Данный сервис производит разбор слов по составу.

Разбор слов по составу (или морфемный анализ) — это один из типов лингвистического анализа, при котором определяется состав слова и его структура.

Морфемный анализ играет большую роль в русском языке.

Разбор слова по составу является основополагающим при правописании слов. Объясняется это тем, что большая часть правил русского языка зависит от того, где стоит проверяемая буква.

Например, правописание букв «о» и «ё».

Слово ч_рный.

Чтобы определить какая буква пропущена, нужно понять в какой части слова она находится. Правило гласит: «в корне слова пишется буква «ё». А в суффиксе, окончании прилагательного, существительного и наречия в безударном случае — пишется буква «е», под ударением «о». Получается, что правильно писать чёрный.

И таких правил великое множество.

По этой же причине, морфемный разбор включает в себя и определение части речи анализируемого слова.

Чтобы сделать разбор слова по составу, используйте форму выше. Просто вставьте искомое слово, в выпавшем списке найдите его и кликнете (или нажмите «ввод»).

Нажмите кнопку «разобрать».

Программа предоставляет графическую схему с обозначением всех морфем.

Существуют разные способы разбора слов по составу. В школе и институте это будут разные методики. У каждого автора морфемного словаря есть свои особенности разбора.

Нынешние учёные не могут прийти к одному мнению, поэтому немного разные варианты считаются одинаково верными.

Наш сервис ориентирован на школьную программу.

Порядок морфемного анализа слов:

1. Выясняется к какой части речи относится слово.

Для этого достаточно подобрать к анализируемому слову вопрос.

Выполним на примере слова «заросли».

Отвечает на вопрос «что?». Значит, это существительное.

В нашем сервисе часть речи указывается под словом в сокращённом виде.

Расшифровку аббревиатур можно посмотреть в «словаре сокращений» (по ссылке в описании программы).

Вот основные из них:

СУЩ — имя существительное,

ПРИЛ — имя прилагательное,

ГЛ — глагол,

Н — наречие,

ЧИСЛ — числительное,

МС — местоимение.

2.Находится окончание.

Чтобы его найти, нужно изменить слово «заросли» несколько раз.

«У зарослей», «перед зарослями». Видим, что меняющаяся часть — «и». Следовательно, окончание — «и».

Данная морфема необходима для связки слов в предложении.

Следует помнить, что у слов бывает и нулевое окончание. Например, «компьютер», «стол» и др. А есть слова, не имеющие окончаний вовсе, т. к. они не изменяются: наречия, деепричастия и проч.

3. Обозначается основа.

Основа — это то, что осталось без окончания.

В нашем случае — «росли».

У наречий и деепричастий основой будет всё слово целиком.

4. Определяется корень слова.

К искомому слову подбираются однокоренные слова, т. к. у них общий корень. Для нашего слова это будут: зарослью, поросль, разросшийся, зарослям. Проанализировав, увидим, что неизменяемая часть у всех этих слов — «рос». Вот и корень. Он является самой главной частью любого слова.

Корней в слове бывает и несколько. Но без корней слов не существует.

5. Находится приставка. 

Для того, чтобы найти приставку у слова, необходимо посмотреть на однокоренные слова и обратить внимание на ту часть перед корнем, которая изменяется. Она и будет являться приставкой. В нашем случае это — «за». С помощью приставок рождаются новые слова.

6. Определяется суффикс.

Суффикс, также, как и приставка, служит для образования новых слов.

Он стоит после корня (исключения — ся и -сь). В данном примере, у слова «заросли» суффиксом будет «л».

Суффиксов в слове может и не быть, а может быть и целых 2.

Помните, что в русском языке множество исключений из правил. 

Пользуйтесь нашим сервисом, чтобы произвести разбор слов, но проверяйте сами себя каждый раз для более точного анализа.

Бангалорские принципы поведения судей — Конвенции и соглашения — Декларации, конвенции, соглашения и другие правовые материалы

Бангалорские принципы поведения судей

Гаага, 26 ноября 2002 года

ПРИНИМАЯ ВО ВНИМАНИЕ Всеобщую декларацию прав человека¹, в которой признается в качестве основополагающего принципа предоставление в равной мере каждому лицу права на рассмотрение его дела, связанного с установлением его прав и обязанностей, а также с вопросом его виновности в совершении уголовного преступления, независимым судом, на началах справедливости и беспристрастности, в условиях открытого судебного заседания,

ПРИНИМАЯ ВО ВНИМАНИЕ Международный пакт о гражданских и политических правах², который гарантирует равенство всех граждан перед судом, а также право каждого лица на своевременное рассмотрение его дела, связанного с установлением его прав и обязанностей, а также с вопросом его виновности в совершении уголовного преступления, компетентным и независимым судом, на началах справедливости и беспристрастности, в открытом судебном заседании, в установленном судебном порядке,

ПРИНИМАЯ ВО ВНИМАНИЕ то, что вышеуказанные основополагающие принципы и права также признаются или находят отражение в местных актах по правам человека, национальных конституциях, статутном и общем праве, судебных обычаях и традициях,

ПРИНИМАЯ ВО ВНИМАНИЕ то, что компетентность, независимость и беспристрастность судебных органов имеет большое значение в вопросе защиты прав человека, поскольку осуществление всех иных прав целиком зависит от надлежащего отправления правосудия,

ПРИНИМАЯ ВО ВНИМАНИЕ то, что компетентность, независимость и беспристрастность судебных органов имеет большое значение для выполнения судами своей роли по поддержанию конституционализма и правопорядка,

ПРИНИМАЯ ВО ВНИМАНИЕ то, что доверие общества к судебной системе, а также к авторитету судебной системы в вопросах морали, честности и неподкупности судебных органов играет первостепенную роль в современном демократическом обществе,

ПРИНИМАЯ ВО ВНИМАНИЕ необходимость того, чтобы судьи, индивидуально и коллективно, относились к своей должности как к уважаемой и почетной, понимая степень оказанного им обществом доверия, и прилагали все усилия для поддержания и дальнейшего развития доверия к судебной системе,

ПРИНИМАЯ ВО ВНИМАНИЕ то, что поощрение и поддержание высоких стандартов поведения судей является непосредственной обязанностью судебных органов каждого государства,

А ТАКЖЕ ПРИНИМАЯ ВО ВНИМАНИЕ то, что Основные принципы независимости судебных органов³ призваны обеспечивать и поддерживать независимость судебных органов и адресованы главным образом государствам,

НИЖЕСЛЕДУЮЩИЕ ПРИНЦИПЫ имеют целью установление стандартов этического поведения судей. Они адресованы судьям для использования в качестве руководства, а также судебным органам для использования в качестве базовых принципов регламентации поведения судей. Кроме того, они призваны содействовать лучшему пониманию и поддержке процесса осуществления правосудия со стороны представителей исполнительной и законодательной власти, адвокатов и общества в целом. Настоящие принципы предполагают, что в своем поведении судьи подотчетны соответствующим органам, учрежденным для поддержания судебных стандартов, действующим объективно и независимо и имеющим целью увеличение, а не умаление значимости существующих правовых норм и правил поведения, которыми связаны судьи.

Первый показатель

Независимость

Принцип

Независимость судебных органов является предпосылкой обеспечения правопорядка и основной гарантией справедливого разрешения дела в суде. Следовательно, судья должен отстаивать и претворять в жизнь принцип независимости судебных органов в его индивидуальном и институциональном аспектах.

Применение

1.1. Судья должен осуществлять свою судебную функцию независимо, исходя исключительно из оценки фактов, в соответствии с сознательным пониманием права, независимо от любого постороннего воздействия, побуждений, давлений, угроз или вмешательства, прямого или косвенного, осуществляемого с любой стороны и преследующего любые цели.

1.2. Судья придерживается независимой позиции в отношении общества в целом и в отношении конкретных сторон судебного дела, по которому судья должен вынести решение.

1.3. Судья не только исключает любые не соответствующие должности взаимоотношения либо воздействие со стороны исполнительной и законодательной ветвей власти, но и делает это так, чтобы это было очевидно даже стороннему наблюдателю.

1.4. В тех случаях, когда решение по делу должно быть принято судьей самостоятельно, он действует независимо от мнения других коллег по составу суда.

1.5. Судья отстаивает и поддерживает гарантии исполнения судьями своих обязанностей с целью сохранения и повышения институциональной и оперативной независимости судей.

1.6. Судья проявляет и поощряет высокие стандарты поведения судей с целью укрепления общественного доверия к судебным органам, что имеет первостепенное значение для поддержания независимости судебных органов.

Второй показатель

Объективность

Принцип

Объективность судьи является обязательным условием надлежащего исполнения им своих обязанностей. Она проявляется не только в содержании выносимого решения, но и во всех процессуальных действиях, сопровождающих его принятие.

Применение

2.1. При исполнении своих обязанностей судья свободен от каких-либо предпочтений, предубеждений или предвзятости.

2.2. Поведение судьи в ходе заседания суда и вне стен суда должно способствовать поддержанию и росту доверия общества, представителей юридической профессии и сторон судебного процесса в объективности судьи и судебных органов.

2.3. Судья по возможности ограничивает себя в совершении действий, могущих послужить основанием для лишения его права участвовать в судебных заседаниях и выносить решения по судебным делам.

2.4. Перед рассмотрением дела (о котором заведомо известно, что оно состоится, либо это только предполагается) судья воздерживается от любых комментариев, которые могли бы, исходя из разумной оценки ситуации, каким-либо образом повлиять на исход данного дела или поставить под сомнение справедливое осуществление процесса. Судья воздерживается от публичных или иных комментариев, так как в противном случае это может препятствовать непредвзятому рассмотрению дела в отношении какого-либо лица или вопроса.

2.5. Судья заявляет самоотвод от участия в рассмотрении дела в том случае, если для него не представляется возможным вынесение объективного решения по делу, либо в том случае, когда у стороннего наблюдателя могли бы возникнуть сомнения в беспристрастности судьи. Ниже перечислены лишь некоторые примеры таких случаев:

а) у судьи сложилось реальное предубеждение или предвзятое отношение к какой-либо из сторон, либо судье из его личных источников стали известны какие-либо доказательственные факты, имеющие отношение к рассматриваемому делу;

b) ранее при рассмотрении того же предмета спора судья выступал в качестве адвоката или привлекался в качестве важного свидетеля; или

с) судья или члены его семьи материально заинтересованы в исходе рассматриваемого дела;
при условии, что судья не может быть отстранен от участия в рассмотрении дела в том случае, когда никакой иной суд не может быть назначен для рассмотрения данного дела, или в силу срочного характера дела, когда промедление в его разрешении может привести к серьезной судебной ошибке.

Третий показатель

Честность и неподкупность

Принцип

Честность и неподкупность являются необходимыми условиями надлежащего исполнения судьей своих обязанностей.

Применение

3.1. Судья демонстрирует поведение, безупречное даже на взгляд стороннего наблюдателя.

3.2. Образ действия и поведение судьи должны поддерживать уверенность общества в честности и неподкупности судебных органов. Недостаточно просто осуществлять правосудие, нужно делать это открыто для общества.

Четвертый показатель

Соблюдение этических норм

Принцип

Соблюдение этических норм, демонстрация соблюдения этических норм являются неотъемлемой частью деятельности судей.

Применение

4.1. Судья соблюдает этические нормы, не допуская проявлений некорректного поведения при осуществлении любых действий, связанных с его должностью.

4.2. Постоянное внимание со стороны общественности налагает на судью обязанность принять на себя ряд ограничений; и, несмотря на то, что рядовому гражданину эти ограничения могли бы показаться обременительными, судья принимает их добровольно и охотно. В частности, поведение судьи должно соответствовать высокому статусу его должности.

4.3. В своих личных взаимоотношениях с адвокатами, имеющими постоянную практику в суде, где рассматривает дела данный судья, судья избегает ситуаций, которые могли бы вызвать обоснованные подозрения или создать видимость наличия у судьи каких-либо предпочтений или предвзятого отношения.

4.4. Судья не участвует в рассмотрении дела, если кто-либо из членов его семьи выступает в качестве представителя какой-либо из сторон или в иной форме имеет отношение к делу.

4.5. Судья не предоставляет место своего проживания другим адвокатам для приема клиентов либо встреч с коллегами.

4.6. Судье, как и любому гражданину, гарантируется свобода выражения, вероисповедания, участия в собраниях и ассоциациях, однако в процессе реализации этих прав судья всегда заботится о поддержании высокого статуса должности судьи и не допускает действий, не совместимых с беспристрастностью и независимостью судебных органов.

4.7. Судья должен быть осведомлен о своих личных и материальных интересах конфиденциального характера и принимать разумные меры в целях получения информации о материальных интересах членов своей семьи.

4.8. Судья не должен позволять членам своей семьи, социальным и иным взаимоотношениям ненадлежащим образом влиять на его действия, связанные с осуществлением функций судьи, а также на принятие им судебных решений.

4.9. Судья не вправе использовать либо позволять использовать авторитет собственной должности для достижения личных интересов судьи, членов семьи судьи или любых других лиц. Судья не должен действовать либо позволять другим лицам действовать таким образом, чтобы можно было заключить, что кто-либо оказывает ненадлежащее влияние на осуществление судьей его полномочий.

4.10. Конфиденциальная информация, ставшая известной судье в силу его должностного положения, не может быть использована им или раскрыта кому-либо в любых иных целях, не связанных с исполнением обязанностей судьи.

4.11. При условии надлежащего исполнения своих обязанностей судья имеет право:

а) заниматься литературной, педагогической деятельностью, читать лекции, принимать участие в деятельности, связанной с правом, законодательством, отправлением правосудия и иными схожими вопросами;

b) на публичных слушаниях дел выступать перед официальным органом по вопросам, связанным с правом, законодательством, отправлением правосудия и иными схожими вопросами;

c) являться членом официального органа, правительственного комитета, комиссии, совещательного органа, если такое членство позволяет судье оставаться беспристрастным и сохранять политически нейтральную позицию; или

d) заниматься иной деятельностью, если это совместимо с высоким статусом должности судьи и не препятствует в какой-либо степени исполнению им своих обязанностей судьи.

4.12. Судья не вправе заниматься юридической практикой в период нахождения в должности судьи.

4.13. Судья вправе учреждать или вступать в ассоциации судей, входить в иные организации, представляющие интересы судей.

4.14. Судья и члены его семьи не вправе требовать либо принимать любые подарки, ссуды, завещания или помощь в иной форме, если это вызвано действиями, которые судья совершил, намеревается совершить либо бездействием в связи с исполнением своих должностных обязанностей.

4.15. Судья не вправе позволять сотрудникам суда, а также иным лицам, находящимся под влиянием судьи, в его подчинении или работающим под его руководством, требовать или принимать любые подарки, ссуды, завещания, помощь в иной форме, если судье заведомо известно, что это вызвано его функциями либо действиями, которые он совершил, намеревается совершить либо бездействием в связи с исполнением своих должностных обязанностей.

4.16. При отсутствии запретов, содержащихся в законе, или иных законных ограничений, связанных с публичным разоблачением, судья вправе принимать соответствующие случаю памятные подарки, награды и привилегии, если они сделаны без намерения каким-либо образом повлиять на исполнение им своих должностных обязанностей и не имели иных корыстных намерений.

Пятый показатель

Равенство

Принцип

Обеспечение равного обращения для всех сторон судебного заседания имеет первостепенное значение для надлежащего исполнения судьей своих обязанностей.

Применение

5.1. Судья должен осознавать и представлять себе разнородность общества и различия, проистекающие из множества источников, включая, среди прочего, расовую принадлежность, цвет кожи, пол, религию, национальное происхождение, касту, нетрудоспособность, возраст, семейное положение, сексуальную ориентацию, социально-экономическое положение и другие подобные причины («не относящиеся к делу основания»).

5.2. При исполнении своих судебных обязанностей судья не должен словами или поведением демонстрировать пристрастность или предубеждение в отношении любого лица или группы лиц, руководствуясь не относящимися к делу причинами.

5.3. Судья выполняет судебные функции, надлежащим образом учитывая интересы всех лиц, в частности, сторон судебного дела, свидетелей, адвокатов, сотрудников суда и коллег по составу суда, не делая различий исходя из не относящихся к делу оснований, несущественных для надлежащего отправления таких функций.

5.4. Судья не должен сознательно допускать, чтобы сотрудники суда или другие лица, находящиеся под влиянием судьи, в его подчинении или под его надзором, допускали дифференцированный подход в отношении указанных лиц по делу, рассматриваемому судом, на любых не относящихся к делу основаниях.

5.5. Судья требует от адвокатов, участвующих в судебном разбирательстве, воздерживаться от демонстрации на словах или поведением пристрастности или предубеждения на не относящихся к делу основаниях, за исключением тех случаев, которые имеют правовое значение для предмета судебного разбирательства и могут быть законным образом оправданы.

Шестой показатель

Компетентность и старательность

Принцип

Компетентность и старательность являются необходимыми условиями исполнения судьей своих обязанностей.

Применение

6.1. Судебные функции судьи имеют приоритет над всеми другими видами деятельности.

6.2. Судья посвящает свою профессиональную деятельность выполнению судебных функций, в которые входят не только исполнение судебных и должностных обязанностей в судебном разбирательстве и вынесение решений, но и другие задачи, имеющие отношение к судебной должности или деятельности суда.

6.3. Судья принимает разумные меры для сохранения и расширения своих знаний, совершенствования практического опыта и личных качеств, необходимых для надлежащего исполнения им своих обязанностей, используя для этих целей средства обучения и другие возможности, которые в условиях судебного контроля должны быть доступны для судей.

6.4. Судья должен быть в курсе соответствующих изменений в международном законодательстве, включая международные конвенции и другие документы, которые устанавливают нормы, действующие в отношении прав человека.

6.5. Судья выполняет все свои обязанности, включая вынесение отложенных решений, разумно, справедливо и с достаточной быстротой.

6.6. Судья поддерживает порядок и соблюдает этикет в ходе всех судебных разбирательств и ведет себя терпеливо, достойно и вежливо в отношении сторон судебного заседания, присяжных, свидетелей, адвокатов и других лиц, с которыми судья общается в своем официальном качестве. Судья должен требовать такого же поведения от законных представителей сторон, сотрудников суда и других лиц, находящихся под влиянием судьи, в его подчинении или под его надзором.

6.7. Судья не должен заниматься деятельностью, несовместимой со старательным выполнением судебных функций.

Введение в действие

Исходя из особенностей судебной должности, национальным судебным органам необходимо принять эффективные меры для создания механизмов введения в действие указанных принципов, если такие механизмы еще не существуют в рамках их юрисдикции.

Определения

Слова, используемые в настоящем заявлении о принципах, имеют следующее значение (за исключением тех случаев, когда по смыслу допускается или требуется иное):
«сотрудники суда» — персонал в непосредственном подчинении судьи, в том числе судебные делопроизводители;

«судья» — любое лицо, наделенное судебными полномочиями и определяемое любым образом;
«члены семьи судьи» — супруг(а), сын, дочь, пасынок, падчерица и любой другой близкий родственник или лицо, которое проживает в доме судьи и является партнером судьи или служит у него по найму;

«супруг(а) судьи» — семейный партнер судьи или любое другое лицо любого пола, находящееся в тесных личных отношениях с судьей.

¹ Резолюция 2200 А (XXI) Генеральной Ассамблеи, приложение.

² Резолюция 217 A (III) Генеральной Ассамблеи.

³ См. Седьмой Конгресс Организации Объединенных Наций по предупреждению преступности и обращению с правонарушителями, Милан, 26 августа — 6 сентября 1985 года: доклад, подготовленный Секретариатом (издание Организации Объединенных Наций, в продаже под № R.86.IV.1), глава I, раздел D.2, приложение.

Источник: E/2006/99 (SUPP), стр. 82–88.

Как выбрать штору для ванной и на что обратить внимание: материал, размер, дизайн.

Пример штор с печатным рисунком

Виниловые шторы

Эти шторы имеют основу из винила. Винил — безопасный, полимерный материал.

Все изделия из винила имеют 100% водонепроницаемость. Они не поддаются разрушающему воздействию воды и не привлекают бактерий. Гладкая структура винила препятствует формированию плесени и грибка.

Уход за виниловыми изделиями прост — протирайте мыльным раствором полотно. Если делать это регулярно на шторке не будет следов ржавчины, осадков, плесени и грибков.

Какие бывают виниловые шторы?

Виниловые шторы для ванной отличаются по составу. В зависимости от добавок меняются свойства и качества полотен. У нас представлены шторы из:

• EVA — этиленвинилацетат;
• ПВХ — поливинилхлорид.

Прозрачные и полупрозрачные шторы могут быть только среди изделий из винила. Способность полотна пропускать свет делает душевую зону более светлой и воздушной.

Объемные шторы, или как их еще называют — с эффектом 3D, делают из ПВХ. Рисунок наносится на полотно с помощью гравировки лазером или тиснением.

Выбираем размер

Распространенными стандартами являются габариты (длина и ширина):

Пример штор размера 180х180 см

Пример штор размера 180х200 см

Пример штор размера 200х200 см

Также могут встречаться нестандартные модели 200х220 см, 200х240 см. Увеличенная ширина удобна тем, у кого ванна стоит не у стены и требуется закрыть от брызгов одновременно несколько сторон.

Как понять, что размер подходит?

Берем рулетку и идем в ванную. Необходимо сделать следующие замеры:

• ширина от стены до стены, если у вас ванна;
• общая длина поддона, если у вас душевая;
• высота от карниза (при наличии) до ванны или душевого поддона.

Важно, чтобы полотно шторы полностью закрывало душевую зону. Штора должна быть больше по ширине и длине зоны душа минимум на 20 см.

При выборе размера шторы важно учитывать то, какой установлен карниз, как высоко и можно ли изменить высоту его расположения. Если карниза еще нет, то обратите внимание на те, что есть в нашем каталоге.

Выбираем тип крепления

1. с отверстиями для колец;
2. со встроенным креплением.

Шторы с креплением для колец

Обработка нитками Такой тип обработки делает штору еще уютнее. На таких моделях более выигрышно выглядят фигурные кольца.

ПрессованиеУ всех виниловых шторок место крепления на кольца усиленно прессованием. У шторок из Peva добавлена перфорация.

Пример штор с кольцами в комплекте

Шторы с самостоятельным (встроенным) креплением

У таких моделей система крепления вшита в полотно. Это могут быть петли на липучках, кнопках или пуговицах, завязках или большие люверсы для продевания через карниз. Преимущество крепления в том, что не надо покупать дополнительно кольца. Кроме того, мягкие материалы легче скользят по карнизу, чем металлические кольца. Такое крепление не издает лишнего шума и не царапает карниз.

Большие люверсыПродеваются через карниз. Диаметр таких колец — 37 мм.

Пример штор со встроенным креплением

Теперь вы знаете все, для того чтобы выбрать и купить штору для ванной и не ошибиться!

Руководитель

Сдача в архив документов по личному составу

Подборка наиболее важных документов по запросу Сдача в архив документов по личному составу (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

rosinality / mac-network-pytorch: сеть памяти, внимания и композиции (MAC) для CLEVR, реализованная в PyTorch

Файлы

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

Сеть памяти, внимания и композиции (MAC) для CLEVR из сетей композиционного внимания для машинного мышления (https: // arxiv.org / abs / 1803.03067) реализовано в PyTorch

Требования:

• Python 3.6
• PyTorch 0,4
• фонарь-обзор
• Подушка
• NLTK
• ткдм

Для поезда:

1. Загрузите и извлеките набор данных CLEVR v1.0 с http://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/
2. Предварительная обработка данных вопроса и извлечение функций изображения с помощью ResNet 101

  python preprocess.py [каталог CLEVR]
python image_feature.py [каталог CLEVR]
  

! ВНИМАНИЕ! размер файла, созданного image_feature.py, очень велик! (~ 70 ГиБ) Вы можете использовать сжатие hdf5, но это замедлит извлечение функций.

3. Запустить train.py

  python train.py [каталог CLEVR]
  

Эта реализация обеспечивает точность 95,75% в эпоху 10, точность 96,5% в эпоху 20.

Около

Сеть памяти, внимания и композиции (MAC) для CLEVR, реализованная в PyTorch

ресурсов

Лицензия

Композиция: Как привлечь внимание в рамке

Художественная разбивка

Введение

Ключевое слово — «Приятно». В этой статье мы рассмотрим много теории, но, в конце концов, нам нужно понять, что мы попытаемся создать изображение, на которое приятно смотреть.

Эта статья представляет собой углубленный обзор композиции, упомянутой в нашей статье «Визуальное повествование»

Что делает изображение приятным на вид?

В сети есть много работ, к которым можно получить доступ. Я думаю, что первое, что художник должен сделать перед тем, как начать новый проект, — это погрузиться в Artstation, Behance, CGSociety или любую платформу, полную форумов великих художников, и проплыть через все потрясающие произведения искусства, которые вы можете найти. бесчисленное количество раз я заходил в Artstation, выбирал тему «Архитектурная визуализация» и просто прокручивал, как будто завтрашнего дня не было.С этого момента и далее мы войдем в область субъективности, поэтому каждое правило будет здесь в качестве руководства и не более того.

Во время этого упражнения по просмотру произведений искусства вы найдете одни работы более приятными, чем другие. Конечно, может быть несколько причин, по которым это так, но даже если мы смотрим на великолепные произведения искусства, мы можем обнаружить, что в некоторых из частей, в которых реализованы все технические аспекты моделирования, текстурирования, освещения и рендеринга, отсутствует ключевой элемент. — тот элемент, который заставляет нас висеть на холсте, поэтому из-за этого путешествие нашего взгляда заканчивается кораблекрушением по всему кадру.Нет определенной точки интереса. Наш фокус просто блуждает, и мы переходим к другому произведению искусства.

Какой магический элемент отсутствует? никто. Просто математика. Чтобы поместить всю эту идею в контекст, мы должны вернуться в пятый век до нашей эры, когда греческие математики осознали, насколько важно золотое сечение, как мы его сейчас называем, было в геометрии правильных пентаграмм и пятиугольников. Но это было в 300 г. до н.э., когда было придумано первое известное определение:

«Говорят, что прямая линия была разрезана в крайнем и среднем соотношении, когда, когда вся линия идет к большему отрезку, так и больший отрезок. к меньшему.”

С этого момента и в дальнейшем в истории золотое сечение изучается, анализируется, интерпретируется и чрезмерно используется большим количеством художников, писателей, архитекторов и так далее. Но именно Лука Пачоли опубликовал в 1509 году книгу под названием Divina Proportione , которая связывает иррациональное число с концепцией приятного и гармоничного с точки зрения искусства.

Субъективность истины

Так может ли кто-нибудь выразить, хорошо ли составлено произведение с точки зрения баланса, напряжения и фокусировки? Да, но на основе этих руководств, которые понимались как правила приятных и гармоничных картинок.Не существует абсолютного правила, которое позволяет нам понять абсолютную красоту, тем не менее, когда мы видим произведение искусства, что-то кажется нормальным, когда оно хорошо скомпоновано, точно так же, как в музыке, мы слышим хороший бит или наслаждаемся гармонией резонирующего аккорда. Мы давно связали математику с гармонией и приятностью. Почему? Что ж, это можно проанализировать в антропологической статье. Сегодня мы собираемся использовать некоторые из руководств, которые мы знаем и понимаем, как их использовать и как эти руководства улучшают наши работы.

Руководства по компоновке внутри вашего программного обеспечения

Теперь, когда я коснулся поверхности этой огромной темы, как вы можете начать ее тестирование в предпочитаемом вами программном обеспечении для 2D / 3D? Что ж, очень просто.

В моем случае я использую Blender, и в этом программном обеспечении вам нужно добавить камеру и искать параметры отображения окна просмотра в значке камеры. Вы найдете множество руководств по композиции, с которыми можно поиграть. Я уверен, что это будет так просто в любом программном обеспечении для работы с 3D.

Золотое сечение выражается в виде прямоугольников и квадратов, подобно тому, как выражается последовательность Фибоначчи. Схождение между последовательностью Фибоначчи и золотым сечением было замечено немецким математиком в 1564 году.

Золотое сечение и старая добрая центральная диагональ

На иллюстрации выше вы можете увидеть, как намеренно размещена точка интереса именно там, где сходится золотое сечение.

Есть много вещей, которые вы можете сделать, чтобы поиграть с композицией. Я упомяну три элемента, которые вы можете использовать, которые повлияют на композицию кадра.

Вы можете перемещать камеру с точки зрения камеры с помощью направляющей композиции, выбранной в качестве наложения, до тех пор, пока не найдете хорошее кадрирование, которое вам нравится. Другой вариант — зафиксировать камеру в точке и поиграть с формами, пока вы не получите желаемое натяжение или баланс внутри кадра. Но у вас есть третий элемент — свет.

Свет — это ключевой элемент, привлекающий внимание в любом месте, и он помогает показать мелкие частицы, плавающие по всей площади схождения, добавляя жизни, движения, гравитации и приятного ощущения легкости.

На иллюстрации выше вы можете увидеть, как эта композиция привлекает внимание к автомобилю. Как я сказал выше, свет может быть мощным инструментом для уравновешивания композиции. В этом случае свет будет бороться с автомобилем за ваше внимание и будет пытаться направить взгляд на эти центральные диагональные линии.

Конечно, я могу рисовать линии вдоль множества частей и пытаться найти композицию по любому ориентиру, но нельзя отрицать, насколько приятно выглядит изображение, когда точка фокусировки попадает в точку питания.

Правило третей

Первый регистр правила третей в книге был в восемнадцатом веке. В нем английский художник по имени Джон Смит обсуждал баланс тьмы и света в картине с очень разрушительной и личной точки зрения.

Субъективная точка зрения Джона Смита утверждала, что в картине или произведении искусства следует избегать наличия двух разных, равных источников света.Один всегда должен подчинять другого.

Мы можем понять этот образ мышления, если проанализируем ядро ​​империалистической цивилизации, которая считает неуместным баланс между светом и тьмой.

Но если оставить в стороне идиосинкразию правила, первоначальная концепция пыталась добиться приятного изображения, позволяя темной или светлой части картины занимать две трети всего холста.

Джон Смит также считал хорошей идеей использовать это правило, когда различные линии на изображении нарушают однородность цветов.Хорошим примером этого может быть пейзаж, когда небо может занимать две трети холста, а холм — только одну треть холста.

Вы можете увидеть в моей следующей статье, как это считалось уравновешивающим небо и землю после заявлений Джона.

Это так называемое правило на самом деле является руководством, поэтому не чувствуйте себя связанным с ним, это не законы, это просто простые правила, которые вы можете согнуть и даже сломать.

Правило третей можно использовать для размещения предметов внутри фигуры. Пересечения этих четырех линий создают четыре точки внимания, которые можно заполнить всем, чем вы хотите, чтобы зритель чувствовал себя интерполированным.

На изображении выше я использовал точки внимания, чтобы сосредоточить внимание на стуле, столе, а в верхнем левом углу я хотел сосредоточить внимание на отсутствии того, что должно было быть там: книжной полке. Я также пытался добиться умеренного напряжения.

В этой работе я попытался использовать диагонали, чтобы добавить драматичности сцене, используя свет для борьбы с темнотой почти в равных частях. Как вы заметили, у меня нет империалистического ядра.

Золотой треугольник

Это менее известное руководство по композиции из всех руководств, которые вы найдете на экране видового экрана камеры в предпочитаемом вами программном обеспечении 3D / 2D.

На мой взгляд, если вы сможете использовать его правильно, у вас получится очень драматический угол, который придаст большое натяжение окончательному холсту.

Вам будет сложно заметить эту композицию на работах других художников, но когда вы ее найдете, то сразу узнаете. Обычно это достигается за счет использования широкоугольных объективов или сложного кадрирования.

У вас получится 4 треугольника, и вам нужно будет заполнить один основным предметом вашей работы. Чтобы добиться этого, из-за диагонали, которую образует треугольник, вам нужно расположить объект таким образом, чтобы он плавно перемещался по холсту по идеальной диагонали от одной точки кадра к противоположной.

Вы можете видеть, как я заполнил весь нижний треугольник объектами, привлекающими внимание, и как все цветовые драйверы расположены по большой диагонали.

Заключение

Как и во всех сферах жизни, вы найдете людей, которые любят и живут для гайдов по композиции, и людей, которые думают, что это чушь. Есть известный архитектор, который основал всю свою философию дизайна на гармонии и пропорциях, которые могут обеспечить эти руководства. Возможно, самые большие споры связаны с тем фактом, что есть люди, которые думают, что математика — это план Вселенной, и люди, которые думают, что математика — это просто еще одно человеческое изобретение, которому мы придаем слишком большое значение.

(PDF) Модель, основанная на внимании, использующая символьную композицию сущностей при извлечении отношений на китайском языке

Информация 2020,11, 79 16 из 17

3.

Socher, R .; Huval, B .; Manning, C.D .; Нг, А.Ю. Семантическая композиционность через рекурсивную матрицу-вектор

пространств. В материалах совместной конференции 2012 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка

и компьютерному изучению естественного языка, остров Чеджу, Корея, 12–14 июля 2012 г .; стр.1201–1211.

4.

Zeng, D .; Лю, К .; Lai, S .; Чжоу, G .; Чжао, Дж. Классификация отношений с помощью сверточной глубокой нейронной сети.

Материалы 25-й Международной конференции по компьютерной лингвистике COLING 2014: Technical

Papers, Дублин, Ирландия, 11 августа 2014 г .; С. 2335–2344.

5.

Mintz, M .; Векселя, S .; Snow, R .; Джурафски, Д. Дистанционное наблюдение за извлечением отношений без помеченных данных.

В материалах совместной конференции 47-го ежегодного собрания ACL и 4-й Международной совместной

конференции AFNLP по обработке естественного языка: Том 2-Том 2, Сингапур, 2–7 августа

2009 г .; стр.1003–1011.

6.

Ji, G .; Лю, К .; Он, С .; Чжао, Дж. Дистанционное наблюдение за извлечением отношений с вниманием

на уровне предложений и описаниями сущностей. В материалах тридцать первой конференции AAAI по искусственному интеллекту,

Сан-Франциско, Калифорния, США, 4–9 февраля 2017 г.

7.

Zeng, D .; Лю, К .; Chen, Y .; Чжао Дж. Дистанционное наблюдение за извлечением отношений с помощью кусочно-сверточных нейронных сетей

. В материалах конференции 2015 г. по эмпирическим методам на естественном языке

Processing, Лиссабон, Португалия, 17–21 сентября 2015 г .; стр.1753–1762.

8.

Xu, K .; Feng, Y .; Huang, S .; Чжао, Д. Классификация семантических отношений с помощью сверточных нейронных сетей

с простой отрицательной выборкой. В материалах конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка

, Лиссабон, Португалия, 17–21 сентября 2015 г .; С. 536–540.

9.

Xu, Y .; Mou, L .; Li, G .; Chen, Y .; Peng, H .; Джин, З. Классификация отношений с помощью долгосрочной краткосрочной памяти

сетей по кратчайшим путям зависимости.В материалах конференции 2015 г. по эмпирическим методам

в обработке естественного языка, Лиссабон, Португалия, 17–21 сентября 2015 г .; С. 1785–1794.

10.

Liu, Y .; Wei, F .; Li, S .; Ji, H .; Чжоу, М .; Houfeng, W. Нейронная сеть на основе зависимостей для отношений

Классификация. В материалах 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики

и 7-й совместной международной конференции по обработке естественного языка (том 2: Краткие статьи), Пекин,

, Китай, 26–31 июля 2015 г .; стр.285–290.

11.

Zhou, P .; Shi, W .; Tian, ​​J .; Ци, З .; Li, B .; Hao, H .; Сюй, Б. Основанные на внимании, двунаправленные, долгосрочные, краткосрочные

Сети памяти для классификации отношений. В трудах 54-го Ежегодного собрания Ассоциации

компьютерной лингвистики (Том 2: Краткие статьи), Берлин, Германия, 7–12 августа 2016 г .; С. 207–212.

12.

Wang, L .; Cao, Z .; de Melo, G .; Лю, З. Классификация отношений через CNN с многоуровневым вниманием.В материалах

54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи),

Берлин, Германия, 7–12 августа 2016 г .; С. 1298–1307.

13.

Riedel, S .; Yao, L .; Маккаллум, А. Моделирование отношений и их упоминаний без помеченного текста.

В материалах Совместной европейской конференции по машинному обучению и открытию знаний в базах данных

, Дублин, Ирландия, 10–14 сентября 2010 г .; С. 148–163.

14.

Hoffmann, R .; Zhang, C .; Линг, X .; Zettlemoyer, L .; Велд, Д.С. Слабый надзор на основе знаний для

Извлечение информации о перекрывающихся отношениях. В материалах 49-го ежегодного собрания

Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка — Том 1, Портленд, Орегон США,

19–24 июня 2011 г .; С. 541–550.

15.

Lin, Y .; Shen, S .; Liu, Z .; Luan, H .; Сан, М. Извлечение нейронных отношений с избирательным вниманием к экземплярам.

В материалах 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (том 1:

Long Papers), Берлин, Германия, 7–12 августа 2016 г .; С. 2124–2133.

16.

Qin, P .; Вейран, X .; Ван, W.Y. DSGAN: Генеративное состязательное обучение для удаленного надзора Relation

Extraction. In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

(Volume 1: Long Papers), Мельбурн, Австралия, 15–20 июля 2018 г .; стр.496–505.

17.

Chen, Y.J .; Сюй, J.Y.J. Извлечение китайских отношений с помощью множественного обучения. В материалах

семинаров PWorkshops на тридцатой конференции AAAI по искусственному интеллекту, Феникс, Аризона, США, 12–13 февраля

2016.

18.

Wen, J .; Солнце, X .; Ren, X .; Су, К. Структура регуляризованной нейронной сети для классификации отношений сущностей

для текста китайской литературы. В материалах конференции 2018 г. Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики

: технологии человеческого языка, том 2 (краткие статьи), New

Orleans, LA, USA, 1–6 июня 2018 г .; стр.365–370.

Информация | Бесплатный полнотекстовый | Модель, основанная на внимании, с использованием символьной композиции сущностей при извлечении отношений на китайском языке

1. Введение

Извлечение отношения направлено на определение отношения между двумя указанными объектами в предложении. Например, из предложения «Леброн Джеймс родился в Акроне, штат Огайо», мы можем получить тройную информацию (ЛеБрон Джеймс, Место рождения, Акрон). С тех пор, как оно было выдвинуто, извлечение отношений было одной из наиболее важных задач в NLP (Nature Language Processing) и сыграло решающую роль в QA (вопрос-ответ), построении графа знаний и многих других приложениях.

Насколько нам известно, эффект этого метода до сих пор не подтвержден. Основная причина — отсутствие крупномасштабного набора данных в открытом доступе. Чтобы проверить гипотезу, в этой статье создается крупномасштабный китайский набор данных о взаимосвязях на основе китайской энциклопедии. На основе этого набора данных мы предлагаем основанную на внимании модель для проверки эффективности символьной информации, предоставляемой композициями сущностей в задаче извлечения китайских отношений. Результаты экспериментов показывают, что, используя эту информацию, механизм внимания может распознать важную часть предложения, с помощью которой мы можем вывести отношения между двумя сущностями.Кроме того, предлагаемая модель также обеспечивает лучшую производительность по сравнению с другими базовыми моделями, которые широко используются в задачах извлечения отношений. Основной вклад этой работы заключается в следующем.

Во-первых, мы создаем набор данных Baike с использованием дистанционного наблюдения на основе Baidubaike, крупномасштабной китайской онлайн-энциклопедии, чтобы решить проблему отсутствия крупномасштабных наборов данных с открытым доменом. Мы подробно рассмотрим процесс создания набора данных и проанализируем его с нескольких аспектов, таких как распределение экземпляров и точность меток каждого отношения во время удаленного наблюдения.После сравнения с другими наборами данных мы считаем, что наш набор данных является наиболее подходящим набором данных для крупномасштабной задачи извлечения китайских отношений.

Во-вторых, мы предлагаем модель BLSTM-CCAtt (двунаправленная модель LSTM с использованием внимания композиции символов), которая представляет собой модель нейронной сети, основанную на внимании, использующую информацию, предоставляемую композициями китайских иероглифов в объектах. С помощью этой модели мы проиллюстрируем, как эта информация полезна для детального вывода о взаимосвязи между двумя объектами.Затем мы подробно анализируем, как эта информация работает в нашей модели. Более того, результаты эксперимента показывают, что предложенная модель получает лучший результат F1 среди всех протестированных моделей в наборе данных Baike.

2. Сопутствующие работы

2.1. Нейронная сеть в извлечении отношений

2.2. Удаленное наблюдение

2.3. Извлечение отношений на китайском языке

3. Построение набора данных

3.1. Коллекция наборов данных

После всех предыдущих процессов мы получаем 1 496 491 экземпляр в 1444 отношениях. Количество экземпляров большинства отношений довольно мало, поэтому модель вряд ли может получить достаточно информации, чтобы различать эти отношения. Итак, мы выбрали 53 из них, у которых более 5000 экземпляров в качестве кандидатов. В отличие от Freebase, отношения, описываемые таблицами в Baidubaike, нерегулярны, и большая их часть неоднозначна.В итоге мы отобрали 30 отношений между этими кандидатами, у которых есть относительно ясные объяснения. Отрицательные выборки, которые означают, что отношения не входят в эти 30 отношений, выбираются случайным образом из невыбранных отношений. Однако данные весьма несбалансированы. Наибольшее количество экземпляров среди этих отношений составляет более 150 000, в то время как самый маленький — всего около 5000. Чтобы облегчить эту проблему, мы произвольно выбираем подвыборку отношений, которые содержат слишком много экземпляров.

После подвыборки мы делим набор для обучения и тестирования в пропорции 50: 1.Минимальное количество экземпляров для каждого отношения в тестовом наборе ограничено 200. В процессе деления троек в тестовом наборе не разрешается появляться в обучающем наборе, так что на результат может меньше влиять переоснащение обученная модель. Все экземпляры в наборе для тестирования маркируются вручную, чтобы исключить влияние неправильной маркировки в процессе оценки.

3.2. Анализ набора данных

4. Предлагаемая модель

4.1. Встраивание

Дано предложение с n входными токенами S = ​​{s1, s2,…, sn}, двумя отмеченными объектами eh и et и матрицей вложения Es размерности dc × | V |, где dc — гиперпараметр, указывающий размерность вектора вложения, а V означает словарь, каждый входной токен si представляется как вектор vi∈Rdc после проецирования в пространство вложения.Функция позиции широко использовалась в предыдущих работах, и эффект подтвержден. Для каждого токена si в предложении мы можем получить два относительных расстояния до двух объектов. Расстояния отображаются в случайно инициализированные векторы pih и pit, pi∈Rdp, где dp — гиперпараметр, указывающий размерность вектора положения. Окончательное представление токена si в предложении — это соединение вложения токена и двух позиционных вложений, которое имеет вид ri = [vi: pih: pit], ri∈Rdc + 2 × dp. Окончательно предложение представлено как R = {r1, r2,…, rn}.

Представление сущностей похоже на предложение. Каждый символ ci, составляющий объект E = {c1, c2,…, cm}, отображается в ei∈Rdc с использованием матрицы вложения Ee. В итоге объект представлен как E = {e1, e2,…, em}.

4.2. Кодеры

Hf = {h2f, h3f,…, hnf} = LSTM {r1, r2,…, rn}

(1)

Hb = {h2b, h3b,…, hnb} = LSTM {rn, rn − 1,…, r1}

(2)

He = BLSTM {e1, e2,…, en}

(4)

4.3. Внимание

После кодирования предложения и двух сущностей мы используем механизм внимания, чтобы максимально использовать информацию, предоставляемую символьным составом сущностей.

4.4. Многоэкземплярное обучение

5. Эксперименты

В этом разделе мы разрабатываем серию экспериментов, чтобы доказать преимущества нашей модели и объяснить, как она работает. Сначала мы сравниваем нашу модель с несколькими базовыми моделями в нашем наборе данных. Во-вторых, мы сравниваем некоторые популярные кодировщики и пробуем несколько способов использовать информацию о составе персонажей.После сравнения мы обнаружили, что метод, используемый в нашей модели, обеспечивает наилучшую производительность. Затем мы анализируем, как работает механизм внимания, используемый в нашей модели. Наконец, мы анализируем улучшение многоэкземплярного обучения в нашем наборе данных.

5.1. Результат эксперимента и сравнение

В этом разделе мы сравниваем несколько базовых моделей, которые широко используются в задаче извлечения отношений, с предложенной моделью. Это следующие модели:

Результат показывает, что предложенная модель BLSTM-CCAtt обеспечивает лучшую производительность среди всех моделей как на уровне слов, так и на уровне символов. Производительность моделей на основе LSTM лучше, чем у моделей на основе CNN. Все модели BLSTM-CCAtt (предлагаемая), Att-BLSTM и BLSTM-SelfAtt используют методы внимания. Эти модели, основанные на внимании, превосходят базовую модель BLSTM. Разница между этими тремя моделями заключается в том, что модель BLSTM-CCAtt использует символьные композиции двух сущностей для генерации запроса q, в то время как две другие модели используют случайные инициализированные векторы в качестве запроса q.Это различие демонстрирует преимущество использования символьных композиций сущностей. По сравнению с этими базовыми моделями, оценка F1 BLSTM-CCAtt выше, чем у моделей на основе CNN, примерно на 1,5 и выше, чем у других моделей, основанных на внимании, примерно на 0,4. Улучшение модели BLSTM-CCAtt является значительным для нашего набора данных Baike.

5.2. Использование информации о составе символов

Согласно нашей гипотезе, информация о составе символов может принести дополнительную информацию, которая может быть полезна для нашей задачи извлечения отношений.Многие факторы могут повлиять на результаты использования этой информации, например, выбор кодировщика и способы использования этой информации. Поскольку для кодирования предложений использовалось множество кодировщиков, существует несколько способов использования информации о составе символов. В этом разделе мы тестируем пять популярных кодировщиков и три способа использования информации о составе персонажей, чтобы выяснить, как мы можем извлечь максимальную пользу из информации о составе персонажей. Результат показывает, что метод, который мы использовали в нашей модели, дает лучший результат.

Есть три способа использования информации о составе персонажа. Первый отказывается от механизма внимания и напрямую связывает представление предложения из кодировщика предложений с представлением сущности из кодировщиков сущностей в качестве представления экземпляра для прогнозирования взаимосвязи между сущностями.Второй способ использует механизм внимания, который использует представление сущности для вычисления представления предложения. Вычисленное представление предложения рассматривается как представление экземпляра. Третий способ — это предлагаемый метод, который называется Att & Con (Внимание и подключение). В этом методе представление экземпляра — это конкатенация представления предложения, вычисленного механизмом внимания, и представления объекта.

5.3. Анализ внимания

Механизм внимания является важной частью предлагаемой модели BLSTM-CCAtt. В этом разделе мы проиллюстрируем, как работает механизм внимания, и продемонстрируем, может ли механизм внимания найти важные части предложения, используя информацию о составе символов. Важнейшие части предложения — это слова, с помощью которых мы можем вывести отношения между двумя сущностями. Мы объясняем механизм внимания тремя обстоятельствами.

Из всех упомянутых выше ситуаций мы заключаем, что информация о характере, предоставляемая составом сущностей, может дать полезные подсказки для определения отношения. Кроме того, мы также находим интересный факт, который может быть тесно связан с отказом механизма внимания в модели BLSTM-Res.При принятии решения модель BLSTM-Res имеет тенденцию выделять большие веса для нескольких слов и игнорировать другие слова по сравнению с моделью BLSTM, что приводит к потере необходимой информации в предложении. Таким образом, мы также делаем вывод, что BLSTM более подходит, чем BLSTM-Res, в качестве кодировщика предложений в предлагаемой модели.

5.4. Анализ многоэкземплярного обучения

6. Выводы и дальнейшая работа

Дополнительная информация, которую нельзя получить непосредственно из предложения, проверяется как полезная при извлечении связи. Информация, использованная в предыдущей работе, такая как тип объекта, полученная с помощью инструментов НЛП и баз знаний, имеет свои ограничения. Многие китайские иероглифы имеют уникальное значение. Использование информации, предоставляемой этими символами, может улучшить многие задачи при обработке китайского языка. При извлечении отношений на китайском языке символы, составляющие объекты, могут предоставить дополнительную информацию.В этой статье мы проделаем несколько работ, чтобы проверить эффективность этой информации.

Во-первых, чтобы решить проблему отсутствия набора данных, мы генерируем набор данных на основе Baidubaike с использованием удаленного наблюдения. По сравнению с предыдущими наборами данных, наш набор данных больше подходит для крупномасштабной задачи извлечения китайских отношений в открытой области. Во-вторых, мы предлагаем модель, основанную на внимании. Анализируя механизм внимания, мы обнаруживаем, что с помощью этой информации можно эффективно выяснить жизненно важную часть предложения.Кроме того, модель демонстрирует лучшие характеристики среди всех протестированных моделей. Кроме того, мы анализируем взаимосвязь между точностью этикетки и результатом классификации. Мы обнаружили, что критическим фактором является сложность каждого отношения, а не точность метки.

При сравнении с предыдущими моделями и выборе кодировщиков в этой статье в основном используются некоторые репрезентативные модели, а не новейшие современные модели. Причина в том, что с помощью некоторой репрезентативной модели можно доказать эффективность введения символьной информации.Тестирование других моделей может быть дополнением к нашей работе и может быть выполнено в будущем.

Вклад авторов

Концептуализация, X.H .; Формальный анализ, X.H .; Финансирование, T.H .; Методология, X.H .; Администрация проекта, T.H .; Программное обеспечение, X.H .; Supervision, T.H .; Письмо — черновик, X.H .; Написание — просмотр и редактирование, Y.Z., W.Z. и Т. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование не получало внешнего финансирования.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Ссылки

1. Zhou, G .; Su, J .; Zhang, J .; Чжан, М. Изучение различных знаний в области извлечения отношений. В материалах 43-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики. Ассоциация компьютерной лингвистики, Анн-Арбор, Мичиган, США, 25–30 июня 2005 г .; С. 427–434. [Google Scholar]
2. Surdeanu, M .; Tibshirani, J .; Nallapati, R .; Мэннинг, К. Мультиэкземплярное обучение с несколькими метками для извлечения отношений.В материалах совместной конференции 2012 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерному изучению естественного языка, остров Чеджу, Корея, 12–14 июля 2012 г .; С. 455–465. [Google Scholar]
3. Socher, R .; Huval, B .; Manning, C.D .; Нг, А.Ю. Семантическая композиционность через рекурсивные матрично-векторные пространства. В материалах совместной конференции 2012 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и компьютерному изучению естественного языка, остров Чеджу, Корея, 12–14 июля 2012 г .; стр.1201–1211. [Google Scholar]
4. Zeng, D .; Лю, К .; Lai, S .; Чжоу, G .; Чжао, Дж. Классификация отношений с помощью сверточной глубокой нейронной сети. Материалы 25-й Международной конференции по компьютерной лингвистике COLING 2014: Технические документы, Дублин, Ирландия, 11 августа 2014 г .; С. 2335–2344. [Google Scholar]
5. Mintz, M .; Векселя, S .; Snow, R .; Джурафски, Д. Дистанционное наблюдение за извлечением отношений без помеченных данных. В трудах совместной конференции 47-го ежегодного собрания ACL и 4-й Международной совместной конференции AFNLP по обработке естественного языка: Том 2-Том 2, Сингапур, 2–7 августа 2009 г .; стр.1003–1011. [Google Scholar]
6. Ji, G .; Лю, К .; Он, С .; Чжао, Дж. Дистанционное наблюдение для извлечения отношений с описанием внимания и сущности на уровне предложения. В материалах тридцать первой конференции AAAI по искусственному интеллекту, Сан-Франциско, Калифорния, США, 4–9 февраля 2017 г. [Google Scholar]
7. Zeng, D .; Лю, К .; Chen, Y .; Чжао, Дж. Дистанционное наблюдение за извлечением отношений с помощью кусочно-сверточных нейронных сетей. В материалах конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, Лиссабон, Португалия, 17–21 сентября 2015 г .; стр.1753–1762. [Google Scholar]
8. Xu, K .; Feng, Y .; Huang, S .; Чжао Д. Классификация семантических отношений с помощью сверточных нейронных сетей с простой отрицательной выборкой. В материалах конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, Лиссабон, Португалия, 17–21 сентября 2015 г .; С. 536–540. [Google Scholar]
9. Xu, Y .; Mou, L .; Li, G .; Chen, Y .; Peng, H .; Джин, З. Классификация отношений с помощью сетей долгосрочной краткосрочной памяти по кратчайшим путям зависимости. В материалах конференции 2015 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, Лиссабон, Португалия, 17–21 сентября 2015 г .; стр.1785–1794. [Google Scholar]
10. Liu, Y .; Wei, F .; Li, S .; Ji, H .; Чжоу, М .; Houfeng, W. Нейронная сеть на основе зависимостей для классификации отношений. В материалах 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики и 7-й совместной конференции по обработке естественного языка (том 2: Краткие статьи), Пекин, Китай, 26–31 июля 2015 г .; С. 285–290. [Google Scholar]
11. Zhou, P .; Shi, W .; Tian, ​​J .; Ци, З .; Li, B .; Hao, H .; Сюй Б. Основанные на внимании двунаправленные сети с долговременной краткосрочной памятью для классификации отношений.В материалах 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 2: Краткие статьи), Берлин, Германия, 7–12 августа 2016 г .; С. 207–212. [Google Scholar]
12. Wang, L .; Cao, Z .; de Melo, G .; Лю, З. Классификация отношений через CNN с многоуровневым вниманием. В материалах 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи), Берлин, Германия, 7–12 августа 2016 г .; С. 1298–1307. [Google Scholar]
13. Riedel, S .; Яо, Л.; Маккаллум, А. Моделирование отношений и их упоминаний без помеченного текста. В материалах Совместной европейской конференции по машинному обучению и открытию знаний в базах данных, Дублин, Ирландия, 10–14 сентября 2010 г .; С. 148–163. [Google Scholar]
14. Hoffmann, R .; Zhang, C .; Линг, X .; Zettlemoyer, L .; Велд, Д.С. Слабый надзор, основанный на знаниях, для извлечения информации из перекрывающихся отношений. В материалах 49-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка, том 1, Портленд, штат Орегон, США, 19–24 июня 2011 г .; стр.541–550. [Google Scholar]
15. Lin, Y .; Shen, S .; Liu, Z .; Luan, H .; Сан, М. Извлечение нейронных отношений с избирательным вниманием к экземплярам. В материалах 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи), Берлин, Германия, 7–12 августа 2016 г .; С. 2124–2133. [Google Scholar]
16. Qin, P .; Вейран, X .; Ван, W.Y. DSGAN: Генеративное состязательное обучение для извлечения отношений удаленного наблюдения. В трудах 56-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи), Мельбурн, Австралия, 15–20 июля 2018 г .; стр.496–505. [Google Scholar]
17. Chen, Y.J .; Сюй, J.Y.J. Извлечение китайских отношений с помощью множественного обучения. В материалах семинаров PWorkshops на тридцатой конференции AAAI по искусственному интеллекту, Феникс, штат Аризона, США, 12–13 февраля 2016 г. [Google Scholar]
18. Wen, J .; Солнце, X .; Ren, X .; Су, К. Структура регуляризованной нейронной сети для классификации отношений сущностей для текста китайской литературы. В материалах конференции 2018 г. Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка, том 2 (краткие статьи), Новый Орлеан, Луизиана, США, 1–6 июня 2018 г .; стр.365–370. [Google Scholar]
19. Li, Z .; Ding, N .; Liu, Z .; Zheng, H .; Шен, Ю. Извлечение китайских отношений с многоуровневой информацией и внешними лингвистическими знаниями. В материалах 57-й конференции Ассоциации компьютерной лингвистики, Флоренция, Италия, 28 июля — 2 августа 2019 г .; С. 4377–4386. [Google Scholar]
20. Xu, J .; Wen, J .; Солнце, X .; Su, Q. Набор данных по распознаванию именованных сущностей и извлечению связей для текстов китайской литературы на уровне дискурса. arXiv 2017 , arXiv: 1711.07010. [Google Scholar]
21. Le, H.T .; Cerisara, C .; Денис, А. Должны ли сверточные сети быть глубокими для классификации текста? В материалах семинаров тридцать второй конференции AAAI по искусственному интеллекту, Новый Орлеан, Лос-Анджелес, США, 2–3 февраля 2018 г. [Google Scholar]
22. Mikolov, T .; Суцкевер, И .; Chen, K .; Corrado, G.S .; Дин, Дж. Распределенные представления слов и фраз и их композиционность. In Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, NV, USA, 5–10 декабря 2013 г .; стр.3111–3119. [Google Scholar]
23. Bordes, A .; Usunier, N .; Garcia-Duran, A .; Weston, J .; Яхненко, О. Трансляция вложений для моделирования многореляционных данных. In Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, NV, USA, 5–10 декабря 2013 г .; С. 2787–2795. [Google Scholar]
24. Lin, Y .; Liu, Z .; Вс, М .; Liu, Y .; Чжу, X. Вложения обучаемых сущностей и отношений для завершения графа знаний. В материалах двадцать девятой конференции AAAI по искусственному интеллекту, Остин, Техас, США, 25–30 января 2015 г.[Google Scholar]
25. Luo, B .; Feng, Y .; Wang, Z .; Zhu, Z .; Huang, S .; Ян, Р .; Чжао, Д. Обучение с помощью шума: Улучшение извлечения отношений с дистанционным контролем с помощью динамической матрицы перехода. В трудах 55-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи), Ванкувер, Британская Колумбия, Канада, 30 июля — 4 августа 2017 г .; С. 430–439. [Google Scholar]
26. Wu, Y .; Bamman, D .; Рассел, С. Состязательная тренировка для извлечения отношений. В материалах конференции 2017 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка, Копенгаген, Дания, 7–11 сентября 2017 г .; стр.1778–1783. [Google Scholar]
27. Zhang, T .; Хуанг, М .; Чжао, Л. Структурированное представление обучения для классификации текста с помощью обучения с подкреплением. В материалах тридцать второй конференции AAAI по искусственному интеллекту, Новый Орлеан, Лос-Анджелес, США, 2–7 февраля 2018 г. [Google Scholar]
28. Feng, J .; Хуанг, М .; Zhao, L .; Ян, Й .; Чжу, X. Обучение с подкреплением для классификации отношений на основе зашумленных данных. В материалах тридцать второй конференции AAAI по искусственному интеллекту, Новый Орлеан, Лос-Анджелес, США, 2–7 февраля 2018 г.[Google Scholar]
29. Kingma, D.P .; Ба, Дж. Адам: метод стохастической оптимизации. arXiv 2014 , arXiv: 1412.6980. [Google Scholar]
30. Zhang, D .; Ван, Д. Классификация отношений с помощью рекуррентной нейронной сети. arXiv 2015 , arXiv: 1508.01006. [Google Scholar]
31. Lin, Z .; Feng, M .; душ Сантуш, C.N .; Ю, М .; Xiang, B .; Чжоу, Б .; Бенжио Ю. Структурированное вложение предложений с вниманием к себе. arXiv 2017 , arXiv: 1703.03130. [Google Scholar]
32. Ю., М.; Инь, Вт .; Hasan, K.S .; душ Сантуш, К .; Xiang, B .; Чжоу, Б. Улучшенное обнаружение нейронных отношений для ответов на вопросы в базе знаний. В трудах 55-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи), Ванкувер, Британская Колумбия, Канада, 30 июля — 4 августа 2017 г .; С. 571–581. [Google Scholar]

Рисунок 1. Информация подразумевается китайскими иероглифами.

Рисунок 1. Информация подразумевается китайскими иероглифами.

Рисунок 2. Извлеките помеченные экземпляры из Baidubaike.

Рисунок 2. Извлеките помеченные экземпляры из Baidubaike.

Рисунок 3. Экземпляр / тройное распределение в наборе данных Baike. Ось абсцисс — это индекс отношений. Ось Y — это количество экземпляров или троек.

Рисунок 3. Экземпляр / тройное распределение в наборе данных Baike. Ось абсцисс — это индекс отношений. Ось Y — это количество экземпляров или троек.

Рисунок 4. Предлагаемая модель, основанная на внимании, ri представляет i-й вход предложения, eih и eit — вложение i-го входа сущности head и tail. q и re вычисляются головным объектом reh и хвостовым объектом ret по-разному. Вес αi вычисляется с помощью q и h скрытых состояний с использованием внимания.

Рисунок 4. Предлагаемая модель, основанная на внимании, ri представляет i-й вход предложения, eih и eit — вложение i-го входа сущности head и tail.q и re вычисляются головным объектом reh и хвостовым объектом ret по-разному. Вес αi вычисляется с помощью q и h скрытых состояний с использованием внимания.

Рисунок 5. Анализ внимания отношения «», чем темнее цвет, тем выше вес.

Рисунок 5. Анализ внимания отношения «», чем темнее цвет, тем выше вес.

Рисунок 6. Внимательный анализ отношения «» и «家».

Рисунок 6. Внимательный анализ отношения «» и «家».

Рис. 7. Внимательный анализ отношения «» и «原唱».

Рис. 7. Внимательный анализ отношения «» и «原唱».

Таблица 1. Информация о предлагаемом наборе данных.

Таблица 1. Информация о предлагаемом наборе данных.

Таблица 2. Сравнение наборов данных.

Таблица 2. Сравнение наборов данных.

Таблица 3. AUC и F1-оценки разных моделей.

Таблица 3. AUC и F1-оценки разных моделей.

Таблица 4. Сравнение результатов F1 в другой ситуации.

Таблица 4. Сравнение результатов F1 в другой ситуации.

Таблица 5. Оценка F1 каждого отношения с использованием предложенной модели на уровне слов.

Таблица 5. Оценка F1 каждого отношения с использованием предложенной модели на уровне слов.

Влияние предшествующей тренировки внимания и учебной программы по композиции с мостами внимания для учащихся с дислексией и / или дисграфией

Абстрактные

Внимание исследований было направлено на взаимосвязь между дислексией и функцией внимания / исполнительной функции.После обзора исследований дислексии, проявляющейся как при чтении, так и при письме, в этой диссертации обсуждается управляющая функция и частое совпадение между проблемами внимания и дислексией. Дислексия и синдром дефицита внимания / гиперактивности (СДВГ) представляют собой разные виды инвалидности, но оба они возникают в непрерывном цикле и часто имеют перекрывающиеся характеристики. Так же, как процессы грамотности у детей с дислексией могут быть улучшены с помощью систематических инструкций, процессы внимания у детей с СДВГ могут быть улучшены. улучшенная тренировка процесса внимания, изначально задуманная как когнитивная реабилитация для людей с травмой головы.Тренировка процесса внимания с Обращаем внимание! материалы также показали положительное влияние на академические навыки. Это диссертационное исследование исследовало предположение о том, что тренировка процесса внимания в сочетании с мероприятиями по привлечению внимания в контексте грамотности позволит писателям с дислексией в 4-6 классах добиться значительного прогресса в последующем обучении сочинению письма по сравнению с контрольной группой сверстников, которая получила беглость чтения. Обучение с помощью программы Read Naturally. Двадцать учеников 4-6 классов, у которых было выявлено низкое умение читать или писать, были случайным образом назначены для участия в мероприятии, содержащем либо компонент тренировки беглости чтения, либо процесс внимания.Кроме того, обе группы получили инструкции по написанию сочинения с упражнениями по мосту внимания в контексте грамотности. Первая фаза обучения состояла из десяти получасовых индивидуальных занятий два раза в неделю, а фаза композиции состояла из десятичасовых групповых занятий два раза в неделю. Как и предполагалось, ученики, прошедшие обучение процессу концентрации внимания перед уроками композиции, продемонстрировали значительно более высокие оценки. по составу по сравнению со своими сверстниками, которые ранее прошли обучение беглому чтению.Неожиданно было обнаружено, что группа внимания также продемонстрировала значительный рост беглости устной речи. Результаты были интерпретированы как показывающие, что предшествующая тренировка внимания улучшила управление вниманием, позволяя учащимся улучшить свои навыки планирования и проверки в письменной форме. Кроме того, тренировка внимания помогла студентам повысить эффективность извлечения информации из хранилищ памяти для беглости устной речи. Это исследование имеет важное значение, поскольку демонстрирует, что тренировка процесса внимания может улучшить последующие академические занятия за счет повышения когнитивной эффективности.

Композиция: как привлечь внимание к своему объекту

Есть несколько инструментов, которые вы можете использовать, чтобы привлечь внимание аудитории к объектам ваших фотографий. Но есть также много способов, которыми вы можете случайно поразить свою аудиторию чем-то отличным от того, что вы планировали. Итак, в сегодняшней статье прочитайте, как правильно привлечь внимание аудитории и сосредоточить ее на своем предмете. Это придаст вашим фотографиям более качественную и приятную композицию.

Направляйте все взоры на объект

В предыдущей статье мы объяснили правило «Золотого кадра», которое вы можете использовать, чтобы найти идеальное место для размещения объекта на изображении.Для изображения со сложной композицией, содержащего несколько элементов, которые могут конкурировать с объектом за внимание вашей аудитории, хорошо направлять их взгляд на объект, используя «рекомендации».

Это может быть что-то очень конкретное на картинке, например, дорожка или перила. Но часто вместо этого они могут быть воображаемыми, состоящими, например, из ряда повторяющихся элементов, которые вместе служат «дорожкой» для направления взгляда.

При компоновке изображений вам также необходимо внимательно следить за нежелательными указаниями, которые могут увести глаза вашей аудитории от темы.

Вертикальные направляющие часто служат для оптического ограничения объекта и предотвращения отвода глаз от изображения.

Очистить края

При компоновке нужно также обращать внимание на края рисунка.

Фотография часто может быть искажена по краям из-за нежелательных элементов, не имеющих отношения к снимку, который вы собираетесь сделать. Они просто отвлекают, уводят внимание от предмета.Обычно достаточно немного отступить во время сочинения; это удалит нежелательные элементы с вашего изображения. В ситуациях, когда вы не можете очистить края изображения во время компоновки, вы захотите сделать это позже в фоторедакторе, например, в Zoner Photo Studio.

Снимайте более читаемые фотографии

При фотографировании сложных сцен всегда старайтесь упростить их интерпретацию вашей аудитории, пользуясь любыми рекомендациями, доступными в этой сцене. Точно так же вы должны следить за тем, чтобы на снимке не оставались линии и элементы, которые отвлекают внимание от вашего объекта.

Полное руководство по композиции для художников

Повествование: что пытается сказать художник? Что это за история? (Совет: подумайте о визуальном путешествии, которое ваши глаза проходят через картину.Куда ведет вас художник?)

Эта картина была подарком моему прекрасному партнеру Шонтеле. Ей только что исполнилось 30. Мы считаем Коби нашим первым ребенком, поэтому мы старались хорошо его нарисовать!

История проста: запечатлеть улыбку и добродушие Коби.

Координатор: есть ли доминирующий фокус? Где это? Как художник обращает на это ваше внимание?

Да, Коби!

Я привлекаю к ​​нему внимание позиционированием, деталями и контрастом.

Вспомогательные координаторы: есть ли какие-либо второстепенные координаторы? Какова их цель?

Пейзаж — второстепенный фокус. Идея состоит в том, чтобы показать Коби на природе, а не самого Коби.

Кобе любит быть среди людей и природы, но не любит быть в центре внимания. Типичный портрет домашнего животного здесь не подойдет.

Обрамление: Есть ли элементы, обрамляющие часть картины?

Зелень и океан обрамляют верхнюю часть картины.Вода на земле и ее отражения обрамляют Коби с правой стороны.

Движение / Ведущие линии: есть ли ощущение движения или активности? Какова природа этого движения?

Это еще картина, не считая того, что Коби задыхается и развевает мех.

Баланс: кажется ли картина сбалансированной? Какие-то части кажутся более сильными или тяжелыми, чем остальная часть картины? (Совет: помните, что маленькое оживленное пространство может иметь такое же влияние, как и большое тихое место.)

Да, мне кажется, он уравновешен.

Коби занимает небольшую часть картины, но привлекает больше всего внимания.

Верхняя половина картины уравновешивается нижней половиной картины. В верхней половине есть дерево, кусты, горы, вода и небо. В нижней половине — Коби.

Связанные элементы: есть ли тонкие связи между отдельными частями картины?

Легкие части Кобе соединяются с легкими частями тротуара.

Тень формы соединяется с отбрасываемой тенью.

Голубое отражение воды на тротуаре приведет вас к темно-синему океану (тонкое, нечеткое звено).

Визуальная кисть: Является ли визуальная кисть ключевой особенностью картины? Использует ли художник визуальную манеру письма, чтобы передать характер предмета?

Я использовал толстую кисть, чтобы нарисовать мех Коби, особенно в свете. Я не пыталась закрасить каждую прядь волос, а позволяла видимой мазке делать большую часть работы.

Большие формы: Какие большие доминирующие формы?

Пейзаж состоит из больших простых форм. Коби состоит из более замысловатых форм.

Упрощение: Какие области были упрощены? Какие области подробно описаны?

Пейзаж простой. Коби подробно описан. Но помните, живопись относительна. Если мы сузимся только до Коби, мы увидим, что его лицо детализировано, а остальная часть его тела проста.