очевидным.

Правительство должно со следующего года увеличить зарплату работников культуры.

Кроме того, социальные льготы, которые действуют в сферах образования и здравоохранения, должны быть предоставлены и работникам культуры.

Пятое. Дальнейшее развитие системы социальной поддержки.

Государством предпринимаются все меры для поддержки нуждающихся граждан.

Но ряд принятых решений были не совсем выверены.

В результате мы получили серьезный рост патерналистских настроений. За 5 лет численность получателей адресной социальной помощи в Казахстане выросла с 77 тыс. человек до более чем 1,4 млн.

Объем выделяемых из бюджета средств на социальную поддержку с 2017 года увеличился в 17 раз и более.

Другими словами, все больше людей предпочитают не работать либо, что еще хуже, утаивают свои доходы для получения социальной помощи. Факты получения социальной помощи состоятельными семьями освещались в средствах массовой информации.

Еще раз отмечу. Наше государство по Конституции является социальным и поэтому должно выполнять свои обязательства перед гражданами.

Правительство в своей работе обязано исходить из этого принципа, а резервы необходимо находить за счет сведения на нет всех неэффективных расходов и повышения доходов.

Такие резервы, безусловно, имеются. Министерство финансов проводит работу по увеличению доходов. Но нужны дополнительные усилия. Например, в отношении таможни.

Елбасы на заседании политсовета партии «Nur Otan» обратил особое внимание на упорядочение процесса государственных закупок. Министерство финансов приступило к оптимизации закупок, но необходимы меры законодательного характера.

Госзакупки таят в себе огромный резерв (по некоторым подсчетам до 400 млрд. тенге в год), который мог бы пойти на решение острых социальных вопросов.

В 2018 году объем госзакупок составил 4,4 трлн. тенге, из которых 3,3 трлн. тенге или 75% осуществлены неконкурентным способом из одного источника.

Пора закрыть эту «кормушку» для чиновников и разного рода «прилипал».

Возвращаясь к адресной социальной помощи, Правительству следует скорректировать механизм ее выделения, чтобы она стала прозрачной, справедливой, мотивировала к труду, а не к праздному образу жизни. Помощь в основном должны получать те, кто трудится.

В то же время нужно позаботиться о детях из малообеспеченных семей. Для них необходимо ввести гарантированный социальный пакет – регулярную помощь детям дошкольного возраста, бесплатное горячее питание для всех школьников, обеспечение их учебными принадлежностями и формой, оплату медицинской, в том числе стоматологической помощи, возмещение затрат на проезд в общественном транспорте.

Все эти меры должны вступить в действие с 1 января 2020 года.

Правительству совместно с НПП «Атамекен» предстоит срочно, в течение месяца, разработать специальную программу вовлечения многодетных матерей в микро и малый бизнес, в том числе на дому.

Шестое. Отдельно хочу обратить внимание на развитие отечественной пенсионной системы, в которой накопились серьезные проблемы.

На текущий момент проблема недостаточности пенсионных сбережений не столь ощутима. Однако уже через 10 лет ситуация может измениться. Количество работающих граждан, производящих пенсионные накопления, заметно уменьшится, в то время как количество пенсионеров возрастет.

При этом уровень накоплений и инвестиционных доходов, получаемых с пенсионных активов, остается низким.

Поэтому Правительству совместно с Национальным банком следует провести серьезную работу по повышению эффективности пенсионной системы.

Сейчас работающему человеку пользоваться пенсионными накоплениями можно только после выхода на пенсию. Но понятно желание людей использовать эти средства еще до выхода на пенсию.

Поручаю Правительству до конца года проработать вопрос целевого использования работающими гражданами части своих пенсионных накоплений, например, для покупки жилья или получения образования.

В целях оптимизации затрат и улучшения качества инвестиционного управления активами поручаю Правительству изучить вопрос консолидации внебюджетной системы социального обеспечения путем создания единого социального фонда и введения одного социального платежа.

 

V. СИЛЬНЫЕ РЕГИОНЫ – СИЛЬНАЯ СТРАНА.

В этом направлении нужно сосредоточиться на следующих задачах.

Первое. Повышение эффективности работы местных органов власти.

У людей всегда должен быть доступ к местным властям. Это – аксиома, но не реальность.

Считаю возможным в качестве пилотного проекта внедрить систему оценки населением эффективности работы местной власти.

Например, если в результате опроса или онлайн-голосования более 30% жителей считают, что аким города или села неэффективен – это основание для создания Администрацией Президента специальной комиссии с целью изучения возникшей проблемы с внесением соответствующих рекомендаций.

Второе. Реформа системы межбюджетных отношений.

Очевидно, что текущая система межбюджетных отношений не стимулирует акиматы всех уровней к созданию собственной базы развития – малого и среднего бизнеса. Регионы слабо мотивированы на поиск дополнительных источников доходов.

Со следующего года в распоряжение регионов передаются дополнительные налоговые поступления от МСБ.

Но этого недостаточно. Назрела необходимость пересмотра организации бюджетного процесса на всех уровнях. Большую роль в этой работе должно сыграть реальное вовлечение населения в формирование местных бюджетов.

Районный, городской и сельский уровни власти должны стать экономически более самостоятельными в решении задач местного значения. Их права, обязанности и ответственность следует четко урегулировать в законодательных актах.

Третье. Управляемая урбанизация и единая жилищная политика.

Принятые ранее законы «О статусе столицы» и «Об особом статусе города Алматы» сыграли свою позитивную роль, но сегодня нуждаются в совершенствовании.

Необходимо расширить компетенции акиматов трех самых крупных городов, в том числе и в области градостроительной политики, транспортной инфраструктуры, формирования архитектурного облика.

Большое количество населения городов республиканского значения это уже не предмет гордости, а основание для обеспокоенности с точки зрения полного обеспечения социально-экономических потребностей жителей.

Мы наблюдаем перенаселенность крупнейших городов и в то же время нехватку людских и трудовых ресурсов в таких городах как, например, Павлодар и Петропавловск, где создаются надлежащие условия для приема новых жителей.

Правительство должно принять действенные меры по управлению миграционными процессами.

В своей предвыборной программе я отметил необходимость разработки единой жилищной политики.

Основной принцип – повышение доступности жилья, особенно для социально-уязвимых слоев населения.

Правительству необходимо разработать единую модель жилищного развития в стране, отойти от практики принятия разрозненных между собой программ.

Например, в рамках программы «7-20-25», которая изначально предполагалась как социальная, средний уровень семейного дохода заемщика должен составлять около 320 тыс. тенге в месяц. Людям с небольшим уровнем доходов участие в ней оказалось не по карману.

Поэтому в этом году по инициативе Елбасы запущена новая программа «Бақытты Отбасы» с льготной ставкой в 2% и первоначальным взносом 10%. Это весьма выгодные условия.

До конца года не менее 6 тыс. семей приобретут жилье в рамках этой программы. В первую очередь, многодетные семьи и семьи, воспитывающие детей-инвалидов. С 2020 года 10 тысяч таких семей ежегодно будут обеспечиваться жильем.

Правительству следует определить четкие критерии для участия в программе и обеспечить ее жесткое администрирование. Поддержка должна предоставляться исключительно тем, кто в ней действительно нуждается.  

Мое поручение Правительству – в течение трех лет решить вопрос предоставления жилья малообеспеченным многодетным семьям, стоящим в очереди. Их у нас около 30 тысяч.

Гражданам, которые не располагают доходами для приобретения жилья в собственность, надо дать возможность проживания на условиях социальной аренды.

На эти цели к 2022 году государством будет выделено свыше 240 млрд. тенге.

Следует разработать новые меры вовлечения частного бизнеса в эту работу, задействовать механизмы государственно-частного партнерства.

Люди недовольны непрозрачным процессом формирования и продвижения очередности при предоставлении акиматами социальных квартир.

Правительству до конца года следует создать единую национальную систему учета очередников на арендное жилье, а также на получение льготных жилищных займов по программе «Бақытты Отбасы».

Несмотря на снижение износа коммунальных сетей с 65% до 57%, данный показатель остается высоким.

Кроме того, из 78 тысяч многоквартирных домов более 18 тысяч требуют ремонта.

Необходимо выделить регионам не менее 30 млрд. тенге за два года в виде бюджетных кредитов на модернизацию и ремонт жилого фонда.

Поручаю Правительству предусмотреть данный механизм и жестко контролировать эффективность освоения этих средств.

Бюджеты развития регионов к 2022 году превысят 800 млрд. тенге.

Поручаю акимам совместно с местными маслихатами обеспечить направление половины этих средств на софинансирование модернизации ЖКХ и решение актуальных социальных проблем жителей регионов.

Четвертое. Развитие инфраструктуры.

Очевидно, что жители различных регионов страны имеют разный уровень доступа к чистой питьевой воде, природному газу, транспортной инфраструктуре.

Необходимо активизировать работу по нивелированию этого неравенства.

По поручению Елбасы заканчивается строительство первой очереди магистральной сети газопровода «Сарыарка».

Со следующего года будет начата работа по строительству распределительных сетей в городе Нур-Султан и Карагандинской, а в дальнейшем в Акмолинской и Северо-Казахстанской областях.

На эти цели государство выделяет 56 млрд. тенге. В результате более 2,7 млн. человек получат доступ к природному газу.

В течение следующих трех лет будет выделено порядка 250 млрд. тенге на обеспечение наших граждан чистой питьевой водой и услугами водоотведения.

В поле зрения исполнительной власти должна находиться полная и качественная реализация программы «Нұрлы жол».

Это стратегический проект, благодаря которому действенная модернизация затронет всю транспортную инфраструктуру.

На эти цели до 2022 года государство вложит более 1,2 трлн. тенге инвестиций.

Правительство и раньше выделяло огромные средства, но они в подавляющем большинстве ушли в песок, а точнее сказать – в карманы чиновников, однако чистой воды, дорог и прочей инфраструктуры так и не хватает.

На этот раз Правительство и Парламент, вместе со Счетным комитетом должны обеспечить абсолютную эффективность использования бюджетных средств.

Правительству необходимо активизировать работу по улучшению экологии, расширению использования возобновляемых источников энергии, культивированию бережного отношения к природе. В этом отношении одобрения заслуживает кампания «Бірге – таза Қазақстан!», которую нужно продолжить.

Парламенту предстоит обсудить и принять новую редакцию Экологического кодекса.

В целом Правительство в предстоящий период должно повысить эффективность своей деятельности. Казахстанцы ждут конкретных результатов.

 

Дорогие соотечественники!

 

Мы вступили в новый этап реформирования страны. Мы должны качественно выполнить поставленные задачи.

Каждый житель нашей страны должен почувствовать позитивные изменения.

Я требую от государственных органов оперативной работы и достижения конкретных показателей.

Недопустимо проводить реформы ради реформ.

У каждого министра и акима должен быть список основных индикаторов результативности работы.

На их основе будет определяться уровень достижения ими конкретных целей.

На членов Правительства, руководителей государственных органов и регионов, государственных компаний и учреждений возлагается персональная ответственность за эффективное осуществление реформ.

С этой целью недавно я подписал соответствующий Указ. В рамках этого Указа ситуация в стране, в том числе положение населения в регионах, будет конкретно оцениваться на основе опросов.

Правительственные структуры, ответственные за социальную и экономическую политику, должны вести конкретную предварительную работу, учитывающую потребности общества. Для этого надо значительно усилить систему контроля, анализа и прогнозирования.

Поэтому, исходя из просьб депутатов, поручаю создать при Парламенте Институт анализа и экспертизы законодательства.

Эта структура должна способствовать повышению качества наших законов.

 

Дорогие казахстанцы!

 

Мы хорошо знаем обо всех проблемах, которые волнуют народ.

Для улучшения ситуации готовится план действий.

На нас возлагается особая ответственность.

Я возлагаю большие надежды на каждого гражданина, болеющего за судьбу страны.

Казахстан – наш общий дом!

Я призываю каждого из нас внести свой личный вклад в процветание нашей Родины!

Конструктивный общественный диалог – основа согласия и стабильности.

Как вы знаете, в шестом слове назидания великий Абай писал: «Единство должно быть в умах».

Нашим неизменным принципом остаются и крылатые слова Елбасы «Единство народа – наше самое ценное достояние».

Согласие и единство, мудрость и взаимопонимание способствуют нашему движению вперед.

Наша цель ясна, путь наш открыт.

Уверен, что вместе мы достигнем новых свершений!

Желаю всем благополучия и успехов!

 

 

 

Официальный сайт НП «Национальная Медицинская Палата»

Юристы НМП готовы оказывать бесплатную юридическую помощь на досудебном этапе врачам по различным аспектам медико-правовой специализации: законотворческая работа, претензионно-исковая работа, корпоративное право, уголовное право, трудовое право, лицензирование, общеправовая работа.

Чтобы получить консультацию, вы должны быть зарегистрированы на нашем сайте и авторизованы.

Оценка правомерности действий медицинских работников

Основания и законность проведения аудиозаписи, видеосъемки пациентом хода медицинской процедуры, общения с врачом; Должен ли пациент об этом уведомлять врача, запрашивать его согласие

В соответствии со ст. 152, 152.1 Гражданского кодекса РФ пациент должен получить согласие врача на производство аудио и видеозаписи переговоров и видеозаписи медицинской процедуры, объектом которой станет видеоизображение врача.

Оценка правомерности действий медицинских работников

Пациент имеет право, в соответствии с законом, на выбор врача, медицинской организации. Учитывается мнение самого врача? Может ли врач отказаться от лечения данного пациента, «передав» его лечение другому врачу. Понятно, что в экстренном случае не может. Если да, то в каких случаях.

Лечащий врач по согласованию с соответствующим должностным лицом (руководителем) медицинской организации (подразделения медицинской организации) может отказаться от наблюдения за пациентом и его лечения, а также уведомить в письменной форме об отказе от проведения искусственного прерывания беременности, если отказ непосредственно не угрожает жизни пациента и здоровью окружающих.

Условия и оплата труда

Я поступила учиться в ординатуру. Работаю педиатром участковым. Попросила завотделением остаться на 0.5 ставки на время учёбы. Она отказала. У меня плановый отпуск с 13 сентября 2 недели. Я хочу доработать до отпуска или хотя бы что б отпуск сделали с 1 сентября. Завотделением просит что б написала заявления и уже не работала с 1 сентября.

Требования заведующего отделением о Вашем увольнении не правомерны.

Вопросы аккредитации/сертификации/НМО

Имеется диплом врача-лечебника от 2019 года. Принят на работу в городскую поликлинику без первичной аккредитации (но с прохождением тестирования на соответствие занимаемой должности), с октября 2020 по июль 2021 года работал в должности врач — участковый терапевт. Многократно подавались заявки на прохождение первичной аккредитации в г. Москва на разных площадках (Сеченовский университет, РНИМУ им. Н.И. Пирогова, МГМСУ им. А.И. Евдокимова). Получаены отказы в связи с лимитом на количество аккредитуемых.
Поиск на сайте Федерального аккредитационного центра результатов не принес, была получена информация уже о прошедших мероприятиях. Обращения в вышеперечисленные вузы результатов не принесло — о датах проведения первичной аккредитации никто не знает, предпологают, что в июне 2022 года.
А теперь непосредственно к самому вопросу: Насколько правомерен отказ работодателя в трудоустройстве специалиста без первичной аккредитации на должность врача-участкового терапевта? Приказ 58н от 08.02.2021 позволяет работать и трудоустраиваться в медицинские учреждения до января 2022 года.

Вам необходимо пройти процедуру аккредитации. Лимиты на количество аккредитуемых законом не установлены, главное вовремя представить документы в аккредитационную комиссию.

Оценка правомерности действий медицинских работников

Правомочен ли пациент требовать от медицинской организации чтобы в его присутствии пронумеровали его амбулаторную карту (считает, что его карта фальсифицируется врачами)?

Указанной формой изначально предусмотрена нумерация страниц, заполнение медицинской карты осуществляется в соответствии с приложением №2 к Приказу Министерства здравоохранения РФ от 15 декабря 2014 г. N 834н , которое называется Порядок заполнения учетной формы №025/у «Медицинская карта пациента, получающего медицинскую помощь в амбулаторных условиях».

Уголовное право

Защита прав в зародыше

16.08.2021

В настоящее время в России не существует четкого определения правового статуса еще нерожденного ребенка. Споры о том, как именно необходимо определить этот статус, не утихают. В свое время РПЦ выступила с инициативой закрепить за эмбрионом права человека с момента зачатия и защитить их законодательно, запретив аборты. Не остались в стороне и светские органы правосудия. Следственный комитет России тоже предлагал внести в статьи Уголовного кодекса РФ понятие «плод человека» и ввести уголовную ответственность для врачей за его гибель. Инициатива СК не нашла поддержки в медицинском сообществе. Более того, медицинские работники полагают, если закрепить за эмбрионом права субъекта, то это приведет к катастрофе в сферах неонатологии и акушерства. Какие же последствия может иметь для медицины признание эмбриона субъектом права? Об этом предлагаем поговорить в обзоре, подготовленном по материалам статей экспертов Союза медицинского сообщества «Национальная Медицинская Палата».

Административная ответственность

Медицинские правонарушения с точки зрения экспертов качества медицинской помощи

09.08.2021

Сегодня мы живем во время смены парадигмы взаимоотношений врача и пациента. С развитием коммуникационных технологий врач перестал быть носителем тех сокровенных знаний, носителем которым он был еще пару десятилетий назад, а пациенты стали более информированными и требовательными к качеству медицинских услуг. При этом пациенты, которые не всегда ответственно относятся к собственному здоровью и соблюдению рекомендаций врачей, с готовностью выдвигают иски к медорганизациям за различные медицинские правонарушения, в том числе и на основании необоснованных претензий. О том, какова роль экспертизы качества, независимой медицинской экспертизы в уголовном и гражданском судопроизводстве при рассмотрении дел о медицинских правонарушения рассказывает вице-президент Союза «НМП» Сергей Лившиц.

Условия оказания медицинской помощи

Родители без права

04.08.2021

С суррогатным материнством в России сегодня связано немало громких скандалов. Ситуация обострилась до такой степени, что звучат призывы запретить суррогатное материнство в нашей стране законодательно. При этом, в основе большинства резонансных случаев лежит именно несовершенство законодательной базы. Несмотря на то, что в нашей стране генетическим родителям законом разрешено воспользоваться услугами суррогатной матери по вынашиванию и рождению ребенка, права как биологических родителей, так и самого ребенка крайне слабо защищены. И это является одной из проблем. Настоящий обзор подготовлен по материалам статей экспертов Союза медицинского сообщества «Национальная Медицинская Палата».

Условия оказания медицинской помощи

Безопасный контроль

20.07.2021

Медицинские организации в своей деятельности постоянно сталкиваются с различными проверками контролирующими органами, в том числе с государственным контролем качества и безопасности медицинской деятельности, которые осуществляет Росздравнадзор. Как показывает правоприменительная практика ведомства, инспекторы Росздравнадзора сталкиваются с достаточно большим числом нарушений со стороны медицинских организаций. При этом к подобным проверкам можно и нужно правильно готовиться, что позволит не только избежать административных взысканий, но и улучшит качество медицинской помощи. О том, какие нарушения чаще всего допускают медорганизации и о профилактических мерах по их предотвращению, читайте в статье, которая подготовлена по мотивам выступления Галины Прибежищей, руководителя территориального органа Росздравнадзора по Краснодарскому краю на конференции «Юридическая ответственность медицинских работников за нарушения законодательства в сфере здравоохранения» в Краснодаре.

Доклады

Правоприменительная практика при выявлении нарушений законодательства в сфере здравоохранения
  • докладчик – Соколов Георгий Евгеньевич, заместитель руководителя Территориального органа Росздравнадзора по г.Москве и Московской области

Современное состояние и анализ нарушений законодательства о здравоохранении, показатели качества и безопасности медицинской деятельности, последствия выявления нарушений законодательства о здравоохранении при осуществлении государственного контроля качества и безопасности медицинской деятельности.

Гражданско-правовая ответственность за правонарушения в сфере здравоохранения
  • докладчик – Айдарова Лилия Альбертовна, руководитель юридической службы Союза «НМП»

Особенности гражданско-правовой ответственности медицинских организаций, условия возмещение морального вреда, Закон «О защите прав потребителей» и оказание медицинской помощи, основные тенденции судебной практики.

Информированное согласие как основа защиты прав пациента. Нормативно-правовое обеспечение мониторинга безопасности лекарственных средств и медицинских изделий
  • докладчик – Наделяева Ирина Ивановна, начальник отдела организации исследований ФГБНУ «РНЦХ им. акад. Б.В. Петровского»

Добровольное информированное согласие, отказ от оказания медицинской помощи, требования к их оформлению. Мониторинг безопасности лекарственных средств и медицинских изделий, ответственность за нарушение установленных требований при обращении лекарственных средств и медицинских изделий.

Экспертиза качества медицинской помощи и ее роль в рассмотрении дел о медицинских правонарушениях
  • докладчик – Лившиц Сергей Анатольевич, Председатель Правления Ассоциации «Врачебная Палата Московской области», Вице-президент Союза «НМП», д.м.н.

Понятие, роль и место экспертизы качества, независимой медицинской экспертизы в уголовном и гражданском судопроизводстве.

Коррупционные проявления в здравоохранении
  • докладчик – Букалерова Людмила Александровна, заведующая кафедрой уголовного права, уголовного процесса и криминалистики Юридического института Российского университета дружбы народов, д.ю.н., профессор

Коррупционные преступления в медицинской деятельности: понятие и виды, медицинский работник как должностное лицо, основания и условия привлечения медицинского работника к уголовной ответственности за коррупционные преступления.

Судебная практика привлечения к ответственности медицинских работников
  • докладчик – Пушкин Александр Владимирович, судья судебной коллегии по уголовным делам Первого апелляционного суда общей юрисдикции

Особенности уголовной ответственности медицинских работников за профессиональные и общеуголовные преступления, медицинский работник как субъект профессиональных и служебных преступлений.

Обстоятельства, исключающие уголовную ответственность медицинских работников за профессиональные преступления
  • докладчик – Чупрова Антонина Юрьевна, профессор кафедры уголовного права и криминологии Всероссийского государственного университета юстиции (РПА Минюста России), д.ю.н., профессор

Обстоятельства, исключающие юридическую ответственность медицинских работников, исполнение незаконного приказа или распоряжения, последствия его исполнения, обоснованный риск, крайняя необходимость.


Проект реализуется с использованием гранта президента Российской Федерации на развитие гражданского общества, предоставленным Фондом президентских грантов (в соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 30 января 2019 г. No 30 «О грантах Президента Российской Федерации, предоставляемых на развитие гражданского общества»)

прогноз и ставка на матч 05.01.2022

5 января 2021 года. 17:00. Картахена. Стадион «Картагонова»
Кубок Испании. 1/16 финала

Травмированы: Анди Кавая — Габриэль Паулиста 
Дисквалифицированы: Серхио Техера — Уго Дуро

«Картахена» — «Валенсия»: букмекерские коэффициенты

В среду, пятого января, в Кубке Испании состоится череда матчей 1/16-й финала. В одном из таковых встретятся два середнячка своего дивизиона — «Валенсия» и «Картахена». Хозяева идут на восьмой строчке в Сегунде, а «летучие мыши» занимают девятую строчку в Примере. Тем не менее, «разница потенциалов» даёт серьёзные основания полагать, что фаворитом одноматчевого противостояния являются всё же гости, пусть и демонстрирующие сейчас не лучший свой футбол, и собирающиеся выйти на поле не основным составом.

«Картахена»

Несмотря на то, что «Картахена» идёт, как было сказано, восьмой, она абсолютно не потеряла надежд на повышение в классе. Напомню, что две первые команды Сегунды поднимаются в Примеру напрямую, а коллективы, занявшие места с третьего по шестое, играют плей-офф, победитель которого также отправляется наверх. Так вот «Картахена» отстаёт от шестого места всего на одно очко, а от четвёртого, например, на пять. В первом дивизионе ещё играть и играть, так что совершенно ничего не решено, и команда Луиса Карриона небезосновательно рассчитывает на «сбычу мечт». Состав-то у «Картахены» очень и очень солидный: этот коллектив является одним из самых опытных в Сегунде.

В распоряжении тренера, например, имеются 33-летний полузащитник аргентинец Пабло Де Бласис (экс-«Майнц» и «Эйбар»), 40-летний (!) форвард Рубен Кастро, сделавший себе имя в «Бетисе» в середине десятых, его коллега по амплуа 35-летний Синдзи Оказаки, которого вы можете помнить по выступлениям в «Майнце», «Штутгарте» и «Лестере». Есть 36-летний защитник Де Ла Белла, ранее чуть ли не с десяток лет игравший в «Реал Сосьедад», рядом с ним не всегда, но выходит 30-летний Луна, в своё время пытавшийся закрепиться в «Севилье», чьим воспитанником является, но в итоге выступавший за «Эйбар» и «Леванте». Есть и ещё основные и около-основные исполнители, которым либо под тридцатник, либо немного за него. Словом, «Картахена» — это такой клуб «сбитых лётчиков», которые, тем не менее, вполне могут в последнем пике дать основательной копоти. За подтверждением этих слов далеко ходить не нужно: в последнем туре Сегунды подопечные Карриона обыграли на выезде лидера дивизиона «Альмерию»!

В текущем Кубке же «Картахена» поочерёдно обыграла на выезде команды «Расинг Риоха» (2:0) и «Кастельон» (2:1). Примечательно, что четыре из пяти мячей в этих матчах были забиты во вторых таймах. С «Кастельоном» довелось понервничать — команду низшего дивизиона картахенцы дожали на 90+3-й минуте. Три из четырёх мячей на счету 30-летнего форварда Альфредо Ортуньо, который в Примере выступал за «Гранаду», в МЛС — за «Реал Солт Лейк», но ничем на этом уровне не запомнился. А вот в Сегунде в своё время он настрелял достаточно много мячей за «Кадис» и «Овьедо».

«Валенсия»

«Летучие мыши» также два своих кубковых матча провели в гостях. Сперва команда Хосе Бордаласа обыграла некий «Утрильяс» (3:0), а затем справилась с «Арентейро» лишь в овертайме (3:1). Оба матча «Валенсия» провела не самым боевым составом, и есть подозрение, что и в среду сыграет далеко не основой. Главное внимание левантийцам сейчас нужно уделить Примере, где они идут девятыми, но при этом отстают от лигочемпионской зоны всего на четыре очка. Есть отличная возможность вернуться в главный еврокубок, и «Валенсия» попытается её не упустить.

В последнее время команда отлично играла в чемпионате (три игры — три победы над «Сельтой», «Эльче» и «Леванте» в огненном дерби 4:3, проигрывая 0:2), но в последнем туре случилась ужасная осечка в домашнем матче с «Эспаньолом». До 83-й минуты «Валенсия» вела 1:0, но умудрилась в оставшееся время дважды пропустить. А если приплюсовать эти три очка в таблицу? Получится, что команда Бордаласа шла бы не девятой, а пятой!.. А так приходится в отвратительном настроении готовиться сперва к кубковой встрече, а затем к сумасшедшей сцепке поединков против «Реала», «Севильи», «Атлетико» и «Сосьедада» — и всё это подряд, за месяц! Куда уж тут выходить основой на «Картахену». Здесь впору проиграть, чтоб сбросить балласт в виде Кубка.

«Картахена» — «Валенсия»: ориентировочные составы

Хозяева не смогут рассчитывать в этом матче на дисквалифицированного хавбека Серхио Техеру и травмированного (спина) форварда Анди Кавая. У «Валенсии» не будет Габриэля Паулисты, которого донимает повреждение подколенного сухожилия, а также дисквалифицированного Уго Дуро.

«Картахена» — «Валенсия»: прогноз автора

В последних шести своих матчах во всех турнирах «Картахена» неизменно забивает. «Валенсия», в свою очередь, пропустила хотя бы один гол в пяти последних играх (также во всех турнирах). Если учесть, что гости наверняка выйдут на поле не основным своим составом, то на гол хозяев вполне можно рассчитывать. Но и «мыши», нет сомнения, ответят точным ударом. В общем, здесь лучше всего поставить на обмен голами, да и дело с концом. Коэффициент — сумасшедший.

Что такое сплоченность в композиции?

В письме сплоченность — это использование повторения, местоимений, переходных выражений и других приемов, называемых связными подсказками, которые направляют читателей и показывают, как части композиции соотносятся друг с другом. Писатель и редактор Рой Питер Кларк проводит различие между согласованностью и сплоченностью в книге «Инструменты письма: 50 основных стратегий для каждого писателя» как между уровнем предложения и текста, говоря, что «когда большие части совпадают, мы называем это хорошим чувством согласованности; когда предложения соединяются, мы называем это сплоченностью.»

Другими словами, сплоченность включает способ передачи идей и взаимоотношений читателям, отмечает Центр письма при Массачусетском университете в Амхерсте.

Склеить текст

Проще говоря, единство — это процесс связывания и соединения предложений вместе посредством множества лингвистических и семантических связей, которые можно разбить на три типа семантических отношений: непосредственные, опосредованные и удаленные связи.В каждом случае сплоченность — это отношения между двумя элементами письменного или устного текста, где этими двумя элементами могут быть предложения, слова или фразы.

В непосредственной связи два связанных элемента встречаются в смежных предложениях, например:

«Кори боготворил Троя Сивана. Еще он любит петь».

В этом примере Кори упоминается по имени в первом предложении, а затем передается во втором предложении с помощью местоимения «он», которое переименовывает Кори.

С другой стороны, опосредованные связи возникают через ссылку в промежуточном предложении, например:

«Хейли любит верховую езду. Осенью ходит на уроки. С каждым годом становится лучше».

В этом примере местоимение «она» используется как связующее звено, чтобы связать имя и подлежащее Хейли во всех трех предложениях.

Наконец, если два связных элемента встречаются в несмежных предложениях, они создают отдаленную связь, при которой среднее предложение абзаца или группы предложений может не иметь ничего общего с подлежащим первого или третьего, но связные элементы информируют читателя или напоминают о нем. третье предложение первой темы.

Сплоченность против когерентности

Хотя примерно до середины 1970-х годов сплоченность и согласованность считались одним и тем же, с тех пор М.А.К. Халлидей и Рукайя Хасан «Cohesion in English» (1973), в которых говорится, что эти два понятия следует разделить, чтобы лучше понять тонкие нюансы лексического и грамматического использования обоих.

Как выразился Ирвин Вейзер в своей статье «Лингвистика», сплоченность «теперь понимается как качество текста», которое может быть достигнуто с помощью грамматических и лексических элементов, используемых внутри и между предложениями, чтобы дать читателям лучшее понимание контекста.С другой стороны, говорит Вайзер:

«Согласованность означает общую согласованность дискурса — цель, голос, содержание, стиль, форма и т. Д. — и частично определяется восприятием текстов читателями, зависящим не только от лингвистической и контекстной информации, но и от читателей. ‘способности использовать другие знания «.

Далее Халлидей и Хасан поясняют, что сплоченность возникает, когда интерпретация одного элемента зависит от интерпретации другого, при этом «один предполагает другой, в том смысле, что он не может быть эффективно декодирован, кроме как путем обращения к нему».»Это делает концепцию сплоченности семантическим понятием, в котором все значение происходит из текста и его расположения.

Сделать письмо ясным

По композиции когерентность относится к значимым связям, которые читатели или слушатели воспринимают в письменном или устном тексте, часто называемые лингвистической или когерентностью дискурса , и могут возникать либо на локальном, либо на глобальном уровне, в зависимости от аудитории и писатель.

Согласованность напрямую увеличивается за счет количества рекомендаций, которые писатель дает читателю, либо через контекстные подсказки, либо за счет прямого использования переходных фраз, чтобы направить читателя через аргумент или повествование.Сплоченность, напротив, — это способ сделать письмо более связным, когда читатели могут устанавливать связи между предложениями и абзацами, говорит Центр письма при UMass, добавляя:

«На уровне предложения это может включать, когда последние несколько слов одного устанавливают информацию, которая появляется в первых нескольких словах следующего. Это то, что дает нам ощущение потока».

Другими словами, сплоченность — это семантический инструмент, который вы используете, чтобы сделать свой текст более связным.

[PDF] Композиционный семантический анализ в графических банках

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 42 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПО РелевантностиСамые влиятельные статьи Недавность

Точный семантический анализ на основе SHRG

Мы демонстрируем, что анализатор на основе SHRG может производить семантический анализ гораздо точнее, чем анализатор на основе SHRG ранее было показано, связывая правила синхронного производства с процессом синтаксо-семантической композиции.… Expand

Более простой, но более точный анализ семантических зависимостей

Синтаксический синтаксический анализатор на основе LSTM Dozat и Manning (2017) расширен для обучения и генерации структур графов которые стремятся зафиксировать отношения между словами, которые более тесно связаны со смыслом предложения, с использованием представлений с графической структурой.Expand

Глубокое многозадачное обучение для синтаксического анализа семантических зависимостей

Мы представляем глубокую нейронную архитектуру, которая разбивает предложения на три формализма семантических графов зависимостей. Используя эффективный логический вывод с почти дуговым факторингом и двунаправленный LSTM, состоящий из… Expand

  • View 5 отрывков, ссылочных методов

Надежный синтаксический анализ нейронного семантического графа

В этой работе предлагается анализатор на основе переходов нейронного кодировщика-декодера который является первым анализатором семантического графа с полным охватом для семантики минимальной рекурсии (MRS) и использует функции встраивания на основе стека, прогнозируя графы вместе с нелексикализованными предикатами и их выравниванием токенов.Развернуть
  • Просмотреть 3 отрывка, ссылки на методы и справочную информацию

Изучение совместных семантических анализаторов на основе несвязанных данных

Новый подход к изучению семантического синтаксического анализатора из нескольких наборов данных, даже когда целевые семантические формализмы сильно различаются и лежащие в основе корпуса не перекрываются представлен, рассматривая аннотации для ненаблюдаемых формализмов как скрытые структурированные переменные. Развернуть
  • Просмотр 1 отрывка, справочная информация

Анализ AMR как прогнозирование графика со скрытым выравниванием

Представлен нейронный анализатор, который обрабатывает выравнивания как скрытые переменные в рамках совместной вероятностной модели концепций, отношений и выравниваний и показывает, что совместное моделирование предпочтительнее использовать конвейер выравнивания и синтаксического анализа.Развернуть
  • Просмотр 2 отрывков, справочная информация

Анализ AMR как преобразование последовательности в график

В этой работе предлагается модель, основанная на внимании, которая рассматривает анализ AMR как преобразование последовательности в график, и ее можно эффективно обучить с ограниченными возможностями. объемы помеченных данных AMR. Развернуть
  • Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Семантика как иностранный язык

Предлагается новый подход к синтаксическому анализу семантических зависимостей путем приведения задачи в соответствие с экземпляром многоязычного машинного перевода, где каждое семантическое представление является отдельным иностранным диалектом , и разработана нейронная структура последовательностей, которая может эффективно восстанавливать линеаризации графов.Развернуть
  • Просмотр 1 отрывок, справочная информация

Алгебра графов с ограничениями для семантического анализа с AMR

Представлена ​​новая алгебра для построения графов из более мелких частей, использующая лингвистически мотивированные операции для объединения заголовка с дополнением или модификатором, чтобы значительно сократите количество анализов на AMR-график и покажите, что сложные лингвистические конструкции все еще могут обрабатываться правильно. Развернуть
  • Посмотреть 3 выдержки, ссылки на методы

% 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
  • 2022-01-04T09: 07: 35-08: 002022-01-04T09: 07: 35-08: 002017-04-20T01: 25: 27 + 05: 30Arbortext Advanced Print Publisher 9.1.510 / W UnicodeAcrobat Distiller 10.0.0 (Windows) uuid: f18cf276-1dd1-11b2-0a00-5edca00uuid: f18cf27a-1dd1-11b2-0a00-380000000000 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

    Как сделать парсинг слова в композиции? Как разобрать слово по частям?

    Разбор слова по частям (или морфемный анализ) — один из первых разделов школьной программы.Он позволяет понять, в каких частях находится слово, тем самым помогая находить другие слова, связанные по значению, а также увеличивать яркость.



    1

    Порядок анализа морфем

    Разбор слова по частям состоит из следующих последовательных шагов:

      ,
    1. определяют, какая часть речи является словом;
    2. выделить окончание;
    3. найти основу слова;
    4. выделить корень;
    5. найти офисные части — корень и суффикс.

    Начнем с определения части речи. В русском языке берутся только самостоятельные части речи. К ним относятся имена существительных и прилагательных, глаголы, наречия, причастие и словесные выражения. Парсинг офисных частей, а именно частиц, стыков и междометий не производится.

    В окончании необходимо изменить слова для их связи в предложениях, указав падеж, род, число и т. Д. Окончания не имеют служебных частей речи (частицы, предлоги, союзы) и некоторых независимых (наречие и вербализм).Что касается последнего, то слова указывают на то, что у него нулевое окончание.

    Основа слова — неизменная его часть, придающая ему лексическое значение. Поскольку конец является переменной частью слова, он не образует основы (пример: в слове «перекличка» основа «Катящийся», конец «А» не включается). Если слово неизменяемо, то оно полностью состоит из основы (например: везде, снова).

    Корень слова — главная скромная составляющая. Если нет корня, значит и слова нет.Последние могут состоять целиком из корня (гриб, стол и т. Д.) Или иметь их несколько (навигатор, птицефабрика, электростанция и т. Д.).

    Префикс — Morphem, который стоит перед корнем. Например, в глаголе «презирать» корень «зир» и приставка «пре».

    В корне многих слов встречается еще один морфем — суффикс. Он служит для формирования новых форм. Например, от прилагательного «легкий» с помощью суффикса — оно образуется от подросткового «легче», от глагола «несет» с помощью суффикса — и образуется повелительная форма «несение». .Во многих словах русского языка существует несколько суффиксов (пример: у глагола «гуляли» суффиксы »и« Л »).

    Мы рассмотрели этапы выделения морфемы, теперь разберем несколько слов для лучшего раскрытия материала.



    2

    Примеры разбора слов по частям

    Страница (ПОД)

    • конец «А»
    • база «Страницы»
    • корень «Страницы»
    • без подфиксов и суффиксов

    Lazy (прилаг.)

    • конец «Ш»
    • основа «ленивого»
    • корень «льняной»
    • суффикс «Ив», префикс отсутствует

    Pour (глагол.)

    • конец «Ю»
    • база «розлива»
    • корень «Лив»
    • префикс «on», суффикс «A»

    Обзор синтаксико-семантического разбора на основе структур составляющих и зависимостей

    Аннотация

    Синтаксический и семантический синтаксический анализ исследуется десятилетиями, что является одной из основных тем в сообществе разработчиков естественного языка.Эта статья предназначена для краткого обзора по этой теме. Сообщество парсинга включает в себя множество задач, которые трудно охватить полностью. Здесь мы сосредоточимся на двух наиболее популярных формализации парсинга: составной синтаксический анализ и анализ зависимостей. Составной синтаксический анализ в основном нацелен на синтаксический анализ, а анализ зависимостей может обрабатывать как синтаксический, так и семантический анализ. В этой статье кратко рассматриваются репрезентативные модели составного синтаксического анализа и анализа зависимостей. а также парсинг графа зависимостей с богатой семантикой.Кроме того, мы также рассматриваем тесно связанные темы, такие как модели междоменного, кросс-язычного и совместного анализа, приложение парсера, а также разработка корпуса синтаксического анализа в статье.

    1 Введение

    Синтаксический и семантический анализ на уровне предложений — одна из основных тем в сообществе обработки естественного языка (NLP), цель которого — раскрыть внутренние структурные отношения в предложениях [manning1999foundations, kubler2009dependency, zcq2013, jurafsky2019speech]

    .С точки зрения языкознания, цель синтаксического анализа — раскрыть, как слова объединяются в предложения, а также правила, которые управляют формированием предложений. С другой стороны, с точки зрения приложений НЛП, парсинг может быть полезен для ряда задач, такие как машинный перевод, ответы на вопросы, извлечение информации, анализ тональности и генерация

    [yamada-knight-2001-syntax, chan-roth-2011-exploiting, zou2015sentiment] , и производительность синтаксического анализа имеет большое значение.

    Синтаксический анализ широко изучается на протяжении десятилетий. Цель синтаксического анализа — получить синтаксическую информацию в предложениях, такие как предметы, объекты, модификаторы и темы. Для этой задачи был достигнут ряд достижений, и уже доступны крупномасштабные корпуса для ряда языков. По сравнению с синтаксическим анализом, семантический анализ намного сложнее из-за сложной структуры различных семантик, таких как предикат-аргумент, и это также долгосрочная цель НЛП.Благодаря недавнему прогрессу в моделях машинного обучения на основе данных, семантический синтаксический анализ привлекает все больший интерес, особенно в нейронной среде. Для облегчения исследования было разработано несколько наборов данных на основе определенных формализаций.

    При синтаксическом анализе часто используются определенные грамматики, которые используются для уточнения структуры вывода синтаксиса и семантики. Существует множество сложных грамматик для точного выражения синтаксической и семантической информации на уровне предложения.В этой статье мы сосредоточимся на двух наиболее популярных грамматиках. Контекстно-свободная грамматика (CFG), известная как составной синтаксический анализ (или синтаксический анализ структуры фраз) [jurafsky2019speech] (таким образом, также как составная грамматика или грамматика структуры фраз), принимает иерархические структурные деревья фраз для организации синтаксической информации на уровне предложений, который интенсивно исследуется с самого начала. Грамматика зависимостей — еще одна широко используемая грамматика для синтаксического и семантического разбора, где слова напрямую связаны ссылками зависимости, с метками, указывающими их синтаксические или семантические отношения [kubler2009dependency] .Благодаря лаконичности и простоте аннотации структур зависимостей, синтаксическому анализу зависимостей уделялось больше внимания, чем синтаксическому анализу компонентов.

    Кроме того, есть много других замечательных грамматик. Репрезентативные темы включают комбинаторно-категориальную грамматику (CCG), грамматика структуры фраз, управляемая головой (HPSG), лексико-функциональная грамматика (ЛФГ), представление абстрактного значения (AMR), семантика минимальной рекурсии (MRS), универсальная концептуальная когнитивная аннотация (UCCA) а также несколько формализаций, ориентированных на логику.Все эти категории исследуются давно. и, в частности, некоторые из них сейчас быстро развиваются из-за мощи нейронных сетей. а также предварительно обученные контекстуализированные представления слов. Однако в данной статье эти исследования оставлены для будущих более всеобъемлющих обзоров.

    Таблица 1: Сравнение репрезентативных моделей анализа составляющих, где указаны оценки F1 на уровне фраз, PTB и CTB — два набора контрольных данных для синтаксического анализа на английском и китайском языках, соответственно.

    Здесь мы делаем краткий обзор синтаксического и семантического синтаксического анализа на основе составной грамматики и двулексикализованной грамматики зависимостей. В разделах 2 и 3 мы рассматриваем исследования составного синтаксического анализа и анализа зависимостей соответственно. где анализ зависимостей основан на древовидной структуре и специально нацелен на синтаксис. Мы дополнительно исследуем семантически-ориентированный синтаксический анализ графа зависимостей в разделе 4. В разделах 5 и 6 рассматривается кросс-доменный и кросс-языковой синтаксический анализ, который является одним из горячих направлений.В разделе 7 рассматриваются совместные модели, которые нацелены на анализ в качестве конечной цели. в то время как в разделе 8 рассматриваются стратегии приложений синтаксического анализатора, в которых анализаторы оцениваются в последующих приложениях. Раздел 9 знакомит с работой связанного с ним банка деревьев, который служит основным корпусом обучения для различных синтаксических анализаторов, а также для оценки модели синтаксического анализатора. Наконец, в Разделе 10 резюмируются выводы и будущая работа.

    2 Составной синтаксический анализ

    Составной синтаксический анализ — одна из основных задач синтаксического анализа, который вызывает большой интерес на протяжении десятилетий [manning1999foundations, zcq2013, jurafsky2019speech] .На рисунке 1 показан пример составного дерева, где узлы в дереве составных частей являются составными промежутками, также известными как фразы. Цель составного синтаксического анализа — выявить эти фразы, а также их отношения. Стандартный метод оценки составляющих синтаксических анализаторов основан на распознавании фраз, где точность, отзывчивость и оценка F1-меры приняты в качестве основных показателей.

    Основные подходы к составному синтаксическому анализу включают модели, основанные на диаграммах и переходах.Современные нейронные модели достигли высочайшего уровня производительности при использовании обоих методов. Фактически, анализ нейронных составляющих начинается очень рано, до процветания глубокого обучения

    [henderson-2004-Discriminative] . В этом разделе сначала мы представляем составляющие модели на основе диаграмм и переходов, а затем покажите несколько других моделей из двух категорий. Здесь, перед подробным введением, мы показываем общую картину производительности различных репрезентативных составляющих синтаксических анализаторов в таблице 1, где ансамблевые модели исключены для справедливого сравнения.

    2.1 Анализ на основе диаграмм

    2.1.1 Статистические модели

    Ранние успешные модели анализа составляющих используют продуктивные правила CFG для управления генерацией составляющих деревьев. Алгоритмы синтаксического анализа диаграммы используются повсеместно для декодирования, и большая часть усилий сосредоточена на уточнении правил CFG, которые служат основными источниками оценки параметров.

    collins-1997-three ( collins-1997-three ) [collins-1997-three] и Charniak2000 ( Charniak2000 ) [Charniak2000] расширяют вероятностную контекстно-свободную грамматику (PCFG) с помощью лексикализация головы, связывание правил PCFG с заголовочными словами, что может эффективно повысить производительность синтаксического анализа PCFG.Также большое внимание привлекли нелексикализованные модели, с помощью мелкозернистой структурной аннотации [klein-manning-2003-exact] или автоматических скрытых переменных [petrov-klein-2007-Superior] для обогащения правил PCFG, что приводит к сравнимой или даже лучшей производительности, чем у лексикализованных моделей. Рисунок 1: Пример составного дерева.

    Указанные выше модели страдают от сложности интеграции нелокальных функций. поскольку будущие решения невидимы во время декодирования, что имеет решающее значение для глобального вывода.Условное случайное поле (CRF) — это один из способов глобального моделирования. hall-etal-2014-less ( hall-etal-2014-less ) [hall-etal-2014-less]

    предлагает сильную модель анализа компонентов путем адаптации стандартных n-граммовых моделей CRF для CFG , и тем временем представляя богатые сложные функции. Можно смоделировать зависимости между смежными правилами CFG, которые используются для глобального вывода.

    2.1.2 Нейронные модели

    socher2010learning ( socher2010learning ) [socher2010learning] — первая работа, в которой с помощью рекурсивных нейронных сетей определяется оценка по фразам.Таким образом можно естественным образом смоделировать составные деревья на основе CFG. Соответственно, нейронный анализ CRF предлагается durrett-klein-2015-neural ( durrett-klein-2015-neural ) [durrett-klein-2015-neural] , что можно рассматривать как нейронное усиление hall-etal-2014-less ( hall-etal-2014-less ) [hall-etal-2014-less]

    . В работе просто используются нейронные сети с прямой связью для кодирования элементарных функций вместо человеческого состава.Обратите внимание, что он отличается от

    socher2010learning ( socher2010learning ) [socher2010learning] , поскольку здесь не используется рекурсивная композиция.

    stern-etal-2017-minimal ( stern-etal-2017-minimal ) [stern-etal-2017-minimal]

    предлагают современные нейронные модели на основе диаграмм. С одной стороны, они используют нейронные сети с глубокой двунаправленной долговременной памятью (LSTM) для улучшения представления предложений, разработка сложных стратегий для представления диапазона.С другой стороны, они также применяют нисходящий инкрементный синтаксический анализ для декодирования, который размывает различия между подходами, основанными на диаграммах и переходах. В то же время их результаты очень хороши по сравнению с современными методами, основанными на переходах. Далее следуют

    gaddy-etal-2018-whats ( gaddy-etal-2018-whats ) [gaddy-etal-2018-whats] с подробным анализом и kitaev-klein-2018-constituency ( китаев-кляйн-2018-избирательный округ ) [китаев-кляйн-2018-избирательный округ] с самовоспринимающим кодировщиком.В частности, китаев-кляйн-2018-избирательный округ ( китаев-кляйн-2018-избирательный округ ) [китаев-кляйн-2018-избирательный округ] используют контекстное представление слов, включая ELMo [peters-etal-2018-deep] и BERT [devlin-etal-2019-bert] , что привело к почти лучшей производительности синтаксического анализа в литературе.

    2.2 Анализ на основе переходов

    2.2.1 Статистические модели

    Модели, основанные на переходах, демонстрируют высокую перспективу для анализа составляющих [ratnaparkhi-1997-linear, sagae-lavie-2005-classifier] .Ключевая идея — определить систему переходов с переходными состояниями и действиями, где состояния обозначают результаты частичного синтаксического анализа, а действия определяют операции перехода между состояниями следующего шага. Действия перехода указывают на процесс построения инкрементного дерева. Для составного синтаксического анализа типичные действия включают сдвиг для построения оконечных узлов, унарный для построения унарных узлов, и бинарный для построения бинарных узлов. Детали могут упоминаться как sagae-lavie-2005-classifier ( sagae-lavie-2005-classifier ) [sagae-lavie-2005-classifier] .Модель также обычно называют моделью сдвига-сокращения, где унарный и двоичный

    являются действиями сокращения. Преобразуя составной синтаксический анализ в предсказание последовательности действий перехода, дискриминантные классификаторы, такие как максимальная энтропия и машина опорных векторов (SVM), могут применяться для прогнозирования, с богатыми функциями, созданными вручную.

    Исходная модель сокращения сдвига классифицирует последовательность действий для одного составляющего дерева отдельно, жадно ищет лучшее дерево выходных составляющих, который может страдать от проблемы распространения ошибки, поскольку ошибки на раннем этапе могут повлиять на более поздние прогнозы.С этой целью предлагается глобальное моделирование с поиском луча, чтобы облегчить проблему, который декодирует полную последовательность действий для всего составляющего дерева в целом [zhang-clark: 2009: IWPT09, zhu-etal-2013-fast]

    . Онлайн-обучение в стиле различительного перцептрона в значительной степени способствует этому направлению работы

    [collins: 2002: EMNLP02] , что позволяет оптимизировать допустимые параметры для неточного поиска. Для разработки функций всесторонне исследуются контекстные лексикализованные слова, теги POS, расстояния и их состав. подробности можно найти по адресу [zhu-etal-2013-fast] .
    2.2.2 Нейронные модели

    watanabe-sumita-2015-transition ( watanabe-sumita-2015-transition ) [watanabe-sumita-2015-transition] и wang-etal-2015-feature ( wang-etal-2015- feature ) [wang-etal-2015-feature] может быть прямым расширением zhu-etal-2013-fast ( zhu-etal-2013-fast ) [zhu-etal-2013-fast] с помощью нейронных сетей. Состав атомарных функций достигается с помощью нейронных сетей с прямой связью. cross-huang-2016-incremental ( cross-huang-2016-incremental ) [cross-huang-2016-incremental] обнаружили, что декодирование в жадном стиле также может обеспечить высокую конкурентоспособность при использовании глубокого кодировщика LSTM . Затем несколько исследований предлагают динамические оракулы для оптимизации жадных составляющих синтаксических анализаторов. [cross-huang-2016-span, coavoux-crabbe-2016-neural] . Основная идея состоит в том, чтобы позволить моделям принимать оптимальные решения, когда они сталкиваются с ошибочными переходными состояниями [goldberg-nivre-2012-dynamic] .Часть обучающих экземпляров с ошибочными переходными состояниями и их действиями оракула добавляется в исходный обучающий корпус.

    Было проведено несколько исследований, в которых использовались различные стратегии перехода. dyer-etal-2016-recurrent ( dyer-etal-2016-recurrent ) [dyer-etal-2016-recurrent] предполагает повторяющуюся грамматику нейронной работы (RNNG), которая представляет собой систему, основанную на переходе сверху вниз. liu-zhang-2017-order ( liu-zhang-2017-order ) [liu-zhang-2017-order] разработать систему перехода по порядку, чтобы найти компромисс между нисходящей и восходящей переходы. coavoux-etal-2019-unlexicalized ( coavoux-etal-2019-unlexicalized ) [coavoux-etal-2019-unlexicalized] представляет новую систему с дополнительным действием GAP для прерывистого синтаксического анализа избирательных округов, они также обнаружили, что нелексикализованные модели обеспечивают лучшую производительность. fernandez2019faster ( fernandez2019faster ) [fernandez2019faster]

    оптимизируют действия перехода для облегчения построения небинаризованных составляющих узлов, избегая предварительной обработки бинаризации для составляющих деревьев.

    kitaev2019tetra ( kitaev2019tetra ) [kitaev2019tetra] предлагает систему тетра-мечения, которая сочетает в себе мечение последовательностей и классификацию переходных действий. Система обеспечивает высочайшую производительность на эталонном наборе данных PTB с представлениями BERT.

    2.3 Другие фреймворки

    Нейронные сети, такие как глубокий LSTM и самовнимание с несколькими головами способны неявно кодировать глобальные функции в их окончательные представления, что ослабляет роль декодирования как источника наведения признаков.Основываясь на наблюдении, в нескольких исследованиях делается попытка использовать простые рамки, стремясь к широкому сообществу для синтаксического анализа.

    Одна репрезентативная попытка состоит в использовании нейронных моделей последовательностей для структурного анализа составляющих [vinyals2015grammar, choe-charniak-2016-parsing] . Ключевая идея состоит в том, чтобы сначала линеаризовать структурно-фразовое составляющее дерево в последовательность символов с помощью определенных стратегий обхода, а затем напрямую подать пару входных слов и выходных символов в стандартную модель «последовательность-последовательность».Эти модели требуют больших корпусов для обучения, которые могут быть получены с помощью автоматического анализа составляющих деревьев с высокой степенью достоверности из других современных синтаксических анализаторов.

    Модели маркировки нейронных последовательностей также были исследованы для анализа составляющих [gomez-rodriguez-vilares-2018-constituent] . гомес-родригес-виларес-2018-составляющая ( гомес-родригес-виларес-2018-составляющая ) [гомес-родригес-виларес-2018-составная часть] предлагаю первую работу этой линии, который использует наименьшего общего предка между соседними словами в качестве ключей для кодирования ролей слов. vilares2020parsing ( vilares2020parsing ) [vilares2020parsing] расширяет работу с помощью языкового моделирования и улучшает синтаксический анализ с помощью предварительного обучения. Кроме того, были предложены более прямые схемы с локальным моделированием для составного анализа. shen-etal-2018-прямой ( shen-etal-2018-прямой ) [shen-etal-2018-прямой] напрямую предсказывает расстояние составляющих фраз а затем жадно декодировать сверху вниз для получения полного дерева компонентов.Аналогичным образом, teng-zhang-2018-two ( teng-zhang-2018-two ) [teng-zhang-2018-two] предлагает две модели, основанные на локальном прогнозе пролета, достижение высококонкурентных показателей на уровне моделей переходного периода. Недавно была представлена ​​ zhou-zhao-2019-head ( zhou-zhao-2019-head ) [zhou-zhao-2019-head] для использования основанной на HPSG грамматики для составного синтаксического анализа, и дополнительно снабдите модель представлениями слов XLNet [yang2019xlnet] , достижение максимальной производительности для наборов данных CTB и PTB. mrini2019rethinking ( mrini2019rethinking ) [mrini2019rethinking] пересмотр механизма самовосприятия с несколькими головками в zhou-zhao-2019-head ( zhou-zhao-2019-head ) zhou-zhao-2019-head -головка] , что приводит к аналогичной производительности с меньшим количеством слоев.

    Таблица 2: Сравнение репрезентативных моделей анализа зависимостей, в которых сообщается о UAS, PTB и CTB5.1 (сокращенно CTB в таблице) — это два набора контрольных данных для анализа на английском и китайском языках соответственно.

    2.4 Полууправляемые модели

    Полууправляемая архитектура направлена ​​на улучшение контролируемой модели за счет статистической информации, извлеченной из необработанного текста. mcclosky-etal-2006-effective ( mcclosky-etal-2006-effective ) [mcclosky-etal-2006-effective] представляет первую работу, в которой достигается улучшенная производительность для составного синтаксического анализа путем самообучения, и mcclosky-etal-2008-self ( mcclosky-etal-2008-self ) [mcclosky-etal-2008-self] эмпирически изучают самообучение, чтобы показать условия полезности. candito2009improving ( candito2009improving ) [candito2009improving] использовать неконтролируемые кластеры слов, полученные из необработанного текста, для улучшения составного синтаксического анализа. В то время как недавние исследования переходят к настройке нейронной сети, граница между полу-контролируемым и контролируемым становится нечеткой. поскольку предварительное обучение на основе необработанного текста является критически важным для успешности нейронных моделей.

    2.5 Ансамбль моделей

    Ансамбль моделей — один из эффективных способов повысить производительность анализа компонентов.Первоначальная работа сосредоточена на изменении ранжирования выходных данных [collins-koo-2005-discinative, huang-2008-forest] . В качестве входных данных мы можем взять либо k-лучшие выходы составного синтаксического анализатора, либо одни-лучшие выходные данные разнородных синтаксических анализаторов, а затем построить новое дерево составляющих, используя многофункциональную модель переориентации. Воспользовавшись сложными, созданными вручную нелокальными функциями, фреймворк может значительно улучшить производительность парсера. Однако соответствующие исследования в нейронных сетях вызвали гораздо меньшее беспокойство, что потенциально может быть связано с тем, что большинство современных нейронных моделей используют одни и те же кодировщики предложений, что указывает на сходство функций в разных типах моделей, а между тем на однородный ансамбль (например,г., разные случайные семена) простым голосованием можно добиться непревзойденных результатов.

    Рисунок 2: Пример дерева зависимостей.

    3 Анализ зависимостей

    Разбор зависимостей разработан для синтаксического и семантического анализа с использованием билексикализованной грамматики зависимостей, где все синтаксические и семантические явления представлены билексикализованными зависимостями [kubler2009dependency] . На рисунке 2 показан пример дерева анализа зависимостей. Для оценки различных анализаторов зависимостей в качестве основного показателя используется точность зависимостей, с точки зрения немаркированной оценки привязанности (UAS) и маркированной оценки привязанности (LAS).На ранней стадии синтаксический анализ зависимостей ограничен деревьями, проективными или непроективными [hajic-etal-2009-conll1] . Недавно несколько исследований были посвящены синтаксическому анализу зависимостей по графам [oepen2015semeval] . С одной стороны, исходные деревья зависимостей в основном ориентированы на синтаксис, в то время как в последнее время растет интерес к семантическим отношениям между словами [hajic-etal-2009-conll1, oepen2015semeval] . Этот раздел в основном посвящен синтаксическому анализу дерева зависимостей, а анализ графа зависимостей будет обсуждаться в следующем разделе.

    Большинство моделей анализа зависимостей можно разделить на два типа: на основе графов и переходов [nivre-mcdonald-2008-integration] , оба из них были тщательно исследованы в традиционных статистических условиях [mcdonald-etal-2005-online, XavierCarreras2007, nivre-iwpt03, Yamada2003] и нейронная установка [nivre-mcdonald-2008-integration] . Существуют также другие интересные подходы к синтаксическому анализу зависимостей за пределами двух категорий [li-etal-2018-seq2seq] .В таблице 2 представлена ​​общая картина производительности нескольких типичных анализаторов зависимостей. и все модели ансамбля исключены в этой таблице. Модели на основе графиков и переходов практически сопоставимы (модели на основе графиков немного выше) как в традиционных статистических, так и в нейронных настройках, и другие типы моделей достигают хорошей производительности за счет поддержки сложных нейронных сетей. В настоящее время нейронные модели достигают самых современных характеристик при синтаксическом анализе зависимостей [kulmizev-etal-2019-deep] .

    3.1 Анализ на основе графиков

    3.1.1 Статистические модели

    Графические методы используют алгоритм максимального связующего дерева (MST) для декодирования, который разбивает полное дерево зависимостей на небольшие факторы, такие как края зависимостей, и оценивает все дерево путем суммирования оценок всех включенных факторов. Оценка каждого фактора может быть рассчитана независимо по извлеченным из него характеристикам. Модели, использующие рёбра зависимости в качестве основного скорингового фактора, называются моделями первого порядка. где порядок указывает максимальное количество ребер в множителе.

    mcdonald-etal-2005-online ( mcdonald-etal-2005-online ) [mcdonald-etal-2005-online] предлагают многофункциональный синтаксический анализатор MST первого порядка, основанный на различительном обучении максимальной марже.

    Позже были изучены MST-синтаксические анализаторы более высокого порядка. При больших факторах модели синтаксического анализа могут использовать более сложные функции и, таким образом, потенциально могут улучшить производительность. Модели синтаксического анализа MST второго порядка были тщательно изучены [mcdonald-06-phd-thesis, McDonald2006, XavierCarreras2007, Bohnet2010] , где недавно добавленные функции включают отношения из факторов родитель-брат и родитель-ребенок-внук.Обратите внимание, что декодирование MST более высокого порядка может иметь более высокую временную сложность (т.е. от O (n3) до O (n4)), что может привести к невыносимой скорости синтаксического анализа. Проблема может быть решена с помощью Bohnet2010 ( Bohnet2010 ) [Bohnet2010] с хешированием функций. koo-collins-2010-effective ( koo-collins-2010-effective ) [koo-collins-2010-effective] предложит эффективную модель анализа зависимостей третьего порядка, который добавляет в модель функции старшего брата и тройного брата. lei-etal-2014-low ( lei-etal-2014-low ) [lei-etal-2014-low]

    использовать тензор низкого ранга для облегчения бремени проектирования функций. Анализ зависимостей четвертого порядка был исследован

    ма-чжао-2012-четвертый ( ма-чжао-2012-четвертый ) [ма-чжао-2012-четвертый] . В целом парсеры второго и третьего порядка могут быть хорошим выбором как с точки зрения производительности, так и с точки зрения эффективности.
    3.1.2 Нейронные модели

    pei-etal-2015-эффективных ( pei-etal-2015-эффективных ) [pei-etal-2015-эффективных] представляет нейронную модель на основе графов путем встраивания всех дискретных атомарных функций в традиционные статистические модели MST и затем составляя эти вложения с аналогичной сетью прямой связи ( chen-manning-2014-fast , chen-manning-2014-fast ) [chen-manning-2014-fast]

    .Затем сверточная нейронная сеть применяется для композиции нейронных признаков в

    zhang-etal-2016-вероятностный ( zhang-etal-2016-вероятностный ) [zhang-etal-2016-вероятностный] . Далее используются глубокие двунаправленные LSTM для замены простой нейронной сети прямого распространения [wang-chang-2016-graph, kiperwasser-goldberg-2016-simple] . Поскольку глобальная информация на уровне предложения может быть закодирована с помощью этих нейронных структур, разрыв в производительности между декодированием первого и более высокого порядка в значительной степени сокращается.

    dozat2016deep ( dozat2016deep ) [dozat2016deep] предлагает анализатор глубокого биаффина, который обеспечивает впечатляющие характеристики, повышение количества UAS и LAS до новой степени. Парсер использует трехуровневый двунаправленный LSTM в качестве кодировщика, и двунаправленная операция в качестве декодера для оценки всех возможных краев зависимости. Эта работа использует несколько приемов для достижения их окончательного результата, например, выпадение на уровне узла и одна и та же маска выпадения на каждом повторяющемся временном шаге. li2019self ( li2019self ) [li2019self] дальнейшее усовершенствование синтаксического анализатора biaffine с помощью кодировщика с самовниманием и контекстуализированные представления слов, такие как ELMo и BERT [peters-etal-2018-deep, devlin-etal-2019-bert] . ji-etal-2019-graph ( ji-etal-2019-graph ) [ji-etal-2019-graph] используют нейронные сети графа для улучшения кодировщика входных предложений.

    3.2 Анализ

    на основе переходов

    Модели на основе переходов добились больших успехов в синтаксическом анализе зависимостей.В некоторой степени основанной на переходе структуре затем уделяется большое внимание другим задачам НЛП, включающим структурное обучение. из-за успешности синтаксического анализа зависимостей. Например, анализ составляющих на основе переходов изначально основан на анализе зависимостей на основе переходов. С одной стороны, модели на основе переходов могут иметь почти эквивалентную производительность по сравнению с методами на основе графов. С другой стороны, эти модели очень эффективны, что позволяет достичь линейной временной сложности.Модели на основе переходов преобразуют анализ зависимостей в инкрементный процесс перехода между состояниями, где состояния обозначают частичные выходы, и они продвигаются шаг за шагом заранее определенными действиями перехода.

    3.2.1 Статистические модели

    Первоначальная работа по синтаксическому анализу зависимостей на основе переходов предлагается nivre-iwpt03 ( nivre-iwpt03 ) [nivre-iwpt03] и Yamada2003 ( Yamada200325 ) а затем тщательно исследуется структура [nivre-cl08, gomez-rodriguez-nivre-2013-divisible] .Существуют две типичные переходные конфигурации: стандартная дуга и режим готовности к дуге, соответственно. которые сопоставимы по производительности синтаксического анализа. Обычно действия перехода включают в себя операцию сдвига (с целью запуска следующей обработки текста), arc-left (с целью построения зависимости направления влево), и arc-right (стремясь к правильным зависимостям). Кроме того, некоторые исследователи предлагают другие конфигурации перехода [nivre-2009-non, sartorio-etal-2013-transition, gomez-rodriguez-nivre-2013-divisible, noji-miyao-2014-left] , который может обрабатывать различные сложные случаи, такие как непроективные зависимости.

    Ранние методы, основанные на переходах, обычно используют дискриминантные классификаторы для предсказания действий, когда задано определенное состояние перехода, который обрабатывает синтаксический анализ локально. В схеме может возникнуть проблема распространения ошибок, когда ранние ошибки могут повлиять на будущие прогнозы. Одним из эффективных способов решения этой проблемы является глобальное обучение с поиском луча. Чжан-Кларк-2008-Сказка ( Чжан-Кларк-2008-Сказка ) [Чжан-Кларк-2008-Сказка] сначала примените стратегию.Богатые глобальные функции, которые использовались в анализаторах зависимостей на основе графов высокого порядка, также могут быть интегрированы. в модель [zhang-nivre-2011-transition] . Стратегию также можно улучшить с помощью динамического программирования [huang-sagae-2010-dynamic, kuhlmann-etal-2011-dynamic] .

    Другая альтернативная стратегия — динамический оракул, который впервые предлагается goldberg-nivre-2012-dynamic ( goldberg-nivre-2012-dynamic ) [goldberg-nivre-2012-dynamic] для моделей на основе переходов с использованием arc-eager.Метод определяет динамический оракул золотого стандарта на основе выборки ошибочных состояний, а затем добавьте эти экземпляры для улучшения обучения модели. Таким образом, мы можем минимизировать глобальные потери производительности при возникновении ошибок. Хотя стратегия дает несколько худшую производительность, чем zhang-nivre-2011-transition ( zhang-nivre-2011-transition ) [zhang-nivre-2011-transition] , он обеспечивает жадный анализ зависимостей, значительно повышая эффективность синтаксического анализа. Стратегия была исследована в нескольких исследованиях с различными конфигурациями, например, стандартный и непроективный синтаксический анализ [goldberg-etal-2014-tabular, gomez-rodriguez-etal-2014-polynomial] .

    3.2.2 Нейронные модели

    ( chen-manning-2014-fast , chen-manning-2014-fast ) [chen-manning-2014-fast] — это одна жернова для анализа нейронной зависимости, который заменяет традиционные, созданные вручную дискретные функции нейронными функциями. В работе используются простые нейронные сети с прямой связью, чтобы автоматически составлять вложения всех атомарных функций, и, таким образом, не требует разработки функций. Наконец, предложенная модель показала гораздо лучшие характеристики, чем соответствующий базовый статистический показатель.Предварительно обученные вложения слов и функция нейронной композиции — ключи к успеху.

    Существует несколько направлений повышения производительности анализа зависимостей на основе нейронных переходов. Во-первых, мы можем использовать более совершенные структуры нейронной сети. Stack-LSTM представлен dyer-etal-2015-transition ( dyer-etal-2015-transition ) [dyer-etal-2015-transition] , за которым следуют несколько исследований [ballesteros-etal-2015 -улучшенный, ballesteros-etal-2017-greedy, de-lhoneux-etal-2019-recursive] , которые могут представлять переходные состояния, используя частичную структурную информацию.Параллельно исследуется также глубокий двунаправленный LSTM [kiperwasser-goldberg-2016-simple, ma-etal-2018-stack] . ma-etal-2018-stack ( ma-etal-2018-stack ) [ma-etal-2018-stack] использует кодировщик, аналогичный dozat2016deep ( dozat2016deep ) [dozat2016deep] , достижение немного лучших характеристик, чем ( dozat2016deep , dozat2016deep ) [dozat2016deep] . Фактически, с помощью мощных нейронных кодировщиков, особенно предварительно обученных контекстуализированных представлений слов, разница в производительности между графами и переходами очень незначительна [kulmizev-etal-2019-deep] .

    Несколько исследователей предлагают глобальное обучение со стратегией поиска луча в ( zhang-nivre-2011-transition , zhang-nivre-2011-transition ) [zhang-nivre-2011-transition] в нейронной среде. zhou-etal-2015-neural ( zhou-etal-2015-neural ) [zhou-etal-2015-neural] сделать пионерские попытки для достижения этой цели, который дополнительно усовершенствован с теоретической гарантией andor-etal-2016-global ( andor-etal-2016-global ) [andor-etal-2016-global] .Эти модели достигли высочайшего уровня производительности до синтаксического анализатора biaffine [dozat2016deep] . Одним из основных недостатков является то, что стратегия страдает проблемой эффективности из-за поиска луча. Также применяется стратегия динамического оракула, позволяющая создавать жадные анализаторы нейронных зависимостей на основе переходов. [Fernandez-gonzalez-gomez-rodriguez-2018-dynamic-oracle] . В последнее время как глобальное обучение, так и динамический оракул трудно дать значительно улучшенные возможности. когда используются предварительно обученные контекстуализированные представления слов.

    3.3 Другие фреймворки

    Также рассматриваются несколько интересных моделей вне рамок на основе графов и переходов. Например, основанная на грамматике структура также может быть применена к синтаксическому анализу зависимостей. Сначала дерево зависимостей преобразуется в эквивалентное структурно-фразовое дерево составляющих, а затем модель анализа составляющих на основе грамматики может быть применена для анализа зависимостей. Метод предложен в первую очередь mcdonald-06-phd-thesis ( mcdonald-06-phd-thesis ) [mcdonald-06-phd-thesis] , а также сильно подчеркнута в kubler2009dependency ( kubler2009dependency ) [kubler2009dependency] .В нескольких исследованиях этот метод использовался как один из компонентов для ансамбля модели [sun-wan-2013-data] . Недавно, zhou-zhao-2019-head ( zhou-zhao-2019-head ) [zhou-zhao-2019-head] и mrini2019rethinking ( mrini2019rethinking ) rething2010 грамматика для той же цели, достижение очень конкурентоспособных результатов.

    goldberg-elhadad-2010-effective ( goldberg-elhadad-2010-effective ) [goldberg-elhadad-2010-effective] представляет собой простую модель синтаксического анализа зависимостей, которая обрабатывает входящие предложения в не- направленный путь.Выходное дерево зависимостей строится рекурсивно, при этом дуга зависимости с наивысшей степенью достоверности выбирается каждый раз. Нейронная версия работы используется kiperwasser-goldberg-2016-easy ( kiperwasser-goldberg-2016-easy ) [kiperwasser-goldberg-2016-easy] с использованием иерархических LSTM. Последовательное обучение может также применяться к синтаксическому анализу нейронных зависимостей, где линеаризация на основе переходов может служить одним естественным решением. li-etal-2018-seq2seq ( li-etal-2018-seq2seq ) [li-etal-2018-seq2seq] представляет собой строгую модель последовательности с предсказанием заголовка для каждого слова. strzyz-etal-2019-viable ( strzyz-etal-2019-viable ) [strzyz-etal-2019-viable] предлагают модель маркировки последовательностей для анализа зависимостей.

    3.4 Полу-контролируемые модели

    Здесь мы вкратце предлагаем обзор полууправляемого синтаксического анализа зависимостей при традиционной статистической настройке, который использует статистическую информацию, извлеченную из необработанного текста, для улучшения базовой модели. Эта схема не получила должного внимания в нейронных сетях из-за предварительного обучения.В целом, полууправляемые модели синтаксического анализа зависимостей можно разделить на три типа. согласно извлеченной информации из необработанного текста, а именно методы на уровне слов, на уровне частичного дерева и на уровне предложения.

    Для информации на уровне слов одна репрезентативная работа: ( koo-etal-2008-simple , koo-etal-2008-simple ) [koo-etal-2008-simple] , который дополняет элементарные особенности базовой модели кластерами слов. zhou-etal-2011-exploiting ( zhou-etal-2011-exploiting ) [zhou-etal-2011-exploiting] использовать информацию о предпочтениях выбора из веб-текстов для улучшения анализа зависимостей.Фактически, вложения слов можно также рассматривать как своего рода полу-контролируемую информацию на уровне слов, который был предложен turian-etal-2010-word ( turian-etal-2010-word ) [turian-etal-2010-word] для НЛП, но не экспериментировал с анализом зависимостей. chen-etal-2014-feature ( chen-etal-2014-feature ) [chen-etal-2014-feature] дополнительно расширяет идею до встраивания функций, встраивая все функции, включая слова.

    Для интеграции на уровне частичного дерева, chen2008dependency ( chen2008dependency ) [chen2008dependency] использовать высокочастотные автоматически анализируемые билексические зависимости для улучшения базовой контролируемой модели.Кроме того, chen-etal-2009-Superior ( chen-etal-2009-Superior ) [chen-etal-2009-Improvement] расширяют работу за счет использования поддеревьев более высокого порядка. chen-etal-2012-using ( chen-etal-2012-using ) [chen-etal-2012-using] можно рассматривать как общую основу для частичной интеграции на уровне дерева, за счет использования моделей языка зависимостей, полученных из автоматически анализируемых деревьев зависимостей.

    Самостоятельное обучение, совместное обучение, а также тройное обучение — простые методы для уровня предложения полуконтрольное обучение

    [согаард-рисой-2010-полу] , где с высокой степенью достоверности автоматически анализируются деревья зависимостей из нескольких базовых моделей, используются для пополнения обучающего набора данных. li-etal-2014-ambiguity ( li-etal-2014-ambiguity ) [li-etal-2014-ambiguity] предложить метод обучения с учетом неоднозначности для эффективного моделирования достоверности автоматически анализируемых деревьев зависимостей, что привело к значительному повышению производительности.

    3.5 Ансамбль моделей

    Эффективно комбинируя разнородные модели, производительность анализа зависимостей может быть дополнительно увеличена. нивр-макдональд-2008-интеграция ( нивр-макдональд-2008-интеграция ) [нивр-макдональд-2008-интеграция] сначала проанализируйте различия между моделями на основе графов и на основе переходов, а затем объедините два типа моделей, чтобы использовать их дополнительную информацию, приводя к лучшим характеристикам. sun-wan-2013-data ( sun-wan-2013-data ) [sun-wan-2013-data] выполняет анализ ансамбля, дополнительно включая грамматические модели, которые сильно различаются между моделями на основе графов и переходов. При нейронной настройке простое голосование может дать очень хорошие результаты.

    Все вышеперечисленные исследования нацелены на разные модели синтаксического анализа, основанные на одном и том же банке деревьев. Есть несколько исследований, направленных на ансамбль парсеров на основе разнородных групп деревьев, чьи правила аннотации сильно различаются. li-etal-2012-exploiting ( li-etal-2012-exploiting ) [li-etal-2012-exploiting] использовать многослойное обучение в сочетании с квазисинхронными грамматиками для эффективной интеграции. guo-etal-2016-universal ( guo-etal-2016-universal ) [guo-etal-2016-universal] изучить аналогичный ансамбль с помощью глубокого многозадачного обучения, где также есть берега деревьев на разных языках. jiang-etal-2018-под наблюдением ( jiang-etal-2018-supervised ) [jiang-etal-2018-supervised] представить и изучить задачу контролируемого преобразования банка деревьев, который может служить одним из методов интеграции.

    4 Граф семантических зависимостей

    Все модели анализа зависимостей, упомянутые в предыдущем разделе, предназначены для синтаксического анализа дерева зависимостей, который в основном отражает синтаксическую и поверхностно-семантическую информацию в предложениях. Поскольку требования к глубокому семантическому синтаксическому анализу растут, что трудно выразить только деревом зависимостей, Парсинг графа зависимостей вызывает растущий интерес [oepen-etal-2014-semeval, oepen2015semeval, che-etal-2016-semeval] , что позволяет использовать несколько (включая ноль) заголовков для одного слова в предложениях.Обратите внимание, что семантический граф по-прежнему формализован набором билексикализованных зависимостей, с узлами, соответствующими поверхностным лексическим словам, и ребрами, указывающими семантические отношения между узлами.

    Существуют разные формализации графа семантических зависимостей. Мы можем объединить синтаксический анализ зависимостей на основе синтаксического дерева и семантическую маркировку ролей (SRL), чтобы получить граф зависимостей, который называется синтаксисом совместной зависимости и SRL [surdeanu-EtAl: 2008: CONLL, hajic-etal-2009-conll1] .Недавно была представлена ​​концепция синтаксического анализа семантических зависимостей (SDP) [oepen-etal-2014-semeval, oepen2015semeval, che-etal-2016-semeval] , который обеспечивает различные представления семантических отношений, такие как DELPH-IN MRS (DM), структуры предиката-аргумента (PDS) и семантические зависимости Праги (PSD). Далее мы рассмотрим исследования двух типов разбора графа семантических зависимостей.

    Рисунок 3: Пример совместных синтаксических и семантических зависимостей.

    4.1 Синтаксис совместной зависимости и SRL

    На рисунке 3 показан пример графа зависимостей совместных синтаксических и семантических зависимостей.Здесь мы не собираемся знакомить с моделями трубопроводов, которые тренируют синтаксические и семантические модели отдельно, а затем вывести график зависимостей либо в два этапа, либо вместе [che-EtAl: 2009: CoNLL-2009-ST, johansson-2009-statistics] . Хотя эти модели могут выполнять синтаксический анализ графа зависимостей, им уделяется меньше внимания, чем этой теме. Мы ориентируемся на модели совместного обучения и декодирования для полного разбора графа зависимостей. В таблице 3 показаны результаты нескольких исследований по этой линии.

    Таблица 3: Сравнение типичного синтаксиса совместной зависимости и моделей SRL в наборе данных CONLL08 English.

    titov2009online ( titov2009online ) [titov2009online] расширяет синтаксический анализ зависимостей на основе переходов с помощью конкретной операции swap , позволяют модели обрабатывать непланарность нескольких графов совместно, и, таким образом, синтаксический анализ графа зависимостей может выполняться совместно. henderson-etal-2013-multingual ( henderson-etal-2013-multingual ) [henderson-etal-2013-multingual] также используют структуру на основе переходов для получения синтаксических и семантических зависимости, одновременно основанные на такой же переходной системе, что и titov2009online ( titov2009online ) [titov2009online] , но принять другую модель оценки, используя инкрементную сигмовидную сеть убеждений со скрытыми переменными. lluis-etal-2013-Joint ( lluis-etal-2013-Joint ) [lluis-etal-2013-Joint] представляет модель на основе графа с алгоритмом двойной декомпозиции для декодирования, одновременное присвоение синтаксических и семантических зависимостей.

    Все вышеупомянутые исследования основаны на традиционных статистических условиях. В нейронной среде мало внимания уделяется задаче, за одним исключением. swayamdipta-etal-2016-greedy ( swayamdipta-etal-2016-greedy ) [swayamdipta-etal-2016-greedy] представляет основанную на переходах модель stack-LSTM для совместных синтаксических и семантических зависимостей, где в основном соблюдается их переходная система ( henderson-etal-2013-многоязычный , henderson-etal-2013-многоязычный ) [henderson-etal-2013-многоязычный] .С тех пор модели анализа зависимостей графа нейронных зависимостей сосредоточены на других наборах данных.

    Рисунок 4: Пример семантического графа зависимостей. Таблица 4: Сравнение типичных моделей анализа зависимостей в общем наборе данных SemEval-2015, где WSJ и Brown указывают тестовые разделы в домене и вне домена.

    4.2 Анализ семантических зависимостей

    SDP можно рассматривать как расширение синтаксического анализа зависимостей. характеризуя более семантические отношения над билексическими зависимостями [sun-etal-2014-grammatical, che-etal-2016-semeval] , который может быть очень извлечен из усовершенствований синтаксического анализа зависимостей.Хотя недавно oepen-etal-2014-semeval ( oepen-etal-2014-semeval ) [oepen-etal-2014-semeval] и oepen2015semeval ( oepen2015semeval epen)25 [oepen2015semeval epen]25 [oepen2015semeval epen)25 [ представить SDP с другой точки зрения, который преобразует уже доступные семантические аннотации с лингвистической информацией в зависимости, включая три различных формализма: DM, PAS и PAD, и в настоящее время он широко применяется для глубокого семантического анализа.На рисунке

    4 показан пример SDP. Для SDP модели на основе графов и переходов также являются основными методами, и большинство этих моделей адаптировано на основе анализа дерева зависимостей. В таблице 4 показаны характеристики нескольких репрезентативных моделей SDP.
    4.2.1 Графический

    Существует ряд моделей SDP на основе графов для общих задач SDP в SemEval [thomson-etal-2014-cmu, almeida2015lisbon] . Как правило, сложно разработать алгоритм декодирования на основе графов, ориентированный на произвольные графы зависимостей.Таким образом, большинство моделей налагают определенные ограничения. kuhlmann-jonsson-2015-parsing ( kuhlmann-jonsson-2015-parsing ) [kuhlmann-jonsson-2015-parsing] представляет алгоритм вывода точного кубического времени для непересекающихся графов зависимостей. cao-etal-2017-parsing ( cao-etal-2017-parsing ) [cao-etal-2017-parsing] и cao-etal-2017-quasi ( cao-etal-2017-quasi ) [cao-etal-2017-quasi] исследуют алгоритм максимального подграфа для графов с пересечением 1-конечной точки и номером страницы-2. sun-etal-2017-parsing ( sun-etal-2017-parsing ) [sun-etal-2017-parsing] попытка решить анализ графа зависимостей путем декомпозиции и слияния подграфов. sun-etal-2017-semantic ( sun-etal-2017-semantic ) [sun-etal-2017-semantic] предлагают интересную стратегию встраивания книги для SDP.

    Во всех вышеперечисленных моделях используются отдельные элементы, созданные вручную. В нейронной настройке peng-etal-2017-deep ( peng-etal-2017-deep ) [peng-etal-2017-deep] представляют структуру многозадачного обучения для различных взглядов на SDP. dozat-manning-2018-simpler ( dozat-manning-2018-simpler ) [dozat-manning-2018-simpler] расширяет синтаксический анализ биаффинных зависимостей для SDP. Недавно wang-etal-2019-second ( wang-etal-2019-second ) [wang-etal-2019-second] предложили модель SDP второго порядка, основанную на ( dozat-manning-2018- проще , dozat-manning-2018-simpler ) [dozat-manning-2018-simpler] . В целом нейронные модели могут улучшить производительность для SDP.

    4.2.2 На основе переходов

    Модели SDP, основанные на переходе, также могут обеспечить конкурентоспособную производительность, и в то же время эти модели более эффективны и свободны от ограничений, таким образом, они привлекли большое внимание [ribeyre-etal-2014-alpage, kanerva-etal-2015-turku] . Фактически, анализ графа зависимостей на основе переходов может быть датирован sagae-tsujii-2008-shift ( sagae-tsujii-2008-shift ) [sagae-tsujii-2008-shift] , а модель дополнена динамическим оракулом на tokgoz2015transition ( tokgoz2015transition ) [tokgoz2015transition] . sun-etal-2014-grammatical ( sun-etal-2014-grammatical ) [sun-etal-2014-grammatical] определяют систему перехода K-перестановки для обработки генерации графа зависимостей. zhang2016transition ( zhang2016transition ) [zhang2016transition] представляют две новые системы переходов для глубокого анализа семантических зависимостей. gildea-etal-2018-cache ( gildea-etal-2018-cache ) [gildea-etal-2018-cache] представляет систему на основе переходов, включая кэш для захвата графов зависимостей,

    Недавно, wang2018neural ( wang2018neural ) [wang2018neural] предложили сильную модель SDP на основе переходов с использованием нейронных сетей.Они используют глубокий двунаправленный LSTM в качестве кодировщика сообщений вместе со stack-LSTM для лучшего представления переходных состояний. buys-blunsom-2017-robust ( buys-blunsom-2017-robust ) [buys-blunsom-2017-robust] представляет модель на основе переходов для общего разбора семантического графа, который также подходит для SDP.

    4.2.3 Другие методы

    Анализ графа зависимостей с использованием аппроксимации дерева и постобработки также может обеспечить конкурентоспособную производительность.Эти типы моделей сначала преобразуют графы зависимостей в деревья, а затем можно применить синтаксический анализ на основе деревьев [agic-koller-2014-potsdam, schluter-etal-2014-copenhagen] . du2015peking ( du2015peking ) [du2015peking] объедините несколько стратегий аппроксимации дерева и добейтесь максимальной производительности в SemEval 2015 [oepen2015semeval] . agic2015semantic ( agic2015semantic ) [agic2015semantic] провести всестороннее исследование разбора графа семантических зависимостей с использованием аппроксимации дерева.

    Рисунок 5: Архитектура междоменного анализа.

    5 Междоменный анализ

    Междоменная адаптация — одна из горячих тем в сообществе НЛП, особенно для задач синтаксического и семантического анализа, где аннотирование данных чрезвычайно трудоемко и дорого. В настоящее время контролируемый синтаксический анализ достиг невероятно высокой производительности благодаря последним достижениям нейронных сетей. Однако производительность может значительно упасть, если хорошо обученные синтаксические анализаторы будут применяться к текстам в разных доменах в качестве обучающего корпуса.Аннотировать наборы обучающих данных для всех доменов непрактично. Таким образом, кросс-доменная адаптация очень важна для того, чтобы синтаксический анализатор был применим. Исследования междоменного синтаксического анализа в основном сосредоточены на двух параметрах: неконтролируемая адаптация домена, где нет доступного набора данных для обучения целевой области, и полууправляемая адаптация домена, где для целевого домена доступны небольшие обучающие экземпляры. На рисунке 5 показана архитектура междоменного анализа, где показаны различия между двумя параметрами.

    5.1 Адаптация неконтролируемого домена

    Самообучение — одна из полезных стратегий для адаптации парсера между доменами, хотя он достиг очень ограниченного прироста в режиме полу-контроля в домене. Первоначальная работа в основном сосредоточена на анализе компонентов. mcclosky-etal-2006-reranking ( mcclosky-etal-2006-reranking ) [mcclosky-etal-2006-reranking] использовать стратегию изменения рейтинга, чтобы получить набор автоматически проанализированных выходных данных с высокой степенью достоверности, а затем добавить их в учебный корпус. sagae-2010-self ( sagae-2010-self ) [sagae-2010-self] показывает, что само по себе самообучение без повторного ранжирования также может дать значительные улучшения. kawahara-uchimoto-2008-learning ( kawahara-uchimoto-2008-learning ) [kawahara-uchimoto-2008-learning] сначала успешно примените самообучение при синтаксическом анализе зависимостей, который использует дополнительный классификатор для определения надежности проанализированного дерева. chen-etal-2008-Learning ( chen-etal-2008-learning ) [chen-etal-2008-learning] используют только частичные зависимости с высокой степенью достоверности для следующего цикла обучения. yu2015domain ( yu2015domain ) [yu2015domain] предлагает новый метод оценки достоверности, что привело к повышению производительности набора данных вне домена.

    Помимо самообучения, существует несколько других методов неконтролируемой адаптации домена. steedman-etal-2003-example ( steedman-etal-2003-example ) [steedman-etal-2003-example] применяет совместное обучение к составному синтаксическому анализу, что аналогично самообучению но разница в том, что выборка примера выполняется двумя парсерами. sagae-tsujii-2007-dependency ( sagae-tsujii-2007-dependency ) [sagae-tsujii-2007-dependency] используют аналогичный метод совместного обучения для синтаксического анализа зависимостей. Далее, sogaard-rishoj-2010-semi ( sogaard-rishoj-2010-semi ) [sogaard-rishoj-2010-semi] используют три-обучение для адаптации предметной области при синтаксическом анализе зависимостей, расширение двух парсеров до парсеров. Интересно, что планк-ван-норд-2011-эффективный ( планк-ван-норд-2011-эффективный ) [планк-ван-норд-2011-эффективный] избранные обучающие примеры вместо этого из набора данных исходного домена, где выбираются экземпляры, наиболее релевантные для целевого домена. yang-etal-2015-domain ( yang-etal-2015-domain ) [yang-etal-2015-domain] используют нейронные сети глубокого убеждения для повышения производительности анализа зависимостей на тестовых данных вне домена , который может эффективно извлекать полезную информацию из необработанных текстов целевой области.

    Адаптация домена с несколькими источниками также является многообещающим направлением, что предполагает наличие обучающих корпусов из нескольких исходных доменов. Сеттинг полностью соответствует реальному практическому сценарию. mcclosky-etal-2010-automatic ( mcclosky-etal-2010-automatic ) [mcclosky-etal-2010-automatic] представляет первую работу этого параметра для анализа зависимостей. Они линейно комбинируют модели синтаксического анализа разных доменов. с весами, полученными из регрессионной модели, учитывая производительность каждого отдельного парсера в целевом домене.

    5.2 Адаптация полууправляемого домена

    При небольшом количестве обучающих данных целевой области, reichart-rappoport-2007-self ( reichart-rappoport-2007-self ) [reichart-rappoport-2007-self] показывают, что самообучение может эффективно улучшить производительность составного синтаксического анализа.В последнее время большая часть работы сосредоточена на эффективном обучении на смешанных исходных и целевых экземплярах обучения. путем разделения доменно-зависимых и доменно-инвариантных функций [daume-iii-2007-frustratingly] . Если рассматривать эти особенности по-разному, окончательная модель может точно передать полезные знания. из исходного домена в целевой. финкель-мэннинг-2009-иерархический ( финкель-мэннинг-2009-иерархический ) [финкель-мэннинг-2009-иерархический] расширить идею иерархической байесовской моделью и оцените его на разборе зависимостей, добившись лучшей производительности в целевом домене. чем обучение только с данными целевой области.В нейронной среде состязательное обучение является одним из эффективных методов для той же цели [ganin2015unsupervised] . sano2017adversarial ( sano2017adversarial ) [sano2017adversarial] сначала примените метод анализа зависимостей.

    Активное обучение может быть одним из многообещающих подходов к адаптации к полунезависимой предметной области. Учитывая, что синтаксис / семантическая аннотация полного предложения чрезвычайно дороги, частичная аннотация может быть предпочтительнее.Для составного синтаксического анализа joshi-etal-2018-extends ( joshi-etal-2018-extends ) [joshi-etal-2018-extends] предлагает частичную аннотацию составляющих скобок для улучшения адаптации домена. Для синтаксического анализа зависимостей flannery2015combining ( flannery2015combining ) [flannery2015combining] использовать частичную аннотацию в сочетании с активным обучением синтаксическому анализу междоменных зависимостей на японском языке. Недавно, li-etal-2019-semi-supervised ( li-etal-2019-semi-supervised ) [li-etal-2019-semi-supervised] всесторонне исследовали стратегию синтаксического анализа зависимостей Китая. под нейронной сетью.

    Рисунок 6: Архитектура межъязыкового синтаксического анализа.

    6 Межъязычный анализ

    Межъязыковой синтаксический анализ, который направлен на синтаксический анализ структур предложений языков с низким уровнем ресурсов. с помощью богатых ресурсами языков, таких как английский. Для этой задачи был проведен ряд исследований, и большая часть работы сосредоточена на разборе зависимостей благодаря относительно структурной лаконичности, а также хорошо развитым универсальным зависимостям. В частности, с недавним развитием межъязыкового или универсального представления слов на основе нейронных методов предварительного обучения, задача была связана с возрастающими интересами.Задача включает в себя две основные настройки, неконтролируемая настройка, предполагающая, что для целевых языков нет учебного корпуса, и установка с частично контролируемым / контролируемым обучением, где существует определенная шкала корпусов для целевых языков. Архитектура межъязыкового синтаксического анализа показана на рисунке 6, где также проиллюстрирована подробная разница между неконтролируемыми и частично контролируемыми / контролируемыми настройками.

    6.1 Неконтролируемая настройка

    Для неконтролируемого межъязыкового синтаксического анализа, основные методы можно разделить на две категории: перенос модели и проекция аннотации, где первая категория обучает модель на корпусе обучения исходному языку, а затем напрямую использует его для анализа текстов на целевом языке, и вторая категория проецирует аннотации синтаксического анализа исходного языка на целевой язык с помощью параллельного корпуса, в результате получается корпус псевдообучения для целевого языка, а затем обучает модель синтаксического анализа целевого языка на псевдокорпусе.

    6.1.1 Перенос модели

    Подход с переносом модели прост для кросс-языкового синтаксического анализа. Наибольшее внимание уделяется функциям, не зависящим от языка, которые выполняют согласованные функции на разных языках. Это направление работы изначально представлено zeman-resnik-2008-cross ( zeman-resnik-2008-cross ) [zeman-resnik-2008-cross] , который предлагает делексициализированные модели для анализа межъязыковых зависимостей, и доработан mcdonald-etal-2011-multi ( mcdonald-etal-2011-multi ) [mcdonald-etal-2011-multi] для передачи из нескольких источников, где несколько исходных языков используются для улучшения целевого языка.Некоторые исследователи прибегают к различным нелексическим характеристикам для улучшения делексикализованных кросс-языковых моделей. [cohen-etal-2011-unsupervised, naseem-etal-2012-selected] .

    Недавно tackstrom-etal-2012-cross ( tackstrom-etal-2012-cross ) [tackstrom-etal-2012-cross] используют кросс-языковые кластеры слов, который является одним из королей кросс-языковых представлений слов. Под нейронной сетью значительно упрощается изучение кросс-языковых представлений слов. guo-etal-2015-cross ( guo-etal-2015-cross ) [guo-etal-2015-cross] предлагают использовать межъязыковые вложения слов для лексикального анализа межъязыковых зависимостей. Затем этому методу уделяется много внимания и могут быть дополнительно улучшены различными способами, такими как улучшенные нейронные структуры [zhang-barzilay-2015 -ierarchical] и адаптация с несколькими источниками [guo2016presentation, wick2016minimally] .

    Кросс-язычные предварительно обученные контекстуализированные представления слов дают самые современные возможности этой категории. schuster-etal-2019-cross ( schuster-etal-2019-cross ) [schuster-etal-2019-cross] обеспечивает метод эффективного изучения контекстных представлений ELMO и затем примените представления к задаче, добившись гораздо лучших результатов, чем кросс-языковые вложения слов. wang-etal-2019-cross ( wang-etal-2019-cross ) [wang-etal-2019-cross] и wu-dredze-2019-beto ( wu-dredze-2019-beto ) [wu-dredze-2019-beto] применить межъязычный mBERT к беспроблемному синтаксическому анализу межъязыковых зависимостей. lample2019cross ( lample2019cross ) [lample2019cross] представляет XLM одновременно с mBERT, что также является своего рода сильные многоязычные контекстуализированные представления слов для межъязыкового синтаксического анализа [wu2019emerging] . Все эти недавние исследования привели к появлению новейших достижений в литературе этой категории.

    6.1.2 Проекция аннотации

    Метод проецирования аннотаций требует немного больше усилий по сравнению с переносом модели, который направлен на создание корпуса псевдотренировок с помощью битекстовой проекции.С корпусом псевдообучения окончательная модель может захватывать богатые характеристики целевого языка. Метод основан на наборе параллельных предложений между исходным и целевым языками. Исходный синтаксический анализатор, обученный на исходном банке деревьев, используется для синтаксического анализа исходных предложений параллельного корпуса, а затем автоматические исходные аннотации проецируются на предложения целевого языка в соответствии с выравниванием слов, в результате получается окончательный корпус псевдообучения. Для достижения цели существует ряд стратегий.Например, мы можем использовать разные виды параллельных корпусов, такие как EuroParl и книга Библия, а также может использовать различные сложные методы для улучшения качества проецирования.

    Для составного синтаксического анализа snyder-etal-2009-unsupervised ( snyder-etal-2009-unsupervised ) [snyder-etal-2009-unsupervised] использует метод неконтролируемого составного синтаксического анализа, и обнаружил, что он может значительно превзойти модели без учителя. jiang-etal-2011-relaxed ( jiang-etal-2011-relaxed ) [jiang-etal-2011-relaxed] предлагает алгоритм ЭМ для постепенного повышения качества проецируемых составляющих деревьев с ослаблением ограничений.Количество исследований по составному синтаксическому анализу относительно невелико, что может быть возможно из-за того, что проекция составляющих структур очень сложна.

    Для анализа зависимостей, hwa2005bootstrapping ( hwa2005bootstrapping ) [hwa2005bootstrapping] представляет первую работу в этой категории, а затем этот подход был тщательно изучен в различных условиях, таких как доверительное обучение [li-etal-2014-soft] , улучшение нейронной сети [ma-xia-2014-unsupervised, schlichtkrull-sogaard-2017-cross] , и адаптация с несколькими источниками [rasooli-collins-2015-density, agic-etal-2016-multingual] .Интересно, что jiang2015joint ( jiang2015joint ) [jiang2015joint] предлагают совместную модель для кросс-языкового анализа компонентов и зависимостей с проекцией аннотации. Этот подход имеет большой успех при разборе межъязычных зависимостей.

    6.1.3 Другие методы

    Существует также несколько других методов неконтролируемого межъязыкового синтаксического анализа. Перевод Treebank — это одна из типичных стратегий, что по сути очень похоже на проекцию аннотации.Подход также направлен на построение корпуса псевдообучения. В отличие от проекции аннотаций, он напрямую переводит исходный обучающий корпус на целевой язык. Помимо битекстовой проекции, для создания предложений на целевом языке требуется перевод. tiedemann2014treebank ( tiedemann2014treebank ) [tiedemann2014treebank] сначала предложите этот метод и их метод усовершенствован в более поздних исследованиях [tiedemann2016synthetic] . zhang-etal-2019-cross ( zhang-etal-2019-cross ) [zhang-etal-2019-cross] изучить подход в нейронной среде с частичной трансляцией, и совместить их модель с переносом модели.

    Методы, используемые в междоменном анализе, также могут быть подходящими (например, самообучение) для этой настройки. из-за межъязыкового представления слов. Однако такие методы редко изучаются. rasooli-collins-2017-cross ( rasooli-collins-2017-cross ) [rasooli-collins-2017-cross] сочетают в себе преимущества переноса модели, проекции аннотаций, перевод дерева деревьев, а также самообучение для получения очень сильной модели для межъязыкового синтаксического анализа зависимостей.

    Переупорядочивание предложений — это один из недавно представленных интересных методов, цель которого переупорядочить синтаксические деревья исходного языка ввода, чтобы сделать его максимально похожим на целевой язык. Идея впервые была изучена ван-эйснер-2018-синтетический ( ван-эйснер-2018-синтетический ) [ван-эйснер-2018-синтетический] . rasooli-collins-2019-low ( rasooli-collins-2019-low ) [rasooli-collins-2019-low] используйте метод с двумя сильными стратегиями переупорядочения, получение очень конкурентоспособной производительности по сравнению с даже контролируемыми моделями синтаксического анализа.

    6.2 Полу-контролируемая / контролируемая настройка

    Поскольку доступность групп деревьев для ряда языков, как эффективно использовать древовидный банк как исходного, так и целевого языков это одна интересная проблема. С самого начала несколько исследований показали, что для синтаксического анализа два языка лучше, чем один язык. smith3004bilingual ( smith3004bilingual ) [smith3004bilingual] показывают, что совместное обучение английскому и корейскому синтаксическому анализатору может повысить производительность. burkett-klein-2008-two ( burkett-klein-2008-two ) [burkett-klein-2008-two] также демонстрируют то же наблюдение.

    При нейронных настройках это направление работы может выполняться более удобно за счет кросс-языковых представлений слов. ammar-etal-2016-many ( ammar-etal-2016-many ) [ammar-etal-2016-many] предлагают использовать одну универсальную модель для синтаксического анализа всех языков. Однако их окончательные показатели все еще ниже соответствующих индивидуальных базовых показателей. smith-etal-2018-82 ( smith-etal-2018-82 ) [smith-etal-2018-82] обучите 34 модели для 46 различных языков. За счет объединения нескольких групп деревьев с одного языка или близкородственных языков, мы можем добиться конкурентоспособных показателей и при этом значительно сократить количество требуемых моделей. Совсем недавно в работе kondratyuk-straka-2019-75 ( kondratyuk-straka-2019-75 ) [kondratyuk-straka-2019-75] предлагается сложная стратегия обучения одной универсальной модели для 75 языков с использованием многоязычного БЕРТ самовнимание, который обеспечивает лучшие характеристики, чем соответствующие отдельные модели.

    7 совместных моделей

    В этом разделе мы обсуждаем совместные модели парсинга, фокусируясь только на конечной цели — задаче синтаксического анализа. В следующем разделе будут представлены исследования совместного моделирования синтаксико-семантического синтаксического анализа, а также целевых последующих задач. Разработка совместных моделей в основном мотивирована проблемой исключения ошибок в предварительно обусловленных задачах. Маркировка POS — одна из основных предварительных задач, поскольку теги POS являются одним из ценных источников функций для анализа.Перед добавлением тегов POS для некоторых языков, таких как китайский, в качестве обязательного шага требуется сегментация слов. Анализ обычно выполняется на основе слов, в то время как предложения этих языков не имеют явных границ слов. Таким образом, здесь мы кратко исследуем два типа совместных моделей: совместная маркировка POS и синтаксический анализ, совместная сегментация, теги и парсинг, и мы показываем их взаимосвязь на Рисунке 7.

    Рисунок 7: Архитектура совместных моделей, предназначенных для синтаксического анализа, где сегментация слов доступна только для китайского языка.

    Примечательно, что существует несколько исследований совместного синтаксического и семантического синтаксического анализа. Совместные модели на основе зависимостей уже были описаны в разделе 4.1. Таким образом, здесь можно найти подробности. Для совместного анализа составляющих и присвоения семантических ролей, исследований очень мало. Репрезентативная работа: li-etal-2010-сустав ( li-etal-2010-сустав ) [li-etal-2010-сустав] , это первая работа такого рода с использованием сложных, созданных вручную функций.Работа показывает, что их совместная модель может дать лучшие характеристики как для китайского составного синтаксического анализа, так и для SRL.

    7.1 Совместная маркировка и анализ POS

    Для совместной маркировки POS-терминалов и составного синтаксического анализа, анализ PCFG на основе диаграмм естественным образом выполняет две задачи одновременно [collins-1997-three, Charniak2000, petrov-klein-2007-Superior] , где теги POS могут быть непосредственно вызваны из нижних лексических правил. На основе структуры переходов совместное тегирование POS и составной синтаксический анализ могут быть легко достигается с помощью операции сдвига с одним дополнительным параметром для указания тега POS слова обработки. wang-xue-2014-Joint ( wang-xue-2014-Joint ) [wang-xue-2014-Joint] исследовать совместную задачу и представить ряд нелокальных функций.

    li-etal-2011-Joint ( li-etal-2011-Joint ) [li-etal-2011-Joint] предлагает первую совместную модель тегов POS и синтаксического анализа зависимостей на основе факторинга графов, где базовые единицы оценки дополняются тегами POS. li-etal-2012-отдельно ( li-etal-2012-отдельно ) [li-etal-2012-отдельно] улучшите модель с помощью лучших стратегий обучения. hatori-etal-2011-incremental ( hatori-etal-2011-incremental ) [hatori-etal-2011-incremental] — первая основанная на переходе модель для совместной маркировки POS и синтаксического анализа зависимостей. bohnet-nivre-2012-transition ( bohnet-nivre-2012-transition ) [bohnet-nivre-2012-transition] расширяет модель на основе переходов для непроективного анализа зависимостей. Эти два типа моделей обеспечивают сопоставимые характеристики для обеих задач.

    В нейронных условиях: alberti-etal-2015-Superior ( alberti-etal-2015-Superior ) [alberti-etal-2015-Superior] исследовать модель bohnet-nivre-2012-transition ( bohnet-nivre-2012-transition ) [bohnet-nivre-2012-transition] с нейронными функциями. zhang-weiss-2016-stack ( zhang-weiss-2016-stack ) [zhang-weiss-2016-stack] предлагает совместную модель POS-тегов и анализа зависимостей путем распространения стека. yang2017joint ( yang2017joint ) [yang2017joint] дальнейшее исследование задачи нейронного сустава с помощью LSTM с помощью фреймворков на основе графов и переходов соответственно. Фактически, важность совместного моделирования значительно ослабла. поскольку синтаксический анализ без тегов POS также может обеспечить высокую производительность, близкую к той же модели с тегами POS [dozat2016deep] .

    7.2 Совместная сегментация, теги и синтаксический анализ

    Задача совместной сегментации, тегов и синтаксического анализа в основном нацелена на китайский синтаксический анализ. Серия этой работы начинается в самом начале [Luo: 2003: EMNLP] с синтаксического анализа на уровне персонажа. Позже zhao-2009-character ( zhao-2009-character ) [zhao-2009-character] демонстрируют, что синтаксический анализ зависимостей китайского языка на основе символов лучше, который естественным образом может выполнять три задачи.Недавно, hatori-etal-2012-incremental ( hatori-etal-2012-incremental ) [hatori-etal-2012-incremental] предложили основанную на переходах объединенную модель для сегментации слов, тегов POS и синтаксического анализа зависимостей. li-zhou-2012-unified ( li-zhou-2012-unified ) [li-zhou-2012-unified] предлагает аналогичную совместную модель на основе переходов с использованием неделимых подслов, а также их внутренней структуры. zhang-etal-2013-китайский ( zhang-etal-2013-китайский ) [zhang-etal-2013-китайский] и zhang-etal-2014-символ ( zhang-etal-2014-символ ) [zhang-etal-2014-character] выполняет синтаксический анализ составляющих и зависимостей на уровне символов, расширяя аннотации на уровне слов на символы, достижение высочайшего уровня производительности для обеих задач в дискретных условиях.Все четыре модели используют структуру, основанную на переходах. zhang-etal-2015-randomized ( zhang-etal-2015-randomized ) [zhang-etal-2015-randomized] предлагают первую работу с использованием графического вывода с эффективным декодированием при подъеме на холм.

    zheng2015character ( zheng2015character ) [zheng2015character] — это первая работа по внедрению нейронных сетей для анализа составляющих на уровне символов, достижение сопоставимости с современной дискретной моделью с помощью простой сверточной нейронной сети. li2018neural ( li2018neural ) [li2018neural] представляет нейронную модель для синтаксического анализа зависимостей на уровне символов. yan2019unified ( yan2019unified ) [yan2019unified] предлагают сильную совместную модель только для сегментации слов и анализа зависимостей, В этой работе используются современный синтаксический анализатор biaffine и предварительно обученный BERT. В рамках нейронной сети совместная структура может быть очень сложной, поскольку базовые параметры сильны, а нейронные сети могут неявно изучать глобальные высокоуровневые функции.

    8 Приложение парсера

    Когда доступен хорошо обученный синтаксический / семантический синтаксический анализатор, как эффективно использовать это для получения выгоды для последующих приложений — одна из важных тем в сообществе синтаксического анализа, что также связано с проверкой полезности синтаксического и семантического разбора. На самом деле эта тема широко изучена, результаты синтаксического анализа продемонстрировали свою эффективность для ряда задач, таких как обозначение семантических ролей [johansson-nugues-2008-dependency, Strubell-etal-2018-linguistically] , извлечение отношения [zhang-etal-2006-explore, miwa-bansal-2016-end] , анализ тональности [zou2015sentiment, tai-etal-2015-Superior] и машинный перевод [yamada-knight-2001-syntax, zhang-etal-2019-syntax-Enhanced-neural] .Методы разведки существенно отличаются от статистических дискретных моделей. к нейронным моделям. Здесь мы кратко резюмируем основные подходы к исследованию синтаксического анализатора с точки зрения двух настроек.

    8.1 Статистические методы, основанные на признаках

    При традиционной статистической настройке исследование парсеров прибегает к дискретным функциям, созданным вручную, которые в большинстве своем разработаны с учетом поставленных задач. Мы кратко резюмируем здесь широко используемые функции.Для составляющих деревьев такие функции включают нетерминальные категории, Правила CFG, словарные нграммы на уровне фраз, синтаксические пути к корню или какому-либо другому слову, сопоставление с завершенной фразой. Для деревьев зависимостей, ngram на основе зависимостей, меток зависимостей, путей зависимостей являются широко используемыми функциями. Все эти виды функций в дальнейшем адаптируются к различным задачам, направленным на для эффективного получения большей части информации для синтаксического анализа [liu-etal-2006-tree, johansson-nugues-2008-dependency, chan-roth-2011-exploiting, qiu-zhang-2014-zore, zou2015sentiment] .Кроме того, подход, основанный на древовидном ядре, также может быть хорошей альтернативой. -2009-дерево] . Несколько подходов предлагают использовать несколько разнородных парсеров для повышения производительности. включая интеграцию составных парсеров и анализаторов зависимостей, а также парсеров, обученных на разнородных банках деревьев [johansson-nugues-2008-effect] .

    8.2 Репрезентативное обучение с помощью нейронных сетей

    Одним из простых способов использования функций синтаксического анализа на основе нейронных сетей является внедрение всех атомарных функций, а затем использовать сложные нейронные сети для их автоматического создания.Наиболее представительный метод такого рода — LSTM на основе путей, которые используют LSTM на последовательном уровне составляющих или путях зависимостей [xu-etal-2015-classifying, roth-lapata-2016-neural] . Недавняя тенденция использования сквозного фреймворка для большинства задач НЛП приводит к универсальным представлениям на основе выходных данных парсера. Мы создаем универсальный кодировщик со структурными выходами синтаксического анализатора, а затем адаптируем их для различных задач с помощью декодеров, как показано на рисунке 8. Есть несколько способов собрать кодировщик.Здесь мы делим методы на четыре типа: рекурсивная нейронная сеть; на основе линеаризации; подразумевает структурно-ориентированные представления слов и нейронные сети графов (GNN).

    Рисунок 8: Расширенный универсальный кодировщик Parser для задач нисходящего потока.

    Рекурсивная нейронная сеть — один из естественных методов моделирования выходных данных с древовидной структурой. который составляет дерево входных данных снизу вверх или сверху вниз с приращением. Мы можем использовать различные операции композиции, что приводит к созданию более сложных нейронных сетей на уровне дерева. такие как свертки деревьев, предложенные mou-etal-2015-дискриминационный ( mou-etal-2015-дискриминационный ) [mou-etal-2015-дискриминационный] и Tree-LSTM, предложенный tai-etal-2015- улучшенный ( тай-этал-2015-улучшенный ) [тай-этал-2015-улучшенный] .Все эти связанные исследования позволяют улучшить выполнение ряда задач [zhang-etal-2016-top, teng-zhang-2017-head] .

    Ключевая идея методов, основанных на линеаризации, состоит в том, чтобы преобразовать структурные входные данные в последовательность символов, а затем использовать стандартные последовательные кодеры для непосредственного моделирования новой последовательности [li-etal-2017-Modeling, wu2017improved] . Обычно преобразование можно назвать процессом линеаризации синтаксических анализаторов на основе переходов, или мы можем постепенно перемещаться по дереву или графу разными способами.Метод вызывал меньше проблем, что могло быть связано с его крайней простотой, хотя он эффективен и в то же время очень эффективен [zhang-etal-2019-syntax-Enhanced-neural] .

    Неявные структурно-ориентированные представления слов, впервые представленные zhang-etal-2017-end ( zhang-etal-2017-end ) [zhang-etal-2017-end] для извлечения отношений, аналогичны идея контекстуализированных представлений слов, которые используют скрытые выходные данные хорошо подготовленного синтаксического анализатора в качестве входных данных для последующих задач [yu-etal-2018-transition, zhang-etal-2019-syntax-Enhanced-neural] .Этот метод также может эффективно представлять структурную информацию, такую ​​как синтаксис и семантика. Кроме того, метод может быть легко адаптирован к стратегии многозадачного обучения для приложение синтаксического анализатора [Strubell-etal-2018-linguistically] , в то время как парсер требует совместного обучения многозадачному обучению.

    В последнее время возрос интерес к теме графовых нейронных сетей, который может быть естественным образом применен для кодирования структурных синтаксических и семантических графов. Действительно, уже было проведено несколько исследований. с помощью сверточных сетей графа или сетей внимания графа [bastings-etal-2017-graph, zhang-etal-2018-graph, marcheggiani-etal-2018-exploiting] , и все эти работы демонстрируют эффективность GNN для кодирования структур.

    9 Корпус и общие задачи

    Наконец, мы рассматриваем работу по разработке корпуса в синтаксическом и семантическом разборе, что критично для выполнения контролируемого синтаксического анализа. Есть несколько классических берегов деревьев, таких как Penn Treebank английского и китайского языков, которые значительно способствуют развитию сообщества парсеров. На самом деле, есть банки деревьев для целого ряда языков, и здесь мы сосредоточены в основном на китайском и английском деревьях. Кроме того, есть ряд общих задач, которые также предлагают ценные корпуса для синтаксического и семантического разбора.

    9.1 Penn Treebank

    Английский Penn Treebank (PTB) от marcus-etal-1993-building ( marcus-etal-1993-building ) [marcus-etal-1993-building] может быть самым известным ресурсом для синтаксического анализа, который аннотирует заключенные в квадратные скобки синтаксические структуры фраз для более чем 40 000 предложений, охватывающих около 4,5 миллионов слов. Кроме того, xuexia2005 ( xuexia2005 ) [xuexia2005] аннотируют Penn Treebank для китайского языка, сокращенно CTB, и теперь существует более 130 000 предложений с аннотациями фразеологической структуры, охватывающими более 2 миллионов слов.Оба набора данных также имеют аннотированные теги POS, которые важны для автоматического синтаксического анализа. Для китайского языка сегментация слов золотого стандарта также была аннотирована в CTB.

    Два набора данных также преобразуются в банки деревьев зависимостей для анализа зависимостей, чего можно достичь с помощью лексикализации заголовка на основе правил над составляющими деревьями [Yamada2003, johansson2007extended, johansson2007lth, zhli2018convert, zhang-clark-2008-tale] . В последнее время зависимости Стэнфорда используются наиболее популярно, особенно для английского языка, где правила преобразования относительно более детализированы [de2006generating] и тем временем могут отражать больше синтаксических и семантических явлений.

    Существует несколько небольших групп деревьев с такими же рекомендациями по аннотации, что и в PTB, которые могут быть полезными ресурсами для изучения адаптации к предметной области при синтаксическом анализе компонентов и зависимостей, При этом PTB ориентируются на данные по жанрам новостей. Например, Brown Treebank чаще всего используется для междоменного анализа как жанр литературы. tateisi2005syntax ( tateisi2005syntax ) [tateisi2005syntax] предлагает древовидный банк биомедицинской области.Два банка деревьев предназначены для исследований по составному синтаксическому анализу. Недавно, kong-etal-2014-dependency ( kong-etal-2014-dependency ) [kong-etal-2014-dependency] аннотировали древовидный банк текстов твиттера на основе грамматики зависимостей.

    9.2 Универсальные зависимости

    Настоящее время универсальных зависимостей (UD) привлекло большое внимание для облегчения многоязычных исследований, который направлен на разработку кросс-лингвистически согласованной аннотации банка деревьев для нескольких языков.UD может фиксировать сходства, а также идиосинкразии между типологически разными языками, такими как англоязычные языки, морфологически богатые языки. и языки pro-drop. Разработка UD изначально основана на типизированных зависимостях Стэнфорда [de2014universal] и универсальной схеме зависимостей Google [petrov2012universal, mcdonald-etal-2013-universal1] . Сейчас он проходит несколько версий [nivre2015universal, nivre2017universal] , со значительными изменениями в руководящих принципах, при необходимости также поддерживает расширения для конкретных языков.В настоящее время версия 2.5 древовидного банка UD включает 157 древовидных банков на 90 языках. Помимо многоязычного синтаксического анализа зависимостей, растет тенденция использовать их для оценки одноязычного анализа зависимостей на основе наборов данных, а также [ji-etal-2019-graph, kulmizev-etal-2019-deep] .

    9.3 Китайский банк деревьев

    Для китайских языков развитие банка деревьев было связано с несколькими исследованиями помимо CTB. Sinica Treebank предлагает синтаксические деревья с синтаксической структурой, состоящей из более чем 360 000 слов в традиционном китайском языке [chen2003sinica] . qiang2004annotation ( qiang2004annotation ) [qiang2004annotation] выпускает составной банк деревьев, охватывающий около миллиона слов для упрощенного китайского языка. zhan2012application ( zhan2012application ) [zhan2012application] также аннотируют составляющие деревья в масштабе 0,9 миллиона слов для китайского языка. Руководящие принципы всех этих структурных древовидных банков фраз совершенно разные.

    Существует несколько ресурсов банка деревьев, непосредственно основанных на структуре зависимостей, поскольку считается, что грамматика зависимостей проще и легче в разработке. liu2006building ( liu2006building ) [liu2006building] и che2012chinese ( che2012chinese ) [che2012chinese] создают банк зависимых деревьев на китайском языке, занимающий более 1,1 миллиона слов. qiu-etal-2014-multi ( qiu-etal-2014-multi ) [qiu-etal-2014-multi] создать многовидовой банк дерева зависимостей китайского языка, содержащий 14 463 предложения, который дополнительно дополняется информацией предиката-аргумента на qiu2016dependency ( qiu2016dependency ) [qiu2016dependency] для семантически-ориентированного банка дерева зависимостей.Совсем недавно li-etal-2019-semi-supervised ( li-etal-2019-semi-supervised ) [li-etal-2019-semi-supervised] выпустили крупномасштабный банк зависимостей китайского языка, охватывающий около 3 миллион слов, а также разные домены, в том числе новости, веб-блоги, литературные тексты.

    9.4 Общие задачи

    Почти все общие задачи сосредоточены на разборе зависимостей, и большая часть из которых посвящена многоязычному синтаксическому анализу с поддержкой нескольких групп деревьев на разных языках.Эти общие задачи, с одной стороны, могут оценивать текущие современные модели синтаксического анализа, и, с другой стороны, предлагают ценные наборы данных для анализа, облегчение будущей исследовательской работы.

    ConLL06 организует первую общую задачу для синтаксического анализа зависимостей с участием 13 языков [buchholz-marsi: 2006: CoNLL-X] , а адаптация домена рассматривается позже в ConLL07 [nivre-etal-2007-conll] . В ConLL08 и ConLL09 семантические зависимости, извлеченные из SRL, объединяются, что приводит к совместному синтаксико-семантическому синтаксическому анализу [surdeanu-EtAl: 2008: CONLL, hajic-etal-2009-conll1] .Недавно общая задача ConLL 2017 начала принимать универсальные зависимости для анализа зависимостей [zeman-etal-2017-conll1] , а на ConLL 2018 в оценку [zeman-etal-2018-conll] включены 82 банка дерева UD на 57 языках. Помимо ConLL, SANCL 2012 организует общую задачу по синтаксическому анализу веб-текста на английском языке [petrov-mcdonald: 2012: SANCL] , который предлагает набор данных для анализа междоменных зависимостей на английском языке. Кроме того, общая задача NLPCC 2019 по синтаксическому анализу междоменных зависимостей также предлагает ценный набор данных на китайском языке [peng2019overview] .

    Указанные выше общие задачи сосредоточены на синтаксическом анализе зависимостей. Для синтаксического анализа семантических зависимостей che-EtAl: 2012: STARSEM-SEMEVAL ( che-EtAl: 2012: STARSEM-SEMEVAL ) [che-EtAl: 2012: STARSEM-SEMEVAL] представляет первую общую задачу для китайских текстов в SemEval, где в оценке используются деревья зависимостей. che-etal-2016-semeval ( che-etal-2016-semeval ) [che-etal-2016-semeval] начинают использовать графы зависимостей для формального семантического представления.Для английского языка oepen-etal-2014-semeval ( oepen-etal-2014-semeval ) [oepen-etal-2014-semeval] организуют общую задачу для семантического синтаксического анализа широкого охвата с использованием трех различных зависимостей. семантические формализации. Графы зависимостей используются для представления различной семантики. oepen2015semeval ( oepen2015semeval ) [oepen2015semeval] расширить общую задачу ( oepen-etal-2014-semeval , oepen-etal-2014-semeval ) -etal-2014 с большим количеством языков, включая китайский и чешский. oepen-etal-2019-mrp ( oepen-etal-2019-mrp ) [oepen-etal-2019-mrp] охватывает больше тем синтаксического анализа семантического графа для глубокой семантики, включая не только графы на основе зависимостей, но также несколько других формализаций, таких как UCCA и AMR.

    10 Заключение и дальнейшие направления

    В этой статье мы сделали тщательный обзор прошлой работы по синтаксическому и семантическому синтаксическому анализу, уделяя особое внимание синтаксическому синтаксическому анализу и синтаксическому анализу зависимостей. Были обобщены как традиционные статистические модели, так и доминирующие в настоящее время методы нейронных сетей.Во-первых, для моделей синтаксического анализа методы нейронной сети с предварительно обученными контекстуализированными представлениями слов достигли наивысшей производительности. почти для всех наборов данных. Растет тенденция к использованию простых фреймворков кодировщика-декодера для синтаксического анализа, так что можно применять хорошо изученные стратегии обучения. Во-вторых, все большее внимание уделяется семантическому синтаксическому анализу с широким охватом, который может стать темой перехода на следующем этапе. Выполнение задач теперь постепенно приемлемо. благодаря моделям нейронных сетей, а также развитию языковых ресурсов.

    Междоменные и кросс-языковые настройки являются важными сценариями для синтаксического анализа, которые трудно разрешить, но они играют ключевую роль в реальных приложениях. Для междоменной настройки все еще существует большой спрос на ресурсы. Хотя для межъязыкового синтаксического анализа существует ряд методов. Может оказаться полезным всестороннее и справедливое сравнение этих методов, а также их интеграции. Кроме того, разница между междоменным и кросс-языковым становится все меньше. из-за универсальных словесных представлений.С технической точки зрения, кросс-языковой синтаксический анализ можно рассматривать как частный случай кросс-доменного анализа.

    Значение совместных моделей снижается. Используя нейронные сети, глобальные функции для различных задач могут быть непосредственно захвачены сложными нейронными структурами, такими как глубокий LSTM и самовнимание, а с другой стороны, мы можем создать один кодировщик общего доступа для разных задач, чтобы уменьшить влияние распространения ошибок. Для приложения парсера, которое можно рассматривать как обратное направление совместных моделей, Кодеры нейронных сетей могут привести к высокоэффективным и элегантным универсальным представлениям с синтаксической и семантической информацией.Кроме того, все современные методы по-прежнему требуют всестороннего и справедливого сравнения.

    Наконец, развитие банка деревьев является основным источником достижений синтаксического и семантического синтаксического анализа. что может быть самой сложной и очень ценной работой. В частности, семантическое знание одного предложения может иметь несколько различных точек зрения. Подробные аннотации требуют чрезвычайно высоких затрат. Как эффективно выполнять аннотацию банка деревьев — одна из задач, заслуживающих исследования.

    Что касается будущих направлений, то предстоит еще много работы.Самое главное, что синтаксический анализ более сложных грамматик получит повышенное внимание, хотя этот обзор не покрывается. Что касается синтаксического синтаксического анализа, производительность синтаксического анализа CCG, HPSG и LFG все еще неудовлетворительна, особенно для языков, отличных от английского. Для семантического синтаксического анализа грамматики на основе зависимостей недостаточно для богатой семантики, даже будучи ослабленным ограничениями графа. Нелексикализованные узлы необходимы для выражения нескольких сложных семантик. Таким образом, AMR, UCCA и MRS могут быть многообещающими для практического глубокого семантического синтаксического анализа.На основе CFG и грамматик зависимостей, следует обратить внимание на междоменные и межъязыковые настройки, которые могут быть далее объединены. Практическим решением могут быть модели с небольшим контролем или без выстрела. Для совместных моделей, а также для приложений парсеров, многозадачное обучение и предварительное обучение могут стать более популярными архитектурами адаптации.

    Описание фильтров | Справочное руководство Apache Solr 7.0

    Этот фильтр разделяет токены по разделителям слов.

    Если вы используете этот фильтр во время индексирования, вы должны следовать ему с помощью фильтра Flatten Graph Filter, чтобы сжимать токены друг над другом, как фильтр Word Delimiter, потому что индексатор не может напрямую использовать график.Чтобы получить полностью правильные позиционные запросы при разделении токенов, вы должны вместо этого использовать этот фильтр во время запроса.

    Примечание: хотя этот фильтр создает правильные графики токенов, он не может правильно использовать входной график токенов.

    Правила определения разделителей определяются следующим образом:

    • Изменение регистра в слове: «CamelCase» -> «Camel», «Case». Это можно отключить, установив splitOnCaseChange = "0" .

    • Переход от буквенных символов к цифровым или наоборот: «Gonzo5000» -> «Gonzo», «5000», «4500XL» -> «4500», «XL».Это можно отключить, установив splitOnNumerics = "0" .

    • Неалфавитно-цифровые символы (отброшены): «горячая точка» -> «горячая точка», «точка»

    • Удалены завершающие «s»: «O’Reilly’s» -> «O», «Reilly»

    • Любые начальные и конечные разделители отбрасываются: «—hot-spot—» -> «hot», «spot»

    Заводской класс: solr.WordDelimiterGraphFilterFactory

    generateWordParts

    (целое число, по умолчанию 1) Если не равно нулю, слова разделяются по разделителям.Например: «CamelCase», «hot-spot» -> «Camel», «Case», «hot», «spot»

    .
    generateNumberParts

    (целое число, по умолчанию 1) Если не ноль, разбивает числовые строки по разделителям: «1947-32» -> * «1947», «32»

    splitOnCaseChange

    (целое число, по умолчанию 1) Если 0, слова не разделяются при изменении регистра верблюда: «BugBlaster-XL» -> «BugBlaster», «XL». Пример 1 ниже иллюстрирует поведение разделения по умолчанию (ненулевое).

    splitOnNumerics

    (целое число, по умолчанию 1) Если 0, не разделять слова при переходах от буквенного к числовому: «FemBot3000» -> «Fem», «Bot3000»

    catenateWords

    (целое число, по умолчанию 0) Если не равно нулю, будут объединены максимальные серии частей слова: «hot-spot-sensor’s» -> «hotspotsensor»

    catenateNumbers

    (целое число, по умолчанию 0) Если не равно нулю, будут объединены максимальные серии частей числа: 1947-32 «->» 194732 «

    catenate Все

    (0/1, по умолчанию 0) Если ненулевое значение, части слова и числа будут объединены: «Zap-Master-9000» -> «ZapMaster9000»

    заповедник Оригинал

    (целое число, по умолчанию 0) Если не ноль, исходный токен сохраняется: «Zap-Master-9000» -> «Zap-Master-9000», «Zap», «Master», «9000»

    защищенный

    (необязательно) Путь к файлу, который содержит список защищенных слов, которые следует передать без разделения.

    штокАнглийскийПоложительный

    (целое число, по умолчанию 1) Если 1, удаляет притяжательного из каждого подслова.

    типов

    (необязательно) Путь к файлу, который содержит символ => сопоставления типа , которые позволяют настраивать поведение разделения этого фильтра. Распознаваемые типы символов: LOWER , UPPER , ALPHA , DIGIT , ALPHANUM и SUBWORD_DELIM .

    Значение по умолчанию для любого символа без настраиваемого сопоставления вычисляется из свойств символа Unicode. Пустые строки и строки комментариев, начинающиеся с символа "#", игнорируются. Пример файла:

      # Не разделяйте числа на '$', '.' или ','
    $ => ЦИФРА
    . => ЦИФРА
    \ u002C => ЦИФРА
    
    # Не разделяйте ZWJ: http://en.wikipedia.org/wiki/Zero-width_joiner
    \ u200D => АЛФАН  

    Поведение по умолчанию. Токенизатор пробелов используется здесь для сохранения не буквенно-цифровых символов.

      
      <токенизатор />
      <фильтр />
       
    
    
    
      <токенизатор />
      <фильтр />
      

    In: "горячая точка RoboBlaster / 9000 100XL"

    Токенизатор для фильтрации: «горячая точка», «РобоБластер / 9000», «100XL»

    Аут: "хот", "спот", "Робо", "Бластер", "9000", "100", "XL"

    Не разделять при изменении регистра и не генерировать числовые части.Обратите внимание, что, если не генерировать числовые части, токены, содержащие только числовые части, в конечном итоге отбрасываются.

      
      <токенизатор />
      
      

    In: "горячая точка RoboBlaster / 9000 100-42"

    Токенизатор для фильтрации: «горячая точка», «РобоБластер / 9000», «100-42»

    Вышел: «хот», «спот», «РобоБластер», «9000»

    Объединяйте части слова и части числа, но не части слова и числа, которые встречаются в одном лексеме.

      
      <токенизатор />
      
      

    In: "горячая точка 100 + 42 XL40"

    Токенизатор для фильтрации: «горячая точка» (1), «100 + 42» (2), «XL40» (3)

    Out: «горячая» (1), «точка» (2), «горячая» (2), «100» (3), «42» (4), «10042» (4), «XL» (5), «40» (6)

    Объединить все. Части слова и / или числа соединяются вместе.

      
      <токенизатор />
      
      

    Токенизатор к фильтру: "XL-4000 / ES" (1)

    Выход: "XL" (1), "4000" (2), "ES" (3), "XL4000ES" (3)

    Использование списка защищенных слов, который содержит "AstroBlaster" и "XL-5000" (среди прочих).

      
      <токенизатор />
      
      

    In: "FooBar AstroBlaster XL-5000 == ES-34-"

    Токенизатор для фильтрации: "FooBar", "AstroBlaster", "XL-5000", "== ES-34-"

    Ушел: "FooBar", "FooBar", "AstroBlaster", "XL-5000", "ES", "34"

    моделей.doc2vec - Вложения абзацев Doc2vec - gensim

  • документы (итерация списка TaggedDocument , необязательно) - Входной корпус может быть просто списком элементов, но для больших корпусов рассмотрите итерабельность, которая передает потоки документы прямо с диска / сети. Если вы не предоставили документов (или corpus_file ), модель будет оставлено неинициализированным - используйте, если вы планируете инициализировать его каким-либо другим способом.

  • corpus_file ( str , опционально ) - путь к файлу корпуса в формате LineSentence .Вы можете использовать этот аргумент вместо документов , чтобы повысить производительность. Только один из документов или corpus_file Необходимо передать аргументов (или ни одного из них, в этом случае модель остается неинициализированной). Теги документов присваиваются автоматически и равны номеру строки, как в TaggedLineDocument .

  • dm ( {1 , 0} , опционально ) - определяет алгоритм обучения.Если dm = 1 , используется «распределенная память» (PV-DM). В противном случае используется распределенный пакет слов (PV-DBOW).

  • vector_size ( int , опционально ) - Размерность векторов признаков.

  • окно ( int , необязательно ) - максимальное расстояние между текущим и предсказанным словом в предложении.

  • alpha ( float , optional ) - Начальная скорость обучения.

  • min_alpha ( float , optional ) - Скорость обучения будет линейно снижаться до min_alpha по мере обучения.

  • seed ( int , опционально ) - Seed для генератора случайных чисел. Начальные векторы для каждого слова засеваются хешем соединение слова + str (seed) . Обратите внимание, что для полностью детерминированно воспроизводимого цикла вы также должны ограничить модель одним рабочим потоком ( рабочих = 1 ), чтобы устранить дрожание порядка из расписания потоков ОС.В Python 3 воспроизводимость между запусками интерпретатора также требует использования PYTHONHASHSEED переменная окружения для управления рандомизацией хэша.

  • min_count ( int , optional ) - игнорирует все слова с общей частотой ниже этой.

  • max_vocab_size ( int , опционально ) - ограничивает оперативную память при построении словарного запаса; если есть более уникальные слова, чем это, затем удалите редко встречающиеся.На каждые 10 миллионов типов слов требуется около 1 ГБ ОЗУ. Установите значение Нет без ограничения.

  • образец ( с плавающей запятой , необязательно ) - порог для настройки того, какие высокочастотные слова будут случайным образом субдискретизированы, полезный диапазон (0, 1e-5).

  • worker ( int , необязательно ) - используйте это множество рабочих потоков для обучения модели (= более быстрое обучение на многоядерных машинах).

  • эпох ( int , необязательно ) - количество итераций (эпох) в корпусе. По умолчанию для Doc2Vec установлено значение 10.

  • hs ( {1 , 0} , необязательно ) - Если 1, для обучения модели будет использоваться иерархический softmax. Если установлено значение 0 и отрицательное значение не равно нулю, будет использоваться отрицательная выборка.

  • отрицательный ( int , необязательный ) - если> 0, будет использоваться отрицательная выборка, int для отрицательного указывает, сколько «шумовых слов» должны быть нарисованы (обычно между 5-20).Если установлено значение 0, отрицательная выборка не используется.

  • ns_exponent ( float , optional ) - показатель степени, используемый для формирования отрицательного распределения выборки. Значение 1,0 отсчетов точно пропорционально к частотам, 0,0 выбирает все слова одинаково, в то время как отрицательное значение выбирает более низкочастотные слова чем часто встречающиеся слова. Популярное значение по умолчанию 0,75 было выбрано в оригинальной статье Word2Vec. Совсем недавно в https: // arxiv.org / abs / 1804.04212, Caselles-Dupré, Lesaint и Royo-Letelier предлагают, чтобы другие значения могут работать лучше для рекомендательных приложений.

  • dm_mean ( {1 , 0} , необязательно ) - Если 0, используйте сумму векторов контекстных слов. Если 1, используйте среднее значение. Применяется только тогда, когда dm используется в неконкатенативном режиме.

  • dm_concat ( {1 , 0} , необязательно ) - Если 1, используйте конкатенацию векторов контекста, а не сумму / среднее; Обратите внимание, что конкатенация приводит к гораздо большей модели, так как входные данные больше не является размером одного вектора слова (выбранным или скомбинированным арифметически), а размер тега (ов) и всех слов в контексте, связанных вместе.

  • dm_tag_count ( int , необязательно ) - Ожидаемое постоянное количество тегов документа на документ при использовании режим dm_concat.

  • dbow_words ( {1 , 0} , опционально ) - Если установлено значение 1, обучаются векторы слов (в режиме пропуска граммов) одновременно с DBOW док-вектор обучение; Если 0, обучаются только doc-векторы (быстрее).

  • trim_rule ( function , optional ) -

    Правило обрезки словарного запаса, определяет, должны ли определенные слова оставаться в словаре, быть обрезанным или обработанным с использованием значения по умолчанию (отбросить, если количество слов keep_vocab_item () ), или вызываемый объект, который принимает параметры (word, count, min_count) и возвращает либо gensim.utils.RULE_DISCARD , gensim.utils.RULE_KEEP или gensim.utils.RULE_DEFAULT . Правило, если оно задано, используется только для сокращения словарного запаса во время текущего вызова метода и не сохраняется как часть модели.

    Входные параметры бывают следующих типов:
    • word (str) — слово, которое мы исследуем

    • count (int) — количество слов в корпусе

    • min_count (int) — минимальный порог счета.

  • обратные вызовы — Список обратных вызовов, которые необходимо выполнить / запустить на определенных этапах во время обучения.

  • shrink_windows ( bool , опционально ) — Новое в 4.1. Экспериментальный. Если True, эффективный размер окна равномерно выбирается из [1, window ]. для каждого целевого слова во время обучения, чтобы соответствовать исходному алгоритму word2vec приблизительное взвешивание контекстных слов по расстоянию.

  • admin

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *