Разбор слова разобранный по составу: «разобранный» — корень слова, разбор по составу (морфемный разбор слова)

Содержание

Тихо — разбор слова по составу (морфемный разбор) — «Семья и Школа»

Содержание

Разбор слов по составу | Тренажёр по русскому языку (3 класс) по теме:

Фамилия,имя______________________

Разбери по составу:

Травушка травинка молоденький

рассвет светлячок ветерок моряк

полюшко рысёнок самовар

золотые побережье бережок

небо небеса голуби прибрежная

полоска лисята лесник город

Фамилия,имя______________________

Разбери по составу:

Времена перевязь глазной глоток

гнёздышко горный давний далёкий

подарок денёк детёныш длинный

дождливый вздох дочурка

дровишки дроздовый еловый

жарища желток котёнок ночник

выпечка плясун

Фамилия,имя______________________

Разбери по составу:

Зелёный зеркальный позолота

ловец замазка игривый игрушка

качка носишко конина котёнок

красивый лесник крикливый

кровинка ледник летучий ловушка

овчина парник перина мировая

низина новизна

Фамилия,имя______________________

Разбери по составу:

Плечистый пчелиный пятнашки

робкий садовый свинина свисток

божок бочар больной силач

синева ходули подсказка скворушка

снежинка хитрый травинка

тропинка сосновый соринка

КАРТОЧКИ ДЛЯ РАЗБОРА СЛОВ ПО СОСТАВУ

1. ПОМОЩНИК СДВИГ НАКЛОН

ВЫСТАВКА КАЧКА ДРУЖОЧЕК

ШКОЛЬНИК НАКИПЬ БАБУШКА

_______________________________________________________

2. СГИБ ДЕДУШКА КНИЖЕЧКА

ПОМОЩНИЦА СОСЕДКА КОРАБЛИК

БЕЛИЛА ШАЛУН СТОЛЯР

______________________________________________________

3. ШАЛОСТЬ СТРЕЛОК ОТМЕТКА

ПЕРЕБЕЖКА ПАРОХОД ЗАМАЗКА

КРИКУН ПОЛОВИКИ ГОРСТКА

________________________________________________________

4. ОБЛАЧКО ОЗИМЬ ПРИЗВАНИЕ

ПОЕЗД ГОРСТКА ОЧИСТКИ

ГНЕЗДЫШКО ДВЕРКА ДРУЖОК

_________________________________________________________

5. НАГРУЗКА РАЗГОВОР МАСТЕРСТВО

ОХРАНА ЗАГЛЯДЕНИЕ ВЕТОЧКА

СКОРЛУПКА ДУБОК ЗИМУШКА

_______________________________________________________

6. ГРАДУСНИК ЕЖИКИ НАКЛОН

ТРЯСКА БЕЛИЗНА ЗАБОЛЕВАНИЕ

ГЛАЗОК ПОЛЯНА ТИШИНА

________________________________________________________

7. СЕРДЕЧНЫЙ ТИГРЕНОК САРАЙ

ЗВЕРЕК СЛОВЕЧКО МОРСКАЯ

ЧАСОВЩИК РАСТЕНИЕ РУССКИЙ

_________________________________________________________

8. РАССКАЗ ПОДДЕРЖКА ЦИРКАЧ

ВЕСЕЛЬЕ ПОБЕДА ДЕЛОВЫЕ

ЗВЕРИНЕЦ СНЕГОВИКИ СКРИПУЧАЯ

_______________________________________________________

9. ГРУЗОВОЕ КОРМУШКА ПОВАРЕНОК

ЗАВЯЗКА ЛЯГУШЕЧКА ДЕВОЧКА

ОТГАДКА СИНЕНЬКИЕ ПРИБРЕЖНАЯ

______________________________________________________

10. ПЕРЕХОД ПОЖАР ТРАВУШКА

КАРТИНА ПЕСЕНКА КРЫЛАТЫЕ

ЗАМЕСТИТЕЛЬ РАЗЛИНОВКА ПРОЕЗД

__________________________________________________________

11. ХВАСТЛИВАЯ СЕНОКОС ДОРОЖКА

ПАРОХОД МАЛЕНЬКИЕ ЕЛЬ

СОЛНЦЕ ЛОШАДКА ВОДОПАД

_________________________________________________________

12. КРЕПОСТЬ ПОГРАНИЧНИК ПЫЛЕСОС

МУДРАЯ МОРОЗНЫЕ ПИРОЖОК

ЛЕДОХОД ЧАЙНИК СДАЧА

Разобрать по составу слова-слово суфикс.

.. -reshimne.ru

Новые вопросы

Ответы

Слов корень
о окончание
слов основа

суффикс корень
суффикс основа

Разобрать слово | Онлайн и бесплатно

Извлечение текста из Word.

Извлечение изображений из Word

Работает на aspose.com и aspose.cloud

Перетащите файлы сюда

Загружая файлы или используя наш сервис, вы соглашаетесь с нашими Условиями обслуживания и Политикой конфиденциальности

Посмотреть другие приложения

Документация по API

Java C# C++

О Word Parser

Word Parser — это бесплатное онлайн-приложение, позволяющее извлекать изображения и текст из документов Word. Зачем тебе это надо? Например, вам прислали фотоальбом в виде документа Word, и вам нужно извлечь все фотографии в исходном формате. Приложение-парсер Word может помочь решить эту задачу. Просто откройте страницу приложения, выберите исходный документ и нажмите кнопку «Анализ». Ваш документ будет отправлен на сервер. Через некоторое время вы получите архив, содержащий все извлеченные данные из вашего документа Word.

Это приложение может обрабатывать файлы следующих форматов: PDF, DOC (Word 2003), DOCX (Word 2007), RTF, PPT (PowerPoint 2003), PPTX (PowerPoint 2007), XLS (Excel 2003), XLSX (Excel 2007). ), EPUB, HTML, MHTML.

Парсинг файлов можно производить онлайн через любой популярный браузер, в любой популярной операционной системе: Windows, macOS, Linux, Android, iOS и т. д. Установка программного обеспечения для настольных компьютеров не требуется. Это мощное, современное, быстрое, гибкое, простое в использовании и совершенно бесплатное приложение.

Важно! Мы придерживаемся политики конфиденциальности. Ваши документы обрабатываются Aspose API. Мы не используем ваши документы и не передаем их третьим лицам. Ваши документы хранятся в нашем безопасном хранилище в течение 24 часов, а затем автоматически удаляются (ссылки для скачивания перестают работать по истечении этого срока). Чтобы сразу удалить ваши документы, нажмите кнопку «Удалить» в окне загрузки результата.

Как анализировать файл Word

#01

Войдите на веб-сайт бесплатного приложения Aspose.PDF

Откройте в браузере веб-сайт бесплатного приложения Word и перейдите к инструменту Parser.

#02

Загрузка файлов

Щелкните внутри области перетаскивания файлов, чтобы загрузить файл Word, или перетащите файл Word.

#03

Запустить парсинг

Нажмите на кнопку «PARSE», файл будет автоматически загружен на парсинг.

#04

Получить результаты

Ссылка для скачивания будет доступна сразу после разбора.

#05

Опция электронной почты

Вы также можете отправить ссылку на проанализированные файлы на свой адрес электронной почты.

#06

Не забудьте получить результат

Обратите внимание, что файл будет удален с наших серверов через 24 часа, а ссылки для скачивания перестанут работать по истечении этого периода времени.

Часто задаваемые вопросы

❓ Как разобрать документ Word?

Во-первых, вам нужно добавить файл для анализа: перетащите файл Word или щелкните внутри белой области, чтобы выбрать файл. Затем нажмите кнопку «РАЗБОР». Когда синтаксический анализ документа Word завершен, вы можете загрузить файлы результатов.

⏱️ Сколько времени занимает разбор Word?

Это приложение для синтаксического анализа работает быстро. Вы можете разобрать Word за несколько секунд.

🛡️ Безопасно ли анализировать Word с помощью этого бесплатного приложения?

