Разобрать слово по составу хоккей: «Хоккей» корень слова и разбор по составу

Содержание

как разобрать слова по составу аккуратный,пассажир,карманный,шоссе,классный,хоккей,кассовый

прочитай и озаглавь текст так чтобы заголовок состоял из 3 слов подчеркни однородные члены предложения выпиши выделенные слова и подбери к ним слова б … лизкие по значению (синонимы)

помагите пожалуста я запуталась

N 1. Укажите номера предложений, где следует поставить тире. 1. Ученье вот чума, учёность вот причина, что нынче пуше, чем когда, безумных развелось л … юдей, и дел, и мнений (Гр.). 2. А тот хрипун, удaвлeнник, фагот, созвездие манёвров и мазурки (Гр.), 3. Самые счастливые люди невежды, а слава удача (Л.). 4. Лень и есть лень, слабость и есть слабость (Ч.). 5. Моя солдатская шинель как печать отвержения (Л.). 6. Но объяснение не оправдание. 7. Фёдор знал, что Артём свой парень (Н. О.). 8. Природа не храм, а мастерская, и человек в ней работник (Т.). 9. Море чудесное, синее, нежное. 10. Ты вся воплощённый испуг, ты вся вековая истома (Н.). 11. Твои речи будто острый нож.

12. Все неудачники лгуны. Пессимизм ложь, потому что пессимизм философия неудачников. 13. Преодолеть препятствие вот наша задача. 14. Подхалюзины и Чичиковы вот сильные, практические характеры «тёмного царства». 15. «Евгений Онегин» есть самое задушевное произведение Пушкина, самое любимое дитя его фантазии (Бел.).

Составить предложение Ваня, глядел,шагал,ней,и,по,по,сторонам,

Помогите пожалуйста. Вставь предложения слова с непроизносимой согласный. Огромные океанские волны бились о камни так (кос..ный ), словно хотели раздр … обить их.

Выполни звуковой анализ, определи количество слогов, букв и звуков в каждом Слове, Малина- песня — счастье столб. м__). a_1_). л__ и ) н____ а).

помогитеееееееееее жажададалп

помогите решить ДВА этих задания «продолжение номера 26. наступил Пон..дельник . в сам..лете к..мандир экипажа ПОЖЕЛАЛ вза..лнованным п….сажирам СЧА … СТЛИВОГО пути и мягкой посадки.

М.. шина МЕДЛЕННО начала НАБИРАТЬ СКОРОСТЬ. До св..Дания , родной дом—здра…твуй , неведомый край!

помолитве решить 2 этих задания

Морфологический разбор слова «хоккей»

Часть речи: Существительное

ХОККЕЙ — неодушевленное

Начальная форма слова: «ХОККЕЙ»

Слово	Морфологические признаки
ХОККЕЙ	Единственное число; Именительный падеж; Мужской род; Неодушевленное;
ХОККЕЙ	Винительный падеж; Единственное число; Мужской род; Неодушевленное;

Все формы слова ХОККЕЙ

ХОККЕЙ, ХОККЕЯ, ХОККЕЮ, ХОККЕЕМ, ХОККЕЕ, ХОККЕИ, ХОККЕЕВ, ХОККЕЯМ, ХОККЕЯМИ, ХОККЕЯХ

Разбор слова по составу хоккей

Основа слова	хоккей
Корень	хоккей
Нулевое окончание

Разобрать другие слова

Разбор слова в тексте или предложении

Если вы хотите разобрать слово «ХОККЕЙ» в конкретном предложении или тексте, то лучше использовать морфологический разбор текста.

Найти синонимы к слову «хоккей»
Примеры предложений со словом «хоккей»
1
Он любил хоккей по многим причинам, но больше всего за то, что хоккей – самая сложная и самая простая штука на свете.
Медвежий угол, Фредрик Бакман, 2016г.
2

«Бьорнстад-Хоккей» стал «клубом Кевина» в глазах стольких людей, что «Хед-Хоккей» автоматически начал означать нечто противоположное.
Мы против вас, Фредрик Бакман, 2017г.
3
Даже малые дети тут знают: важно, чтобы побеждал «Хед-Хоккей», но куда важнее, чтобы «Бьорнстад-Хоккей» провалился ко всем чертям.
Мы против вас, Фредрик Бакман, 2017г.
4

Футбол, хоккей, хоккей, футбол…
Гибель Помпеи (сборник), Василий Аксенов
5
На хоккей, на хоккей, – поспешил Николай.
Голубой Маврикий, Жорж Кулецкий, 2011г.
Найти еще примеры предложений со словом ХОККЕЙ
Законы морфемики, или Разбор слова по составу | Электронный образовательный ресурс по русскому языку (5 класс) на тему:
Урок-практикум по теме «Морфемный разбор слова»
Законы морфемики
Прочитайте внимательно текст энциклопедической статьи. Подчеркните главную информацию в каждом абзаце.
На Урале в 1859 году родился Александр Степанович Попов. Семья будущего великого физика была большая. Отец Александра Степановича был священником. С 10 лет Попов изучал богословие и закончил духовную семинарию, но не захотел становиться священником.Друзья вспоминали, что Попов ещё в детстве удивлял сверстников разными движущимися механизмами. У него был настоящий талант. Интерес к физике привёл юношу на физико-математический факультет университета.
В университете Александр Попов увлёкся изучением электричества. Способности студента оценили преподаватели и предложили продолжить обучение для профессорской работы.
В 1896 году Попов продемонстрировал работу телеграфа. В 1899 г.учёного наградили за изобретение, а телеграф впервые был использован на флоте.
Параллельно с электричеством Попов занимался изучением рентгеновских лучей. Им были сделаны первые снимки человеческих конечностей.
Выдающийся учёный до преклонных лет продолжал заниматься наукой. Одно из великих изобретений Александра Степановича – радио. 7 мая 1895 году Попов впервыепродемонстрировалсвои разработки на заседании ученого совета в России. 7 мая признано ЮНЕСКО Днём радио.
Закон 1. Разбор слова начинай с определения ________________. Если слово не изменяется, у него нет и не может быть __________________.
Внимание!!! Задание!!!
Есть окончание
Нет окончания
Выраженное окончание
Нулевое окончание
КИК_БОКСИНГ, САМБО, ТЕ(Н,НН)ИС, _СТАФЕТА, СОРЕВНОВАНИЕ, КАРАТ(Э,Е), ХО(К,КК)ЕЙ
Расскажите о жизни Дмитрия Ивановича Менделеева, опираясь на тезисы.
Семнадцатый ребёнок в семье. Увлекался рисованием.
Окончил с золотой медалью Педагогический институт в Санкт-Петербурге.
Преподавал в нескольких гимназиях.
Удивительные хобби – переплетение книг и изготовление чемоданов. Работал над изобретением летательного аппарата.
Величайшее изобретение – Периодическая таблица химических элементов.
Внимание!!! Задание!!!
Подберите проверочные слова и вставьте пропущенные буквы. Разберите слова по составу
Л_НИВЫЙ
ХВ_СТЛИВАЯ
Р_СКОШНЫЕ
ОБЪЕД_НЯТЬ
УД_ВИТЬСЯ
Закон №2. При выделении корня подбирайте ____________ слова. ____________ и _____________ выделяйте после обозначения корня.
Прочитайте данные в колонках таблицы.
Заполните «шапку»
Ранцевый парашют (1912 г.)
Глеб Евгеньевич Котельников
Телевизор (1932 г. )
Борис Розинг, Владимир Зворыкин
Лазер (1954 г.)
Николай Геннадьевич Басов,
Александр Михайлович Прохоров
Тетрис (1985 г.)
Алексей Леонидович Пажитнов
Внимание!!! Задание!!!
Из предложенных морфем составьте как можно больше слов.
________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
Закон 3. Разбирайте слова по составу вдумчиво. В случае затруднений обращайтесь за справкой _________________________.
Оцените результаты своей работы на уроке:
Задания оказались для меня сложными. Я обращусь за помощью к учителю
Иногда я допускал ошибки, но знаю, что мне необходимо сделать для достижения лучших результатов
Я успешно справился со всеми учебными задачами
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Домашнее задание:
1. «Угадай-ка». Какое слово спряталось?
1) У него приставка, как у слова переждать;
2) у него корень, как у слова раздумье;
3) у него два суффикса: первый, – как у слова брать, второй – суффикс, образующий прошедшее время глагола;
4) окончание, как у слова сын.
Ответ: ______________________________
2.Корень мой находится в цене,
В очерке найди приставку мне,
Суффикс мой в тетрадке все встречали,
Вместе все – стоит теперь в журнале.
Ответ: _______________________________
3. «Золушка». Разберите слова в «две корзины»: в одну – где -ок-входит в состав корня, в другую – где -ок- – суффикс.
Лесок, сынок, песок, чулок, клубок, носок, коробок, колобок, дружок, снежок.
Ответ:_________________________________________________________
________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________4. «Продавец билетов». Вы кондуктор в автобусе. «Ехать» с Вами имеют право только слова с нулевым окончанием. Подчеркните Ваших «пассажиров»: кино, дом, торт, свеж, хаки (защитный цвет), кофе, такси, ткач, зазеленел, край, дочь, вверх, хорошо, эскимо, пальто.
Порядин: «Нахожусь на распутье. В дедлайн почувствовал интерес к себе» : Новости : Континентальная Хоккейная Лига (КХЛ)
Нападающий «Нефтехимика» Павел Порядин в интервью KHL.ru рассказал о подсказках Буцаева, об отношениях между своим клубом и «Ак Барсом».
Несмотря на то, что «Нефтехимик» не вышел в плей-офф, в составе нижнекамского клуба был как минимум один игрок, обращавший на себя внимание болельщиков и журналистов. Год назад Павел Порядин съездил на Матч звезд и дебютировал за сборную России, а в этом сезоне повторил свой личный рекорд результативности.

«Вопросов «почему не вышли в плей-офф» от болельщиков не слышал»
— Сезон для «Нефтехимика» завершился месяц назад. Чем сейчас занимаетесь?
— После окончания регулярного чемпионата съездил на какое-то время домой в Москву. Теперь вот тренируемся с командой. Ездили по разным городам, давали мастер-классы: Менделеевск, Чистополь. Показали местным ребятам упражнения, поиграли с ними немного.
— Для вас, москвича, маленькие города в Татарстане, наверное, в диковинку?
— Я хоть и москвич, но живу в Зеленограде. Тоже небольшой город, у нас там вполне стандартный ледовый дворец. Так что уже привык. Я, как-никак, шестой год в Нижнекамске.
— Как вас встречают в этих городах? Не предъявляют претензии за неудачный сезон?
— В большинстве своём все болеют за нас, переживают. Да, есть в Татарстане «старший брат» — «Ак Барс», но и нас были рады видеть. Как дети, так и их родители. Задавали нам интересные вопросы. Вопросов «почему не вышли в плей-офф» или «почему проиграли» я не слышал.

— Чем эти мартовские тренировки полезны? Сезон закончен, мотивации немного.
— В том году нас распустили сразу из-за коронавируса. Домой, конечно, охота, но по себе знаю: там не сможешь тренироваться также, как здесь. К домашнему уюту быстро привыкаешь, он расслабляет. Хоккей — наша работа, мы тренируемся с удовольствием. На что-то в сезоне времени не хватало: поработать над техникой, катанием. Особенно важно это время для молодых игроков. Они горят, чтобы показать себя перед тренерами. А мы им помогаем.
— На что в работе с вами Вячеслав Буцаев делает акцент?
— Разобрали с ним ошибки, которые были в сезоне. Мне не хватало завершающего броска, реализации моментов. Над этим и работаю сейчас.
— Буцаев, как сам в прошлом нападающий, делится с вами секретами, как улучшить реализацию моментов?

— Вячеслав Геннадьевич, безусловно, был отличным нападающим. Много забивал, много чего выиграл в своей карьере. Но он может только подсказать. На лёд выходим им — хоккеисты. От каждого нас зависит, кто как воспримет его подсказки и советы. В игре всё быстро меняется, нужно принять правильное решение.
— Буцаев со стороны выглядит строгим и довольно закрытым человеком. В команде он такой же?
— В какой-то степени да. Как главный тренер он, конечно, строгий. Но в остальном Вячеслав Геннадьевич довольно открытый, может пообщаться с игроками на личные темы.
«В 23-25 лет игрок уже не может считать себя молодым»
— «Нефтехимик» не попал в плей-офф. Вряд ли вы можете быть довольны итогами сезона. Но какие-то положительные моменты были в минувшем чемпионате?
— Тяжеловатый сезон был, конечно. Начинали его молодёжным составом. Для молодых ребят это был большой опыт. Для нас тоже — нужно было брать ответственность на себя. Я тогда в составе был чуть ли не самым старшим. Конечно, хотелось попасть в плей-офф, но это хоккей. Надо поработать теперь над ошибками. Нужно было быть сплочённее. Где-то не хватило сыгранности из-за того, что сначала одни игроки выпадали, потом другие.

— Вы говорите про недостаточную сплочённость. Но учитывая, что половина состава «Нефтехимика» играла вместе в «Реакторе», проблем с этим у вас быть не должно…
— Я понимаю, о чём вы говорите. Скорее проблема была в том, что молодые ребята, только-только приходя в команду, немного стеснялись. Нам надо было больше им помогать. Немного не хватало нам концентрации в концовках, расслаблялись. В хоккее всё дело в мелочах.
— У вас в Нижнекамске очень молодая команда. Может быть, не хватало тех, кто бы «держал» раздевалку?
— Да нет, были у нас и такие люди. Саша Осипов, Володя Галузин, Саша Логинов — опытные игроки выполняли свою роль. Проблема точно не в них. Надо глобально разбирать ошибки.

— Расставание с Константином Барулиным тяжело далось команде? Он ведь и опытный игрок, и человек компанейский.
— Костя отличный парень! От Барулина всегда шёл только позитив. Его истории слушал с открытым ртом. Жаль, что так получилось. Но таково решение руководство.
— У вас совершенно идентичная статистика в этом сезоне и в прошлом – 29 (14+15) очков. Это стабильность или застой?
— Если честно, можно было сыграть лучше. В начале сезона была неприятная травма, потом восстанавливался. Хотелось бы сделать шаг вперёд. Например, набрать 30 очков. Но главное, чтобы команда выигрывала. Очки набирать куда приятнее вместе с победами. В прошлом году, когда вышли в плей-офф, настроение было получше.
— Прошлый сезон был для вас особенно насыщенным: дебют в сборной, Матч звезд, плей-офф. Чего в этом году больше не хватало?
— Плей-офф на первом месте. Если говорить про Матч звезд, то мне было приятно, но это большой аванс. Тот сезон и правда получился интересным, однако летом я его забыл. Нужно покорять новые вершины. Хочется в сборной закрепиться, доказав, что тот вызов был неслучаен.

— Вы говорите, что Матч звезд — это большой аванс, но ведь вам на тот момент было 24 года. Самое время становиться звездой.
— Я с вами полностью согласен. Наверное, это в 17 лет вызов на Матч звезд должен выглядеть удивительно. Тем более, КХЛ омолаживается. В 23, 24 или 25 лет игрок уже не может считать себя молодым. Стараюсь соответствовать новому статусу.
— Не копались в себе, почему после дебюта на Евротуре, первого гола, вас в сборную больше не звали? Только в олимпийскую, в феврале.
— Конечно, национальная команда — это нечто особенное, но и в олимпийскую сборную я был рад приехать. Международный опыт очень ценен. Было интересно сыграть и с первой сборной Казахстана, и со второй. А если много копаться в себе, то так можно себя и закопать.
— В декабре в СМИ была информация, что вами интересуются «Ак Барс» и «Салават Юлаев». Вы и правда могли уйти из «Нефтехимика»?
— Когда показываешь хорошую игру — это нормально, что тобой интересуются перед дедлайном. Насколько я знаю, со стороны «Ак Барса» была какая-то заинтересованность. До переговоров со мной дело не дошло, но между клубами, как я понимаю, было общение. Насчёт того, что было бы, перейди я в ту или иную команду, не задумывался.
«Когда есть время – смотрю матчи «Ак Барса»
— Смотрите плей-офф КХЛ? Кому симпатизируете?
— Наверное, отметил бы как раз «Ак Барс». Они и соседи, и много знакомых там ребят играют. Когда есть свободное время — стараюсь смотреть их матчи.
— Какие всё-таки отношения между «Нефтехимиком» и «Ак Барсом»? Это дерби? Дружеское дерби? Обычные матчи?
— Конечно, это дерби. Может, не такое как между «Ак Барсом» и «Салаватом Юлаевым». Нижнекамск всё же поменьше город. Но когда мы играем дома с «Ак Барсом» — на трибунах всегда замечательная атмосфера. Для наших болельщиков, конечно, важно обыграть соседей и выяснить «кто кого».
— Главный тренер «Салавата Юлаева» Томи Лямся сказал, что никогда не играл против такой сильной команды как «Ак Барс». У вас год назад, когда проиграли казанцам 0-4 в первом раунде, не аналогичные мысли были, случаем?
— «Ак Барс» — очень сильная команда. И, что немаловажно, сбалансированная. Они мощны во всех линиях. Могут и засушить игру, и задавить в атаке. На длинной дистанции с ними мало кто может конкурировать. У «Ак Барса» большие шансы на Кубок Гагарина.
— «Ак Барс» даже Даниса Зарипова на лёд пока не выпускал. Вам с ним удалось на Матче звезд в одной команде пересечься. Зарипов — самый большой игрок, с кем доводилось выходить на лёд?
— Безусловно! Для меня было честью с ним поиграть. У Даниса можно много чему поучиться. Это игрок с большой буквы.
— Можете себя представить, что, как и Зарипов, почти в 40 лет будете получать удовольствие от хоккея, ездить на Матчи звезд?
— Я мечтаю об этом. Смотришь на Даниса, как он живёт хоккеем, и тянешься за ним. Его пример вдохновляет. Хочется добиться не меньше, чем Зарипов.
— У вас заканчивается контракт с «Нефтехимиком». Чувствуете, что находитесь на распутье?
— Наверное, да. Раньше шансов куда-то перейти было мало. Да и я об этом не задумывался. Но в дедлайн я почувствовал, что интерес ко мне есть. Сейчас не могу сказать что-то конкретное. До 30 апреля у меня контракт в Нижнекамске. Ближе к этому времени будем разговаривать с «Нефтехимиком» и смотреть, есть ли другие предложения.
— Будете с кем-то советоваться перед принятием решения?
— Конечно, глобальные решения принимаю вместе с семьей. Жду мнение жены, советы родителей. Они, конечно, скажут «выбирай сам, как считаешь нужным», но мне их слово всё равно важно.
— Нижнекамск для вас — второй дом?
— Конечно. Я провёл здесь шесть лет. Всё родное здесь. Не только для меня, но и для супруги.
Досье
Порядин Павел Игоревич
Родился 21 июля 1996 года в Москве
Карьера: 2012/2013 – «Зеленоград» (МХЛ Б), 2013-2015 – «Капитан» (МХЛ), 2015 – н.в. – «Нефтехимик».
Думаете, хоккей – просто тупая беготня? Нет, это сложные схемы на дикой скорости — овечкин и седины — Блоги
Тактический блокбастер.
9 ноября 2011 года хоккей замер. «Филадельфия» приехала к «Тампе», которую тренировал Ги Буше – 40-летний тренер с острым умом и выразительным шрамом на лице, за который его дразнили злодеем из фильмов про Бонда. Один из самых продвинутых тактиков НХЛ еще с прошлого сезона перестроил команду на жесткую систему 1-3-1 и с ней неплохо пошумел в плей-офф.
С другой стороны был Питер Лавиолетт – успешный американский тренер: через 7 лет он даст историческое интервью в маске быка (проиграв в споре с игроками), а еще через полгода доберется до отметки в 600 побед – двадцатым в истории.
«Тампа» тогда победила 2:1 в овертайме, а игра запустила мощное общественное обсуждение.
«На мой взгляд, то, во что играет «Тампа-Бэй», – это не хоккей, – взорвался после матча Крис Пронгер, один из лучших канадских защитников в истории. – Но, так или иначе, лига им разрешает так играть. Готовы ли вы платить деньги, чтобы смотреть на них? Я – нет. А ведь каждый матч является телепродуктом. Хоккеисты должны это понимать».
«Тампа» выиграла со счетом 2:1, так какие могут быть претензии? – заступится за коллегу Майк Бэбкок, тренер сборной Канады на Олимпиаде-2010. – Зачем применять форчекинг, если можно выжидать? У «Лайтнинг» отличный тренер, хороший подбор игроков и работающая система, которая приносит успех».
Этот матч обсудили на съезде генеральных менеджеров в ноябре 2011-го.
«В последние несколько дней было очень много споров о том, что произошло, – отметил генеральный менеджер проигравшей «Филадельфии» Пол Холмгрен. – Тренеры придумывают очень много разных вещей, чтобы выиграть матч. Лично я спокойно отношусь к такой тактике «Лайтнинг». Вообще не очень понимаю, как можно повлиять на то, как команда обороняется или атакует».
Началось все с того, что на 27-й секунде матча Киммо Тимонен отдал шайбу Брэйдону Коберну, тот ее принял и остановился в круге вбрасывания, осознав, что ближайший игрок «Тампы» – великий Мартен Сен-Луи – катается в нескольких метрах и совсем не хочет на него нападать. И вообще хозяева расставились в средней зоне, ожидая волну атаки – в четкой структуре 1-3-1. Гости застыли на своей половине, потому что им не угрожали отбором.
«У нас есть свой план – будем делать не то, что они хотят, а то, что мы хотим», – скороговоркой объяснял Ги Буше Пьеру Макгуайру. Пойти в давление для «Тампы» означало изменить своей тактике и раскрыться. Пойти в атаку без давления соперника для «Флайерс» означало попасть в расставленную Буше ловушку.
В этот момент тактику в хоккее можно было не только увидеть, но и потрогать руками. С площадки испарились эмоции, навыки игроков, силовые приемы и вообще все, кроме тактики. Тактика победила жизнь. В первый раз это произошло на отметке 19:33 (в хоккее время считается в обратную сторону) – а потом и второй, и третий, и четвертый: Буше и Лавиолетт строго держались своих принципов. «Тампа» застывала в средней зоне, «Филадельфия» тормозила с шайбой в своей.
Нарезка этих эпизодов на ютубе по-прежнему смотрится величественно – как-то глупо, но с сильной внутренней драматургией.
А еще 9 ноября 2011-го – редчайшее исключение. В хоккее игроки не замирают на льду. Защитник не останавливается с шайбой на крюке в круге вбрасывания. Команда не сохраняет четкую структуру обороны (1-3-1, 1-4, 2-3, 1-1-3) дольше, чем на 5-6 секунд. Хоккеисты меняются примерно каждые 40 секунд, иногда пятерками, иногда тройками, иногда по одному – прямо по ходу игры.
Состав пятерок и троек варьируется в матче, есть моменты большинства и меньшинства, которые влияют на ход смен – и так с обеих сторон. С ума сойти, короче. Хоккей всегда был быстрой игрой и становится все быстрее: тактику в нем почти не видно, особенно если не ставишь себе такую задачу. Поэтому может показаться, что ее и нет.
Но это не так.
«В Детройте говорят о трех шагах к успеху», – писал Майк Бэбкок в предисловии к книге «Хоккей. Игра и стратегии». – Первые два – это трудовая дисциплина и структура. Структура помогает игрокам. Каждый знает, что нужно делать, и быстрее принимает решения. Игроки действуют быстрее, когда знают, какие функции у их партнеров».
По итогам сезона-2018/19 тактика вообще рулит. Только в КХЛ победила команда, чье преимущество было не в тактических схемах, а в общем уровне игроков (и прекрасной работе интернет-магазина, разумеется). Кубок Стэнли же в условиях жесткого энхаэловского потолка и хронически равных составов невозможно забрать без работающих тактических решений. Но главное – в этом году чемпионат мира выиграла средняя по составу, но великая по идеям и по духу сборная Финляндии. Причем она победила Швецию, Россию и Канаду – три главных команды турнира.
Финский тренер Юкка Ялонен не произвел революцию в мире хоккея: он проработал несколько простых решений, эффективность которых зависела не от таланта игроков, а от их формы и дисциплины (в какие-то моменты это напоминало футбольный «автобус») – и поэтому, например, отказался от некоторых звезд из НХЛ, которые вряд ли бы вытащили турнир на себе, но могли испортить общую картину. За счет этих решений Ялонен чисто обыграл суперзвезд сборной России и просто звезд сборной Канады.
После проигранного полуфинала Илья Воробьев сказал журналистам, что не хотел бы играть в финский хоккей: «Иногда так бывает – встали, все отбили, все словили на себя. Сборная России так не играла и надеюсь не будет».
Ялонен ответил: «У нашей команды было гораздо больше опасных моментов: более длительные атаки, преимущество во владении шайбой. Россия не так уж часто выходила из своей зоны – этим мы и воспользовались. Я горжусь игрой нашей команды, горжусь своей тактикой, несмотря на то, кто и что говорит».
Давно, очень давно на чемпионате мира не было такого тактического баттла – и на льду, и за пределами площадки.
Тактика в хоккее не просто существует – на самом деле, когда играют лучшие команды, кроме нее на льду почти ничего не остается; если вы захватите хотя бы отдельные ее куски, игра станет для вас намного интереснее.
Важно: не надо пытаться рассмотреть все и сразу
Отлично помню эпизод, когда я жил в Барнауле и выбрался с приятелем на местный хоккей. Он прикололся: «Давай аналитику по матчу». После первого периода я, весь в поту, опустил руки и понял, что не справляюсь. Во-первых, с трибуны совсем другая картинка. Во-вторых, разбирать вообще незнакомую команду показалось просто невозможным.
У меня не было никакой информации по игрокам (кроме имен и фамилий), и я на автомате взялся по крупицам разбирать, кто как катается, у кого какие привычки, фишки и особенности. Пока я запоминал игроков, напрочь потерялась общая картина. Не факт, конечно, что там было что изучать (третий дивизион – вряд ли там вообще есть тактические бриллианты), но в итоге у меня в голове осталась только какая-то каша, типа «номер 9 здорово катается, а у номера 15 приличный кистевой». Сейчас бы я сделал все по-другому и наверное, промычал что-то связное, но тогда это был железный провал.
Когда вы более-менее узнали игроков и команды, останутся отдельные блоки, которые доступны только профессионально игравшим хоккеистам. Они всю жизнь постоянно и мгновенно анализируют игру, поэтому нужно смириться с тем, что так, как они, вы игру не поймете никогда. Круто понимать хоть что-то.
Кроме того, есть вещи, которые в принципе невозможно рассмотреть, если тренер сам вам на них не указал. Вот мой любимой кусок из книги Скотти Боумэна «Искусство руководить командой во время матча»:
«Если есть план играть в три звена, но при этом использовать 12 нападающих, то можно поместить 10-го, 11-го и 12-го в каждое звено – получаются три звена с четырьмя нападающими в каждом. Из этих четырех нападающих двое играют по времени, как обычно, а два остальных меняют друг друга. При составлении таких звеньев на практике отсутствует четвертое звено и вряд ли даже есть третье звено, поскольку два из шести лучших нападающих всегда находятся на льду».
^{Скотти Боумэн}
Этот абзац становится понятнее, если его перечитать (тогда, например, можно будет понять, что из него пропало предложение, в котором Скотти предлагает изначально разбить свой топ-6 на три пары), но как, черт возьми, опознать эту цепочку, если смотришь со стороны? Надо четко зафиксировать шесть кругов смен – это при условии, что парни из четвертого звена выходят друг за другом. Если они пойдут вперемешку, то идее кранты, потому что будет не разобрать, где реальная смена, а где кто-то переиграл свое время.
Помните: задача хоккеистов – отвлечь вас от тактики
То есть – отрывайтесь от мелочей в пользу глобальных трендов в матче. Хоккей – шикарная по динамике игра, в ней постоянно что-то происходит: хоккеисты сталкиваются, дерутся, шайба летает туда-сюда, кровь, радость, шум, в паузе на лед выходят айсгерлс – и как-то не до схем. И многое из происходящего объясняется как раз схемами. И стоит несколько раз захватить глазом общую картину, целую пятерку – становится понятна реальная суть происходящего.
Например, по ходу полуфинала ЧМ-2019 Россия – Финляндия можно было легко отвлечься на русских звезд, их захватывающие попытки разогнаться в средней зоне и прийти к выводу, что «у Кучерова и Гусева сегодня не идет». Стоило убрать прицел с Гусева на финскую пятерку – и сразу было заметно, что Никита-то как раз в порядке. Просто против него грамотно играют.
Главное: делите площадку на зоны и разбивайте игру на отдельные процессы
Вот эти линии на льду не только для того, чтобы у судей был повод остановить игру. С точки зрения тактики каждая линия – это как ров, вырытый стертыми в кровь руками солдат (потому что лопаты очень короткие и неудобные). Преодоление каждой – это событие космической важности.
Пересекли свою синюю линию – ура, вышли из зоны, теперь мы в безопасности. И от того, как мы это сделали, зависит наше будущее – быстрая потеря и снова оборона или полный опасностей путь вперед.
Пересекли красную – дааа, мы почти справились с капканом в средней зоне; еще немного – и задумаемся об атаке. Как мы это сделали – тоже важно, это еще один отдельный процесс.
Пересекли чужую синюю – да мы просто нереальные красавцы, так и до броска в сторону ворот недалеко! И снова – напомните, как мы это сделали? Вот вам третья линия – и третий процесс в игре.
И это не все: до своей синей линии и за чужой синей тоже идет игра – и это еще два отдельных процесса.
Еще важное: эпизоды длиной 2-3 секунды – тоже являются частью вселенной
Понятным и последовательным тактический рисунок выглядит только в изложении тренера. В игре противодействие и тысячи случайностей рвут его на мелкие обрывки, эпизоды в несколько секунд. Из них и воссоздается общая картина игры – и это могут быть очень-очень мелкие куски.
А, и еще: периодически сравнивайте играющие команды
Знать, что «Торонто» играет сверхвертикально, без позиционного нападения – интересно, но немного бессмысленно, если не понимаешь последствий. Против каких систем это будет успешно, какие приемы разобьют такую атаку и какими приемами можно разнообразить эту вертикаль?
Это приходит через постоянные отметки об игре соперника – и тогда хоккей превращается в настоящую тактическую драму, как футбол в приличном тексте Вадима Лукомского.
Самое последнее: помните, что параметры меняются по ходу матча
Из этих перемен и складывается тактический сюжет игры.
Начали с активного давления, получили две, перестроились на давление в средней зоне, отыграли одну, на последних минутах снова включили форчекинг, сравняли счет и после этого глубоко откатились, сохраняя счет. Вот такой пересказ можно составить на основе наблюдения только за одним параметром – агрессии после потери шайбы. Прокачав глаза, вы сможете про каждый матч писать небольшую поэму.
Ну и по порядку.
С чего стоит начать – уловить общий уровень агрессии
Представим, что есть шкала, где 0 – это очень скромная, мягкая и закрытая команда, а 100 – разъяренные агрессоры под анаболиками, бегущие только вперед. Самое первое и самое важное, что можно сделать на пути к пониманию хоккея – найти командам, которые вы видите, место на этой шкале. Этому могут мешать некоторые ситуации: например, сторона, которая захватила инициативу на один отрезок в две-три смены, может выглядеть агрессивнее, чем есть на самом деле. Но это реально сделать, просто наблюдая за игрой. Нужно присмотреться ровно к одной детали: как ведет себя пятерка при полной потере шайбы, когда защитник соперника за своими воротами.
Есть множество переменных: поведение пятерки зависит от счета, ситуации на площадке и задач у звена – но в основном расстановка просматривается неплохо, сохраняется на 5-10 секунд, и после нескольких минут наблюдений всплывет какая-то закономерность. По тому, как играет пятерка, когда шайба у защитника за воротами, вы поймете, что сборная Канады в целом агрессивнее Словакии, а ЦСКА – злее «Салавата». Это будет ваше первое базовое наблюдение – и вы сможете рассылать резюме на сайты. Или особо аргументированно ругать в пабе сборную России: «Слишком осторожно играли!». Или завести канал в телеграме.
Следующий уровень – первые детали
Вы уже нашли место команде на общей шкале, и можно идти дальше. Тут помогут конкретные ответы на три вопроса.
1) В какой схеме команда расставляется в средней зоне при полной потере шайбы?
Ответ – это базовая командная схема. С этим есть кое-какие детали, но для начала проще всего отталкиваться именно от расстановки в средней зоне – это почти как в футболе, когда команда выстраивается на своей половине. Еще два вопроса раскрывают дополнительные свойства структуры.
2) Сколько нападающих идет в отбор сразу после потери шайбы?
3) Как быстро и глубоко откатываются защитники после потери?
Я предлагаю идти от простого: сложить уровень агрессии при потере и расстановку в средней зоне. Какие-то команды будут сразу сворачивать удочки и убегать в сторону своих ворот. Кто-то, вроде «Авангарда» Боба Хартли, оставит в чужой зоне сразу двух нападающих, чтобы вступить в отбор как можно раньше. На выходе получится ответ вроде «высокие 2-1-2» или «глубокие 1-3-1», как было у «Тампы» в игре с «Филадельфией».
Эта информация ляжет сверху на базовое представление о команде, дополнит его, и вы достигнете уровня информированности, достаточного для создания хоккейных колонок. Заведете блог на Sports.ru и будете хвастаться на работе, когда ваш пост вытянут на главную страницу – правда помните, на девушек это работает редко. Вот прямо совсем редко. На парней, если вы девушка, не работает совсем.
Третий уровень – смотрим за шайбой
Следующая пачка вопросов будет с комментариями к каждому – там слишком много опций (перечитайте кусок про линии и процессы). Начинать с этих вопросов немного бессмысленно, если вы не ответили себе на все предыдущие – ответы повиснут в воздухе, как если вы прочитаете сразу седьмую главу учебника квантовой физики, а учитесь при этом на скрипача.
• Как команда входит в чужую зону? Вы скажете, что логичнее начинать с выхода из своей зоны, но мой опыт говорит, что за атакой следить интереснее: разберетесь с ней, беритесь за все остальное (и напоминаю – не хватайтесь за все сразу). Вот какие тут приколы: один игрок зашел за счет обводки, сделал вброс или команда разыграла комбинацию в средней и вошла в чужую зону через пас.
Если команда визуально чаще входит в зону на дриблинге или через пас – это креативная команда. Если чаще идет дриблинг/вброс – скорее, примитивная. Если только через вброс – очень простая. Приложите эти наблюдения к базовым – и вы получите интересные ответы. Например, обладатель Кубка Стэнли «Сент-Луис» – заходил в чужую зону за счет вброса, но доигрывал свое активным форчеком, в котором особенно классно смотрелся Иван Барбашев. Можно назвать эту систему примитивной, но ее выстроили, учитывая сильные качества игроков.
• Как команда играет в чужой зоне? Держите в уме две крайности: тупые набросы на ворота через пятак с добиваниями и сложные комбинации в стиле Русской пятерки из «Детройта» (по факту их уже мало кто помнит, отчего образ максимально творческого хоккея только сильнее) – и ранжируйте то, что видите где-то между ними. Так же – дополняйте своими деталями. Понимайте, что разные звенья одной команды играют по-разному, ищите общие и отличительные черты у всех звеньев.
• Как команда выходит из своей зоны и проходит среднюю? Это чуть ли не самое скучное и неуловимое, но на каком-то этапе становится интересно. Защитник может выходить сам, за счет катания – а потом набирать скорость в средней зоне и рваться к чужой синей линии. Защитник может искать диагональ на другой борт. Нападающие могут спускаться под короткую передачу и набирать скорость. В каких-то случаях команда развивает атаку просто вдоль одного борта, потому что в средней зоне стоит автобус (вы же помните, что нужно следить и за соперником?).
Ответы на эти вопросы всегда связаны между собой (например – «Салават» Захаркина играл, а современный «Йокерит» играет очень сложными выходами из своей зоны и, соответственно, крутит сложные постановки в чужой), дополняют общую картину и на выходе вы примерно представляете, как команда контролирует шайбу. Это успех, ждите, что к вам в личку постучится кто-нибудь из редакторов Sports.ru.
Четвертый уровень – позиционная оборона
Тоже важная, но самая скучная часть, поэтому я и отбросил ее на самое дно текста. Вы уже понимаете, как команда обороняется в чужой и средней зоне (помните силу расстановки?), осталось присмотреться, что происходит в своей. Вариантов не очень много – зонная или персональная защита, но достоверно опознать мешают перемещения, борьба, скрещивания, вспышки гениальности отдельных защитников и так далее. Тем более, что тренеры используют и смешанный принцип, это тоже важно.
Посмотрите, как крепко защитники привязываются к своим игрокам и насколько жестко команда сохраняет структуру вокруг своего пятака. Вот например финны в полуфинале ЧМ-2019 играли очень близко к своим воротам и четко держались в нужной им структуре 2-1-2. В итоге сборная России разъехалась по бортам и не придумала ничего опасного.
Ниже – настоящая бездна
Сколько всего уровней – пять, шесть или семь – я не знаю. Когда я слышу слова тренеров о том, что «забили бы гол – и игра пошла по-другому», кажется, что не так уж и много. Когда я слышу, как Кузнецов объясняет Дацюку тонкости раската, который применяют вашингтонцы, я подозреваю, что этих уровней – гораздо больше.
В хоккее, как в жизни – узнав многое, ты понимаешь, что не знаешь почти ничего. Изучать игру можно более-менее бесконечно, при новом приближении откроются новые детали, но окончательно точного ответа вы все равно не получите. Добравшись сюда, вы поймете футбольного тренера Марсело Бьелсу, который отправлял помощников следить за соперниками – даже когда пересмотрел тысячу матчей, кажется, что истина где-то рядом, но все еще не здесь.
Но найти ответ – это не главное. Главное – открыть для себя и для окружающих слои, на которых хоккей превращается в сложно структурированное явление, как кино, музыка или искусство. В нем есть такие же творцы и ремесленники, гении и работяги, успехи и оглушительные провалы, о которых можно писать целые небольшие книги.
Когда вы откроете для себя этот хоккей, вы поймете, что счет на табло, который расставляет всех по местам – самое скучное, что есть на свете.
Самые понятные вещи об игре читайте в хоккейном телеграме Sports.ru
Фото: Gettyimages.ru/Mike Stobe, Justin K. Aller; globallookpress.com/Peter Schatz/imago images/ActionPictures, Zhu Wanchang; Gettyimages.ru/Robert Laberge/Allsport; globallookpress.com/Brett Holmes/Icon Sportswire, Manuel Geisser/imago/Geisser; РИА Новости/Максим Богодвид
Технологическая карта урока русского языка по теме «Состав слова»
Технологическая карта изучения темы.
Русский язык
Класс
4 класс
Тип урока
Урок — закрепление
Технология построения урока
Личностно-ориентированного, проблемного обучения, здоровьесберегающие.
Тема
Состав слова. Разбор слов по составу.
Цель
Систематизировать и закреплять знания о значимых частях слова; повторить алгоритм разбора слов по составу
Основные термины и понятия
Состав слова, окончание, основа, корень, суффикс, приставка.
Предметные результаты:
Закреплять и систематизировать знания о частях слова; повторять алгоритм разбора слова по составу; повторить орфограммы корня; проводить рефлексию своих действий на уроке
Личностные УУД: умение видеть и признавать свои ошибки.
Регулятивные УУД: организация рабочего места, эмоционально-положительный настрой на урок, создание ситуации успеха, доверия; целеполагание как постановка учебной задачи на основе соотнесеня того, что уже известно и усвоено учащимися; -оценка-выделение и осознание учащимся того,что уже усвоено и что, ещё нужно усвоить, осознание качества и уровня усвоения; -саморегуляция как способность к мобилизации сил и энергии, к волевому усилию и к преодалению
Познавательные УУД: словарно-орфографический анализ; умение извлекать информацию, делать логические выводы, практические действия;-владение монологической и диалогической формами речи; общеучебные действия:
-самостоятельное выделение и формулирование познавательной цели; общеучебные действия
-рефлексия способов и условий действия, контроль и оценка процесса и результатов деятельности; умение структурировать свои знания, выбор наиболее эффективных способов решения задач, умение осознанно и непринуждённо строить речевое высказывание, рефлексия способов и условий действий
Коммуникативные УУД: умение слушать собеседника и вести диалог, высказывать свою точку зрения; учёт позиции других людей, партнёров по общению или деятельности;
управление поведением партнёра — контроль,коррекция, оценка его действий
Фронтальная
Индивидуальная
Парная
Групповая
ТСО: компьютер, проектор, экран.
Экранно-звуковые пособия: презентация, электронное приложение к учебнику русского языка Л.Ф.Климановой, Л.А.Виноградской.
Книгопечатная продукция: учебник «Русский язык»
Технология изучения.
Этапы урока
Деятельность учителя
Деятельность обучающихся
Планируемые результаты(формируемые ууд)
1. Орг. момент
1.Организационный момент.
Снег летает и сверкает
В золотом сиянии дня,
Словно пухом устилает
Все дороги и дома.
Сыплет, сыплет снег – снежок,
Начинаем наш урок.
-Как тихо падает снег, так же тихо сядем и мы.
На рабочий лад настройтесь,
Ведь у нас немало дел.
Поудобнее устройтесь,
Чтобы каждый проявить себя сумел.
(Проверяет готовность обучающихся к уроку.)
2.Психологический настрой на урок
У вас на столах лежат карточки со смайликами.
Выберите смайлик, который соответствует вашему настроению, и покажите классу.
У вас у всех хорошее настроение. Я надеюсь, что оно не испортится к концу урока.( Создает эмоциональный настрой на урок.)
Настраиваются на работу.
Выбирают смайлики.
Регулятивные УУД: организация рабочего места
Регулятивные УУД:
эмоционально-положительный настрой на урок, создание ситуации успеха, доверия
2.Актуализация знаний
Словарная работа. (Проводит словарно-орфографическую работу)
– Отгадайте загадки
Месяц в этой вот загадке:
Дни его – всего короче,
Всех ночей длиннее ночи.
На поля и на луга
До весны легли снега.
Только месяц наш пройдёт,
Мы встречаем Новый год.(декабрь)
-Запишите. Подчеркните орфограмму, поставьте ударение. -слайд
И воевода, и дед, и Иванович.(Мороз)
-Запишите. Подчеркните орфограмму, поставьте ударение. –слайд
— отгадайте ребус (коньки)
-Запишите. Подчеркните орфограмму, поставьте ударение. -слайд
— что изображено на картинке?(валенки)
-Запишите. Подчеркните орфограмму, поставьте ударение. -слайд
Зимний вид спорта (хоккей)
-Запишите. Подчеркните орфограмму, поставьте ударение. –слайд
-Орфограммы объяснили, записали, проверили.Молодцы!
-Что объединяет эти слова?(на тему «Зима»и т.д.) — слайд
Работают по слайдам, пишут слова, ставят ударение и подчёркивают орфограмму, объясняют.
Личностные УУД: умение видеть и признавать свои ошибки.
Коммуникативные УУД: умение слушать собеседника и вести диалог, высказывать свою точку зрения.
Познавательные УУД: словарно-орфографический анализ
3.Постановка темы урока,
учебной цели
-прочитайте текст: (Организация посмотра презентации) — слайд
«Разгулялась Зимушка – зима. Махнет рукавом – отправит в поход свою свиту. Вьюги, метели да бураны закружат, занесут сугробами города, улицы, дороги. Заколдует, заворожит, нашепчет сонное заклинанье. Зима оденет деревья в пушистые снеговые шубы. Уснёт природа прекрасным чудным сказочным сном».
-Какие однокоренные слова встретились в этом тексте?(Зимушка-зима) — слайд
-Докажите, что это однокоренные слова.(у них есть общая часть, они имеют общий смысл)
-Как образовалось слово ЗИМУШКА?от слова «зима» с помощью суффикса –ушк-)
-Какие ещё части слова служат для образования новых слов?(Приставка)
-Из каких частей могут состоят слова?(Приставка, корень, суффикс,окончание)
-А без каких частей слова не могут существовать слова?(без корня)
-Кто из вас догадался, чем мы будем заниматься на уроке? (Будем разбирать слова по составу)

-Какая тема нашего урока?( Состав слова.)

— Правильно, ребята. Сегодня на уроке мы закрепим знания о частях слова, потренируемся в выполнении разбора слова по составу. (Озвучивает тему и задачи урока).
— А сейчас мы проверим, насколько вы знаете части слова, для этого проведём групповую работу. Разделимся на группы по 4 человека. Вам нужно:
-Из предложенных слов взять только ту его составную часть, которая указана в таблице. Соединив все части – получите слово.
Ученики знакомятся с содержанием таблицы:
корень
суффикс
окончание
слово
походка
слово
сестрицы
река
пословица
налетели
ученик
куст
молчит
научит
коньки
мудрец
старость
домик
мудрости
-Какие слова у вас получились?
-Составьте из этих слов предложение.
— Какое предложение у вас получилось? (Пословица научит мудрости.)
-Запишите в тетрадях это предложение.(1 ученик у доски)
-Подчеркните грамматическую основу предложения.
-Обозначьте части речи.
— Что вы можете сказать об этом предложении?
— Молодцы!
-Поменяйтесь тетрадями. Оцените друг друга.

Посмотривают презентации
Озвучивают тему и задачи урока
Выполняют задание
Регулятивные УУД: целеполагание как постановка учебной задачи на основе соотнесеня того, что уже известно и усвоено учащимися.
Познавательные УУД:
умение извлекать информацию, делать логические выводы, практические действия
Коммуникативные УУД:
-владение монологической и диалогической формами речи
Физминутка
4.Закрепление знаний и способов деятельности
-Для чего мы учимся разбирать слова по составу? (чтобы грамотно писать)
-А где можно об этом получить точную информацию?(в учебнике)
-А теперь давайте послушаем, как об этом говорит в учебнике профессор Самоваров. (Читает ученик)
-А теперь скажите, совпало наше мнение с мнением профессора Самоварова?
-Профессор Самоваров надеется, что вы хорошо умеете определять части слова и знаете алгоритм разбора слова по составу.
— А сейчас я предлагаю поработать в группе и в парах. (Проводит парную и групповую работу)
У вас на партах лежат карточки, на которых записаны части слова. Вам необходимо расположить в правильной последовательности эти карточки, т.е. составить алгоритм разбора слова по составу.
1.Самостоятельная работа.
2. Проверка (у доски работает группа: составить алгоритм, произнести правила нахождения каждой части и воспроизвести определения слов: КОРЕНЬ, ОКОНЧАНИЕ, ОСНОВА, СУФФИКС, ПРИСТАВКА.)
3. 1 ученик работает у доски индивидуально с заданием: выписать из предложений слова, строение которого соответствует схеме: приставка, корень, суффикс, окончание и разобрать их по составу. [Заколдует, заворожит, нашепчет сонное заклинанье. Уснёт природа прекрасным чудным сказочным сном.]
— оцените своего товарища с помощью цветового сигнала.
-Молодцы.
Слушают профессора Самоварова
Работают в группе и в парах.
Выполняют задание
Оценивают деятельность ученика
Регулятивные УУД:
-оценка-выделение и осознание учащимся того,что уже усвоено и что, ещё нужно усвоить, осознание качества и уровня усвоения
Познавательные УУД
общеучебные действия:
-поиск и выделение необходимой информации;
-применение методов информационного поиска
Коммуникативные УУД:
-Учёт позиции других людей, партнёров по общению или деятельности
3. Разбор слов по составу
-А теперь мы попробуем применить эти знания на практике.
1.Выполним упр.153 на с.95.
-Посмотрите на экран. Сравните ответы. Оцените себя с помощью сигнала.
1.Самостоятельная работа. (взаимопроверка)
-Откройте рабочие тетради.
-Прочитайте стихотворение Е.Измайлова(слайд):
Как-то много лет назад
Посадили странный сад.
Не был сад фруктовым-
Был он только словом…
Очень интересно
Гулять в саду словесном…
Вот из сада вам рассада.
Вот ещё посадки рядом.
А вот садовод,
С ним садовник живёт.
— Выпишите однокоренные слова, разберите каждое из них по составу.
— Поменяйтесь тетрадями, проверьте своего товарища.
-Покажите, как вы оценили своего товарища с помощью цветового сигнала.
-Какие слова написали?
— Почему записанные слова можно назвать однокоренными? (они имеют общую часть и имеют общий смысл.)
-Почему вы не выписали слова в саду и из сада?
Выполняют задание в тетрадях и у доски
Работают самостоятельно и выполняют взаиопроверку
Регулятивные УУД:
-саморегуляция как способность к мобилизации сил и энергии, к волевому усилию и к преодалению препятствий
Познавательные УУД:
Умение структурировать свои знания, выбор наиболее эффективных способов решения задач, умение осознанно и непринуждённо строить речевое высказывание, рефлексия способов и условий действий
Коммуникативные УУД:
-управление поведением партнёра- контроль,коррекция, оценка его действий
8.Обобщение и систематизация знаний
-Какая была тема урока?
-Какие части слова вы знаете?
-Ребята, покажите мне часть слова, с помощью которого образуется форма одного и того же слова. Назовите примеры формы одного и того же слова. Молодцы.
— Покажите главную значимую часть слова.(корень)
-Назовите правила правописания корня.(Проверяемые и непроверяемые безударные гласные в корне)
-Назовите слова с проверяемыми гласными в корне.
— Ещё какие правила правописания корня вы знаете? (звонкие и глухие парные согласные в корне; непроизносимые согласные в корне)
— Приведите примеры.
-А теперь покажите мне часть слова, с помощью которой образуются новые слова.
-Как вы думаете, для чего важно знать, как устроено слово и как это поможет нам в общении?
Называют основные позиции материала и как они их усвоили
Познавательные УУД:
Общеучебные действия
-рефлексия способов и условий действия, контроль и оценка процесса и результатов деятельности
9.Домашнее задание.
-Домашнее задание у вас будет необычным. Задание на дом будет такое –на альбомных листах вам нужно будет «посадить» какой – либо корень и «вырастить» как можно больше однокоренных слов.
-Посмотрите, ребята, как Аня посадила слово «зима» и вырастила из него однокоренные слова:
Зима,зимушка, зимний, зимовать, зимовье.
-А вот заглянув на страницы «Толкового словаря живого великорусского языка» Владимира Ивановича Даля, Аня познакомилась и с другими родственниками слова «зима». Она нашла в словаре слова: зимка, зимочка, зимонька. А если она суровая, долгая, то – зимища. А если тёплая, слякотная – то зимишка.
Записывают д\з
Регулятивные УУД:саморегуляция, прогнозирование
10.Рефлексия учебной деятельности
-И так, наш урок подхошёл к концу, мы очень много выполнили различных заданий.
— Какое настроение у вас в конце урока? Покажите смайлик.
-Посмотрите на дверь, что вы видите?(ель)
-Как вы думаете, почему появилась ель в нашем классе? (Приближается Новый год)
-А давайте нашу красавицу превратим в нарядную новогоднюю ёлку. Украсим ёлочку шарами.
-Поднимите красный сигнал светофорика, кто считает, что у него возники трудности на уроке. Прикрепите на ёлку свои сигналы.
-Если немного что-то не получилось – поднимите жёлтый сигнал. Прикрепите на ёлку свои сигналы.
— Если вы считаете, что на уроке у вас все получилось — поднимите зелёные сигналы.
Прикрепите на ёлку свои сигналы.
-Я думаю, что Зимушке-зиме понравилось, как вы сегодня работали на уроке, и я тоже вас хочу похвалить- вы молодцы! И за урок я вам подарю зведу.(Прикрепляю на верхушку ели) Спасибо за урок.
Формулируют конечный результат своей работы на уроке.
высказывают свои впечатления от урока
Регулятивные УУД:
-оценка-выделение и осознание учащимся того,что уже усвоено и что, ещё нужно усвоить, осознание качества и уровня усвоения
Удвоенная согласная буква на стыке приставки и корня. 3-й класс
Цель: знакомство с орфограммой – удвоенная согласная на стыке приставки и корня.
Задачи:
Образовательные: с
истематизировать знания о правописании удвоенных согласных в корне и на стыке приставки и корня;

совершенствовать навыки грамотного и осознанного правописания слов.

Развивающие:
расширять и активизировать словарный запас;

расширять знания о русском языке;

развивать творческие способности учащихся, наблюдательность, внимание, память.

Воспитательные:
воспитывать навыки сотрудничества;

формировать навыки самостоятельной и групповой работы;

воспитывать интерес к предмету.

Оборудование: карточки со словами, портрет писателя М.Горького, аншлаг со словами писателя
Проблема: научиться писать слова с удвоенной согласной буквой.
Проблемный вопрос: Почему пишется удвоенная согласная буква.
Пути решения:
запомнить эти слова;

посмотреть в словаре;

разобрать по составу слово.

Девиз урока: Чтобы хорошо писать, надо хорошо знать свой родной язык. (М.Горький)
ХОД УРОКА
1. Оргмомент
– Здравствуйте, ребята. Возьмите друг друга за руки, улыбнитесь и пожелайте своим товарищам по парте успешной работы на уроке. Девизом нашего урока сегодня будут слова известного писателя Максима Горького: «ЧТОБЫ ХОРОШО ПИСАТЬ, НАДО ХОРОШО ЗНАТЬ СВОЙ РОДНОЙ ЯЗЫК» Как понимаете эти слова? (Ответы детей)
Вывод: Насколько хорошо человек знает язык, настолько грамотно будет писать.
2. Минута чистописания
– Перед вами выставка детских журналов. Многие из вас знакомы с ними. Какие рубрики в журналах вы любите читать? (Ответы детей)
– Предлагаю урок начать с головоломки. Игра «Закодированное слово». Я прочитаю ряд слов. Ваша задача – выделить в каждом слове лишь первые буквы и записать их в том же порядке, в котором они прозвучали, у вас получится новое слово.

ХОККЕЙ (хорошо, облако, кино, капуста, ель, йод)
ФИЛИПП (филин, иголка, ластик, индюк, парта, пенал)
КЛАСС (круг, лампа, абрикос, свет, суп)
КРОССОВКИ (камень, ромашка, очки, сом, стул, обруч, ванна, ключ, ириска)

– Какие получили слова? (Вывешивается аншлаг)

ХОККЕЙ
ФИЛИПП
КЛАСС
КРОССОВКИ

– Что особенного в написании слов, которые получили? (Ответы детей)
– А теперь мы с вами составим «узор» из удвоенных согласных букв.
КК ПП СС КК ПП СС
3. Работа по теме урока
а) АНАГРАММА.
– Проследите «путь» точки по стрелке и вы получите слово.
– Какое слово получили? (КОРРЕСПОНДЕНТ) (аншлаг, запись слова в тетради)
– Кого так называют? (Ответы детей)
В «Толковом словаре» С.И. Ожегова: КОРРЕСПОНДЕНТ – это автор заметки, сотрудник газеты, журнала, радио, который посылает сообщения с разных мест.
– На уроке каждый из вас побывает в роли «корреспондента». Мы с вами соберем материал и оформим страницу к детскому журналу.
4. Постановка проблемного вопроса
– Мы записали слова (Хоккей, Филипп, класс, кроссовки). Почему эти слова пишутся с удвоенной согласной? (Удвоенная согласная стоит в корне слова, многие слова из словаря, вывешивается схема)
– Я предлагаю вам еще слова РАССКАЗ, РАССВЕТ.
Проблемный вопрос: Почему пишется удвоенная согласная?
Варианты ответов:
словарные слова

в корне слова

долгий звук

другой случай

Вариантов ответов много. Итак, нужно выбрать правильный ответ. Что для этого нужно сделать? (Разобрать слово по составу)
Подходят слова к схеме? Попробуйте объяснить: почему пишется удвоенная согласная? (Удвоенная согласная пишется на стыке приставки и корня, т.к. корень начинается с той же согласной буквы, с какой заканчивается приставка) Наши слова подходят к другой схеме. (Вывешивается аншлаг)

5. Первичное закрепление
– А теперь проверим свои знания. Проведем игру «Сортировщик». Задание: соотнести слова к данным схемам.
МАССАЖ, РАССОЛЬНИК, ДЕД МОРОЗ, КРОССВОРД, РАССЕРДИЛСЯ, ХОЛОД, КРОСС, ВВИНТИЛ, СНЕЖИНКИ, КИРИЛЛ, ОТТАЯЛ, ЗИМА, ЖАННА, ОТТОЛКНУЛ, МОРОЗ, КАССА, РАССТОЯНИЕ, МЕТЕЛЬ, РОССИЯ, ОТТАЩУ, СУГРОБ, БАССЕЙН, СУММА.
– Молодцы, ребята, вы получили две группы слов, но у нас остались еще слова. Как можно озаглавить эту группу слов? (ЗИМА)
6. Составление деформированного текста
Задание: Каждая группа корреспондентов получает текст. Ребята, нам нужно составить заметку для нашей странички. Найдите в тексте слова на нашу новую орфограмму.
НА УРОКЕ ПРИСУТСТВУЮТ УЧИТЕЛЯ РАЗНЫХ ШКОЛ. ШКОЛЬНИКИ РАССМАТРИВАЮТ НОВУЮ ОРФОГРАММУ. ИДЕТ УРОК РУССКОГО ЯЗЫКА. НАШ КЛАСС СОБИРАЕТ МАТЕРИАЛ ДЛЯ СТРАНИЦЫ К ДЕТСКОМУ ЖУРНАЛУ.
ЗАБАВНЫЕ ИГРУШКИ НАС РАССМЕШИЛИ. ЕЩЕ УЧИЛИСЬ ЛЕПИТЬ ПОДЕЛКИ ИЗ ГЛИНЫ. В СУББОТУ НАШ КЛАСС ПОБЫВАЛ В ХУДОЖЕСТВЕННОМ МУЗЕЕ ГОРОДА КУНГУРА. МЫ ПОСМОТРЕЛИ КАРТИНЫ СЕМЬИ ИГОШЕВЫХ.
ДОЛГО СТОЯЛА ОТТЕПЕЛЬ. ГРУППА ДЕТЕЙ С РАДОСТЬЮ БАРАХТАЛИСЬ В СНЕГУ. И ВОТ ВЫПАЛ ПЕРВЫЙ ПУШИСТЫЙ СНЕГ. ОСЕНЬ ЗАДЕРЖАЛАСЬ В НАШЕМ ПОСЕЛКЕ.
7.Домашнее задание
– Вот и готова наша страница. Не хватает материала еще для одной рубрики. Кто больше получит лучиков для «СОЛНЫШКА»
8. Итог урока: На уроке мы с вами играли, сочиняли, творили и вот мы с вами собрали материал для нашей страницы. Посмотрите и скажите какая самая главная рубрика?
9. Рефлексия
– Юные корреспонденты, вам предстоит «собрать» материал о нашем уроке. Закончите, пожалуйста, предложение:
НА УРОКЕ Я …
ПОСЛЕ УРОКА Я ПОСТАРАЮСЬ …
УРОК БЫЛ …
УРОК МНЕ …
(PDF) Внутренняя и внешняя оценки систем синтаксического анализа
систем. Существует очевидная потребность в фреймворках для внешних оценок парсеров
для различных приложений NLP
.
Дальнейшие исследования, чтобы подтвердить этот вывод, будут
попытаться свести к минимуму возникновение вариабельности
в экспериментах, используя один и тот же корпус
как для внутренних, так и для внешних оценок
и / или используя Система извлечения ответов
работает на уровне грамматических отношений вместо
МЗФ.Дополнительные дальнейшие исследования будут
использовать другие методы внутренней оценки
гига и внешние оценки в контексте
различных других установок встраивания.
Выражение признательности
Это исследование поддержано грантом нового персонала Macquarie Uni-
Versity MUNS – 9601/0069.
Ссылки
Шринивас Бангалор, Ануп Саркар, Кристин Доран,
и Бет Энн Хоккей. 1998. Грамматика и парсер
Оценка
в проекте XTAG.В Proc. Семинар
по оценке систем синтаксического анализа, LREC98.
Эзра Блэк, С.П. Абни, Д. Фликингер, К. Гданец,
Р. Гришем, П. Харрисон, Д. Хиндл, Р. Ингрия,
Ф. Елинек, Дж. Клаванс, М. Либерман, М. Mar-
cus, S. Roukos, B. Santorini и T. Strzalkowski.
1991. Процедура количественного сравнения синтаксического покрытия
английских грамматик. В Proc.
DARPA Speech and Natural Language Workshop,
pages 306–311, Pacific Grove, CA.Морган Кауф-
манн.
Эзра Блэк. 1996. Оценка широкого охвата
парсеров естественного языка. Рональд А. Коул, Джозеф
Мариани, Ханс Ушкорейт, Энни Зенен и Виктор
Зуэ, редакторы, Обзор современного состояния в Ху-
man Language Technology, страницы 488–490. CSLU,
Орегонский институт аспирантуры.
Джон Кэрролл, Тед Бриско и Антонио Санфилиппо.
1998. Оценка парсера: обзор и новый pro-
posal.В Proc. LREC98.
Джон Кэрролл, Г. Миннен и Т. Бриско. 1999. Аннотации Corpus
для оценки парсера.
Майкл Джон Коллинз. 1996. Новый статистический парсер
, основанный на биграммных лексических зависимостях. В Proc.
ACL. Санта Круз.
Энн Копестейк, Дэн Фликингер и Иван А. Саг.
1997. Семантика минимальной рекурсии: введение. Технический отчет, CSLI, Стэнфордский университет,
Стэнфорд, Калифорния.
Дональд Дэвидсон.1967. Логическая форма действия
предложения. Николас Решер, редактор, The Logic of
Decision and Action, стр. 81–120. Univ. Питтс-
Бург Пресс.
Кристиан Феллбаум. 1998. Wordnet: Введение. В
Кристиан Феллбаум, редактор WordNet: электронная лексическая база данных
, язык, речь и общение,
катион, страницы 1–19. MIT Press, Камбридж, Массачусетс.
Джулия Р. Галльерс и Карен Спарк Джонс. 1993. Evalu-
изучающие системы обработки естественного языка.Techni-
Cal Report TR-291, Computer Laboratory, Univer-
sity of Cambridge.
Джерри Р. Хоббс. 1985. Онтологическая распущенность. В
Proc. ACL’85, страницы 61–69. Чикагский университет,
Ассоциация компьютерной лингвистики.
Тимо Ярвинен и Паси Тапанайнен. 1997. Анализатор плотности depen-
для английского языка. Технический отчет TR-1,
Департамент лингвистики, Университет Хельсинки,
Хельсинки.
Деканг Лин.1995. Метод на основе зависимостей для
, оценивающий синтаксические анализаторы с широким охватом. В Proc. IJCAI-
95, страницы 1420–1425, Монреаль, Канада.
Диего Молла, Рольф Швиттер, Михаэль Хесс и
Рэйчел Фурнье. 2000. Экстранс, система выдачи ответов
. Т.А.Л., 41 (2): 495–522.
Дэниел Д. Слейтор и Дэви Темперли. 1993. Парсинг
Английский язык с привязкой грамматики. В Proc. Третий национальный семинар Inter-
по технологиям синтаксического анализа, страницы
277–292.
Ричард Ф. Э. Сатклифф, Хайнц-Детлев Кох и Ан-
Нетте Макэллиготт, редакторы. 1996. Промышленный анализ
руководств по программному обеспечению. Родопи, Амстердам.
Паси Тапанайнен и Тимо Ярвинен. 1997. Анализатор проективных зависимостей не
. В Procs. АНЛП-97.
ACL.
Эллен М. Вурхиз. 2001a. Обзор системы ответов на вопросы TREC
2001. В Эллен М.
Вурхиз и Донна К. Харман, редакторы, Proc.
TREC-10, номер 500-250 в специальной публикации NIST —
катион.NIST.
Эллен М. Вурхиз. 2001b. На вопрос TREC
отвечает трек. Инженерия естественного языка,
7 (4): 361–378.
семантический разбор именованных сущностей
Абстрактные
Имена людей, даты, местонахождение, организации и различные числовые выражения, вместе называемые Именованными сущностями, используются для передачи определенных значений людям точно так же, как идентификаторы и константы передают значение интерпретатору компьютерного языка. Ответы на вопросы на естественном языке могут быть полезны благодаря пониманию значения этих выражений, потому что ответы в тексте часто формулируются иначе, чем вопросы, и друг от друга.Например, «11 сентября» может означать то же, что и «11 сентября», а «мэр Руди Джулиани» может быть тем же человеком, что и «Рудольф Джулиани». Система Sepia, представленная здесь, использует словарь лямбда-выражений и слегка контекстно-зависимый синтаксический анализатор для создания структуры данных для каждой именованной сущности. Дизайн синтаксического анализатора и грамматики вдохновлен комбинационной категориальной грамматикой. Структуры данных предназначены для фиксации семантических зависимостей с использованием общих синтаксических форм. Sepia отличается от других парсеров естественного языка тем, что не использует конвейерную архитектуру.Пока в архитектуре нет статистической составляющей. Чтобы оценить Sepia, я использую примеры, чтобы проиллюстрировать ее качественные отличия от других систем именованных сущностей, я измеряю производительность компонентов на основе полученных данных обучения соревнований по автоматическому извлечению контента (ACE). и я оцениваю сквозную производительность в конкурсе на ответы на вопросы TREC-12 Infolab. В конце сентября Sepia будет участвовать в гонке ACE Entity Detection and Tracking.
Описание
Диссертация (С.М.) — Массачусетский технологический институт, факультет электротехники и информатики, февраль 2004 г.
Включает библиографические ссылки (стр. 123-129).
Отдел
Массачусетский Институт Технологий. Кафедра электротехники и информатики; Массачусетский Институт Технологий. Кафедра электротехники и информатики
Издатель
Массачусетский технологический институт
Ключевые слова
Электротехника и информатика.
Другие семинары и мероприятия (2008)
Другие семинары и мероприятия (2008)
Содержание
Материалы 9-го семинара SIGdial по дискурсу и диалогу 31 статья
Труды третьего семинара по вопросам преподавания компьютерной лингвистики 17 статей
Труды третьего семинара по статистическому машинному переводу 37 статей
Протоколы ACL-08: Второй семинар HLT по синтаксису и структуре в статистическом переводе (SSST-2) 12 статей
Программная инженерия, тестирование и обеспечение качества для обработки естественного языка 13 статей
Труды семинара по текущим тенденциям в биомедицинской обработке естественного языка 29 статей
Протоколы десятого заседания Специальной группы ACL по компьютерной морфологии и фонологии 9 документов
Proceedings of the ACL-08: HLT Workshop on Mobile Language Processing 8 статей
Труды третьего семинара по инновационному использованию НЛП для создания образовательных приложений 14 статей
Труды семинара по синтаксическому анализу немецкого языка. 9 статей
Труды пятой Международной конференции по естественному языку 42 статьи
Coling 2008: Материалы семинара по человеческим суждениям в компьютерной лингвистике 10 статей
Coling 2008: Материалы семинара по кросс-платформенной и междоменной оценке парсеров 9 статей
Coling 2008: Материалы семинара Извлечение и обобщение многоязычной информации из разных источников 10 статей
Coling 2008: Материалы семинара по обработке речи для критически важного для безопасности перевода и повсеместных приложений 12 статей
Coling 2008: Труды семинара по знаниям и рассуждению для ответов на вопросы 7 документов
Coling 2008: Труды семинара по грамматической инженерии через фреймворки 9 статей
Coling 2008: Материалы 2-го семинара по поиску информации для ответов на вопросы 11 статей
Coling 2008: Материалы семинара по когнитивным аспектам лексики (COGALEX 2008) 15 статей
Coling 2008: Труды 3-го семинара по текстовым графам по основанным на графах алгоритмам для обработки естественного языка 10 статей
CoNLL 2008: Материалы Двенадцатой конференции по компьютерному изучению естественного языка 41 статья
Семантика в обработке текстов.Труды конференции ШАГ 2008 33 статьи
Труды девятого международного семинара по древовидной грамматике и родственным структурам (TAG + 9) 23 статьи
вверх
pdf (полный)

bib (полный) Материалы 9-го семинара SIGdial по дискурсу и диалогу
pdf bib
Материалы 9-го семинара SIGdial по дискурсу и диалогу
Дэвид Шланген | Бет Энн Хоккей
pdf bib
Оптимизация пороговых значений конечных точек с использованием функций диалога в системе разговорного диалога
Antoine Raux | Максин Эскенази
pdf bib
Аннотации уверенности на основе ответов для систем разговорного диалога
Александр Грюнштейн
pdf bib
Изучение N-лучших моделей коррекции на основе неявной обратной связи с пользователем в мультимодальном приложении локального поиска
Дэн Бохус | Сяо Ли | Патрик Нгуен | Джеффри Цвейг
pdf bib
Соглашение и споры в диалоге
Алекс Ласкаридес | Николас Ашер
pdf bib
Реактивное резервирование и понимание слушателя при указании направления
Рэйчел Бейкер | Аластер Гилл | Жюстин Касселл
pdf нагрудник
Семантическое согласование в диалоге: механизмы согласования
Грегори Миллс | Пэт Хили
pdf bib
Степени заземления на основе доказательств понимания
Антонио Роке | Дэвид Траум
pdf bib
Быстрое развертывание речевых приложений на основе грамматики с активным изучением и отложенными грамматиками
Тим Пэк | Судип Ганде | Макс Чикеринг
pdf bib
Постоянное информационное состояние в архитектуре, ориентированной на данные
Себастьян Варгес | Джузеппе Риккарди | Сильвия Квартерони
pdf bib
Говорить, не зная, что сказать… или когда закончить
Анна Ялмарссон
pdf bib
Изучение контрастных связок в рейтинге реализации предложений
Crystal Nakatsu
pdf bib
Что такое резюме собрания? Анализ сводок человеческих экстрактов в корпусе собраний
Фэй Лю | Ян Лю
pdf bib
Простой метод разрешения определенной ссылки в общем визуальном контексте
Александр Зиберт | Дэвид Шланген
pdf bib
Структура для создания диалоговых агентов на основе модели с несколькими экспертами
Микио Накано | Котаро Фунакоши | Юджи Хасэгава | Хироши Цуджино
pdf bib
От GEMINI к DiaGen: улучшение разработки речевых диалогов для встроенных систем
Стефан Хамерич
pdf bib
Количественная оценка многоточия в диалоге: указатель взаимопонимания
Маркус Колман | Араш Эшги | Пэт Хили
pdf bib
Неявная фильтрация предложений в многосторонних обсуждениях для достижения консенсуса
Ясухиро Катагири | Ёске Мацусака | Ясухару Ден | Мика Эномото | Масато Ишизаки | Кацуя Таканаши
pdf bib
Оптимальный диалог в системах оценки потребителей с использованием POMDP Framework
Чжифэй Ли | Патрик Нгуен | Джеффри Цвейг
pdf bib
Обучение и оценка диалоговой системы HIS POMDP в шуме
Милица Гашич | Саймон Кейзер | Франсуа Мэрес | Йост Шацманн | Блез Томсон | Кай Ю | Стив Янг
pdf bib
Вероятностная структура на основе фрейма для управления речевым диалогом с использованием примеров диалога
Kyungduk Kim | Чхонджэ Ли | Сангкеун Юнг | Гэри Кынбэ Ли
pdf bib
Говорить больше, чем вы: лексический, акустический / просодический и дискурсивный увлечение в системах разговорного диалога
Джулия Хиршберг
pdf bib
Взаимоотношения мнений на уровне дискурса: аннотационное исследование
Swapna Somasundaran | Йозеф Руппенхофер | Джанис Вибе
pdf bib
Аргументативный диалог человека и компьютера для автоматизированного убеждения
Пьер Эндрюс | Суреш Манандхар | Марко Де Бони
pdf bib
Моделирование голосового взаимодействия для независимой от текста характеристики участников многостороннего разговора
Корнель Ласковски | Мари Остендорф | Таня Шульц
pdf bib
Моделирование и определение решений в многостороннем диалоге
Raquel Fernández | Мэтью Фрэмптон | Патрик Элен | Мэтью Пурвер | Стэнли Питерс
pdf bib
Пользовательское моделирование как тестирование систем речевого диалога
Hua Ai | Fuliang Weng
pdf bib
Заместитель по оценке моделей согласованности диалога
Sudeep Gandhe | Дэвид Траум
pdf bib
Структура для модельной оценки систем разговорного диалога
Себастьян Мёллер | Найджел Уорд
pdf bib
Влияние изменения стиля вывода диалоговой системы на суждения пользователей и стиль ввода
Ivana Kruijff-Korbayová | Ольга Кукина
pdf bib
Упрощение развертывания генерации на основе грамматики в диалоговых системах
Дэвид ДеВолт | Дэвид Траум | Рон Арстейн
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Материалы Третьего семинара по вопросам обучения компьютерной лингвистике
pdf bib
Материалы третьего семинара по вопросам преподавания компьютерной лингвистики
Марта Палмер | Крис Брю | Фэй Ся
pdf bib
Преподавание компьютерной лингвистики большой и разнообразной группе студентов: курсы, инструменты и межведомственное взаимодействие
Джейсон Болдридж | Катрин Эрк
pdf bib
Создание гибкой совместной интенсивной магистерской программы в области компьютерной лингвистики
Эмили М.Бендер | Фэй Ся | Эрик Банслебен
pdf bib
Учебная программа CL первокурсников: преимущества избыточности
Heike Zinsmeister
pdf bib
Определение основных знаний для вводной программы компьютерной лингвистики
Стивен Берд
pdf bib
Стратегии преподавания «смешанной» компьютерной лингвистики
Эрик Фослер-Люсье
pdf bib
Эволюция курса статистического НЛП
Фэй Ся
pdf bib
Изучение проблем больших данных в учебной программе: пример использования MapReduce
Джимми Лин
pdf bib
Междисциплинарное обучение с использованием набора инструментов для естественного языка
Стивен Берд | Эван Кляйн | Эдвард Лопер | Джейсон Болдридж
pdf bib
Объединение открытого исходного кода с исследованиями для реинжиниринга практического вводного курса НЛП
Нитин Маднани | Бонни Дж.Дорр
pdf bib
От нуля до разговорной системы диалога в одном квартале: обучение лингвистов компьютерной лингвистике с помощью Regulus
Beth Ann Hockey | Гвен Кристиан
pdf bib
Североамериканская олимпиада компьютерной лингвистики (NACLO)
Драгомир Р. Радев | Лори Левин | Томас Э. Пейн
pdf bib
Competitive Grammar Writing
Джейсон Эйснер | Ной А. Смит
pdf bib
Изучение дискурса и диалога с помощью SIDGrid
Gina-Anne Levow
pdf bib
Преподавание НЛП для специалистов по компьютерным наукам с помощью приложений и экспериментов
Рева Фридман
pdf bib
Психокомпьютерная лингвистика: путь к программе компьютерной лингвистики
Уильям Грегори Сакас
pdf нагрудник
Поддержка сотрудничества путем преподавания основ
Мэтью Стоун
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Труды Третьего семинара по статистическому машинному переводу
pdf bib
Труды третьего семинара по статистическому машинному переводу
Крис Каллисон-Берч | Филипп Коэн | Кристоф Монц | Джош Шредер | Кэмерон Шоу Фордайс
pdf bib
Эмпирическое исследование удаления исходного слова для фразового статистического машинного перевода
Chi-Ho Li | Хайлей Чжан | Донгдун Чжан | Му Ли | Мин Чжоу
pdf bib
Богатый контекст на стороне источника для статистического машинного перевода
Кевин Гимпел | Ной А.Смит
pdf bib
Дискриминационное выравнивание слов посредством моделирования матрицы выравнивания
Jan Niehues | Стефан Фогель
pdf bib
Регуляризация и поиск минимальной частоты ошибок Обучение
Daniel Cer | Дэн Джурафски | Кристофер Д. Мэннинг
pdf bib
Эффективность обучения системы машинного перевода: статистический и вычислительный анализ
Марко Турки | Тейл Де Би | Нелло Кристианини
pdf bib
Использование синтаксиса для повышения точности выравнивания слов для машинного перевода на основе синтаксиса
Victoria Fossum | Кевин Найт | Стивен Эбни
pdf bib
Использование мелкой синтаксической информации для улучшения выравнивания и изменения порядка слов для SMT
Josep M.Crego | Низар Хабаш
pdf bib
Улучшенный преобразователь от дерева к строке для машинного перевода
Ding Liu | Даниэль Гильдеа
pdf bib
Дополнительная метаоценка машинного перевода
Крис Каллисон-Берч | Кэмерон Фордайс | Филипп Коэн | Кристоф Монц | Джош Шредер
pdf bib
Статистические системы перевода Limsi для WMT‘08
Daniel Déchelotte | Жиль Адда | Александр Аллаузен | Элен Бонно-Мейнар | Оливье Галибер | Жан-Люк Говен | Филипп Лангле | Франсуа Ивон
pdf bib
Система перевода MetaMorpho
Аттила Новак | Ласло Тиханьи | Gábor Prószéky
pdf bib
Meteor, M-BLEU и M-TER: показатели оценки для высокой корреляции с человеческим рейтингом результатов машинного перевода
Abhaya Agarwal | Алон Лэви
pdf bib
Первые шаги к универсальной французско-английской системе статистического машинного перевода
Holger Schwenk | Жан-Батист Фуэ | Жан Сенеллар
pdf bib
Система машинного перевода Вашингтонского университета для ACL WMT 2008
Amittai Axelrod | Мэй Ян | Кевин Дух | Катрин Кирхгоф
pdf bib
Система статистического машинного перевода на основе Ngram TALP-UPC для ACL-WMT 2008
Максим Халилов | Адольфо Эрнандес Х.| Марта Р. Коста-Хусса | Хосеп М. Крего | Карлос А. Энрикес К. | Патрик Ламберт | Хосе А. Р. Фоноллоса | Хосе Б. Мариньо | Рафаэль Э. Банчс
pdf bib
Перевод на европейский язык с взвешенными конечными преобразователями: система CUED MT для семинара ACL 2008 года по SMT
Graeme Blackwood | Адриа де Гисперт | Джейми Брунинг | Уильям Бирн
pdf bib
Эффекты морфологического анализа при переводе с немецкого на английский
Сара Стимн | Мария Хольмквист | Ларс Аренберг
pdf bib
На пути к повышению качества машинного перевода для немецко-английских языковых пар
Philipp Koehn | Абхишек Арун | Хиеу Хоанг
pdf bib
Фразовый и глубокий синтаксический англо-чешский статистический машинный перевод
Ондржей Бояр | Ян Гайч
pdf bib
Улучшение англо-испанского статистического машинного перевода: эксперименты по адаптации предметной области, перефразированию предложений, токенизации и преобразованию
Преслав Наков
pdf bib
Улучшение выравнивания слов с помощью оценок уверенности на основе языковой модели
Нгуен Бах | Цинь Гао | Стефан Фогель
pdf bib
Структура регрессии ядра для машинного перевода: описание системы UCL для задачи общего перевода WMT 2008
Zhuoran Wang | Джон Шоу-Тейлор
pdf bib
Использование функций синтаксической связи для различения переводов на основе фраз (общая задача перевода WMT-08)
Василина Никулина | Марк Дыметман
pdf bib
Статистические системы перевода для французско-английского и немецко-английского машинного перевода
Грег Ханнеман | Эдмунд Хубер | Абхая Агарвал | Вамши Амбати | Алок Парликар | Эрик Петерсон | Алон Лэви
pdf bib
TectoMT: высокомодульная система MT с тектограмматикой, используемая в качестве слоя переноса
Zdeněk abokrtský | Ян Птачек | Петр Паяс
pdf нагрудник
MaTrEx: система DCU MT для WMT 2008
John Tinsley | Яньцзюнь Ма | Сильвия Оздовская | Энди Уэй
pdf bib
Можем ли мы заново изучить систему RBMT?
Лоик Дугаст | Жан Сенеллар | Филипп Коэн
pdf bib
Использование Moses для интеграции нескольких машин машинного перевода на основе правил в гибридную систему
Андреас Эйзеле | Кристиан Федерманн | Эрве Сен-Аманд | Майкл Еллингхаус | Тереза Херрманн | Ю Чен
pdf bib
Инкрементальное согласование гипотез для построения беспорядочных сетей с применением комбинации систем машинного перевода
Антти-Вейкко Рости | Бин Чжан | Спирос Мацукас | Ричард Шварц
pdf bib
Роль псевдоссылки в оценке MT
Джошуа Альбрехт | Ребекка Хва
pdf bib
Рейтинг vs.Регрессия в оценке машинного перевода
Кевин Дух
pdf bib
Набор функций для автоматической оценки MT
Хесус Хименес | Луис Маркес
pdf bib
Быстро, легко и дешево: построение моделей статистического машинного перевода с помощью MapReduce
Крис Дайер | Аарон Кордова | Алекс Монт | Джимми Лин
pdf bib
Динамическая интерполяция моделей для статистического машинного перевода
Эндрю Финч | Эйитиро Сумита
pdf bib
Улучшенный статистический машинный перевод с помощью сегментации нескольких китайских слов
Ruiqiang Zhang | Кейджи Ясуда | Эйитиро Сумита
pdf bib
Оптимизация сегментации китайских слов для повышения производительности машинного перевода
Pi-Chuan Chang | Мишель Галлей | Кристофер Д.Manning
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Труды ACL-08: Второй семинар HLT по синтаксису и структуре в статистическом переводе (SSST-2)
pdf bib
Протоколы ACL-08: Второй семинар HLT по синтаксису и структуре в статистическом переводе (SSST-2)
Дэвид Чанг | Декай Ву
pdf bib
Наложение ограничений из дерева источников на ограничения ITG для SMT
Хирофуми Ямамото | Хидео Окума | Эйитиро Сумита
pdf bib
Масштабируемый декодер для машинного перевода на основе синтаксического анализа с поддержкой состояния модели эквивалентного языка
Чжифэй Ли | Санджив Худанпур
pdf bib
Модели предшествующего вывода для формально-синтаксического перевода с использованием лингвистически-синтаксического анализа и древовидных ядер
Bowen Zhou | Бинг Сян | Сяодан Чжу | Юйцин Гао
pdf bib
Обобщение локальных моделей перевода
Михаил Суботин
pdf bib
Управляемый правилами декодер динамического программирования для статистической обработки данных
Christoph Tillmann
pdf bib
Синтаксическое переупорядочение, интегрированное с SMT на основе фраз
Jakob Elming
pdf bib
Эксперименты по распознаванию фразовых переводов по признакам синтаксической связи
Василина Никулина | Марк Дыметман
pdf bib
Множественные перестановки в фразовом машинном переводе
Niyu Ge | Абэ Иттичерия | Кишоре Папинени
pdf bib
Улучшение выравнивания слов с помощью синтаксических зависимостей
Яньцзюнь Ма | Сильвия Оздовская | Яньли Сун | Энди Уэй
pdf bib
Индуктивное обнаружение языковых характеристик посредством кластеризации минимальных пар: на пути к многофункциональным грамматикам в машинном переводе
Джонатан Х.Кларк | Роберт Фредеркинг | Лори Левин
pdf bib
Управляемое синтаксисом изучение эквивалентов суб-предложений и правил перевода из разобранных параллельных корпусов
Алон Лави | Алок Парликар | Vamshi Ambati
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Программная инженерия, тестирование и обеспечение качества обработки естественного языка
pdf bib
Разработка, тестирование и обеспечение качества программного обеспечения для обработки естественного языка
K.Бретоннель Коэн | Боб Карпентер
pdf bib
Повышение удобства обслуживания модулей оценки NLP посредством декларативных реализаций
Terry Heinze | Марк Лайт
pdf bib
Проверка типа в формально нетипизированных системах
Дик Крауч | Трейси Холлоуэй Кинг
pdf bib
zymake: Система вычислительных рабочих процессов для машинного обучения и обработки естественного языка
Эрик Брек
pdf bib
Оценка влияния размера банка деревьев в практическом приложении для синтаксического анализа
Kenji Sagae | Юсуке Мияо | Руна Сэтре | Дзюнъити Цудзи
pdf bib
Адаптация наборов естественных тестов для оценки ответов на клинические вопросы
Дина Демнер-Фушман
pdf bib
Тестирование программного обеспечения и предположение о естественных данных при обработке естественного языка
K.Бретоннель Коэн | Уильям А. Баумгартнер мл. | Лоуренс Хантер
pdf bib
Создание BioWordNet с использованием структур данных WordNet и инфраструктуры программного обеспечения WordNet — история неудач
Майкл Попрат | Елена Байсвангер | Удо Хан
pdf bib
Быстрое, масштабируемое и надежное создание управляемого естественного языка
Дэвид Хардкасл | Ричард Пауэр
pdf bib
Параллельные реализации инструмента выравнивания слов
Qin Gao | Стефан Фогель
pdf bib
Дизайн декодера Моисея для статистического машинного перевода
Хиеу Хоанг | Филипп Коэн
pdf bib
Инструмент поиска на основе Баквальтера в качестве языкового ресурса для изучающих арабский язык
Джеффри Мичер | Клэр Восс
pdf bib
Реинжиниринг предметно-независимой структуры для систем разговорного диалога
Филипе М.Мартинс | Ана Мендес | Масио Фрейтас Вивейрос | Хоана Пауло Пардаль | Педро Арес | Нуно Дж. Мамеде | Жоао Паулу Нето
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Труды семинара по текущим тенденциям в биомедицинской обработке естественного языка
pdf bib
Материалы семинара по текущим тенденциям в биомедицинской обработке естественного языка
Дина Демнер-Фушман | София Ананиаду | Кевин Бретоннель Коэн | Джон Пестиан | Дзюнъити Цудзи | Бонни Уэббер
pdf bib
Ядро графа для экстракции белок-белкового взаимодействия
Antti Airola | Сампо Пийсало | Яри Бьёрне | Тапио Пахиккала | Филип Гинтер | Тапио Салакоски
pdf bib
Извлечение клинических взаимосвязей из рассказов пациентов
Ангус Робертс | Роберт Гайзаускас | Марк Хеппл
pdf bib
Использование автоматической оптимизации функций для создания адаптируемой системы извлечения отношений
Barry Haddow
pdf bib
Поиск генетической информации из биомедицинской литературы
Каталина О.Тюдор | К. Виджай-Шанкер | Карл Дж. Шмидт
pdf bib
Ускорение аннотации редких именованных сущностей с помощью динамического выбора предложений
Йошимаса Цуруока | Дзюнъити Цудзи | София Ананиаду
pdf bib
Корпус BioScope: аннотация отрицания, неопределенности и их объема в биомедицинских текстах
Дьёрдь Сарвас | Вероника Винче | Ричард Фаркас | Янош Чирик
pdf bib
Распознавание спекулятивного языка в статьях биомедицинских исследований: лингвистически мотивированная перспектива
Халил Киликоглу | Сабина Берглер
pdf bib
Каскадные классификаторы для уверенного распознавания химических именованных организаций
Питер Корбетт | Энн Копестейк
pdf bib
Как максимально использовать словари NE в статистике NER
Ютака Сасаки | Йошимаса Цуруока | Джон Макнот | София Ананиаду
pdf bib
Устранение неоднозначности видов для биомедицинской идентификации терминов
Xinglong Wang | Майкл Мэтьюз
pdf bib
Источники знаний для словесно-смысловой неоднозначности биомедицинского текста
Марк Стивенсон | Инькун Го | Роберт Гайзаускас | Дэвид Мартинес
pdf bib
Автоматический вывод правил индексации для MEDLINE
Aurélie Névéol | Соня Шушан | Винсент Клаво
pdf bib
Прогнозирование субклеточной локализации белка с использованием информации из текстов и последовательностей.
Hong-Woo Chun | Чисато Ямасаки | Наоми Сайчи | Масаюки Танака | Теруёси Хишики | Тадаши Иманиши | Такаши Годжобори | Джин-Донг Ким | Дзюнъити Цудзи | Тосихиса Такаги
pdf bib
Пилотная аннотация для исследования связи дискурса в биомедицинском тексте
Hong Yu | Надя Фрид | Сьюзан Макрой | Рашми Прасад | Алан Ли | Аравинд Джоши
pdf bib
Машины условных случайных полей и опорных векторов для распознавания названных сущностей расстройств в клинических текстах
Dingcheng Li | Гергана Савова | Карин Киппер-Шулер
pdf bib
Использование обработки естественного языка для классификации записок о самоубийствах
Джон Пестиан | Павел Матыкевич | Жаклин Групп-Фелан | Сара Аршман Лаванье | Дженнифер Комбс | Роберт Ковач
pdf bib
Извлечение белок-белкового взаимодействия на основе дискриминационного обучения модели состояния скрытых векторов
Deyu Zhou | Юлан Хэ
pdf bib
Предварительный подход к извлечению лекарств путем объединения ресурсов UMLS и соглашений об именах USAN
Isabel Segura-Bedmar | Палома Мартинес | Doaa Samy
pdf bib
Сопоставление клинических заметок с медицинской терминологией в пункте оказания помощи
Yefeng Wang | Джон Патрик
pdf bib
Подход к снижению затрат на аннотации для BioNLP
Майкл Бладгуд | К.Виджай-Шанкер
pdf bib
Временная аннотация клинического текста
Danielle Mowery | Хенк Харкема | Венди Чапман
pdf bib
CBR-Tagger: основанный на конкретных случаях подход к проблеме упоминания гена / белка
Мариана Невес | Моника Чагойен | Хосе Мария Карасо | Альберто Паскуаль-Монтано
pdf bib
Текстовая информация для прогнозирования функциональных свойств генов
Оана Фрунза | Диана Инкпен
pdf bib
Определение причинных и не причинных отношений в биомедицинском тексте путем классификации глаголов с использованием наивного байесовского классификатора
Питер ван дер Хорн | Барт Баккер | Гийс Гелейнсе | Ян Корст | Сергей Куркин
pdf bib
Статистическое профилирование терминов для анализа шаблонов запросов
Paul Buitelaar | Пинар Оезден Веннерберг | Соня Циллнер
pdf bib
Использование языковых моделей для выявления языковых нарушений у испанско-английских двуязычных детей
Тамар Солорио | Ян Лю
pdf bib
Повышение совместимости разнородных аннотаций: тематическое исследование
Юэ Ван | Казухиро Ёсида | Джин-Донг Ким | Руна Сэтре | Дзюнъити Цудзи
pdf bib
Адаптивное извлечение информации для сложных биомедицинских задач
Donghui Feng | Галли Бернс | Эдуард Хови
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Материалы десятого заседания Специальной группы ACL по компьютерной морфологии и фонологии
pdf bib
Протоколы десятого заседания Специальной группы ACL по компьютерной морфологии и фонологии
Джейсон Эйснер | Джеффри Хайнц
pdf bib
Приглашенный доклад: Фонологические модели в автоматическом распознавании речи
Карен Ливеску
pdf bib
Байесовское обучение через противоречивые данные: прогнозы изменения языка
Ребекка Морли
pdf bib
Байесовская модель фонологии естественного языка: генерация изменений из базовых форм
Дэвид Эллис
pdf bib
Неконтролируемая сегментация слов для сесото с использованием адаптерных грамматик
Марк Джонсон
pdf bib
Приглашенный доклад: подсчет рейтингов
Джейсон Риггл
pdf bib
Три корреляции типологической частоты систем напряжений, нечувствительных к количеству
Max Bane | Джейсон Риггл
pdf bib
Фонотаксическая вероятность и пассивность маори: вычислительный подход
‘iwi Parker Jones
pdf bib
Оценка модели агглютинативной сегментации для ParaMor
Christian Monson | Алон Лэви | Хайме Карбонелл | Лори Левин
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Материалы семинара ACL-08: HLT по обработке мобильных языков
pdf bib
Proceedings of the ACL-08: HLT Workshop on Mobile Language Processing
Barbara Rosario | Тим Пэк
pdf bib
Мультимодальный интерфейс домашних развлечений через мобильное устройство
Александр Грюнштейн | Бо-Джун Пол Сюй | Джеймс Гласс | Стефани Сенефф | Ли Хетерингтон | Скотт Сайферс | Ибрагим Бадр | Чао Ван | Шон Лю
pdf bib
Система преобразования речи в речь носимой гарнитуры
Kriste Krstovski | Майкл Дечербо | Рохит Прасад | Дэвид Сталлард | Ширин Салим | Премкумар Натараджан
pdf bib
Извлечение информации с использованием конечных автоматов и слоговых n-граммов в мобильной среде
Чунг-Нён Сон | Харксу Ким | Чонъюн Сео
pdf bib
Малые статистические модели путем случайного смешения признаков
Кузман Ганчев | Марк Дредзе
pdf bib
Обрезка смеси и придание шероховатости для масштабируемых акустических моделей
Дэвид Хаггинс-Дейнс | Александр I.Рудницкий
pdf нагрудник
Вспомогательная поддержка мобильной связи
Соня Николова | Сяоцзюань Ма
pdf bib
Распределенная база данных для мобильных приложений НЛП
Петр Хомола
вверх
bib (полный) Труды третьего семинара по инновационному использованию НЛП для создания образовательных приложений
pdf bib
Труды третьего семинара по инновационному использованию НЛП для создания образовательных приложений
Джоэл Тетро | Джилл Бурштейн | Рашель Де Феличе
pdf bib
Разработка интернет-ресурсов ICALL для русского языка
Маркус Дикинсон | Джошуа Херринг
pdf bib
Классификационные ошибки в системе оценки, не зависящей от предметной области
Rodney D.Nielsen | Уэйн Уорд | Джеймс Х. Мартин
pdf bib
Король Альфред: среда перевода для изучающих англосаксонский английский
Лиза Н. Мишо
pdf bib
Распознавание шумных романизированных японских слов в изучающих английский язык
Рио Нагата | Дзюн-ичи Какегава | Хироми Сугимото | Юкико Ябута
pdf bib
Аннотированный корпус вне его первоначального контекста: тетрадь на основе корпуса
Barbora Hladká | Ондржей Кучера
pdf bib
Отвечая на вопросы учащихся, извлекая пересказы вопросов с сайтов вопросов и ответов в социальных сетях
Delphine Bernhard | Ирина Гуревич
pdf bib
Характеристики учащегося и отзывы в диалоге с учебником
Кристи Бойер | Роберт Филлипс | Майкл Уоллис | Младен Вук | Джеймс Лестер
pdf bib
Автоматическая идентификация дискурсивных движений во введении научных статей
Ник Пендар | Елена Котос
pdf bib
Анализ статистических моделей и функций для прогнозирования трудности чтения
Майкл Хейлман | Кевин Коллинз-Томпсон | Максин Эскенази
pdf bib
Получение материалов для чтения для словарного запаса и практики чтения
Michael Heilman | Ле Чжао | Хуан Пино | Максин Эскенази
pdf bib
Классификация веб-текста в реальном времени и анализ трудности чтения
Элени Милтсакаки | Одри Траут
pdf bib
К автоматической оценке теста разговорной речи с гетерогенными типами задач
Клаус Цехнер | Сяомин Си
pdf bib
Диагностика смысловых ошибок в коротких ответах на вопросы понимания прочитанного
Стейси Бейли | Detmar Meurers
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Материалы семинара по синтаксическому анализу немецкого
pdf bib
Материалы семинара по синтаксическому анализу немецкого
Sandra Kübler | Джеральд Пенн
pdf bib
Лексикализованный анализ немецкого языка V2
Yo Sato
pdf bib
Разбор выбора с помощью немецкой HPSG-грамматики
Berthold Crysmann
pdf bib
Тегирование части речи с помощью символьного полного синтаксического анализатора: использование TIGER Treebank для оценки Fips
Yves Scherrer
pdf bib
Пересмотр влияния различных схем аннотаций на синтаксический анализ PCFG: оценка грамматической зависимости
Адриан Бойд | Детмар Мурерс
pdf bib
Разбор немецкого языка со скрытыми переменными грамматиками
Слав Петров | Дэн Кляйн
pdf bib
Анализ трех немецких древовидных структур: лексикализованные и нелексикализованные базовые планы
Анна Рафферти | Кристофер Д.Укомплектование персоналом
pdf bib
Управляемый зависимостями синтаксический анализатор для немецких представлений зависимостей и постоянных групп
Johan Hall | Йоаким Нивр
pdf bib
Общая задача PaGe 2008 по синтаксическому анализу немецкий
Sandra Kübler
up
bib (полный) Труды Пятой Международной конференции по созданию естественного языка
pdf bib
Труды Пятой Международной конференции по развитию естественного языка
Майкл Уайт | Кристалл Накацу | Дэвид Макдональд
pdf bib
Заметность и фразировка в обработке разговорного дискурса
Шари Р.Speer | Kiwako Ito
pdf bib
Язык, воплощение и социальный интеллект
Мэтью Стоун
pdf bib
Создание текстовых сводок гистограмм
Сениз Демир | Сандра Карберри | Кэтлин Маккой
pdf bib
Использование пространственных систем отсчета для создания обоснованных текстовых сводок данных с географической привязкой
Росс Тернер | Сомаяджулу Шрипада | Эхуд Рейтер | Ян Дэви
pdf bib
Сжатие предложений на основе дерева зависимостей
Катя Филиппова | Майкл Штрубе
pdf нагрудник
Extractive vs.Абстрактное обобщение оценочного текста на основе NLG: эффект противоречивости корпуса
Джузеппе Каренини | Джеки К. К. Чунг
pdf bib
Обращение к выражениям как к формулам описания логики
Карлос Аресес | Александр Коллер | Кристина Штригниц
pdf bib
Выбор атрибута для создания ссылающегося выражения: новые алгоритмы и методы оценки
Альберт Гатт | Аня Белз
pdf bib
Использование пространственных отношений при генерации выражений
Джетт Вьетен | Роберт Дейл
pdf bib
Использование тактического NLG для индукции аффективных состояний: эмпирические исследования
Ielka van der Sluis | Крис Меллиш
pdf bib
Практическая грамматика NLG из примеров
David DeVault | Дэвид Траум | Рон Арстейн
pdf bib
Точная и надежная генерация на основе LFG для китайцев
Yuqing Guo | Хайфэн Ван | Йозеф ван Генабит
pdf bib
Автоматизированные показатели, которые согласуются с человеческими суждениями о сгенерированных результатах для воплощенного разговорного агента
Мэри Эллен Фостер
pdf нагрудник
Простое, но эффективное создание обратной связи для обучения решению абстрактных задач
Синь Лу | Барбара Ди Эухенио | Стеллан Олссон | Давиде Фоссати
pdf bib
Что в сообщении? Интерпретация данных с географической привязкой для слабовидящих
Кавита Томас | Яджи Шрипада
pdf bib
Новые вопросы при планировании текста
Mick O’Donnell
pdf bib
Влияние изменения стиля вывода диалоговой системы на суждения пользователей и стиль ввода
Ivana Kruijff-Korbayová | Киприан Герстенбергер | Ольга Кукина | Ян Шель
pdf bib
Оценка интерфейса WYSIWYM на основе онтологий
Feikje Hielkema | Крис Меллиш | Питер Эдвардс
pdf bib
Важность повествования и других уроков при оценке системы NLG, обобщающей клинические данные
Эхуд Рейтер | Альберт Гатт | Франсуа Портэ | Мариан ван дер Меулен
pdf bib
Создание крупномасштабной коммерческой системы NLG для EMR
Мэри Ди Харрис
pdf bib
Степень абстракции в отношении генерации выражения и ее связь с построением набора контрастов
Raquel Hervás | Пабло Гервас
pdf bib
Переобучение на основе синтаксического анализатора для адаптации вероятностных генераторов к домену
Дейрдра Хоган | Дженнифер Фостер | Иоахим Вагнер | Йозеф ван Генабит
pdf bib
Создание новой области и оценка генерации сравнений в системе генерации естественного языка
Мэтью Мардж | Эми Айсард | Джоанна Мур
pdf bib
Создание сводок по бейсболу с разных точек зрения путем изменения порядка содержимого
Alice Oh | Говард Шроб
pdf bib
Подход динамического программирования к ограничениям длины документа
Кейт Вандер Линден
pdf нагрудник
REG Challenge Preface
Anja Belz | Альберт Гатт
pdf bib
The GREC Challenge 2008: обзор и результаты оценки
Аня Белз | Эрик Ков | Джетте Вьетен | Альберт Гатт
pdf bib
IS-G: Сравнение различных методов обучения для выбора основных предметов Ссылки
Bernd Bohnet
pdf bib
CNTS: обучение на основе памяти для создания повторяющихся ссылок
Iris Hendrickx | Уолтер Дэлеманс | Ким Люкс | Розер Моранте | Винсент Ван Аш
pdf bib
OSU-2: Генерация ссылающихся выражений с помощью классификатора максимальной энтропии
Emily Jamison | Деннис Мехай
pdf bib
The TUNA Challenge 2008: обзор и результаты оценки
Альберт Гатт | Аня Белз | Эрик Ков
pdf bib
Отпечаток человеческих референтных выражений и их реализация на поверхности с помощью графических преобразователей
Bernd Bohnet
pdf bib
Обращение к генерации выражений с использованием выбора атрибутов на основе динамика и обучаемой реализации (ATTR)
Джузеппе Ди Фаббрицио | Аманда Дж.Стент | Шринивас Бангалор
pdf bib
NIL-UCM: Выбор наиболее часто используемых атрибутов и реализация наилучшего выбора
Pablo Gervás | Ракель Эрвас | Карлос Леон
pdf bib
USP-EACH Выбор жадного атрибута на основе частоты для генерации ссылающихся выражений
Diego Jesus de Lucena | Ивандре Парабони
pdf bib
Обращение к описанию системы DIT для Expression Generation Challenge 2008 (DIT-FBI, DIT-TVAS, DIT-CBSR, DIT-RBR, DIT-FBI-CBSR, DIT-TVAS-RBR)
John D.Келлехер | Брайан Мак Нейме
pdf bib
OSU-GP: Выбор атрибутов с использованием генетического программирования
Джош Кинг
pdf bib
ГРАФИК: Издержки избыточности в ссылочных выражениях
Эмиель Крамер | Мариет Теун | Джетте Вьетен | Ирис Хендриккс
pdf bib
JU-PTBSGRE: GRE с использованием префиксной древовидной структуры
Sibabrata Paladhi | Шиваджи Бандйопадхьяй
pdf bib
Из наборов атрибутов TUNA в португальский текст: первый отчет
Даниэль Бастос Перейра | Ивандре Парабони
pdf bib
Именной указатель
up
pdf (полный)

bib (полный) Coling 2008: Материалы семинара по человеческим суждениям в компьютерной лингвистике
pdf bib
Coling 2008: Материалы семинара по человеческим суждениям в компьютерной лингвистике
Ron Artstein | Джемма Боледа | Фрэнк Келлер | Сабина Шульте им Вальде
pdf bib
Приглашенная беседа: релевантность когнитивной модели ментального лексикона для автоматического устранения неоднозначности смысла слов
Марта Палмер | Сьюзан Браун
pdf bib
Анализ разногласий
Беата Бейгман Клебанова | Эяль Бейгман | Даниэль Дирмайер
pdf bib
Использование «субъективных» аннотаций
Деннис Рейдсма | Рикс оп ден Аккер
pdf bib
Человеческое суждение как параметр в оценочных кампаниях
Жан-Батист Бертлен | Сирил Гроуэн | Мартин Юро-Планте | Патрик Пароубек
pdf bib
Нативные суждения о неродном использовании: эксперименты по обнаружению ошибок предлога
Джоэл Тетро | Мартин Ходоров
pdf bib
Многозначность глаголов: систематические отношения между смыслами и их влияние на аннотацию
Анна Румшиски | Ольга Батюкова
pdf bib
Выявление суждений о субъективности и полярности словесных смыслов
Fangzhong Su | Катя Маркерт
pdf нагрудник
Человеческие суждения в параллельном расположении берегов деревьев
Мартин Фолк | Торстен Марек | Ивонн Самуэльссон
pdf bib
Мера согласования для определения достоверности интер-аннотатора человеческих суждений об аффективном тексте
Plaban Kumar Bhowmick | Анупам Басу | Pabitra Mitra
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Coling 2008: Материалы семинара по оценке кросс-фреймворка и кросс-доменного синтаксического анализатора
pdf bib
Coling 2008: Материалы семинара по кросс-платформенной и междоменной оценке парсеров
Йохан Бос | Эдвард Бриско | Аойф Кэхилл | Джон Кэрролл | Стивен Кларк | Энн Копестак | Дэн Фликингер | Йозеф ван Генабит | Юлия Хоккенмайер | Аравинд Джоши | Рональд Каплан | Трейси Холлоуэй Кинг | Сандра Кюблер | Деканг Лин | Ян Тор Лённинг | Кристофер Мэннинг | Юсуке Мияо | Йоаким Нивр | Стефан Опен | Кенджи Сагаэ | Нианвен Сюэ | И Чжан
pdf bib
Стэнфордское представление типизированных зависимостей
Мария-Катрин де Марнефф | Кристофер Д.Укомплектование персоналом
pdf bib
Изучение подхода, основанного на дополнительном распределении, к адаптации предметной области модели синтаксического разрешения неоднозначности
Барбара Планк | Гертян ван Норд
pdf bib
Схема аннотации неопределенного корпуса
Yuka Tateisi
pdf bib
Переход к стандарту аннотаций кросс-фреймворка
Дэн Фликингер
pdf bib
Оценка синтаксического анализатора в разных фреймворках без преобразования формата
Wai Lok Tam | Йо Сато | Юсуке Мияо | Дзюнъити Цудзи
pdf bib
Крупномасштабное производство синтаксических аннотаций для продвижения вперед
Anne Vilnat | Жиль Франкопуло | Оливье Хамон | Сильвен Луазо | Патрик Пароубек | Эрик Вильемонте де ла Клержери
pdf bib
Построение схемы оценки парсера
Лаура Римелл | Стивен Кларк
pdf bib
«Глубокие» грамматические отношения для семантической интерпретации
Марк МакКонвилл | Мирослава О.Дзиковская
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Coling 2008: Труды семинара Извлечение и обобщение многоязычной информации из разных источников
pdf bib
Coling 2008: Материалы семинара Извлечение и обобщение многоязычной информации из нескольких источников
Шиваджи Бандйопадхьяй | Тьерри Пубо | Горацио Саджон | Роман Янгарбер
pdf bib
Создание подписей к изображениям с использованием тематического обобщения нескольких документов
Роберт Гайзаускас
pdf нагрудник
Обучение сопоставлению имен на разных языках
Индерджит Мани | Алекс Йе | Шерри Кондон
pdf bib
Автоматическое построение предметно-ориентированных словарей на разреженных параллельных корпусах на скандинавских языках
Sumithra Velupillai | Геркулес Далианис
pdf bib
Извлечение ключевых слов из графа для обобщения отдельных документов
Марина Литвак | Марк Ласт
pdf bib
MultiSum: суммирование нескольких документов на основе запросов
Майк Рознер | Карл Камиллери
pdf bib
Преобразование речи в текст с комбинированным исходным кодом для нескольких документов
Рикардо Рибейро | Давид Мартинс де Матос
pdf bib
Оценка автоматически созданных ориентированных на пользователя сводок из нескольких документов для изображений с географической привязкой
Ahmet Aker | Роберт Гайзаускас
pdf bib
Отслеживание историй: связывание похожих новостей с течением времени и на разных языках
Bruno Pouliquen | Ральф Штайнбергер | Оливье Дегернель
pdf bib
Автоматическая аннотация библиографических ссылок на целевом языке
Harald Hammarström
up
pdf (full)

bib (full) Coling 2008: Труды семинара по обработке речи для критически важного для безопасности перевода и повсеместных приложений
pdf bib
Coling 2008: Материалы семинара по обработке речи для безопасного перевода и повсеместных приложений
Pierrette Bouillon | Фарзад Эхсани | Роберт Фредеркинг | Майкл МакТир | Мэнни Райнер
pdf bib
Смягчение разреженности данных при переводе на основе классификаторов
Эмиль Эттелайе | Панайотис Г.Георгиу | Шрикантх С. Нараянан
pdf bib
Перевод речи с грамматической структурой
Björn Bringert
pdf bib
Интегрированный метод моделирования диалогов для оценки речевых диалоговых систем
Сангкеун Юнг | Чхонджэ Ли | Кюнгдук Ким | Гэри Кынбэ Ли
pdf bib
Экономичный глобальный доступ к шлюзу VoiceXML с использованием технологий с открытым исходным кодом
Kulwinder Singh | Парк Донг-Вон
pdf bib
Взаимодействие и представление знаний в распределенной системе диалога с компаньонами по здоровью и фитнесу
Яакко Хакулинен | Маркку Турунен
pdf нагрудник
Система MedSLT 2008 года
Мэнни Рейнер | Пьеретта Буйон | Джейн Бротанек | Гленн Флорес | Соня Халими | Бет Энн Хоккей | Hitoshi Isahara | Киоко Канзаки | Элизабет Крон | Юкиэ Накао | Марианна Сантахолма | Марианна Старлендер | Никос Цуракис
pdf bib
Понимание языка у виртуального пациента Мэриленда
Сергей Ниренбург | Стивен Бил | Марджори МакШейн | Брюс Джаррелл | Джордж Фэнтри
pdf bib
Быстрая переносимость между доменами в системе интерактивного разговорного языка
Марк Селигман | Майк Диллинджер
pdf bib
Перевод речи для сортировки телефонных звонков в экстренных случаях на языках меньшинств
Удхьякумар Налласами | Алан Блэк | Таня Шульц | Роберт Фредеркинг | Джерри Велтман
pdf нагрудник
Перевод речи в речь для взаимодействия медсестры и пациента
Фарзад Эхсани | Джим Кимзи | Элейн Зубер | Демитриос Мастер | Карен Судре
pdf bib
Совместное задание с небольшим словарным запасом для перевода медицинской речи
Manny Rayner | Пьеретта Буйон | Гленн Флорес | Фарзад Эхсани | Марианна Старлендер | Бет Энн Хоккей | Джейн Бротанек | Лукас Бевальд
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Coling 2008: Материалы семинара «Знание и рассуждение для ответов на вопросы»
pdf bib
Coling 2008: Материалы семинара «Знание и рассуждение для ответов на вопросы»
Marie-Francine Moens | Патрик Сен-Дизье
pdf bib
Аннотация семантического блока для сложных вопросов с использованием условного случайного поля
Shixi Fan | Яоюнь Чжан | Крыло W.Й. Нг | Сюань Ван | Сяолун Ван
pdf bib
Существительные, вызывающие контекст
Шарлотта Прайс | Валерия де Пайва | Трейси Холлоуэй Кинг
pdf bib
Извлечение «ноу-почему» из текстовых данных для обоснования вопросов
Чавиван Печсири | Phunthara Sroison | Дж. Джанвириясопак
pdf bib
Контекстное моделирование для IQA: роль задач и сущностей
Рафаэлла Бернарди | Мануэль Киршнер
pdf bib
Персонализированные интерактивные ответы на вопросы в Интернете
Silvia Quarteroni
pdf bib
Создание и запрос ноу-хау, зависящего от домена База знаний советов и предупреждений
Лайонел Фонтан | Патрик Сен-Дизье
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Coling 2008: Труды семинара по грамматической инженерии через рамки
pdf bib
Coling 2008: Труды семинара по грамматической инженерии через фреймворки
Стивен Кларк | Трейси Холлоуэй Кинг
pdf bib
TuLiPA: На пути к мультиформальной среде синтаксического анализа для грамматической инженерии
Лаура Каллмейер | Тимм Лихте | Вольфганг Майер | Янник Парментье | Йоханнес Деллерт | Килиан Эванг
pdf bib
Как сделать речь похожей на текст в среде разработки Regulus
Элизабет Крон | Мэнни Рейнер | Марианна Сантахолма | Пьеретта Буйон | Агнес Лисовска
pdf bib
Более точный анализ пунктуации для реализации поверхности с широким охватом с CCG
Майкл Уайт | Раджакришнан Раджкумар
pdf bib
Многоязычные грамматические ресурсы в разработке многоязычных приложений
Marianne Santaholma
pdf bib
Ускорение анализа LFG с помощью обрезки C-структуры
Aoife Cahill | Джон Т.Максвелл III | Поль Мерер | Кристиан Рорер | Виктория Розен
pdf bib
От грамматически-независимого перечисления конструкций к лексическим типам в вычислительных грамматиках
Ларс Хеллан
pdf bib
Разработка наборов тестов для систем на основе грамматики в приложениях
Валерия де Пайва | Трейси Холлоуэй Кинг
pdf bib
На пути к предметно-независимой глубокой лингвистической обработке: обеспечение переносимости и повторного использования лексикализованных грамматик
Костадин Чолаков | Валия Кордони | И Чжан
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Coling 2008: Материалы 2-го семинара по поиску информации для ответов на вопросы
pdf bib
Coling 2008: Материалы 2-го семинара по поиску информации для ответов на вопросы
Mark A.Гринвуд
pdf bib
Повышение точности поиска текста и точности ответов в вопросно-ответных системах
Мэтью Билотти | Эрик Нюберг
pdf bib
Точные фразы в информационном поиске для ответа на вопрос
Светлана Стоянчева | Янг Чхоль Сонг | Уильям Лахти
pdf bib
Просто лучше: эксперименты с различными стратегиями сегментации документов для поиска проходов
Jörg Tiedemann | Джори Мур
pdf bib
Поиск прохода для ответа на вопрос с использованием скользящих окон
Mahboob Khalid | Сюзан Верберн
pdf bib
Управляемый данными подход к расширению запроса в ответах на вопросы
Леон Дерчински | Цзюнь Ван | Роберт Гайзаускас | Марк А.Гринвуд
pdf bib
Подтверждение ответа с помощью вычисления информационного расстояния
Fangtao Li | Сиань Чжан | Сяоянь Чжу
pdf bib
Использование лексико-семантической информации для расширения запроса при поиске прохода для ответа на вопрос
Lonneke van der Plas | Йорг Тидеманн
pdf bib
Оценка автоматически переформулированных вопросов в серии вопросов
Ричард Шоу | Бен Солуэй | Роберт Гайзаускас | Марк А.Гринвуд
pdf bib
Индексирование и поиск тем для Factoid QA
Kisuh Ahn | Бонни Уэббер
pdf bib
Индексирование семантических ролей для ответов на вопросы
Луис Аугусто Пиццато | Диего Молла
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Coling 2008: Материалы семинара по когнитивным аспектам лексики (COGALEX 2008)
pdf bib
Coling 2008: Материалы семинара по когнитивным аспектам лексикона (COGALEX 2008)
Michael Zock | Чу-Рен Хуанг
pdf bib
Сравнение лексических взаимосвязей, наблюдаемых в данных о японском словосочетании, и нормах японских словесных ассоциаций
Терри Джойс | Ирена Срданович
pdf bib
Лексический доступ на основе неуказанного ввода
Michael Zock | Дидье Шваб
pdf bib
Доступ к словарю ANW
Fons Moerdijk | Кэрол Тибериус | Ян Ньестадт
pdf bib
ProPOSEL: ориентированная на человека просодия и лексикон PoS английского языка для машинного обучения и НЛП
Claire Brierley | Эрик Этвелл
pdf bib
Поиск естественного языка в ономасиологических словарях
Gerardo Sierra
pdf bib
Первые идеи адаптированных пользователем представлений лексикографических данных на примерах OWID и elexiko
Carolin Möller-Spitzer | Кристин Мёрс
pdf bib
Многоязычный концептуальный доступ к лексике на основе общей орфографии: исследование китайского и японского языков на основе онтологии
Chu-Ren Huang | Я-Мин Чоу | Чиё Хотани | Шэн-И Чен | Ван-Ин Линь
pdf bib
Извлечение смысловых деревьев из румынского тезауруса с помощью смысловой сегментации и анализа зависимостей
Некулаи Куртяну | Алекс Моруз | Диана Трандабэш
pdf bib
Лексико-функциональные соответствия и их использование в системе машинного перевода ETAP-3
Андреева Саша
pdf bib
«Близко-далекое» отношение прилагательных понятий на основе самоорганизующейся карты
Киоко Канзаки | Норико Томуро | Хитоши Исахара
pdf bib
Поиск перефразировок фраз с помощью основного языка
Орелиен Макс | Майкл Зок
pdf bib
На пути к когнитивной организации электронных словарей, случай семантической проксемии
Бруно Гом | Карин Дювиньяу | Лоран Прево | Янн Десаль
pdf bib
Когнитивно значимые отношения для многоязычной лексикографии
Герхард Кремер | Андреа Абель | Марко Барони
pdf bib
Вычисление ассоциативных ответов на многословные стимулы
Рейнхард Рапп
вверх
pdf (полный)

bib (полный) Coling 2008: Труды 3-го семинара по текстовым графам по основанным на графах алгоритмам для обработки естественного языка
pdf bib
Coling 2008: Труды 3-го семинара по текстовым графам по алгоритмам обработки естественного языка на основе графов
Ирина Матвеева | Крис Биманн | Моноджит Чоудхури | Мона Диаб
pdf bib
Изучение морфологической структуры лексики на основе лексического сходства и формальной аналогии
Nabil Hathout
pdf bib
Обучение отображению текста в графические представления смысла с помощью грамматической индукции
Смаранда Муресан
pdf bib
На чем основано значение словарных определений?
Александр Блонден Массе | Гийом Шикуан | Ясин Гаргури | Стеван Харнад | Одиль Маркотт | Оливье Пикар
pdf bib
Кодирование древовидных парных графов в обучающих алгоритмах: случай распознавания текстовых образований
Алессандро Москитти | Фабио Массимо Занзотто
pdf bib
Графическая кластеризация для семантической классификации звукоподражательных слов
Кеничи Ичиока | Фумиё Фукумото
pdf bib
Меры сродства на основе графа Лапласиана
Делип Рао | Дэвид Яровски | Крис Каллисон-Берч
pdf bib
Семантическая структура из анализа соответствий
Барбара МакГилливрей | Кристер Йоханссон | Даниэль Аполлон
pdf bib
Биомедицинское автоматическое обобщение на основе концептуальных графов с использованием онтологий
Лаура Плаза | Альберто Диас | Пабло Гервас
pdf bib
Моделирование семантических сетей на случайных графах для словарей ассоциативных понятий
Хироюки Акама | Джэён Чон | Терри Джойс | Маки Мияке
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) CoNLL 2008: Материалы Двенадцатой конференции по компьютерному изучению естественного языка
pdf bib
CoNLL 2008: Материалы Двенадцатой конференции по компьютерному изучению естественного языка
Александр Кларк | Кристина Тутанова
pdf bib
Семантический анализ для высокоточной семантической маркировки ролей
Паола Мерло | Габриэле Мусильо
pdf bib
ТЕГ, динамическое программирование и персептрон для эффективного многофункционального синтаксического анализа
Ксавье Каррерас | Майкл Коллинз | Терри Ку
pdf bib
Ученик на основе Fast Boosting для многофункциональных тегов и фрагментов
Tomoya Iwakura | Сейши Окамото
pdf bib
Лингвистические особенности в анализе зависимостей на основе данных
Lilja Ovrelid
pdf bib
Преобразование грамматик представления смысла для улучшения семантического анализа
Rohit Kate
pdf bib
Использование LDA для обнаружения семантически несогласованных документов
Hemant Misra | Оливье Каппе | Франсуа Ивон
pdf bib
Взять и понять их: конструкции глагол-частицы, шум и идиоматичность
Карлос Рамиш | Алин Вильявисенсио | Леонардо Моура | Марко Идиарт
pdf bib
Быстрое отображение в изучении слов: что нам говорят вероятности
Афра Алишахи | Афсане Фазли | Сюзанна Стивенсон
pdf bib
Улучшение сегментации слов путем одновременного изучения фонотактики
Daniel Blanchard | Джеффри Хайнц
pdf bib
Модель приобретения гендерных знаний на основе MDL
Хармони Маршал | Бенуа Лемер | Мариз Бьянко | Филипп Дессю
pdf bib
Baby SRL: Моделирование раннего усвоения языка.
Майкл Коннор | Яэль Гертнер | Синтия Фишер | Дэн Рот
pdf bib
Инкрементальная байесовская модель для изучения синтаксических категорий
Christopher Parisien | Афсане Фазли | Сюзанна Стивенсон
pdf bib
Полностью неконтролируемое обнаружение отношений общих существительных на основе графов из веб-корпусов. Частотные подсчеты
Гаэль Диас | Райчо Мукелов | Гийом Клезиу
pdf bib
Получение знаний из Интернета для использования в качестве селекторов для устранения неоднозначности смысла существительного
Хансен А.Шварц | Фернандо Гомес
pdf bib
Автоматическое извлечение китайских словечек на основе анализа временных рядов
Han Ren | Дунхонг Джи | Цзин Ван | Лей Хан
pdf нагрудник
Легко, как азбука? Содействие графической коммуникации с помощью семантически усовершенствованного макета
Эндрю Б. Голдберг | Сяоцзинь Чжу | Чарльз Р. Дайер | Мохамед Эльдави | Лиджи Хэн
pdf bib
Подход ближайшего соседа к автоматическому анализу морфологии Древней Греции
Джон Ли
pdf bib
Контекстный морфологический анализ арабского языка для машинного перевода
ThuyLinh Nguyen | Стефан Фогель
pdf bib
Модель для статистического машинного перевода на основе фраз «дерево в строку»
Thai Phuong Nguyen | Акира Симадзу | Ту-Бао Хо | Минь Ле Нгуен | Винь Ван Нгуен
pdf нагрудник
Генерация референтного выражения на основе обучаемого динамика
Джузеппе Ди Фаббрицио | Аманда Стент | Шринивас Бангалор
pdf bib
Общая задача CoNLL 2008 по совместному синтаксическому разбору синтаксических и семантических зависимостей
Михай Сурдеану | Ричард Йоханссон | Адам Мейерс | Луис Маркес | Йоаким Нивр
pdf bib
Модель со скрытыми переменными синхронного анализа для синтаксических и семантических зависимостей
Джеймс Хендерсон | Паола Мерло | Габриэле Мусильо | Иван Титов
pdf bib
Синтаксико-семантический анализ на основе зависимостей с помощью PropBank и NomBank
Ричард Йоханссон | Пьер Нюг
pdf bib
Совместная модель для анализа синтаксических и семантических зависимостей
Xavier Lluís | Луис Маркес
pdf bib
Коллективная семантическая маркировка ролей с помощью логики Маркова
Себастьян Ридель | Иван Меза-Руис
pdf bib
Гибридное изучение структур зависимостей из гетерогенных лингвистических ресурсов
Yi Zhang | Руи Ван | Ханс Ушкорейт
pdf bib
Анализ синтаксических и семантических зависимостей с помощью двух одноступенчатых моделей максимальной энтропии
Хай Чжао | Комплект Chunyu
pdf bib
Комбинированный классификатор семантических ролей на основе памяти английского языка
Roser Morante | Уолтер Дэлеманс | Винсент Ван Аш
pdf bib
Пуристический подход к синтаксическому анализу совместных зависимостей и семантической маркировке ролей
Александр Волох | Гюнтер Нойман
pdf bib
Дискриминационное изучение синтаксических и семантических зависимостей
Лу Ли | Шикси Фан | Сюань Ван | Сяолун Ван
pdf нагрудник
Дискриминационный vs.Генеративные подходы в семантическом разметке ролей
Дениз Юрет | Мехмет Али Ятбаз | Ахмет Энгин Урал
pdf bib
Конвейерный подход для синтаксического и семантического анализа зависимостей
Йотаро Ватанабе | Масакадзу Иватате | Масаюки Асахара | Юдзи Мацумото
pdf bib
Анализ семантических зависимостей с использованием N-лучших последовательностей семантических ролей и информации о наборе ролей
Джу-Ён Ли | Хан-Чеол Чо | Hae-Chang Rim
pdf bib
Каскадная система синтаксического и семантического анализа зависимостей
Wanxiang Che | Чжэнхуа Ли | Юйсюань Ху | Юнцян Ли | Бин Цинь | Тин Лю | Шэн Ли
pdf bib
Интеграция классификации отношений зависимостей и семантической маркировки ролей с использованием двухуровневых марковских моделей с максимальной энтропией
Weiwei Sun | Хунчжан Ли | Чжифан Суй
pdf bib
Смешивание и смешивание синтаксических и семантических зависимостей
Ивонн Самуэльссон | Оскар Тэкстрём | Сумитра Велупиллай | Йохан Эклунд | Марк Фишел | Маркус Саерс
pdf bib
SRL на основе дерева зависимостей с правильной обрезкой и расширенным проектированием функций
Hongling Wang | Хунлинь Ван | Годун Чжоу | Цяомин Чжу
pdf bib
DeSRL: Линейная система семантической маркировки ролей
Massimiliano Ciaramita | Джузеппе Аттарди | Феличе Делл’Орлетта | Михай Сурдеану
pdf bib
Вероятностная модель для синтаксического и семантического анализа зависимостей
Enhong Chen | Лю Ши | Давэй Ху
pdf bib
Применение упрощения предложения к общей задаче CoNLL-2008
Дэвид Викри | Дафна Коллер
вверх
нагрудник (полный) Семантика в обработке текста.Материалы конференции STEP 2008
pdf bib
Семантика в обработке текста. STEP 2008 Conference Proceedings
Йохан Бос | Родольфо Дельмонте
pdf bib
Новая жизнь семантических аннотаций?
Гарри Бант
pdf bib
Сочетание методов, основанных на знаниях, и контролируемого обучения для эффективного устранения неоднозначности слов в итальянском языке
Пьерпаоло Базиле | Марко де Жеммис | Паскуале Лопс | Джованни Семераро
pdf bib
Семантические представления синтаксически отмеченного статуса дискурса в кросслингвистической перспективе
Эмили М.Бендер | Дэвид Госс-Граббс
pdf bib
Высокоточный анализ НЧ с помощью грамматики глубокой обработки
Антониу Бранко | Франциско Коста
pdf bib
Расширение WordNet для глубокого понимания текста
Питер Кларк | Кристиан Феллбаум | Джерри Р. Хоббс | Фил Харрисон | Уильям Р. Мюррей | Джон Томпсон
pdf bib
Насколько хорошо работают меры семантического родства? Мета-исследование
Ирен Крамер
pdf bib
KnowNet: предложение по созданию высокосвязанных и плотных баз знаний из Интернета
Montse Cuadros | Немецкий Ригау
pdf bib
Объединение смысла слов и их использования для моделирования семантики фреймов
Diego De Cao | Данило Кроче | Марко Пеннаккиотти | Роберто Базили
pdf bib
Отвечая на вопросы «почему» в закрытых областях из модели дискурса
Родольфо Дельмонте | Эмануэле Пианта
pdf bib
Анализ структуры объяснения процедурных текстов: работа с советами и предупреждениями
Лайонел Фонтан | Патрик Сен-Дизье
pdf bib
От прогнозирования преобладающих смыслов до местного контекста для устранения неоднозначности смысла слов
Роб Келинг | Дайана Маккарти
pdf bib
Автоматическая детальная семантическая классификация для адаптации предметной области
Мария Лиаката | Стивен Пулман
pdf bib
Анализ данных захвата движения ASL для определения типа глагола
Evguenia Malaia | Джон Борнман | Ронни Б.Уилбур
pdf bib
Связь идиомы и ссылки
Марджори МакШейн | Сергей Ниренбург
pdf bib
Устранение парафраз для поддержки моделирования языкового восприятия интеллектуальным агентом
Сергей Ниренбург | Марджори МакШейн | Стивен Бил
pdf bib
Повседневный язык очень интенсивен
Allan Ramsay | Дебора Филд
pdf bib
Уточнение значения смысловых меток в PDTB: «Концессия»
Ливио Робальдо | Элени Милцакаки | Джерри Р.Hobbs
pdf bib
Анализ локальной когерентности на основе связок: словарь для распознавания причинно-следственных связей
Manfred Stede
pdf bib
Извлечение открытых знаний посредством обработки композиционного языка
Benjamin Van Durme | Ленхарт Шуберт
pdf bib
Введение в общую задачу по сравнению семантических представлений
Йохан Бос
pdf bib
Система НЛП Boeing и проблемы семантического представления
Питер Кларк | Фил Харрисон
pdf bib
Семантический анализ широкого охвата с помощью Boxer
Johan Bos
pdf bib
Семантические и прагматические вычисления с GETARUNS
Rodolfo Delmonte
pdf bib
LXGram в общей задаче «Сравнение семантических представлений» STEP 2008
Антониу Бранко | Франциско Коста
pdf bib
Базовая оценка WSD и семантической зависимости в OntoSem
Сергей Ниренбург | Стивен Бил | Марджори МакШейн
pdf bib
Семантический интерпретатор TextCap
Чарльз Б.Callaway
pdf bib
Глубокий семантический анализ текста
Джеймс Ф. Аллен | Мэри Свифт | Уилл де Бомон
pdf bib
Textual Entailment как основа оценки для разрешения метафор: предложение
Rodrigo Agerri | Джон Барнден | Марк Ли | Алан Валлингтон
pdf bib
Представление и визуализация календарных выражений в текстах
Delphine Battistelli | Хавьер Коуту | Жан-Люк Минель | Сильвиан Р. Швер
pdf bib
Устранение недостатков ресурсов для создания крупномасштабных аннотированных текстов
Джон Чемберлен | Массимо Поэзио | Удо Крушвиц
pdf bib
Недостаток ресурсов подход к связыванию классов онтологий со статьями Википедии
Нильс Рейтер | Маттиас Хартунг | Анетт Франк
pdf bib
Сегментация сплоченности сверху вниз в обобщении
Дойна Татарская | Андреа Диана Михис | Габриэла Сербан
вверх
pdf (полный)

нагрудник (полный) Труды девятого международного семинара по грамматике, примыкающей к деревьям, и родственным структурам (TAG + 9)
pdf bib
Труды девятого международного семинара по древовидной грамматике и родственным структурам (TAG + 9)
Claire Gardent | Ануп Саркар
pdf bib
Binding Theory in LTAG
Lucas Champollion
pdf bib
Гибкая композиция, множественное присоединение и изменение порядка слов
Joan Chen-Main | Аравинд К.Джоши
pdf bib
Гибкая композиция и отсроченная древовидность
Дэвид Чанг | Татьяна Шеффлер
pdf bib
Психолингвистически мотивированная версия TAG
Vera Demberg | Фрэнк Келлер
pdf bib
Композиционная семантика координации с использованием грамматики, примыкающей к синхронному дереву
Chung-hye Han | Дэвид Поттер | Денис Р. Сторошенко
pdf bib
Нелокальное скремблирование: пересмотр эквивалентности TAG и CCG
Julia Hockenmaier | Питер Янг
pdf bib
Распознаватель Эрли с правильным префиксом для множественных контекстно-свободных грамматик
Макото Канадзава
pdf bib
Факторизация комплементации в TT-MCTAG для Германии
Timm Lichte | Лаура Каллмейер
pdf bib
Грамматики Ламбека, грамматики, прилегающие к дереву, и заменяющие грамматики гиперребер
Richard Moot
pdf bib
Синхронный векторный тег для синтаксиса и семантики: управляющие глаголы, относительные предложения и обратное связывание
Ребекка Нессон | Стюарт Шибер
pdf bib
Использование MCTAG для обработки эллиптической координации
Джаме Седдах
pdf bib
Пластичность грамматической рекурсии у изучающих немецкий голландский
Douglas J.Дэвидсон | Питер Индефри
pdf bib
Reflexives and TAG Semantics
Robert Frank
pdf bib
Моделирование мобильных задач распознавания намерений с помощью пространственно ограниченных грамматик, примыкающих к дереву
Peter Kiefer
pdf bib
Сквозное извлечение в минималистских грамматиках
Грегори М. Кобеле
pdf bib
TuLiPA: Среда синтаксического и семантического анализа для формально-зависимых от контекста формализмов
Янник Парментье | Лаура Каллмейер | Вольфганг Майер | Тимм Лихте | Йоханнес Деллерт
pdf bib
Метаграмма для вьетнамского LTAG
Phương Lê Hồng | Thị Minh Huyền Nguyễn | Азим Руссаналы
pdf bib
Является ли количественная оценка координации?
Кевин Лерман | Оуэн Рамбоу
pdf bib
Унификация функций в деревьях деривации TAG
Sylvain Schmitz | Джозеф Ле Ру
pdf bib
Рефлексивность на английском языке: анализ STAG
Деннис Р.Сторошенко | Чон Хе Хан | Дэвид Поттер
pdf bib
Многоуровневая модель грамматики: использование грамматик, примыкающих к дереву, для создания общего синтаксического ядра для связанных диалектов
Pascal Vaillant
pdf bib
На пути к точным вероятностным лексиконам для лексикализованных грамматик
Наоки Йошинага
Подкаст: нанят по алгоритму
Если вы подали заявление о приеме на работу в последнее время, это почти гарантирует, что ваше приложение было проверено программным обеспечением — в большинстве случаев , еще до того, как это увидел человек.В этом выпуске, первом из четырех частей исследования практики автоматизированного найма, мы поговорим с генеральными директорами ZipRecruiter и CareerBuilder, а также с одним из архитекторов алгоритмической системы подбора должностей LinkedIn, чтобы выяснить, как ИИ все чаще играет роль подбора персонала между вакансиями. поисковики и работодатели. Но в то время как программное обеспечение помогает ускорить процесс анализа рынка труда, алгоритмы имеют историю предвзятого отношения к возможностям, которые они предоставляют людям, в зависимости от пола, расы … и, по крайней мере, в одном случае, от того, играли ли вы в лакросс в старшей школе.
Мы встречаемся:
Марк Жируард, поверенный, Нилан Джонсон Льюис
Ян Сигел, генеральный директор, ZipRecruiter
Джон Джерсин, бывший вице-президент по управлению продуктами, LinkedIn
Ирина Новосельредски, генеральный директор, CareerBuilder 91
Об этом мини-сериале о найме рассказала Хильке Шеллманн, а продюсерами его выступили Дженнифер Стронг, Эмма Силлекенс и Энтони Грин с особой благодарностью Карен Хао. Редактор Майкл Рейли.
Расшифровка стенограммы:
[TR ID]
Дженнифер: Поиск работы может быть невероятно стрессовым, особенно если вы занимаетесь этим какое-то время.
Анонимный соискатель: В тот момент я хотел все бросить, и я подумал: хорошо, может быть, эта отрасль не для меня, а может, я просто тупой. И я просто очень себя избил. Я впал в синдром самозванца, когда чувствовал, что это не мое место.
Дженнифер: И эта женщина, которую мы назовем Салли, слишком хорошо знает борьбу.Она чернокожая женщина с уникальным именем, пытающаяся ворваться в технологическую индустрию. Поскольку она критикует методы найма потенциальных работодателей, она просит нас не использовать ее настоящее имя.
Анонимный соискатель: Итак, я использую Glassdoor, я использую LinkedIn, специально захожу на веб-сайт, а также другие люди в моих сетях, чтобы посмотреть, эй, они нанимают? Они не нанимают? И да, в общей сложности я подал заявку на 146 вакансий.
Дженнифер: И .. она знает это точное число, потому что она поместила каждое приложение в электронную таблицу.
Анонимный соискатель: У меня есть трекер в Excel. Поэтому каждый раз, когда я подаю заявление о приеме на работу, я использую трекер. После подачи заявки я ищу рекрутеров в LinkedIn и отправляю им быстрое сообщение. Иногда я получал ответ, иногда нет.
Дженнифер: Технологические компании изо всех сил стараются нанять больше женщин и цветных людей. Она оба, и она начала задаваться вопросом, почему она не получает больше поддержки в поисках работы.
Неизвестный соискатель: Я ветеран армии.Я проработал четыре года в активе, четыре года в резерве и дважды отправился в командировку. Я из Бронкса. Я проектный ребенок. Я получил степень бакалавра в области информационных технологий, где редко встречаются черные люди или черные женщины в целом.
Дженнифер: И несколько недель назад она снова закончила учебу. Теперь у нее также есть степень магистра информации в Университете Рутгерса в Нью-Джерси по специальности «наука о данных» и дизайн взаимодействия.
Для многих вакансий разработчика программного обеспечения, на которые она обращалась, Салли оценивалась не человеком, а искусственным интеллектом — в виде таких услуг, как проверка резюме или видеоинтервью.
Анонимный соискатель: Я принимал участие во многих HireVues, много узнавал об игровых собеседованиях и играл со своим резюме, чтобы ИИ мог подобрать мое резюме. Потому что, будучи черной женщиной, вы остаетесь немного неизвестным, поэтому играете с резюме, чтобы вас подобрали.
Jennifer: Использование A-I в процессе приема на работу стало огромным толчком во время пандемии, потому что эти инструменты позволяют легко нанимать кандидатов без личного контакта.
Анонимный соискатель: Но было просто странно, что не было человеческого взаимодействия, потому что это было похоже на то, хорошо, так кто меня выбирает, этот робот выбирает меня или человек выбирает меня? Собираюсь ли я работать с роботами? Или я буду работать с людьми?
Дженнифер: Эти взаимодействия почти всегда односторонние, и, по ее словам, это усиливало ее сомнения.
Неизвестный соискатель: Для меня, будучи ветераном армии, иметь возможность проходить тесты и викторины или находиться под давлением, для меня ничто. Но я не знаю, почему когнитивные тесты вызвали у меня беспокойство, но я думаю, это потому, что я знал, что это не имеет ничего общего с разработкой программного обеспечения — это то, что меня действительно задело. Но да, по сути, вам нужно будет решить каждую головоломку в течение определенного периода времени, и если вы ее не поймете, вы потеряете очки. Так что, хотя я все делал правильно, потому что я был немного медленнее, это было что-то вроде «нет — отвергать, отвергать, отвергать, отвергать».
Jennifer: Первое, где вы можете найти A-I в процессе найма, — это инструмент, который извлекает информацию из резюме. Он пытается предсказать наиболее успешных кандидатов и сортирует эти резюме в стопку.
Анонимный соискатель: Так что да, это было не позже, примерно до 130 заявок, где я встретил других людей, которые подали примерно 200 заявок или 50 заявок. И мы все просто спросили, что это?
Jennifer: И это только верхушка айсберга.Также есть чат-боты, видеоигры на основе искусственного интеллекта, проверки в социальных сетях, а затем автоматические интервью.
Это односторонние видеоинтервью, в которых алгоритм анализирует выбор слов кандидата на работу, голос, а иногда — даже выражение его лица.
Анонимный соискатель: Это технологическая отрасль. Я не понимаю, как технологическая отрасль затрудняет доступ, но потом они жалуются, что им не хватает людей для найма.
Дженнифер: В этот момент Салли разочарована после множества отказов.
Но потом… у нее есть реализация.
Анонимный соискатель: И я был такой: хорошо, так что это не я — это ИИ. И тогда ко мне вернулась уверенность, и я снова начал применять к другим вещам.
Jennifer: Может быть трудно или даже невозможно узнать, как и почему системы ИИ принимают решения, которые они принимают.
Но Салли задается вопросом, может ли одна из причин, по которой она не была выбрана, является то, что темнокожие женщины и студенты колледжей, которые начинают обучение позже, редко представлены в обучающих данных, используемых для этих алгоритмов.
Анонимный соискатель: Потому что, если я не являюсь традиционным студентом, мне интересно, как другие люди, например, были ли другие, пострадали ли они от этого. А потом вы отправляете электронное письмо в компанию, чтобы сообщить им об этом? Или это просто так, потому что они сказали тебе нет, забудь их, типа нет! Типа, я не знаю, это похоже на то, как сделать что-то лучше, не защищаясь.
Дженнифер: Меня зовут Дженнифер Стронг, и большинство людей, подающих заявки на вакансии, теперь проверяются автоматизированной системой — мы начинаем расследование того, что происходит, когда алгоритмы пытаются предсказать, насколько успешным будет кандидат.
В серии из четырех частей мы поднимем завесу над тем, как работают эти машины, разберемся, почему мы не видели каких-либо значимых правил, и протестируем некоторые из этих инструментов самостоятельно.
[TITLES]
Сегодняшний поиск работы далек от прошлого, когда процесс начинался с того, что вы переодевались, чтобы произвести лучшее первое впечатление.
SOT
Мужчина: Выглядит нормально. Скажите, а чем вам интересна эта работа?
Молодой человек: Мне нужна постоянная работа Мистер.Уайли, у которого есть возможность побывать в разных местах.
[музыка вверх]
Дженнифер: В наши дни многие люди начинают процесс с того, чтобы пройти мимо машины.
Система: Я передам вас нашему интервьюеру по ИИ. Подождите секунду. Привет. Я Кристина. Давайте проведем быстрый пробный запуск, чтобы вы познакомились с этим опытом. Удачи тебе с собеседованием. Просто помните, пожалуйста, расслабьтесь и относитесь к этому как к нормальному разговору.
Hilke: Итак, я впервые услышал все об этом новом мире машин при найме на работу во время разговора с водителем такси.
Дженнифер: Хильке Шеллманн, репортер, удостоенный премии «Эмми», пишет книгу об ИИ и найме на работу, и она изучает эту тему вместе с нами.
Хильке : Значит, это было в конце 2017 года. Я был на конференции в Вашингтоне, округ Колумбия, и мне нужно было доехать до вокзала. И я всегда спрашиваю, как дела у водителей. Но реакция этого водителя была немного иной. Он колебался на секунду, а затем поделился со мной, что у него был странный день, потому что у него интервьюировал робот.Это меня заинтересовало, и я спросил его что-то вроде: «Ждать собеседования с роботом? Какие?». Он сказал мне, что подал заявку на место обработчика багажа в аэропорту, и вместо человека в тот день ему позвонил робот и задал ему три вопроса. Я никогда не слышал о собеседованиях, проводимых роботами, и решил в уме изучить это.
Дженнифер: Хорошо, вы потратили несколько месяцев на изучение этого вопроса. Итак, что вы узнали?
Hilke: Наем кардинально меняется от найма людей к найму с помощью машин.Итак, в то время я мало знал, что телефонные интервью с машинами были только началом. Когда я начал копаться, я узнал, что существуют инструменты искусственного интеллекта, которые анализируют выражения лиц соискателей и их голоса и пытаются определить вашу личность по вашим аккаунтам в социальных сетях. Это кажется довольно всеобъемлющим. Пару раз мне приходилось на минуту задуматься, комфортно ли мне передавать свою информацию через эти системы.
Дженнифер: А кто использует эти системы?
Хильке : Что ж, на данный момент большинство компаний из списка Fortune 500 используют какую-либо технологию искусственного интеллекта для отбора кандидатов на вакансию, например Unilever, Hilton, McDonald’s, IBM, и многие, многие другие крупные компании используют ИИ при приеме на работу. практики.
Чтобы дать вам представление о том, насколько широко это распространено — я посетил конференцию HR Tech несколько месяцев назад, и мне показалось, что все инструменты, выставленные на продажу, теперь имеют встроенный искусственный интеллект.
Продавцы, с которыми я разговаривал, являются заявив, что их инструменты делают найм более эффективным и быстрым, экономят деньги компаний и отбирают лучших кандидатов без какой-либо дискриминации.
Jennifer: Верно, потому что компьютер должен принимать объективные решения о найме, а не потенциально предвзятые, как это делают люди.
Хильке: Да. Как мы знаем, людям сложно принимать объективные решения о найме. Мы любим светские беседы и находим связи с людьми, которых мы пытаемся нанять, такими как те, откуда они. Нам часто нравится, когда люди ходят в те же школы, что и мы. И все это не имеет отношения к тому, может ли кто-то выполнять работу.
Дженнифер: И что мы знаем на данный момент о том, какие инструменты работают, а какие нет?
Hilke: Мы действительно не знаем, что работает, а что нет, потому что эти инструменты не нужно лицензировать или тестировать в США.Джен, мы с тобой могли бы создать инструмент найма ИИ и продать его. Большинство производителей заявляют, что их алгоритмы являются проприетарными черными ящиками, но заверяют нас, что их инструменты проверены на предвзятость. Это предписано федеральным правительством, но, насколько я могу судить, сторонних проверок не так много.
Дженнифер: Итак, никто не может заглянуть внутрь этих инструментов?
Hilke: Лишь немногие получают доступ, например, внешние аудиторы после того, как алгоритм уже используется.А еще есть юристы и психологи по менеджменту, которых часто нанимает компания, которая потенциально хочет купить инструмент — у них есть финансовые возможности, чтобы заставить продавца открыть черный ящик.
Так, например, я разговаривал с Марком Жируаром. Он работает юристом по трудоустройству из Миннеаполиса и одним из немногих людей, которые когда-либо получали доступ. Несколько лет назад он изучил программу проверки резюме, которая была обучена на резюме успешных сотрудников. Он посмотрел, что общего в резюме высокоэффективных сотрудников на этой должности, и вот что он обнаружил.
Оценка: Двумя наиболее важными факторами, предсказывающими результативность, были игра в лакросс в средней школе или имя Джареда. Основываясь только на данных обучения, на которых он был обучен, они коррелируют с производительностью. Вы знаете, это был, вероятно, очень простой инструмент, в котором набор данных, который он загружал, был здесь, вот несколько резюме, и вот люди, которые являются сильными исполнителями, и вот их резюме, и инструмент просто находит эти корреляции и говорит , они должны быть предикторами производительности.
Hilke: Кто-нибудь может сказать: «Ох, играешь в лакросс в старшей школе, может быть, ты очень хорош в командной работе». Работа в команде — это то, что здесь актуально для работы.
Марк Жируар: Верно, или почему не хоккей на траве? И я бы сказал, что это действительно было, вы знаете, в какой-то степени это было отсутствие человеческого контроля. Никто не открывает капот и не видит, что на самом деле делает машина.
Jennifer: Да, и именно поэтому мы решили протестировать некоторые из этих систем и посмотреть, что мы найдем.
Хильке: Итак, в этом тесте я ответил на все вопросы, читая текст статьи в Википедии о психометрии на немецком языке. Итак, я предполагал, что просто буду получать сообщения об ошибках, в которых говорится: «Эй, мы не смогли засчитать ваше интервью», но на самом деле то, что произошло, было довольно интересно. Итак, он оценил меня по немецкому языку, но дал мне оценку по английскому языку.
Jennifer: Но мы начнем с более пристального изучения сайтов вакансий, таких как LinkedIn и ZipRecruiter. Потому что они пытаются сопоставить миллионы людей с миллионами рабочих мест … и, что странно, эти платформы частично ответственны за то, почему компаниям нужны инструменты ИИ, чтобы отсеивать приложения.
Они позволили ищущим работу подавать заявки на сотни вакансий одним нажатием кнопки. А теперь компании тонут в миллионах приложений в год и нуждаются в масштабируемом решении.
Ян Сигел: О, это карликовые люди. Я имею в виду, что я, я, не люблю быть похожим на терминатора в моем маркетинге ИИ, но послушайте, рассвет набора роботов пришел и ушел, и люди просто еще не догнали его.
Ян Сигел: Меня зовут Ян Сигел.Я генеральный директор и соучредитель ZipRecruiter.
Jennifer: Это платформа вакансий, работающая на ИИ.
Ян Сигел: Забудьте об ИИ, спросите себя, какой процент людей, которые сегодня поступают на работу, прочитают свое резюме человеком. Где-то от 75 до ста процентов будут прочитаны программным обеспечением. Часть этого будет прочитана человеком после того, как программное обеспечение будет с ним работать.
Jennifer: Это коренным образом меняет способ написания резюме, чтобы его заметили, и мы поговорим об этом позже в этой серии.
Но Сигел говорит еще кое-что, ускоряющее сдвиг в том, как мы нанимаем сотрудников, — это то, что работодатели хотят проверять лишь горстку кандидатов.
Ян Сигел: Фактически существует невероятная надбавка за эффективность и уверенность, когда работодатели готовы платить до 25% от заработной платы человека за первый год, чтобы получить горстку качественных кандидатов, готовых к собеседованию. . Итак, я думаю, что мы увидим принятие, будь то машинное обучение или глубокое обучение, или как бы вы это ни называли, в качестве нормы и тому подобное, ставки в сфере рекрутинга, буквально как следующие 18 месяцев.Нет, я не говорю о пяти годах, я не говорю о будущем работы, я говорю о работе сейчас.
Дженнифер: Вот как он описывает свою платформу.
Ian Siegel: Итак, работодатель публикует вакансию, и мы говорим, что другим работодателям, которые разместили такую вакансию, понравились кандидаты, которые выглядят так. А затем мы также начинаем изучать индивидуальные предпочтения каждого работодателя, который пользуется нашим сервисом. Когда они начинают взаимодействовать с кандидатами, мы говорим: «О, хорошо, они дают нам массу качественных сигналов о том, как они взаимодействуют с этими кандидатами».Мол, они смотрят резюме больше одного раза? Поднимают ли они кандидату большие пальцы? А затем мы можем просто начать делать, давайте найдем больше кандидатов, которые выглядят как это упражнение кандидата, что является еще одной вещью, в которой эти алгоритмы чрезвычайно хороши.
Дженнифер: Другими словами, он считает, что ИИ привносит организацию и структуру в хаос найма.
Ян Сигел: В итоге вы получаете рынок труда, который больше не полагается на случайность, правильный человек встречается с правильным описанием должности или правильный работодатель встречается с правильным соискателем.Но, скорее, у вас есть программное обеспечение, которое объединяет их, быстро вводит представления, а затем дополнительно передает информацию обеим сторонам по пути, что побуждает их действовать быстрее или оставаться вовлеченными.
Jennifer: Например, соискатели получают уведомление, когда кто-то читает их резюме.
Ян Сигел: У них возникает ощущение, что есть импульс, что-то происходит, так что у каждого есть как можно больше информации, чтобы принимать наилучшие решения и предпринимать наилучшие действия для получения желаемого результата.
Jennifer: ИИ также уведомляет работодателей, если понравившийся им кандидат рассматривается другой компанией.
Ян Сигел: А если вам интересно, насколько он хорош? Я имею в виду, зайдите на YouTube, выберите видео, которое вам нравится, а затем посмотрите на правую полосу, например, посмотрите, насколько хорошо они находят больше вещей, которые вам, вероятно, понравятся. Это мудрость толпы. В этом сила ИИ. Мы делаем то же самое внутри категории вакансий как для работодателей, так и для соискателей.
Jennifer: Как и Youtube, их алгоритм представляет собой глубокую нейронную сеть.
И, как и во всех нейронных сетях, людям не всегда понятно, почему алгоритм принимает определенные решения.
Ян Сигел: Это черный ящик. Вы оцениваете такие вещи, как удовлетворенность, показатели, скорость заполнения вакансий, скорость, с которой соискатели находят работу. Но вы не знаете, почему он делает то, что делает? Но вы можете увидеть закономерности в том, что он делает.
Jennifer: Например, алгоритм узнал, что соискатели в сфере высоких технологий Нью-Йорка, которые подавали заявки на вакансии в Лос-Анджелесе, часто нанимались.
Ian Siegel: Мы столкнулись с рядом подобных проницательных наблюдений или идей, которые алгоритм смог получить только на основе обучающих данных, которые мы ему скармливали. Мы бы не сказали, что такое объявление о вакансии в Лос-Анджелесе, сообщение в Лос-Анджелесе и сообщение в Нью-Йорке. Как будто это не то, что вы думаете делать. Это уровень оптимизации, выходящий за рамки того, на что люди могут рассчитывать.
Дженнифер : И он говорит, что после внедрения этих глубоких нейронных сетей удовлетворенность менеджеров по найму подскочила более чем на треть.
Ян Сигел: Итак, как будто вы попадаете в царство достижений и удовлетворения, которое было буквально невообразимо пять лет назад, как будто это новейшая технология, и общественное сознание еще не догнало ее.
Jennifer: Но люди все больше осознают предвзятость в алгоритмических системах.Возвращаясь к аналогии с YouTube, у него возникли проблемы из-за того, что он не знал, что их алгоритм обслуживает все более и более радикальный контент для определенных людей.
Ян Сигел: Это фундаментальная проблема, которая влияет на категорию должности. И мы в ZipRecruiter серьезно относимся к этому. Мы думали об этом с тех пор, как впервые представили эти алгоритмы. Мы знали о том, что предвзятость может проникнуть в наши алгоритмы. Теоретически можно было бы улучшить предвзятость, давая людям именно то, что они хотят, давая им, я не знаю, может быть, все больше и больше старых белых мужчин, например, что бы это предубеждение ни выдавало.
Дженнифер: Это потому, что ИИ учится по ходу работы и основан на циклах обратной связи. Их решение — не позволять ИИ анализировать конкретную демографическую информацию, такую как имена, адреса или гендерные термины, такие как официантка.
Ian Siegel: Итак, мы убираем кучу информации из алгоритмов, и я считаю, что мы настолько близки к оценке людей на основе заслуг, насколько это возможно в настоящее время.
Jennifer: Но как ZipRecruiter и другие сайты вакансий могут точно знать, есть ли предвзятость на их платформах, не зная, почему алгоритм подбирает конкретных людей для работы?
Этот вопрос задает Джон Джерсин.Он бывший вице-президент по продуктам в Linkedin. И несколько лет назад он обнаружил некоторые тревожные тенденции, когда внимательно изучил данные, которые он собирает о своих пользователях.
И он говорит, что все начинается с того, что ИИ запрограммирован предсказывать.
Джон Джерсин: В своей основной форме ИИ пытается что-то оптимизировать … Таким образом, это во многом зависит от того, что ИИ пытается оптимизировать, а также от того, есть ли какие-либо ограничения на эту оптимизацию, которые имеют был размещен на AI.Таким образом, большинство платформ пытаются оптимизировать что-то вроде количества приложений на задание или вероятности того, что кто-то ответит на сообщение. Некоторые платформы, и это было ключевым моментом в LinkedIn, попробуйте пойти дальше и попытаться оптимизировать количество найма. Так что не только больше людей подают заявки, но и правильные люди подают заявки.
Jennifer: Крупнейшие платформы в значительной степени полагаются на три типа данных, которые они собирают. Это привыкает принимать решения о том, какие возможности видят соискатели, а какие резюме видят рекрутеры.
Джон Джерсин: Три типа данных являются явными данными. Что в вашем профиле, то, что вы действительно можете прочитать, неявные данные, которые вы можете сделать на основании этих данных. Так, например, если вы написали в своем профиле, что вы инженер-программист и работали в этой конкретной компании, мы можем сделать вывод, что вы знакомы с определенными видами технологий. То, что вы, например, умеете кодировать, довольно очевидно, но это намного сложнее.Третий тип данных — это данные о поведении. То, какие действия вы предпринимаете на платформе, может многое сказать нам о том, какие виды работы, по вашему мнению, подходят вам, или какие рекрутеры обращаются к вам с предложениями, которые более актуальны для вас.
Jennifer: Все это отлично смотрится на бумаге. Алгоритм не учитывает пол или имена претендентов, их фотографии или местоимения. Итак, теоретически не должно быть никаких гендерных или расовых предубеждений. Верно? Но есть расхождения в данных.
Джон Джерсин: Итак, мы обнаружили, например, что мужчины, как правило, немного более многословны. Они, как правило, немного более охотно определяют навыки, которыми они обладают, возможно, на несколько более низком уровне, чем женщины с такими же навыками, которые были бы немного менее склонны идентифицировать эти навыки как то, что они хотят рассматриваться как имеющий. Таким образом, вы получаете несоответствие профиля, которое может означать, что для женщин доступно немного меньше данных, или женщины могут помещать в свой профиль данные, которые указывают на немного более высокий уровень навыков или более высокий уровень опыта для того же утверждения, чем у мужчин. может поставить на свой профиль.
Jennifer: Другими словами, алгоритму не сообщается, кто мужчина, а кто женщина, но данные выдают это: многие женщины добавляют навыки в свои резюме только после того, как они их освоили, но многие мужчины добавить навыки намного раньше. Итак, в автоматизированном мире часто оказывается, что у мужчин больше навыков, чем у женщин, исходя из их профилей.
И женщины, в среднем, занижают свои навыки, а мужчины в среднем преувеличивают свои навыки, конечно, также проблема при традиционном найме.Но Джерсин нашел в данных и другие сигналы, которые улавливает ИИ.
Джон Джерсин: Как часто вы отвечали на подобные сообщения? Насколько агрессивны вы при приеме на работу? Сколько ключевых слов вы добавили в свой профиль, независимо от того, полностью ли они оправданы вашим опытом. Таким образом, алгоритм будет принимать эти решения на основе того, что вы не можете скрыть от рекрутера — вы не можете отключить. И в некоторой степени это алгоритм, работающий именно так, как и предполагалось.Он пытается найти какую-либо разницу: получить эту работу перед тем, кто с большей вероятностью подаст заявку, или привлечь этого человека к компании, которая с большей вероятностью обратится к ним. И они в результате ответят. Но происходят эти поведенческие различия, которые могут быть связаны с вашей культурной идентичностью, с вашей гендерной идентичностью, что у вас есть, они определяют разницу. Итак, предвзятость — это часть системы. Он встроен.
Jennifer: Итак, представители разных полов по-разному ведут себя на платформе, алгоритм улавливает это, и это имеет последствия.
Джон Джерсин: Отчасти с этими алгоритмами происходит то, что они не знают, кто есть кто. Они просто знают, эй, у этого человека больше шансов устроиться на работу. И поэтому они хотят показать эту работу этому человеку, потому что он получит заявку, и он получит балл для алгоритма. Он делает то, что пытается сделать. Одна вещь, которую вы можете начать понимать, заключается в том, что, ну, хорошо, если эта группа применяется к работе немного чаще, чем эта другая группа, или эти группы, желающие подать заявку на работу, для которой они не совсем квалифицированы, это может быть для них большим шагом вперед, чем эта другая группа, чем то, что ИИ может принять решение начать показывать определенные вакансии одной группе, а не другой.
Дженнифер: Это означает, что ИИ может начать рекомендовать на работу больше мужчин, чем женщин, потому что мужчины в среднем более агрессивно ищут возможности трудоустройства, чем женщины, и ИИ «может быть» оптимизирован не только для того, чтобы рекомендовать квалифицированных специалистов. людей на данную работу, но рекомендовать людей, которые «тоже» могут на нее подать заявку.
И на другой стороне рынка, вероятно, происходит то же самое. ИИ может показывать менее высокие должности квалифицированным женщинам и более высокие должности квалифицированным мужчинам только потому, что мужчины с большей вероятностью будут претендовать на эти должности.
Джон Джерсин: Из-за вашего пола, из-за вашего культурного происхождения, если это влечет за собой определенные различия в поведении, вы получите разные возможности, которые другие группы не получат. Или, что еще хуже, вы можете не получать возможности, которые получают другие группы, просто потому, что вы немного иначе ведете себя на их платформе. И мы действительно не хотим, чтобы наши системы работали именно так. Мы, конечно же, не должны желать, чтобы наши системы работали таким образом, чтобы улавливать эти потенциально незначительные поведенческие различия, а затем в результате управлять этим радикальным различием с точки зрения возможностей и результатов.Но вот что происходит с ИИ.
Дженнифер : Прежде чем он покинул LinkedIn, Джерсин и его команда создали еще один ИИ для борьбы с этими тенденциями. Он пытается уловить предвзятость до того, как другие ИИ сообщат рекрутерам матчи.
John Jersin: Репрезентативные результаты могут переупорядочить результаты таким образом, чтобы они фактически поддерживали этот состав людей в этих двух разных группах. Поэтому вместо того, чтобы, например, ИИ пытался оптимизировать людей в этой группе и больше ориентироваться на мужчин, показывая 70 процентов мужчин и 30 процентов женщин.Он будет следить за тем, чтобы он продолжал показывать по 50 процентов каждого из них.
Дженнифер: По сути, он создал ИИ для борьбы с существующим ИИ, чтобы у всех был шанс получить работу.
И он говорит, что такие примеры, как проблема, с которой столкнулась Amazon при тестировании собственного сортировщика резюме, помогли разработчикам понять, как непреднамеренная предвзятость может закрасться в продукты с самыми лучшими намерениями.
Джон Джерсин: Они создали ИИ, который работал с рекрутингом и, по сути, пытался решить эту проблему сопоставления.И набор данных, который они использовали, был взят из резюме людей. И поэтому они анализировали эти резюме и находили определенные слова, которые больше соответствовали тому, чтобы подходить для конкретной работы.
Дженнифер: В технологической индустрии преобладают мужчины… и поскольку алгоритм был обучен на этих, в основном, мужских резюме, ИИ уловил эти предпочтения.
Это привело к тому, что алгоритм Amazon снизил рейтинг резюме со словами, предполагающими, что кандидаты были женщинами.
Джон Джерсин: К сожалению, некоторые из этих слов были такими, как она или она или он, что указывало на то, что не имеет абсолютно ничего общего с квалификацией для работы, и явно определяло что-то, связанное с полом.
Дженнифер : Amazon исправила программы, нейтральные к этим конкретным словам, но это не гарантия против предвзятости в другом месте инструмента. Поэтому руководители решили, что лучше всего выбросить его.
Джон Джерсин: Мы говорим об экономических возможностях людей, их карьере, их способности зарабатывать доход и поддерживать свои семьи.И мы говорим об этих людях, которые не обязательно получают те же возможности, которые им предоставляются, потому что они принадлежат к определенной гендерной группе, потому что они принадлежат к определенной культурной группе.
Jennifer: Мы также позвонили на другие платформы по трудоустройству, чтобы спросить, как они решают эту проблему, и мы скоро к этому вернемся.
[MIDROLL]
Дженнифер: Чтобы понять, что рабочие платформы делают для решения проблемы, которую описал Джон Джерсин во время его работы в LinkedIn, мы обратились к другим компаниям, чтобы спросить об этом гендерном дрейфе.
Indeed не предоставила нам подробностей. LinkedIn подтверждает, что по-прежнему использует репрезентативные результаты. И — глава отдела управления продуктами Monster говорит, что, по его мнению, они не используют предвзятые входные данные, но и не тестируют специально для этой проблемы.
Затем мы поговорили с CareerBuilder, и они сказали нам, что не видят тех же проблем, которые обнаружил LinkedIn, потому что их ИИ пытается подбирать людей для работы совершенно по-другому.
Они обновили свой алгоритм пару лет назад из-за проблемы, не связанной с предвзятостью.
Ирина Новосельская: Мы действительно увидели, что существует большой разрыв в кадрах. Сегодняшние компании не будут нуждаться в текущей рабочей силе.
Дженнифер : Ирина Новосельская — генеральный директор CareerBuilder.
Ирина Новосельская: Значит, на высокооплачиваемых должностях и дальше будет расти зарплата. Увеличится количество низкооплачиваемых рабочих мест, но это приведет к потере среднего класса.
Дженнифер: Она говорит, что это потому, что спрос и предложение на эти должности будут оставаться проблемой.И компания обнаружила проблему, проанализировав данные за 25 лет, связанные с подключением кандидатов к вакансиям.
Ирина Новосельская: И мы использовали всю эту информацию, эти данные и наш искусственный интеллект для создания поиска на основе навыков. Что это обозначает? Это означает, что вас подобрали, и вы ищете работу, основываясь на ваших навыках, на вашем наборе передаваемых навыков.
Дженнифер: Она говорит, что такой подход к кадрам может помочь переместить сотрудников из проблемных секторов, где слишком много людей и не хватает рабочих мест, в те, где действительно нужны рабочие.
Ирина Новосельская: Когда случился COVID, вся авиационная отрасль сильно пострадала. А если посмотреть на это, бортпроводники долгое время не работали. Но одна из вещей, которые предполагали наши данные и наши алгоритмы, заключалась в том, что они на 95% соответствовали ролям обслуживания клиентов, что оказалось одной из самых востребованных ролей и самым большим дисбалансом спроса и предложения, а это означало, что для каждого человека, ищущего было более 10 рабочих мест. И поэтому, когда вы подбираете соответствие на основе их навыков, потому что они имеют дело с проблемами, их коммуникативных навыков, их логистических операторов, их менеджеров проектов, и поэтому, если вы посмотрите на высокий уровень удовлетворенности клиентов и набор навыков взаимодействия с ними, они идеально подходят.
Дженнифер: Но некоторые совпадения навыков более удивительны, чем другие.
Ирина Новосельская: Тюремные охранники, если посмотреть на их базовый набор навыков, отлично подходят для ветеринарных техников: сочувствие, общение, сила, способность справляться с трудными ситуациями. Побочным продуктом этого является увеличение разнообразия, потому что, если вы думаете об этом, вы теперь не ищете того же типа людей, которых вы искали, с таким опытом.Вы расширяете свою сеть, и вы можете привлечь на эту роль совершенно другого человека, и мы видели, как это разыгралось, когда наши клиенты смогли получить гораздо более разнообразный набор навыков с помощью наших инструментов.
Дженнифер: Ее команда также обнаружила различия, когда они внимательно изучили гендерные данные. Оказывается, что длинный список требуемых навыков в описании должности отпугивает многих женщин. И то, как это написано, тоже имеет большое значение.
Ирина Новосельская: Женщины чаще реагируют на слова в описании должности.И поэтому, если эта должностная инструкция написана не в гендерно-нейтральных тонах, вы не получите столько же мужчин / женщин, которые будут подавать заявки.
Jennifer: CareerBuilder также имеет AI, который предлагает гендерно-нейтральные слова в описаниях должностей, чтобы избежать таких слов, как «ниндзя кодирования» или «рок-звезда», которые могут удерживать некоторых женщин от подачи заявления.
Компания также обнаружила, что женщины и цветные люди в среднем устраиваются на меньшее количество рабочих мест. И они создали ИИ, чтобы это исправить.
Ирина Новосельская: Вот где мы действительно считаем, что переход к навыкам настолько разрушителен.Не только потому, что это помогает устранить этот разрыв, потому что у нас просто не хватает предложения для удовлетворения существующего спроса, но и потому, что это открывает эту сеть людей, которые обычно не подали бы заявку. Мы подталкиваем их к работе. Мы говорим этому кандидату, мы подаем заявку от вашего имени, вам не нужно ничего делать.
Дженнифер: Но насколько хороши эти меры для предотвращения непреднамеренной предвзятости?
Честно говоря, знать сложно. Требуется больше аудита, а его невероятно сложно провести извне.Отчасти потому, что исследователям удается увидеть лишь крошечную часть данных, на которых построены эти алгоритмы.
И обеспечение того, чтобы у мужчин и женщин были одинаковые возможности, также является проблемой в социальных сетях.
Несколько лет назад Facebook попал в беду из-за дискриминационных объявлений о вакансиях. Он урегулировал несколько судебных процессов, в которых утверждалось, что компания и ее рекламодатели дискриминируют пожилых работников, разрешая компаниям показывать объявления о вакансиях только людям определенного возраста, и в этом случае исключая потенциальных кандидатов на работу, которые старше.
Facebook пообещал решить проблему прямой дискриминации при таргетинге рекламы, и хотя теоретически они это сделали, на практике три ученых из Университета Южной Калифорнии недавно показали, что непреднамеренная дискриминация, обнаруженная Джерсином в LinkedIn, все еще присутствует в Facebook. Исследователи не обнаружили проблемы в LinkedIn.
Еще неизвестно, как регулирующие органы будут решать эту проблему. В США этим занимается Комиссия по равным возможностям трудоустройства.
Недавно компания внимательно изучила эту отрасль, но до сих пор не выпустила никаких рекомендаций.
Между тем, если вам интересно, как дела у Салли , женщина, ищущая работу в начале этого эпизода. После 146 заявлений она устроилась на работу, но наняли ее по старинке.
Анонимный соискатель: Я пошел прямо на собеседование, в старом стиле, лицом к лицу, и вот как я его получил. По сути, они наняли меня для участия в моих проектах и от того, чем я уже занимался, и это мне нравится.«Потому что это похоже на то, что я показываю тебе, что я справлюсь с этой работой.
[музыка]
Jennifer: Следующий эпизод, рост количества собеседований с ИИ и машин, оценивающих людей по словам, которые они используют, по тону голоса, а иногда даже по выражению лица.
Присоединяйтесь к нам в тестировании некоторых из этих систем.
Хильке: Итак … Я получил шесть баллов из девяти … и мой уровень владения английским достаточно высок. Что действительно интересно в этом, так это то, что я на самом деле не говорил по-английски.
[КРЕДИТЫ]
Дженнифер: Этот мини-сериал о найме был написан Хильке Шеллманн и спродюсирован мной, Эммой Силлекенс и Энтони Грин с особой благодарностью Карен Хао.
Редактор Майкл Рейли.
Спасибо за внимание… Я Дженнифер Стронг.
перед предложением
Используйте вводную или пояснительную фразу, но не полное предложение, отделенное от цитаты запятой.. Грамматика была создана с учетом формального английского языка в стиле газетной бумаги. Разобрать предложение Введите свое предложение и нажмите «Отправить», чтобы проанализировать его. . Поэкспериментируйте с новой функцией версии 4.0 — «синтаксическим анализатором фраз», который показывает составное представление предложения. Эти слова всегда могут начинать предложение, которое может стоять отдельно. ), более конкретная наречная фраза идет первой: «Голова существительной фразы большой человек — это человек, и именно форма единственного числа этого элемента относится к совместному появлению форм единственного числа глаголов, таких как is, walk, и т.п.Когда во втором независимом предложении в предложении есть независимое слово-маркер, перед независимым словом-маркером ставится точка с запятой. Фразы и предложения I. С тяжелым сердцем я сказал сыну, что детская площадка закрыта. Этот тест предназначен для практики использования структуры предложений и определения предложений с простым, составным, сложным и составно-сложным составом. ; ставится голова глагольной фразы put, и именно этот глагол объясняет использование объекта и наречия позже в предложении (e.грамм. Причастия как открывающие предложения «Когда причастие представляет собой отдельное слово — глагол без дополнений или модификаторов — оно обычно занимает место прилагательного в позиции предзаголовка: наш храпящий посетитель не дает спать домочадцам. Я осторожно открыл дверь. Например: Позже в тот же день я покормил собаку. Фраза — это набор слов, которые могут иметь существительные или глаголы, но не имеют подлежащего, образующего глагол. Поместите это туда). «. Вместо того, чтобы придумывать свои собственные предложения, вы можете «позаимствовать» их из других источников.Соседский лай собаки сводит нас с ума. Предложение — это набор из множества слов, и каждое слово несет значение, будь то подлежащее или сказуемое; все важно, чтобы сформировать четкое представление о том, что означает предложение. Независимое слово-маркер — это связующее слово, используемое в начале независимого предложения. Второй принцип: среди похожих наречных фраз вида (манера, место, частота и т. Д.). Ниже приведены примеры фраз: оставив позади собаку, врезавшуюся в забор перед первым испытанием после разрушения между невежеством и интеллектом, разбитого на тысячи частей. из-за ее блестящей улыбки В следующем предложении наречие времени предшествует наречию частоты, потому что оно короче (и проще): Папа каждый день своей жизни перед завтраком совершает быструю прогулку.Это когда слово или фраза ставится в начале предложения (после запятой), чтобы объяснить, как и когда что-то делается.
Выпускники Академии Мерсерсбург, Можете ли вы заразиться Covid на улице, Утренняя слава Сентябрьский цветок, Pvusd Human Resources, Те, кто может, научите главу 5, Хоккей борется с раком Пингвины Джерси, Фазмофобия Клавиатура, Матрас для распродажи в День памяти Мэйси, Департамент полиции Рочестера уходит в отставку,
Невидимые асимптоты — остатки дня
Опять же, не все такие, некоторые психопаты, которым комфортно делиться своими мыслями, независимо от размера аудитории, но эти люди часто раздражают, типа, который ныряет прямо в политику на День Благодарения еще до того, как вы положили ложку на индейку.Это приводит к некоторой форме неблагоприятного отбора, когда несколько чрезмерно распространяемых людей захватывают вашу ленту новостей.
[Не все, чем вы делитесь, распространяется на весь граф друзей с учетом алгоритмической подачи. Но вы, как тот, кто делится чем-то, понятия не имеете, кто это увидит, поэтому вы должны предположить, что это увидит любой человек на вашем графике. Эффект сдерживания тот же.]
Еще одна форма неэкономии на масштабе стоит за бегством молодежи в Snapchat, о чем говорилось ранее.Верный способ опустошить клуб или танцпол — пригласить родителей; Мало что может быть более травмоопасным, чем видеть, как отец притворяется, трогает маму, когда звучит «Да» Ашера. Наличие родителей на вашем графике в Facebook означает, что вы должны предполагать, что они слушают, и нет никакого способа включить радио очень громко или запустить воду, как в шпионском фильме, когда вы пытаетесь передать секреты. кто-то в комнате прослушивается. Лучшее, что вы можете сделать, — это общаться с помощью кода, ключ дешифрования которого не принадлежит вашим родителям; обычно это принимает форму мемов.Или вы передаете общение в Snapchat.
Еще один недостаток масштаба — возрастающая отдача от троллинга. Facebook более невосприимчив к этому благодаря своей двунаправленной модели добавления друзей, чем, скажем, Twitter, с его односторонней моделью подписки и системой обмена общедоступными сообщениями. В Facebook тем, кто хочет посеять разногласия, нужно быть немного хитрее, и, как показали откровения последних выборов, есть средства к сердцу человека, чтобы связаться с ним прямо или косвенно, через предвзятость подтверждения и лесть.Сценарий Яго от Отелло. В Твиттере нет необходимости в таких интрижках, вы можете просто сбивать людей с помощью своей клавиатуры без их согласия.
Все это означает, что я подозреваю, что многие из наиболее плодотворных векторов Facebook для возрождения их ценности для общения состоят в том, чтобы разрушить поверхностную область их обслуживания. Лента новостей — это настолько монолитная поверхность, что на нее влияют все негативные последствия масштаба социальных сетей, даже несмотря на то, что они делают ее такой привлекательной рекламной средой.
Наиболее очевидный путь к этому — Группы, которые могут подразделить большие графы на более унифицированные по цели или идеологии.Google+ что-то сделала с Кругами, но, поскольку они фактически не достигли какого-либо масштаба, они решили проблему, которой у них еще не было.
Instagram
Где невидимая асимптота Instagram? Это одна из самых сложных задач, о которой стоит подумать, поскольку она продолжает расти, не видя очевидного конца.
Одним из преимуществ Instagram является то, что он появился, когда Facebook расширил свои допустимые типы мультимедиа от текста до фотографий и видео. Instagram начинался с квадратных фотографий с простой подписью, без ссылок, без публикации.
У этого было несколько преимуществ. Во-первых, на фотографиях труднее троллить или быть невыносимым, чем в тексте. Фотографии имеют тенденцию смягчать границу хвастовства и провокаций. Больше людей умеют обидеть в тексте больше, чем в фотографиях. Instagram имел тенденцию быть более агрессивным, чем другие сети, контролировать эмоциональный тон своей сети, особенно в отличие от, скажем, Twitter, который в последнее время обратил свое внимание на обращение к троллям в разделах комментариев.
Конечно, фото не застрахованы от этого явления.«Посмотри на мою идеальную жизнь», хвастовство Instagram — это основная жалоба многих людей на приложение и, вероятно, основная причина того, что люди чувствуют себя плохо после просмотра своей ленты. Тем не менее, явный антагонизм с Instagram, учитывая, что он не является открытым публичным графом, как Twitter, сложнее. Единственный прямой вектор — это комментарии, и Instagram работает над этой проблемой.
Будучи чистой аудиовизуальной сетью в то время, когда Facebook и большинство других сетей были смешанными, Instagram вытеснил многих людей, для которых лучшей частью Facebook были только фотографии и видео; опять же, мы часто, как и в случае с Twitter, переоцениваем соответствие продукта рынку и TAM текста.Если бы Facebook просто показывал фотографии и видео в течение недели, я подозреваю, что их использование вырастет, но поскольку они владеют Instagram …
Как и в случае с другими растущими социальными сетями, Instagram на раннем этапе расширил свои форматы, чтобы предотвратить несколько асимптот на основе форматов. Неквадратные фотографии и видео с постепенно увеличивающимися временными рамками расширили варианты использования и, что более важно, устранили некоторые проблемы, связанные с производством.
Переход к копированию формата рассказов Snapchat был следующей гигантской асимптотой, которой удалось избежать.Драгоценный характер публикации в Instagram был тормозом для частоты публикации. Истории решают проблему предложения контента несколькими способами. Во-первых, поскольку он требует, чтобы вы явно нажимали на его просмотр с экрана домашней ленты, он полностью перекладывает ответственность за просмотр контента на аудиторию. Это освобождает создателя контента от большей части вины за загрязнение чужой ленты. Истекающий характер содержания еще больше снимает еще одно запретительное отношение издателя к засорению цифрового ландшафта.Он открыл так много контента, что теперь мне регулярно не удается просмотреть более чем крошечную часть историй в Instagram. Даже друзья, которые сейчас мало публикуют, часто помещают свой контент в Истории, а не в основную ленту.
Сам формат историй с его полноэкранной вертикальной ориентацией подсказывает пользователю, что этот формат предназначен для нативного способа, которым мы держим наши устройства как фотографы на смартфонах, а не для более естественного ландшафта, которым зрители смотрят на мир. с глазами рядом в голове.Истории включают в себя аксессуары, такие как яркие наклейки, текстовые наложения и фильтры лиц, которых нет в наборе инструментов для основного фото / видео композитора Instagram, возможно, чтобы сохранить некоторое эстетическое разделение между основным потоком и историями.
Инстаграм — это чистота, благодаря которой даже его реклама становится абсолютно нативной: все на сервисе представляет собой аудиовизуальную рекламу. Я вижу, как люди жалуются на рекламную нагрузку в Instagram, но если вы действительно посмотрите на свою ленту, она всегда была загружена на 100%.
Я только что открыл свою ленту, просмотрел первые двадцать постов и классифицировал их все как рекламу: о том, насколько хороша моя еда, о красивых местах для путешествий, об изысканном мастерстве разных фотографов и кинематографистов, об актерском мастерстве. о предстоящем фильме, о новой линии нижнего белья или макияжа Рианны, о изысканном блюдо, приготовленном другом, о текущем концертном туре, о том, насколько кто-то забавен, о чьем-то великолепном новом снимке в голову, а также о нескольких спортивных мероприятиях и командах. И да, некоторые из них были официальной рекламой в Instagram.
Я не имею в виду это негативно. Можно было бы лоббировать это обвинение во всех социальных сетях, но визуальная природа Instagram поглощает сигнальную функцию социальных сетей самым элегантным и унифицированным образом. Например, приложения для обмена сообщениями состоят из большого количества сообщений, которые не являются рекламой. Но именно поэтому приложение для обмена сообщениями, такое как Messenger, не является такой прибыльной рекламной платформой, как Instagram, и будет. Если бы реклама не была отмечена явно и если бы она не была так очевидна из аккаунтов, на которые я не подписываюсь, мне непонятно, насколько сильно они отличались бы по своей природе от всего остального контента в ленте.
Ирония заключается в том, что по мере того, как Facebook расширял варианты использования и поддерживал типы мультимедиа, чтобы продолжать расширяться, чистота Instagram, возможно, сделала его более масштабируемым в некоторых отношениях.
Конечно, у каждого товара или услуги есть естественный потолок. Возьмем один пример: обмен сообщениями с другими людьми в Instagram все еще несколько неуклюжий, он кажется прикованным. Учитывая, насколько молодые люди используют Snapchat в качестве предпочтительного приложения для обмена сообщениями, здесь, вероятно, есть привлекательный запас для Instagram.
Слухи, что Instagram рассматривает возможность создания отдельного приложения для обмена сообщениями, имеют смысл. Было бы иронично, если бы Instagram отделил более широковещательную природу своего основного приложения от сценария использования обмена сообщениями в двух разных приложениях до того, как это сделал Snapchat. Как отмечалось ранее, создается впечатление, что Snapchat постоянно борется за то, чтобы сбалансировать части своего приложения для обмена сообщениями с большим количеством элементов вещания, таких как Stories и Discover, и отдельные приложения могут быть одним из способов более эффективного решения этой проблемы.
Как и во всех социальных сетях, где доминируют мобильные телефоны, существуют ограничения на то, что можно оптимизировать в одном приложении, когда все, с чем вам нужно работать, — это один прямоугольный экран телефона.Революция мобильных телефонов вынудила сконцентрироваться на дизайне, что принесло миллиарды долларов, но Instagram, как и все телефонные приложения, столкнется с асимптотой, которая ограничивает то, сколько вы можете втиснуть в одно приложение.
Instagram уже имеет некоторый опыт решения этой головоломки, создавая отдельные приложения, такие как Boomerang или Hyperlapse, которые сдерживают сложность самого приложения Instagram и которые предоставляют дополнительные методы композиции на верхнем уровне телефона.Я часто слышу, как люди советуют не запускать отдельные приложения из-за трудностей с внедрением даже одного приложения, но это не значит, что отдельные приложения иногда не самый элегантный способ справиться с ограничениями пространственного дизайна мобильных устройств.
В Instagram контент по-прежнему в основном короткий, поэтому длинные повествования не распространены и не поддерживаются. Сама структура, ориентированная на основную ленту, алгоритмически компилирующую разнообразный контент из всех аккаунтов, за которыми вы следите, не оптимизирована для глубокого погружения в конкретный предмет или повествование, как, скажем, телевидение или приложение для потокового видео.Наиболее близким к полному варианту в Instagram является Live, но большая часть того, что я вижу в нем, является лишь отрывочным повествованием, больше напоминающим расширенное селфи, чем продуманное повествование. Вместо того, чтобы преследовать подробное повествование, может оказаться, что более ориентированный на бренд способ решить проблему увеличения продолжительности использования приложения — это лучше объединить существующий контент, подобно тому, как Snapchat может агрегировать контент из одного места в поток сортов. Это может быть полезно для таких вещей, как концерты и спортивные мероприятия, а также последние новости, такие как стихийные бедствия, протесты и марши.
Вдобавок, возможно, существует общий предел того, насколько далеко может пройти один поток случайного контента, организованный алгоритмически, прежде чем мы столкнемся с чистым истощением потребления. Возможно, просмотр тщательно отобранных снимков всех, наконец, подтолкнет всех нас к критической точке зависти и FOMO, и у достаточно большого числа пользователей возникнет асимптота.
Однако я подозреваю, что мы вступили в эпоху, когда верхняя граница утомляемости от тщеславия сместилась намного выше, что для старшего поколения могло показаться неприличным.Так же, как мы вошли в эпоху пост-дефицита информации, я считаю, что мы также вошли в эпоху пост-дефицита идентичности. И в этом мире более приемлемо быть самим собой и использовать социальные сети для максимального распространения себя таким образом, который связан с фундаментальным путем, которым топология культуры сместилась от серии массивных централизованных узлов и спиц к более единообразным. сетка.
Последняя возможная асимптота связана с моим общим представлением о том, что крупные сети, такие как Facebook и Instagram, в какой-то момент потребуют более структурированных взаимодействий и единиц контента (например, список — это единица структурированного контента, как и регистрация) чтобы продолжить масштабирование.Это всегда создает дополнительное трение для создателя контента, но преимущество состоит в том, что один монолитный канал разбивается на более отдельные блоки, что дает пользователям возможность мысленно переключать передачи, видя и предвидя структуру, во многом подобно тому, как устроен журнал.
Чтобы заполнить пробелы в свободном времени человека, бесконечное питание подобно бесконечной банке с жидкостью, которую можно налить в любую щель в расписании и потоке внимания. С другой стороны, требовать от человека времени — задача более высокого порядка, и более структурированный контент, кажется, лучше подходит для этого.Люди выделяют время на то, чтобы играть в такие игры, как Fortnite или смотреть Netflix, но в меньшей степени на просмотр каналов. Последнее происходит на лету. Но амбиции в Силиконовой долине, управляемой программным обеспечением, безграничны, и поэтому в какой-то момент каждая технологическая компания пытается получить полный набор камней бесконечности, будь то путем их создания или покупки, как это сделал Facebook с Instagram и Whatsapp.
Следующая невидимая асимптота Amazon?
Я начал с Amazon, но к нему стоит вернуться, поскольку это вряд ли связано с собственными амбициями.Какие еще препятствия для роста могут остаться после столь значительного прогресса в асимптоте стоимости доставки?
Следующим естественным препятствием в той же теме судоходства является скорость доставки. Да, это здорово, что мне не нужно платить за доставку, но со временем ожидания клиентов растут. Последнее ежегодное письмо Джеффа акционерам:
Одна вещь, которая мне нравится в клиентах, — это то, что они божественно недовольны. Их ожидания никогда не бывают статичными — они растут. Это человеческая природа.Мы не уходили со времен охотников-собирателей на удовлетворение. У людей ненасытный аппетит к лучшему, и вчерашнее «вау» быстро становится сегодняшним «обычным». Я вижу, что этот цикл улучшений происходит быстрее, чем когда-либо прежде. Это может быть связано с тем, что покупатели имеют такой легкий доступ к большему количеству информации, чем когда-либо прежде — всего за несколько секунд и с помощью пары нажатий на телефон покупатели могут читать отзывы, сравнивать цены у разных розничных продавцов, видеть, есть ли что-то в наличии, узнавать, как быстро он будет доставлен или будет доступен для получения, и многое другое.Эти примеры взяты из розничной торговли, но я чувствую, что тот же феномен расширения прав и возможностей клиентов наблюдается во всем, что мы делаем в Amazon, а также в большинстве других отраслей. В этом мире нельзя останавливаться на достигнутом. У клиентов этого не будет.
Почему только двухдневная доставка бесплатно? Что, если я захочу получить посылку завтра, сегодня или прямо сейчас?
Amazon уже работает над этой проблемой более десяти лет, создавая более плотную сеть небольших распределительных центров по сравнению с предыдущей стратегией меньшего количества гигантских распределительных центров.Доставка дронами могла показаться шуткой, когда впервые было объявлено в эпизоде 60 минут, но она решает ту же проблему, что и такая стратегия, как шкафчики Amazon в местных розничных магазинах.
Другая асимптота может заключаться в том, что, хотя Amazon отлично подходит для того, чтобы быть площадкой первой инстанции для удовлетворения потребностей клиентов в продуктах, он менее способен генерировать желание ex nihilo, вид убеждения, который обычно больше ассоциируется с технологической компанией, такой как Apple или любое количество розничных продавцов предметов роскоши.
В Amazon мы называем доминирующий стиль совершения покупок на сервисе «ловлей рыбы». Люди входят, вводят в поиске нужную вещь и щелкают по ней одним щелчком мыши. Напротив, если вы когда-либо ходили в торговый центр с кем-то, кто любит делать покупки ради шоппинга, например, с бельевой лошадкой, вы увидите метод покупок, больше похожий на собирательство, наполовину охота и собирательство. Многие наряды снимаются со стойки и пристально смотрят, выставляют перед собой в зеркало, поворачивают в руке для созерцания.Руки скользят по вешалке с одеждой, пальцы нащупывают ткань в поисках чего-то неизвестного даже покупателю.
Это просмотр, и интерфейс Amazon решил только некоторые аспекты этого режима покупок. Если у вас есть какое-то представление о том, чего вы хотите, карусели сходства могут помочь вам в некоторых сравнительных покупках, а отзывы клиентов служат голосом на плече, но это все равно кажется несколько утилитарным.
Первые попытки Amazon открыть физические магазины отражают эту предвзятость в ее розничном стиле.В последний раз, когда я был в Сиэтле, я посетил физический книжный магазин Amazon в Университетской деревне, и меня поразило, как веб-сайт превратился в трехмерное пространство, только с гораздо меньшим объемом инвентаря. Amazon Go звучит более интересно, и я не могу дождаться, чтобы попробовать его, но, опять же, его основным преимуществом является самообслуживание и низкий уровень трения.
Когда я думаю о том, чтобы вызвать желание, я вспоминаю свой последний и единственный визит в Милан, когда женщина в магазине итальянских люксовых брендов уговорила меня купить спортивную куртку, которую я понятия не имел, что хочу, когда вошел в магазин.Фактически, его даже не было на выставке, поэтому инвентарь был минимальным, когда я вошел.
Она посмотрела на меня, задала мне несколько вопросов, затем подошла к концу и вышла с единственным вариантом. Она уговорила меня примерить его, затем польстила тем, как он заставил меня выглядеть, а также указала на некоторые из его самых отличительных качеств. Постепенно я начал кивать в знак согласия и в конце концов понял, что должен быть тем мужчиной, в которого меня превратит это спортивное пальто, когда оно сядет мне на плечи.
Эта задача не уникальна для Amazon.Технологические компании в целом уже много лет ищут масштабируемую рентабельность инвестиций в машинное обучение и алгоритмы. Больше данных, лучшие рекомендации, лучшее соответствие покупателя товарам или так гласит история. Но что я ценю в розничной торговле предметами роскоши или даже в Голливуде, так это за умение заставить вас поверить в то, что что-то вам подходит, при отсутствии предыдущих данных. Соблазнение — это подарок, и большинство людей, занимающихся технологиями, сильно переоценивают, насколько удовлетворение клиентов может быть решено с помощью алгоритмов, основанных на данных, при этом недооценивая рентабельность инвестиций от соблазнения.
Netflix потратил 1 миллион долларов на приз, чтобы улучшить свои алгоритмы рекомендаций, и все же это ежедневный ритуал, когда миллионы людей смотрят на свой домашний экран Netflix, долго прокручивая его, пытаясь решить, что смотреть. Это не просто Netflix, откройте любое потоковое приложение. AppleTV, устройство для просмотра мультимедиа, чаще всего хвалят за заставку! Это все равно что признать, что вы не можете найти что-нибудь поесть в меню ресторана, но шрифт радует глаз. Дело не в том, что данные не могут направить пользователя к правильному общему району, но более чем одна технологическая компания обнаружит, что градиент отдачи от старого доброго соблазнения намного круче, чем они могут себе представить.
Тем не менее, для Amazon это может быть не столь опасным недостатком, как для другого розничного продавца. Многое из того, что продает Amazon, является товарами, и создание желаний можно передать другим каналам, которые затем увидят, как клиенты утекают в Amazon для удовлетворения. Превосходство Amazon в области логистики и обслуживания клиентов является невероятно мощным преимуществом, поскольку оно непосредственно предшествует платежу и следует за ним в цепочке создания добавленной стоимости, позволяя получить почти всю финансовую прибыль от розничной торговли товарами.
И, как с самого начала подчеркивается в ежегодном письме Джеффа акционерам, миссия Amazon — быть самой клиентоориентированной компанией в мире. Один из способов продолжить поиск векторов роста — это не упускать из виду непостоянную природу недовольства клиентов, которую они всегда с радостью разделяют при подходящих обстоятельствах, что является одним из счастливых последствий этой эпохи возмущения. Есть такая вещь, как ценовой зонт, но есть еще и зонтик для счастья клиентов.
Как идентифицировать ваши невидимые асимптоты
Один из способов определить ваши невидимые асимптоты — просто спросить своих клиентов. Как я отмечал в начале этой статьи, в Amazon мы выяснили, как сборы за доставку тормозят наш бизнес, просто опрашивая клиентов и не клиентов.
Вот где часто цитируемая цитата Генри Форда приводится в качестве возражения: «Если бы я спросил людей, чего они хотят, они бы сказали, что лошади быстрее», — сказал он, как известно.Как и большинство общепринятых трюизмов в бизнесе, это мгновенно и с потерями одновременно.
Действительно, клиентам часто бывает сложно сформулировать то, что они хотят. Но чего не хватает, так это того, что они часто намного лучше определяют то, чего они не хотят или не любят. То, что вы должны услышать, когда клиенты говорят, что им нужна более быстрая лошадь, не буквально, а скорее то, что они считают путешествие на лошади слишком медленным. Сообразительный специалист по продукту может обобщить это на более широкую потребность в более быстром путешествии, и эту проблему можно решить любым количеством способов, не связанных с клонированием Секретариата или подстреливанием своей нынешней лошади стероидами.
Это не надежная стратегия. Иногда клиенты лгут о том, что им не нравится, а иногда они не могут даже ясно сформулировать свое недовольство, но если вы сопоставите их отзывы с хорошим анализом данных о поведении клиентов и даже с некоторыми хорошо разработанными тестами, вы обычно можете приземлиться. на более точную картину реальной проблемы, которую необходимо решить.
Популярное мнение в Кремниевой долине состоит в том, что предприятия B2C представляют собой более сложные продуктовые проблемы, чем B2B, потому что продукты и услуги для бизнес-клиентов могут быть указаны просто путем разговора с клиентом, в то время как потребительский рынок невнятно говорит о своих потребностях, согласно Генри Форду. Цитировать.Опять же, это правда лишь отчасти, и очень многие потребительские компании, которые я недавно советовал, еще не приложили достаточно усилий, чтобы понять или посочувствовать возражениям ее непосвященных.
Мы часто говорим об экономической концепции кривой спроса, но в продукте есть другая форма кривой спроса, и это контур потребностей клиентов в вашем продукте или услуге. Каким бы утешительным было бы, если бы она была плоской, но, как отметил Безос в своем ежегодном письме акционерам, дуга требований клиентов длинная, но она все время изгибается вверх.Работа каждой компании, особенно ее продуктовой группы, — продолжать соответствовать топологии этой «кривой спроса».
Я вижу, что многие компании тратят время на анализ воронок и выяснение, кто выходит из нижней части. Однако по мере роста компании с самого начала не менее важно смотреть на тех, кто никогда не проходит через воронку или выпрыгивает из нее на самом верху. Если градиент соответствия продуктового рынка, вероятно, различается для каждого из ваших текущих и потенциальных клиентских сегментов, и понимание того, как и почему — это бесконечная работа.
Когда компании проводят фокус-группы по своей продукции, они часто показывают мне положительные отзывы. Меня почти всегда больше интересуют люди, которые регистрируют отрицательные отзывы, хотя я чувствую, что многие продуктовые команды находят просмотр этого материала неприятным занятием. Иногда отзывы бесполезны в данный момент; возможно, у вас настолько сильное соответствие продуктового рынка другой когорте, что это бесполезно. Тем не менее, это никогда не укол эго.
Однако вся честная отрицательная обратная связь формирует основу некоторой асимптоты в некотором потребительском сегменте, даже если ограничение еще не ограничено.Даже если компании, с которыми я встречаюсь, еще не знают, как справиться с проблемой, мне всегда любопытно узнать, есть ли у них хорошее объяснение, в чем заключается проблема.
Одно важное замечание по этой теме заключается в том, что меня часто приглашают высказать свое мнение о продукте — больше, чем я могу найти сейчас. Когда я делаю это лично, некоторые продуктовые команды не могут не вмешиваться, как только я высказываю какие-либо опасения, просто чтобы показать, что они уже предвидели мои возражения.
Я советую просто прослушать весь первый раз, чтобы услышать причину чьей-либо обратной связи, прежде чем отключать ее.Вы никогда не будете лично общаться с каждым клиентом, чтобы отговорить его от его аргументов, ваш продукт или услуга должны делать эту работу. Среднее значение людей, которые пытаются объяснить своим клиентам, почему они ошибаются, … нехорошо. Это верный способ отвлечь их от обратной связи и в будущем.
Даже при отсутствии внешней обратной связи можно научиться определять пределы своего продукта. Один из подходов, который я использовал при разговоре с компаниями, которые пытаются достичь первоначального или нового соответствия продукта рынку, — это спросить их, почему каждый человек в мире не использует их продукт или услугу.Если вы спросите себя об этом, вы получите всевозможные четкие ответы, и если вы продолжите идти по этому пути, вы обнаружите, что границы вашего TAM становятся все более и более четкими.
[Верно, что вам также нужна обратная сторона, почти иррациональный позитив, чтобы выжить в сложной задаче разработки продукта или стать предпринимателем, но предвзятость выбора такова, что большинство таких людей начинают с избытком оптимизм.]
Наконец, хотя я не решаюсь поделиться этим, можно избежать невидимых асимптот благодаря гениальной интуиции продукта.Я отказываюсь по той же причине, по которой я съеживаюсь, когда встречаю в долине генеральных директоров, которые боготворят Стива Джобса. Во многих смыслах интуиция продукта, которая неизменно остается точной во времени, подобна единорогу, как Стив Джобс. Это настолько редкая способность, что полностью полагаться на нее гораздо опаснее и рискованнее, чем смешивать ее с целым набором более доступных стратегий.
Людям, работающим с продуктом, сложно это услышать, потому что в мифологии творчества Стива Джобса есть что-то романтическое и героическое, гениальные идеи рождаются в разуме безумного гения и изобретателя.Однако просто прочитать биографию Джобса — значит понять, насколько редкий жизненный опыт и выбор сделали его тем, кем он был. Несмотря на это, мы создали целую кучу генеральных директоров, которые носят одну и ту же одежду каждый день и сводят с ума свои команды дизайнеров придирчивыми отзывами о дизайне, как если бы внешние атрибуты мужчины были сутью его мастерства. Мы сильно недооцениваем зависимость его особого стиля товарной интуиции от траектории движения.
Подарок Джобса настолько редок, что, вероятно, даже Apple не смогла его заменить.Это не совпадение, что продукты Apple, которые сейчас меня больше всего расстраивают, имеют в названии слово «Pro». MacBook Pro с его несовершенной клавиатурой и причудливой панелью Touch Bar (я все еще использую старый 13-дюймовый MacBook Pro со старой клавиатурой, без всякой надежды на то, что Apple одумается до того, как он устареет). Mac Pro, который принял, к сожалению, уместную форму мусорного бака в своем последнем воплощении, и замена которого не поставлялась годами (я все еще печатаю это дома на древней башне Mac Pro с теркой для сыра, и в итоге построил башню ПК для запуска VR и редактировать фото и видео).Final Cut Pro, которому я научился в школе монтажа фильмов, и который был заменен Final Cut X как раз тогда, когда FCP начинал отнимать у Avid значительную долю в Голливуде. IMac Pro, который нелегко обновить, но он отлично подходит, если вы газиллионер.
Pro — это обычно клиенты с наиболее четко определенными потребностями и рабочими процессами. Таким образом, их продукты — это те, для кого их умение формулировать то, что они хотят, является надежным путем к установлению и поддержанию соответствия продукта рынку.Но Apple, похоже, не любит это делать, и поэтому ошибочные шаги, которые они сделали в этом направлении, — это именно те ошибки, которые вы от них ожидаете.
[Я был вне себя от радости, прочитав, что следующий Mac Pro от Apple создается с учетом обширных отзывов профессионалов СМИ. Прискорбно, что он появится не раньше 2019 года, но, по крайней мере, Apple сошла с башни из слоновой кости, чтобы поговорить с реальными будущими пользователями. Это одни из лучших новостей Apple, которые я когда-либо слышал.]
Живи интуицией, умри ею.Неудивительно, что Snapchat, еще одна компания, которая живет интуицией одного человека, столкнулась с недавним редизайном. То, что сильные стороны компании — это ее слабые стороны, просто результат строгого соблюдения методологии. Стиль передачи продуктов Apple и Snapchat, как deus ex machina, также избавил нас от приводов CD-ROM и выпустил iPhone, AirPods, приложение для обмена сообщениями, ориентированное на камеру, и формат Story, среди многих других прорывов, на которых специалист по продукту мог повесить карьеру. на.
Поскольку продукты и услуги живут во все более динамичном мире, особенно те, которые ориентированы на потребителей, они не управляются неизменными, вечными истинами такой области, как математика.Причина, по которой я рекомендую здоровое сочетание интуиции, основанной на данных и обратной связи, заключается в том, что большинство людей, которых я знаю, относятся к продукту медленнее, чем сам мир. Если они достигли хоть какой-то меры успеха, то часто это связано с тем, что их взгляд на некоторые потребительские потребности был правильным в нужное время. Соответствие продукта рынку как тавтология. Предвзятость отбора при взгляде на этих людей может спутать некоторую долю удачи с некоторой стойкой интуицией в отношении продукта.
Тем не менее, точно так же, как венчурному капиталисту однажды повезло с некоторыми инвестициями и он мог считаться гением на всю жизнь (а отдача от одного положительного эффекта торговой марки венчурного капитала шокирующе долговечна), просто потому, что интуиция данного человека может ударить в нужный момент в нужный момент истории, чтобы создать потрясающий результат, редко когда кадр одного человека будет двигаться синхронно с кадром мира.Сколько креативов актуальны на всю жизнь?
Это одна из причин, по которой устойчивое конкурентное преимущество так сложно. В долгосрочной перспективе эндогенные различия в качестве продуктового лидерства в компании всегда кажутся отрицательными. Но, возможно, мы слишком сосредоточены на качестве управления и недостаточно сосредоточены на внешних факторах. В «Божественном недовольстве: противоядие от разрушения» Бен Томпсон пишет:
Письмо Безоса, тем не менее, раскрывает еще одно преимущество сосредоточения внимания на покупателях: оно делает невозможным промахи.Когда я писал эту статью пять лет назад, я думал о возможности, предоставляемой сосредоточением внимания на пользовательском опыте, как если бы это была асимптота: можно было бы еще больше приблизиться к конечному пользовательскому опыту, но никогда не достичь этого:
% PDF-1.4 % 6 0 obj > эндобдж 7 0 объект > эндобдж 10 0 obj (Вступление) эндобдж 11 0 объект > эндобдж 14 0 объект (Мотивации и обзор литературы) эндобдж 15 0 объект > эндобдж 18 0 объект (Мотивы и цели) эндобдж 19 0 объект > эндобдж 22 0 объект (Краткая история кодирования текста) эндобдж 23 0 объект > эндобдж 26 0 объект (Введение и описательная разметка) эндобдж 27 0 объект > эндобдж 30 0 объект (SGML) эндобдж 31 0 объект > эндобдж 34 0 объект (XML) эндобдж 35 0 объект > эндобдж 38 0 объект (Инициатива по кодированию текста) эндобдж 39 0 объект > эндобдж 42 0 объект (Текст как OHCO) эндобдж 43 0 объект > эндобдж 46 0 объект (TexMECS и GODDAG) эндобдж 47 0 объект > эндобдж 50 0 объект (LMNL) эндобдж 51 0 объект > эндобдж 54 0 объект (Текстовые модели) эндобдж 55 0 объект > эндобдж 58 0 объект (Перекрывающиеся иерархии) эндобдж 59 0 объект > эндобдж 62 0 объект (Решения проблемы перекрытия) эндобдж 63 0 объект > эндобдж 66 0 объект (Выводы и сравнение) эндобдж 67 0 объект > эндобдж 70 0 объект (Модель Мануцио) эндобдж 71 0 объект > эндобдж 74 0 объект (Введение в модель) эндобдж 75 0 объект > эндобдж 78 0 объект (Определение модели) эндобдж 79 0 объект > эндобдж 82 0 объект (Обсуждение и сравнение с другими моделями) эндобдж 83 0 объект > эндобдж 86 0 объект (Язык мануцио) эндобдж 87 0 объект > эндобдж 90 0 объект (Мотивы языка мануцио) эндобдж 91 0 объект > эндобдж 94 0 объект (Краткое введение в функциональные языки) эндобдж 95 0 объект > эндобдж 98 0 объект (Обзор языка мануцио) эндобдж 99 0 объект > эндобдж 102 0 объект (Расширяемость) эндобдж 103 0 объект > эндобдж 106 0 объект (Система типов) эндобдж 107 0 объект > эндобдж 110 0 объект (Заявления) эндобдж 111 0 объект > эндобдж 114 0 объект (Числа) эндобдж 115 0 объект > эндобдж 118 0 объект (Логические) эндобдж 119 0 объект > эндобдж 122 0 объект (Струны) эндобдж 123 0 объект > эндобдж 126 0 объект (Переменные) эндобдж 127 0 объект > эндобдж 130 0 объект (Функциональные абстракции) эндобдж 131 0 объект > эндобдж 134 0 объект (Записи) эндобдж 135 0 объект > эндобдж 138 0 объект (Последовательности) эндобдж 139 0 объект > эндобдж 142 0 объект (Объекты) эндобдж 143 0 объект > эндобдж 146 0 объект (Текстовые объекты) эндобдж 147 0 объект > эндобдж 150 0 объект (Операторы сохранения и запроса) эндобдж 151 0 объект > эндобдж 154 0 объект (Семантика языка мануцио) эндобдж 155 0 объект > эндобдж 158 0 объект (Введение в операционную семантику) эндобдж 159 0 объект > эндобдж 162 0 объект (Спецификация формального языка) эндобдж 163 0 объект > эндобдж 166 0 объект (График зависимости пакета) эндобдж 167 0 объект > эндобдж 170 0 объект (Типы) эндобдж 171 0 объект > эндобдж 174 0 объект (Тип среды) эндобдж 175 0 объект > эндобдж 178 0 объект (Эквивалентность типов) эндобдж 179 0 объект > эндобдж 182 0 объект (Правила подтипа) эндобдж 183 0 объект > эндобдж 186 0 объект (Ценности) эндобдж 187 0 объект > эндобдж 190 0 объект (Элементы языка) эндобдж 191 0 объект > эндобдж 194 0 объект (Команды) эндобдж 195 0 объект > эндобдж 198 0 объект (Идентификаторы) эндобдж 199 0 объект > эндобдж 202 0 объект (Заявления) эндобдж 203 0 объект > эндобдж 206 0 объект (Булевы) эндобдж 207 0 объект > эндобдж 210 0 объект (Целые числа) эндобдж 211 0 объект > эндобдж 214 0 объект (Реалы) эндобдж 215 0 объект > эндобдж 218 0 объект (Местоположение и переменные) эндобдж 219 0 объект > эндобдж 222 0 объект (Нулевой) эндобдж 223 0 объект > эндобдж 226 0 объект (Функциональные абстракции) эндобдж 227 0 объект > эндобдж 230 0 объект (Блоки) эндобдж 231 0 объект > эндобдж 234 0 объект (Скобки) эндобдж 235 0 объект > эндобдж 238 0 объект (Итерация) эндобдж 239 0 объект > эндобдж 242 0 объект (Выбор) эндобдж 243 0 объект > эндобдж 246 0 объект (Струны) эндобдж 247 0 объект > эндобдж 250 0 объект (Регулярные выражения) эндобдж 251 0 объект > эндобдж 254 0 объект (Записи) эндобдж 255 0 объект > эндобдж 258 0 объект (Последовательности) эндобдж 259 0 объект > эндобдж 262 0 объект (Полиморфизм) эндобдж 263 0 объект > эндобдж 266 0 объект (Объекты) эндобдж 267 0 объект > эндобдж 270 0 объект (Текстовые объекты) эндобдж 271 0 объект > эндобдж 274 0 объект (Операторы типа запросов) эндобдж 275 0 объект > эндобдж 278 0 объект (Выводы) эндобдж 279 0 объект > эндобдж 282 0 объект (Прототип текстовой базы данных) эндобдж 283 0 объект > эндобдж 286 0 объект (Общая системная архитектура) эндобдж 287 0 объект > эндобдж 290 0 объект (Переводчик Мануцио) эндобдж 291 0 объект > эндобдж 294 0 объект (Обзор переводчика) эндобдж 295 0 объект > эндобдж 298 0 объект (Лексический анализатор) эндобдж 299 0 объект > эндобдж 302 0 объект (Синтаксический анализ) эндобдж 303 0 объект > эндобдж 306 0 объект (Цикл чтения-оценки-печати) эндобдж 307 0 объект > эндобдж 310 0 объект (Выводы) эндобдж 311 0 объект > эндобдж 314 0 объект (Постоянные данные) эндобдж 315 0 объект > эндобдж 318 0 объект (Постоянство текстовых объектов) эндобдж 319 0 объект > эндобдж 322 0 объект (Реляционная схема базы данных) эндобдж 323 0 объект > эндобдж 326 0 объект (Операторы текстовых объектов в SQL) эндобдж 327 0 объект > эндобдж 330 0 объект (Прочие компоненты) эндобдж 331 0 объект > эндобдж 334 0 объект (Определения текстовой схемы) эндобдж 335 0 объект > эндобдж 338 0 объект (Анализ корпуса) эндобдж 339 0 объект > эндобдж 342 0 объект (Пользовательский интерфейс) эндобдж 343 0 объект > эндобдж 346 0 объект (Пример исследования — пьесы Шекспира) эндобдж 347 0 объект > эндобдж 350 0 объект (Оценка языка) эндобдж 351 0 объект > эндобдж 354 0 объект (Выводы и дальнейшая работа) эндобдж 355 0 объект > эндобдж 358 0 объект (Язык программирования Ruby) эндобдж 359 0 объект > эндобдж 362 0 объект (Введение в Ruby) эндобдж 363 0 объект > эндобдж 366 0 объект (Библиография) эндобдж 367 0 объект > эндобдж 369 0 объект (Показатель) эндобдж 370 0 объект > эндобдж 374 0 obj> транслировать x ڍ Ko1ᕺ ܠ Ph & e «(Zi ~ 3rMy9a92Nxb = 6a ༓ r8q8 {Zp`Z ځ izd’c ^ 7sZ2_
% H ߧ x ߴ UgD; eQ ‘&` H # -TX, N * i, Br-ФfCUHeZ {.

как разобрать слова по составу аккуратный,пассажир,карманный,шоссе,классный,хоккей,кассовый

Морфологический разбор слова «хоккей»

Часть речи: Существительное

Все формы слова ХОККЕЙ

Разбор слова по составу хоккей

Разбор слова в тексте или предложении

Примеры предложений со словом «хоккей»

Законы морфемики, или Разбор слова по составу | Электронный образовательный ресурс по русскому языку (5 класс) на тему:

Порядин: «Нахожусь на распутье. В дедлайн почувствовал интерес к себе» : Новости : Континентальная Хоккейная Лига (КХЛ)

Нападающий «Нефтехимика» Павел Порядин в интервью KHL.ru рассказал о подсказках Буцаева, об отношениях между своим клубом и «Ак Барсом».

«Вопросов «почему не вышли в плей-офф» от болельщиков не слышал»

«В 23-25 лет игрок уже не может считать себя молодым»

«Когда есть время – смотрю матчи «Ак Барса»

Досье

Думаете, хоккей – просто тупая беготня? Нет, это сложные схемы на дикой скорости — овечкин и седины — Блоги

Технологическая карта урока русского языка по теме «Состав слова»

Удвоенная согласная буква на стыке приставки и корня. 3-й класс

(PDF) Внутренняя и внешняя оценки систем синтаксического анализа

семантический разбор именованных сущностей

Абстрактные

Описание

Отдел

Издатель

Ключевые слова

Другие семинары и мероприятия (2008)

Другие семинары и мероприятия (2008)

Содержание

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

bib (полный) Труды третьего семинара по инновационному использованию НЛП для создания образовательных приложений

pdf (полный)

bib (полный) Труды Пятой Международной конференции по созданию естественного языка

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (full)

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

pdf (полный)

нагрудник (полный) Семантика в обработке текста.Материалы конференции STEP 2008

pdf (полный)

Подкаст: нанят по алгоритму

Мы встречаемся:

Расшифровка стенограммы:

перед предложением

Невидимые асимптоты — остатки дня

Следующая невидимая асимптота Amazon?

Как идентифицировать ваши невидимые асимптоты

Добавить комментарий Отменить ответ