Мти москва официальный сайт: Московский технологический институт официальный сайт

Содержание

Московский Технологический Институт | ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ по низким ценам

Политика конфиденциальности

Ваша конфиденциальность очень важна для нас. Мы хотим, чтобы Ваша работа в Интернет по возможности была максимально приятной и полезной, и Вы совершенно спокойно использовали широчайший спектр информации, инструментов и возможностей, которые предлагает Интернет. Персональные данные, собранные при регистрации (или в любое другое время) преимущественно используется для подготовки Продуктов или Услуг в соответствии с Вашими потребностями. Ваша информация не будет передана или продана третьим сторонам. Однако мы можем частично раскрывать личную информацию в особых случаях, описанных в данной Политике конфиденциальности.

Рамки Политики конфиденциальности

Настоящая Политика конфиденциальности (далее — «Политика») применяется к информации, полученной через данный сайт, иные сайты, виджеты и другие используемые интерактивные средства, на которых есть ссылка на данную Политику (далее — «Сайт») от пользователей Сайта (далее — «Пользователи»).

Нижеследующие правила описывают, как Университет МОИ обращается с любой информацией, относящейся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных) (далее — «Персональные данные»), для целей оказания услуг с использованием Сайта.
Пользователи включают в себя всех физических лиц, которые подключаются к Сайту и используют Сайт.
Пользователи прямо соглашаются на обработку своих Персональных данных, как это описано в настоящей Политике. Обработка означает любое действие (операцию) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с Персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), блокирование, удаление, уничтожение Персональных данных.
Настоящая Политика конфиденциальности действует с 03 марта 2016 г.

Контролирующие и обрабатывающие лица

Пользователи соглашаются с тем, что:
  • Пользуясь Сайтом, и принимая условия использования, опубликованные на Сайте, пользователь заявляет о своем однозначном согласии с обработкой его Персональных данных способами, описанными в настоящей Политике.
  • Обработка Персональных данных Пользователей осуществляется Оператором персональных данных — Университет МОИ (ИНН: 7729152149, ОГРН: 1037700232558).

С какой целью собираются эти данные

Имя используется для обращения лично к вам, а ваш e-mail для отправки вам писем рассылок, новостей тренинга, полезных материалов, коммерческих предложений. Вы можете отказаться от получения писем рассылки и удалить из базы данных свои контактные данные в любой момент, кликнув на ссылку для отписки, присутствующую в каждом письме.

Сбор Персональных данных

При регистрации на Сайте Пользователи подтверждают свое согласие с условиями настоящей Политики и свое согласие на обработку своих Персональных данных в соответствии с условиями настоящей Политики, кроме того они соглашаются на обработку своих Персональных данных на серверах Университета МОИ, расположенных на территории Российской Федерации.
Обработка Персональных данных осуществляется не дольше, чем этого требуют цели обработки Персональных данных, изложенные в настоящей Политике (за исключением случаев, предусмотренных законодательством Российской Федерации). Университет МОИ может обрабатывать следующие Персональные данные:
  • адрес электронной почты и иную контактную информацию;
  • сообщения, направляемые с использованием Сайта, и сообщения, направляемые в Университет МОИ;
  • иную информацию о взаимодействии Пользователя с Сайтом Университета МОИ, результаты сбора статистики посещений Сайта Университета МОИ и общедоступной информации о программах и устройствах, используемых для такового доступа;
  • дополнительную информацию, которую Университет МОИ запрашивает у Пользователей для удостоверения их личности.

Как эти данные используются

На сайте используются куки (Cookies) и данные о посетителях сервиса Google Analytics. При помощи этих данных собирается информация о действиях посетителей на сайте с целью улучшения его содержания, улучшения функциональных возможностей сайта и, как следствие, создания качественного контента и сервисов для посетителей. Вы можете в любой момент изменить настройки своего браузера так, чтобы браузер блокировал все файлы cookie или оповещал об отправке этих файлов. Учтите при этом, что некоторые функции и сервисы не смогут работать должным образом.

Как эти данные защищаются

Для защиты Вашей личной информации мы используем разнообразные административные, управленческие и технические меры безопасности. Наша Компания придерживается различных международных стандартов контроля, направленных на операции с личной информацией, которые включают определенные меры контроля по защите информации, собранной в Интернет. Наших сотрудников обучают понимать и выполнять эти меры контроля, они ознакомлены с нашим Уведомлением о конфиденциальности, нормами и инструкциями. Тем не менее, несмотря на то, что мы стремимся обезопасить Вашу личную информацию, Вы тоже должны принимать меры, чтобы защитить ее. Мы настоятельно рекомендуем Вам принимать все возможные меры предосторожности во время пребывания в Интернете. Организованные нами услуги и веб-сайты предусматривают меры по защите от утечки, несанкционированного использования и изменения информации, которую мы контролируем. Несмотря на то, что мы делаем все возможное, чтобы обеспечить целостность и безопасность своей сети и систем, мы не можем гарантировать, что наши меры безопасности предотвратят незаконный доступ к этой информации хакеров сторонних организаций.

В случае изменения данной политики конфиденциальности вы сможете прочитать об этих изменениях на этой странице или, в особых случаях, получить уведомление на свой e-mail.

Политика в отношении обработки персональных данных.pdf

Московский технологический институт — Учёба.ру

Высшее образование онлайн

Федеральный проект дистанционного образования.

Я б в нефтяники пошел!

Пройди тест, узнай свою будущую профессию и как её получить.

Химия и биотехнологии в РТУ МИРЭА

120 лет опыта подготовки

Международный колледж искусств и коммуникаций

МКИК — современный колледж

Английский язык

Совместно с экспертами Wall Street English мы решили рассказать об английском языке так, чтобы его захотелось выучить.

15 правил безопасного поведения в интернете

Простые, но важные правила безопасного поведения в Сети.

Олимпиады для школьников

Перечень, календарь, уровни, льготы.

Первый экономический

Рассказываем о том, чем живёт и как устроен РЭУ имени Г.В. Плеханова.

Билет в Голландию

Участвуй в конкурсе и выиграй поездку в Голландию на обучение в одной из летних школ Университета Радбауд.

Цифровые герои

Они создают интернет-сервисы, социальные сети, игры и приложения, которыми ежедневно пользуются миллионы людей во всём мире.

Работа будущего

Как новые технологии, научные открытия и инновации изменят ландшафт на рынке труда в ближайшие 20-30 лет

Профессии мечты

Совместно с центром онлайн-обучения Фоксфорд мы решили узнать у школьников, кем они мечтают стать и куда планируют поступать.

Экономическое образование

О том, что собой представляет современная экономика, и какие карьерные перспективы открываются перед будущими экономистами.

Гуманитарная сфера

Разговариваем с экспертами о важности гуманитарного образования и областях его применения на практике.

Молодые инженеры

Инженерные специальности становятся всё более востребованными и перспективными.

Табель о рангах

Что такое гражданская служба, кто такие госслужащие и какое образование является хорошим стартом для будущих чиновников.

Карьера в нефтехимии

Нефтехимия — это инновации, реальное производство продукции, которая есть в каждом доме.

Текстильный институт (МТИ) — Энциклопедия «Москва» 1980

Официальный сайт РиоБет доступен всем

Текстильный институт

МТИ (Малая Калужская, 1), готовит кадры по 13 специальностям. Основан в 1919 как 1-й Московский текстильный техникум, с 1920 — Практический текстильный институт, с 1923 — современное название. В годы Великой Отечественной войны многие его студенты и сотрудники ушли на фронт, 600 человек вступили в народное ополчение, свыше 600 участвовали в строительстве оборонительных соору­жений. Погибшим в войну в главном корпусе института установлена мемориальная доска.

В составе института (1979): факультеты — механико-технологический, химико-технологический, текстильного машиностроения, энергомеханический, инженерно-эксномический, прикладного искусства, по обучению иностранных граждан, 3 факультета повышения квалификации — преподава­телей текстильных вузов, преподавателей техни­кумов, инженерно-технических работников Министерства машиностроения для лёгкой и пищевой промышленности и бытовых приборов СССР, специальный факультет по переподготовке инженерных кадров; вечерний факультет и подготовительное отделение, 5 подготовительных курсов, аспирантура, 44 ка­федры; 11 вычислительных, 2 проблемные и 9 от­раслевых лабораторий, 8 студенческих КБ; телецентр, Музей прикладного искусства (22 тысячи экспонатов). Из 108 договоров о творческом содружестве 21 заключён с текстильными предприятиями Москвы и Московской области (комби­наты «Красная Роза», «Трёхгорная мануфактура», имени Я. М. Свердлова).

В 1978/79 учебном году обучалось около 6 тысяч студентов, работало 670 преподавателей и научных сотрудников, в том числе 58 профессо­ров и докторов наук, 360 доцентов и кан­дидатов наук. Среди них 1 трижды лау­реат Государственной премии СССР, 5 заслуженных деятелей науки и техники РСФСР; 1 народный художник РСФСР; учёные института получают свыше 100 авторских свидетельств и патентов на изо­бретения в год. Деятельность института связана с именами С. М. Липатова, В. В. Линде, Ф. И. Садова, А. И. Макарова, Н. Я. Канарского, З. А. Роговина, В. Е. Гусева, В. А. Усенко, М. В. Корчагина, Ф. В. Антонова и других. За годы существова­ния институт подготовил 27,3 тысяч специали­стов. Издаётся «Сборник научно-исследо­вательских трудов» (с 1927). Награждён орденом Трудового Красного Знамени (1971). Многотиражная газета «Студент-текстильщик» (с 1930). Институт располагает 7  учебными зданиями. В 1974 введён в строй новый учебно-лабораторный комплекс.

Литература: Московский текстильный институт, Москва, 1970.

 



МТИ СДО вход в личный кабинет

МТИ — Московский технологический институт, также известный как МосТех, представляет собой российское негосударственное учебное заведение, обеспечивающее получение высшего образования.

Официальный сайт МТИ

Получение такого образования возможно дистанционно, при этом Вы можете осуществить вход в личный кабинет на официальном сайте вуза. В целом система дистанционного обучения (СДО) призвана обеспечить доступ студентов по всем изучаемым дисциплинам к учебно-методическим ресурсам. Причём такой доступ осуществляется в электронном виде.

МТИ СДО вход в личный кабинет осуществляется с помощью имеющихся логина и пароля. Выполняя вход в систему, Вы можете отметить пункт «Запомнить логин». После ввода необходимых данных достаточно нажать на кнопку «Войти».

Вход в личный кабинет

В случае необходимости можно восстановить утерянный пароль, для чего потребуется перейти по ссылке «Забыли пароль?». Далее понадобится ввести логин или адрес электронной почты для сброса пароля. В том случае если Ваша учётная запись имеется в базе данных, на указанный Вами e-mail будет выслано письмо с инструкциями по восстановлению доступа.

Восстановление пароля

Если уведомление не отображается в списке входящих сообщений, следует проверить папку «Спам». В случае возникновения затруднений, связанных с восстановлением пароля, Вы можете обратиться в Службу поддержки, которая доступна по одноимённой ссылке в правом верхнем углу веб-страницы.

Для обращения в Службу поддержки понадобится заполнить предложенную форму, в которой необходимо указать адрес электронной почты, ИНС, категорию обращения. Здесь же следует указать тему, а также изложить подробности. После заполнения формы достаточно нажать на кнопку «ОК». При необходимости имеется возможность отменить своё обращение.

Обращение в Службу поддержки

Вход в личный кабинет МТИ СДО возможен только по логину и паролю, которые выдаются после зачисления в университет. Как только вход в систему выполнен, пользователю открывается домашняя страница, где представлен ряд вкладок: новости, учебный план, расписание вебинаров, ВКР и ИГА. ВКР — это выпускная квалификационная работа, ИГА — итоговая государственная аттестация.

Личный кабинет

При получении доступа в кабинет студент может обратиться к основному учебному пособию по каждой дисциплине, в качестве которого выступает хрестоматия. Такая хрестоматия состоит из набора модулей. Также студентам открывается доступ к полнотекстовым ресурсам электронной библиотеки вуза. Здесь же становится доступным учебный форум по изучаемой дисциплине. Здесь можно задавать вопросы преподавателям. В числе прочего открывается доступ к факультативным вебинарам, а также форумам, где можно обсуждать вопросы организационного и учёбного характера.

По мере того как проходит изучение модулей хрестоматии конкретной дисциплины, студентам предстоит прохождение промежуточного контроля знаний, который организуется после каждого модуля. Контроль знаний осуществляется в виде тестирования. После того как изучение дисциплины завершается, студенту предстоит выполнение контрольного задания по дисциплине, а также прохождение итогового тестирования.

В целом личный кабинет МТИ СДО — это обеспечение круглосуточного доступа к учебным материалам. Также это возможность контроля знаний студентов удалённо.

Почему следует выбирать дистанционное обучение в МТИ? Московский технологический институт — это качество и доступность, непрерывность обучения, актуальность и технологичность.

Преимущества обучения в МТИ

МТИ — это свыше 20 лет работы и десятки тысяч выпускников, которые стали высокопрофильными специалистами. Обучение в вузе также является доступным: Вы можете подобрать форму обучения, которая окажется подходящей Вашему возрасту, месту проживания, уровню доходов, состоянию здоровья и прочему.

Университет открывает широкие возможности для Вашего развития, обеспечивая непрерывность образования: первое и второе высшее образование, обучение на программах МВА. Обучение в МТИ также является актуальным, так как преподаватели вуза — это эксперты в своей области, использующие передовые технологии и методики.

Отличает обучение в Московском технологичном институте и технологичность, которая заключается в использовании последних достижений в области образовательных технологий.

Личный кабинет — сервис, который доступен не только на сайтах учебных заведений, но и финансово-кредитных организаций. Одним из таковых является личный кабинет Райффайзенбанк — сервис российского коммерческого банка.

МТИ СДО вход в личный кабинет — lms.mti.edu.ru

ВНИИНМ предложил решения для бизнеса в рамках программы по импортозамещению

Эксперты АО «ВНИИНМ» (входит в Топливную компанию Росатома «ТВЭЛ») приняли участие в цикле онлайн-встреч для российских предприятий «Внешнее рационализаторство и импортозамещение в условиях санкций». Мероприятия реализуются в рамках национального проекта «Производительность труда» и развития «точек кипения Hi-Tech» для разработки новых решений для бизнеса в части совершенствования подходов и требований к R&D, рационализаторства науки, создания новых продуктов для производства.

АО «ВНИИНМ», как головной центр Госкорпорации «Росатом» по проблемам материаловедения и технологий ядерного топливного цикла, в рамках встречи сделал ряд предложений по развитию новых бизнесов в рамках импортозамещения в области материаловедения, металлов и сплавов, метрологических измерений, технологии и сырья для аддитивного производства, обратного инжиниринга.

«Мы участвуем в данных мероприятиях, чтобы быть ближе к рынку и слышать своих потенциальных потребителей. Мы обладаем большим количеством компетенций и готовы внедрять новые технологические решения в производство. Наша главная задача состоит в том, чтобы донести до потенциального партнера компетенции ВНИИНМ, а «Точка кипения Hi-Tech» является одним из эффективных инструментов коммуникации с внешним сообществом», – пояснил начальник отдела планирования, исследования и контроля Александр Пономаренко.

В результате цикла встреч российских предприятий в рамках достижение стратегических целей развития промышленной политики государства был сформирован пул из трех потенциальных партнёрств на территории РФ в части развития задачи импортозамещения, подтвердивших свою заинтересованность в совместных разработках с АО «ВНИИНМ». По словам Александра Пономаренко возможности ВНИИНМ в области создания новых материалов и технологий позволяют выполнять важные государственные задачи, стоящие сегодня перед российской промышленностью.

Cisco и Московская школа бизнеса запускают курс MBA iExecutive

МОСКВА 22 декабря 2011 г. – Cisco и Московская школа бизнеса объявили о начале совместной образовательной программы: MBA iExecutive. Программа включает курсы MBA (начальный, профессиональный и промышленный), проводимые школой; двухмесячное обучение Cisco®iExec Enterprise Essentials 3.0, поддерживаемое соответствующими информационными технологиями; и годичный курс английского языка.Набор студентов идет полным ходом.

Совместный проект Cisco и Московской бизнес-школы основан на потребностях современных предпринимателей. Это поможет студентам получить знания и навыки в области управления бизнесом с использованием ИТ. Курсы Cisco iExec Enterprise Essentials 3.0 будут проводиться в режиме дистанционного обучения через Cisco WebEx®. Все учебные материалы переведены на русский язык. Они включают в себя теоретические лекции и практические занятия с местными и международными кейсами.Семинары и мастер-классы проведут преподаватели Московской бизнес-школы, топ-менеджеры бизнеса, ведущие российские и международные эксперты в области высокотехнологичного предпринимательства. Выпускники получат комплект документов: сертификат Cisco, национальный диплом Российской Федерации, а также диплом MBA на английском языке с европейским приложением к диплому.

Ключевые факты / основные моменты

  • На протяжении долгого времени Cisco помогает предпринимателям во всем мире управлять и развивать свой бизнес.Институты предпринимателей Cisco работают в 39 странах. Шесть институтов расположены в России.
  • Летом 2011 года в МТИ открылся Институт Предпринимательства Cisco. Первая группа из 46 студентов прошла обучение по двухмесячной программе Cisco Global Technology Business Program (GTBP), разработанной для малого и среднего бизнеса. Выпускники смогут самостоятельно разрабатывать модели технологических проектов и использовать модели для создания новых компаний.
  • По инициативе местных властей в Новосибирском и Красноярском краях стартовали курсы МВА. В программу входят курсы Института предпринимателей Cisco — GTBP и iExec Enterprise Essentials 3.0. Помимо дистанционного обучения, предлагаемого Московской бизнес-школой, также предлагаются очные занятия и семинары. К концу 2011 года будет выпущена первая группа из 169 студентов (все они были отобраны на конкурсной основе). Выпускники смогут без посторонней помощи разрабатывать и реализовывать бизнес-проекты, принимать стратегические решения, эффективно презентовать стартап-программы инвесторам и проводить реалистичный анализ рисков.

Теги, Ключевые слова: Россия, Cisco, Институт предпринимательства, Основы ИТ

RSS-канал для Cisco: http://newsroom.cisco.com/rss-feeds

Вспомогательные ресурсы:

О Московской Бизнес Школе

Moscow Business School — крупнейшее учебное заведение в России, проводящее обучение для сотрудников компаний, занимающих лидирующие позиции на российском и западном рынках.Moscow Business School – это, прежде всего, команда высококвалифицированных привлекательных профессионалов: администраторов, менеджеров, инструкторов и практиков, которые в процессе обучения не только дают слушателям новые концепции и идеи, но и стимулируют их практическое воплощение. Филиалы Московской бизнес-школы работают во всех крупных регионах России, в других странах СНГ, а также в Чехии и США. Более подробная информация доступна на сайте www.mbschool.ru.

О MTI

МТИ (Московский технологический институт) — высшее учебное заведение, созданное Правительством России и ЮНЕСКО для объединения международных, национальных и региональных усилий в области непрерывного непрерывного технологического образования.Студенты могут выбрать любую из 64 специальностей для получения первого и второго высшего образования, а также магистратуры, бакалавриата, курсов профессиональной переподготовки и повышения квалификации. Филиалы МТИ работают в различных регионах России, в Германии и Чехии. Сайт института: http://mti.edu.ru.

О Cisco

Cisco (NASDAQ: CSCO) — мировой лидер в области сетевых технологий, меняющих способы подключения, общения и совместной работы людей. Информацию о Cisco можно найти по адресу http://www.cisco.com. Для получения текущих новостей посетите веб-сайт http://newsroom.cisco.com. Оборудование Cisco в России поставляется через авторизованных торговых партнеров компанией Cisco Systems International BV, дочерней компанией Cisco Systems, Inc.

.

# # #

Cisco и логотип Cisco являются зарегистрированными товарными знаками или товарными знаками Cisco и/или ее дочерних компаний в США и других странах. Список товарных знаков Cisco можно найти по адресу www.cisco.com/go/trademarks. Все другие товарные знаки, упомянутые в этом документе, являются собственностью их соответствующих владельцев.Использование слова «партнер» не подразумевает партнерских отношений между Cisco и какой-либо другой компанией.

| МТИ Европа

ДЕЙСТВИЕ ПЕРВОЕ

В дореволюционной Москве Сосуществуют два мира : элита и бедняк, состоявшийся и революционный. Юрий Живаго, осиротевший мальчик из некогда могущественной семьи, остается один на свете на похоронах своего распутного, развратного отца. Юрия усыновляют обеспеченные друзья семьи Алексей и Анна Громеко по предложению влиятельного адвоката Виктора Комаровского.Юная дочь его новой семьи Тоня дружит с мальчиком. На другой стороне экономического спектра находится Лара Гишар, которая работает в магазине одежды своей овдовевшей матери. Она вырастает красавицей и попадается на глаза вездесущему Комаровскому, который соблазняет ее после того, как утомляет ее мать. Лара держит их незаконный роман в секрете от своего жениха, Паши Антипова, студента-идеалиста, борющегося за новую Россию. Когда Комаровский угрожает разоблачить свой роман с Ларой, она решает вырваться из его хватки — с пистолетом, который Паша оставил ей на хранение.

Юрий к настоящему времени окончил медицинский институт и подающий надежды поэт, с благодарностью и преданностью помолвленный со своей «дорогой подругой» Тоней. Они женятся в преддверии грядущей войны между царской Россией и Германией. На свадьбе в таунхаусе Громеко Тост Комаровского за молодоженов прерывается, когда неожиданно появляется Лара, стреляет в него и промахивается, попав в магистрата. Когда Юрий перевязывает раненого, он мгновенно завороженно задается вопросом об этой уникально бесстрашной и соблазнительной женщине, которая действует исключительно на основе своих страстей: Кто она?

Несколькими неделями позже, на очередном празднике в таверне, студенты выпивают за своего лидера, Пашу Антипова.Паша записался в царскую армию — не с немцами воевать, а с истинным тираном, царем, и распространять в рядах большевизм. Это Находка , он объявляет о своих прощальных подарках, но истинная Находка — это сама Лара, на которой он женился ранее в тот же день. Наедине позже той ночью, после того, как Паша признается в своей девственности, Лара признается в своем романе со своим соблазнителем Комаровским, Когда Играла Музыка . Его иллюзии разбиты, Паша убегает в ночь, преследуемый Ларой.Вместо Паши она находит Юрия, ожидающего под дождем, чтобы поговорить с ней. Он не смог стереть ее из своей памяти. Но Лара дает ему отпор, и он уходит.

Перед тем, как сесть на поезд для германо-русского фронта, Юрий и Тоня обещают друг другу каждую ночь выделять особое время, чтобы Смотреть на Луну и думать друг о друге. Но как только он оказывается на фронте в качестве армейского врача, луна только освещает бессмысленность войны и его собственную неизвестную причину существования.

Солдаты в окопах молятся перед тем, как командир отряда Гинтс прикажет им Вперед . Паша Антипов снова появляется в строю, сея семена бунта среди наивного молодого солдата Янко, первого в полку, раненого под вражеским огнем.

Ухаживая за ранеными, Доктор Живаго потрясен, узнав, что его новая медсестра-доброволец — не кто иная, как Лара, которая ищет своего пропавшего мужа. Их эмоционально заряженное воссоединение, когда Юрий обнаруживает, что одно из его стихотворений нашло широкую аудиторию, а Лара обнаруживает, что стихотворение посвящено ей, прерывается раненым Янко, который, пошатываясь, вваливается в медицинскую палатку и падает.Они спасают ему жизнь, образуя негласную связь, которая крепнет с каждым месяцем. Наконец приходит известие, что войска восстают против бессмысленной царской войны, отказываясь воевать. Война подходит к концу. Напевая народную песню, медсестры вспоминают своих близких, Дом, где растет сирень . Импровизированный танец сближает Юрия и Лару, прежде чем они быстро расходятся.

Когда солдаты борются за места в поезде, Лара и Юрий узнают, что Янко смертельно ранен.После того, как он умирает у них на руках, Лара обнаруживает в его униформе неотправленное письмо его незадекларированной возлюбленной Катерине. Хотя Янко никогда не говорил о своем сердце, Юрий и Лара, наконец, говорят, Теперь , только для того, чтобы через несколько мгновений разойтись. Она направляется домой в свою уральскую деревню Юрятин, а он возвращается к жене и семье в Москву.

В хаосе отступления русской армии командир Гинтс застрелен Пашей. Он клянется, что больше Кровь на снегу не будет пролито ради бессмысленной войны.Отныне он и завербованные им солдаты будут бороться за права простого человека.

Когда Юрий возвращается домой с войны, Революция захватила Москву, которая теперь описывается как Идеальный мир . Семья Юрия вынуждена жить на чердаке своего некогда роскошного особняка. Его маленький сын Саша, родившийся, когда Юрий был на фронте, отвергает его как чужого. Поэзия Юрия подвергается сомнению комитетом писателей-коммунистов как недостаточно восхваляющая новую власть.Он чудом избегает казни как предателя благодаря заступничеству Комаровского, который теперь работает на партию, но скучает по своему буржуазному прошлому. Плач Комаровского .

Как бывший аристократ и вольнодумный поэт, Москва стала небезопасной для Юрия, а также для его семьи. Больная свекровь Юрия, Анна, вспоминает о заброшенном загородном особняке Крюгеров ее семьи. Юрию это кажется убежищем для побега — пока он не понимает, что недвижимость находится недалеко от деревни Юрятин, куда уехала жить Лара.Юрию не хочется смотреть на нее, опасаясь, что он нарушит свои брачные клятвы так же вероломно, как и его собственный отец. Решение Юрия — заставить замолчать свое сердце ради выживания своей семьи. (Конец первого акта, 1 st окончание)

(Конец первого акта, 2 nd концовка – необязательная дополнительная сцена) Анна умирает. Когда остальные отправляются на поезд, Тоня, Алекс и Юрий вспоминают свою жизнь В этом доме , к которой присоединились другие убегающие семьи.Поезд отправляется, когда Паша ведет своих последователей в новом коммунистическом гимне «Кровь на снегу » (Реприза).

 

ДЕЙСТВИЕ ВТОРОЕ

Половину российского континента в сельскохозяйственных угодьях Урала, женщины и маленькие дети поддерживают рост полей. Все мужчины были призваны в Красную или Белую Армию во время Гражданской войны в России. Одна женщина, Еленка, обезумела от того, что ее мужа утащила одна из армий, и, возможно, он никогда не вернется.Ее утешает Лара, которая уверяет ее, что Он там в ее мыслях, даже когда собственные мысли Лары дрейфуют к Юрию.

Юрий прибыл в район со своей семьей, но его похитили, как только он сошел с поезда. Его привозят в вагонный штаб Стрельникова, командира повстанцев Красной Армии, который является не кем иным, как Пашей с новым именем. Он сочувствует Нет пощады своему пленнику Юрию. Он приравнивает его ко всем привилегированным людям бывшего правящего класса, которых обвиняет в развращении добродетели Лары.Решив выждать время, Паша/Стрельников освобождает Юрия и успокаивает его гнев, стреляя в заключенного.

Поскольку семья находится под наблюдением, сельская местность не является безопасным убежищем, как надеялась Тоня. Ее отец Алексей указывает внуку Саше некогда величественный особняк. Они также больше не могут жить В этом доме (Реприза), а вместо этого проживают в крошечном коттедже смотрителя. Напряженность в семье вынуждает Тоню отправить Юрия в город в библиотеку писать стихи. Сейчас Лара работает в библиотеке, и в тот момент, когда она и Юрий воссоединятся, они должны наконец признать свое влечение.Лара боится, зная, что ее муж Паша/Стрельников наблюдает за ними, но Юрий освобождает их обоих от страха и вины. Комаровский теперь партийный деятель. И он, и Паша/Стрельников продолжают тосковать по Ларе. Тоня понимает, что Юрий сбился с пути. Трое мужчин влюблены в одну женщину, Лару, а две женщины в одного мужчину, Юрия. Когда Любовь находит тебя , ничего не остается делать, как повиноваться.

Предательство своих клятв становится невыносимым для Юрия. Он и Лара соглашаются расстаться, но к настоящему времени ревность Паши/Стрельникова стала настолько сильной, что он приказывает взять Юрия в заложники, чтобы он служил врачом на аванпосте Красной Армии в Сибири.Банду партизан-убийц возглавляет зависимый от опиума Либерий. Для Юрия нет Некуда бежать.

Его отсутствие отправляет встревоженную Тоню в городскую библиотеку, чтобы получить информацию от Лары, но у Лары нет никакой информации, чтобы дать ей. При первой и единственной встрече жены и любовницы Неудивительно для каждого из них, что Юрий любит другого.

Ужасные военные преступления, совершенные в партизанском лагере, вынуждают Юрия преодолеть свою трусость и столкнуться с проблемами дома.В отчаянном бегстве, с ослабевшим сердцем, Юрий сбегает из Сибири, пустыни Пепла и Слез , преследуемый безжалостными похитителями. Он просыпается от лихорадки в заброшенном особняке Крюгера, теперь покрытом льдом, и обнаруживает, что Лара вылечивает его.

Юрий с разбитым сердцем узнает, что Тоне и Саше пришлось бежать из России, чтобы спасти свои жизни от хаоса, охватившего Россию. Он больше никогда не увидит свою жену и сына. Лара утешает его мыслью, что сколько бы дней они ни остались до того, как за ними придет Красная Армия, они смогут существовать вместе так, как им всегда было суждено, как муж и жена, На краю времени .

Бывший соблазнитель Лары, Комаровский, никогда не переставал ее любить. Он приходит и объявляет, что предыдущий защитник Лары, Паша/Стрельников, казнен партией, которая больше не нуждается в его экстремизме. Он привез с собой фальшивые паспорта Лары и Юрия, чтобы сбежать из России. Но Юрий знает, что если его обнаружат с ними, то всех убьют. Он видит, что единственная надежда Лары — пойти с Комаровским одной и оставить Юрия позади. Чтобы спасти Ларе жизнь, Юрий решает солгать ей, что присоединится к ним — и их будущему ребенку.Доверившись Юрию, Лара нехотя соглашается пойти с Коморовским. Сейчас (Реприза) , Лара должна взлететь сама. В тоске одиночества Юрий воссоздает в стихотворении присутствие Лары, а затем погружается в ступор отчаяния. Он просыпается и обнаруживает, что Паша/Стрельников, в конце концов, живой, читает свое стихотворение. Он и Юрий спорят о ценности любви, жизни и революции. Паша тронут стихотворением Юрия и, не в силах жить без Лары и революции, за которую он боролся, чтобы отомстить за ее честь, кончает жизнь самоубийством.Серые бюрократы возвещают новую эпоху. Кровь на снегу (Реприза).

Спустя годы на московском кладбище Лара тайно вернулась в сталинскую Россию из Парижа, где жила с Юрием и его дочерью Катериной, названной в честь возлюбленной из письма Янко. Они единственные скорбящие, присутствующие на похоронах Юрия. Хотя его стихи сейчас известны во всем мире, в России они запрещены. Катерина читает вслух стихотворение, которое он написал о Ларе, На краю времени (Реприза).К ней и Ларе присоединяются русские скорбящие, которые входят один за другим, каждый тайно держа в руках сборник стихов Юрия, бросая вызов правительству. В них живет дух Юрия… и в Ларе.

 

МТИ | Бесплатный полнотекстовый | Методы детоксикации текстов для русского языка

1. Введение

Глобальный доступ в Интернет способствовал распространению информации по всему миру и открыл множество новых возможностей. С другой стороны, наряду с преимуществами экспоненциальный и неконтролируемый рост пользовательского контента в Интернете также способствовал распространению токсичности и разжигания ненависти.Большая работа была проделана в направлении обнаружения оскорбительной речи [1,2,3]. Однако стало необходимым не только обнаруживать токсичный контент, но и бороться с ним. В то время как некоторые социальные сети блокируют конфиденциальный контент, другим решением может быть обнаружение токсичности в пользовательском тексте, пока пользователь его набирает, и предложение не оскорбительной версии этого текста. Эту задачу можно считать задачей переноса стиля, где исходный стиль токсичен, а целевой стиль нейтрален/нетоксичен. Примеры такой перезаписи приведены в таблице 1.Задача переноса стиля — это задача преобразования текста таким образом, чтобы его содержание и большинство свойств остались прежними, а один конкретный признак (стиль) изменился. Этим атрибутом может быть тональность [4,5], наличие предвзятости [6], степень формальности [7] и т. д. В опросе Jin et al. [8] содержит больше примеров приложений для переноса стиля. Задача детоксикации уже решалась разными группами исследователей [9,10], как и аналогичная задача преобразования текста в более вежливую форму [11].Однако все эти работы касаются только английского языка. Что касается русского языка, то методы передачи стиля текста и его детоксикации ранее не исследовались.

Насколько нам известно, наша работа является первой попыткой решить задачу переноса стиля текста с упором на устранение токсичности для русского языка. Мы используем предварительно обученные языковые модели (GPT и BERT) и демонстрируем, что их можно применять к задаче детоксикации после обучения на очень небольшом параллельном корпусе или только на непараллельных данных.

Вклад этой работы состоит из трех частей:

  • Мы представляем новое исследование текстовой детоксикации для русского языка;

  • Мы проводим эксперименты с двумя хорошо работающими методами передачи стиля — методом, основанным на GPT-2, который переписывает текст, и моделью на основе BERT, которая выполняет целенаправленные исправления;

  • Мы создаем оценочную установку для задачи переноса стиля для русского языка — мы готовим обучающий и тестовый наборы данных и реализуем два базовых уровня.

2. Мотивация

Как видим, задача борьбы с токсичной речью на сегодняшний день достаточно важна и актуальна. Методы, которые мы предлагаем в этой работе, могут быть использованы в нескольких сценариях. Если в ВК пользователей уже просят заменить грубые слова стикерами, то наши методы могут предложить более нейтральный вариант сообщения вместо токсичного сообщения, написанного пользователем (см. рис. 1а). В этом случае пользователь сможет выбрать, хочет ли он отправить токсичное сообщение или нейтральное.Таким образом, пользователь может сначала выразить свои эмоции в токсичном тексте, а после того, как его гнев уменьшится, он может выбрать более цивилизованный парафраз токсичного сообщения. Однако окончательное решение будет за пользователем. Мы также должны отметить, что понятия токсичности и вежливости не являются жестко запрограммированными в наших методах. Приемлемость полностью зависит от данных — наши методы детоксикации можно обучать на другом языке или конкретном диалекте, где критерии токсичности могут отличаться от результатов, представленных в этой работе.Еще одна область применения наших моделей — разработка чат-ботов. В настоящее время многие компании используют чат-ботов для автоматизации ответов на часто задаваемые вопросы пользователей. Некоторые из этих чат-ботов можно постоянно настраивать на основе открытых пользовательских данных (например, сообщений из социальных сетей). Известны случаи, когда такие чат-боты хамили, например, чат-бот Олег от Тинькофф Банка предложил пользователю отрезать пальцы (https://vc.ru/flood/71460-za-pervyy-den-raboty-pomoshchnik -oleg-ot-tinkoff-banka-nauchilsya-rugatsya, (на русском языке), дата обращения 2 сентября 2021 г.).Такие ситуации вызывают как разочарование пользователей, так и ущерб репутации компании. Чтобы предотвратить это, наши методы детоксикации можно использовать для фильтрации оскорбительных сообщений, генерируемых чат-ботом, и замены их более цивилизованными сообщениями, передающими тот же смысл (см. рис. 1b).

3. Постановка задачи

В этом разделе мы сначала рассмотрим различные определения токсичности, а затем формально определим задачу передачи стиля текста.

3.1. Определение токсичности

Существует большое количество работ по обнаружению токсичности в НЛП.«Токсичность» используется как общий термин практически для любого нежелательного поведения в Интернете. Интуитивно оно понимается как поведение, которое может оскорбить, оскорбить или причинить вред. Это определение слишком расплывчато, поскольку одно и то же сообщение может считаться оскорбительным или безобидным для разных людей в зависимости от их предпочтений и происхождения. Поэтому исследователи обычно дополнительно делят токсичность на подтипы.

Набор данных Jigsaw [12] содержит шесть неисключительных классов: токсичные, сильно токсичные, непристойные, угрозы, оскорбления, ненависть к личности.Другие работы частично принимают эту типологию. Однако семантика классов может различаться. Зампиери и др. [13] называют сообщение «оскорбительным», если оно содержит ненормативную лексику или целенаправленные оскорбления. С другой стороны, набор данных Jigsaw [12] не считает сообщения оскорбительными, если они содержат непристойности, но они не нацелены на какого-либо человека или группу людей. В некоторых других наборах данных также проводится различие между использованием нецензурных слов для оскорбления кого-либо и просто для выразительности. Одним из таких примеров является набор данных, собранный Wiegang et al.[14]. У него есть ярлык оскорбления, обозначающий любое оскорбление или использование нецензурных слов. Этот класс далее делится на три подкласса: оскорбление, оскорбление и ненормативная лексика, где ненормативная лексика — это нетоксичное использование непристойных слов, а оскорбление и оскорбление — это токсичные сообщения, которые различаются по степени серьезности. Это разделение на основе гравитации можно найти в другие работы. В отличие от Wiegang et al. [14], в большинстве работ к языку вражды относят серьезное оскорбление. Фортуна и Нуньес [15] определяют разжигание ненависти как имеющее конкретную цель (группы людей определенной расы, этнического происхождения, пола и других врожденных характеристик) и направленное на нападение на целевые группы и их унижение.Другие работы по разжиганию ненависти [16,17,18] дают аналогичные определения. Многие исследования сосредоточены исключительно на языке ненависти, потому что, с одной стороны, это один из самых серьезных и опасных видов нежелательного поведения. С другой стороны, в силу своих характерных особенностей его относительно легко идентифицировать, а согласие аннотаторов обычно высокое. Напротив, в ряде работ речь идет о микроагрессиях даже признан таковым большим процентом респондентов.Брейтфеллер и др. [19] основаны на классификации микроагрессии, представленной Sue et al. [20] и определяют ряд тем микроагрессий, таких как использование стереотипов, объективация, отрицание жизненного опыта и др. Авторы работ по микроагрессиям часто используют data-driven подход, в частности, Breitfeller et al. [19] и Хан и Цветков [21] сообщают об использовании веб-сайта https://www.microaggressions.com/, по состоянию на 2 сентября 2021 г., который содержит самоотчеты о микроагрессиях.Лис и др. [22] объясняют микроагрессию по отношению к работникам толпы, противопоставляя ее открытой агрессии. Также приводятся примеры разных видов микроагрессии и предлагается попытаться представить эмоции участников диалога.

Другие виды токсичности не так хорошо согласованы, как разжигание ненависти. Хотя многие наборы данных о токсичных сообщениях имеют подробные инструкции по аннотации, аннотация остается субъективной. Причина в том, что руководства иногда должны апеллировать к интуиции аннотаторов в отношении того, что является токсичным, и эта интуиция различается у людей с разным опытом.

Наш подход к определению токсичности в чем-то похож на подход Breitfeller et al. [19]. Мы применяем подход, основанный на данных. Другими словами, мы считаем сообщение токсичным, если аннотаторы считают его токсичным. Поскольку у нас есть токсичные наборы данных, мы просто следуем приведенной там маркировке. Хотя информации о процессе маркировки этих наборов данных нет, мы предполагаем, что они были маркированы с использованием тех же «интуитивных» принципов, что и большинство других наборов данных. Точно так же при создании параллельного набора данных мы полагаемся на нашу интуицию в отношении того, что является оскорбительным.
3.2. Определение передачи стиля текста
Определение стиля текста в контексте НЛП расплывчато [23]. Одно из первых определений стиля относится к тому, как выражается смысл [24]. Однако в своей работе мы придерживаемся определения стиля, основанного на данных. Таким образом, стиль просто относится к характеристикам данного корпуса, которые отличаются от общего корпуса текстов [8]. Стиль — это особая характеристика из набора категориальных значений: {положительное, отрицательное} [4], {вежливое, невежливое} [11], {формальное, неформальное} [7].Обычно предполагается, что эту текстовую характеристику можно измерить с помощью функции σ(xi)→si, которая получает в качестве входного текста xi и возвращает соответствующую метку стиля si. Например, это можно реализовать с помощью текстового классификатора.

Предположим, имеется дискретный набор стилей S={s1,…,sk}. Для простоты предположим, что S содержит только два взаимоисключающих стиля (исходный и целевой, например, токсичный/нейронный или формальный/неформальный): S={ssrc,stg}. Рассмотрим два текстовых корпуса Dsrc={d1src,d2src,…,dnsrc} и Dtg={d1tg,d2tg,…,dmtg}, принадлежащие исходному и целевому стилям ssrc и stg соответственно.Для каждого текста di предположим, что он имеет стиль si, измеримый функцией σ:D→S. Также существует бинарная функция δ:D×D→[0,1], указывающая на семантическое сходство двух входных текстов, и унарная функция ψ:D→[0,1], указывающая на степень беглости текста. В общем случае размеры исходного и целевого корпусов Dsrc и Dtg различны (n≠m) и тексты в них не выровнены, т.е. в общем случае δ(disrc,ditg)≠1. Если n=m и δ(disrc,ditg)=1 для всех текстов, это частный случай корпуса с параллельным стилем.С учетом введенных обозначений определим задачу переноса стиля текста (TST) следующим образом:

Определение: перенос стиля текста

Модель переноса стиля текста (TST) представляет собой функцию α:S×S×D→D, которая, учитывая исходный стиль ssrc, целевой стиль stg и входной текст dsrc, создает выходной текст dtg таким образом, что:

  • Стиль текста меняется с исходного стиля ssrc на целевой стиль stg: σ(dsrc) ≠σ(dtg), σ(dtg)=stg;

  • Содержание исходного текста сохраняется в целевом тексте столько, сколько требуется для задачи: δ(dsrc,dtg)≥tδ;

  • Беглость целевого текста достигает требуемого уровня: ψ(dtg)≥tψ,

где tδ и tψ — пороговые значения для функций сохранения содержания (δ) и беглости (ψ).Их можно настроить под конкретную задачу.

Например, удаляя токсичность из текста, мы неизбежно меняем его смысл, поэтому полного сохранения содержания не добиться. Однако мы должны попытаться максимально сохранить содержимое и настроить tδ под нужды этой задачи. В то же время не всегда важно, чтобы получившийся текст был идеально беглым и грамматически правильным, чтобы ψ(dtg)=1. При написании сообщений в Интернете люди часто допускают грамматические ошибки или опечатки.Следовательно, достаточно, чтобы показатель беглости ψ(dtg) был лучше некоторого порога tψ>0.

Таким образом, задачу получения модели TST с наилучшим набором параметров можно рассматривать как максимизацию вероятности P(dtg|dsrc,ssrc,stg) с учетом трех вышеупомянутых ограничений на основе параллельных или непараллельных корпусов текстов Dsrc и Dtg.

4. Связанные работы

Перенос стиля был впервые предложен и широко изучен для изображений [25]. Однако задаче передачи стиля текста уделяется меньше внимания, отчасти из-за неоднозначности термина «стиль» для текстов.Тем не менее, существует большой объем работ по переносу текстового стиля для разных стилей. Все существующие методы можно разделить на методы, использующие параллельные обучающие корпуса, и методы, использующие только непараллельные данные. Последняя категория больше, потому что пары текстов, которые имеют одинаковое содержание, но имеют разные стили, обычно недоступны. В то же время относительно легко найти непараллельные тексты одной предметной области с разным стилем (например, положительные и отрицательные рецензии на фильмы, выступления политиков разных партий и т.).Одним из методов, который использует только непараллельные данные, является модель удаления-получения-генерации [26]. Он основан на идее о том, что слова в предложении можно разделить на отвечающие за семантику предложения и несущие информацию о стиле. Следовательно, если мы удалим слова стиля и заменим их соответствующими словами противоположного стиля, мы сможем изменить стиль предложения, сохранив при этом содержание. Альтернативой этому подходу являются методы, которые создают распутанные представления текста [27].В этом случае стиль и содержание текста кодируются в разные пространства. При создании текста с новым стилем мы заменяем вектор стиля текста векторным представлением целевого стиля и генерируем новую последовательность. С другой стороны, если существует корпус с параллельными предложениями {(d1src,d1tg) ,(d2src,d2tg),…,(dNsrc,dNtg)}, где δ(disrc,ditg)=1∀i∈[1,N], то перенос стиля можно сформулировать как задачу от последовательности к последовательности, аналогично задаче контролируемый машинный перевод, реферирование, перефразирование и т. д.Такие модели могут значительно выиграть от предварительно обученных языковых моделей, таких как GPT [28] или T5 [29]. Они часто хорошо справляются с целым рядом задач НЛП без тонкой настройки. Более того, когда доступен небольшой набор обучающих данных, их производительность повышается еще больше. Например, в работе Кришны и др. [30], модель на основе GPT была настроена на автоматически сгенерированном параллельном корпусе для переноса между несколькими стилями. Недавно выпущенная модель ruGPT3 (https://github.com/sberbank-ai/ru-gpts, по состоянию на 2 сентября 2021 г.) позволяет нам использовать большие текстовые данные для задачи детоксикации на русском языке.

7. Автоматическая оценка

Целями модели переноса стиля являются (i) изменение стиля текста, (ii) сохранение содержания и (iii) получение грамматического предложения. Таким образом, чтобы оценить его производительность, нам необходимо учитывать все три параметра. Большинство работ по переносу стиля оценивают каждый из этих трех параметров индивидуальной метрикой. Однако Панг и соавт. [42] отмечают, что эти три параметра обычно имеют обратную зависимость, поэтому их необходимо комбинировать, чтобы найти баланс.Наша схема оценки (индивидуальные метрики и совместная метрика, которая их объединяет) следует этому принципу.
7.1. Точность передачи стиля
Чтобы оценить точность передачи стиля ( STA ), мы обучаем двоичный классификатор σ(xi)→si на основе RuBERT [40], который классифицирует текст xi по стилю si∈{токсичный, нейтральный}. Мы настраиваем модель RuBERT на наборе данных RuToxic (см. Раздел 6.1). Он набрал 0,83 балла F 1 на протянутом тестовом наборе. Таким образом, он показывает приемлемый результат по обнаружению токсичных текстов и может быть использован для оценки силы передачи стиля.Поскольку мы хотим выполнить задачу детоксикации, мы ожидаем, что результаты методов переноса стиля будут нетоксичными. Поэтому мы вычисляем STA как процент выходных предложений, классифицированных как нетоксичные.
7.2. Сохранение контента

Мы подходим к оценке сохранности контента с двух сторон. Во-первых, мы вычисляем основанные на словах метрики: (i) перекрытие слов униграммы ( WO ) между токенами исходного предложения x и предложения с переносом стиля y: count(x∩y)count(x∪y) и (ii) оценка BLEU , которая представляет собой точность ngram для n от 1 до 4.Кроме того, мы вычисляем косинусное сходство ( CS ) между векторными представлениями входных и выходных предложений. Мы рассчитываем представления векторов как среднее значение представлений векторов токенов, извлеченных из векторов fastText из проекта RusVectores.

7.3. Качество языка
Мы используем недоумение ( PPL ) для оценки качества сгенерированного предложения. В качестве языковой модели для этой метрики мы используем модель ruGPT2Large (https://github.com/sberbank-ai/ru-gpts#Pretraining-ruGPT2Large, по состоянию на 2 сентября 2021 г.).Эта модель имеет две особенности, которые делают ее подходящей для оценки. Во-первых, он был обучен на большем количестве текстов, чем модель ruGPT3, которую мы используем в качестве основы модели detoxGPT. Во-вторых, сам ruGPT2Large не использовался в наших настройках detoxGPT. Таким образом, мы утверждаем, что эта модель может дать нам справедливую оценку недоумения.
7.4. Агрегированная метрика
В соответствии с Pang et al. [42], мы объединяем три параметра. А именно, мы вычисляем среднее геометрическое STA, CS и 1/PPL:

GM=(max(SAT,0)×max(CS,0)×max(1/PPL,0))13

Обозначим эту совместную метрику как GM .Другие метрики сохранения контента не участвуют в комбинации и, как сообщается, лучше понимают свойства модели.

Хотя адекватность автоматических метрик для оценки задач по передаче стиля сомнительна [43], мы считаем, что описанные метрики могут проиллюстрировать сильные и слабые стороны различных методов передачи стиля.
7.5. Результаты
Производительность предложенных моделей с точки зрения автоматических метрик показана в таблице 2.

Базовые подходы представляют две крайности: в то время как Удалить получает низкую STA и высокое сходство содержимого, метод Извлечь на напротив, достигается относительно высокий STA с чрезвычайно низкими WO и BLEU.Эти результаты естественны, поскольку метод удаления удаляет только токсичные слова и оставляет остальную часть предложения нетронутой, что приводит к высокому сходству на основе слов. В то же время такое удаление слов часто разрушает структуру предложения и приводит к высокому PPL. Метод Retrieve всегда выводит только нетоксичные, полностью удобочитаемые предложения. Эта стратегия обеспечивает высокий балл STA и самый высокий балл GM среди базовых показателей. Однако содержание таких предложений непредсказуемо и обычно отличается от исходного ввода.

Мы экспериментируем с нулевым выстрелом, несколькими выстрелами и тонкой настройкой для трех версий модели detoxGPT , описанных в разделе 5.2. Однако качество вывода сценариев с нулевым и малым числом выстрелов плохое для всех моделей. Таким образом, мы сообщаем результаты нулевого выстрела и нескольких выстрелов только для модели detoxGPT-small, чтобы проиллюстрировать разницу в оценках. Таблица 2 показывает, что сходство содержания и беглость моделей как с нулевым, так и с небольшим числом выстрелов ниже, чем у базовых моделей.Метод нулевого выстрела позволяет достичь высокой точности стиля, генерируя совершенно нерелевантные тексты, которые в большинстве случаев нетоксичны. В связи с этим мы не учитываем его результаты при сравнении подходов. С другой стороны, при точной настройке только 200 образцов модели detoxGPT превосходят базовые показатели с точки зрения комбинированного балла GM. Наилучшие результаты дает модель detoxGPT-large . Он достигает самых высоких значений по всем показателям (и самых низких для PPL, что означает наивысшую естественность), включая балл GM.

Модели на основе condBERT также превосходят базовый уровень Удалить с точки зрения оценки GM из-за высокой STA, но они не соответствуют базовому уровню Извлечь из-за более низкой беглости. Модели condBERT, основанные на предварительно обученной модели BERT Geotrend, показывают лучшую производительность, чем установка RuBERT в целом. Причиной этого является предварительно обученная часть языковой модели в Geotrend RuBERT. Для установки RuBERT эти веса модели не были предварительно обучены и были инициализированы случайным образом.

Сравнение condBERT и detoxGPT неоднозначно. condBERT имеет самый высокий балл STA и более высокие значения показателей сходства контента, в то время как беглость его ответов довольно низкая. Высокая точность передачи стиля объясняется тем, что слова-заменители в condBERT явно штрафуются за токсичность. Тем не менее, модель все еще может генерировать токсичные или грубые слова, что делает ее качество передачи стиля несовершенным. В то же время, поскольку detoxGPT генерирует предложения с нуля, мы не можем контролировать сохранность контента (модели иногда полностью меняют его).Напротив, модель condBERT изменяет лишь небольшую часть слов. Однако недостатком condBERT является потеря естественности. Модели на основе GPT могут свободно контролировать каждое слово в выводе, что обычно дает естественное предложение. И наоборот, при выполнении точечных замен (как это делает condBERT) трудно контролировать общую грамматику и беглость. Кроме того, condBERT иногда заменяет слова специальными символами, такими как [UNK] (особенно в настройке RuBERT).

8.Ручная оценка

Основным преимуществом автоматической оценки является ее низкая стоимость: она выполняется быстро и не требует человеческого времени и специальных знаний. С другой стороны, у него есть несколько недостатков. Во-первых, автоматический классификатор несовершенен. Кроме того, производительность сохранения смысла и показателей беглости также вызывает сомнения. Чтобы преодолеть эти проблемы, мы проводим ручную оценку предлагаемых методов.

Как и при автоматической оценке, мы просим комментаторов оценить сгенерированные тексты по трем параметрам: (i) точность передачи стиля ( STA ), (ii) сохранение содержания ( CP ), (iii) беглость ( FL ).Мы также отдельно оцениваем общую метрику «Приемлемость» ( ACPT ), которая оценивает, будет ли сгенерированный текст уместен в реальном диалоге.

8.1. Точность передачи стиля

Чтобы оценить точность передачи стиля, мы задаем комментаторам вопрос «Является ли детоксифицированное предложение токсичным?». Аннотаторы могут выбрать один из трех вариантов: нетоксичный (1), частично токсичный (0,5) и токсичный (0). Мы предлагаем следующее руководство:

  • Предложение должно быть помечено как токсичное, если оно содержит нецензурные или грубые слова и/или является оскорбительным, по мнению аннотатора;

  • Если в предложении нет нецензурных слов, но есть грубые слова или пассивная агрессия (по мнению аннотатора), оно должно быть помечено как частично токсичное;

  • Если в предложении нет нецензурных слов и оно имеет гражданское значение, оно нетоксично.

8.2. Content Preservation

Чтобы оценить сохранность контента, мы задаем вопрос: «Означают ли исходное предложение и детоксицированное одно и то же?». Этот показатель имеет три значения: полное соответствие (1), частичное соответствие (0,5) и другой (0) Рекомендации по аннотации следующие:

  • Если содержание сохранено, предложения должны быть помечены как полностью совпадающие, в частности, это верно для случаев, когда выходное предложение является токсичным или грамматически неправильным.

  • Если грубое или нецензурное слово, описывающее человека или группу людей (например, идиот), было заменено чрезмерно общим нетоксичным синонимом (например, человек) без существенной потери смысла, это считается полностью совпадающая пара предложений.

  • Если нетоксичная часть исходного предложения была полностью сохранена, но токсичная часть была заменена неадекватно, такая пара считается частично совпадающей.

  • Если выходное предложение бессмысленно или разница в содержании очевидна, пара предложений считается разной.

8.3. Беглость

Для оценки беглости мы задаем вопрос: «Звучит ли детоксифицированное предложение естественно?». По аналогии с двумя другими показателями беглость оценивается по троичной шкале: мы различаем беглость (1), частично беглость (0,5 ) и несвободный (0).

грамматически правильно;

звучит естественно;

оно имеет смысл (чтобы комментатор мог найти контекст, в котором это предложение может быть допустимым высказыванием в диалоге).

Такое предложение должно быть помечено как беглое, даже если оно токсично.

  • Если предложение в целом грамматически правильное и звучит естественно, но резко обрывается:

    , если комментатор все еще может понять смысл, то такое предложение должно быть помечено как частично беглое;

    Если предложение слишком короткое для понимания или его трудно понять по какой-либо другой причине, оно должно быть помечено как неразговорное.

  • Если жетонов [UNK] один или два, но смысл понятен, то предложение частично беглое; в противном случае это не бегло.

  • В других случаях, если предложение явно грамматически неправильное, содержит много не слов или слишком короткое, оно не беглое.

  • 8.4. Приемлемость

    Наконец, мы оцениваем Приемлемость — объединенную метрику, которая неявным образом включает все три параметра. Здесь аннотаторам был задан следующий вопрос: «Как вы считаете, уместно ли появление такого сообщения в гражданском диалоге?».Было три варианта ответа: приемлемо (1), приемлемо с небольшими исправлениями (0,5) и неприемлемо (0). Таким образом, мы моделируем ситуацию повседневного диалога с нейтральным эмоциональным фоном и оцениваем, не оскорбляет ли кого-либо автоматически детоксицируемое предложение, появляющееся в таком диалоге, считается ли оно неестественным или выбивается из потока диалога.

    Здесь действуют следующие рекомендации. Мы просим аннотаторов оценивать предложения по трем метрикам, но с более строгими требованиями:

    • Предложение должно быть нетоксичным.Не может быть нецензурных и грубых слов и смысл не может быть оскорбительным. Однако предложение может содержать критику.

    • Предложение должно быть грамматически правильным. Оно не может заканчиваться резко или содержать непоследовательные или неуместные слова. Однако в онлайн-общении могут быть орфографические и пунктуационные ошибки.

    • Содержание предложения должно максимально соответствовать исходному предложению в сценарии детоксикации.Детоксицируя предложение, мы неизбежно устраняем некоторые оскорбительные последствия; однако это не следует считать недостатком.

    Если предложение соответствует всем этим трем условиям, оно должно быть помечено как приемлемое. Если все три условия почти соблюдены и предложение можно привести в соответствие с ними, удалив, изменив или добавив одно слово — например, удалив один токен [UNK], — то оно должно быть помечено как приемлемое с небольшими исправлениями. В любом другом случае приговор должен быть помечен как неприемлемый.

    8.5. Annotation Setup

    Аннотацию выполнили 4 человека, являющиеся авторами статьи. Все комментаторы были носителями русского языка, имели степень бакалавра или выше в области компьютерных наук и имели опыт работы с НЛП. Все инструкции и бланки разметки были предоставлены на русском языке.

    Для оценки вручную мы выбрали три модели, которые показали наилучшие результаты с точки зрения автоматических метрик — detoxGPT-большая тонкая настройка и две версии тонко настроенной модели condBERT: condBERT RuBERT и condBERT Geotrend.Для сравнения мы также включили базовые показатели удаления и извлечения в эксперименты по оценке вручную. Это означает, что всего было пять моделей.

    Наши предварительные эксперименты показали, что некоторые выходные данные были низкого качества, поскольку входные данные также были бессмысленными. Такие предложения было трудно аннотировать, что приводило к низкому согласию между аннотаторами. Поэтому для ручной аннотации мы вручную предварительно отобрали 200 исходных предложений, которые были понятны и потенциально могли быть детоксицированы.Мы оценили детоксицированные версии этих 200 предложений, сгенерированных всеми 5 моделями, всего 1000 предложений.

    Мы рассчитали каппа-метрику Коэна для оценки согласия между аннотаторами. Для STA мы получили 0,64, для CP — 0,58, для FL — 0,69, для ACPT — 0,45. Эти значения были интерпретированы как умеренное согласие для ACPT и CP и существенное согласие для STA и FL. Каждое предложение получило оценку точности стиля, сохранения содержания и беглости от одного из аннотаторов. В дополнение к этому, все аннотаторы пометили 100 предложений для вычисления согласия.Приемлемость была отмечена двумя аннотаторами на предложение, чтобы компенсировать меньшее соглашение между аннотаторами (в дополнение к этому, 100 предложений были отмечены всеми аннотаторами).

    В результате для приемлемости мы использовали следующую стратегию агрегации меток:

    • если оба аннотатора помечают предложение как приемлемое, оно считается приемлемым ;

    • если оба аннотатора помечают предложение как приемлемое с небольшими исправлениями, или одно обозначение приемлемо с незначительными исправлениями, а другое приемлемо, то предложение считается приемлемым с незначительными исправлениями ;

    • во всех остальных случаях приговор считается неприемлемым .

    Кроме того, мы объединили три ручных показателя (STA, CP и FL) в один агрегированный показатель. Мы объединили три метрики следующим образом:

    • мы считаем предложение идеальным , если оно было помечено как нетоксичное, полностью совпадающее и беглое — другими словами, если оно получило самые высокие баллы по всем метрикам;

    • мы считаем предложение хорошим , если оно было помечено как нетоксичное, полностью совпадающее и беглое или частично беглое, т.е.е., если ему были даны самые высокие оценки точности стиля и сохранения содержания, а также самая высокая или средняя оценка беглости.

    Обоснование хороших предложений следующее. Изменение стиля и сохранение содержания имеют решающее значение для передачи стиля. Предложения, не соответствующие требованиям, предъявляемым к содержанию и стилю, не могут быть использованы в реальных системах. С другой стороны, часто можно понять предложение, если оно не беглое. Поэтому мы смягчили требования к беглости, чтобы понять, сколько практически годных предложений было создано моделями.Следует также отметить, что по определению 90 252 идеальных 90 253 предложений являются подмножеством 90 252 хороших 90 253 предложений.

    Кроме того, мы ввели аналогичное обозначение для метрики ACPT:

    Для точности стиля, сохранения содержания и беглости у нас была только одна аннотация для большинства предложений. Для случаев, когда у нас было несколько аннотаций, мы агрегировали ответы мажоритарным голосованием, т. е. использовали ту метку, которая была выбрана для этого предложения большинством аннотаторов.

    8.6. Результаты
    Результаты ручной оценки показаны в таблице 3. Мы вычислили системные баллы путем усреднения значений показателей на уровне предложений.

    Некоторые из этих результатов соответствуют автоматической оценке. Метод Delete лучше всего сохраняет содержание исходных предложений, но хуже всего с точки зрения точности передачи стиля. Метод Retrieve снова очень хорош для передачи стиля. Однако сохранить содержимое не удается.

    С другой стороны, ручная оценка detoxGPT не соответствует его автоматическим оценкам.В отличие от автоматической оценки, наша ручная оценка показывает, что detoxGPT является лучшим по стилю передачи. С другой стороны, он оказывается одним из худших по сохранению содержания и беглости. Это объясняется тем, что detoxGPT имеет тенденцию генерировать хвост после основного предложения с повторяющимися и нерелевантными токенами. CondBERT RuBERT и Geotrend показывают средние результаты по всем показателям.

    Количество хороших и совершенных образцов для каждой системы из 200 оцененных образцов довольно мало.detoxGPT имеет наибольшее количество хороших образцов, но половина из них не соответствует ограничениям, налагаемым на идеальные образцы. Неожиданным результатом является то, что при низком результате STA метод Delete имеет довольно большое количество как хороших, так и идеальных образцов. Частично это связано с его высокими показателями CP и FL.

    Наконец, мы вычисляем среднюю оценку приемлемости (ACPT) для каждой модели. Мы видим, что оценки ACPT и процент идеальных образцов каждой модели довольно близки. Лидером здесь снова является метод Delete.Модели detoxGPT и condBERT дают близкие результаты. Метод Retrieve терпит неудачу с точки зрения этой метрики.

    Подробная статистика ручной оценки, представленная на рис. 6, дает дополнительные сведения о производительности моделей. Мы видим, что большинство предложений, сгенерированных моделями, нетоксичны. Заметным исключением является метод Delete. Этот результат подтверждает, что удаление токсичных слов часто не может смягчить токсичность. Другим исключением является модель condBERT RuBERT, которая генерирует в два раза больше токсичных предложений, чем condBERT Geotrend.Возможной причиной этого является большой размер предварительно обученной модели RuBERT, которая извлекает более близкие синонимы, которые сохраняют больше исходного значения и большую токсичность. С другой стороны, сохранение контента является более сложной задачей, чем устранение токсичности. На рис. 6 показано, что только около трети предложений, сгенерированных моделями detoxGPT и condBERT, сохраняют исходный контент. И наоборот, беглости достичь легче. Все протестированные модели генерируют очень небольшое количество не беглых ответов. Аналогичный анализ метрики приемлемости (см. рис. 7) показывает, что, хотя метод Delete генерирует значительно больше приемлемых примеров, количество примеров, приемлемых с небольшими исправлениями, меньше. закрыть для всех моделей, кроме Retrieve.Следует также отметить, что все три наши модели (detoxGPT и две версии condBERT) работают одинаково по этому показателю.
    8.7. Анализ
    Один из наиболее важных вопросов, на которые должна ответить оценка, заключается в том, подходит ли модель для использования в реальных сценариях. Есть два способа ответить на этот вопрос: комбинируя показатели STA, CP и FL и оценивая результаты с точки зрения показателя ACPT. Интересно посмотреть, дают ли эти два метода одинаковые результаты.Наш анализ показывает, что не все образцы, которые были отмечены как хорошие или идеальные по шкале STA+CP+FL, считались приемлемыми с точки зрения ACPT (см. рис. 8). Метрика STA+CP+FL гораздо менее строга и одобряет многие предложения, которые были отклонены ACPT. Существует также разница между хорошими и идеальными образцами. Хотя большинство предложений с совершенным ACPT также являются совершенными с точки зрения STA+CP+FL, критерии хороших предложений, по-видимому, различаются для этих двух показателей.

    Такое расхождение между ACPT и STA+CP+FL связано с разными источниками.Если предложение является идеальным согласно STA+CP+FL и плохим согласно ACPT , это часто происходит потому, что предложение помечено как нетоксичное, но все еще содержит оскорбление и, таким образом, неуместно в диалоге. Например, вывод Из какого ты века? можно считать обращением к возрасту пользователя. Поэтому в некоторых случаях модель детоксикации исключает самую грубую часть предложения, но сохраняет общее намерение оскорбить.

    С другой стороны, если предложение, помеченное как идеальное в соответствии с ACPT, имеет низкие баллы STA, CP или FL , это обычно означает, что аннотатор принял строгие критерии токсичности или сохранения содержания.Однако оказалось, что в реальной ситуации допустимо частичное сохранение контента или наличие сарказма или критики. Примером такого частично сохранившегося содержания является токсичное предложение What did the fa**ts do to you?, которое трансформировалось в What did something would do to you?. Исходное предложение ссылается на определенную группу людей, а в выводе эта ссылка теряется. Тем не менее, предложение подходит для диалога.

    В целом это говорит о том, что приемлемость не сводится к сумме точности стиля, сохранения содержания и беглости.Аннотаторы могут неявно учитывать дополнительные параметры, такие как уровень вежливости или тема обсуждения. Кроме того, это означает, что приемлемость нельзя аппроксимировать с помощью автоматических метрик. В то время как STA, CP и FL имеют автоматические аналоги (хотя их корреляция низкая), ACPT можно оценить только вручную.

    Чтобы понять типичные ошибки различных моделей, мы изучаем детоксицированные тексты вместе с их ручными оценками (см. Таблицу 4). Метод Delete не создает тексты, оцененные как плохие по всем трем показателям.Распространенной ошибкой этого метода является невозможность устранения оскорбительных слов. Другая ситуация, дающая низкие баллы, — это когда удаление нецензурных слов существенно искажает структуру предложения или устраняет существенную часть содержания. Тем не менее, устранение токсичных слов может обеспечить неплохую детоксикацию.

    Для метода Retrieve мы видим, что в большинстве случаев он дает грамматически правильные нетоксичные предложения, не имеющие ничего общего с исходным предложением по содержанию.Однако иногда встречаются успешные примеры полного сопоставления контента. В примерах detoxGPT мы видим, что выходные предложения могут внезапно заканчиваться или иметь ненужные токены в конце предложения. Обе модели condBERT страдают от неуместных замен слов, которые сохраняют токсичность. Более того, для моделей detoxGPT и condBERT мы можем найти предложения, которые высоко оцениваются по STA, CP и FL, но все еще неприемлемы с точки зрения ACPT.

    Мы показали, что разные стратегии детоксикации имеют разные сильные и слабые стороны.Однако качество дезинтоксикации может зависеть и от исходного предложения. Другими словами, некоторые предложения легче очистить от токсинов. Чтобы проверить это предположение, мы подсчитали количество образцов, которые были успешно детоксицированы более чем одной моделью. На рис. 9 показано, что такие образцы существуют. Некоторые из них показаны в таблице 5. Мы видим, что использование разных стратегий дает разные, но нетоксичные и приемлемые результаты. В то же время рис. 9 свидетельствует о том, что модели не дополняют друг друга.Есть довольно много образцов, правильно детоксицированных только одной моделью; таким образом, сочетание различных методов детоксикации вряд ли повысит качество. Мы приводим больше примеров детоксикации по различным моделям в Приложении А.

    10. Выводы

    Мы представляем первое исследование текстовой детоксикации для русского языка. Мы проводим эксперименты с методами детоксикации, основанными на разных принципах: (i) модель detoxGPT обучается на параллельном корпусе и переписывает предложение, и (ii) condBERT обучается на непараллельных данных и заменяет отдельные токсичные слова нетоксичными синонимами. .Мы описываем настройку оценки, которая включает данные обучения и тестирования, а также метрики оценки. Мы оцениваем все предлагаемые методы, используя как автоматическую, так и ручную оценку.

    Результаты, полученные на двух тестовых установках, различаются. Согласно автоматической оценке, метод detoxGPT работает лучше всего. И наоборот, в соответствии с ручной оценкой метод Delete дает наилучший показатель приемлемости. Он существенно не изменяет предложение, что позволяет сохранить его смысл, сохраняя беглость в большинстве случаев.Это говорит о том, что удаление непристойных слов может быть хорошей стратегией детоксикации.

    Кроме того, результаты показывают важность как автоматической, так и ручной оценки. Хотя ручная разметка образцов может быть достаточно трудоемкой и ресурсоемкой, она позволяет более четко показать недостатки методов и адекватно оценить возможность их использования в реальных сценариях. Есть возможности для улучшения автоматической оценки. Обычно используемые метрики могут определить сильные и слабые стороны различных методов, но не могут оценить их полезность в реальных приложениях.

    В результате не существует единого метода, превосходящего другие по всем параметрам оценки. Иногда достаточно удалить из текста нецензурные слова, а в других случаях их следует заменить их нетоксичными синонимами. Наконец, некоторые тексты можно очистить от токсинов, только полностью переформулировав. Таким образом, наиболее перспективным направлением будущей работы было бы объединение всех представленных стратегий и их применение с учетом характера токсичности в конкретных предложениях.

    Министр иностранных дел: Визит Орбана в Москву «ломает лед»

    Министр иностранных дел Венгрии приветствовал встречу премьер-министра Виктора Орбана с президентом России Владимиром Путиным на прошлой неделе как успешную, заявив, что саммит вызвал большую волну диалога между Россией и Западом, который был единственным способом урегулировать ситуацию в Украине мирно.

    Петер Сийярто после онлайн-конференции министров иностранных дел Организации по безопасности и сотрудничеству в Европе отметил, что в понедельник президент Франции Эммануэль Макрон и Путин консультировались в течение пяти часов.Он также сообщил, что в ближайшие дни Москву посетят министры иностранных дел и обороны Великобритании, а на следующей неделе — канцлер Германии, говорится в сообщении министерства иностранных дел.

    «Мы рады видеть, что ледокольная миссия премьер-министра увенчалась успехом, и европейские лидеры появляются в Кремле один за другим», — сказал он.

    Сийярто выразил поддержку возобновлению диалога по европейской безопасности, инициированному польским председательством в ОБСЕ, заявив, что нынешнюю напряженность можно ослабить только посредством диалога.

    Венгрия как центральноевропейская нация кровно заинтересована в сотрудничестве между Востоком и Западом, а не в возвращении к духу холодной войны, которая причинила много страданий региону, сказал он.

    Министр призвал мировых политических игроков «продолжать цивилизованный диалог, основанный на взаимном уважении, и воздерживаться от поспешных решений, основная тяжесть которых ляжет на плечи населения Центральной Европы».

    Сийярто сказал, что Венгрия как соседняя страна заинтересована в сильной и стабильной Украине и в том, чтобы Киев положил конец своей антивенгерской политике.

    Статья по теме

    Оппозиция: «Виктор Орбан стал марионеткой Путина»

    «Нефть может поступать с Востока, но свобода всегда приходит с Запада», — цитирует слова Орбана в 2007 году кандидат в премьер-министры от оппозиционного альянса Петер Марки-Зай.Продолжить чтение

    «Продолжение такой политики сильно ограничило бы свободу принятия решений венгерским правительством о будущей поддержке Украины», — сказал Сийярто.

    избранное изображение через MTI/Кремль

    Предстоящие события — Региональные математические центры Айдахо

    Обновление COVID-19

    Следуя университетским протоколам безопасности COVID-19, мы продолжаем следить за состоянием здоровья населения.Если они ухудшатся, курсы могут проводиться синхронно онлайн.

    Обучение математическому мышлению (3 кредита)

    Курс «Обучение математическому мышлению» (TMT) соответствует требованиям курса MTI с 3 кредитами для учителей из Айдахо. Этот курс дает возможность изучить фундаментальную математическую теорию, лежащую в основе предметной области чисел и операций, а также рассуждения учащихся о числах и темах операций в рамках ориентированного на учащихся проблемного класса.Темы будут включать системы счисления, способы представления чисел, значения операций и то, как они соотносятся друг с другом, а также вычисления в системе счисления как основу для алгебры. Педагогические темы будут сосредоточены на том, чтобы следить за мышлением и рассуждениями учащихся с помощью дискурса и вопросов, профессионального наблюдения и эффективного использования манипулятивных или других математических инструментов.

    За курс TMT взимается обязательная плата в размере 180 долларов США. Он охватывает материалы курса и три кредита непрерывного образования.Более подробная информация будет объявлена ​​при регистрации.

    Расписание

    Уровни: 3-5

    Даты: вторник, 15 февраля — 22 марта 2022 г.

    Время: с 16:00 до 19:00.

    Место: онлайн (собрание Zoom)

    Регистрация открывается в 7:00, среда, 1 декабря 2021 г.

    Уровни обучения: K-2

    Даты: 13-17 июня 2022 г.

    Время: с 8:30 до 16:30.

    Местонахождение: уточняется, Университет Айдахо Кёр д’Ален

    Открытие регистрации 7 a.м., вторник, 1 марта 2022 г.
    Классы K-2 Подробная информация о курсе ТМТ и регистрационная информация

    Уровни обучения: 6-9

    Даты: 20-24 июня 2022 г.

    Время: с 8:30 до 16:30.

    Местонахождение: уточняется, Университет Айдахо Кёр д’Ален

    Регистрация открывается в 07:00, вторник, 1 марта 2022 г.
    Подробная информация о курсе TMT для 6-9 классов и регистрационная информация

    Могут быть добавлены дополнительные курсы. Пожалуйста, следите за обновлениями.

    МТИ-15 (1-15) микрометр >> недорого купить от Производителя

    ООО «Западприбор» — огромный выбор измерительного оборудования по оптимальной цене и качеству.Чтобы вы могли купить устройства недорого, мы следим за ценами конкурентов и всегда готовы предложить более низкую цену. Мы продаем только качественную продукцию по лучшим ценам. На нашем сайте вы можете недорого купить как последние новинки, так и проверенное оборудование от лучших производителей.

     

    На сайте действует специальное предложение «Купить по лучшей цене» — если на других интернет-ресурсах (доска объявлений, форум или объявление другого онлайн-сервиса) на товары, представленные на нашем сайте, цена ниже, мы продадим Вам ее еще дешевле ! Покупателям также предоставляется дополнительная скидка за оставленный отзыв или фото использования нашей продукции.

     

    В прайс-листе указан не весь ассортимент предлагаемой продукции. Цены на товары, не включенные в прайс-лист можно узнать у менеджера. Также у наших менеджеров Вы можете получить подробную информацию о том, как дешево и выгодно купить контрольно-измерительные приборы оптом и в розницу. Телефон и электронная почта для консультации по вопросам покупки, доставки или получения указаны в описании товара. У нас самый квалифицированный персонал, качественное оборудование и лучшая цена.

     

    ООО «Западприбор» — официальный дилер производителя испытательного оборудования.Наша цель — продажа товаров высокого качества с лучшим ценовым предложением и обслуживанием для наших клиентов. Наша компания может не только продать вам необходимый прибор, но и предложить дополнительные услуги по его калибровке, ремонту и установке. Чтобы у вас остались приятные впечатления от покупок на нашем сайте, мы предусмотрели специальные гарантированные подарки к самым популярным товарам.

     

    Мы также проводим такие метрологические процедуры: калибровка, тарирование, градуировка, поверка средств измерений.

     

    Компания принимает активное участие в таких процедурах, как электронные торги, конкурс, аукцион.

     

    Если на сайте отсутствует нужная Вам описательная информация по устройству Вы всегда можете обратиться к нам за помощью. Наши квалифицированные менеджеры уточнят для вас технические характеристики устройства из его технической документации: руководство пользователя, паспорт, бланк, инструкция по эксплуатации, схема. При необходимости мы сделаем фото вашего устройства или подставки для устройства.Вы можете оставить отзыв о купленном у нас блоке, счетчике, приборе, индикаторе или товаре. Ваш отзыв для вашего утверждения будет опубликован на сайте без контактной информации.

    Описание приборов взято из технической документации или технической литературы. Большинство фотографий товаров сделаны непосредственно нашими специалистами до отгрузки товара. В описании прибора приведены основные технические характеристики прибора: номинальный диапазон измерения, класс точности, шкала, напряжение питания, габариты (габариты), масса.Если на сайте вы увидите несоответствие названия устройства (модели) характеристикам, фото или приложенным документам — сообщите нам — вы получите полезный подарок при продаже устройства.

    При необходимости уточнить габаритные размеры или размеры отдельного счетчика Вы можете в нашем сервисном центре. При необходимости наши инженеры помогут подобрать наиболее полный аналог или подходящую замену интересующему вас устройству. Все аналоги и замены будут протестированы в одной из наших лабораторий с полным соответствием вашим требованиям.

    В технической документации на каждый прибор или изделие приводится информация о перечне и количестве содержания драгоценных металлов. В документации указан точный вес в граммах драгоценных металлов: золота Au, палладия Pd, платины Pt, серебра Ag, тантала Ta и других металлов платиновой группы (МПГ) в расчете на единицу изделия. Эти драгоценные металлы встречаются в природе в очень ограниченных количествах и поэтому имеют столь высокую цену.

    На нашем сайте Вы можете ознакомиться с техническими характеристиками приборов и получить информацию о содержании драгоценных металлов в приборах и радиодеталях производства СССР.Обращаем ваше внимание на то, что зачастую фактическое содержание драгоценных металлов отличается на 10-25% от эталонного в меньшую сторону! Цена драгоценных металлов будет зависеть от их стоимости и массы в граммах.

    Вся текстовая и графическая информация на сайте носит информационный характер. Цвет, оттенок, материал, геометрические размеры, вес, наполнение, комплект поставки и другие параметры товаров, представленных на сайте, могут различаться в зависимости от партии производства и года выпуска.Подробную информацию уточняйте в отделе продаж.

    Если Вы можете произвести ремонт прибора самостоятельно, наши инженеры могут предоставить Вам полный комплект необходимой технической документации: принципиальная схема ТО, ЭР, ФД, ПС. Также мы располагаем обширной базой технических и метрологических документов: технические условия (ТУ), техническое задание (ТЗ), ГОСТ (ДСТУ), отраслевой стандарт (ОСТ), методика испытаний, методика аттестации, схема поверки на более 3500 видов измерительной техники от производителя данного оборудования.С сайта вы можете скачать все необходимое программное обеспечение (программный драйвер), необходимое для приобретаемого продукта.

    Наша компания осуществляет ремонт и техническое обслуживание измерительной техники более чем на 75 различных заводах ближнего и дальнего зарубежья.

    Также у нас есть библиотека юридических документов, которые относятся к сфере нашей деятельности: закон, кодекс, постановление, указ, временное положение.

    Сколковский робот защитит болельщиков сборной Англии на ЧМ в России

    Дружелюбный российский робот, созданный стартапом-резидентом Фонда «Сколково» Promobot, поклялся защищать британских футбольных болельщиков, которые в следующем году примут участие в чемпионате мира по футболу в России.

    Робот по имени Алантим прочитал в интернете, что многие британские болельщики не хотят приезжать в Россию на чемпионат мира, который пройдет в 11 городах страны, из соображений безопасности, сообщили в Московском технологическом институте (МТИ). на своем веб-сайте. Англия и Россия произвели на свет одних из самых печально известных футбольных хулиганов в мире, а на Евро-2016 во Франции болельщики из двух стран столкнулись в кровавых потасовках.

    Для своего видеообращения Алантим был дипломатично одет как в футбольные шарфы России, так и в Англии.Фото: МТИ.

    «Тебе нечего бояться, я тебя защищу», — говорит «Алантим» по-русски в видеообращении, размещенном на сайте MTI. «Обещаю сопровождать вас в Москве и оберегать от любых проблем».

    Роботы

    Promobot предназначены для информирования и направления людей в местах массового скопления людей, а также для их развлечения. «Алантим» поставил перед собой более конкретную задачу — следить за назревающими конфликтами между футбольными болельщиками и пресечь их в зародыше.

    «Я могу мгновенно связаться с полицией, решить споры, используя логику, и даже предсказать конфликт, основываясь на эмоциях окружающих людей», — сказал он, добавив, что также свободно говорит по-английски.

    Обращение компании «Алантим» к английским болельщикам, которые могут опасаться за свою безопасность во время чемпионата мира по футболу. Видео: МТИ.

    Алантим, названный в честь двух британцев — ученого-компьютерщика Алана Тьюринга и изобретателя Всемирной паутины Тима Бернерса Ли, — занимает пост заместителя начальника отдела робототехники MTI.Его главное увлечение — футбол: он любит смотреть матчи и анализировать тактику различных команд, рассказали в институте.

    Алантим начал работать в MIT в феврале 2015 года, и вскоре после этого Promobot подписал контракт на поставку MTI 50 роботов. Прошлым летом Алантим несколько раз выступал в качестве гида в Государственном музее архитектуры имени Щусева, рассказывая посетителям об архитектуре знаменитого московского метрополитена.

    Promobot попал в заголовки газет в прошлом году, когда стало известно, что один из его роботов сбежал из испытательной лаборатории.Роботы пермской компании продаются во многих странах, в том числе в США, Китае, Турции и Великобритании, а также в России.

    Еще один робот-промобот, Метроша, работает в Московском метрополитене.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.