Слова «оплата» морфологический и фонетический разбор
Объяснение правил деление (разбивки) слова «оплата» на слоги для переноса.
Онлайн словарь Soosle.ru поможет: фонетический и морфологический разобрать слово «оплата» по составу, правильно делить на слоги по провилам русского языка, выделить части слова, поставить ударение, укажет значение, синонимы, антонимы и сочетаемость к слову «оплата».
Содержимое:
- 1 Слоги в слове «оплата» деление на слоги
- 2 Как перенести слово «оплата»
- 3 Морфологический разбор слова «оплата»
- 4 Разбор слова «оплата» по составу
- 5 Сходные по морфемному строению слова «оплата»
- 6 Синонимы слова «оплата»
- 7 Ударение в слове «оплата»
- 8 Фонетическая транскрипция слова «оплата»
- 9 Фонетический разбор слова «оплата» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)
- 10 Предложения со словом «оплата»
- 11 Сочетаемость слова «оплата»
- 12 Значение слова «оплата»
- 13 Как правильно пишется слово «оплата»
- 14 Ассоциации к слову «оплата»
Слоги в слове «оплата» деление на слоги
Количество слогов: 3
По слогам: о-пла-та
По правилам школьной программы слово «оплата» можно поделить на слоги разными способами.
Допускается вариативность, то есть все варианты правильные. Например, такой:
оп-ла-та
По программе института слоги выделяются на основе восходящей звучности:
о-пла-та
Ниже перечислены виды слогов и объяснено деление с учётом программы института и школ с углублённым изучением русского языка.
п примыкает к этому слогу, а не к предыдущему, так как не является сонорной (непарной звонкой согласной)
Как перенести слово «оплата»
оп—лата
опла—та
Морфологический разбор слова «оплата»
Часть речи:
Имя существительное
Грамматика:
часть речи: имя существительное;
одушевлённость: неодушевлённое;
род: женский;
число: единственное;
падеж: именительный;
отвечает на вопрос: (есть) Что?
Начальная форма:
оплата
Разбор слова «оплата» по составу
| о | приставка |
| плат | корень |
| а | окончание |
оплата
Сходные по морфемному строению слова «оплата»
Сходные по морфемному строению слова
Синонимы слова «оплата»
1.
вознаграждение
2. покрытие
3. расчет
4. роялти
5. выплата
6. уплата
7. уплачивание
8. плата
9. платеж
10. расплата
Ударение в слове «оплата»
опла́та — ударение падает на 2-й слог
Фонетическая транскрипция слова «оплата»
[апл`ата]
Фонетический разбор слова «оплата» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)
| Буква | Звук | Характеристики звука | Цвет |
|---|---|---|---|
| о | [а] | гласный, безударный | о |
| п | [п] | согласный, глухой парный, твёрдый, шумный | п |
| л | [л] | согласный, звонкий непарный (сонорный), твёрдый | л |
| а | [`а] | гласный, ударный | а |
| т | [т] | согласный, глухой парный, твёрдый, шумный | т |
| а | [а] | гласный, безударный | а |
Число букв и звуков:
На основе сделанного разбора делаем вывод, что в слове 6 букв и 6 звуков.
Буквы: 3 гласных буквы, 3 согласных букв.
Звуки: 3 гласных звука, 3 согласных звука.
Предложения со словом «оплата»
Удержать среднюю зарплату на предкризисном уровне не помог даже двукратный рост минимальной оплаты труда с января 2009 г.
Источник: Коллектив авторов, Социальная поддержка: уроки кризисов и векторы модернизации, 2010.
В величину минимального размера оплаты труда не включается компенсационные, стимулирующие и социальные выплаты.
Источник: Аурика Луковкина, Заработная плата, 2009.
Это означает, что уровень заработной платы не может быть ниже минимального размера оплаты труда, установленного государством.
Источник: Аурика Луковкина, Заработная плата, 2009.
Сочетаемость слова «оплата»
1.
2. дополнительная оплата
3. достойная оплата
4. оплата труда
5. оплата товара
6. оплата работ
7. минимальный размер оплаты труда
8. система оплаты труда
9. вопрос оплаты
10. получить оплату
11. требовать оплаты
12. договориться об оплате
13. (полная таблица сочетаемости)
Значение слова «оплата»
ОПЛА́ТА , -ы, ж. 1. Действие по знач. глаг. оплатить—оплачивать. Оплата труда рабочих. (Малый академический словарь, МАС)
Как правильно пишется слово «оплата»
Правильно слово пишется: опла́та
Нумерация букв в слове
Номера букв в слове «оплата» в прямом и обратном порядке:
- 6
о
1 - 5
п
2 - 4
л
3 - 3
а
4 - 2
т
5 - 1
а
6
Ассоциации к слову «оплата»
Наложение
Штраф
Тариф
Квитанция
Проезд
Вексель
Расход
Налогоплательщик
Долгов
Выплата
Платёж
Страхование
Издержка
Наличные
Услуга
Предоставление
Подлежащее
Возмещение
Корреспонденция
Взнос
Льгота
Чек
Счёт
Стоимость
Пошлина
Поставка
Оказание
Скидка
Отправление
Бюджет
Доставка
Закупка
Потребитель
Аванс
Кредитор
Кредит
Затрата
Валюта
Проживание
Абонент
Поставщик
Компенсация
Вознаграждение
Работодатель
Сумма
Аренда
Размер
Уведомление
Ссуда
Оклад
Перечисление
Гонорар
Обязательство
Подписка
Правонарушение
Товар
Уплата
Найм
Пособие
Кредитка
Заказчик
Занятость
Выдача
Труд
Договор
Минимальный
Коммунальный
Должностной
Заработный
Кредитный
Гарантированный
Ежемесячный
Знаковый
Почтовый
Маркий
Имущественный
Бюджетный
Денежный
Пенсионный
Предусмотренный
Частичный
Юридический
Жилищный
Банковский
Административный
Установленный
Платный
Страховой
Фактический
Нормативный
Налоговый
Своевременный
Производиться
Подлежать
Предъявить
Оплатить
Обеспечиваться
Оплачивать
Предусматривать
Предъявлять
«Оплата» морфологический разбор слова — ассоциации, падежи и склонение слов
- Найти слова начинающиеся на «оплата»
- Найти слова содержащие «оплата»
- Найти слова заканчивающиеся на «оплата»
Гипо-гиперонимические отношения
действие оплата зарплатаПрилагательные к слову оплата
Какой бывает оплата? Предлагаем подбор прилагательных на основе литературных произведений и статей.
