Определение, фонетический (звуко-буквенный) разбор и разбор слова по составу

Оглавление:

1. Значение слова
2. Звуко-буквенный разбор
3. Разбор по составу

Значение слова

ВИДЕТЬ, вижу, видишь; виденный; несов.

1. Обладать способностью зрения. Хорошо в. Совы видят ночью.

2. кого-что. Воспринимать зрением. В. вдали горы.

3. кого (что). Иметь встречу с кем-н. Вчера видел его у друзей. Рад вас в.

4. что. Наблюдать, испытывать. Многое видел на своём веку.

5. что. Сознавать, усматривать. В. свою ошибку. В. в чёмн. своё призвание. Вот видишь, я был прав (т. е. согласись, признайся).

6. Со словами «сон», «во сне»: представлять в сновидении.

7. кого-что. Воспринимать интеллектуально и зрительно (пьесу, фильм, игру актёра), смотреть (в 3 знач.). В. спектакль в новой постановке. В. цирковое представление. В. Смоктуновского в «Гамлете».

8. видишь (видите), вводн. сл. употр. при желании обратить внимание на что-н., подчеркнуть что-н. (часто с оттенком осуждения, недоверия, иронии). Он, видишь, немного нездоров.

• Видишь ли, видите ли, вводн. сл. то же, что видеть (в 8 знач.). Ему видите ли, некогда позвонить.

Видит Бог (разг.) уверение в своей правоте, божба.

| сов. увидеть, увижу, увидишь; енный (ко 2, 3, 4, 5 и 7 знач.).

• Вот увидишь (увидите) (разг.) предупреждение собеседнику: будущее покажет, что я прав, что так и будет.

Там увидим (разг.) то же, что там видно будет.

| многокр. видывать, ал (ко 2, 3, 4 и 7 знач.).

| сущ. видение, я, ср. (ко 2 знач.; спец.). Приборы ночного видения.

Фонетический (звуко-буквенный) разбор

виде́ть

видеть — слово из 2 слогов: ви-деть. Ударение падает на 2-й слог.

Транскрипция слова: [в’ид’эт’]

в — [в’] — согласный, звонкий парный, мягкий (парный)
и — [и] — гласный, безударный
д — [д’] — согласный, звонкий парный, мягкий (парный)
е — [э] — гласный, ударный
т — [т’] — согласный, глухой парный, мягкий (парный)
ь — не обозначает звука

В слове 6 букв и 5 звуков.

Цветовая схема: видеть

Разбор слова «видеть» по составу

видеть (программа института)
видеть (школьная программа)

Части слова «видеть»: вид/е/ть
Часть речи: глагол
Состав слова:
вид — корень,
е, ть — суффиксы,
нет окончания,
виде — основа слова.

Примечание: ть является формообразующим суффиксом и не входит в основу слова, но во многих школьных программах ть отмечается как окончание.

Синонимы, словарь синонимов

Подбор синонимов может пригодиться в самый неожиданный момент, и если появилась такая необходимость, но самостоятельно решить проблему не удается, обратите внимание на сервис WordMap. Здесь вам помогут за несколько секунд подобрать синоним — просто введите интересующее слово в строку поиска.

Синонимы: что это?

Синонимы — это близкие по значению слова, которые звучат, произносятся и пишутся по разному. Элементарный пример: «Вода» и «Жидкость» — эти термины не похожи друг на друга, но при этом имеют схожее лексическое значение.

Такие выражения дают возможность максимально точно, красиво и понятно донести мысли автора до слушателей и/или читателей, написать красивый текст, подготовить речь, которую приятно слушать.

Что за сервис?

WordMap — это площадка, на которой все желающие могут подобрать синонимы к любым словам и в любое время. Пригодиться такая функция может в следующих ситуациях:

• Написание текста. Например, чтобы избежать большого количества тавтологий.
• Для замены некорректных или грубых выражений на более нейтральные и приятные для восприятия.
• Для более точного выражения мыслей.
• Перефразирование известных цитат и выражений с целью донести до аудитории свои мысли, требования, пожелания.
• Для увеличения словарного запаса.

Кому подойдет?

Сервис для подбора синонимов WordMap подойдет:

• Школьникам и студентам для написания эссе, рассказов, докладов, сочинений.
• Писателям, желающим разнообразить текст красивыми выражениями, аллегориями, метафорами.
• Поэтам. Поэтам без регулярного подбора синонимов вряд ли удастся создавать милозвучные стихотворения, поэтому они всегда держат «под рукой» подобные сервисы.
• Копирайтерам, то есть людям, пишущим коммерческие и информационные тексты на заказ.
• Журналистам.

Особенности WordMap

WordMap — универсальная площадка для работы со словами, которая в числе прочих функций готова предложить пользователям подобрать схожие по значению фразы и словосочетания практически к любому слову. В систему встроен большой словарь синонимов, так что проблем с использованием сайта не возникнет. Кроме того, сайт может похвастаться понятным интерфейсом, широким функционалом и быстрой скоростью загрузки страниц. Вы можете убедиться в этом самостоятельно прямо сейчас!

Широкий по составу разобрать

Как выполнить разбор слова широкой по составу? Выделения корня слова, основы и его строения. Морфемный разбор, его схема и части слова (морфемы) — корень, суффикс, окончание .

Схема разбора по составу: шир ок ой
Строение слова по морфемам: шир/ок/ой
Структура слова по морфемам: приставка/корень/суффикс/окончание
Конструкция слова по составу: корень [шир] + суффикс [ок] + окончание [ой]
Основа слова: широк

1. шир — корень
2. ок — суффикс
3. ой — окончание

Словообразование: производное, так как образовано 1 (одним) способом, способы словообразования: суффиксальный.

Характеристики основы слова: непрерывная, простая (1 корень), производная, членимая (есть словообразовательные афиксы) .

Делаем Карту слов лучше вместе

Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать Карту слов. Я отлично умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!

Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.

Вопрос: подрыв — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?

Ассоциации к слову «широкий»

Синонимы к слову «широкий»

Предложения со словом «широкий»

• Эта технология, как считает медицинская наука, значительно расширяет возможности трансплантационного лечения, делая его доступным для широкого круга пациентов.
• Видишь, — он широким жестом обвёл расположенные одна над другой огрызки палуб, — пытаемся свою экосистему создать.
• Короткие русые волосы, фиолетовые глаза, почти одна и та же широкая улыбка, плотно сбитое телосложение.
• (все предложения)

Цитаты из русской классики со словом «широкий»

• Длина второй пещеры около 120 м, ширина и высота неравномерны: то она становится узкой с боков и высокой, то, наоборот, низкой и широкой. Дно пещеры завалено камнями, свалившимися сверху, вследствие этого в ней нет сталактитов. Та к как эти обвалы происходят всюду и равномерно, то пещера как бы перемещается в вертикальном направлении.

Сочетаемость слова «широкий»

Что (кто) бывает «широким»

Значение слова «широкий»

ШИРО́КИЙ , —ая, —ое; —ро́к, —рока́, —роко́ и —ро́ко, —роки́ и —ро́ки; ши́ре, широча́йший. 1. Имеющий большую протяженность в поперечнике; противоп. узкий. Широкая улица. Широкий коридор. Широкая лента. Широкое окно. (Малый академический словарь, МАС)

Отправить комментарий

Дополнительно

Значение слова «широкий»

ШИРО́КИЙ , —ая, —ое; —ро́к, —рока́, —роко́ и —ро́ко, —роки́ и —ро́ки; ши́ре, широча́йший. 1. Имеющий большую протяженность в поперечнике; противоп. узкий. Широкая улица. Широкий коридор. Широкая лента. Широкое окно.

Предложения со словом «широкий»:

Эта технология, как считает медицинская наука, значительно расширяет возможности трансплантационного лечения, делая его доступным для широкого круга пациентов.

Видишь, — он широким жестом обвёл расположенные одна над другой огрызки палуб, — пытаемся свою экосистему создать.

Короткие русые волосы, фиолетовые глаза, почти одна и та же широкая улыбка, плотно сбитое телосложение.

Схема разбора по составу широкий:

Разбор слова по составу.

Состав слова «широкий»:

Приставка слова широкий

Соединительная гласная : отсутствует

Морфемы — части слова широкий

широкий

Подробный paзбop cлoва широкий пo cocтaвy. Кopeнь cлoвa, приставка, суффикс и окончание слова. Mopфeмный paзбop cлoвa широкий, eгo cxeмa и чacти cлoвa (мopфeмы).

• Морфемы схема: широк/ий
• Структура слова по морфемам: корень/окончание
• Схема (конструкция) слова широкий по составу: корень широк + окончание ий
• Список морфем в слове широкий:

• широк — корень
• ий — окончание

Bceгo морфем в cлoвe: 2.

Словообразовательный разбор слова широкий

• Основа слова: широк ;
• Словообразовательные аффиксы: приставка отсутствует, суффикс отсутствует, постфикс отсутствует;
• Словообразование: или непроизводное, то есть не образовано от другого однокоренного слова; или образовано бессуффиксальным способом: отсечением суффикса от основы прилагательного либо глагола;
• Способ образования:

См. также в других словарях:

Морфемный разбор слова широкий

Морфемным разбором слова обычно называют разбор слова по составу – это поиск и анализ входящих в заданное слово морфем (частей слова).

Морфемный разбор слова широкий делается очень просто. Для этого достаточно соблюсти все правила и порядок разбора.

Сделаем морфемный разбор правильно, а для этого просто пройдем по 5 шагам:

• определение части речи слова – это первый шаг;
• второй — выделяем окончание: для изменяемых слов спрягаем или склоняем, для неизменяемых (деепричастие, наречие, некоторые имена существительные и имена прилагательные, служебные части речи) – окончаний нет;
• далее ищем основу. Это самая легкая часть, потому что для определения основы нужно просто отсечь окончание. Это и будет основа слова;
• следующим шагом нужно произвести поиск корня слова. Подбираем родственные слова для широкий (еще их называют однокоренными), тогда корень слова будет очевиден;
• Находим остальные морфемы путем подбора других слов, которые образованы таким же способом.

Как вы видите, морфемный разбор делается просто. Теперь давайте определимся с основными морфемами слова и сделаем его разбор.

Как составить схему предложения: пошаговое руководство — 2021 г.

Чтобы отправить запросы о помощи или оставить отзыв о доступности, обратитесь в службу поддержки @ masterclass.com.

Возможно, вы забыли о практике построения диаграмм предложений из школьных курсов грамматики английского языка, но к ней стоит вернуться. Процесс построения диаграмм может помочь вам составить как простые предложения, так и сложные предложения, которые ясно доносят информацию.

Что такое диаграмма предложений?

Диаграмма предложений — это визуальное упорядочение компонентов структуры предложения и различных частей речи для определения наилучшего способа построения фраз. При построении диаграмм используются прямые и наклонные линии, чтобы помочь вам разделить, проанализировать и организовать функцию ваших слов таким образом, чтобы получить наиболее четкую картину.

Какова цель построения диаграмм предложений?

Цель построения диаграмм предложений — сделать ваш синтаксис ясным и легким для понимания.Вот как составление диаграмм может помочь вам улучшить ваше письмо:

• Чтобы выделить правильную грамматику : Диаграмма предложений помогает вам гарантировать, что ваше письмо соответствует основным структурам предложений английского языка. И для базовых, и для сложных предложений требуются подлежащее и глагол, а предложение в виде диаграммы может показать, как лучше всего объединить эти элементы, чтобы создать ясное и грамматически правильное предложение.
• Чтобы идентифицировать фрагменты : Диаграмма помогает идентифицировать фрагменты или придаточные предложения, также известные как зависимые предложения, которые содержат подлежащее и глагол, но не выражают целостную мысль.Создавая диаграмму, вы убедитесь, что у вас есть все части предложения.
• Чтобы установить порядок слов : диаграмма предложений отображает правильный порядок дополнений подлежащих, таких как предикатные прилагательные (которые описывают подлежащее) и их связывающие глаголы (есть, есть, были), чтобы обеспечить плавность вашего письма.
• Размещение аппозитивов : Диаграмма предложений помогает авторам понять, когда и где применять аппозитивы (словосочетания с именами, которые переименовывают другое существительное), а также множество других компонентов предложения, демонстрируя, как все они связаны и работают вместе, чтобы общаться язык эффективно.

Как составить схему предложения за 5 шагов

Тип предложения, которое вы строите, будет определять, как вы строите диаграмму. Ниже приведены некоторые способы построения схем предложений и их построения для улучшения написания:

1. Начните с двух строк . Нарисуйте горизонтальную линию, прорезанную по центру вертикальной линией. Левая часть вертикальной линии представляет подлежащее предложения (человек или вещь, выполняющая глагол), а правая — предикат (слова, которые изменяют подлежащее и обычно вводят действие).
2. Добавьте подлежащее и сказуемое . Основное предложение начните с простого подлежащего и глагольной фразы. Это становится вашим независимым предложением, которое может стоять само по себе. Если вы используете «мужчина» в качестве подлежащего и «помахал» в качестве сказуемого, «человек помахал» будет результирующим предложением на диаграмме.
3. Используйте независимую статью . Некоторые предложения включают прямой объект — «что» или «кто» в предложении — который является получателем переходного глагола (также известного как глагол действия).Если вы включаете прямой объект, нарисуйте еще одну вертикальную линию справа от предиката — это будет то место, куда идет прямой объект. Пример полного предложения с прямым объектом: «Темнота напугала ребенка».
4. Добавить модификаторы . Иногда слова нуждаются в дополнительных модификаторах, чтобы создать более конкретную картину — здесь в игру вступают косвенные объекты. Прямые объекты получают действие глагола, а косвенные объекты, которые обычно имеют предлог, получают прямое действие.Под глаголом нарисуйте диагональную линию, соединяющую его с косвенным объектом. «Учителя поставили своим ученикам (косвенный объект) проходную оценку (прямой объект)». При правильной диаграмме каждый элемент вашего предложения анализируется визуально, что гарантирует, что каждый фрагмент функционирует должным образом.
5. Сделайте предложение более сложным . Если вы хотите написать более длинные предложения, соедините два независимых предложения запятой или союзом и отметьте их пунктирной линией на диаграмме.Убедитесь, что каждое предложение представляет собой отдельную законченную мысль и может стоять само по себе, прежде чем объединять его с другим в составное предложение.

Хотите узнать больше о письме?

Станьте лучше писателем с годовым членством в Masterclass. Получите доступ к эксклюзивным видео-урокам, которые преподают мастера литературы, включая Нила Геймана, Дэвида Балдаччи, Джойс Кэрол Оутс, Дэна Брауна, Маргарет Этвуд, Дэвида Седариса и многих других.

Наши курсы письма

Что вам нужно знать

Если вы получаете огромные объемы неструктурированных данных в виде текста (электронные письма, разговоры в социальных сетях, чаты), вы, вероятно, знаете о проблемах, которые возникают при анализе этих данных.

Ручная обработка и систематизация текстовых данных требует времени, утомительна, неточна и может быть дорогостоящей, если вам нужно нанять дополнительный персонал для сортировки текста.

Автоматизация анализа текста с помощью инструмента без кода

В этом руководстве вы узнаете больше о том, что такое анализ текста, как выполнять анализ текста с помощью инструментов искусственного интеллекта и почему как никогда важно автоматически анализировать текст в реальном времени. время.

1. Основы анализа текста
2. Методы и приемы
3. Как работает анализ текста?
4. Как анализировать текстовые данные
5. Примеры использования и приложения
6. Инструменты и ресурсы
7. Учебное пособие

Что такое анализ текста?

Анализ текста — это метод машинного обучения, который позволяет компаниям автоматически понимать текстовые данные, такие как твиты, электронные письма, билеты в службу поддержки, обзоры продуктов и ответы на опросы.

Вы можете использовать анализ текста для извлечения конкретной информации, такой как ключевые слова, имена или сведения о компании, из тысяч электронных писем или категоризировать ответы на опросы по настроениям и темам.

Анализ текста, анализ текста и анализ текста

Во-первых, давайте развеем миф о том, что анализ текста и анализ текста — это два разных процесса. Эти термины часто используются как синонимы для объяснения одного и того же процесса получения данных посредством изучения статистических паттернов.Во избежание путаницы, давайте остановимся на анализе текста.

Итак, анализ текста против анализа текста : в чем разница?

Анализ текста дает качественные результаты, а анализ текста дает количественные результаты. Если компьютер выполняет анализ текста, он определяет важную информацию в самом тексте, но если он выполняет анализ текста, он выявляет закономерности в тысячах текстов, в результате чего создаются графики, отчеты, таблицы и т. Д.

Допустим, менеджер службы поддержки клиентов хочет знать, сколько заявок в службу поддержки было решено отдельными членами команды.В этом случае они использовали бы текстовую аналитику, чтобы создать график, который визуализирует частоту разрешения отдельных заявок.

Однако вполне вероятно, что менеджер также хочет знать, какая доля заявок привела к положительному или отрицательному результату?

Анализируя текст в каждом тикете и последующих обменах, менеджеры службы поддержки могут видеть, как каждый агент обрабатывал тикеты и довольны ли клиенты результатом.

По сути, задача текстового анализа — расшифровать двусмысленность человеческого языка, а в текстовой аналитике — выявить закономерности и тенденции на основе численных результатов.

Почему важен анализ текста?

Когда вы заставляете машины работать над организацией и анализом ваших текстовых данных, вы получаете огромные выводы и выгоды.

Давайте рассмотрим некоторые преимущества анализа текста, ниже:

Масштабируемость анализа текста

Инструменты анализа текста позволяют предприятиям структурировать огромные объемы информации, такие как электронные письма, чаты, социальные сети, заявки в службу поддержки, документы и т. Д. и так далее, в считанные секунды, а не дни, чтобы вы могли перенаправить дополнительные ресурсы на более важные бизнес-задачи.

Анализируйте текст в режиме реального времени

Компании завалены информацией, и в наши дни комментарии клиентов могут появляться где угодно в Интернете, но может быть трудно следить за всем этим. Анализ текста меняет правила игры, когда дело доходит до выявления срочных вопросов, где бы они ни появлялись, 24 часа в сутки, 7 дней в неделю и в режиме реального времени. Обучая модели анализа текста для выявления выражений и настроений, которые подразумевают негативность или срочность, компании могут автоматически отмечать твиты, обзоры, видео, билеты и тому подобное и принимать меры раньше, чем позже.

Анализ текста AI обеспечивает согласованные критерии

Люди делают ошибки. Факт. И чем более утомительной и трудоемкой является задача, тем больше ошибок она совершает. Обучая модели анализа текста в соответствии с вашими потребностями и критериями, алгоритмы могут анализировать, понимать и сортировать данные гораздо точнее, чем когда-либо могли бы люди.

Методы и методы анализа текста

Существуют базовые и более сложные методы анализа текста, каждый из которых используется для разных целей.Во-первых, узнайте о более простых методах анализа текста и примерах, когда вы можете использовать каждый из них.

Классификация текста

Классификация текста — это процесс присвоения предварительно определенных тегов или категорий неструктурированному тексту. Он считается одним из самых полезных методов обработки естественного языка, потому что он настолько универсален и может организовывать, структурировать и категоризировать практически любую форму текста для предоставления значимых данных и решения проблем. Обработка естественного языка (NLP) — это метод машинного обучения, который позволяет компьютерам разбирать текст и понимать его так же, как это сделал бы человек.

Ниже мы сосредоточимся на некоторых из наиболее распространенных задач классификации текста, которые включают анализ тональности, моделирование темы, определение языка и обнаружение намерений.

Анализ настроений

Клиенты свободно оставляют свое мнение о компаниях и продуктах при взаимодействии с клиентами, в опросах и по всему Интернету. Анализ настроений использует мощные алгоритмы машинного обучения для автоматического считывания и классификации по полярности мнений (положительное, отрицательное, нейтральное) и за ее пределами, чувствам и эмоциям писателя, даже контексту и сарказму.

Например, с помощью анализа настроений компании могут помечать жалобы или срочные запросы, чтобы с ними можно было немедленно разобраться — даже предотвратить PR-кризис в социальных сетях. Классификаторы настроений могут оценивать репутацию бренда, проводить исследования рынка и помогать улучшать продукты с учетом отзывов клиентов.

Попробуйте предварительно обученный классификатор MonkeyLearn. Просто введите свой собственный текст, чтобы увидеть, как это работает:

Тест с собственным текстом

Анализ темы

Другой распространенный пример классификации текста — анализ темы (или моделирование темы), который автоматически организует текст по теме или теме.Например:

«Приложение действительно простое и легкое в использовании»

Если мы используем тематические категории, такие как Цены, Поддержка клиентов, и Простота использования, этот отзыв о продукте будет отнесен к Простота использования .

Попробуйте предварительно обученный тематический классификатор MonkeyLearn, который можно использовать для категоризации ответов NPS для продуктов SaaS.

Обнаружение намерения

Классификаторы текста также могут использоваться для обнаружения намерения текста.Обнаружение намерений или классификация намерений часто используются для автоматического понимания причины обратной связи с клиентами. Это жалоба? Или клиент пишет с намерением купить продукт? Машинное обучение может читать разговоры или электронные письма чат-бота и автоматически направлять их в соответствующий отдел или сотрудника.

Попробуйте классификатор намерений электронной почты MonkeyLearn.

Извлечение текста — еще один широко используемый метод анализа текста, который извлекает фрагменты данных, которые уже существуют в любом заданном тексте.Вы можете извлекать такие вещи, как ключевые слова, цены, названия компаний и спецификации продуктов из новостных отчетов, обзоров продуктов и т. Д.

Вы можете автоматически заполнять таблицы этими данными или выполнять извлечение совместно с другими методами анализа текста, чтобы одновременно классифицировать и извлекать данные.

Ключевые слова — это наиболее часто используемые и наиболее релевантные термины в тексте, слова и фразы, которые обобщают содержание текста. [Извлечение ключевых слов] (] (https: // monkeylearn.com / keyword-extract /) можно использовать для индексации данных для поиска и для создания облаков слов (визуального представления текстовых данных).

Попробуйте предварительно обученный экстрактор ключевых слов MonkeyLearn, чтобы увидеть, как он работает. Просто введите свой текст ниже:

Тест с вашим собственным текстом

Entity Recognition

Извлечение именованных объектов (NER) находит объекты, которые могут быть людьми, компаниями или местоположениями и существуют в текстовых данных.Результаты показаны с соответствующей меткой объекта, как в предварительно обученном экстракторе имен MonkeyLearn:

Тест с вашим собственным текстом

Частота слов

Частота слов — это метод анализа текста, который измеряет наиболее часто встречающиеся слова или понятия. в заданном тексте с использованием числовой статистики TF-IDF (термин «частота-обратная частота документа»).

Вы можете применить этот метод для анализа слов или выражений, которые клиенты чаще всего используют в разговорах в службу поддержки. Например, если слово «доставка» чаще всего встречается в наборе отрицательных обращений в службу поддержки, это может означать, что клиенты недовольны вашей службой доставки.

Collocation

Collocation помогает определить слова, которые часто встречаются одновременно. Например, в отзывах клиентов на веб-сайте бронирования отелей слова «воздух» и «кондиционирование» чаще встречаются вместе, чем по отдельности.Биграммы (два соседних слова, например, «кондиционер» или «поддержка клиентов») и триграммы (три соседних слова, например, «вне офиса» или «продолжение следует») являются наиболее распространенными типами словосочетания, на которые вам нужно обратить внимание. .

Совместное размещение может быть полезно для выявления скрытых семантических структур и повышения детализации выводов путем подсчета биграмм и триграмм как одного слова.

Concordance

Concordance помогает идентифицировать контекст и экземпляры слов или набор слов.Например, следующее соответствие слова «простой» в наборе обзоров приложений:

В этом случае соответствие слова «простой» может дать нам быстрое представление о том, как рецензенты используют это слово. Его также можно использовать для декодирования неоднозначности человеческого языка до определенной степени, глядя на то, как слова используются в разных контекстах, а также анализируя более сложные фразы.

Устранение неоднозначности смысла слова

Очень часто слово имеет несколько значений, поэтому устранение неоднозначности смысла слова является серьезной проблемой при обработке естественного языка.Возьмем, к примеру, слово «свет». Относится ли текст к весу, цвету или электрическому прибору? Интеллектуальный анализ текста с устранением неоднозначности слов может различать слова, которые имеют более одного значения, но только после обучения моделей этому.

Кластеризация

Текстовые кластеры способны понимать и группировать большие объемы неструктурированных данных. Хотя алгоритмы кластеризации менее точны, чем алгоритмы классификации, их можно реализовать быстрее, поскольку вам не нужно помечать примеры для обучения моделей.Это означает, что эти умные алгоритмы собирают информацию и делают прогнозы без использования обучающих данных, что также называется неконтролируемым машинным обучением.

Google — отличный пример того, как работает кластеризация. Когда вы ищете термин в Google, вы когда-нибудь задумывались, как всего за секунды появляются релевантные результаты? Алгоритм Google разбивает неструктурированные данные с веб-страниц и группирует страницы в кластеры вокруг набора похожих слов или n-граммов (всех возможных комбинаций соседних слов или букв в тексте).Таким образом, страницы из кластера, содержащие большее количество слов или n-граммов, релевантных поисковому запросу, появятся первыми в результатах.

Как работает анализ текста?

Чтобы действительно понять, как работает автоматический анализ текста, вам необходимо понять основы машинного обучения. Начнем с определения из «Машинного обучения» Тома Митчелла:

«Считается, что компьютерная программа учится выполнять задачу T на основе опыта E».

Другими словами, если мы хотим, чтобы программное обеспечение для анализа текста выполняло желаемые задачи, нам необходимо научить алгоритмы машинного обучения тому, как анализировать, понимать и извлекать значение из текста. Но как? Простой ответ — пометить примеры текста. Как только в машине будет достаточно примеров помеченного текста для работы, алгоритмы смогут начать различать и создавать ассоциации между частями текста, а также сами делать прогнозы.

Это очень похоже на то, как люди учатся различать темы, предметы и эмоции.Допустим, у нас есть срочные и не приоритетные проблемы. Мы не осознаем разницу между ними инстинктивно — мы учимся постепенно, ассоциируя срочность с определенными выражениями.

Например, когда мы хотим выявить срочные проблемы, мы обращаем внимание на такие выражения, как «пожалуйста, помогите мне как можно скорее!» или «срочно: нельзя зайти на платформу, система ВЫКЛЮЧЕНА !!» . С другой стороны, чтобы выявить проблемы с низким приоритетом, мы будем искать более положительные выражения, такие как «спасибо за помощь!» Действительно цените его « или », новая функция работает как мечта ».

Как анализировать текстовые данные

Анализ текста может расширить свои ИИ-крылья по диапазону текстов в зависимости от желаемых результатов. Его можно применить к:

• Целым документам : получает информацию из полного документа или параграфа: например, общее настроение отзыва клиента.
• Отдельные предложения : получает информацию из конкретных предложений: например, более подробное описание каждого предложения отзыва клиента.
• Подпредложения : получает информацию из подвыражений в предложении: e.g., основные настроения каждой единицы мнений в обзоре клиента.

Когда вы знаете, как вы хотите разбить данные, вы можете приступить к их анализу.

Давайте посмотрим, как работает анализ текста, шаг за шагом, и более подробно рассмотрим различные доступные алгоритмы и методы машинного обучения.

Сбор данных

Вы можете собирать данные о своем бренде, продукте или услуге как из внутренних, так и из внешних источников:

Внутренние данные

Это данные, которые вы генерируете каждый день, от электронных писем и чатов до опросов, запросов клиентов, и билеты в службу поддержки клиентов.

Вам просто нужно экспортировать его из своего программного обеспечения или платформы в виде файла CSV или Excel или подключить API, чтобы получить его напрямую.

Некоторые примеры внутренних данных:

• Программное обеспечение для обслуживания клиентов : программное обеспечение, которое вы используете для связи с клиентами, управления запросами пользователей и решения проблем поддержки клиентов: Zendesk, Freshdesk и Help Scout — несколько примеров.

• CRM : программное обеспечение, отслеживающее все взаимодействия с клиентами или потенциальными клиентами.Он может охватывать разные области, от поддержки клиентов до продаж и маркетинга. Hubspot, Salesforce и Pipedrive — примеры CRM.

• Chat : приложения, которые общаются с членами вашей команды или вашими клиентами, например Slack, Hipchat, Intercom и Drift.

• Электронная почта : король делового общения, электронная почта по-прежнему остается самым популярным инструментом для управления разговорами с клиентами и членами команды.

• Опросы : обычно используются для сбора отзывов службы поддержки клиентов, отзывов о продуктах или для проведения маркетинговых исследований, таких как Typeform, Google Forms и SurveyMonkey.

• NPS (Net Promoter Score) : один из самых популярных показателей качества обслуживания клиентов в мире. Многие компании используют программное обеспечение для отслеживания NPS для сбора и анализа отзывов своих клиентов. Вот несколько примеров: Delighted, Promoter.io и Satismeter.

• Базы данных : база данных — это совокупность информации. Используя систему управления базами данных, компания может хранить, управлять и анализировать все виды данных. Примеры баз данных включают Postgres, MongoDB и MySQL.

• Product Analytics : отзывы и информация о взаимодействии клиента с вашим продуктом или услугой. Полезно понимать путь клиента и принимать решения на основе данных. ProductBoard и UserVoice — два инструмента, которые вы можете использовать для обработки продуктовой аналитики.

Внешние данные

Это текстовые данные о вашем бренде или товарах со всего Интернета. Вы можете использовать инструменты веб-парсинга, API-интерфейсы и открытые наборы данных для сбора внешних данных из социальных сетей, новостных отчетов, онлайн-обзоров, форумов и т. Д. И анализа их с помощью моделей машинного обучения.

Инструменты для парсинга веб-страниц:

• Инструменты для парсинга веб-сайтов : вы можете создать свой собственный парсер, даже не имея опыта программирования, с помощью таких инструментов, как. Dexi.io, Portia и ParseHub.e.

• Фреймворки парсинга веб-страниц : опытные программисты могут воспользоваться такими инструментами, как Scrapy в Python и Wombat в Ruby, для создания собственных скребков.

API-интерфейсы

Facebook, Twitter и Instagram, например, имеют свои собственные API-интерфейсы и позволяют извлекать данные с их платформ.Основные средства массовой информации, такие как New York Times или The Guardian, также имеют свои собственные API-интерфейсы, и вы можете использовать их, среди прочего, для поиска в их архиве или сбора комментариев пользователей.

Интеграции

Инструменты SaaS, такие как MonkeyLearn, предлагают интеграцию с инструментами, которые вы уже используете. Вы можете напрямую подключаться к Twitter, Google Sheets, Gmail, Zendesk, SurveyMonkey, Rapidminer и другим. И выполните текстовый анализ данных Excel, загрузив файл.

2. Подготовка данных

Чтобы автоматически анализировать текст с помощью машинного обучения, вам необходимо организовать свои данные.Большая часть этого делается автоматически, и вы даже не заметите этого. Однако важно понимать, что автоматический анализ текста использует ряд методов обработки естественного языка (НЛП), как показано ниже.

Токенизация, тегирование части речи и анализ

Токенизация — это процесс разбиения строки символов на семантически значимые части, которые могут быть проанализированы (например, слова), с отбрасыванием бессмысленных фрагментов (например, пробелов).

В примерах ниже показаны два различных способа токенизации строки «Анализировать текст не так сложно» .

(Неверно): анализировать текст не так сложно. = [«Analyz», «ing text», «is n», «ot that», «hard».]

(правильно): Анализировать текст не так сложно. = [«Анализируем», «текст», «есть», «не», «это», «сложно», «.»]

После того, как токены были распознаны, пора классифицировать их. Маркировка части речи относится к процессу присвоения грамматической категории, такой как существительное, глагол и т. Д., Для обнаруженных токенов.

Вот теги PoS токенов из вышеприведенного предложения:

«Анализ»: ГЛАГОЛ, «текст»: СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, «есть»: ГЛАГОЛ, «не»: ADV, «тот»: ADV, «жесткий». : ADJ, «.”: PUNCT

Со всеми категоризированными токенами и языковой моделью (т. Е. Грамматикой) система теперь может создавать более сложные представления текстов, которые она будет анализировать. Этот процесс известен как синтаксический анализ . Другими словами, синтаксический анализ относится к процессу определения синтаксической структуры текста. Для этого алгоритм синтаксического анализа использует грамматику языка, на котором был написан текст. Разные представления будут результатом синтаксического анализа одного и того же текста с разными грамматиками.

В приведенных ниже примерах показаны зависимости и представления контингента предложения «Анализировать текст не так сложно» .

