Торговый дом сметанин: Молоко «Торговый дом Сметанин» 3,2% пастеризованное

Разное

Содержание

Сливочное масло 72,5% Торговый дом Сметанин — рейтинг 0,00 по отзывам экспертов ☑ Экспертиза состава и производителя

Отзывы на Торговый дом Сметанин

В оценке товаров мы используем исключительно отзывы экспертов, которые основаны на лабораторных исследованиях. Мы не собираем отзывы пользователей, так как ими легко манипулировать. Однако вы можете оставить отзыв о нашем исследовании.

Масло сладкосливочное «Крестьянское» несоленое, высший сорт, массовая доля жира 72,5 %, под торговой маркой «Торговый дом Сметанин» произведено ЗАО «Озерецкий молочный комбинат» в России. Образец был приобретен в АО «Тандер» по адресу: г. Москва, ул. Татарская, д. 36. В масле не было обнаружено в количествах, опасных для здоровья, антибиотиков, пестицидов, тяжелых металлов и радионуклидов (в том числе стронция и цезия). В нем нет патогенных микроорганизмов, а также бактерий группы кишечной палочки и золотистого стафилококка. Содержание дрожжей и плесени в продукте не превышает допустимых норм. Масло не содержит консервантов (в числе которых соли бензойной и сорбиновой кислот) и красителей. Продукт не соответствует требованиям стандарта Роскачества по показателю термоустойчивости. Для потребителя это означает, что масло недостаточно хорошо сохраняет форму при комнатной температуре. Оно нормальной влажности. Также в нем достаточно жира. Продукт приготовлен из качественных сливок. Об этом говорит показатель кислотности плазмы. Это масло свежее. Однако результаты исследования состава стеринов и жирнокислотного состава показали, что в составе масла присутствуют растительные жиры. Производитель мог внести их в состав с целью удешевления продукции. Внешний вид масла – его цвет, консистенция, а также вкус и запах соответствовали данной товарной категории. Фактическая масса нетто соответствует указанной в маркировке.

  • Производитель

    ЗАО «Озерецкий молочный комбинат»

  • Изготовитель

    ЗАО «Озерецкий молочный комбинат»

  • Состав

    высокожирные пастеризованные сливки

  • Год изготовления

    2018

  • Вес

    180г

  • Штрихкод

    2018555999159

Калорийность Творог Обезжиренный [Торговый Дом Сметанин]. Химический состав и пищевая ценность.

Химический состав и анализ пищевой ценности

Пищевая ценность и химический состав
«Творог Обезжиренный [Торговый Дом Сметанин]».

В таблице приведено содержание пищевых веществ (калорийности, белков, жиров, углеводов, витаминов и минералов) на 100 грамм съедобной части.

Нутриент Количество Норма** % от нормы в 100 г % от нормы в 100 ккал 100% нормы
Калорийность 102.2 кКал 1684 кКал 6.1% 6% 1648 г
Белки 18 г 76 г 23.7% 23.2% 422 г
Жиры 1.8 г 56 г 3.2% 3.1% 3111 г
Углеводы 3.5 г 219 г 1.6% 1.6% 6257 г

Энергетическая ценность Творог Обезжиренный [Торговый Дом Сметанин] составляет 102,2 кКал.

Основной источник: Создан в приложении пользователем. Подробнее.

** В данной таблице указаны средние нормы витаминов и минералов для взрослого человека. Если вы хотите узнать нормы с учетом вашего пола, возраста и других факторов, тогда воспользуйтесь приложением «Мой здоровый рацион».

Калорийность Творог Торговый дом Сметанин Обезжиренный. Химический состав и пищевая ценность.

Химический состав и анализ пищевой ценности

Пищевая ценность и химический состав
«Творог Торговый дом Сметанин Обезжиренный».

В таблице приведено содержание пищевых веществ (калорийности, белков, жиров, углеводов, витаминов и минералов) на 100 грамм съедобной части.

Нутриент Количество Норма** % от нормы в 100 г % от нормы в 100 ккал 100% нормы
Калорийность 101.4 кКал 1684 кКал
6%
5.9% 1661 г
Белки 18 г 76 г 23.7% 23.4% 422 г
Жиры 1.8 г 56 г 3.2% 3.2% 3111 г
Углеводы 3.3 г 219 г 1.5%
1.5%
6636 г

Энергетическая ценность Творог Торговый дом Сметанин Обезжиренный составляет 101,4 кКал.

Основной источник: Создан в приложении пользователем. Подробнее.

** В данной таблице указаны средние нормы витаминов и минералов для взрослого человека. Если вы хотите узнать нормы с учетом вашего пола, возраста и других факторов, тогда воспользуйтесь приложением «Мой здоровый рацион».

Кефир 1% жира — Сметанин

Important: we need your support!

Open Food Facts is a collaborative project built by tens of thousands of volunteers and managed by a non-profit organization with 3 employees.

We need your donations to fund the Open Food Facts 2021 budget and to continue to develop the project. Thank you! ❤️

Штрих-код: 1201000164962 (EAN / EAN-13)

Эта страница продукта не завершена. Вы можете помочь заполнить её, отредактировав и добавив больше данных с фотографий, которые у нас есть, или сделав дополнительные фотографий с помощью приложения для Android или iPhone/iPad. Спасибо! ×

Характеристики продукта

Количество: 800 г

Упаковка: 237×140, Finnpack Eco 08-107-34, Флоу-пак

Бренды: Сметанин

Категории: Напитки, Молочные продукты, Ферментированные пищевые продукты, Кисломолочные продукты, Молочные напитки, Ферментированные напитки, Кисломолочные напитки, Кефир, Кефир 1 %, Напитки без добавления сахара

Магазины: Магнит

Страны продажи: Россия

Ингредиенты

→ Ингредиенты перечислены в порядке важности (количество).

список ингредиентов:

If this product has an ingredients list in Русский язык, please add it. Редактировать страницу

Пищевая и энергетическая ценность

Питательная ценность в 100 г
1 g Жиры в небольшое количество

Сравнение со средними значениями продуктов из той же категории:

Кефир (23 продукты)
Кисломолочные напитки (47 продукты)
Молочные напитки (56 продукты)
Ферментированные напитки (63 продукты)
Напитки без добавления сахара (74 продукты)
Кисломолочные продукты (199 продукты)
Ферментированные пищевые продукты (215 продукты)
Напитки (333 продукты)
Молочные продукты (353 продукты)

% разница(ы) значение на 100 г / 100 мл

→ Примечание: для каждого питательного вещества, среднее вычисляется по продуктам, у которых его количество указано, а не по всем продуктам категории.

Пищевая и энергетическая ценность
Белки 3 g +0 % 2,99 g -1 % 3,02 g +5 % 2,85 g +5 % 2,87 g -15 % 3,55 g -62 % 7,92 g -62 % 7,81 g +68 % 1,79 g -43 % 5,3 g
Жиры 1 g -51 % 2,06 g -50 % 2,02 g -48 % 1,93 g -46 % 1,84 g -38 % 1,6 g -89 % 9,06 g -89 % 8,85 g -5 % 1,05 g -87 % 7,76 g
Углеводы 4 g -1 % 4,04 g -26 % 5,4 g -35 % 6,18 g -28 % 5,58 g -79 % 19 g -39 % 6,59 g -38 % 6,48 g -56 % 9,16 g -37 % 6,3 g
Энергетическая ценность (kJ) 160 kj -14 % 186 kj -16 % 190 kj -23 % 207 kj -11 % 180 kj -54 % 346 kj -72 % 574 kj -71 % 543 kj -48 % 305 kj -69 % 516 kj
Энергетическая ценность (kcal) ? ? 64 kcal 63 kcal 56 kcal ? 150 kcal 141 kcal 55 kcal 137 kcal
Энергетическая ценность 160 kj
(38 kcal)
-18 % 196 kj
(47 kcal)
-28 % 222 kj
(64 kcal)
-30 % 230 kj
(63 kcal)
-20 % 200 kj
(56 kcal)
-64 % 449 kj
(107 kcal)
-74 % 612 kj
(150 kcal)
-72 % 572 kj
(141 kcal)
-42 % 278 kj
(55 kcal)
-71 % 545 kj
(137 kcal)

Упаковка

Инструкции по переработке и / или информация об упаковке:

Источники данных

_

Добавить новый продукт на по bleakpatch
Последнее изменение страницы продукта по bleakpatch.

Если данные неполными или неверными, вы можете завершить или исправить его, отредактировав эту страницу.

ООО «ТОРФЯНОЙ ТОРГОВЫЙ ДОМ», ИНН 3726003938

НЕ ДЕЙСТВУЕТ С 20.10.2008

Общие сведения:



Контактная информация:

Юридический адрес: 155630, ИВАНОВСКАЯ ОБЛАСТЬ, Г ЮЖА, УЛ АРСЕНЬЕВКА 91-А

Телефон: 2-21-03

Факс: 2-15-18

E-mail:

Реквизиты компании:

Правопреемники:

Виды деятельности:

Учредители:


Регистрация в Пенсионном фонде Российской Федерации:

Регистрационный номер: 047021001797

Дата регистрации: 05.08.2003

Наименование органа ПФР: Государственное учреждение — Управление Пенсионного фонда Российской Федерации в Южском районе Ивановской области

ГРН внесения в ЕГРЮЛ записи: 2083706020583

Дата внесения в ЕГРЮЛ записи: 04.12.2008

Регистрация в Фонде социального страхования Российской Федерации:

Регистрационный номер: 372400047737001

Дата регистрации: 04.08.2003

Наименование органа ФСС: Государственное учреждение — Ивановское региональное отделение Фонда социального страхования Российской Федерации

ГРН внесения в ЕГРЮЛ записи: 2083706019461

Дата внесения в ЕГРЮЛ записи: 10.11.2008

Госзакупки по 44-ФЗ не найдены

Госзакупки по 223-ФЗ не найдены

Арбитраж: Сертификаты соответствия: Исполнительные производства:

Краткая справка:

Организация ‘ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «ТОРФЯНОЙ ТОРГОВЫЙ ДОМ»‘ зарегистрирована 25 июля 2003 года по адресу 155630, ИВАНОВСКАЯ ОБЛАСТЬ, Г ЮЖА, УЛ АРСЕНЬЕВКА 91-А. Компании был присвоен ОГРН 1033700756836 и выдан ИНН 3726003938. Основным видом деятельности является розничная торговля в неспециализированных магазинах преимущественно пищевыми продуктами, включая напитки, и табачными изделиями. Компанию возглавляет СМЕТАНИН РОМАН ЕВГЕНЬЕВИЧ. Состояние: ПРЕКРАЩЕНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЮРИДИЧЕСКОГО ЛИЦА ПУТЕМ РЕОРГАНИЗАЦИИ В ФОРМЕ СЛИЯНИЯ.

Добавить организацию в сравнение

Молоко «Сметанин»: отзывы, состав

.

Все с детства знали об огромных преимуществах натурального, свежего молока. Говорят, чтобы оставаться здоровым и сильным, нужно каждый день пить молочный продукт. К сожалению, сегодня с этим утверждением можно поспорить. Практически все производители молока и других продуктов играют по правилам рынка с выгодой для себя и за счет потребителя. Найти натуральное молоко в заводской бутылке или упаковке на полках магазинов становится все труднее с каждым днем.

Торговый дом «Сметанин»

ТД «Сметанин» производит по заказу сетисупермаркетов «Магнит» недорогую молочную продукцию, которая будет пользоваться спросом. Производством и поставкой молочной продукции занимаются разные производители, а не отдельное юридическое лицо. Купить «Сметанин» можно только в «Магнит», больше нигде товар не встречается. В отношении торгового дома «Сметанин» проводились проверки, согласно которым количество протеина в молоке занижено, его съедают, произведено не по ГОСТу.Производитель указал на упаковке неточную информацию, что нарушает требования госстандарта.

Что такое ультрапастеризованное молоко?

Современные потребители уже не удивляются термину «ультрапастеризация». На самом деле молоко «Сметанин» ультрапастеризованное не представляет значительной угрозы для здоровья человека, и даже наоборот. Всем известно, что свежее молоко — жирный продукт, поэтому врачи рекомендуют употреблять ультрапастеризованную пищу. Он содержит мало жира и обогащен полезными микроэлементами и витаминами.

Ультрапастеризованное молоко хранится долго: почти полгода. Для молочных продуктов это неограниченный срок службы. Особенность в том, что при ультрапастеризации молоко подвергается сильнейшему тепловому удару, в результате которого погибают вредные бактерии и микроорганизмы, а польза молока сохраняется. Если упаковка была открыта, этот продукт хранится не более четырех дней, независимо от степени пастеризации. Сравнивая пастеризованное молоко и ультрапастеризованное, можно сказать, что второе содержит меньше полезных веществ, чем первое.

Ультрапастеризованное молоко не рекомендуется людям с аллергическими реакциями на лактозу. Согласно некоторым медицинским исследованиям, такой продукт может вызвать рак у мужчин, если коровы на ферме получали гормоны. Врачи советуют не злоупотреблять молоком взрослым.

Производство ТД «Сметанин»

Пищевая марка «Сметанин» выпускает разнообразные молочные продукты: кефир жирностью 2,5%, молоко (1%, 2,5%, 3,2%, 3,8%), сгущенное молоко, творог разный. жирность, в том числе диетическая, а также сливочные сливки, сметана (10%, 15%, 20%) и айран.«Сметанин» производит молочную продукцию для категории граждан, которым не по карману дорогие продукты питания. Специалисты советуют не экономить на здоровье, ведь чаще всего это кованое «молоко», например, масло. Качество не может стоить меньше 200 рублей, то же касается молока, сметаны, сгущенки, творога.

Экспертиза молока «Сметанин»

Сегодня существует множество мнений о том, какого качества молоко «Сметанин». Отзывы покупателей разделились: одни говорят о хорошем вкусе молока, другие указывают на странный цвет и невысокую цену.Эксперты утверждают, что торговый дом «Сметанин» выпускает некачественную продукцию. Завод производит слишком дешевое молоко. Этот факт более чем настораживает. Качественное молоко, по мнению специалистов, не может стоить меньше 60 рублей за литр. Специалисты подтвердили факт производства молочной продукции ТД Сметанин, не соответствующей стандартам качества.

Товар под торговой маркой «Сметанин» поставляется разными производителями, то есть невозможно найти и предъявить претензии к конкретному лицу.Продукты немолочные жиры. По данным организации «Общественный контроль», «Сметанин» разбавляют не растительными жирами, а водой, поэтому молоко имеет специфический вкус и стоит дешево. Предположительно, молоко «Сметанин» изготовлено из сухого порошка, в который добавлена ​​вода в соотношении 1: 1.

Молоко «Сметанин», отзывы о котором делятся на положительные и отрицательные — инновационный и неоднозначный продукт. Возможно, в его состав входят растительные жиры и вода. Доказано, что пальмовый и другие жиры используются для снижения производственных затрат.

Состав молока «Сметанин»

Вся правда о молоке Сметанина заключается в составе продукта, если это честно указали производители. Напиток жирностью 2,5%, объем 1 литр, состоит из цельного и обезжиренного молока, с пищевой ценностью 55 ккал. Однако срок годности с учетом натуральности продукта несколько завышен — 10 дней. Чтобы не столкнуться с подделкой, выбирая молоко, обратите внимание, в первую очередь, на способ обработки продукта.Как минимум, молоко следует пастеризовать. Эта технология убивает микробы и сохраняет полезные вещества. Помните: продажа сырого молока на территории РФ запрещена!

Молоко «Сметанин», состав которого достаточно естественный и соответствует нормам, пользуется повышенным спросом, несмотря на негативную информацию, обнародованную в ходе многочисленных проверок. Самостоятельно проверить натуральность молока несложно в домашних условиях. О его естественности свидетельствует активность лактобацилл, поэтому свежий молочный продукт «живет» всего несколько дней.Если молоко изготовлено из сухого порошка с добавлением консервантов, оно не скиснет даже со временем. Проверить его натуральность несложно. Обмакнуть ложку сметаны в стакан с молоком. Если оказалась простокваша — цельное молоко. Качественный продукт нельзя гомогенизировать и хранить не более пяти дней.

Цены на молочную продукцию

Учитывая разные мнения о продукции ТД «Сметанин», молоко по-прежнему остается в продаже и доступно всем категориям граждан.Средняя стоимость упаковки молока «Сметанин» жирностью 3,8% за литр — 29 рублей в сети магазинов «Магнит». Сгущенка той же марки 380 грамм — 58 руб. Цены на остальные молочные продукты демократичные, поэтому Сметанин пользуется спросом у населения.

Сгущенное молоко «Сметанин»

ТД «Сметанин» производит не только молоко, но и все любимое сладкое лакомство — сгущенку. Как гласит этикет производителя, сгущенка изготавливается по ГОСТу.Состав сладостей: молоко цельное коровье и сахар, массовая доля жира 8,5%, с энергетической ценностью на 100 грамм — 320 ккал. Продукт пастеризован. Производят сгущенное молоко «Сметанин» в железных банках, пластиковых емкостях и тубах.

Сгущенное молоко — это питательный продукт, содержащий большое количество белка. По консистенции хорошая сгущенка должна быть густой, белого или кремового оттенка. Продукт употребляется в чистом виде с чаем, кофе, используется для приготовления кондитерских изделий. Сгущенное молоко полезно для организма.Он содержит кальций, улучшает зрение и укрепляет кости. Однако злоупотреблять деликатесом не стоит. Регулярное употребление приводит к кариесу, диабету и ожирению.

Отзывы покупателей

Одним из самых популярных товаров в сети магазинов «Магнит» является молоко «Сметанин». Отзывы покупателей свидетельствуют о том, что главное преимущество молочного напитка — это бюджетная цена. Судя по отзывам, плюсы молока Smetanin в стоимости, некоторые отмечают хорошие вкусовые качества, натуральность, небольшой срок хранения, полезность, красивую упаковку.Если верить покупателям, молоко «Сметанин» имеет огромные недостатки: низкое качество, плохой внешний вид и безвкусность. Молоко «Сметанин», отзывы о котором разделились, до сих пор субъективно намекает на 100% фальсификацию, а как следствие — грубое нарушение прав потребителей.

Молоко «Сметанин»: отзывы, состав — Основное блюдо 2021

Все с детства знают о пользе натурального свежего молока. Говорят, чтобы оставаться здоровым и сильным, нужно ежедневно употреблять кисломолочные продукты.К сожалению, сегодня с этим утверждением можно поспорить. Практически все производители молока и других продуктов играют по правилам рынка с выгодой для себя и в ущерб потребителю. Найти натуральное молоко в заводской бутылке или сумке на полках магазинов становится все труднее с каждым днем.

Торговый Дом «Сметанин»

ТД «Сметанин» производит по заказу сети супермаркетов «Магнит» недорогую молочную продукцию, которая будет пользоваться спросом. Молочные продукты производят и поставляют разные производители, а не отдельное юридическое лицо.Купить «Сметанин» можно только в «Магнит», больше нигде продукция не встречается. В отношении торгового дома Сметанина были проведены проверки, согласно которым количество протеина в молоке оказалось заниженным, потом его съедают, по ГОСТу не производили. Производитель указал на упаковке неверную информацию, что нарушает требования госстандарта.

Что такое UHT-молоко?

Современные покупатели не удивятся термину «ультра-стерилизация».На самом деле молоко сверхпастеризованное «Сметанин» не представляет значительной угрозы для здоровья человека, а даже наоборот. Всем известно, что свежее молоко — достаточно жирный продукт, поэтому врачи рекомендуют употреблять в пищу ультрапастеризованную пищу. Он содержит мало жира и обогащен полезными микроэлементами и витаминами.

Молоко ультрапастеризованное хранится долго: почти пол года. Для молочных продуктов это лучшая жизнь. Особенность заключается в том, что при ультрапастеризации молоко обрабатывается сильным тепловым ударом, в результате которого погибают вредные бактерии и микроорганизмы, а польза от молока сохраняется.Если упаковка была открыта, этот продукт хранится не более четырех дней, независимо от степени пастеризации. Сравнивая пастеризованное молоко и ультрапастеризованное молоко, можно сказать, что второе содержит меньше полезных веществ, чем первое.

Ультрапастеризованное молоко не рекомендуется людям с аллергическими реакциями на лактозу. Согласно некоторым медицинским исследованиям, такой продукт может вызвать рак у мужчин, если коровы на ферме получали гормоны. Врачи советуют не злоупотреблять молоком взрослым.

Продукция ТД «Сметанин»

Пищевой бренд «Сметанин» производит различные молочные продукты: кефир жирностью 2,5%, молоко (1%, 2,5%, 3,2%, 3,8%), сгущенное молоко, творог различной степени жирности, в том числе диетические, а также сливочное масло, сметана (10%, 15%, 20%) и айран. Сметанин производит молочные продукты для категории граждан, которые не могут позволить себе дорогие продукты. Специалисты советуют не экономить на здоровье, ведь чаще всего куют «молоко», например, масло.Качество не может стоить меньше 200 рублей, то же касается молока, сметаны, сгущенки, творога.

Исследование молока «Сметанин»

Сегодня существует множество мнений о качестве молока «Сметанин». Отзывы покупателей разделились: одни говорят о хорошем вкусе молока, другие указывают на странный цвет и невысокую цену. Специалисты утверждают, что торговый дом Сметанина производит некачественную продукцию. Завод производит слишком дешевое молоко. Этот факт более чем настораживает.По мнению экспертов, качественное молоко не может стоить меньше 60 рублей за литр. Эксперты доказали факт производства ТД Сметанин молочной продукции, не соответствующей стандартам качества.

Продукция под торговой маркой «Сметанин» поставляется разными производителями, то есть найти и предъявить претензию конкретному человеку невозможно. Продукты содержат жиры немолочного происхождения. По данным организации «Общественный контроль», «Сметанин» разбавляют не растительными жирами, а водой, поэтому молоко имеет специфический вкус и стоит дешево.Предположительно, молоко «Сметанин» изготовлено из сухого порошка, к которому добавлялась вода в соотношении 1: 1.

Молоко «Сметанин», отзывы о котором разделились на положительные и отрицательные — инновационный и неоднозначный продукт. Возможно, в его состав входят растительные жиры и вода. Доказано, что пальмовый и другие жиры используются для снижения производственных затрат.

Состав молока «Сметанин»

Вся правда о молоке Сметанина содержится в продукте, если это честно указали производители.Напиток жирностью 2,5%, объемом 1 литр, состоит из цельного и обезжиренного молока, с пищевой ценностью 55 ккал. Однако срок хранения с учетом натуральности продукта несколько завышен — 10 дней. Чтобы не столкнуться с подделкой, выбирая молоко, обратите внимание, в первую очередь, на способ обработки продукта. Как минимум, молоко необходимо пастеризовать. Эта технология убивает микробы и сохраняет питательные вещества. Помните: продажа сырого молока на территории РФ запрещена!

Молоко сметанина, состав которого полностью натуральный и соответствует стандартам, пользуется повышенным спросом, несмотря на обнародованную во время многочисленных проверок негативную информацию.Самостоятельно проверить натуральность молока несложно в домашних условиях. Активность лактобацилл говорит о ее естественности, поэтому свежий кисломолочный продукт «живет» всего несколько дней. Если молоко изготовлено из сухого порошка с консервантами, оно не скиснет даже со временем. Проверить его натуральность просто. Обмакнуть ложку сметаны в стакан молока. Если получился кефир — цельное молоко. Качественный продукт нельзя гомогенизировать и хранить не более пяти дней.

Цены на молочные продукты

Учитывая разные мнения о продукции ТД Сметанина, молоко по-прежнему остается в продаже и доступно всем категориям граждан.Средняя стоимость упаковки молока «Сметанин» жирностью 3,8% за литр составляет 29 рублей в сети магазинов «Магнит». Сгущенка той же марки 380 грамм — 58 руб. Цены на остальные молочные продукты доступные, поэтому Сметанин пользуется спросом у населения.

Сметанин сгущенное молоко

ТД «Сметанин» производит не только молоко, но и всеми любимое сладкое лакомство — сгущенку. Как указывает этикет производитель, сгущенка производится по ГОСТу.Состав конфет: молоко коровье цельное и сахар, массовая доля жира 8,5%, энергетическая ценность на 100 грамм — 320 ккал. Продукт пастеризован. Они производят сметановую сгущенку в железных банках, пластиковых контейнерах и тубах.

Сгущенное молоко — это питательный продукт, содержащий большое количество белка. По консистенции хорошая сгущенка должна быть густой, белого или кремового цвета. Продукт употребляется в чистом виде, с чаем, кофе, используется для приготовления кондитерских изделий.Сгущенное молоко полезно для организма. Он содержит кальций, улучшает зрение и укрепляет кости. Однако злоупотреблять лакомством не стоит. Регулярное употребление приводит к кариесу, диабету и ожирению.

Отзывы потребителей

Один из самых востребованных товаров в сети магазинов «Магнит» — сметанинское молоко. Отзывы покупателей свидетельствуют о том, что главное преимущество молочного напитка — это бюджетная цена. Судя по отзывам, преимущества молока Smetanin в стоимости, некоторые отмечают хороший вкус, натуральность, небольшой срок хранения, полезность, красивую упаковку.По мнению покупателей, у сметанинового молока есть огромные недостатки: низкое качество, плохой внешний вид и невкусность. Молоко «Сметанин», отзывы о котором разделились, до сих пор субъективно намекает на 100% фальсификацию и, как следствие, грубое нарушение прав потребителей.

Экономическая оценка не всегда такая, как кажется: отчет

Президент и главный исполнительный директор Канадского центра экономического анализа (CANCEA) говорит, что в коридорах экономической оценки есть «маленький грязный маленький секрет», когда дело касается моделей анализа, касающихся инвестиций в государственную инфраструктуру.

«Беспокоит то, что традиционные методы очень беспокоят», — заявляет Пол Сметанин из CANCEA. Он говорит, что с учетом того, что Оттава и Королевский парк совместно инвестируют 255 миллиардов долларов в общественную инфраструктуру в течение следующих 10 лет, Канада не может позволить себе ошибиться. «Беспокойство в том, что если вы не сделаете это правильно, учитывая структурные слабости экономики … тогда цена может оказаться большой для будущих поколений».

В недавно опубликованном отчете центра под названием «Инвестирование в общественную инфраструктуру Онтарио: перспектива процветания под угрозой» для оценки воздействия на инфраструктуру используется подход больших данных / большой аналитики.Он был заказан Строительным секретариатом Онтарио (OCS) и Альянсом жилищного и гражданского строительства Онтарио (RCCAO), которые 1 декабря проведут мероприятие, чтобы обсудить выводы отчета и собрать вместе лидеров мнений для получения дополнительных отзывов.

Под руководством Сметанина в отчете рассматривается проблема того, как «обычные краткосрочные ориентированные экономические модели затрат / выпуска не могут отличить инвестиции в инфраструктуру или трату денег на мороженое».

