Подпишитесь на новости Яндекс Рекламы. ЕС не может сказать заранее, признает ли объединение результаты выборов президента России в марте этого года. Об этом заявил официальный представиль Евросоюза Петер Стано. Но он. Однако, ложная информация в новостях определяется без необходимой точности. Заметим, что «новость» здесь не определяется как нечто новое, оперативно поданное, а как «современный взгляд на действительность» и как «важные для индивида и общества. Баррель WTI забрался выше 102 долларов, Brent — выше 123. Российские площадки не определились.
Определились кандидаты на должность ректора АлтГУ
Попытка применения zero-short classification. Тем более, что как раз появилась первая открытая русскоязычная модель. Идея была проста: вдруг ничего не придется дообучать и модель сама поймет, чего мы от неё хотим. В качестве лейблов мы передавали модели варианты типа «позитивное событие для сущности», «нейтральное событие для сущности», «негативное событие для сущности». Результат модели оказался неудовлетворительным.
Несмотря на неудачную попытку, направление NLI кажется очень перспективным. В будущем мы сделаем свою собственную модель zero-short classification, также обученную на финансовых новостях. Дообучение BERT на новых данных. Для обучения BERT мы подготовили свою асимметричную разметку, придумали как выделять интересующие нас сущности и ужимать текст до 512 токенов.
Важно понимать, что разметка данных достаточно субъективный процесс. Оценки могут зависеть от смысла задачи, а разметчики должны иметь необходимые знания чтобы правильно сделать разметку. Изначально мы отобрали 2,5 тысячи новостей финансового характера и попытались выполнить разметку с привлечением стажеров, но после валидации этой разметки пришлось её выкинуть. У наших случайных разметчиков не было достаточного экономического понимания для правильного восприятия ситуации в новости.
Так, например, большинство из них давали нейтральную оценку введению временной администрации в банке, не понимая, что это действие сопряжено с серьёзными нарушениями банка или процедурой банкротства. В рамках MVP мы разметили 480 новостей силами одного исследователя. Этого набора данных оказалось достаточно для демонстрации работоспособности модели. Как объяснить BERT асимметричность и указать на ключевые сущности?
Унификация сущности Мы размечали одну и ту же новость относительно каждой встреченной сущности в ней. То есть если в тексте упоминаются три компании, то мы получим три примера текста для оценки, где ключевая сущность, к которой относится оценка, выделена специальным образом. На практике хорошо себя показала простая замена ключевой сущности на специальный символ «X». Рассмотрим для наглядности упрощенный пример разметки.
Ведь изначально все бюллетени перемешаны. После того как всё приведено в соответствие — подсчёт голосов. Интрига зарождается с самого начала. Владимир Сипягин и Светлана Орлова шли что называется ноздря в ноздрю. Не мало при подсчёте обнаружено и недействительных бюллетеней. Где-то стоит две галочки, где-то фамилии всех кандидатов перечёркнуты. В итоге… неожиданность! Можно даже сказать — сенсация!
Позже выяснилось что большинство избирателей из Ленинского, Фрунзенского и Октябрьского районов Владимира отдали свои голоса за кандидата Сипягина. Другие территории были за Орлову. Эти цифры означают, что нас ждёт второй тур выборов губернатора. Напомню, такого события в области не было никогда. Выбирать жители региона будут между Орловой и Сипягиным. При условии, если никто из них не снимется.
При согласованном использовании материалов сайта необходима ссылка на ресурс.
Код для вставки видео в блоги и другие ресурсы, размещенный на нашем сайте, можно использовать без согласования. Онлайн-трансляция эфирного потока в сети интернет без согласования строго запрещена.
На каждой присутствовали организаторы лиги: представители областного Молодёжного парламента.
Нет, это настоящая серия мастер-классов публичных выступлений, правил ведения дебатов. Некая мини-школа, в которой преследуется единая цель: научить каждого школьника Псковской области уметь чётко отстаивать свою позицию». Все игры идут по одним правилам: команды из трёх школьников-ораторов получают за пять суток до состязания темы дебатов и должны подготовить аргументы «за» и «против».
Какие именно они будут озвучивать, станет понятно только во время битвы. Причём после выступления участника команды, на него могут посыпаться вопросы от соперников. Я в основном говорил о положительных сторонах, куда можно потратить деньги.
Вы не определились?
Это их личное решение», — цитирует его РИА Новости. В России 60% малых и средних предпринимателей не определились с прогнозами на 2023 год. На Западе определились с российскими выборами. В ЕС и США раскритиковали выборы в России, но осторожны с их непризнанием. Новости Санкт-Петербурга сегодня – это политика, общественные настроения, важные события и мероприятия, новости бизнеса и социальной сферы.
Не определились с выбором
Это их личное решение», — цитирует его РИА Новости. Смотрите онлайн Политтехнолог: мы не определились во многих. Вы можете полагать, что новости помогают определиться, за кого голосовать, но исследования показывают, что даже это неправда: мы гораздо больше подвержены влиянию друзей. Это не новость. @nt_news. Новости рынка, Биржевые новости, новости акций, новости облигаций, лента биржевых новостей. Вестник Кавказа — Все новости. В Кремле не определились с датами визитов Путина в Турцию и Китай.
Более 40% опрошенных одиннадцатиклассников в России не определились с выбором профессии
Утренний обзор Новости компаний и экономики Новости международных рынков Криптоновости и комментарии Нейросети и ИИ. Новости. 18:17. 00:32. Власти определились, что будет с шебекинской многоэтажкой после попадания снаряда.
Лента новостей
Не удалось найти и готовый инструмент для решения нашей задачи. После ряда попыток со словарями тональностей, синтаксическими деревьями, мешками слов и т. Перечислим некоторые подходы, которые мы применяли для этой задачи: 1. Дообучение классификатора на эмбеддингах BERT. Первой была предпринята попытка обойтись без своего датасета. Мы брали сантимент всей новости, автоматически выделяли ключевую или главную сущность в тексте и считали, что оценка относится к этой сущности. Базовый подход: брали от статьи 512 токенов, связанных с интересующей нас сущностью и пропускали через BERT, на полученных эмбеддингах обучали классификатор. Подробнее с этим подходом можно ознакомиться тут. Каждую статью мы разбивали на последовательности из 512 токенов, которые пропускали через BERT. Затем от полученных эмбеддингов брали только первые, соответствующие метке, классификации и собирали их обратно в «единую статью».
Чтобы все статьи получались одинакового размера, применяли padding из пустых векторов и, наконец, подавали на вход LSTM. Если обычный BERT может принимать на вход не более 512 токенов, то такой трюк с разбиением статьи на последовательности позволяет ничего не выбрасывать из новости. Такой подход оказался лучше первого. Хотя обе модели показывали приемлемые результаты на известных датасетах, как только мы начинали брать длинные новости и заменять общие новости финансовыми, все сразу ломалось. Особенные трудности возникали, когда текст был посвящён одновременно нескольким сущностям. Стало очевидно, что главным недостатком открытых датасетов по sentiment analysis является симметричность: то есть оценка всей новости без выделения сущностей внутри неё. Главным выводом для нас стало, что несимметричность не просто важна, а является ключевой частью решения задачи. Следовательно, модель должна уметь выделять сущности и дообучаться этому. Попытка применения zero-short classification.
Тем более, что как раз появилась первая открытая русскоязычная модель. Идея была проста: вдруг ничего не придется дообучать и модель сама поймет, чего мы от неё хотим.
Но потом на Марс полетели автоматические станции и спускаемые аппараты, и каналы оказались причудливыми складками рельефа. Зато по мере улучшения регистрирующей аппаратуры Марс стал показывать другие свои чудеса. Последними из них можно считать обнаружение «жутких пауков в городе инков».
В российском МИДе не исключают, что итогом такого развития событий может стать полная заморозка дипломатических отношений с США. Впрочем, стороны договорились продолжить консультации по вопросам работы загранучреждений, выдачи виз и другим вопросам.
Вместе с тем, по словам Рябкова, разговор был «полезен». По заявлению заместителя госсекретаря США Виктории Нуланд, переговоры в министерстве иностранных дел России были конструктивными. На 13 октября у Нуланд запланированы встречи с замглавы администрации президента России Дмитрием Козаком и помощником президента по международным делам Юрием Ушаковым.
Эксперименты Изначально мы пытались решить задачу с помощью готовых датасетов. Кроме русскоязычного датасета Sentiment Analysis in Russian найти размеченные новости твиты и отзывы не подходят для такой задачи не удалось. Не удалось найти и готовый инструмент для решения нашей задачи. После ряда попыток со словарями тональностей, синтаксическими деревьями, мешками слов и т. Перечислим некоторые подходы, которые мы применяли для этой задачи: 1. Дообучение классификатора на эмбеддингах BERT. Первой была предпринята попытка обойтись без своего датасета.
Мы брали сантимент всей новости, автоматически выделяли ключевую или главную сущность в тексте и считали, что оценка относится к этой сущности. Базовый подход: брали от статьи 512 токенов, связанных с интересующей нас сущностью и пропускали через BERT, на полученных эмбеддингах обучали классификатор. Подробнее с этим подходом можно ознакомиться тут. Каждую статью мы разбивали на последовательности из 512 токенов, которые пропускали через BERT. Затем от полученных эмбеддингов брали только первые, соответствующие метке, классификации и собирали их обратно в «единую статью». Чтобы все статьи получались одинакового размера, применяли padding из пустых векторов и, наконец, подавали на вход LSTM. Если обычный BERT может принимать на вход не более 512 токенов, то такой трюк с разбиением статьи на последовательности позволяет ничего не выбрасывать из новости. Такой подход оказался лучше первого. Хотя обе модели показывали приемлемые результаты на известных датасетах, как только мы начинали брать длинные новости и заменять общие новости финансовыми, все сразу ломалось. Особенные трудности возникали, когда текст был посвящён одновременно нескольким сущностям.
Стало очевидно, что главным недостатком открытых датасетов по sentiment analysis является симметричность: то есть оценка всей новости без выделения сущностей внутри неё. Главным выводом для нас стало, что несимметричность не просто важна, а является ключевой частью решения задачи. Следовательно, модель должна уметь выделять сущности и дообучаться этому. Попытка применения zero-short classification.
Определилась главная тема ПМЭФ-2024
РИА Новости: Агент СБУ Хрестина до покушения на Прозорова ездила в Британию. Победитель определился в результате конкурса, устроенного мэрией. Вы можете полагать, что новости помогают определиться, за кого голосовать, но исследования показывают, что даже это неправда: мы гораздо больше подвержены влиянию друзей.
В Кремле не определились с датами визитов Путина в Турцию и Китай
При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату. Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
Так как журналистика по своей сути привязана к текущим событиям, любой текст должен помимо ответа на вопрос: "Почему мы об этом пишем? Непосредственная актуальность — это актуальность в собственном смысле слова, когда событие только что произошло либо событие произошло давно, но известно о нем стало только сейчас. Латентная актуальность используется при освещении проблем и процессов, которые давно существуют и скорее всего еще долго будут существовать, например наркомания или военная реформа. Написать о них можно было бы неделю, месяц или год назад, а можно будет и через неделю, месяц или год. Чтобы привязать проблему или процесс к текущей ситуации, журналисты ждут, когда в связи с этим кто-то что-то сделает, и используют это действие как информационный повод. Например, о проблеме наркомании можно написать в связи с открытием нового реабилитационного центра для больных наркоманией, а в качестве информационного повода для статьи про военную реформу можно использовать парламентские слушания или научную конференцию на эту тему. Календарная актуальность заключается в использовании в качестве информационного повода какой-то памятной даты, например годовщины рождения, смерти, вступления в должность, начала реформы, совершения теракта.
Календарная актуальность, в отличие от латентной, позволяет написать о проблемах и процессах, не дожидаясь того, чтобы в связи с ними что-то происходило, а также подвести какие-либо промежуточные итоги, что само по себе может явиться темой статьи. Собственная актуальность — журналистика акций. Журналисты сами провоцируют событие, а потом пишут о нем и о реакции на него. Например, редакция газеты может не дожидаться конференции экологов, чтобы написать о проблемах окружающей среды, а на собственные средства организовать исследование воздуха, воды и почвы на содержание вредных веществ, а затем использовать оглашение результатов в качестве информационного повода. Сюда же относится "метод маски" подробнее см. Тогда развитие проблемной ситуации имитируется при помощи слов "все больше", "все чаще", "все опаснее" и т. Использование подобных выражений в начале статьи означает, что у журналиста нет цифр, которые бы подтвердили его вывод, так как если бы журналист такими цифрами располагал, он бы обязательно их упомянул. Хотя из этого вовсе не следует, что журналист не прав, утверждая, что нечто стало "все больше" или происходит "все чаще". Вполне возможно, что это действительно так. При информировании о длящемся событии информационными поводами будут его важнейшие фазы.
Например, при освещении судебного процесса в общем случае достаточно четырех статей. Первая выйдет в день начала судебных слушаний и будет содержать информацию о преступлении и ходе расследования. Вторая появится день спустя с описанием атмосферы вокруг судебного процесса: как ведут себя обвиняемые, пришла ли в суд "группа поддержки", как настроены адвокаты. Третья будет опубликована в день оглашения приговора. Здесь журналист подведет итоги процесса, представит доводы обвинения и адвокатов, сообщит о наиболее примечательных эпизодах судебных слушаний.
Посмотрите на краткосрочные и долгосрочные проблемы. Это поможет вам узнать, сколько вам нужно решить сейчас, и если это одно большое решение или несколько меньших.
Можете ли вы принять решение двигаться вперед, продолжая собирать больше информации? Вам нужно решить все сразу прямо сейчас? Дайте себе крайний срок, если это необходимо. Если календарь имеет значение, дайте себе крайний срок до реального срока, чтобы вы не были на связи. Иногда нам нужен крайний срок, чтобы двигаться вперед, а иногда решение требует этого. В любом случае, выберите дату, когда у вас будет то, что вам нужно для принятия решения. Иногда просмотр всех жизнеспособных вариантов помогает вам понять, что хотя вариант B далек от идеала, он намного лучше, чем варианты A или C.
После того, как вы решите, дайте ему погрузиться в течение дня или двух, прежде чем действовать. Если это важное решение, которое трудно отменить, позвольте вашему решению принять его и посмотреть, как оно выглядит. Это не значит, что вы можете откладывать на потом, но иметь некоторую уверенность в том, что ваше решение все равно покажется правильным позже. Я видел эту работу для людей, когда решал, в какой колледж поступить, оставить ли им работу или обратиться к боссу по поводу его поведения.
Штраф — 30 тысяч рублей за использование одного изображения. Сайт функционирует при финансовой поддержке Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации.
Появился алгоритм, определяющий недостоверные новости в сети
В Чебоксарах определились победители ежегодного Чемпионата по пожарно-спасательному спорту среди профессиональных огнеборцев 25. Девятнадцать команд, прибывших в столицу из муниципальных округов и городов Чувашии, встретились на спортивной площадке Специализированной пожарно-спасательной части. Сотрудники подразделений МЧС России и Чувашской республиканской противопожарной службы соревновались в преодолении стометровой полосы с препятствиями, подъеме по штурмовой лестнице на четвертый этаж учебной башни.
В этой части задачи имеется большой размах для творчества.
Приведем несколько возможных подходов: При помощи синтаксического дерева: используя синтаксический анализатор из библиотеки Natasha, мы строим синтаксическое дерево, у которого в каждом узле находится слово или знак пунктуации; начиная с найденного узла, содержащего сущность, запускаем на дереве «алгоритм закраски»: сначала помечаем узлы дерева на m уровней выше найденного, затем узлы на n уровней ниже уже помеченных m и n — настраиваемые параметры ; все помеченные узлы объединяем в текст, если между узлами имеются пропуски, ставим троеточие. Более простой вариант: брать все предложения, в которых упоминается интересующая нас сущность. В рамках этого подхода мы обучали рассматриваемую далее модель.
В русскоязычных новостях мы активно использовали набор библиотек Natasha в качестве вспомогательного инструмента: для извлечения именованных сущностей и их нормализации; разбиения статей на предложения; извлечение информации из синтаксического дерева для автоматического выделения ключевых именованных сущностей и сокращенного варианта текста. Стоит отметить, что в тексте часто одна и та же сущность может встречаться в виде сокращений, псевдонимов или аббревиатур. Это известная проблема разного написания названий организаций в зависимости от издательства, настроения автора, погоды, дня недели и т.
Кажется, авторы не подозревают, что нам хочется обучать нейронки на их новостях. Для приведения сущностей к единой форме мы используем словарь возможных написаний для каждой сущности и нечеткий поиск с помощью библиотеки FuzzyWuzzy. Это также важно для задачи матчинга новости и базы контрагентов, по которым мы хотим проводить анализ.
Workflow подготовки данных и обучения модели: Для каждой новости: Выделяем сущности и делаем оценку тональности новости относительно каждой; Приводим разные варианты употребления одной сущности к единому виду; Делаем замену ключевой сущности на X; Ужимаем текст исходной новости до 512 токенов относительно X. Workflow подготовки данных и обучения модели Результаты На нашей разметке на тестовой выборке модель продемонстрировала следующие результаты: Accuracy: 0. Качество модели можно улучшить за счет увеличения обучающей выборки и подбора параметров модели.
Стоит отметить, что несмотря на ошибки, модель ошибается в соседние классы, при этом явно не путая негативные и позитивные примеры. На данный момент модель склонна путаться, когда в одном тексте попадаются несколько сущностей с противоположным смыслом: Банк «А» получил прибыль, а банк «Б» — убыток. Также модель ошибается, когда встречается двойной смысл.
Об этом сообщается в пресс-релизе, поступившем в редакцию «Ленты. Для «Ленты» будет нейтральная тональность оценка «0». Workflow использования модели: При использовании обученной модели мы выдаем оценки для нескольких самых важных сущностей в новости.
При этом важность определяется как взвешенное количество упоминаний сущности в тексте новости. Когда она встречается как подлежащее, мы берём её с большим весом.
Без налета чьего-либо мнения?
Не смотрите новости! Все равно, то, что отражено в новостях, правдой не является. Вы поймите: новости и интернет - это не окно в другой мир, даже не зеркало.
Это - вымышленный продукт чужого ума. Не нашла! Интернет забит искусственными дорогими новостями, мнениями, предсказаниями....
И вот Вам пример того, насколько "свободен" интернет: из строки поиска выкинуты все частные видео! Они, конечно, в интернете наверняка есть, но через поисковик Вы их не найдете! Конечно, есть свобода загружать в интернет что угодно, но какой в этом смысл, если твоих видео все равно никто не увидит?
Их остановит поисковик! Вот Вам интернет-свобода, как живая! Люди такие глупые!
Верят всяким новостным каналам. Я тоже могу создать свой собственный новостной канал, и не выходя из дома, освещать события в Украине! Еще и сзади себя такую заставку поставить, что Вы будете думать, что я прямо там нахожусь, в гуще событий!
Единственная проблема - это деньги: на что купить дорогое оборудование? А эти каналы на что-то покупают! На чьи деньги они это покупают?
Явно же, что на деньги тех, кто проплачивает их новости! Зачем тогда Вы их все смотрите?! Некоторые так уже подсели на новости, что не видят разницы между правдивым видео и новостным каналом.
Они думают, если им сменили ведущего и заставку, то новости от этого стали более "объективными" и "независимыми". А им просто в фантик вместо конфетки засусунули пуговицу.
При этом западные политики выражаются хотя и жестко, но довольно осторожно и не спешат объявлять их полностью нелегитимными, как прогнозировали многие. Кто не признал выборы, в какой форме и что из этого следует — в материале RTVI. ЕС: не так однозначно? При этом среди них пока нет никого из стран ЕС. По горячим следам, в понедельник 18 марта, в Брюсселе собрался на заседание Совет ЕС по иностранным делам. В заявлении от имени шефа внешней политики Жозепа Борреля говорится о «неприменимости non-applicability », по мнению Брюсселя, этих выборов к Крыму, Донбассу, Запорожью и Херсону.
Пресс-секретарь Еврокомиссии по вопросам внешней политики и политики безопасности Петер Стано не ответил прямо на вопрос RTVI, действительно ли позицию Брюсселя можно трактовать двойственным образом. Дипломат лишь повторил слова Борреля о том, что Европейский союз «никогда не признает» ни само проведение выборов в регионах, которые Россия объявила своими по итогам референдумов 2014-го и 2022 годов, ни их результаты. Таким образом, призыв Юлии Навальной, выступавшей в Брюсселе перед Советом по иностранным делам вскоре смерти своего мужа Алексея Навального, не признавать выборы в России остался без ответа — по крайней мере, пока. Будут ли в ЕС признавать Владимира Путина переизбранным президентом и как дальше будут строиться отношения с Москвой, Стано также не стал отвечать напрямую. Но о фигуре президента в них нет ни слова. Заявление под названием «Давайте не признаем легитимность Путина как президента» было также принято 18 марта. Мы призываем их прекратить все контакты с Путиным — кроме как в стремлении к миру и в гуманитарных целях, например, в организации обмена пленными», — призвали в ПАСЕ.