суточной
поштучной
поощрительной
равной
барской
средней
указанной
экой
другой
окончательной
просроченной
скудной
скромной
прежней
неплохой
двухмесячной
расписанной
простой
правильной
тройной
вставленной
безналичной
символической
официальной
комбинированной
большой
меньшой
одинаковой
поминутной
никакой
произведенной
легкой
отличной
неудовлетворительной
эксклюзивной
записанной
максимальной
частичной
лучшей
необходимой
всякой
обещанной
удвоенной
низкой
назначенной
совместной
почасовой
недостаточной
неполной
предложенной
хорошей
льготной
номинальной
нынешней
щедрой
натуральной
сниженной
увеличенной
предоставленной
начальной
законной
отдельной
нищенской
достаточной
Глаголы к слову оплата
Что может оплата? Что можно сделать с оплатой? Подбор подходящих глаголов на основе русского языка.
равняться
сократиться
отказаться
получить
подарить
иметься
выражаться
идти
производить
оказаться
основываться
спросить
потребовать
осуществляться
уходить
существовать
остаться
последовать
разбираться
подсоединяться
давать
зависеть
выходить
распасться
входить
заполнять
найти
увеличиться
успокоить
подлежать
произойти
начисляться
вестись
исчезнуть
представлять
утраиваться
прилагаться
фиксироваться
приносить
возникнуть
проявить
задержаться
браться
проводиться
говорить
поступить
производиться
вырасти
делиться
отражать
высказаться
соответствовать
увеличиваться
придавать
пообещать
задерживаться
составлять
преобладать
предлагаться
превосходить
занять
проделывать
сделать
пересилить
Ассоциации к слову оплата
Подбор ассоциативного ряда.
Слова, которые в той или иной степени ассоциируются с искомым.
проезд
год
наслаждение
звездолет
сервис
центр
клика
категория
закладная
назидание
болезнь
получатель
зависимость
удовольствие
постоянная
номинал
точка
деньга
лечение
мед
устройство
концерт
труппа
хлеб
мудрость
выработка
восстановление
пребывание
дензнак
пересылка
горючее
гинея
трафик
требование
контора
табличка
вожак
деяние
счет
бутылка
единица
номер
клиент
капитан
контракт
суббота
принятие
хозяин
золото
допущение
вилла
выступление
представление
сбор
рождение
сема
прошлое
спасение
подтверждение
сити
поддержка
наем
консультация
данное
Анаграммы
лопата
Гиперонимы
действие
деньги
Гипонимы
зарплата
Какого рода оплата (морфологический разбор)
Разбор слова по части речи, роду, числу, одушевленности и падежу.
Часть речи:
существительное
Род:
женский
Число:
единственное
Одушевленность:
неодушевленное
Падеж:
именительный
Склонение существительного оплата (какой падеж)
Склонение слова по падежу в единственном и множественном числах.
| Падеж | Вопрос | Ед.число | Мн. число |
|---|---|---|---|
| Именительный | (кто, что?) | оплата | оплаты |
| Родительный | (кого, чего?) | оплаты | оплат |
| Дательный | (кому, чему?) | оплате | оплатам |
| Винительный | (кого, что?) | оплату | оплаты |
| Творительный | (кем, чем?) | оплатой | оплатами |
| Предложный | (о ком, о чём?) | оплате | оплатах |
Сфера употребления
Финансы Текстиль Деловая лексика Охрана труда ПочтаПредложения со словом оплата
Наш робот составил несколько предложений в автоматическом режиме.
Оцените его работу, тем самым Вы поможете ему стать более совершенным.
1. Оплата услужливо успокоила на исчезнувший миг
1
0
2. Оплата чудно заполняла с чудовищным плакатом
1
0
3. Оплата пошагово давала без всяческого титула
1
0
Напишите свои варианты ассоциаций
Смотрите также
Перевод Ассоциации Анаграммы Синонимы и антонимы Морфологический разбор Склонения Спряжения
Буква в начале Буква в конце
ОКПД 2 — Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности: коды 2022 года, расшифровка
Приказы и постановления
Список документов о введении в действие, отмене классификатора, внесении важных правок. Обратите внимание, что показаны не все официальные документы по классификатору, а только наиболее значимые.
- Приказ Росстандарта от 31 января 2014 г.
№14-ст — в документ с момента издания вносились изменения
1. Принять ОКВЭД2 ОК 029-2014 (КДЕС Ред. 2), ОКПД2 ОК 034-2014 (КПЕС 2008) с датой введения в действие 01.02.2014.
2. Отменить ОКВЭД ОК 029-2001 (КДЕС Ред. 1), ОКВЭД ОК 029-2007 (КДЕС Ред. 1.1), ОКПД ОК 034-2007 (КПЕС 2002), ОКДП ОК 004-93, ОКУН ОК 002-93, ОКП ОК 005-93 с 1 января 2015 года. - Приказ Росстандарта от 30 сентября 2014 г. №1261-ст
Установить переходный период до 1 января 2016 года. - Приказ Росстандарта от 10 ноября 2015 г. №1745-ст
Установить переходный период до 1 января 2017 года. - Приказ Росстандарта от 17 февраля 2016 г. №41-ст
Дополнить Приказ Росстандарт от 31 января 2014 г. №14-ст пунктом 8 о введении собирательных классификационных группировок. - Приказ Росстандарта от 20 марта 2017 г. №162-ст
Дополнить Приказ Росстандарта №14-ст от 31.01.2014 пунктом 15 о введении собирательных классификационных группировок для ОКВЭД 2 и ОКПД 2.
№14-ст — в документ с момента издания вносились изменения Приказы, касающиеся изменений в классификаторе (добавления, удаления и корректировки данных), перечислены во вкладке списка изменений.
Изменения и поправки
Всего для классификатора утверждено 72 изменения, в списке показаны последние 70.
| Номер | Документ (основание для изменения) | Введение в действие |
|---|---|---|
| 72/2022 | Приказ Росстандарта от 30.08.2022 №849-ст | 01.10.2022 |
| 71/2022 | Приказ Росстандарта от 26.07.2022 №693-ст | 01.09.2022 |
| 70/2022 | Приказ Росстандарта от 26.07.2022 №692-ст | 01.09.2022 |
| 69/2022 | Приказ Росстандарта от 26.07.2022 №685-ст | 01.09.2022 |
| 68/2022 | Приказ Росстандарта от 21.06.2022 №486-ст | 01.08.2022 |
| 67/2022 | Приказ Росстандарта от 26.05.2022 №387-ст | 01.07.2022 |
| 66/2022 | Приказ Росстандарта от 27.04.2022 №235-ст | 01.07.2022 |
| 65/2022 | Приказ Росстандарта от 04.02.2022 №58-ст | 01. 03.2022 |
| 64/2021 | Приказ Росстандарта от 23.12.2021 №1850-ст | 01.02.2022 |
| 63/2021 | Приказ Росстандарта от 07.12.2021 №1734-ст | 01.01.2022 |
| 62/2021 | Приказ Росстандарта от 07.12.2021 №1733-ст | 01.01.2022 |
| 61/2021 | Приказ Росстандарта от 07.10.2021 №1084-ст | 01.12.2021 |
| 60/2021 | Приказ Росстандарта от 07.10.2021 №1083-ст | 01.12.2021 |
| 59/2021 | Приказ Росстандарта от 12.08.2021 №710-ст | 01.09.2021 |
| 58/2021 | Приказ Росстандарта от 16.06.2021 №562-ст | 01.07.2021 |
| 57/2021 | Приказ Росстандарта от 10.06.2021 №532-ст | 01.07.2021 |
| 56/2021 | Приказ Росстандарта от 21.05.2021 № 423-ст | 01.07.2021 |
| 55/2021 | Приказ Росстандарта от 27.04.2021 №303-ст | 01.06.2021 |
| 54/2021 | Приказ Росстандарта от 12. 04.2021 № 202-ст | 01.06.2021 |
| 53/2021 | Приказ Росстандарта от 12.04.2021 № 198-ст | 01.06.2021 |
| 52/2021 | Приказ Росстандарта от 12.04.2021 № 196-ст | 01.06.2021 |
| 51/2021 | Приказ Росстандарта от 10.02.2021 № 68-ст | 01.03.2021 |
| 50/2021 | Приказ Росстандарта от 10.02.2021 № 67-ст | 01.03.2021 |
| 49/2020 | Приказ Росстандарта от 29.12.2020 № 1426-ст | 01.02.2021 |
| 48/2020 | Приказ Росстандарта от 02.12.2020 № 1242-ст | 09.01.2021 |
| 47/2020 | Приказ Росстандарта от 23.09.2020 № 663-ст | 01.11.2020 |
| 46/2020 | Приказ Росстандарта от 27.08.2020 N 549-ст | 01.10.2020 |
| 45/2020 | Приказ Росстандарта от 01.06.2020 N 247-ст | 01.06.2020 |
| 44/2020 | Приказ Росстандарта от 26.05. 2020 N 230-ст | 01.01.2021 |
| 43/2020 | Приказ Росстандарта от 12.02.2020 №58-ст | 01.03.2020 |
| 42/2020 | Приказ Росстандарта от 11.02.2020 №55-ст | 01.03.2020 |
| 40/2019 | Приказ Росстандарта от 24.12.2019 №1463-ст | 01.01.2020 |
| 39/2019 | Приказ Росстандарта от 14.11.2019 №1145-ст | 01.12.2019 |
| 38/2019 | Приказ Росстандарта от 27.09.2019 №809-ст | 01.01.2020 |
| 37/2019 | Приказ Росстандарта от 18.09.2019 №711-ст | 01.10.2019 |
| 36/2019 | Приказ Росстандарта от 17.07.2019 №401-ст | 01.08.2019 |
| 34/2019 | Приказ Росстандарта от 20.02.2019 №46-ст | 01.05.2019 |
| 33/2018 | Приказ Росстандарта от 29.12.2018 №1190-ст | 01.01.2020 |
| 32/2018 | Приказ Росстандарта от 24.10.2018 №842-ст | 01. 01.2019 |
| 31/2018 | Приказ Росстандарта от 16.10.2018 №784-ст | 01.11.2018 |
| 30/2018 | Приказ Росстандарта от 10.07.2018 №407-ст | 01.10.2018 |
| 29/2018 | Приказ Росстандарта от 10.07.2018 №406-ст | 01.10.2018 |
| 28/2018 | Приказ Росстандарта от 29.03.2018 №159-ст | 01.06.2018 |
| 27/2018 | Приказ Росстандарта от 13.02.2018 №66-ст | 01.04.2018 |
| 26/2018 | Приказ Росстандарта от 30.01.2018 №36-ст | 01.04.2018 |
| 25/2017 | Приказ Росстандарта от 21.02.2017 №2049-ст | 01.03.2018 |
| 24/2017 | Приказ Росстандарта от 21.12.2017 №2047-ст | 01.03.2018 |
| 23/2017 | Приказ Росстандарта от 21.12.2017 №2045-ст | 01.03.2018 |
| 22/2017 | Приказ Росстандарта от 08.09.2017 №791-ст | 01.12.2017 |
| 21/2017 | Приказ Росстандарта от 08. 09.2017 №1044-ст | 01.11.2017 |
| 20/2017 | Приказ Росстандарта от 03.08.2017 №791-ст | 01.11.2017 |
| 19/2017 | Приказ Росстандарта от 03.05.2017 №347-ст | 01.07.2017 |
| 18/2016 | Приказ Росстандарта от 07.10.2016 N 1326-ст | 01.01.2017 |
| 17/2016 | Приказ Росстандарта от 07.10.2016 №1325-ст | 01.01.2017 |
| 16/2016 | Приказ Росстандарта от 07.10.2016 №1324-ст | 01.01.2017 |
| 15/2016 | Приказ Росстандарта от 28.09.2016 №1239-ст | 01.01.2017 |
| 14/2016 | Приказ Росстандарта от 28.09.2016 №1238-ст | 01.01.2017 |
| 13/2016 | Приказ Росстандарта от 28.09.2016 №1237-ст | 01.01.2017 |
| 12/2016 | Приказ Росстандарта от 26.08.2016 №948-ст | 01.11.2016 |
| 11/2016 | Приказ Росстандарта от 24.06. 2016 №679-ст | 01.09.2016 |
| 10/2016 | Приказ Росстандарта от 12.05.2016 №311-ст | 01.07.2016 |
| 9/2016 | Приказ Росстандарта от 12.05.2016 №310-ст | 01.07.2016 |
| 8/2016 | Приказ Росстандарта от 14.04.2016 №260-ст | 01.06.2016 |
| 7/2016 | Приказ Росстандарта от 24.03.2016 №204-ст | 01.06.2016 |
| 6/2016 | Приказ Росстандарта от 17.02.2016 №40-ст | 01.06.2016 |
| 5/2015 | Приказ Росстандарта от 10.12.2015 N 2149-ст | 01.03.2016 |
| 4/2015 | Приказ Росстандарта от 10.12.2015 N 2148-ст | 01.03.2016 |
| 3/2015 | Приказ Росстандарта от 26.11.2015 № 1999-ст | 01.11.2015 |
| 2/2015 | Приказ Росстандарта от 17.08.2015 № 1166-ст | 01.11.2015 |
| 1/2015 | Приказ Росстандарта от 26.05.2015 № 424-ст | 01. 08.2015 |
Последняя дата актуализации классификатора на нашем сайте — 29.09.2022.
Скачать ОКПД 2
Доступен для скачивания 1 файл:
okpd.xlsx
MS Excel, 596 Кб
от 02.10.2022
Платеж Определение и значение | Dictionary.com
- Основные определения
- Викторина
- Связанный контент
- Примеры
- Британский
Показывает уровень оценки в зависимости от сложности слова.
[ pey-muhnt ]
/ ˈpeɪ mənt /
Сохранить это слово!
См. синонимы для: платеж / платежи на Thesaurus.com
Показывает уровень оценки в зависимости от сложности слова.
существительное
то, что оплачивается; уплаченная сумма; компенсация; вознаграждение.
акт об оплате.
награда или наказание; возмездие.
ВИКТОРИНА
Сыграем ли мы в «ДОЛЖЕН» ПРОТИВ. «ДОЛЖЕН» ВЫЗОВ?
Должны ли вы пройти этот тест на «должен» или «должен»? Это должно оказаться быстрым вызовом!
Вопрос 1 из 6
Какая форма обычно используется с другими глаголами для выражения намерения?
