Разобрать слово добавить по составу: Страница не найдена

Содержание

Разбор по составу слова "помощь"

Чтобы разо­брать по соста­ву сло­во «помощь», вна­ча­ле опре­де­лим, какой частью речи оно явля­ет­ся. У каж­дой части речи в рус­ском язы­ке, как извест­но, име­ет­ся свой набор мини­маль­ных зна­чи­мых частей, поэто­му мор­фем­ный раз­бор начи­на­ем имен­но  с этого.

Ваша помощь мне необходима.

Слово «помощь» обо­зна­ча­ет пред­мет­ность и отве­ча­ет на вопрос что? Значит, это само­сто­я­тель­ная часть речи имя суще­стви­тель­ное, кото­рое может менять свою  грам­ма­ти­че­скую форму:

  • нет (чего?) помощ-и,
  • обра­ща­юсь (за чем?) за помощь-ю.

Сравнив падеж­ные фор­мы, в началь­ной фор­ме име­ни­тель­но­го паде­жа у это­го суще­стви­тель­но­го отме­тим нали­чие нуле­во­го окон­ча­ния.

Основа сов­па­да­ет со всем сло­вом без окон­ча­ния — помощь-.

Далее воз­ни­ка­ет вопрос: есть в нём при­став­ка? Чтобы выяс­нить это, обра­тим­ся к словообразованию:

мочь → помочь → помогать → помощь.

Да, есть в мор­фем­ном соста­ве  это­го сло­ва при­став­ка. Она доста­лась это­му суще­стви­тель­но­му от про­из­во­дя­ще­го глагола.

Корнем явля­ет­ся мор­фе­ма -мощь, в чем убе­дим­ся, подо­брав род­ствен­ные слова:

  • помощник
  • помощница
  • бес­помощный
  • бес­помощность

В резуль­та­те запи­шем школь­ный вари­ант мор­фем­но­го разбора:

помощь   — приставка/корень/окончание.

Для любо­зна­тель­ных отме­тим, исти­ны ради, что в соста­ве это­го суще­стви­тель­но­го име­ет­ся еще одна мор­фе­ма — нуле­вой суф­фикс, с помо­щью кото­ро­го оно обра­зо­ва­но от гла­го­ла «помо­гать». От него при сло­во­об­ра­зо­ва­нии отсе­че­ны гла­голь­ный сло­во­об­ра­зо­ва­тель­ный суф­фикс -а- и окончание:

помог/ать→ помощь

В резуль­та­те тако­го твор­че­ства появи­лось новое сло­во, при­чём про­изо­шла сме­на части речи, что про­ис­хо­дит при суф­фик­саль­ном спо­со­бе обра­зо­ва­ния.  За счет чего оно обра­зо­ва­но ?  С помо­щью нуле­во­го суффикса.

Тогда схе­ма мор­фем­но­го соста­ва иссле­ду­е­мо­го сло­ва такова:

помощь 0    приставка/корень/суффикс/окончание.

В ито­ге в соста­ве ана­ли­зи­ру­е­мо­го сло­ва вме­сто двух види­мых мор­фем за счет нали­чия морфем- «неви­ди­мок» их име­ет­ся ров­но в два раза боль­ше — четыре.

Скачать ста­тью: PDF

Как пользоваться словарём морфемных разборов

Какая информация о словах содержится в словаре

Это словарь морфемных разборов.  Морфемный разбор — это разбор слов по составу. Каждое слово рассматривается с точки зрения его морфемной структуры. Информация включает ответы на вопросы:

  • Из каких частей состоит слово?
  • Есть ли в слове окончания?
  • Есть ли в слове приставка или приставки (если их несколько)?
  • Есть ли в слове суффикс или суффиксы (если их несколько)?
  • Какой  в слове корень или какие в слове корни (для сложных слов) ? 

Ошибкоопасные слова содержат комментарии в примечаниях.

Словарь показывает результат разбора слов. О том, как, в каком порядке нужно производить разбор, узнай здесь: Особенности морфемного разбора слова. 

Все слова выверены по "Морфемно-орфографическому словарю русского языка" А. Н. Тихонова (М.: АСТ: Астрель, 2010). Это самый большой и авторитетный словарь, показывающий морфемное членение слов. Это капитальный труд: он включает 100000 слов. 

Однако пользоваться им сложнее, потому что в нём не используются общепринятые обозначения корня, приставки, суффикса, окончания. Также в словаре А. Н.Тихонова не представлена информация о нулевых суффиксах и нулевых окончаниях.

У нас слово представлено так: 


Принятые обозначения

В словаре используются общепринятые символы для обозначения морфем (частей слова).

берег — корень слова

прибрежный — приставка

прибрежный — суффикс

прибрежный — окончание 

прибрежный — основа слова

 

 

Отбор слов

Слова в словарь отбирались по поисковым запросам посетителей сайта. При этом учитывалась статистика запросов. Были проанализированы данные за несколько лет, а это тысячи поисковых запросов. В словарь в первую очередь были включены наиболее востребованные слова.

Кроме того, в словарь были добавлены примеры слов с высоким обучающим потенциалом, то есть таких слов, которые особенно характерны для русского языка с точки зрения своей морфемной структуры. Поскольку вид слова меняется при его изменении, то в словарь включались и отдельные формы слов, отражающие закономерности морфемного строения форм слов.

 

Попроси разобрать слово

Можно участвовать в расширении словаря. Если нужного слова пока в словаре нет, оставь заявку — слово будет добавлено.

Для того чтобы попросить добавить слово в словарь, найди форму "Поиск". Введи желаемое слово. Если оно не найдётся, то система предложит включить данное слово в словарь. Пожалуйста, старайтесь вносить слова без искажений: без пропуска букв, без добавления лишних букв, без замен нужной буквы другими. Если слово написано неправильно, система поиска не сможет его идентифицировать. 

 

Популярные слова

Словарь отображает списки популярных, т.е. наиболее часто запрашиваемых слов. Это удобно, так как информирует о том, какие слова являются наиболее востребованными в школьной практике. Не ограничивайся информацией только об искомом слове. Просмотри списки популярных слов, подумай, знаешь ли ты, как они разбираются, проверь себя, открыв слово из этого списка.

Если слово открыто, то на экране слева видны другие слова из данного списка. Для их просмотра не нужно возвращаться к исходному списку. Кликай по словам слева, разборы будут открываться.

 

Все слова на ...

Так называются полные списки слов на данную букву, например: "Все слова на Л". Полные списки существенно длиннее и полнее списков популярных слов. Ссылка: Все слова на Л даётся в конце списка популярных слов на данную букву.  Если нужно увидеть, какие слова включены в словарь на какую-либо букву, можно найти соответствующую ссылку, например:  Все слова на П. Если открыть список и щёлкнуть мышью по слову, то откроется разбор данного слова, а слева появятся слова из полного списка слов на данную букву. Это хорошо видно на верхней иллюстрации.

В полных списках слов на каждую букву слова расположены по алфавиту в трёх стобцах. Последовательность слов: слева направо и сверху вниз.
 

Если появятся вопросы

Если что-либо в разборе слова покажется непонятным, пиши об этом на Форуме. Автор с удовольствием даст разъяснения.

Чтобы оставить вопрос, нужно зарегистрироваться на Форуме. 

Смотрите также

— Понравилась статья?:)

Facebook

Twitter

Мой мир

Вконтакте

Одноклассники

Google+

Урок русского языка 4 классе " Разбор слова по составу"

Урок- путешествие по стране Морфемика

Цели:

Обучающая:Систематизировать и проверить знания учащихся по теме

« Морфемика».( закрепить понятие морфемы, умение выделять морфемы, повторить отличия между формой слова и однокоренными словами, между неизменяемыми словами и словами с нулевым окончанием) Совершенствование навыков морфемного анализа

Обобщая полученные знания по теме, развивать орфографическую зоркость( правописание приставок 1 и 2 группы).

Развивающая:

Развивать умение пользоваться теоретическими сведениями на практике.

Используя игровую форму заданий, повысить интерес к предмету.

Воспитывающая:

Воспитание любви и уважения к русскому языку

Развитие творческих способностей, умения аналитически мыслить.

Ход урока

Организационный момент Здравствуйте, дорогие ребята и гости!

Сегодня мы отправимся в удивительное путешествие по стране, полной чудес и загадок, весёлых и умных жителей, которым требуется ваша помощь. Каждый из вас будет вести дневник путешественника – это наши рабочие тетради, туда вы будете записывать добытые сведения. Запишем дату путешествия, классная работа,

- А на чём мы отправимся в путешествие? ( на поезде)

- Как ещё называют поезд? (состав)

- Какое значение имеет это слово?

Железнодорожный состав – это ряд сцепленных вагонов, он из них состоит.

- А что такое состав слова?.

– Это ряд сцепленных вместе частичек, из которых состоит слово.

- Кто догадался, о чем пойдет речь на уроке? ( о составе слова)

- А в какой стране живет состав слова? ( морфемика)

- А возьмем мы с собой в путешествие свой большой багаж знаний. Скажите , какое лексическое значение имеет слово БАГАЖ?

Сбор багажа. А теперь проверим, весь ли вы багаж знаний взяли с собой в путь.

Удивительное путешествие

1 станция – Морфемная поляна

2. Минутка чистописания. Актуализация знаний.

- По, за, ок, онок, а, про, ик, ая, пере,

(Какие части слова вам напоминают эти сочетания букв? Придумайте и запишите слова, выделите эти части слова. Одна пара озвучивает свою работу, остальные оценивают) (Работа в парах)

Слово делится на части,  
Как на дольки апельсин.

Может каждый грамотей 
Строить слово из частей.

- Какая часть слова вам ещё известна? Что такое корень? Может ли слово быть без суффикса, приставки, окончания? А без корня?

2 станция Пригород Окончание

Чем отличается окончание от других морфем? ( это изменяемая часть слова)

Прежде чем выделить окончание, необходимо определить, к какой части речи относится слово.

Как изменяются существительные?....

А прилагательные и глаголы?....

Изменяется ли наречие?

Какое окончание называется нулевым? ( окончание , которое не выражено буквами на письме, ни звуками в речи, указывает на определенные грамматические признаки – род, число, падеж)

Работа по учебнику с 54, упр 84

Работа в парах


3 станция – город Корнеград

То такое корень ? Какие лова мы называем однокоренными?

Слова – близнецы

Александр Шибаев Норка

Вылезла из норки

И пошла

К знакомой норке.

В норку норкину

Вошла,

Норку в норке

Не нашла.

Лисички

- Кто вы?

- Мы ЛИСИЧКИ,

Дружные сестрички.

Ну, а вы-то кто же?

- Мы ЛИСИЧКИ тоже.

- Как, с одной-то лапкой?

- Нет, ещё со шляпкой.

Эти слова можно на звать однокоренными? нет , это слова близнецы)

Работа в группах

4 станция – Стадион Физкультминутка

5 станция – Суффиксальный замок

«Жил-был суффикс -чик-. Он был ласковый и добрый, что все слова, к которым он подходил, сразу же превращались в таких же добрых и ласковых, как и сам суффикс.
Задание: - Превратите слова с помощью суффикса – чик- в добрые и ласковые.
Трамвай, стакан, карман, лимон.
- Запишите новые слова. Какое правило встретилось при написании?
- Ответьте на вопрос:

Какое значение вносит суффикс –чик- в слово?(Суффикс –чик- имеет уменьшительное значение)

-)Ребята, вы любите, когда вас называют ласковыми именами? Образуйте ласковые имена своих соседей по парте. При помощи каких суффиксов вам удалось это сделать? ( -ечк-, -очк-, -еньк-, -оньк- они получили название уменьшительно – ласкательных

1). Помогите человечкам превратить слова в большие предметы.

Рука, нога, глаз, дом

- С помощью какого суффикса вам это удалось? (-ищ)

6 станция – Музей Приставки

Работа с учебником Упр. 86, стр 55

Итак, еще раз вспомним, что мы знаем о приставке.

Рефлексия

Наше путешествие по стране Морфемика подошло к концу. Вы хорошо справились с испытаниями, побывали в роли исследователей русского языка и показали хорошие знания.

Что мы повторили сегодня на уроке?

Что вызвало затруднения

Как вы думаете, над чем нам еще надо поработать?

Придумать и записать 4 однокоренных слова с корнем  - САД- . Разобрать их по составу. С одним из них придумать предложение.

Придумать и записать в 4 однокоренных слова с корнем  - ДОМ- . Разобрать их по составу. С одним из них придумать и предложение.  

 Придумать и записать 4 однокоренных слова с  корнем  - ЛЕС- . Разобрать их по составу. С одним из них придумать предложение.

Карточка

1. Порядок разбора слова по составу:

2. Превратите слова с помощью суффикса – чик- в добрые и ласковые.

Трамвай, стакан, карман, лимон.

3. Образуйте ласковые имена своих соседей по парте. При помощи суффиксов

( -ечк-, -очк-, -еньк-, -оньк- они получили название уменьшительно – ласкательных

4. Преврати слова в большие предметы.

Рука, нога, глаз, дом

- С помощью какого суффикса вам это удалось? (-ищ)

Морфемный анализ слова / Справочник :: Бингоскул

Морфемный анализ слова – это разбор слова по составу.

Слово состоит из морфем, минимальных, неделимых значимых частей.

Морфемы слова

Корень – значимая часть слова, содержащая в себе основное лексическое значение; с помощью нее подбирается ряд однокоренных слов. При морфемном анализе выделяется значком  .  Слова, состоящие из двух корней, называются сложными.

Приставка – неизменяемая часть слова, стоящая перед корнем и служащая для образования новых слов. При морфемном анализе обозначается значком .

В слове может быть одна, две и более (реже) приставки.

Суффикс – неизменяемая часть слова, стоящая после корня и служащая для образования новых слов. При морфемном анализе обозначается значком          .

Слово может содержат более одного суффикса.

Окончание изменяемая часть слова, стоящая после суффикса или корня (если нет суффикса) и служащая для образования форм одного и того же слова. При морфемном разборе обозначается значком  . 

Окончание может быть нулевым.

Основа часть слова без окончания. При морфемном анализе обозначается значком   .

Постфикс часть слова, стоящая после окончания, служащая для образования новых слов. При морфемном анализе обозначается значками .

существует два постфикса - -СЯ, -СЬ.

Способы и принципы морфемного анализа

Для быстрого и правильного морфемного разбора необходимо придерживаться нескольких принципов.

1. Принадлежность к части речи. Изменяемость-неизменяемость слова. В неизменяемых словах полностью отсутствует флексия (окончание). Чтобы правильно ее выделить, необходимо изменить форму слова, не меняя значения:

  • правило (ед.ч.) – правила (мн.ч.)
  • худею (1 лицо) – худеешь (2 лицо)
  • белый (муж.р.) – белая (жен.р.)

 

наверно, быстро, учитывая неизменяемые части речи

 

Морфемы могут различаться в зависимости от части речной принадлежности слова.

2. Подбор однокоренных слов. Нельзя забывать о существующей омонимии корней (одинаковое написание, но разное значение).

 

Соленый, соль, посолить, пересолить

Солист, солировать, соло

 

3. Необходимо указать, если в слове есть формообразующие аффиксы (служат для образования формы слова).

Короткий – короче – суффикс образует форму простой сравнительной степени

Служит, служил суффикс образует форму прошедшего времени

4. Учитывать словообразовательные связи, т.е. для правильного вычленения морфем составить словообразовательную цепочку («способ матрешки»). Вычленять аффиксы, постепенно подбирая производящие основы для конкретного слова.

В данном примере словообразовательная цепочка помогла определить, что в слове льдинка – два суффикса, в слове снежинка один суффикс. 

 

План морфемного анализа слова

  1. Определить часть речи
  2. Изменить форму слова и выделить окончание (если есть)
  3. Определить, есть ли формообразующие суффиксы.
  4. Выделить основу слова, формообразующие суффиксы не входят в основу слова
  5. Подобрать однокоренные слова и выделить корень
  6. Составить словообразовательную цепочку, выделить приставку, суффикс, постфикс

Этапы морфемного анализа

(Как разобрать слово?)

Подберезовика 

  1. Определяем часть речи. Подберезовик – существительное, изменяемая часть речи, значит в нем есть окончание.

  2. Изменим форму слова, чтобы выделить окончание: подберезовика – подберезовик – подберезовиков – подберезовиком. В исходном слове изменилась часть слова У, следовательно, это окончание.

  3. Часть слова без окончания выделим как основу: подберезовик-.

  4. Для выделения корня подберем однокоренные слова. Лучше, если это будут разные части речи: подберезовик – береза – березовый – березняк. Одинаковая часть слова, передающая основное лексическое значение БЕРЕЗ-. Для проверки определим лексическое значение исходного слова: подберезовик – гриб, который растет в березовом лесу, вблизи берез.

  5. Для вычленения словообразующих морфем составим словообразовательную цепочку в обратном порядке, т.е. к каждому производному слову подберем производящую основу. 
    подберезовик – березовый – береза. 
    Видим, что в слове отделилась приставка ПОД-, суффиксыИК-, -ОВ-.

  6. Выделим словообразующие аффиксы.

  7. В слове подберезовик нет формообразующих морфем.

Схема (порядок) морфемного анализа

Окончание → основа слова → корень → приставка, суффикс, постфикс 

Примеры морфемного анализа 

Устный разбор

Класс существительное, изменяется по родам, числам и падежам: класс-класса-классы. Окончание нулевое.

Все слово является основой – класс-. 

Однокоренные слова: классный, классовый. Корень слова класс-.

Словообразовательная цепочка: класс – классный – классовый. «Способ матрешки» (из большего – меньшее) применить нельзя, т.к. слово состоит из одного корня, основа является производной.

Письменный разбор

Примеры письменного разбора

 (формообразующий суффикс –Л-)

       

(буква –Л- играет роль соединительной гласной – интерфикса, поэтому в основу слова не входит. Нельзя утверждать, что происходит чередование фонем –Б- и –БЛ-, т.к. ни в одной другой форме слова ЛЮБИТЬ такого чередования нет, только в форме 1 лица)


 

Смотри также:

Hexagon AB покупает EAM-бизнес компании Infor за 2,75 млрд долларов

Компания Infor, специализирующаяся на облачных решениях для производственных компаний, сообщила о подписании соглашения о продаже своего международного EAM-бизнеса (Enterprise Asset Management). Покупателем выступает шведская компания Hexagon AB, называющая себя «лидером в области решений цифровой реальности». Стоимость сделки приблизительно равна 2,75 млрд долларов. Она включает 800 млн долларов в виде денежных средств, а также ценные бумаги и «стратегическое взаимодействие» компаний в части обслуживания общих клиентов.

Упомянутое «стратегическое взаимодействие подразумевает формирование двух дочерних структур Koch Industries: Infor и Koch Equity Development. В результате сделки группа Koch также получит долю собственности в компании Hexagon, а основной акционер Hexagon, компания MSAB, намерена вскоре после совершения сделки представить кандидатуру Бретта Уотсона, президента Koch Equity Development, для включения состав совета директоров Hexagon.

Ожидается, что продажа EAM-бизнеса и заключение стратегического соглашения с Hexagon позволят Infor интегрировать возможности одного из ведущих на рынке EAM-решений с возможностями решений Hexagon в области цифровой реальности. В частности, речь идёт о технологиях и специализированных программных продуктах для систем автоматического управления. Помимо этого, в Infor рассчитывают после сделки сосредоточиться на стратегии совершенствования специализированных отраслевых облачных ERP-решений (CloudSuites), «обеспечивающих клиентам долгосрочные операционные преимущества и возможности планирования».

Помимо соглашения о продаже EAM-бизнеса, группа Koch и Hexagon подписали договор о намерениях по поводу дальнейшего расширения использования Infor EAM и решений Hexagon внутри консорциума, поскольку некоторые компании группы Koch являются постоянными пользователями Infor EAM и решений Hexagon в области оптимизации корпоративных проектов и эксплуатации промышленных объектов.

Как обычно, сделку ещё должны одобрить регулирующие органы.

Остается добавить, что EAM-подразделение Infor насчитывает около 500 человек, работающих по всему миру. После завершения сделки оно войдет в состав направления отраслевых корпоративных решений Hexagon.

Концерт Берлиоз. Реквием 27.07.2021 Концертный зал Мариинского театра ул. Писарева, д. 20.

 

Реквием – особый чин католической мессы, которая служилась во время отпевания или в дни особого поминовения усопших. Название произошло от первой строчки богослужебного текста Requiem aeternam dona eis, Domine («Вечный покой даруй им, Господи»). В окончательном варианте текст реквиема сформировался в XIV веке. А начиная с Реквиема Моцарта этот жанр перестал быть сугубо богослужебным и обрел собственную концертную жизнь.

Реквием Берлиоза также предназначен для концертного исполнения – это масштабное действо с элементами театрализации. По словам Поля Дюка, «с молодых лет Берлиоз был одержим мыслью сочинить то, что сам назвал произведением "вавилонским"». С другом Эмбером Ферраном композитор задумал создать ораторию под названием «Последний день мира» с устрашающим количеством хоровых и оркестровых масс, но впоследствии отказался от этого намерения. В 1837 году Берлиозу поручили написать Реквием для исполнения в Доме инвалидов во время погребения генерала Дамремона. Тогда композитор вспомнил о «Последнем дне мира» и Реквием стал тем самым «вавилонским» сочинением, о котором он мечтал.

Масштабность замысла повлекла за собой масштабность исполнительского состава. По мысли Берлиоза, исполнять Реквием должны 700-800 музыкантов. Грандиозные картины крушения мира, буйства страстей, пограничных психологических состояний всегда занимали воображение Берлиоза. И задача Реквиема – потрясти воображение слушателя размахом, грандиозным составом и подавляющими звучностями. Темы рельефны, плакатны, вырастают из мелодекламации, гармонии красочны и непредсказуемы. Манеру письма Берлиоза можно сравнить с монументальной фресковой живописью.

В Реквиеме Берлиоза 10 частей: Requiem et Kyrie, Dies irae, Quid sum miser, Rex tremendae, Quaerens me, Lacrymosa, Offertorium, Hostias, Sanctus, Agnus Dei. Номера со второго по пятый основаны на тексте канонической секвенции Dies irae, которую композитор специально разбил на несколько частей, чтобы рельефнее выделить важные для него фрагменты текста.

Реквием был впервые исполнен в Париже 5 декабря 1837 года в Соборе Дома инвалидов под управлением автора и произвел огромное впечатление на слушателей и критиков.

Подписаться: Нашли ошибку или неточность? Нажмите CTRL и ENTER и расскажите нам про это

что говорили Сафонов и Миранчук после игры с Финляндией

«После отмены гола понял, что не надо ничего бояться»: что говорили Сафонов и Миранчук после игры с Финляндией

В сборной России по футболу довольно спокойно восприняли победу над командой Финляндии на Евро-2020. По окончании встречи целый ряд подопечных Станислава Черчесова ответили на вопросы журналистов, но радости в их словах не ощущалось. Каждый из них понимал, что успех в матче с финнами помог сохранить шансы на завоевание путёвки в плей-офф, но решать эту задачу предстоит в Копенгагене 21 июня.

Неудивительно, что внимание прессы было приковано к автору единственного гола — Алексей Миранчук вышел на поле в основном составе и отметился эффектным обводящим ударом с левой ноги, заставшим врасплох Лукаша Градецки. УЕФА признал хавбека лучшим игроком матча, тем самым организовав ему посещение специальной пресс-конференции.

«Ощущения после победы самые наилучшие, положительные. Тяжёлая игра. Но есть матч, этап, на котором важна победа. Мы выполнили задачу и двигаемся дальше», — сказал Миранчук.

Также по теме

Первая победа на Евро за девять лет: как сейвы Сафонова и гол Миранчука помогли России обыграть Финляндию

Сборная России с минимальным счётом одолела Финляндию в рамках группового этапа Евро-2020. Эта победа стала для отечественной команды...

Полузащитник отказался подробно разбирать забитый гол в ворота финнов, а также не согласился с мнением иностранного журналиста о том, что прошедшая встреча стала для него лучшей в составе сборной России.

«Если я забил, был признан лучшим игроком матча, это не говорит о том, что это было моё лучшее выступление в составе сборной России. Наверное, вы хотите придать этому значение только потому, что оно состоялось в рамках чемпионата Европы. Но я не согласен с данным заключением», — выразил мнение Миранчук.

Однако Алексей был гораздо более красноречив, комментируя слова Черчесова о его переходе в «Аталанту». В ходе пресс-конференции главный тренер сборной России высоко оценил это решение Миранчука и сказал, что оно пошло ему на пользу не только в футбольном, но и в личностном плане.

«Что-то изменилось, конечно же. Другой чемпионат, требования. В каких-то компонентах прибавил, подрос. Это нормальное явление… Я провёл в «Аталанте» всего один сезон. Была адаптация, привыкал к команде, требованиям, чемпионату», — заявил Миранчук.

При этом он согласился, что за время выступления за коллектив из Бергамо стал гораздо больше ценить игровое время. В прошлом сезоне Миранчук провёл суммарно 31 матч за «Аталанту» во всех турнирах, однако лишь шесть раз выходил в стартовом составе.

«Большинство встреч выходил на замену. Было время понять, что иногда шансов проявить себя бывает не так много. Отведённые тебе минуты нужно провести с максимальной пользой. Привнести что-то своё. Те, кто выходят со скамейки, посвежее, поэтому должны оживлять игру», — заключил Миранчук.

Помимо выступления хавбека «Аталанты», одним из самых обсуждаемых событий встречи стало появление в стартовом составе Матвея Сафонова. В матче с Бельгией ворота сборной России защищал Антон Шунин, но он, судя по всему, не произвёл впечатления на тренерский штаб. Поэтому шанс проявить себя получил 22-летний вратарь «Краснодара», который в итоге отстоял на ноль.

«Догадывался, что выйду на матч с финнами, а на установке убедился в этом. В любом случае я готовлюсь к каждой встрече, мало ли что может случиться. Был спокоен, старался подбодрить ребят, не до всех удавалось докричаться, но старался поддерживать. Всё у нас получилось», — заявил Сафонов в эфире «Матч ТВ».

Воспитанник «Краснодара» признался, что окончательно взять себя в руки ему помог точный удар Йоэля Похьянпало. Уже на четвёртой минуте финский нападающий «Юнион Берлин» переиграл Сафонова, но взятие ворот было отменено из-за офсайда.

«Я не успел понять, волнуюсь или нет, так как мяч залетел в ворота уже через четыре минуты. Но после отмены гола Похьянпало понял, что не надо ничего бояться. Будет только хуже... Возможно, как и в игре с Бельгией, это помешает нам добиться положительного результата», — признался вратарь.

Дебют Сафонова в основе национальной команды получился удачным. Сборная России не только взяла верх, но и впервые с 2008 года не пропустила ни одного мяча в матче чемпионата Европы. Но сам Матвей считает, что его заслуга в этом невелика.

«Мне не приходилось серьёзно вступать в игру, два раза всего ударили. В целом выступать на Евро при такой поддержке — удовольствие. Это большой и важный опыт для меня. Счастлив, что получил его», — добавил Сафонов.

Не менее важной эта игра была и для Игоря Дивеева. Да, в отличие от партнёра по команде, он уже выходил в стартовом составе сборной, но этот опыт вряд ли можно назвать положительным. В первом случае россияне поделили очки с Молдавией (0:0), а во втором — разгромно уступили Сербии (0:5).

«Встреча была тяжёлой, особенно в концовке. В первом тайме и где-то до 60—70-й минуты мы хорошо смотрелись, были возможности забить. Да, у них тоже были какие-то контратаки, которые мы предотвратили. А так... Хорошая игра, думаю, болельщикам понравилось. Не мне судить о своём выступлении. Задача была, чтобы Матвей Сафонов отстоял на ноль. Это удалось», — отметил Дивеев.

Также по теме

«Запланировать голы невозможно»: Черчесов — о выходе Сафонова в основе, прогрессе Миранчука и победе над Финляндией

Матвей Сафонов не зря включён в состав сборной России по футболу на чемпионат Европы и имеет все основания рассчитывать на попадание в...

Роман Зобнин также прокомментировал дебют Сафонова за основу национальной сборной. Полузащитник похвалил партнёра по команде с успешным выступлением, а также согласился с тем, что во втором тайме у финнов были шансы сравнять счёт.

«Во втором тайме финнам надо было отыгрываться, они пошли вперёд большими силами. Где-то должны были появляться зоны для получения мячей. Ничего страшного, разберём эти моменты. Надеюсь, в следующем матче таких проблем не будет… Понятно, что довольны победой, взяли три очка. Всегда хочется забить больше. Разница у нас негативная. К сожалению, не вышло забить ещё», — сказал Зобнин.

На вопросы журналистов ответил и Вячеслав Караваев. Защитник «Зенита» начал матч на скамейке запасных, но уже по ходу первого тайма сменил получившего травму Марио Фернандеса.

«Конечно, всегда тяжеловато выходить на замену. Но все должны быть всегда готовы выйти на поле, если один из основных футболистов получит травму… Финляндия — хороший соперник. Мы выиграли, главное — три очка. Выполнили задачу и готовимся к следующей встрече… С Данией обязательно нужно побеждать. Очень хочется порадовать болельщиков и выйти в плей-офф», — заявил Караваев.

(PDF) Анализ GLR с несколькими грамматиками для запросов естественного языка

Анализ GLR с несколькими грамматиками для запросов на естественном языке • 143

Транзакции ACM по обработке информации на азиатских языках, Vol. 1, No. 2, June 2002.

оперирует соответствующим субпарсером. Мы объединяем выходы субпарсеров

вместе, чтобы сформировать общий синтаксический анализ входной строки. Наши экспериментальные результаты показывают, что разбиение грамматики

может уменьшить общий размер таблицы синтаксического анализа на порядок,

по сравнению с использованием одной контекстно-свободной грамматики, полученной из обучающих наборов ATIS

.Полный анализ синтаксического анализа одного синтаксического анализатора GLR такой же, как подходы для синтаксического анализа

. Однако композиция синтаксического анализатора может производить частичный синтаксический анализ, и, таким образом,

достигает более высокой точности понимания. Мы также сравнили две стратегии составления синтаксического анализатора

: каскадное и прогнозирующее сокращение. Каскадирование применяет субпарсеры в каждой позиции

во входной строке (или решетке) в порядке, заданном вызывающим графом коллекции субграмматик

.Мы использовали алгоритм кратчайшего пути, чтобы найти лучший путь

через несколько выходов субпараметра, чтобы охватить всю входную строку. Predictive

pruning следует ограничениям предсказания левого угла при вызове различных подпараметров

и, следовательно, более эффективен с точки зрения вычислений, чем каскадирование. Дополнительные

вычислений в каскадном режиме (по сравнению с прогнозирующим сокращением) расходуются на производство

дополнительных частичных синтаксических анализов, поскольку каскадирование позволяет синтаксическим деревьям начинаться и заканчиваться во всех

входных позициях.Текущая работа включает разработку гибридного синтаксического анализатора

подхода к композиции, встроенного в архитектуру мультипарсера, которая может составлять

различных синтаксических анализаторов (синтаксический анализатор GLR, синтаксический анализатор Эрли и т. Д.). Мы также экспериментируем с

с автоматическими методами разбиения грамматик. для замены ручного процесса, а также

, поскольку включает вероятности ранжирования альтернативных деревьев синтаксического анализа в выходных данных данных WSJ

в Penn Treebank.

БЛАГОДАРНОСТЬ

Мы хотели бы поблагодарить нескольких анонимных рецензентов за их комментарии и предложения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ЭБНИ, С. 1991. Разбор по фрагментам. В «Принципиальный синтаксический анализ: вычисления и психолингвистика», R. C.

Berwick et al., Eds. Kluwer Academic Publishers, 1991.

AHO, A., SETHI, I., R. и ULLMAN, J. 1986. Компиляторы: принципы, методы и инструменты. Addison-Wesley,

Reading, MA: 1986.

AMTRUP, J. 1995. Параллельный синтаксический анализ: различные схемы распределения для диаграмм. В материалах 4-го международного семинара

по технологиям синтаксического анализа (ACL / SIGPARSE, сентябрь.1995), 12-13.

EARLEY, J. 1968. Эффективный контекстно-свободный алгоритм синтаксического анализа. Кандидат наук. диссертация, Университет Карнеги-Меллона,

Питтсбург, Пенсильвания, 1968.

ХИЛЛИЕР Ф. С. и ЛИБЕРМАН Г. Дж. 1995. Введение в исследования операций. 6-е изд. McGraw-Hill, 1995.

JOHNSON, S.C 1975. YACC: еще один компилятор компилятора. Tech. Rep. CSTR 32, Bell Laboratories,

Murray Hill, NJ., 1975.

KITA, K., MORIMOTO, T., and SAGAYAMA, S. 1993. Анализ LR с тестом достижимости категорий, примененный к распознаванию речи

.IEICE Trans. Инф. Syst. Е 76-Д, 1 (1993), 23-28.

KITA, K., TAKEZAWA, T., HOSAKA, J., EHARA, T. и MORIMOTO, T. 1990. Распознавание непрерывной речи

с использованием двухуровневого LR-синтаксического анализа. В материалах Международной конференции по разговорному языку

Processing, 21.3.1, 905-908.

КИТА, К., ТАКЕЗАВА, Т. и МОРИМОТО, Т. 1991. Распознавание непрерывной речи с использованием двухуровневого анализа LR.

IEICE Trans. Е 74, 7 (1991), 1806-1810.

КОРЕНЯК, А.1969. Практический метод построения LR (k). Commun. ACM 12, 11 (ноябрь 1969).

LUK, P. C., MENG, H., and WENG, F. 2000. Грамматическое разбиение и состав синтаксического анализатора для понимания естественного языка.

. В материалах Международной конференции по обработке разговорной речи (Пекин,

2000).

Вставка математических символов - Word

В Word вы можете вставлять математические символы в уравнения или текст с помощью инструментов формул.

  1. На вкладке Вставить в группе Символы щелкните стрелку под Уравнение , а затем нажмите Вставить новое уравнение .

  2. В группе Equation Tools на вкладке Design в группе Symbols щелкните стрелку More .

  3. Щелкните стрелку рядом с именем набора символов, а затем выберите набор символов, который нужно отобразить.

  4. Щелкните символ, который хотите вставить.

Доступные наборы символов

Следующие наборы математических символов доступны в группе Символы в Word. Щелкнув стрелку Еще , щелкните меню вверху списка символов, чтобы просмотреть каждую группу символов.

Набор символов

Подмножество

Определение

Базовая математика

Нет

Часто используемые математические символы, такие как> и <

Греческие буквы

Строчные

Строчные буквы греческого алфавита

Заглавные

Заглавные буквы греческого алфавита

Буквенные символы

Нет

Символы, напоминающие буквы

Операторы

Общие двоичные операторы

Символы, действующие на две величины, например + и ÷

Общие операторы отношения

Символы, которые выражают связь между двумя выражениями, например = и ~

Базовые N-арные операторы

Операторы, которые действуют с рядом переменных или терминов

Продвинутые бинарные операторы

Дополнительные символы, действующие на две величины

Продвинутые операторы отношений

Дополнительные символы, которые выражают связь между двумя выражениями

Стрелки

Нет

Символы, указывающие направление

Отношения отрицательные

Нет

Символы, выражающие отрицательную связь

Скрипты

Скрипты

Гарнитура The Mathematical Script

Фрактурс

Математический шрифт Fraktur

Двойной удар

Математический шрифт с двойным штрихом

Геометрия

Нет

Часто используемые геометрические символы

См. Также

Вставьте галочку или другой символ

Грамматичность

- Разбор «друг друга, правда, но»

Я понимаю вашу дилемму: если бы точка с запятой стояла перед «однако», можно было бы использовать «однако» и «но» для обозначения одного и того же.

Проблема, на мой скромный взгляд, заключается в том, что исходное предложение имеет ненадежную логическую конструкцию в том, как соединяет поток идей: размещение «однако» непосредственно перед «но» запутывает значение, потому что оно складывает два уровни противостояния в одном и том же месте (возможно, писатель торопился).

  • «Однако» создает оппозицию между первым предложением («Персонажи ... друг другу») и чем-то, что написано перед абзацем (чего мы здесь не видим).

  • «но» создает противоречие между вторым предложением («есть различие ... символы») и первым.

Если кто-то действительно хотел улучшить это предложение, почему бы не пойти дальше и не исправить порядок идей? На этом этапе потребуется редактирования . Могут быть разные способы, но можно попробовать:

Однако герои романов не всегда нравственно и социально услужливые друг другу, , но есть различие между достойный герой или героиня и социально менее приемлемый символы.

Здесь мы нарушим (неабсолютное) правило, что «однако» никогда не должно стоять в начале предложения. Гипотеза: возникла ли проблема из-за механического применения этого правила?

Итак, если слово «однако» было проблемой, давайте попробуем конкретизировать значение:

Это правда , что герои романов не всегда морально и социально услужливость друг другу; , но есть различие между достойный герой или героиня и социально менее приемлемый символы.

(Здесь я последовал предложению поставить точку с запятой и заменил «но» на «пока», чтобы сделать его более четким.)

Но чтобы проверить, был ли это лучший поток идей, нужно посмотреть предыдущий абзац. Кроме того, мы находимся в области композиции , которая открыта для мнений. Я хотел проиллюстрировать здесь метод решения, а не простой ответ.

Быстрая унифицированная модель для синтаксического анализа и понимания предложений - arXiv Vanity

Сэмюэл Р.Боуман1,2,3,

и Джон Готье2,3,4, ∗

и Абхинав Растоги3,5

\ ANDRaghav Gupta2,3,6

и Кристофер Д. Мэннинг1,2,3,6

и Кристофер Поттс1,6
\А ТАКЖЕ
1Стэнфордская лингвистика 2Стэнфордская группа НЛП 3Стэнфордская лаборатория искусственного интеллекта
4Стэнфордские символьные системы 5Стэнфордская электротехника 6Стэнфордская компьютерная наука Первые два автора внесли равный вклад.

Абстрактные

Древовидные нейронные сети используют ценную информацию синтаксического анализа при интерпретации значений предложений.Однако они страдают от двух ключевых технических проблем, которые делают их медленными и громоздкими для крупномасштабных задач НЛП: они обычно работают с проанализированными предложениями и не поддерживают напрямую пакетные вычисления. Мы решаем эти проблемы, представляя нейронную сеть синтаксического интерпретатора-интерпретатора (SPINN) с расширенным стеком, которая объединяет синтаксический анализ и интерпретацию в рамках единой гибридной модели с древовидной последовательностью путем интеграции древовидной интерпретации предложений в линейную последовательную структуру синтаксического анализатора с уменьшенным сдвигом. .Наша модель поддерживает пакетные вычисления для ускорения до 25 раз по сравнению с другими моделями с древовидной структурой, а ее интегрированный анализатор может работать с неанализируемыми данными с небольшой потерей точности. Мы оцениваем его с помощью задачи следования Stanford NLI и показываем, что он значительно превосходит другие модели кодирования предложений.

