Вязание спицами для малышей. Теплые вязаные вещи для самых маленьких, новорожденных.
Случайные записи

Как понятие фотомодель можно связать с моделированием


Урок по технологии на тему "Понятие модели.. Функции модели. Моделирование"

МОБУ «ООШ №9»

Развернутый план урока в соответствии с ФГОС по теме:

«Понятие модели. Функции модели. Моделирование.

Современное образование в России перешло на Федеральный государственный образовательный стандарт второго поколения (ФГОС). В основу ФГОС нового поколения положена новая идеология. Перед образовательными учреждениями поставлена задача, которая предполагает воспитание гражданина современного общества, человека, который будет учиться всю жизнь. Целью современного образования становится развитие учащегося как субъекта познавательной деятельности.

Особенность ФГОС нового поколения – деятельностный характер, который ставит главной задачей развитие личности учащегося. Современное образование отказывается от традиционного представления результатов обучения в виде знаний, умений и навыков; формулировки стандарта указывают на реальные виды деятельности.

Поставленная задача требует перехода к новой системно-деятельностной образовательной парадигме, которая, в свою очередь, связана с принципиальными изменениями деятельности учителя, реализующего новый стандарт. Также изменяются и технологи обучения, внедрение информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) открывает значительные возможности расширения образовательных рамок по каждому предмету в общеобразовательном учреждении.

Исходя из требований времени, меняется подход к современному уроку. Современный урок должен отражать владение классической структурой урока на фоне активного применения собственных творческих наработок, как в смысле его построения, так и в подборе содержания учебного материала, технологии его подачи и тренинга.

Цели урока:

  • Предметно-дидактическая: формирование представлений о способах моделирования плечевого изделия с цельнокроеным рукавом.

  • Деятельностная: создание условий для формирования у учащихся способности к открытию новых знаний через выполнение практических заданий, поиска решений проблемных вопросов.

Задачи урока:

  • Способствовать формированию и развитию умений и навыков моделирования ночной сорочки с цельнокроеным рукавом.

  • Выполнять различные модели сорочек

  • Обобщить у учащихся знания о сфере деятельности художника – модельера и инженер - конструктора

Циклограмма урока:

Этап урока

Время/ мин.

1. Мотивация к учебной деятельности

7 мин.

2. Актуализация знаний и формулирование проблемы

3 мин.

3. «Открытие» учащимися новых знаний

5 мин.

4. Первичное закрепление изученного материала.

10 мин.

5. Самостоятельная работа с самопроверкой по эталону.

15 мин.

6. Рефлексия.

4 мин.

7. Домашнее задание.

2 мин.

Метод обучения: проблемно-поисковый.

Ресурсы:

  • Учебник Н.В. Синица, В.Д. Симоненко, Технология, 6 класс. М.:Вентана – Граф, 2013;

  • Рабочая тетрадь;

  • Презентация «Понятие модели.Функции модели.Моделирование»

Оборудование: компьютер, мультимедийный проектор, интерактивная доска, презентация учителя.

УУД, формируемые на уроке:

Познавательные:

- работать с информацией (осуществлять поиск и отбор источников необходимой информации, её систематизацию, постановку и формулирование проблемы).

Коммуникативные:

- владеть коммуникативными умениями,

- корректно вести диалог и участвовать в дискуссии.

Регулятивные:

- принимать учебную задачу,

- адекватно воспринимать информацию учителя,

- отвечать на поставленные вопросы.

Личностные:

- проявление уважительного отношения к одноклассникам,

- развитие любознательности и интереса к уроку технологии.

Ожидаемые результаты:

Личностные:

- обучающиеся готовы к саморазвитию и самообразованию;

- ответственно относятся к выполнению учебных задач;

- демонстрируют коммуникативную компетентность, уважительное отношение к мнению одноклассников

Метапредметные:

- ставят учебную задачу под руководством учителя и работают в соответствии с ней;

- выделяют главные признаки понятий, высказывают суждения и аргументируют их;

- оценивают свою работу и работу одноклассников.

Предметные:

- знакомятся с основными способами моделирования ночной сорочки с цельнокроеным рукавом;

- отрабатывают навыки изменения формы горловины , длины изделия,кокетки

- знакомятся с профессиями : инженер – конструктор и художник – модельер.

1.1 Место и роль темы в курсе технологии

Согласно рабочей программе на изучение темы «Понятие модели.Функции модели, Моделирование.» выделяется 1 час. Тема является открытием новых знаний

1.2 Дидактический анализ и содержание материала:

Моделирование. Виды моделирования: техническое моделирование, художественное моделирование. Профессиональная подготовка: значение профессий инженера – конструктора, художника – модельера. Основные правила изменения длины изделия , формы горловины и кокетки.

Демонстрация.

Основные приемы моделирования ночной сорочки.

1.3 Технологическая карта урока по теме: «Понятие модели. Функции моделей.

Моделирование»

Этапы урока

и вид деятельности

Ресурсы этапа

Деятельность обучающихся на этапе

Форма организации учебной деятельности

Деятельность учителя

Формируемые УУД

1. Мотивация

к учебной деятельности:

-Организационный момент.

Цель этапа:

создание дружеской атмосферы.

-Повторение предыдущей темы .Конструирование.

Проверка Домашнего задания

Цель этапа:

  • установить правильность и осознанность выполнения всеми уча-щимися домашнего задания

  • устранить в ходе про-верки обнаруженных пробелов в знаниях

  • выяснить степень усвоения материала

.Презентация

.слайд№1-2

.Отвечают на

вопросы по карточкам.проверяют друг друга,сверяя с ответами на доске.Ставят друг другу оценки.

Работа в парах.

- Заполнение учителем классного журнала

*- Учащимся предлагается: 1)карточки-задание по теме прошлого урока «Конструирование» с проверкой друг друга, обсуждением и выставлением оценок учителем в журнал..

2)Нарисовать на доске основу выкройки и подписать конструктивные линии срезов.

3)Вспомнить понятие « Конструирование»

Познавательные: ставят перед собой цель: «Что я хочу получить сегодня от урока?»

Коммуникатив-ные: планируют учебное сотрудничество с учителем и одноклассниками

Регулятивные: взаимоконтроль учебной деятельности.

2. Актуализация знаний и формулирование проблемы

  • зафиксировать причину затруднения у учащихся

  • сформулировать и согласовать цели урока

  • организовать уточнение и согласование темы урока

  • организовать подводящий или побуждающий диалог по проблемному объяснению нового материала

Презентация

слайд

3-9

1. Выходят на необходимость формулирования проблемы.

2. Обсуждают различные варианты, предложенные учащимися.

3 Выбирают оптимальный вариант темы урока, цели и задачи.

Фронтальная беседа

Создание проблемной ситуации

Постановка прблемных вопросов:

Что, девочки, вы увидели в ролике?

Для чего нужны модели?

Как вы думаете: что такое модели?

Зачем нужна демонстрация мод?

Как по другому можно назвать демонстрацию мод ? Модели выполняют свои функции?

Возможно ли разные модели сшить по одной выкройке?

Нужно построить новые выкройки? Или внести изменения в основу выкройки.?

А как это процесс называется?

Правильно моделирование. Немогли бы вы мне назвать тему урока?

Понятие модели. Функции модели Моделирование.

Как вы думаете какова цель нашего урока?

Познакомиться понятиями модели. Функциями модели.Научиться моделированию

Чем мы будем заниматься на уроке? Наши задачи?

Научиться моделировать ночную сорочку с цельнокройным рукавом изменяя длину, форму горлоины и форму кокетки. Познакомиться со специальностями художник – модельер и инженер –конструктор.

Познавательные:

извлекают необходимую информацию для подведения под новое понятие.

Регулятивные:

выдвигают версии.

Коммуникатив-ные: выражают свои мысли и аргументируют свое мнение.

3. «Открытие» учащимися новых знаний

Презентация

Слайд №9-14

Слайд №15-19

1Отвечают на вопросы учителя

2 Работают с

текстом.

.

Давайте посмотрим по словарю что означает слово модель?( Образец)

Зачем нужны модели?

Что такое функция? (ряд действий)

Т.е. демонстрация моделей это и есть функция моделей?

Как вы думаете , что такое моделирование и для чего оно нужно? Кто этим занимается?

-Художник модельер и инженер –конструктор.

Из скольких этапов состоит моделирование?

Что такое эскиз? Вспомним.

Сегодня мы будем моделировать ночную сорочку. Что все таки это такое ночная сорочка?

Я раздам вам текст , а вы выбирете нужную информацию и ответите на поствленные вопросы.

Оценивание ответов вместе с девочка.

-Показ слайдов:

-изменение длины сорочки.

-изменение горловины.

-изменение кокетки.

Что такое кокетка?

Познавательные: выделяют необходимую информацию.

Регулятивные: в ситуации затруднения регулируют свою деятельность.

Коммуникатив-ные: учитывают мнение в группе, координируют свои действия.

4. Первичное закрепление изученного материала.

организовать усвоение учащимися нового материала (фронтально, в парах )

Презентация слайд

15-21

.

-Учащиеся в парах обсуждают проблему и предлагают свои варианты в тетрадях, используя шаблоны выкройки сорочки, выполняют моделирование.

-Способы изменения длины сорочки: уменьшение, увеличение.

-Способы изменения формы горловины.

-Способы изменения кокетки.

Проверка результата. Соотнесение с образцом.

-.У кого нет результата?

-.Кто смог выполнить задание?

-.Какими правилами вы пользовались?

- Как правильно выполнить моделирование длины изделия?

По аналогии моделирование горловины сорочки и кокетки7

Личностные:

самоопределяют-ся, осознают ответственность за работу пары.

Познавательные:

осуществляют поиск и отбор необходимой информации.

Коммуникатив-ные: учитывают мнение в паре, координируют свои действия.

  • 5. Самостоятельная работа с самопроверкой организовать усвоение учащимися нового материала

  • проверку по результатам выполнения самостоятельной работы

  • организовать выявление и исправление допущенных ошибок

-организовать ситуацию успеха по результатам выполнения самостоятельной работы

Презентация

Слайд

22-23

-Вспомнают классификацию тканей по предложенной таблице.

-Повторяют правила безопасной работы с ножницами

-Санитарно- гигиенические требования

Каждое ателье выполняет задание учителя в конверте.

По окончании работы , каждое ателье защищает свою точку зрения и оценивает себя.

.

*Учитель проводит ролевую игру в мини ателье.

Чье ателье лучше выполнит работу.

Задание дифферинцированное, различное по степени сложности, учитель раздает в конверте эскизы и задачи , которые ставит перед каждой командой.

Учитель заслушивает мнение других девочек и подводит итог.

Познавательные:

самостоятельно выполняют задания.

Регулятивные:

проявляют познавательную инициативу, контролируют свои действия.

Личностные: самоопределяются

  • 6. Рефлексия

  • организовать фиксацию нового содержания, изученного на уроке

  • организовать фиксацию степени соответствия результатов деят-ти на уроке и поставленной цели в начале урока

  • организовать проведение самооценки учениками работы на уроке

по результатам анализа работы на уроке зафиксировать направления будущей деятельности.

Презентация слайд

23-24

Подводят итог урока.

Проводят самооценку результатов своей деятельности.

Индивидуальная

- Сегодня на уроке я:

  • научилась …

  • было интересно…

  • было трудно…

  • теперь я могу…

  • я научилась…

  • меня удивило…

  • мне захотелось…

Какое настроение у вас было на уроке?

Где в жизни вам пригодятся эти знания?

Собираем ромашку по цветам:

Красный – отличное настроение!

Синий было скучновато!

Личностные:

проводят самооценку, учатся адекватно принимать причины успеха (неудачи).

Познавательные:

проводят рефлексию способов и условий своих действий.

Регулятивные:

участвуют в подведении итога урока.

7. Домашнее задание.

Презентация (слайд№25 )

Записывают домашнее задание в дневник.

Индивидуальная

Внести изменения в основу своей выкройки в соответствии со своим эскизом. Принести линейку . карандаш, клей и бумагу. Спасибо !

Личностные:

вырабатывают собственные мировоззренческие позиции.

Регулятивные:

участвуют в выборе домашнего задания.

концептуальных моделей - что это такое и как их использовать? · Airbrake

Концептуальная модель представляет собой представление системы, которая использует концепции и идеи для формирования указанного представления. Концептуальное моделирование используется во многих областях, от науки до социоэкономики и разработки программного обеспечения.

При использовании концептуальной модели для представления абстрактных идей важно проводить различие между моделью концепта и моделью концептуальной .Другими словами, модель по своей сути является вещью , но эта модель также содержит концепцию , что представляет эта модель - что модель представляет собой , в отличие от того, что модель представляет .

Не углубляясь слишком глубоко в философию, признание этих различий между самой моделью и тем, что она представляет, имеет решающее значение для понимания правильного использования концептуальных моделей в первую очередь. Поэтому неудивительно, что концептуальные модели часто используются как абстрактное представление объектов реального мира.

В этой статье мы исследуем, что такое концептуальные модели , как они чаще всего реализуются, а также несколько преимуществ и недостатков использования концептуальных моделей в сфере разработки программного обеспечения, так что давайте приступим к делу!

Что такое концептуальная модель?

Как упоминалось выше, концептуальное моделирование используется как способ абстрактного описания физических или социальных аспектов мира. Например, в области разработки программного обеспечения концептуальная модель может использоваться для представления взаимосвязей сущностей в базе данных.Независимо от того, записана ли она в виде текста или представлена ​​в виде диаграммы, такая концептуальная модель может легко представить абстрактные концепции отношений между объектами в системе, такими как Пользователи и их отношения с Счета .

Фактически, концептуальных моделей в рамках типичного жизненного цикла разработки программного обеспечения часто называют моделями предметной области . Модель предметной области - это модель типа из концептуальной модели , которая объединяет представления как поведения, так и данных одновременно.Как показано выше, это часто представляет собой объекты базы данных с использованием простых методов построения диаграмм, чтобы проиллюстрировать отношения 1 к 1 , 1 ко многим и многие ко многим внутри системы.

В целом концептуальная модель должна отвечать четырем основным задачам:

  • Улучшение понимания репрезентативной системы.
  • Содействовать эффективной передаче сведений о системе между членами команды.
  • Предоставьте разработчикам системы ориентир для сбора технических характеристик системы.
  • Задокументируйте систему для использования в будущем.

Применяя эти цели к нашему примеру модели данных, приведенному выше, мы можем убедиться, что концептуальная модель данных должна отражать ключевые бизнес-сущности (человека, место, концепцию, событие или предмет, данные о которых организация хочет собирать), а также отношения между этими объектами.

Реализация концептуальной модели и передовой опыт

Благодаря широкому спектру концепций и присущей абстрактности, которую он может представлять, концептуальное моделирование используется в широком спектре проектов в десятках областей.В сфере разработки программного обеспечения, как мы проиллюстрировали выше, концептуальное моделирование чаще всего используется как форма моделирования данных ; представляющие абстрактные бизнес-объекты и взаимосвязи между ними.

Рост Быстрая разработка приложений представляет собой еще одну очень распространенную реализацию концепции концептуального моделирования , которая использует абстрактные модели для представления процессов разработки, которые быстро меняются и повторяются.Кроме того, на каждом этапе быстрой разработки приложений , концептуальные модели , , как правило, также используются для передачи подконцепций.

Даже фундаментальные методы моделирования по самой своей природе являются формами концептуальных моделей . Одним из таких примеров является унифицированный язык моделирования , который был создан в середине 90-х годов и представляет собой язык моделирования общего назначения, который пытается предоставить стандартный метод визуализации системного проектирования.

Троуго

.

Концептуальные, логические, физические типы моделей данных

  • Home
  • Testing

      • Back
      • Agile Testing
      • BugZilla
      • Cucumber
      • Database Testing
      • ETL Testing
      • Назад
      • JUnit
      • LoadRunner
      • Ручное тестирование
      • Мобильное тестирование
      • Mantis
      • Почтальон
      • QTP
      • Назад
      • Центр качества (ALM)
      • Центр качества (ALM)
      • Управление тестированием
      • TestLink
  • SAP

      • Назад
      • AB AP
      • APO
      • Начинающий
      • Basis
      • BODS
      • BI
      • BPC
      • CO
      • Назад
      • CRM
      • Crystal Reports
      • QM4O
      • Заработная плата
      • Назад
      • PI / PO
      • PP
      • SD
      • SAPUI5
      • Безопасность
      • Менеджер решений
      • Successfactors
      • SAP Tutorials
      4
    • Web
    • Apache
    • AngularJS
    • ASP.Net
    • C
    • C #
    • C ++
    • CodeIgniter
    • СУБД
    • JavaScript
    • Назад
    • Java
    • JSP
    • Kotlin
    • Linux
    • Linux js
    • Perl
    • Назад
    • PHP
    • PL / SQL
    • PostgreSQL
    • Python
    • ReactJS
    • Ruby & Rails
    • Scala
    • SQL
    • 000 0003 SQL 000
    • SQL
    • 000
    • UML
    • VB.Net
    • VBScript
    • Веб-службы
    • WPF
  • Обязательно учите!

      • Назад
      • Бухгалтерский учет
      • Алгоритмы
      • Android
      • Блокчейн
      • Business Analyst
      • Создание веб-сайта
      • Облачные вычисления
      • COBOL
      • 000 Назад
      • 000
      • 0003 Компилятор
      • 000 9002 900 Дизайн
          900 .

          Научное моделирование - Science Learning Hub

          В науке модель - это представление идеи, объекта или даже процесса или системы, которые используются для описания и объяснения явлений, которые нельзя испытать напрямую. Модели играют центральную роль в том, что делают ученые, как в своих исследованиях, так и при передаче своих объяснений.

          Модели - это мысленно-визуальный способ связать теорию с экспериментом, и они направляют исследования, будучи упрощенными представлениями воображаемой реальности, которые позволяют строить предсказания и проверять их экспериментально.

          Почему ученые используют модели

          У моделей есть множество применений - от предоставления способа объяснения сложных данных до представления в качестве гипотезы. Ученые могут предложить несколько моделей для объяснения или предсказания того, что может произойти в определенных обстоятельствах. Часто ученые спорят о «правильности» своей модели, и в процессе она будет развиваться или отвергаться. Следовательно, модели занимают центральное место в процессе накопления знаний в науке и демонстрируют, насколько научное знание носит условный характер.

          Представьте себе модель, показывающую Землю - глобус. До 2005 года глобусы всегда были художественным изображением того, как, по нашему мнению, выглядела планета. (В 2005 году был создан первый глобус с использованием спутниковых снимков НАСА.) Первый известный глобус (150 г. до н.э.) был не очень точным. Земной шар был построен в Греции, поэтому, возможно, на нем был изображен только небольшой участок земли в Европе, и на нем не было бы Австралии, Китая или Новой Зеландии! Поскольку объем знаний накапливался за сотни лет, модель улучшалась до тех пор, пока к моменту создания глобуса, сделанного из реальных изображений, не было заметной разницы между представлением и реальной вещью.

          Построение модели

          Ученые начинают с небольшого количества данных и с течением времени создают лучшее и лучшее представление о явлениях, которые они объясняют или используют для прогнозирования. В наши дни многие модели, скорее всего, будут математическими и запускаются на компьютерах, а не являются визуальным представлением, но принцип тот же.

          Использование моделей для прогнозирования

          В некоторых ситуациях модели разрабатываются учеными до

          .

          Limericking Часть 2: Тематическое моделирование с LDA | Автор: Макс Миллер

          Проект Limericking

          Поиск тем без надзора

          Добро пожаловать во вторую часть моих поисков по созданию автоматического генератора лимерика. Как я подробно описал в части 1, меня вдохновляет невероятный аккаунт в твиттере Limericking, который создает тематические лимерики на основе событий в новостях. Я обнаружил, что предпочитаю получать новости в актуально-лимеричной форме; Новости в наши дни настолько мрачны, что мне все труднее и труднее потреблять новости каким-либо другим способом.

          Зачем думать о концентрационных лагерях на границе без стихотворения за счет Майка Пенса?

          К сожалению, одинокий гений, стоящий за аккаунтом в Твиттере Limericking, может произвести не так много. В конце концов, каждое стихотворение должно быть написано с точностью до метра, рифмы и юмора, так что, может быть, неудивительно, что Limericking создает всего пару стихотворений в неделю. Я одобряю стремление аккаунта к качеству и отказ публиковать что-либо меньшее, чем блестящий пример, но сожалею о нехватке контента.Есть ли способ автоматизировать процесс создания актуальных лимериков (и тем самым позволить мне быть в курсе текущих событий, продолжая читать только легкие стихи)?

          Возможно, есть, но, к сожалению, сначала необходимо решить целый ряд сложных проблем в области науки о данных. Наш генератор лимериков должен уметь воспринимать текст и анализировать его значение, выдавая одно или два итоговых предложения (или, по крайней мере, тему и ключевые слова / цифры), а затем генерировать значимый текст, который был скорректирован, чтобы соответствовать форма лимерика без потери его связности.Я полагаю, вдобавок ко всему, вы хотите, чтобы лимерик был юмористическим, хотя это может быть выше моих возможностей.

          В поддержку моего первого поста я урезал задачу и закончил серией функций, которые производили хайку на основе новостных статей. Моя программа пыталась определить тему текста, глядя на имена собственные, которые наиболее часто встречаются в тексте (стратегия, которая обычно дает разумные результаты), но в остальном вписывала слова в хайку наполовину случайным образом: вероятность выбора слова была взвешивается по тому, как часто слово появляется в тексте.Что было бы первым шагом в улучшении этой программы? Первым шагом, который должен будет предпринять генератор лимериков, будет анализ текста на предмет смысла, поэтому предметом этого поста будет тематическое моделирование и, в частности, метод под названием Latent Dirichlet Allocation.

          Тематическое моделирование - это, по сути, сложная классификационная проблема, которая ставит две задачи. Во-первых, хотя компьютеры могут делать некоторые вещи с текстом, например подсчитывать слова, текстовая информация по своей сути не имеет смысла для компьютера.Люди видят значение в тексте как на уровне отдельных слов, так и на более высоком уровне, возникающем из синтаксиса и отношений между словами в предложении («кошка укусила собаку» и «собака укусила кошку» означает очень разные вещи, несмотря на то, что все те же слова). Эти формы значений трудны для компьютеров; первое, потому что значения слов по определению абстрактны и основаны на человеческом контексте, а второе потому, что грамматические структуры человеческого языка ошеломляюще сложны.

          Существуют подходы к обработке естественного языка, которые полностью исключают смысл и все же могут дать впечатляющие результаты. Так называемые модели «мешка слов» не учитывают всю грамматику или порядок слов и просто представляют тексты как совокупность слов, которые затем можно сравнивать вероятностным образом. Вероятностные модели, подобные наивным байесовским классификаторам, изучают относительную частоту встречаемости разных слов в разных контекстах. В случае использования определения темы вы можете представить, что в одних темах слова, специфичные для предметной области, используются чаще, чем в других: технические статьи, вероятно, будут содержать технические слова, такие как «процессор» или «гигабайт», в то время как политические статьи, скорее всего, будут иметь политические такие слова, как «выборы» или «сговор».Предполагая, что у вас есть хорошо размеченный и достаточно большой набор данных, такие модели могут быть довольно мощными даже в отношении относительно тонких вопросов: хорошо обученный байесовский классификатор может отличить достоверные новости от сатиры из таких источников, как Onion с точностью 98%.

          К сожалению, это подводит нас ко второй проблеме - маркировке данных. Для обучения классификатора вам необходим обучающий набор данных, который уже хорошо помечен и разбит на соответствующие группы. Это не будет проблемой для чего-то вроде классификатора сатиры - все, что исходит из такого источника, как Onion, будет сатирой, а все, что исходит, скажем, от Reuters, нет, поэтому данные почти помечаются по умолчанию.С чем-то вроде тем это немного сложнее, особенно потому, что даже если статьи могут быть помечены в разные тематические разделы новостными организациями, которые их публикуют, разные организации могут использовать разные схемы классификации. Представьте себе, например, различие между «политической» историей и историей о Брексите, помещенной в «международный» раздел.

          Вручную разметить большой набор данных новостных статей было бы слишком сложно. К счастью, существуют также методы тематического моделирования без учителя, в том числе скрытое распределение Дирихле, которые не требуют хорошо размеченных обучающих данных.LDA и подобные методы лучше называть «тематической кластеризацией», чем тематическим моделированием. Компьютер, использующий LDA, не может точно «назвать» тему, он не может принять статью и однозначно сказать, что она взята из раздела «Искусство» газеты. В конце концов, вся причина, по которой мы рассматриваем возможность использования LDA, заключается в том, что он не требует предварительно помеченных данных, поэтому компьютер не имеет возможности узнать, какие статьи он получает из раздела «Искусство».

          Вместо этого LDA и аналогичные методы пытаются сгруппировать статьи вместе, возвращая безымянные «темы», которые представляют группы статей, которые, по его мнению, похожи.Будем надеяться, что модель сгруппирует статьи из раздела «Искусство», и вам даже не нужно будет указывать, какие статьи были в разделе «Искусство». Две причуды этого метода заключаются в том, что а) компьютер не может, действительно, не может возвращать напрямую интерпретируемую информацию о группах, которые он находит (что требует вмешательства человека), и б) нет реального способа проверить группы, которые он идентифицирует, поскольку он находит эти группы неконтролируемым образом.

          LDA - это модель «мешка слов», в которой каждый документ или текст трактуется как просто набор слов без какой-либо грамматики или порядка слов.Он в основном концептуализирует «темы» как вероятностные распределения слов, а отдельные документы / тексты - как вероятностные распределения тем. Любой заданный текст в этом представлении по существу создается путем случайного извлечения слов из определенных тем. Статистический пакет с функцией LDA (например, scikit learn’s, который я использовал) пытается найти наиболее разумные группировки слов в рамках тем с учетом набора данных текстов и ряда ожидаемых тем.

          Вы можете представить себе работу модели LDA примерно так: модель определяет тему на основе группы статей, которые, кажется, имеют много общих слов.Переводчик-человек мог бы назвать эту тему «политикой»: такие слова, как «сенат», «партия» и «голосование» являются обычными в этой теме, в то время как такие слова, как «крепы» или «гемоглобин», обычно не встречаются. Другая тема, определенная моделью, может совпадать с обзорами фильмов и соответствовать таким словам, как «фильм», «боевик» и «кинематография». При представлении новой статьи, которая представляет собой, скажем, обзор политического триллера, модель, надеюсь, сможет определить, что она наиболее точно соответствует этим двум темам.

          Математика, лежащая в основе того, как LDA на самом деле находит тематические кластеры, немного сложнее, хотя, как и многие инструменты для анализа данных, на самом деле ее легко реализовать с помощью широко доступных библиотек Python. Я решил попробовать использовать LDA, чтобы улучшить свой генератор хайку. Первым шагом было построение учебного корпуса текстов. Я работал со статьями NPR, потому что NPR имеет удобную, легко очищаемую, текстовую версию веб-сайта, все URL-адреса которой идентичны, за исключением идентификационного номера статьи.К сожалению, идентификаторы не являются последовательными, и получить их список непросто. Кто-то, у кого больше навыков веб-скрапинга, чем у меня, нашел бы лучший способ автоматического сканирования сайта NPR, в результате я вручную составил список из 250 номеров статей из недавних статей. Это корпус, достаточно большой для работы, но далеко не такой большой, как вам хотелось бы для этой цели.

          Следующим шагом является «векторизация» данных, превращение каждой статьи из строки символов, с которой компьютер действительно не может работать, в математический объект, который он может.Я использовал простой «векторизатор подсчета», который работает примерно так, как звучит: все уникальные слова во всем корпусе текстов представлены в виде столбцов в большой матрице. Вектор, соответствующий любому заданному тексту, подобен строке в этой матрице со значением в каждом столбце, соответствующим количеству слов в этом столбце, появляющихся в тексте. Таким образом, матрица является «разреженной»: поскольку большинство возможных слов не встречаются ни в одном данном тексте, там много нулей. Альтернативой простой векторизации подсчета может быть Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), которая по существу взвешивает записи в текстовом векторе обратно пропорционально частоте появления соответствующих слов во всем корпусе.Таким образом, слова, общие для нескольких тем, такие как «хорошо» или, может быть, названия дней недели, будут иметь меньший вес, а слова, которые относительно редки, будут иметь больший вес.

          Наконец, запуск модели LDA - это простые две строчки кода с использованием scikit learn. Я решил запустить модель для 10 тем и распечатал наиболее значимые слова в каждой теме, чтобы визуально проверить, насколько хорошо они кажутся связанными.

          В некоторых случаях модель явно отлично справлялась с группировкой связанных терминов, особенно в отношении этих групп, связанных с текущими событиями, которые, как мне кажется, не требуют глянца:

          Новостные статьи с границы Новостные статьи о обычном ведении дел

          Другие темы менее разборчивы, хотя одним из неожиданных преимуществ меньшего набора данных является то, что некоторые соединения можно было легко отследить.Тема номер 7 сначала показалась странной: главные слова в основном относились к здоровью и медицине, но также содержали такие вещи, как «изменение климата». Ссылка была сделана в этой статье, в которой обсуждаются некоторые последствия для здоровья более жаркого лета и других стрессов, связанных с глобальным потеплением: Ваш доктор говорил с вами об изменении климата. Поскольку это был относительно небольшой обучающий набор для работы, одна подобная статья могла бы установить значительную связь между разными темами в модели.С большим набором текстов и большим количеством тем, вероятно, модель LDA сгруппировала бы медицинские статьи и статьи об изменении климата как отдельные темы и посчитала бы, что статья, связывающая эти две темы, была смесью двух тем.

          После обучения модель может оценивать новые тексты и классифицировать их по тем группам тем, к которым, по ее мнению, она принадлежит. Например, учитывая эту статью об урагане Барри, обрушившемся на берег в Луизиане, модель подумала, что она, скорее всего, относится к теме №4, теме с множеством слов, связанных с правительством и политикой.Неплохая догадка, учитывая, что в статье обсуждаются меры реагирования федерального правительства на ураган. Чтобы лучше проиллюстрировать, что происходит под капотом, я написал функцию, которая возвращает слова из текста, которые имеют наибольший вес в выбранной теме и, следовательно, внесли наибольший вклад в статью, сгруппированную по этой теме:

          The out Использование этой функции для моей тестовой статьи помогает прояснить, почему она была сгруппирована с этой темой:

          Тестовая статья была правильно сгруппирована с другими новостными статьями, и если вы посмотрите слова, которые имеют наибольшее значение для тематического кластера, который она определяет, вы увидите явные примеры «новостных разговоров»: «жители», «отчеты», «чиновники» и т. д.Тем не менее, есть некоторые причуды: во-первых, он определяет день «четверг» как важный. Может, это действительно имеет смысл! Возможно, в новостных статьях (а не в статьях из раздела, посвященного искусству) более вероятно, что будет указан конкретный день недели. Мне также кажется, что некоторые слова могут указывать модель на конкретную тематическую группу по «неправильным» причинам. Например, слово «вода». Немного зная о статьях, которые вошли в эту модель, меня не удивляет, что вода может быть объединена с Трампом и другими связанными с новостями словами: за лето было опубликовано множество статей о центрах содержания под стражей на южной границе, включая обсуждения о том, имеют ли люди, позорно заключенные в тюрьму, доступ к чистой воде.Тем не менее, в контексте этой тестовой статьи для привязки статьи к этому тематическому блоку используется другой тип воды, дождевая / паводковая вода.

          Конечно, целью всего этого упражнения было улучшить мою способность писать лимерик. Как бы вы могли использовать это для этой цели? Два пути. Во-первых, это позволяет отфильтровать менее «полезные» слова из статьи: вы хотите определить, какие слова являются «содержательными» словами, и использовать их чаще, чем слова, которые могут быть общими для статей по всем темам.Во-вторых, это может открыть дополнительный словарный запас, которого нет в тексте статьи. Если вы создаете лимерик, вам может потребоваться поиск слов, которых нет в тексте, чтобы найти рифмы или создать новые предложения, которые будут правильно сканироваться. Как компьютер узнает, какие слова имеют смысл? Это может быть один из способов сгруппировать слова: «Я вижу, что эта статья попадает в этот тематический кластер, другие слова, связанные с этим кластером, - это…»

          Я попытался настроить свой генератор хайку, чтобы он использовал выведенные, очень взвешенные слова как словарь слов извлекать из при сборке хайку.С помощью предыдущей статьи об урагане Барри мой новый генератор хайку произвел это стихотворение:

          Луизиана

          новая аварийная вода

          центральный отчетный день

          Учитывая эту статью о новом пресс-секретаре Белого дома Стефани Гришем, она произвела следующее:

          Представитель Гришема

          Крупнейшая администрация

          белый средний хороший

          Улучшает ли этот процесс генерацию хайку? На самом деле, нет. Во всяком случае, это только усугубляет ситуацию по нескольким причинам.Мой предыдущий генератор использовал слова пропорционально их частоте в тексте и не выдавал никаких слов, кроме стоп-слов. Однако теперь текстовые слова проходят через векторизатор, который отбрасывает слова, которые не появляются достаточно часто во всех текстах корпуса, и использует веса, на которые влияет модель / корпус в целом. В результате слова, относящиеся к данной статье, могут не попасть в список слов, которые будут использоваться, даже если это именно те слова, которые вы хотите использовать в кратком хайку! В долгосрочной перспективе проекта может потребоваться стратегия, чтобы открыть для использования более широкий словарь слов.Однако мне ясно, что для использования такой стратегии вам просто нужно больше: больше текста и более разнообразный текст, который можно сгруппировать в большее количество тематических кластеров.

          .

          Смотрите также

  • Scroll To Top