Как определить металл в задаче


Задачи на определение металла

Тренировочные задания к теме

 «Щелочные и щелочноземельные металлы»

 

Щелочные металлы (Іа группа) -  Li  Na  K  Rb Cs  Fr – Валентность I  -   R2O        ROH

Щелочноземельные металлы (ІІа группа)-  Mg Ca Sr Ba Ra - Валентность IІ  -   RO        R(OH)2

 

1.Щелочной металл образует оксид , молярная масса которого равна 30 г/моль. Определите металл

2.Оксид металла   ІІа группы имеет молярную массу 40 г/моль.  Определите металл

3.Гидроксид металла   Іа группы имеет молярную массу 40 г/моль.  Определите металл

4.Щелочноземельный металл образует гидроксид , молярная масса которого равна 74 г/моль. Определите металл

5.Молярная масса хлорида щелочноземельного металла равна 95 г/моль. Определите металл

6.Сульфид щелочного металла  имеет молярную массу 110 г/моль. Определите металл.

7.Сульфат двухвалентного металла имеет молярную массу 233 г/моль. Определите металл.

8.Одновалентный металл массой 2,34 г вытесняет из хлоридной кислоты 0,672 л водорода. Определите металл.

9.Оксид щелочноземельного металла массой 16,8 г в реакции с углекислым газом образует 30 г соли. Определите металл.

10.Гидроксид двухвалентного металла  массой 23,2 г растворяется в нитратной кислоте, образуя соль  и воду, массой 7,2 г. Определите металл.

11.Щелочной металл массой 1,4 г в реакции с водой образует основание  массой 4,8 г . Определите металл

scala - Как определить новый параметр и установить его значение для задачи?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

Расширенный метод определения задач в фабрике

Одна из лучших особенностей Fabric - ее простота. Например, чтобы выполнить команду на удаленном хосте, просто определите задачу:

 @task def simple (): "" " показать uname -a "" " запустить ('uname -a') 

Затем вызовите его с помощью потрясающей команды.

 $ fab simple [по умолчанию] Выполнение задачи "простое" [по умолчанию] запустить: uname -a [по умолчанию] out: Linux fabric-sample 3.2.0-23-generic # 36-Ubuntu SMP Вт, 10 апреля 20:39:51 UTC 2012 x86_64 x86_64 x86_64 GNU / Linux [по умолчанию] выход: 

Когда я начал использовать Fabric, его простота простого перечисления команд помогла мне легко переносить сценарии оболочки или руководства по процедурам, которые я раньше писал.

В дополнение к методу определения задачи с помощью декоратора задачи, документ также предоставляет метод использования подклассов задач. Возьмем пример из документа. Если вы определяете подкласс:

 класс MyTask (Задача): name = "развернуть" def run (self, environment, domain = "что угодно.com "): запустить ("git clone foo") sudo ("перезапуск службы apache2") instance = MyTask () 

Эквивалентен ниже определенному с помощью декоратора.

 @task def deploy (environment, domain = "something.com"): запустить ("git clone foo") sudo ("перезапуск службы apache2") 

Внутренне декоратор задач также создает подкласс Task под названием WrappedCallableTask. Если вы просто посмотрите на приведенный выше пример, метод декоратора кажется короче и проще.Однако метод подкласса будет полезен, если вы захотите:

  • совместно использовать задачу в нескольких службах
  • создать ряд запрограммированных задач
  • эффективно переключаться между средами

Давайте посмотрим, как работают эти функции.

Совместное использование задач в нескольких службах

При совместном использовании промежуточного программного обеспечения или каркасов приложений в группе вы часто можете захотеть использовать задачу, используемую для одной службы в других службах. В Nulab мы работаем с четырьмя сервисами: Backlog, Cacoo, Typetalk и Nulab Account, и есть некоторые задачи, которые мы хотим разделить с этими сервисами.

В таких случаях вы можете создать библиотеку с определенными классами задач.

 класс DeployTask (Задача): "" " развернуть приложение "" " имя = 'развернуть' def run (self, * args, ** kwargs): выполнить ('tomcat7_stop') self.pre_deploy () напечатать желтый («развернуть») self.post_deploy () выполнить ('tomcat7_start') def pre_deploy (сам): проходят def post_deploy (сам): пройти 

Затем в каждой службе определите задачу следующим образом:

 deploy = DeployTask () 

Вы сможете повторить задание, не копируя и вставляя его.Если одна служба имеет определенную обработку, вы можете избежать написания дубликатов, просто расширив класс.

 класс CleanAndDeployTask (DeployTask): "" " очистить рабочий каталог перед развертыванием "" " def pre_deploy (сам): напечатать желтый ('очистить / var / lib / tomcat7 / work /') sudo ('rm -fr / var / lib / tomcat7 / работа / *') развертывание = CleanAndDeployTask () 

Это преимущество объектно-ориентированного программирования.

fabfile запутывается с задачами запуска / остановки

Одно из основных применений Fabric - запуск, остановка и перезапуск промежуточного программного обеспечения.Эти задачи просты, но иногда они могут усложнить файл, если их слишком много, например

 @task def nginx_stop (): "" " остановить nginx "" " sudo ('остановка службы nginx') @task def nginx_start (): "" " запустить nginx "" " sudo ('запуск службы nginx') @task def nginx_restart (): "" " перезапустить nginx "" " sudo ('перезапуск службы nginx') 

В этом примере определены только три задачи.Однако, если у вас также есть другие типы промежуточного программного обеспечения, такие как memcached и tomcat, fabfile будет запутываться с рядом аналогичных задач. В результате вы можете случайно перезаписать задачу или забыть скопировать и вставить ее при добавлении новой задачи.

В таком случае вы можете использовать служебный метод, который автоматически создает задачи. В следующем примере функция-оболочка для создания класса Task получается путем вызова декоратора задачи как функции.

 класс Услуга (объект): def __init __ (я, имя): я.name = имя def start (self): sudo ('service% s start'% self.name) def stop (self): sudo ('service% s stop'% self.name) def перезапуск (сам): sudo ('перезапуск службы% s'% self.name) def get_methods (сам): return [self.start, self.stop, self.restart] def create_tasks (имя, пространство имен): service = Сервис (имя) для f в service.get_methods (): fname = f.__название__ # описание задания f .__ func __.__ doc__ = 'service% s% s'% (имя, имя) # название задачи task_name = '% s_% s'% (имя, имя) # вызываем декоратор задачи как функцию для генерации WrappedCallableTask оболочка = задача (имя = имя_задачи) rand = '% d'% (time.time () * 100000) пространство имен ['задача_% s_% s'% (имя_задачи, rand)] = оболочка (f) 

Теперь вы можете просто вызвать метод create_tasks следующим образом, и задачи остановки / запуска / перезапуска будут сгенерированы автоматически.

 create_tasks ('nginx', глобальные переменные ()) create_tasks ('postgresql', глобальные переменные ()) create_tasks ('tomcat7', глобальные объекты ()) 

Теперь они распознаются как задачи.

 $ fab -l Доступные команды: nginx_restart сервис nginx перезапуск nginx_start запуск службы nginx служба nginx_stop остановка nginx postgresql_restart перезапуск службы postgresql postgresql_start служба postgresql start postgresql_stop служба postgresql stop tomcat7_restart служба перезапуска tomcat7 tomcat7_start запуск службы tomcat7 tomcat7_stop служба tomcat7 stop 

Задачи переключения для каждой среды

Часто в одной службе можно использовать несколько сред, например производственную и промежуточную.В таких случаях обычно используется следующая методика.

 $ fab switch: производство sometask 

Как показано выше, сначала вызывается задача переключения среды, а затем следует задача, которую вы действительно хотите выполнить. В задаче «переключение» вы можете изменить значения среды, такие как имена хостов, определенные в env.roles, или другие переменные, такие как регион AWS, которые вы установили для своих собственных целей.

Если операции, выполняемые в «sometask», одинаковы в обеих средах, вы, вероятно, не столкнетесь с какими-либо трудностями.Если есть разница в операциях между промежуточной и производственной средами, вы обычно можете использовать «условие если» для переключения таких операций.

 @task def sometask (): если env.run_environment == 'production': production_run () еще: stage_run () 

Однако наличие аналогичной обработки в каждой задаче сделает программу сложной и трудной для чтения, если:

  • есть много задач, требующих переключения для каждой среды, или
  • , вы хотите всегда выполнять одну и ту же операцию в определенных средах.

Если вы создадите FactoryTask, чтобы обернуть вызов функции, у вас будет преимущество:

  • не писать «если-условие» во всех задачах
  • собирает все операции, которые часто используются в конкретной среде FactoryTask.
 класс FactoryTask (Задача): def __init __ (self, runners, desc = None, * args, ** kwargs): super (FactoryTask, self) .__ init __ (* args, ** kwargs) self.runners = бегуны если desc не None: я.__doc__ = desc def run (self, * args, ** kwargs): если run_environment не входит в env: напечатать красный ('эта задача должна выполняться в некоторой среде') возвращение runner = self.runners.get (env.run_environment) если бегун отсутствует: напечатать красный ('% s не поддерживается этой задачей'% env.run_environment) еще: печать желтым ('запустить% s в среде% s'% (self.name, env.run_environment)) # войти в производственную среду если env.run_environment == 'production': args_str = ','. join ('{}: {}'. format (* k) для k в enumerate (args)) kwargs_str = ','. join ('{}: {}'. format (* k) для k в kwargs.items ()) с настройками (hide ('running'), warn_only = True): run ('logger -t fabric% s args: [% s] kwargs: [% s]'% (self.name, args_str, kwargs_str)) бегун (* args, ** kwargs) def prod_run (a, b): напечатайте '% s% s'% (a, b) def stage_run (a): напечатать "% s"% a @task переключатель def (production = None): "" " переключить задачу "" " окр.run_environment = 'production', если производство не является ни одним другим 'этапом' show_args = FactoryTask ({'production': prod_run, 'stage': stage_run}, 'show args', name = 'show_args') 
.

Чтобы позвонить по вышеуказанному номеру:

 # Для постановочной среды $ fab переключатель show_args: a = '1' # Для производственной среды Переключатель $ fab: production show_args: a = '1', b = '2' 

В этом случае, чтобы проиллюстрировать разницу, я использовал разные аргументы для производства и постановки и оставил журнал выполнения с регистратором для производства.

Как упоминалось ранее, метод создания подкласса Task позволит вам упростить понимание программы без ее копирования и вставки, что делает ее удобной для:

  • совместно использовать задачу в нескольких службах,
  • создать ряд запрограммированных задач
  • эффективно переключается между средами.

Все образцы кодов, представленные в этом посте, доступны по адресу:

Все задачи, представленные в этом посте, могут быть выполнены после установки необходимых инструментов (Vagrant, Ansible и Fabric), перечисленных в приведенной выше ссылке, и выполнения следующих команд.Попробуйте их и убедитесь сами!

 $ git clone https://github.com/nulab/fabric-sample.git $ CD образец ткани $ бродяга $ vagrant ssh-config> ssh.config 

Еще одно преимущество Fabric - это способность выполнять эти расширенные функции, несмотря на ее простоту. Приятно иметь такие инструменты, как Vagrant и Ansible, которые позволяют нам легко совместно использовать среду тестирования для такого рода инструментов.

Сотрудничайте и воплощайте свои проекты в жизнь с помощью Backlog

Нулаб Нулаб является членом Nulab, создателя Backlog.

.

Как определить процессы для вашей команды (и на самом деле довести дело до конца)

«Если вы всегда будете делать то, что делали всегда, вы всегда получите то, что всегда получали». ~ Неизвестно

Хотя есть некоторые разногласия относительно того, кому следует приписать эту впечатляющую цитату (источники варьируются от Генри Форда до Тони Роббинса), нельзя отрицать, что это сообщение имеет определенный вес. Однако слишком часто лидеры и менеджеры инструктируют свои команды придерживаться одного и того же устаревшего процесса, ожидая при этом разных результатов.

Рабочие процессы - это клей, который скрепляет вещи и гарантирует, что задачи будут выполняться систематически, организованно и с минимальным количеством упавших мячей.

Но вот одна особенность ваших процессов: они не должны управляться с мышлением «установил и забыл». Вам необходимо постоянно их оценивать, чтобы определять, что не работает, а затем использовать эту информацию для создания более идеальных систем для своей команды. Потому что изменения - единственное, что постоянно в вашей команде, и ваши процессы должны это отражать.

Как вы определяете рабочие процессы своей команды и затем соответствующим образом настраиваете их? Вот все, что вам нужно знать:

Что такое рабочие процессы?

В глоссарии Болдриджа поясняется, что «Термин« рабочие процессы »относится к вашим наиболее важным внутренним процессам создания стоимости. Это процессы, в которых задействована большая часть персонала вашей организации и которые создают ценность для клиентов, заинтересованных сторон и акционеров ».

Если вы хотите свести это к более прямому определению: ваши рабочие процессы - это стандартные способы выполнения важных задач .

Будь то составление конкретного отчета или запуск совершенно нового продукта, обычно существует систематизированный поток информации и стандартный набор задач, которые необходимо выполнить вашей команде.

Почему эти процессы важны? Они держат вашу команду на одном уровне, а также гарантируют, что каждый имеет четкое представление о том, что нужно сделать, и где их часть вписывается в общую головоломку.

«Чтобы помочь командам выполнять конкретные задачи, им необходимо оперативное руководство.То есть им нужна какая-то вещь или какой-то человек, который точно скажет им, что и когда делать, - объясняет Уоттс С. Хамфри в своей статье для Института программной инженерии Университета Карнеги-Меллона. Он содержит простое и краткое описание шагов, необходимых для выполнения этой конкретной работы ».

Однако процессы не предназначены для стагнации - они должны меняться по мере изменения вашей команды, целей и ресурсов. А корректировка рабочих процессов начинается с определения ваших текущих.

Как определить ваш текущий рабочий процесс

Некоторые люди считают, что определение того, как дела идут в настоящее время, - простая задача. Однако вы можете быть удивлены тем, сколько всего не сказано (и не задокументировано), особенно когда у вас есть давние члены команды, которые просто знают, что нужно позаботиться об определенных вещах, независимо от того, были ли они проинструктированы или нет.

Итак, чтобы привлечь внимание к текущим процессам, потребуется немного поработать. Вот как это сделать:

1.Зарегистрируйте свою команду

Enlist your team in identifying every last process

Ваша основная цель - получить всестороннее представление о том, как задачи и информация проходят через вашу команду, а не просто общий общий обзор с того места, где вы сидите. Это означает, что вам нужно тесно сотрудничать со своей командой, чтобы по-настоящему понять, как они работают. В конце концов, именно они находятся в окопах и фактически по колено в ваших процессах изо дня в день.

«Начните с известного бизнес-процесса, такого как« Мы собираем деньги с наших клиентов, а затем оплачиваем счета », - говорит Уилл Бахман, соучредитель Umbrex и эксперт по операциям, прошедший обучение в McKinsey.«Затем спросите человека, который собирает деньги:« Проведите меня через вашу часть процесса, шаг за шагом ». Как только человек упоминает какую-то информацию, которую он получает от кого-то другого, спросите:« Как вы получаете эту информацию? От кого вы это получаете? »

Затем вы подойдете к упомянутому человеку и повторите тот же вопрос. «Продолжайте прослеживать цепочку вплоть до продавца, который изначально продал продукт, - говорит Бахман.

Этот подход кажется до боли простым.Но вы будете удивлены, узнав, как много менеджеров не используют идеи своей команды перед тем, как приступить к новому процессу. Найдите время, чтобы поиграть в эту игру с тегами - она ​​обязательно поможет вам глубже погрузиться в ваши текущие процессы.

2. Постройте блок-схему

Используя информацию, которую вы обнаружите на этом первом этапе, создайте визуальное представление процесса, которое поможет вам.

«Начните с простой блок-схемы», - объясняет Илен Маркус, основатель и генеральный директор Aligned Workplace.«Это то, как вы организуете и концептуализируете поток, который позволяет вам увидеть несоответствия и установить основу для реализации изменений».

Построение блок-схемы (также известной как отображение бизнес-процессов) становится все более популярным в деловом мире. «Его цель - получить подробное представление о процессе, людях, входах, элементах управления и выходах, а затем потенциально упростить все это, сделать его более эффективным и / или улучшить результаты процесса», - красноречиво объясняется этот пост для LucidChart.

Итак, не бойтесь проявлять творческий подход и буквально растягивать свои процессы. Наличие этого наглядного пособия значительно поможет вам на следующем этапе.

Не уверены в силе визуализации? Посмотрите, что происходит, когда Том Вуек просит людей растянуть процесс приготовления тостов:

3. Выявление проблем

Помните, цель идентификации вашего процесса заключалась не только в том, чтобы определить, как все идет, но и в том, как их можно улучшить. Это означает, что помимо определения процесса вам также необходимо определить, где все может развалиться.

Используя два описанных выше шага, станет намного легче определить вещи, которые упускаются, или есть области, которые идут не по плану.

How To Define Processes for Your Team - business process mapping

Используя наш пример «сбора денег» сверху, вы быстро понимаете, что человек, ответственный за использование этих средств для оплаты счетов, месяц за месяцем изо всех сил пытается получить добро от человека, который получает деньги от клиентов - это препятствие, с которым она постоянно сталкивается, и это действительно замедляет ее.

Задокументируйте эти проблемы (и любые другие, которые возникают!), Чтобы вы могли быть уверены, что решите их при построении нового процесса.

«Документирование и знание того, где они существуют, поможет вам избежать проблемных мест и решить проблемы сотрудников, которые имеют решающее значение при внедрении нового процесса», - добавляет Маркус.

Создание лучшего процесса

Теперь, когда вы понимаете, как выглядит ваш текущий рабочий процесс и какие области можно улучшить, пришло время приступить к следующему шагу: построению рабочего процесса, который будет лучше работать для вашей команды и поможет решить те операционные проблемы, которые являются замедляя процесс.

1. Задайте вопросы

Ask questions about roadblocks and processes

Как и при определении текущих процессов, первым шагом в разработке нового процесса должно быть общение с членами вашей команды.

Поговорите с ними откровенно. Почему возникает это препятствие? Есть ли что-то, что им нужно для того, чтобы хорошо выполнять свою работу, чего они сейчас не получают? Что облегчило бы их работу?

Понимание того, что их беспокоит, , почему они возникают, и как их можно решить, поможет вам разработать и реализовать новый процесс, который действительно решит эти проблемы, вместо того, чтобы накладывать на них пластырь.

2. Создайте новую блок-схему

Когда дело доходит до разработки нового процесса, создание другого визуального представления будет полезным для обеспечения того, чтобы вы рассмотрели все проблемы, которые были выявлены в ходе вашего исследования.

Однако не заставляйте себя думать, что этот процесс должен быть слишком сложным или формальным. Если вы и ваша команда излагаете новый процесс на бумаге в понятной для вас форме, вы на правильном пути.

Когда вы думаете о том, как вы будете создавать новый рабочий процесс, «спроектируйте процесс так, как если бы вы запускали новую организацию с большими ресурсами», - говорит Дэниел Фейман, управляющий директор Build it Backwards.Это поможет вам избавиться от любых ограничивающих убеждений, которые у вас есть при составлении схемы. Вы создадите процесс, который фактически улучшит работу вашей команды.

3. Двигаться назад

Создание совершенно нового процесса может показаться ошеломляющим. Итак, самый разумный способ подойти к этому - действительно работать в обратном направлении.

«Начните с цели или результата процесса и спросите:« Что мы должны делать, чтобы достичь этого результата? »- говорит Майкл Клинган, основатель Claymore Group.«Делайте то же самое для каждого последующего ответа, пока процесс не будет определен. Команда будет разрабатывать процесс от результатов до входов ».

How to define processes for your team - work backwards

Допустим, вы хотите раскрыть процесс создания сообщения в блоге вашей контент-командой. Вместо того, чтобы начинать с самого начала, начните с конечного результата: публикация сообщения. Какой шаг происходит прямо перед этим? Это запланировано. До этого? Оптимизирован для SEO. А до этого? Добавлены изображения.

Продолжайте двигаться в обратном направлении через каждый маленький кусочек головоломки, пока не дойдете до самого начала - когда будет выбрана идея для публикации в блоге.

Когда черновик нового процесса готов, Клинган предлагает его пересмотреть и улучшить, найдя следующие три ситуации:

  • Когда чего-то, что могло или должно происходить, нет.
  • Когда происходит то, чего не должно происходить.
  • Когда вы не знаете, что происходит.

4. Уменьшите объем

Даже после выполнения описанных выше шагов вы все равно можете получить несколько раздутый и слишком сложный процесс.

«Большинство процессов можно выполнить не более чем за шесть шагов, хотя мы знаем, что происходит много движущихся частей и подэтапов», - говорит Маркус.

Вот почему важно попытаться уменьшить объем вашего процесса, чтобы сделать его как можно более оптимальным. «Всегда лучше указывать часы работы на своем веб-сайте, чем разрабатывать очень эффективный процесс предоставления часов работы по телефону», - приводит в качестве примера Бахман.

Совет : ищите области, в которых вы завершаете что-то просто потому, что вы всегда это делали - это могут быть задачи, которые можно полностью исключить.

Подсказка : Не упускайте из виду участки, в которых одна часть процесса может проходить через слишком много рук. Часто чем меньше людей вовлечено в выполнение конкретной задачи, тем лучше.

Совет : Постоянно спрашивайте себя, есть ли способ лучше. Просто потому, что они заканчиваются завершением, не всегда означает, что они были завершены наиболее эффективным и действенным образом. Анализ и обучение - единственный способ улучшить процессы в будущем.

Облегчение перехода: как внедрить новые процессы

Даже несмотря на то, что этот новый процесс разработан, чтобы помочь вашей команде лучше работать при решении проблем, с которыми они постоянно сталкивались, изменения будут сопротивляться. Вы будете испытывать некоторое сопротивление или колебания при внедрении нового и улучшенного процесса.

По этой причине важно, чтобы вы открыто общались с членами вашей команды и вовлекали их в процесс, как указано выше.

Прежде чем внедрять этот новый способ ведения дел, запланируйте встречу с членами команды, на которых этот новый процесс повлияет.Найдите время, чтобы объяснить, почему это изменение было необходимо, убедитесь, что вы затронули те проблемы и болевые точки, которые вы определили, а затем задайте дополнительные вопросы или предложения по новому процессу.

Чем больше людей понимает, почему было внесено изменение и как оно им помогает, тем более сговорчивыми и заинтересованными они будут.

Завершение

Ваши рабочие процессы - это то, как ваша команда добивается результатов. Но их не следует просто устанавливать и забывать, потому что изменения - единственная реальная константа в вашей команде.

Участников уходят, присоединяются новые. Внедряются новые технологии и инструменты, а другие прекращаются. Цели и задачи все время меняются. Неспособность скорректировать и улучшить свои процессы в соответствии с этими изменениями приведет только к разочарованию, дезорганизации и дискуссиям.

Вместо того, чтобы надеяться, что члены вашей команды адаптируются и процессы каким-то образом адаптируются при внесении изменений, вам необходимо проявлять инициативу в управлении изменениями, определяя текущие процессы, а затем создавая новые, которые позволят вашей команде упорядочить и прогнозировать задачи.

Напомним, как это выглядит:

Определение вашего текущего рабочего процесса:
  1. Заручитесь помощью своей команды, чтобы получить всестороннее понимание.
  2. Создайте блок-схему для визуального представления вашего процесса.
  3. Определите проблемы и то, где что-то разваливается в вашем текущем процессе.
Создание лучшего процесса:
  1. Задавайте вопросы, чтобы не только понять, что нужно исправить в новом процессе, но и почему это вообще происходит.
  2. Создайте новую блок-схему, чтобы вы могли видеть карту вашего нового процесса.
  3. Двигаться назад по новому процессу, отслеживая все от вывода до ввода.
  4. Уменьшите объем, чтобы не получить раздутый или слишком сложный процесс.

Используйте эту информацию, чтобы определить свои текущие процессы и внести необходимые корректировки, и ваша команда обязательно будет эффективной, действенной и организованной - независимо от того, что им мешает!


Автор биографии :
Кэт Богаард (@kat_boogaard) - писатель из Среднего Запада, освещающий темы, связанные с карьерой, саморазвитием и внештатной жизнью.Она ведет обозреватель в Inc., пишет для The Muse, является профессиональным писателем для The Everygirl и участвует во всех веб-сайтах.


.

Глубокое 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 проблем 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 эффективность 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 присутствуют в так называемых словосочетаниях существительных, первым шагом в нашем процессе извлечения будет распознавание сущностей, выполняемое встроенными методами библиотеки NLTK (см. Раздел «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 особого класса данных. Первый входной уровень принимает вектор переменной длины, состоящий из описанных выше свойств фраз-кандидатов, которые могут иметь произвольное количество слов.Этот вектор признаков обрабатывается слоем LSTM.

.

Смотрите также