Происхождение платежа
13:00–50; Среднеанглийский, вариант paiement<среднефранцузский. См. pay 1 , -ment
ДРУГИЕ СЛОВА ОТ СЛОВА payment
pro·pay·ment, прилагательноеСлова рядом с payment
payload, payload вспомогательный модуль, payloader, специалист по полезной нагрузке, paymaster, оплата, оплата по результатам, Payne , операция Пейна, выплата, выплата
Dictionary.com Unabridged На основе Random House Unabridged Dictionary, © Random House, Inc., 2022
Слова, связанные с оплатой
сумма, вознаграждение, денежные средства, депозит, выплата, плата, расходы, пенсия, премия, возмещение, возмещение, перевод, возмещение, возмещение, реституция, возврат, вознаграждение, зарплата, урегулирование, субсидия
Как использовать оплату в предложении
Он работал 70 дней подряд, принимая в качестве оплаты только чаевые.
Последний выживший бар?|Юджин Робинсон|15 сентября 2020 г.|Ози
К ней присоединятся два основателя финансовых технологий, Юваль Таль из платежной компании Payoneer и Ронен Ассия из eToro, социальной торговой сети и мульти- брокерские операции с активами.
Она была одной из немногих в мире женщин-руководителей банков. Теперь она основывает финтех-венчурную группу|Клэр Зиллман, репортер|15 сентября 2020 г.|Fortune
Apple временно заблокировала WordPress от обновлений, поскольку веб-представление направляло пользователей на страницу оплаты в ее приложении.
Apple пересматривает правила App Store, чтобы разрешить приложения для потоковой передачи игр, разъяснить покупки в приложениях и многое другое|Сара Перес|11 сентября 2020 г.|TechCrunch
Второй раунд прямых платежей будет стоить около 29 долларов.0 миллионов.
«Тощий стимул»: Сенат проголосует за пакет на 500 миллиардов долларов. Что он включает и чего не включает|Лэнс Ламберт|9 сентября 2020 г.
|Fortune
|FortuneЭкспериментальные политики используют это денежное вливание, которое происходит раз в поколение, чтобы переосмыслить, как правительства осуществляют выплаты гражданам.
Интеллектуальный стимул: наличные как код|Клэр Битти|9 сентября 2020 г.|MIT Technology Review
Он пытался связаться с врачом Health Republic, чтобы отменить решение медсестры и получить разрешение на оплату.
Моя страховая компания убила меня, несмотря на Obamacare|Малкольм МакДугалл|24 ноября 2014|DAILY BEAST
Она также настаивает на том, что не была «финансово вовлечена» в выплату первоначального взноса или ипотечных платежей за недвижимость.
Сумасшедшая гонка за губернатора Орегона стала еще безумнее|Тим Мак|14 октября 2014|DAILY BEAST
Согласно сообщению Wall Street Journal, каждая машина приносила ежемесячный платеж в размере около 110 долларов.
Добавление транспортных средств в сеть|The Daily Beast|8 октября 2014 г.
|DAILY BEASTСтоимость медицинских и психиатрических услуг составляет 5 долларов США за посещение.
«Прогрессивная тюрьма» — это ад 21-го века, заключенные жалуются|Сара Шурд|29 сентября 2014|DAILY BEAST
Он сказал ей, что она собирается взять чек, хотя ранее они договорились о наличных оплата.
Секс-работники не заслуживают изнасилования|Джиллиан Кинан|27 сентября 2014|DAILY BEAST
Учитывая это, сразу видно причину выплаты зарплаты и полную меру выплаты.
Неразгаданная загадка социальной справедливости|Стивен Ликок
Земиндар был не из тех, кто принимает оплату, поэтому мистер Мейн дал своим слугам немного денег.
Красный год|Луи Трейси
Таким образом, суды отказались от правила, основанного на частичной оплате покупной цены.
Удобная юридическая книга Патнэма для неспециалистов|Альберт Сидни Боллес
Владение книгами было единственным вознаграждением, хотя за всю остальную работу производилась оплата деньгами.
Пятьдесят лет железнодорожной жизни в Англии, Шотландии и Ирландии|Джозеф Татлоу
Многие благотворительные общества обеспечивают выплату денег своим больным членам.
Удобная юридическая книга Путнэма для мирянина | Альберт Сидни Боллес
|DAILY BEAST
Определения британского словаря для оплаты
Оплата
/ (ˈpeɪmənt) /
NOUN
. ATAING ATION
что-то отданное взамен; наказание или награда
Английский словарь Коллинза — полное и полное цифровое издание 2012 г. © William Collins Sons & Co. Ltd., 1979, 1986 © HarperCollins Publishers 1998, 2000, 2003, 2005, 2006, 2007, 2009, 2012
Почему платежи врачам от фармацевтических компаний было так сложно разобрать — ProPublica
Эта статья была опубликована совместно с The Upshot в New York Times.
Можно подумать, что производители лекарств и медицинского оборудования знают, как правильно писать названия своих продуктов.
Но когда в прошлом году компании представили федеральному правительству данные о своих выплатах врачам, некоторые из них ошиблись в названиях продуктов.
Компания Forest Laboratories неправильно написала свое лекарство от депрессии Fetzima как «Fetziima» 953 раза — более чем в трети всех отчетов о препарате. Компания по производству медицинских устройств Amedica Corp. иногда называла свою винтовую систему Preference «Preference».
После долгих ожиданий и долгой задержки правительство в сентябре обнародовало свою базу данных Open Payments, заявив, что это сделает отношения между врачами и производителями лекарств и медицинского оборудования прозрачными. Но эта открытость была омрачена многочисленными ошибками, умаляющими ее полезность.
Ошибки в базе данных всплыли, когда мы разработали приложение, выпущенное в этом месяце вместе с The Upshot, для определения лекарств и медицинских устройств, которые наиболее активно рекламировались врачам за последние пять месяцев 2013 года, период, охватываемый данными. Мы обнаружили, что многие лекарства с самыми высокими расходами не были лекарствами или даже медицинскими прорывами, а скорее «я тоже» лекарствами, которые мало чем отличались от других лекарств на рынке.
Когда мы пытались получить точные данные о всех платежах, связанных с каждым лекарством и устройством, мы столкнулись с широко распространенными проблемами с представлениями компаний. Мы также узнали, что Центры услуг Medicare и Medicaid, которые управляют базой данных Open Payments, не проверяют дважды то, что подают компании.
«Мы твердо намерены не изменять данные, — сказал Шантану Агравал, директор Центра обеспечения целостности программ агентства. «Наша роль заключается не в том, чтобы проверять орфографию для отрасли. Акт прозрачности также улучшит сами данные».
По мере выявления ошибок компаний, пояснил он, они будут работать над их исправлением.
Хотя неправильное написание названий продуктов было очевидной и редкой ошибкой, мы столкнулись с целым рядом других проблем. Компании, например, обычно регистрировали платежи, связанные с одним лекарством, под разными названиями.
Возьми Х.П. Acthar Gel, дорогой инъекционный препарат, используемый для лечения рассеянного склероза, заболеваний почек, волчанки и других заболеваний.
Производитель препарата, Questcor Pharmaceuticals, зарегистрировал платежи, связанные с препаратом, под восемью названиями, включая Acthar, Acthar-Pulm, Acthar-IS, Acthar-Rheum и Acthar-MS. Платежи, связанные с каждым именем, не слишком выделялись. Но когда их все сложили вместе, препарат попал в топ-20 по расходам на врачей. Для нашего анализа мы сгруппировали их вместе. (С тех пор компания Questcor была приобретена, и ее новый владелец заявил, что будет сообщать обо всех будущих платежах под одним именем.)
Sanofi и Genzyme Американские компании сообщили о более чем 31 800 платежах на общую сумму 1,7 миллиона долларов США, связанных с Lantus, его инсулином длительного действия, но перечислили препарат под разными названиями: Lantus Timely Insulin, Lantus-Vial, Lantus TML и Lantus Capture Insulin. Мы объединили их как Lantus. (Платежи Lantus SoloStar мы занесли в таблицу отдельно, потому что лекарство выпускается в шприц-ручке, а не во флаконе.)
Еще одна сложность заключалась в том, что около 8,5% из 4,3 млн общих платежей компаний, о которых сообщалось правительству, не были связаны с конкретными продуктами.
Более 140 компаний вообще не указывали товары в своих платежных записях. Мы не смогли сказать, к каким продуктам относились эти платежи в нашем анализе.
Другие компании не оставляли поля продуктов пустыми, но в некоторых случаях могли бы и оставить. Gilead Sciences перечислила продукт, связанный с восемью платежами, как «непризнанный» и связала еще два десятка с «Gilead Corporate». Novo Nordisk и ее дочерние компании приписали 90 платежей на общую сумму 133 000 долларов продукту под названием «Болезненное состояние» — фраза, которую врачи говорят о заболевании, таком как диабет, а не о конкретном лекарстве. Три компании связали в общей сложности 2700 платежей с «непокрываемым продуктом». Мы создали общую категорию для таких платежей, перечислив их в разделе «Другое»9.0015
Мы также узнали, что некоторые компании указали продукты в неправильной категории или указали их как лекарства и устройства в одних и тех же платежных записях. Luitpold Pharmaceuticals Inc., производитель лекарств, сделала это в более чем 8000 платежных записях.
Uroplasty Inc., компания по производству медицинского оборудования, сделала это примерно в 2100 записях. Другие компании, в том числе Exactech Inc., OsteoReady LLC, NeuWave Medical Inc. и Orthopediatrics Corp., сообщали о таких платежах сотни раз каждая.
Компании смогли связать каждый платеж с пятью лекарствами и пятью устройствами, поэтому суммировать расходы по лекарствам и устройствам было непросто. Когда платеж был связан с более чем одним продуктом, компании не уточняли, какая сумма относится к каждому из них. Вместо того, чтобы гадать, как распределять такие платежи, ProPublica применяла полную сумму платежа к каждому продукту. Поскольку некоторые компании регулярно перечисляли несколько лекарств для индивидуальных платежей, исключение таких расходов существенно исказило бы их итоговые данные.
Иногда, когда мы имели дело с отдельными платежами, относящимися к нескольким продуктам, мы обнаруживали, что компании перечисляли одни и те же продукты более одного раза.
Janssen Pharmaceuticals, подразделение Johnson & Johnson, делала это сотни раз со своим препаратом от артрита Simponi, указывая его одновременно как препарат № 1 и как препарат № 2 в отчетах об одних и тех же платежах. Представитель компании сказал, что, хотя Janssen дважды представила одно и то же имя, вторая ссылка была на Simponi Aria, отдельный продукт. В результате нам пришлось писать код для подсчета этих платежей только один раз. Novartis Pharmaceuticals сделала то же самое со своим противораковым препаратом Afinitor.
Другие компании указывали разную дозировку одного и того же препарата в качестве разных продуктов. Мы также написали код, чтобы убедиться, что эти платежи не учитываются дважды.
В ряде случаев несколько дочерних компаний сообщали о платежах, связанных с одними и теми же препаратами. Пять дочерних компаний Johnson & Johnson сообщили о платежах, связанных с лекарством от диабета Invokana: Janssen Research & Development LLC; Джонсон энд Джонсон Хелс Кэр Системс Инк.
; Корпорация Анимас; Janssen Pharmaceuticals Inc. и LifeScan Inc. Несколько дочерних компаний производителя лекарств Astellas сообщили о платежах, связанных с Mycamine, препаратом для лечения грибковых инфекций. (Когда мы рассчитывали платежи по отдельным продуктам, мы учитывали каждую компанию, осуществляющую платежи от ее имени.)
Нет никаких признаков того, что компании умышленно уклонялись от участия — действительно, платежи могли поступать из разных дочерних компаний. Но сложность показывает, насколько сложно будет широкой публике получить истинное представление о платежах из общедоступных наборов данных.
Даже компании, у которых возникли проблемы с отчетностью, сказали, что они гордятся своими усилиями. Например, несколько десятков из 20 000 платежей, о которых сообщила Purdue Pharma за болеутоляющее средство Butrans и снотворное Intermezzo, были приписаны «BUP» и «INT», но официальные лица компании поспешили указать, что это приводит к частоте ошибок менее 1 процент.
«Я очень рад, что мы смогли добиться такой высокой точности с нашей первой отправкой, но, учитывая сложность отчетности и сжатые сроки, с которыми столкнулась отрасль, вполне естественно, что в общем наборе данных будут пробелы», Об этом говорится в письменном заявлении Мэгги Фельц, возглавляющей инициативу Purdue Open Payments. «Я уверен, что отрасль продолжит совершенствовать свои методы, и в следующем году мы добьемся еще лучших результатов».
The Pharmaceutical Research and Manufacturers of America, отраслевая торговая группа, заявила, что ошибки понятны, так как это был первый год, когда компании сообщали эту информацию публично, и правительство неоднократно меняло свои рекомендации для компаний. Чиновники надеются, что наступающий год пройдет более гладко. Ожидается, что данные за весь 2014 год будут опубликованы в июне этого года.
Учитывая большой объем информации, которую Центры услуг Medicare и Medicaid просили предоставить компании, а также меняющиеся правила и рекомендации агентства, «для меня не удивительно, что там есть некоторые ошибки», — сказал Джон Мерфи, помощник главного юрисконсульта PhRMA.
. Со временем он сказал: «Я подозреваю, что этот материал станет намного более упорядоченным и намного лучше».
Проверьте, получал ли ваш врач платежи от фармацевтической промышленности, используя наш инструмент Dollars for Docs. Кроме того, прочитайте, что мы узнали из данных Open Payments.
Как Plaid анализирует данные о транзакциях
В Plaid мы связываем финансовые счета с приложениями, избавляя наших клиентов от необходимости устанавливать индивидуальные соединения с финансовыми учреждениями и стандартизируя данные, которые используются в нескольких учетных записях. Это означает, что разработчики могут сосредоточиться на создании инновационных продуктов и услуг.
Одной из самых интересных проблем, с которыми мы сталкиваемся, является вышеупомянутая стандартизация данных или нормализация: как мы можем упростить данные в тысячах различных форматов, чтобы их можно было использовать тысячами различных способов, и зачем нам это нужно?
Ответить на вопрос «почему» просто: изменив ценность данных о транзакциях с простого отчета о финансовой деятельности на строительный блок для глубокого понимания пользователей, мы предоставляем нашим клиентам возможность получать содержательную информацию.
В свою очередь, они могут помочь своим пользователям принимать лучшие финансовые решения.
Вопрос «как» более сложен: это потому, что данные, изначально предоставляемые финансовыми учреждениями, беспорядочны и запутаны — и далеки от нормализации. Просмотр последней банковской выписки, скорее всего, заставит вас задуматься хотя бы о нескольких транзакциях. Например, возьмем транзакцию ниже, показанную через три отдельных финансовых учреждения:
chick-fil-A 3848489
POS DEBIT Chick Fil A 4/5
Авторизованная покупка Chkfila 333222121 NY NY
Это единственный продавец, работающий всего в трех банках. Представьте себе миллионы торговцев в тысячах банков. Как мы можем это нормализовать?
Проблема синтаксического анализа именованных объектов
Анализ местоположения и анализ продавца — две наиболее важные и важные проблемы, с которыми мы сталкиваемся при обогащении описаний транзакций. Это примеры общей темы исследования в области машинного обучения, распознавания именованных объектов (NER), в которой мы пытаемся найти именованные объекты в неструктурированном тексте и классифицировать их по заранее определенным категориям (в нашем случае местонахождение и продавец).
Вот пример:
McDonald’s F1001 21.01.2020 New York NY
Хотя задачи NER часто решаются с помощью подходов машинного обучения, сложная модель может не понадобиться для каждого случая. Например, описание транзакции, подобное приведенному выше, сразу указывает на транзакцию McDonald’s, совершенную в Нью-Йорке. Это означает, что мы можем пропустить модель с интенсивными вычислениями и напрямую вернуть результат. Для этого мы создали легкий алгоритм нечеткого сопоставления для извлечения информации о местоположении и продавце непосредственно из описания транзакции.
К сожалению, не все строки местоположения отображаются в приведенном выше аккуратном формате, и всегда будут новые продавцы, которых мы раньше не видели. Вот пример:
POS WD SAPPS #06 / 06063-BEDMINSTER NJUS
Допустим, это новый ресторан под названием SAPPS, который только что открылся в Бедминстере, штат Нью-Джерси. Наивное сопоставление местоположения не сможет определить, что Бедминстер, штат Нью-Джерси, представляет местоположение, поскольку токен «BEDMINSTER» объединяется с числовой строкой, а строка «US» также добавляется к «NJ».
Более того, поскольку SAPPS — это новый бизнес, не включенный в наш набор данных о продавцах, мы не можем идентифицировать его как продавца.
Поэтому компания Plaid разработала решение для решения этих задач NER с использованием языковой модели и двунаправленной долговременной кратковременной памяти.
Языковая модель
Статистическая языковая модель представляет собой распределение вероятностей по последовательностям слов, в котором модель присваивает вероятность каждому слову или лексеме в заданной последовательности. На практике он кодирует внутреннее значение слова с помощью информации, содержащейся в его соседях. Существует две основные категории подходов к языковым моделям:
Подходы на основе модели маскированного языка (MLM), которые предсказывают токен [MASK] с использованием всех токенов в предложении
Авторегрессионные (AR) подходы, которые выполняют предсказание слева направо или справа налево
Обычно подход MLM лучше работает для задач понимания естественного языка (например, распознавание именованных сущностей, классификация текста), в то время как подход AR хорошо работает для задач генерации языка из-за его последовательного характера. Использование токена [MASK] в MLM позволяет нам моделировать значение слова, используя все окружающие слова, за исключением самого слова (в противном случае модель изучала бы каждое слово из его собственных вложений и игнорировала бы контекстную информацию).
Plaid использует модель MLM, аналогичную BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов), чтобы помочь решить проблему определения местоположения и разбора продавца. BERT (BERT Paper) — одна из самых известных и высокопроизводительных моделей представления языка в масках, предназначенная для предварительной подготовки глубоких двунаправленных представлений естественного языка с использованием кодировщиков Transformer для кодирования контекстной информации входных последовательностей.
Прежде чем мы углубимся в языковую модель, давайте сделаем небольшое отступление, чтобы изучить идею кодировщиков Transformer, которые являются жизненно важным компонентом модели BERT.
Transformer Encoder
Архитектура Transformer была предложена в статье «Внимание — это все, что вам нужно» и представляет собой, по сути, кодировщик «последовательность-к-последовательности» (Seq2Seq) в сочетании с механизмом внимания.
Кодер Seq2Seq принимает последовательность элементов (в нашем случае слов) и выводит другую последовательность, в которой каждый элемент кодируется информацией из окружающих элементов. Механизм внимания помогает решить, какие другие элементы в последовательности важны, при кодировании и понимании информации о конкретном элементе. Возьмем следующее предложение: Джек выиграл чемпионат и очень этим гордился. Механизм внимания понял бы, что он имеет в виду человека Джека, и поэтому уделил бы более значительное внимание маркеру Джека.
Модель маскированного языка
Возвращаясь к MLM, структура модели выглядит следующим образом:
Давайте воспользуемся описанием транзакции «McDonald’s New York NY», чтобы проиллюстрировать поведение модели на высоком уровне. Модель будет:
Маркировать описание транзакции. [«Макдоналдс», «Новый», «Йорк», «Нью-Йорк»]
Отправка токенов через слой внедрения, который преобразует токены в двумерную матрицу.
3. Кодируйте вводимые вложения с контекстной информацией с помощью набора слоев Transformer Encoder.
4. Присоедините полносвязный слой, чтобы применить линейное преобразование к результату кодирования.
5. Примените слой softmax для получения вероятности для каждого возможного токена.
6. Обновить параметры модели с обратным распространением после расчета потерь.
Обученный MLM фактически представляет собой кодировщик Seq2Seq, который принимает текстовую последовательность и выдает другую последовательность. Каждый элемент последнего кодируется информацией окружающих его элементов.
Поскольку MLM — это подход к обучению без учителя, мы не ограничены количеством помеченных данных при построении модели. Скармливая ему море транзакций, управляемых Plaid, мы получаем языковую модель, встроенную в описание транзакций.
Двунаправленный синтаксический анализатор
После отправки закодированных последовательностей из MLM они передаются в нижестоящий синтаксический анализатор для распознавания целевых объектов (торговец/местоположение).
Для нижестоящего двунаправленного синтаксического анализатора мы использовали двунаправленную модель LSTM (длинная кратковременная память), современный подход к задачам распознавания сущностей. Структура модели высокого уровня выглядит следующим образом:
Двунаправленная LSTM
Двунаправленная модель LSTM является расширением однонаправленной LSTM, которая сама является членом семейства RNN (рекуррентных нейронных сетей). Однонаправленный LSTM предназначен для распознавания шаблонов в последовательных данных, таких как временные ряды и человеческий язык. Это достигается за счет расширения контекстуального значения предшествующего текста до целевого слова. Двунаправленные LSTM делают еще один шаг вперед, понимая контекстную информацию как в прямом, так и в обратном направлении, а не только в первом.
Используя структуру двунаправленного LSTM, мы эффективно обучаем две отдельные нейронные сети LSTM — одну, которая берет исходную копию текстовой последовательности, а другую — обратную копию, — и в конечном итоге объединяем результаты вместе.