«Мы хотели отметить очень резкую мысль.Если бы эти люди не пометили эти графики, вы бы не заметили разницы, — говорит он о моделировании. — Вы не узнаете, смотрели ли вы на эффекты инфраструктуры или на расходы на мороженое ».

Команда CANCEA изучила долгосрочное экономическое воздействие 10-летнего плана развития инфраструктуры Онтарио стоимостью 130 миллиардов долларов, используя свою исследовательскую платформу под названием Prosperity at Risk, в которой используется агентное моделирование. Это структура для моделирования динамической системы с помощью отдельных агентов и их взаимодействия друг с другом.

«Многие традиционные подходы к экономической оценке и распределению не признают уникальных характеристик роли общественной инфраструктуры», — констатирует Сметанин. «Результатом является ограниченное измерение стимулирующих эффектов, которое поддерживает неверное понимание социально-экономической ценности, что приводит к неправильному распределению».

Концепция «системного мышления» признает эти взаимодействия, чтобы понять, что экономическая система — это больше, чем сумма ее частей, говорится в пояснении к отчету.

«Соответствующие инвестиции в инфраструктуру обеспечивают экономическую отдачу от реального ВВП, которая более чем в 11 раз превышает другие варианты по сравнению с исходным уровнем без инвестиций», — добавляет он.

CANCEA обнаружила, что на каждый 1 миллиард долларов, вложенный в инфраструктуру в рамках плана Онтарио, будет получено 1,7 миллиарда долларов дополнительных налоговых поступлений от провинций.

«Это моделирование показывает нам, что инвестиции в размере 1 миллиарда долларов в общественную инфраструктуру обеспечат 85 000 рабочих лет в Онтарио в течение следующих 30 лет.Когда правительства инвестируют в общественную инфраструктуру, есть огромные доходы от налогов », — говорит Энди Манахан, исполнительный директор RCCAO.« Мы должны принимать решения относительно правильной инфраструктуры в будущем, и я думаю, что это пример использования доказательств. основанный на подходе ».

Для Шона Стрикленда, генерального директора OCS, результаты отчета подтверждают, насколько важно знать, откуда будет исходить рост строительной отрасли в будущем.

«Для строительной отрасли это всегда постоянная проблема», — заявляет он.«Где будет следующая сфера экономической деятельности? Где будет работа? В этом отчете говорится о взаимодействии всех этих других побочных факторов (от начальных инвестиций в инфраструктуру). Традиционный экономический анализ не может точно охватить все спин-оффы «.

Манахан заявляет, что отчет CANCEA является дополнением к отчету, опубликованному Майклом Фенном ранее этой осенью, в котором содержится призыв к правильному типу инфраструктуры, построенной с расчетом на будущее.

«Таким образом, важна инфраструктура», — заявляет Манахан.

Сметанин заявляет, что он надеется, что этот отчет побудит правительства обеспечить надлежащее планирование инвестиций в инфраструктуру, где они найдут «понимание того, как выглядят соответствующие инвестиции в инфраструктуру. Мы хотим, чтобы это было основано на данных».

«Мы, конечно, не хотим видеть трофеи политического процесса вокруг большой суммы денег», — добавляет он. «Вы хороши настолько, насколько хорошо измеряете. Ваши измерения подтверждают, как ценить вещи».

Для получения дополнительной информации о мероприятии, которое проводится в зале для дебатов Hart House в кампусе Университета Торонто, посетите веб-сайт www.rccao.com.

Гатас «Сметанин»: обзор, состав

.

Все, что нужно сделать, это сделать вкус естественного, сариванг гаты. Синасаби нет, чтобы управлять малой и малой продукцией молочных продуктов каждый день. В любом случае, когда это возможно, они могут быть лучше всего. Ореолы всех производителей и различных продуктов, которые воспроизводятся в торговых точках, с возможностью выбора для каждого из них и многих других.Обработка натуральных гатов в пакете или сумке с доставкой на каждый день очень много.

Торговый дом «Сметанин»

TD Smetanin производит много продуктов из огромной сети супермаркетов «Магнит», где есть спрос. Поставка и поставка продукции по производству гатов производится разными способами, а также на хинди — это юридическое лицо. «Smetanin» написан только на «Magnet», и все это на хинди естественным образом.Может быть, торговый дом «Сметанин», который является естественным, таким, каким он является, а его результаты недооценены, оценены, как и все, что связано с ГОСТом. Эта информация содержит информацию на хинди, содержащую информацию об упаковке, которая содержит информацию об имеющихся версиях.

Ano an ultra-pasteurized na gatas?

Современные клиенты получают удовольствие от «ультра-стерилизации». Этот ультрапастеризованный гаты на «Smetanin» является хинди, чтобы сделать банту на калусугане, и в любом случае.Все эти гаты представляют собой продукты, которые содержат рекомендации по применению ультрапастеризованных продуктов. Содержит множество разнообразных и эффективных микроэлементов и битаминов.

Naka-imbak na ultra-pasteurized gatas for a mahabang panahon: halos kalahati of isang taon. Для производства гатов это без ограничений. Какая бы ни была процедура ультрапастеризации, эта процедура является оптимальной с лучшим начальным ходом, включает в себя карты бактерий и микроорганизмов, а также их полезные функции.Получите пакет, этот продукт будет готов на хинди уже сегодня, когда он будет пастеризацией. Пастеризованное молоко и ультрапастеризованное молоко можно приготовить, чтобы получить представление о надежных и надежных методах знакомства.

Ультра-пастеризованные продукты разработаны специально для людей с аллергией на лактозу. Теперь вы можете использовать медикаменты, такие как продукты, которые помогают управлять коровами и коровами, которых кормят гормонами.Доктор показывает, как часто бывает в гатах по мататандам.

Продукция ТД «Сметанин»

Продукция компании «Сметанин» производит различные продукты: кефир с 2,5% табы, гаты (1%, 2,5%, 3,2%, 3,8%). ), сгущенное молоко, творог и другие блюда из нилаламана, кабиланг, диетическое питание, пати на ринге мантикилья, кулай-гаты (10%, 15%, 20%) и айран. «Сметанин» представляет собой создание гатов для категорий крупных хинди, основанных на разработке продуктов.Эксперто дает возможность добиться успеха в калусугане, сделать это в пиналабасе на «гаты», халимбава, мантикилья. Калидад на хинди можно получить за 200 рублей, все вместе с гатами, кулай-гатами, сгущенным молоком, творогом.

Кадалубас Гатов на «Сметанин»

Сейчас, много мнений о гатах на Сметанине. Обзор многих из них является нахахати: многие из них используются в больших лазах гат, каждый дает какие-то кулаи и многие вещи.Сделайте опытный торговый дом Smetanin, сделав большой выбор продукции. Пабрика делает большие муранг гаты. Это очень хорошо. Хорошие результаты, полученные экспертами, содержат больше 60 рублей за литр. Экспертиза продуктовых гатов TD Smetanin, на хинди знакомые с результатами анализа.

Калакал на татаках «Сметанина» позволяет использовать различные теги, такие же, как и другие, невероятные инструменты и требования к определенным частям.Продукты немолочные жиры. Он сам по себе «Pampublikong Kontrol», «Smetanin» является синонимом табачных изделий, трубок и гатас, которые могут быть частными на лазе и в муре. Marahil, gatas na «Smetanin» — это сухой порошок, и его можно использовать в соотношении 1: 1.

Gatas «Smetanin», элементы, которые можно найти в позитивном и негибком положении, — это большие и популярные продукты на хинди. Marahil представляет собой много блюд и напитков.Это пальмовая ветвь и другие табы, которые используются для того, чтобы увеличить количество блюд в продукте.

Gatas komposisyon «Smetanin»

Полный текст «Smetanin» является продуктом производителя, который использует его. Иннумин на 2,5%, но не более чем на 1 литр, имеет большую питательную ценность на уровне 55 ккал. Gayunpaman, срок годности, isinasaalang-alang ang pagiging natural ng product, ay tila masyadong mataas — 10 araw.Чтобы сделать это в режиме реального времени, как сделать гаты, большие пейзажи, все, что угодно, в том, что касается обработки продуктов. В лучшем случае пастеризованные гаты. Эта технология работает на микроблогах и имеет уникальные танцевальные навыки: эта технология используется на территории Российской Федерации!

Gatas «Smetanin», составленный из естественных и естественных источников информации в каугале, в соответствии с большим спросом, обеспечивает полную информацию, которую публикуют в ходе обширных инспекций.Сделайте свой собственный естественный образ в любом уголке мира. Естественный процесс обнаружения лактобацилл, которые производятся в результате выращивания гатов, «набирает» только каждый день. Как приготовить из сухого порошка, добавить консервантов, хинди его можно использовать в обычном режиме. Сделать естественный поиск очень просто. Это делает кулаи-гаты по основным гатам. Кунг ито ай нака-творожные гаты — буонг гаты.Калидад продукта является гомогенизированным на хинди и почти всегда на хинди.

Предусмотрено для продуктов, производимых гатами.

В зависимости от различных мнений о продуктах TD «Smetanin», гаты могут быть использованы и доступны во всех категориях. . Средняя цена пакета «Сметанин» составляет 3,8% за литр — 29 рублей в цепочке «Магнит».Молоко сгущенное паркетной марки на 380 грамм — 58 рублей. Предоставление услуг для различных продуктов, производящих гаты, является демократичным, так что каждый из них, как Сметанин, имеет спрос на население.

Сгущенное молоко «Smetanin»

TD «Smetanin» содержит простые хинди гаты, кунди-пати, в которых содержатся все любимые деликатесы — сгущенное молоко. Благодаря правильному этикету, сгущенное молоко соответствует ГОСТу.Композиция сладостей: большая часть бака и асукал, массовая доля табы 8,5%, на 100 грамм — 320 ккал. Продукт пастеризован. Наслаждайтесь сгущенным молоком на «Сметанине» в контейнерах, пластиковых контейнерах и тубах.

Сгущенное молоко является продуктом, который обеспечивает приготовление продуктов питания. Превосходное сгущенное молоко можно приготовить из сливок. Продукт предназначен для использования на любом языке, с цаа, капе, используется для создания кенди.Сгущенное молоко можно приготовить для катания. Содержит кальций, помогает принимать пищевые добавки и пить воду. Gayunpaman, хинди делает вкусным деликатесом. Регулярный просмотр дает возможность выбирать, делать это и работать в обычном режиме.

Обзоры клиентов

Это лучший продукт в кадрах «Магнит» и «Сметанин». Получение отзывов клиентов, которые показывают, что они получают плохие отзывы.Благодаря использованию изображений, множеству и сметанным гатам, мы знаем, что такое прекрасное качество, естественность, большая полка, удобная упаковка, красивая упаковка. Когда вы научитесь получать удовольствие, Гаты на «Сметанин» могут быть очень полезны: сделать калидад, большую хитрость и сделать какой-нибудь большой. Milk Smetanin, многоразовые блюда, полностью отвечает на 100%, и в любом случае, это очень важно для детей.

Dryad Data — МЕТОДОЛОГИЯ ИСТОРИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ: РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ ВЗГЛЯД

Этот набор данных представляет собой анализ исторических и экономических методов управления производством в современной России. Показана необходимость обобщения накопленного теоретического и эмпирического материала, поиска новых подходов к оценке современного производства, изучения как общих, так и частных закономерностей процесса трансформации структуры общественного производства.Изучаются особенности этого процесса в странах с разным уровнем экономического развития. Особое внимание уделяется динамике общественного производства в постиндустриальную эпоху, когда на первый план выходит развитие информационных и коммуникационных технологий.

Методологической основой исследования явились методы логико-статистического анализа, картографирования графических данных, метод сопоставления масштабов и сопоставления анализируемых явлений и процессов в экономической действительности.Использование совокупности этих методов научного познания позволило обеспечить достоверность результатов анализа и синтеза, полученных в процессе анализа данных, и сформулировать ряд авторских выводов, применимых в теории и практике. Исследование проводилось с использованием инструментов и методов институционального и системного подходов.

Тема 1. ПРЕДМЕТ КУРСА. ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА


Предмет курса и его значение. Элементы истории экономики как науки.Периодизация истории экономики. Функции истории экономики. Методы истории экономики. Ранние отрасли хозяйственной деятельности человека и разделения труда. Основные черты первобытнообщинного строя. Происхождение ремесла. Внешний вид металлических инструментов. Разложение первобытнообщинного строя. Предпосылки возникновения социально-экономического неравенства в первобытном обществе. Общая характеристика рабовладельческого способа производства. Экономика стран Древнего Востока.Развитие сельского хозяйства, ремесел и торговли. Характерные черты древнего рабства. Экономика древнегреческих городов-государств. Особенности экономического развития Древнего Рима.

Тема 2. ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ В ПЕРИОД ФЕДАЛИЗМА


Общая характеристика феодального способа производства. Основные принципы феодализма. Этапы развития феодализма. Натуральное хозяйство при феодализме. Экономика Франкского государства.Сельское хозяйство Западной Европы и его особенности во Франции, Германии и Англии. Феодальные города как центры ремесленной и торговой деятельности. Цеховая организация производства. Роль торговли в зарождении ранних капиталистических отношений. Изменения в аграрном хозяйстве Киевской Руси. Развитие ремесел. Зарождение товарно-денежных отношений. Внешнеторговые отношения Киевской Руси. Хозяйство независимых крупных княжеств. Влияние монголо-татарского нашествия на хозяйственное освоение русских земель.Освоение северо-восточных земель и рост городов. Восстановление и развитие русского ремесла. Основные формы феодального землевладения. Хозяйство феодальной вотчины. Социально-экономические причины объединения русских земель. Формирование местной системы землепользования. Основные черты помещичьего феодального хозяйства. Превращение городов в центры ремесел и торговли. Превращение ремесла в мелкотоварное производство. Внешний вид мануфактур, их типы. Роль государства в создании мануфактур.Структура внешнеторговых отношений государства. Политика меркантилизма. Сущность экономических реформ

г.

Тема 3. ГЕНЕЗИС КАПИТАЛИСТИЧЕСКОЙ ЭКОНОМИКИ


Промышленное развитие Англии. Особенности капиталистического накопления. Свобода предпринимательства. Лидерство Англии в мировой промышленности и торговле. Переход от мануфактурного к фабричному производству. Создание первых машин. Железнодорожное строительство. Структура английской промышленности.Социально-экономические последствия промышленной революции. Рост доли городского населения. Становление фермерских капиталистических хозяйств в деревне. Политика свободной торговли в международной торговле. Лондон как мировой финансовый центр. Особенности промышленной революции во Франции и ее отставания от Англии. Индустриальный и аграрный характер экономики. Мелкое крестьянское производство. Медленное развитие капитализма в сельском хозяйстве. Типы колониального земледелия в Северной Америке. Аграрный характер экономики.Организация централизованных производств. Противоречия между североамериканскими колониями и Англией. Создание Соединенных Штатов и установление капиталистических экономических отношений. Американский путь развития капитализма в сельском хозяйстве. Быстрое завершение промышленной революции. Экономические причины и последствия гражданской войны в США. Значительный подъем американской экономики.


Тема 4. ОСОБЕННОСТИ КАПИТАЛИЗМА В РОССИИ, ГЕРМАНИИ И ЯПОНИИ


Начало перехода к крупносерийному машинному производству.Промышленная революция в России и ее особенности. Торговля, финансы и кредит. Кризис крепостного права. Повышение товарности сельскохозяйственной продукции. Зарождение капиталистических отношений в сельском хозяйстве. Основные положения и значение реформы 1861 г. Распространение уставного капитала. Основные промышленные регионы страны. Железнодорожное строительство. Приток иностранного капитала. Преобладающая роль сельского хозяйства. Расслоение крестьянства и формирование рынка наемного труда. Развитие стационарной торговли и товарных бирж.Рост внешнеторгового оборота. Широкое развитие коммерческих банков. Реформы. Особенности империализма в России. Возникновение монополистических объединений в промышленности. Влияние городской революции на экономику России. Аграрная реформа и ее значение. Рост банковских монополий и их связь с промышленными монополиями. Финансовый капитал. Развитие торговли. Влияние Первой мировой войны на экономику России. Отрасль управления изменениями. Военно-промышленная политика. Система специальных встреч.Продовольственный кризис. Нарушение функционирования денежной системы. Свержение царизма и экономическая политика временного правительства. Кризисное состояние экономики. Экономическая отсталость Германии. Зародыш немецкой промышленности в деревнях. Прусский путь развития капитализма в сельском хозяйстве. Промышленная революция в Германии. Ускоренное создание военно-промышленной базы. Особенности структуры внешней торговли Германии. Особенности зарождения капитализма в Японии.Включение Японии в мировую экономическую систему. Рост промышленности и торговли. Дзайбацу. Патернализм. Государственная поддержка экономического развития.


Тема 5. РАЗВИТИЕ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ ЗА РУБЕЖОМ XIX И XX ВЕКОВ


Технологический прогресс последней трети XIX века. Появление новых производств и увеличение промышленного производства. Создание акционерных обществ. Вывоз капитала. Изменение отраслевой структуры промышленности.Появление новых производств. Монополизация экономик ведущих капиталистических стран. Создание промышленных и банковских монополий. Воспитание финансового капитала. Картели и синдикаты как основная форма монополизации экономики. Формирование мирового рынка. Типы колониального земледелия. Особенности иммигрантских колоний. Изменение системы эксплуатации колоний. Монокультурный характер экономики. Рождение национальной торговой буржуазии в колониях и зависимых странах.


Тема 6. ФОРМИРОВАНИЕ РЕГУЛИРУЕМОГО КАПИТАЛИЗМА


Влияние Первой мировой войны на экономику ведущих зарубежных государств. Экономический рост в США после Первой мировой войны. Формирование «общества потребления». Причины экономического кризиса. Период Великой депрессии в США. Падение объемов производства. Разорение банков, промышленных предприятий и фермерских хозяйств. «Новый курс» Ф. Рузвельта и его результаты. Кейнсианство. Банковская и финансовая реформа.Общественные работы. Меры по борьбе с перепроизводством сельхозпродукции. Изменение роли государства в экономике. Экономический хаос в Германии после Первой мировой войны. Гиперинфляция. План Дауэса. Стабилизация экономики Германии. Экономическое развитие Германии в годы Веймарской республики. Влияние мирового экономического кризиса на экономику Германии. Установление фашистской диктатуры. Милитаризация экономики. Развитие военной промышленности. Вмешательство государства в экономику.Принудительное распространение. Расширение государственного сектора экономики. Подготовка к войне.


Тема 7. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СОЦИАЛИЗМ В СССР


Социально-экономические преобразования большевиков. Контроль работы. Национализация промышленности и банков. Установление монополии на внешнюю торговлю. Аграрная политика Советской власти. Экономика страны в период гражданской войны. Политика военного коммунизма. План ГОЭЛРО. Экономика СССР в период НЭПа.Замена предоплаты по налогу. Уступки. Денежная реформа. Концентрация нэпа. Форсирование темпов индустриализации. Коллективизация. Советская экономика в первые пятилетки. Экономика страны в годы Великой Отечественной войны и в период послевоенного восстановления. Экономическое развитие в 60-80-е гг. Экономические реформы лет. Итоги постоктябрьского развития экономики. Кризис административно-командной системы. Замедление темпов роста основных экономических показателей.


Тема 8. ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ ЗАРУБЕЖНЫХ СТРАН В ХХ ВЕКЕ


Экономические итоги Второй мировой войны. Лидерство США в мировой экономике. План Маршалла. Усиление государственного регулирования экономики. Научно-техническая революция (НТР) и структурные изменения в экономике зарубежных стран. Экономическая политика Шарля де Голля во Франции. Социальная рыночная экономика и экономические реформы Л. Эрхарда в Германии.Послевоенное индустриальное развитие Японии. Общие закономерности современной экономики зарубежных стран. Структурные изменения. Новое качество образования и квалификации кадров. Понятие «человеческие отношения». Причины изменения модели государственного регулирования. Укрепление рыночных принципов в экономике. «Рейганомика» и ее результаты. Экономические реформы правительства М. Тэтчер. Особенности экономического развития Японии. Новые индустриальные страны. Рост взаимозависимости национальных экономик.Формирование единого мирового рынка. Международная экономическая интеграция.


Тема 9. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ РОССИИ


Распад СССР. Необходимость коренных социально-экономических преобразований. Экономическая реформа в условиях становления независимого государства — Российской Федерации. Либерализация цен. Инфляция. Приватизация. Формирование разнородных форм собственности и организационно-правовых форм управления.Формирование рыночной инфраструктуры. Реформирование сельского хозяйства. Создание финансово-промышленных групп. Дефицит государственного бюджета. Кризис 17 августа 1998 года. Дефолт. Современный этап экономических реформ. Итоги социально-экономических преобразований: достижения и трудности. Перспективы экономического развития России.

СПРАВОЧНИК

Ашмаров И.А. (2008) Экономические институты рынка труда. Воронеж: Научная книга. 240 с.

Ашмаров И.А. (2009) История экономики: Учебник для вузов. Душанбе: Ирфон. 336 с.

Ашмаров И.А. (2009) О методологии историко-экономических исследований / И.А. Ашмаров. // Историко-экономические исследования. № 1 Стр. 149-158.

Ашмаров И.А. (2018) О периодизации послевоенной экономической истории Японии. Историко-экономические исследования. Т. 19. № 1. Стр. — 121-132.

Вощанова Г.П., Годзина Г.С. (2001) История экономики. Руководство. Москва. ИНФРА-М.232 с.

Гусейнов Р.М. (1999) История экономики России. Руководство. Москва. Издательский дом ЮКЕА. 352 с.

Гусейнов Р.М. (2014) Экономическая история: Учебник для бакалавров. Издательство Юрайт, 686 с. URL: http://urss.ru/PDF/add_en/181839-1.pdf (дата обращения: 16 июня 2018 г.)

Ершов Б.А. (2012) Государственно-правовое регулирование деятельности Русской Православной Церкви в регионах Центрального Черноземья в XIX — начале XX вв.Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и история искусства. Вопросы теории и практики. Часть 2. №. 4. Стр. 75-78.

Ершов Б.А. (2012) Историографические аспекты взаимоотношений Русской Православной Церкви и государственных структур в регионах Центрального Черноземья в XIX — начале XX вв. Вестник Воронежского государственного технического университета. Серия «Гуманитарные науки». Т. 8. №. 11. Стр. 188–192.

Ершов Б.А. (2013) Русская Православная Церковь в структуре государственного управления XIX — начала XX веков: Монография.Воронеж: «Воронежский государственный технический университет». 245 с.

Ершов Б.А., Ашмаров И.А. (2018) Исторический экономический словарь (набор данных) Figshare. 14 п.

Конотопов М.В., Сметанин С.И. (2007) История экономики. Учебник для вузов. 2-е изд. Академический проект. 368 с.

Лойберг М.Ю. (128) История экономики. Руководство. ИНФРА-М. 128 с.

Мерцалова Л.А. (1990) Немецкий фашизм в новейшей историографии ФРГ. Воронежский государственный университет.208 с.

Котов А.А. (2004) Словарь-справочник по истории экономики. Воронежский государственный педагогический университет. 36 п.

Терне А.М. (1991) В царстве Ленина: очерки. Издательство «Скифы». 352 с.

Хохлов Е.В. (2005) Военная экономика СССР накануне и во время Второй мировой войны. Издательство Санкт-Петербургского университета. 282 с.

Даты по истории России: хронология // URL: https://5-ege.ru/daty-po-istorii-rossii/ (дата обращения: 16 июня 2018 г.)

Прием

Сегодня в университете обучается более 10 тысяч студентов, из них около 6 тысяч бакалавров, 224 ординатора и 58 докторантов.В университете проходят обучение около 800 иностранных студентов из 51 страны мира.

Присуждены ученые степени или дипломы:

B.Sc .; M.Sc .; Специалист

Срок обучения:
4 года — бакалавриат (161.710,00 руб. / Год)
2 года — магистратура (169.950,00 руб. / Год)
5 лет — Стоматология, фармация, бакалавр архитектуры (169.950,00 руб. / год)
6 лет — Лечебное дело (169.950,00 руб. / Год)
2 года — Аспирантура
3 года — Аспирантура

Структура учебного года для студентов дневного отделения:
Осенний семестр — с сентября по январь
Весенний семестр — с февраля по июнь
Июль и август — летние каникулы

Язык обучения — Русский для всех курсов

Кафедра русского языка как иностранного
Кафедра русского языка как иностранного НовГУ предлагает краткосрочные и долгосрочные курсы делового и разговорного русского языка для студентов и всех желающих изучать русский язык, культуру и т. Д.

Чтобы стать студентом НовГУ, вы должны подать заявление в Офис иностранных студентов. Студентов по обмену отбирают их родные университеты. К заявлению о приеме необходимо приложить следующие документы:

  • Аттестат о среднем образовании, Общий аттестат об образовании продвинутого уровня, Attestation du Baccalauréat de l’Enseignement Secondaire и т. Д.
  • Ксерокопия аттестата о среднем образовании, легализованная в соответствии с международными стандартами и переведенная на русский язык.Перевод должен быть заверен уполномоченным должностным лицом или учреждением и прикреплен к легализованной фотокопии. Имя держателя в переводе должно соответствовать имени в российской визе.
  • Официальное письмо Федеральной службы по надзору в сфере науки и образования, подтверждающее признание аттестата в Российской Федерации официальным документом, эквивалентным российскому аттестату об общем среднем образовании, и подтверждающее право его обладателя подать заявление. в высшие учебные заведения.Для получения дополнительной информации посетите http://obrnadzor.gov.ru/en/nostrification/ и http://obrnadzor.gov.ru/en/expert_centre/
  • .
  • Справка о состоянии здоровья, подтверждающая, что кандидат годен к учебе.

Иностранные студенты зачисляются в НовГУ на конкурсной основе по результатам вступительных испытаний, которые проводятся на русском языке в письменной форме по окончании подготовительного отделения.

Университет предлагает следующие услуги, чтобы сделать ваше пребывание более комфортным:

  1. Размещение в общежитии университета
  2. Трансфер из аэропорта
  3. Медицинское страхование
  4. Спортивные сооружения
  5. Культурная программа (поездки в другие города России, посещение театров, музеев, выставок)

Корпус

Общежития

Проживание в кампусе — жизненно важный компонент вашего университетского опыта, и здесь, в Новгородском государственном университете, мы с гордостью предлагаем удобные, доступные и современные общежития, которые станут вашим домом вдали от дома.Стоимость номера: 1449 руб. / Мес.

Продукты питания

В НовГУ работает студенческая столовая. Также студенты могут купить кофе и закуски в «автомате по продаже закусок» в главном зале. По предварительному запросу обеды могут быть предоставлены в ресторане университета. По вечерам студенты могут посетить множество ресторанов в центре города. На следующем сайте представлена ​​информация о ресторанах Великого Новгорода: http://www.visitnovgorod.com/catalogue/novgorod/4287/


границ | AVA: чат-бот для финансовых услуг, основанный на глубоких двунаправленных преобразователях

1 Введение

С момента своего первого появления несколько десятилетий назад [1–3], чат-боты всегда отмечали вершину искусственного интеллекта в качестве авангарда всех крупных революций в области ИИ, таких как человеческие –Компьютерное взаимодействие, инженерия знаний, экспертная система, обработка естественного языка, понимание естественного языка, глубокое обучение и многие другие.Чат-боты с открытым доменом, также известные как боты chitchat , могут максимально имитировать человеческие разговоры на темы практически любого типа, поэтому широко используются для общения, развлечения, эмоционального общения и маркетинга. Ранние поколения ботов с открытым доменом, такие как упомянутые в [3, 4], в значительной степени полагались на созданные вручную правила и рекурсивные символьные оценки, чтобы уловить ключевые элементы разговора, подобного человеку. Новые достижения в этой области в основном основаны на данных, а сквозные системы, основанные на статистических моделях и нейронных диалоговых моделях [5], направлены на достижение человеческих разговоров за счет более масштабируемого и адаптируемого процесса обучения на данных произвольной формы и больших объемов данных. наборы [5], такие как приведенные в [6–9] и [10].

В отличие от ботов с открытым доменом, чат-боты с закрытым доменом предназначены для преобразования существующих процессов, которые зависят от агентов-людей. Их цели — помочь пользователям выполнить конкретные задачи, типичные примеры которых варьируются от размещения заказа до поддержки клиентов; поэтому они также известны как роботы, ориентированные на выполнение задач [5]. Многие компании воодушевлены перспективой использования чат-ботов с закрытым доменом для прямого взаимодействия со своей клиентской базой, что дает множество преимуществ, таких как снижение затрат, нулевое время простоя или отсутствие предубеждений.Однако всегда будут случаи, когда бот будет нуждаться в человеческом вмешательстве для новых сценариев. Это может быть клиент, который представляет проблему, которой он никогда не ожидал [11], пытается ответить на непристойный ввод или даже что-то настолько простое, как неправильное написание. В этих сценариях ожидаемые ответы от чат-ботов с открытым и закрытым доменом могут сильно отличаться: успешный бот с открытым доменом должен быть « знающим, юмористическим и вызывающим привыкание », тогда как чат-бот с закрытым доменом должен быть «». точный, надежный и эффективный .«Одно из основных отличий — это способ решения неизвестных вопросов. Бот для болтовни отвечал бы спорным вопросом, например, Почему вы это задаете? и продолжайте беседу и вернитесь к темам, о которых идет речь [12]. Пользователь может обнаружить, что чат-бот работает лучше, но не очень помогает в решении проблем. Напротив, ориентированный на задачу бот привязан к определенной области намерений и должен незамедлительно прекращать разговоры за пределами области и передавать их агентам-людям.

В этой статье представлен AVA (помощник Vanguard), ориентированный на выполнение задач чат-бот, поддерживающий агентов по телефонным звонкам, когда они взаимодействуют с клиентами в режиме реального времени. Обычно, когда телефонным агентам требуется помощь, они приостанавливают звонки клиентов и консультируются с экспертами группы поддержки. С помощью чат-бота наша цель — преобразовать процессы консультаций между телефонными агентами и экспертами в сквозную диалоговую систему искусственного интеллекта. Наша цель — значительно снизить эксплуатационные расходы за счет сокращения времени удержания звонков и потребности в экспертах, а также преобразовать наш клиентский опыт таким образом, чтобы в конечном итоге способствовать самообслуживанию клиентов в контролируемой среде.Правильное понимание намерений и быстрое наращивание намерений являются ключом к его успеху. В последнее время сообщество НЛП сделало много открытий в области контекстно-зависимых встраиваний и двунаправленных языковых моделей, таких как ELMo, OpenAI, GPT, BERT, RoBERTa, DistilBERT, XLM и XLNet [1, 13–21]. В частности, модель BERT [1] стала новой базовой линией НЛП, включая классификацию предложений, ответы на вопросы, распознавание именованных сущностей и многие другие. Насколько нам известно, существует несколько мер, которые устраняют неопределенности прогнозов в этих сложных структурах глубокого обучения или объясняют, как достичь оптимальных решений по наблюдаемым мерам неопределенности.Стандартные выходные данные softmax этих моделей являются предсказательными вероятностями, и они не являются действительной мерой для уверенности в предсказаниях сети [22–25], что является важной проблемой в реальных приложениях [11].

Наш основной вклад в это исследование — применение достижений байесовского глубокого обучения для количественной оценки неопределенностей в предсказаниях намерений BERT. Формальные методы, такие как стохастический градиент (SG) -MCMC [23, 26–30] и вариационный вывод (VI) [22, 31–33], широко обсуждаемые в литературе, могут потребовать модификации сети.В обычных нейронных сетях параметры оцениваются по единственному значению точки, полученному с использованием обратного распространения со стохастическим градиентным спуском (SGD), тогда как байесовское глубокое обучение предполагает априор над параметрами модели, а затем данные используются для вычисления распределения по каждому из этих параметров. Однако для BNN с тысячами параметров вычисление апостериорного значения невозможно из-за сложности вычисления предельного правдоподобия [34]. Методы SG-MCMC и VI предлагают два разных решения для устранения вышеупомянутой сложности.SG-MCMC устраняет необходимость в вычислении градиентов для полного набора данных за счет использования мини-пакетов для вычисления градиента, что позволяет упростить вычисление (с той же вычислительной сложностью, что и SGD), но по-прежнему не имеет возможности фиксировать сложные распределения в пространстве параметров. VI выполняет байесовский вывод, используя вычислительно управляемое «вариационное» распределение q (θ) для аппроксимации апостериорного распределения, а возможность представления неопределенности ограничена вариационным распределением.Повторная реализация всей модели BERT для байесовского вывода — нетривиальная задача, поэтому здесь мы использовали метод исключения методом Монте-Карло (MCD) [22] для аппроксимации вариационного вывода, при котором исключение выполняется во время обучения и тестирования с использованием нескольких маски отсева. Наши эксперименты по отсеву сравниваются с двумя другими подходами (энтропия и фиктивный класс), и окончательная реализация определяется компромиссом между точностью и эффективностью. Недавно аналогичный подход исключения MCD был предложен для моделей трансформаторов для калибровки результатов обнаружения речи [35].

Мы также исследуем использование BERT в качестве языковой модели для расшифровки орфографических ошибок. Большинство решений для чат-ботов от поставщиков включают дополнительный уровень обслуживания, в котором для проверки орфографии и языковой интерпретации используются модели ошибок, зависящие от устройства, и языковые модели N-граммы [36]. На уровне представления обычно используются модель WordPiece [37] и модель кодирования пар байтов (BPE) [38, 39] для сегментации слов на более мелкие единицы; таким образом, сходства на уровне подслова могут быть зафиксированы моделями НЛП и обобщены на словах вне словарного запаса (OOV).Наш подход объединяет усилия обеих сторон: слова, исправленные с помощью предложенной языковой модели, далее токенизируются моделью WordPiece, чтобы соответствовать предварительно обученным вложениям в обучении BERT.

Несмотря на все достижения чат-ботов, такие отрасли, как финансы и здравоохранение, обеспокоены кибербезопасностью из-за большого количества конфиденциальной информации, вводимой во время сеансов чат-ботов. Боты, ориентированные на задачи, часто требуют доступа к критически важным внутренним системам и конфиденциальным данным для выполнения определенных задач.Поэтому 100% локальные решения, обеспечивающие полную настройку, мониторинг и плавную интеграцию, предпочтительнее облачных решений. В этом исследовании предлагаемый чат-бот разработан с использованием версии RASA с открытым исходным кодом и развернут в нашей корпоративной интрасети. Используя диалоговый дизайн RASA, мы гибридизируем модуль болтовни RASA с предлагаемыми диалоговыми системами, ориентированными на задачи, разработанными на Python, TensorFlow и PyTorch. Мы полагаем, что наш подход может дать некоторые полезные советы отраслям, которые рассматривают возможность внедрения решений чат-ботов в свои бизнес-области.

2 Предпосылки

Недавние прорывы в исследованиях НЛП обусловлены двумя взаимосвязанными направлениями: прогресс в распределенных представлениях, вызванный успехом встраивания слов [40, 41], встраивания символов [42–44] и контекстуализированных встраиваний слов [1] , 19, 45], успешно преодолели проклятие размерности при моделировании сложных языковых моделей. Достижения архитектуры нейронной сети, представленной CNN [46–48], механизмом внимания [49] и преобразователем в виде модели seq2seq с распараллеливанием внимания [50], определили новые современные модели глубокого обучения для НЛП. .

Принципиальная оценка неопределенности в регрессии [51], обучении с подкреплением [52] и классификации [53] — активные области исследований с большим объемом работы. Теория байесовских нейронных сетей [54, 55] предоставляет инструменты и методы для понимания неопределенности модели, но эти методы сопряжены со значительными вычислительными затратами, поскольку они удваивают количество параметров, которые необходимо обучить. Авторы [22] показали, что нейронная сеть с отключением, включенным во время тестирования, эквивалентна глубокому гауссовскому процессу, и мы можем получить оценки неопределенности модели из такой сети путем множественной выборки прогнозов сети во время тестирования. .Также показано, что небайесовские подходы к оценке неопределенности дают надежные оценки неопределенности [56]; наше внимание в этом исследовании уделяется байесовским подходам. В задачах классификации неопределенность, полученная в результате множественной выборки во время тестирования, является оценкой достоверности прогнозов, аналогичной энтропии прогнозов. В этом исследовании мы сравниваем пороговое значение для передачи запроса оператору-человеку, используя неопределенность модели, полученную от чат-бота, выбывшего из системы, с установкой порога с использованием энтропии прогнозов.Мы выбираем байесовское приближение на основе исключения, поскольку оно не требует изменений в архитектуре модели, не добавляет параметры для обучения и не меняет процесс обучения по сравнению с другими байесовскими подходами. Мы минимизируем шум в данных, используя модели коррекции орфографии перед классификацией входных данных. Кроме того, метки для пользовательских запросов подбираются человеком с минимальной ошибкой. Следовательно, наше внимание уделяется количественной оценке эпистемической неопределенности в AVA, а не алеаторической неопределенности [57].Мы используем смешанную целочисленную оптимизацию, чтобы найти порог эскалации пользовательского запроса человеком на основе среднего прогноза и неопределенности прогноза. Этот шаг оптимизации, опять же, не требует изменений сетевой архитектуры и может быть реализован отдельно от обучения модели. В других контекстах было бы полезно иметь интегрированную опцию эскалации в нейронной сети [58], и мы оставляем компромиссы интегрированной опции отклонения и небайесовских подходов на будущее.

Подобные подходы к исправлению орфографии, помимо упомянутых в Разделе 1, описаны в Deep Text Corrector [59], который применяет модель seq2seq для автоматического исправления небольших грамматических ошибок в разговорной письменной речи на английском языке. Обучение оптимальному порогу принятия решений в условиях неопределенности изучается в [60] в виде обучения с подкреплением и итерационных формулировок байесовской оптимизации.

3 Обзор системы и наборы данных

3.1 Обзор системы

На рисунке 1 показан обзор системы AVA.Предлагаемый разговорный ИИ постепенно заменит традиционное взаимодействие человека и человека между телефонными агентами и внутренними экспертами и, в конечном итоге, позволит клиентам самостоятельно настраивать взаимодействие непосредственно с системой ИИ. Теперь телефонные агенты взаимодействуют с чат-ботами AVA, развернутыми в Microsoft Teams в интрасети нашей компании, и их вопросы предварительно обрабатываются с помощью модели завершения предложения (представленной в разделе 6) для исправления орфографических ошибок. Затем входные данные классифицируются с помощью модели классификации намерений (разделы 4, разделы 5), где релевантным вопросам присваиваются предсказанные метки намерений, а последующие модули поиска информации и ответов на вопросы запускаются для извлечения ответов из хранилища документов.Вопросы на эскалацию передаются экспертам-людям после пороговых значений решений, оптимизированных с использованием методов, представленных в разделе 5. В этой статье обсуждаются только модель классификации намерений и модель завершения предложения.

РИСУНОК 1 . Сквозная концептуальная схема AVA.

3.2 Данные для модели классификации намерений

Данные обучения для модели классификации намерений AVA собираются, обрабатываются и генерируются специальной бизнес-группой из журналов взаимодействия между телефонными агентами и группой экспертов.Весь процесс занимает около года. Всего выбрано 22 630 вопросов, которые классифицируются по 381 намерениям, которые составляют релевантных вопросов для модели классификации намерений. Кроме того, 17 395 вопросов вручную синтезированы как вопросов для эскалации , и ни один из них не относится ни к какому из вышеупомянутых 381 намерений. Каждому релевантному вопросу иерархически присвоены три метки от уровня 1 до уровня 3. В этой иерархии есть пять уникальных меток уровня 1, 107 меток уровня 2 и 381 метка уровня 3.Наша модель классификации намерений предназначена для классификации соответствующих входных вопросов по 381 намерениям Уровня-3, а затем запускает последующие модели для получения соответствующих ответов. Пять меток уровня 1 и номера намерений, включенные в каждую метку: ведение учетной записи (9074), разрешения учетной записи (2961), передача активов (2838), банковское дело (4788), налог. FAQ (2969). На уровне 1 общие бизнес-вопросы по намерениям сильно различаются, но на уровне 3 вопросы очень похожи друг на друга, где различия связаны только с конкретными ответами.Вопросы на эскалацию по сравнению с соответствующими вопросами имеют две основные характеристики:

• Некоторые вопросы имеют отношение к бизнес-намерениям, но не подходят для обработки разговорным ИИ. Например, в Таблице 1 вопрос « Как мы можем войти в учетную запись только с одним секретным вопросом? »относится к аутентификации вызова в разрешении учетной записи , но для его ответа требуется дальнейшая человеческая диагностика для сбора дополнительной информации. Вопросы такого типа следует передавать экспертам-людям.

• Вопросы, выходящие за рамки. Например, вопросы типа «» Где лучше всего узнать об инвестиционной философии Vanguard? »или« Что такое бегемот? »полностью выходят за рамки наших обучающих данных, но они все еще могут встречаться в реальных взаимодействиях.

ТАБЛИЦА 1 . Примеры вопросов, используемых при обучении модели классификации намерений AVA.

3.3 Текстовые данные для предварительно обученных встраиваний и модель завершения предложений

Вдохновленное прогрессом в области компьютерного зрения, трансферное обучение оказалось очень успешным в сообществе НЛП и стало обычной практикой.Инициализация глубокой нейронной сети с предварительно обученными встраиваемыми версиями и точная настройка моделей в соответствии с данными, специфичными для конкретной задачи, являются проверенными методами в многозадачном обучении НЛП. В нашем подходе, помимо применения готовых встраиваний из Google BERT и XLNet, мы также предварительно обучаем встраивания BERT, используя собственный текст нашей компании, чтобы фиксировать специальные семантические значения слов в финансовой области. Для обучения внедрению используются три типа текстовых наборов данных:

• Текст SharePoint: около 3,2 Гбайт корпусов, извлеченных с внутренних веб-сайтов SharePoint нашей компании, включая веб-страницы, документы Word, слайды ppt, документы pdf и заметки из внутренней CRM системы.

• Электронная почта: извлекается около 8 ГБ электронных писем службы поддержки.

• Расшифровка телефонных звонков: мы применяем AWS для расшифровки 500 тыс. Телефонных звонков в службу поддержки клиентов, и текст транскрипции используется для обучения.

Все вложения обучаются в настройках без учета регистра. Вероятность выпадения внимания и скрытого слоя установлена ​​на 0,1, скрытый размер — 768, заголовки внимания и скрытые слои — на 12, а размер словаря — 32000 с использованием токенизатора SentencePiece. На AWS P3.2xlarge, каждое вложение обучается для одного миллиона итераций, и для завершения требуется около недели процессорного времени. Более подробная информация о выборе параметров для предварительного обучения доступна в коде GitHub. Те же предварительно обученные вложения используются для инициализации обучения модели BERT при классификации намерений, а также используются в качестве языковых моделей при завершении предложений.

4 Эффективность классификации намерений по релевантным вопросам

Используя только релевантные вопросы, мы сравниваем различные популярные архитектуры моделей, чтобы найти одну с наилучшей производительностью при 5-кратной проверке.Неудивительно, что модели BERT обычно обеспечивают гораздо лучшую производительность, чем другие модели (Таблица 2). Большой BERT (24 уровня, 1024 скрытых и 16 головок) имеет небольшое улучшение по сравнению с маленьким BERT (12 уровней, 768 скрытых и 12 головок), но менее предпочтителен из-за дорогостоящих вычислений. К нашему удивлению, модель XLNet, превосходящая BERT в многозадачном НЛП, работает с нашими данными на 2% ниже.

ТАБЛИЦА 2 . Сравнение эффективности классификации намерений. Все модели BERT и XLNet были обучены в течение 30 эпох с использованием размера пакета 16.

Модели BERT, инициализированные частными встраиваемыми версиями, сходятся быстрее, чем модели, инициализированные стандартными встраиваемыми версиями (рис. 2A). А встраивания, обученные на тексте SharePoint компании, работают лучше, чем на электронных письмах и расшифровках телефонных звонков (рисунок 2B). Использование большего размера пакета 32) позволяет моделям быстрее сходиться и приводит к повышению производительности.

РИСУНОК 2 . Сравнение точности тестового набора с использованием различных вложений и размеров партий.

5 Эффективность классификации намерений, включая вопросы для эскалации

Мы показали, как модель BERT превосходит другие модели на реальных наборах данных, которые содержат только релевантные вопросы.Возможность обрабатывать 381 намерение одновременно с точностью 94,5% делает его идеальным кандидатом в классификатор намерений для чат-бота. В этом разделе описывается, как мы количественно оцениваем неопределенности в прогнозах BERT и позволяем боту выявлять вопросы эскалации. Сравниваются три подхода:

• Прогнозирующая энтропия: мы измеряем неопределенность прогнозов с использованием энтропии Шеннона H = −k = 1Kpik⁡log⁡pik, где pik — это вероятность прогнозирования от i -й выборки до k -го класса. Здесь pik — это выходной сигнал softmax сети BERT [56].Более высокая прогнозируемая энтропия соответствует большей степени неопределенности. Затем оптимально выбранный порог отсечения, применяемый к энтропии, должен иметь возможность разделить большинство вопросов в выборке и вопросов для эскалации.

• Исключение: мы применяем метод исключения Монте-Карло (MC), выполняя 100 выборок Монте-Карло. На каждой итерации вывода выпадает определенный процент набора единиц. Это генерирует случайные предсказания, которые интерпретируются как выборки из вероятностного распределения [22].Поскольку мы не используем регуляризацию в нашей сети, τ − 1 в уравнении. 7 в [22] фактически равен нулю, а прогнозируемая дисперсия равна выборочной дисперсии от стохастических проходов. Затем мы могли бы исследовать распределения и интерпретировать неопределенность модели как средние вероятности и дисперсии.

• Фиктивный класс: мы просто рассматриваем эскалационные вопросы как фиктивный класс, чтобы отличать их от исходных вопросов. В отличие от энтропии и отсева, этот подход требует переобучения моделей BERT на расширенном наборе данных, включая вопросы фиктивного класса.

5.1 Экспериментальная установка

Все результаты, упомянутые в этом разделе, получены с использованием вложений BERT small + SharePoint (размер пакета 16). В подходах энтропии и отсева и релевантные вопросы, и вопросы для эскалации делятся на пять частей, где четыре группы (80%) релевантных вопросов используются для обучения модели BERT. Затем среди этих 20% оставшихся актуальных вопросов мы дополнительно разбиваем их на пять частей, где 80% из них (равные 16% всего соответствующего набора вопросов) объединяются с четырьмя группами вопросов на более высокий уровень, чтобы узнать оптимальное решение. переменные.Выученные переменные решения применяются к прогнозам BERT для оставшихся 20% (906) удерживаемых релевантных вопросов и удерживаемых вопросов для эскалации (4000), чтобы получить производительность теста. В подходе фиктивного класса модель BERT обучается с использованием четырех групп релевантных вопросов плюс четыре набора вопросов эскалации и тестируется на том же количестве тестовых вопросов, что и подходы энтропии и отсева.

5.2 Оптимизация порога принятия решения по энтропии

Чтобы найти оптимальное пороговое значение отсечения b , мы рассмотрим следующую задачу квадратичного смешанного целочисленного программирования

minx, b∑i, k (xik − lik) 2s.t.xik = 0, если Ei≥b, для k в 1,…, Kxik = 1, если Ei≥b, для k = K + 1xik∈ {0,1} ∑k = 1K + 1xik = 1∀i в 1,…, Nb≥0. (1)

, чтобы минимизировать квадратичные потери между прогнозирующими присвоениями xik и истинными метками lik. В формуле. 1, i — индекс выборки, k — индексы класса (намерения), xik — двоичная матрица N × (K + 1), и lik — также N × (K + 1), где первые K столбцы представляют собой двоичные значения, а последний столбец представляет собой однородный вектор δ, который представляет собой стоимость нарастающих вопросов. Обычно δ — это постоянное значение, меньшее 1, что побуждает бота задавать вопросы, а не делать ошибочные прогнозы.Первое и второе ограничения уравнения. 1 форсировать метку эскалации, когда энтропия Ei≥b. Третье и четвертое ограничения ограничивают xik как двоичные переменные и гарантируют, что сумма для каждого образца равна 1. Экспериментальные результаты (рисунок 3) показывают, что уравнение. 1 нужно более 5000 вопросов на более высокий уровень, чтобы выучить стабилизированный b . Значение стоимости эскалации δ оказывает значительное влияние на оптимальное значение b и в нашей реализации установлено равным 0,5.

РИСУНОК 3 . Оптимизация порога энтропии для обнаружения вопросов эскалации.Как показано в (A) , вопросы теста в выборке и вопросы эскалации имеют очень разные распределения прогнозируемых энтропий. Подфигура (B) показывает, как точность теста, оцененная с использованием переменных решения b , решаемых с помощью (1) на предсказаниях BERT на тестовых данных, изменяется, когда в обучение задействовано разное количество вопросов эскалации. На рисунке (C) показано влияние δ на оптимизированные пороговые значения, когда количество вопросов для эскалации увеличивает оптимизацию.Обычно, чтобы предотвратить неправильные прогнозы в клиентских приложениях, для параметра δ задается значение меньше 1, потому что 1 означает, что стоимость ошибочных прогнозов равна затратам человеческих усилий на ответ на вопрос. Напротив, значение 0,5 означает, что стоимость ошибочных прогнозов в два раза больше, чем стоимость ответа человека. Такая стоимость определяется коммерческими причинами, и разные значения δ могут привести к различным оптимальным пороговым значениям.

5.3 Выпадение методом Монте-Карло

В модели BERT коэффициенты отсева могут быть настроены на уровнях кодирования, декодирования, внимания и вывода.Комбинаторный поиск оптимальных коэффициентов отсева является сложной вычислительной задачей. Результаты, представленные в статье, получены за счет упрощений с одинаковым назначенным коэффициентом отсева, который варьируется на всех уровнях. Наши эксперименты по выбыванию MC проводятся следующим образом:

1. Измените коэффициенты отсева на уровне кодирования / декодирования / внимания / вывода BERT

2. Обучите модель BERT по 80% соответствующих вопросов для 10 или 30 эпох

3. Экспортируйте и обслуживайте обученную модель с помощью TensorFlow, обслуживающего

4.Повторите вывод 100 раз для вопросов, усредните результаты по каждому вопросу, чтобы получить средние вероятности и стандартные отклонения, а затем усредните отклонения для набора вопросов.

В соответствии с экспериментальными результатами, показанными на рисунке 4, мы делаем три вывода: 1) Эпистемическая неопределенность, оцененная MCD, отражает актуальность вопроса: когда входные данные аналогичны обучающим данным, будет низкая неопределенность, в то время как данные отличаются от исходных. , обучающие данные должны иметь более высокую эпистемическую неопределенность.2) Конвергентные модели (больше эпох обучения) должны иметь одинаковую неопределенность и точность независимо от того, какой коэффициент падения используется. 3) Число эпох и коэффициенты выпадения являются важными гиперпараметрами, которые оказывают существенное влияние на меру неопределенности и точность прогнозов и должны подвергаться перекрестной проверке в реальных приложениях.

minx, c, d∑i, k (xik − lik) 2s.t.αik = {0, если Pik≤c, для k в 1,…, K1, если в противном случае βik = {0, если Vik≥d, для k в 1,…, K1, если в противном случае xik = 0, если αik = 0, ИЛИ βik = 0xik = 1, если αik = 1, И βik = 1∑kK + 1xik = 1 ∀i в 1,…, N1≥c≥01≥d≥0.(2)

РИСУНОК 4 . Точность классификации и неопределенности, полученные на основе исключения методом Монте-Карло.

Мы используем средние вероятности и стандартные отклонения, полученные из моделей, в которых коэффициенты отсева установлены на 10% после 30 периодов обучения, чтобы узнать оптимальные пороги принятия решений. Наша цель — оптимизировать нижнюю границу c и верхнюю границу d и обозначить вопрос как релевантный только тогда, когда средняя прогнозируемая вероятность Pik больше c , а стандартное отклонение Vik меньше d .Оптимизация c и d для задачи класса 381 представляет собой гораздо более сложную вычислительную задачу, чем изучение порога энтропии, поскольку количество ограничений пропорционально количеству классов. Как показано в формуле. 2 мы вводим две переменные α и β, чтобы указать состояние средней вероятности и условий отклонения, а последняя переменная назначения x является логическим И для α и β. Решение 2) с более чем 10 тыс. Выборок выполняется очень медленно (показано в дополнительном приложении), поэтому мы используем 1500 исходных соответствующих вопросов и увеличиваем количество вопросов для эскалации со 100 до 3000.Для тестирования производительности оптимизированные c и d применяются в качестве переменных решения для выборок прогнозов BERT на тестовых данных. Показатели после отсева представлены в Таблице 3 и Дополнительном Приложении. Наши результаты показали, что порог принятия решения оптимизирован по формуле. 2, включающий 2000 вопросов эскалации, и дал лучший результат F1 (0,754), и мы проверили его с помощью поиска по сетке и подтвердили его оптимальность (показано в дополнительном приложении).

ТАБЛИЦА 3 .Проведение перекрестного сравнения трех подходов, оцененных на тестовых данных одинакового размера (906 релевантных вопросов плюс 4000 вопросов для эскалации). Баллы по точности / отзывчивости / F1 были рассчитаны исходя из предположения, что соответствующие вопросы являются истинно положительными. В процессах оптимизации энтропии и отсева δ устанавливается равным 0,5. Другие значения дельты для метода отсева перечислены в дополнительном приложении.

5.4 Классификация фиктивных классов

Наш третий подход заключается в обучении двоичного классификатора с использованием как соответствующих вопросов, так и вопросов эскалации в модели BERT.Мы используем фиктивный класс для представления этих 17 395 вопросов для эскалации и разбиваем все наборы данных, включая релевантные и эскалационные, на пять частей для обучения и тестирования.

Производительность подхода фиктивного класса сравнивается с подходами энтропии и отсева (таблица 3). Решение оптимального количества эскалационных вопросов, связанных с пороговым обучением, нетривиально, особенно для энтропийных подходов и подходов с фиктивным классом. Для того, чтобы узнать оптимальный порог, не нужно так много вопросов по эскалации, как энтропия, в основном потому, что количество ограничений в уравнении.2 пропорционально номеру класса (381), поэтому количество ограничений достаточно велико, чтобы определить подходящий порог на небольших выборках. (Чтобы поддержать этот вывод, мы представляем обширные исследования в дополнительном приложении по 5-классному классификатору с использованием намерений первого уровня.) Подход фиктивного класса обеспечивает лучшую производительность, но его успех предполагает, что выученная граница принятия решения может быть хорошо обобщена на любую новую эскалацию. вопросы, которые часто не актуальны в реальных приложениях. В противоположность этому подходы энтропии и отсева должны решать только двоичную проблему оптимизации и оставлять модель классификации намерений нетронутой.Задачу оптимизации для энтропийного подхода можно решить гораздо эффективнее, и она выбрана в качестве решения для нашей окончательной реализации.

Безусловно, можно комбинировать подходы отсева и энтропии, например, для оптимизации пороговых значений энтропии, рассчитанных на основе среднего среднего прогнозов отсева из MCD. Кроме того, возможно, что проблема, определенная в формуле. 2 можно упростить путем правильной переформулировки и решить более эффективно, что будет изучено в наших будущих работах.

6 Завершение предложения с использованием языковой модели

6.1 Алгоритм

Мы предполагаем, что слова с ошибками — это все слова OOV, и мы можем преобразовать их в токены [MASK] и использовать двунаправленные языковые модели для их предсказания. Предсказание замаскированного слова в предложениях является неотъемлемой задачей предварительно обученной двунаправленной модели, и мы используем API замаскированной языковой модели в пакете Transformer [61] для создания ранжированного списка слов-кандидатов для каждой позиции [MASK]. Алгоритм завершения предложения показан в алгоритме 1.

6.2 Экспериментальная установка

Для каждого вопроса мы случайным образом меняем местами два символа в самом длинном слове, в следующем самом длинном слове и т. Д. Таким образом мы генерируем от одной до трех синтетических орфографических ошибок в каждом вопросе. Мы исследуем изменения точности классификации намерений по этим вопросам и выясняем, как наша модель завершения предложения может предотвратить изменения в производительности. Все модели обучаются с использованием соответствующих данных (80%) без орфографических ошибок и проверяются на синтетических тестовых данных с ошибками.Сравниваются пять настроек: 1) без коррекции: выполнение классификации без применения автокоррекции; 2) без LM: автокоррекции, сделанные только на расстояние редактирования слова без использования модели языка с масками; 3) BERT SharePoint: автокоррекции, сделанные маскированным LM с использованием предварительно обученных встраиваний SharePoint вместе с расстоянием редактирования слов; 4) Электронная почта BERT: автокоррекции с использованием предварительно обученных встраиваний электронной почты вместе с расстоянием редактирования слов; и 5) BERT Google: автокоррекции с использованием предварительно обученных небольших данных встраивания Google без корпуса вместе с расстоянием редактирования слов.

Нам также необходимо решить, что такое OOV или что должно быть включено в наш словарь. После экспериментов мы установили наш словарный запас в виде слов из четырех категорий: 1) Все слова в предварительно обученных вложениях; 2) все слова, которые встречаются в обучающих вопросах; 3) слова, которые пишутся с заглавной буквы, потому что они могут быть именами собственными, тикерами фонда или сервисными продуктами; 4) все слова начинаются с цифр, потому что они могут быть налоговыми формами или конкретными продуктами (например, 1099b и 401 k). Цели включения 3) и 4) заключаются в том, чтобы избежать автокоррекции тех ключевых слов, которые могут представлять важные намерения.Любое слово, не входящее в эти четыре группы, считается OOV. Во время нашей реализации мы продолжаем отслеживать частоту OOV, определяемую как отношение появлений OOV к общему количеству слов за последние 24 часа. Когда он превышает 1%, мы применяем ручное вмешательство для проверки данных журнала чат-бота.

Нам также необходимо определить два дополнительных параметра: M , количество токенов-кандидатов, которым отдается приоритет в языковой модели с масками, и B , размер луча в нашей модели завершения предложения.В нашем подходе мы устанавливаем для M и B одно и то же значение, и оно оценивается от 1 до 10 k по точности тестовой выборки. Обратите внимание, что когда M и B большие, и когда имеется более двух OOV, поиск луча становится очень неэффективным в алгоритме 1. Чтобы упростить это, вместо поиска оптимальных комбинаций токенов-кандидатов, которые максимизируют совместную вероятность argmax ∏i = 1dpi, мы предполагаем, что они независимы, и применяем упрощенный алгоритм (показанный в дополнительном приложении) отдельно для одного OOV.

В дополнение к BERT, мы также реализовали традиционный алгоритм исправления орфографии с использованием 1 T n-граммы Google Web [62]. Мы использовали алгоритм сопоставления строк с самой длинной общей подпоследовательностью (LCS) [63] и сравнили множество лучших комбинаций отчета n-граммов в статье. Экспериментальная настройка идентична той, которую мы настроили для моделей BERT: мы применяем алгоритмы автоматической коррекции орфографии к синтетическим ошибкам в написании тестовых данных (20%), а затем производительность точности классификации по намерениям оценивается с использованием модели BERT SharePoint, обученной на 80%. актуальные данные без опечаток за 10 эпох.Как показано в таблице 4, модели n-грамм не обеспечивают сопоставимой производительности с языковыми моделями BERT, а наиболее сложные гибридные модели n-грамм (5-4-3 g и 5-4-3-2 g) [63] представляют собой несопоставимо с моделью Google BERT и намного хуже, чем модель BERT SharePoint.

ТАБЛИЦА 4 . Сравнение точности классификации намерений с использованием лучшей модели BERT и обычных моделей n-грамм.

Дальнейшая улучшенная версия алгоритма завершения предложения для максимизации совместной вероятности — это наше будущее исследование.В этой статье мы не рассматривали ситуации, когда орфографические ошибки не являются OOV. Обнаружение неправильных слов или неправильной грамматики в предложении может потребовать оценки таких показателей, как недоумение или осмысленность и среднее значение специфичности (SSA) [10], а простой алгоритм сопоставления слов может быть широко обобщен как подход, основанный на обучении с подкреплением [64].

6.3 Результаты

Согласно экспериментальным результатам, показанным на рисунке 5, предварительно обученные встраивания полезны для повышения надежности прогнозирования намерений на зашумленных входных данных.Внедрения, зависящие от предметной области, содержат гораздо более богатую контекстно-зависимую семантику, которая помогает исправлять OOV должным образом и приводит к повышению производительности классификации намерений, ориентированных на выполнение задач. Тест показывает, что B ≥ 4000 дает наилучшую производительность для нашей задачи. Исходя из этого, мы применяем встраивания SharePoint в качестве языковой модели в нашем модуле завершения предложений.

РИСУНОК 5 . Как и ожидалось, слова с ошибками могут значительно снизить эффективность классификации по намерениям. Та же модель BERT, которая достигла 94% на чистых данных, упала до 83.5%, когда в каждом вопросе встречается один OOV. Затем он упал до 68 и 52% соответственно, когда произошли два и три OOV. Во всех экспериментах модели LM оказались полезными для исправления слов и уменьшения падения производительности, в то время как вложения для конкретных предметных областей, обученные на Vanguard SharePoint и тексте электронной почты, превосходят стандартные вложения Google. Размер луча B ( M ) был протестирован в соответствии с результатами, показанными на подфигурах (D) , и был установлен на 4000 для получения результатов на подфигурах (A – C) .

7 Реализация

Чат-бот был полностью реализован в сети нашей компании с использованием инструментов с открытым исходным кодом, включая RASA [65], TensorFlow и PyTorch в среде Python. Все серверные модели (модель завершения предложения, модель классификации намерений и другие) развертываются как RESTful API в AWS SageMaker. Внешний интерфейс чат-бота запускается в Microsoft Teams, работает на платформе Microsoft Bot Framework и Microsoft Azure Directory и подключается к серверным API в среде AWS.Все наши тренинги по модели BERT, включая предварительное обучение по внедрению, основаны на BERT TensorFlow, работающем на экземпляре AWS P3.2xlarge. В процедуре оптимизации используется Gurobi 8.1, работающий на экземпляре AWS C5.18xlarge. API языковой модели BERT в модели завершения предложения разработан с использованием пакета Transformer 2.1.1 для PyTorch 1.2 и TensorFlow 2.0.

В ходе реализации мы дополнительно исследуем, как API модели классификации намерений может быть использован в реальных приложениях в рамках бюджета. Мы постепенно уменьшаем количество слоя внимания и скрытого слоя в исходной небольшой модели BERT (12 скрытых слоев и 12 голов внимания) и создаем несколько моделей меньшего размера.Уменьшая вдвое количество скрытых слоев и уровней внимания, мы видим заметное 100% повышение производительности (вдвое больше пропускной способности и вдвое меньше задержки), а эффективность классификации по намерениям снизилась всего на 1,6% (таблица 5).

ТАБЛИЦА 5 . Тест производительности API классификации намерений для различных моделей в приложении реального времени. Каждая модель тестируется с использованием 10 потоков, имитирующих 10 одновременных пользователей, в течение 10 минут. В этом тесте модели не используются в качестве выборки Монте-Карло, поэтому вывод делается только один раз.Все модели размещаются на идентичных экземплярах ЦП AWS m5.4xlarge. Как видно, простейшая модель (6A-6H, шесть уровней внимания и шесть скрытых слоев) может иметь вдвое большую пропускную способность и половину задержки, чем исходная малая модель BERT, а точность падает всего на 1,6%. Производительность оценивается с помощью JMeter на стороне клиента, а API-интерфейсы обслуживаются с помощью Domino Lab 3.6.17 Model API. Пропускная способность указывает, сколько ответов API делается в секунду. Задержка измеряется как время между отправкой запроса и получением ответа на стороне клиента.

8 Заключение

Наши результаты демонстрируют, что оптимизированные пороги неопределенности, применяемые к прогнозам модели BERT, обещают обострить вопросы эскалации при реализации ориентированного на задачи чат-бота, в то время как современная архитектура глубокого обучения обеспечивает высокую точность при классификации в большое количество намерений. Еще одна особенность, которую мы вносим, ​​- это применение встраиваний BERT в качестве языковой модели для автоматического исправления небольших орфографических ошибок в зашумленных входных данных, и мы демонстрируем их эффективность в сокращении ошибок классификации намерений.Вся сквозная диалоговая система ИИ, включая две модели машинного обучения, представленные в этой статье, разработана с использованием инструментов с открытым исходным кодом и развернута как внутреннее решение. Мы считаем, что эти обсуждения служат полезным руководством для компаний, которые заинтересованы в снижении зависимости от поставщиков за счет использования в своем бизнесе современных решений ИИ с открытым исходным кодом.

Мы продолжим наши исследования в этом направлении, уделяя особое внимание следующим вопросам: 1) Текущая тонкая настройка и обучение пороговым значениям принятия решения — это две отдельные части, и мы рассмотрим возможность их объединения в качестве новой функции стоимости в BERT. оптимизация модели.2) Методология отсева, примененная в нашей статье, относится к приближенным методам вывода, которые являются грубым приближением к точному апостериорному обучению в пространстве параметров. Нас интересует байесовская версия BERT, для которой требуется новая архитектура, основанная на вариационном выводе с использованием таких инструментов, как TFP TensorFlow Probability. 3) Для поддержки производственной системы чат-ботов потребуется сложный конвейер для непрерывной передачи и интеграции функций из развернутой модели в новые версии для новых бизнес-потребностей, что является неизведанной территорией для всех нас.4) Гибридизация «болтливых» ботов с использованием новейших достижений в глубоких нейронных моделях с моделями машинного обучения, ориентированными на задачи, важна для нашей подготовки службы самообслуживания клиентов.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие вывод этой статьи, доступны по адресу https://github.com/cyberyu/ava.

Вклад авторов

SY: главный автор, развернул модель и написал статью. Корреспондент YC: развернул модель и написал статью. HZ: развернул модель и написал статью.

Конфликт интересов

Все авторы работали в компании The Vanguard Group.

Примечание издателя

Все претензии, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно относятся к их аффилированным организациям или к претензиям издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или заявление, которое может быть сделано его производителем, не подлежат гарантии или одобрению со стороны издателя.

Благодарности

Мы благодарим наших коллег из Vanguard CAI (команда ML-DS и ИТ-команда) за их беспрепятственное сотрудничество и поддержку.Мы благодарим коллег из Vanguard Retail Group (IT / Digital, Customer Care) за их новаторские усилия по сбору и обработке всех данных, используемых в нашем подходе. Мы благодарим Роберта Филдхауса, Шона Карпентера, Кена Ризера и Брейна Хекмана за плодотворные обсуждения и эксперименты.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fams.2021.604842/full#supplementary-material

Ссылки

1.Девлин, Дж., Чанг, М. В., Ли, К. и Тутанова, К. БЕРТ: Предварительная подготовка глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка. В: Материалы конференции NACL 2019, том 1 (2019). п. 4171–86.

Google Scholar

2. Колби, К.М., Вебер, С. и Хильф, Ф. Д. Искусственная паранойя. Artif Intelligence (1971). 2 (1): 1-25. ISSN0004-3702. doi: 10.1016 / 0004-3702 (71)

-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

3. Вайценбаум, Дж. ELIZA — компьютерная программа для изучения естественного языка общения между человеком и машиной. Commun ACM (1966). 9 (1): 36–45. ISSN0001-0782. doi: 10.1145 / 365153.365168

CrossRef Полный текст | Google Scholar

5. Гао, Дж., Галлей, М., и Ли, Л. Нейронные подходы к разговорному Ai . СИГИР ’18 (2018).

6. Федоренко Д.Г., Сметанин Н., Родичев А. (2017). Избегайте эхо-ответов в диалоговой системе на основе поиска. В: Конференция по искусственному интеллекту и естественному языку. п. 91–7.

Google Scholar

8.Шербан, И.В., Санкар, Ц., Жермен, М., Чжан, С., Линь, З., Субраманиан, С., и др. (2017). Чат-бот для глубокого обучения с подкреплением. CoRR Доступно по адресу: http://arxiv.org/abs/1709.02349.

Google Scholar

9. Чжоу, Л., Гао, Дж, Ли, Д. и Шум, Х (2018). Разработка и реализация Xiaoice, чуткого социального чат-бота. CoRR, абс. / 1812.08989 .

Google Scholar

10. Adiwardana, D, Luong, M-T, So, DR, Hall, J, Fiedel, N, Thoppilan, R, et al.(2020). На пути к чат-боту с открытым доменом, похожему на человека . Доступно по адресу: https://arxiv.org/abs/2001.09977

11. Ларсон, С., Махендран, А., Пепер, Дж. Дж., Кларк, К., Ли, А., Хилл, П. и др. (2019). Набор оценочных данных для намеренной классификации и внепланового прогнозирования. В: Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка (EMNLP-IJCNLP) Ассоциации компьютерной лингвистики.

Google Scholar

13. Дай, А.М., и Ле, QV (2015). Полу-контролируемое последовательное обучение. В: In Proceedings of Advances in Neural Processing Systems 28. p. 3079–87.

Google Scholar

14. Ховард Дж. И Рудер С. (2018). Тонкая настройка универсальной языковой модели для классификации текста. В: Материалы 56-го ежегодного собрания ACL, Мельбурн, Австралия, июль 2018 г. с. 328–39.

Google Scholar

15. Лэмпл, Дж., И Конно, А. (2019).Предварительная подготовка кросс-языковой языковой модели. CoRR, абс / 1901.07291 .

Google Scholar

16. Лю, Й, Отт, М., Гоял, Н, Ду, Дж., Джоши, М., Чен, Д. и др. (2019). Роберта: Надежно оптимизированный подход к предварительному обучению BERT. CoRR, абс. / 1907.11692 .

Google Scholar

17. Петерс, М. Е., Нойман, М., Зеттлемойер, Л. и Йих, В. (2018). Анализ контекстных вложений слов: архитектура и представление. CoRR, абс. / 1808.08949 .

Google Scholar

18.Петерс, М., Аммар, В., Бхагаватула, С., и Пауэр, Р. Полуконтролируемая маркировка последовательностей с помощью двунаправленных языковых моделей. В кн .: Материалы 55-й ACL. Ванкувер, Канада (2017). п. 1756–65.

Google Scholar

19. Питерс, М., Нойман, М., Айер, М., Гарднер, М., Кларк, К., Ли, К. и др. (2018). Глубокие контекстуализированные представления слов. В: Материалы конференции NAACL 2018. Новый Орлеан, Луизиана. п. 2227–37.

Google Scholar

20. Тан, Р., Лу, Й, Лю, Л., Мо, Л., Вечтомова, О., и Лин, Дж. (2019).Преобразование специфических для задачи знаний из BERT в простые нейронные сети. CoRR, абс. / 1903.12136 .

Google Scholar

21. Ян, З., Дай, З, Янг, Й, Карбонелл, Дж. Г., Салахутдинов, Р., и Ле, К. В. (2019). Xlnet: Обобщенная предварительная тренировка авторегрессии для понимания языка. CoRR, абс / 1906.08237 .

Google Scholar

22. Гал, Й., и Гахрамани, З. (2016). Отсев как байесовское приближение: представление неопределенности модели в глубоком обучении 48: 1050.

Google Scholar

23. Мэддокс, В.Дж., Гарипов, Т., Измайлов, П., Ветров, Д.П., и Уилсон, А.Г. (2019). Простая базовая линия для байесовской неопределенности в глубоком обучении. В: H. Wallach, H. Larochelle, A. Beygelzimer, F. Alché-Buc, E. Fox и R. Garnett. редакторы. Достижения в системах обработки нейронной информации . Ред Хук, NYCurran Associates, Inc.

24. Пирс, Т., Заки, М., Бринтруп, А., и Нили, А. (2018). Неопределенность в нейронных сетях: байесовское ансамблирование. ArXiv, абс. / 1810.05546 .

Google Scholar

25. Шридхар, К., Лауманн, Ф. и Ливицки, М. (2019). Всеобъемлющее руководство по байесовской сверточной нейронной сети с вариационным выводом. CoRR, абс / 1901.02731 .

Google Scholar

26. Ли, К., Стивенс, А., Чен, К., Пу, Й, Ган, З., и Карин, Л. (2016). Изучение неопределенности веса с помощью стохастического градиента Mcmc для классификации форм. В: Конференция IEEE 2016 года по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR).п. 5666–75.

Google Scholar

27. Пак, К., Ким, Дж., Ха, С.Х. и Ли, Дж. (2018). Байесовский вывод на основе выборки с градиентной неопределенностью. CoRR, абс. / 1812.03285 .

Google Scholar

28. Рао, К., и Фртуникдж, Дж. (2018). Глубокое обучение для самоуправляемых автомобилей: шансы и проблемы. В: 2018 IEEE / ACM 1st International Workshop on Software Engineering for AI in Autonomous Systems (SEFAIAS). Лос-Аламитос, Калифорния: Компьютерное общество IEEE. п. 35–8.

Google Scholar

29.Сидат, Н. и Канан, К. (2019). К калиброванным и масштабируемым представлениям неопределенности для нейронных сетей. ArXiv, абс. / 1911.00104 .

Google Scholar

30. Веллинг, М., и Те, Ю.В. (2011). Байесовское обучение с помощью стохастической градиентной динамики Ланжевена. В: Материалы 28-й Международной конференции по машинному обучению, ICML’11, ISBN 9781450306195. Мэдисон, Висконсин, США: Omnipress. п. 681–8.

Google Scholar

31.Бланделл, К., Корнебис, Дж., Кавукчуоглу, К., и Виерстра, Д. (2015). Неопределенность веса в нейронной сети. В: Б. Фрэнсис и Б. Дэвид. редакторы. Материалы 32-й Международной конференции по машинному обучению PMLR с. 1613–22.

Google Scholar

32. Graves, A (2011). Практический вариационный вывод для нейронных сетей. Adv Neural Inf Process Syst 24: 2348–56. doi: 10.1016 / s0893-6080 (10) 00238-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

33. Эрнандес-Лобато, Дж. М., и Адамс, Р. П. (2015).Вероятностное обратное распространение для масштабируемого обучения байесовских нейронных сетей. В: Протоколы 32-й конференции ICML, том 37, ICML’15, Лилль, Франция. п. 1861–9.

Google Scholar

35. Миок, К., Скрли, Б., Захари, Д. и Робник-Сиконья, М. (2020). Запретить или не запретить: байесовские сети внимания для надежного обнаружения языка вражды. arXiv: Заявление .

Google Scholar

36. Лин, Ю., Мишель, Дж. Б., Эйден, Э. Л., Орвант, Дж., Брокман, В., и Петров, С. (2012).Показатель. В: Материалы демонстраций системы ACL 2012. СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ. п. 169–74. doi: 10.2307 / j.ctv18pgr3b.13

CrossRef Полный текст | Google Scholar

37. Шустер, М., и Накадзима, К. (2012). Голосовой поиск на японском и корейском языках. В: Международная конференция IEEE по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP), 2012 г. п. 5149–52. DOI: 10.1109 / ICASSP.2012.6289079

Google Scholar

38. Gage, P (1994). Новый алгоритм сжатия данных. C Пользователи J 12 (2): 23–38.

Google Scholar

39. Сеннрих, Р., Хаддоу, Б., и Берч, А. Нейронный машинный перевод редких слов с подсловными единицами. В: Труды 54-й ACL, Берлин, Германия. Страудсбург, Пенсильвания: Ассоциация компьютерной лингвистики (2016). п. 1715–25.

Google Scholar

40. Миколов, Т., Суцкевер, И., Чен, К., Коррадо, Г., и Дин, Дж. (2013). Распределенные представления слов и фраз и их композиционность. CoRR, абс. / 1310.4546 .

Google Scholar

41.Миколова, Т., Карафит, М., Бургет, Л., Черноцки, Дж., И Худанпур, С. (2010). Языковая модель на основе рекуррентной нейронной сети. В: Материалы 11-й ежегодной конференции Международной ассоциации речевой коммуникации, INTERSPEECH 2010 . Макухари, Япония 2: 1045–8.

Google Scholar

42. душ Сантуш, К. и Гатти, М. (2014). Глубокие сверточные нейронные сети для анализа тональности коротких текстов. В кн .: Материалы 25-й Международной конференции по компьютерной лингвистике.Дублин, Ирландия. п. 69–78.

Google Scholar

43. Дос Сантос, С.Н., и Задрозный, Б. (2014). Изучение представлений на уровне символов для тегов части речи. В: Материалы 31-й Международной конференции по машинному обучению — Том 32, ICML’14, Пекин, Китай. п. II – 1818 – II – 1826 гг.

Google Scholar

44. Ким, Ю., Джерните, И., Зонтаг, Д.А., и Раш, А.М. (2015). Символьные нейронные языковые модели. В материалах тридцатой конференции AAAI по искусственному интеллекту, стр.2741–9.

Google Scholar

46. Коллобер Р. и Уэстон Дж. Унифицированная архитектура для обработки естественного языка: глубокие нейронные сети с многозадачным обучением. В: Материалы 25-й конференции ICML, Хельсинки, Финляндия, ACM Press (2008). п. 160–7. DOI: 10.1145 / 13

.13

Google Scholar

47. Коллобер, Р., Уэстон, Дж., Ботто, Л., Карлен, М., Кавукчуоглу, К., и Кукса, П. П. (2011). Обработка естественного языка (почти) с нуля. J Mach Learn Res 12: 2493–537.

Google Scholar

49. Bahdanau, D, Cho, K, and Bengio, Y (2015). Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу. В: 3-я Международная конференция по обучающим представлениям. Сан-Диего, Калифорния, США: ICLR, 2015.

Google Scholar

50. Васвани, А., Шазир, Н., Пармар, Н., Ушкорейт, Дж., Джонс, Л., Гомес, А.Н. и др. (2017). Внимание — все, что вам нужно. В: Труды 31-й Международной конференции по системам обработки нейронной информации .Ред-Хук, штат Нью-Йорк: Curran Associates Inc., стр. 6000–10.

51. Кулешов, В., Эрмон, С. (2018). Точные неопределенности для глубокого обучения с использованием калиброванной регрессии. Труды 35-й Международной конференции по машинному обучению . PMLR 80: 2796–804.

52. Гавамзаде, М., Маннор, С., Пино, Дж., И Тамар, А. (2016). Байесовское обучение с подкреплением: обзор. Найденные тенденции Mach Learn 8 (5-6): 359–483. DOI: 10.1561 / 2200000049

Google Scholar

53.Гуо, К., Плейс, Дж., Сан, И., и Вайнбергер, К.К. (2017). О калибровке современных нейронных сетей. В: П. Дойна и Т. Йи Уай. редакторы. Труды 34-й Международной конференции по машинному обучению 70: 1321–30. PMLR.

Google Scholar

54. MacKay, D (1992). Практическая байесовская структура для сетей обратного распространения. Нейронные вычисления 4: 448–72. doi: 10.1162 / neco.1992.4.3.448

CrossRef Полный текст | Google Scholar

55. Neal, R (1995).Байесовское обучение для нейронных сетей. Берлин, Гейдельберг: Springer-Verlag.

Google Scholar

56. Лакшминараянан, Б., Пртизел, А. и Бланделл, К. (2017). Простая и масштабируемая прогнозная оценка неопределенности с использованием глубоких ансамблей . п. 6405.

57. Кендалл, А, и Гал, Y (2017). Какие неопределенности нам нужны в байесовском глубоком обучении для компьютерного зрения ?. В: I. Guyon, U. V. Luxburg, S. Bengio, H. Wallach, R. Fergus и S. Vishwanathan. редакторы. Достижения в области систем обработки нейронной информации Curran Associates, Inc.30.

Google Scholar

58. Гейфман Ю. (2019). Селективная сеть: глубокая нейронная сеть со встроенной опцией отклонения. В кн .: К. Чаудхури, Р. Салахутдинов. редакторы. Труды 36-й Международной конференции по машинному обучению . PMLR. п. 2151–2159. Доступно по адресу: http://proceedings.mlr.press/v97/geifman19a/geifman19a.pdf.

60. Лепора, Н.Ф. (2016). Пороговое обучение для принятия оптимальных решений. Adv Neural Inf Process Syst 29: 3763–71.

Google Scholar

62. Бранц, Т., и Франц, А. (2006). Web 1T 5 грамм Версия 1 . Филадельфия: Консорциум лингвистических данных. п. LDC2006T13.

63. Islam, A, and Inkpen, D (2009). Исправление орфографии в реальном слове с помощью Google Web это 3 грамма. В: Материалы конференции 2009 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка: Том 3 — Том 3, EMNLP ’09. США: Ассоциация компьютерной лингвистики.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *