Разобрать слово небольшой по составу: Страница не найдена

Содержание

Контрольный диктант за 1 полугодие 4 класс

Поездка к дедушке

Летом к дедушке Илье Петровичу приехал внук Миша из Астрахани. Мальчик ехал на поезде по железной дороге, потом плыл по широкой реке Волге на лодке. От пристани до деревни он ехал на лошади.

Дача дедушки стоит на краю деревни. Около дачи растут яблони, груши и густые кусты сирени. Небольшой домик дедушки утопает в яркой зелени. Перед домом кусты малины со сладкими и вкусными ягодками. Миша с дедушкой часто заходили в самую глубь леса. Яркий луч солнца редко проникал туда. На лесной полянке краснели ягодки земляники. Вокруг слышалось пение разноголосых птиц. Белочка шустро прыгала с ветки на ветку.

Грамматическое задание

I вариант.

1. Сделать полный разбор предложения.

На лесной полянке краснели ягодки земляники.

2. Разобрать слова по составу.

Небольшой, железной, ягодки, лучик.

3. Выполнить морфологический разбор имени существительного:

(на) лошади.

4. В 3-ем предложении указать склонение и падеж всех имен существительных.

II вариант.

1. Сделать полный разбор предложения.

Дача дедушки стоит на краю деревни.

2. Разобрать слова по составу.

Неяркий, холодной, дедушка, домик.

3. Выполнить морфологический разбор имени существительного: (в) зелени.

4. В 10-м предложении указать склонение и падеж всех имен существительных.

____________________________________

Контрольный диктант за первое полугодие

Учени_____ 4 а класса _________________________________

1 вариант.

1. Сделать полный разбор 10-го предложения.

2. Разобрать слова по составу.

небольшой железной ягодки лучик

3. Выполнить морфологический разбор имени существительного:

(на) лошади.

4. В 3-ем предложении указать склонение и падеж всех имен существительных (в тексте).

2 вариант.

1. Сделать полный разбор 4 -го предложения.

2. Разобрать слова по составу.

неяркий холодной дедушка домик

3. Выполнить морфологический разбор имени существительного: (в) зелени.

4. В 10-ом предложении указать склонение и падеж всех имен существительных (в тексте).

Уменьшительно-ласкательные суффиксы (50 примеров)

Узнаем, какие уменьшительно-ласкательные суф­фик­сы суще­ству­ют в соста­ве слов рус­ско­го языка.

Суффикс — словообразующая морфема

В мор­фем­ном соста­ве мно­гих слов име­ет­ся мини­маль­ная зна­чи­мая часть сло­ва — суф­фикс, напри­мер:

Определение

Суффикс — это зна­чи­мая часть сло­ва, кото­рая нахо­дит­ся после кор­ня и слу­жит для обра­зо­ва­ния слов.

Понаблюдаем, как суф­фик­сы обра­зу­ют новые слова:

Что такое уменьшительно-ласкательные суффиксы?

Среди огром­но­го раз­но­об­ра­зия суф­фик­сов рус­ско­го язы­ка суще­ству­ют осо­бен­ные суф­фик­сы, кото­рые при­вно­сят в семан­ти­ку уже суще­ству­ю­ще­го сло­ва зна­че­ние лас­ки и умень­ши­тель­но­сти, например:

ключ — это метал­ли­че­ский пред­мет для запи­ра­ния зам­ка шка­фа, две­рей дома, авто­мо­би­ля и пр.

Образуем с помо­щью суф­фик­са -ик- сло­во «клю­чик». Что ста­ло с его зна­че­ни­ем? Это по-прежнему тот же пред­мет, но неболь­шой и к тому же обла­да­ю­щий лас­ка­тель­ным значением.

Определение

Уменьшительно-ласкательный суф­фикс — это зна­чи­мая часть сло­ва, при­да­ю­щая осо­бый отте­нок его исход­но­му значению.

Суффиксы -ик-/-ек-

Поупражняемся и обра­зу­ем такие же сло­ва с уменьшительно-ласкательным зна­че­ни­ем с помо­щью суф­фик­сов -ик/-ек:

  • дом — домик;
  • бук­варь — бук­варик;
  • сло­варь — сло­варик;
  • каран­даш — каран­дашик;
  • веник — веничек;
  • лепе­сток — лепе­сточек;
  • ящик — ящичек.

Имеем в виду, что без­удар­ный суф­фикс -ик- пишет­ся в сло­ве, если при изме­не­нии падеж­ной фор­мы глас­ный не исче­за­ет, и напро­тив, в сло­ве пишет­ся уменьшительно-ласкательный суф­фикс -ек-, если глас­ный «е» явля­ет­ся беглым:

Перечислим суф­фик­сы с уменьшительно-ласкательным зна­че­ни­ем и при­ве­дем при­ме­ры слов.

Суффикс -к-

  • рыба — рыбка;
  • пти­ца — птичка;
  • баш­ня — башенка;
  • виш­ня — вишенка.

Суффикс -ок-/ёк

  • снег — снежо́к;
  • берег — бережо́к;
  • друг — дружо́к;
  • шаг — шажо́к;
  • день — денёк;
  • пень — пенёк.

После шипя­щих «ж», «ш», «ч», «щ» под уда­ре­ни­ем пишет­ся суф­фикс -ок-.

Суффикс -ец-/иц-

  • белье — бельецо́;
  • паль­то — пальтецо́;
  • варе­нье — варе́ньице;
  • поме­стье — поме́стьице.

Безударный суф­фикс -ец- пишет­ся, если у суще­стви­тель­но­го сред­не­го рода удар­ное окон­ча­ние . Если же суще­стви­тель­ное име­ет окон­ча­ние -е, то  в его мор­фем­ном соста­ве име­ет­ся без­удар­ный суф­фикс -иц-.

Суффикс -очк-/ечк-

  • кисть — кисточка;
  • трость — тросточка;
  • весть — весточка;
  • семя — семечко;
  • темя — темечко;
  • утро — утречко.

Не пута­ем с мор­фем­ным соста­вом слов, у кото­рых фраг­мент -оч- с бег­лым глас­ным «о» явля­ет­ся частью корня:

  • марка — марочка;
  • шапка — шапочка;
  • куртка — кур­точка.

Суффикс -оньк-/-еньк-

Суффикс -оньк- име­ют суще­стви­тель­ные с осно­вой на твер­дый соглас­ный, -еньк— — с осно­вой на мяг­кий соглас­ный, на зву­ки «г», «к», «х» или шипящий:

  • голо­ва — головонька;
  • лиса — лисонька;
  • ночь — ноченька;
  • нога — ноженька;
  • река — реченька.

Суффикс -ышк-/-ишк-

  • перо — пёрышко;
  • солн­це — солнышко;
  • гнез­до — гнёздышко;
  • сын — сынишка;
  • мура­вей — муравьишка;
  • паль­то — пальтишко;
  • ружьё — ружьишко.

Суффиксы -ушк-/юшк-

  • мать — матушка;
  • зима — зимушка;
  • воля — волюшка;
  • доля — долюшка.

Состав слова. Роль окончания в слове

Здравствуйте, друзья мои! Сегодня мы продолжим работу по распознаванию однокоренных слов, будем определять значимые части в словах. И особое внимание уделим окончанию и его роли в слове.

Прежде всего я хочу предложить вашему вниманию небольшой текст. Прочитайте его и найдите однокоренные слова.

А вместе с вами искать родственные слова будут Вирус Ошибкин и его сестра Вирусинка.

Человек пришёл в каменистую долину. Он начал собирать камни. Из них человек построил каменный дом. Возле дома он посадил камнеломки и поставил скамейку.  Из самого большого камня человек вырубил скульптуру, похожую на окаменевший источник.

Давайте проверим, что получилось у Вируса, а что у Вирусинки.

Вирус выбрал слова «каменистую», «камни», «каменный», «скамейку», «камня», «скульптуру».

Вирусинка выделила слова «каменистую», «камни», «каменный», «камнеломки», «окаменевший».

Ну что же, давайте разбираться.

Слово «каменистую» выбрали и Вирус, и Вирусинка. Родственным к нему, конечно, является слово «камни». Ведь потому долина и называется каменистой, что усеяна большим количеством камней.

Родственным будет и слово «каменный», то есть дом сделан из камней.

Камнеломки – чудесные растения с красивыми цветочками. Своё название получили благодаря

мощным корням, которые могут пробиться сквозь трещины в камнях.

А вот слово «скамейку» Вирус зря выделил. Хоть в слове «скамейка» есть общая часть – «кам», но к камня́м скамейка никакого отношения не имеет и родственным не является. Да и корень в нём другой – скамей-.

Слово «ка́мня» Вирусу тоже не стоило выделять. Почему – разберём несколько позже. Слово «скульптура» также явно не является родственным камня́м. Зато Вирус пропустил слово «окаменевший». А вот Вирусинка нашла это слово. Окаменевший – значит превратившийся в камень. Вирусинка, как всегда, была внимательна и показала прекрасные знания.

Ну а теперь мы разберём эти родственные слова по составу.

Итак, изменяем слово «каменистый». Каменистая, каменистые. В слове «каменистый» окончание -ый, основа – каменист-. Сравнив с однокоренными словами, выделяем корень камен- и суффикс -ист. Изменив слово «камни», – камней, камнями – выделяем окончание -и.  Основа – камн-. В этом слове корень камн-.

Из него просто временно сбежала гласная е. Иногда такое случается в корнях слов – одна из гласных сбегает. Потому такие гласные и называются беглыми гласными. Основа и корень в слове «камни» совпадают.

Слово «каменный». Изменяем его – каменная, каменные. Выделяем окончание -ый. Основа – каменн-, корень – камен-, суффикс – -н-.

Слово «камнеломки» – камнеломка, камнеломку. Выделяем в слове окончание -и. Основа – камнеломк-. И вновь корень камн-. Это сложное слово, в нём есть ещё один корень – -лом, ведь корни камнеломки ломают камни. Между корнями соединительная гласная е. И ещё в этом слове есть суффикс -к-.

Теперь рассмотрим слово «камня». Изменяем его – камню, камнем. В слове «камня» окончание -я. Основа – камн-, корень – камн-. Вам это ничего не напоминает? Точно такой состав и у слова «камни». Только окончание другое. Но ведь вы уже знаете, что окончание – это изменяемая часть слова. Она не служит для образования новых слов, а просто изменяет форму одного и того же слова. Ну вот, если вы поменяете свою одежду, вы же не превращаетесь в совсем другого человека? Так что «камни» и «камня» – это не родственные слова, а разные формы одного и того же слова.

Ну и осталось разобрать слово «окаменевший».

Изменяем его – окаменевшая, окаменевшие. Окончание – -ий. Основа – окаменевш-. Корень – -камен-. Перед корнем есть приставка -о.

В этом слове два суффикса – -е и -вш, потому что оно образовано от глагола «окаменеть», в котором есть суффикс -е, а в слове «окаменевший» ещё добавляется суффикс -вш.

Ну вот мы и разобрали все родственные слова из нашего текста.

А теперь пришло время поподробнее поговорить о роли окончания в слове.

Вы, конечно, уже поняли, что окончание образует не новые слова, а разные формы одного и того же слова. Для чего же нужны окончания?

Вот две тарелки. В одной лежит красное яблоко, а в другой – лежат красные яблоки. Сколько яблок в первой тарелке? Одно. А во второй? Несколько. Проверим. Что нам подсказало верные ответы? Окончания. Значит, окончания помогут определить в единственном или множественном числе стоит слово.

А теперь изменим слова «яблоко» и «яблоки» по падежам.

Выделяем окончания.

Вы вспомнили? При изменении по падежам меняется форма слов, то есть их окончания. А теперь к каждому из этих имён существительных добавляем имя прилагательное.

Как видите, при изменении формы имени существительного изменяется и форма имени прилагательного, ведь время и падеж имени прилагательного во всём согласуются с временем и падежом имени существительного.

А для чего это надо?

Вот посмотрите на два этих предложения:

В корзине лежат красные яблоки.

Я любуюсь красные яблоки.

Второе предложение получилось бессвязным. А теперь изменим в нём окончания в словосочетании «красные яблоки».

Я любуюсь красными яблоками.

Вот теперь всё в порядке. Надеюсь, вы навсегда запомните, что окончания служат для связи слов в словосочетаниях и предложениях.

Вот мы с вами и повторили то, как распознавать родственные слова, как разобрать слово по составу, и для чего в словах служат окончания.

Кстати, хочу ещё напомнить вам о том, что некоторые заимствованные слова вообще не меняют свою форму. Их нельзя изменять ни по падежам, ни по временам. Например, слова «кино», «пальто», «желе», «какао» «метро», «кенгуру» и многие другие. Вот у этих слов вообще нет окончания.

Ну а мне уже пора заканчивать нашу встречу сегодня. Пришло время прощаться. До свидания, друзья мои!

Извлечение последовательностей преобразования и историй предложений из данных процесса письма: первый шаг к лингвистическому моделированию письма

  • Аламарго Д. и Чанкуой Л. (2001). Общее введение. В D. Alamargot & L. Chanquoy (Eds.), Через модели письма, исследования письма (Том 9, стр. 1–29). Лондон: Кульвер.

    Глава Google ученый

  • Аллал Л. и Чанкуой Л.(2004). Введение: пересмотренная редакция. В L. Allal, L. Chanquoy, & P. ​​Largy (Eds.), Revision. Познавательные и учебные процессы, письменные занятия (Том 13, стр. 1–7). Бостон: Клувер.

    Глава Google ученый

  • Баайен, В. М., Гэлбрейт, Д., и де Глоппер, К. (2012). Анализ нажатия клавиш. Письменное сообщение, 29 (3), 246–277. https://doi.org/10.1177/0741088312451108.

    Артикул Google ученый

  • Балье Н., Пакетет Э. и Арнольд Т. (2019). Изучение кейлогов как графики с отметкой времени. В Ю. Хараламбус (ред.) Труды графемики в 21 веке, Брест, 2018 г. , Fluxus Editions, Брест (стр. 353–365). https://doi.org/10.36824/2018-graf-ball.

  • Берейтер, К., и Скардамалия, М. (1987). Психология письменного сочинения .Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум.

    Google ученый

  • Боуэн, штат Нью-Джерси (2019). Разворачивание выбора в цифровом письме: язык академических поправок. Journal of Writing Research, 10 (3), 465–498. https://doi.org/10.17239/jowr-2019.10.03.03.

    Артикул Google ученый

  • Боуэн, Н., и Ван Вейс, Л. (2020). Изучение изменений в академическом тексте: устранение разрыва между подходами к процессу и продукту в цифровом письме.

    Письменное сообщение, 37 (3), 322–364.

    Артикул Google ученый

  • Bridwell, LS (1980). Пересмотр стратегий в транзакционном письме учащихся двенадцатого класса. Исследования в области преподавания английского языка, 14 (3), 197–222.

  • Ченовет, Н. А., и Хейс, Дж. Р. (2003). Внутренний голос в письме. Письменное сообщение, 20 (1), 99–118.https://doi.org/10.1177/0741088303253572.

    Артикул Google ученый

  • Цислару, Г., и Олив, Т. (2018). Le processus de textualisation . De Boeck Supérieur, Louvain-la-Neuve: Анализ языковых объединений исполнительского искусства.

  • Клеман, Л., Гердес, К., и Марле, Р. (2011). Алгоритм исправления грамматики: глубокий синтаксический анализ и минимальные исправления для средства проверки грамматики. В П.Гроот, М. Эгг и Л. Каллмейер (ред.) Формальная грамматика. 14-я международная конференция, FG 2009, Бордо, Франция, , 25–26 июля 2009 г., Отредактированные избранные статьи, конспекты лекций по информатике (том 5591, глава 4, стр. 47–63) Берлин: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-20169-1_4.

  • Конийн Р., Спелц Э. Д., ван Заанен М., Ваес Л. В. и Чухарев-Худилайнен Э. (2021). Набор тегов, ориентированный на продукт и процесс, для письменных исправлений. Письменное сообщение .https://doi.org/10.1177/07410883211052104.

    Артикул Google ученый

  • Конейн, Р., Ван Ваес, Л., и ван Заанен, М. (2020). Ориентированный на человека дизайн панели инструментов для исправлений учащихся во время письма. В К. Аларио-Ойос, М. Дж. Родригес-Триана, М. Шеффель, И. Арнедильо-Санчес и С. М. Деннерлейн (редакторы), Решение глобальных проблем и качественное образование (стр. 30–44). Чам: Спрингер.

    Глава Google ученый

  • Конийн Р., ван Заанен, М., Лейтен, М., и Ван Ваес, Л. (2019). Как опечататься? Построение процессной модели исправлений типографских ошибок. Журнал письменной аналитики, 3, 69–95.

    Артикул Google ученый

  • Куксон, С. (1989). Разработка вычислительных средств письма в рамках лингвистической модели процесса письма. В N. Williams & PO Holt (Eds.), Компьютеры и письмо: модели и инструменты (стр.17–21). Оксфорд: Интеллект.

    Google ученый

  • Кук П. и Уэлш Дж. (2001). Инкрементальный синтаксический анализ в языковых редакторах: потребности пользователей и способы их удовлетворения. Программное обеспечение: практика и опыт, 31 (15), 1461–1486. https://doi.org/10.1002/spe.422.

    Артикул Google ученый

  • Коста Ф., Фраскони П., Ломбардо В. и Сода Г.(2003). На пути к поэтапному анализу естественного языка с использованием рекурсивных нейронных сетей. Applied Intelligence, 19 (1–2), 9–25. https://doi.org/10.1023/a:1023860521975.

    Артикул Google ученый

  • Дейл, Р. (2020). Генерация естественного языка: современное коммерческое состояние в 2020 году. Natural Language Engineering, 26 (4), 481–487. https://doi.org/10.1017/S135132492000025X.

    Артикул Google ученый

  • Дейл Р. и Дуглас С. (1996). Два исследования интеллектуальной обработки текста. В M. Sharples & T. van der Geest (Eds.), Новая среда письма: писатели за работой в мире технологий (стр. 123–145). Берлин: Спрингер.

    Глава Google ученый

  • Даксенбергер Дж., Гуревич И.(2012). Корпусное исследование категорий редактирования в избранных и непредставленных статьях Википедии. В Proceedings of COLING 2012, Организационный комитет COLING 2012 , Мумбаи, Индия (стр. 711–726). https://aclanthology.org/C12-1044.

  • Даксенбергер, Дж., и Гуревич, И. (2013). Автоматическая классификация категорий правок в редакциях Википедии. В материалах конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка 2013 года, Ассоциация вычислительной лингвистики, Сиэтл, Вашингтон, США (стр.578–589). https://aclanthology.org/D13-1055.

  • Эренсбергер-Доу, М., и Перрин, Д. (2009). Захват процессов перевода для доступа к металингвистической осведомленности. На разных языках и культурах, 10 (2), 275–288. https://doi.org/10.1556/acr.10.2009.2.6.

    Артикул Google ученый

  • Фейгли, Л., и Витте, С. (1981). Анализ ревизии. College Composition and Communication, 32 (4), 400–414.https://doi.org/10.2307/356602.

    Артикул Google ученый

  • Фарзиндар, А.А., и Инкпен, Д. (2020). Обработка естественного языка для социальных сетей , 3-е изд. № 13 в лекциях Synthesis по технологиям человеческого языка. ООО «Морган энд Клейпул Паблишерз». https://doi.org/10.2200/s00999ed3v01y202003hlt046.

  • Фицджеральд, Дж. (1987). Исследования по ревизии в письменной форме. Review of Educational Research, 57 (4), 481–506.https://doi.org/10.2307/1170433.

    Артикул Google ученый

  • Гэлбрейт, Д. (1999). Письмо как знаниеобразующий процесс. В М. Торранс и Д. Гэлбрейт (редакторы), Зная, что писать: концептуальные процессы в производстве текста (стр. 137–157). Амстердам: Издательство Амстердамского университета.

    Google ученый

  • Гэлбрейт Д. и Баайджен В.М. (2019). Согласование нажатий клавиш с когнитивными процессами при письме. В Э. Линдгрен и К. Салливан (редакторы), Наблюдение за письмом (стр. 306–325). Лейден: Брилл.

    Google ученый

  • Гладкий А.В., Мельчук И.А. (1973). Элемент математической лингвистики . Зальцбург: Вильгельм Финк.

    Google ученый

  • Гудкайнд, А. (2021). Typeshift: пользовательский интерфейс для визуализации процесса набора текста . arXiv arXiv:2103.04222.

  • Холлидей, Массачусетс (1976). Холлидей: Система и функции на языке: Избранные статьи . Лондон: Издательство Оксфордского университета.

    Google ученый

  • Хейс, Дж. Р. (1996). Новая основа для понимания познания и аффекта в письменной форме. В CM Levy & S. Ransdell (Eds.), Наука письма: теории, методы, индивидуальные различия и приложения (стр.1–27). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум.

    Google ученый

  • Хейс, Дж. Р. (2012). Моделирование и ремоделирование письма. Письменное сообщение, 29 (3), 369–388. https://doi.org/10.1177/0741088312451260.

    Артикул Google ученый

  • Хейс, Дж. Р., и Ченовет, Н. А. (2006). Участвует ли рабочая память в расшифровке и редактировании текстов? Письменное сообщение, 23 (2), 135–149.https://doi.org/10.1177/0741088306286283.

    Артикул Google ученый

  • Хейдорн, Г. Э. (2000). Интеллектуальная помощь при письме: методы и приложения для обработки языка как текста. В Р. Дейл, Х. Мойсл и Х. Сомерс (редакторы), Справочник по обработке естественного языка (стр. 181–207). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Марсель Деккер.

    Google ученый

  • Хоннибал, М., Монтани, И., Ван Ландегем, С., и Бойд, А. (2020). spaCy: промышленная обработка естественного языка в Python. https://doi.org/10.5281/zenodo.1212303.

  • Хорнинг, А. (2006). Профессиональные писатели и редакция. В А. Хорнинге и А. Беккере (редакторы), Редакция: история, теория и практика, справочники по риторике и композиции (стр. 117–141). Уэст-Лафайет, Индиана: Parlor Press.

    Google ученый

  • Хуан Л.и Сагае, К. (2010). Динамическое программирование для инкрементного синтаксического анализа с линейным временем. В материалах 48-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики, Ассоциация компьютерной лингвистики, Страудсбург, Пенсильвания, США, ACL ’10 (стр. 1077–1086). http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1858791.

  • Дженсен, К., Хейдорн, Г. Э., Миллер, Л. А., и Равин, Ю. (1983). Подгонка синтаксического анализа и исправление прозы: сдерживание неправильности. Компьютерная лингвистика, 9 (3–4), 147–160.

    Google ученый

  • Йоханссон Р., Венгелин А., Йоханссон В. и Холмквист К. (2010). Глядя на клавиатуру или монитор: связь с процессами создания текста. Чтение и письмо, 23 (7), 835–851. https://doi.org/10.1007/s11145-009-9189-3.

    Артикул Google ученый

  • Йоханссон В., Фрид Дж. и Венгелин О.(2018). Scriptlog — экспериментальный инструмент регистрации нажатий клавиш. В ELN. 1-й саммит по грамотности , дата проведения конференции: с 11.01.2018 по 11.03.2018.

  • Кауфер, Д.С., Хейс, Дж.Р., и Флауэр, Л. (1986). Составление письменных предложений. Исследования в области преподавания английского языка, 20 (2), 121–140.

    Google ученый

  • Келлог Р. Т. (1996). Модель рабочей памяти в письме. В С.М. Леви и С. Рэнсделл (редакторы), Наука письма: теории, методы, индивидуальные различия и приложения (стр. 57–72). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум.

    Google ученый

  • Келлог Р. Т. (2001). Комментарий к части II: Методы обработки и развитие навыков письменной речи. В D. Alamargot & L. Chanquoy (Eds.), Через модели письма, исследования письма (Том 9, стр. 219–228).Бостон: Клувер.

    Глава Google ученый

  • Коллберг П. и Северинсон Эклунд К. (2002). Изучение шаблонов пересмотра писателей с помощью анализа S-нотации. KluwerIn T. Olive & CM Levy (Eds.), Современные инструменты и методы изучения письма, исследования письма (Том 10, стр. 89–104). Дордрехт: Бостон.

  • Лапата, М. (2003). Вероятностное структурирование текста: эксперименты с порядком предложений.В материалах 41-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики — Том 1, Ассоциация компьютерной лингвистики, США, ACL ’03 (стр. 545–552). https://doi.org/10.3115/1075096.1075165.

  • Ликок, К., Ходоров, М., Гамон, М., и Тетро, ​​Дж. (2010). Автоматическое обнаружение грамматических ошибок для изучающих язык, синтез лекций по технологиям человеческого языка (Том 9). Сан-Рафаэль, Калифорния: Морган и Клейпул. https://дои.org/10.2200/s00275ed1v01y201006hlt009.

    Книга Google ученый

  • Лейтен, М., Маккен, Л., Хосте, В., Ван Хоренбек, Э., и Ван Вейс, Л. (2012). От уровня символов к словам: включение лингвистического анализа данных процесса Inputlog. В М. Пиотровски, К. Махлоу и Р. Дейл (ред.) Материалы второго семинара по компьютерной лингвистике и письму (CL&W 2012): Лингвистические и когнитивные аспекты создания документов и разработки документов, Ассоциация компьютерной лингвистики, Страудсбург. , Пенсильвания, США (стр.1–8). http://aclanthology.org/W12-0301.

  • Лейтен М., Хоренбек Э. В. и Ваес Л. В. (2019). Наблюдение за письмом. В E. Lindgren & K. Sullivan (Eds.), Анализ данных регистрации нажатий клавиш с лингвистической точки зрения (стр. 71–95). Лейден: Брилл. https://doi.org/10.1163/978

    92526_005.

    Глава Google ученый

  • Лейтен М., Ваес Л. В. и Хоренбек Э. В. (2015). Анализ данных процесса письма: лингвистическая перспектива.В G. Cislaru (Ed.), Письма на перепутье: интерфейс процесс/продукт (стр. 277–302). Амстердам: Издательство John Benjamins Publishing Company. https://doi.org/10.1075/z.194.14lei.

    Глава Google ученый

  • Лейтен, М., Ван Вейс, Л., Шривер, К., и Хейс, Дж. Р. (2014). Письмо на рабочем месте: создание документов с использованием нескольких цифровых источников. Journal of Writing Research, 5 (3), 285–337.https://doi.org/10.17239/jowr-2014.05.03.3.

    Артикул Google ученый

  • Линдгрен, Э. (2005). Написание и редактирование: Дидактические и методологические последствия регистрации нажатий клавиш . Умео: Университет Умео ( докторская диссертация ).

    Google ученый

  • Линдгрен, Э., Кноспе, Ю., и Салливан, К.П. (2019). Исследование письма с помощью инструментов регистрации наблюдений с 2006 года по настоящее время.В Э. Линдгрен и К. Салливан (ред.), Наблюдение за письмом (стр. 1–29). Брилл: Лейден.

    Глава Google ученый

  • Линдгрен, Э., Вестум, А., Оутакоски, Х., и Салливан, К.П. (2019). Пересмотр на переднем крае: формирование идей или устранение шума. В E. Lindgren & K. Sullivan (Eds.), Наблюдение за письмом, изучение письма (стр. 346–365). Лейден: Брилл. https://doi.org/10.1163/978

    92526_017.

    Глава Google ученый

  • Махлоу, К. (2015a). Определение «версии» для текстовых данных и черновиков документов на естественном языке. В Материалы 3-го международного семинара по (Документу) изменений: моделирование, обнаружение, хранение и визуализация, ACM, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, DChanges 2015 (стр. 27–32). https://doi.org/10.1145/2881631.2881638.

  • Махлоу, К. (2015b). Обучение на ошибках: систематический анализ сложных ошибок письма для улучшения технологии письма.В Н. Гала, Р. Рапп и Г. Бел-Энгикс (ред.), Языковое производство, познание и лексика, текст, речь и языковые технологии (том 48, стр. 419–438). Берлин: Спрингер. https://doi.org/10.1007/978-3-319-08043-7_24.

    Глава Google ученый

  • Махлоу, К., и Дейл, Р. (2014). Производственные медиа: написание как использование инструментов в медиаконвергентных средах. В EM Jakobs & D. Perrin (Eds.), Справочник по написанию и созданию текстов, справочники по прикладной лингвистике (Том.10, стр. 209–230). Берлин: Де Грюйтер Мутон.

    Google ученый

  • Махлов, К., и Пиотровски, М. (2008). Лингвистическая поддержка для доработки и редактирования. В: А. Гельбух А. (ред.) Вычислительная лингвистика и интеллектуальная обработка текста: 9-я международная конференция, CICLing 2008, Хайфа, Израиль, 17–23 февраля 2008 г. Конспект лекций по информатике (том 4919, стр. 631). –642) Берлин: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-78135-6_54.

  • Малов, К., и Пиотровски, М. (2009a). LingURed: функции редактирования с учетом языка на основе ресурсов NLP. Материалы Международной мультиконференции по компьютерным наукам и информационным технологиям, Польское общество обработки информации, 4, 243–250.

    Google ученый

  • Малов, К., и Пиотровски, М. (2009b). Возможности и ограничения языковой осведомленности в текстовых редакторах.В Р. Домей, С.Дж. Коккинакис, О. Кнутссон, С. Софкова Хашеми (ред.) Материалы семинара по НЛП для чтения и письма — ресурсы, алгоритмы и инструменты (SLTC 2008), Библиотека Тартуского университета (Эстония), NEALT Proceedings Series , (vol. 3, стр. 14–18). http://hdl.handle.net/10062/8696.

  • Мартин Р., Кроутер Дж., Найт М., Тамборелло Ф. и Ян К.Л. (2010). Планирование в производстве предложений: свидетельство того, что фраза является областью планирования по умолчанию. Познание, 116, 177–92.https://doi.org/10.1016/j.cognition.2010.04.010.

    Артикул Google ученый

  • Нивр, Дж. (2008). Алгоритмы детерминированного инкрементного разбора зависимостей. Компьютерная лингвистика, 34 (4), 513–553. https://doi.org/10.1162/coli.07-056-r1-07-027.

    Артикул Google ученый

  • Ноттбуш, Г. (2010). Грамматическое планирование, исполнение и контроль при написании предложений. Чтение и письмо, 23 (7), 777–801. https://doi.org/10.1007/s11145-009-9188-4.

    Артикул Google ученый

  • Ноттбуш, Г., Вайнгартен, Р., и Сахель, С. (2007). От письменного слова к письменному производству предложений. Обучение письму . https://doi.org/10.1163/9781849508223_004.

    Артикул Google ученый

  • Перрин Д.(2002). Анализ прогресса (PA): изучение стратегий письма на рабочем месте. В T. Olive & CM Levy (Eds.), Современные инструменты и методы изучения письма, исследования письма (Том 10, стр. 105–117). Дордрехт: Клувер.

    Глава Google ученый

  • Перрин, Д. (2006). Анализ прогрессии: этнографический компьютерный мультиметодический подход к исследованию процессов естественного письма. В Л.Van Waes, M. Leijten, & CM Neuwirth (Eds.), Письмо и цифровые медиа, исследования письма (Том 17, стр. 173–179). Амстердам: Elsevier Science.

    Google ученый

  • Перрин, Д. (2013). Лингвистика новостного репортажа . Амстердам: Джон Бенджаминс.

    Книга Google ученый

  • Перрин, Д. (2019). Анализ прогресса: работа с большими массивами данных в полевых исследованиях письменной речи.В Э. Линдгрен и К. Салливан (редакторы), Наблюдение за письмом (стр. 143–162). Нидерланды: Исследования в области письма. Брилл, Лейден.

    Google ученый

  • Перрин Д. и Уилди М. (2009). Статистическое моделирование процессов письма. В К. Базерман, Р. Крут, К. Лансфорд, С. Маклеод, С. Нулл, П. Роджерс и А. Стэнселл (редакторы), Традиции письменных исследований (стр. 378–393). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Рутледж.

    Google ученый

  • Пиотровски М.и Махлоу, К. (2009). Лингвистическая поддержка редактирования. In DocEng’09: Материалы симпозиума ACM 2009 г. по разработке документов (стр. 214–217) ACM, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США.

  • Планк Б. (2016). Динамика нажатия клавиш как сигнал для поверхностного синтаксического разбора. В материалах COLING 2016, 26-й международной конференции по компьютерной лингвистике: технические документы (стр. 609–619).

  • Рем Г., Зачинска К., Шнайдер Дж. М., Остендорф М., Бургонье П., Бергер М., Рауэнбуш Дж., Шмидт А. и Уайлд М. (2020). На пути к семантическому повествованию, вдохновленному разбором дискурса. В A. Paschke, C. Neudecker, G. Rehm, JA Qundus и L. Pintscher (Eds.) Proceedings of QURATOR 2020 — конференция для интеллектуальных контентных решений. Конференция по цифровым технологиям курирования (QURATOR-2020), Берлин, Германия, CEUR Workshop Proceedings .

  • Рорк, Б. (2001). Вероятностный нисходящий анализ и языковое моделирование. Компьютерная лингвистика, 27 (2), 249–276. https://doi.org/10.1162/089120101750300526.

    Артикул Google ученый

  • Розенквист, С. (2015). Разработка порогов паузы для анализа регистрации нажатий клавиш . Диплом бакалавра Университета Умео.

  • Шнайер, Дж. (2020). Цифровая артикуляция: изучение текстовых лингвистических характеристик в мобильной связи с помощью анализа регистрации нажатий клавиш. Frontiers in Artificial Intelligence, 3, 110.

    Google ученый

  • Соммерс, Н. (1980). Стратегии пересмотра студентов-писателей и опытных взрослых писателей. College Composition and Communication, 31 (4), 378–388. https://doi.org/10.2307/356588.

    Артикул Google ученый

  • Стаховяк, Х. (1973). Allgemeine Modelltheorie . Нью-Йорк: Спрингер.

    Книга Google ученый

  • Стрёмквист С. и Карлссон Х. (2002). Scriptlog для Windows: руководство пользователя . Лунд, Швеция: Лундский университет, факультет лингвистики.

  • Торранс, М. (2015). Понимание планирования в текстовом производстве. В CA MacArthur, S. Graham, & J. Fitzgerald (Eds.), Справочник по письменным исследованиям (стр.1682–1690). Нью-Йорк: Гилфорд Пресс.

    Google ученый

  • Торранс, М., и Ноттбуш, Г. (2012). Письменное производство отдельных слов и простых предложений. В VW Berninger (Ed.), Прошлый, настоящий и будущий вклад исследований когнитивного письма в когнитивную психологию (стр. 403–422). Лондон: Психологическая пресса.

    Google ученый

  • Ван Де Вантер, М.Л. (1995). Практическое языковое редактирование для инженеров-программистов. Конспект лекций по информатике. Разработка программного обеспечения и взаимодействие человека с компьютером (том 896, стр. 251–267). Нью-Йорк: Спрингер. https://doi.org/10.1007/bfb0035821.

  • Ведер, М. (2010). Keystroke-Logging und Stimulated-Recall в der Orthographie-Forschung. Bulletin suisse de Languageique Appliquée (стр. 85–104).

  • Вайнгартен Р., Ноттбуш Г. и Уилл У.(2004). Морфемы, слоги и графемы в письменной речи. В T. Pechmann & C. Habel (Eds.), Мультидисциплинарные подходы к созданию языка (стр. 529–572). Берлин: Де Грюйтер Мутон. https://doi.org/10.1515/9783110894028.529.

    Глава Google ученый

  • Вейценбаум, Дж. (1976). Мощность компьютера и человеческий разум . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: WH Freeman & Co.

    Google ученый

  • Вирен, М.(1989). Интерактивный инкрементный анализ диаграммы. В материалах четвертой конференции европейского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики, , Ассоциация компьютерной лингвистики, Морристаун, Нью-Джерси, США (стр. 241–248). https://doi.org/10.3115/976815.976848.

  • Структура | The New Yorker

    Когда мы вышли на противоположную сторону, Домини все еще говорил о «великом путешественнике», который «безопасно стоял на суше в чертовом спасательном жилете!» Отказавшись от своей якобы отстраненной роли во всем этом, я умолял Домини ничего не говорить, когда Дейв, обойдя порог, присоединился к нам.Домини сказал: «Боже, я бы не подумал об этом. Я бы не мечтал об этом. Чем он занимался во время войны?» Брауэр ждал нас, когда мы коснулись берега реки в тихой воде.

    Домини сказал: «Дэйв, почему ты не проехал порог?»

    Брауэр сказал: «Потому что я трус».

    Это был конец «Расстройства», и в печатном рассказе за ним последовало пустое пространство примерно в полдюйма. После пробела это:

    «Путеводитель альпиниста по Высокой Сьерре» (Sierra Club, 1954) перечисляет тридцать три вершины Сьерра-Невады, на которые впервые поднялся Дэвид Брауэр.« Наконечник стрелы . Первое восхождение 5 сентября 1937 года, совершено Дэвидом Р. Брауэром и Ричардом М. Леонардом. . . . Ледниковая точка . Первое восхождение 28 мая 1939 г., совершено Раффи Бедаяном, Дэвидом Р. Брауэром и Ричардом М. Леонардом. . . ».

    В новом разделе Брауэр описывался как первоклассный альпинист с веревкой и крючьями, который цеплялся ногтями за головокружительные скалы и гранитные утесы. Белое пространство, разделявшее Расстроенный порог и альпиниста, говорило то, что я бы предпочел оставить белому пространству, чтобы сказать, — фразеологию скрипки о мужестве и отсутствии мужества и о том, как они могут сосуществовать бок о бок в человеческой груди.В сопоставлении этих двух карт заключалось то, что сделало этот этап процесса написания наиболее интересным для меня, наиболее захватывающим и захватывающим. Несмотря на эти две недели на столе для пикника, эта фаза также всегда была самой короткой. После того, как я сложил две карты вместе, а затем построил вокруг них остальную часть книги, все, что мне нужно было сделать, это написать ее, и на это ушло больше года.

    Разработка структуры редко бывает такой простой. Почти всегда существует значительная напряженность между хронологией и темой, и хронология традиционно побеждает.Повествование хочет двигаться от точки к точке во времени, в то время как темы, которые время от времени возникают в чьей-то жизни, взывают к тому, чтобы их собирали. Они хотят сблизиться в единое тело, как соль под землей. Но хронология обычно доминирует. По мере того, как темы оказываются неудобными, вы находите способ их спрятать. С помощью ретроспективных кадров и флэш-форвардов вы, конечно, можете перемещаться во времени, но такая структура остается под хронологическим контролем и мало что может сделать с разбросанными предметами. тематически.В хронологической структуре нет ничего плохого. На табличках в Вавилонии большинство произведений было написано таким образом, и почти все произведения написаны таким же образом и сейчас. После десяти лет работы в Time и The New Yorker я чувствовал себя одновременно подавленным и разочарованным из-за того, что постоянно подчинялся хронологии, и я жаждал тематически доминирующей структуры.

    В 1967 году, потратив несколько недель на интервью с искусствоведом Томасом П. Ф. Ховингом, который недавно был назначен директором Метрополитен-музея, я обнаружил, просматривая свои записи, что его хронология от рождения до настоящего времени была особенно неуместна для различных тем. .Например, он много знал о подделке произведений искусства. Будучи подростком в Нью-Йорке, он наткнулся на «Утрилло», «Будена» и «Ренуара» в магазине на востоке пятидесятых и понял, что это подделки. Восемь или десять лет спустя, будучи аспирантом, он почувствовал неладное и был ужален в Вене арт-дилером, продавшим «горячие» холсты из «Будапешта» времен Венгерской революции. На самом деле это были подделки, обнаруженные накануне в Вене. В более поздние и более мудрые годы он не мог не восхищаться Ханом ван Меегереном, создавшим для Вермеера целую фальшивку раннего периода.Точно так же он восхищался Альфредо Фиораванти, который одурачил мир своими этрусскими воинами, которые выстраивались в ряды в греческих и римских галереях Метрополитена, пока не были обнаружены подделки. Больше всего он оценил остроумие талантливого жулика, который скопировал серебряную кадильницу, а затем поставил свои клейма на оригинал. В какой-то момент Ховинг изучал использование научных инструментов, помогающих обнаруживать подделки. Он даже практиковал подлог, чтобы научиться его распознавать. Все это, относящееся к теме подлога, было разбросано по всей хронологии его жизни.Так что же я собирался сделать, чтобы осветить тему искусства и подделок? Как я собирался обращаться в этом материале со многими другими примерами хронологии и темы? Как всегда, хронология прежде всего? Я вскинул руки и повернул вспять. В частности, я вспомнил воскресное утро, когда в музее было «темно» и я гулял с Ховингом по его сумрачным пространствам, и мы задержались в маленькой комнате, где было около двух десятков портретов. Письмо об одном человеке может быть представлено в виде любого количества отдельных портретов, каждый из которых отличается от других и имеет тематический характер, оставляя хронологию жизни субъекта самой заботиться о себе ( рис.1 ).

    Ховинг был, мягко говоря, бесперспективным юношей. Например, после того, как он ударил учителя, его исключили из Эксетера. Будучи первокурсником Принстона, его наивысшим достижением было «вопиющее пренебрежение». Каким образом деревенский юноша Пек смог стать историком искусства и директором одного из величайших музеев мира? Два сходящихся рукава конструкции были разработаны, чтобы задать этот вопрос и ответить на него. Они встречаются в разделе, состоящем всего из двух очень длинных абзацев.Пункт 1 относится к личной руке, пункт 2 относится к профессиональной руке, а пункт 2 отвечает на вопрос. Или предназначалось.

    Другие предметы той эпохи были расположены по-разному в хронологическом порядке, особенно этот, где часы идут слева направо как на основной временной шкале, так и на свисающих с нее элементах ( рис. 2 ).

    Написанный в 1968 году и названный «Фуражир», это был портрет эксперта по диким продуктам Юэлла Гиббонса, рассказанный на фоне путешествия на каноэ с рюкзаком по реке Саскуэханна и Аппалачской тропе.

    «Путешествие по Джорджии» (1973) описывало эпизодическое путешествие в одиннадцать сотен миль по штату, и я подумал, что эта история будет лучше всего, если я начну не с первого дня, а с более поздней сцены с участием полицейского и черепаха ( рис. 3 ).

    Таким образом, фрагмент вернулся к своему началу, а затем побежал вперед и, в конце концов, мимо черепахи и дальше через оставшиеся вхождения. Как автор научно-популярных книг, вы не могли изменить факты хронологии, но с помощью времен глаголов и других форм четких указаний читателю вы могли сделать ретроспективный кадр, если считали, что в представлении истории есть смысл.

    Каждое из этих древних сооружений было проработано после переписывания на пишущей машинке всех записей из тетрадей и расшифровки содержимого микрокассет. Я использовал Underwood 5, которая когда-то была ультрасовременной офисной пишущей машинкой, но к 1970 году ее превзошла IBM Selectric. С кассетами я использовал Sanyo TRC5200 Memo-Scriber, который приводился в действие педалями, как швейная машина или орган. Написание заметок могло занять много недель, но оно собирало все в одном разборчивом месте и прогоняло весь исходный материал в некоторой концентрации в уме.

    Заметки от одной к другой часто имели мало общего. Они перескакивали с темы на тему и лишь местами были последовательно повествовательны. Поэтому я всегда переворачивал стол и оставлял пустое место после каждого элемента, чтобы разместить ножницы, которые были основой моей продвинутой методологии. После прочтения и перечитывания отпечатанных заметок, а затем разработки структуры и последующего кодирования заметок на полях, а затем фотокопирования всего этого, я брался за копировальный набор с ножницами, разрезая каждый лист на кусочки разного размера.Если бы структура состояла, скажем, из тридцати частей, осколки сложились бы в тридцать стопок, которые были бы сложены в тридцать папок. Один за другим, по мере написания, я рассыпал наборы щепок, расставлял их на карточном столе в виде лестницы и обращался к ним, когда манипулировал Ундервудом. Если это звучит механически, эффект был абсолютно обратным. Если передо мной было содержимое седьмой папки, то содержимое двадцати девяти других папок было вне поля зрения. Каждый организационный аспект был позади меня.Процедура устраняла почти все отвлекающие факторы и концентрировала только тот материал, с которым мне приходилось иметь дело в данный день или неделю. Это загнало меня в угол, да, но тем самым дало мне свободу писать.

    Громоздкие аспекты, возможно, были, но ножницы, щепки, манильские папки, карточки три на пять и Андервуд 5 были моими основными инструментами до 1984 года, когда я писал о школьном учителе в Вайоминг и часто цитируя журнал, который она начала в 1905 году.В нескольких поздних черновиках этой статьи я кропотливо перепечатывал и перепечатывал эти дневниковые записи — еще одно скучное приключение. Два друга в Принстоне — Уилл Ховарт, профессор английского языка, и Ричард Престон, один из его новоявленных докторов наук, — месяцами проповедовали евангелистские настроения по поводу своих волшебных компьютеров, которые тогда были в значительной степени новинкой. Престон связал меня с Говардом Дж. Штраусом из Принстонского отдела информационных технологий. Ховард работал в НАСА в Хьюстоне по программе «Аполлон» и теперь находился в Принстоне, руководя неисчислимыми.В течение пары десятилетий его вклад в то, что я использую компьютер в обучении, исследованиях и писательстве, будет настолько значительным, что, как я однажды написал, если бы он когда-нибудь покинул Принстон, я бы собрал вещи и последовал за ним даже в Австралию. . Когда я встретил его в 1984 году, первое, что он сказал мне, было: «Расскажи мне, чем ты занимаешься».

    Он выслушал весь процесс от карманных записных книжек до закодированных кусочков бумаги, затем упомянул текстовый редактор под названием Kedit, сославшись на его исключительные возможности в сортировке.Kedit (произносится как «kay-edit»), продукт Mansfield Software Group, — единственный текстовый редактор, которым я когда-либо пользовался. Я никогда не использовал текстовый процессор. Kedit не разбивал на страницы, не выделял курсивом, не одобрял орфографию и не возился с заголовками, тезаурусами, словарями, сносками или санскритскими шрифтами. Вместо этого Ховард писал программы для работы с Kedit, подражая тому, как я поступал в течение двух с половиной десятилетий.

    Он написал Structur. Он написал Альфу. Он написал множество мини-макросов.В Structur отсутствовала буква «е», потому что в те дни в каталоге Kedit восемь букв были максимумом, который он мог использовать в названии файла. В той или иной форме некоторые из этих вещей появились с тех пор, но это был 1984 год, и будущее остановилось на этом. Ховард, умерший в 2005 году, был полной противоположностью Билла Гейтса как по мировоззрению, так и по доходам. Ховард считал, что компьютер должен быть адаптирован к человеку, а не наоборот. Один размер подходит одному. Программы, которые он написал для меня, были слеплены из глины в соответствии с моими требованиями — привлекательный подход ко всему, что называется редактором.

    Zapier Formatter: автоматическое форматирование текста так, как вам нужно

    Так близко и все же так далеко. Это чувство чаще всего возникает при попытке заставить приложения работать вместе. Вы экспортируете данные из одного приложения, пытаетесь импортировать их в другое — и все выглядит идеально до тех пор, пока это не так. Оказывается, текст имеет неправильный формат или порядок, имена стоят вместе, когда их нужно разделить на первое и последнее, даты и номера телефонов отформатированы неправильно и так далее.

    Вернуться к чертежной доске.Вы можете вручную редактировать все, разделяя имена и фамилии вручную или вводя каждую дату построчно, но это займет целую вечность. Лучший вариант — заставить ваши приложения делать работу за вас.

    Часто это можно сделать несколькими способами. Вы можете переформатировать текст на своем компьютере или ускорить процесс с помощью инструмента форматирования Zapier, который может автоматически форматировать текст так, как вы хотите. Вот некоторые из самых популярных способов переформатирования текста — с руководствами по каждому из них в Zapier, а также в электронных таблицах и других приложениях на вашем компьютере.



    Что такое Zapier Formatter?

    Текст в неправильном формате? Форматтер может помочь.

    Прежде всего краткое введение. Вы хотели переместить данные — скажем, список контактов — из одного приложения в другое, верно? Zapier — инструмент для этого. Это инструмент автоматизации рабочего процесса, который соединяет тысячи приложений — от Airtable до Zoho CRM и всего, что между ними — поэтому, когда кто-то новый покупает ваши продукты или заполняет вашу форму или что-то еще, Zapier может скопировать эти данные и добавить их в нужное приложение.

    Иногда для получения данных в правильном формате требуется небольшая помощь, и здесь на помощь приходит Formatter. Formatter — это инструмент Zapier, который настраивает ваши данные, чтобы они работали так, как вам нужно.

    Допустим, вам нужно скопировать клиентов PayPal в список рассылки Mailchimp. PayPal показывает полные имена ваших клиентов, а также подробное время и дату, когда они купили ваш продукт, но все, что вам нужно, это их имя и день недели. Просто добавьте Formatter в Zap, и Zapier сможет отформатировать текст так, как вы хотите, прежде чем добавить его в Mailchimp.

    Теперь давайте воспользуемся Formatter, чтобы отредактировать ваш текст так, чтобы он был правильным:

    Как разделить имена и другой текст

    У вас есть все данные, которые вам нужны, из одного приложения, но все они находятся в одном поле, и вам нужно разделить его, прежде чем вы сможете добавить его в другое приложение. Вам не нужно полное имя; нужны имена и фамилии. Вам не нужен весь адрес; вам просто нужен почтовый индекс и страна.

    Форматировщик Zapier Split Text может помочь. Добавьте шаг Formatter в Zap, выберите действие Text, затем выберите преобразование Split Text .Добавьте текст, который вы хотите разделить, в поле Ввод , а разделитель, который разбивает текст, в поле Разделитель .

    Теперь выберите, хотите ли вы первую, вторую, последнюю или предпоследнюю часть текста, и проверьте свое действие, чтобы убедиться, что оно работает так, как вы хотите. Хотите все сегменты? Просто добавьте больше шагов Formatter, каждый раз выбирая нужный сегмент. И, наконец, добавьте действия, которые вы хотите использовать в других ваших приложениях.

    Как извлечь адреса электронной почты, ссылки на веб-сайты и номера

    Кто-то отправил вам ссылку по электронной почте, и вы хотели бы скопировать ссылку и сохранить ее где-нибудь — только вы хотите сделать это автоматически, без копирования. Или, может быть, вам нужно вытащить номера телефонов из документа или адреса электронной почты из заметки.

    Formatter может помочь и здесь. Он включает в себя Извлечение адреса электронной почты , Извлечение URL-адреса , Извлечение номера телефона и Извлечение номера для поиска этих элементов в тексте.Выберите преобразование для элемента, который вы хотите найти, затем выберите текст, в котором вы хотите найти этот элемент, в меню + рядом с полем Введите .

    Протестируйте действие, и Zapier найдет первый URL-адрес, адрес электронной почты или номер, который встретится в вашем тексте, и вы сможете использовать его в следующем приложении Action, чтобы сохранить URL-адрес, отправить электронное письмо, добавить номер в свой инвентарь и многое другое. И если вам нужно найти следующие ссылки, электронные письма или числа в этом тексте, просто добавьте шаг Formatter Text Replace , чтобы удалить первый найденный элемент, а затем еще один шаг Formatter Text Extract , чтобы найти следующий элемент.

    Как сделать текст нужным вам заглавным

    Zapier может автоматически использовать ваш текст с заглавной буквы

    Вы спешите написать сообщение в блоге, и с первого взгляда все выглядит великолепно, поэтому вы нажимаете Опубликовать . Только позже вы замечаете, что весь ваш заголовок написан заглавными буквами — очевидно, вы нажали Caps Lock вместо Shift . Или, может быть, это что-то проще. Возможно, вы просто хотите автоматически делиться сообщениями блога в Twitter и Facebook, но хотите, чтобы заголовок вашего сообщения выглядел как настоящий твит, а не стандартный заголовок с заглавной буквы.

    Formatter вам поможет. Добавьте действие Formatter Text в Zap, затем выберите преобразования Capitalize , Lowercase , Titlecase или Uppercase , чтобы отформатировать текст так, как вы хотите. Затем Zapier автоматически проверит заглавные буквы вашего текста, исправит все, что не так, а затем отправит отформатированный текст в другие ваши приложения для действий. Это как проверка орфографии для вашего руководства по стилю.

    В качестве удобного способа проверить это, попробуйте этот Zap, который будет следить за тем, чтобы заголовки ваших сообщений RSS-канала были строчными и включали вступительный текст, например «Новое сообщение:», прежде чем публиковать их в Твиттере, чтобы они не выглядели автоматизированными:

    Как найти и заменить текст

    Постоянно ошибаетесь в слове и хотите проверять все, что пишете, перед публикацией? Нужно убедиться, что вы случайно не указали дату прошлого года в документах следующего года? Или просто хотите разделить список элементов, разделенных запятыми, на отдельные столбцы?

    Функция Zapier’s Formatter Replace может сделать это за вас.Добавьте в Zap действие Formatter Text, выберите преобразование Replace и сообщите Zapier, какой текст вы хотите найти. Затем скажите Zap, что вы хотите найти — от текста до пробелов и разрывов строк. Наконец, добавьте то, чем вы хотите заменить этот текст, или оставьте поле пустым, чтобы Zapier просто удалил этот текст.

    Это отличный способ всегда очищать текст перед его публикацией или добавлением в другие приложения.

    Как отформатировать дату и время

    PayPal говорит, что ваш клиент купил ваш продукт в 00:00:00 01 января 205 PDT , но вам лучше знать, что он купил ваш продукт четверг, 1 января .И когда вы пытаетесь запланировать встречи со своими клиентами, у вашего приложения календаря в США могут возникнуть проблемы с определением даты, которую имеет в виду ваш клиент, когда он набирает 08/12/2017 в международном формате.

    Инструмент Zapier для форматирования даты/времени в Formatter может помочь. На этот раз добавьте действие Date/Time из приложения Formatter в Zap и выберите Format в качестве Transform. Добавьте дату, которую нужно изменить, в поле Input , затем выберите нужный стиль даты в поле To Format .

    Вы можете указать любую конкретику. Zapier включает несколько стилей даты/времени по умолчанию, таких как 22 января 2017 г. или 22 января 2017 г. , которые вы можете выбрать. Или выберите Использовать пользовательское значение и введите нужный формат даты и времени. Просто хотите день недели? Введите dddd в поле. Хотите 01.01.2017 ? Вместо этого введите ГГ/МММ/ГГГГ . Ознакомьтесь с документацией Zapier по дате/времени, чтобы узнать обо всех настраиваемых форматах даты и времени, которые вы можете использовать.

    Zapier обычно угадывает исходный формат даты и времени, из которого вы конвертируете, но вы также можете установить это, если вам нужно. Вы также можете установить исходные и новые часовые пояса, чтобы быстро переключить тихоокеанское время с PayPal на восточное, если хотите.

    Как преобразовать текст Markdown в HTML или документ

    Напишите в Word или Google Docs в расширенном форматировании и скопируйте его в свой блог, и вы, вероятно, потеряете часть форматирования в процессе. Пишите в HTML, и очень легко забыть закрывающий тег или какой-нибудь другой крошечный символ.

    Уценка — лучшее из обоих миров. Это легко писать: *одна звездочка* для курсива или - тире для маркеров. Вы можете написать текст Markdown в любом текстовом редакторе или текстовом процессоре, даже со своего телефона, и легко включить все форматирование.

    Осталось только преобразовать этот текст в HTML и опубликовать его на своем сайте или преобразовать в отформатированный PDF-файл и, возможно, распечатать. Zapier Formatter снова приходит на помощь. Добавьте действие Formatter Text в Zap, выберите Преобразовать Markdown в HTML и добавьте свой текст Markdown — возможно, из заметки Evernote, электронной почты или даже заметки в CRM или приложении для управления проектами.Затем Zapier превратит этот Markdown в стандартный HTML, который вы сможете использовать где угодно. Попросите Zapier добавить это в WordPress или сохранить в виде HTML-файла в Dropbox, который синхронизируется с вашим сайтом. Или, для документа PDF, добавьте HTML-код в Виртуальный принтер Google и «распечатайте» его как PDF-файл на Google Диске для совместного использования копии вашей работы.

    Вот готовый Zap, который поможет вам брать новые задачи с Github, преобразовывать Markdown в HTML и размещать их на своем веб-сайте с помощью Ghost:

    Как найти связанные данные

    Сообщения клиентов с Бобом в вашей команде, но он пользователь a932sz922 в Salesforce, @bobthebob в Slack и @bobtester в Help Scout.Ваши клиенты этого не знают — они знают только, что им нужно связаться с Бобом.

    То же самое происходит с заказами, где виджет может быть продуктом 0137204 в вашем инвентаре и WIDGET_V2 в вашей бухгалтерской программе. Или в вашем календаре, который не знает, что обед означает 12 вечера . И так далее. Одни и те же данные могут иметь совершенно разные имена в разных приложениях.

    Программа форматирования Zapier Lookup Table гарантирует, что Zapier всегда находит правильные данные.Вы добавляете каждую из записей, которые будут поступать из первого приложения, в левый столбец и их эквивалент в другом приложении — в правый, а также добавляете резервный вариант на тот случай, если Zapier не найдет совпадений. Затем в следующий раз, когда кто-то попросит поговорить с Bob или захочет заказать виджет , Zapier ищет Bob или виджет в списке, узнает, как другое приложение думает, что оно называется, и отправляет правильные данные. в это приложение вместо того, чтобы отправлять именно то, что набрал ваш клиент.


    Это еще не все. Formatter также может обрезать пробелы, усекать текст, множить английские слова, форматировать валюту и телефонные номера, добавлять или вычитать время из дат, запускать стандартные функции электронных таблиц и многое другое.

    Если вы пытаетесь автоматизировать что-либо в Zapier и не можете понять, как совместить два приложения, Formatter — это инструмент, который, скорее всего, поможет. Просто добавьте его в свой Zap, и с небольшой настройкой вы сможете получить свой текст так, как вам нужно, прежде чем отправлять его в следующее приложение.

    Formatter — не единственная мощная встроенная функция Zapier. В него включены десятки других полезных функций, от инструментов для отправки SMS-сообщений или электронных писем до фильтров для сортировки ваших данных. Узнайте больше о способах использования встроенных инструментов Zapier.

    Эта статья была первоначально написана и опубликована в сентябре 2017 года Мэтью Гуэем. В феврале 2021 года Тайлер Робертсон обновил его, добавив новые скриншоты и рекомендации.

    Описание слов — Найдите прилагательные для описания вещей

    слов для описания ~term~

    Как вы, наверное, заметили, прилагательные для термина перечислены выше.Надеюсь, сгенерированный выше список слов для описания термина соответствует вашим потребностям.

    Если вы получаете странные результаты, возможно, ваш запрос имеет не совсем правильный формат. В поле поиска должно быть простое слово или фраза, например «тигр» или «голубые глаза». Поиск слов, описывающих «людей с голубыми глазами», скорее всего, не даст результатов. Поэтому, если вы не получаете идеальных результатов, убедитесь, что ваш поисковый термин «термин» не сбивает с толку движок таким образом.

    Также обратите внимание, что если термин-прилагательных не так много или если их вообще нет, возможно, ваш поисковый запрос содержит неоднозначную часть речи.Например, слово «синий» может быть существительным и прилагательным. Это сбивает с толку движок, и поэтому вы можете не получить много прилагательных, описывающих его. Я могу рассмотреть возможность исправления этого в будущем. Вам также может быть интересно: что за слово такое ~термин~?

    Описание слов

    Идея механизма описания слов возникла, когда я создавал механизм для связанных слов (это похоже на тезаурус, но дает гораздо более широкий набор из связанных слов, а не только синонимов).Играя с векторами слов и API «HasProperty» концептуальной сети, я немного повеселился, пытаясь получить прилагательные, которые обычно описывают слово. В конце концов я понял, что есть гораздо лучший способ сделать это: анализировать книги!

    Project Gutenberg был первоначальным корпусом, но парсер становился все жаднее и жаднее, и в итоге я скармливал ему где-то около 100 гигабайт текстовых файлов — в основном художественную литературу, включая множество современных работ. Парсер просто просматривает каждую книгу и извлекает различные описания существительных.

    Надеюсь, это больше, чем просто новинка, и некоторые люди на самом деле сочтут это полезным для написания и мозгового штурма, но можно попробовать сравнить два существительных, которые похожи, но отличаются каким-то значащим способом — например, интересен пол: «женщина» против «мужчины» и «мальчик» против «девочки». При первоначальном беглом анализе кажется, что авторы художественной литературы как минимум в 4 раза чаще описывают женщин (в отличие от мужчин) терминами, связанными с красотой (относительно их веса, черт лица и общей привлекательности).На самом деле «красивая», возможно, является наиболее широко используемым прилагательным для женщин во всей мировой литературе, что вполне соответствует общему одномерному представлению женщин во многих других формах средств массовой информации. Если кто-то хочет провести дальнейшее исследование этого, дайте мне знать, и я могу предоставить вам гораздо больше данных (например, существует около 25000 различных записей для «женщины» — слишком много, чтобы показать здесь).

    Синий цвет результатов представляет их относительную частоту. Вы можете навести курсор на элемент на секунду, и показатель частоты должен появиться.Сортировка по «уникальности» используется по умолчанию, и благодаря моему сложному алгоритму™ они упорядочиваются по уникальности прилагательных по отношению к этому конкретному существительному относительно других существительных (на самом деле это довольно просто). Как и следовало ожидать, вы можете нажать кнопку «Сортировать по частоте использования», чтобы отсортировать прилагательные по частоте их использования для этого существительного.

    Особая благодарность авторам mongodb с открытым исходным кодом, который использовался в этом проекте.

    Обратите внимание, что Describing Words использует сторонние скрипты (такие как Google Analytics и рекламные объявления), которые используют файлы cookie.Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с политикой конфиденциальности.

    Работа в YAML (учебник по OpenAPI)

    Надеемся, что после знакомства с синтаксисом все станет более понятным. Является ли синтаксис YAML более читабельным? На этих простых примерах это может быть трудно увидеть, но в целом это так.

    JavaScript использует те же методы записи через точку для доступа к значениям в YAML, что и в JSON. (Это в значительной степени взаимозаменяемые форматы.) Преимущество использования YAML, однако, заключается в том, что он более удобочитаем, чем JSON.

    Однако YAML может быть более сложным, потому что он зависит от правильного выбора интервала. Иногда этот интервал трудно увидеть (особенно при сложной структуре), и именно здесь JSON (хотя, возможно, и более громоздкий), возможно, легче устранять неполадки.

    Некоторые функции YAML отсутствуют в JSON

    .

    YAML имеет некоторые функции, которых нет в JSON. Вы можете добавлять комментарии в файлы YAML, используя знак #. YAML также позволяет вам использовать так называемые «якоря». Например, предположим, что у вас есть два похожих определения.Вы можете написать определение один раз и использовать указатель для ссылки на оба:

      API: &apidef Интерфейс прикладного программирования
    application_programming_interface: *apidef
      

    При доступе к значению для обоих будет использоваться одно и то же определение. *apidef действует как якорь или указатель на определение, установленное в &apidef .

    Вы не будете использовать эти уникальные функции YAML в руководстве по OpenAPI, но на них стоит обратить внимание, поскольку JSON и YAML не полностью эквивалентны.Дополнительные сведения о других различиях между JSON и YAML см. в разделе Изучение YAML за считанные минуты. Чтобы узнать больше о YAML, см. этот учебник по YAML.

    YAML также используется с Jekyll. См. мой учебник YAML в контексте Jekyll для более подробной информации.

    Сравнение JSON и YAML для формата спецификации

    Давайте также проясним некоторые дополнительные дескрипторы вокруг JSON и YAML. Документ спецификации в моем руководстве по OpenAPI использует YAML (который я кратко представил здесь), но его также можно выразить в JSON.JSON — это подмножество YAML, поэтому эти два формата практически взаимозаменяемы (для используемых нами структур данных). В конечном счете, спецификация OpenAPI представляет собой объект JSON. Примечания спецификации:

    Документ OpenAPI, соответствующий спецификации OpenAPI, сам по себе является объектом JSON, который может быть представлен в формате JSON или YAML. (См. Формат)

    Другими словами, документ OpenAPI, который вы создаете, является объектом JSON, но у вас есть возможность выразить JSON с использованием синтаксиса JSON или YAML.YAML более удобочитаем и является более распространенным форматом (дополнительное обсуждение см. в статье API Handyman о JSON и YAML), поэтому я использовал YAML исключительно в примерах кода здесь. Вы увидите, что документация по спецификации OpenAPI на GitHub всегда показывает синтаксис JSON и YAML при отображении форматов спецификации. (Более подробное сравнение YAML и JSON см. в разделе «Связь с JSON» в спецификации YAML.)

    YAML относится к структурам данных с тремя основными терминами: «отображения (хэши/словари), последовательности (массивы/списки) и скаляры (строки/числа)» (см. «Введение» в YAML 1.2). Однако, поскольку спецификация OpenAPI является объектом JSON, в ней используется терминология JSON, такая как «объекты», «массивы», «свойства», «поля» и т. д. Поэтому я буду показывать содержимое в формате YAML, но описывать его с использованием терминологии JSON.

    Обзор и резюме

    Итак, чтобы мы были на одной странице с терминами в следующем уроке, давайте кратко рассмотрим. Каждый уровень в YAML (определяемый отступом в два пробела) является объектом. В следующем коде california является объектом. животное , цветок и птица являются свойствами объекта Калифорния .

      Калифорния:
      животное: Медведь гризли
      цветок: мак
      птица: Перепел
      

    Вот как это выглядит в JSON:

      {
      "Калифорния": {
        "животное": "Медведь гризли",
        "цветок": "Мак",
        "птица": "Перепелка"
      }
    }
      

    Спецификация часто использует термин «поле» в заголовках и именах столбцов таблицы при перечислении свойств для конкретного объекта.(Кроме того, он определяет два типа полей — «фиксированные» поля объявляются с уникальными именами, а «шаблонные» поля являются выражениями регулярных выражений.) Поля и свойства используются как синонимы в спецификации OpenAPI.

    В следующем коде стран содержит объект с именем United_states , который содержит объект с именем Калифорния , который содержит несколько свойств со строковыми значениями:

      стран:
      Соединенные Штаты:
        Калифорния:
          животное: Медведь гризли
          цветок: мак
          птица: Перепел
      

    В следующем коде демография — это объект, содержащий массив:

      демографические данные:
     - Население
     - земля
     - реки
      

    Вот как выглядит приведенный выше код в JSON:

      {
      "демография": [
        "Население",
        "земля",
        "реки"
      ]
    }
      

    Надеемся, что эти краткие примеры помогут нам разобраться в терминологии, используемой в руководстве.

    Начнем

    Надеемся, что с учетом этой информации о YAML будущие пошаговые разделы, в которых рассматривается каждый раздел спецификации OpenAPI с использованием YAML в качестве основного формата, будут иметь больше смысла. Начнем с Шага 1: Объект openapi (учебник по OpenAPI).

    50/161 страница завершена. Осталось всего 111 страниц.

    Обогащение данных – обзор

    4 Критерии классификации и дерево классификации

    Две основные проблемы при создании новой таксономии: критерии классификации и дерево классификации.Здесь критерии классификации были выбраны, чтобы отразить суть основной точки зрения исследования. Дерево классификации было получено путем последовательного применения выбранных критериев. Листья дерева классификации — это примеры (исследовательские усилия), которые кратко рассматриваются позже в разделе «Представление существующих решений» этой статьи.

    В это исследование мы также включили архитектуры, не связанные с семантикой данных, но архитектуры которых повлияли на исследования в определенном направлении.В дополнение к этому мы показали, как семантическое обогащение данных повышает эффективность используемого подхода.

    Поскольку роль платформы интеграции сенсорных сетей заключается в том, чтобы выступать в качестве интерфейса между сенсорными сетями и пользовательскими приложениями, исследователи могут решать проблему либо на уровне сенсорных сетей, т. е. снизу вверх, либо на уровне приложений. т. е. нисходящий подход. Поэтому в качестве основных критериев классификации рассмотренных архитектур мы классифицируем архитектуры в соответствии с выбранным подходом, который может включать: сенсорный сетевой подход и ориентированный на приложения подход .При первом подходе исследователи пытаются решить неоднородность сенсорных сетей, технические характеристики сенсорных сетей, ограничения, протоколы и полученные наблюдения и измерения, предлагая оптимальный способ обработки, представления, хранения и агрегирования доступных источников сенсорных данных. к верхним уровням системы и, следовательно, к приложениям. При втором подходе исследователи стремятся обеспечить максимально совместимый интерфейс и механизм взаимодействия для пользователей и приложений, которые позволяют им получать интересующую их информацию из интегрированных сенсорных сетей, освобождая их от сложности и особенности этих сенсорных сетей.

    В первом классе мы можем выделить три подгруппы: архитектуры, ориентированные на базу данных , подходы, основанные на преобразовании запросов , и подходы на основе виртуализации датчиков . Все эти подгруппы можно разделить на подходы с использованием и без использования семантики данных.

    Решения , основанные на базе данных, характеризуются наличием базы данных в качестве центрального концентратора всех собранных данных датчиков, и, следовательно, весь поиск и обработка данных датчиков выполняются в базе данных.Сопоставление разнородных данных датчиков с уникальной схемой базы данных является сложной задачей. Должен быть предусмотрен дополнительный механизм для поддержки данных в реальном времени, потому что этот тип данных вряд ли будет кэшироваться напрямую из-за его большого объема. Основной проблемой этого подхода является масштабируемость, поскольку сервер базы данных должен обрабатывать как вставки данных, поступающих от сенсорных узлов, так и выполнять запросы приложений. Этот подход может выиграть от возможности включить поддержку методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения для сохраненного пула данных датчиков.

    Подход перевода запросов использует естественную форму данных датчиков и связанные языки запросов для преобразования запросов пользователей в целевой язык запросов определенного источника. Этот подход подразумевает необходимость поддерживать информацию о доступных источниках данных, в первую очередь о родном языке запросов определенного источника данных, формате и характере производимых данных, но он также может включать информацию о возможностях датчиков, топологии сети, ограничениях мощности для лучшего запроса. оптимизация.Результаты нативных запросов должны быть собраны в целевой формат данных. Потенциальный недостаток производительности заключается в том, что во время выполнения необходимо выполнять два преобразования на каждый запрос пользователя: когда запрос транслируется в собственный запрос, и еще раз, когда результаты запроса должны быть преобразованы в целевой формат.

    В подходе к виртуализации датчиков датчики и другие устройства представлены абстрактной моделью данных, и приложениям предоставляется возможность напрямую взаимодействовать с такой абстракцией с помощью интерфейса.Независимо от того, достигается ли реализация определенного интерфейса на узлах-приемниках датчиков или компонентах шлюзов, создаваемые потоки данных должны соответствовать общепринятому формату, обеспечивающему возможность взаимодействия. Как правило, любой общий формат данных, который использует семантическую модель данных, может использоваться для представления представления данных или даже несколько форматов данных, ориентированных на разные уровни абстракции данных, могут сосуществовать параллельно в зависимости от потребностей пользователя. Этот подход является многообещающим и предлагает хорошую масштабируемость, высокую производительность и эффективное объединение данных в гетерогенных сенсорных сетях, а также гибкость в агрегировании потоков данных и т. д.

    Как указано выше, ориентированные на приложения подходы пытаются предложить наиболее эффективный способ получения пользовательскими приложениями необходимой информации от интегрированных сенсорных сетей. Однако сосредоточение внимания на обеспечении высокоуровневого взаимодействия между приложениями и базовой системой с включением функций вывода знаний иногда страдает от аспектов производительности, которые препятствуют более широкому принятию этих решений. Мы определили четыре подгруппы, которые разделяют один и тот же базовый принцип нисходящего подхода: сервисно-ориентированная архитектура приближается к , сервис-композиция подходит к , подходит к преобразованию данных на основе правил и к системам на основе агентов.

    Сервисно-ориентированная архитектура предоставляет стандартный сервисный интерфейс с определенными методами и кодированием данных для получения наблюдений и измерений от нужных датчиков. Кроме того, он может предлагать такие функции, как получение информации о характеристиках датчиков, возможность подписки на значения данных выбранных датчиков, отправка запросов, опционально функции активации и т. д. Доминирующим взаимодействием в этих архитектурах является модель запрос-ответ, и в меньшей степени расширять доставку данных датчиков на основе событий.Недостаток этого подхода заключается в том, что он не позволяет объединять потоковые данные датчиков с архивными или полученными типами данных. Хотя нет никаких явных ограничений на конкретную реализацию, этот подход имеет тенденцию быть вертикально ориентированным и охватывает только одну прикладную область.

    Подходы , ориентированные на компоновку сервисов, позволяют пользователям определять произвольные сервисы или потоки данных с конкретными интересующими характеристиками. Система попытается составить такой поток данных, применив специальную обработку к соответствующим источникам данных, что приведет к созданию потока данных, соответствующего запрошенной спецификации.Полная выразительность пользовательских запросов может быть достигнута за счет включения описания желаемых потоков данных и возможностей обработки на основе семантической модели: рассуждения на основе семантики могут использоваться при поиске оптимального состава доступных компонентов. Этот подход, кажется, предлагает наиболее гибкие решения с точки зрения приложений, хотя производительность может снизиться из-за обнаружения состава службы в реальном времени.

    Преобразование данных на основе правил представляется наиболее распространенным подходом к использованию семантических моделей данных.Вывод новых знаний или обнаружение событий высокого уровня достигается с помощью функций отображения, основанных на отношениях между понятиями, зафиксированными в онтологическом представлении модели предметной области, и наблюдениями и измерениями данных датчиков. В архитектуре может быть несколько преобразований в соответствии с различными уровнями информационной модели. Данные преобразуются из форматов более низкого уровня в семантические представления, позволяющие применять алгоритмы семантического поиска и рассуждений.

    Агентные системы состоят из нескольких типов агентов. Агенты — это программные компоненты, способные выполнять определенные задачи. Они совместно достигают желаемых функциональных возможностей. Для внутренней связи агента могут использоваться некоторые из стандартных платформ агента или конкретная реализация. Как правило, агенты принадлежат к одному из нескольких уровней в зависимости от типа функциональных возможностей, за которые они отвечают. Также на одном логическом уровне может быть несколько типов агентов. Агенты верхних слоев используют агентов нижних слоев.Используют ли агенты семантику данных датчиков или используют ли семантические модели для описания возможностей обработки агента, зависит от конкретной реализации.

    Дерево классификации, полученное на основе вышеупомянутых критериев классификации, представлено на рис. 1 и состоит из семи листьев. Каждому листу дерева классификации присваивается имя, как описано выше. Список существующих решений (примеров) приведен согласно применяемой классификации для каждого листа (класса).Мы предоставили только названия подходов и основные ссылки в отдельном абзаце, чтобы заинтересованные читатели могли изучить дальнейшие детали. Для простоты мы даем произвольное имя решению, которое не имеет явного имени, заданного авторы. Мы используем либо название учреждения, из которого вышли авторы, либо название основной стратегической проблемы, характерной для этого решения.

    Рис. 1. Дерево классификации архитектур Sensor Web.

    Решения, ориентированные на базу данных, включают несемантические подходы, такие как система баз данных Cougar [10], одна из первых исследовательских работ по интеграции сенсорных сетей, и SenseWeb [11], которая является примером максимального использования описанного подхода.ES3N [13] является примером семантического подхода, ориентированного на базу данных.

    Все решения, относящиеся к подходам к трансляции запросов, используют семантические технологии и включают в себя: семантическую сенсорную сеть CSIRO [14], подход на основе SPARQLSTREAM [22] и SemSorGrid4Env [47,48], который является наиболее полным решением в этой области. группа.

    Самые последние исследования в этой области связаны с подходами к виртуализации датчиков. Несемантический подход используется в GSN [18], в то время как решения, предлагаемые в крупномасштабных проектах, финансируемых ЕС, таких как SENSEI [50] и Интернет вещей (IoT) [51,52], используют семантику данных.

    Сервисно-ориентированные архитектуры включают простые и в то же время эффективные несемантические решения, такие как TinyREST [53] и спецификации OGC SWE эталонной архитектуры [2], реализованные различными сторонами [54,55]. Семантический подход используется в SemSOS [56].

    Подходы, основанные на композиции сервисов, как правило, предлагают наиболее гибкое взаимодействие с пользователями, и Hourglass [16] является примером решения, не основанного на семантике. Более мощные решения используют семантические подходы и включают SONGS [17] и архитектуру, разработанную в IBM [59].

    Наиболее распространенные архитектуры, использующие семантические технологии, относятся к подходам к преобразованию данных на основе правил и включают: основанную на семантике систему объединения данных датчиков, разработанную в Университете Торонто [20], подключаемую архитектуру, разработанную в Национальном техническом университете Афин [20].

    admin

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.