\ noautomath

1 Введение

(a) Обычная RNN на основе последовательностей для двух предложений. (б) Обычный TreeRNN для двух предложений.
Рис. 1: Иллюстрация двух стандартных конструкций кодировщиков предложений. TreeRNN, в отличие от RNN на основе последовательностей, требует существенно различающейся структуры соединения для каждого предложения, что делает невозможным пакетное вычисление.
(a) Модель SPINN развернулась за два перехода во время обработки предложения кот сел . «Отслеживание», «переход» и «композиция» - это уровни нейронной сети. Серые стрелки указывают соединения, которые заблокированы функцией стробирования. (b) Полностью развернутый SPINN для , кот сел , с опущенными слоями нейронной сети для ясности.
Рисунок 2: Два представления расширенной стеком нейронной сети синтаксического интерпретатора (SPINN).

Широкий спектр современных моделей в НЛП построен вокруг компонента нейронной сети, который производит векторные представления предложения, означающего (например, Sutskever et al., 2014; Tai et al., 2015) . Этот компонент, кодировщик предложений, обычно формулируется как изученная параметрическая функция от последовательности векторов слов до вектора предложения, и эта функция может принимать различные формы.Обычные кодировщики предложений включают в себя модели рекуррентных нейронных сетей на основе последовательностей (RNN, см. Рисунок 0 (a)) с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM, Hochreiter and Schmidhuber, 1997) , которые накапливают информацию по предложению последовательно; сверточные нейронные сети (Kalchbrenner et al., 2014; Zhang et al., 2015) , которые накапливают информацию с помощью фильтров по коротким локальным последовательностям слов или символов; и древовидные рекурсивные нейронные сети (TreeRNNs, Goller and Küchler, 1996; Socher et al., 2011a, см. Рисунок 0 (b)) , которые распространяют информацию вверх по двоичному дереву синтаксического анализа.

Из них TreeRNN, по-видимому, является принципиальным выбором, поскольку известно, что значения в предложениях естественного языка конструируются рекурсивно в соответствии с древовидной структурой (Даути, 2007, i.a.) . TreeRNN показали многообещающие (Tai et al., 2015; Li et al., 2015; Bowman et al., 2015b) , но в значительной степени игнорировались в пользу RNN на основе последовательностей из-за их несовместимости с пакетными вычислениями и их зависимость от внешних парсеров.Пакетные вычисления - выполнение синхронизированных вычислений сразу для многих примеров - дает улучшение на порядок во времени выполнения модели и имеет решающее значение для эффективного обучения нейронных сетей на больших наборах данных. Поскольку TreeRNN используют различную структуру модели для каждого предложения, как показано на рисунке 1, эффективное пакетирование невозможно в стандартных реализациях. Частично для решения проблем эффективности стандартные модели TreeRNN обычно работают только с предложениями, которые уже были обработаны синтаксическим анализатором, что замедляет и усложняет использование этих моделей во время тестирования для большинства приложений.

В этой статье представлена ​​новая модель для решения обеих этих проблем: нейронная сеть синтаксического интерпретатора с расширенным стеком или SPINN, показанная на рисунке 2. SPINN выполняет вычисления древовидной модели в линеаризованной последовательности и может включать парсер нейронной сети, который на лету создает необходимую структуру синтаксического анализа. Этот дизайн улучшает архитектуру TreeRNN по трем направлениям: во время тестирования он может одновременно анализировать и интерпретировать неанализируемые предложения, устраняя зависимость от внешнего синтаксического анализатора практически без дополнительных вычислительных затрат.Во-вторых, он поддерживает пакетные вычисления как для проанализированных, так и для не проанализированных предложений, что значительно ускоряет работу стандартных TreeRNN. Наконец, он поддерживает новую гибридную архитектуру древовидной последовательности для обработки локального линейного контекста при интерпретации предложений. Эта модель представляет собой в основном правдоподобную модель обработки человеческих предложений и дает существенный выигрыш в точности по сравнению с чистыми моделями на основе последовательностей или деревьев.

Мы оцениваем SPINN по задаче Стэнфордского логического вывода на естественном языке (SNLI, Bowman et al., 2015a) , и обнаружил, что он значительно превосходит другие модели, основанные на кодировании предложений, даже с относительно простой и недостаточно мощной реализацией встроенного синтаксического анализатора. Мы также обнаружили, что SPINN дает увеличение скорости до 25 раз по сравнению со стандартной реализацией TreeRNN.

2 Связанные работы

Существует довольно долгая история работы над созданием синтаксических анализаторов на основе нейронных сетей, которые используют основные операции и структуры данных из анализа на основе переходов, из которых синтаксический анализ с уменьшением сдвига является вариантом (Henderson, 2004; Emami and Jelinek, 2005 ; Титов, Хендерсон, 2010; Чен, Мэннинг, 2014; Байс, Блансом, 2015; Дайер и др., 2015; Кипервассер и Голдберг, 2016) . Кроме того, недавно были предложены модели, предназначенные в первую очередь для задач генеративного языкового моделирования, которые также используют эту архитектуру (Zhang et al., 2016; Dyer et al., 2016) . Насколько нам известно, SPINN - первая модель, использующая эту архитектуру для интерпретации предложений, а не для синтаксического анализа или генерации.

Socher et al. (2011a, b) представляют версии модели TreeRNN, которые могут работать с неанализируемыми входными данными.Однако эти методы требуют дорогостоящего процесса поиска во время тестирования. Наша модель представляет собой гораздо более быстрый альтернативный подход.

3 Наша модель: SPINN

3.1 Предыстория: парсинг Shift-Reduce

SPINN основан на синтаксическом анализе (Aho and Ullman, 1972) , который строит древовидную структуру над последовательностью (например, предложением на естественном языке) путем однократного сканирования ее токенов слева направо. Формализм широко используется при синтаксическом анализе естественного языка (e.г., Шибер, 1983; Нивр, 2003) .

Синтаксический анализатор сдвига-уменьшения принимает последовательность входных токенов x = (x0,…, xN − 1) и потребляет переходы a = (a0,…, aT − 1), где каждый at∈ {\textcshift, \textcreduce} указывает один шаг процесса синтаксического анализа. Как правило, синтаксический анализатор также может генерировать эти переходы на лету, считывая токены. Он проходит слева направо через последовательность переходов, постепенно комбинируя входные токены x в древовидную структуру. Для любой бинарно-ветвящейся древовидной структуры над N словами это требует T = 2N − 1 переходов через всего T + 1 состояние.

Анализатор использует две вспомогательные структуры данных: стек S частично завершенных поддеревьев и буфер B токенов, которые еще предстоит проанализировать. Анализатор инициализируется с пустым стеком и буфером, содержащим токены x предложения по порядку. Обозначим это начальное состояние ⟨S, B⟩ = ⟨∅, x⟩. Затем он переходит к последовательности переходов, где каждый переход выбирает одну из двух следующих операций. Ниже символ ∣ обозначает оператор cons (конкатенацию). Мы произвольно выбрали всегда минус слева в обозначениях ниже.

смена:

⟨S, x∣B⟩ → ⟨x∣S, B⟩. Эта операция выталкивает элемент из буфера и помещает его на вершину стека.

уменьшить:

⟨x∣y∣S, B⟩ → ⟨(x, y) ∣S, B⟩. Эта операция выталкивает два верхних элемента из стека, объединяет их и помещает результат обратно в стек.

3.2 Состав и представление

SPINN основан на синтаксическом анализаторе сдвига-уменьшения, но он разработан для создания векторного представления предложения в качестве его вывода, а не дерева, как при стандартном синтаксическом анализе сдвига-уменьшения.Он изменяет формализм сдвига-уменьшения, используя векторы фиксированной длины для представления каждой записи в стеке и буфере. Соответственно, его операция сокращения объединяет два представления вектора из стека в другой вектор с помощью функции нейронной сети.

Композиционная функция

Когда выполняется операция сокращения, векторные представления двух узлов дерева извлекаются из стека и передаются в функцию композиции, которая является функцией нейронной сети, которая создает представление для нового узла дерева, который является родительским для двух выскочили узлы.Этот новый узел помещается в стек.

Функция композиции TreeLSTM (Tai et al., 2015) обобщает уровень нейронной сети LSTM на входные данные на основе дерева, а не последовательности, и разделяет с LSTM идею представления промежуточных состояний в виде пары активного состояния. представление → h и представление памяти → c. Наша версия сформулирована как:

⎡⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢⎣ → я → fl → fr → o → g⎤⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥⎦ = ⎡⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢⎣σσσσtanh⎤⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥⎦⎛⎜ ⎜ ⎜⎝Wcomp⎡⎢ ⎢ ⎢⎣ → h2s → h3s → e⎤⎥ ⎥ ⎥⎦ + → bcomp⎞⎟ ⎟ ⎟⎠ (1)
→ c = → fl⊙ → c2s + → fr⊙ → c1s + → i⊙ → g (2)
→ h = → o⊙tanh (→ c) (3)

где σ - сигмоидальная функция активации, ⊙ - поэлементное произведение, пары ⟨→ h2s, → c1s⟩ и ⟨→ h3s, → c2s⟩ - это два узла входного дерева, извлеченные из стека, а → e - необязательный вектор. -значный входной аргумент, который либо пуст, либо поступает из внешнего источника, такого как отслеживающий LSTM (см. раздел 3.3). Результат этой функции, пара ⟨→ h, → c⟩, помещается обратно в стек. Каждая перечисленная векторная переменная имеет размерность D, кроме → e, независимой размерности Dtracking.

Стек и буфер

Стек и буфер представляют собой массивы по N элементов каждый (для предложений до N слов) с двумя D-мерными векторами → h и → c в каждом элементе.

Представления слов

Мы используем представления слов на основе векторов 300D, поставляемых с GloVe (Pennington et al., 2014) . Мы не обновляем эти представления во время обучения. Вместо этого мы используем выученное линейное преобразование для отображения каждого вектора входного слова → xGloVe в пару векторов ⟨→ h, → c⟩, которая хранится в буфере:

[→ h → c] = Wwd → xGloVe + → bwd (4)

3.3 Отслеживание LSTM

В дополнение к функции стека, буфера и композиции наша полная модель включает дополнительный компонент: отслеживающий LSTM.Это простая LSTM RNN на основе последовательности, которая работает в тандеме с моделью, принимая входные данные из буфера и стека на каждом шаге. Он предназначен для поддержки сводки с низким разрешением части предложения, которая была обработана до сих пор, которая используется для двух целей: он предоставляет представления функций классификатору перехода, что позволяет модели работать отдельно в качестве синтаксического анализатора, и он дополнительно предоставляет вторичный ввод → e для функции композиции - см. (1) - позволяя контекстной информации вводить конструкцию значения предложения и формировать то, что фактически является гибридной моделью с древовидной последовательностью.

Входные данные отслеживания LSTM (желтые на рисунке 2) - это верхний элемент буфера → h2b (который будет перемещен при операции сдвига) и два верхних элемента стека → h2s и → h3s (которые будут составлены в уменьшить операцию).

Почему гибрид древовидной последовательности?

Лексическая двусмысленность встречается в естественном языке повсеместно. Большинство слов имеют несколько смыслов или значений, и, как правило, необходимо использовать контекст, в котором встречается слово, чтобы определить, какое из его смыслов или значений имеется в виду в данном предложении.Несмотря на то, что TreeRNN в принципе более эффективны при составлении значений, эта неоднозначность может дать более простым моделям кодирования предложений на основе последовательностей преимущество: когда модель на основе последовательностей сначала обрабатывает слово, у нее есть прямой доступ к вектору состояния, который суммирует левый контекст этого слова, которое служит сигналом для устранения неоднозначности. Напротив, когда стандартная древовидная модель сначала обрабатывает слово, у нее есть доступ только к составляющей, с которой слово сливается, а это часто всего лишь одно дополнительное слово.Подача представления контекста из отслеживающего LSTM в функцию композиции - простой и эффективный способ смягчить этот недостаток моделей с древовидной структурой. Использование левого линейного контекста для устранения неоднозначности также является правдоподобной моделью человеческой интерпретации.

Было бы просто расширить SPINN для поддержки использования некоторого количества правостороннего контекста, но это добавило бы сложности модели, которая, по нашему мнению, в значительной степени не нужна: люди очень эффективно понимают начало предложений до того, как видел или слышал концы, предполагая, что можно обойтись без недоступного правого контекста.

3.4 Анализ: прогнозирование переходов

Для того, чтобы SPINN мог работать с неанализируемыми входами, ему необходимо создать свою собственную последовательность переходов a, а не полагаться на внешний синтаксический анализатор, который предоставит ее как часть ввода. Для этого модель прогнозирует на каждом шаге с помощью простого двустороннего классификатора softmax, входом которого является состояние отслеживания LSTM:

→ pa = softmax (Wtrans → htracking + → btrans) (5)

Вышеупомянутая модель является почти самой простой жизнеспособной реализацией функции принятия решения о переходе.Напротив, функции принятия решений в современных синтаксических анализаторах на основе переходов, как правило, используют значительно более богатые наборы функций в качестве входных данных, включая функции, содержащие информацию о нескольких предстоящих словах в буфере. Значение → htracking является функцией только самого верха буфера и двух верхних элементов стека на каждом временном шаге.

Во время тестирования модель использует любой переход (т. Е. Сдвиг или уменьшение), которому присвоена более высокая (ненормализованная) вероятность. Функция прогнозирования обучена имитировать решения внешнего синтаксического анализатора.Эти решения используются в качестве входных данных для модели во время обучения. Для SNLI мы используем двоичные синтаксические анализаторы Stanford PCFG Parser, которые включены в корпус. Мы не обнаружили, что запланированная выборка (Bengio et al., 2015) - модель использует свои собственные решения о переходе иногда во время обучения - может помочь.

3.5 Проблемы реализации

Эффективное представление стека

Наивная реализация SPINN должна обрабатывать стек размером O (N) на каждом временном шаге, любой элемент которого может быть задействован в последующих вычислениях.Тогда наивная реализация обратного распространения может потребовать сохранения каждого из стеков O (N) для обратного прохода, что приведет к требованию к пространству для каждого примера в O (NTD) float. Это требование недопустимо велико для значительных размеров пакетов или длин предложений N. Такая наивная реализация также потребовала бы копирования практически неизмененного стека на каждом временном шаге, поскольку каждая операция сдвига или сокращения записывает только одно новое представление в верхнюю часть стека.

Мы предлагаем компактное представление стека, вдохновленное техникой застежки-молнии (Huet, 1997) , которую мы называем тонким стеком.Для каждого входного предложения мы представляем стек с единственной матрицей S размером T × D. Каждая строка S [t] (для 0

1: функция Step (bufferTop, a, t, S, Q)

2: если a = shift, то

3: S [t]: = bufferTop

4: иначе, если a = уменьшить, то

5: справа: = S [Q.pop ()]

6: left: = S [Q.pop ()]

7: S [t]: = Написать (слева, справа)

8: Q.push (t)

Алгоритм 1 Алгоритм тонкого стека

Это представление стека требует значительно меньше места.Он сохраняет каждый элемент, участвующий в вычислении с прямой связью, ровно один раз, что означает, что это представление все еще может поддерживать эффективное обратное распространение. Кроме того, все обновления S и Q могут выполняться пакетно и на месте на графическом процессоре, что дает существенный выигрыш в скорости как по сравнению с более простой реализацией SPINN, так и со стандартной реализацией TreeRNN. Мы описываем результаты по скорости в разделе 3.7.

Подготовка данных

Во время обучения SPINN требует как переходную последовательность a, так и последовательность лексем x в качестве входных данных для каждого предложения.Последовательность лексем - это просто слова в предложении по порядку. a можно получить из любого синтаксического анализа избирательного округа для предложения, сначала преобразовав этот синтаксический анализ в немаркированный двоичный синтаксический анализ, затем линеаризуя его (с обычным обходом по порядку), затем взяв каждый токен слова как переход сдвига и каждый ')' как переход на сокращение, как здесь:

Таблица 1: Алгоритм тонкого стека, работающий с входной последовательностью x = (\ emph {Spot}, \ emph {sat}, \ emph {down}) и последовательностью перехода, показанной в крайнем правом столбце.S [t] показывает верх стека на каждом шаге t. Последние два элемента Q (подчеркнуты) указывают, какие строки t будут задействованы в операции сокращения на следующем шаге.

Разбор двоичного кода без метки: ((кот) (сел))
x: , cat , сб , вниз
a: сдвиг, сдвиг, уменьшение, сдвиг, сдвиг, уменьшение, уменьшение

Обработка предложений переменной длины

Для обучения любой модели предложения с помощью пакетных вычислений необходимо дополнить или обрезать предложения до фиксированной длины.Мы зафиксировали эту длину на N = 25 слов, что больше, чем примерно 98% предложений в SNLI. Последовательности переходов a обрезаются слева или дополняются сдвигами слева. Последовательности токенов x затем обрезаются или дополняются пустыми токенами слева, чтобы соответствовать количеству сдвигов, добавленных или удаленных из a, и затем могут быть дополнены пустыми токенами справа для достижения желаемой длины N.

3.6 TreeRNN-эквивалент

Без добавления отслеживающего LSTM, SPINN (в частности, вариант SPINN-PI-NT, для синтаксического анализа ввода, без отслеживания) в точности эквивалентен традиционной древовидной модели нейронной сети в функции, которую он вычисляет, и, следовательно, он также имеет ту же динамику обучения.В обоих случаях представление каждого предложения состоит из представлений слов, объединенных рекурсивно с использованием функции композиции TreeRNN (в нашем случае - функции TreeLSTM). SPINN, однако, значительно быстрее и поддерживает как интегрированный синтаксический анализ, так и новый подход к контексту через отслеживающий LSTM.

3.7 Скорость вывода

В этом разделе мы сравниваем скорость тестирования нашего SPINN-PI-NT с эквивалентной TreeRNN, реализованной обычным способом и со стандартной моделью последовательности RNN.Хотя полные модели, оцениваемые ниже, реализованы и обучены с использованием Theano (Theano Development Team, 2016) , который достаточно эффективен, но не идеален для нашей модели, мы хотим сравнить хорошо оптимизированные реализации всех трех моделей. Для этого мы повторно реализуем прямую связь SPINN-PI-NT и базовый уровень LSTM RNN в C ++ / CUDA и сравниваем эту реализацию с реализацией C ++ / Eigen TreeRNN на базе ЦП из Irsoy and Cardie (2014) , которую мы модифицирован для выполнения тех же вычислений, что и SPINN-PI-NT.Такие TreeRNN могут работать только с одним примером за раз и поэтому плохо подходят для вычислений на GPU.

Рисунок 3: Сравнение скорости с прогнозированием.

Каждая модель может работать с предложениями из 30 или менее токенов. Мы фиксируем размерность модели D и размерность встраивания слов на 300. Мы запускали тест производительности ЦП на 16-ядерном процессоре Intel Xeon E5-2660 с тактовой частотой 2,20 ГГц с включенной гиперпоточностью. Мы тестируем нашу реализацию тонкого стека и модель RNN на графическом процессоре NVIDIA Titan X.

На рис. 3 сравниваются скорости кодирования предложений трех моделей на случайных входных данных. Мы наблюдаем существенную разницу во времени выполнения между ЦП и реализациями тонкого стека, которая увеличивается с размером пакета. С большим, но практичным размером пакета 512, наибольшим, на котором мы тестировали TreeRNN, наша модель примерно в 25 раз быстрее, чем стандартная реализация ЦП, и примерно в 4 раза медленнее, чем базовая версия RNN.

Хотя этот эксперимент охватывает только SPINN-PI-NT, результаты должны быть аналогичными для полной модели SPINN: большая часть вычислений, связанных с запуском SPINN, связана с заполнением буфера, применением функции композиции и манипулированием буфером и стеком. , с низкоразмерными компонентами отслеживания и анализа, добавляющими лишь небольшую дополнительную нагрузку.

Парам. Диапазон Стратегия РНН SP.-PI-NT СП.-ПИ СП.
Начальный LR 2 × 10–4–2 × 10–2 журнал 5 × 10−3 3 × 10-4 7 × 10−3 2 × 10-3
L2 регуляризация λ 8 × 10–7–3 × 10–5 журнал 4 × 10-6 3 × 10-6 2 × 10-5 3 × 10-5
Стоимость перехода α 0.5–4,0 лин 3,9
Прерывание встроенного преобразования 80–95% лин 83% 92% 86%
Классификатор MLP отсев 80–95% лин 94% 94% 93% 94%
Отслеживание размера LSTM Dtracking 24–128 журнал 61 79
Слои классификатора MLP 1–3 лин 2 2 2 1
Таблица 2: Диапазоны и значения гиперпараметров.Диапазон показывает диапазоны гиперпараметров, исследованные во время случайного поиска. Стратегия указывает, была ли выборка из диапазона однородной или логарифмической. Параметры отсева выражаются скорее как процент удержания, чем процент выпадения.

4 эксперимента NLI

Мы оцениваем SPINN по задаче логического вывода на естественном языке (NLI, также известное как распознавание текстового следования, или RTE; Dagan et al., 2006) . NLI - это задача классификации пар предложений, в которой модель читает два предложения (предпосылку и гипотезу) и выводит суждение о следствии, противоречии или нейтральности, отражающее взаимосвязь между значениями двух предложений.Ниже приведен пример пары предложений и суждения из корпуса SNLI, которые мы используем в наших экспериментах:

Предпосылка: Девушка в красном пальто, синей повязке на голове и джинсах лепит снежного ангела.

Гипотеза: Девушка на улице играет в снегу.

SNLI - это корпус из 570 тысяч помеченных людьми пар описаний сцен, подобных этому. Мы используем стандартное разделение поезд-тест и игнорируем немаркированные примеры, в результате чего остается около 549 тыс. Примеров для обучения, 9 842 для разработки и 9824 для тестирования.Этикетки SNLI примерно сбалансированы, при этом наиболее часто встречающиеся метки составляют 34,2% от тестового набора.

Хотя NLI оформлен как простая задача трехсторонней классификации, тем не менее, это эффективный способ оценки способности модели извлекать широко информативные представления значения предложения. Чтобы модель надежно работала на NLI, она должна быть способна представлять и рассуждать с основными явлениями семантики естественного языка, включая количественную оценку, кореферентность, объем и несколько типов неоднозначности.

4.1 Применение SPINN к SNLI

Создание классификатора пар предложений

Чтобы классифицировать пару предложений SNLI, мы запускаем две копии SPINN с общими параметрами: одна для предложения-предпосылки, а другая - для предложения гипотезы. Затем мы используем их выходные данные (состояния → h наверху каждого стека в момент времени t = T), чтобы построить вектор признаков → классификатор x для пары. Этот вектор признаков состоит из конкатенации этих двух векторов предложений, их разницы и их поэлементного произведения (согласно Mou et al., 2016) :

→ xclassifier = ⎡⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢⎣ → hpremise → hpremise → hpremise- → hpremise → hpremise → hгипотеза⎤⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥⎦ (6)

Этот вектор признаков затем передается в серию слоев нейронной сети 1024D ReLU (т. Е. В MLP; количество слоев настраивается как гиперпараметр), затем передается в линейное преобразование, а затем, наконец, передается в слой softmax, который дает распределение по трем меткам.

Целевая функция

Наша цель объединяет цель кросс-энтропии Ls для задачи классификации SNLI, цели кросс-энтропии Ltp и Lth для решения синтаксического анализа для каждого из двух предложений на каждом шаге t и член регуляризации L2 для обученных параметров. Члены взвешиваются с использованием настроенных гиперпараметров α и λ:

Lm = Ls + αT − 1∑t = 0 (Ltp + Lth) + λ∥θ∥22 (7)
Инициализация, оптимизация и настройка

Мы инициализируем параметры модели, используя непараметрическую стратегию He et al.(2015) , за исключением параметров классификатора softmax, которые мы инициализируем с использованием случайных однородных выборок из [-0,005,0,005].

Мы используем SGD мини-пакета с оптимизатором RMSProp (Tieleman and Hinton, 2012) и настроенной начальной скоростью обучения, которая снижается с коэффициентом 0,75 каждые 10 тыс. Шагов. Мы применяем как выпадение (Srivastava et al., 2014) , так и пакетную нормализацию (Ioffe and Szegedy, 2015) к выходным данным слоя проекции встраивания слов и к векторам признаков, которые служат входами и выходами для MLP. который предшествует окончательному классификатору следования.

Мы обучаем каждую модель по 250 тыс. Шагов в каждом прогоне, используя размер пакета 32. Мы отслеживаем производительность каждой модели в наборе для разработки во время обучения и сохраняем параметры, когда эта производительность достигает нового пика. Мы используем раннюю остановку, оценивая набор тестов с использованием параметров, которые лучше всего работают на наборе разработки.

Мы используем случайный поиск для настройки гиперпараметров каждой модели, устанавливая диапазоны для поиска для каждого гиперпараметра эвристически (и проверяя разумность диапазонов в наборе для разработки), а затем запускаем восемь копий каждого эксперимента, каждый с вновь выбранными гиперпараметрами из те диапазоны.В таблице 2 показаны гиперпараметры, использованные в лучшем прогоне каждой модели.

Таблица 3: Результаты 3-сторонней классификации SNLI. Params. - приблизительное количество обученных параметров (без встраивания слов для всех моделей). Пер. соотв. - точность модели в прогнозировании переходов при синтаксическом анализе во время тестирования. Поезд и тест - это точность классификации SNLI.

4.2 Оцененные модели

Мы оцениваем четыре модели. Все четыре используют архитектуру классификатора пар предложений, описанную в разделе 4.1, и отличаются только функцией вычисления кодировок предложений. Во-первых, однослойный LSTM RNN (аналогичный таковому у Bowman et al., 2015a) служит базовым кодировщиком. Затем минимальная модель SPINN-PI-NT (эквивалент TreeLSTM) представляет дизайн модели SPINN. SPINN-PI добавляет в этот дизайн отслеживающий LSTM. Наконец, полный SPINN добавляет интегрированный синтаксический анализатор.

Мы сравниваем наши модели с несколькими базовыми показателями, включая самый сильный опубликованный результат, не основанный на нейронных сетях, из Bowman et al.(2015a) и предыдущие модели нейронных сетей, построенные на основе нескольких типов кодировщиков предложений.

4.3 Результаты

Таблица 3 показывает наши результаты по SNLI. Для полного SPINN мы также сообщаем меру соответствия между синтаксическими анализами этой модели и синтаксическими анализами, включенными в SNLI, рассчитываемую как точность классификации по переходам, усредненным по временным шагам.

Мы обнаружили, что простая модель SPINN-PI-NT работает немного лучше, чем базовая линия RNN, но эта модель SPINN-PI с добавленным отслеживанием LSTM работает хорошо.Успех SPINN-PI, гибридной модели древовидной последовательности, предполагает, что методы кодирования на основе дерева и последовательности, по крайней мере, частично дополняют друг друга, при этом модель последовательности предположительно обеспечивает полезное локальное устранение неоднозначности слов. Полная модель SPINN с ее относительно слабым внутренним парсером работает немного хуже, но, тем не менее, значительно превосходит производительность базовой RNN.

И SPINN-PI, и полный SPINN значительно превосходят все предыдущие модели кодирования предложений.В частности, эти модели превосходят основанные на деревьях CNN Mou et al. (2016) , который также использует древовидную структуру для извлечения локальных признаков, но использует более простые методы объединения для построения функций предложений в интересах эффективности. Наши результаты показывают, что модель, которая полностью использует древовидную структуру (SPINN), превосходит модель, которая использует ее только частично (древовидная CNN), которая, в свою очередь, превосходит модель, которая ее не использует вообще (RNN).

Полный SPINN показал умеренно хорошие результаты при воспроизведении синтаксического анализа данных SNLI Стэнфордским синтаксическим анализатором на уровне перехода за переходом - 92.Точность 4% во время тестирования. Однако его ошибки предсказания перехода довольно равномерно распределены по предложениям, и большинству предложений были назначены частично недопустимые последовательности переходов, которые либо оставляли несколько слов вне окончательного представления, либо включали несколько маркеров заполнения в окончательное представление.

4.4 Обсуждение

Использование древовидной структуры улучшает производительность моделей кодирования предложений для SNLI. Мы подозреваем, что это улучшение во многом связано с более эффективным изучением точных обобщений в целом, а не с какими-то отдельными явлениями.Однако в результатах можно выделить некоторые закономерности.

В то время как у всех четырех исследуемых моделей есть проблемы с отрицанием, модели SPINN с древовидной структурой работают на этих парах значительно лучше. Вероятно, это связано с тем, что деревья синтаксического анализа позволяют относительно легко идентифицировать область действия любого экземпляра отрицания (отрицаемая часть содержания предложения) и отделять ее от остальной части предложения. Для пар предложений тестового набора, подобных приведенной ниже, где отрицание (, а не или не ) не появляется в посылке, но появляется в гипотезе, RNN показывает точность 67%, в то время как все три модели с древовидной структурой превышают 73%.Только RNN ошибся в приведенном ниже примере:

Предпосылка: художественная гимнастка выполняет вольное упражнение на соревнованиях.

Гипотеза: Гимнастка не может закончить упражнение.

Обратите внимание, что наличие отрицания в гипотезе коррелирует с ярлыком противоречия в SNLI, но не так сильно, как можно было бы предположить - только 45% этих примеров в тестовой выборке помечены как противоречия.

Кроме того, кажется, что модели с древовидной структурой, и особенно гибридные модели с древовидной последовательностью, более эффективны, чем RNN при извлечении информативных представлений длинных предложений.Модель RNN падает в точности теста быстрее с увеличением длины предложения, чем модель SPINN-PI-NT, которая, в свою очередь, падает значительно быстрее, чем две гибридные модели, повторяя шаблон, более резко наблюдаемый на искусственных данных в Bowman et al. (2015b) . В парах из 20 или более слов точность RNN составляет 76,7%, а SPINN-PI достигает 80,2%. Все три модели SPINN правильно пометили следующий пример, а RNN - нет:

Предпосылка: Мужчина в очках и в рваном костюме играет на электрогитаре Jaguar и поет под аккомпанемент барабанщика.

Гипотеза: Мужчина в очках и в растрепанной одежде играет на гитаре и поет вместе с барабанщиком.

Мы подозреваем, что гибридная природа полной модели SPINN также ответственна за ее удивительную способность работать лучше, чем базовый уровень RNN, даже когда его внутренний синтаксический анализатор относительно неэффективен при создании правильных синтаксических разборов полного предложения. Он может действовать наподобие древовидной CNN, только с доступом к более крупным деревьям: использовать древовидную структуру для создания локальных значений фраз, а затем использовать отслеживающий LSTM, по крайней мере частично, для объединения этих значений.

Наконец, как это, вероятно, неизбежно для моделей, оцениваемых по SNLI, все четыре исследуемые модели показали на несколько процентов хуже на тестовых примерах, чья наземная метка истинности нейтральна, чем на примерах двух других классов. Путаницы «следствие-нейтральный» и «нейтральный-противоречие», по-видимому, намного труднее избежать, чем заблуждения «следствие-противоречие», где относительно поверхностные сигналы могут оказаться более полезными.

5 Выводы и дальнейшая работа

Мы представляем модельную архитектуру (SPINN-PI-NT), которая эквивалентна TreeLSTM, но на порядок быстрее во время тестирования.Мы расширяем эту архитектуру до гибридной модели с древовидной последовательностью (SPINN-PI) и показываем, что это дает значительный выигрыш в задаче вывода SNLI. Наконец, мы показываем, что можно использовать сильные стороны этой модели без необходимости во внешнем синтаксическом анализаторе путем интеграции быстрого синтаксического анализатора в модель (как в полном SPINN), и что отсутствие внешней синтаксической информации приводит к небольшим потерям в точность.

Поскольку цель данной статьи - представить модель общего назначения для кодирования предложений, мы не стремимся к использованию мягкого внимания (Bahdanau et al., 2015; Rocktäschel et al., 2016) , несмотря на продемонстрированную эффективность для задачи SNLI. Однако мы ожидаем, что появится возможность продуктивно сочетать нашу модель с мягким вниманием, чтобы достичь самых современных характеристик.

Наш отслеживающий LSTM использует только простые, быстро вычисляемые функции, взятые из заголовка буфера и заголовка стека. Вероятно, что предоставление отслеживающему LSTM доступа к большему количеству информации из буфера и стека на каждом шаге позволит ему лучше представлять контекст в каждом узле дерева, обеспечивая как лучший синтаксический анализ, так и лучшее кодирование предложений.Одним из многообещающих способов достижения этой цели было бы кодирование полного содержимого стека и буфера на каждом временном шаге в соответствии с методом, используемым Dyer et al. (2015) .

Для более амбициозной цели мы ожидаем, что будет возможно реализовать вариант SPINN поверх модифицированной структуры данных стека с дифференцируемыми операциями push и pop (как в Grefenstette et al., 2015; Joulin and Mikolov, 2015 ) . Это позволило бы модели научиться синтаксическому анализу с использованием указаний из цели семантического представления, которая в настоящее время заблокирована от влияния на ключевые параметры синтаксического анализа путем использования нами жестких решений сдвига / сокращения.Это изменение позволит модели научиться производить синтаксические анализы, которые в совокупности лучше подходят для поддержки семантической интерпретации, чем те, которые предоставлены в обучающих данных.

Благодарности

Мы признательны за финансовую поддержку со стороны Google Faculty Research Award, Stanford Data Science Initiative и Национального научного фонда в рамках грантов №№. BCS 1456077 и IIS 1514268. Некоторые из Tesla K40, использованные для этого исследования, были подарены NVIDIA Corporation.Мы также благодарим Кельвина Гу, Ноа Гудмана и многих других членов Стэнфордской группы НЛП за полезные комментарии.

Список литературы

  • Ахо и Ульман (1972) Альфред В. Ахо и Джеффри Д. Ульман. 1972 г. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. Prentice-Hall, Inc.
  • Bahdanau et al. (2015) Дмитрий Богданов, Кёнхён Чо и Йошуа Бенжио. 2015 г. Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переведите. В Proc. ICLR.
  • Bengio et al.(2015) Сами Бенжио, Ориол Виньялс, Навдип Джайтли и Ноам Шазир. 2015 г. Запланированная выборка для прогнозирования последовательности с помощью повторяющейся нейронной сети сети. В Proc. НИПС.
  • Bowman et al. (2015a) Сэмюэл Р. Боуман, Габор Анджели, Кристофер Поттс и Кристофер Д. Мэннинг. 2015a. Большой аннотированный корпус для изучения логического вывода на естественном языке. В Proc. ЕМНЛП.
  • Bowman et al. (2015b) Сэмюэл Р. Боуман, Кристофер Д. Мэннинг и Кристофер Поттс. 2015b. Древовидная композиция в нейронных сетях без древовидные архитектуры.В Proc. Семинар NIPS 2015 года по когнитивным вычислениям: Интеграция нейронного и символического подходов.
  • Байс и Блансом (2015) Ян Байс и Фил Блансом. 2015 г. Генеративный инкрементный анализ зависимостей с помощью нейронных сетей. В Proc. ACL.
  • Чен и Мэннинг (2014) Данки Чен и Кристофер Д. Мэннинг. 2014 г. Быстрый и точный парсер зависимостей с использованием нейронных сетей. В Proc. ЕМНЛП.
  • Cheng et al. (2016) Цзянпэн Ченг, Ли Донг и Мирелла Лапата.2016 г. Сети с долговременной краткосрочной памятью для машинного чтения. arXiv: 1601.06733.
  • Даган и др. (2006) Идо Даган, Орен Гликман и Бернардо Маньини. 2006 г. PASCAL распознает проблему следования тексту. В задачах машинного обучения. Прогнозирующая оценка неопределенность, классификация визуальных объектов и распознавание фактических следствие, Springer.
  • Даути (2007) Дэвид Даути. 2007 г. Композиционность как эмпирическая проблема. В прямой композиционности, Oxford Univ.Нажмите.
  • Дайер и др. (2015) Крис Дайер, Мигель Баллестерос, Ван Линг, Остин Мэтьюз и Ноа А. Смит. 2015 г. Анализ зависимостей на основе переходов с долгосрочным стеком объем памяти. В Proc. ACL.
  • Дайер и др. (2016) Крис Дайер, Адигуна Кункоро, Мигель Баллестерос и Ноа А. Смит. 2016 г. Рекуррентные грамматики нейронных сетей. В Proc. NAACL.
  • Эмами и Елинек (2005) Ахмад Эмами и Фредерик Елинек. 2005 г. Нейросинтаксическая языковая модель.Машинное обучение 60 (1–3).
  • Голлер и Кюхлер (1996) Кристоф Голлер и Андреас Кюхлер. 1996 г. Изучение распределенных представлений, зависящих от задачи, с помощью обратное распространение через структуру. В Proc. Международная конференция IEEE по нейронным сетям.
  • Grefenstette et al. (2015) Эдвард Грефенстетт, Карл Мориц Херманн, Мустафа Сулейман и Фил Блансом. 2015 г. Обучение преобразованию с неограниченной памятью. В Proc. НИПС.
  • He et al. (2015) Каймин Хэ, Сянъю Чжан, Шаоцин Жэнь и Цзянь Сунь.2015 г. Углубляясь в выпрямители: превосходная производительность на человеческом уровне Классификация ImageNet. В Proc. ICCV.
  • Хендерсон (2004) Джеймс Хендерсон. 2004 г. Дискриминационное обучение статистического парсера нейронной сети. В Proc. ACL.
  • Хохрайтер и Шмидхубер (1997) Зепп Хохрайтер и Юрген Шмидхубер. 1997 г. Долговременная кратковременная память. Нейронные вычисления 9 (8).
  • Хуэ (1997) Жерар Юэ. 1997 г. Застежка-молния. Журнал функционального программирования 7 (5).
  • Иоффе и Сегеди (2015) Сергей Иоффе и Кристиан Сегеди. 2015 г. Пакетная нормализация: ускорение глубокого обучения сети за счет сокращения внутренний ковариативный сдвиг. В Proc. ICML.
  • Ирсой и Карди (2014) Озан Ирсой и Клэр Карди. 2014 г. Глубокие рекурсивные нейронные сети для композиционности языка. В Proc. НИПС.
  • Жулен и Миколов (2015) Арман Жулен и Томаш Миколов. 2015 г. Вывод алгоритмических шаблонов с повторяющимися сетями с расширением стека.В Proc. НИПС.
  • Kalchbrenner et al. (2014) Нал Кальчбреннер, Эдвард Грефенстетт и Фил Блансом. 2014 г. Сверточная нейронная сеть для моделирования предложений. В Proc. ACL.
  • Кипервассер и Гольдберг (2016) Элиягу Кипервассер и Йоав Гольдберг. 2016 г. Простой анализ зависимостей с помощью иерархических древовидных LSTM. arXiv: 1603.00375.
  • Ли и др. (2015) Цзивэй Ли, Минь-Тханг Луонг, Дэн Джурафски и Эудард Хови. 2015 г. Когда древовидные структуры необходимы для глубокого изучения представления? В Proc.ЕМНЛП.
  • Mou et al. (2016) Лили Моу, Мэн Руи, Гэ Ли, Янь Сюй, Лу Чжан, Жуй Янь и Чжи Цзинь. 2016 г. Вывод естественного языка с помощью древовидной свертки и эвристики соответствие. В Proc. ACL.
  • Нивр (2003) Joakim Nivre. 2003 г. Эффективный алгоритм анализа проективных зависимостей. В Proc. IWPT.
  • Pennington et al. (2014) Джеффри Пеннингтон, Ричард Сочер и Кристофер Д. Мэннинг. 2014 г. GloVe: глобальные векторы для представления слов.В Proc. ЕМНЛП.
  • Rocktäschel et al. (2016) Тим Роктэшель, Эдвард Грефенстетте, Карл Мориц Херманн, Томаш Кочиску и Филом Блунсом. 2016 г. Рассуждения о привлечении нервного внимания. В Proc. ICLR.
  • Шибер (1983) Стюарт М. Шибер. 1983 г. Устранение неоднозначности предложений с помощью техники синтаксического анализа shift-reduce. В Proc. ACL.
  • Socher et al. (2011a) Ричард Сочер, Клифф С. Лин, Эндрю Й. Нг и Кристофер Д. Мэннинг. 2011a. Анализ естественных сцен и естественного языка с помощью рекурсивной нейронной сети сети.В Proc. ICML.
  • Socher et al. (2011b) Ричард Сохер, Джеффри Пеннингтон, Эрик Х. Хуанг, Эндрю Й. Нг и Кристофер Д. Мэннинг. 2011b. Полууправляемые рекурсивные автоэнкодеры для прогнозирования настроений раздачи. В Proc. ЕМНЛП.
  • Srivastava et al. (2014) Нитиш Шривастава, Джеффри Хинтон, Алекс Крижевский, Илья Суцкевер и Руслан Салахутдинов. 2014 г. Dropout: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей. JMLR 15.
  • Суцкевер и др.(2014) Илья Суцкевер, Ориол Виньялс, Куок В. Ле. 2014 г. Последовательность для последовательного обучения с помощью нейронных сетей. В Proc. НИПС.
  • Tai et al. (2015) Кай Шэн Тай, Ричард Сохер и Кристофер Д. Мэннинг. 2015 г. Улучшенные семантические представления из длинных древовидных сети краткосрочной памяти. В Proc. ACL.
  • Команда разработчиков Theano (2016) Команда разработчиков Theano. 2016 г. Theano: среда Python для быстрого вычисления математических выражения.arXiv: 1605.02688.
  • Тилеман и Хинтон (2012) Таймен Тилеман и Джеффри Хинтон. 2012 г. Лекция 6.5 - RMSProp: Разделите градиент на скользящее среднее его недавние масштабы. В разделе «Нейронные сети для машинного обучения», Coursera.
  • Титов и Хендерсон (2010) Иван Титов и Джеймс Хендерсон. 2010 г. Модель скрытых переменных для генеративного синтаксического анализа зависимостей. В Гарри Бунте, Паоле Мерло и Йоакиме Нивре, редакторах журнала Trends in Технология синтаксического анализа, Springer.
  • Вендров и др.(2016) Иван Вендров, Райан Кирос, Саня Фидлер и Ракель Уртасун. 2016 г. Порядок встраивания изображений и языка. В Proc. ICLR.
  • Ван и Цзян (2016) Шуохан Ван и Цзин Цзян. 2016 г. Изучение логического вывода на естественном языке с помощью LSTM. В Proc. NAACL.
  • Zhang et al. (2015) Сян Чжан, Цзюньбо Чжао и Янн ЛеЦун. 2015 г. Сверточные сети на уровне символов для классификации текста. В Proc. НИПС.
  • Zhang et al. (2016) Синсин Чжан, Лян Лу и Мирелла Лапата.2016 г. Нисходящее дерево сетей с долговременной краткосрочной памятью. В Proc. NAACL.

7 техник НЛП, которые изменят ваше общение в будущем (Часть II) | Джеймс Ли

Идея системы ответов на вопросы (QA) заключается в извлечении информации непосредственно из документов, разговоров, онлайн-поиска и других источников, которая будет удовлетворять информационные потребности пользователя. Вместо того, чтобы заставлять пользователя читать весь документ, система контроля качества предпочитает давать короткий и сжатый ответ.В настоящее время система контроля качества может очень легко сочетаться с другими системами НЛП, такими как чат-боты, а некоторые системы контроля качества даже выходят за рамки поиска текстовых документов и могут извлекать информацию из коллекции изображений.

Фактически, большинство проблем НЛП можно рассматривать как проблему с ответами на вопросы. Парадигма проста: мы отправляем запрос, а машина дает ответ. Прочитав документ или набор инструкций, интеллектуальная система сможет ответить на широкий спектр вопросов.Естественно, мы хотим разработать модель, которую можно будет использовать для общего контроля качества.

Мощная архитектура глубокого обучения, известная как сеть с динамической памятью (DMN), была разработана и оптимизирована специально для задач контроля качества. Имея обучающий набор входных последовательностей (знаний) и вопросов, он может формировать эпизодические воспоминания и использовать их для генерации соответствующих ответов. Архитектура состоит из следующих компонентов:

  • Модуль семантической памяти (аналог базы знаний) состоит из предварительно обученных векторов GloVe, которые используются для создания последовательностей вложений слов из входных предложений.Эти векторы будут действовать как входные данные для модели.
  • Модуль ввода обрабатывает входные векторы, связанные с вопросом, в набор векторов, называемых фактами . Этот модуль реализован с использованием стробируемого рекуррентного блока. ГРУ позволяет сети узнать, актуально ли рассматриваемое в настоящее время предложение или не имеет ничего общего с ответом.
  • Модуль вопросов обрабатывает вопросительное слово за словом и выводит вектор, используя тот же GRU, что и модуль ввода, и те же веса.И факты, и вопросы закодированы как вложения.
  • Модуль памяти эпизодов получает векторы фактов и вопросов, извлеченные из входных данных и закодированные как вложения. При этом используется процесс, вдохновленный гиппокампом мозга, который может извлекать временные состояния, которые запускаются какой-либо реакцией, например, взглядами или звуками.
  • Наконец, ответный модуль генерирует соответствующий ответ. К последнему проходу эпизодическая память должна содержать всю информацию, необходимую для ответа на вопрос.Этот модуль использует другой ГРУ, обученный кросс-энтропийной классификацией ошибок правильной последовательности, который затем может быть преобразован обратно в естественный язык.

DMN не только отлично справился с задачами контроля качества, но и превзошел другие архитектуры для анализа тональности и тегирования части речи. С момента своего создания в сети динамической памяти были внесены серьезные улучшения для дальнейшего повышения их точности при ответах на вопросы, в том числе:

  • Сети динамической памяти для визуальных и текстовых ответов на вопросы - это в основном DMN, применяемые к изображениям.Его модули памяти и ввода обновлены, чтобы можно было отвечать на визуальные вопросы. Эта модель улучшает состояние многих эталонных наборов данных с ответами на визуальные вопросы без поддержки контроля фактов.
  • Динамические сети покрытия для ответов на вопросы решают проблему выхода из локальных максимумов, соответствующих неправильным ответам. Сначала он объединяет взаимозависимые представления вопроса и документа, чтобы сосредоточиться на соответствующих частях обоих. Затем декодер с динамическим указанием перебирает возможные интервалы ответов.Эта итерационная процедура позволяет модели восстанавливать исходные локальные максимумы, соответствующие неправильным ответам.

Людям очень сложно вручную суммировать большие текстовые документы. Резюмирование текста - это проблема в НЛП создания коротких, точных и понятных резюме для исходных документов. Это стало важным и своевременным инструментом для помощи и интерпретации текстовой информации в современном быстрорастущем информационном веке. С ростом популярности push-уведомлений и дайджестов статей задача создания интеллектуальных и точных резюме для длинных фрагментов текста растет с каждым днем.

Автоматическое суммирование текста работает, сначала вычисляя частоту слов для всего текстового документа. Затем сохраняются и сортируются 100 наиболее употребительных слов. Затем каждое предложение оценивается в зависимости от того, сколько часто встречающихся слов оно содержит, причем более часто встречающиеся слова имеют большую ценность. Наконец, берутся X первых предложений и сортируют их в зависимости от их положения в исходном тексте.

Сохраняя простоту и универсальность, алгоритм автоматического резюмирования текста может работать в различных ситуациях, с которыми другие реализации могут столкнуться с трудностями, например, документы, содержащие иностранные языки или уникальные словесные ассоциации, которые не встречаются в стандартных корпуса на английском языке.

Существует два основных подхода к реферированию текста: экстрактивное и абстрактное . Первый извлекает слова и словосочетания из исходного текста для создания резюме. Последний изучает представление на внутреннем языке, чтобы создавать более похожие на людей резюме, перефразируя замысел исходного текста.

Методы из экстрактивного обобщения работают путем выбора подмножества. Это делается путем извлечения фраз или предложений из самой статьи для формирования резюме. LexRank и TextRank - хорошо известные извлекающие обобщения. Оба они используют вариант алгоритма Google PageRank.

  • LexRank - это неконтролируемый алгоритм на основе графа, который использует модифицированный IDF косинус в качестве меры сходства между двумя предложениями. Это сходство используется как вес ребра графа между двумя предложениями. LexRank также включает в себя интеллектуальный этап постобработки, который гарантирует, что главные предложения, выбранные для резюме, не слишком похожи друг на друга.
  • TextRank - это алгоритм, аналогичный LexRank, с некоторыми улучшениями, такими как использование лемматизации вместо стемминга, включение тегов Part-Of-Speech и Named Entity Resolution, извлечение ключевых фраз из статьи и извлечение сводных предложений на основе этих фраз. Помимо резюме статьи, TextRank также извлекает из статьи значимые ключевые фразы.

Модели для абстрактного реферирования подпадают под более широкое понятие глубокого обучения.Были достигнуты определенные успехи в реферировании текста с использованием глубокого обучения. Ниже приведены некоторые из наиболее заметных опубликованных результатов некоторых из крупнейших компаний в области НЛП:

  • Нейронное внимание Facebook - это архитектура нейронной сети, в которой используется модель на основе локального внимания, способная генерировать каждое слово резюме при условии, что входное предложение.
  • Модель Google Brain от последовательности к последовательности следует архитектуре кодировщика-декодера. Кодировщик отвечает за чтение исходного документа и кодирование его во внутреннее представление.Декодер - это языковая модель, отвечающая за генерирование каждого слова в итоговой сводке с использованием закодированного представления исходного документа.
  • IBM Watson использует аналогичную модель Sequence-to-Sequence, но с вниманием и функциями двунаправленной рекуррентной нейронной сети.

Механизмы внимания в нейронных сетях слабо основаны на механизме визуального внимания, обнаруженном у людей. Зрительное внимание человека хорошо изучено, и, хотя существуют разные модели, все они по сути сводятся к способности сосредоточиться на определенной области изображения с «высоким разрешением», воспринимая окружающее изображение с «низким разрешением», а затем корректировка фокуса с течением времени.

Представьте, что вы читаете эссе целиком: вместо того, чтобы рассматривать каждое слово или символ последовательно, вы подсознательно сосредотачиваетесь на нескольких предложениях с максимальной информационной плотностью и отфильтровываете остальное. Ваше внимание эффективно захватывает контекстную информацию в иерархическом порядке, так что ее достаточно для принятия решений при одновременном сокращении накладных расходов. Механизмы внимания в нейронных сетях слабо основаны на механизме визуального внимания, обнаруженном у людей.

Так почему это важно? Такие модели, как LSTM и GRU, полагаются на чтение полного предложения и сжатие всей информации в вектор фиксированной длины.Это требует сложной разработки функций, основанной на статистических свойствах текста. Предложение, состоящее из сотен слов, представленных несколькими словами, обязательно приведет к потере информации, неадекватному переводу и т. Д.

Благодаря механизму внимания мы больше не пытаемся кодировать предложение с полным всплеском в вектор фиксированной длины. Скорее, мы позволяем декодеру обращать внимание на разные части исходного предложения на каждом этапе генерации вывода. Мы позволяем модели узнать, на что обращать внимание, на основе входного предложения и того, что она уже произвела.

Согласно изображению выше из Эффективные подходы к нейронному машинному переводу на основе внимания, синий представляет кодировщик, а красный - декодер, поэтому мы можем видеть, что вектор контекста принимает выходные данные всех ячеек в качестве входных для вычисления распределения вероятностей слов исходного языка. для каждого слова, которое декодер хочет сгенерировать. Используя этот механизм, декодер может захватывать глобальную информацию, а не делать выводы только на основе одного скрытого состояния.

Помимо машинного перевода, модель внимания работает над множеством других задач НЛП.В статье «Показать, присутствовать и рассказать: создание нейронных подписей к изображениям с визуальным вниманием» авторы применяют механизмы внимания к проблеме создания описаний изображений. Они используют сверточную нейронную сеть для кодирования изображения и рекуррентную нейронную сеть с механизмами внимания для генерации описания. Визуализируя веса внимания, они интерпретируют то, на что смотрит модель, генерируя слово:

В грамматике как иностранном языке авторы используют рекуррентную нейронную сеть с механизмом внимания для создания деревьев, разбираемых предложениями.Визуализированная матрица внимания дает представление о том, как сеть генерирует эти деревья:

В «Обучающих машинах для чтения и понимания» авторы используют рекуррентную нейронную сеть, чтобы прочитать текст, прочитать вопрос и затем дать ответ. Визуализируя матрицу внимания, они показывают, куда смотрит сеть, пытаясь найти ответ на вопрос:

Однако за внимание приходится платить. Нам нужно рассчитать значение внимания для каждой комбинации входного и выходного слова.Если у вас есть входная последовательность из 100 слов и генерируется выходная последовательность из 100 слов, это будет 10 000 значений внимания. Если вы выполняете вычисления на уровне персонажа и имеете дело с последовательностями, состоящими из сотен токенов, вышеупомянутые механизмы могут стать чрезмерно дорогими.

Следует отметить, что в каждой из 7 техник НЛП, которые я обсуждал в этих двух постах, исследователям приходилось сталкиваться с множеством препятствий: ограничениями алгоритмов, масштабируемостью моделей, нечетким пониманием человеческого языка.. Хорошая новость заключается в том, что развитие этой области похоже на гигантский проект с открытым исходным кодом: исследователи продолжают создавать более совершенные модели для решения существующих проблем и делиться своими результатами с сообществом. Вот основные препятствия в НЛП, которые были разрешены благодаря недавнему прогрессу академических исследований:

  • Не существует единой модели архитектуры с согласованными современными результатами для задач . Например, при ответе на вопрос мы имеем строго контролируемые сквозные сети памяти; в Анализе настроений у нас есть Tree-LSTM; а в Sequence Tagging у нас есть Bidirectional LSTM-CRF.Сеть динамической памяти, о которой я упоминал ранее в разделе «Ответы на вопросы», каким-то образом решает эту проблему, поскольку она может стабильно работать в нескольких доменах.
  • Мощный подход в машинном обучении - это многозадачное обучение, которое разделяет представления между связанными задачами, чтобы позволить модели лучше обобщить исходную задачу. Однако полностью совместное многозадачное обучение сложно, поскольку оно обычно ограничено нижними уровнями, полезно только в том случае, если задачи связаны (часто снижает производительность, если задачи не связаны), и имеет тот же декодер / классификатор в предлагаемой модели.В статье «Совместная многозадачная модель: развитие сети для нескольких задач НЛП» авторы заранее определяют иерархическую архитектуру, состоящую из нескольких задач НЛП, в качестве совместной модели для многозадачного обучения. Модель включает символьные n-граммы и короткие замыкания, а также современный синтаксический анализатор с прямой связью, способный выполнять синтаксический анализ зависимостей, задачи с несколькими предложениями и совместное обучение.
  • Обучение с нулевым выстрелом - это способность решать задачу, несмотря на отсутствие обучающих примеров этой задачи.Существует не так много моделей, способных выполнять нулевое обучение для НЛП, поскольку ответы можно предсказать, только если они были замечены во время обучения и как часть функции softmax. Чтобы преодолеть это препятствие, авторы Pointer Sentinel Mixture Models объединили стандартный LSTM softmax с Pointer Networks в смешанной модели. Сети указателей помогают с редкими словами и долгосрочными зависимостями, в то время как стандартный softmax может ссылаться на слова, которых нет во входных данных.
  • Другой проблемой является проблема повторяющихся представлений слов , где разные кодировки для кодера и декодера в модели приводят к дублированию параметров / значений.Самое простое решение для этого - связать векторы слов вместе и обучить отдельные веса вместе, как показано в разделе «Связывание векторов слов и классификаторов слов: структура потерь для языкового моделирования».
  • Еще одним серьезным препятствием является то, что рекуррентные нейронные сети, основной строительный блок для любых техник глубокого НЛП, довольно медленны по сравнению, скажем, со сверточными нейронными сетями или нейронными сетями с прямой связью. Квази-рекуррентные нейронные сети используют лучшие части RNN и CNN для повышения скорости обучения, используя свертки для параллелизма во времени и поэлементную стробированную рекуррентность для параллелизма по каналам.Этот подход лучше и быстрее любых других моделей языкового моделирования и анализа настроений.
  • Наконец, в NLP, поиск архитектуры - процесс использования машинного обучения для автоматизации проектирования искусственных нейронных сетей - довольно медленный, поскольку традиционный ручной процесс требует большого опыта. Что, если бы мы могли использовать ИИ, чтобы найти правильную архитектуру для любой проблемы? Поиск нейронной архитектуры с обучением с подкреплением от Google Brain - наиболее жизнеспособное решение, разработанное на данный момент.Авторы используют рекуррентную сеть для создания описаний моделей нейронных сетей и обучения этой RNN с помощью обучения с подкреплением, чтобы максимизировать ожидаемую точность сгенерированных архитектур на проверочном наборе.

Итак, поехали! Я показал вам краткое изложение основных методов обработки естественного языка, которые могут помочь компьютеру извлекать, анализировать и понимать полезную информацию из одного текста или последовательности текстов.

От машинного перевода, который объединяет людей из разных культур, до разговорных чат-ботов, которые помогают в обслуживании клиентов; от анализа настроений, который глубоко понимает настроение человека, до механизмов внимания, которые могут имитировать наше визуальное внимание, область НЛП слишком обширна, чтобы охватить ее полностью, поэтому я рекомендую вам изучить ее дальше, будь то через онлайн-курсы, учебные материалы для блогов, или исследовательские работы.

Я настоятельно рекомендую Stanford CS 224 для начинающих, так как вы научитесь реализовывать, обучать, отлаживать, визуализировать и изобретать собственные модели нейронных сетей для задач НЛП. В качестве бонуса вы можете получить все слайды лекций, инструкции по выполнению заданий и исходный код из моего репозитория на GitHub . Я надеюсь, что это поможет вам изменить то, как мы будем общаться в будущем!

Если вам понравилась эта вещь, я бы хотел, чтобы вы нажали кнопку хлопка 9 , чтобы другие могли наткнуться на нее.Вы можете найти мой собственный код на GitHub и другие мои работы и проекты на https://jameskle.com/ . Вы также можете подписаться на меня в Twitter , написать мне напрямую или найти меня в LinkedIn . Подпишитесь на мой информационный бюллетень , чтобы получать мои последние мысли о науке о данных, машинном обучении и искусственном интеллекте прямо на свой почтовый ящик!

Обсудить сообщение на Hacker News .

Анализ значимости слов

После завершения Краткого Оксфордского словаря Генри Ватсон Фаулер предложил Oxford University Press создать словарь, в котором не будут очевидны очевидные слова, а вместо этого сосредоточиться на запутанных и неточных, а также на вызывающих беспокойство идиомах и устаревших правилах. Оксфордский редактор назвал его «утопическим словарем», «который будет очень хорошо продаваться в Утопии». Книга, опубликованная в 1926 году под названием «Словарь современного английского языка», на самом деле была скромным бестселлером и впоследствии выдержала несколько изданий и два пересмотра.

Успех книги был полностью обеспечен ее автором Х.В. Фаулер, бывший учитель английской государственной школы, неудачливый литературный журналист и выдающийся лексикограф. Фаулер был авторитетным и здравомыслящим, чрезвычайно знающим и сдержанно остроумным, грамматическим моралистом, ненависть которого к обману сделала его моралистом на стороне здравого смысла.

Радикал в свое время, Фаулер считал, что заканчивать предложение предлогом не является преступлением, что лучше разделить инфинитив, чем написать неудобное предложение, пытаясь этого избежать, что общие слова должны быть предпочтительнее иностранные и многосложные.Фаулер, как писал Эрнест Гауэрс, автор «Полных простых слов», «был освободителем от оков грамматических педантов, которые так долго сковывали нас».

Словарь современного английского языка проникнут индивидуальностью и особенностями его автора, возможно, даже больше, чем знаменитый Словарь Сэмюэля Джонсона. Фаулер любил рискованные, но забавные обобщения. В своей статье о «Дидактике», например, он отмечает, что «мужчины в такой же степени одержимы дидактическим импульсом, как женщины - материнским инстинктом.Он также учил хорошим манерам. Его статья «Французские слова» начинается так: «Демонстрация превосходных знаний - такая же вульгарность, как и демонстрация превосходного богатства - более того, поскольку знание должно более определенно, чем богатство, приводить к осмотрительности и хорошим манерам».

Угловая компоновка Составьте полное руководство

В этой статье мы исследуем множество способов компоновки макета в угловом формате.

Фото Глена Кэрри на Unsplash

Что такое компоновка макета?

Во многих отношениях макет и композиция являются строительными блоками дизайна.Они придают вашей работе структуру и упрощают навигацию, от полей по бокам до содержимого между ними. Композицию макета формируют пять основных принципов

.
  • Близость
  • Белое пространство
  • Выравнивание
  • Контраст
  • Иерархия

Примечания: Я не собираюсь объяснять здесь каждый принцип, поскольку это выходит за рамки нашей компетенции, но вы можете прочитать эту замечательную статью для получения дополнительной информации.

Как это сделать в угловом?

  1. Компонент должен отображаться на {x: 0, y: 0}
  2. Компонент : стиль хоста должен быть display: block Почему это важно? чтобы упростить внешнему компоненту установку полей и ширины, если мы используем компонент внутри другого компонента.
  3. Создавайте как можно крошечный и многоразовый компонент. Как я могу узнать, следует ли разделять эту часть как компонент ?. Компонент должен делать одно и только одно.

Какие методы компоновки макета угловые предусмотрены?

Этот пост исследует множество способов комбинирования, смешивания и смешивания компонентов Angular, в том числе:

  • Компоненты проекции содержимого внутри настраиваемого элемента (компонент макета и стиля).

Проекция контента

Что такое проекция контента?

В Angular проекция контента используется для проецирования контента в компоненте (angular.io).

Почему мы его используем?

  1. Многие компоненты в вашем приложении используют ту же структуру и стиль, но содержимое отличается, другими словами Возможность повторного использования .
  2. Вы создаете компонент только для отображения, а другой компонент - для обработки действий пользователя, другими словами Разделение проблем .

Как я могу им пользоваться?

Угловое усиление с использованием селекторов CSS, атрибутов html и элементов html для достижения композиции макета.

С одним слотом

По сути, вы просто добавляете в свой html, и он заменяется содержимым извне компонента

  
 
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
  
<компонент-контейнер>
  

Содержимое здесь

Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

Многослотовая (целевая проекция)

ng-content принимает атрибут select , который позволяет нам установить конкретное имя селектора css для этого слота.

  
 
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
  
<компонент-контейнер>
   Контент для первого слота 

  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

Если вы используете его в обычной настройке angular cli, вы получите ошибку, если сейчас используете тег .

Отклонение необработанного обещания: ошибки синтаксического анализа шаблона: 'slot-one' не является известным элементом, Angular не распознает тег slot-one . slot-one не является ни директивой, ни компонентом

Быстрый способ обойти эту ошибку - добавить свойство метаданных схемы в ваш модуль, установить значение NO_ERRORS_SCHEMA в вашем файле модуля.

  // app.module.ts

импортировать {NgModule, NO_ERRORS_SCHEMA} из '@ angular / core'; //
импортировать {BrowserModule} из '@ angular / platform-browser';

импортировать {AppComponent} из './app.component ';
import {ContainerComponent} из './container-component';

@NgModule ({
  импорт: [BrowserModule],
  объявления: [AppComponent, ContainerComponent],
  бутстрап: [AppComponent],
  схемы: [NO_ERRORS_SCHEMA], // добавляем эту строку
})
класс экспорта AppModule {}
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
  • Использование атрибутов [имя] | [имя] [другое имя]
  

 

 
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
  
<компонент-контейнер>
  

Контент для первого слота

Контент для второго слота

Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
  • Использование атрибута со значением [name = "value"]
  
 
 
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
  
<компонент-контейнер>
  

Контент для первого слота

Контент для второго слота

Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
  • Использование класса (ов) .имя | .name.another-name
  

 

 
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
  
<компонент-контейнер>
  

Контент для первого слота

Контент для первого и второго слотов

Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
  • Без упаковки div

, как вы можете видеть в предыдущем примере, вы можете использовать целевой слот, обернув свой контент с помощью div или element и прикрепив к нему селектор, но в некоторых случаях вы просто хотите поместить его туда.

Использование ngProjectAs angular атрибута в теге ng-container или любом другом теге, который вы хотите

  

 

 
 

 
 
  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
  

  Очень  важный  текст с тегами.

  Очень  важный  текст с тегами.

  
Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима

Внутри

* нг для
  // Компонент контейнера
@Составная часть({
  ...
  шаблон: `
    
  • ` }) class TabsComponent { @ContentChild (TemplateRef) templateRef: TemplateRef; @Input () элементы; }
    Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
      
    <контейнер-компонент [items] = "данные">
      
        
        {{ пункт }}
      
    
      
    Войти в полноэкранный режимВыйти из полноэкранного режима
    .

    admin

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *