Тексты по русскому языку егэ 2018: Тексты 2018 по русскому языку

когда 2 июля 2018 г. — 27 июля 2018

продолжительность 4 недели

кредита 10 EC

комиссия 32767 руб.

В 2018 году Государственный институт русского языка им. А.С. Пушкина предлагает следующие программы Международных летних курсов русского языка:
Программа 1.Начать говорить по-русски (для начинающих).
Вы сможете выучить русский алфавит, научиться читать и писать по-русски, изучать и понимать фонетическую систему русского языка. По окончании программы вы сможете читать и понимать простые тексты, рассказывать о себе, своей семье, своем городе.

Программа 2. Продолжить изучение русского языка (для тех, кто находится на уровне А1 и стремится к дальнейшему развитию).
Если вы выберете эту программу, вы сможете значительно улучшить знания русского языка и русской культуры.В содержание программы входит изучение таких тем, как «Иностранный язык в моей жизни», «Свободное время», «Русские каникулы» и многих других.

Программа 3. «Говори по-русски правильно» (корректирующий курс по грамматике и лексике, уровень А2).
Вы продолжите изучать основные грамматические темы, такие как использование вербальных аспектов, глаголов движения и т. Д. Вы выучите значительное количество новой лексики, которая расширит границы коммуникативных сфер общения в русском языке.

Программа 4.Улучшите свой русский язык (уровень B1).
Программа 5. Свободно говорите по-русски (интенсивная разговорная практика на уровнях B2 и C1).
Программа 6. Деловой русский язык (уровень В1 и выше). Подготовьтесь к сертификационному экзамену по деловому общению на русском языке.

Программа 7. Подготовка к ТРКИ (тест по русскому языку как иностранному).
Подготовьтесь к сертификационному экзамену по повседневному общению на русском языке (уровень А1 и выше).

Программа 8. Русский язык для культурологии (уровень B1 и выше).Курс для студентов культурологии, а также для всех, кто интересуется мировой культурой, литературой, искусством и архитектурой.
Программа 9. Русский язык для дипломатов и студентов, изучающих политологию и социологию (уровень B2 и выше). Курс для дипломатов и студентов, изучающих политологию и международные отношения, а также для всех, кто интересуется современной мировой политикой, геополитикой, деловым этикетом, правилами переговоров и межкультурного общения.
Программа 10.Русский язык для журналистов и студентов СМИ (уровень В1 и выше). Курс для журналистов и студентов СМИ, а также для всех, кто интересуется журналистикой, издательским делом, PR, рекламой и медиа-менеджментом.
Программа 11. Русский язык в международном туризме (уровень В1 и выше). Курс для студентов, изучающих гостиничный и туристический бизнес, а также для работодателей в сфере гостиничного и туристического бизнеса.
Программа 12. Русский язык для студентов-медиков (уровень В1 и выше).
Программа 13. Русский язык для двуязычных. Курс для всех возрастов, направленный на улучшение устной и письменной речи на русском языке.
Программа 14. Русский язык для студентов и специалистов инженерно-технических специальностей (уровень В1 и выше).
Программа 15. NEW! Русский язык для студентов нефтегазового факультета (уровень А2 и выше). Курс развития навыков практического знания русского языка в повседневной и профессиональной сферах общения, ознакомления с терминологической и специальной лексикой нефтегазовой отрасли.
Программа 16. НОВИНКА! Русский язык для гидов (уровень B1 и выше). Курс для студентов, изучающих культуру и международную коммуникацию, которые намерены работать с русскоязычными туристами.
Программа 17. Методика преподавания русского языка как иностранного (курс для учителей).

Информация о комиссии

32767 рублей: Стоимость включает обучение (24 академических часа в неделю). Проживание не включено (1 ночь в общежитии стоит до 356 руб.).

Сможете ли вы обнаружить обманчивый пост в Facebook?

Страница «Сопротивляющихся» существовала более года и описывала себя как «онлайн- и офлайн-феминистский активизм против фашизма», согласно Facebook и исследователям Лаборатории цифровых криминалистических исследований Атлантического совета, которая анализирует дезинформацию в Интернете и работает с Facebook.

Вы, возможно, догадались, что сообщение было с поддельной страницы, если вы внимательно посмотрели на язык: «Девушки устанавливают правила, а вы им следуете.Если не нравится, вы живете . Конец — история ».

Неисправный английский — не верный признак того, что пост является частью операции влияния. Но грамматические ошибки были обычным явлением в русскоязычной рекламе, которую Facebook раскрыл в 2017 году, особенно в неправильном использовании букв «а» и «the», которых нет в русском языке.

Хотя Facebook до сих пор не привязал эту страницу к России, язык, используемый в его сообщениях, и несколько других факторов предполагают связь.Например, российская учетная запись, которую Facebook удалила в 2017 году, была назначена администратором страницы Resisters, хотя «всего на семь минут», — сообщает Facebook. Перед закрытием российский аккаунт также поделился со своими подписчиками событием, созданным на странице Resisters.

А в Твиттере учетная запись с именем «ReSisters» и идентификатором «@resisteszunion» была идентифицирована в этом году как учетная запись, созданная при поддержке Кремля Агентства интернет-исследований.

Самым заметным мероприятием страницы была попытка организовать контрпротест консервативному митингу.10 августа он организовал мероприятие под названием «Нет, объединяй правых 2 — округ Колумбия», чтобы выразить протест против запланированного митинга сторонников превосходства белой расы в Вашингтоне. Страница согласовала с администраторами других страниц Facebook и убедила пятерых из них рассказать о событии своим подписчикам.

Facebook удалил страницу мероприятия перед митингом и проинформировал 3200 пользователей, которые либо проявили интерес к контрпротесту, либо заявили, что будут присутствовать, о подозрительной активности, стоящей за ним.

Автоматическое суммирование текста с использованием алгоритма TextRank

Введение

Text Summarization — одно из тех приложений обработки естественного языка (NLP), которое обязательно окажет огромное влияние на нашу жизнь.В условиях роста цифровых медиа и постоянно растущих публикаций — у кого есть время просматривать статьи / документы / книги целиком, чтобы решить, полезны они или нет? К счастью, эта технология уже здесь.

Вы встречали мобильное приложение в шортах ? Это инновационное новостное приложение, которое преобразует новостные статьи в краткое изложение из 60 слов. Именно об этом мы и узнаем в этой статье — Автоматическое суммирование текста .

Автоматическое суммирование текста — одна из самых сложных и интересных задач в области обработки естественного языка (NLP).Это процесс создания краткого и содержательного резюме текста из нескольких текстовых ресурсов, таких как книги, новостные статьи, сообщения в блогах, исследовательские статьи, электронные письма и твиты.

Спрос на системы автоматического реферирования текста в наши дни резко возрастает благодаря доступности больших объемов текстовых данных.

В этой статье мы исследуем области реферирования текста. Разберемся, как работает алгоритм TextRank, а также реализуем его на Python.Пристегнись, это будет веселая поездка!

Содержание

1. Подходы к обобщению текста
2. Понимание алгоритма TextRank
3. Описание проблемы
4. Реализация алгоритма TextRank
5. Что дальше?

Подходы к обобщению текста

Automatic Text Summarization привлек внимание еще в 1950-х годах. В исследовательской статье, опубликованной Хансом Петером Луном в конце 1950-х годов, под названием «Автоматическое создание литературных рефератов» использовались такие функции, как частота слов и частота фраз, для извлечения важных предложений из текста для целей обобщения.

В другом важном исследовании, проведенном Гарольдом Эдмундсоном в конце 1960-х годов, использовались такие методы, как наличие ключевых слов, слова, используемые в заголовке, появляющемся в тексте, и расположение предложений, для извлечения значимых предложений для резюмирования текста. С тех пор было опубликовано много важных и интересных исследований, посвященных проблеме автоматического реферирования текста.

Резюмирование текста можно условно разделить на две категории — Экстрактивное реферирование и Резюме .

1. Экстрактивное суммирование: Эти методы основаны на извлечении нескольких частей, таких как фразы и предложения, из фрагмента текста и объединении их вместе для создания резюме. Поэтому определение правильных предложений для обобщения имеет первостепенное значение в экстрактивном методе.
2. Abstractive Summarization: Эти методы используют передовые техники НЛП для создания совершенно нового резюме. Некоторые части этого резюме могут даже не появиться в исходном тексте.

В этой статье мы сосредоточимся на методе экстрактивного обобщения .

Понимание алгоритма TextRank

Прежде чем приступить к работе с алгоритмом TextRank, есть еще один алгоритм, с которым мы должны познакомиться — алгоритм PageRank. Фактически, это действительно вдохновило TextRank! PageRank используется в основном для ранжирования веб-страниц в результатах онлайн-поиска. Давайте быстро разберемся с основами этого алгоритма на примере.

Алгоритм PageRank

Источник: http://www.scottbot.net/HIAL/

Предположим, у нас есть 4 веб-страницы — w1, w2, w3 и w4. Эти страницы содержат ссылки, указывающие друг на друга. На некоторых страницах может не быть ссылки — это называется висячими страницами.

• Веб-страница w1 имеет ссылки, ведущие на w2 и w4
• w2 имеет ссылки для w3 и w1
• w4 имеет ссылки только на веб-страницу w1
• w3 не имеет ссылок и, следовательно, будет называться висячей страницей

Чтобы ранжировать эти страницы, нам нужно будет вычислить оценку, которая называется PageRank .Эта оценка — вероятность того, что пользователь посетит эту страницу.

Чтобы определить вероятность перехода пользователей с одной страницы на другую, мы создадим квадратную матрицу M , имеющую n строк и n столбцов, где n — количество веб-страниц.

Каждый элемент этой матрицы обозначает вероятность перехода пользователя с одной веб-страницы на другую. Например, выделенная ниже ячейка содержит вероятность перехода от w1 к w2.

Инициализация вероятностей объясняется в следующих шагах:

1. Вероятность перехода со страницы i на страницу j, то есть M [i] [j], инициализируется значением 1 / (количество уникальных ссылок на веб-странице wi)
2. Если нет связи между страницами i и j, тогда вероятность будет инициализирована с 0
3. Если пользователь попал на зависшую страницу, предполагается, что он с одинаковой вероятностью перейдет на любую страницу.Следовательно, M [i] [j] будет инициализирован с 1 / (количество веб-страниц)

Следовательно, в нашем случае матрица M будет инициализирована следующим образом:

Наконец, значения в этой матрице будут обновляться итеративно, чтобы достичь рейтинга веб-страниц.

Алгоритм TextRank

Давайте разберемся с алгоритмом TextRank, теперь, когда мы получили представление о PageRank. Я перечислил сходства между этими двумя алгоритмами ниже:

• Вместо веб-страниц мы используем предложения
• Сходство между любыми двумя предложениями используется как эквивалент вероятности перехода на веб-страницу
• Оценки сходства хранятся в квадратной матрице, аналогичной матрице M, используемой для PageRank
.

TextRank — это метод извлечения и неконтролируемого реферирования текста. Давайте посмотрим на алгоритм TextRank, которым мы будем следовать:

• Первым шагом будет объединение всего текста, содержащегося в статьях
• Затем разделите текст на отдельные предложения
• На следующем шаге мы найдем векторное представление (вложения слов) для каждого предложения
• Сходства между векторами предложений затем вычисляются и сохраняются в матрице
• Матрица сходства затем преобразуется в граф с предложениями в качестве вершин и оценками сходства в виде ребер для вычисления ранга предложения
• Наконец, определенное количество предложений с самым высоким рейтингом образуют окончательное резюме

Итак, без лишних слов, давайте запустим наши записные книжки Jupyter и начнем писать код!

Примечание. Если вы хотите узнать больше о теории графов, я рекомендую ознакомиться с этой статьей .

Описание проблемы

Как большой любитель тенниса, я всегда стараюсь быть в курсе того, что происходит в спорте, неукоснительно просматривая как можно больше онлайн-новостей о теннисе. Однако это оказалось довольно сложной работой! Ресурсов слишком много, а время — ограничение.

Поэтому я решил разработать систему, которая могла бы подготовить для меня краткое изложение, просматривая несколько статей.Как это сделать? Это то, что я покажу вам в этом руководстве. Мы применим алгоритм TextRank к набору данных извлеченных статей с целью создания красивого и краткого резюме.

Обратите внимание, что это, по сути, задача резюмирования одного домена и нескольких документов, то есть мы возьмем несколько статей в качестве входных и сгенерируем единую сводку по маркеру. Резюмирование текста по нескольким доменам не рассматривается в этой статье, но вы можете попробовать это со своей стороны.

Вы можете скачать набор данных, который мы будем использовать здесь.

Реализация алгоритма TextRank

Итак, без лишних слов, запустите свои Jupyter Notebooks и давайте реализуем то, что мы уже узнали.

Импортировать необходимые библиотеки

Во-первых, импортируйте библиотеки, которые мы будем использовать для решения этой задачи.

 импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать nltk
nltk.download ('punkt') # однократное выполнение
импорт ре 

Чтение данных

Теперь давайте прочитаем наш набор данных.Я предоставил ссылку для загрузки данных в предыдущем разделе (на случай, если вы ее пропустили).

 df = pd.read_csv ("tennis_articles_v4.csv") 

Проверьте данные

Давайте взглянем на данные.

 df.head () 

В нашем наборе данных есть 3 столбца — «article_id», «article_text» и «source». Нас больше всего интересует столбец «article_text», поскольку он содержит текст статей. Давайте напечатаем некоторые значения переменной, чтобы посмотреть, как они выглядят.

 df ['article_text'] [0] 

Выход:

 «У Марии Шараповой практически нет друзей-теннисисток на турнире WTA. Россиянка
нет проблем открыто говорить об этом, и в недавнем интервью она сказала: «Я действительно не
слишком много скрывать какие-либо чувства. Думаю, все знают, что это моя работа здесь. Когда я нахожусь на корте
или когда я играю на корте, я соревнуюсь и хочу обыграть каждого человека, будь то
они в раздевалке или через сеть... 

 df ['article_text'] [1] 

 БАЗЕЛЬ, Швейцария (AP), Роджер Федерер вышел в 14-й швейцарский финал в помещении в своей карьере, победив
седьмой сеяный Даниил Медведев 6: 1, 6: 4 в субботу. В поисках девятого титула на мероприятии в своем родном городе и 99-го
В целом, в воскресенье Федерер сыграет с Мариусом Копилом, занявшим 93-е место. Федерер доминировал над Медведевым, занимающим 20-е место, и
его первый матч-пойнт шанс снова прервать подачу при счете 5-1 ... 

 df ['article_text'] [2] 

 Роджер Федерер сообщил, что организаторы повторно запущенного и сокращенного Кубка Дэвиса дали ему три дня на
решить, будет ли он участвовать в спорном соревновании.Выступая на турнире Swiss Indoors, где он будет
играть в воскресном финале против румынского квалификационного игрока Мариуса Копила, третий номер в мире сказал, что, учитывая
невероятно короткие сроки для принятия решения, он отказался от каких-либо обязательств ... 

Теперь у нас есть 2 варианта: мы можем резюмировать каждую статью отдельно или можем создать единое резюме для всех статей. Для наших целей мы продолжим последнее.

Разделить текст на предложения

Теперь следующий шаг — разбить текст на отдельные предложения.Для этого мы воспользуемся функцией sent_tokenize () библиотеки nltk .

 из nltk.tokenize import sent_tokenize
предложения = []
для s в df ['article_text']:
  предложения.append (sent_tokenize (s))

предложения = [y вместо x в предложениях вместо y в x] # сгладить список 

Выведем несколько элементов списка предложений .

 предложений [: 5] 

Выход:

 [«У Марии Шараповой практически нет друзей-теннисисток на турнире WTA.',
«У российского игрока нет проблем открыто говорить об этом, и в недавнем
в интервью она сказала: «Я особо не скрываю никаких чувств»,
«Думаю, все знают, что это моя работа здесь»,
"Когда я нахожусь на корте или когда я играю на корте,
Я участник соревнований, и я хочу победить каждого человека, независимо от того,
в раздевалке или через Интернет. Так что я не тот, кто заводит разговор о
погода и знаю, что в ближайшие несколько минут я должен пойти и попытаться выиграть теннисный матч.",
«Я довольно конкурентоспособная девушка».] 

Скачать вложения слов в перчатке

Вложения слов GloVe — это векторное представление слов. Эти вложения слов будут использоваться для создания векторов для наших предложений. Мы могли бы также использовать подходы Bag-of-Words или TF-IDF для создания функций для наших предложений, но эти методы игнорируют порядок слов (а количество функций обычно довольно велико).

Мы будем использовать предварительно обученные векторы Wikipedia 2014 + Gigaword 5 GloVe, доступные здесь. Внимание! Размер этих вложений слов составляет 822 МБ.

! Wget http://nlp.stanford.edu/data/glove.6B.zip
! распаковать перчатку * .zip 

Давайте выделим вложения слов или векторы слов.

 # Извлечь векторы слов
word_embeddings = {}
f = open ('glove.6B.100d.txt', кодировка = 'utf-8')
для строки в f:
    значения = line.split ()
    слово = значения [0]
    coefs = np.asarray (значения [1:], dtype = 'float32')
    word_embeddings [слово] = coefs
f.a-zA-Z] "," ")

# сделать алфавиты строчными
clean_sentences = [s.lower () вместо s в clean_sentences] 

Избавьтесь от стоп-слов (часто используемых слов языка — is, am, the, of, in и т. Д.), Присутствующих в предложениях. Если вы не загрузили nltk-stopwords , выполните следующую строку кода:

 nltk.download ('стоп-слова') 

Теперь мы можем импортировать стоп-слова.

 из nltk.corpus импорт стоп-слов
stop_words = стоп-слова.слова ('английский') 

Давайте определим функцию для удаления этих игнорируемых слов из нашего набора данных.

 # функция удаления игнорируемых слов
def remove_stopwords (сен):
sen_new = "" .join ([я вместо я в сен, если я не в стоп-словах])
вернуть sen_new 

 # удалить игнорируемые слова из предложений
clean_sentences = [remove_stopwords (r.split ()) для r в clean_sentences] 

Мы будем использовать clean_sentences для создания векторов предложений в наших данных с помощью векторов слов GloVe.

Векторное представление предложений

 # Извлечь векторы слов
word_embeddings = {}
f = open ('glove.6B.100d.txt', кодировка = 'utf-8')
для строки в f:
    значения = line.split ()
    слово = значения [0]
    coefs = np.asarray (значения [1:], dtype = 'float32')
    word_embeddings [слово] = coefs
f.close () 

А теперь давайте создадим векторы для наших предложений. Сначала мы извлечем векторы (каждый размером 100 элементов) для составляющих слов в предложении, а затем возьмем среднее / среднее значение этих векторов, чтобы получить консолидированный вектор для предложения.

 offer_vectors = []
для i в clean_sentences:
  если len (i)! = 0:
    v = sum ([word_embeddings.get (w, np.zeros ((100,))) для w в i.split ()]) / (len (i.split ()) + 0,001)
  еще:
    v = np.zeros ((100,))
  предложение_vectors.append (v) 

Примечание: Дополнительные рекомендации по предварительной обработке текста вы можете найти в нашем видеокурсе «Обработка естественного языка (NLP) с использованием Python».

Подготовка матрицы сходства

Следующий шаг — найти сходство между предложениями, и мы будем использовать подход косинусного сходства для этой задачи.Давайте создадим пустую матрицу подобия для этой задачи и заполним ее косинусоидальными подобиями предложений.

Давайте сначала определим нулевую матрицу размеров (n * n). Мы инициализируем эту матрицу с помощью оценок косинусного сходства предложений. Здесь n — количество предложений.

 # матрица сходства
sim_mat = np.zeros ([len (предложения), len (предложения)]) 

Мы будем использовать косинусное сходство для вычисления сходства между парой предложений.

 из sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity 

И инициализировать матрицу с оценками косинусного сходства.

 для i в диапазоне (len (предложения)):
  для j в диапазоне (len (предложения)):
    если i! = j:
      sim_mat [i] [j] = cosine_similarity (векторы_предложения [i] .reshape (1,100), векторы_предложения [j] .reshape (1,100)) [0,0] 

Применение алгоритма PageRank

Прежде чем продолжить, давайте преобразуем матрицу подобия sim_mat в граф.Узлы этого графа будут представлять предложения, а края — оценки сходства между предложениями. На этом графике мы применим алгоритм PageRank, чтобы получить рейтинг предложений.

 импортировать networkx как nx

nx_graph = nx.from_numpy_array (sim_mat)
scores = nx.pagerank (nx_graph) 

Извлечение сводки

Наконец, пришло время выделить первые N предложений на основе их рейтинга для генерации итогов.

 ranked_sentences = sorted (((scores [i], s) для i, s в enumerate (предложения)), reverse = True) 

 # Извлечь 10 первых предложений в качестве резюме
для i в диапазоне (10):
  print (rank_sentences [i] [1]) 

 Когда я нахожусь на корте или когда я играю на корте, я соревнуюсь и хочу обыграть каждого человека
будь то в раздевалке или через сеть.Так что я не тот, кто заводит разговор о
погода и знаю, что в ближайшие несколько минут мне нужно пойти и попытаться выиграть теннисный матч.

Крупные игроки считают, что крупное событие в конце ноября в сочетании с событием в январе перед Открытым чемпионатом Австралии по теннису
означают слишком много тенниса и слишком мало отдыха.

Выступая на швейцарском турнире в помещении, где он сыграет в воскресном финале против румынского квалификационного игрока Мариуса.
Копил, третий номер в мире, сказал, что, учитывая невероятно короткие сроки для принятия решения, он отказался от
любое обязательство.«Я чувствовал, что лучшими неделями, в которые я должен был познакомиться с игроками, когда я играл, были недели Кубка Федерации или
Олимпийские недели, не обязательно во время турниров.

В настоящее время на девятом месте Нисикори с победой может сместиться с точностью до 125 очков в турнире из восьми человек.
в Лондоне в следующем месяце.

Он использовал свой первый брейк-пойнт, чтобы закрыть первый сет, прежде чем поднялся со счетом 3: 0 во втором и завершил игру.
выиграть свой первый матч-пойнт.
Испанец дважды обыграл Андерсона во втором, но не получил еще одного шанса на подаче южноафриканца в
окончательный набор.«У нас также сложилось впечатление, что на данном этапе может быть лучше играть матчи, чем тренироваться.

В следующем году в финале 18-24 ноября в Мадриде примут участие 18 стран.
классические домашние и выездные матчи играются четыре раза в год на протяжении десятилетий.

Ранее в этом месяце в Шанхае Федерер заявил, что его шансы сыграть в Кубке Дэвиса практически отсутствуют. 

И поехали! Прекрасное, изящное, краткое и полезное резюме для наших статей.

Что дальше?

Автоматическое суммирование текста — горячая тема для исследований, и в этой статье мы рассмотрели только верхушку айсберга. В дальнейшем мы рассмотрим технику обобщения абстрактного текста, в которой глубокое обучение играет большую роль. Кроме того, мы также можем рассмотреть следующие задачи реферирования:

Конкретная проблема

• Обобщение нескольких доменных текстов
• Обобщение одного документа
• Межъязыковое обобщение текста (исходный текст на одном языке и резюме на другом языке)

Зависит от алгоритма

• Обобщение текста с использованием RNN и LSTM
• Резюмирование текста с использованием обучения с подкреплением
• Резюме текста с использованием генерирующих состязательных сетей (GAN)

Конечные ноты

Я надеюсь, что этот пост помог вам понять концепцию автоматического резюмирования текста.Он имеет множество вариантов использования и породил чрезвычайно успешные приложения. Резюмирование текста — это подход, с которым должны быть знакомы все энтузиасты НЛП, будь то для использования в вашем бизнесе или просто для ваших собственных знаний.

Я постараюсь осветить технику резюмирования абстрактного текста, используя передовые методы, в будущей статье. Между тем, не стесняйтесь использовать раздел комментариев ниже, чтобы сообщить мне свои мысли или задать любые вопросы, которые могут у вас возникнуть по этой статье.

Пожалуйста, найдите код в этом репозитории GitHub.

Понимание речи на слух

Тестирование и оценка чтения и понимания на слух создают множество проблем, поскольку они являются внутренними процессами, и их оценка требует образцов внешнего поведения. Это может произойти из-за явного вербального поведения (говорение и письмо) и / или невербального поведения. Слушание и чтение — тоже очень сложные процессы. Следовательно, создание задач, которые выявляют соответствующие доказательства понимания, является сложной задачей.

С точки зрения эволюции речь предшествует письму. Во всех сообществах есть речь, но даже сейчас не во всех языках есть письменность, которая возникла всего несколько тысяч лет назад. У устной и письменной речи схожие функции, но письмо как новая культурная технология (создание текстов) оказала мощное влияние на познание, общение, обучение, общественное и культурное развитие. Архетип человеческого общения — устное общение лицом к лицу. Достижения в области информационных технологий сузили изначальное фундаментальное расстояние между письменным и устным общением, позволив письму имитировать во многих отношениях устное общение лицом к лицу.

При личном устном общении понимание на слух тесно связано с речью. Хотя аудирование и понимание прочитанного имеют ряд общих черт, аудирование создает определенные проблемы, которые, возможно, затрудняют оценку аудирования, чем понимание прочитанного.

За последние пятьдесят лет было представлено несколько таксономий аудирования, в которых перечислено различное количество способностей (10–35), участвующих в понимании речи на слух. Они указывают на то, что необходимо обращать внимание на роль устного вводимого текста (типы текста), слушателя (навыки и ресурсы знаний), контекста (области использования языка) и целей слушания.

Один из вопросов при оценке понимания на слух заключается в том, следует ли оценивать его как часть интерактивного интервью / обсуждения, путем прослушивания или просмотра записи. Другие аспекты ввода, которые следует учитывать, — это, например, длина, скорость, время прослушивания, тип используемого языка (например, тип текста, акцент…).

Поскольку понимание на слух часто оценивается с помощью заданий с использованием вопросов и других типов заданий, важно знать, что сложность заданий варьируется, и ею можно целенаправленно управлять, изменяя характеристики текста и характеристики задания.

Для более подробного обсуждения вопросов, связанных с тестированием / оценкой понимания речи на слух, которые необходимо учитывать в каждом конкретном контексте, см. Справочный документ.

Выборы в Латвии для проверки антироссийской решимости

Йохан Аландер, Гедертс Гелзис

РИГА (Рейтер) — Латвийцы собираются проголосовать в субботу на парламентских выборах, на которых рост партии, выступающей против истеблишмента, станет проверкой давних позиций Риги. роль одного из бастионов Запада против России.

Латвия, член Европейского Союза и НАТО, имеет общую границу с Россией на 270 километров (167 миль), что делает ее государством на передовой во все более враждебных отношениях между Западом и президентом Владимиром Путиным.

В настоящее время НАТО имеет более 1000 военнослужащих, дислоцированных в двухмиллионной балтийской стране, и даже возможность незначительного сдвига в лояльности Латвии вызовет беспокойство как в Брюсселе, так и в Вашингтоне.

Основные партии Латвии решительно удерживают пророссийских политиков от власти, поскольку они стремились к еще более тесным связям с Западом.На последних выборах партия «Гармония», основная поддержка которой принадлежит русскому меньшинству в Латвии, получила большинство мест, но была исключена из власти, когда другие партии отказались включать ее в какую-либо сделку из-за ее связей с Россией.

Но популистская партия KPV LV и ее лидер Артусс Кайминьш, популярность которого резко возросла, когда он выступал против коррумпированных политиков, разошлись по поводу того, не станет ли он исключать такую ​​сделку.

«Мы на распутье. Либо мы сформируем новое правительство, либо они его создадут », — заявил премьер-министр Марис Кучинскис из партии« Союз зеленых и фермеров ».

Правящий альянс КПВ-Гармония означал бы «довольно радикальное изменение позиции Латвии по отношению к Европейскому Союзу и нашим вопросам безопасности, что, на мой взгляд, очень опасно», — сказал он.

Консервативная правительственная коалиция Кучинскиса, похоже, не дотягивает до большинства. Последние опросы показывают, что самой большой партией останется «Гармония», за ней следуют Союз зеленых и фермеров и KPV LV Кайминса.

«Гармония», которая в настоящее время занимает 24 из 100 мест в парламенте, недавно переименовала себя в социал-демократическую партию западного типа, заявив, что она привержена Европейскому союзу и НАТО.

Но официальное соглашение о сотрудничестве с путинской партией «Единая Россия» было прекращено только в прошлом году, что вызывает опасения, что ее трансформация носит лишь поверхностный характер.

Россия может использовать гармонию для влияния на дела ЕС, сказал Андис Кудорс, исполнительный директор Центра исследований восточноевропейской политики.

«Это (Гармония) как своего рода троянский конь в [Европейском] Союзе, когда мы говорим об общей внешней политике Европейского Союза в отношении России».

КПВ поддерживает членство в ЕС и НАТО, но ее расплывчатая предвыборная программа заставила многих задуматься, что может случиться, если она придет к власти.

Кайминс, отклонивший несколько запросов Reuters об интервью, заявил, что готов работать с Harmony, если он осуждает роль России в конфликте на востоке Украины и откажется от требований о преподавании русского языка в латышских школах.

Harmony не исключает сотрудничества с какой-либо партией и заявила, что избирателей КПВ нужно уважать.