Анализ зависимостей

Грамматики зависимостей можно определить как грамматики, которые устанавливают направленные отношения между словами предложений. Анализ зависимостей — это процесс использования грамматики зависимостей для определения синтаксической структуры предложения:

Анализ группы интересов

Грамматики структуры фраз группы моделируют синтаксические структуры, используя абстрактные узлы, связанные со словами и другими абстрактными категориями (в зависимости от типа грамматики), и неориентированные отношения между ними. Синтаксический анализ избирательного округа относится к процессу использования грамматики избирательного округа для определения синтаксической структуры предложения:

Как вы можете видеть на изображениях выше, выходные данные алгоритмов синтаксического анализа содержат большой объем информации, которая может помочь вам понять синтаксическую (и некоторую семантическую) сложность текста, который вы собираетесь анализировать.

В зависимости от решаемой проблемы вы можете попробовать разные стратегии и методы синтаксического анализа.Однако в настоящее время синтаксический анализ зависимостей превосходит другие подходы.

Лемматизация и стемминг

И стемминг, и лемматизация относятся к процессу удаления всех аффиксов (т. Е. Суффиксов, префиксов и т. Д.), Прикрепленных к слову, чтобы сохранить его лексическую основу, также известную как корень или ствол или его словарная форма или le mma . Основное различие между этими двумя процессами заключается в том, что , основание обычно основано на правилах, которые обрезают начало и окончание слов (и иногда приводят к несколько странным результатам), тогда как лемматизация использует словари и гораздо более сложный морфологический анализ.

В таблице ниже показаны результаты работы NLTK Snowball Stemmer и лемматизатора Spacy для токенов в предложении «Анализировать текст не так сложно» . Различия в выводе выделены жирным шрифтом:

Удаление стоп-слова

Чтобы обеспечить более точный автоматический анализ текста, нам нужно удалить слова, которые предоставляют очень мало семантической информации или вообще не имеют смысла. Эти слова также известны как стоп-слов: a, and, or, the и т. Д.

Для каждого языка существует множество различных списков игнорируемых слов. Однако важно понимать, что вам может потребоваться добавить слова или удалить слова из этих списков в зависимости от текстов, которые вы хотите проанализировать, и анализа, который вы хотите выполнить.

Возможно, вы захотите провести какой-то лексический анализ области, из которой происходят ваши тексты, чтобы определить слова, которые следует добавить в список запрещенных слов.

Анализируйте свои текстовые данные

Теперь, когда вы узнали, как анализировать неструктурированные текстовые данные и основы подготовки данных, как вы анализируете весь этот текст?

Что ж, анализ неструктурированного текста — непростая задача.Существует бесчисленное множество методов анализа текста, но два из них — это классификация текста и извлечение текста.

Классификация текста

Классификация текста (также известная как классификация текста или тегирование текста ) относится к процессу присвоения тегов текстам на основе их содержимого.

Раньше классификация текста выполнялась вручную, что было трудоемким, неэффективным и неточным. Но модели автоматизированного машинного обучения для анализа текста часто работают всего за секунды с непревзойденной точностью.

К наиболее популярным задачам классификации текста относятся анализ тональности (то есть определение того, когда в тексте говорится что-то положительное или отрицательное о данной теме), определение темы (то есть определение того, о каких темах говорится в тексте) и обнаружение намерения (то есть определение цели или основной смысл текста), среди прочего, но существует гораздо больше приложений, которые могут вас заинтересовать.

Системы, основанные на правилах

В классификации текста правило — это, по сути, созданная человеком ассоциация между лингвистическими шаблон, который можно найти в тексте и теге.Правила обычно состоят из ссылок на морфологические, лексические или синтаксические шаблоны, но они также могут содержать ссылки на другие компоненты языка, такие как семантика или фонология.

Вот пример простого правила классификации описаний продуктов по типу продукта, описанному в тексте:

(HDD | RAM | SSD | Memory) → Hardware

В этом случае система назначит Оборудование теги к тем текстам, которые содержат слова HDD , RAM , SSD или Memory .

Наиболее очевидным преимуществом систем, основанных на правилах, является то, что они легко понятны людям. Однако создание сложных систем, основанных на правилах, требует много времени и хороших знаний как в лингвистике, так и в темах, которые рассматриваются в текстах, которые система должна анализировать.

Кроме того, системы, основанные на правилах, сложно масштабировать и поддерживать, потому что добавление новых правил или изменение существующих требует большого анализа и тестирования влияния этих изменений на результаты прогнозов.

Системы на основе машинного обучения

Системы на основе машинного обучения могут делать прогнозы на основе того, что они узнают из прошлых наблюдений. В эти системы необходимо подавать несколько примеров текстов и ожидаемых прогнозов (тегов) для каждого из них. Это называется обучающими данными . Чем более согласованными и точными будут ваши данные о тренировках, тем точнее будут окончательные прогнозы.

При обучении классификатора на основе машинного обучения данные обучения необходимо преобразовать во что-то, что может понять машина, то есть в векторы (т.е. списки чисел, которые кодируют информацию). Используя векторы, система может извлекать соответствующие функции (фрагменты информации), которые помогут ей извлекать уроки из существующих данных и делать прогнозы относительно будущих текстов.

Есть несколько способов сделать это, но один из наиболее часто используемых — это пакет слов, векторизация . Вы можете узнать больше о векторизации здесь.

После преобразования текстов в векторы они загружаются в алгоритм машинного обучения вместе с ожидаемыми результатами для создания модели классификации, которая может выбирать, какие функции лучше всего представляют тексты, и делать прогнозы относительно невидимых текстов:

Обученная модель преобразует невидимый текст в вектор, извлечет его соответствующие функции и сделает прогноз:

Алгоритмы машинного обучения

Существует множество алгоритмов машинного обучения, используемых при классификации текста.Наиболее часто используются семейство алгоритмов Naive Bayes (NB), , машины опорных векторов (SVM) и алгоритмы глубокого обучения.

Семейство наивных алгоритмов Байеса основано на теореме Байеса и условных вероятностях появления слов образца текста в словах набора текстов, принадлежащих данному тегу. Векторы, представляющие тексты, кодируют информацию о том, насколько вероятно, что слова в тексте встретятся в текстах данного тега.С помощью этой информации можно вычислить вероятность принадлежности текста любому заданному тегу в модели. После того, как все вероятности были вычислены для входного текста, модель классификации вернет тег с наибольшей вероятностью в качестве выходных данных для этого входного текста.

Одним из основных преимуществ этого алгоритма является то, что результаты могут быть довольно хорошими, даже если данных для обучения немного.

Машины опорных векторов (SVM) — это алгоритм, который может разделить векторное пространство помеченных текстов на два подпространства: одно пространство, которое содержит большинство векторов, принадлежащих данному тегу, и другое подпространство, которое содержит большинство векторов, которые не принадлежат этому одному тегу.

Классификационные модели, использующие SVM в своей основе, будут преобразовывать тексты в векторы и определять, к какой стороне границы, разделяющей векторное пространство для данного тега, принадлежат эти векторы. В зависимости от того, где они приземляются, модель будет знать, принадлежат ли они данному тегу или нет.

Самым важным преимуществом использования SVM является то, что результаты обычно лучше, чем результаты, полученные с помощью наивного байесовского метода. Однако для SVM требуется больше вычислительных ресурсов.

Глубокое обучение — это набор алгоритмов и методов, которые используют «искусственные нейронные сети» для обработки данных во многом так же, как это делает человеческий мозг.Эти алгоритмы используют огромные объемы обучающих данных (миллионы примеров) для генерации семантически богатых представлений текстов, которые затем могут быть введены в модели на основе машинного обучения различного типа, которые будут делать гораздо более точные прогнозы, чем традиционные модели машинного обучения:

Гибридные системы

Гибридные системы обычно содержат системы на основе машинного обучения в своих ядрах и системы на основе правил для улучшения прогнозов

Оценка

Производительность классификатора обычно оценивается с помощью стандартных показателей, используемых в области машинного обучения: точность , точность , отзыв и оценка F1 .Понимание того, что они означают, даст вам более четкое представление о том, насколько хороши ваши классификаторы при анализе ваших текстов.

Также важно понимать, что оценка может выполняться на фиксированном тестовом наборе (т. Е. Наборе текстов, для которого нам известны ожидаемые выходные теги) или с помощью перекрестной проверки (т. Е. Метода, который разделяет ваши обучающие данные в разные сгибы, чтобы вы могли использовать некоторые подмножества своих данных для целей обучения, а некоторые — для целей тестирования, см. ниже).

Оценка точности, точности, отзыва и F1

Точность — это количество правильных прогнозов, сделанных классификатором, деленное на общее количество прогнозов. В общем, точность сама по себе не является хорошим показателем производительности. Например, когда категории несбалансированы, то есть когда есть одна категория, которая содержит намного больше примеров, чем все другие, прогнозирование всех текстов как принадлежащих этой категории вернет высокий уровень точности. Это известно как парадокс точности.Чтобы получить лучшее представление о производительности классификатора, вы можете вместо этого рассмотреть точность и отзыв.

Точность указывает, сколько текстов было предсказано правильно из тех, которые были предсказаны как принадлежащие данному тегу. Другими словами, точность берет количество текстов, которые были правильно предсказаны как положительные для данного тега, и делит его на количество текстов, которые были предсказаны (правильно и неправильно) как принадлежащие этому тегу.

Мы должны помнить, что точность дает информацию только в тех случаях, когда классификатор предсказывает, что текст принадлежит данному тегу.Это может быть особенно важно, например, если вы хотите генерировать автоматические ответы на пользовательские сообщения. В этом случае, прежде чем отправлять автоматический ответ, вы хотите знать наверняка, что отправите правильный ответ, верно? Другими словами, если ваш классификатор говорит, что сообщение пользователя принадлежит определенному типу сообщения, вы хотите, чтобы классификатор сделал правильное предположение. Это означает, что вам нужна высокая точность для этого типа сообщения.

Напомним, что указывает, сколько текстов было предсказано правильно из тех, которые должны были быть предсказаны как принадлежащие данному тегу.Другими словами, функция отзыва берет количество текстов, которые были правильно предсказаны как положительные для данного тега, и делит его на количество текстов, которые были либо правильно предсказаны как принадлежащие тегу, либо которые были неправильно предсказаны как не принадлежащие тегу.

Отзыв может оказаться полезным при маршрутизации заявок в службу поддержки, например, соответствующей группе. Может быть желательно, чтобы автоматизированная система обнаруживала как можно больше заявок для критического тега (например, заявок о «Беспорядки / время простоя» ) за счет выполнения некоторых неверных прогнозов в процессе.В этом случае прогнозирование поможет выполнить начальную маршрутизацию и как можно скорее решить большинство этих критических проблем. Если прогноз неверен, билет будет перенаправлен членом команды. При обработке тысяч заявок в неделю высокий уровень отзыва (конечно же, с хорошим уровнем точности) может сэкономить группам поддержки много времени и позволить им быстрее решать критические проблемы.

Оценка F1 — гармоничное средство точности и отзывчивости. Он сообщает вам, насколько хорошо работает ваш классификатор, если одинаковое значение придается точности и отзыву.В целом, оценка F1 является гораздо лучшим показателем эффективности классификатора, чем точность.

Перекрестная проверка

Перекрестная проверка довольно часто используется для оценки производительности текстовых классификаторов. Метод прост. Прежде всего, обучающий набор данных случайным образом разбивается на несколько подмножеств одинаковой длины (например, 4 подмножества по 25% исходных данных каждое). Затем все подмножества, кроме одного, используются для обучения классификатора (в данном случае 3 подмножества с 75% исходных данных), и этот классификатор используется для прогнозирования текстов в оставшемся подмножестве.Затем вычисляются все показатели производительности (то есть точность, точность, отзыв, F1 и т. Д.). Наконец, процесс повторяется с новой тестовой складкой до тех пор, пока все складки не будут использованы для целей тестирования.

После использования всех складок вычисляются средние показатели производительности и процесс оценки завершается.

Извлечение текста относится к процессу распознавания структурированной информации из неструктурированного текста. Например, может быть полезно автоматически определять наиболее релевантные ключевые слова из фрагмента текста, определять названия компаний в новостной статье, определять арендодателей и арендаторов в финансовом контракте или определять цены в описаниях продуктов.

Регулярные выражения

Регулярные выражения (также известные как регулярные выражения) работают как эквивалент правил, определенных в задачах классификации. В этом случае регулярное выражение определяет шаблон символов, который будет связан с тегом.

Например, приведенный ниже шаблон обнаружит большинство адресов электронной почты в тексте, если им предшествуют и следуют пробелы:

(? I) \ b (?: [A-zA-Z0-9 _-.] +) @ ( ?: (?: [[0-9] {1,3}. [0-9] {1,3}. [0-9] {1,3}.) | (?: (?: [A- zA-Z0-9 -] +.) +)) (?: [a-zA-Z] {2,4} | [0-9] {1,3}) (?:]?) \ b

Обнаружив это совпадение в текстах и ​​назначив ему тег email , мы можем создать элементарное средство извлечения адресов электронной почты.

У такого подхода есть очевидные плюсы и минусы. С другой стороны, вы можете быстро создавать экстракторы текста и получать хорошие результаты при условии, что вы можете найти правильные шаблоны для того типа информации, которую хотите обнаружить. С другой стороны, регулярные выражения могут быть чрезвычайно сложными и их может быть действительно сложно поддерживать и масштабировать, особенно когда требуется много выражений для извлечения желаемых шаблонов.

Условные случайные поля

Условные случайные поля (CRF) — это статистический подход, часто используемый при извлечении текста на основе машинного обучения.Этот подход изучает образцы, которые должны быть извлечены, путем взвешивания набора характеристик последовательностей слов, которые появляются в тексте. Используя CRF, мы можем добавить несколько переменных, которые зависят друг от друга, к шаблонам, которые мы используем для обнаружения информации в текстах, такой как синтаксическая или семантическая информация.

Это обычно генерирует гораздо более богатые и сложные шаблоны, чем использование регулярных выражений, и потенциально может кодировать гораздо больше информации. Однако для его реализации необходимы дополнительные вычислительные ресурсы, поскольку все функции должны быть рассчитаны для всех рассматриваемых последовательностей, и все веса, присвоенные этим функциям, должны быть изучены до определения, должна ли последовательность принадлежать тегу. или нет.

Одним из основных преимуществ подхода CRF является его способность к обобщению. После того, как экстрактор был обучен с использованием подхода CRF для текстов определенной области, он будет иметь возможность достаточно хорошо обобщить то, что он изучил, на другие области.

Экстракторы иногда оцениваются путем вычисления тех же стандартных показателей производительности, которые мы объяснили выше для классификации текста, а именно: точность , точность , отзыв и оценка F1 .Однако эти показатели не учитывают частичное совпадение шаблонов. Чтобы извлеченный сегмент был действительно положительным для тега, он должен идеально совпадать с сегментом, который должен был быть извлечен.

Рассмотрим следующий пример:

‘Ваш рейс отправится 14 января 2020 года в 15:30 из SFO’

Если мы создали средство извлечения даты, мы ожидаем, что он вернется 14 января 2020 года в виде дата из текста выше, верно? Итак, если бы вывод экстрактора был 14 января 2020 г., мы бы засчитали его как истинное положительное значение для тега DATE .

А что, если бы выход экстрактора был 14 января? Вы бы сказали, что добыча была плохой? Вы бы сказали, что для тега DATE это было ложное срабатывание? Чтобы зафиксировать частичные совпадения, подобные этому, можно использовать некоторые другие показатели производительности для оценки производительности экстракторов. Одним из примеров этого является семейство показателей ROUGE.

ROUGE (ориентированный на отзыв дублер для оценки Gisting) — это семейство показателей, используемых в областях машинного перевода и автоматического резюмирования, которые также можно использовать для оценки производительности экстракторов текста.Эти метрики в основном вычисляют длину и количество последовательностей, которые перекрываются между исходным текстом (в данном случае нашим исходным текстом) и переведенным или обобщенным текстом (в данном случае нашим извлечением).

В зависимости от длины единиц, перекрытие которых вы хотите сравнить, вы можете определить метрики ROUGE-n (для единиц длины n ) или вы можете определить метрику ROUGE-LCS или ROUGE-L, если вы намереваетесь сравнить самую длинную общую последовательность (LCS).

4. Визуализируйте текстовые данные

Теперь вы знаете множество методов анализа текста для разбивки данных, но что вы делаете с результатами? Инструменты бизнес-аналитики (BI) и визуализации данных позволяют легко понять ваши результаты на поразительных информационных панелях, выявить закономерности, тенденции и незамедлительно дать действенную информацию в общих чертах или мельчайших деталях.

Визуализация данных повышает ценность результатов интеллектуального анализа текста за счет преобразования сложных концепций в убедительные и легкие для понимания визуальные эффекты. Все дело в высококачественной аналитической информации, которая приводит к умным бизнес-решениям, основанным на данных!

MonkeyLearn Studio — это универсальный инструмент для сбора, анализа и визуализации данных. Методы машинного обучения глубокого обучения позволяют выбрать необходимый анализ текста (извлечение ключевых слов, анализ тональности, классификация аспектов и т. Д.) И объединить их вместе для одновременной работы.

Вы сразу поймете важность текстовой аналитики. Просто загрузите свои данные и визуализируйте результаты, чтобы получить ценные сведения. Все это работает вместе в едином интерфейсе, поэтому вам больше не нужно выгружать и скачивать между приложениями.

Взгляните на панель инструментов MonkeyLearn Studio ниже, где мы провели анализ настроений на основе аспектов по отзывам клиентов о Zoom. Обзоры сначала организуются по «аспектам» или категориям (удобство использования, поддержка, надежность и т. Д.), Затем каждая категория анализируется по настроениям, чтобы показать полярность мнений.

Вы можете видеть, что отдельные обзоры организованы по дате и времени, поэтому вы можете отслеживать аспекты и настроения, поскольку они меняются с течением времени. Представьте, что этот анализ используется для тысяч упоминаний вашего бренда в социальных сетях, в обзорах продуктов или в обращениях в службу поддержки клиентов.

Теперь вы можете поиграть с общедоступной информационной панелью MonkeyLearn Studio, чтобы убедиться, насколько легко ею пользоваться. Поиск по индивидуальному настроению, дате, категории и т. Д. Самое лучшее в MonkeyLearn Studio — это то, что вы можете добавлять или удалять анализы, добавлять новые данные и изменять визуализации прямо на панели инструментов.

Бесплатный инструмент визуализации Google позволяет создавать интерактивные отчеты с использованием самых разных данных. После того, как вы импортировали данные, вы можете использовать различные инструменты для создания отчета и превратить ваши данные в впечатляющую визуальную историю. Делитесь результатами с отдельными людьми или группами, публикуйте их в Интернете или встраивайте на свой веб-сайт.

Looker — это платформа для анализа бизнес-данных, предназначенная для передачи значимых данных любому сотруднику компании. Идея состоит в том, чтобы позволить командам получить более полное представление о том, что происходит в их компании.

Вы можете подключаться к различным базам данных и автоматически создавать модели данных, которые можно полностью настроить в соответствии с конкретными потребностями. Взгляните сюда, чтобы начать.

Tableau — это инструмент бизнес-аналитики и визуализации данных с интуитивно понятным и удобным для пользователя подходом (не требуется технических навыков). Tableau позволяет организациям работать практически с любым существующим источником данных и предоставляет мощные возможности визуализации с более продвинутыми инструментами для разработчиков.

Для всех, кто хочет попробовать, доступна пробная версия.Узнайте, как выполнять анализ текста в Tableau.

Приложения и примеры анализа текста

Знаете ли вы, что 80% бизнес-данных — это текст? Текст присутствует во всех основных бизнес-процессах, от обращений в службу поддержки до отзывов о продуктах и ​​интерактивного взаимодействия с клиентами. Автоматический анализ текста в реальном времени может помочь вам справиться со всеми этими данными с помощью широкого спектра бизнес-приложений и вариантов использования. Повысьте эффективность и сократите повторяющиеся задачи, которые часто имеют большое влияние на текучесть кадров.Лучшее понимание мнения клиентов без необходимости разбирать миллионы сообщений в социальных сетях, онлайн-обзоры и ответы на опросы.

Если вы работаете в сфере обслуживания клиентов, продуктов, маркетинга или продаж, существует ряд приложений для анализа текста, которые автоматизируют процессы и позволяют получать информацию из реального мира. И, что самое главное, для этого вам не понадобится опыт в области науки о данных или инженерии.

Мониторинг социальных сетей

Допустим, вы работаете в Uber и хотите знать, что пользователи говорят о бренде.Вы читали положительные и отрицательные отзывы в Twitter и Facebook. Но каждый день отправляется 500 миллионов твитов, а Uber ежемесячно получает тысячи упоминаний в социальных сетях. Можете ли вы представить себе анализ всех их вручную?

Здесь на помощь приходит анализ тональности, чтобы проанализировать мнение о данном тексте. Анализируя ваши упоминания в социальных сетях с помощью модели анализа настроений, вы можете автоматически классифицировать их на положительное , нейтральное или отрицательное .Затем пропустите их через анализатор тем, чтобы понять тему каждого текста. Выполняя аспектно-ориентированный анализ настроений, вы можете автоматически определять причины положительных или отрицательных упоминаний и получать такую ​​информацию, как:

• На что чаще всего жалуются Uber в социальных сетях?
• Уровень успешности обслуживания клиентов Uber — люди довольны или недовольны этим?
• Что нравится пользователям Uber, когда они упоминают Uber положительно?

Допустим, вы только что добавили новую услугу в Uber.Например, Uber Eats. Это решающий момент, и ваша компания хочет знать, что люди говорят о Uber Eats, чтобы вы могли как можно скорее исправить любые сбои и усовершенствовать лучшие функции. Вы также можете использовать аспектно-ориентированный анализ настроений в своих профилях Facebook, Instagram и Twitter для любых упоминаний Uber Eats и обнаружения таких вещей, как:

• Довольны ли люди до сих пор с Uber Eats?
• Какую проблему необходимо исправить наиболее срочно?
• Как мы можем включить положительные истории в нашу маркетинговую и PR-коммуникацию?

Вы можете использовать анализ текста не только для отслеживания упоминаний вашего бренда в социальных сетях, но и для отслеживания упоминаний ваших конкурентов.Клиент жалуется на услуги конкурента? Это дает вам возможность привлечь потенциальных клиентов и показать им, насколько лучше ваш бренд.

Мониторинг бренда

Следите за комментариями о вашем бренде в режиме реального времени, где бы они ни появлялись (социальные сети, форумы, блоги, сайты обзоров и т. Д.). Вы сразу поймете, когда возникнет что-то негативное, и сможете использовать положительные комментарии в своих интересах.

Сила отрицательных отзывов достаточно велика: 40% потребителей откладывают покупку, если у компании есть отрицательные отзывы.Рассерженный клиент, жалующийся на плохое обслуживание клиентов, может распространяться как лесной пожар за считанные минуты: друг делится этим, затем другой, затем еще один… И прежде чем вы это узнаете, негативные комментарии стали вирусными.

• Узнайте, как репутация вашего бренда меняется с течением времени.
• Сравните репутацию вашего бренда с репутацией вашего конкурента.
• Определите, какие аспекты наносят ущерб вашей репутации.
• Определите, какие элементы повышают репутацию вашего бренда в онлайн-СМИ.
• Определите потенциальные PR-кризисы, чтобы вы могли справиться с ними как можно скорее.
• Настройтесь на данные за определенный момент, например, день запуска нового продукта или подачи заявки на IPO. Просто проведите анализ настроений в социальных сетях и упоминания в прессе в этот день, чтобы узнать, что люди говорят о вашем бренде.
• Сделайте репост положительных отзывов о своем бренде, чтобы привлечь внимание публики.

Служба поддержки клиентов

Несмотря на опасения и ожидания многих людей, анализ текста не означает, что обслуживание клиентов будет полностью автоматизировано.Это просто означает, что компании могут оптимизировать процессы, чтобы команды могли тратить больше времени на решение проблем, требующих взаимодействия с людьми. Таким образом компании смогут увеличить удержание, учитывая, что 89 процентов клиентов меняют бренды из-за плохого обслуживания клиентов. Но как анализ текста может помочь службе поддержки вашей компании?

Маркировка билетов

Позвольте машинам делать всю работу за вас. Анализ текста автоматически определяет темы и маркирует каждый тикет. Вот как это работает:

• Модель анализирует язык и выражения на языке клиента, например, «Я получил неправильный заказ.
• Затем он сравнивает это с другими подобными разговорами.
• Наконец, он находит совпадение и автоматически маркирует билет. В этом случае это может быть тег Shipping Problems .

Это происходит автоматически при поступлении нового тикета, освобождая агентов клиентов, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах.

Маршрутизация и сортировка билетов: найдите подходящего человека для работы

Машинное обучение может считывать заявку на предмет или срочность и автоматически направлять ее в соответствующий отдел или сотрудника.

Например, для SaaS-компании, которая получает билет клиента с просьбой о возмещении, система интеллектуального анализа текста определит, какая команда обычно занимается вопросами выставления счетов, и отправит им билет. Если в билете написано что-то вроде «Как мне интегрировать ваш API с python?» , он пойдет прямо к команде, отвечающей за помощь в интеграции.

Аналитика билетов: узнавайте больше от своих клиентов

Что обычно оценивается для определения эффективности работы группы обслуживания клиентов? Общие KPI: время первого отклика , среднее время до разрешения (т.е.е. сколько времени требуется вашей команде для решения проблем) и удовлетворенность клиентов (CSAT). И, давайте посмотрим правде в глаза, общая удовлетворенность клиентов во многом зависит от первых двух показателей.

Но как мы можем получить актуальную информацию CSAT из разговоров с клиентами? Как мы можем определить, доволен ли клиент способ решения проблемы? Или если они выразили разочарование по поводу решения проблемы?

В этой ситуации можно использовать анализ тональности на основе аспектов. Этот тип анализа текста исследует чувства и темы, стоящие за словами по различным каналам поддержки, таким как заявки в службу поддержки, разговоры в чате, электронные письма и опросы CSAT.Модель анализа текста может понимать слова или выражения, чтобы определить взаимодействие службы поддержки как положительное , отрицательное или нейтральное , понять, что было упомянуто (например, Service или UI / UX ), и даже определить настроения за словами (например, Печаль , Гнев и т. д.).

Выявление срочности: расставьте приоритеты срочными билетами

«С чего начать?» это вопрос, который часто задают себе представители службы поддержки клиентов.Срочность, безусловно, хорошая отправная точка, но как определить уровень срочности, не тратя драгоценное время на размышления?

Программное обеспечение для интеллектуального анализа текста может определять уровень срочности заявки клиента и соответствующим образом маркировать ее. Тикеты поддержки со словами и выражениями, обозначающими срочность, например «как можно скорее» или «сразу же» , должным образом помечены как Priority .

Чтобы увидеть, как анализ текста работает для определения срочности, ознакомьтесь с этой демонстрационной моделью обнаружения срочности MonkeyLearn.

Голос клиента (VoC) и отзывы клиентов

Когда вы получаете клиента, ключевым моментом становится его удержание, поскольку привлечение новых клиентов обходится в 5-25 раз дороже, чем удержание уже имеющихся. Вот почему пристальное внимание к голосу клиента может дать вашей компании четкое представление об уровне удовлетворенности клиентов и, как следствие, их удержании. Кроме того, это может дать вам полезную информацию, чтобы расставить приоритеты в дорожной карте продукта с точки зрения клиента.

Анализ ответов NPS

Возможно, у вашего бренда уже есть опрос об удовлетворенности клиентов, наиболее распространенным из которых является Net Promoter Score (NPS). В этом опросе задается вопрос: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете [бренд] другу или коллеге?» . Ответ — оценка от 0 до 10, и результат делится на три группы: промоутеров , пассивных и недоброжелателей .

Но вот и сложная часть: в конце есть открытый вопрос с ответом. «Почему вы выбрали Х-балл?» Ответ может дать вашей компании бесценную информацию.Без текста вам остается только догадываться, что пошло не так. А теперь, благодаря анализу текста, вам больше не нужно вручную читать эти открытые ответы.

Вы можете делать то же, что и Promoter.io: извлекать основные ключевые слова из отзывов ваших клиентов, чтобы понять, что хвалят или критикуют в вашем продукте. Упоминается ли ключевое слово «Продукт» в основном промоутерами или недоброжелателями? Обладая этой информацией, вы сможете использовать свое время, чтобы получить максимальную отдачу от ответов NPS и начать действовать.

Другой вариант — следовать по стопам Retently, используя анализ текста для классификации ваших отзывов по различным темам, таким как Поддержка клиентов, Дизайн продукта, и Характеристики продукта, затем анализируйте каждый тег с анализом настроений, чтобы увидеть, насколько положительно или отрицательно клиенты чувствовать по каждой теме. Теперь они знают, что они на правильном пути с дизайном продукта, но им еще нужно работать над функциями продукта.

Анализ опросов клиентов

Есть ли у вашей компании другая система опросов клиентов? Если это система баллов или закрытые вопросы, проанализировать ответы будет несложно: просто вычислите числа.

Однако, если у вас есть опрос с открытым текстом, независимо от того, предоставляется ли он по электронной почте или в форме онлайн, вы можете отказаться от ручной пометки каждого отдельного ответа, позволив анализу текста сделать эту работу за вас. Помимо экономии времени, вы также можете иметь согласованные критерии маркировки без ошибок, 24/7.

Business Intelligence

Анализ данных лежит в основе каждой операции бизнес-аналитики. Итак, что может сделать компания, чтобы понять, например, тенденции продаж и показатели с течением времени? С помощью числовых данных команда бизнес-аналитики может определить, что происходит (например, продажи X снижаются), но не , почему .Цифры легко анализировать, но они также несколько ограничены. С другой стороны, текстовые данные являются наиболее распространенным форматом деловой информации и могут предоставить вашей организации ценное представление о ваших операциях. Анализ текста с помощью машинного обучения может автоматически анализировать эти данные для немедленного анализа.

Например, вы можете запустить извлечение ключевых слов и анализ настроений в ваших упоминаниях в социальных сетях, чтобы понять, на что люди жалуются на ваш бренд.

Вы также можете запустить анализ настроений на основе аспектов для отзывов клиентов, в которых упоминается плохое качество обслуживания клиентов. В конце концов, 67% потребителей называют плохой клиентский опыт одной из основных причин ухода. Может быть, это плохая поддержка, неисправная функция, неожиданный простой или внезапное изменение цены. Анализ отзывов клиентов может пролить свет на детали, и команда сможет принять соответствующие меры.

А как же ваши конкуренты? Что говорят их обзоры? Пропустите их через свою модель анализа текста и посмотрите, что они делают правильно, а что неправильно, и улучшите ваше собственное принятие решений.

Продажи и маркетинг

Поиск — самая сложная часть процесса продаж. И становится все труднее и труднее. Отдел продаж всегда хочет заключать сделки, что требует повышения эффективности процесса продаж. Но 27% агентов по продажам тратят более часа в день на ввод данных вместо продажи, что означает, что критическое время теряется на административную работу, а не на закрытие сделок.

Анализ текста упрощает выполнение ручных задач по продажам, в том числе:

• Обновление статуса сделки как «Не интересует» в вашей CRM.
• Оценка потенциальных клиентов на основе описания компании.
• Выявление потенциальных клиентов в социальных сетях, выражающих покупательское намерение.

GlassDollar, компания, которая связывает учредителей с потенциальными инвесторами, использует текстовый анализ, чтобы найти наиболее качественные совпадения. Как? Они используют текстовый анализ для классификации компаний по их описаниям. Результаты, достижения? Они сэкономили дни ручной работы, и прогнозы были точными на 90% после обучения модели классификации текста.Вы можете узнать больше об их опыте работы с MonkeyLearn здесь.

Анализ текста может не только автоматизировать ручные и утомительные задачи, но также может улучшить вашу аналитику, чтобы сделать воронки продаж и маркетинга более эффективными. Например, вы можете автоматически анализировать ответы на ваши электронные письма и разговоры о продажах, чтобы понять, скажем, падение продаж:

• Какие блоки препятствуют заключению сделки?
• Что вызывает интерес у покупателя?
• Что беспокоит клиентов?

А теперь представьте, что цель вашего отдела продаж — нацелиться на новый сегмент вашего SaaS: людей старше 40 лет.Первое впечатление — товар им не нравится, но почему ? Просто отфильтруйте разговоры о продажах этой возрастной группы и запустите их в своей модели анализа текста. Команды продаж могут принимать более обоснованные решения, используя углубленный текстовый анализ разговоров с клиентами.

Наконец, вы можете использовать машинное обучение и анализ текста, чтобы улучшить общий процесс продаж. Например, Drift, маркетинговая платформа для общения, интегрировала MonkeyLearn API, чтобы позволить получателям автоматически отказываться от коммерческих писем в зависимости от того, как они отвечают.

Пора увеличить продажи и перестать тратить драгоценное время на потенциальных клиентов, которые никуда не денутся. Компания Xeneta, занимающаяся морскими перевозками, разработала алгоритм машинного обучения и обучила его определять, какие компании являются потенциальными клиентами, на основе описаний компаний, собранных через FullContact (SaaS-компания, имеющая описания миллионов компаний).

Вы можете сделать то же самое или настроить таргетинг на пользователей, которые посещают ваш веб-сайт, для:

• Получите информацию о том, где работают потенциальные клиенты, используя такую ​​услугу, как Clearbit, и классифицируйте компанию в соответствии с ее типом бизнеса, чтобы увидеть, является ли она потенциальным лидером.
• Извлекайте информацию, чтобы легко узнать должность пользователя, компанию, в которой он работает, ее вид деятельности и другую важную информацию.
• Оттачивайте наиболее квалифицированных потенциальных клиентов и экономьте время на их поиске: торговые представители получат информацию автоматически и сразу же начнут нацеливаться на потенциальных клиентов.

Product Analytics

Представим, что у вашего стартапа есть приложение в магазине Google Play. Вы получаете несколько необычно негативных комментариев.В чем дело?

Вы можете узнать, что происходит за считанные минуты, используя модель анализа текста, которая группирует обзоры по различным тегам, таким как Ease of Use и Integrations. Затем запустите их с помощью модели анализа настроений, чтобы выяснить, положительно или отрицательно отзываются о товарах клиенты. Наконец, с помощью MonkeyLearn Studio можно создавать графики и отчеты для визуализации и определения приоритетов проблем продукта.

Мы сделали это с помощью обзоров Slack с сайта обзора продуктов Capterra и получили довольно интересные выводы.Вот как это сделать:

• Мы проанализировали отзывы с помощью аспектно-ориентированного анализа тональности и распределили их по основным темам и настроениям.

• Мы извлекли ключевые слова с помощью средства извлечения ключевых слов, чтобы понять, почему отзывы, помеченные тегом «Эффективность-Качество-Надежность» , как правило, являются отрицательными.

Ресурсы для анализа текста

Существует ряд ценных ресурсов, которые помогут вам начать работу со всем, что может предложить анализ текста.

API анализа текста

Вы можете использовать библиотеки с открытым исходным кодом или API SaaS для создания решения для анализа текста, которое соответствует вашим потребностям. Библиотеки с открытым исходным кодом требуют много времени и технических ноу-хау, в то время как инструменты SaaS часто могут быть запущены сразу же и практически не требуют опыта программирования.

Библиотеки с открытым исходным кодом

Python

Python — наиболее широко используемый язык в научных вычислениях, точка. Такие инструменты, как NumPy и SciPy, сделали его быстрым, динамичным языком, который вызывает библиотеки C и Fortran там, где требуется производительность.

Эти вещи в сочетании с процветающим сообществом и разнообразным набором библиотек для реализации моделей обработки естественного языка (NLP) сделали Python одним из наиболее предпочтительных языков программирования для анализа текста.

NLTK

NLTK, набор инструментов для естественного языка, является лучшей в своем классе библиотекой для задач анализа текста. NLTK используется во многих университетских курсах, поэтому на нем написано много кода, и нет недостатка в пользователях, знакомых как с библиотекой, так и с теорией NLP, которые могут помочь ответить на ваши вопросы.

SpaCy

SpaCy — это промышленная статистическая библиотека НЛП. Помимо обычных функций, он добавляет интеграцию с глубоким обучением и модели сверточных нейронных сетей для нескольких языков.

В отличие от NLTK, которая является исследовательской библиотекой, SpaCy стремится быть проверенной на практике производственной библиотекой для анализа текста.

Scikit-learn

Scikit-learn — это полный и зрелый набор инструментов для машинного обучения для Python, построенный на основе NumPy, SciPy и matplotlib, что дает ему отличную производительность и гибкость для построения моделей анализа текста.

TensorFlow

Разработанная Google, TensorFlow на сегодняшний день является наиболее широко используемой библиотекой для распределенного глубокого обучения. Глядя на этот график, мы видим, что TensorFlow опережает конкурентов:

PyTorch

PyTorch — это платформа глубокого обучения, созданная Facebook и специально предназначенная для глубокого обучения. PyTorch — это библиотека, ориентированная на Python, которая позволяет вам определять большую часть архитектуры вашей нейронной сети в терминах кода Python и только внутренне имеет дело с низкоуровневым высокопроизводительным кодом.

Keras

Keras — широко используемая библиотека глубокого обучения, написанная на Python. Он разработан для обеспечения быстрых итераций и экспериментов с глубокими нейронными сетями, и как библиотека Python он уникально удобен для пользователя.

Важной особенностью Keras является то, что он предоставляет, по сути, абстрактный интерфейс для глубоких нейронных сетей. Фактические сети могут работать поверх Tensorflow, Theano или других бэкэндов. Эта внутренняя независимость делает Keras привлекательным вариантом с точки зрения его долгосрочной жизнеспособности.

Разрешающая лицензия MIT делает его привлекательным для предприятий, стремящихся разрабатывать собственные модели.

R

R — лучший язык для решения любых статистических задач. Его коллекция библиотек (13711 на момент написания статьи о CRAN намного превосходит возможности любого другого языка программирования для статистических вычислений и больше, чем у многих других экосистем. Короче говоря, если вы решите использовать R для чего-либо, связанного со статистикой, вы не будете окажетесь в ситуации, когда вам придется изобретать велосипед, не говоря уже о целой пачке.

Caret

Caret — это пакет R, предназначенный для создания полных конвейеров машинного обучения с инструментами для всего, от приема и предварительной обработки данных, выбора функций и автоматической настройки модели.

mlr

Проект «Машинное обучение в R» (сокращенно mlr) предоставляет полный набор инструментов машинного обучения для языка программирования R, который часто используется для анализа текста.

Java

Java не нуждается в представлении. Язык может похвастаться впечатляющей экосистемой, которая выходит за рамки самой Java и включает библиотеки других языков JVM, таких как Scala и Clojure.Помимо этого, JVM протестирована в боевых условиях, на ее разработку и настройку производительности были потрачены тысячи человеко-лет, поэтому Java, вероятно, обеспечит вам лучшую в своем классе производительность для всей вашей работы по НЛП с анализом текста.

CoreNLP

Стэнфордский проект CoreNLP предоставляет проверенный и активно поддерживаемый инструментарий НЛП. Хотя он написан на Java, у него есть API для всех основных языков, включая Python, R и Go.

OpenNLP

Проект Apache OpenNLP — еще один набор инструментов машинного обучения для НЛП.Его можно использовать на любом языке на платформе JVM.

Weka

Weka — это библиотека Java для машинного обучения под лицензией GPL, разработанная в Университете Вайкато в Новой Зеландии. В дополнение к исчерпывающему набору API-интерфейсов машинного обучения Weka имеет графический пользовательский интерфейс под названием Explorer , который позволяет пользователям в интерактивном режиме разрабатывать и изучать свои модели.

Weka поддерживает извлечение данных из баз данных SQL напрямую, а также глубокое обучение с помощью платформы deeplearning4j.

API-интерфейсы SaaS

Использование API-интерфейса SaaS для анализа текста имеет множество преимуществ:

Большинство инструментов SaaS представляют собой простые plug-and-play решения без библиотек для установки и без новой инфраструктуры.

API-интерфейсы SaaS предоставляют готовые к использованию решения. Вы даете им данные, и они возвращают анализ. Все остальные проблемы — производительность, масштабируемость, ведение журнала, архитектура, инструменты и т. Д. — перекладываются на сторону, ответственную за поддержку API.

Часто вам просто нужно написать несколько строк кода, чтобы вызвать API и получить обратно результаты.

API-интерфейсы SaaS обычно предоставляют готовые интеграции с инструментами, которые вы, возможно, уже используете. Это позволит вам создать действительно решение без кода. Узнайте, как интегрировать анализ текста с Google Таблицами.

Некоторые из наиболее известных SaaS-решений и API-интерфейсов для анализа текста включают:

В настоящее время идет дискуссия о построении и покупке, когда речь идет о приложениях для анализа текста: создайте свой собственный инструмент с помощью программного обеспечения с открытым исходным кодом или используйте Инструмент анализа текста SaaS?

Создание собственного программного обеспечения с нуля может быть эффективным и полезным, если у вас есть годы опыта в области науки о данных и инженерии, но это требует много времени и может стоить сотни тысяч долларов.

Инструменты SaaS, с другой стороны, представляют собой отличный способ погрузиться прямо в дело. Они могут быть простыми, легкими в использовании и столь же мощными, как создание собственной модели с нуля. MonkeyLearn — это платформа для анализа текста SaaS с десятками предварительно обученных моделей. Или вы можете настроить свой собственный, часто всего за несколько шагов для получения столь же точных результатов. И все это без опыта программирования.

Учебные наборы данных

Если вы поговорите с любым специалистом в области науки о данных, он скажет вам, что истинным узким местом для построения лучших моделей являются не новые и лучшие алгоритмы, а больше данных.

Действительно, в машинном обучении данные являются королем: простая модель, учитывая тонны данных, вероятно, превзойдет ту, которая использует все уловки из книги, чтобы превратить каждый бит обучающих данных в осмысленный ответ.

Итак, вот несколько высококачественных наборов данных, которые вы можете использовать для начала:

Классификация тем

• Набор данных новостей Reuters: один из самых популярных наборов данных для классификации текста; он содержит тысячи статей от Reuters, разделенных на 135 категорий в соответствии с их тематикой, например, «Политика», «Экономика», «Спорт» и «Бизнес».

• 20 Новостные группы: очень известный набор данных, содержащий более 20 тысяч документов по 20 различным темам.

Анализ настроений

• Обзоры продуктов: набор данных с миллионами отзывов покупателей о продуктах на Amazon.

• Twitter настроения авиакомпаний на Kaggle: еще один широко используемый набор данных для начала работы с анализом настроений. Он содержит более 15 тысяч твитов об авиакомпаниях (помеченных как положительные, нейтральные или отрицательные).

• Первые дебаты Республиканской партии в Twitter: еще один полезный набор данных с более чем 14000 помеченных твитов (положительных, нейтральных и отрицательных) из первых дебатов Республиканской партии в 2016 году.

Другие популярные наборы данных

• Спамбаза: этот набор данных содержит 4601 сообщение электронной почты, помеченное как спам, а не как спам.

• SMS Spam Collection: еще один набор данных для обнаружения спама. Он содержит более 5 тыс. SMS-сообщений, помеченных как спам, а не как спам.

• Разжигание ненависти и ненормативная лексика: набор данных, содержащий более 24 тыс. Помеченных твитов, сгруппированных по трем тегам: чистые, разжигающие ненависть и оскорбительные выражения.

Поиск больших объемов и высококачественных наборов обучающих данных — самая важная часть анализа текста, более важная, чем выбор языка программирования или инструментов для создания моделей. Помните, что конвейер машинного обучения с наилучшей архитектурой бесполезен, если его модели основаны на ненадежных данных.

Учебники по анализу текста

Лучший способ учиться — это делать.

Сначала мы рассмотрим учебники для конкретных языков программирования с использованием инструментов с открытым исходным кодом для анализа текста.Это поможет вам глубже понять доступные инструменты для выбранной вами платформы.

Затем мы рассмотрим пошаговое руководство по MonkeyLearn, чтобы вы могли сразу приступить к анализу текста.

Учебники с использованием библиотек с открытым исходным кодом

В этом разделе мы рассмотрим различные учебники по анализу текста на основных языках программирования для машинного обучения, которые мы перечислили выше.

Python

NLTK

Официальная книга NLTK — это полный ресурс, который учит вас NLTK от начала до конца.Кроме того, справочная документация является полезным ресурсом для консультации во время разработки.

Другие полезные руководства включают:

SpaCy

spaCy 101: все, что вам нужно знать: часть официальной документации, это руководство показывает вам все, что вам нужно знать, чтобы начать использовать SpaCy.

В этом руководстве показано, как создать конвейер WordNet с помощью SpaCy.

Кроме того, есть официальная документация по API, в которой объясняется архитектура и API SpaCy.

Если вы предпочитаете длинный текст, существует ряд книг о SpaCy или с его участием:

Scikit-learn

Официальная документация scikit-learn содержит ряд руководств по базовому использованию scikit-learn, построению конвейеров. , и оценивающих оценщиков.

Scikit-learn Tutorial: Machine Learning in Python показывает, как использовать scikit-learn и Pandas для исследования набора данных, его визуализации и обучения модели.

Для читателей, которые предпочитают книги, есть несколько вариантов:

Keras

На официальном веб-сайте Keras есть обширный API, а также учебная документация.Для читателей, которые предпочитают длинный текст, рекомендуется обратиться к книге «Глубокое обучение с Керасом». В книге используются примеры из реальной жизни, чтобы дать вам четкое представление о Керасе.

Другие руководства:

• Практическая классификация текста с помощью Python и Keras: в этом руководстве реализована модель анализа настроений с использованием Keras и показано, как обучать, оценивать и улучшать эту модель.

• Классификация текста в Keras: в этой статье строится простой классификатор текста на основе набора данных новостей Reuters.Он классифицирует текст статьи по ряду категорий, таких как спорт, развлечения и технологии.

TensorFlow

TensorFlow Tutorial для начинающих знакомит с математикой, лежащей в основе TensorFlow, и включает примеры кода, которые запускаются в браузере, что идеально подходит для исследования и обучения. Цель учебного пособия — классифицировать уличные знаки.

Книга «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» поможет вам получить интуитивное понимание машинного обучения с помощью TensorFlow и scikit-learn.

Наконец, есть официальное руководство по началу работы с TensorFlow.

PyTorch

Официальное руководство по началу работы от PyTorch показывает вам основы PyTorch. Если вас интересует что-то более практичное, ознакомьтесь с этим руководством по чат-боту; он показывает вам, как создать чат-бота с помощью PyTorch.

Учебник «Глубокое обучение для НЛП с помощью PyTorch» — это мягкое введение в идеи, лежащие в основе глубокого обучения, и их применение в PyTorch.

Наконец, официальный справочник API объясняет функционирование каждого отдельного компонента.

R

Caret

Краткое введение в пакет Caret показывает, как обучить и визуализировать простую модель. Практическое руководство по машинному обучению в R показывает, как подготовить данные, построить и обучить модель, а также оценить ее результаты. Наконец, у вас есть официальная документация, которая очень полезна для начала работы с Caret.

mlr

Для тех, кто предпочитает длинный текст, на arXiv можно найти обширный учебник по MLR. Это больше похоже на книгу, чем на статью, и в ней есть обширные и подробные образцы кода для использования mlr.

Java

CoreNLP

Если вы хотите узнать о CoreNLP, вам следует ознакомиться с учебным пособием Linguisticsweb.org, в котором объясняется, как быстро начать работу и выполнить ряд простых задач NLP из командной строки. Кроме того, в этом руководстве CloudAcademy показано, как использовать CoreNLP и визуализировать его результаты. Вы также можете ознакомиться с этим руководством, посвященным анализу настроений с помощью CoreNLP. Наконец, есть это руководство по использованию CoreNLP с Python, которое полезно для начала работы с этой структурой.

OpenNLP

Перво-наперво: официальное руководство Apache OpenNLP должно быть отправная точка. Книга «Укрощение текста» была написана разработчиком OpenNLP и использует фреймворк, чтобы показать читателю, как реализовать анализ текста. Более того, это руководство проведет вас по полной экскурсии по OpenNLP, включая токенизацию, часть тегов речи, синтаксический анализ предложений и разбиение на части.

Weka

В библиотеке Weka есть официальная книга «Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения», которая пригодится для знакомства с Weka.

Если вы предпочитаете видео тексту, существует также ряд MOOC, использующих Weka:

Практическое руководство по анализу текста с помощью MonkeyLearn

Представьте, что производительность вашей службы поддержки падает: вручную классифицируйте темы и отправьте каждый запрос в соответствующий отдел. делая их работу очень сложной.

Вы готовы к использованию решения для машинного обучения, но у вашей команды разработчиков просто нет времени или опыта, и вы не хотите нанимать новых сотрудников.

Хорошая новость заключается в том, что MonkeyLearn предлагает простую и удобную платформу для создания собственных моделей анализа текста без использования кода или машинного обучения.

Следуйте приведенным ниже пошаговым инструкциям по классификации и извлечению текста, чтобы узнать, как начать анализ текста с помощью машинного обучения всего за несколько минут. Это безболезненно и легко.