Конечно! Ссылка для скачивания файлов результатов будет доступна сразу после парсинга. Мы удаляем загруженные файлы через 24 часа, и ссылки для скачивания перестают работать по истечении этого периода времени. Никто не имеет доступа к вашим файлам. Парсинг файлов абсолютно безопасен.

💻 Могу ли я разобрать Word на Mac OS, Android или Linux?

Наш Word Parser работает онлайн и не требует установки программного обеспечения.

🌐 Какой браузер использовать для парсинга Word?

Для разбора Word можно использовать любой современный браузер, например, Google Chrome, Firefox, Opera, Safari.

Функции

Быстрый и простой анализатор

Загрузите документ и нажмите кнопку «РАЗБОР». Вы получите текстовый файл или zip-файл с текстом и изображениями, как только будет выполнен анализ

Анализ откуда угодно

Работает на всех платформах, включая Windows, Mac, Android и iOS. Все файлы обрабатываются на наших серверах. Для вас не требуется установка плагинов или программного обеспечения

Качество синтаксического анализа

Все файлы обрабатываются с использованием API-интерфейсов Aspose, которые используются многими компаниями из списка Fortune 100 в 114 странах.

Программа Python для чтения файла слово за словом

Посмотреть обсуждение

Улучшить статью

Сохранить статью

Уровень сложности: Легко
Последнее обновление: 29 Дек, 2020

Читать

Обсудить

Посмотреть обсуждение

Улучшить статью

Сохранить статью

Предварительные требования: Работа с файлами в Python

Дан текстовый файл, и задача состоит в том, чтобы прочитать информацию из файла слово за словом в Python.

Примеры:

Ввод:
Я R2J!
Вывод:
Я
утра
R2J!

Ввод:
Компьютерщики 4 Компьютерщика
И в том сне мы летели.
Вывод:
Выродки
4
Выродки
И
в
что
мечта,
мы
летали
.

Подход:

Открытие файла в режиме чтение , который содержит строку.
Используйте цикл for для чтения каждой строки из текстового файла.
Снова используйте для цикла , чтобы прочитать каждое слово из строки, разделенной ‘ ‘.
Показать каждое слово из каждой строки в текстовом файле.

Example 1: Let’s suppose the text file looks like this –

Text File:

with open ( 'GFG.txt ' , 'r' ) как файл :

9 1 1780005

for line in file

:

for word in line. split():

Печать (Word)

:0128

 Компьютерщики
4
geeks

Пример 2: Предположим, что текстовый файл содержит более одной строки.

Text file:

with open ( 'GFG.txt' , 'r' ) as file :

for line in file :

for word in line. Разное

Squirrel AI Learning от Yixue Group Learning получил награду за лучшую статью и лучшую студенческую работу на Международном симпозиуме ACM KDD по глубокому обучению на графах

ANCHORAGE, Аляска, 14 августа 2019 г. график: методы и приложения (DLG 2019) был проведен в Анкоридже, Аляска, США, 5 августа 2019 года. получил награды за лучшую работу и лучшую студенческую работу на симпозиуме.

Глубокое обучение — основа исследований ИИ. Однако эта технология не может быть непосредственно применена к данным графической структуры, что инициировало изучение глубокого обучения графов в академических кругах. За последние несколько лет нейронные сети, основанные на графических структурных данных, добились замечательных результатов в области социальных сетей, биоинформатики и медицинской информатики.

w3.org/1999/xhtml»> KDD, ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining — международная конференция самого высокого уровня в области интеллектуального анализа данных. С 1995, КДД проводился более 20 раз подряд с годовым уровнем приема не более 20% и уровнем приема в этом году менее 15%. Стоит отметить, что это также первый год, когда KDD принял двойную слепую оценку, которая по-прежнему делится на исследовательский и прикладной направления. Согласно общедоступной информации, исследовательское направление KDD получило 1 179 статей, из которых 111 были получены в виде устных статей и 63 в виде стендовых докладов с коэффициентом приема 14,8%.

По подаче заявки поступило более 700 докладов, из них 45 устных докладов и 100 постеров с коэффициентом приема 20,7%. Для сравнения, в 2018 году исследовательское направление KDD получило 181 статью с уровнем приема 18,4%, а прикладное направление получило 112 статей с уровнем приема 22,5%.

w3.org/1999/xhtml»> В рамках 25-й конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (KDD) DLG 2019 призвана объединить ученых и практиков из разных слоев общества и с разными точками зрения для обмена передовыми технологиями в области графовых нейронных сетей.

Ниже приведена информация о награде за лучшую статью и лучшую студенческую работу, присужденную Squirrel AI Learning от Yixue Group Learning:

Лучшая статья: Решение проблемы генерации текста на основе данных RDF с использованием графа Neural Сеть .

Награда за лучшую работу была присуждена статье « Использование графовых нейронных сетей с контекстной информацией для преобразования RDF в текст », написанной совместно Центральным китайским педагогическим университетом, Исследовательским институтом IBM и Squirrel AI.

В этой статье изучалось генерирование текста на основе данных RDF, и задача состояла в том, чтобы сгенерировать соответствующий описательный текст для заданного набора троек RDF.

Большинство предыдущих методов либо преобразовывали эту задачу в задачу последовательностей (Seq2Seq), либо моделировали тройку RDF и декодировали текстовую последовательность с помощью графического кодировщика. Однако ни один из этих методов не может явно моделировать глобальную и локальную структурную информацию внутри троек и между ними. Кроме того, они не могут использовать целевой текст в качестве дополнительного контекстного контента для моделирования сложных троек RDF.

Чтобы решить эти проблемы, авторы статьи предлагают объединить графовый кодировщик и основанный на графе тройной кодировщик для изучения глобальной и локальной структурной информации троек RDF. Кроме того, исследователи также используют автоматический кодировщик на основе Seq2Seq для мониторинга обучения графического кодировщика с целевым текстом в качестве контекста.

Экспериментальные результаты набора данных WebNLG показывают, что модель, предложенная исследовательской группой, превосходит современный базовый подход.

Автор:

Гао Ханьнин, У Линфэй, Ху Бай и Сюй Фанли (У Линфэй из исследовательского института IBM, Сюй Фанли из Squirrel AI, а остальные из Центрально-китайского педагогического университета)

Почему это исследование важно ?

Resource Description Frameworks — это общая структура для выражения сущностей и их отношений в структурированной базе знаний. Согласно стандартам W3C, каждое RDF-данное представляет собой тройку из трех элементов в форме (субъект, предикат, объект).

В генерации естественного языка (NLG) генерация текста на основе данных RDF является сложной задачей, которая привлекла большое внимание исследователей из-за ее широкого применения в отраслях, включая систему вопросов и ответов, основанную на знаниях, рефераты сущностей, новости, основанные на данных. поколения и др.

«Например, у вас есть граф знаний, а затем вам нужно выполнить систему вопросов и ответов. У вас есть SparQL (язык запросов, разработанный RDF), и затем вы запрашиваете этот граф знаний, и RDF будет возвращен, и он Людям очень трудно понять RDF. Целью статьи является преобразование возвращенного ответа RDF в естественный язык, чтобы люди могли легко его понять», — пояснил один из авторов, доктор Ву Линфэй из исследовательского института IBM.

Какие проблемы?

Благодаря большому прогрессу в сквозном глубоком обучении, особенно в различных моделях Seq2Seq, был достигнут значительный прогресс в генерации текста на основе данных RDF. Однако, если тройки RDF просто преобразовать в последовательности, может быть потеряна важная информация высокого порядка.

Поскольку тройки RDF могут быть выражены в виде графов знаний, исследователи недавно предложили два метода, основанные на сетях графов, но оба имеют свои недостатки: например, модель, основанная на рекуррентной нейронной сети, не может выражать богатую локальную структурную информацию между сущностями и отношения, в то время как кодировщик графа, основанный на улучшенной сверточной сети графа (GCN), не может отображать глобальную информацию внутри и между тройками.

Основные взносы:

Для решения вышеуказанных проблем авторы статьи предлагают новую архитектуру нейронной сети, которая использует нейронную сеть на основе графа и контекстную информацию для улучшения способности модели генерировать текст на основе данных RDF.

Исследовательская группа предлагает новую модель кодировщика, основанную на структуре графа, которая сочетает в себе кодировщик GCN и тройной кодировщик GTR-LSTM для моделирования многоракурсного ввода триплетов RDF и изучения информации о локальной и глобальной структуре триплетов RDF.

Оба кодировщика генерируют набор представлений узла. Узлы, сгенерированные GCN, могут лучше фиксировать информацию о локальной структуре в тройках RDF, в то время как узлы, сгенерированные GTR-LSTM, в основном сосредоточены на информации о глобальной структуре. Исследовательская группа получает встраивание графа путем объединения узлов, сгенерированных GCN и GTR-LSTM, и среднего пула.

Поскольку целевой справочный текст содержит почти ту же информацию, что и триплет, исследовательская группа затем использует автоматический кодировщик, основанный на Seq2Seq, для мониторинга обучения графического кодировщика с целевым текстом в качестве вспомогательного контекста.

Результаты эксперимента:

Исследовательская группа использует набор данных WEBNLG, который состоит из тройного набора данных на стороне ресурса и справочного текста на стороне цели. Каждый триплет RDF выражается как (субъект, отношение, объект).

Весь набор данных содержит 18 102 обучающих пары, 2 495 проверочных пар и 2 269 тестовых пар. В эксперименте используются стандартные индексы оценки задачи WebNLG, включая BLEU и METEOR.

Результаты эксперимента показывают, что модель, предложенная исследовательской группой, может лучше кодировать глобальные и локальные графовые структуры троек RDF. Модель примерно на 2,0 балла BLEU выше, чем другие базовые модели в наборе данных WebNLG.

Кроме того, исследовательская группа вручную оценила результаты различных моделей и обнаружила, что модель, включающая кодировщик GCN, работает лучше в выражении правильной взаимосвязи между объектами и что автоматический кодировщик целевого текста и кодировщик GTR-LSTM лучше генерируют связанный текст. с контекстной информацией между тройками RDF.

В ходе дальнейшего исследования исследовательская группа обнаружила, что четыре ключевых фактора в предложенной ими модели могут повлиять на качество генерируемого текста. Это автоматические кодировщики целевого текста, которые помогут интегрировать контекстную информацию целевой стороны; фактор Ldis, который может минимизировать расстояние между графическим выражением и текстовым выражением; Кодировщик GCN и кодировщик GTR-LSTM, которые кодируют локальную и глобальную информацию триплетов.

Лучшая студенческая работа: эмпирическое исследование семантического анализа на основе графовой нейронной сети

Награда за лучшую студенческую работу была присуждена «Эмпирическому исследованию семантического анализа на основе графовых нейронных сетей» по теме семантического анализа на основе графовой нейронной сети Нанкинского университета, Исследовательского института IBM и Squirrel AI.

Существующие нейросемантические синтаксические анализаторы либо рассматривают только последовательности слов для кодирования или декодирования, либо игнорируют важную грамматическую информацию, полезную для синтаксического анализа. В этой статье автор предлагает новый нейросемантический синтаксический анализатор на основе графовой нейронной сети (GNN), а именно Graph3Tree, который состоит из кодировщика графа и декодера иерархического дерева.

Авторы:

Ли Шучэн, У Линфэй, Фэн Шивэй, Сюй Фанли, Сюй Фэнъюань, Чжун Шэн (У Линфэй из исследовательского института IBM, Сюй Фанли из Yixue Education-Squirrel AI, остальные из Нанкинского университета)

Почему это исследование важно?

Являясь классической задачей обработки естественного языка (NLP), семантический анализ преобразует предложения на естественном языке в семантические представления, которые может прочитать машина. В отрасли существует большое количество зрелых приложений, основанных на семантическом анализе, таких как система вопросов и ответов, голосовой помощник, генерация кода и т. д.

За последние два года с введением методов нейронного кодирования и декодирования модель семантического анализа претерпела огромные изменения. В последние годы исследователи начали разрабатывать нейросемантические парсеры с моделью Seq2Seq, и эти парсеры достигли замечательных результатов.

Какие проблемы?

Поскольку семантические представления обычно представляют собой структурированные объекты (например, древовидную структуру), исследователи вложили много сил в разработку структурных декодеров, включая древовидный декодер, декодер синтаксических ограничений, последовательность действий, генерируемую семантическим графом, и модульный декодер на основе абстрактное синтаксическое дерево.

Несмотря на то, что в этих методах были достигнуты впечатляющие результаты, они учитывают только информацию о последовательности слов и игнорируют другую богатую синтаксическую информацию, доступную на стороне кодировщика, такую как дерево зависимостей и дерево составляющих.

Недавно исследователи доказали важное применение графовой нейронной сети в различных задачах НЛП, включая нейронный машинный перевод, извлечение информации и генерацию текста на основе AMR. В семантическом анализе исследователи предложили модель Graph3Seq, которая объединяет дерево зависимостей и дерево избирательных групп с последовательностью слов, а затем создает синтаксический граф в качестве входных данных для кодирования. Однако этот метод рассматривает логическую форму только как последовательность и игнорирует богатую информацию в структурированных объектах (например, деревьях) в архитектуре декодера.

Основные вклады:

Авторы этой статьи предлагают новый нейронный семантический синтаксический анализатор, основанный на сети графов, а именно Graph3Tree, который состоит из кодировщика графа и декодера иерархического дерева.

Графический кодировщик эффективно кодирует синтаксический граф как векторное представление, и синтаксический граф создается из последовательности слов и соответствующего дерева зависимостей или дерева составляющих. В частности, исследовательская группа сначала естественным образом объединяет соответствующее синтаксическое отношение исходных текстовых данных с входной последовательностью для формирования структуры данных графа, а затем использует кодировщик графа для получения высококачественного векторного представления из этой структуры графа.

Декодер дерева декодирует логическую форму из изученного векторного представления на уровне графа и полностью изучает свойства композиции представления логической формы. Исследовательская группа также предлагает рассчитать отдельный механизм внимания для различных представлений узлов, соответствующих исходному токену слова и узлам дерева синтаксического анализа, чтобы вычислить окончательный вектор контекста для структурированного вывода дерева декодирования. Затем путем совместного обучения максимизируется условная логарифмическая вероятность правильного описания по заданному синтаксическому графу.

w3.org/1999/xhtml»> Одной из основных особенностей этой статьи является ввод естественного языка и вывод логической формы, оба из которых являются структурированными объектами. Оператор ввода преобразуется в синтаксический граф, а затем выполняет ввод. Логическая форма представляет собой структурированный вывод, декодированный древовидным декодером, который может наилучшим образом использовать неявную структурированную информацию и характеристики объектов во время вывода.

Кроме того, исследовательская группа также изучила влияние различных архитектур синтаксических графов на производительность семантического анализа GNN и обнаружила, что из-за несовершенства синтаксического анализатора дерева зависимостей или сложного дерева составных частей информация о шуме и сложности структуры, представленные архитектурой графа, могут иметь существенное значение. неблагоприятное влияние на производительность семантического парсера на основе GNN.

w3.org/1999/xhtml»> Результаты эксперимента:

С помощью экспериментов исследовательская группа надеется найти ответы на следующие вопросы: I) Какой синтаксический граф можно использовать, чтобы сетевой подход на основе графов работал хорошо? ii) Будет ли Graph3Tree работать лучше, чем базовый подход, за счет правильно построенного графического ввода?

Исследовательская группа оценила структуру Graph3Tree на трех эталонных наборах данных JOBS, GEO и ATIS. JOBS относится к базе данных рабочих мест, GEO относится к географической базе данных США, а ATIS относится к набору данных системы бронирования рейсов.

Сравнивая результаты JOBS и GEO, исследовательская группа обнаружила, что модель Graph3Tree превосходит модель Graph3Seq в создании высококачественных логических форм на основе входных данных графа независимо от типа используемой структуры графа.

С точки зрения архитектуры графа, если шум, генерируемый инструментом CoreNLP, приводит к семантическим ошибкам синтаксического анализа, производительность обоих синтаксических анализаторов будет ниже и даже не может сравниться с производительностью синтаксических анализаторов только с порядком слов.

Точно так же большое влияние на производительность оказывает размер скачка дерева избирательных округов или структурная сложность. Если структурной информации слишком много или она минимальна, производительность синтаксического анализатора также будет ниже.

Напротив, когда шум, возникающий во время ввода, каким-либо образом контролируется или уменьшается, производительность порядка слов + номер зависимости может быть значительно улучшена. Когда выбран правильный слой графика, производительность дерева округов и порядка слов также может быть улучшена. Например, точность логической формы дерева «Порядок слов+элементы» при однослойном разрезании выше, чем у «Порядок слов».

Доктор Цуй Цуй из Squirrel AI Learning: граф глубокого обучения и граф знаний адаптивного обучения

Пей Цзянь, председатель SIGKDD и вице-президент JD.com, выступил со вступительной речью на симпозиуме в тот день, и ученые из Стэнфордского университета, Университета Цинхуа, Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, UIUC и других университетов были приглашены выступить с речами.

Доктор Цуй из компании Squirrel AI также был приглашен на конференцию, чтобы представить текущие разработки графов глубокого обучения и графов знаний в адаптивном обучении.

Интеллектуальная адаптивная онлайн-система обучения Squirrel AI, разработанная Yixue Education Group, может постоянно отслеживать и оценивать индивидуальные способности учащихся, выявлять их слабые стороны в обучении и позволять им добиваться прогресса в своем собственном темпе и, наконец, улучшать свои результаты обучения. Система предоставляет оптимизированные учебные решения и поддержку синхронного консультирования, чтобы максимизировать эффективность обучения и улучшить знания, навыки и способности учащихся.

В течение многих лет нехватка ресурсов старших учителей и географические проблемы в системе образования Китая сказывались на популяризации качественного образования. Squirrel AI надеется создать супер-учителей с помощью ИИ, чтобы обеспечить индивидуальное обучение студентов. «Каждый ребенок заслуживает индивидуального супер-учителя», — сказал доктор Цуй.

С 2014 года Squirrel AI самостоятельно разрабатывает интеллектуальную адаптивную систему обучения для школьников K12 в Китае. Его основная цель — точно определить, насколько хорошо учащиеся усвоили элементы знаний, а затем рекомендовать персонализированное содержание обучения и планирование пути обучения.

Во-первых, это овладение учащимися очками знаний. На следующем рисунке показаны физические знания ученика Squirrel AI. Как показано на рисунке, синяя часть — это то, что студент усвоил, что составляет 80%, а желтая часть — это то, что студент не усвоил, что составляет 20%.

Как узнать, насколько точно ученики усвоили знания? Squirrel AI оценивает усвоение учащимися знаний на основе результатов теста, продолжительности теста, сложности теста и точек знаний, затронутых в тесте, и даже выбора учащимися неправильных вариантов и их поведения при движении мыши.

Что касается принципа работы Squirrel AI, доктор Цуй сказал, что интеллектуальный адаптивный механизм разделен на три уровня: уровень онтологии, уровень алгоритма и интерактивная система.

Уровень онтологии представляет собой уровень, основанный на содержании, который включает онтологию целей обучения, содержания обучения и анализа ошибок. Squirrel AI самостоятельно разработала технологию разборки знаний на супер-нано уровне, что позволяет более точно определять знания, которые ученики должны освоить. Возьмем в качестве примера математику для младших классов средней школы. Искусственный интеллект белки может разобрать 300 единиц знаний на 30 000 единиц.

В то же время ИИ Белки связывает связанные точки знаний на основе байесовского сетевого графа. С помощью этой технологии можно смоделировать последовательность обучения и отношения между отличными учителями, что соответствует когнитивному закону учащихся и различным уровням сложности баллов знаний.

Уровень алгоритма включает механизм рекомендаций по содержанию, механизм создания портретов учащихся и механизм управления целями. На основе механизма оценки пользовательского статуса и механизма рекомендаций по знаниям Squirrel AI построит модель данных для точного и эффективного обнаружения пробелов в знаниях для каждого учащегося, а затем порекомендует соответствующий учебный контент в соответствии с этими пробелами.

org/1999/xhtml»> Интерактивная система узнает больше о студентах, собирая интерактивные данные с помощью системы управления, системы обнаружения и раннего предупреждения, а также сборщика событий в реальном времени.

Доктор Цуй подчеркнул, что интеллектуальная система адаптивного обучения, основанная на искусственном интеллекте, использует процесс обучения, полностью отличный от традиционного образования.

Например, с точки зрения диагностики состояния знаний традиционная диагностика основана на высокочастотном обследовании, в то время как искусственный интеллект Белки использует систему, которая обеспечивает диагностику состояния знаний на основе теории информации и теории пространства знаний, которая может точно обнаруживать недостатки знаний.

Традиционная оценка основана на баллах или рейтинге на экзамене, а традиционная интеллектуальная адаптивная оценка основана на моделях IRT, DINA, BKT и DKT, недостатки которых нельзя оценить в режиме реального времени. Система Squirrel AI основана на байесовской теории, которая выполняет непрерывную оценку в режиме реального времени на основе прошлых записей учащихся.

Что касается рекомендаций по содержанию, традиционный алгоритм рекомендаций использует алгоритм совместной фильтрации, который неприменим в сфере образования, поскольку учащиеся осваивают знания на разных уровнях в сходной учебной ситуации. Алгоритм совместной фильтрации недостаточно точен, чтобы гарантировать эффективность рекомендуемого содержимого.

Squirrel AI использует нейронную сеть для предоставления персонализированных рекомендаций, основанных на учебных достижениях учащихся, и дополнительно повышает точность персонализированного обучения и рекомендаций с помощью алгоритма глубокого обучения.

Превосходство алгоритма отражено в результатах. За последние два года Squirrel AI победил выдающихся учителей в четырех соревнованиях человек-компьютер. На сегодняшний день Squirrel AI открыл около 2000 офлайн-школ в более чем 400 городах Китая для почти 2 миллионов учащихся.

Squirrel AI в настоящее время имеет совокупное финансирование почти в 1 миллиард юаней. В прошлом году Squirrel AI пожертвовал 1 миллион учетных записей миллионам детей из бедных семей для продвижения справедливости в образовании.

Squirrel AI проведет 4-й глобальный AI Adaptive Education Summit (AIAED)Summit в Шанхайском центре с 12 по 13 ноября. Председателем оргкомитета саммита станет профессор Том Митчелл, декан факультета компьютерных наук КМУ и крестный отец машинного обучения. Доктор Цуй надеется, что на саммите соберутся соответствующие специалисты-практики, чтобы вместе продвигать прогресс в обучении ИИ.

Веб-сайт 4-го саммита AIAED: https://www.aiaed.net/

Посмотреть исходный контент для загрузки мультимедиа: http://www.

РОСТОВСКИЙ ЦЕНТР ПОМОЩИ ДЕТЯМ № 7

Разбор слова разобранный по составу: «разобранный» — корень слова, разбор по составу (морфемный разбор слова)

Тихо — разбор слова по составу (морфемный разбор) — «Семья и Школа»

Разбор слов по составу | Тренажёр по русскому языку (3 класс) по теме:

Разобрать по составу слова-слово суфикс.

Ответы

Похожие вопросы

Разобрать слово | Онлайн и бесплатно

Извлечение текста из Word.

О Word Parser

Как анализировать файл Word

Часто задаваемые вопросы

❓ Как разобрать документ Word?

⏱️ Сколько времени занимает разбор Word?

🛡️ Безопасно ли анализировать Word с помощью этого бесплатного приложения?

💻 Могу ли я разобрать Word на Mac OS, Android или Linux?

🌐 Какой браузер использовать для парсинга Word?

Функции

Быстрый и простой анализатор

Анализ откуда угодно

Качество синтаксического анализа

Программа Python для чтения файла слово за словом

Squirrel AI Learning от Yixue Group Learning получил награду за лучшую статью и лучшую студенческую работу на Международном симпозиуме ACM KDD по глубокому обучению на графах

Добавить комментарий Отменить ответ