Конспект  занятия «Головные уборы» в средней группе по лепке.

Задачи: Уточнить функции и назначение головных уборов (для защиты, удобства и красоты). Совершенствовать умение разделять утилитарную и эстетическую функции головных уборов, формулировать суждения .Конкретизировать знания о том, для чего человеку нужны разные головные уборы (в холодную и тёплую погоду, для работы, отдыха и праздника).Совершенствовать умения в лепке шара, учить пользоваться стеком для деления куска пластилина на несколько частей, а так же для нанесения украшения.

Воспитывать усидчивость.

Образовательные технологии: коммуникативная, социоигровая, рефлексивная, здоровьесберегающая.

Демонстр. материал: картинки с разными головными уборами.

Предварительная работа: рассматривание иллюстраций с изображением людей в теплой одежде и шапках., беседа о времени года. Обогащённая практика узнавания и моделирования комплектов одежды по признакам назначения и функции. Чтение художественной литературы, рассматривание дидактических альбомов, ряженье, игры с одеждой, отгадывание загадок. Рассматривание иллюстраций. Дидактические игры: «Отгадай одежду по описанию», «Где шьют одежду», «О чём может «рассказать» одежда?».

Ход занятия.

1.     Организационный момент.

  – Ребята, скажите мне пожалуйста, какое сейчас время года?

   – Какая погода? Как мы одеваемся? Что мы одеваем?

  – Какие головные уборы вы знаете? (Рассматривание картинок)

2.     Упражнение «Подумай и ответь».

Спросить детей, добиваясь полных ответов:

Для чего нужны головные уборы?

Какие головные уборы защищают голову от жары (холода)?

Какие головные уборы защищают голову от ударов, травм?

Какие головные уборы нужны повару (моряку, солдату, врачу)?

3.     Игра “Найди лишнее” (Головные уборы: платок, шапка, сапоги, кепка;

Меховая шапка, косынка, кепка, рубашка)

4.     Игра «Зимняя прогулка» — физкультурная минутка

(выполнение движений за текстом)

Очень холодно зимой,

(погладить себя за плечи)

Но мы пойдем гулять с тобой.

(шаги на месте)

Я надену шапку,

(имитируем движение «надеваем шапку»)

Я надену шубку

(показываем, как надеваем шубку)

Я надену шарфик

Потуже завяжу.

(«завязываем» шарфик)

А потом красивые, Теплые, пушистые, (показываем кисти рук)

Крошки – рукавички

На ручки натяну.

(поглаживаем тыльную сторону ладоней)

И хотя я маленький

(руки на пояс)

У меня есть валенки.

(ноги поочередно выставляем на пяточку)

Возьму с собою санки

На горочку пойду.

(шаги на месте)

На горку поднимусь

(руки поднять вверх)

И с горки прокачусь!

У-у-у-ух!

(быстрое движение рук вниз)

5. Показ лепки зимней шапки.

Делим кусок пластилина на 2 части(одна – помпон, вторая – шапка). Катаем между ладонями два шара. Большой – прищипываем формируя шапку, маленький присоединяем. Украшаем узорами при помощи стека.

6. Самостоятельная работа детей.

7. Оценка результата.

Моделей индустрии жанров и категорий, объяснил.

Здесь мы опишем множество различных типов моделирования, которые вы найдете в индустрии моделирования. Некоторые модели подходят только для одной категории, в то время как другая модель может подходить для нескольких. Имея это в виду, кратко рассмотрим типы категорий моделирования:

МОДЕЛЬ МОДЫ: Эта категория является самой эксклюзивной и наиболее трудной из всех категорий для модели, в которую можно попасть, и гораздо менее успешной. В целом модель должна быть высокой, молодой и худой.Кроме того, существуют модельные «требования к размеру», и вряд ли есть какие-либо исключения в этом отношении. В то время как не существует общепризнанного, ОФИЦИАЛЬНОГО «стандарта размера индустрии моды», требования к размерам в модельном модели ТИПИЧНО следующие:

• Женские модные модели:
• Требование к росту модели: 5’9 ”до 6” . (Существуют исключения в пределах одного дюйма, и МОЖЕТ два, из этого стандарта. Все, что выходит за рамки этого, крайне маловероятно.)
• Модель Требования к измерениям: 34-24-34. (Существуют исключения в пределах одного дюйма, и МОЖЕТ два, из этого стандарта. Все, что выходит за рамки, крайне маловероятно.)
• Возрастное требование модели: 16-21 год.
• Размер модели Требования: 0-4.
• Требуемый вес модели: 105-130 фунтов, прямо пропорционально росту

• Мужские модные модели
• Требуемый рост модели: от 5’11 «до 6’2».
• Модель Вес Требования: 140-165 фунтов, прямо пропорционально росту.
• Требования к размерам модели: талия от 29 до 32 дюймов. Размер рубашки от 15 до 15 ½ шеи, размер рукава от 32 до 34. Размер куртки от 40 до 42.
• Возраст модели: 18-25 лет.

РЕДАКЦИОННЫЙ РЕЖИМ МОДЫ L: Эти модели вы найдете в редколлегиях таких страниц, как Elle, Vogue, Glamour и т. Д. Вы ДОЛЖНЫ соответствовать требованиям моделирования для «Fashion Model» (перечислены выше), чтобы быть рассмотрены для этой категории. Почти все редакционные агентства моды в США базируются в Нью-Йорке, но агентства / рабочие места можно найти в других крупных городах (Лос-Анджелес, Чикаго) и за рубежом.

КАТАЛОГ МОДЫ МОДЕЛЬ : Немного менее строгий, чем моделирование моды с точки зрения требований, но моделирование каталога все же имеет жесткие стандарты, и в него также трудно войти. Каталог моделей, которые вы видите в каталогах одежды, позируют в различных нарядах. Как правило, здесь работают только женские модели от 5’8 «до 6’1». Мужские модели должны быть между 5’10 «и 6’2».

МОДЕЛЬ ПОЕЗДКИ : Модели, которые проходят по подиуму или ВПП; «живая модель.Модели взлетно-посадочной полосы нанимаются, чтобы использовать их тела в качестве механизма для показа модной одежды конкретного дизайнера одежды. Они ДОЛЖНЫ быть высокими (5’9 «и выше для женщин, 5’11» и выше для мужчин), стройными, иметь размеры, которые соответствуют стандартному размеру одежды, и знать, как ходить по взлетно-посадочной полосе.

КОММЕРЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ : Большинство моделей агентств работают в этой категории. Коммерческие модели работают МНОГИЕ различные работы, в том числе: печатная реклама, каталоги, кампании, телевизионные шоу, журналы, выставки и многое другое.Для коммерческой модели не существует требований к высоте или размеру. Таким образом, даже если вы ОЖИДАЕТЕ быть моделью, но просто не подходите под требования к размерам для основного «модельного моделирования», вы все равно можете найти работу и заказать отличную работу в качестве «КОММЕРЧЕСКОЙ модели», занимаясь модной печатью и прочим эта природа. Не заинтересованы в том, чтобы быть коммерческой моделью? Нет проблем. Эта категория моделирования подходит для МНОГИХ типов внешности: от девушки по соседству до мужчин среднего возраста, с очень «уникальными / интересными» лицами.

МОДЕЛЬ ПЕЧАТИ : Печатные модели используются для различных типов публикаций, таких как: журналы, печатная реклама, рекламные щиты, плакаты, календари, кампании, буклеты, листовки, баннеры. У печатных моделей должно быть привлекательное лицо, хорошая кожа, красивое тело и красивая улыбка. Печатные модели могут найти работу по моделированию одним из двух способов: через модельное агентство или с помощью внештатного моделирования.

GLAMOUR MODEL : Моделирование гламура в большей степени фокусируется на привлекательности, красоте и внешности модели, чем на чем-либо еще.Модели в этой категории считаются очень красивыми; возможность заказывать работу, просто будучи привлекательной, красивым телом и имея своего рода «сексуальную привлекательность». В то время как нет никаких требований к высоте или размеру, гламурным моделям ДОЛЖНО быть не менее 18 лет.

• Гламурные модели обычно нанимаются для того, чтобы появляться в купальниках, бикини, нижнем белье и облегающей одежде. Часто они находят работу в журналах, музыкальных клипах, календарях и т. Д. Они могут найти работу в качестве модели внештатного сотрудника, а также могут найти другую работу в модельных агентствах в качестве печатной модели, коммерческой модели или промо-модели.

PROMO MODEL / PROMOTIONAL MODEL : Рекламная модель, также известная как промо-модель, представляет собой модель, которая нанята для представления бренда, продукта или услуги. Эта категория моделирования не имеет требований к росту или весу; таким образом, намного проще начать заниматься промо-моделированием, чем заниматься многими другими типами моделирования. Хотя нет никаких требований к росту / весу, существуют и другие общие требования для бронирования оплачиваемой промо-работы: отличное отношение, общительный характер, милая улыбка и способность легко адаптироваться / учиться.

• SPOKESMODEL : Спицмодель является более прибыльной формой промо-моделирования. Эти модели, как правило, имеют подписанные контракты с конкретной компанией; выступать в качестве лица бренда, получать оплату за участие в мероприятиях и особые выступления, появляться в рекламе и путешествовать по стране.
• МОДЕЛЬ ТОРГОВОГО ШОУ, ИЛИ МОДЕЛЬ КОНВЕНЦИИ : Моделирование торговых выставок или конвенций является еще одной формой промо-моделирования. Эти модели нанимаются компанией для представления своего бренда, продукта или услуги специально на выставке или конвенции.Не существует требований к высоте / размеру, но эти модели должны быть оригинальными, надежными, хорошо работать с другими и хорошо ориентироваться. Также ожидается, что они будут работать много часов, охотно взаимодействовать с другими людьми, быстро узнавать / точно передавать миссию компании (или продукты или темы для разговора) потребителям.

КАТАЛОГ МОДЕЛЬ : модель каталога имеет то же описание работы, что и «модель каталога моды», но не соответствует требованиям к размеру. Общий каталог моделей необходим во всех формах и размерах.В мире существует множество дизайнеров одежды, предлагающих множество вариантов, многие из которых ориентированы на миниатюрных, больших и альтернативных покупателей. Эти дизайнеры нуждаются в моделях того же разнообразия, чтобы представлять их каталоги. Практически любую категорию моделей можно использовать в качестве (общей) «модели каталога».

PETITE МОДЕЛЬ : Это модели с более короткой стороной — обычно 5’4 «и ниже. Хотя они не смогут найти работу в качестве модели, миниатюрные модели все же могут найти работу в других категориях, таких как печать, реклама, гламур или рекламное моделирование.Миниатюрные модели могут быть найдены для их маленьких рук / ног для печати.

ФРИЛАНСОВЫЙ РЕЖИМ L: внештатная модель — это модель, представленная самостоятельно: они не подписаны исключительно каким-либо одним модельным агентством, у них нет агента или менеджера, и они несут ответственность за поиск собственной работы. Кроме того, они несут ответственность за собственный маркетинг, продвижение, создание сетей и брендинг. Все это может звучать ошеломляюще, но в наше время у моделей-фрилансеров есть много возможностей начать карьеру.Интернет является их основным оружием / источником; При правильном использовании, внештатные модели все же могут сделать себе имя без агентства.

МОДЕЛЬ ФИТНЕСА : Фитнес-модели в тонусе, в форме, здоровы и имеют хороший мышечный тонус. Нет требований к размеру / высоте, но вы ДОЛЖНЫ быть в форме! Существуют модельные агентства с отделами «фитнес-моделирования». Фитнес-модели, стремящиеся к представлению, должны в первую очередь сосредоточиться на них, но фитнес-модели также могут быть представлены самим собой.

МОДЕЛЬ ЧАСТЕЙ : Эти модели обычно моделируют свои «детали», такие как руки, ноги, ступни, живот и т. Д.Существуют модельные агентства, которые представляют модели деталей, и лучший способ начать работу в этой категории — найти агента, а не пытаться работать фрилансером.

МОДЕЛЬ ПЛЮСОВОГО РАЗМЕРА: Эти модели, также известные как «Полноразмерные модели», являются моделями, которые не соответствуют требованиям к размерам для основного моделирования. Они весят больше, имеют более полные фигуры и красивые лица. Они могут быть наняты в качестве моделей каталога для брендов одежды больших размеров, среди многих других возможностей трудоустройства.Модели больших размеров могут быть представлены в модельных агентствах, имеющих подразделение больших размеров.

ART MODEL : Арт-модели работают с визуальными художниками. Модель является предметом предполагаемого художественного произведения, которое обычно требуется позировать, пока художник интерпретирует и создает произведение искусства. Они могут использовать модель в качестве реальной визуальной помощи. Существует множество сред, в которых можно попросить арт-модель. Некоторые из наиболее распространенных включают картины, иллюстрации, скульптуры и фотографии.

PINUP МОДЕЛЬ : Пин-ап модели впервые получили известность в 1940-х и 50-х годах, когда термин «пин-ап» относится к физической фотографии привлекательной модели, которую можно «прикрепить» на стене. В прошлом модели pinup были более рискованными, чем их нынешняя эпоха. Сегодня современные модели pinup (выглядящие так же, как в костюмах 40-х и 50-х годов), по-видимому, на меньше риска , чем их нынешняя эпоха, так как времена изменились, как и социальные стандарты. Объяснение: современные модели в стиле пин-ап можно увидеть в классических купальниках, состоящих из одного предмета, в то время как современные гламурные модели можно увидеть в бикини с тонкими струнами.

ALT MODEL или АЛЬТЕРНАТИВНАЯ МОДЕЛЬ : этот жанр моделирования не соответствует «типичным» стандартам моделирования. Модели, используемые в этом жанре, не являются основными моделями печенья. У многих из них есть татуировки, пирсинг, необычные прически и т. Д. Они могут работать в этой отрасли с помощью интернет-сайтов, сетей и нишевых журналов.

СОЦИАЛЬНЫЙ ВЛИЯНИЕ: Поскольку к 2018 году социальные сети быстро завоевывают мир (включая мир моделирования), мы добавили новую категорию к различным типам моделирования: социальные факторы влияния.Мы только что написали новую статью, в которой подробно описывается, как модели могут легко перейти к высокооплачиваемому влиянию в социальных сетях, а также отвечаем на вопрос «Что такое социальный влияющий фактор?» Проверьте это!

Мы надеемся, что вы получили ценную информацию о типах моделирования в индустрии моделирования! Как видите, существует множество типов модельных жанров. Пожалуйста, оставьте нам комментарий с любыми дальнейшими вопросами, касающимися различных типов моделирования и жанров в моделировании!

Все знакомы с типами моделирования, но у вас все еще есть вопросы по другим темам индустрии моделирования? Вернитесь на нашу страницу советов для многих других статей!

Моделирование против моделирования | Блог Grammarly

Если вы моделируете или моделируете , вы делаете то же самое. Единственное отличие заключается в правописании: в Соединенных Штатах предпочтительнее тот, у которого один L, а в другом — тот, у которого два L.

Вот совет: Хотите убедиться, что ваше письмо всегда выглядит великолепно? Грамматика может спасти вас от орфографических ошибок, ошибок в грамматике и пунктуации и других проблем с написанием на всех ваших любимых веб-сайтах.

Если вы модель, ваша работа заключается в моделировании одежды, созданной модными дизайнерами и брендами. Если кто-то спрашивает вас, что вы делаете, вы говорите, что вы моделируете или моделируете. Если вам нравится создавать что-то, но в качестве вдохновения вы используете другую работу, вы можете сказать, что вы смоделировали свою работу после чего-то. Или вы можете сказать, что смоделировали это. Если вы любите создавать маленькие модели самолетов, кораблей или автомобилей, вы можете называть себя моделером, но также и моделером. Если ты . , , но вы поняли, верно? Эта статья об использовании двойного L в наклонных формах слова модели .И если вам интересно, да, это одна из тех вещей, что «Соединенные Штаты против остального англоговорящего мира».

Происхождение и значение Модель Глагол

Первая модель на английском языке была не модель глагол — это была модель существительное. Первые следы слов появились во второй половине шестнадцатого века, когда оно использовалось для проектов архитекторов — значение, которое сейчас устарело, — но также как нечто масштабированное, как современный модельный самолет.Слово было взято из модели французского , принадлежащего среднему французскому языку, само по себе получено из модели итальянского , которое можно проследить до латинского корня модус , что означает «манера» или «мера».

На рубеже XVII века предпочтительной формой глагола была модель , модель , но во второй половине века она уступила модели модель . Смысл «демонстрировать или демонстрировать одежду или дизайн одежды» является относительно новым — он возник в начале двадцатого века.

Почему это может быть написано с двумя Ls или с одним?

Есть много маленьких, интересных (или иногда раздражающих) различий между двумя основными вариантами английского языка — британским английским и американским английским. Двойной L, который мы видим в , моделирующий , является одним из них. Это предпочтительное написание во всех англоязычных странах, кроме США.

Если у вас есть глагол, который заканчивается гласной и буквой L, всякий раз, когда вы добавляете суффикс, начинающийся с гласной, вы удваиваете L.Вот так мы получаем моделирование, а также путешественников, пробных и так далее. По крайней мере, так они это делают на британском английском.

В американском английском вы не удваиваете L при тех же условиях. Таким образом, моделирование становится моделированием, путешественник становится путешественником, а испытанный становится испытанным. Поскольку здесь нет неправильного ответа, вы должны использовать форму, которую вы предпочитаете, или форму, которую вы ожидаете использовать (от своего учителя, начальника или аудитории).

Примеры Моделирование

После стольких комплиментов Эми решила поискать в агентствах по детскому моделированию Google, чтобы попытаться помочь Натану шагнуть в мир моделирования. —Экспресс

Уйдет ли Миранда из модельной карьеры и станет домохозяйкой? —IBT, издание для Индии

Жизель Бундхен только в прошлом году объявила, что после 20 лет работы в индустрии уходит в отставку. Штат

Примеры Моделирование

Библиотека США использует платформу RiskAgility FM от Willis Towers Watson для финансового моделирования. — NASDAQ

Когда вы моделируете, вы должны держать себя в форме. —Сегодня

Шоу-пакеты — традиция модельной индустрии. -Vogue

,

Использование тематических моделей LDA в качестве входных данных модели классификации | by Marc Kelechava

Предсказание будущего Yelp Review Sentiment

Тематическое моделирование в НЛП стремится найти скрытую семантическую структуру в документах. Это вероятностные модели, которые могут помочь вам прочесывать огромное количество необработанного текста и кластеризовать похожие группы документов без присмотра.

Эта статья специально посвящена скрытому распределению дирихле (LDA), которое было предложено в 2000 году для популяционной генетики и открыто заново открыто ML-героем Andrew Ng et al.в 2003 году. LDA заявляет, что каждый документ в корпусе представляет собой комбинацию определенного количества тем. У темы есть вероятность создания различных слов, где слова — это все наблюдаемые слова в корпусе. Эти «скрытые» темы затем всплывают на основе вероятности совпадения слов. Формально это проблема байесовского вывода [1].

Как только моделирование тем LDA применено к набору документов, вы сможете увидеть слова, составляющие каждую скрытую тему. В моем случае я взял 100 000 отзывов в Yelp Restaurants в 2016 году, используя набор данных Yelp [2].Вот два примера тем, обнаруженных с помощью LDA:

Вы можете видеть, что первая группа тем, похоже, определила совпадения слов для отрицательных отзывов гамбургеров, а вторая группа тем, похоже, определила положительный опыт итальянских ресторанов. Третья тема не столь ясна, но, как правило, касается ужасной сухой соленой пищи.

Меня больше интересовало, можно ли преобразовать эту скрытую семантическую структуру (генерируемую без присмотра) для использования в контролируемой задаче классификации.Предположим на минуту, что я только обучил модель LDA, чтобы найти 3 темы, как указано выше. После обучения я мог бы взять все 100 000 обзоров и посмотреть распределение тем для каждого обзора. Другими словами, некоторые документы могут быть на 100% Темой 1, другие могут составлять 33% / 33% / 33% Темы 1/2/3 и т. Д. Этот вывод — просто вектор для каждого обзора, показывающего распределение. Идея здесь состоит в том, чтобы проверить, может ли распределение по обзору скрытой семантической информации предсказать положительные и отрицательные настроения.

С этим вступлением из пути, вот моя цель:

В частности:

1. Модель поезда LDA на 100 000 обзоров ресторанов за 2016 год
2. Захватите распределения тем для каждого обзора с использованием модели LDA
3. Используйте разделы тем непосредственно как Векторы признаков в контролируемых классификационных моделях (Логистическая регрессия, SVC и т. д.) и получение F1-баллов.
4. Используйте ту же модель LDA 2016 года для получения тематических распределений 2017 года ( модель LDA не видела эти данные! )
5. Снова запустите контролируемые модели классификации для векторов 2017 года и посмотрите, обобщается ли это.

Если контролируемые оценки F1 по невидимым данным обобщаются, мы можем утверждать, что тематическая модель 2016 года определила скрытую семантическую структуру, которая сохраняется в течение некоторого времени в этой области обзора ресторанов.

ОБНОВЛЕНИЕ

(23.09.19): Я добавил README в репо, который показывает, как создать MongoDB с использованием исходных данных. Я также включил скрипт предварительной обработки, который позволит вам создавать точные обучающие и тестовые кадры данных, которые я использую ниже. Тем не менее, я понимаю, что это может быть много работы, поэтому я также включил в свой каталог файлы pickle моих фреймов Data и Test DataFrames.Это позволит вам следить за записными книжками в репо напрямую, а именно здесь и тогда здесь. Если вы хотите просто получить основные моменты / выносы, я укажу все ключевые моменты в оставшейся части этого поста ниже с фрагментами кода.

Я использовал действительно замечательную библиотеку gensim для создания двухграммных представлений обзоров и запуска LDA. Реализация LDA Gensim нуждается в обзорах в качестве разреженного вектора. Удобно, gensim также предоставляет удобные утилиты для преобразования плотных матриц NumPy или скудных разреженных матриц в требуемую форму.

Я покажу, как я получил необходимое представление с помощью функций gensim. Я начал с DataFrame pandas, содержащего текст каждого отзыва в столбце с именем «текст» , который можно извлечь в список списка строк, где каждый список представляет обзор. Это объект с именем слов в моем примере ниже:

Я опускаю показ нескольких шагов дополнительной предварительной обработки (пунктуация, удаление строк и т. Д.) Для краткости в этом посте.

В этом блоке кода действительно есть 2 ключевых элемента:

1. Класс фраз Gensim позволяет группировать связанные фразы в один токен для LDA.Например, обратите внимание, что в списке найденных тем к началу этого поста ice_cream был указан как один токен. Таким образом, выходные данные этой строки bigram = [bigram_mod [обзор] для обзора в словах] представляет собой список списков, где каждый список представляет обзор, а строки в каждом списке представляют собой смесь униграмм и биграмм. Это так, потому что мы применили модель моделирования фраз bigram_mod к каждому обзору.
2. Получив этот список списков униграмм и биграмм, вы можете передать его в класс Dictionary gensim.Это выведет счетчик частоты слов каждого слова для каждого обзора . Я обнаружил, что у меня были лучшие результаты с LDA, когда я дополнительно выполнил некоторую обработку для удаления самых распространенных и редких слов в корпусе, как показано в строке 21 приведенного выше кодового блока. Наконец, вот что

   делает из

«Функция doc2bow () просто подсчитывает количество вхождений каждого отдельного слова и преобразует слово в его целочисленное слово id и возвращает результат в виде разреженного вектора.Поэтому разреженный вектор [(0, 1), (1, 1)] гласит: в документе «Взаимодействие человека с компьютером» слова компьютер (идентификатор 0) и человек (идентификатор 1) появляются один раз; остальные десять слов в словаре появляются (неявно) ноль раз ».

Строка 23 выше дает нам корпус в представлении, необходимом для LDA.

Чтобы привести пример типа текста, с которым мы имеем дело, приведем снимок обзора Yelp:

Чтобы обучить модели LDA, вам нужно предоставить фиксированное предполагаемое количество тем по всему корпусу.Есть несколько способов, с помощью которых вы можете подойти к этому:

1. Запустите LDA на своем корпусе с различным количеством тем и посмотрите, выглядит ли целесообразным распределение слов по темам.
2. Изучите оценки когерентности вашей модели LDA и эффективно выполните поиск по сетке, чтобы выбрать самую высокую когерентность [4].
3. Создайте несколько моделей LDA с различными значениями темы, а затем посмотрите, как они работают в обучаемой модели классифицированной модели. Это относится к моим целям здесь, так как моя конечная цель - выяснить, имеют ли тематические распределения прогностическую ценность.

Из них: я не верю # 1 как способ вообще. Кто я такой, чтобы сказать, что разумно или нет в этом контексте? Я полагаюсь на то, что LDA идентифицирует скрытые тематические представления 100 000 документов, и, возможно, он не обязательно будет интуитивно понятным. Для № 2: Я разговаривал с некоторыми бывшими профессионалами НЛП, и они отговорили меня от того, чтобы полагаться на оценки согласованности, основанные на их опыте в отрасли. Подход № 3 был бы разумным для моей цели, но есть реальность, что LDA требует не тривиального времени для обучения, хотя я использовал 16-гигабайтный 8-ядерный экземпляр AWS.

Таким образом, у меня возникла идея, которая кажется мне довольно новой - по крайней мере, я не видел, чтобы кто-нибудь делал это онлайн или в газетах:

Gensim также предоставляет класс Hierarchical Dirichlet Process (HDP) [5] , HDP похож на LDA, за исключением того, что он пытается узнать правильное количество тем из данных; то есть вам не нужно указывать фиксированное количество тем. Я решил, что несколько раз запустил HDP на своих 100 000 обзоров и посмотрел количество тем, которые он изучал. В моем случае это всегда было 20 тем, поэтому я пошел с этим.

Чтобы получить интуитивное представление о HDP: я нашел несколько источников в Интернете, которые сказали, что это наиболее похоже на процесс китайского ресторана. Это блестяще объяснено Эдвином Ченом здесь [6] и прекрасно визуализировано в [7] здесь. Вот визуализация из [7]:

В этом примере нам нужно присвоить 8 теме. С вероятностью 3/8 8 попадет в тему C1, с вероятностью 4/8 8 попадет в тему C2, и с вероятностью 1/8 будет создана новая тема C3. Таким образом, ряд тем обнаружен.Таким образом, чем больше кластер, тем больше вероятность того, что кто-то присоединится к нему. Я чувствовал, что это было так же разумно, как и любой другой способ выбрать фиксированный номер темы для LDA. Если у кого-то с более тяжелым фоном байесовского вывода есть мысли по этому поводу, пожалуйста, взвесьте!

ОБНОВЛЕНИЕ

[13.04.2020] - Эдуардо Коронадо любезно предоставил более точную информацию о HDP через комментарии:

«Это правда, что непараметрическое свойство HDP позволяет нам изучать темы на основе данных, однако Дирихле Технологические смеси уже делают это.Основным преимуществом HDP является то, что они позволяют различным корпорациям (группам) делиться статистической силой при моделировании - в этом случае имеют общий набор потенциально бесконечных тем. Так что это продолжение смесей процесса Дирихле ».

Вот код для запуска LDA с Gensim:

Включив флаг eval_every , мы можем обрабатывать корпус по частям: в моем случае куски из 100 документов работали достаточно хорошо для конвергенции. Количество проходов - отдельные проходы по всему корпусу.

Как только это будет сделано, вы можете просмотреть слова, составляющие каждую тему, следующим образом:

С помощью этого кода вы увидите 10 из 20 тем и 15 главных слов для каждой.

Теперь немного интересного. Мы собираемся использовать модель LDA, чтобы получить распределение этих 20 тем для каждого обзора. Этот 20-вектор будет нашим вектором признаков для контролируемой классификации, а цель контролируемого обучения состоит в том, чтобы определить положительные или отрицательные чувства.

Обратите внимание, что я думаю, что этот подход для контролируемой классификации с использованием векторов тематической модели не очень распространен.Когда я делал это, я не знал ни одного примера онлайн, где бы люди пытались это сделать, хотя позже, когда я закончил, я обнаружил эту статью, где это было сделано в 2008 году [8]. Пожалуйста, дайте мне знать, если есть другие примеры! . через год).

Вот что я сделал, чтобы получить векторы функций для каждого обзора:

Бит ключа использует значение imum_probability = 0.0 в строке 3. Это гарантирует, что мы будем фиксировать случаи, когда обзор представлен с 0% в некоторых темах, и представление для каждого обзора добавится до 100%.

Строки 5 и 6 - две ручные функции, которые я добавил.

Таким образом, одно наблюдение для обзора для контролируемой классификации теперь выглядит следующим образом:

Первые 20 элементов представляют распределение для 20 найденных тем для каждого обзора.

Теперь мы готовы к тренировкам! Здесь я использую 100 000 обзоров ресторанов 2016 года и их вектор функции распределения тематических моделей + две ручные функции:

Пара замечаний по этому поводу:

1. Я получил сравнение между стандартной логистической регрессией, стохастическим градиентным спуском и журналом Потеря и стохастический градиентный спуск с измененной потерей Хьюбера.
2. У меня 5-кратное резюме, поэтому в каждом прогоне 1/5 обзоров удерживаются в качестве данных проверки, а остальные 4/5 - данные обучения. Это повторяется для каждого фолда, и результаты f1 усредняются в конце.
3. Мои занятия несбалансированы. В частности, в наборе данных обзора Yelp имеется непропорциональное количество обзоров на 4 и 5 звезд. class_weight = 'сбалансированная' линия в моделях приближенно занижена, чтобы исправить это. См. [9] для обоснования этого выбора.
4. Я также ограничил анализ только ресторанами, которые имели более 25-го процентиля в общем количестве отзывов в наборе данных. Это было скорее ограничением для ускорения, так как первоначальный набор данных был чем-то вроде 4 миллионов + обзоров.

Вот результаты f1:

Сначала я пройдусь по нижним показателям .53 и .62 f1 с помощью Логистической регрессии. Когда я только начинал тренироваться, я пытался предсказать индивидуальные оценки: 1,2,3,4 или 5 звезд.Как видите, это не удалось. Я был немного обескуражен начальным счетом .53, поэтому вернулся к проверке моих начальных графиков EDA, чтобы посмотреть, смогу ли я что-нибудь заметить в данных. Я раньше запускал этот график на:

Это показывает диапазон IQR подсчета слов по рейтингу. Поскольку основной диапазон IQR был довольно компактным, я решил попробовать повторно выполнить предварительную обработку LDA, и модель была ограничена только (примерно) диапазоном IQR. Внесение этого изменения увеличило мою оценку логистической регрессии на f1 до 0,62 для 1,2,3,4,5 звездной классификации.Все еще не велик.

В этот момент я решил посмотреть, что произойдет, если я избавлюсь от 3-х звезд, и сгруппировал 1,2 звезды как «плохие» и 4,5 звезды как «хорошие» оценки настроения. Как вы увидите на графике выше, это сработало чудо! Теперь Логистическая регрессия принесла 0,886 балла по шкале Ф1.

Когда я запускал их, я заметил вариант «измененного хабера» в реализации Stochastic Gradient Descent в SKLearn [10]. В этом случае наказание за неправильное поведение намного хуже, чем у Hinge (SVC) или Log Loss:

. Я все еще пытаюсь понять, почему это сработало так хорошо, но я сначала подумал, что эти штрафные санкции вызвали SGD (помните, 1 на 1 вес обновлений), чтобы учиться быстро.Регуляризация очень помогла и здесь. Альфа в строке 42 в приведенном выше коде является параметром регуляризации (например, в регуляризации Риджа или Лассо), и это помогло мне довести мой показатель f1 до 0,936.

В этот момент я был очень взволнован этими результатами, но хотел еще посмотреть, что произойдет с совершенно невидимыми данными.

В частности:

1. Возьмите модель LDA из обзоров 2016 года и возьмите векторы функций на данных испытаний. Важно отметить, что для этого можно использовать ту же модель 2016 года!
2. Перезапустите модели на тестовых векторах.

Все, что требуется, - это сделать биграммы для тестового корпуса, а затем добавить их в метод извлечения тестовых векторов, как и раньше:

Наконец, результаты:

Для меня это шокирует, но это обобщает!

Я был в восторге от этого результата, так как я считаю, что этот подход может сработать в целом для любой компании, пытающейся обучить классификатор таким образом. В конце я также проверил гипотезу, используя mlxtend [11], и конечный результат действительно статистически значим.

Я собираюсь немного расширить это в будущем, и я оставлю вас с этим:

Я также разместил весь код для этого и обученную модель LDA на моем GitHub здесь.

Спасибо за чтение!

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation
[2] https://www.yelp.com/dataset
[3] https://radimrehurek.com/gensim/tut1.html
[4] https://radimrehurek.com/gensim/models/coherencemodel.html
[5] https://radimrehurek.com/gensim/models/hdpmodel.html
[6] http://blog.echen.me/2012/03/20/infinite-mixture-models-with-nonparametric-bayes-and-the-dirichlet-process/
[7] http: // gerin .perso.math.cnrs.fr / ChineseRestaurant.html
[8] http://gibbslda.sourceforge.net/fp224-phan.pdf
[9] http://blog.madhukaraphatak.com/class-imbalance-part -2 /
[10] https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.SGDClassifier.html
[11] http://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/evaluate/ Макнемар /

.

примеров ответов и словарный запас для экзаменационной сессии IELTS - TheTestTaker

1. Какую одежду вы любите носить?

- Ну, я предпочитаю повседневную одежду, - просто и удобно. Пара джинсов и рубашка были бы идеальными. Я не совсем модного типа . Но, конечно, я также одеваю для особых случаев.

2. Какую одежду люди в вашей стране обычно носят ?

-Климат влияет на одежду людей.Я живу в тропиках, поэтому люди в моей стране обычно носят одежду из легких тканей . Мы также носим светлую одежду. Для повседневной одежды обычно используются пара джинсов или коротких брюк и рубашка для мужчин или блузка для женщин.

3. Насколько важна для вас мода?

-Я не очень беспокоюсь об этом на самом деле. Я предпочитаю носить простую, но при этом презентабельную одежду.

4. Какую одежду вы не любите ?

-Ну, мне не нравится носить неопрятную и эксцентричную одежду . Примером может быть рвущихся или рваных джинсов . Я также избегаю одежды с яркими цветами или тех, которые являются слишком ошеломляющими.

5. Как вы думаете, люди ведут себя по-разному в разных видах одежды ?

- Да, я думаю, что люди ведут себя по-разному, когда носят разную одежду.Например, тот, кто носит формальной одежды , может изобразить образ профессионала и уверенности в себе. С другой стороны, ношение повседневной одежды заставляет нас выглядеть комфортно и расслабленно.

6. Какую одежду люди носят, чтобы работать в вашей стране ?

- Те, кто работают в корпоративной одежде, носят либо элегантных повседневных , либо деловых / официальных нарядов в обычный рабочий день. Некоторые сотрудники, такие как учителя, имеют униформы с.Другим работникам разрешается носить повседневную одежду для работы.

Часть 2

Опишите, кого вы знаете, кто хорошо одевается. Вы должны сказать

• кто они такие
• как вы их знаете
• какую одежду они носят

и сказать, почему вам нравится, как они одеваются .

Позвольте мне рассказать о друге, который очень хорошо одевается.Ее зовут Тина. Мы ровесники, и она в настоящее время является профессором в престижном университете в моей стране. Хотя она не в индустрии моды, она одевается в моде . Она высокая, не очень стройная и очень привлекательная .

Она была моей подругой со средней школы. Время от времени я вижу ее, поскольку она также живет в моем районе. Мы также проводим время с друзьями, особенно по выходным.

На самом деле, у нее нет определенного предпочтения в одежде или в стиле .Я думаю, что она основывает свой наряд на погоде так же как на случаях и событиях, я обычно вижу, что она носит светлых платьев и обуви на высоких каблуках , когда она идет на работу. Она также носит формальной одежды . Она любит аксессуаров , который выглядит модно. Ее обувь всегда соответствует ее платье. Я думаю, что у нее огромная коллекция одежды, обуви и сумок, так как я редко вижу, как она одевает один и тот же комплект через некоторое время. Я вижу, что она тоже носит повседневную одежду , но она не выглядит простой или скучной на ней.

Я думаю, что она может очень хорошо носить себя в любом платье. Она выглядит комфортно независимо от ее одежды. Она всегда выглядит чистой и опрятной. Мне нравится ее стиль, потому что она не одевает экстравагантно или оскорбительно. Она всегда выглядит профессионально и презентабельно.

1. Насколько важны для вас одежда и мода? [Почему, почему нет?]?

Одежда и мода не так важны для меня. Я всегда предпочитаю удобную одежду, но стараюсь, чтобы выглядел презентабельно и был чистым.Я более практичен в выборе того, что я ношу.

2. Насколько отличается одежда, которую вы носите сейчас, от одежды, которую вы носили 10 лет назад ?

Ну, я могу сказать, что с одеждой, которую я ношу сейчас, изменилось не так много, как с одеждой около 10 лет назад. Я до сих пор ношу обычные джинсы и рубашку на случайные дни или официальную одежду на деловых мероприятиях. Но, думаю, с тех пор, как изменилась тенденция, вид этой базовой одежды также изменился для меня, особенно когда речь идет о стиле джинсов и рубашек.Раньше я носил джинсы прямого покроя, но в настоящее время я ношу современный стиль, например облегающую одежду.

3. Как вы думаете, что наша одежда говорит о нас ?

Иногда я думаю, что одежда, которую мы носим, ​​может отражать часть нашей личности или статуса. Например, одежда может определять вид работы человека. Для некоторых это может быть инструментом для выражения. Некоторые могут быть стильными и модными, что может отражать их индивидуальность как творчество.