Создайте свой собственный классификатор текста

1. Создайте новую модель

Сначала перейдите на панель управления и нажмите «Создать модель», затем выберите «Классификатор»:

2. Теперь выберите «Классификация тем»

3.Загрузите данные для обучения классификатора

Первое, что нужно вашей новой модели, — это данные. Вы можете импортировать данные из файлов CSV или Excel или из Twitter, Gmail, Zendesk, Freshdesk и др .:

После загрузки данных вы приступите к обучению своей модели.

4. Определите теги

Следующим шагом будет определение тегов, которые вы хотите использовать в текстовом классификаторе при сортировке данных:

5.Начните обучение своей модели с добавления тегов к примерам

Теперь тегируйте текст в соответствии с вашими критериями.

Обучить вашу модель очень просто. Просто назначьте соответствующий тег для каждого фрагмента текста, как в примере ниже:

Если вы заметите, что некоторые примеры уже помечены, значит машинное обучение выполняет свою работу! Помните, что это первые шаги модели с вашими данными, поэтому она может делать некоторые ошибки на этом пути. Просто поменяйте теги, если что-то не так, и вы увидите более точные результаты в кратчайшие сроки.Чем больше данных вы пометите, тем точнее станет модель.

6. Протестируйте свой классификатор

Последним шагом является проверка классификатора текста. После того, как вы закончите размечать начальный набор примеров, перейдите на вкладку «Выполнить» и введите новый текст, чтобы увидеть, как он работает:

Если вы все еще видите ошибки, вы можете вернуться на вкладку «Сборка» для дальнейшее обучение.

Заставьте ваш новый классификатор текста работать

Теперь, когда ваш новый классификатор тем запущен и работает, все, что вам нужно сделать, это загрузить новые данные и позволить модели делать свое дело.С MonkeyLearn вы можете просто загрузить больше файлов CSV и Excel для анализа новых данных или использовать одну из наших интеграций:

Если вы умеете программировать, вы также можете использовать API MonkeyLearn для запуска модели анализа текста на Python, Ruby, PHP, Javascript или Java:

После того, как ваши данные будут проанализированы, вы сможете увидеть все с поразительной детализацией с помощью MonkeyLearn Studio.

А теперь перейдем к извлечению текста. Допустим, только что получены результаты вашего последнего опроса об удовлетворенности клиентов, и вам нужно найти способ просеять открытые ответы, чтобы заменить трудоемкие ручные процедуры.Эти ответы содержат важную информацию о том, как клиенты относятся к вашим услугам. Ваша цель — извлечь из этих ответов наиболее релевантные ключевые слова и получить полезную информацию.

Объедините это с анализом настроений, и вы также узнаете, как они относятся к этим темам: положительно , отрицательно или нейтрально .

1. Создайте новый экстрактор

Войдите в MonkeyLearn и перейдите на свою панель управления, нажмите «Создать модель», а затем «Экстрактор»:

2.Выберите способ загрузки данных модели

Теперь вы можете загружать данные с таких платформ, как Twitter или Gmail, или из служб поддержки клиентов, таких как Front, Zendesk и Freshdesk, а также из RSS и файлов CSV или Excel.

3. Создайте теги для своей модели для извлечения

Вам понадобится как минимум два тега, чтобы начать обучение модели извлечения текста, но вы всегда можете добавить больше по ходу, если считаете, что отсутствуют важные данные:

В этом примере выше мы выбираем теги, которые дадут нам представление о том, как клиенты видят три важных аспекта нашей услуги.Мы извлекли данные из нашего последнего опроса, используя теги Support , UX / UI и Pricing .

4. Обучите свой новый экстрактор текста

После того, как вы сказали своему экстрактору, на какие теги нужно обращать внимание, пришло время вручную пометить некоторые примеры, выделив слова и выражения, связанные с ними. После небольшого обучения вы начнете замечать, что экстрактор начинает предсказывать теги на основе ваших критериев:

. Вы можете вернуться на вкладку «Построить» и продолжить обучение своей модели, если она не предсказывает должным образом.

Что дальше? Вы готовы использовать новую модель извлечения текста. Вы можете скормить ему новые данные, загрузив новые файлы CSV и Excel или используя одну из интеграций MonkeyLearn:

Как мы упоминали ранее, MonkeyLearn также позволяет интегрировать экстрактор с его API, используя Python, Ruby, PHP, Javascript или Java:

Takeaway

Анализ текста больше не является эксклюзивной темой для инженеров-программистов с опытом машинного обучения.Он стал мощным инструментом, который помогает компаниям во всех отраслях получать полезные и действенные идеи из своих текстовых данных. Никогда еще экономия времени, автоматизация задач и повышение производительности не были такими простыми, что позволяет компаниям избавиться от громоздких задач и помогает своим командам предоставлять более качественные услуги своим клиентам.

Если вы хотите попробовать анализ текста, посетите MonkeyLearn и начните обучение своим собственным классификаторам и экстракторам текста — кодирование не требуется благодаря нашему удобному интерфейсу и интеграции.

Анализируйте текст с помощью ИИ для получения ценной информации

И взгляните на общедоступную информационную панель MonkeyLearn Studio, чтобы увидеть, что визуализация данных может сделать, чтобы увидеть ваши результаты в общих чертах или сверхмалых деталях.

Свяжитесь с нашей командой, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы по поводу анализа текста и машинного обучения, и мы поможем вам начать работу!

Важность понимания прочитанного

Хотя многие дети умеют читать, процесс чтения и действие понимания того, что вы читаете, — это две очень разные вещи.Чтение требует беглого разбора и смешивания различных фонетических звуков для создания слов. Понимание чтения, с другой стороны, предполагает обдумывание слов, которые были только что прочитаны, и определение значения только этих слов и текста в целом! Проще говоря, понимание прочитанного — это способность читать, понимать, обрабатывать и вспоминать только что прочитанное.

Понимание прочитанного> «Чтение»

Что ж, без надлежащих навыков понимания учащиеся неспособны понимать то, что они читают.Смысл чтения не в том, чтобы издавать звуки в голове или вслух, а в том, чтобы понять важных уроков, историй и аргументов. В процессе письма наши предки записали важные знания, которые мы можем понять, просто читая. Понимая то, что мы читаем, мы получаем важную информацию, понимаем научные теории, прошлые мнения и новые рубежи. (С точки зрения непрофессионала, именно благодаря чтению нам больше не нужно «открывать» гравитацию или независимость 182 стран с каждым новым поколением).

Очень важно иметь отличные навыки понимания прочитанного. Это увеличивает удовольствие и эффективность чтения и помогает не только в учебе, но и в профессиональном плане, а также в личной жизни человека. Представьте, например, что ваш начальник дает вам сложный документ: вы можете читать слова, но не можете понять, о чем вам говорится в документе. В чем тогда смысл умения «читать», если оно не может помочь вам двигаться вперед?

Понимание прочитанного есть везде

Многие родители ошибаются, полагая, что понимание прочитанного влияет только на английский язык / языковые навыки.Однако понимание имеет решающее значение для выживания в системе образования. Требование понимать прочитанное в отрывках и задачах со словами присутствует в жизни каждого студента, от урока математики до истории.

Естествознание: Дети читают и изучают многие связанные с наукой темы в течение всего K-12. Правильное понимание прочитанного заставит их читать и понимать факты о животных, растениях, Солнечной системе, научном методе и многом другом.

Math: Детям по математике часто задают задачи со словами.Без навыков понимания прочитанного детям будет сложно понять, о чем на самом деле спрашивают и что они говорят.

История: Детям рассказывают о многих значительных лидерах и событиях на протяжении всей истории, таких как Авраам Линкольн, Конституция и Гражданская война в США. Чтобы дети преуспели в чтении истории, они должны понимать, о чем говорится. Понимание чтения поможет им понять и обработать информацию в тексте.

Развитие понимания прочитанного

Вас не устраивают далеко идущие последствия понимания прочитанного? Не будь! Понимание на самом деле построить довольно просто.Тем не менее, это потребует ежедневного активного участия родителей или опекунов, когда вы будете направлять своего ребенка через мыслительные процессы, лежащие в основе понимания любого текста.

1. Ежедневная практика чтения: Все дети должны ежедневно проводить не менее получаса за чтением с любимым человеком. Это не только способствует положительному отношению к чтению, но также позволяет моделировать когнитивные шаги, необходимые для понимания прочитанного.
   (Серьезно, мы не можем этого достаточно подчеркнуть.Исследования бесконечны — каждому ребенку нужно ежедневно читать дома , чтобы добиться успеха).
2. Проверка понимания: Читаете ли вы или ваш ребенок читает, периодически задавайте ключевых вопросов на понимание во время чтения. Это не только поможет вам увидеть, понимают ли они то, что читают, но также научит их, какие вопросы они должны задавать себе во время чтения.

   Перед запуском
   -Посмотрите на обложку и заголовок! Как вы думаете, о чем будет эта книга?
   — Вы что-нибудь знаете по этой теме?
   -Какие типы персонажей, по вашему мнению, будут в истории?

   В течение
   Останавливайтесь периодически (каждый абзац или страницу) и спрашивайте:
   — «Кто?»
   

   — «Что только что произошло?»
   — «Где?»
   В ключевых моментах вы также можете спросить: «Как это произошло?» и «Почему это произошло?»

   По мере прохождения рассказа убедитесь, что ваш ребенок цепляется за рассказ, спрашивая: «Что произошло на данный момент?»

   Научите их предсказывать / воображать / выдвигать гипотезы, задавая вопрос: «Как вы думаете, как персонаж справится с ситуацией?»

   Кроме того, устраните их сомнения и дайте им возможность высказаться в своей повседневной практике чтения, спросив

   «Есть ли что-нибудь, что вам интересно прямо сейчас?» После:
   Проверьте, понял ли ваш ребенок текст, спросив
   — «Что это было за главное сообщение в рассказе / тексте? »
   — «Расскажи мне историю своими словами»
   «Какие события в этой истории были самыми важными?»
3. Сделайте соединений .Читая вслух, вы и ваши дети поделитесь своим опытом, связанным с этой историей, и попросите их поделиться своим. Это не только вызывает интерес к чтению, но и основывает их на идее, что в процессе чтения есть что-то общее и разделяемое, и вкладывает их в рассказ.
   
4. Создайте визуал . Иногда детям трудно представить себе то, что они только что прочитали. Помогите своим детям визуализировать, описывая сцену, персонажей и сюжет.Вы даже можете спросить их, что они визуализируют, и попросить их нарисовать карандашом, ручкой, маркерами или цветными карандашами. Они будут вовлечены в создание своей собственной истории, которая поможет им получить более четкое представление о том, что происходит.
5. Делайте выводы и прогнозы . Выводы и прогнозы идут рука об руку с заданием вопросов. Вывод — это способность брать подсказки и полученные знания из текста и делать выводы о том, что будет дальше. Чтобы помочь им сделать вывод, попросите их предсказать, что может произойти дальше в рассказе
   «О чем автор хочет, чтобы вы думали?»
   «Как вы думаете, почему персонаж сделал ______?»
   «Как вы думаете, что будет дальше?»
   «Если бы у этой истории было продолжение, как вы думаете, о чем бы она была?»
6. Устраните любые недоразумения. Важно вернуться и перечитать , как только ваш ребенок запутается ! Убедитесь, что вы отслеживаете прогресс вашего ребенка в понимании. В тот момент, когда они не могут ответить на один из ваших вопросов, будь то первое предложение или середина, или, может быть, даже в конце, сделайте резервную копию и перечитайте !

Со временем, когда вы с любовью поможете им осознать важность понимания и вместе пролистаете бесконечные истории, вы увидите, как ваш ребенок выучит шаги, необходимые для понимания прочитанного — медленно, а затем все сразу: )

Артикул:

Монтгомери, Кортни.«Как улучшить понимание прочитанного: 8 советов экспертов». Как улучшить понимание прочитанного: 8 советов экспертов. PrepScholar, 25 июня 2016 г. Web. 10 октября 2017 г.

Осевальт, Джинни. «6 советов, которые помогут вашему ребенку улучшить понимание прочитанного». Понял. Org. Интернет. 10 октября 2017 г.

Темы: Фокус, Чтение, Искусство английского языка, Учусь, Дети, Книги, Математический джинн, Родители, Саут-Плейнфилд, грамотность воображение, Понимание прочитанного, Северный Брансуик, Воспитание, активные умы, Объем памяти, Концентрация, Английский, Языковые искусства, Грамматика, Лучшее чтение, Книги для детей, Лучшее воспитание, Непрерывное обучение, Детское образование, Потребности ребенка, Продолжение обучения, Критическое мышление, Когнитивное развитие, Самообучение, Фундаментальное обучение, Изучение привычек для детей, Строительные блоки обучения, Детский сад, Pre-k, Выражая чувства, Эмоции, Летнее чтение, Лучшая фокусировка, Интернет-чтение, Содействие обучению, Пища для размышлений, Привычки домашней работы, Печатные книги, Легкое чтение, Здоровые привычки, Дети и домашнее задание, Изучая стратегии, Лучшие привычки в учебе, Морганвилл, Литература, Академический успех, Базовые навыки, Основные навыки, Лучшее образование, Положительное подкрепление, детское развитие, ELA, Родительские навыки, Родительские вехи, Второй класс, Второклассник, Первый класс, Родительско-дочерние отношения, Читающий Джинн, Перед сном, Словарный запас, Растущие умы, Зрение Слова, тяжелая работа, смешивание неврологический, головной мозг, 2019, что работает в 2020 году, контекст ежедневное чтение, словарный запас, вывод сборщик слов

Дерево синтаксического анализа в конструкции компилятора

В этой статье мы изучим концепцию и использование дерева синтаксического анализа в конструкции компилятора.Во-первых, давайте проверим два термина:

• Разбор: Это означает разделение (предложения) на его составные части и описание их синтаксических ролей, или просто это акт синтаксического анализа строки или текста.
• Дерево: Дерево может быть широко используемым абстрактным типом данных, который имитирует иерархическую древовидную структуру с корневым значением и поддеревьями молодых людей с родительским узлом, представленными как группа связанных узлов.

Дерево синтаксического анализа:

• Дерево синтаксического анализа — это иерархическое представление терминалов или нетерминалов.
• Эти символы (терминальные или нетерминальные) представляют собой вывод грамматики для получения входных строк.
• При синтаксическом анализе строка создается с помощью начального символа.
• Начальный символ грамматики должен использоваться как корень дерева синтаксического анализа.
• Листья дерева синтаксического анализа представляют терминалы.
• Каждый внутренний узел представляет грамматические произведения.

Правила построения дерева синтаксического анализа:

1. Все конечные узлы должны быть терминалами.
2. Все внутренние узлы не должны быть терминалами.
3. Обход по порядку дает исходную входную строку.

Пример-1:
Давайте возьмем пример Грамматики (Правила производства).

 S -> САБ
А -> а
B -> b 

Входная строка — «sab», тогда дерево синтаксического анализа:

Пример-2:
Давайте возьмем другой пример грамматики (производственные правила).

 S -> AB
А -> с / а
B -> d / bB 

Входная строка — «acbd», тогда дерево синтаксического анализа:

Использование дерева синтаксического анализа:

• Это помогает в синтаксическом анализе, отражая синтаксис языка ввода.
• Он использует представление ввода в памяти со структурой, соответствующей грамматике.
• Преимущества использования деревьев синтаксического анализа, а не семантических действий: вы будете выполнять несколько проходов по информации без повторного синтаксического анализа ввода.

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Практикуйте экзамен GATE задолго до самого экзамена с помощью предметных и общих викторин, доступных в курсе GATE Test Series Course .

Изучите все концепции GATE CS с бесплатными живыми классами на нашем канале YouTube.

Текстовый набор данных рецептов синтеза неорганических материалов

Точность экстракции

Общий выход экстракции трубопровода составляет 28%, что означает, что из 53 538 параграфов в твердом состоянии только 15 144 из них вызывают сбалансированную химическую реакцию. В качестве теста полного конвейера извлечения мы случайным образом извлекли 100 абзацев из набора абзацев, классифицированных как твердотельный синтез, и проверили их на полноту извлеченных данных. Из 100 абзацев мы нашли 30, которые не содержали полного набора исходных материалов и конечных продуктов, а это означает, что эксперт-человек не сможет восстановить реакцию по этим абзацам.Остальные 70 абзацев потенциально могут внести свой вклад в набор данных, поскольку они предоставляют всю информацию о исходных материалах и конечных продуктах. Проверка этих 70 параграфов показала, что 42 потенциальных реакции не были реконструированы из-за неполного или чрезмерного набора извлеченных материалов-предшественников / мишеней или невозможности проанализировать химический состав, что делает невозможным балансировку реакции. Первая потеря возникает из-за более низкого повторного вызова алгоритма MER, который мы обменяли на более высокую точность, в то время как проблема синтаксического анализа возникает из-за сложной записи, используемой для объекта материалов.

Оценка точности записей набора данных была проведена путем случайного отбора 100 записей и ручной проверки каждого извлеченного поля на соответствие исходному абзацу. Расчетная точность, полнота и оценка F1 для каждого атрибута ввода данных приведены в таблице 2. В целом мы достигли высокой точности при извлечении целей (точность 97%), предшественников (оценка F1 99%), операций ( F1-оценка 90%) и уравновешивающие реакции (точность 95%). Более низкая точность условий нагрева (F1-оценка <90%) в основном вызвана случаями, когда этап нагрева пропускается алгоритмом извлечения операций.Восстановление условий смешивания показывает относительно низкую точность с оценкой F1 65%. Это в значительной степени связано с неправильной идентификацией MER материала устройства или вещества среды, используемой для смешивания, а также потому, что эти условия часто не упоминаются в том же предложении, что и процедура смешивания.

Этот анализ приводит нас к выводу, что на уровне химии (правильные прекурсоры, мишени, реакции) точность набора данных составляет 93%.При включении всех операций и их условий точность извлечения и правильного назначения всех элементов рецепта (химии, операций и атрибутов операций) составляет 51%, что является низким показателем из-за низкой производительности при извлечении атрибутов смешивания. Для многих твердотельных рецептов особенности смешивания прекурсоров менее важны, поэтому этот сбой экстракции менее критичен. При рассмотрении только правильности рецепта без условий нагрева и смешивания (т.е. химии, операций и реакций) точность возрастает до 64%.

Стоит отметить, что для этого набора данных мы стремились достичь более высокой точности извлечения данных за счет более низкого отзыва (т.е. лучше пропустить запись данных, чем предоставить неправильную), поэтому скорость извлечения низкая. Тем не менее, построение сбалансированного химического уравнения устанавливает дополнительные ограничения для целей и прекурсоров и помогает уменьшить потенциальные ошибки, которые могли быть вызваны анализом состава. Это приводит к перекосу показателей в сторону более высокой точности идентификации целей и предшественников по сравнению с операциями.

Анализ набора данных

Чтобы проверить разнообразие записей, представляющих набор данных, мы сначала получили список уникальных материалов (целей и прекурсоров) и реакций. Набор данных содержит 13 009 уникальных целей, 1845 уникальных предшественников и 16 290 уникальных реакций. Почти в 10 раз меньшее разнообразие прекурсоров по сравнению с мишенями можно объяснить тем фактом, что в целом исследователи работают с набором общеизвестных прекурсоров. В таблице 3 представлены десять наиболее частых целей, предшественников и реакций в наборе данных.Целевые соединения точно охватывают типы материалов, наиболее часто изучаемые в последние два десятилетия с помощью твердотельного синтеза. Это катодные материалы литий-ионных аккумуляторов (LiFePO ₄ , LiMn ₂ O ₄ и LiNi _0,5 Mn _1,5 O ₄ ), а также перовскиты для мультиферроиков, светодиодов и приложений CMOS 915 (BaTiO 3 , BiFeO ₃ , SrTiO ₃ , Y ₃ Al ₅ O ₁₂ ). Возможно, что этот список «первой десятки» материалов смещен из-за набора издателей, которые дали нам разрешение на доступ к их научному корпусу.Например, Американское физическое общество не было включено и, возможно, внесло в список другие соединения.

Затем мы оцениваем химическое пространство, охватываемое набором данных. Для каждого химического элемента мы вычислили количество реакций, которые включают данный элемент в мишень. Результаты отображены на рис. 2 в рамке с градиентом от желтого к зеленому в верхней части окна каждого элемента. В базе данных преобладают целевые материалы, содержащие Ti, Sr, Ba, La, Fe -> 3000 реакций включают эти мишени с этими элементами.Это также отражено в списке из десяти наиболее часто встречающихся целевых материалов, появляющихся в наборе данных (Таблица 3). Следующими по распространенности мишенями являются материалы с Li, Ca, Nb, Mn, Bi — 2 000–3 000 реакций с этими элементами в мишенях. Наименее распространенными элементами являются Au, Pt, Os, Be — <13 реакций в наборе данных содержат эти элементы. Редкие и радиоактивные элементы, такие как франций, радий, технеций или прометий, не представлены в целевых материалах набора данных.

Карта химического пространства, охваченного набором данных. Для каждого элемента рамка, окрашенная в градиент от желтого к зеленому, представляет собой общее количество реакций, в результате которых образуется целевое соединение, содержащее элемент. Гистограмма под каждым элементом показывает список ионов, сопряженных с элементом в соединениях-предшественниках. Длина полоски соответствует средней температуре обжига по всем реакциям с использованием данного прекурсора (т. Е. Элемент + противоион). Элементы, встречающиеся в пяти и менее целях, отображаются серым цветом.«Ас» означает ацетатный радикал CH ₃ COO ^— в формуле соединения.

Мы также исследовали совместное присутствие химических элементов и наиболее типичных противоионов в материалах-прекурсорах и определили среднюю температуру обжига, используемую с каждым из этих прекурсоров. Здесь мы оперативно определяем температуру обжига как температуру, используемую на последнем этапе нагрева в последовательности операций синтеза. Результаты показаны на рис. 2 в виде гистограмм для каждого элемента.Цвет полоски соответствует определенному противоиону. Чистый элемент в качестве предшественника показан пурпурным цветом. Длина полосы обозначает среднюю температуру обжига.

В этом представлении мы видим, что набор данных точно отображает известные аспекты химии твердого тела. Например, катионы щелочных и переходных металлов часто вводятся в реакцию через различные предшественники, включая бинарные оксиды, нитриды, сульфиды и т.д .; или простые соли, такие как карбонаты, фосфаты и нитраты.В то же время некоторые катионы в соединениях-предшественниках можно найти только в форме оксидов или чистых элементов (например, Be, Sc, Hf, Ru, Os, Rh, Pb, Nb, Pt, Au,…).

В твердотельном синтезе противоион управляет температурой плавления или разложения предшественника и может определять, когда предшественник становится активным во время синтеза. Распределение температур обжига на рис. 2 очень хорошо согласуется с этим утверждением и показывает, как разные прекурсоры используются в разных температурных режимах во время твердотельного синтеза.Например, синие полосы обычно имеют большую длину (высокая средняя температура), чем красные, потому что бориды, карбиды и нитриды переходных металлов часто имеют более высокие температуры реакции, чем их соответствующие оксиды, из-за тугоплавкой природы их предшественников. С другой стороны, зеленые полоски относительно короче (более низкая средняя температура обжига), чем красные, потому что по сравнению с оксидами и сложными оксидными анионами (карбонаты, фосфаты и т. Д.) Синтез с гидроксидами, оксалатами и ацетатами способствует более низкотемпературным реакциям. поскольку они часто гомогенно смешиваются путем осаждения из раствора.Этот анализ температуры на основе данных основан на прекурсоре, и мы признаем, что температуры реакции также зависят от термической стабильности и реакционной способности целевых соединений. Тем не менее, эта цифра представляет собой полуколичественную отправную точку для исследователей: если целевой материал разлагается при относительно низкой температуре, может быть лучше выбрать прекурсор, который имеет тенденцию становиться активным при более низкой температуре.

Чтобы продемонстрировать разнообразие маршрутов синтеза, представленных в наборе данных, мы отсортировали последовательность шагов синтеза в соответствии со следующими заранее заданными шаблонами (таблица на рис.3):

• одностадийный синтез состоит только из операций перемешивания / измельчения твердых веществ и не более одного этапа нагрева (окончательный обжиг) без доизмельчения,

• синтез с измельчением в жидкой среде до гомогенизации ( без растворения) исходные материалы в любой жидкой среде,

• синтез на основе раствора содержит любой тип растворения исходных материалов в растворителе,

• синтез с промежуточным нагревом имеет одну или несколько стадий нагрева (не включая сушку после смешивания с жидкой частью) перед окончательным обжигом материалов.

Соответствие между выбором пути синтеза и противоионами прекурсоров. В верхней таблице приведен пример четырех определенных типов синтеза: одностадийный синтез, на основе раствора, синтез с промежуточными стадиями нагрева, синтез, включая измельчение прекурсоров в жидких средах. Круговые диаграммы справа отображают долю каждого маршрута синтеза в наборе данных. Диаграммы, похожие на пончики, представляют собой доли четырех маршрутов синтеза (приведенных в таблице) для каждого противоиона, используемого в прекурсорах.«Ас» означает ацетатный радикал CH ₃ COO ^— в формуле соединения. «Org» означает органический радикал (–CH–) в формуле соединения.

Во-первых, мы обнаружили, что различные типы синтеза представлены в базе данных почти равномерно (верхняя круговая диаграмма на рис. 3): 26% материалов синтезируются в один этап, 25% маршрутов синтеза выполняются с промежуточным нагревом. стадия (и) перед окончательным обжигом, 21% синтезов содержат измельчение (гомогенизацию) в жидкости, а 14% требуют растворения прекурсоров в растворителе.Остальные рецепты (14%) либо не содержат подробной процедуры синтеза (6%), либо путь более сложен (8%).

Поскольку выбор противоиона, используемого в прекурсоре, часто сильно зависит от метода синтеза, мы рассмотрели, какой тип синтеза является общим для конкретного иона в прекурсоре. Мы запросили подмножество реакций, которые включают данный противоион в соединении-предшественнике, и рассчитали долю каждого типа синтеза в этом подмножестве. Полученные круговые диаграммы показаны на рис.3. Возникающая картина согласуется с известными аспектами твердотельного синтеза. Например, при осаждении твердых веществ во время синтеза предшественник растворяется в растворе. Как показано на рис. 3, в синтезе на основе раствора (оранжевая фракция) часто используются растворимые предшественники с нитратами, ацетатами и органическими (СН-содержащими) радикалами. Некоторые противоионы более поддаются одностадийному синтезу, чем другие, например, хлориды, сульфиды и гидриды не требуют большой дополнительной обработки.С другой стороны, относительно стабильные предшественники, такие как оксиды и карбонаты, обрабатываются различными способами, часто требующими промежуточного нагрева и измельчения. Вероятно, это связано с обычным образованием реакционных примесей и неравновесных промежуточных продуктов во время последовательностей реакций ^45,46 .

Разработанный нами конвейер экстракции позволяет автоматически обрабатывать научные абзацы и определять оттуда ключевую информацию о твердотельном синтезе. Однако конвейер по-прежнему страдает от некоторых проблем с интеллектуальным анализом текста.Во-первых, большинство ошибок в конвейере возникает из-за неправильной токенизации абзацев и предложений. Хотя токенизатор ChemDataExtractor ²² значительно превосходит другие пакеты НЛП в текстах, связанных с химией, он по-прежнему не может правильно обрабатывать формулы больших смесей и твердых растворов, а также химические названия, состоящие из нескольких слов. Мы связываем эту проблему с тем, что ChemDataExtractor был обучен на органических химических объектах, и его использование для распознавания неорганических токенов требует модификации алгоритмов.Во-вторых, не существует установленного шаблона или шаблона для описания процедуры синтеза, что приводит к значительной неоднозначности и трудностям, когда метод синтеза интерпретируется даже экспертом ⁴⁷ . Это требует разработки более совершенных моделей извлечения текста, учитывающих особенности научного потока текста. В-третьих, хотя набор данных был создан из параграфов, описывающих твердотельный синтез (как определено алгоритмом классификации), он также содержит реакции для синтеза прекурсоров на основе раствора, такие как золь-гель (рис.3). Тем не менее, эти записи в основном выпадали позже, потому что в большинстве из них используются органические предшественники со сложными радикалами, и балансирование таких химических уравнений становится сложным. Наконец, мы обнаружили, что большинство материалов, изученных и синтезированных после 2000-х годов, часто являются модифицированными (например, легированными, замещенными элементами) соединениями, смесями, стеклами или твердыми растворами. Разбить такие материалы на состав и построить сбалансированные уравнения реакций непросто. Для некоторых соединений с легированными и замещенными элементами мы включили информацию о модифицирующих элементах и ​​соответствующих прекурсорах в цепочку реакций (см. Методы).Один из способов реконструировать реакции для смесей, твердых растворов, сплавов и т. Д. — разделить весь материал на соединения и сопоставить их с соответствующими предшественниками. Вместо того, чтобы полностью решить эту проблему, мы решили настроить гибкую структуру данных, которая позволяет пользователю ее развивать.

«Выпивка» — морфемный разбор слова, разбор по составу (корневой суффикс, префикс, окончание). «Напитки»

напиток

Состав слова «напиток» :

корень — [пи], формирующий суффикс — [th]

Предложения со словом «пить»

Единственное шампанское, которое можно пить из маленького Бутылка 200 мл через соломинку прямо на дискотеке.

После плодотворной работы можно было полностью расслабиться, на время забыть о рутинных заботах, выпить молодого вина и спеть озорные песни.

Ей запретили пить и почти курить.

Маленькие капризничали, просили выпить, а большие дрались и играли в фантики.

Лариса погладила его по голове, потому что он рос и умнел, Марина снисходительно улыбалась детской наивности, Степан вообще игнорировал его, а Алексей Тихонович, вместо того, чтобы пить больше стаканов и расспрашивать других, лучше ли жить в такой квартире или в собственном доме, встал, подошел к окну и подумал.

Вечером пошел к старушке Клавдии Петровне попить чаю.

Он хранил свою жизнь и себя аккуратно; когда он перестал пить, то не мог сдвинуться с места.

И подумал, как хорошо сидеть в таком буфете, слушать тонкие свистки проезжающих электричек, греться у печки и пить пиво из кружки.

Разберите слово по составу, что оно означает?

Разбор слова по составу один из видов лингвистических исследований, цель которого — определить структуру или состав слова, классифицировать морфемы по месту в слове и установить значение каждой из них.В школьной программе это также называется синтаксическим анализом морфемы … Сайт с практическими рекомендациями поможет правильно разобрать любую часть речи онлайн: существительное, прилагательное, глагол, местоимение, причастие, причастие, наречие, числительное.

План: Как разобрать слово?

При синтаксическом разборе морфем соблюдайте определенную последовательность выделения значимых частей. Начните с того, чтобы «убрать» морфемы с конца, используя метод «раздевания корня». Подходите к анализу осмысленно, избегайте бездумных разделений.Определите значения морфем и выберите одинаковые корневые слова, чтобы подтвердить правильность анализа.

• Запишите слово так же, как и в домашнем задании. Прежде чем приступить к разборке сочинения, выясните его лексическое значение (значение).
• Определите из контекста, к какой части речи он относится. Вспомните особенности слов, относящихся к этой части речи:
• • изменчивый (имеет окончание) или неизменный (не имеет окончания)
  • есть ли у него формирующий суффикс?
• Найдите концовку.Для этого склоняйтесь по регистру, меняйте число, пол или человека, спрягайте — переменная часть будет окончанием. Помните об изменяемых словах с нулевым окончанием, обязательно укажите, если оно есть: sleep (), friend (), audibility (), gratitude (), ate ().
• Выделите основу слова как часть без окончания (и формирующего суффикса).
• Обозначьте префикс в базе (если есть). Для этого сравните одинаковые корневые слова с префиксами и без них.
• Определите суффикс (если есть).Чтобы проверить, выберите слова с разными корнями и с одним и тем же суффиксом, чтобы они выражали одно и то же значение.
• Найдите корень в основании. Для этого сравните несколько связанных слов. Их общая часть — это корень. Запомните одни и те же корневые слова с чередующимися корнями.
• Если в слове два (или более) корня, обозначьте соединяющую гласную (если есть): листопад, звездолет, садовник, пешеход.
• Отметьте формирующие суффиксы и постфиксы (если есть)
• Еще раз проверьте синтаксический анализ и выделите все важные части значками

В начальной школе разобрать слово — означает выделить окончание и основу, затем обозначить префикс с суффиксом, подобрать одинаковые корневые слова и затем найти их общую часть: корень, и все.

* Примечание: Минобразования РФ рекомендует для общеобразовательных школ три учебных комплекса по русскому языку в 5-9 классах. У разных авторов разбор морфемы по составу отличается подходом. Чтобы избежать проблем с домашним заданием, сравните приведенную ниже процедуру синтаксического анализа с вашим учебником.

Порядок полного синтаксического анализа морфем по составу

Во избежание ошибок предпочтительно связывать синтаксический анализ морфем с деривационным синтаксическим анализом.Такой анализ называется формально-семантическим.

• Установите часть речи и проведите графический морфемный анализ слова, то есть обозначьте все доступные морфемы.
• Выпишите окончание, определите его грамматическое значение. Укажите суффиксы словоформы (если есть)
• Запишите основу слова (без формирующих морфем: окончаний и формирующих суффиксов)
• Найдите морфемы. Выпишите суффиксы и префиксы, обоснуйте их выбор, объясните их значение
• Корень: свободный или связанный.Для слов со свободными корнями составьте цепочку словообразования: «напиши-то → напиши-напиши → напиши-ое», «dry (oh) → dry-ar () → dry-ar-nits» -(и)». Для слов со связанными корнями выберите слова с единой структурой: «платье-раздевание-переодевание».
• Запишите корень, возьмите те же коренные слова, укажите возможные варианты, чередование гласных или согласных в корнях.

Как найти морфему в слове?

Пример полного морфемного синтаксического анализа глагола «спал»:

• окончание «а» указывает на форму глагола женского рода, единственного числа, прошедшего времени, сравните: проспал;
• основание гандикапа «проспал»;
• два суффикса: «a» — суффикс основы глагола, «l» — этот суффикс, образует глаголы прошедшего времени,
• приставку «pro» — действие со значением потери, неудобства, cf .: просчитаться, проиграть, упустить;
• словообразовательная цепочка: сон — проспал — проспал;
• корень «cn» — в родственных словах возможны чередования cn // cn // sleep // syp. Однокорневые слова: сон, засыпание, сонливость, недосыпание, бессонница.

Схема разбора на состав напитка:

напиток e

Разбор слова композиция.

Состав слова «напиток»:

Соединительная гласная: отсутствует

Постфикс: отсутствует

Морфемы — части слова питьевой

Подробная разбивка слова напиток по составу .Слово cope, префикс, суффикс и окончание слова. Мофемный состав слова напиток, его рисунок и части слова (морфология).

• Схема морфем: pi / th / e
• Структура слова по морфемам: корень / корень / окончание
• Схема (построение) слова drink по составу: корень пи + корень t + окончание е
• Список морфем в слове пить:
  • пи — корень
  • т это корень
  • е — конец
• Типы морфов и их количество в слове drink:
  • доставка: отсутствует — 0
  • королева: напиток — 2
  • соединительный ледник: отсутствует — 0
  • cyffix: отсутствует — 0
  • постфикс: отсутствует — 0
  • конец: e — 1

Всего морфем в слове: 3.

Словообразовательный разбор слова drink

• Основа слова: напиток ;
• Словообразовательные аффиксы: префикс отсутствует , суффикс отсутствует , постфикс отсутствует ;
• Словообразование: ○ сложение или сращивание основы (или целого слова), неправильное сложение, так как образовано без соединительной гласной ;
• Способ обучения: производная, так как образуется в 1 (один) способ .

См. Также другие словари:

Однокорневые слова… это слова с корнем … принадлежащие к разным частям речи, и в то же время близкие по значению … Слова с одним корнем к слову пить

Какое слово означает пить в единственном и множественном числе формы. Что пить пить?

Полный морфологический анализ слова «пить»: часть речи, начальная форма, морфологические особенности и формы слова. Направление науки о языке, где изучается слово … Морфологический анализ выпивки

Ударение в слове выпивка: на какой слог ударение и как… Слово «пить» правильно пишется как … Ударение в слове пить

Синонимы к слову «пить». Онлайн-словарь синонимов: найдите синонимы к слову «пить». Слова-синонимы, похожие слова и похожие выражения в … Синонимы для питья

Анаграммы (составить анаграмму) к слову пить, смешивая буквы … Анаграммы для питья

К чему снится пить — толкование снов, узнать для бесплатно в нашем соннике к чему снится пить. … Виденный во сне напиток означает это… Сонник: к чему снится пить

Морфемный разбор слова пить

Морфемный разбор слова принято называть разбором слова по составу — это поиск и анализ морфем (частей слова), входящих в данное слово.

Морфемный разбор слова выпивка очень прост. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

Давайте проведем морфемный синтаксический анализ правильно, для этого нам достаточно пройти 5 шагов:

• Определение части речи слова — первый шаг;
• второй — выбираем окончание: для изменчивых слов сопрягаем или раздуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) — окончаний нет;
• дальше ищем основу.Это самая легкая часть, потому что для определения основы вам просто нужно отрезать конец. Это будет основой слова;
• Следующий шаг — поиск корня слова. Подбираем родственные слова для питья (их еще называют однокорневыми), тогда корень слова будет очевиден;
• Остальные морфемы мы находим, выбирая другие слова, образованные таким же образом.

Как видите, парсинг морфемы делается просто. Теперь давайте определим основные морфемы слова и проанализируем их.

Схема разбора состава напитков:

drink em

Разбор слова композиция.

Состав слова «напитки»:

Соединительная гласная: отсутствует

Постфикс: отсутствует

Морфемы — части слова напитки

Подробная разбивка слова напитки по сочинение.Слово cope, префикс, суффикс и окончание слова. Мофема, род слов пьет, его рисунок и часть слов (морфы).

• Схема морфем: p / e
• Структура слова по морфемам: корень / окончание
• Схема (построение) слова drink по составу: корень pt + окончание em
• Список морфем в слове drinks:
• Типы морфов и их количество в слове drink:
  • доставка: отсутствует — 0
  • королева: p — 1
  • соединительный ледник: отсутствует — 0
  • cyffix: отсутствует — 0
  • постфикс: отсутствует -0
  • конец: нет -1

Всего морфем в слове: 2.

Словообразовательный разбор слова drink

• Основа слова: p ;
• Словообразовательные аффиксы: префикс отсутствует , суффикс отсутствует , постфикс отсутствует ;
• Словообразование: или непроизводное, то есть не производное от другого корневого слова; или образованные не-прилагательным способом: путем отсечения суффикса от основы прилагательного или глагола ;
• Метод обучения:

  или непроизводное, то есть не производное от другого корневого слова; или образовано не прилагательным: путем отсечения суффикса от основы прилагательного или глагола

  .

См. Также другие словари:

Полный морфологический анализ слова «напитки»: часть речи, начальная форма, морфологические особенности и формы слова. Направление науки о языке, где изучается слово … Морфологический разбор напитков

Ударение в слове напитки: на какой слог падает ударение и как … Слово «напитки» правильно пишется как .. Ударение в слове напитки

Анаграммы (составьте анаграмму) к слову напитки, смешивая буквы… Анаграммы для слова напитки

Морфемный разбор слова drink

Морфемный разбор слова обычно называется разбором слова по составу — это поиск и анализ морфем (частей слова), входящих в данное слово .

Морфемный разбор слова пить очень просто. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

Давайте проведем морфемный синтаксический анализ правильно, для этого нам достаточно пройти 5 шагов:

• Определение части речи слова — первый шаг;
• второй — выбираем окончание: для изменчивых слов сопрягаем или раздуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) — окончаний нет;
• дальше ищем основу.Это самая легкая часть, потому что для определения основы вам просто нужно отрезать конец. Это будет основой слова;
• Следующий шаг — поиск корня слова. Подбираем родственные слова для напитков (их еще называют однокорневыми), тогда корень слова будет очевиден;
• Остальные морфемы мы находим, выбирая другие слова, образованные таким же образом.

Как видите, парсинг морфемы делается просто. Теперь давайте определим основные морфемы слова и проанализируем их.

  строка1 <- "Это строка"
string2 <- 'Если я хочу включить в строку «кавычки», я использую одинарные кавычки » 

 > "Это строка без закрывающей кавычки.
+
+
+ ПОМОГИТЕ Я застрял  

  double_quote <- "\" "# или '"'
single_quote <- '\' '# или "'"  

  x <- c ("\" "," \\ ")
Икс
#> [1] "\" "" \\ "
writeLines (x)
#> "
#> \  

  x <- "\ u00b5"
Икс
#> [1] "µ"  

  c («один», «два», «три»)
#> [1] "один" "два" "три"  

  str_length (c ("a", "R для науки о данных", NA))
#> [1] 1 18 NA  

  str_c ("x", "y")
#> [1] "ху"
str_c ("x", "y", "z")
#> [1] "xyz"  

  str_c ("x", "y", sep = ",")
#> [1] "x, y"  

  x <- c ("abc", нет данных)
str_c ("| -", x, "- |")
#> [1] "| -abc- |" NA
str_c ("| -", str_replace_na (x), "- |")
#> [1] "| -abc- |" "| -NA- |"  

  str_c ("префикс-", c ("a", "b", "c"), "-suffix")
#> [1] «префикс-а-суффикс» «префикс-b-суффикс» «префикс-с-суффикс»  

  имя <- "Хэдли"
time_of_day <- "утро"
день рождения <- ЛОЖЬ

str_c (
  "Хорошо", время_дня, "", имя,
  if (день рождения) "и С ДНЕМ РОЖДЕНИЯ",
  "."
)
#> [1] "Доброе утро, Хэдли".  

  str_c (c ("x", "y", "z"), collapse = ",")
#> [1] "x, y, z"  

  x <- c («Яблоко», «Банан», «Груша»)
str_sub (х, 1, 3)
#> [1] "App" "Ban" "Pea"
# отрицательные числа считают в обратном порядке от конца
str_sub (х, -3, -1)
#> [1] "ple" "ana" "ear"  

  str_sub ("а", 1, 5)
#> [1] "a"  

  str_sub (x, 1, 1) <- str_to_lower (str_sub (x, 1, 1))
Икс
#> [1] «яблоко» «банан» «груша»  

  # Турецкий имеет два "i": с точкой и без нее, и это
# имеет другое правило использования заглавных букв:
str_to_upper (c ("я", "ı"))
#> [1] «Я» «Я»
str_to_upper (c ("i", "ı"), locale = "tr")
#> [1] "İ" "I"  

  x <- c («яблоко», «баклажан», «банан»)

str_sort (x, locale = "en") # английский
#> [1] "яблоко" "банан" "баклажан"

str_sort (x, locale = "haw") # гавайский
#> [1] "яблоко" "баклажан" "банан"  

  x <- c («яблоко», «банан», «груша»)
str_view (x, "an")  

  # Для создания регулярного выражения нам понадобится \\
точка <- "\\."

# Но само выражение содержит только один:
writeLines (точка)
#> \.

# И это говорит R искать явное.
str_view (c ("abc", "a.c", "bef"), "a \\. c")  

  х <- "а \\ б"
writeLines (x)
#> a \ b

str_view (x, "\\\\")  

  x <- c («яблочный пирог», «яблоко», «яблочный пирог»)
str_view (x, "яблоко")  

  # Ищите буквальный символ, который обычно имеет особое значение в регулярном выражении
str_view (c ("abc", "a.c »,« a * c »,« a c »),« a [.] c »)  

  str_view (c («abc», «a.c», «a * c», «a c»), «. [*] C»)  

  str_view (c («abc», «a.c», «a * c», «a c»), «a []»)  

  str_view (c («серый», «серый»), «gr (e | a) y»)  

  x <- "1888 год - самый длинный год в римских цифрах: MDCCCLXXXVIII"
str_view (x, "CC?")  

  str_view (fruit, "(..) \\ 1", match = TRUE)  

  x <- c («яблоко», «банан», «груша»)
str_detect (x, "e")
#> [1] ИСТИНА ЛОЖЬ ИСТИНА  

  # Найти все слова, содержащие хотя бы одну гласную, и исключить
no_vowels_1 <-! str_detect (слова, «[aeiou]»)
# Найти все слова, состоящие только из согласных (не гласных)
no_vowels_2 <- str_detect (слова, «^ [^ aeiou] + $»)
идентичные (no_vowels_1, no_vowels_2)
#> [1] ИСТИНА  

  слово [str_detect (words, "x $")]
#> [1] "коробка" "секс" "шестерка" "налог"
str_subset (слова, "x $")
#> [1] «коробка» «пол» «шестерка» «налог»  

  df <- tibble (
  слово = слова,
  я = seq_along (слово)
)
df%>%
  фильтр (str_detect (слово, "x $"))
#> # Стол: 4 x 2
#> слово i
#>  
#> 1 коробка 108
#> 2 пол 747
#> 3 шесть 772
#> 4 налог 841  

  x <- c («яблоко», «банан», «груша»)
str_count (x, «а»)
#> [1] 1 3 1

# Сколько в среднем гласных в слове?
означает (str_count (слова, "[aeiou]"))
#> [1] 1.aeiou] ")
  )
#> # Стол: 980 x 4
#> слово i гласные согласные
#>    
#> 1 а 1 1 0
#> 2 в состоянии 2 2 2
#> 3 примерно 3 3 2
#> 4 абсолютное 4 4 4
#> 5 принять 5 2 4
#> 6 счет 6 3 4
#> #… С еще 974 строками  

  str_count ("abababa", "aba")
#> [1] 2
str_view_all ("abababa", "aba")  

  has_noun%>%
  str_match (имя существительное)
#> [, 1] [, 2] [, 3]
#> [1,] "гладкий" "" "гладкий"
#> [2,] "лист" "" "лист"
#> [3,] "глубина" "" "глубина"
#> [4,] "курица" "a" "курица"
#> [5,] "припаркованный" "" "припаркованный"
#> [6,] "солнце" "" "солнце"
#> [7,] "огромный" "" "огромный"
#> [8,] "мяч" "" "мяч"
#> [9,] "женщина" "" женщина "
#> [10,] «а помогает» «а» «помогает»  

  x <- c («яблоко», «груша», «банан»)
str_replace (x, «[aeiou]», «-»)
#> [1] "-pple" "p-ar" "b-nana"
str_replace_all (x, «[aeiou]», «-»)
#> [1] "-ppl-" "p - r" "b-n-n-"  

  x <- c («1 дом», «2 машины», «3 человека»)
str_replace_all (x, c ("1" = "один", "2" = "два", "3" = "три"))
#> [1] "один дом" "две машины" "три человека"  

  предложения%>%
  голова (5)%>%
  str_split ("")
#> [[1]]
#> [1] "" березовая "каноэ" скользнула "" по "" "гладью"
#> [8] "доски".
#>
#> [[2]]
#> [1] "Приклейте" "" лист "" к "" "
#> [6] "темный" "синий" "фон."
#>
#> [[3]]
#> [1] «Легко» «сказать» «о« глубине »» «колодца».
#>
#> [[4]]
#> [1] "В эти" "дни" "" "курица" "нога" "" "" а "
#> [8] «редкое» «блюдо».
#>
#> [[5]]
#> [1] "Рис" "часто" подается "в" круглых "мисках."  

  "a | b | c | d"%>%
  str_split ("\\ |")%>%
  .[[1]]
#> [1] "a" "b" "c" "d"  

  предложения%>%
  голова (5)%>%
  str_split ("", simpleify = ИСТИНА)
#> [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [, 5] [, 6] [, 7] [, 8]
#> [1,] "" березовое "каноэ" скользило "" по "" гладким "доскам".
#> [2,] "Приклейте" "" лист "" к "" "" темному "" синему "" фону."
#> [3,] "" легко "" "сказать" "" глубину "" "" а "
#> [4,] "В эти" "дни" "" "курица" "нога" "" "а" "редко"
#> [5,] "Рис" "часто" подается "в" круглых "мисках." ""
#> [, 9]
#> [1,] ""
#> [2,] ""
#> [3,] "хорошо".
#> [4,] "блюдо".
#> [5,] ""  

  полей <- c ("Имя: Хэдли", "Страна: Новая Зеландия", "Возраст: 35")
поля%>% str_split (":", n = 2, simpleify = TRUE)
#> [, 1] [, 2]
#> [1,] "Имя" "Хэдли"
#> [2,] "Country" "NZ"
#> [3,] "Возраст" "35"  

  x <- "Это приговор.Это еще одно предложение ».
str_view_all (x, граница ("слово"))  

 
str_split (x, "") [[1]]
#> [1] «Это» «есть» «предложение». ""          "Этот"
#> [7] "является" другим "предложением".
str_split (x, граница ("слово")) [[1]]
#> [1] "This" "is" "" предложение "" This "" is "" другое "
#> [8] "предложение"