Как научиться структурировать информацию
Урок 3. Структурирование информации
При запоминании большого количества информации нам необходимо ее структурировать. Структурирование информации заключается, во-первых, в делении информации на группы и подгруппы по определенному критерию. Во-вторых, в умении строить логические связи между выделенными группами информации, чтобы структура надежно хранилась в нашей памяти. Структурирование – это создание прочного каркаса, на основе которого будет строиться запоминание всей необходимой информации. В этом уроке вы узнаете принципы, критерии и методы структурирования информации для ее наилучшего запоминания.
Оглавление:
Что такое структурирование?
Структурирование материала - это процесс организации информации для ее запоминания, в результате которого элементы изучаемого материала связываются по смыслу в целостную группу или несколько таких групп. Структурирование можно использовать для запоминания любой информации: больших или малых объемов, текста и цифр, учебного или развлекательного материала. Причем организация материала может происходить как до, так и после процесса получения (или накопления) знаний.
К примеру, возьмем номер телефона, написанный сплошным текстом 89115439080. Чтобы ее запомнить в таком виде нужно будет сильно постараться. Но если номер переписать в другом виде, например, в таком: 8 (911) 543-90-80, то запомнить его не составит большого труда. Поэтому, начиная от простого номера телефона и заканчивая большими учебниками, любая запоминаемая информация нуждается в структурировании.
Принципы структурирования
Главная цель структурирования – упрощение понимания основных элементов, из которых состоит весь массив информации, а также логики взаимосвязанности этих элементов. В результате такого упрощения нам становится удобнее запоминать информацию, строить ассоциативные ряды, применять различные мнемотехники. В соответствии с этой целью можно выделить два ключевых принципа структурирования изучаемой информации:
Первый принцип: информация должна быть поделена на группы и подгруппы в соответствии с определенным значимым для нас критерием.
Второй принцип: выделенные группы должны быть логично связаны, выстроены в необходимом порядке (по важности, по времени, по интенсивности и т.п.).
Также к этим принципам можно добавить еще несколько полезных правил, связанных с построением структурированной информации.
Правило Миллера (7 ± 2)
Эта закономерность «семь плюс-минус два» была обнаружена американским учёным-психологом Джорджем Миллером в результате ряда экспериментов. Она показывает, что кратковременная память человека способна запоминать в среднем: девять двоичных чисел, восемь десятичных чисел, семь букв алфавита или пять односложных слов. Что примерно составляет группу в количестве семи плюс-минус двух элементов.
Это правило уже использовалось в уроке по тренировке внимания, но оно также справедливо и для создания информационной структуры, которая должна храниться в нашей оперативной памяти. Поэтому не рекомендуется создавать количество групп или подгрупп, превышающее 7 элементов.
Эффект края
Эффект края (или краевой эффект) заключается в том, что мы обычно лучше запоминаем информацию в начале и в конце структурного ряда. Этот принцип известен в нашей стране благодаря фильму «17 мгновений весны», где главный герой-разведчик использовал его для того, чтобы переключить внимание собеседника. Однако открыт этот принцип был достаточно давно, а его исследованием занимался немецкий ученый Герман Эббингауз еще в XIX веке. Этот ученый также открыл «кривую забывания», информацию о которой вы найдете в следующем уроке.
Эффект Ресторфф
Эффект Ресторфф — называемый иначе эффект изоляции, эффект человеческой памяти, когда объект, выделяющийся из ряда сходных однородных объектов, запоминается лучше других. Иными словами, запоминается то, что сильно выделяется. Этим эффектом часто пользуются рекламщики для того, чтобы завоевать в вашем сознании хорошую позицию для своего товара. В нашем курсе знание этого эффекта необходимо для того, чтобы при структурировании информации выделялись группы непохожие одна на другую. В случае, когда каждый элемент структуры запоминаемого материала будет ярким и неоднозначным, наша память сможет лучше усвоить весь материал.
Методы структурирования
В процессе изучения человеческой памяти исследователи вывели несколько способов и методик структурирования информации, помогающих сделать процесс запоминания удобнее. Среди таких наиболее известных способов можно выделить методы Цицерона («римская комната») и Тони Бьюзена («карты памяти»).
Метод римской комнаты
Цепочка Цицерона или, как ее еще называют, метод римской комнаты - это достаточно простой и в то же время весьма эффективный метод создания структуры запоминаемого материала. Суть его состоит в том, что запоминаемые объекты надо мысленно расставлять в хорошо знакомой комнате в строго определенном порядке. После этого достаточно вспомнить эту комнату, чтобы воспроизвести необходимую информацию. Именно так и поступал Цицерон при подготовке к своим выступлениям - он прогуливался по своему дому и мысленно размещал ключевые моменты своего выступления в нем. Помимо комнаты можно использовать знакомую улицу, рабочий стол или другие объекты, структура которых вам хорошо известна.
Метод ментальных карт (карт памяти) Бьюзена
Метод ментальных карт, или как его еще называют майндмэппинг (а также диаграмма связей, интеллект карта, карта мыслей или ассоциативная карта) – это способ изображения структуры информации при помощи блок-схемы. Такие ментальные карты часто рекомендуют рисовать психологи или ведущие тренингов для правильной постановки целей или ведения проектов, но в нашем случае ментальные карты полезны именно для структурирования запоминаемой информации.
Для того чтобы построить ментальную карту, необходимо выполнить ряд следующих действий:
- Возьмите материал, который нужно выучить (учебник, статью, таблицу и т.п.), а также белый лист бумаги, ручку и цветные карандаши.
- Изобразите в центре листа любой символ или нарисуйте какую-то картинку, на которой наглядно будет представлено название или содержание всего материала (например, название учебника).
- От этого центрального объекта к краям листа нужно рисовать цепочку связей, которая должна отражать структуру изучаемой информации.
В результате вместо просмотра списков слов или предложений сверху вниз и слева направо (как это бывает в обычных конспектах), вы видите главную идею в центре листа, а затем двигаетесь по ветвям к краям листа в таком порядке, который вам нужен.
Итак, третье правило запоминания:
Создавайте удобную и логичную структуру запоминаемой информации.
Проверьте свои знания
Если вы хотите проверить свои знания по теме данного урока, можете пройти небольшой тест, состоящий из нескольких вопросов. В каждом вопросе правильным может быть только 1 вариант. После выбора вами одного из вариантов, система автоматически переходит к следующему вопросу. На получаемые вами баллы влияет правильность ваших ответов и затраченное на прохождение время. Обратите внимание, что вопросы каждый раз разные, а варианты перемешиваются.
Евгений БуяновДмитрий ГераськинГлубокое обучение для извлечения конкретной информации из неструктурированных текстов | автор: Intuition Engineering
Это первая из серии технических публикаций, связанных с нашей работой над проектом iki, охватывающих некоторые прикладные случаи использования методов машинного обучения и глубокого обучения для решения различных задач обработки естественного языка и понимания.
В этом посте мы займемся проблемой извлечения определенной информации из неструктурированного текста .Нам нужно было извлечь навыки наших пользователей из их биографий (CV), даже если они написаны произвольным образом, например, «развертывали алгоритмы количественной торговли на рабочем сервере».
В этом посте есть демонстрационная страница , проверьте производительность нашей модели в своем резюме.
Лингвистические модели
Современные лингвистические модели (ULMfit, ELMo) используют методы неконтролируемого обучения, такие как создание вложений RNN в большие корпуса текстов, чтобы получить некоторые первичные «знания» языковых структур перед более конкретным этапом контролируемого обучения.В некоторых случаях, наоборот, вам нужна модель, обученная на очень конкретном и небольшом наборе данных. Эти модели практически не знают общих языковых структур и работают только со специальными функциями текста. Классическим примером может служить наивный инструмент анализа настроений для обзоров фильмов или наборов данных новостей - простейшая рабочая модель могла работать только с «хорошими» или «плохими» синонимами прилагательных и некоторыми подчеркиванием присутствия слов. В нашем исследовании мы воспользовались преимуществами обоих подходов.
Обычно, когда анализируется некоторый корпус текстов, мы смотрим на весь словарный запас каждого текста.Популярные методы векторизации текстов, такие как tfidf, word2vec или GloVe , модели используют словарь всего документа для создания его вектора за исключением стоп-слов (таких как статьи, местоимения и другие довольно общие языковые элементы привносящий небольшой семантический смысл в такую процедуру статистического усреднения). Если есть более конкретная задача и у вас есть дополнительная информация о корпусе текстов, вы, вероятно, можете заявить, что одна информация более ценна, чем другая.Например, чтобы выполнить некоторый анализ корпуса рецептов приготовления, было бы важно извлечь классы ингредиентов или названий блюд из текстов. Другой пример - извлечение профессиональных навыков из корпуса резюме. Если бы мы могли векторизовать каждое резюме, связав его с вектором извлеченных навыков, это позволило бы нам, например, выполнять гораздо более успешную кластеризацию отраслевых позиций.
Пример:
CV: Специалист в области данных, практический опыт в машинном обучении, больших данных, разработке, статистике и аналитике.Вместе с моей командой специалистов по обработке данных мы реализовали ансамбли моделей машинного обучения Python, их накопление и разработку функций, продемонстрировав высокую точность в прогнозной аналитике. Создал рекомендательную систему, используя вложения слов Doc2Vec и нейронные сети.
Извлеченные профессиональные навыки: машинное обучение, большие данные, разработка, статистика, аналитика, ансамбли моделей машинного обучения Python, наложение, разработка функций, предиктивная аналитика, Doc2Vec, встраивание слов, нейронные сети.
Шаг 1: Разметка частей речи
Задача извлечения сущностей является частью задач класса интеллектуального анализа текста - извлечение некоторой структурированной информации из неструктурированного текста. Давайте внимательно рассмотрим предлагаемую методологию извлечения сущностей. Поскольку навыки в основном представлены в так называемых словосочетаниях существительных, первым шагом в нашем процессе извлечения будет распознавание сущностей, выполняемое встроенными методами библиотеки NLTK (см. Извлечение информации из текста, книга NLTK, часть 7).Часть метода речевых тегов извлекает словосочетания-существительные (NP) и строит деревья, представляющие отношения между словосочетаниями-существительными и другими частями предложения. В библиотеке NLTK есть ряд инструментов, выполняющих такую декомпозицию фраз.
Книга NLTK, глава 7, рис. 2.2: Пример простого регулярного выражения на основе NP Chunker.Мы можем определить модель как регулярное выражение, дающее декомпозицию предложения (например, мы можем определить фразу как количество прилагательных плюс существительное), или мы можем обучить модель на помеченном количестве текстов из NLTK с извлеченным существительным примеры фраз в них.Этот шаг приводит к получению ряда сущностей, среди которых некоторые являются целевыми навыками, а некоторые нет - помимо навыков, резюме может содержать некоторые другие сущности, такие как места, люди, объекты, организации и т. Д.
Шаг 2: Архитектура глубокого обучения для классификации кандидатов
Следующий шаг - классификация сущностей. Задача здесь довольно проста - отличить навыки от «не навыков». Набор функций, используемых для обучения, составлен с учетом структуры фразы-кандидата и контекста.Очевидно, что для обучения модели нам нужно было создать помеченный обучающий набор, мы сделали это вручную для 1500 извлеченных сущностей, среди которых есть навыки и «не навыки».
Мы никогда не пытались подогнать нашу модель к какому-то конечному набору жестко закодированных навыков, основная идея модели заключалась в изучении семантики навыков в английских резюме и использовании модели для извлечения невидимых навыков.
Вектор каждого слова состоит из таких двоичных функций, как появление чисел или других специальных символов (навыки часто содержат числа и символы: C #, Python3), использование заглавных букв первой буквы или всего слова (SQL).Мы также проверяем, появляется ли слово в словаре английского языка и в некоторых тематических списках, таких как имена, географические названия и т. Д. Окончательная модель, использующая перечисленные функции, показала 74,4% правильных результатов на тестовом наборе объектов. Использование еще одной бинарной функции, описывающей наличие популярных английских префиксов и суффиксов в кандидате, улучшило производительность модели до 77,3% правильных результатов на тестовой выборке. А добавление горячих векторов кодирования частей речи к набору функций моделей увеличило наши результаты до 84.6%.
Надежная семантическая модель встраивания слов не может быть обучена на наборе данных CV, она слишком мала и узка, чтобы смягчить проблему, вам следует использовать встраивание слов, обученных на каком-то другом, действительно большом наборе данных. Мы использовали векторы модели GloVe с 50 измерениями, что улучшило производительность наших моделей до 89,1% правильных результатов на тестовой выборке. Вы можете поиграть с последней моделью в нашей демонстрации , загрузив текст из своего резюме.
Популярные части речевых тегеров (NLTK POS tagger, Stanford POS tagger) часто делают ошибки в задаче тегирования фраз в резюме.Причина в том, что часто в тексте резюме не учитывается грамматика, чтобы выделить опыт и придать ему некоторую структуру (люди начинают предложения с предиката, а не с предмета, иногда фразы не соответствуют грамматической структуре), многие слова являются конкретными терминами или имена. Нам пришлось написать собственный POS-теггер для решения вышеупомянутых проблем.
Классификация выполняется с помощью нейронной сети Keras с тремя входными слоями, каждый из которых предназначен для приема данных особого класса. Первый входной слой принимает вектор переменной длины, состоящий из описанных выше характеристик фраз-кандидатов, которые могут иметь произвольное количество слов.Этот вектор признаков обрабатывается слоем LSTM.
.Мои любимые бесплатные курсы для углубленного изучения структур данных и алгоритмов
by javinpaul
Структуры данных и алгоритмы - одни из самых важных тем для программистов, как для получения работы, так и для успешной работы. Хорошее знание структур данных и алгоритмов - основа написания хорошего кода.
Если вы знакомы с основными структурами данных, например массив, строка, связанный список, дерево, карта и расширенные структуры данных, такие как попытки, и самоуравновешенные деревья, такие как деревья AVL и т. д., вы будете знать, когда использовать какую структуру данных, и вычислить стоимость ЦП и памяти вашего кода.
Даже если вам не нужно писать свой собственный массив, связанный список или хеш-таблицу, поскольку все основные SDK программирования предоставляют их, например Библиотеки JDK или C ++ STL, вам необходимо понять их, чтобы вы могли использовать их в нужном месте.
Использование правильной структуры данных может значительно улучшить производительность алгоритма.
В идеале мы все должны изучать структуры данных и алгоритмы в наших школах и колледжах, но это редко когда-либо рассматривается.Большинство программистов, включая меня, знакомятся только с d
.IELTS Writing - Бесплатные уроки, видео и ресурсы - IELTS Jacky
Бесплатные уроки и практика Тесты
На этой странице, вы найдете все ссылки на все мои уроки письма IELTS. Я собрал их вместе в одном месте, чтобы вы могли легко найти то, что вам нужно.
Сюда входят:
- Примеры вопросов И ответы
У всего есть был создан, чтобы сэкономить ваше время при подготовке к экзамену IELTS Writing.
IELTS Writing Test - Информация и уроки
IELTS Writing Test
Понимать формат и критерии маркировки, знать какие навыки оцениваются и узнайте разницу между академическим и Общие письменные тесты. Подробнее ...
Академический письменный тест
Важная информация, включая важные факты, формат теста и оценку. Кроме того, множество типовых вопросов и типовых ответов.Подробнее ...
Общий письменный тест
Основная информация, которую вам нужно знать, включая важные факты, формат теста и оценку, с примерами вопросов и типовых ответов. Подробнее ...
Советы по написанию IELTS
10 лучших советов, которые помогут вам успешно сдать письменный тест IELTS. Важная информация, которая вам нужна знать, чтобы достичь высокого балла. Подробнее ...
Задача 1 - Академическая
7 типов вопросов
Пошаговые уроки по каждому типу вопросов Задания 1.
Вы найдете Все эти уроки по эссе для Задачи 1 очень похожи по формату. Я сделал это специально, чтобы показать вам, что как только вы поймете структуру эссе для Задачи 1, вы можете легко адаптировать его к любому вопросу, который может возникнуть.
Задача 1 - Общее
Формат письма
Формат, 7 тем, структура письма, формальный и неформальный, критерии оценки и выставления оценок, типовые вопросы.Подробнее ...
Письмо Планирование
Узнайте, как легко спланировать . Простой процесс из 5 шагов и структура букв из 6 частей. Помогите понять вопрос и генерировать идеи. Подробнее ...
Советы по написанию писем
Поймите четыре критерия оценки и знайте, как будет оцениваться ваше письмо. Важная информация для достижения высокого балла. Подробнее ...
Структура письма
Узнайте, как использовать эту easy to Выучите структуру написания письма, чтобы написать письмо с высокими баллами.Включает типовой ответ. Подробнее ...
Общие темы письма
Пошаговые уроки по наиболее распространенным тематикам письма.
Вы найдете все эти уроки похожими по формату. Я сделал это специально, чтобы показать вам, что как только вы поймете структуру письма IELTS, вы сможете легко адаптировать его к любому типу письма.
Задача 2
IELTS Writing Task 2
Формат 5 типы вопросов, 5-шаговая стратегия написания эссе и типовые вопросы.Все ключевая информация, которую вам нужно знать. Подробнее ...
Задача 2 Критерии оценки
Узнайте, как соответствовать критериям оценки в Задаче 2. Посмотрите примеры хороших и плохих ответов и узнайте некоторые распространенные ошибки. избегать. Подробнее ...
5 задач 2 типа эссе
Пошаговые инструкции по планированию и написанию эссе высокого уровня. Образцы ответов и типичных ошибок, которых следует избегать.
IELTS Writing Ebook
Все основные уроки в легко доступной загружаемой электронной книге.
Полная информация…
IELTS Writing Videos
Вы найдете видео всех этих уроков по написанию IELTS на этой странице: IELTS Writing Videos
Вы можете найти эти 4 видео хорошим местом для начала.
Тест IELTS Writing
IELTS Academic Writing Test
IELTS General Writing Test
Советы по написанию IELTS
- Дом ›
- IELTS Writing
- Вернуться к началу
Как структурировать проекты машинного обучения | Адмонд Ли
(Источник)Итак, вы можете спросить: почему остальные главы выше пусты?
Ответ: я все еще читаю книгу. Однозначно скоро дочитаю! 😃
И, честно говоря, после прочтения первых четырех глав книги я уже так много узнал и открыл для себя некоторые полезные техники, которые иначе я бы не понял!
Самое главное, книга не носит технический характер, и каждый раздел содержит только 1-2 страницы.
Спасибо за внимание. Я надеюсь, что мои выводы из этой книги дадут вам краткий обзор книги и того, как вы можете извлечь из нее пользу.
Практичность книги научит вас, как структурировать проекты машинного обучения и заставить ваши модели работать на вас, вашу команду и компанию.
Как всегда, если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, не стесняйтесь оставлять свои отзывы ниже или вы всегда можете связаться со мной через LinkedIn. А пока до встречи в следующем посте! 😄
Об авторе
Адмонд Ли теперь стремится сделать науку о данных доступной для всех.Он помогает компаниям и агентствам цифрового маркетинга достичь рентабельности инвестиций в маркетинг с помощью практических идей с помощью инновационного подхода, основанного на данных.
Обладая опытом в области продвинутой социальной аналитики и машинного обучения, Адмонд стремится преодолеть разрыв между цифровым маркетингом и наукой о данных.
Посетите его веб-сайт , если вы хотите больше узнать об истории Адмонда, услугах по обработке и анализу данных и о том, как он может помочь вам в маркетинге.
Вы можете связаться с ним в LinkedIn, Medium, Twitter и Facebook.
.
