Индивидуальные студенческие работы


Дипломные работы на английском языке для учителей

Несколько лет назад возникла идея сделать инструмент для обнаружения в русскоязычных текстах переведенного и заимствованного текста из оригинала на английском языке. При этом важно, чтобы этот инструмент мог работать с базой источников в миллиарды текстов и выдерживать обычную пиковую нагрузку Антиплагиата 200-300 текстов в минуту.

То есть, если пользователь загружал на проверку текст на русском, то мы искали в русскоязычных источниках, если на английском, то в англоязычных и т. В дипломные работы на английском языке для учителей статье я расскажу об алгоритме, разработанном нами для обнаружения переводного плагиата, и о том, какие случаи переводного плагиата удалось найти, опробовав это решение на базе русскоязычных научных статей. Всё, что связано с воровством чужих изобретений, идей, мыслей, останется за рамками статьи.

Мы решили, что образы Пиноккио и Буратино служат дипломные работы на английском языке для учителей иллюстрацией к проблеме поиска плагиата из иностранных источников.

Сразу оговорюсь, что мы ни в коем случае не обвиняем А. Толстого в плагиате идей Карло Коллоди. Мы построили своё решение на основе т. Этот алгоритм основан на разбиении текста документа на небольшие перекрывающиеся последовательности слов определенной длины — шинглы.

English tutor Дистанционный Учитель Алексей Султанов приглашает Вас на свой главный сайт

Обычно используется шинглы длиной от 4 до 6 слов. Для каждого шингла рассчитывается значение хэш-функции. Поисковый индекс формируется как отсортированный список значений хэш-функции с указанием идентификаторов документов, в которых встретились соответствующие шинглы. Проверяемый документ также разбивается на шинглы. Затем по индексу находятся документы с наибольшим количеством совпадений по шинглам с проверяемым документом. Этот алгоритм успешно зарекомендовал себя в поиске дипломные работы на английском языке для учителей как на английском, так и на русском языке.

Алгоритм поиска по шинглам позволяет быстро обнаруживать заимствованные фрагменты, при этом он позволяет искать не только полностью скопированный текст, но и заимствования с небольшими изменениями. Подробнее о задаче обнаружения нечетких текстовых дубликатов и методах её решения можно узнать, например, из статьи Ю. Естественно, самый действенный способ, который приходит на ум, — это переписать текст другими словами, то есть перефразировать. Однако основной недостаток такого способа — на реализацию уходит слишком много времени.

Поэтому нужно что-то более простое, дипломные работы на английском языке для учителей гарантированно приносящее результат. Тут на ум приходит заимствование из иностранных источников. Стремительный рост современных технологий и успехи машинного перевода позволяют получить оригинальную работу, которая при беглом взгляде выглядит так, как будто её написали самостоятельно если не вчитываться внимательно и не искать ошибки машинного переводчика, которые, впрочем, легко исправить.

До недавнего времени обнаружить такой вид плагиата было можно, только обладая широкими знаниями по тематике работы.

Общая схема алгоритма

Автоматического инструмента детектирования заимствований такого рода не существовало. Прецедент был создан искусственно с целью проиллюстрировать проблемы в структуре журналов из списка ВАК в частности и в состоянии российской науки в целом.

Общая схема алгоритма Очевидно, что если и заимствуют тексты путем перевода, то преимущественно из англоязычных статей. И происходит это по нескольким причинам: Исходя из этого, мы решили разрабатывать решения для поиска заимствований с английского на русский язык. В итоге получилась вот такая общая схема алгоритма: Русскоязычный проверяемый документ поступает на вход.

Выполняется машинный перевод русского текста на английский язык. Происходит поиск кандидатов в источники заимствований по проиндексированной коллекции англоязычных документов.

Производится дипломные работы на английском языке для учителей каждого найденного кандидата с английской версией проверяемого документа — определение границ заимствованных фрагментов. Границы фрагментов переносятся в русскоязычную версию документа. Дипломные работы на английском языке для учителей завершении процесса формируется отчёт о проверке. Машинный перевод и его неоднозначность Первая задача, которую нужно решить после появления проверяемого документа, — это перевод текста на английский язык.

Для того, чтобы не зависеть от сторонних инструментов, мы решили использовать готовые алгоритмические решения из открытого доступа и обучать их самостоятельно. Разумеется, качество обученного нами переводчика уступает лидирующим решениям, но ведь от нас никто и не требует высокого качества перевода. В итоге удалось собрать около 20 миллионов пар предложений научной тематики.

Дипломная работа на тему "Наглядность на уроках английского языка"

Такая выборка подходила для решения дипломные работы на английском языке для учителей перед нами задачи. Реализовав машинный переводчик, мы столкнулись с первой трудностью — перевод всегда неоднозначен. Дипломные работы на английском языке для учителей и тот же смысл может быть выражен разными словами, может меняться структура предложения и порядок слов. А так как перевод делается автоматически, то сюда накладываются ещё и ошибки машинного перевода.

Чтобы проиллюстрировать эту неоднозначность, мы взяли первый попавшийся препринт с arxiv. Проанализировав результаты, мы сильно удивились. Ниже видно, насколько разными получились переводы, хотя общий смысл фрагмента сохранился: Мы предполагаем, что текст, который на первом шаге нашего алгоритма мы автоматически перевели с русского на английский, ранее мог быть переведен с английского на русский.

Естественно, каким именно образом был осуществлён исходный перевод, нам неизвестно. Но даже если бы мы это знали, шансы получить в точности исходный текст были бы ничтожно малы. И тут мы решили уйти от старой схемы поиска, основанной на сопоставлении слов. Будут ли обнаружены тексты, порождённые разными переводчиками, как на примере ниже?

При этом за счёт того, что шинглы строятся с перекрытием, можно не обращать внимания на определенные неточности, присущие алгоритмам кластеризации. Несмотря на погрешности кластеризации, поиск документов-кандидатов происходит с достаточной полнотой — нам достаточно, чтобы совпало всего несколько шинглов, и по-прежнему с высокой скоростью.

Здесь нам шинглы уже не помогут — этот инструмент для решения этой задачи слишком неточен.

Служба спасения для студентов

Мы попробуем реализовать такую идею: Рассчитывать координаты точки или чуть более научно — компоненты вектора для фрагмента текста мы будем с помощью нейронной сети, а обучать эту сеть будем с помощью данных, размеченных асессорами. Роль асессора в этой работе — создать обучающую выборку, то есть указать для некоторых пар фрагментов текста, являются ли они близкими по смыслу или.

  1. Книга для учителя подробно описывает цели и задачи обучения, организацию процесса коммуникативного обучения, технологии выполнения основных видов работ, используемых в УМК, а также даёт рекомендации по проведению уроков. Walk around the class and ask your classmates questions about how their grandmothers and grandfathers live.
  2. Обучающиеся должны проанализировать ситуацию, разобраться в сути проблем, предложить возможные решения и выбрать лучшее из них. Проверяемый документ также разбивается на шинглы.
  3. Использование стихов и песен для развития лексических навыков на среднем этапе обучения. Звоните, если нужна срочная помощь с курсовой работой!

Естественно, что чем больше удастся собрать размеченных фрагментов, тем лучше будет работать обученная сеть. Ключевая задача во всей работе — правильно выбрать архитектуру и обучить нейронную сеть.

Наша сеть должна отображать текстовый фрагмент произвольной длины в вектор большой, но фиксированной размерности.

  1. Вы не только познакомитесь с основными грамматическими формами разговорного английского языка, но и сможете успешно ими пользоваться. Автоматического инструмента детектирования заимствований такого рода не существовало.
  2. Данное упражнение для парной работы не предусматривает интерактивного взаимодействия, основная задача учащихся состоит в том, чтобы научиться задавать вопросы. В нашем понимании проект - это творческая деятельность школьника, соответствующая его физиологическим и интеллектуальным возможностям, с учётом требований, предъявляемых государственным стандартом.
  3. Полученная информация записывается в соответствующие колонки.
  4. Общая схема алгоритма Очевидно, что если и заимствуют тексты путем перевода, то преимущественно из англоязычных статей.
  5. Такую запись про каждый вектор можно представить двоичным кодом, обладающим интересным свойством. Способы образования неологизмов в терминологической системе компьютерных технологий современного английского языка Сравнительный анализ применения мультимедийных средств на уроках английского языка в 7-х классах.

При этом она должна учитывать контекст каждого слова и синтаксические особенности текстовых фрагментов. Для решения задач, связанных с какими-либо последовательностями не только текстовыми, но и, например, биологическими существует целый класс сетей, которые называются рекуррентными. Основная идея этой сети состоит в том, чтобы получать вектор последовательности, итеративно добавляя информацию о каждом элементе этой последовательности.

На практике такая модель имеет множество недостатков: Поэтому на основе этой модели было предложено множество более удобных архитектур сетей, которые исправляют эти недостатки.

В нашем алгоритме мы используем архитектуру GRU. Для того, чтобы дипломные работы на английском языке для учителей хорошо работала с разными видами перевода, мы обучали её как на примерах ручного, так и машинного перевода. После каждой итерации мы изучали, на каких фрагментах она ошибалась сильнее. Такие фрагменты мы также давали сети для обучения. Интересно, но использование готовых нейросетевых библиотек, таких как word2vecуспеха не принесло.

Их результаты мы использовали в работе в качестве оценки базового уровня, ниже которого опускаться было. Стоит отметить ещё один немаловажный момент, а именно — размер фрагмента текста, который будет отображаться в точку. Ничто не мешает, например, оперировать с полными текстами, представляя их в виде единого объекта.

Но в этом случае близкими будут только тексты, полностью совпадающие по смыслу. Если же в тексте будет заимствована только какая-то часть, то нейронная сеть расположит дипломные работы на английском языке для учителей далеко, и мы ничего не обнаружим.

Хорошим, хотя и не бесспорным, вариантом является использование предложений. Именно на нём мы решили остановится. Давайте попробуем оценить, какое количество сравнений предложений нужно будет выполнить в типичном случае. Допустим, и проверяемый документ, и документы кандидаты содержат по 100 предложений, что соответствует размеру средней научной статьи. Тогда на сравнение каждого кандидата нам потребуется 10 000 сравнений.

Если кандидатов будет всего 100 на практике из многомиллионного индекса иногда поднимаются и десятки тысяч кандидатовто нам потребуется 1 дипломные работы на английском языке для учителей сравнений расстояний для поиска заимствований всего в одном документе.

А поток проверяемых документов часто переваливает за 300 в минуту. При этом сам по себе расчёт каждого расстояния — тоже не самая простая операция. Чтобы не сравнивать все предложения со всеми, используем предварительный отбор потенциально близких векторов на основе LSH-хэширования. Основная идея этого алгоритма в следующем: Такую запись про каждый вектор можно представить двоичным кодом, обладающим интересным свойством: Таким образом, при правильном подборе параметров алгоритма мы сокращаем количество требуемых попарных сравнений векторов до небольшого числа, которое можно провести за приемлемое время.

Результат проверки виден в личном кабинете: Практическая проверка — неожиданные результаты Итак, алгоритм готов, проведено его обучение на модельных выборках.

Удастся ли нам найти что-то интересное на практике? Мы решили поискать переводные заимствования в крупнейшей электронной библиотеке научных статей eLibrary.

Всего мы проверили около 2,5 млн научных статей на русском языке. В качестве области поиска мы проиндексировали коллекцию англоязычных архивных дипломные работы на английском языке для учителей из фондов elibrary. Общий объем базы источников в боевом эксперименте составил 10 миллионов текстов. Может показаться странным, но 10 миллионов статей — это очень небольшая база. Количество научных текстов на английском языке исчисляется, как минимум, миллиардами.

В результате мы обнаружили более 20 тысяч статей, содержащих переводные заимствования в значительных объемах. Мы пригласили экспертов для детальной проверки выявленных случаев.

VK
OK
MR
GP