мб мв мг мд мж

Напишите этот ряд букв в указанной последовательности до конца строки.

III. Словарная работа

—Сегодня мы познакомимся с двумя новыми сло­вами. Вы сможете их назвать, если расшифруете запись. (Слова «можно» и «нельзя».)

НМЕОЛЖЬНЗОЯ

— Что вы можете сказать об этих словах? (Это антонимы.)

— Что такое антонимы? (Ответы.)

— Найдите эти слова в орфографическом словаре. Напишите их в строчку. Поставьте ударение. Отметьте особенности написания.

— Назовите орфограммы в слове «можно»; «нельзя».

— Прочитайте. Вставьте пропущенные буквы. Соедините при помощи стрелок слова-антонимы.

Х..р..шо Вредно

П.лезно Плохо

Можн.. Жарко

Хол..дно Н..льзя

Просто Весло

Грустно Сложно

— Составьте предложения со словарными словами-антонима­ми «можно» и «нельзя» на тему «Правила дорожного движения».

What does npm exec do? What is the difference between «npm exec» and «npx»?

What are the building blocks of OWL ontologies?

Learn more about «RDF star», «SPARQL star», «Turtle star», «JSON-LD star», «Linked Data star», and «Semantic Web star».

The Hadamard gate is one of the simplest quantum gates which acts on a single qubit.

Learn more about the bra–ket notation.

Progressive Cactus is an evolution of the Cactus multiple genome alignment protocol that uses the progressive alignment strategy.

The Human Genome Project is an ambitious project which is still underway.

What are SVMs (support vector machines)?

Find out more in Eckher’s article about TensorFlow.js and linear regression.

On the importance of centralised metadata registries at companies like Uber.

Facebook’s Nemo is a new custom-built platform for internal data discovery. Learn more about Facebook’s Nemo.

What is Data Commons (datacommons.org)? Read Eckher’s introduction to Data Commons (datacommons.org) to learn more about the open knowledge graph built from thousands of public datasets.

Learn more about how Bayer uses semantic web technologies for corporate asset management and why it enables the FAIR data in the corporate environment.

An introduction to WikiPathways by Eckher is an overview of the collaboratively edited structured biological pathway database that discusses the history of the project, applications of the open dataset, and ways to access the data programmatically.

Eckher’s article about question answering explains how question answering helps extract information from unstructured data and why it will become a go-to NLP technology for the enterprise.

Read more about how document understanding AI works, what its industry use cases are, and which cloud providers offer this technology as a service.

Lexemes are Wikidata’s new type of entity used for storing lexicographical information. The article explains the structure of Wikidata lexemes and ways to access the data, and discusses the applications of the linked lexicographical dataset.

The guide to exploring linked COVID-19 datasets describes the existing RDF data sources and ways to query them using SPARQL. Such linked data sources are easy to interrogate and augment with external data, enabling more comprehensive analysis of the pandemic both in New Zealand and internationally.

The introduction to the Gene Ontology graph published by Eckher outlines the structure of the GO RDF model and shows how the GO graph can be queried using SPARQL.

The overview of the Nobel Prize dataset published by Eckher demonstrates the power of Linked Data and demonstrates how linked datasets can be queried using SPARQL. Use SPARQL federation to combine the Nobel Prize dataset with DBPedia.

Learn why federated queries are an incredibly useful feature of SPARQL.

What are the best online Arabic dictionaries?

How to pronounce numbers in Arabic?

List of months in Maori.

Days of the week in Maori.

The list of country names in Tongan.

The list of IPA symbols.

What are the named entities?

What is computational linguistics?

Learn how to use the built-in React hooks.

Learn how to use language codes in HTML.

Learn about SSML.

Browse the list of useful UX resources from Google.

Where to find the emoji SVG sources?.

What is Wikidata?

What’s the correct markup for multilingual websites?

How to use custom JSX/HTML attributes in TypeScript?

Learn more about event-driven architecture.

Where to find the list of all emojis?

How to embed YouTube into Markdown?

What is the Google Knowledge Graph?

Learn SPARQL.

Explore the list of coronavirus (COVID-19) resources for bioinformaticians and data science researchers.

Sequence logos visualize protein and nucleic acid motifs and patterns identified through multiple sequence alignment. They are commonly used widely to represent transcription factor binding sites and other conserved DNA and RNA sequences. Protein sequence logos are also useful for illustrating various biological properties of proteins. Create a sequence logo with Sequence Logo. Paste your multiple sequence alignment and the sequence logo is generated automatically. Use the sequence logo maker to easily create vector sequence logo graphs. Please refer to the Sequence Logo manual for the sequence logo parameters and configuration. Sequence Logo supports multiple color schemes and download formats.

Sequence Logo is a web-based sequence logo generator. Sequence Logo generates sequence logo diagrams for proteins and nucleic acids. Sequence logos represent patterns found within multiple sequence alignments. They consist of stacks of letters, each representing a position in the sequence alignment. Sequence Logo analyzes the sequence data inside the user’s web browser and does not store or transmit the alignment data via servers.

Te Reo Maps is an online interactive Maori mapping service. All labels in Te Reo Maps are in Maori, making it the first interactive Maori map. Te Reo Maps is the world map, with all countries and territories translated into Maori. Please refer to the list of countries in Maori for the Maori translations of country names. The list includes all UN members and sovereign territories.

Phonetically is a web-based text-to-IPA transformer. Phonetically uses machine learning to predict the pronunciation of English words and transcribes them using IPA.

Punycode.org is a tool for converting Unicode-based internationalized domain names to ASCII-based Punycode encodings. Use punycode.org to quickly convert Unicode to Punycode and vice versa. Internationalized domains names are a new web standard that allows using non-ASCII characters in web domain names.

My Sequences is an online platform for storing and analyzing personal sequence data. My Sequences allows you to upload your genome sequences and discover insights and patterns in your own DNA.

Словообразовательный словарь «Морфема» дает представление о морфемной структуре слов русского языка и слов современной лексики. Для словообразовательного анализа представлены наиболее употребительные слова современного русского языка, их производные и словоформы. Словарь предназначен школьникам, студентам и преподавателям. Статья разбора слова «сладкоежка» по составу показывает, что это слово имеет два корня, соединительную гласную, суффикс и окончание. На странице также приведены слова, содержащие те же морфемы. Словарь «Морфема» включает в себя не только те слова, состав которых анализируется в процессе изучения предмета, но и множество других слов современного русского языка. Словарь адресован всем, кто хочет лучше понять структуру русского языка.

Разбор слова «кормушка» по составу.

Разбор слова «светить» по составу.

Разбор слова «сбоку» по составу.

Разбор слова «шиповник» по составу.

Разбор слова «народ» по составу.

Разбор слова «впервые» по составу.

Разбор слова «свежесть» по составу.

Разбор слова «издалека» по составу.

Разбор слова «лесной» по составу.

«Зайчонок» или «зайчёнок», как пишется правильно?

Слово «зай­чо­нок» пишет­ся с бук­вой «о» после шипя­ще­го соглас­но­го «ч» соглас­но пра­ви­лу орфографии.

Слово «зай­чо­нок» про­из­но­сит­ся мяг­ко из-за того, что глу­хой соглас­ный [ч’] явля­ет­ся непар­ным мяг­ким зву­ком. Возникает вполне оправ­дан­ное сомне­ние, как пра­виль­но пишет­ся сло­во «зайчонок» или «зайчёнок»?

Выбор напи­са­ния букв «о» или «ё» после шипя­ще­го соглас­но­го  в этом сло­ве зави­сит от того, в какой его части (корне, суф­фик­се или окон­ча­нии) нахо­дит­ся орфо­гра­фи­че­ская проблема.

Правописание слова «зайчонок»

В рус­ском язы­ке в пра­во­пи­са­нии не пола­га­ем­ся на про­из­но­ше­ние слов, ведь очень неболь­шая их часть пишет­ся так, как слышится.

Чтобы понять, как пра­виль­но сле­ду­ет писать сло­во «зай­чо­нок» или «зай­чё­нок», дей­ству­ем по опре­де­лен­но­му алгоритму.

Вначале опре­де­лим часть речи, к кото­рой при­над­ле­жит это назва­ние детё­ны­ша длин­но­ухо­го лес­но­го живот­но­го. Оно обо­зна­ча­ет пред­мет и отве­ча­ет на вопрос кто?

По этим грам­ма­ти­че­ским при­зна­кам опре­де­лим, что это оду­шев­лен­ное существительное.

Следующий шаг — это раз­бор сло­ва по соста­ву (мор­фем­ный раз­бор) с целью, что­бы опре­де­лить, в какой его части (корне, суф­фик­се или окон­ча­нии) име­ет­ся орфо­гра­фи­че­ская проблема.

Морфемный состав

зайчонок   — корень/суффикс/окончание

Выяснили, что про­бле­ма в напи­са­нии суф­фик­са суще­стви­тель­но­го. В выбо­ре бук­вы «о» или «ё» в этом сло­ве вос­поль­зу­ем­ся орфо­гра­фи­че­ским правилом:

Правило

А теперь пред­при­мем послед­ний шаг — поста­вить уда­ре­ние в сло­ве «зайчо́нок». И тогда в суф­фик­се это­го суще­стви­тель­но­го под уда­ре­ни­ем соглас­но орфо­гра­фи­че­ско­му пра­ви­лу о пра­во­пи­са­нии букв о/е после шипя­щих  выбе­рем бук­ву «о».

Примеры написания существительных с суффиксом -онок-

Точно так же напи­шем назва­ния птен­цов и дете­ны­шей живот­ных с бук­вой «о» под уда­ре­ни­ем в суф­фик­се -онок- после шипя­щих «ж», «ш», «ч» кор­ня слов:

• бел­ка → бельчо́нок;             кукуш­ка → кукушо́нок;
• мышь → мышо́нок;              гал­ка → галчо́нок;
• бар­сук→ бар­сучо́нок;          индюк → индюшонок;
• мед­ведь → мед­вежо́нок;     грач → грачо́нок;
• волк → волчо́нок;                 соро­ка → сорочо́нок;
• вер­блюд → верб­люжо́нок;   морж → моржо́нок.

Александр II подписал Манифест об отмене крепостного права

19 февраля (3 марта) 1861 г. в Петербурге император Александр II подписал манифест «О всемилостивейшем даровании крепостным людям прав состояния свободных сельских обывателей» и Положения о крестьянах, выходящих из крепостной зависимости, состоявшие из 17-ти законодательных актов. На основании этих документов крестьяне получали личную свободу и право распоряжения своим имуществом.

В январе 1858 г. Секретный комитет был переименован в Главный комитет по устройству сельского населения. В его состав вошли 12 высших царских сановников под председательством царя. При комитете возникли две редакционные комиссии, на которые возлагалась обязанность собрать и систематизировать мнения губернских комитетов (фактически работала одна под руководством генерала Я. И. Ростовцева). Подготовленный летом 1859 г. проект «Положений о крестьянах» в ходе обсуждений претерпел множество изменений и уточнений.

Подписанные императором 19 февраля (3 марта) 1861 г. документы вызвали неоднозначную реакцию во всех слоях населения, поскольку преобразования имели половинчатый характер.

Согласно Манифесту, крестьянам были присвоены гражданские права — свобода вступления в брак, самостоятельное заключение договоров и ведение судебных дел, приобретение недвижимого имущества на своё имя.

Крестьянству даровалась юридическая свобода, но земля объявлялась помещичьей собственностью. За отводимые наделы (урезанные в среднем на 20%) крестьяне на положении «временнообязанных» несли в пользу помещиков повинности, которые практически не отличались от прежних, крепостных. Наделение крестьян землёй и порядок несения повинностей определялись по добровольному соглашению между помещиками и крестьянами.

Для выкупа земель крестьянам предоставлялось пособие в виде ссуды. Земля могла выкупаться как общиной, так и отдельным крестьянином. Земля, отведённая общине, находилась в коллективном пользовании, поэтому с переходом в другое сословие или другую общину крестьянин терял право на «мирскую землю» своей прежней общины.

Восторженность, с которой был встречен выход Манифеста, вскоре сменилась разочарованием. Бывшие крепостные ожидали полной воли и были недовольны переходным состоянием «временнообязанных». Полагая, что от них скрывают истинное значение реформы, крестьяне бунтовали, требуя освобождения с землёй. Для подавления наиболее крупных выступлений, сопровождавшихся захватом власти, как в сёлах Бездна (Казанская губерния) и Кандеевка (Пензенская губерния), были использованы войска.

Несмотря на это, крестьянская реформа 1861 г. имела огромное историческое значение. Она открыла перед Россией новые перспективы, создав возможность для широкого развития рыночных отношений. Отмена крепостного права проложила дорогу другим важнейшим преобразованиям, направленным на создание в России гражданского общества.

Лит.: Зайончковский П. А. Крестьянская реформа 1861 // Большая советская энциклопедия. Т. 13. М., 1973; Манифест 19 февраля 1861 г. // Российское законодательство X-XX вв. Т. 7. М., 1989; То же [Электронный ресурс]. URL: http://www.hist.msu.ru/ER/Etext/feb1861.htm; Фёдоров В. А. Падение крепостного права в России: Документы и материалы. Вып. 1: Социально-экономические предпосылки и подготовка крестьянской реформы. М., 1966; Энгельман И. Е. История крепостного права в России / Пер. с нем. В. Щерба, под ред. А. Кизеветтера. М., 1900.

См. также в Президентской библиотеке:

Высочайше утверждённое общее положение о крестьянах, вышедших из крепостной зависимости 19 февраля 1861 г. // Полное собрание законов Российской империи. Т. 36. Отд. 1. СПб., 1863. № 36657; Крестьяне // Энциклопедический словарь / Под ред. проф. И. Е. Андреевского. Т. 16а. СПб., 1895;

Крестьянская реформа 1861 года: коллекция;

Крестьянская реформа 1861 г. Отмена крепостного права: каталог.

— Как разобрать список слов по упрощенной грамматике?

Вот рабочий пример Haskell. Оказывается, нужно изучить несколько приемов, прежде чем вы сможете заставить его работать! Нулевая вещь, которую нужно сделать, — это шаблон: отключить ужасное ограничение мономорфизма, импортировать некоторые библиотеки и определить некоторые функции, которых нет в библиотеках (но должны быть):

  {- # LANGUAGE NoMonomorphismRestriction # -}
импорт Control. Applicative ((<*))
Контроль импорта.Монада
импортировать Text.ParserCombinators.Parsec

убедитесь, что p x = guard (p x) >> return x
singleToken t = tokenPrim id (\ pos _ _ -> incSourceColumn pos 1) (убедитесь (== t))
anyOf xs = выбор (карта singleToken xs)
  

Теперь, когда нулевая вещь сделана … сначала мы определяем тип данных для наших абстрактных синтаксических деревьев. Здесь мы можем просто проследить за формой грамматики. Однако, чтобы было удобнее, я учел некоторые грамматические правила; в частности, два правила

  NP => N | Det N | Det Adj N
VB => V | V НП
  

, когда дело доходит до написания парсера, удобнее записывать так:

  NP => N | Det (Adj | пусто) N
VB => V (NP | пусто)
  

В любой хорошей книге по синтаксическому анализу есть глава о том, почему такой вид факторинга является хорошей идеей.Итак, тип АСТ:

  данные Предложение
    = Сложное NounPhrase VerbPhrase
    | Простой VerbPhrase
data NounPhrase
    = Сокращенное Существительное
    | Длинная статья (Может быть, прилагательное) Существительное
данные VerbPhrase
    = VerbPhrase Глагол (может быть, существительное)
type Noun = String
тип Verb = String
type Article = String
type Прилагательное = Строка
  

Тогда мы можем сделать наш парсер. Этот еще больше следует (разложенной) грамматике! Единственная проблема здесь в том, что мы всегда хотим, чтобы наш синтаксический анализатор обрабатывал все предложение, поэтому мы должны явно попросить его сделать это, потребовав «eof» — или конец «файла».

  s = (liftM2 Комплексный np vp <|> liftM Simple vp) <* eof
np = liftM Short n <|> liftM3 Long det (optionMaybe adj) n
vp = liftM2 VerbPhrase v (optionMaybe np)
n = anyOf [«я», «ты», «автобус», «торт», «медведь»]
v = anyOf ["обнимать", "любить", "разрушать", "я"]
det = anyOf ["a", "the"]
adj = anyOf ["розовый", "стильный"]
  

Последняя часть — токенизатор. Для этого простого приложения мы просто разметим на основе пробелов, поэтому встроенная функция слов работает нормально.Давай попробуем! Загрузите весь файл в ghci:

  * Главная> разобрать s "stdin" (слова "я люблю розовый торт")
Справа (Комплекс (Короткое «i») (VerbPhrase «любовь» (Просто (Длинное «the» (Просто «розовый») «торт»))))
* Главная> разобрать s "stdin" (слова "я люблю розовый торт")
Левый "stdin" (строка 1, столбец 3):
неожиданный "розовый"
ожидая окончания ввода
  

Здесь справа указывает на успешный синтаксический анализ, а слева указывает на ошибку. Номер «столбца», указанный в ошибке, на самом деле является номером слова, в котором произошла ошибка, из-за того, как мы вычисляем исходные позиции в singleToken .

Последние достижения в области машинного обучения

Рекомендации для читателей

Что это за страница? На этой странице слева показаны таблицы, извлеченные из документов arXiv. Он показывает извлеченные результаты с правой стороны, которые соответствуют таксономии в Papers With Code.

Какие цветные прямоугольники справа? Это результаты, извлеченные из бумаги и связанные с таблицами слева.Результат состоит из значения метрики, имени модели, имени набора данных и имени задачи.

Что означают цвета? Зеленый означает, что результат одобрен и показан на сайте. Желтый — результат того, что вы добавили, но еще не сохранили. Синий — это результат ссылки, полученный из другой бумаги.

Откуда берутся предлагаемые результаты? У нас есть модель машинного обучения, работающая в фоновом режиме, которая дает рекомендации по статьям.

Откуда берутся ссылочные результаты? Если мы находим в таблице результаты со ссылками на другие статьи, мы показываем проанализированный справочный блок, который редакторы могут использовать для аннотирования, чтобы получить эти дополнительные результаты из других статей.

Руководство для редактора

Я впервые редактирую и боюсь ошибиться. Помощь! Не волнуйтесь! Если вы сделаете ошибки, мы можем исправить их: все версионировано! Так что просто сообщите нам на канале Slack, если вы что-то случайно удалили (и так далее) — это вообще не проблема, так что дерзайте!

Как добавить новый результат из таблицы? Щелкните ячейку в таблице слева, откуда берется результат.Затем выберите одно из 5 лучших предложений. Вы можете вручную отредактировать неправильные или отсутствующие поля. Затем выберите задачу, набор данных и название метрики из таксономии «Документы с кодом». Вы должны проверить, существует ли уже эталонный тест, чтобы предотвратить дублирование; если его не существует, вы можете создать новый набор данных. Например. ImageNet по классификации изображений уже существует с показателями Top 1 Accuracy и Top 5 Accuracy.

Каковы соглашения об именах моделей? Название модели должно быть простым, как указано в документе.Обратите внимание, что вы можете использовать круглые скобки для выделения деталей, например: BERT Large (12 слоев), FoveaBox (ResNeXt-101), EfficientNet-B7 (NoisyStudent).

Другие советы и рекомендации

• Если эталонный тест для введенной пары набор данных / задача уже существует, вы увидите ссылку.
• Если эталонный тест не существует, появится значок «новый», обозначающий новую таблицу лидеров.
• Если вам повезет, Cmd + щелкните ячейку в таблице, чтобы автоматически получить первый результат.
• При редактировании нескольких результатов из одной и той же таблицы вы можете нажать кнопку «Заменить все», чтобы скопировать текущее значение во все другие записи из этой таблицы.

Как добавить результаты, на которые имеются ссылки? Если в таблице есть ссылки, вы можете использовать функцию синтаксического анализа ссылок, чтобы получить больше результатов из других документов. Во-первых, вам понадобится хотя бы одна запись в ячейке с результатами (пример см. На изображении ниже). Затем нажмите кнопку «Анализировать ссылки», чтобы связать ссылки с статьями в PapersWithCode и аннотировать результаты.Ниже вы можете увидеть пример.

Как сохранить изменения? Когда вы будете довольны своим изменением, нажмите «Сохранить», и предложенные вами изменения станут зелеными!

команд Barzilay будут использовать семантический синтаксический анализ для решения текстовых задач, в конечном итоге более

Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, в том числе профессор EECS Регина Барзилай и аспирант Нейт Кушман , работая с коллегами из Вашингтонского университета, разработали новую компьютерную систему, которая может автоматически решать типы текстовых задач распространены на вводных занятиях по алгебре.

Подробнее читайте в статье Ларри Хардести в MIT News Office от 2 мая 2014 года, озаглавленной «Компьютерная система автоматически решает текстовые задачи. Приложения могут включать в себя образовательные инструменты, системы для решения практических задач по геометрии или физике», также опубликованную ниже.

Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, работая с коллегами из Вашингтонского университета, разработали новую компьютерную систему, которая может автоматически решать тип словесных задач, типичных для вводных классов алгебры.

В ближайшем будущем работа может привести к созданию образовательных инструментов, которые выявляют ошибки в рассуждениях учащихся или оценивают сложность словесных задач. Но это также может указывать на системы, которые могут решать более сложные проблемы в геометрии, физике и финансах — проблемы, решения которых не появляются в конце учебника для учителей.

По словам Нейта Кушмана, аспиранта Массачусетского технологического института в области электротехники и информатики и ведущего автора новой статьи, новая работа находится в области «семантического анализа» или перевода естественного языка на формальный язык, такой как арифметический или формальный. логика.По словам Кушмана, большая часть предыдущих работ по семантическому синтаксическому анализу, в том числе его собственная, была сосредоточена на отдельных предложениях. «В этих задачах алгебры вы должны строить эти вещи из множества различных предложений», — говорит он. «Тот факт, что вы просматриваете несколько предложений для создания этого семантического представления, действительно является чем-то новым».

Кушман присоединился к работе с Региной Барзилай, профессором информатики и инженерии и одним из двух его научных консультантов, а также Йоавом Арци и Люком Зеттлемойером из Вашингтонского университета.Исследователи представят свою работу на ежегодном собрании Ассоциации компьютерной лингвистики в июне.

Как найти свое место

Система исследователей использует два существующих вычислительных инструмента. Одна из них — это система компьютерной алгебры Macsyma, первоначальная разработка которой в Массачусетском технологическом институте в 1960-х годах стала важной вехой в исследованиях искусственного интеллекта. Для целей Кушмана и его коллег Macsyma предоставил способ вывести алгебраические уравнения с одинаковой общей структурой в общий шаблон.

Другой инструмент — синтаксический анализатор предложений, используемый в большинстве исследований обработки естественного языка. Синтаксический анализатор представляет части речи в данном предложении и их синтаксические отношения в виде дерева — типа графа, который, как диаграмма генеалогического дерева, разворачивается на последовательных уровнях глубины.

Для системы исследователей понимание проблемы со словом — это вопрос правильного отображения элементов диаграммы синтаксического анализа составляющих ее предложений на один из шаблонов уравнений Macsyma.Чтобы научить систему выполнять это отображение и создавать шаблоны уравнений, исследователи использовали машинное обучение.

Кушман нашел веб-сайт, на котором студенты-алгебры размещали текстовые задачи, с которыми у них были трудности, и где их сверстники могли предлагать решения. Из первоначальной группы примерно из 2000 задач он выбрал 500, которые представляли полный спектр типов задач, обнаруженных в более крупном наборе.

В серии экспериментов исследователи случайным образом выбирали 400 из 500 задач, использовали их для обучения своей системы, а затем тестировали ее на оставшихся 100.

Однако для обучения они использовали два разных подхода — или, говоря языком машинного обучения, два разных типа супервизии. В первом подходе они загрузили в систему как задачи со словами, так и их переводы в алгебраические уравнения — по 400 примеров каждой. Но во втором они дали системе лишь несколько примеров пяти наиболее распространенных типов словесных задач и их алгебраических переводов. Остальные примеры включали только словесные задачи и их численные решения.

В первом случае система после обучения смогла решить примерно 70 процентов своих тестовых задач; во втором эта цифра упала до 46 процентов. Но, по словам Кушмана, этого достаточно, чтобы вселять надежду на то, что подход исследователей может быть обобщен на более сложные проблемы.

Рекомендуемая производительность

При определении того, как отобразить естественный язык на шаблоны уравнений, система проверила сотни тысяч «функций» обучающих примеров.Некоторые из этих функций связывают определенные слова с типами проблем: например, появление фразы «реагировать с помощью» было хорошим показателем того, что проблема связана с химией. Другие функции смотрели на расположение определенных слов в диаграммах синтаксического анализа: появление слова «затраты» в качестве основного глагола многое указывало на то, какие элементы предложения должны быть помещены в какие шаблоны уравнений.

Другие функции просто анализировали синтаксические отношения между словами, независимо от самих слов, в то время как третьи исследовали корреляции между местоположениями слов в разных предложениях.Наконец, по словам Кушмана, он включил несколько функций «проверки работоспособности», например, было ли решение, полученное с помощью определенного шаблона уравнения, положительным целым числом, как это почти всегда бывает с алгебраическими задачами со словами.

«Идея такого рода надзора будет полезна для многих вещей», — говорит Кевин Найт, профессор компьютерных наук Университета Южной Калифорнии. «Подход создания генеративного рассказа о том, как люди переходят от текста к ответам, — отличная идея.«Способность системы работать достаточно хорошо даже при обучении главным образом на грубых числовых ответах« очень обнадеживает », — добавляет Найт. «Ему нужна небольшая помощь, но он может извлечь выгоду из набора дополнительных данных, которые вы не пометили подробно».

Метод создания состязательных примеров на основе анализа зависимостей для интеллектуальных роботов вопросов и ответов

В последнее время повсеместно используются интеллектуальные роботы вопросов и ответов (Q&A), основанные на обработке естественного языка (NLP). Однако надежность и безопасность современных Q&A роботов все еще неудовлетворительны, например.g. небольшая опечатка в вопросе пользователя может привести к тому, что робот Q&A не сможет дать правильный ответ. В этой статье мы предлагаем быстрый и автоматический метод создания тестовых наборов данных для оценки надежности и безопасности текущих Q&A роботов, которые могут работать в сценариях «черного ящика» и, таким образом, могут быть применены к множеству различных Q&A роботов. В частности, мы предлагаем d ependency p ass-based a dversarial e xamples g eneration (DPAEG) метод для Q&A роботов.DPAEG сначала использует предложенный алгоритм извлечения ключевых слов на основе анализа зависимостей для извлечения ключевых слов из вопроса. Затем предлагаемый алгоритм генерирует состязательные слова в соответствии с извлеченными ключевыми словами, которые включают опечатки и слова, написанные аналогично ключевым словам. Наконец, эти состязательные слова используются для создания большого количества состязательных вопросов. Сгенерированные состязательные вопросы, похожие на исходные, не влияют на понимание человеком, но роботы вопросов и ответов не могут правильно ответить на эти состязательные вопросы.Более того, предлагаемый метод работает в сценарии черного ящика, что означает, что он не требует знаний целевых роботов Q&A. Результаты экспериментов показывают, что сгенерированные примеры состязательности имеют высокий уровень успеха на двух современных роботах вопросов и ответов, DrQA и Google Assistant. Кроме того, сгенерированные примеры состязательности не только влияют на правильный ответ (верхний-1), возвращаемый DrQA, но также влияют на верхние- k возможных ответов, возвращаемых DrQA. Примеры состязательности приводят к тому, что ответы лучших кандидатов k содержат меньше правильных ответов и делают правильные ответы более низкими в ответах кандидатов наивысшего числа k .Результаты оценки на людях показывают, что участники с разным полом, возрастом и родными языками могут понять значение большинства созданных примеров состязательности, а это означает, что созданные примеры состязательности не влияют на понимание людьми.

1. Введение

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) быстро развивался как в методах, так и в применении. Типичное применение ИИ — это роботы интеллектуальных вопросов и ответов (Q&A), основанные на обработке естественного языка (NLP) [1], которые используются не только в общих приложениях, но и в профессиональных деловых или правительственных приложениях.В последнее время многие компании разработали своих роботов для вопросов и ответов и выпустили их на рынок, например, Google Assistant [2], Cortana [3], Siri [4], Alexa [5] и Watson [6]. В отличие от поисковых систем (, например, , Google и Baidu), которые предоставляют пользователю ранжированный список релевантных веб-документов, задача интеллектуального робота вопросов и ответов состоит в том, чтобы дать пользователю точный и лаконичный ответ в нескольких взаимодействиях с пользователем [7 ]. В общем, робот вопросов и ответов имеет следующие две функции: (1) пользователи могут запрашивать робота вопросов и ответов на естественном языке и (2) ответ, возвращаемый роботом вопросов и ответов, является прямым ответом, который нужен пользователю, а не ранжированным списком соответствующие документы.

Многие современные роботы Q&A используют модели НЛП, чтобы понимать вопросы пользователей и возвращать ответы [8]. Однако у моделей НЛП все же есть недостатки. Например, исследования показывают, что модели НЛП недостаточно надежны [9], и небольшая опечатка во вводимых пользователем данных может привести к тому, что модели НЛП не смогут обработать вопрос. Кроме того, модели НЛП, используемые в роботах вопросов и ответов, могут не полностью понимать семантику вопроса пользователя [10], что заставляет роботов вопросов и ответов давать нерелевантные ответы.Более того, модели НЛП также уязвимы для атак со стороны враждебных примеров [11]. Эти недостатки моделей НЛП повлияют на надежность и безопасность современных роботов вопросов и ответов, что приведет к очень плохому взаимодействию с пользователем.

На сегодняшний день есть некоторые исследования устойчивости и безопасности моделей машинного обучения, такие как [12–16], но мало исследований было проведено по вопросам устойчивости и безопасности этих вездесущих роботов вопросов и ответов. Руководствуясь этими проблемами, в этой статье мы предлагаем быстрый и автоматический метод генерации тестовых наборов данных для оценки надежности роботов, отвечающих за вопросы и ответы, путем составления состязательных вопросов.Хотя предлагаемый метод вносит лишь незначительные изменения в исходные вопросы, эти тщательно построенные состязательные вопросы могут легко привести к неправильному ответу современных роботов вопросов и ответов. Более того, эти сгенерированные состязательные вопросы очень похожи на исходные и, таким образом, не влияют на понимание людьми этих состязательных вопросов.

В литературе есть несколько методов создания состязательных примеров для текстовых классификаторов, например [17–22]. Однако эти состязательные методы генерации примеров для текстовых классификаторов не подходят для роботов вопросов и ответов.Причины следующие. (1) Сценарии применения текстовых классификаторов и роботов вопросов и ответов различны. Текстовые классификаторы применяются для фильтрации спама, анализа тональности, обнаружения фейковых новостей и т. Д. Роботы Q&A применяются для интеллектуального обслуживания клиентов, обслуживания умного дома, профессиональных вопросов и ответов, информационных запросов и т. Д. (2) Методы, используемые классификаторами текста и роботами вопросов и ответов, также различаются. Классификаторы текста используют единую модель НЛП для выполнения задач классификации.Однако, поскольку задачи, выполняемые роботами Q&A, более сложны, роботы Q&A используют несколько различных моделей НЛП во всем процессе понимания вопросов и поиска ответов. (3) Состязательные методы генерации примеров для текстовых классификаторов основаны на единственной целевой модели, и некоторые из этих методов генерации требуют определенных знаний целевой модели, например [17, 18, 21]. Однако для роботов вопросов и ответов злоумышленники в большинстве случаев не могут получить конкретные знания роботов вопросов и ответов.Поэтому для роботов вопросов и ответов создавать состязательные примеры сложнее, чем для текстовых классификаторов. В этой статье предложенный метод определяет важные слова вопросов и немного изменяет их, что не требует информации о конструкции целевого робота вопросов и ответов и, таким образом, имеет сильную универсальность для широкого диапазона роботов вопросов и ответов.

В предлагаемом методе сначала используется анализатор зависимостей для извлечения ключевых слов из исходного вопроса. Затем создаются состязательные слова ключевых слов.Состязательные слова содержат три типа слов: опечатки ключевых слов, слова, написанные аналогично ключевым словам, опечатки этих похожих слов. Слова, похожие по буквам, получаются путем поиска слов в словаре английского языка, которые удовлетворяют предложенным трем ограничениям. Опечатки ключевых слов и опечатки схожих с заклинаниями слов — это часто встречающиеся слова с ошибками, которые получаются путем запроса корпуса опечаток и отбрасывания тех опечаток, которые имеют большое расстояние редактирования от ключевых слов. Наконец, ключевые слова в исходном вопросе заменяются на состязательные слова, чтобы создать большое количество состязательных вопросов.В эксперименте состязательные примеры генерируются из наборов данных WebQuestionsSP, CuratedTREC и WikiMovies Q&A. Два современных робота Q&A, DrQA и Google Assistant, используются для оценки успешности предлагаемого метода. Результаты экспериментов с DrQA и Google Assistant показывают, что сгенерированные примеры состязательности могут заставить робота вопросов и ответов выйти из строя с высокой вероятностью успеха. Экспериментальные результаты с точки зрения запоминания () [23], среднего обратного ранга (MRR) [24] и средней средней точности (MAP) [24] также показывают, что сгенерированные состязательные примеры также влияют на ответы кандидатов наивысшего уровня. вернулся DrQA.Состязательные примеры приводят к меньшему количеству правильных ответов в ответах кандидатов на первое место — k и понижают место правильных ответов в ответах кандидатов на первое место — k . Кроме того, мы приглашаем участников разного пола, возраста и родного языка оценить качество созданных примеров состязательности. Результаты оценки на людях показывают, что разные участники могут понять смысл большинства противостоящих примеров, созданных предлагаемым методом.

Основными вкладами этого документа являются следующие: (i) Многие предыдущие методы создания состязательных примеров текста требуют знания целевой модели для определения важных частей текстовой последовательности, которые в дальнейшем модифицируются для генерации состязательных примеров.Однако предлагаемый нами алгоритм извлечения ключевых слов может определять важные части вопроса без знания проектной информации роботов вопросов и ответов. Таким образом, предлагаемый метод может работать в ситуациях «черного ящика». Более того, насколько известно авторам, это первый метод создания состязательных примеров для интеллектуальных роботов вопросов и ответов, а также первый метод автоматического создания тестовых наборов данных для оценки надежности и безопасности роботов вопросов и ответов. (Ii) Предлагаемый алгоритм сначала извлекает ключевые слова из заданного вопроса, а затем генерирует состязательные слова, похожие на извлеченные ключевые слова.Эти слова используются для замены соответствующих слов в исходном вопросе, чтобы создать большое количество противостоящих примеров. Поскольку различия между сгенерированными состязательными вопросами и исходным вопросом незаметны, люди не осознают эти состязательные слова при чтении вопроса. Человеческая оценка участников разного пола, возраста и родного языка показывает, что у них нет проблем с пониманием порождаемых спорных вопросов. Но современные роботы вопросов и ответов не могут правильно ответить на сопутствующие вопросы.(iii) Предлагаемый метод создания состязательных вопросов может обеспечить быстрый и автоматический метод создания тестовых наборов данных для оценки надежности и безопасности текущих роботов вопросов и ответов в сценариях «черного ящика». Кроме того, предлагаемый метод обладает высокой универсальностью и может быть использован для оценки устойчивости широкого спектра различных роботов Q&A.

Остальная часть этого документа организована следующим образом. Связанные работы рассмотрены в Разделе 2. В Разделе 3 дается подробное описание предлагаемого алгоритма создания состязательных примеров для роботов вопросов и ответов.Экспериментальные результаты представлены в Разделе 4. Наконец, выводы представлены в Разделе 5.

2. Сопутствующие работы

Как правило, современные роботы Q&A используют три типа рабочих механизмов: использование базы знаний (KB), использование информации извлечение (IR) и использование как KB, так и IR. Роботы вопросов и ответов на основе базы знаний преобразуют вопрос в стандартный структурированный запрос посредством семантического анализа, а затем получают ответ из базы знаний [25]. Ключевым этапом этого типа роботов вопросов и ответов является преобразование вопросов пользователя на естественном языке в стандартные структурированные языки запросов [25].В настоящее время многие роботы вопросов и ответов используют методы машинного обучения для понимания семантики вопросов, например [25–27]. В [25] Yih et al. использовал систему связывания сущностей и модель глубокой сверточной нейронной сети для ответов на вопросы. Инь и др. [26] предложили сквозную модель нейронной сети для генерации ответов. Для роботов вопросов и ответов на базе IR, таких как [28–30], они извлекают неструктурированные текстовые документы и извлекают соответствующие ответы из этих документов. DrQA, разработанный Facebook [31], представляет собой модель вопросов и ответов для ответов на вопросы путем извлечения и чтения неструктурированных знаний.DrQA использует Википедию как уникальный источник знаний и использует модель рекуррентной нейронной сети (RNN) для извлечения ответов из соответствующих статей [28]. Некоторые Q&A роботы, такие как YodaQA [32], QuASE [33] и Watson [34], комбинируют методы KB и IR, чтобы получить ответы на вопросы. Баудиш [32] предложил структуру вопросов и ответов, названную YodaQA. YodaQA ищет неструктурированные и структурированные знания, а затем использует классификатор для определения наиболее подходящего ответа. Sun et al. [33] предложили систему QuASE для ответов на вопросы в открытой области, которая ищет ответы прямо из Интернета и использует базу знаний для дальнейшего повышения точности ответов на вопросы.

Хотя разные роботы вопросов и ответов имеют разные механизмы работы, многие современные роботы вопросов и ответов используют модели НЛП при обработке вопросов пользователей и поиске правильных ответов [35]. К сожалению, модели НЛП уязвимы для состязательных примеров, которые являются тщательно разработанными входными данными злоумышленника, чтобы заставить модель выдавать ошибочные выходные данные [36]. В последнее время в задачах НЛП появились несколько состязательных методов генерации примеров, включая классификацию текста, машинный перевод и понимание прочитанного.Например, в [17–19] авторы ищут наиболее важную часть текстовой последовательности для классификатора текста, а затем вносят небольшие изменения в эту часть, чтобы генерировать состязательные примеры. Эти модификации включают вставку, замену, удаление, и т. Д. . Ориентируясь на модель машинного перевода, Ebrahimi et al. а Белинков и Биск [37, 38] использовали зашумленные тексты для создания состязательных примеров, которые сильно меняют результаты машинного перевода. Ориентируясь на системы понимания прочитанного, Цзя и Лян [10] добавляли несоответствующие предложения во вводимые данные, чтобы обмануть систему понимания прочитанного.Насколько известно авторам, исследований по созданию состязательных примеров для интеллектуальных Q&A роботов не проводилось. Однако, поскольку многие модели НЛП применяются к роботам вопросов и ответов, роботы вопросов и ответов также сталкиваются с угрозой состязательных примеров на практике. Например, при взаимодействии с роботом вопросов и ответов пользователь часто неправильно пишет слова в вопросе, что приводит к тому, что робот вопросов и ответов возвращает неправильный или нерелевантный ответ.

В этой статье предложенный метод генерации состязательных примеров для роботов вопросов и ответов состоит в небольшом изменении важной части вопроса.По сравнению с другими методами разница между сгенерированными состязательными примерами и исходным вопросом более незаметна, и предлагаемый метод может работать в сценариях черного ящика. Это незначительное изменение практически не меняет семантику исходного вопроса. Даже если семантика отдельного слова изменится, люди все равно смогут сделать вывод о семантике из контекста вопроса. Эксперименты по оценке людей показывают, что люди могут понять первоначальный смысл созданных примеров состязательности.Кроме того, предлагаемый метод использует анализатор зависимостей для определения важных частей вопроса без знания проектной информации робота вопросов и ответов. Следовательно, его можно применять к различным роботам Q&A в сценариях «черного ящика».

3. Предлагаемый метод DPAEG

3.1. Общая процедура

В этом разделе мы разрабатываем предложенный метод d ependency p ass-based a dversarial e xamples g eneration (DPAEG) метод.DPAEG заменяет важную часть исходного вопроса опечатками или словами, написанными аналогичным образом. Структура предложенного метода генерации состязательных примеров показана на рисунке 1. В предлагаемом методе есть четыре этапа для создания состязательных примеров. Во-первых, предлагаемый метод предварительно обрабатывает вопросы из наборов данных вопросов и ответов, что удаляет исходные вопросы, на которые целевой робот вопросов и ответов не может правильно ответить. Это означает, что в наборе данных вопросов и ответов только исходные вопросы, на которые робот вопросов и ответов может правильно ответить, сохраняются для создания состязательных примеров.Во-вторых, предложенный алгоритм извлечения ключевых слов на основе анализа зависимостей используется для извлечения ключевых слов из исходных вопросов. В-третьих, предлагаемый алгоритм генерации состязательных слов используется для небольшого изменения ключевых слов вопроса, который включает три типа модификаций, опечатки ключевых слов, похожие по заклинанию слова и опечатки в этих похожих словах. В частности, путем поиска в словаре в соответствии с предложенными ограничениями определяются слова, которые пишутся аналогично ключевым словам.Опечатки ключевых слов и опечатки этих похожих по заклинанию слов определяются из корпуса опечаток в соответствии с настройками расстояния редактирования. Наконец, ключевые слова в исходном вопросе заменяются на состязательные слова, чтобы создать большое количество состязательных вопросов. Подробный процесс каждого этапа описан в следующих разделах.