Негосударственное общеобразовательное учреждение Средняя общеобразовательная школа

Разобрать предложение на главные и второстепенные онлайн: Фонетический (звуко-буквенный) разбор слова. Онлайн сервис

Содержание

Фонетический (звуко-буквенный) разбор слова. Онлайн сервис

Чтобы сделать фонетический разбор слова, нужно разобрать каждую буквы на звук, для этого, введите текст в текстовое поле и нажмите кнопку разобрать.

Как программа делает разбор слова?

  1. Записывает слово и транскрипцию
  2. Ставит ударение в слове
  3. Делит на слоги и определяет сколько слогов в слове
  4. Разбирает каждую букву. Записывает ее звук и описывает: гласный – ударный/безударный, согласный – твердый/мягкий (парный/непарный), глухой или звонкий (парный/непарный)
  5. Подсчитывает количество букв и звуков
  6. Составляет цветовую схему

Оцените нашу программу ниже, оставляйте комментарии, мы обязательно ответим.

Фонетика

Фонетика — это раздел науки в русском языке, в котором изучаются звуки речи и звуковое строение языка.

Запомните!

Звуки [и’] [ч’] [щ’] — всегда мягкие.
Звуки [ж], [ш], [ц] — всегда твёрдые.
Звуки [и’], [л], [л’], [м], [м’], [н], [н’], [р], [р’] — всегда звонкие (это сонорные согласные).
Звуки [х], [х’], [ц], [ч’], [щ’] — всегда глухие.

Транскрипция

Транскрипция слова записывается в квадратные скобки, в ней могут использоваться дополнительные знаки. В русском языке транскрипция основона на знаках русского алфавита, исключением являются знаки -

ъ, ь, е, ё, ю, я в транскрипции они используются как буквы.

Пример фонетического разбора слова

Давайте для примера возьмем слово молоко и его разберем.

Слово имеет 6 букв и 6 звуков, ударение падает на 6 букву «о» (3 слог).

Слово по слогам — мо-ло-ко

Транскрипция: [малако]

м — [м] — согласный, всегда звонкий (сонорный) непарный, твердый (парный)

о — [а] — гласный, безударный

л — [л] — согласный, всегда звонкий (сонорный) непарный, твердый (парный)

о — [а] — гласный, безударный

к — [к] — согласный, глухой парный, твердый (парный)

о — [о] — гласный, ударный

Цветовая схема звуков

м а л а к о

Приложение доступно в Google Play

Синтаксический разбор предложения с прямой речью – примеры (5 класс, русский язык)

4. 3

Средняя оценка: 4.3

Всего получено оценок: 236.

Обновлено 4 Ноября, 2020

4.3

Средняя оценка: 4.3

Всего получено оценок: 236.

Обновлено 4 Ноября, 2020

В школе часто дают задание выполнить синтаксический разбор предложений; встречаются среди них и предложения с прямой речью. О том, как правильно выполнить этот разбор, читайте в нашей статье.

Материал подготовлен совместно с учителем высшей категории Корощуп Любовью Александровной.

Опыт работы учителем русского языка и литературы — 30 лет.

Прямая речь

Прямой речью называют дословную передачу (в отличие от косвенной) высказывания какого-нибудь лица.

Чаще всего прямая речь используется для передачи не говорения, а внутреннего монолога, мыслей; обычная же речь, даже монологическая, оформляется как реплика диалога. Также прямой речью чаще всего оформляются цитаты.

Прямая речь заключается в кавычки; при ней имеются слова автора – комментирующая часть. Они сообщают, кто, кому, как сказал это.

Порядок синтаксического разбора предложения с прямой речью

Синтаксический разбор предложения с прямой речью принято начинать не так, как разборы других предложений.

Необходимо сначала определить, что является прямой речью, а что – комментирующей частью – словами автора. Затем надо оценить расположение прямой речи относительно слов автора и можно сразу же составить схему прямой речи.

Продолжать синтаксический разбор предложения с прямой речью надо так же, как разбор сложного предложения, то есть разбирать по частям.

Нужно подчеркнуть члены предложения, надписать части речи в прямой речи и дать характеристику этой части как отдельному предложения. Затем то же самое сделать для комментирующей части.

Как составить схему

Сначала надо определить, где в предложении находится прямая речь относительно слов автора, и найти ее границы.

Если знаки не расставлены, прямую речь надо найти. Для этого нужно разграничить части по смыслу.

В комментирующей части обычно есть глагол «говорения» или «размышления» («сказал», «крикнул», «пробормотал», «сообразил» и т.д.)

Обычно в схеме прямую речь обозначают буквой «П», а слова автора – буквой «А»; если часть начинается с заглавной буквы, буква в схеме тоже большая, если начинается со строчной буквы, то и в схеме буква строчная.

Если прямая речь состоит из нескольких предложений

Иногда внутри кавычек не одно предложение, а несколько. Это может быть, например, так: А: «П? П.»

Я задумался: «Но как я могу решить эту проблему? Она затрагивает не только меня».

Разбор такого предложения не труднее, а всего лишь длиннее, так как каждое предложение внутри кавычек надо разобрать отдельно, а в полной характеристике указать: «Прямая речь состоит из двух предложений».

Как дать характеристику

Сначала даем общую характеристику: по цели высказывания, интонации. Затем указываем, что предложение с прямой речью и даем отдельно характеристику каждой из частей.

Собственно прямая речь может быть выражена предложением, отличным по интонации и цели высказывания от всего предложения; это надо указать (например, все предложение повествовательное невосклицательное, а прямая речь – это побудительное восклицательное предложение:

«Немедленно замолчи!» – прикрикнула мать.

Предложение повествовательное невосклицательное, а прямая речь – побудительное восклицательное предложение).

Характеристика всего предложения по цели высказывания и интонации совпадает с характеристикой комментирующей части по тем же пунктам; то есть если слова автора – повествовательное невосклицательное предложение (что чаще всего и бывает), то и все предложение повествовательное невосклицательное.

Пример синтаксического разбора предложения с прямой речью

нар. глаг. сущ. нар. глаг. сущ.

«Уже едем, мама?» – печально спросил Максим.

«П?» – а.

Предложение повествовательное, невосклицательное, осложнено прямой речью, которая стоит перед словами автора. Прямая речь выражена вопросительным невосклицательным предложением, простым, односоставным определенно-личным, распространенным; осложнена обращением. Комментирующая часть выражена простым двусоставным распространенным предложением.

Что мы узнали?

Разбор предложения с прямой речью надо начинать с разграничения прямой речи и слов автора и составления схемы. Затем надо подчеркнуть члены предложения (начиная с грамматической основы и не забывая ставить вопросы к второстепенным членам) и надписать части речи. После всего этого можно дать характеристику предложению в целом по цели высказывания и по интонации, а затем охарактеризовать каждую из частей отдельно.

Тест по теме

Доска почёта

Чтобы попасть сюда — пройдите тест.

  • Елена Елена

    4/5

  • Марк Алиев

    5/5

Оценка статьи

4.3

Средняя оценка: 4.3

Всего получено оценок: 236.


А какая ваша оценка?

Стэнфорд CS 224N | Обработка естественного языка с помощью глубокого обучения

Обработка естественного языка (NLP) является важной частью искусственного интеллекта (ИИ), моделирующего, как люди обмениваются информацией. В последние годы подходы глубокого обучения добились очень высокой производительности во многих задачах НЛП. В этом курсе студенты получают подробное представление о передовых нейронных сетях для НЛП.

Содержание

О чем этот курс?

Обработка естественного языка (NLP) или компьютерная лингвистика — одна из важнейших технологий информационного века. Применение НЛП повсюду, потому что люди общаются почти во всем на языке: веб-поиск, реклама, электронная почта, обслуживание клиентов, языковой перевод, виртуальные агенты, медицинские отчеты, политика и т. д. В последнее десятилетие подходы глубокого обучения (или нейронные сети) добились очень высокой производительности во многих различных задачах НЛП с использованием единых сквозных нейронных моделей, которые не требуют традиционной разработки функций для конкретных задач.

В этом курсе студенты получат полное представление о передовых исследованиях в области глубокого обучения для НЛП. Благодаря лекциям, заданиям и заключительному проекту студенты получат необходимые навыки для проектирования, реализации и понимания своих собственных моделей нейронных сетей с использованием платформы Pytorch.

«Возьми. CS221 научил меня алгоритмам. CS229 научил меня математике. CS224N научил меня писать модели машинного обучения». — Студент CS224N на карте.

Предыдущие предложения

Ниже вы можете найти заархивированные веб-сайты и отчеты о студенческих проектах за предыдущие годы.

Требования

  • Знание Python

    Все задания класса будут на Python (с использованием NumPy и PyTorch). Если вам нужно напомнить себе о Python или вы не очень хорошо знакомы с NumPy, вы можете прийти на обзорную сессию Python на неделе 1 (указана в расписании). Если у вас большой опыт программирования, но на другом языке (например, C/C++/Matlab/Java/Javascript), у вас, вероятно, все будет хорошо.

  • Высшее исчисление, линейная алгебра (например, MATH 51, CME 100)

    Вы должны уметь пользоваться (многомерными) производными и понимать матричные/векторные обозначения и операции.

  • Основные вероятности и статистика (например, CS 109 или аналогичный)

    Вы должны знать основы вероятностей, распределения Гаусса, среднего значения, стандартного отклонения и т. д.

  • Основы машинного обучения (например, CS221, CS229, CS230 или CS124)

    Мы будем формулировать функции стоимости, брать производные и выполнять оптимизацию с градиентным спуском. Если у вас уже есть базовые знания в области машинного обучения и/или глубокого обучения, курс будет проще; однако можно взять CS224n и без него. Существует множество вводных материалов по машинному обучению в виде веб-страниц, книг и видео. Одно доступное введение — это курс Хэла Дауме по машинному обучению 9.0013 . Чтение первых 5 глав этой книги было бы хорошим фоном. Знать первые 7 глав было бы еще лучше!

Справочные тексты

Следующие тексты полезны, но ни один из них не является обязательным. Все их можно читать бесплатно онлайн.

  • Дэн Джурафски и Джеймс Х. Мартин. Обработка речи и языка (черновик 3-го изд.)
  • Джейкоб Эйзенштейн. Обработка естественного языка
  • Йоав Голдберг. Учебник по моделям нейронных сетей для обработки естественного языка
  • Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарон Курвиль. Глубокое обучение
  • Делип Рао и Брайан МакМахан. Обработка естественного языка с помощью PyTorch (требуется вход в Стэнфорд).

Если у вас нет опыта работы с нейронными сетями, но вы все равно хотели бы пройти курс, вам может пригодиться одна из этих книг, которая даст вам больше информации:

  • Майкл А. Нильсен. Нейронные сети и глубокое обучение
  • Евгений Черняк. Введение в глубокое обучение

Курсовая работа

Задания (54%)

Есть пять еженедельных заданий, которые улучшат как ваше теоретическое понимание, так и ваши практические навыки. Все задания содержат как письменные вопросы, так и части программирования. В рабочее время ассистенты могут просматривать код учащихся для заданий 1, 2 и 3, но не для заданий 4 и 5.

  • Кредит :
    • Задание 1 (6%): Знакомство с векторами слов
    • Задание 2 (12%): производные и реализация алгоритма word2vec
    • Задание 3 (12%): Анализ зависимостей и основы нейронной сети
    • Задание 4 (12%): нейронный машинный перевод с последовательностью в последовательность, вниманием и подсловами
    • Задание 5 (12%): Самостоятельное обучение и тонкая настройка с помощью Transformers
  • Крайний срок : Все задания должны быть выполнены либо во вторник, либо в четверг до занятия (т. е. до 15:15). Все сроки указаны в расписании.
  • Отправка : Задания отправляются через Gradescope. Вы сможете получить доступ к странице Gradescope курса на Canvas. Если вам нужно зарегистрировать учетную запись Gradescope, используйте свой адрес электронной почты @stanford.edu . Дальнейшие инструкции даны в раздаточных материалах к каждому заданию. Не присылайте нам свои задания по электронной почте .
  • Позднее начало : Если в результате вы получите более высокую оценку, мы не будем использовать балл за задание 1, а поставим вам оценку за задание на основе подсчета каждого из заданий 2–5 на 13,5%.
  • Сотрудничество : Учебные группы разрешены, но учащиеся должны понимать и выполнять свои собственные задания, а также сдавать по одному заданию на каждого учащегося. Если вы работали в группе, пожалуйста, укажите имена членов вашей учебной группы в верхней части вашего задания. Пожалуйста, спрашивайте, если у вас есть какие-либо вопросы о политике сотрудничества.
  • Код чести : Мы ожидаем, что студенты не будут искать решения или реализации в Интернете. Как и все другие классы в Стэнфорде, мы серьезно относимся к Кодексу чести студентов. Иногда мы используем автоматизированные методы для обнаружения слишком похожих решений задач.

Окончательный проект (43%)

Финальный проект предлагает вам возможность применить свои недавно приобретенные навыки для углубленного применения. У учащихся есть два варианта: Окончательный проект по умолчанию (в котором учащиеся решают предопределенную задачу, а именно текстовые ответы на вопросы) или Custom Final Project (в котором учащиеся выбирают свой собственный проект, включающий человеческий язык и глубокое обучение). Примеры того и другого можно увидеть на прошлогоднем сайте.

Важная информация
  • Кредит : Как для проектов по умолчанию, так и для пользовательских проектов кредит для окончательного проекта распределяется следующим образом:
    • Проектное предложение (5%) [инструкции]
    • Веха проекта (5%) [инструкции]
    • Плакат проекта (3%)
    • Отчет о проекте (30%) [инструкции]
  • Крайние сроки : Проектное предложение, промежуточный этап и отчет должны быть представлены в 15:15. Все сроки указаны в расписании.
  • Окончательный проект по умолчанию [раздаточный материал (дорожка IID SQuAD)] [раздаточный материал (дорожка надежного контроля качества)] [слайды лекции]: в этом проекте учащиеся изучают решения глубокого обучения для задачи SQuAD (Stanford Question Asking Dataset). Проект этого года похож на прошлогодний на SQuAD 2.0 с базовым кодом в PyTorch.
  • Консультация по проекту [слайды лекции] [советы по индивидуальному проекту]: лекция Практические советы для конечных проектов содержит рекомендации по выбору и планированию вашего проекта. Чтобы получить рекомендации по проекту от сотрудников, сначала просмотрите области знаний каждого сотрудника на странице рабочего времени. Это должно помочь вам найти сотрудника, который хорошо разбирается в области вашего проекта.
Практичность
  • Размер команды 900:25: Студенты могут выполнять финальные проекты в одиночку или в группах до 3 человек. Мы настоятельно рекомендуем вам делать окончательный проект в команде. Ожидается, что более крупные команды будут выполнять соответственно более крупные проекты, и вам следует формировать команду из 3 человек только в том случае, если вы планируете реализовать амбициозный проект, в котором каждый член команды внесет значительный вклад.
  • Вклад : В итоговом отчете мы просим указать, какой вклад в проект внес каждый член команды. Члены команды, как правило, получают одинаковую оценку, но мы можем различать в крайних случаях неравного вклада. Вы можете конфиденциально связаться с нами в случае неравного вклада.
  • Внешние соавторы : Вы можете работать над проектом, в котором участвуют внешние (не студенты CS224n) соавторы, но в итоговом отчете вы должны четко указать, какие части проекта были вашей работой.
  • Совместное использование проектов : Вы можете совместно использовать один проект между CS224n и другим классом, но мы ожидаем, что проект будет соответственно больше, и вы должны указать, что вы совместно используете проект в своем предложении по проекту.
  • Наставники : У каждой пользовательской проектной группы есть наставник, который дает обратную связь и советы во время проекта. У проектных команд по умолчанию нет наставников. У проекта может быть внешний (т. е. не сотрудник курса) наставник; в противном случае мы назначим штатного наставника CS224n для индивидуальных проектных групп после внесения проектных предложений.
  • Вычислительные ресурсы : Все команды получат кредиты для использования службы облачных вычислений Azure благодаря любезному пожертвованию Microsoft!
  • Использование внешних ресурсов : Следующие рекомендации применяются ко всем проектам (хотя проект по умолчанию имеет более конкретные правила, подробности уточняются):
    • Вы можете использовать любую понравившуюся среду глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow и т. д.)
    • В более общем плане вы можете использовать любой существующий код, библиотеки и т. д., а также обращаться к любым документам, книгам, ссылкам в Интернете и т. д. для своего проекта. Тем не менее, вы должны указать свои источники в своем описании и четко указать, какие части проекта являются вашим вкладом, а какие части были реализованы другими.
    • Ни при каких обстоятельствах вы не можете смотреть код другой группы CS224n или включать их код в свой проект.

Участие (3%)

Мы благодарим всех за активное участие в занятиях! Есть несколько способов заработать кредит участия, который ограничен 3%:

  • Посещение лекций приглашенных докладчиков :
    • Во второй половине класса у нас три приглашенных докладчика. Наши приглашенные докладчики прилагают значительные усилия, чтобы прийти к нам на лекцию, поэтому (чтобы показать нашу признательность и продолжать привлекать интересных спикеров) мы не хотим, чтобы они читали лекции в почти пустой комнате. Таким образом, мы призываем студентов посещать эти виртуальные лекции в прямом эфире и участвовать в вопросах и ответах.
    • Все студенты получают 0,5% на каждого докладчика (всего 1,5%) либо за посещение гостевой лекции лично, либо за написание абзаца-реакции, если вы смотрели выступление удаленно; подробности будут предоставлены. Студентам не нужно посещать лекцию в прямом эфире, чтобы написать эти абзацы реакции; они могут смотреть асинхронно.
  • Заполнение опросов для получения отзывов : Мы разошлем два опроса для получения отзывов (в середине квартала и в конце квартала), которые помогут нам понять, как продвигается курс и как мы можем его улучшить. Каждый из двух опросов стоит 0,5%.
  • Участие в Ed : ~20 лучших участников Ed получат 3%; другие получат кредит пропорционально участию ~ 20-го человека.
  • Пункт кармы : Любое другое действие, улучшающее класс, например, помощь другому учащемуся в рабочее время, которое ассистент CS224n или инструктор замечает и считает достойным: 1%

Поздние дни

  • У каждого учащегося есть 6 дополнительных дней для использования. Опоздание продлевает срок на 24 часа. Вы можете использовать до 3 дней задержки для каждого задания (включая все пять заданий, проектное предложение, веху проекта и окончательный отчет по проекту).
  • Команды могут делиться днями задержки между участниками. Например, группа из трех человек должна иметь как минимум шесть опозданий между собой, чтобы продлить крайний срок на два дня. Если сообщается о каких-либо последних днях, это должно быть четко отмечено в начале отчета и заполнено формой, ссылка на которую приведена в этом сообщении Ed .
  • После того, как вы использовали все 6 дней просрочки, штраф составляет 1% от окончательной оценки курса за каждый дополнительный день просрочки.

Запросы на обновление

Если вы считаете, что заслуживаете более высокой оценки за задание, вы можете отправить запрос на изменение оценки в Gradescope в течение 3 дней после публикации оценок. В вашем запросе должно быть кратко изложено, почему вы считаете, что первоначальная оценка была несправедливой. Ваш ассистент переоценит ваше задание как можно скорее, а затем вынесет решение. Если вы по-прежнему недовольны, вы можете попросить инструктора переоценить ваше задание.

Регистрация кредита/без кредита

Если вы берете зачет за класс/нет зачета, вы оцениваетесь так же, как и те, кто зарегистрирован для получения буквенной оценки. Единственная разница в том, что если вы достигнете стандарта C в своей работе, она будет просто оцениваться как CR.

Приветствуются все студенты

Мы стремимся делать все возможное, чтобы работать на справедливость и создавать инклюзивную среду обучения, которая активно ценит разнообразие происхождения, личности и опыта каждого в CS224N. Мы также знаем, что иногда делаем ошибки. Если вы заметили, что мы могли бы работать лучше, мы надеемся, что вы сообщите об этом кому-нибудь из персонала курса.

Благополучие и психическое здоровье

Последние два года были трудными для всех. Мы здесь, чтобы помочь вам пережить еще пару кварталов пандемии. Если вы испытываете личные, академические проблемы или проблемы в отношениях и хотели бы поговорить с кем-то, кто имеет образование и опыт, обратитесь в Консультационную и психологическую службу (CAPS) в кампусе. CAPS — это университетский консультационный центр, занимающийся психическим здоровьем и благополучием студентов. Записаться на обследование по телефону можно в CAPS, позвонив по телефону 650-723-3785 или зайдя на портал VadenPatient через веб-сайт Vaden.

Аудит курса

В целом, мы рады иметь аудиторов, если они являются членами Стэнфордского сообщества (зарегистрированные студенты, официальные посетители, сотрудники или преподаватели). Если вы действительно хотите усвоить материал класса, мы очень настоятельно рекомендуем, чтобы аудиторы выполняли все задания. Однако из-за большого количества учащихся мы не можем оценивать работу учащихся, официально не зачисленных в класс.

Учащиеся с подтвержденной инвалидностью

Мы предполагаем, что все мы учимся по-разному, и что организация курса должна учитывать особенности каждого студента. Мы стремимся обеспечить полное участие всех зачисленных студентов в этот класс. Если вам нужно академическое приспособление на основании инвалидности, вы должны подать запрос в Управление доступного образования (OAE). OAE рассмотрит запрос, порекомендует приспособления и подготовит письмо для преподавателей. Студенты должны связаться с OAE как можно скорее и в любом случае до истечения срока назначения, поскольку своевременное уведомление необходимо для согласования условий. Студенты также должны отправить письмо о размещении либо в список рассылки персонала ( [email protected] ) или как можно скорее напишите личное сообщение Эду.

Сексуальное насилие

Академические приспособления доступны для студентов, которые испытали или восстанавливаются после сексуального насилия. Если вы хотите поговорить с конфиденциальным ресурсом, вы можете запланировать встречу с Группой конфиденциальной поддержки или позвонить на их круглосуточную горячую линию по телефону: 650-725-9955. Консультационные и психологические услуги также предлагают услуги конфиденциального консультирования. Неконфиденциальные ресурсы включают офис Title IX для расследования и размещения, а также офис SARA для программ лечения. Студенты также могут напрямую поговорить с преподавательским составом, чтобы организовать проживание. Обратите внимание, что сотрудники университета, в том числе профессора и ассистенты, обязаны сообщать все, что им известно о случаях сексуального насилия или насилия в отношениях, преследований и сексуальных домогательств в Управление Раздела IX. Студенты могут узнать больше на странице https://vaden.stanford.edu/sexual-assault.


Расписание

Обновленные слайды лекции будут размещаться здесь незадолго до каждой лекции. Другие ссылки содержат прошлогодние слайды, которые в основном похожи.

Заметки к лекции будут загружены через несколько дней после большинства лекций. Примечания (которые охватывают примерно первую половину содержания курса) содержат дополнительные детали, выходящие за рамки лекций.

Сессия обзора Python
Дата Описание Материалы курса События Сроки
Вт, 4 января слова векторов
[слайды] [заметки]

Пример векторов слов Gensim:
[код] [предварительный просмотр]

Предлагаемые чтения:
  1. Эффективная оценка представлений слов в векторном пространстве (исходная статья word2vec)
  2. Распределенные представления слов и фраз и их композиционность (бумага с отрицательной выборкой)
Назначение 1 из
[код]
[предварительная версия]
Чт 6 января Word Vectors 2 и классификация окон Word
[слайды] [заметки]
Предлагаемые чтения:
  1. GloVe: Global Vectors for Word Representation (оригинальная бумага GloVe)
  2. Улучшение дистрибутивного подобия с помощью уроков, извлеченных из вложений Word
  3. Методы оценки неконтролируемых вложений слов
Дополнительные чтения:
  1. Подход модели скрытых переменных к встраиванию слов на основе PMI
  2. Линейная алгебраическая структура смыслов слов с приложениями к полисемии
  3. О размерности встраивания слов
Пт, 7 января
[слайды] [ноутбук]
13:30 — 14:30
Удаленный (ссылка на холсте)
Вт, 11 января Backprop и нейронные сети
[слайды] [заметки]
Предлагаемые чтения:
  1. заметки по матричному исчислению
  2. Обзор дифференциального исчисления
  3. Примечания CS231n по сетевой архитектуре
  4. Примечания CS231n по поддержке
  5. Производные, обратное распространение и векторизация
  6. Learning Representations by Backpropagation Errors (основной документ Rumelhart et al. по обратному распространению)
Дополнительные чтения:
  1. Да, вы должны понимать backprop
  2. Обработка естественного языка (почти) с нуля
Назначение 2 из
[код]
[раздаточный материал]
[латексный шаблон]
Задание 1 к оплате
Чт 13 января Анализ зависимостей
[слайды] [заметки]
[слайды (аннотированные)]
Предлагаемые чтения:
  1. Инкрементальность при анализе детерминированных зависимостей
  2. Быстрый и точный анализатор зависимостей с использованием нейронных сетей
  3. Анализ зависимостей
  4. Глобально нормализованные нейронные сети на основе переходов
  5. Универсальные зависимости Стэнфорда: межъязыковая типология
  6. Веб-сайт универсальных зависимостей
  7. Джурафски и Мартин Глава 14
Пт 14 января Учебное занятие по PyTorch
[коллабораторный блокнот]
13:30 — 14:30
Пульт (ссылка на холсте)
Вт, 18 января Рекуррентные нейронные сети и языковые модели
[слайды] [примечания (лекции 5 и 6)]
Предлагаемые чтения:
  1. Языковые модели N-грамм (глава учебника)
  2. Необоснованная эффективность рекуррентных нейронных сетей (обзор сообщения в блоге)
  3. Моделирование последовательности: рекуррентные и рекурсивные нейронные сети (разделы 10. 1 и 10.2)
  4. О Хомском и двух культурах статистического обучения
Назначение 3 из
[код]
[раздаточный материал]
[латексный шаблон]
Назначение 2 к оплате
Чт 20 января Исчезающие градиенты, причудливые RNN, Seq2Seq
[слайды] [примечания (лекции 5 и 6)]
Предлагаемые чтения:
  1. Моделирование последовательности: рекуррентные и рекурсивные нейронные сети (разделы 10.3, 10.5, 10.7–10.12)
  2. Изучение долгосрочных зависимостей с помощью градиентного спуска затруднено (одна из оригинальных работ по исчезающему градиенту)
  3. О сложности обучения рекуррентных нейронных сетей (доказательство проблемы исчезающего градиента)
  4. Блокнот Jupyter Vanishing Gradients (демонстрация для сетей с прямой связью)
  5. Понимание сетей LSTM (обзор сообщений в блоге)
Вт 25 января Машинный перевод, внимание, модели подслов
[слайды] [заметки]
Предлагаемые чтения:
  1. Слайды статистического машинного перевода, CS224n 2015 (лекции 2/3/4)
  2. Статистический машинный перевод (книга Филиппа Коэна)
  3. BLEU (оригинальная бумага)
  4. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks (оригинальный документ seq2seq NMT)
  5. Sequence Transduction with Recurrent Neural Networks (ранний документ по распознаванию речи seq2seq)
  6. Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу (исходный документ seq2seq+внимание)
  7. Внимание и расширенные рекуррентные нейронные сети (обзор сообщений в блоге)
  8. Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures (практические советы по выбору гиперпараметров)
  9. Достижение открытого словарного нейронного машинного перевода с гибридными моделями слов-символов
  10. Новый взгляд на символьный нейронный машинный перевод с емкостью и сжатием
Назначение 4 из
[код]
[раздаточный материал]
[латексный шаблон]
[Руководство по Azure]
[Практическое руководство по виртуальным машинам]
Задание 3 к оплате
Чт 27 января Конечные проекты: пользовательские и по умолчанию; Практические советы
[слайды] [Советы по индивидуальному проекту]
Предлагаемые чтения:
  1. Практическая методология ( Глубокое обучение глава книги)
Проектное предложение из
[инструкции]

Окончательный проект по умолчанию из
[раздаточный материал (дорожка IID SQuAD)]
[раздаточный материал (трек надежного контроля качества)]

Вт 1 февраля Трансформеры (Анна Голди)
[слайды]
Предлагаемые чтения:
  1. Раздаточный материал по проекту (дорожка IID SQuAD)
  2. Раздаточный материал по проекту (надежный контроль качества)
  3. Внимание — это все, что вам нужно
  4. Иллюстрированный трансформер
  5. Transformer (запись в блоге Google AI)
  6. Нормализация слоя
  7. Преобразователь изображения
  8. Music Transformer: создание музыки с долговременной структурой
Чт 3 февраля Подробнее о трансформерах и предварительной подготовке (Анна Голди)
[слайды]
Предлагаемые чтения:
  1. BERT: предварительное обучение глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка
  2. Контекстные представления слов: контекстуальное введение
  3. The Illustrated BERT, ELMo, and co.
  4. Мартин и Джурафски Глава о трансферном обучении
Назначение 5 из
[код]
[раздаточный материал]
[латексный шаблон]
Пт 4 февраля Учебное занятие по трансформерам Hugging Face 13:30 — 14:30
Торнтон 102 (будет записано)
Колаб
Вт, 8 февраля Вопрос Ответ
[слайды] [заметки]
Предлагаемые чтения:
  1. SQuAD: более 100 000 вопросов для машинного понимания текста
  2. Двунаправленный поток внимания для машинного понимания
  3. Чтение Википедии, чтобы ответить на открытые вопросы
  4. Скрытый поиск для слабо контролируемых ответов на вопросы в открытом домене
  5. Поиск плотных проходов для ответов на открытые вопросы
  6. Изучение плотных представлений фраз в масштабе
Проектное предложение к оплате
Задание 4 к оплате
Чт 10 февраля Генерация естественного языка
[слайды]
Предлагаемые чтения:
  1. Любопытный случай вырождения нейронного текста
  2. Переходим к делу: суммирование с помощью сетей генераторов указателей
  3. Генерация иерархической нейронной истории
  4. Как НЕ стоит оценивать вашу диалоговую систему
Вт, 15 февраля Интеграция знаний в языковые модели [слайды] Предлагаемые чтения:
  1. ERNIE: расширенное языковое представление с информативными сущностями
  2. Жена Барака Хиллари: использование графов знаний для языкового моделирования с учетом фактов
  3. Предварительно обученная энциклопедия: слабо контролируемая языковая модель с предварительным обучением
  4. Языковые модели как базы знаний?
Веха проекта из
[Инструкции]
Чт 17 февраля Предвзятость, токсичность и справедливость
(от Maarten Sap)
Предлагаемые чтения:
  1. Риск расовой предвзятости при обнаружении языка ненависти
  2. Рамки социальной предвзятости
  3. PowerTransformer: неконтролируемая контролируемая версия для исправления предвзятого языка
Задание 5 к оплате
Вт, 22 февраля Поиск дополненных моделей + знания
(Кельвин Гуу)
[слайды]
Предлагаемые чтения:
  1. Поиск и редактирование фактических знаний в GPT
  2. LaMDA: языковые модели для диалоговых приложений
  3. REALM: предварительное обучение модели расширенного поиска
Чт 24 февраля ConvNets, древовидные рекурсивные нейронные сети и анализ избирательных округов
[слайды]
Предлагаемые показания:
  1. Сверточные нейронные сети для классификации предложений
  2. Улучшение нейронных сетей путем предотвращения совместной адаптации детекторов признаков
  3. Сверточная нейронная сеть для моделирования предложений
  4. Синтаксический анализ с помощью композиционных векторных грамматик.
  5. Анализ группы с самостоятельным кодировщиком
Веха проекта срок
Вт, 1 марта Законы масштабирования для больших моделей
(Джаред Каплан)
Предлагаемые показания:
  1. Законы масштабирования для моделей нейронного языка
Чт 3 марта Coreference
[слайды]
Предлагаемые показания:
  1. Глава Резолюции Кореференции от Джурафски и Мартина
  2. Сквозное разрешение Neural Coreference
Вт, 8 марта Редактирование нейронных сетей
[слайды]
Чт 10 марта [Лекция отменена] Дополнительные рабочие часы проекта доступны в обычное время лекций, см. ред.
Вс 13 марта пр. из-за [инструкции]
Понедельник, 14 марта Постерная сессия Примечание. Открыто только для сообщества Стэнфорда и приглашенных гостей.
12:00–16:30 [Подробнее]
Центр выпускников McCaw Hall/Ford Gardens
[Руководство по печати]

Анализ дебатов о конфиденциальности в Конгрессе — Copper Hill Strategies

Это была тяжелая неделя для технологий в год, который был тяжелым для технологий. Twitter раскрыл неправомерный обмен данными о местоположении пользователей, Apple проиграла ключевое антимонопольное дело в Верховном суде, а Facebook, ожидающий штрафа в размере более 5 миллиардов долларов за нарушение постановления о согласии Федеральной торговой комиссии (FTC), продолжает принимать удары с обеих сторон. проход.

Тем временем на Капитолийском холме активизируются усилия по созданию национальной системы конфиденциальности. Кандидаты в президенты также говорят о реформах, которые они хотели бы видеть. Разнообразные законодательные предложения обсуждаются или уже находятся в «воронке», и по этой теме было созвано несколько слушаний. Законодатели определили множество проблем, которые они хотят решить, от защиты данных потребителей и контроля контента до недавнего использования антимонопольного законодательства для разрушения гигантов социальных сетей. Хотя, похоже, существует широкий консенсус в отношении того, что Конгресс должен что-то сделать, пока нет согласия относительно того, что именно это должно быть. В этом посте рассматриваются некоторые вопросы, которые Конгресс может решить в рамках федеральной системы обеспечения конфиденциальности.

Прежде чем мы углубимся в вопросы, давайте начнем с обзора действующих законов о конфиденциальности.

Текущие законы о конфиденциальности

Как отметило Счетное управление правительства (GAO) в своем отчете о конфиденциальности в Интернете за январь 2019 г. , «в Соединенных Штатах нет всеобъемлющего закона о конфиденциальности в Интернете, регулирующего сбор, использование, продажу или иное раскрытие личной информации потребителей». Но существует ряд действующих федеральных законов и нормативных актов, которые касаются конфиденциальности потребителей в различных контекстах и ​​в разной степени.

Закон о конфиденциальности от 1974 года регулирует порядок сбора, хранения, использования и распространения информации о физических лицах федеральными агентствами. Другие законы, в том числе Закон о достоверной кредитной отчетности, Закон Грэмма-Лича-Блайли и Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования, устанавливают правила использования личной финансовой и медицинской информации. Закон о защите конфиденциальности детей в Интернете (COPPA) ограничивает сбор личной информации от детей в возрасте до 13 лет с помощью онлайн-сервисов, включая веб-сайты и приложения.

Правила обращения правительства и частного сектора с записями и контентом сообщений можно найти в таких законах, как Закон о приличии в средствах связи (CDA), Федеральный закон о прослушивании телефонных разговоров, Закон о хранимых сообщениях и Закон о наблюдении за внешней разведкой.

Ряд федеральных агентств, включая Федеральную комиссию по связи (FCC), Федеральную торговую комиссию (FTC) и Комиссию по ценным бумагам и биржам (SEC), уполномочены расследовать и принимать принудительные меры в случае нарушения конфиденциальности, мошенничества или кибератак. нарушения. По данным ГАО,

FTC в настоящее время лидирует в надзоре за конфиденциальностью в Интернете во всех отраслях, за некоторыми исключениями. В частности, FTC решает проблемы потребителей в отношении конфиденциальности в Интернете, используя свои широкие полномочия в соответствии с Законом о FTC для защиты потребителей от недобросовестной и вводящей в заблуждение торговой практики. FTC обладает юрисдикцией в отношении широкого круга субъектов и видов деятельности, которые являются частью интернет-экономики, включая веб-сайты, приложения (приложения), рекламные сети, брокеров данных, производителей устройств и другие. Однако освобождение для обычных операторов в Законе о Федеральной торговой комиссии запрещает FTC предпринимать действия против обычных операторов связи, таких как поставщики телекоммуникационных услуг.

Разнообразие законов штатов регулирует использование данных потребителей и устанавливает различные требования к уведомлению и средствам правовой защиты после так называемого «нарушения данных». В частности, Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), который должен вступить в силу в январе 2020 года, вводит широкие правила конфиденциальности для определенных технологических компаний в своей юрисдикции, что потенциально может охватывать большую часть технологических компаний США. Подобно Общему регламенту ЕС по защите данных (GDPR), CCPA дает потребителям право отказаться от продажи или хранения их данных технологическими компаниями и разрешает санкции за нарушения и инциденты с утечкой данных.

На кого распространяются новые правила конфиденциальности?

Похоже, по крайней мере на данный момент, что Конгресс не намерен отменять существующие федеральные законы о конфиденциальности, упомянутые выше, а скорее устанавливает новые правила конфиденциальности для определенных поставщиков онлайн-услуг. Задача, которую легче сказать, чем выполнить.

Роль технологических компаний в коммерции постоянно меняется. Многие из «большой пятерки» — Facebook, Apple, Amazon, Microsoft и Google (FAAMG) — расширяют свой бизнес в областях, регулируемых существующими законами о конфиденциальности. Amazon является прекрасным примером, который выходит за рамки онлайн-рынка и становится продавцом, продюсером фильмов и телепередач, провайдером онлайн-платежей, пионером умного дома, а также поставщиком лекарств, отпускаемых по рецепту, и поставщиком медицинских услуг. Без сомнения, потребительские данные играют ключевую роль в каждой из этих услуг, и хотя у финансового гиганта, такого как Amazon, есть ресурсы для соблюдения множества законов и правил, этого нельзя сказать о малых и средних компаниях, использующих подключенные технологии для предоставления традиционных услуг. -строительные изделия и услуги.

Таким образом, широта и охват национальной системы обеспечения конфиденциальности будет зависеть от ее отношения к существующим законам. Будет ли приложение для здравоохранения, которое в настоящее время соответствует HIPAA, также подпадать под действие новых правил конфиденциальности? Будут ли требования к ведению учета для соблюдения таких законов, как Закон о банковской тайне, превалировать над правом потребителя требовать удаления своих данных?

Примечательно, что CCPA включает широкое исключение из права на удаление записи в случаях, когда бизнесу нужны данные о потребителе для «соблюдения юридического обязательства». Законодательство, представленное сенатором Рубио (R-FL) в январе, освобождает предприятия от некоторых, но не всех существующих федеральных законов о конфиденциальности. S. 1214, представленный сенатором Марки (D-MA) в апреле, сохраняет подробный список существующих федеральных законов о конфиденциальности.

Дьявол кроется в деталях или, в данном случае, в определениях. В то время как внимание Конгресса сосредоточено на онлайн-бизнесе, использование широкого определения может также охватывать компании, чье присутствие в Интернете не связано с их продуктами или услугами. У многих компаний есть веб-сайты, через которые посетители могут связаться с компанией, подписаться на обновления или подписаться на информационные бюллетени. Будет ли ресторан, который позволяет посетителям сделать заказ через веб-сайт, рассматриваться так же, как и такое приложение, как OpenTable? Будут ли децентрализованные технологии, такие как одноранговые сети, распределенные приложения и блокчейн, рассматриваться так же, как и централизованные платформы?

В различных предложениях, представленных на сегодняшний день, также не делается различий между частными и общедоступными онлайн-платформами, что приводит к объединению федеральных, государственных и местных правительственных сайтов и государственных образовательных учреждений с частными платформами, что создает потенциальный конфликт с существующими законами, такими как Закон о конфиденциальности. , Закон о правах семьи на образование и неприкосновенность частной жизни от 1974 года или Закон о защите детей в Интернете (который требует, чтобы некоторые школы следили за действиями несовершеннолетних в Интернете).

Так совпало, что эта проблема поднялась на этой неделе с запуском веб-сайта Белого дома, запрашивающего сообщения о политической предвзятости в социальных сетях. Сайт требует, чтобы участники раскрывали свое имя, возраст, статус гражданства и контактную информацию, а также соглашались на безотзывную лицензию правительству на использование определенной информации, раскрытой через сайт, что вызвало протесты со стороны защитников конфиденциальности и защиты прав потребителей.

Предприятия всех форм и размеров должны уделять пристальное внимание определениям как охватываемых организаций, так и применимой личной информации. Конгрессу необходимо будет проявлять большую осторожность, соблюдая баланс между предоставлением прав потребителям и законными потребностями правительства в области права, кибербезопасности и национальной безопасности, и следить за тем, чтобы не чрезмерно обременять американский бизнес обременительными или даже противоречивыми нормативными требованиями.

Какие правила «конфиденциальности» будут включены?

Использование данных потребителей

Уведомление потребителей лежит в основе дебатов о конфиденциальности. После скандала с Cambridge Analytica кажется вероятным, что онлайн-компании должны будут, как минимум, информировать своих пользователей о сборе, хранении и использовании их личных данных, а также о том, передается ли эта информация или в какой степени. проданы третьим лицам.

21 мая Судебный комитет Сената проведет слушание на тему «Понимание экосистемы цифровой рекламы и влияние политики конфиденциальности данных и конкуренции». Также 21-го числа Подкомитет Сената по коммерции по коммуникациям, технологиям, инновациям и Интернету проведет слушание на тему «Оптимизация взаимодействия: понимание использования технологии убеждения на интернет-платформах».

Права потребителей

Незамедлительное уведомление дает потребителям определенные права одобрять использование их данных (включая продажу или передачу третьим лицам), доступ и исправление информации или принуждать предприятия удалить информацию. Некоторые предложения включают различные исключения из этих требований, от узких исключений для общественной безопасности, связанных со смертью или серьезными телесными повреждениями, до более широких исключений для защиты от кибервторжений и кражи личных данных или соблюдения законного процесса.

Что, однако, отсутствует, так это какие-либо ограничения прав потребителей, которые противоречат первой поправке к защите свободы слова, что-то, что Калифорния включила в поправки к своему CCPA.

Контент-контроль

Capitol Hill уделяет пристальное внимание контролю контента с помощью онлайн-платформ, и существуют широкие разногласия по поводу того, делают ли эти платформы слишком мало или слишком много. Президент Трамп и многие республиканцы на холмах утверждают, что такие платформы, как Twitter и Facebook, несправедливо дискриминируют консерваторов, удаляя контент или удаляя учетные записи. Демократы, с другой стороны, считают, что эти же платформы недостаточно делают для того, чтобы удалять то, что они считают оскорбительным контентом, или блокировать террористический или воинствующий экстремистский контент.

Буквально на этой неделе Facebook объявил о новых правилах, ограничивающих доступ к функции Facebook Live после того, как этот инструмент использовался для прямой трансляции мартовских стрельб в новозеландских мечетях, в результате которых погиб 51 верующий. Facebook также присоединился к Microsoft, Google, Twitter и Amazon в предложении по борьбе с террористическим контентом на их платформах.

Законодательство о контроле над контентом сложно, потому что как только Конгресс вступает в силу, вступает в силу Первая поправка. Существует МНОГО онлайн-контента, который оскорбляет хотя бы одного человека, вызывает беспокойство или поддерживает экстремистские или террористические взгляды. Но подавляющее большинство из них, тем не менее, защищено Конституцией, в том числе так называемые «разжигающие ненависть» высказывания и риторика, используемые ИГИЛ и экстремистскими группами для вербовки сторонников. Таким образом, в то время как частные компании могут удалять пользователей или удалять контент, включая контент, защищенный Первой поправкой, правительство не может обязать их сделать это или потребовать, чтобы они сохраняли контент на своих платформах.

Некоторые в Конгрессе также рассматривают возможность ослабления защиты ответственности для онлайн-платформ, а именно тех, которые предусмотрены в Разделе 230 CDA. CDA 230 защищает провайдеров от ответственности за размещаемый пользователями контент, но одновременно дает им право ограничивать доступ к «непристойным, непристойным, похотливым, грязным, чрезмерно жестоким, оскорбительным или иным образом нежелательным» материалам. В апреле 2018 года президент Трамп подписал закон, отменяющий эту защиту ответственности за рекламу торговли людьми в целях сексуальной эксплуатации. В то время как сенатор Хоули (R-MO) раскритиковал CDA 230 за то, что он допускает предвзятость в социальных сетях против консерваторов, сенатор Манчин (D-WV) выразил поддержку исключению из закона опиоидов.

Следующим вопросом по контролю за контентом является слушание в Палате представителей Национальной безопасности по делу о террористическом онлайн-контенте, намеченное на начало июня.

Усиленная защита детей

Разоблачение объема онлайн-данных, собираемых и распространяемых технологическими компаниями, заставило вновь обратить внимание на мониторинг поведения несовершеннолетних в Интернете. На этой сессии уже было внесено несколько предложений по внесению поправок в COPPA, требующих согласия родителей и удаления данных, собранных о детях до 13 лет9.0003

Распознавание лиц

Использование распознавания лиц, особенно американскими полицейскими агентствами, уже давно вызывает споры. На этой неделе Наблюдательный совет Сан-Франциско проголосовал за запрет использования технологии его полицейским управлением и другими государственными учреждениями. Некоторые в Конгрессе также стремятся контролировать коммерческое использование технологии. В марте сенаторы Блант (R-MO) и Шац (D-HI) представили Закон о конфиденциальности коммерческого распознавания лиц от 2019 года., требуя предварительного согласия пользователя на сбор и передачу данных распознавания лиц.

Комитет Палаты представителей по надзору и реформе рассмотрит этот вопрос 22 мая на слушании «Технология распознавания лиц (часть 1): ее влияние на наши гражданские права и свободы».

Антимонопольное законодательство

Кандидаты в президенты, в том числе Элизабет Уоррен и Берни Сандерс, ухватившись за разногласия вокруг Facebook и других технологических гигантов, призывают к использованию антимонопольного законодательства для разрушения того, что они называют технологическими монополиями. Это, конечно, не новая тема для разговора. Юристы и комментаторы высказали мнение о применении антимонопольного законодательства США к FAAMG. Европейский Союз трижды налагал на Google штрафы на сумму более 8 миллиардов евро за то, что он считал антиконкурентной практикой. Однако еще неизвестно, присоединится ли Конгресс к антимонопольному движению.

Уведомление о утечке данных

Прежде чем перейти к гораздо более широкому кругу вопросов конфиденциальности, постоянные дебаты Конгресса были сосредоточены на национальных правилах уведомления об утечке данных. По данным Национальной конференции законодательных собраний штатов, «все 50 штатов, округ Колумбия, Гуам, Пуэрто-Рико и Виргинские острова приняли законы, требующие от частных или государственных организаций уведомлять отдельных лиц о нарушениях безопасности информации, касающейся личной информации». Частный сектор годами лоббировал в Конгрессе замену этого лоскутного одеяла государственных законов единым национальным стандартом. Хотя может показаться логичным включение такого стандарта в национальную структуру конфиденциальности, Конгресс разделился по этому вопросу.

Нормотворческий орган Федеральной торговой комиссии

Конгресс также разделен, в основном по партийному признаку, по широте нормотворческих полномочий Федеральной торговой комиссии: демократы согласны с предоставлением широких полномочий Федеральной торговой комиссии, а республиканцы предпочитают обратное. По иронии судьбы, сама Федеральная торговая комиссия избегает мысли о том, что ей остается разбираться в деталях национальной системы обеспечения конфиденциальности.

Преимущество законов штата

Это оставляет нас, возможно, самым большим препятствием для законодательства о конфиденциальности — должен ли федеральный закон о конфиденциальности иметь преимущественную силу перед законами штата. Эта проблема преследует федеральное законодательство об уведомлении об утечке данных уже более десяти лет.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *