Английские модели: Самые красивые британские модели (Топ-10)

Содержание

Урок английского: современные британские семьи

Автор фото, BBC World Service

Подпись к фото,

В сегодняшней Британии 2 из 3 браков заканчиваются разводом

В разделе Learning English мы публикуем видео- и аудиоуроки английского языка, истории о культуре и традициях англоязычных стран.

За последние 20 лет традиционные представления о счастливой британской семье сильно изменились. Продолжение темы — в нашем аудиоуроке.

Father leaves for work in the morning after breakfast. The two children take the bus to school, and mother stays at home cooking and cleaning until father and the kids return home in the evening. This is the traditional picture of a happy family living in Britain. But is it true today? The answer is — no! The past 20 years have seen enormous changes in the lives and structures of families in Britain, and the traditional model is no longer true in many cases.

The biggest change has been caused by divorce. As many as 2 out of 3 marriages now end in divorce, leading to a situation where many children live with one parent and only see the other at weekends or holidays.

There has also been a huge rise in the number of mothers who work. The large rise in divorces has meant many women need to work to support themselves and their children. Even when there is no divorce, many families need both parents to work in order to survive.

This has caused an increase in childcare facilities, though they are very expensive and can be difficult to find in many areas. In addition, women are no longer happy to stay at home raising children, and many have careers earning as much as or even more than men, the traditional breadwinners.

There has also been a sharp increase in the number of

single mothers, particularly among teenagers. Many of their children grow up never knowing their fathers, and some people feel the lack of a male role model has a damaging effect on their lives.

However, these changes have not had a totally negative effect. For women, it is now much easier to have a career and good salary. Although it is difficult to be a working mother, it has become normal and it’s no longer seen as a bad thing for the children. As for children themselves, some argue that modern children grow up to be more independent and mature than in the past. From an early age they have to go to childminders or nurseries, and so they are used to dealing with strangers and mixing with other children.

So while the traditional model of a family may no longer be true in modern Britain, the modern family continues to raise happy, successful children.

NOTES (лексика в контексте)

  • divorce — развода
  • there has also been a huge rise — сильно выросло
  • childcare facilities — детских дошкольных учреждений
  • raising — воспитывая
  • breadwinners — кормильцы своих семей
  • single mothers — матерей-одиночек
  • role model — образца для подражания
  • mature — зрелыми
  • nurseries — ясли

УЧИТЕ АНГЛИЙСКИЙ С БИ-БИ-СИ

Модель и аристократка: Стелла Теннант скончалась спустя несколько дней после своего 50-летия

Автор фото, Getty Images

Известная модель родом из Британии Стелла Теннант ушла из жизни в возрасте 50 лет. О смерти сообщила ее семья.

«С большой печалью мы объявляем о скоропостижной кончине Стеллы Теннант 22 декабря 2020 года», — говорится в заявлении родственников модели.

«Стелла была прекрасной женщиной, которая вдохновляла нас всех», — говорится в нем.

Причины внезапной смерти модели не приводятся. В полиции уточнили, что в обстоятельствах кончины Теннант, наступившей через пять дней после ее юбилея, не усматривается ничего подозрительного.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Теннант прославилась в 1990-х годах, попав на подиум вскоре после того, как ей исполнилось 20

Шотландская модель сделала себе имя в начале 1990-х годов, появляясь в фотосессиях на страницах Vogue и Harper’s Bazaar.

Она участвовала в показах Versace и Александра Маккуина и рекламных кампаниях брендов Calvin Klein, Жана-Поля Готье и Burberry.

Теннант принимала участие в закрытии Олимпиады 2012 года в Лондоне вместе с другими британскими моделями, среди которых были Кейт Мосс и Наоми Кэмпбелл.

В модном доме Versace воздали почести модели, назвав ее многолетней музой Джанни Версаче и другом семьи.

Теннант, аристократка с андрогинной внешностью, была внучкой 11-го герцога Девонширского Эндрю Кэвендиша и герцогини Деборы Кавендиш, в девичестве Митфорд.

До того как стать моделью, Теннант училась в Винчестерской школе искусств и была начинающим скульптором. По ее признанию, скульптура была ее первой любовью.

В модельный бизнес она пришла после того, как ее заметил фотограф Vogue Стивен Майзель. Но на первых порах она не была уверена, желает ли для себя модельной карьеры.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Теннант (слева) с Кейт Мосс (в центре) и Наоми Кэмпбелл на церемонии закрытия Олимпиады 2012 года в Лондоне

«Я не знала, хочу ли я, чтобы на меня смотрели как на вещь, — вспоминала она в 2016 году в интервью Evening Standard. — Мне казалось, что эта индустрия — огромный и очень неглубокий мир. Я сомневалась, нравится ли мне, как это всё выглядит».

Однако Теннант все же решила попробовать. В 90-е она говорила, что сейчас замечательное время, чтобы начать модельную карьеру.

В конце 1990-х годов модельер Карл Лагерфельд сделал Теннант лицом бренда Chanel, отметив ее сходство с его основательницей, Коко Шанель.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

1996 год: Теннант (справа) с Карлом Лагерфельдом и моделями Наоми Кэмпбелл, Клаудией Шиффер и Кейт Мосс

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Пик популярности Теннант пришелся на вторую половину 90-х гг. На фото — коллекция Pret-a-Porter весна-лето 1997

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Своей популярностью Теннант во многом была обязана своей андрогинной внешности

За пределами подиума Теннант занималась общественными кампаниями за сокращение энергопотребления и уменьшение влияния быстрой моды на экологию.

«Мы еще не скоро изменим свои привычки, но я думаю, это определено шаг в правильном направлении», — говорила Теннант о своей работе в прошлогоднем интервью Guardian.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Стелла Теннант на показе весенне-летней коллекции Valentino, 2020 год

Автор фото, Conde Nast via Getty Images

Подпись к фото,

Оставив профессию в 1998 году, Теннант время от времени участвовала в отдельных проектах, как, например, в фотосессии для Vogue в 2001 году

В том же интервью она сказала, что носит одежду, оставшуюся у нее с 1990-х годов, а в год покупает примерно по пять новых вещей.

«В моем возрасте, я думаю, нормально терять интерес к потребительству и любовь к шопингу, — сказала она в том же интервью. — Всем нам нужно чуть больше думать».

Автор фото, Getty Images

Теннант ушла из моды в 1998 году из-за первой беременности, но потом время от времени возвращалась для участия в отдельных проектах.

В 1999-м она вышла замуж за уроженца Франции, фотографа Давида Лазне. Свадебная церемония прошла в небольшой церкви недалеко от границы Англии и Шотландии. У пары было четверо детей.

Школы в Англии — обучение в школах Великобритании c IQ Consultancy

По национальному составу студентов

Помимо обычных школ, где британские и международные студенты учатся вместе, есть так называемые International Schools, которые специализируются на обучении иностранных студентов. В их программе предусмотрены дополнительные занятия по английскому языку, больше времени выделяется на адаптацию к новой системе образования, культуре и стране. Международные школы могут готовить студентов к обучению в старших классах — например, как The Mount, Mill Hill International и Sherborne International School. 

По полу учеников

Есть школы для девочек, для мальчиков, совместные и ромбовидные (diamond schools), где дети до 11 лет обучаются вместе, в период с 11 до 16 лет — отдельно, а в старших классах снова объединяются.

По программе

Некоторые школы предлагают только программу старших классов. Такие школы фокусируются на подготовке студентов к поступлению в вуз. Их называют Six Form College или Preparatory School. С детьми занимаются карьерные консультанты и репетиторы, для старшеклассников, которые планируют поступать в топовые вузы, разработаны специальные программы. Например, все выпускники Cardiff Sixth Form College поступают в топ-30 университетов Великобритании, 20% из них — в Oxbridge. 

По уровню отбора

Школы бывают селективные и неселективные. Первые — из всех заявок отбирают лучших студентов. Чтобы поступить в такие школы, нужно сдать вступительные экзамены, пройти несколько интервью, свободно владеть английским. Как правило, это школы с высоким рейтингом. В неселективные школы принимают учеников с разным уровнем успеваемости, вступительные требования в них гораздо ниже.   

По рейтингу

Главными авторами рейтингов британских школ являются такие издания, как The Times и The Telegraph, а также Министерство образования страны. Основной критерий для оценки школ — результаты экзаменов A-Level, GCSE, IB или других, в зависимости от программы, по которой обучаются студенты. Также могут учитываться другие показатели — например, карьера выпускников, техническое оснащение, количество предметов, уровень преподавателей и другие.

Лондон уже в огне. Как английские фанаты готовятся к финалу чемпионата Европы по футболу — Спорт

ЛОНДОН, 11 июля. /ТАСС/. Главное в событии — его ожидание. Английские фанаты к финалу чемпионата Европы по футболу со сборной Италии (начало — 22:00 мск) начали готовиться с 5 утра — очереди в пабы образовывались еще до их открытия. К полудню гуляния фанатов стали перетекать на центральные площади и улицы, главной из которых стала пешеходная тропа, которая ведет от подземки к стадиону «Уэмбли».

Вся Англия сейчас стоит на ушах в ожидании футбола. Рейтинги трансляции полуфинального матча стали рекордными — за игрой с датчанами (2:1 доп. вр.) в Англии на пике наблюдали более 25 млн человек (при ее населении в свыше 56 млн).

На эту тему

Интерес к финалу подогревался все три дня, что предшествовали матчу. Даже королева Великобритании не осталась в стороне, пожелав команде удачи в предстоящем матче. 55 лет назад Елизавета II вручила капитану английской сборной Бобби Муру кубок победителей чемпионата мира, и сейчас в Англии все только и говорят, что о второй победе на крупном турнире.

Если кто и устал от песни «Football’s Coming Home» и других музыкальных вариаций на тему возвращения футбола домой, то только не англичане. Им все равно, что над ними по этому поводу подшучивают за пределами острова, — у них праздник.

Городское веселье

В отличие от других европейских городов, принимавших матчи турнира, в Лондоне официальная фан-зона популярностью не пользуется. На проходе — контроль, билеты, антиковидные ограничения и прочие неудобства. Расположена она на Трафальгарской площади, и, кажется, ее основная функция заключается в том, чтобы фанаты эту самую площадь в дни матчи не занимали — слишком уж там оживленное движение.

Альтернативные варианты в Лондоне фанатам найти не сложно, но главным в дни матчей стала территория вокруг «Уэмбли». Тут никаких ограничений и правил: пой, пей сколько душе угодно, просьбу соблюдать социальную дистанцию и носить маску тут сочтут за оскорбление. Хочешь пожечь файеры или запустить фейерверк — пожалуйста. Толп стражей порядка в форме, конной полиции тут не увидишь, кажется, все держится на доверии.

© Артем Кузнецов/ТАСС

Главный тренер сборной Англии Гарет Саутгейт после матча с датчанами отметил, что еще никогда не ощущал столь оглушительной поддержки фанатов на «Уэмбли» после реконструкции стадиона в 2007 году. Учитывая, как фанаты англичан сейчас разгоняются перед игрой, можно ожидать, что в день финала они еще больше его впечатлят.

Конечно, при условии, что команда даст повод для радости. Пусть букмекеры и считают англичан фаворитами игры, итальянская команда по подбору футболистов сопернику не уступает. А в плане атакующей игры даже превосходит.

Итальянских болельщиков на игре ожидается порядка семи тысяч, и за несколько часов до матча они растворились в бело-красной толпе англичан. Или просто пока следят за другим важным для них событием в Лондоне — финалом Уимблдонского теннисного турнира, в котором сербу Новаку Джоковичу противостоит их соотечественник Маттео Берреттини.

Для Италии этот день может стать стать двойным праздником. Но судя по происходящему сейчас в Лондоне, и особенно — у стадиона «Уэмбли», создается впечатление, что проиграть англичане сегодня не могут. Однако футбол за то и любят, что он непредсказуем.

искусственные хрусталики (ИОЛ) премиум класса

Для замены хрусталика в клинике «СветоДар» используется все варианты интраокулярных линз премиум-класса: мультифокальные, торические, мультифокальные-торические, факичные. Все линзы имеют асферический профиль поверхности.

Наиболее распространенными являются ИОЛ из материала Acrysof:

  • от мирового лидера по производству офтальмологического оборудования и медикаментов фирмы Alcon (Acrysof IQ, Acrysof Toric, Acrysof Restor, Acrysof RestorToric)
  • от английской фирмы RAYNER (Toric, M-flex, M-flex+Toric)
  • совершенно новая линза от компании Abbot — Tecnis 1-Piece, которая появилась на российском рынке в 2012 году.

ИОЛ Alcon производятся в США по высочайшим стандартам из запатентованного материала — AcrySof®.

AcrySof® Natural — гибкая линза желтоватого оттенка. Также, словно естественный хрусталик человека, эта линза ограждает сетчатку от неблагоприятного воздействия УФ — излучения и коротковолновой части спектра видимых волн ( «синего света»). Линзы такого типа особенно рекомендованы пациентам, имеющим сопутствующие болезни сетчатки или зрительного нерва – глаукому, макулодистрофию, диабетическая ретинопатию и другие. Эти линзы гарантируют пациенту:

  • высокую четкость зрения;
  • минимальную частоту образования повторной катаракты;
  • предохранение сетчатки от отрицательных воздействий;
  • ИОЛ отлично выравнивается по центру глаза, держит устойчивое положение.

Интраокулярная линза AcrySof Toric – гибкая моноблочная линза, имплантируемая вместо помутневшего хрусталика в ходе операции по лечению катаракты.
AcrySof Toric позволяет решить проблему катаракты и астигматизма за один шаг, что дает возможность в дальнейшем иметь максимальное зрение вдаль.
AcrySof® Panoptix Toric (Alcon) , AcrySof® Panoptix (Alcon) . Данные линзы, благодаря особой технологии устраняют погрешности оптической системы человеческого глаза, повышают четкость зрения, что особенно необходимо в сумерках и темное время суток.

На что следует обращать внимание при выборе премиум-иол?

Прежде всего, это расчет оптической силы хрусталика и подбор модели. Имеет решающее значение как он проводится в клинике, какие методы расчета используются, и сколько вариантов оборудования имеется на вооружении врача. Ведь одно дело — приобрести и установить во время операции хрусталик определенной модели, и другое – выяснить насколько точно подобрана его оптическая сила, ведь от этого напрямую зависит результат операции. Максимальная точность расчетов достигается путем использования специальных усовершенствованных формул, которые предоставляет производитель.

Поэтому очень важна техническая возможность клиники рассчитывать ИОЛ максимально возможным количеством методик и оборудования, и, в конечном итоге, выбирать наиболее правильный результат. Для реализации этой задачи в нашей клинике используется самый широкий спектр аппаратуры в регионе, в числе которых – уникальные, единственные в области устройства.

Для расчета хрусталика обычно требуется расчет:1 шаг — передне-задних размеров структур глаза и 2 шаг — оптической силы роговицы. Во многих клиниках ввиду экономии используется только УЗИ-аппарат и авторефрактометр, однако для сравнения результатов необходимо собрать несколько расчетов различными методами. В клинике «СветоДар» 1 шаг реализуется с помощью двух методов — ультразвуковое исследование и оптический метод (на специальном аппарате экспертного класса). Расчет силы роговицы проводится с помощью авторефкерактометров, а также по наиболее точной методике – кератотопографии, учитывающей кривизну как передней, так и задней поверхности роговицы. Поэтому врач нашей клиники имеет возможность получить результат как минимум семью способами, имея на руках результаты нескольких измерений, по различным технологиям и рассчитать хрусталик, подходящий именно Вам с максимальной точностью.

Учитывая совершенство ИОЛ премиального класса, отличие их от «рядовых» моделей множеством показателей, — как на имплантацию, так и на подбор всех этих моделей хрусталиков врачи нашего центра проходили обучение и имеют сертификаты российских и зарубежных клиник.

Доверяя нам, вы можете быть спокойны за правильность своего выбора, обладая наиболее полной информацией, мы посоветуем вам именно тот хрусталик, который вам действительно необходим.

«Честерфилд»: история одного дивана — статьи про мебель на Викидивании

«Честерфилд»: история одного дивана

В чем секрет популярного дивана «Честер»? В том, что, не смотря на почтенный возраст, ему к лицу любые «наряды» и обстановки. Традиционный «Честерфилд» в кожаной обивке выглядит по-английски надменным и респектабельным, строгим и кабинетным. Модные сегодня интерпретации модели в тканевых обивках прекрасно вписываются в современные минималистичные и даже скандинавские интерьеры.

Всегда в моде

Об истории появления «Честера» часто спорят. То ли он назван в честь Филипа Стэнхоула, 4-ого графа Честерфилда, государственного деятеля и дипломата, то ли в честь одноименного английского города. В конце концов, это не так важно. Интерес вызывает другое: как за сотни лет модель не потеряла актуальности? Ведь за все это время она ни разу не выходил из моды.

Сегодня «Честерфилд» – имя нарицательное. Его легко узнать из тысячи. Изюминка английской модели – его традиционность и постоянство. Несмотря на полувековую историю, за это время он практически не изменился.

Как узнать «Честер»?

Каретная стяжка – первая отличительная черта модели. Обычно она украшает спинку и внутреннюю сторону подлокотников дивана. В некоторых случаях – переходит на царгу (консоль под сиденьем) и сиденье. В давние времена процесс производства мягкой мебели был длительным и трудоемким. Каркас дивана обивали наполнителем – натуральным конским волосом. Чтобы он равномерно распределился по поверхности и не сминался под обивкой, большинство элементов простегивали. Непосредственно стежок «прятали» под декоративными пуговицами в тон обивке. Сегодня в качестве наполнителя большинства диванов выступает пенополиуретан – он формуется проще, отлично держит форму и не «съезжает». Тем не менее, каретную стяжку продолжают использовать в декоративных целях.

Журнальный стол

Подушка для сна

Ромбовидная стяжка – главная отличительная черта модели «Честерфилд».

Форма подлокотников – вторая характерна черта английской модели. Скругленные, в форме свитков, напоминающих волюту капители классической колонны. Кстати, спинка «Честера» плавно перетекает в боковины и имеет такую же высоту. Эта особенность – не только дизайнерское решение, но и эргономичный прием. Отдых на диване одинаково комфортен для людей любого роста и комплекции.

Ножки у «Честера» деревянные, низкие и приземистые, поддерживающие солидный образ модели.

Эволюция «Честерфилда»

Мы привыкли к тому, что традиционный «Честер» изготавливают в коже – конечно же, натуральной. В реальности в этом факте нет никакой исторической правды. В Викторианскую эпоху диваны обтягивали бархатом – роскошным, переливающимся на свету материалом. И уже позднее его стали заменять кожей, практичной и устойчивой к истиранию.

Подушка для сна

Журнальный стол

Тем не менее, классический в понимании многих «Честер» имеет кожаную обивку. Бюджетный аналог – искусственный заменитель – также актуален. Его использование может удешевить мебель в 2 раза, при этом на вид качественная экокожа неотличима от натуральной.

Если хочется смелых интерьерных экспериментов – выбирайте «Честерфилд» в обивке из текстиля: микрофиры или велюра. Их бархатистая фактура великолепно ложится в образ модели, а выглядит она при этом «легко» и не утяжеляет интерьер.

КОНЦЕПТЫ ВНУТРЕННЕГО МИРА (русско-английские соответствия)

%PDF-1.6 % 1 0 obj > endobj 6 0 obj /CreationDate (D:20170920161157+03’00’) /Creator (Adobe Acrobat 11.0.2) /ModDate (D:20170920161814+03’00’) /Producer (Adobe Acrobat Pro 11.0.2 Paper Capture Plug-in) /Title >> endobj 2 0 obj > stream 2017-09-20T16:18:14+03:002017-09-20T16:11:57+03:002017-09-20T16:18:14+03:00Adobe Acrobat 11.0.2application/pdf

  • КОНЦЕПТЫ ВНУТРЕННЕГО МИРА (русско-английские соответствия)
  • ПИМЕНОВА Марина Владимировна
  • uuid:bb39bbb6-3ecd-4af8-a10f-0a490ff3b7fbuuid:fe090523-86e7-491d-8008-a05fc5116846Adobe Acrobat Pro 11.0.2 Paper Capture Plug-in endstream endobj 3 0 obj > endobj 4 0 obj > endobj 5 0 obj > endobj 7 0 obj > endobj 8 0 obj > endobj 9 0 obj > endobj 10 0 obj > endobj 11 0 obj > endobj 12 0 obj > endobj 13 0 obj > endobj 14 0 obj > endobj 15 0 obj > endobj 16 0 obj > endobj 17 0 obj > endobj 18 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page /Annots [74 0 R] >> endobj 19 0 obj > endobj 20 0 obj > endobj 21 0 obj > endobj 22 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 23 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 24 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 25 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 26 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 27 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 28 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 29 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 30 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 31 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 32 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 33 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 34 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 35 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 36 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 37 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 38 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 39 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 40 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 41 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 42 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 43 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 44 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 45 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 46 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 47 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 48 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 49 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 50 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 51 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 52 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 53 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 54 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 55 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 56 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 57 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 58 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 59 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 60 0 obj > /ProcSet [/PDF /Text /ImageB] /XObject > >> /Rotate 0 /Type /Page >> endobj 61 0 obj > endobj 62 0 obj > stream 2017-09-20T16:11:41+03:002017-09-20T16:11:41+03:002017-09-20T16:11:41+03:00Adobe Acrobat 11. 0.2application/pdf
  • uuid:cd8cc9ad-8b3b-456c-b7d2-47ad4a52288fuuid:0dcd62d2-c349-41be-832b-e22d54d43cc4Adobe Acrobat 11.0.2 Image Conversion Plug-in endstream endobj 63 0 obj > stream HWK48S?h~%8 rcWF1,,)ە+7Vd’J\U;hs ’

    5 эффективных стратегий моделирования для учеников K-12, изучающих английский язык

    Несмотря на огромные сдвиги в педагогической практике, вызванные переходом к онлайн-обучению, некоторые проверенные стратегии, такие как моделирование для изучающих английский язык, по-прежнему имеют решающее значение. Поскольку в наши дни учителя часто не могут вмешиваться в процесс в реальном времени, эффективное моделирование, в котором ожидания учителя в отношении успеваемости учащихся выражаются на конкретном примере, является спасательным кругом для изучающих английский язык из-за той ясности, которую они обеспечивают.

    По нашему опыту наблюдения за классами K – 12, включая классы, в которых только изучающие английский язык, а также классы, в которых есть как английские, так и свободно говорящие по-английски, моделирование постоянно используется недостаточно, несмотря на то, что это простая и эффективная стратегия. Полезно помнить, что предоставление эффективных моделей в конечном итоге экономит время, поскольку одновременно дает ясные примеры ожиданий в отношении данного задания и сокращает количество слов, необходимых учителю для объяснения задачи.

    5 типов эффективных моделей

    Эффективное моделирование может принимать самые разные формы.Во всех случаях моделирование должно прояснить ожидания от задачи, не давая ответа, и должно оставаться доступным для учащихся на протяжении всего задания. Ниже приведены примеры эффективных моделей.

    1. Заполнение первого в наборе в качестве примера: Это простейшая форма моделирования, но мы обнаружили, что она используется недостаточно. Щелкните здесь, чтобы увидеть пример. В любом упражнении, в котором учащиеся работают над несколькими примерами одного и того же типа вопроса или проблемы, полезно смоделировать один или два примера, чтобы учащиеся точно видели, что от них ожидается.

    2. Предоставление четких указаний относительно ожиданий от задания с помощью визуальных моделей: Щелкните здесь, чтобы увидеть гуманитарный пример, а здесь — математический. Эти встроенные модели ясно показывают ожидания учителя от работы с наглядными изображениями вместо множества слов, не давая ответов.

    3. Использование языковых фреймов в качестве моделей для разговорных движений: Предоставление фреймов предложений модели того разговора, который должен вести учащийся.EL могут более плавно участвовать в разговоре, если они могут сосредоточиться на том, что они хотят выразить, а не на том, как это выразить. Посмотрите упражнение See Think Wonder с языковыми рамками и сравните его со стандартной версией этого же упражнения.

    4. Демонстрация выполнения шагов задачи с помощью видео: В этом видео-примере Меган Бердуго из Brooklyn International High School показано, как решить уравнение, показывая учащимся каждый шаг с аналогичной задачей. Учащиеся могут пересматривать его столько раз, сколько захотят, и делать паузу, где необходимо, чтобы уловить слова и идеи, которые они пропустили.

    5. Разделение этапов сложного процесса и использование соответствующего шаблона для выполнения учащимися: ученики EL могут легко запутаться в моделях абзаца, эссе или решения, когда нужно проделать много слов, и это непонятно какая часть модели соответствует какой части задания. Разделение модели на более мелкие части и предоставление места рядом с каждым фрагментом позволяет учащимся сосредоточиться на одном аспекте за раз, снижая когнитивные и лингвистические нагрузки.Щелкните здесь, чтобы увидеть пример письма, и здесь, чтобы увидеть пример по математике.

    Мы слышали опасения, что предоставление модели снижает сложность задания. Мы бы возразили, что, хотя демистификация ожиданий учителя действительно делает задачу менее трудной для ученика, она никоим образом не делает ее менее сложной, если модель не может быть скопирована. Фактически, отличные модели позволяют ученикам сразу перейти к сути работы, вместо того чтобы тратить драгоценную умственную энергию и время на выяснение того, что учитель просит их сделать.

    Эффективное моделирование, возможно, является наиболее простым из всех строительных лесов и требует наименьшего количества настроек для отдельных учащихся. И, как и многие строительные леса, эффективное моделирование помогает всем учащимся, а не только английским. Для всех учащихся, испытывающих трудности, это обеспечивает решающий доступ, который может иметь значение между разочарованием и успехом.

    векторов английского слова · fastText

    На этой странице собраны несколько предварительно обученных векторов слов, обученных с помощью fastText.

    Скачать предварительно обученные векторы слов

    Предварительно обученные векторы слов, изученные из разных источников, можно скачать ниже:

    1. вики-новости-300d-1M.vec.zip: 1 миллион векторов слов, обученных на Википедии 2017, корпусе веб-базы UMBC и наборе данных новостей statmt. org (токены 16B).
    2. wiki-news-300d-1M-subword.vec.zip: 1 миллион векторов слов, обученных с помощью подсловной информации в Wikipedia 2017, корпусе веб-базы UMBC и наборе данных новостей statmt.org (токены 16B).
    3. crawl-300d-2M.vec.zip: 2 миллиона векторов слов, обученных на Common Crawl (токены 600B).
    4. crawl-300d-2M-subword.zip: 2 миллиона векторов слов, обученных с информацией о подсловах в Common Crawl (токены 600B).

    Формат

    Первая строка файла содержит количество слов в словаре и размер векторов. Каждая строка содержит слово, за которым следуют его векторы, как в текстовом формате fastText по умолчанию. Каждое значение разделяется пробелом. Слова отсортированы по убыванию частоты. Эти текстовые модели можно легко загрузить в Python, используя следующий код:

      импорт io
    
    def load_vectors (имя_файлы):
        fin = io.open (fname, 'r', encoding = 'utf-8', newline = '\ n', errors = 'ignore')
        n, d = map (int, fin. readline (). split ())
        data = {}
        для линии в плавнике:
            токены = line.rstrip (). split ('')
            данные [токены [0]] = карта (с плавающей точкой, токены [1:])
        вернуть данные
      

    Лицензия

    Эти словесные векторы распространяются по лицензии Creative Commons Attribution-Share-Alike License 3.0 .

    Список литературы

    Если вы используете эти слова-векторы, процитируйте, пожалуйста, следующую статью:

    Т. Миколов, Э. Граве, П. Бояновски, К. Пухрш, А. Жулен. Достижения в распределенных представлениях слов перед обучением

      @inproceedings {mikolov2018advances,
      title = {Достижения в распределенных представлениях слов перед обучением},
      author = {Миколов, Томаш и Граве, Эдуард и Бояновски, Петр и Пурш, Кристиан и Жулен, Арманд},
      booktitle = {Труды Международной конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC 2018)},
      год = {2018}
    }
      

    756.01 — Государственное управление образования; модели структурированного погружения в английский язык, основанные на исследованиях; альтернативные модели обучения на английском языке; Изучающие английский язык; бюджетные запросы; определения

    15-756. 01 — Государственное управление образования; модели структурированного погружения в английский язык, основанные на исследованиях; альтернативные модели обучения на английском языке; Изучающие английский язык; бюджетные запросы; определения

    15-756.01. Государственный совет образования; модели структурированного погружения в английский язык, основанные на исследованиях; альтернативные модели обучения на английском языке; Изучающие английский язык; бюджетные запросы; определения

    А.Совет по образованию штата должен принять и утвердить основанные на исследованиях модели структурированного погружения в английский язык для школьных округов и чартерных школ. Департамент образования должен обеспечить адекватную кадровую поддержку совету штата в соответствии с настоящей статьей. В моделях должны учитываться, по крайней мере, размер школы, ее расположение, уровень обучения в школе, количество изучающих английский язык и процент изучающих английский язык. Совет штата должен принять и утвердить модели, которые включают минимальный уровень развития английского языка, а именно:

    1. Сто двадцать минут в день, шестьсот минут в неделю или триста шестьдесят часов в учебный год для учеников детских садов и с первого по пятый класс.

    2. Сто минут в день, пятьсот минут в неделю или триста часов в учебный год для учеников с шестого по двенадцатый класс.

    B. Совет по образованию штата должен принять альтернативные модели обучения английскому языку в соответствии с разделом 15-753, основанные на доказательствах и исследованиях.

    C. В соответствии с разделом 15-756.02 школьные округа и чартерные школы могут представлять модели структурированного погружения в английский язык и альтернативного обучения английскому языку в совет по образованию штата для утверждения.

    D. Основанные на исследованиях модели структурированного погружения в английский язык, принятые и одобренные советом по образованию штата, должны быть наиболее экономически эффективными моделями, соответствующими всем законам штата и федеральным законам.

    E. Модели структурированного погружения в английский язык, основанные на исследованиях, и альтернативные модели обучения английскому должны быть ограничены обычным учебным годом и учебным днем.Обучение вне обычного учебного года или учебного дня должно быть обеспечено компенсационным обучением и может иметь право на финансирование из фонда компенсационного обучения в масштабе штата, установленного в соответствии с разделом 15-756.11.

    F. Совет по образованию штата должен представить основанные на исследованиях модели структурированного погружения в английский язык и альтернативные модели обучения английскому языку президенту сената, спикеру палаты представителей и губернатору. По крайней мере, за тридцать дней до принятия или утверждения совет штата должен представить основанные на исследованиях модели структурированного погружения в английский язык и альтернативные модели обучения английскому языку на рассмотрение объединенному законодательному бюджетному комитету.

    G. Совет по образованию штата должен ежегодно пересматривать основанные на исследованиях модели структурированного погружения в английский язык и альтернативные модели обучения английскому языку и удалять из них, добавлять или изменять существующие модели. При принятии, утверждении или изменении программ для изучающих английский язык, совет штата должен проверять и рассматривать информацию и данные, полученные в результате мониторинга министерством образования программ для изучающих английский язык в соответствии с разделом 15-756.08.

    H. Совет штата по образованию должен установить процедуры для школьных округов и чартерных школ для определения дополнительных затрат на внедрение основанных на исследованиях моделей структурированного погружения в английский язык и альтернативных моделей преподавания английского языка, которые совет штата принимает или утверждает.

    I. Государственный совет по образованию должен установить рамки для оценки моделей, предписанных в этом разделе, которые представляются на утверждение. Совет штата должен запросить мнение опытных преподавателей.Структура должна гарантировать, что принятые или утвержденные модели соответствуют всем следующим критериям:

    1. Обеспечивать последовательное обучение в соответствии со стандартами владения английским языком этого штата.

    2. Включите обучение устной и письменной речи, включая структурированные возможности для развития устных и письменных навыков и стратегий понимания.

    3. Обеспечьте доступ к сложному языковому контенту через учебники для уровня своего класса с соответствующей поддержкой.

    4. Включите стратегии взаимодействия с родителями.

    J. Совет по образованию штата должен разработать форму для школьных округов и чартерных школ, чтобы определить сумму заявки на структурированное погружение в английский язык и альтернативное обучение английскому языку. Невзирая на любой другой закон, максимальная сумма бюджетного запроса должна быть равна дополнительным расходам выбранной модели, компенсируемым частью денежных средств за десегрегацию, взимаемых в соответствии с разделом 15-910, определяемой контингентом изучающих английский язык как процент от квалифицированного населения и груз опорного уровня ELL, предписанный в разделе 15-943.

    K. Разница, рассчитанная в соответствии с подразделом J этого раздела, должна быть максимальной суммой запроса бюджета на структурированное погружение в английский и альтернативное обучение английскому языку в соответствии с разделом 15-756.03 для денежных средств из фонда для изучающих английский язык штата Аризона, установленного разделом 15-756.04. .

    L. По согласованию с генеральным аудитором департамент образования должен разработать и принять формы, которые будут использоваться школьными округами и чартерными школами для подачи бюджетных запросов в фонд для изучающих английский язык штата Аризона, включая форму, указанную в подразделе J этого раздела. .

    M. Этот раздел не запрещает ученику, который определен как изучающий английский язык, одновременно участвовать в структурированной модели погружения в английский язык и альтернативной модели обучения английскому языку.

    N. Для целей данного раздела:

    1. «Компенсационная инструкция» имеет то же значение, что и в разделе 15-756.11.

    2. «Дополнительные затраты» означают затраты, связанные со структурированной программой погружения в английский язык в соответствии с разделом 15-752 или альтернативной программой обучения английскому языку в соответствии с разделом 15-753, и которые добавляются к обычным затратам на проведение программ изучения английского языка. опытные студенты.Дополнительные затраты не включают затраты, которые заменяют те же виды услуг, предоставляемых студентам, владеющим английским языком, или компенсирующее обучение.

    Предварительно обученные модели — трансформаторы 4.11.3 документация

    BERT

    , без корпуса

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 110M.

    Обучено английскому тексту с нижним регистром.

    берт-большой-без корпуса

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 голов, 336M параметров.

    Обучено английскому тексту с нижним регистром.

    с опорной стойкой

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 109M.

    Обучено регистровому английскому тексту.

    крупногабаритная

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 голов, 335M параметров.

    Обучено регистровому английскому тексту.

    bert-base-многоязычный-без корпуса

    (Оригинал, не рекомендуется) 12-слойный, 768-скрытых, 12-головок, 168M параметров.

    Обучен тексту с нижним регистром на 102 ведущих языках с крупнейшими Википедиями

    (см. Подробности).

    bert-base-многоязычный корпус

    (Новый, рекомендуется ) 12 слоев, 768 скрытых, 12 головок, 179M параметров.

    Обучено регистровому тексту на 104 лучших языках с крупнейшими Википедиями

    (см. Подробности).

    bert-base-китайский

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 103M.

    Обучается по китайскому упрощенному и традиционному тексту с регистром.

    Bert-Base-German-cased

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 110M.

    Обучено на немецком тексте через регистр Deepset.ai

    (подробности см. На сайте deepset.ai).

    bert-large-uncased-all-word-masking

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 голов, 336M параметров.

    Обучение работе с английским текстом в нижнем регистре с использованием маскировки всего слова

    (см. Подробности).

    bert-large-case-all-word-masking

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 голов, 335M параметров.

    Обучается по регистровому английскому тексту с использованием маскировки всего слова

    (см. Подробности).

    bert-large-uncased-all-word-masking-finetuned-squad

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 голов, 336M параметров.

    Модель bert-large-uncased-all-word-masking , точная настройка на SQuAD

    (подробности тонкой настройки см. В разделе примеров).

    bert-large-case-all-word-masking-finetuned-squad

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 335M

    Модель bert-large-cased-all-word-masking , точная настройка на SQuAD

    (подробности точной настройки см. В разделе примеров)

    bert-base-cased-finetuned-mrpc

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 110M.

    Модель с базовым корпусом и базовым корпусом, настроенная на MRPC

    .

    (подробности точной настройки см. В разделе примеров)

    bert-base-german-dbmdz-cased

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 110M.

    Обучено DBMDZ

    на немецком тексте

    (подробности см. В репозитории dbmdz).

    bert-base-german-dbmdz-без корпуса

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 110M.

    Обучается по немецкому тексту без регистра в DBMDZ

    (подробности см. В репозитории dbmdz).

    cl-tohoku / bert-base-japanese

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 111M.

    Обучен японскому тексту. Текст токенизируется с помощью MeCab и WordPiece, и для этого требуются некоторые дополнительные зависимости,

    Используйте pip install transformers ["ja"] (или pip install -e. ["Ja"] , если вы устанавливаете из исходного кода), чтобы установить их.

    (подробности см. В репозитории cl-tohoku).

    cl-tohoku / bert-base-japanese-all-word-masking

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 111M.

    Обучен японскому тексту. Текст токенизируется с помощью MeCab и WordPiece, и для этого требуются некоторые дополнительные зависимости,

    Используйте pip install transformers ["ja"] (или pip install -e. ["Ja"] , если вы устанавливаете из исходного кода), чтобы установить их.

    (подробности см. В репозитории cl-tohoku).

    cl-tohoku / bert-base-japanese-char

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 90M.

    Обучен японскому тексту. Текст разбивается на символы.

    (подробности см. В репозитории cl-tohoku).

    cl-tohoku / bert-base-japanese-char-all-word-masking

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 90M.

    Обучен японскому тексту с использованием маскировки всего слова. Текст разбивается на символы.

    (подробности см. В репозитории cl-tohoku).

    TurkuNLP / bert-base-finnish-cased-v1

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 125M.

    Обучено регистровому финскому тексту.

    (подробности см. На turkunlp.org).

    TurkuNLP / bert-base-finnish-uncased-v1

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 110M.

    Обучено без заглавного финского текста.

    (подробности см. На turkunlp.org).

    wietsedv / bert-base-dutch-cased

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 110M.

    Обучается по регистровому голландскому тексту.

    (подробности см. В репозитории wietsedv).

    GPT

    openai-gpt

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 110M.

    OpenAI GPT английская модель

    GPT-2

    гпт2

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 117M.

    OpenAI GPT-2 английская модель

    GPT2-средний

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, 345M параметров.

    OpenAI's GPT-2 среднего размера, английская модель

    gpt2-large

    36 слоев, 1280 скрытых, 20 головок, параметры 774M.

    OpenAI’s Large-Size GPT-2 English model

    GPT2-XL

    48 слоев, 1600 скрытых, 25 головок, параметры 1558M.

    OpenAI's XL-size GPT-2 английская модель

    GPTNeo

    EleutherAI / gpt-neo-1.3B

    24 слоя, 2048 скрытых, 16 головок, параметры 1,3B.

    EleutherAI GPT-3 как языковая модель.

    EleutherAI / gpt-neo-2.7B

    32 слоя, 2560 скрытых, 20 головок, параметры 2.7B.

    EleutherAI GPT-3 как языковая модель.

    Трансформатор XL

    transfo-xl-wt103

    18 слоев, 1024 скрытых, 16 головок, 257M параметров.

    Английская модель обучена по wikitext-103

    XLNet

    xlnet-base-cased

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 110M.

    XLNet английская модель

    xlnet-большой корпус

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 голов, 340M параметров.

    XLNet Large English, модель

    XLM

    xlm-mlm-en-2048

    12-слойный, 2048-скрытый, 16-головный

    XLM английская модель

    xlm-mlm-ende-1024

    6 слоев, 1024 скрытых, 8 голов

    XLM Англо-немецкая модель, обученная объединению английской и немецкой Википедии

    xlm-mlm-enfr-1024

    6 слоев, 1024 скрытых, 8 голов

    XLM Англо-французская модель, обученная объединению английской и французской Википедии

    xlm-mlm-enro-1024

    6 слоев, 1024 скрытых, 8 голов

    XLM англо-румынский Многоязычная модель

    xlm-mlm-xnli15-1024

    12 слоев, 1024 скрытых, 8 голов

    xlm-mlm-tlm-xnli15-1024

    12 слоев, 1024 скрытых, 8 голов

    xlm-clm-enfr-1024

    6 слоев, 1024 скрытых, 8 голов

    Англо-французская модель XLM, обученная с помощью CLM (моделирование причинного языка) на объединении английской и французской Википедии

    xlm-clm-ende-1024

    6 слоев, 1024 скрытых, 8 голов

    Англо-немецкая модель XLM, обученная с помощью CLM (моделирование причинного языка) на объединении английской и немецкой Википедии

    xlm-mlm-17-1280

    16 слоев, 1280 скрытых, 16 голов

    Модель

    XLM обучена с помощью MLM (моделирование маскированного языка) на 17 языках.

    xlm-mlm-100-1280

    16 слоев, 1280 скрытых, 16 голов

    Модель

    XLM обучена с MLM (моделирование маскированного языка) на 100 языках.

    RoBERTa

    roberta-base

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 125M

    RoBERTa с использованием BERT-базовой архитектуры

    (см. Подробнее)

    роберта большая

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 355M

    RoBERTa с использованием BERT-большой архитектуры

    (см. Подробнее)

    roberta-large-mnli

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 355M

    roberta-large доработана на MNLI.

    (см. Подробнее)

    основа дистилроберта

    6-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 82M

    Модель DistilRoBERTa, полученная на основе контрольно-пропускного пункта RoBERTa model roberta-base .

    (см. Подробнее)

    roberta-base-openai-Detector

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 125M

    roberta-base , настроенная OpenAI на выходах 1.Модель GPT-2 с 5Б-параметрами.

    (см. Подробнее)

    роберта-большой-открытый-детектор

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 355M

    roberta-large , доработанный OpenAI на выходах модели GPT-2 с параметрами 1.5B.

    (см. Подробнее)

    DistilBERT

    на основе дистильберта без оболочки

    6-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 66M

    Модель DistilBERT, полученная на основе модели BERT bert-base-uncased checkpoint

    (см. Подробнее)

    дистилберт-основа-без кожуха-дистиллированный-отряд

    6-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 66M

    Модель DistilBERT, полученная на основе контрольно-пропускного пункта BERT модели без основания без корпуса, с дополнительным линейным слоем.

    (см. Подробнее)

    на основе дистильберта

    6-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 65M

    Модель DistilBERT, полученная на основе контрольно-пропускного пункта

    BERT, модель , базовый корпус

    (см. Подробнее)

    дистилберт-основно-обсаженный-дистиллированный-отряд

    6-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 65M

    Модель DistilBERT, полученная на основе контрольно-пропускного пункта BERT модели с базовым корпусом, с дополнительным слоем для ответов на вопросы.

    (см. Подробнее)

    distilgpt2

    6-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 82M

    Модель DistilGPT2, полученная на основе контрольной точки GPT2 model gpt2 .

    (см. Подробнее)

    основание Дистилберта в германской оболочке

    6-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 66M

    Немецкая модель DistilBERT, полученная на основе немецкого контрольно-пропускного пункта DBMDZ BERT model bert-base-german-dbmdz-cased .

    (см. Подробнее)

    основа дистилберта, многоязычная оболочка

    6-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 134M

    Многоязычная модель DistilBERT, полученная на основе контрольно-пропускного пункта Multilingual BERT model bert-base-многоязычный корпус .

    (см. Подробнее)

    КОНТР

    управление

    48 слоев, 1280 скрытых, 16 головок, 1.6Б параметры

    Модель Salesforce с большим CTRL, английская версия

    CamemBERT

    на основе камамбера

    12 слоев, 768 скрытых, 12 головок, параметры 110M

    CamemBERT с использованием BERT-базовой архитектуры

    (см. Подробнее)

    АЛЬБЕРТ

    albert-base-v1

    12 повторяющихся слоев, 128 встраиваний, 768 скрытых, 12 головок, параметры 11M

    ALBERT базовая модель

    (см. Подробнее)

    Альберт-большой-v1

    24 повторяющихся слоя, 128 встраиваний, 1024 скрытых, 16 головок, 17 миллионов параметров

    ALBERT большая модель

    (см. Подробнее)

    albert-xlarge-v1

    24 повторяющихся слоя, 128 встраивания, 2048-скрытых, 16-головок, 58M параметров

    ALBERT xlarge модель

    (см. Подробнее)

    albert-xxlarge-v1

    12 повторяющихся слоев, 128 встраиваний, 4096 скрытых, 64 головки, параметры 223M

    ALBERT xxlarge модель

    (см. Подробнее)

    albert-base-v2

    12 повторяющихся слоев, 128 встраиваний, 768 скрытых, 12 головок, параметры 11M

    Базовая модель ALBERT без выпадения, дополнительных данных обучения и более длительного обучения

    (см. Подробнее)

    Альберт-большой-v2

    24 повторяющихся слоя, 128 встраиваемых, 1024 скрытых, 16 головок, 17 миллионов параметров

    ALBERT - большая модель без отсева, с дополнительными данными для обучения и более длительным обучением

    (см. Подробнее)

    albert-xlarge-v2

    24 повторяющихся слоя, 128 встраивания, 2048-скрытых, 16-головок, 58M параметров

    ALBERT xlarge модель без выпадения, дополнительных данных для обучения и более длительного обучения

    (см. Подробнее)

    albert-xxlarge-v2

    12 повторяющихся слоев, 128 встраиваний, 4096 скрытых, 64 головки, параметры 223M

    ALBERT xx большая модель без выпадения, дополнительных данных для обучения и более длительного обучения

    (см. Подробнее)

    T5

    t5-малый

    ~ 60M параметров с 6 слоями, 512 скрытых состояний, 2048 прямых скрытых состояний, 8 головок,

    Обучено английскому тексту: Colossal Clean Crawled Corpus (C4)

    t5-base

    ~ 220M параметров с 12 слоями, 768-скрытое состояние, 3072 прямое скрытое состояние, 12-головок,

    Обучено английскому тексту: Colossal Clean Crawled Corpus (C4)

    t5 большой

    ~ 770M параметров с 24 уровнями, 1024-скрытое состояние, 4096 скрытых состояний с прямой связью, 16-головок,

    Обучено английскому тексту: Colossal Clean Crawled Corpus (C4)

    t5-3B

    ~ 2.Параметры 8B с 24 уровнями, 1024-скрытые состояния, 16384 скрытых состояния с прямой связью, 32-головки,

    Обучено английскому тексту: Colossal Clean Crawled Corpus (C4)

    t5-11B

    Параметры

    ~ 11B с 24 уровнями, 1024-скрытое состояние, 65536 скрытых состояний с прямой связью, 128-головок,

    Обучено английскому тексту: Colossal Clean Crawled Corpus (C4)

    XLM-RoBERTa

    xlm-roberta-base

    ~ 270M параметров с 12 уровнями, 768-скрытое состояние, 3072 прямое скрытое состояние, 8-головок,

    Обучен на 2.5 ТБ недавно созданных чистых данных CommonCrawl на 100 языках

    xlm-roberta-large

    ~ 550M параметров с 24 уровнями, 1024-скрытое состояние, 4096 скрытых состояний с прямой связью, 16-головок,

    Обучено 2,5 ТБ недавно созданных чистых данных CommonCrawl на 100 языках

    FlauBERT

    Флобер / Флобер в маленьком корпусе

    6-слойный, 512-скрытый, 8-головок, 54M параметры

    FlauBERT малая архитектура

    (см. Подробнее)

    flaubert / flaubert_base_uncased

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 137M

    Базовая архитектура FlauBERT с нечувствительным словарем

    (см. Подробнее)

    flaubert / flaubert_base_cased

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 138M

    Базовая архитектура FlauBERT с регистром словаря

    (см. Подробнее)

    flaubert / flaubert_large_cased

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 373M

    FlauBERT большая архитектура

    (см. Подробнее)

    Барт

    facebook / bart-large

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 406M

    (см. Подробнее)

    facebook / bart-base

    12-слойный, 768-скрытый, 16-головок, параметры 139M

    facebook / bart-large-mnli

    Добавляет двухуровневую классификационную головку с 1 миллионом параметров

    bart - большая базовая архитектура с классификационной головкой, точная настройка по MNLI

    facebook / bart-large-cnn

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 406M (такие же, как большие)

    базовая архитектура bart-large, оптимизированная для задачи суммирования cnn

    BARThez

    мусса Кам / Бартез

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 216M

    (см. Подробнее)

    moussaKam / mbarthez

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 561M

    DialoGPT

    DialoGPT-small

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 124M

    Обучено английскому тексту: 147 миллионов разговоров, извлеченных из Reddit.

    DialoGPT-средний

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 355M

    Обучено английскому тексту: 147 миллионов разговоров, извлеченных из Reddit.

    DialoGPT-большой

    36 слоев, 1280 скрытых, 20 головок, параметры 774M

    Обучено английскому тексту: 147 миллионов разговоров, извлеченных из Reddit.

    Реформатор

    риформинг-enwik8

    12-слойный, 1024-скрытый, 8-головок, параметры 149M

    Обучается по данным английской Википедии - enwik8.

    реформатор-преступление-наказание

    6 слоев, 256 скрытых, 2 головки, параметры 3M

    Обучен английскому тексту: Роман Федора Достоевского «Преступление и наказание».

    M2M100

    фейсбук / м2m100_418M

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, 418M параметры

    многоязычная модель машинного перевода на 100 языков

    facebook / m2m100_1.2Б

    48 слоев, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 1,2B

    многоязычная модель машинного перевода на 100 языков

    MarianMT

    Helsinki-NLP / opus-mt- {src} - {tgt}

    12-слойный, 512-скрытый, 8-головный, параметр ~ 74M Модели машинного перевода. Количество параметров зависит от размера словаря.

    Пегас

    google / pegasus- {dataset}

    16 слоев, 1024 скрытых, 16 головок, параметр ~ 568M, 2.2 ГБ для сводки. список моделей

    Лонгформер

    allenai / longformer-base-4096

    12 слоев, 768 скрытых, 12 головок, ~ 149M параметры

    Начиная с пункта пропуска RoBERTa-base, обучен на документах максимальной длины 4096

    allenai / longformer-large-4096

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, ~ 435M параметры

    Начиная с КПП RoBERTa-large, обучены документам максимальной длины 4096

    МБАртикул

    facebook / mbart-large-cc25

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 610M

    Модель mBART (большая архитектура), обученная на одноязычном корпусе из 25 языков

    facebook / mbart-large-en-ro

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 610M

    Модель

    mbart-large-cc25 оптимизирована на английском румынском переводе WMT.

    facebook / mbart-large-50

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок,

    Модель

    mBART обучена на одноязычном корпусе из 50 языков.

    facebook / mbart-large-50-one-to-many-mmt

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок,

    mbart-50 - большая модель, оптимизированная для многоязычного машинного перевода с одного (английского) на 50 языков.

    facebook / mbart-large-50-многие-ко-многим-mmt

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок,

    mbart-50 - большая модель, оптимизированная для многоязычного машинного перевода на 50 языков.

    Лксмерт

    люкс, цоколь без корпуса

    9 уровней языков, 9 уровней взаимосвязей и 12 уровней кросс-модальности

    768 скрытых, 12 голов (для каждого слоя) ~ 228M параметров

    Начиная с контрольной точки lxmert-base, обучен более чем 9 миллионам пар текстовых изображений из COCO, VisualGenome, GQA, VQA

    Трансформатор воронки

    воронка-трансформатор / малая

    14 слоев: 3 блока по 4 слоя, затем 2 слоя декодера, 768-скрытые, 12-головные, 130M параметры

    (см. Подробнее)

    воронка-трансформер / малогабаритная

    12 слоев: 3 блока по 4 слоя (без декодера), 768-скрытые, 12-головные, параметры 115M

    (см. Подробнее)

    воронка-трансформатор / средняя

    14 слоев: 3 блока 6, 3x2, 3x2 слоя, затем двухуровневый декодер, 768-скрытые, 12-головные, 130M параметры

    (см. Подробнее)

    воронка-трансформер / со средним основанием

    12 слоев: 3 блока 6, 3x2, 3x2 слоя (без декодера), 768-скрытые, 12-головные, параметры 115M

    (см. Подробнее)

    воронка-трансформатор / промежуточная

    20 слоев: 3 блока по 6 слоев, затем двухуровневый декодер, 768-скрытые, 12-головные, 177M параметры

    (см. Подробнее)

    воронка-трансформатор / промежуточная основа

    18 слоев: 3 блока по 6 слоев (без декодера), 768-скрытых, 12-головок, 161M параметры

    (см. Подробнее)

    воронка-трансформатор / большая

    26 слоев: 3 блока по 8 слоев, затем двухуровневый декодер, 1024-скрытые, 12-головные, 386M параметры

    (см. Подробнее)

    воронка-трансформер / с большим основанием

    24 слоя: 3 блока по 8 слоев (без декодера), 1024-скрытые, 12-головные, 358M параметры

    (см. Подробнее)

    воронка-трансформер / xlarge

    32 слоя: 3 блока по 10 слоев, затем двухуровневый декодер, 1024-скрытые, 12-головные, 468M параметры

    (см. Подробнее)

    воронка-трансформер / большая основа

    30 слоев: 3 блока по 10 слоев (без декодера), 1024 скрытых, 12 головок, 440M параметров

    (см. Подробнее)

    Макет LM

    microsoft / layoutlm-base-без корпуса

    12 слоев, 768 скрытых, 12 головок, параметры 113M

    (см. Подробнее)

    microsoft / layoutlm-large-без корпуса

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры 343M

    (см. Подробнее)

    DeBERTa

    microsoft / deberta-base

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головок, ~ 140M параметры

    DeBERTa с использованием BERT-базовой архитектуры

    (см. Подробнее)

    microsoft / deberta-large

    24 слоя, 1024 скрытых, 16 головок, параметры ~ 400M

    DeBERTa с использованием большой архитектуры BERT

    (см. Подробнее)

    microsoft / deberta-xlarge

    48 слоев, 1024 скрытых, 16 головок, ~ 750M параметры

    DeBERTa XLarge с аналогичной архитектурой BERT

    (см. Подробнее)

    microsoft / deberta-xlarge-v2

    24 слоя, 1536 скрытых, 24 головки, ~ 900M параметры

    DeBERTa XLarge V2 с аналогичной архитектурой BERT

    (см. Подробнее)

    microsoft / deberta-xxlarge-v2

    48 слоев, 1536 скрытых, 24 головки, ~ 1.5Б параметры

    DeBERTa XXLarge V2 с аналогичной архитектурой BERT

    (см. Подробнее)

    SqueezeBERT

    Squeezebert / Squeezebert без кожуха

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 51M, в 4,3 раза быстрее, чем на смартфоне без корпуса bert-base.

    Архитектура

    SqueezeBERT, предварительно обученная с нуля для задач маскированной языковой модели (MLM) и прогнозирования порядка предложений (SOP).

    squeezebert / squeezebert-mnli

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головный, параметры 51M, в 4,3 раза быстрее, чем на смартфоне без корпуса bert-base.

    Это модель без оболочки, оптимизированная для задачи классификации пар предложений MNLI с дистилляцией из электра-основы.

    squeezebert / squeezebert-mnli-headless

    12-слойный, 768-скрытый, 12-головок, параметры 51M, 4.В 3 раза быстрее, чем на смартфоне без корпуса.

    Это модель без оболочки, оптимизированная для задачи классификации пар предложений MNLI с дистилляцией из электра-основы.

    Последний слой классификации удаляется, поэтому при точной настройке последний слой будет повторно инициализирован.

    Пакеты биомедицинских и клинических английских моделей для библиотеки Stanza Python NLP | Журнал Американской ассоциации медицинской информатики

    Аннотация

    Цель

    Исследование было направлено на разработку и оценку пакетов нейронной обработки естественного языка (НЛП) для синтаксического анализа и распознавания именованных сущностей в биомедицинских и клинических текстах на английском языке.

    Материалы и методы

    Мы реализуем и обучаем конвейеры НЛП для биомедицинского и клинического английского языка, расширяя широко используемую библиотеку Stanza, изначально разработанную для общих задач НЛП. Наши модели обучаются с использованием набора общедоступных наборов данных, таких как банк дерева CRAFT, а также с помощью частного корпуса радиологических отчетов, аннотированных 5 объектами радиологической области. Результирующие конвейеры полностью основаны на нейронных сетях и могут выполнять токенизацию, тегирование части речи, лемматизацию, синтаксический анализ зависимостей и распознавание именованных сущностей как для биомедицинского, так и для клинического текста.Мы сравниваем наши системы с популярными библиотеками НЛП с открытым исходным кодом, такими как CoreNLP и scispaCy, современными моделями, такими как модели BioBERT, и системами-победителями из общей задачи BioNLP CRAFT.

    Результаты

    Что касается синтаксического анализа, наши системы достигают гораздо более высокой производительности по сравнению с выпущенными моделями scispaCy и моделями CoreNLP, переобученными на тех же деревьях, и находятся на одном уровне с системой-победителем из общей задачи CRAFT. Что касается NER, наши системы значительно превосходят scispaCy и лучше или находятся на одном уровне с современными характеристиками от BioBERT, но при этом гораздо более эффективны с точки зрения вычислений.

    Выводы

    Мы представляем биомедицинские и клинические пакеты НЛП, созданные для библиотеки Stanza. Эти пакеты предлагают производительность, аналогичную современным технологиям, а также оптимизированы для простоты использования. Чтобы облегчить исследование, мы делаем все наши модели общедоступными. Мы также предоставляем онлайн-демонстрацию (http://stanza.run/bio).

    ВВЕДЕНИЕ

    Большая часть биомедицинских знаний и клинической коммуникации закодирована в биомедицинской литературе с произвольным текстом или в клинических заметках. 1 , 2 Сообщества биомедицинской и клинической обработки естественного языка (НЛП) приложили значительные усилия для раскрытия этих знаний, создав системы, способные извлекать информацию, 3 , 4 ответы на вопросы , 5 , 6 или понять разговоры 7 из биомедицинских и клинических текстов.

    Наборы инструментов НЛП, которые способны понимать лингвистическую структуру биомедицинского и клинического текста и извлекать из нее информацию, часто используются в качестве первого шага при построении таких систем. 8 , 9 Существующие универсальные наборы инструментов НЛП оптимизированы для обеспечения высокой производительности и простоты использования, но их нелегко адаптировать к биомедицинской области с современными характеристиками. Например, библиотека Stanford CoreNLP 10 и библиотека spaCy (https://spacy.io/), несмотря на то, что они широко используются сообществом НЛП, не предоставляют настраиваемые модели для обработки биомедицинских языков. Недавний набор инструментов scispaCy 11 расширяет охват spaCy на биомедицинскую область, но при этом не обеспечивает ультрасовременную производительность синтаксического анализа или задач распознавания сущностей, а также не предлагает моделей, адаптированных для обработки клинических текстов.

    В дополнение к инструментам НЛП общего назначения доступны несколько наборов инструментов НЛП, специализирующихся на обработке биомедицинских или клинических текстов. Например, cTAKES (система клинического анализа текста и извлечения знаний) клиники Mayo предоставляет распознаватель именованных сущностей на основе словаря для поиска терминов Метатезавр 12 Универсальной системы медицинского языка в тексте в дополнение к другим функциям НЛП, таким как токенизация, часть тегов речи и синтаксического анализа. 13 Другие аналогичные пакеты включают библиотеку извлечения текста информации о здоровье (HITEx), 14 набор инструментов MetaMap, 15 и набор клинических инструментов НЛП CLAMP. 16 Эти пакеты часто объединяют сложные специфические для предметной области функции, созданные экспертами, но они не могут интегрировать современные модели на основе глубокого обучения, которые обеспечивают гораздо более точную производительность, чем традиционные методы на основе правил или машинного обучения. Более того, поскольку Python становится общепринятым языком в сообществе специалистов по биомедицинским данным, 17 , отсутствие встроенной поддержки Python значительно ограничивает возможности пользователей использовать эти наборы инструментов и интегрировать их с современными вычислительными библиотеками, такими как библиотеки глубокого обучения.

    Недавно представленная библиотека NLP Stanza 18 предлагает современный синтаксический анализ и функциональность NER с встроенной поддержкой Python. Его полностью нейронный конвейер позволяет расширить возможности языковой обработки в биомедицинской и клинической областях. В этом исследовании мы представляем пакеты биомедицинских и клинических английских моделей для библиотеки Stanza (рисунок 1). Эти пакеты построены на основе нейронной системы Stanza и предлагают поддержку синтаксического анализа для биомедицинского и клинического текста, включая токенизацию, лемматизацию, тегирование частей речи (POS) и синтаксический анализ зависимостей, на основе Universal Dependencies v2 (UDv2) формализм, 19 и возможности высокоточного распознавания именованных сущностей (NER), охватывающие широкий спектр областей.

    Рисунок 1.

    Обзор пакетов биомедицинских и клинических английских моделей в библиотеке Stanza NLP. Для синтаксического анализа показан пример вывода биомедицинского конвейера КРАФТ; для распознавания именованных объектов показан пример результатов клинической модели i2b2.

    Рисунок 1.

    Обзор пакетов биомедицинских и клинических английских моделей в библиотеке Stanza NLP. Для синтаксического анализа показан пример вывода биомедицинского конвейера КРАФТ; для распознавания именованных объектов показан пример результатов клинической модели i2b2.

    Эти пакеты включают 2 UD-совместимых конвейера биомедицинского синтаксического анализа, обученных на общедоступных банках деревьев CRAFT 20 и GENIA 8 соответственно; UD-совместимый конвейер клинического синтаксического анализа, обученный с помощью древовидного банка серебряного стандарта, созданного из клинических заметок в базе данных 21 MIMIC-III (Медицинский информационный магазин для интенсивной терапии-III); 8 точных биомедицинских моделей NER, дополненных контекстуальными представлениями, обеспечивающими практически ультрасовременную производительность; и 2 клинические модели NER, включая недавно введенную модель, специализирующуюся на распознавании объектов в отчетах клинической радиологии.

    Мы показали с помощью множества экспериментов, что эти пакеты достигают производительности, которая соответствует или превосходит самые современные результаты. Далее мы показываем на примерах и тестировании, что эти пакеты просты в использовании и не снижают скорость, особенно когда доступно ускорение графического процессора. Мы надеемся, что наши пакеты облегчат будущие исследования для анализа и понимания биомедицинских и клинических текстов.

    МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

    Модули и реализации синтаксического анализа

    Конвейер синтаксического анализа

    Stanza состоит из модулей для токенизации, сегментации предложений, тегов POS, лемматизации и синтаксического анализа зависимостей.Все модули реализованы в виде нейросетевых моделей. Мы кратко представляем каждый компонент по очереди и отсылаем читателей к системному документу Stanza 18 за подробностями.

    Токенизация и разделение предложений

    Первым шагом анализа текста обычно является токенизация и сегментация предложения. В Stanza эти две задачи совместно моделируются как проблема маркировки последовательностей символов, в которой модель предсказывает, является ли данный символ концом токена, предложения или ни одним из них.Эта совместная задача реализована с помощью облегченной рекуррентной нейронной сети. Мы решили объединить эти задачи, потому что они обычно зависят от контекста и могут извлечь выгоду из совместного вывода, чтобы уменьшить двусмысленность.

    POS-теги

    После токенизации текста Станца предсказывает теги POS для каждого слова в каждом предложении.

    Мы принимаем двунаправленную сеть долговременной краткосрочной памяти (BiLSTM) в качестве базовой архитектуры для прогнозирования как языковых тегов POS (XPOS), так и универсальных тегов POS (UPOS).

    Мы дополнительно адаптируем биаффинный механизм оценки нейронного синтаксического анализатора 22 для согласования предсказания XPOS с предсказанием UPOS, что улучшает согласованность предсказаний между тегами XPOS и UPOS. 23

    Лемматизация

    Во многих практических последующих приложениях полезно восстанавливать каноническую форму слова путем его лемматизации (например, восстанавливая форму леммы до из слова до ) для лучшего сопоставления с образцом.Лемматизатор строфы реализован как ансамбль из словарного лемматизатора и нейронного лемматизатора последовательности, которые работают с последовательностями символов. Дополнительный классификатор построен на выходе кодировщика модели seq2seq для прогнозирования сокращенных операций , таких как нижний регистр входного слова или использование точной копии входного слова в качестве леммы. Эти сокращенные операции повышают устойчивость нейронного лемматизатора к длинным входным последовательностям символов, таким как URL-адреса, за счет исключения ненужной генерации очень длинных последовательностей.

    Анализ зависимостей

    Чтобы проанализировать синтаксическую структуру каждого предложения, Станца разбирает его в формате UD, 19 , в котором каждому слову в предложении назначается синтаксический заголовок, который является либо другим словом в предложении, либо в случае корневого слова. , искусственный корень символа . Синтаксический анализатор зависимостей в Stanza является вариантом основанного на BiLSTM анализатора глубоких биаффинных нейронных зависимостей 22 , который Ци и др. 23 модифицировали для повышения точности.

    Система биомедицинского синтаксического анализа

    Мы предоставляем 2 отдельных конвейера синтаксического анализа для биомедицинского текста, обучая нейросинтаксический конвейер Stanza на 2 общедоступных биомедицинских банках деревьев: CRAFT treebank 20 и treebank GENIA. 8 , 24 Два берега дерева различаются двумя основными способами. Во-первых, в то время как GENIA собирается из рефератов PubMed, касающихся «человека», «клеток крови» и «факторов транскрипции», CRAFT собирается из полнотекстовых статей, связанных с базой данных Mouse Genome Informatics.Во-вторых, в то время как банк деревьев CRAFT по отдельности маркирует сегменты слов с переносом через дефис (например, повышающее значение , токенизируется в положение , положение ), банк деревьев GENIA обрабатывает слова с переносом как отдельные токены.

    Поскольку оба древовидных банка предоставляют только аннотации Penn Treebank в своих исходных выпусках, для обучения нашего нейронного конвейера мы сначала конвертируем их оба в аннотации формата UDv2 19 , используя конвертер UD 25 в библиотеке Stanford CoreNLP. 10 Для облегчения будущих исследований мы сделали преобразованные файлы общедоступными (https://nlp.stanford.edu/projects/stanza/bio/).

    Комбинация берегов дерева

    Поскольку токенизация в банке деревьев CRAFT полностью совместима с токенизацией в общих английских банках деревьев UD, на практике мы сочли полезным объединить английский Web Treebank (EWT) 26 с банком деревьев CRAFT для обучения конвейера синтаксического анализа CRAFT. Позже мы покажем с помощью экспериментов, что эта комбинация древовидных структур улучшает устойчивость конечного конвейера как к общему, так и к тексту внутри домена.

    Конвейер клинического синтаксического анализа

    В отличие от биомедицинской области, никаких больших аннотированных древовидных списков для клинического текста нет в открытом доступе.

    Таким образом, чтобы построить конвейер синтаксического анализа, который хорошо обобщается в клинической области, мы создали древовидный банк серебряного стандарта, используя общедоступные клинические заметки в базе данных MIMIC-III. 21 Создание этого банка деревьев основано на 2 основных наблюдениях, сделанных посредством качественного анализа выборок клинических записей из базы данных MIMIC-III.Во-первых, мы обнаруживаем, что нейронно-синтаксический анализатор Stanza, обученный на общих английских древовидных структурах, достаточно хорошо обобщает хорошо отформатированный текст в клинической области. Во-вторых, высокооптимизированный токенизатор на основе правил в библиотеке Stanford CoreNLP обеспечивает более точную и последовательную разметку и сегментацию предложений в клиническом тексте, чем нейронный токенизатор в Stanza, обученный на одном банке деревьев. Например, в то время как нейронный токенизатор, обученный на общем английском древовидном банке, имеет тенденцию производить несогласованные сегментации предложений при наличии последовательных знаков препинания или пробелов в предложении, токенизатор CoreNLP обрабатывает эти случаи гораздо более последовательным и точным образом.

    На основе этих наблюдений мы создаем банк дерева MIMIC серебряного стандарта с помощью следующей процедуры. Во-первых, мы произвольно выбираем 800 клинических заметок всех типов из базы данных MIMIC-III и стратифицируем записи по разделам для обучения / разработки / тестирования с клиническими записями 600/100/100 соответственно. Эти числа выбраны для создания банка деревьев такого же размера, что и общий английский банк деревьев EWT. Во-вторых, мы токенизируем и сегментируем выбранные ноты с помощью токенизатора CoreNLP по умолчанию. В-третьих, мы предварительно обучаем конвейер синтаксического анализа общего английского языка Stanza на банке дерева EWT, затем запускаем его на предварительно токенизированных примечаниях и создаем синтаксические аннотации в соответствии с форматом UDv2.В-четвертых, для повышения устойчивости результирующих моделей, обученных на этом банке деревьев, аналогично конвейеру CRAFT, мы объединяем обучающее разделение исходного банка деревьев EWT с этим серебряным стандартом банка деревьев MIMIC. Позже мы покажем с помощью экспериментов, что эта комбинация древовидных банков снова повышает устойчивость конечного конвейера к задачам синтаксического анализа. Диаграмма, иллюстрирующая всю процедуру обучения, показана на рисунке 2.

    Рисунок 2.

    Схема обучения моделей клинического синтаксического анализа Stanza MIMIC.Образцы клинических заметок MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care-III) сначала токенизируются и сегментируются на предложения с помощью токенизатора CoreNLP, а затем синтаксически аннотируются с предварительно обученными синтаксическими моделями общеанглийского языка Stanza. Затем производный банк деревьев серебряного стандарта объединяется с исходным банком деревьев английского Web Treebank (EWT) и используется для обучения клинических синтаксических моделей Stanza.

    Рисунок 2.

    Схема обучения моделей клинического синтаксического анализа Stanza MIMIC.Образцы клинических заметок MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care-III) сначала токенизируются и сегментируются на предложения с помощью токенизатора CoreNLP, а затем синтаксически аннотируются с предварительно обученными синтаксическими моделями общеанглийского языка Stanza. Затем производный банк деревьев серебряного стандарта объединяется с исходным банком деревьев английского Web Treebank (EWT) и используется для обучения клинических синтаксических моделей Stanza.

    NER модели

    Компонент NER

    Stanza принимает архитектуру контекстного тегировщика последовательности на основе строкового представления. 27 Для каждого домена мы обучаем прямую и обратную LSTM-символьную языковую модель (CharLM), чтобы дополнить представление слова в каждом предложении. Во время тегирования мы объединяем представления из этих CharLM в каждой позиции слова с встраиванием слова и передаем результат в стандартный одноуровневый теггер последовательности BiLSTM с условным случайным декодером на основе полей. Предварительно обученные CharLM предоставляют богатые предметно-ориентированные представления, которые заметно повышают точность моделей NER.

    Биомедицинские модели NER

    Для биомедицинской области мы предлагаем 8 индивидуальных моделей NER, обученных на 8 общедоступных наборах биомедицинских данных NER: AnatEM, 28 BC5CDR, 29 BC4CHEMD, 30 BioNLP13CG, 31 JNLPBA, 32 920 NCBI-Disease, 34 и S800. 35 Эти модели охватывают широкий спектр типов сущностей в различных областях, от анатомического анализа до генетики и клеточной биологии.Для обучения мы используем предварительно обработанные версии этих наборов данных, предоставленные Wang et al. 36

    Клинические модели NER

    Наша клиническая система NER содержит 2 индивидуально обученные модели. Во-первых, мы предоставляем универсальную модель NER, обученную на наборе данных i2b2 / VA 2010 37 , которая извлекает сущности проблемы, тестирования и лечения из различных типов клинических заметок. Во-вторых, мы также предлагаем новую радиологическую модель NER, которая извлекает 5 типов объектов из радиологических отчетов: анатомия , наблюдение , модификатор анатомии , модификатор наблюдения и неопределенность .Набор обучающих данных этой модели NER состоит из 150 отчетов о рентгенологических исследованиях компьютерной томографии грудной клетки, собранных в 3 отдельных больницах. 38 Два радиолога были обучены аннотировать отчеты с 5 типами сущностей с расчетным соглашением между каппа-мераннотатором Коэна 0,75. Для получения полной информации о типах сущностей и корпусах, используемых в этом наборе данных, мы отсылаем читателей к Хассанпуру и Ланглотцу. 38

    Для всех биомедицинских и клинических наборов данных NER, используемых в нашем исследовании, мы предоставляем подробное описание поддерживаемых ими типов сущностей и их статистику в дополнительном приложении B.

    Учебный корпус CharLM

    Для биомедицинских моделей NER мы предварительно обучаем как прямые, так и обратные CharLM на общедоступных рефератах PubMed. Для вычислительной эффективности мы выбрали около половины дампа PubMed Baseline 2020 года (ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/baseline) в качестве нашего обучающего корпуса, который включает около 2,1 миллиарда токенов. Для клинических моделей NER мы предварительно обучаем CharLM на всех типах клинических заметок MIMIC-III 21 .Во время предварительной обработки этих заметок мы исключаем предложения, в которых применяется как минимум 1 маска анонимности (например, [** First Name8 (NamePattern2) **] ), чтобы такие маски не загрязняли представления, полученные CharLMs. Окончательный корпус для обучения клинических CharLM включает около 0,4 миллиарда токенов.

    РЕЗУЛЬТАТЫ

    Производительность синтаксического анализа

    Мы сравниваем производительность синтаксического анализа Stanza в основном с CoreNLP и scispaCy и представляем результаты в таблице 1.Мы сосредоточены на оценке сквозной производительности всех наборов инструментов, начиная с необработанного текста. В этой настройке оценки система принимает необработанный текст в качестве входных данных, и каждый модуль делает прогнозы, принимая выходные данные из своих предыдущих модулей. Эта настройка более сложна, чем использование текста с золотыми маркерами и других аннотаций в качестве входных данных для последующих модулей, которые использовались во многих предыдущих оценках. Для количественной оценки синтаксического конвейера мы принимаем официальные метрики оценки, используемые в общей задаче CoNLL 2018 Universal Dependencies Shared Task.Мы включаем подробные описания наших показателей в дополнительное приложение A и отсылаем читателей к официальному сайту общих задач для более подробного ознакомления с ними (https://universaldependencies.org/conll18/evaluation.html).

    Таблица 1. Производительность конвейера нейросинтаксического анализа

    97,99
    Treebank . Система . жетонов . Отправлено. . UPOS . XPOS . Леммы . UAS . LAS .
    CRAFT Станца 99,66 99,16 98,18 97.95 98.92 91.09 98.92 91.09 89.67 83.59 81,81
    scispaCy 91,49 97,47 83,81 89,67 89,39 79,08 77,74 79,08 77,74 9013 9013 9013 9013 9013 9013
    9013 90EN 99,58 91,01 89,48
    CoreNLP 98,22 97,20 93,40 96.98 97,97 84,75 83,16
    scispaCy 98,88 97,18 89,84 97,55 97,02
    9013 9057 95,64 95,25 97,37 85,44 82,81
    CoreNLP 100,00 100.00 94,08 94,53 95,84 78,92 74,94
    9014 1.

    Производительность конвейера нейросинтаксического анализа

    Treebank . Система . жетонов . Отправлено. . UPOS . XPOS . Леммы . UAS . LAS .
    КРАФТ Станца 99.66 99,16 98,18 97,95 98,92 91,09 89,67
    CoreNLP 98.80 CoreNLP 98.80 98,45 9013 9013 9013 91,49 97,47 83,81 89,67 89,39 79,08 77,74
    GENIA Stanza 99.81 99,78 98,81 98,76 99,58 91,01 89,48
    CoreNLP 98,22 97,20 9013 9013 9013 9013 9013 9013 9013 98,88 97,18 89,84 97,55 97,02 88,15 86,57
    MIMIC Stanza 99.18 97,11 95,64 95,25 97,37 85,44 82,81
    CoreNLP 100,00 100,00 94,08 94,08
    45
    Treebank . Система . жетонов . Отправлено. . UPOS . XPOS . Леммы . UAS . LAS .
    CRAFT Станца 99,66 99,16 98,18 97,95 98,92 91,09 89,67 89,67
    93,65 96,56 97,99 83,59 81,81
    scispaCy 91,49 97,47 83,81 99,81 99,78 98,81 98,76 99,58 91,01 89,48
    CoreNLP 98.22 97.20 93.40 96.98 97.97 84.75 83.16
    scispaCy 98.88 97.18
    Станца 99,18 97,11 95,64 95,25 97,37 85,44 82,81
    CoreNLP 100.00 100,00 94,08 94,53 95,84 78,92 74,94
    97,99 82135 9013 9013 9013 9013 9013 5
    Treebank . Система . жетонов . Отправлено. . UPOS . XPOS . Леммы . UAS . LAS .
    CRAFT Станца 99,66 99,16 98,18 97.95 98.92 91.09 98.92 91.09 89.67 83,59 81,81
    scispaCy 91,49 97,47 83,81 89,67 89.39 79,08 77,74
    GENIA Станца 99,81 99,78 98,81 98,76 98,81 98,76 99,58 91,01 96,98 97,97 84,75 83,16
    scispaCy 98,88 97,18 89.84 97,55 97,02 88,15 86,57
    MIMIC Станца 99,18 97,11 95,64 100,00 94,08 94,53 95,84 78,92 74,94

    Для справедливого сравнения, как для CoreNLP, так и для scispaCy, мы представляем их результаты путем переподготовки соответствующих скриптов на официальном дереве конвейеров с использованием их конвейеров. .Результаты scispaCy получены путем переобучения моделей scispacy-large . Для MIMIC treebank мы не включаем сравнение с scispaCy, главным образом потому, что мы наблюдали сильно ухудшенную производительность при применении его к разметке и сегментации предложений клинических заметок.

    Примечательно, что мы обнаружили, что нейронный конвейер Stanza хорошо обобщается на все группы деревьев, на которых мы оцениваем, и достигает наилучших результатов для всех компонентов на всех деревьях.

    POS и парсинг с вводом золота

    Гораздо более низкая производительность токенизации scispaCy на древовидном банке CRAFT связана с другими принятыми правилами токенизации: токенизатор в scispaCy изначально разработан для древовидного банка GENIA и поэтому сегментирует слова с переносом иначе, чем аннотации древовидного банка CRAFT (см. Биомедицинский конвейер), что приводит к более низкая производительность токенизации.Чтобы понять основную производительность синтаксического анализа без этой разницы в токенизации, мы запускаем индивидуальную оценку в банке дерева CRAFT с результатами золотой токенизации, предоставляемыми устройству тегов и синтаксическому анализатору POS во время тестирования. Мы обнаружили, что при этой настройке золотой токенизации Stanza может достичь 98,40 балла XPOS F 1 и 92,10 балла с маркировкой парсинга (LAS), в то время как CoreNLP достигает 97,67 и 86,17, а scispaCy - 97,85 и 87,52 для XPOS и парсинг LAS соответственно.Таким образом, даже с вводом золотой токенизации (и золотыми POS-тегами для парсера) нейронный конвейер Stanza по-прежнему приводит к существенно лучшей производительности как для POS-тегов, так и для анализа UD, с заметным приростом 5,93 и 4,58 LAS по сравнению с CoreNLP и scispaCy, соответственно. . Наши результаты согласуются с предыдущими наблюдениями о том, что нейронная биаффинная архитектура превосходит другие модели в задачах биомедицинского синтаксического анализа. 39

    Сравнение с общими задачами КРАФТ 2019 системы

    Далее мы сравниваем наши результаты сквозного синтаксического анализа с современной системой в CRAFT Shared Tasks 2019, 9 , для которой CRAFT также используется в качестве банка дерева оценок.Для всех систем мы также сообщаем результаты для официальных показателей LAS с учетом морфологии (MLAS) и оценки двулексических зависимостей (BLEX), которые, помимо прогнозов зависимостей, также учитывают теги POS и выходные данные лемм.

    При этой настройке мы обнаруживаем, что базовая система CRAFT 2019 с совместными задачами, которая использует комбинацию токенизатора NLTK 40 и нейронного анализатора SyntaxNet 41 , переобученного с помощью банка дерева CRAFT, достигает ограниченной производительности с LAS = 56.68 и MLAS = 44,22 (нет баллов BLEX из-за отсутствия выходных данных леммы), в то время как наш синтаксический конвейер, обученный на наборе данных CRAFT, обеспечивает гораздо лучшую производительность: LAS = 89,67, MLAS = 86,06 и BLEX = 86,47. Для сравнения: система 42 для выполнения общих задач сообщает об аналогичной производительности с LAS = 89,70, MLAS = 85,55 и BLEX = 86,63. Мы отмечаем, что результаты нашей системы нельзя напрямую сравнивать с результатами совместной задачи из-за различных используемых формализмов анализа зависимостей (т.е., хотя мы используем деревья синтаксического анализа UDv2, общая задача использовала формализм синтаксического анализа, аналогичный более раннему формализму Stanford Dependencies). Тем не менее, эти результаты показывают, что точность нашего конвейера находится на одном уровне с точностью системы победителя общих задач CRAFT 2019 и существенно превосходит базовую систему общих задач.

    Эффекты от использования комбинированных берегов

    Чтобы оценить эффект от использования комбинированных банков деревьев, мы обучаем конвейер биомедицинского и клинического синтаксического анализа Stanza на каждом отдельном банке деревьев, а также на комбинированных банках деревьев и оцениваем их эффективность на тестовом наборе каждого отдельного банка деревьев.Мы представляем результаты в Таблице 2. Мы обнаружили, что путем комбинирования биомедицинских или клинических древовидных банков с общим английским древовидным банком EWT, полученная модель не только способна сохранить свою высокую производительность при обработке текста общей предметной области, но также достигает несколько лучших результатов в производительность домена по сравнению с использованием только биомедицинских и клинических банков деревьев. Например, в то время как конвейер, обученный только на банке деревьев EWT, может достичь только 68,99 балла LAS на тестовом наборе CRAFT, конвейер, обученный на объединенном наборе данных, получает общий лучший балл LAS 89.57 на испытательном наборе CRAFT, с падением только LAS на 1,2 на испытательном наборе EWT. Эти результаты предполагают, что по сравнению с использованием только внутреннего банка дерева, использование комбинированного банка дерева повышает надежность конвейера Stanza как для внутреннего, так и для обычного английского текста.

    Таблица 2.

    Сравнения использования комбинированных банков деревьев и отдельных банков деревьев для конвейеров биомедицинского и клинического синтаксического анализа

    9006 9006 Клинический синтаксический тест 30 Трубопроводы

    9013T01 82135 9013 82135 82135 9013 9013 9013 9013 9 9013
    Конвейеры биомедицинского синтаксического анализа .
    EWT Test CRAFT Test
    Training Corpus Token F 1

    9011 LAS
    LAS
    EWT 99,01 83,59 96,09 68,99
    CRAFT 93.67 60,42 99,66 89,58
    Комбинированный 98,99 82,37 99,66 89,67
    Учебный корпус Токен F 1 LAS Токен F 1 LAS
    83,59 92,97 75,97
    MIMIC 94,39 66,63 98,70 81,46
    Конвейеры биомедицинского синтаксического анализа .
    EWT Test CRAFT Test
    Training Corpus Token F 1

    9013
    LAS LAS
    EWT 99.01 83,59 96,09 68,99
    CRAFT 93,67 60,42 99,66 89,58
    Аналитические трубопроводы
    EWT Test MIMIC Test
    Training Corpus Token F 1 LAS 9006 LAS
    EWT 99.01 83,59 92,97 75,97
    MIMIC 94,39 66,63 98,70 81,46
    .

    Сравнение использования комбинированных банков деревьев и отдельных банков деревьев для конвейеров биомедицинского и клинического синтаксического анализа

    9006 9006 Клинический синтаксический тест 30 Трубопроводы

    9013T01 82135 9013 82135 82135 9013
    Конвейеры биомедицинского синтаксического анализа .
    EWT Test CRAFT Test
    Training Corpus Token F 1

    9011 LAS
    LAS
    EWT 99,01 83,59 96,09 68,99
    CRAFT 93.67 60,42 99,66 89,58
    Комбинированный 98,99 82,37 99,66 89,67
    Учебный корпус Токен F 1 LAS Токен F 1 LAS
    83,59 92,97 75,97
    MIMIC 94,39 66,63 98,70 81,46
    Конвейеры биомедицинского синтаксического анализа .
    EWT Test CRAFT Test
    Training Corpus Token F 1

    9013
    LAS LAS
    EWT 99.01 83,59 96,09 68,99
    CRAFT 93,67 60,42 99,66 89,58
    Аналитические трубопроводы
    EWT Test MIMIC Test
    Training Corpus Token F 1 LAS 9006 LAS
    EWT 99.01 83,59 92,97 75,97
    MIMIC 94,39 66,63 98,70 81,46
    производительность

    В основном мы сравниваем NER Stanza с показателями BioBERT, которые достигают высочайшего уровня производительности на большинстве протестированных наборов данных, и приведены в таблице 3.Для обоих наборов инструментов мы сравниваем с их официальными отчетными результатами. 4 , 11 Мы обнаружили, что на большинстве протестированных наборов данных производительность NER Stanza равна или превосходит высокие показатели, достигнутые BioBERT, несмотря на использование значительно более компактных моделей. Существенная разница наблюдается в наборах данных BC4CHEMD и NCBI-Disease, где BioBERT опережает на 2,71 и 2,22 в F 1 , соответственно, и в наборе данных S800, в котором Stanza опережает на 2.29 в F 1 баллов. По сравнению с scispaCy, Stanza обеспечивает значительно более высокую производительность на всех протестированных наборах данных. В недавно представленном наборе данных Radiology Stanza получил общий балл F 1 на уровне 84,80 микро-усредненных значений по 5 типам объектов.

    Таблица 3. Эффективность распознавания именованных сущностей

    в различных наборах данных в биомедицинской и клинической областях

    Болезнь49 86,73
    Категория . Набор данных . Домен (количество объектов) . Станца . BioBERT . ножницы .
    Bio AnatEM Анатомия (1) 88,18- 84,14
    BC5CDR Химия, Болезнь BC4CHEMD Химический (1) 89.65 92,36 84,55
    BioNLP13CG Cancer Genetics (16) 84,34 - 77.60
    ДНК JN136 RN, тип клетки 76,09 77,49 73,21
    Linnaeus Виды (1) 88,27 88,24 81,74
    Болезнь NCBI- 89,71 81,65
    S800 Виды (1) 76,35 74,06-
    Клинический i2b13 -
    Радиология Отчет о радиологии (5) 84,80 - -
    Болезнь49 86.73
    Категория . Набор данных . Домен (количество объектов) . Станца . BioBERT . ножницы .
    Bio AnatEM Анатомия (1) 88,18- 84,14
    BC5CDR Химия, Болезнь BC4CHEMD Химический (1) 89.65 92,36 84,55
    BioNLP13CG Cancer Genetics (16) 84,34 - 77.60
    ДНК JN136 RN, тип клетки 76,09 77,49 73,21
    Linnaeus Виды (1) 88,27 88,24 81,74
    Болезнь NCBI- 89,71 81,65
    S800 Виды (1) 76,35 74,06-
    Клинический i2b13 -
    Радиология Отчет о радиологии (5) 84,80 - -
    Таблица 3.

    Эффективность распознавания именованных сущностей в различных наборах данных в

    53 биомедицинских и клинических областях Болезнь49 86,73
    Категория . Набор данных . Домен (количество объектов) . Станца . BioBERT . ножницы .
    Bio AnatEM Анатомия (1) 88,18- 84,14
    BC5CDR Химия, Болезнь BC4CHEMD Химический (1) 89.65 92,36 84,55
    BioNLP13CG Cancer Genetics (16) 84,34 - 77.60
    ДНК JN136 RN, тип клетки 76,09 77,49 73,21
    Linnaeus Виды (1) 88,27 88,24 81,74
    Болезнь NCBI- 89,71 81,65
    S800 Виды (1) 76,35 74,06-
    Клинический i2b13 -
    Радиология Отчет о радиологии (5) 84,80 - -
    Болезнь49 86,73
    Категория . Набор данных . Домен (количество объектов) . Станца . BioBERT . ножницы .
    Bio AnatEM Анатомия (1) 88,18- 84,14
    BC5CDR Химия, Болезнь BC4CHEMD Химический (1) 89.65 92,36 84,55
    BioNLP13CG Cancer Genetics (16) 84,34 - 77.60
    ДНК JN136 RN, тип клетки 76,09 77,49 73,21
    Linnaeus Виды (1) 88,27 88,24 81,74
    Болезнь NCBI- 89,71 81,65
    S800 Виды (1) 76,35 74,06-
    Клинический i2b13 -
    Радиология Отчет о радиологии (5) 84,80 - -

    В дополнение к BioBERT мы также сравниваем производительность Stanza с SciBERT 43209, 900 1 баллов из 90.01, 77,28 и 88,57 в наборах данных BC5CDR, JNLPBA и NCBI-Disease, соответственно, и ClinicalBERT, 44 , который достигает 86,4 балла F 1 в наборе данных i2b2. Мы обнаружили, что производительность Stanza не хуже, чем у SciBERT и ClinicalBERT, или даже лучше.

    Эффекты предварительно обученного характера LMs

    Чтобы понять эффект использования предметно-ориентированных предварительно обученных CharLM в моделях NER, на каждом наборе данных мы также обучили базовую модель NER, в которой предварительно обученный LM заменяется случайно инициализированным BiLSTM на уровне символов, который точно настраивается с другими компоненты во время тренировки.Мы сравниваем полное значение NER Stanza с этой базовой моделью в таблице 4. Мы обнаружили, что, предварительно обучив модули CharLM Stanza на больших корпусах, мы можем достичь среднего прироста в баллах F 1 2,91 и 1,94 по биомедицинскому и клиническому NER. наборы данных соответственно.

    Таблица 4. Сравнение производительности распознавания именованных объектов

    между Stanza и базовой моделью BiLSTM-CRF без предварительно обученных моделей языка символов на больших корпусах

    +1
    Категория . Набор данных . Исходный уровень . Станца . Δ .
    Bio AnatEM 85,14 88,18 +3,04
    BC5CDR 86,14 88,08 86,14 88,08 87134

    BioNLP13CG 82.09 84,34 +2,25
    JNLPBA 75,29 76,09 +0,80
    Linnaeus 83,74 9013 9013 87,49 +3,45
    S800 71,30 76,35 +5,05
    Среднее (8 наборов данных) 81,90 84.81 +2,91
    Клинический i2b2 86,04 88,08 +2,04
    Радиология 83,01 841480 86,47 +1,94
    Категория . Набор данных . Исходный уровень . Станца . Δ .
    Bio AnatEM 85,14 88,18 +3,04
    BC5CDR 86,14 88,08 86,14 88,08 87134

    BioNLP13CG 82,09 84,34 +2,25
    JNLPBA 75.29 76,09 +0,80
    Линней 83,74 88,27 +4,53
    NCBI-Болезнь 84,04 87,46 9013 9013 84,04 87,4 76,35 +5,05
    Среднее (8 наборов данных) 81,90 84,81 +2,91
    Клинический i2b2 86.04 88,08 +2,04
    Радиология 83,01 84,80 +1,79
    Среднее (2 набора данных) 84,53 84,53 Сравнение производительности распознавания именованных сущностей между Stanza и базовой моделью BiLSTM-CRF без предварительно обученных моделей языка символов на больших корпусах

    +1
    Категория . Набор данных . Исходный уровень . Станца . Δ .
    Bio AnatEM 85,14 88,18 +3,04
    BC5CDR 86,14 88,08 86,14 88,08 87134

    BioNLP13CG 82.09 84,34 +2,25
    JNLPBA 75,29 76,09 +0,80
    Linnaeus 83,74 9013 9013 87,49 +3,45
    S800 71,30 76,35 +5,05
    Среднее (8 наборов данных) 81,90 84.81 +2,91
    Клинический i2b2 86,04 88,08 +2,04
    Радиология 83,01 841480 86,47 +1,94

    Мы сравниваем скорость Stanza с CoreNLP и scispaCy в задачах синтаксического анализа, а также с scispaCy и BioBERT для задачи NER (для BioBERT мы реализовали наш собственный код для выполнения логического вывода на основе тестовых данных, поскольку API вывода не предоставляется в официальный репозиторий BioBERT).Мы используем тестовый набор CRAFT, который содержит около 1,2 миллиона необработанных символов, для тестирования конвейера синтаксического анализа и тестовый раздел набора данных JNLPBA NER, который содержит около 101k токенов, для тестирования задачи NER. Помимо скорости процессора, мы также измеряем скорость набора инструментов на графическом процессоре всякий раз, когда доступно ускорение графического процессора. Эксперименты проводятся на машине с двумя процессорами Intel Xeon Gold 5222 (по 14 ядер каждый). Для тестов GPU мы используем одну карту NVIDIA Titan RTX.

    Для каждой задачи мы сосредотачиваемся на сравнении времени выполнения каждого набора инструментов относительно scispaCy.Мы обнаружили, что для синтаксического анализа скорость Stanza сравнима со скоростью scispaCy, когда используется графический процессор (1,42 × время выполнения), хотя она намного медленнее, когда доступен только процессор (6,83 × время выполнения по сравнению с scispaCy). Даже в настройках ЦП конвейер биомедицинского синтаксического анализа Stanza все еще немного быстрее, чем CoreNLP, который использует время выполнения в 7,23 раза по сравнению с scispaCy. Для NER с ускорением графического процессора биомедицинские модели Stanza немного быстрее, чем scispaCy (0,95 × время выполнения по сравнению с scispaCy) и значительно быстрее, чем BioBERT (4.59 × время выполнения по сравнению с scispaCy). Когда доступен только ЦП, биомедицинским моделям Stanza требуется гораздо больше времени для обработки текста, чем scispaCy (14,8 × время выполнения), но они остаются намного быстрее, чем BioBERT, который использует 121 × время выполнения по сравнению с scispaCy.

    ОБСУЖДЕНИЕ

    Использование системы

    Мы предоставляем полностью унифицированный интерфейс Python для использования биомедицинских / клинических моделей Stanza и общих моделей НЛП. Пайплайны биомедицинского и клинического синтаксического анализа можно указать с помощью ключевого слова package .Мы демонстрируем, как загрузить биомедицинский пакет CRAFT и выполнить синтаксический анализ для примера предложения на рисунке 3. Для NER биомедицинские и клинические модели Stanza могут быть указаны с помощью ключевого слова processors . Мы демонстрируем, как загрузить клиническую модель NER i2b2 вместе с клиническим конвейером MIMIC и запустить аннотацию NER для примера клинического текста на рисунке 3. Чтобы легко интегрироваться с внешними библиотеками токенизации, биомедицинские и клинические конвейеры Stanza также поддерживают аннотированный текст, который предварительно токенизируется. и сегментированный по предложениям.Это можно легко указать с помощью ключевого слова tokenize_pretokenized при инициализации конвейеров.

    Рисунок 3.

    Пример кода для использования биомедицинского синтаксического анализа и конвейеров распознавания именованных сущностей в Станце.

    Рисунок 3.

    Пример кода для использования биомедицинского синтаксического анализа и конвейеров распознавания именованных сущностей в Станце.

    Мы предоставляем полную информацию о том, как использовать биомедицинские и клинические модели, в онлайн-документации (https: // stanfordnlp.github.io/stanza/).

    ЗАКЛЮЧЕНИЕ

    Мы представляем пакеты биомедицинских и клинических моделей в наборе инструментов Stanza Python NLP. Мы показываем, что биомедицинские и клинические пакеты Stanza предлагают высокоточный синтаксический анализ и возможности распознавания именованных сущностей, сохраняя при этом конкурентоспособную скорость с существующими наборами инструментов, особенно когда доступно ускорение GPU. Эти пакеты хорошо интегрированы с существующим интерфейсом Python NLP Stanza и не требуют дополнительных усилий для использования.Мы надеемся постоянно поддерживать и расширять эти пакеты по мере появления новых ресурсов.

    ФИНАНСИРОВАНИЕ

    Это исследование не получало специального гранта от какого-либо финансирующего агентства в государственном, коммерческом или некоммерческом секторах.

    ВКЛАД АВТОРА

    YuhaZ, YuhuZ и PQ реализовали модели, использованные в этой статье. YuhaZ и YuhuZ проводили сбор, обработку данных и эксперименты. YuhaZ создал рисунки и таблицы, а также подготовил рукопись.Идея статьи возникла у всех авторов. Все авторы участвовали в разработке методик и экспериментов, а также в подготовке окончательной рукописи.

    ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ МАТЕРИАЛ

    Дополнительные материалы доступны в журнале Американской ассоциации медицинской информатики онлайн.

    ЗАЯВЛЕНИЕ О КОНФЛИКТЕ ИНТЕРЕСОВ

    Кертис П. Ланглотзис в совете директоров и акционер BunkerHill Health, советник и держатель опционов whiterabbit.ai, Nines, GalileoCDS и Sirona Medical.

    ЗАЯВЛЕНИЕ О ДОСТУПНОСТИ ДАННЫХ

    Исходный код, используемый в этой статье, доступен по адресу https://github.com/stanfordnlp/stanza. Все предварительно обученные модели, используемые в этой статье, можно загрузить, следуя инструкциям по адресу: https://stanfordnlp.github.io/stanza/biomed.html. Онлайн-демонстрация моделей доступна по адресу: http://stanza.run/bio. Предварительно обработанные биомедицинские банки деревьев, используемые в этой статье, доступны по адресу: https: // nlp.stanford.edu/projects/.

    Список литературы

    1

    Hunter

    L

    ,

    Bretonnel Cohen

    K.

    Биомедицинская обработка языков: что выходит за рамки PubMed?

    Mol Cell

    2006

    ;

    21

    (

    5

    ):

    589

    -

    94

    ,2

    Jha

    AK

    ,

    DesRoches

    CM

    ,

    Campbell

    EG

    и др.

    Использование электронных медицинских карт в U.С. больниц

    .

    N Engl J Med

    2009

    ;

    360

    (

    16

    ):

    1628

    -

    38

    .3

    Poon

    H

    ,

    Quirk

    C

    ,

    DeZiel

    C

    и др.

    Литером: база геномных знаний в масштабе PubMed в облаке

    .

    Биоинформатика

    2014

    ;

    30

    (

    19

    ):

    2840

    -

    2

    .4

    Lee

    J

    ,

    Yoon

    W

    ,

    Kim

    S

    и др.

    BioBERT: предварительно обученная модель представления биомедицинского языка для биомедицинского анализа текста

    .

    Биоинформатика

    2020

    ;

    36

    (

    4

    ):

    1234

    -

    40

    .5

    Cao

    Y

    ,

    Liu

    F

    ,

    Simpson

    P

    и др.

    AskHERMES: онлайн-система ответов на сложные клинические вопросы

    .

    Дж Биомед Информ

    2011

    ;

    44

    (

    2

    ):

    277

    -

    88

    .6

    Jin

    Q

    ,

    Dhingra

    B

    ,

    Liu

    Z

    и др. PubMedQA: набор данных для ответов на вопросы о биомедицинских исследованиях. В: Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка (EMNLP-IJCNLP) ;

    2019

    : 2567–77. DOI: 10.18653 / v1 / d19-1259.7

    Du

    N

    ,

    Chen

    K

    ,

    Kannan

    A

    и др.Извлечение симптомов и их статуса из клинических бесед. В: Протоколы 57-го Ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики ;

    2019

    ; 915–25. doi: 10.18653 / v1 / p19-1087.8

    McClosky

    D

    ,

    Charniak

    E.

    Самообучение по биомедицинскому синтаксическому анализу. In: Proceedings of the 46th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technologies Short Papers - HLT ’08 ;

    2008

    : 101–4.DOI: 10.3115 / 1557690.1557717.9

    Baumgartner

    W

    ,

    Bada

    M

    ,

    Pyysalo

    S

    и др. Обзор общих задач КРАФТ за 2019 год - интегрированная структура, семантика и кореференция. В: Труды 5-го семинара по открытым общим задачам BioNLP ;

    2019

    ; 174–84. DOI: 10.18653 / v1 / d19-5725.10

    Manning

    C

    ,

    Surdeanu

    M

    ,

    Bauer

    J

    и др.Набор инструментов для обработки естественного языка Stanford CoreNLP. В: Труды 52-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики: демонстрации системы ;

    2014

    : 55–60. DOI: 10.3115 / v1 / p14-5010.11

    Neumann

    M

    ,

    King

    D

    ,

    Beltagy

    I

    и др. ScispaCy: быстрые и надежные модели для биомедицинской обработки естественного языка. В: Труды 18-го семинара BioNLP и общая задача ;

    2019

    ; 319–27.DOI: 10.18653 / v1 / w19-5034.12

    Bodenreider

    O.

    Единая система медицинского языка (UMLS): интеграция биомедицинской терминологии

    .

    Nucleic Acids Res

    2004

    ;

    32

    :

    D267

    -

    70

    .13

    Савова

    GK

    ,

    Masanz

    JJ

    ,

    Ogren

    PV

    и др.

    Клиническая система анализа текста и извлечения знаний Mayo (cTAKES): архитектура, оценка компонентов и приложения

    .

    J Am Med Inform Assoc

    2010

    ;

    17

    (

    5

    ):

    507

    -

    13

    ,14

    Zeng

    QT

    ,

    Горячев

    S

    ,

    Weiss

    S

    и др.

    Извлечение основного диагноза, сопутствующих заболеваний и статуса курения для исследования астмы: оценка системы обработки естественного языка

    .

    BMC Med Inform Decis Mak

    2006

    ;

    6

    :

    30

    .15

    Аронсон

    AR

    ,

    Lang

    F-M.

    Обзор MetaMap: историческая перспектива и недавние достижения

    .

    J Am Med Inform Assoc

    2010

    ;

    17

    (

    3

    ):

    229

    -

    36

    ,16

    Soysal

    E

    ,

    Wang

    J

    ,

    Jiang

    M

    и др.

    CLAMP - набор инструментов для эффективного создания настраиваемых конвейеров клинической обработки естественного языка

    .

    J Am Med Inform Assoc

    2018

    ;

    25

    (

    3

    ):

    331

    -

    6

    ,17

    Дирдорф

    A.

    Почему исследователи-биомедики учатся программировать? Разведывательное исследование

    .

    J Med Libr Assoc

    2020

    ;

    108

    (

    1

    ):

    29

    -

    35

    ,18

    Ци

    P

    ,

    Чжан

    Y

    ,

    Zhang

    Y

    и др.Станца: набор инструментов для обработки естественного языка Python для многих человеческих языков. В: Труды 58-го Ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики: демонстрации системы ;

    2020

    : 101–8. doi: 10.18653 / v1 / 2020.acl-demos.14.19

    Nivre

    J

    ,

    de Marneffe

    M-C

    ,

    Ginter

    F

    и др. Универсальные зависимости v2: постоянно растущая многоязычная коллекция древовидных структур. В: Труды Двенадцатой Международной конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC’20) ;

    2020

    :

    4034

    -

    43

    .20

    Verspoor

    K

    ,

    Cohen

    KB

    ,

    Lanfranchi

    A

    и др.

    Корпус полнотекстовых журнальных статей представляет собой надежный инструмент оценки для выявления различий в производительности биомедицинских средств обработки естественного языка

    .

    BMC Bioinform

    2012

    ;

    13

    :

    207

    ,21

    Johnson

    AEW

    ,

    Pollard

    TJ

    ,

    Shen

    L

    и др.

    MIMIC-III, свободно доступная база данных интенсивной терапии

    .

    Sci Data

    2016

    ;

    3

    :

    160035

    .22

    Dozat

    T

    ,

    Manning

    CD.

    Deep Biaffine внимание к синтаксическому анализу нейронных зависимостей. В: Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR) ;

    2017

    ,23

    Qi

    P

    ,

    Dozat

    T

    ,

    Zhang

    Y

    и др.Универсальный разбор зависимостей с нуля. В: Proceedings of the CoNLL 2018 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies ;

    2018

    :

    160

    -

    70

    .24

    Kim

    J-D

    ,

    Ohta

    T

    ,

    Tateisi

    Y

    и др.

    GENIA corpus - семантически аннотированный корпус для биотекстового майнинга

    .

    Биоинформатика

    2003

    ;

    19

    (

    Дополнение 1

    ):

    i180

    -

    2

    .25

    Шустер

    S

    ,

    Мэннинг

    CD.

    Enhanced English universal dependencies: улучшенное представление для задач понимания естественного языка. Труды Десятой Международной конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC’16) ;

    2016

    .

    2371

    -

    8

    .26

    Silveira

    N

    ,

    Dozat

    T

    ,

    de Marneffe

    M-C

    и др.Корпус зависимостей золотого стандарта для английского языка. В: Труды Девятой Международной конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC-2014) ;

    2014

    :

    2897

    -

    904

    ,27

    Akbik

    A

    ,

    Blythe

    D

    ,

    Vollgraf

    R.

    Встраивание контекстных строк для маркировки последовательностей. В: Труды 27-й Международной конференции по компьютерной лингвистике ;

    2018

    :

    1638

    -

    49

    .28

    Pyysalo

    S

    ,

    Ananiadou

    S.

    Признание анатомического объекта на литературной шкале

    .

    Биоинформатика

    2014

    ;

    30

    (

    6

    ):

    868

    -

    75

    ,29

    Li

    J

    ,

    Sun

    Y

    ,

    Johnson

    RJ

    и др.

    Корпус задач BioCreative V CDR: ресурс для извлечения связи химических заболеваний

    .

    База данных (Оксфорд)

    2016

    ;

    2016

    :

    baw068

    .30

    Krallinger

    M

    ,

    Rabal

    O

    ,

    Leitner

    F

    и др.

    Корпус химических веществ и лекарств CHEMDNER и принципы его аннотации

    .

    J Cheminform

    2015

    ;

    7

    (

    Suppl 1

    ):

    S2

    .31

    Pyysalo

    S

    ,

    Ohta

    T

    ,

    Rak

    R

    и др.

    Обзор задач генетики рака и лечения путей в рамках совместной задачи BioNLP 2013

    .

    BMC Bioinform

    2015

    ;

    16

    (

    S10

    ):

    S2

    .32

    Kim

    J-D

    ,

    Ohta

    T

    ,

    Tsuruoka

    Y

    и др. Введение в задачу распознавания биологических сущностей в JNLPBA. В: Proceedings of the International Joint Workshop on Natural Language Processing in Biomedicine and its Applications ;

    2004

    :

    73

    -

    8

    .33

    Gerner

    M

    ,

    Nenadic

    G

    ,

    Bergman

    CM.

    LINNAEUS: система идентификации видовых названий для биомедицинской литературы

    .

    BMC Bioinform

    2010

    ;

    11

    :

    85

    .34

    Doan

    RI

    ,

    Leaman

    R

    ,

    Lu

    Z.

    Корпус болезней NCBI: ресурс для распознавания названий болезней и нормализации концепций

    .

    Дж Биомед Информ

    2014

    ;

    47

    :

    1

    -

    10

    .35

    Pafilis

    E

    ,

    Frankild

    SP

    ,

    Fanini

    L

    и др.

    Ресурсы ВИДЫ и ОРГАНИЗМЫ для быстрой и точной идентификации таксономических названий в тексте

    .

    PLoS One

    2013

    ;

    8

    (

    6

    ):

    e65390

    ,36

    Ван

    X

    ,

    Чжан

    Y

    ,

    Ren

    X

    и др.

    Биомедицинское распознавание именованных сущностей перекрестного типа с глубоким многозадачным обучением

    .

    Биоинформатика

    2019

    ;

    35

    (

    10

    ):

    1745

    -

    52

    .37

    Uzuner

    Ö

    ,

    South

    BR

    ,

    Shen

    S

    и др.

    2010 i2b2 / VA проблема концепций, утверждений и отношений в клиническом тексте

    .

    J Am Med Inform Assoc

    2011

    ;

    18

    (

    5

    ):

    552

    -

    6

    .38

    Hassanpour

    S

    ,

    Langlotz

    CP.

    Извлечение информации из радиологических отчетов нескольких учреждений

    .

    Artif Intell Med

    2016

    ;

    66

    :

    29

    -

    39

    .39

    Nguyen

    DQ

    ,

    Verspoor

    K.

    От тегирования POS до анализа зависимостей для извлечения биомедицинских событий

    .

    BMC Bioinform

    2019

    ;

    20

    (

    1

    ):

    72

    .40

    Bird

    S

    ,

    Klein

    E

    ,

    Loper

    E.

    Обработка естественного языка с помощью Python: анализ текста с помощью набора инструментов естественного языка

    . Ньютон, Массачусетс:

    O’Reilly Media

    ;

    2009

    .41

    Андор

    D

    ,

    Альберти

    C

    ,

    Weiss

    D

    и др. Глобально нормализованные нейронные сети на основе переходов. В: Труды 54-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики ;

    2016

    :

    2442

    -

    52

    .42

    Ngo

    TM

    ,

    Kanerva

    J

    ,

    Ginter

    F

    и др. Анализ нейронной зависимости биомедицинского текста: запись TurkuNLP в задаче структурной аннотации CRAFT. В: Труды 5-го семинара по открытым общим задачам BioNLP ;

    2019

    :

    206

    -

    15

    .43

    Beltagy

    I

    ,

    Lo

    K

    ,

    Cohan

    A.

    SciBERT: предварительно обученная языковая модель для научного текста.В: Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка (EMNLP-IJCNLP) ;

    2019

    :

    3615

    -

    20

    .44

    Alsentzer

    E

    ,

    Murphy

    J

    ,

    Boag

    W

    и др. Общедоступные клинические вложения BERT. В: Труды 2-го клинического семинара по обработке естественного языка ;

    2019

    :

    72

    -

    8

    .45

    Моэн

    SP

    ,

    Ананиаду

    TS.

    Ресурсы распределенной семантики для биомедицинской обработки текста. В: Труды языков в биологии и медицине ;

    2013

    .46

    Zhang

    Y

    ,

    Chen

    Q

    ,

    Yang

    Z

    и др. .

    BioWordVec, улучшающая биомедицинские встраивания слов с информацией о подсловах, и MeSH

    .

    Sci Data

    2019

    ;

    6

    (

    1

    ):

    52

    .

    © Автор (ы) 2021. Опубликовано Oxford University Press от имени Американской ассоциации медицинской информатики.

    Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями некоммерческой лицензии Creative Commons Attribution (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/), которая разрешает некоммерческое повторное использование, распространение, и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинала. По вопросам коммерческого повторного использования обращайтесь в журналы[email protected]

    Новое поколение доминиканских моделей, меняющих красоту

    Leer en Español

    КОГДА ЛИСЕТТ МОРИЛЬО, которой сейчас 23 года, уехала из Доминиканской Республики в Милан в 2018 году, у нее не было времени сомневаться в себе. Месяцем ранее на улицах Санто-Доминго ее величавое лицо привлекло внимание модельного скаута, когда она бросилась на занятия по английскому языку с эффектом присутствия.Вскоре после этого Морилло получила свой первый кастинг на роль Prada. Там, в окружении сотен других девушек, она вспомнила, как подумала: «Нет, это не сработает».

    Но это случилось. Морилло была выбрана для закрытия весеннего показа Prada 2019 года - это большая честь - и за последние несколько лет ее рост был многократно повторен, например, такие доминиканские (и доминикано-американские) модели, как Аннибелис Баез, Луисана Гонсалес, Мелани Перес и Дилоне. появлялись на взлетно-посадочной полосе за взлетно-посадочной полосой, от Валентино до Сен-Лорана.Они являются частью более масштабного изменения в отрасли: только за прошлый осенний сезон почти 40 процентов моделей, которые гуляли в Лондоне, Милане и Париже, были цветными женщинами, по сравнению с 17 процентами в 2014 году, когда сайт новостей моды Fashion Spot начали отслеживать расовое разнообразие взлетно-посадочной полосы. В Нью-Йорке почти 46 процентов моделей, вышедших на подиум, были цветными женщинами.

    Мода издавна возвышала (или в некоторых случаях фетишизировала) определенные этнические группы, чья внезапная известность и повсеместное распространение обычно объясняются одним выдающимся лицом.В последние годы россиянка Наталья Водянова была частью волны бывших моделей Восточного блока, которые славились угловатыми чертами лица и почти полупрозрачной кожей; растущая экономическая мощь Китая способствовала появлению Лю Вэня и Фей Фэй Сун. Каждая фаза была редуктивной по-своему. Но идея черноты и красоты всегда была особенно актуальной; Например, черные модели 70-х годов обычно пользовались успехом, если они были светлокожими или обладали внешне европейскими чертами. Это определение расширилось в 80-х и 90-х годах с приходом британско-ямайской Наоми Кэмпбелл и южносуданско-британца Алека Века, но редко было больше, чем несколько представителей.«Разнообразие» сопровождалось жесткой квотой.

    По часовой стрелке сверху слева: MARTHA MASSIEL в топе Saint Laurent by Anthony Vaccarello, 2690 долларов и шортах, 5490 долларов, ysl.com; LICETT MORILLO в топе Prada, 1260 долларов, и юбке, 1830 долларов, prada.com; MELANIE PEREZ в топе Chanel, 8000 долларов, (800) 550-0005 и юбке Louis Vuitton, цена по запросу, louisvuitton.com; LISSANDRA BLANCO в топе Prada за 1260 долларов и юбке за 2110 долларов; ANNIBELIS BAEZ в платье Louis Vuitton, цена по запросу; LUISANA GONZÁLEZ в топе Celine by Hedi Slimane, 2450 долларов, (212) 226-8001, шортах Saint Laurent by Anthony Vaccarello, 950 долларов и туфлях Chanel, 850 долларов; AMBAR CRISTAL в платье Prada, 1 910 долларов, колготки, 270 долларов, и туфли, цена по запросу; HIANDRA MARTINEZ в платье Prada, 1 910 долларов, колготки, 495 долларов и туфли, цена по запросу; LINEISY MONTERO в платье Prada, 2110 долларов, колготках, 270 долларов, и туфлях, цена по запросу; и ANYELINA ROSA в топе Celine by Hedi Slimane за 1050 долларов, шортах Saint Laurent by Anthony Vaccarello за 950 долларов и туфлях Chanel за 850 долларов.Снято в Little Grand Studio в Обервилье, Франция, 24 января 2020 года. Фотография Вилли Вандерперре. В стиле Оливье Риццо.

    Сегодня черные африканские модели с очень разной кожей, волосами и внешностью - от Адесувы Айгеви, американки с тайскими, китайскими и нигерийскими корнями, и Анок Яи, американки, родившейся в современном Южном Судане, до австралийца южносуданского происхождения. Адут Акеч и одетый в хиджаб сомалийский (через Де-Мойн) Угбад Абди - отражают своим разнообразием представлений и происхождения более аутентичную идентичность в моде.Но расовая и этническая неоднородность Латинской Америки не подвергалась такой же обработке. Например, всплеск бразильских моделей в 1990-х годах почти полностью отдавал предпочтение белоснежным и смуглым моделям, таким как Жизель Бюндхен и Адриана Лима. Вот почему женщины из Доминиканской Республики, большинство из которых являются афро-латиноамериканцами, наконец, предлагают более широкий взгляд на расовое разнообразие Латинской Америки.

    В то время как модели, подобные Morillo, стали олицетворением социального прогресса в мире моды Америки и Европы, их идентичность в Доминиканской Республике (и в других странах Латинской Америки) более сложна.Доминиканская Республика была колонизирована испанцами в 15 веке, и именно здесь первые африканцы были порабощены в Новом Свете, но когда-то это была земля коренных жителей таино, которые, хотя и в значительной степени истреблены испанцами, по-прежнему неразлучны. из мифов и истории страны. Доминиканцы всегда гордились этим врожденным mestizaje , или «смешанной этнической принадлежности». «В Доминиканской Республике, - сказала 19-летняя Аньелина Роза, - мы не говорим о том, белые мы или черные, потому что мой цвет очень обычный и нормальный.«Согласно недавнему опросу населения, почти 90 процентов населения острова либо смешанные, либо черные (только около 13 процентов идентифицируют себя как белые), и хотя большинство американцев или европейцев назвали бы эти модели черными, человек в Доминиканской Республике мог бы выберите для их описания morena, trigueña, jabada или india - все общие слова, используемые для обозначения различных градаций черноты, но не обязательно самой черноты. В некоторой степени культурная идентичность нации также была создана в противовес Гаити, явно черной стране на другой стороне острова, которая ненадолго удерживала Санто-Доминго под своим контролем в 1800-х годах и исторически высмеивалась доминиканским правящим классом. до такой степени, что доминиканцы празднуют День независимости в день отделения от Гаити, а не от Испании.(Не говоря уже о том, что во времена правления Франции и Гаити отмена рабства была достигнута дважды - сначала в 1801 году, а затем позже в 1822 году, или что следы африканских корней Доминиканской Республики уже присутствовали почти во всей ее культуре.)

    Неудивительно, что это многослойное колониальное прошлое также усложнило собственное представление доминиканцев о том, как выглядит и чем является красота.Некоторые модели говорят, например, что они боролись с самооценкой в ​​своей родной стране, которая, как и большая часть остального мира, предпочитает светлую кожу, длинные прямые волосы и европейские черты лица, но также и определенный тип телосложения. мои двоюродные братья из Санто-Доминго называют un cuerpo tropical , пышная фигура, которую обычно считают гораздо более желанной, чем худоба. В последние годы активизировались усилия по борьбе с анти-черными стандартами красоты, но многим женщинам по-прежнему настоятельно не рекомендуется носить естественно вьющиеся или кудрявые волосы в школу или на работу, потому что многие считают это нечесанным и неэлегантным.Это было верно для Розы, которая, когда она жила в Доминиканской Республике, распускала волосы; теперь она обычно носит его в косичках или в афро. Первоначально отвергнутая местными дизайнерами, ее международная работа в области моды расширила ее представления о красоте. «Теперь у меня есть любовь к себе», - сказала она. «Я не говорю:« Я не могу », что я уродлив, что меня не выберут».

    Одна из четырех обложек выпуска "Культура" от 19 апреля.По часовой стрелке сверху: AMBAR CRISTAL , в платье Prada, 1 910 долларов; LINEISY MONTERO в платье Prada, 2110 долларов; и HIANDRA MARTINEZ в платье Prada, 1910 долларов. Фотография Вилли Вандерперре. В стиле Оливье Риццо.

    Возможно, это иронично, что индустрия, часто ответственная за увековечение нереалистичных стандартов красоты, также помогает людям овладевать чертами, которые им давно назвали нежелательными. Это одновременно и отражение эволюции моды, и способы, которыми ее понимание инклюзивности - не только в вопросах расы, но и пола, сексуальности, возраста и размера - расширилось, а также особая ценность глобальной черной диаспоры в мире. возвышение разговоров о черном, постколониальном опыте.Даже если соотечественники, для остального мира и в контексте международной диаспоры не обязательно называют эти модели черными, они - это - и их успех в мире моды является благом для представительства в целом. Их присутствие оказывает влияние и на Доминиканскую Республику, где местные СМИ регулярно хвастаются их успехами, даже раскрывая при этом их предубеждения. В одном телеинтервью сразу после дебюта Морилло в Prada ведущий спросил ее, чувствовала ли она себя красивой до того, как стала моделью, что, казалось, подразумевало, что она не должна этого делать.Но Морилло просто улыбнулся и сказал: «Да. Моя самооценка очень высока ». В сентябре прошлого года Vogue Latin America представил на обложке четырех афро-доминиканских моделей, в том числе Морилло и Баэз. 24-летняя Линейси Монтеро, возможно, самая известная из этого поколения доминиканских моделей, уже появлялась на обложках нескольких журналов, став фаворитом индустрии в 2015 году, когда она дебютировала на подиуме Prada в коротком, безукоризненно подстриженном платье афро. Легко скептически относиться к расовому прогрессу, когда только один человек считается представителем более широких институциональных сдвигов.Но в данном случае эти модели создали пространство для изменения , потому что из их множества. «То, что здесь так много доминиканских девушек, является синонимом улучшения», - сказал Морилло. «Девяносто процентов из нас из скромных семей, и то, что мы здесь стараемся изо всех сил, наполняет меня гордостью».

    Без изображения: Дилоне, Йоргелис Марте и Скули Мехиа Эскобоса.

    Консепсьон де Леон - репортер, освещающий литературные новости и культуру для The New York Times. Последний концерт Вилли Вандерперре «Hurt, Burn, Ruin and More» открылся в марте в лондонском «The Strand», 180. Модели: Марта Массиэль, Лисетт Морилло и Лиссандра Бланко из IMG Model Management; Мелани Перес и Аньелина Роза из Society Model Management; Аннибелис Баез из компании DNA Model Management; и Lineisy Montero, Hiandra Martinez, Ambar Cristal и Luisana González из Next Model Management.Прически Энтони Тернера в Streeters. Макияж от Линси Александр в Streeters. Кастинг Николы Каст в Webber Представляет. Маникюр: Лиза Папасс. Производитель: Entrée Libre.

    С английского на иностранные языки: перевод предварительно обученных языковых моделей

    Краткое описание вакансии Хотите помочь крупнейшим глобальным предприятиям повысить ценность бизнеса за счет внедрения искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML)? Заинтересованы в использовании огромных объемов разрозненных данных для разработки моделей машинного обучения? Хотите научиться применять машинное обучение в разнообразных корпоративных сценариях использования? В восторге от того, что являемся частью Amazon, которая на протяжении десятилетий является новатором и формирует мировые технологии AI / ML? В Amazon Web Services (AWS) мы помогаем крупным предприятиям создавать модели машинного обучения в облаке AWS.Мы применяем технологию прогнозирования к большим объемам данных и к широкому спектру проблем. AWS Professional Services работает вместе с клиентами AWS для решения их бизнес-задач с помощью решений AI. AWS Professional Services - уникальная консалтинговая команда. Мы гордимся тем, что одержимы клиентами и уделяем большое внимание обеспечению наших клиентов ИИ. Если у вас есть опыт работы с искусственным интеллектом, включая создание моделей машинного обучения, мы хотели бы, чтобы вы присоединились к нашей команде. Вы получите возможность работать с инновационной компанией, с отличными товарищами по команде и получите массу удовольствия, помогая нашим клиентам.Успешным кандидатом будет человек, которому нравится углубляться в данные, проводить анализ, обнаруживать первопричины и разрабатывать долгосрочные решения. Основные обязанности включают: · Помогать клиентам, имея возможность реализовать проект машинного обучения от начала до конца, включая понимание бизнес-потребности, агрегирование данных, изучение данных, построение и проверка прогнозных моделей, а также развертывание завершенных моделей с мониторингом и переподготовкой концепций, чтобы оказать влияние на бизнес для организации. · Использование сервисов AWS AI (e.g., Personalize), платформы машинного обучения (SageMaker) и фреймворки (например, MXNet, TensorFlow, PyTorch, SparkML, scikit-learn), чтобы помочь нашим клиентам создавать модели машинного обучения. · Изучать и внедрять новые подходы машинного обучения, включая оптимизацию оборудования на таких платформах. в качестве AWS Inferentia · Работайте с другими нашими консультантами по профессиональным услугам (Big Data, IoT, HPC) для анализа, извлечения, нормализации и маркировки релевантных данных, а также с нашими инженерами по профессиональным услугам для реализации моделей клиентов после их прототипирования. , мы принимаем наши различия.Мы стремимся развивать нашу культуру включения. У нас есть тринадцать групп по интересам, возглавляемых сотрудниками, которые охватывают 85 000 сотрудников в более чем 190 отделениях по всему миру. Мы предлагаем инновационные преимущества и проводим ежегодные и постоянные обучающие мероприятия, в том числе наши конференции «Беседы о расе и этнической принадлежности» (CORE) и AmazeCon (гендерное разнообразие). Культура вовлечения Amazon подкреплена нашими 16 принципами лидерства, которые напоминают членам команды о необходимости искать разные точки зрения, учиться, проявлять любопытство и заслужить доверие.Баланс между работой и личной жизнью Наша команда высоко ценит гармонию между работой и личной жизнью. Обеспечение здорового баланса между личной и профессиональной жизнью имеет решающее значение для вашего счастья и успеха здесь. Мы - организация, одержимая клиентами: лидеры начинают с клиента и работают в обратном направлении. Они активно работают, чтобы заработать и сохранить доверие клиентов. Таким образом, это роль, с которой сталкиваются клиенты в гибридной модели доставки. Взаимодействие с проектом включает в себя методы удаленной доставки и взаимодействие на месте, которое будет включать в себя поездки к клиентам по мере необходимости.Наставничество и карьерный рост Наша команда нацелена на поддержку новых членов. У нас есть широкий спектр уровней опыта и сроков пребывания, и мы создаем среду, в которой приветствуются обмен знаниями и наставничество.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Категория . Набор данных . Исходный уровень . Станца . Δ .
    Bio AnatEM 85,14 88,18 +3,04
    BC5CDR 86,14 88,08 86,14 88,08 87134

    BioNLP13CG 82,09 84,34 +2,25
    JNLPBA 75.29 76,09 +0,80
    Линней 83,74 88,27 +4,53
    NCBI-Болезнь 84,04 87,46 9013 9013 84,04 87,4 76,35 +5,05
    Среднее (8 наборов данных) 81,90 84,81 +2,91
    Клинический i2b2 86.04 88,08 +2,04
    Радиология 83,01 84,80 +1,79
    Среднее (2 набора данных) 84,53 +1