Аудио комарова английский язык 5 класс: Комарова 5 класс — аудио

Содержание

Решебник по Английскому языку 5 класс Инновационная школа Комарова Ю. А., Ларионова И. В., Грейнджер К.

Английский язык 5 класс Комарова Ю. А.

Авторы: Комарова Ю. А., Ларионова И. В., Грейнджер К.

«ГДЗ по английскому языку 5 класс Учебник Комарова, Ларионова (Русское слово)» разработан признанными в сфере обучения авторами, и соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта. Решебник включает все задания основного издания, и верные ответы на номера упражнений с переводом на русский язык. С учебным пособием школьники смогут:

  • развивать письменную языковую практику;
  • расширять лексический диапазон, и узнавать новые фразы-клише и речевые обороты;
  • самостоятельно изучать пропущенные по болезни или другим причинам темы;
  • правильно, и быстро выполнять домашние задания;
  • подготавливаться к контрольной и проверочной работе, словарному диктанту;
  • закреплять пройденные грамматические нормы, и изучать новые.

Решебник поможет выполнять проектные задания и презентации, потренировать диалоги, автоматически запоминать правописание, и порядок слов в английском предложении. «ГДЗ по английскому языку 5 класс Учебник Комарова Ю. А., Ларионова И. В. (Русское слово)», благодаря онлайн-размещению, может быть доступным с любых, даже мобильных устройств, поддерживающих интернет-соединение. Практически воспользоваться им можно в удобное время, и где угодно — на перемене между уроками, в поездке на каникулах, по дороге с тренировки. К другим, не менее важным достоинствам онлайн-ресурса, относятся:

  1. Удобная поисковая система, мгновенно отправляющая на нужную страницу пособия (всего их 145).
  2. Во время работы с решебником ученику не потребуются дополнительные словари и справочники, так как все задания и верные ответы даны на двух языках.
  3. ГДЗ постоянно обновляется в соответствии с основным изданием, номера страниц и упражнений идентичны.
Регулярные занятия с учебным пособием способствуют улучшению успеваемости по предмету, появлению у школьников уверенности в своих знаниях, положительных эмоций от результатов своего труда, и отличных оценок.

Правильное применение ГДЗ по английскому языку 5 класс Комарова

Для получения максимального результата от использования онлайн-решебника, не стоит просто списывать готовые ответы. Сначала нужно попытаться выполнить упражнения самостоятельно, и лишь затем проверить себя по ресурсу, и исправить ошибки. Тогда ГДЗ сможет стать «персональным репетитором» пятиклассника, и его настоящей поддержкой в овладении английским!

Гдз и решебник Английский язык 5 класс Комарова, Ларионова, Грейнджер — Учебник

Английский язык 5 классУчебникИнновационная школаКомарова, Ларионова, Грейнджер«Русское слово»

Ученики в 5 классе уже достаточно образованны, чтобы выполнять домашние задания самостоятельно. Однако, случаются ситуации, когда пятиклассник не может ответить на сложный вопрос, а родителям после работы просто некогда помогать детям.

Очень важно, чтобы английский язык в 5 классе ученики осваивали качественно, без пробелов, поэтому в помощь им будет ГДЗ к учебнику «Английский язык 5 класс Учебник Комарова, Ларионова, Грейнджер Русское слово Инновационная школа».

Из чего состоит

Данное пособие — это сборник доступных для понимания ответов к заданиям на закрепление новых правил английского языка по лексике и грамматике. Нужный вариант ответа не составит труда найти, поскольку он пронумерован и указан номер страницы учебника.

Полезные качества решебника

Онлайн-решебник — это лучший друг пятиклассника, потому что он несёт в себе много пользы:

  • помогает найти развернутый ответ на сложное задание;
  • позволяет перепроверить правильность выполненного задания и этим развивает уверенность ребёнка в своих знаниях и силах;
  • помогает закрепить материал, который был пройден на занятиях в школе;
  • развивает память ребёнка;
  • развивает устную и письменную речь ребёнка по английскому языку;
  • прививает любовь к изучению данного предмета.

Родителям при помощи решебника не составит труда проверить уровень знаний своего ребёнка по английскому и убедиться в отсутствии пробелов. Это очень важно, ведь стоит что-то упустить в освоении новых правил в 5 классе и это негативно отразится на дальнейшей успеваемости ребёнка в старших классах.

Верещагина, Афанасьева 5 класс 1 часть 1 урок.

В основное меню

Перейти
к следующему
уроку

​Let us review

You meet a boy near the school. He is a new pupil in your class: 

a) ask him to answer your questions;

b) tell your best friend all you’ve learnt about the new boy.

И.Н. Верещагина, О.В.Афанасьева 5 класс 1 часть 1 урок. — gusasa.com

Example:

1. What’s your name (your surname)? 

My name is Petya. My surname is Ivanov.

1. Как тебя зовут (какая у тебя фамилия)?

Меня зовут Петя. Моя фамилия Иванов.

2. Where are you from? How old are you?

I’m from Moscow, Russia. I’m twelve.

2. Откуда ты? Сколько тебе лет?

Я из Москвы, из России. Мне двенадцать лет.

3. Where and when were you born? 

I was born in Moscow in 2008.

3. Где и когда ты родился?

Я родился в Москве в 2008 году.

4. When is your birthday?

My birthday is on the 10th of June.

4. Когда у тебя день рождения?

Мой день рождения 10 июня.

5. What’s your address and telephone number?

My address is Puskinskaya Street, 20, Moscow, Russia.

My telephone number is 454-14-50 

5. Какой у тебя адрес и номер телефона?

Мой адрес: Москва, Россия, улица Пушкинская, 20.

Мой номер телефона 454-14-50.

6. What are your likes and dislikes?

I like playing football and reading books. I dislike doing housework.

6. Что ты любишь и не любишь делать?

Мне нравится играть в футбол и читать книги.

Я не люблю заниматься домашними делами.

7. How large is your family?

My family is not very big, just a typical family. I have a mother, a father, and a sister. We are a family of four.

7. Насколько большая у тебя семья?

Моя семья не очень большая, обыкновенная семья. У меня есть мама, папа и сестра. Нас в семье четверо.

8. What does your father (mother, etc.) do?

My father is a computer programmer. My mother is a doctor. My sister is a student.

8. Чем занимается твой отец (мама и т.д.)?

Мой отец — программист. Моя мама — доктор. Моя сестра — студентка.

Английский язык 5 класс верещагина хочет узнать, умеете ли вы знакомиться?

A group of boys and girls is leaving for London. They don’t know each other and have just met. What do you think they are saying to each other? Choose the possible questions/sentences from the list. ​

Группа мальчиков и девочек отправляется в Лондон. Они не знают друг друга и только что встретились. Как вы думаете, что они говорят друг другу? Выберите возможные вопросы / предложения из списка.

Английский язык 5 класс верещагина упр 2 — gusasa.com

Example:

 

Translation of questions/sentences:

— Hi! (Hello!) 

Здравствуй! (Привет!) 

— Do you like the Russian winter?

Тебе нравится русская зима?

— Nice to meet you. 

Рад видеть тебя.

— How old are you? 

Сколько тебе лет?

— Is it quiet in the street? 

На улице тихо?

— I am fine. 

У меня все нормально.

— What’s your address? 

Какой у тебя адрес?

— How old is your cousin? 

Сколько лет твоей двоюродной сестре?

— Where are you from? 

Откуда ты?

— What’s your name?

Как тебя зовут?

— Where do you live?

Где ты живешь?

— Pleased to meet you.

 

Рад встрече с тобой.

— Have you got a brother? 

У тебя есть брат?

— How are you? 

​Как твои дела?

Заполни анкету из гдз верещагина 5  класс верещагина афанасьева

Here are two forms. The first one is Boris’. Look at it and say all you can about him. Then talk about yourself.

Вот две анкеты. Первая — анкета Бориса. Посмотри на неё и расскажи все, что можешь о нем. Затем расскажи о себе.

гдз верещагина 5  класс верещагина афанасьева — gusasa.com

Example:

The boy’s name is Boris. His surname is Petrov. He is twelve years old. He was born in Novgorod in nineteen eighty-four. His birthday is on the fifth of May. Boris lives at number 12 Green Street, Pavlovskoye. His telephone number is 33-46-76 (double three, four six, seven six). He is a student. He likes sports and games. He doesn’t like to sing and dance.  

Мальчика зовут Борис. Его фамилия Петров. Ему двенадцать лет. Он родился в Новгороде в тысяча девятьсот восемьдесят четвертом году. Его день рождения пятого мая. Борис живет по адресу Зеленая улица, 12, Павловское. Его номер телефона 33-46-76. Он студент. Он любит спорт и игры. Он не любит петь и танцевать.

My name is Masha. My surname is Krylova. I am eleven years old. I was born in Moscow in two thousand and eight. My birthday is on the fifteenth of June. I live at number 5 Puskinskaya Street, Moscow. My phone number is 44-05-45 (double four, oh five, four five). I am a pupil. I like dancing and singing. I don’t like to read and play sports.

Меня зовут Маша. Моя фамилия Крылова. Мне одиннадцать лет. Я родилась в Москве в две тысячи восьмом году. Мой день рождения пятнадцатого июня. Я живу на улице Пушкинская, дом 5, в Москве. Мой номер телефона 44-05-45. Я ученица. Я люблю танцевать и петь. Я не люблю читать и заниматься спортом.

Верещагина 5 класс аудиокурс подскажет, как говорить телефонные номера по-английски.

Say what their telephone numbers are.

Скажи, какие у них номера телефонов.

Верещагина 5 класс аудиокурс — gusasa.com

Nina’s telephone number is four five four, one seven, three six.

Klim’s telephone number is double three two, one four, oh two.

Vova’s telephone number is four three oh, two nine, five oh.

Larisa’s telephone number is nine five three, double oh, double two.

Oksana’s telephone number is nine double five, three eight, four oh.

Andrei’s telephone number is two seven five, eight two, two oh. 

Верещагина 5 класс тексты аудио уроков запись 1 слушать и читать можно прямо здесь.

Listen to the text, and say which is Boris’s (Vera’a, Susan’s, Lisa’s and Paul’s) telephone number.

Послушай текст и скажите, какой номер телефона у Бориса (Веры, Сьюзен, Лизы и Пола).

Верещагина 5 класс тексты аудио уроков запись 1 — издательство просвещение

Вспомним грамматику из учебника верещагина афанасьева английский язык

Brush up your grammar

Освежи в памяти свою грамматику 

The Indefinite Tenses 

(Неопределенное время)

The indefinite tenses верещагина афанасьева английский язык — gusasa. com

У меня три двоюродные сестры.

У моей дочери две собаки.

В комнате два окна.

У нас на ферме было много животных.

В следующем месяце у них будет машина.

The indefinite tenses грамматика верещагина афанасьева — gusasa.com

У меня нет квартиры. У меня нет братьев. У меня нет домашних животных.

У меня в холодильнике нет молока.

У него нет машины. Он не имеет машины.  У него нет машины.

У тебя завтра не будет много работы.

У них вчера не было никаких занятий. У них не было детей.

The indefinite tenses грамматика верещагина афанасьева книга для учителя — gusasa.com

У Энн есть машина? Энн имеет машину? У Энн есть машина?

Что есть в твоей сумке? Что ты имеешь в твоей сумке? Что есть в твоей сумке?

Сколько у них было денег?

У тебя будет время закончить это?

Гдз по английскому 5 класс верещагина учить правильно использовать глагол have (have got).

Say these sentences using the verb have (have got). Try and use as many versions as possible.

Скажи эти предложения, используя глагол иметь. Постарайся использовать как можно больше вариантов.

гдз по английскому 5 класс верещагина — gusasa.com

Example:

There is a wide door in the room.

The room has (has got) a wide door.

В комнате широкая дверь.

There are many actors in this theatre.

This theatre has (has got) many actors.

В этом театре много актеров.

There are not any wide streets in this town.

This town hasn’t got any wide streets.

This town has no wide streets.

В этом городе нет широких улиц.

Are there any wooden cups in the museum?

Has the museum got any wooden cups?

Does the museum have any wooden cups?

Есть ли в музее деревянные чаши?

The woman’s voice is very weak.

The woman has (has got) a very weak voice.

У этой женщины очень слабый голос.

There is no tower in the old square.

The old square hasn’t got any tower.

The old square doesn’t have any towers.

The old square has no tower.

На старой площади нет башни.

There won’t be any new settlements in this place.

This place won’t have any new settlements.

Не будет никаких новых поселений в этом месте.

Английский верещагина 5 класс предлагает выучить:

Let us learn

Look, read and remember

Давайте выучим

Посмотри, прочитай и запомни.

Английский верещагина 5 класс — gusasa.com

Послушай гдз английский язык 5 класс верещагина афанасьева и скажи, кто они.

Using the model say who they are.

Используя модель, скажи, кто они.

гдз английский язык 5 класс верещагина афанасьев — gusasa.com

Example:

Her name is Angela.

Her surname is West.

She is not married.

She is Miss Angela West.

1. His surname is Webster.

His name is Adam.

He is 20, not married.

He is Mr. Adam Webster.

2. The brothers’ surname is Brown.

Their names are Tom and Ben.

They are forty years old.

They are Mr. Tom Brown and Mr. Ben Brown.

3. Her surname is Poster.

Her name is Nell.

She is 35, nobody knows if she is married.

She is Ms. Nell Poster.

4. Her name is Betty.

Her surname is Williams.

She is not married.

She is Miss Betty Williams.

Еще раз послушай учебник по английскому 5 класс верещагина и научись правильно произносить Mr, Mrs, Miss, and Ms.

Look at the pictures and put Mr, Mrs, Miss, and Ms before the following surnames:

Посмотри на картинки и вставь мистер, миссис, мисс и миз перед следующими фамилиями:

учебник по английскому 5 класс верещагина — gusasa.com

1. Mr. Brown, age 21, not married.

2. Mrs. White, age 65, married.

3. Miss Green, age 17, not married.

4. Ms. Barlow, age 40 (no information if she is married or not).

5. Mr. Bently, age 31, married.

Посмотри на картинки из учебника по английскому языку верещагина афанасьева 5 класс, прослушай и выполни упражнение.

Look at the letters. Say in English where Peter, Michael, Boris, Nelly, and Victor live.

Посмотри на письма. Скажи по-английски где живут Питер, Михаил, Борис, Нелли и Виктор.

учебник по английскому языку верещагина афанасьева — gusasa.com

Example:

Boris lives at number 16 Lesnaya Road, Petrovskoye, Russia.

Peter lives in flat 53, at number 3 Green Park, Pskov, Russia.

Michael lives in flat 34, at number 34 Apple Street, Klin, Russia.

Boris lives at number 16 Lesnaya Road, Petrovskoye, Russia.

Nelly lives in flat 7, at number 8 Central Square, Moscow, Russia.

Victor lives in flat 3, at number 21 Port Street, Tver, Russia.

Английский верещагина 5 класс ответы научил тебя говорить адрес по-английски? Тогда скажи его!

Could you say your address in English? Try and do it.

Можешь сказать свой адрес по-английски? Попробуй это сделать.

Английский верещагина 5 класс ответы — gusasa.com

Example:

My address is number 11, Admiral Ushakov Boulevard, Moscow, Russia.

Мой адрес бульвар Адмирала Ушакова 11, Москва, Россия.

I live in flat 10, at number 5,  Moskovsky Prospect, St. Petersburg, Russia.

Я живу в квартире 10, Московский проспект 5, Санкт-Петербург, Россия.

I live in High Street, York, North Yorkshire, the UK.

Я живу на Хай-стрит, Йорк, Северный Йоркшир, Великобритания.

Посмотри, чему учит английский язык 5 верещагина в этот раз.

Look, read and remember

Посмотри, прочитай и запомни

английский язык 5 верещагина — gusasa.com

Посмотри на картинки из верещагина афанасьева английский язык 5 класс и:

Look at the pictures and 

a) say what their jobs are;

b) divide all the jobs into 3 columns: -er, -or, -man.

Посмотрите на картинки и

а) скажи, какая у их работа;

б) раздели все занятия на 3 колонки (по суффиксам): -er, -or, -man.

 верещагина афанасьева английский язык 5 класс — gusasa.com

1 — dancer / танцор

4 — singer / певец

9 — driver / водитель

2 — doctor / врач

5 — sailor / моряк

7 — tailor / портной

10 — actor / актер

3 — policeman / полицейский

8 — postman / почтальон

11- milkman / молочник

6 — fisherman / рыбак

Прочитай предложения, которые предлагает английский афанасьева 5 класс и отгадай их значения.

Read the sentences to guess the meaning of the following jobs.

Прочитайте предложения, чтобы догадаться о значении следующих профессий.

английский афанасьева 5 класс — gusasa.com

A baker is a person who makes bread.

Пекарь — человек, который делает хлеб.

A butcher is a person who sells meat.

Мясник — человек, который продает мясо.

A grocer is a person who sells sugar, flour, salt, etc.

Бакалейщик (продавец бакалейных товаров) — это человек, который продает сахар, муку, соль и т.д.

A greengrocer is a person who sells fresh vegetables and fruit.

Зеленщик (продавец фруктов) — это человек, который продает свежие овощи и фрукты.

A nurse is a person who works in hospitals and helps doctors.

Медсестра — это человек, который работает в больницах и помогает врачам.

A salesman is a person who sells different things.

Продавец — это человек, который продает разные вещи.

A secretary is a person who works in the office and helps her boss with letters and other papers.

Секретарь — это человек, который работает в офисе и помогает своему боссу с письмами и другими бумагами.

A typist is a person who types letters and other papers.

Машинистка — это человек, который печатает письма и другие документы.

Верещагина аудиокурс 5 класс аудио 2 слушать онлайн жми ниже.

Listen to the new words. Read them aloud after the speaker to check their pronunciation.

Послушайте новые слова. Прочитайте их вслух после диктора, чтобы проверить их произношение.

Верещагина аудиокурс 5 класс аудио 2 слушать онлайн — издательство просвещение

пекарь, мясник, продавец бакалейных товаров, продавец овощей и фруктов, медсестра, продавец, секретарь, машинистка

Научись правильно произносить профессии, послушав верещагина 5 класс аудио и назови профессии ниже.

Look at the pictures and say what their jobs are.

Посмотри на картинки и скажи, какая у них работа.

верещагина 5 класс аудио — gusasa.com

1 — a baker / пекарь

2 — a milkman / молочник

3 — a greengrocer / зеленщик

4- a typist / машинистка

5 — a secretary / секретарь

6 — a salesman / продавец

7 — a nurse / медсестра

8 — a butcher / мясник

Послушай онлайн  When I was a soldier песня верещагина аудио 3, 5 класс, прочитай её художественный перевод и выучи её.

Look us listen, read and learn

Listen to the song «When I was a soldier».

Давайте послушаем, прочитаем и выучим.

Послушайте песню «Когда я был солдатом».

When I was a soldier детская песня верещагина аудио 3 — издательство просвещение

Когда я был солдатом (Художественный перевод песни)

Когда солдатом я был,
В военной форме и строевым шагом я ходил.

Когда полицейским я был,
С пистолетом и строевым шагом я ходил.

Когда дантистом я был,
Со щипцами и строевым шагом я ходил.

Когда доктором я был,
В белом халате строевым шагом я ходил.

Когда парикмахером я был,
С расчёской и ножницами строевым шагом я ходил.

Когда мясником я был,
В фартуке с ножом строевым шагом я ходил.

Когда булочником я был, 
Со скалкой и баранками строевым шагом я ходил.

Когда бакалейщиком я был,
С мукой и сахаром строевым шагом я ходил.

А строевым шагом я ходил,
Потому что в душе солдатом я был.

Верещагина английский язык 5 класс аудиокурс запись 4 предлагает прослушать диалог двух девочек.

a) Listen to the dialogue between two girls and choose the right answer to each question.

b) Read the dialogue and decide which title is the best.

Two Friends

Telephone Talk

Caroline’s Interview

а) Послушай диалог двух девочек и выбери правильный ответ на каждый вопрос.

б) Прочитай диалог и реши, какое название лучшее.

Два друга

Телефонный разговор

Интервью Кэролайн

1. What is Natasha’s address?

a) Flat number 3, 9 Apple Street.

b) Flat number 3, 19 Apple Street.

c) Flat number 3, 17 Main Road.

2. What is Natasha’s telephone number?

a) 335-55-48

b) 332-45-48

c) 335-54-48

Верещагина английский язык 5 класс аудиокурс запись 4 — издательство просвещение

Послушай диалог.

— Привет, как тебя зовут?

— Кэролайн.

— Прости?

— Кэролайн.

— Можешь сказать по буквам, пожалуйста? 

— К-э-р-о-л-а-й-н. Как тебя  зовут?

— Наташа. Н-а-т-а-ш-а.

— Привет, Наташа. Ты здесь живешь?

— Да, живу. Я живу на Эпл Стрит 9, квартира 3. Какой у тебя адрес, Кэролайн?

— Я живу на Мэйн Роад 17. Тоже в квартире номер 3. У тебя есть телефон, Наташа?

— Да.

— Какой у тебя телефонный номер?

— 332-54-48.

Разыграй диалог, прослушав верещагина аудио 5 класс диск 4 несколько раз

Act out the dialogue (ex. 16).

Разыграйте диалог (упражнение 16).

Верещагина 5 класс сборник упражнений ответы предлагает послушать диалог.

Think of your own dialogue (using ex. 16 as a model), give it a title and then act it out. Don’t forget to change over.

Подумайте свой собственный диалог (используя упр. 16 в качестве модели), дайте ему название, а затем разыграйте его. Не забудьте поменяться ролями.

Верещагина 5 класс сборник упражнений ответы — gusasa.com

Example:

John: Hello, I’m John. What’s your name?

Megan: Nice to meet you, John. I’m Megan.

John: Do you live here in New York?

Megan: No, I’m just visiting. I’m from London. Do you live in New York?

John: Yes, I do. 

Megan: What’s your address, John?

John: I live at 10 Broadway, in flat 25. What’s your address, Megan?

Megan: I live at 20 Westminster Bridge Road. My flat is 14. Are you on the phone?

John: Yes. My telephone number is 8-10-1-212-123. What do you think about New York?

Megan: It’s amazing.

Джон: Привет, я Джон. Как тебя зовут?

Меган: Приятно познакомиться, Джон. Я Меган.

Джон: Ты живешь здесь, в Нью-Йорке?

Меган: Нет, я просто в гостях. Я из Лондона. Ты живешь в Нью-йорке?

Джон: Да.

Меган: Какой у тебя адрес, Джон?

Джон: Я живу на Бродвее 10, в квартире 25. Какой твой адрес, Меган?

Меган: Я живу на Вестминстер Бридж Роуд 20. Моя квартира 14. У тебя есть телефон?

Джон: Да. Мой номер телефона 8-10-1-212-123. Что ты думаешь о Нью-Йорке?

Меган: Он потрясающий.

Прочитай и жми послушать текст «a friendly family» верещагина 5 класс урок 1 упражнение 19. Верещагина 5 класс диск 5 слушать.

a) Read the text and fill in the gaps (1-4) with the phrases (A-E). There is one phrase you don’t need to use.

b) Draw Caroline’s family tree.

а) Прочитай текст и заполни пропуски (1-4) фразами (А-Е). Одна фраза лишняя.

б) Нарисуй семейное древо Кэролайн.

послушать текст «a friendly family» верещагина 5 класс урок й упражнение 19. — gusasa.com

аудиозапись 5 текст a friendly family верещагина 5 класс слушать онлайн — издательство просвещение

1- E;  2- B;  3 — C;  4 — D.

Дружная семья 

   У Каролины Портер большая семья, которая состоит из девяти человек. Самый старший член семьи — бабушка. Вы не поверите, но ей почти 90. Она живет в небольшом домике в деревне. Бабушка Каролины очень жизнерадостная. Она увлекается садоводством и у нее очень много красивых и необычных цветов в ее маленьком опрятном саду. В молодости бабушка Каролины была зеленщицей и работала в маленьком магазине неподалеку.
  Мама и папа Каролины архитекторы. Им около 50, но они выглядят значительно моложе. Они интересуются древними русскими церквями и часто ездят в Россию. Они посещают крупные и небольшие города. Они настоящие специалисты и много знают. Они часто рассказывают семье о своих путешествиях. Маму Каролины зовут Дебби. Она высокая женщина, стройная и светловолосая, очень умная и милая. Ее мужа зовут Питер. Он ниже своей жены. Он худой и темноволосый. Он очень смелый. Они женаты 25 лет, и являются настоящими друзьями.
   У Дебби есть брат Виктор и сестра Элис, которая работает медсестрой в больнице. Элис не замужем и у нее нет детей. Виктор продавец. Он женат и у него двое детей — Боб и Полли. Они учатся в начальной школе.
    Кузены Каролины очень талантливые. Они не маленького роста, но и не высокие. Им по семь лет, они светловолосые, милые и вежливые. Родители гордятся ими.

   Но иногда их дети ленятся.
   Кузены любят играть в активные игры. Они никогда не устают и редко ведут себя тихо. У них очень богатое воображение. Им нравится много читать и слушать бабушкины сказки. Жена Виктора Мэри — машинистка. Она работает в крупной фирме.
  Все члены семьи очень дружные и гостеприимные. Их друзья часто приходят к ним в гости, и они устраивают прекрасные вечеринки.
 
 
b)    Caroline’s mother is Debbie. Her father’s name is Peter. Caroline also has a granny. Her mother has a sister, Alice. She is Caroline’s aunt. Also she has a brother, Victor, Caroline’s uncle, who has two children, Bob and Polly. They are Caroline’s cousins.

б) Мать Кэролайн — Дебби. Ее отца зовут Питер. У Кэролайн также есть бабушка. У ее матери есть сестра Алиса. Она тетя Кэролайн. Также у нее есть брат Виктор, дядя Кэролайн, у которого двое детей, Боб и Полли. Они кузены Кэролайн.

Послушай много раз  текст a friendly family верещагина 5 класс и сможешь с легкостью его прочитать.

Listen to the second paragraph of the text, and get ready for test reading.

Послушай второй параграф текста и подготовься к проверки чтения.

аудиозапись 5 текст a friendly family верещагина 5 класс слушать онлайн — издательство просвещение

Назови профессии членов своей семьи и послушай, как это делает верещагина аудиокурс 5 класс 1 урок.

Name the jobs of all the members of the family.

Назови профессии всех членов семьи.

 верещагина аудиокурс 5 класс 1 урок — gusasa.com

When Caroline’s granny was young she was a greengrocer.

Her mother and father are architects.

Her aunt is a nurse.

Her uncle is a salesman. His wife is a typist.

В молодости Бабушка Кэролайн была продавцом фруктов и овощей.

Ее мать и отец — архитекторы.

Ее тетя медсестра.

Ее дядя продавец. Его жена машинистка.

Прослушай ещё раз текст «a friendly family» аудиокурс верещагина 5 класс урок 1 упражнение 19 и выполни упражнение.

Find in the text and read aloud the sentences to describe: 

a) Caroline’s mother;

b) Caroline’s father;

c) Caroline’s cousins.

Найди в тексте и прочитай вслух предложения, чтобы описать:

а) мать Кэролайн;

б) отца Кэролайн;

в) кузину и кузена Кэролайн.

текст «a friendly family» аудиокурс верещагина 5 класс — gusasa.com

Caroline’s mother is called Debbie. She is a tall woman, slim and fair-haired, very clever and nice. 

Caroline’s father is called Peter. Peter is shorter than his wife. He is thin and dark-haired. He is very brave.

Caroline’s cousins are very bright. They are not short but they are not tall either. They are both seven, fair-haired, pretty and polite.

Мать Кэролайн зовут Дебби. Она высокая женщина, стройная и светловолосая, очень умная и милая.

Отца Кэролайн зовут Питер. Питер ниже своей жены. Он худой и темноволосый. Он очень храбрый.

Двоюродные брат и сестра Кэролайн очень яркие. Они не низкие, но и не высокие. Им обоим семь лет, они светловолосые, красивые и вежливые.

Послушай описание, кликнув плеер верещагина 5 класс аудиокурс слушать онлайн

Describe Caroline’s aunt and uncle. The pictures of ex. 19 and the words below can help you.

Опиши тётю и дядю Кэролайн. Картинки из упражнения 19 и слова ниже могут тебе помочь.

верещагина 5 класс аудиокурс слушать онлайн — gusasa.com

стройный, низкий, уродливый, высокий, темноволосый, светловолосый, длинноволосый, милый, круглое лицо, длинный нос, красные губы, длинные руки, белые зубы.

Example:

Caroline’s aunt is called Alice. She is a short, slim, fair-haired young woman. She has red lips and white teeth. She is a very lovely woman.

Caroline’s uncle is called Victor. He is a tall, slim dark-haired man. He has a round face, a long nose, and long arms. He is a very pleasant man. 

Тетю Кэролайн зовут Элис. Она невысокая стройная белокурая молодая женщина. У нее красные губы и белые зубы. Она очень милая женщина.

Дядю Кэролайн зовут Виктор. Это высокий стройный темноволосый мужчина. У него круглое лицо, длинный нос и длинные руки. Он очень приятный человек.

Аудиокурс к учебнику английского языка верещагина 5 класс предлагает послушать  описание девушки.

Choose any famous person you have read about (or about whom you know much) and describe him/her. Ex. 19 and 22 can help you.

Выбери знаменитого человека, о котором ты читал (или о котором ты много знаешь) и опиши его/её. Упражнение 19 и 22 могут тебе помочь.

Аудиокурс к учебнику английского языка верещагина 5 класс — gusasa.com

Example:

   She has long red hair. She has green eyes with thick dark eyelashes. She has a round face, a big mouth, and full lips. She has got a short nose.  She is tall and slim. She is a very friendly and kind person.

   У нее длинные рыжие волосы. У нее зеленые глаза с густыми темными ресницами. У нее круглое лицо, большой рот и полные губы. У нее короткий нос. Она высокая и стройная. Она очень дружелюбный и добрый человек.

Послушай, как описывает семью гдз английский 5 класс верещагина афанасьева.

Describe any family you like very much. (You can use your imagination.) First, make a plan of your story.

Опиши любую семью, которая тебе очень нравится. (Ты можешь использовать свое воображение). Сначала составь план своего рассказа.

Describe any family you like very much — gusasa.com

Example:

   My family is large. There are 6 of us: father, mother, my sister, two brothers and me. My family is friendly and loving. My father’s name is Kevin. He is clever and kind. He is a doctor. My mother’s name is Sarah. She doesn’t work. She is a housewife.

My elder sister’s name is Alice. She is a very beautiful girl. Her hobby is singing. My younger brother’s name is Nick. He is very active. He likes sport. My hobby is drawing. I like to draw in my free time. Also, I like reading books. At the weekends all the members of our family spend time together. We go for a walk, visit museums, go to the cinema or to the theatre. I love my family very much.

   У меня большая семья. Нас шестеро: папа, мама, моя сестра, двое братьев и я. Моя семья дружная и любящая. Моего отца зовут Кевин. Он умный и добрый. Он врач. Мою маму зовут Сара. Она не работает. Она — домохозяйка. Мою старшую сестру зовут Алиса. Она очень красивая девушка. Ее хобби пение. Моего младшего брата зовут Ник. Он очень активный. Он любит спорт. Мое хобби — рисование. Я люблю рисовать в свободное время. Также я люблю читать книги. По выходным все члены нашей семьи проводят время вместе. Мы гуляем, посещаем музеи, ходим в кино или в театр. Я очень люблю свою семью.

Аудио 6 5 класс Верещагина — издательство просвещение

Сон Тома

   Тому Брауну было 6 лет. Он жил на Зеленой площади 27 в маленьком городке на юге Англии. В их квартире был телефон 602-4439. Мать Тома была секретарем. Она также была машинисткой. Том был милым маленьким мальчиком. Он был темноволосым, с забавным круглым лицом и доброй улыбкой. Он не был низким и не был высоким. Он был очень милым.

   Его матери было около 30 лет. Она была высокой, стройной женщиной, светловолосой, с большими карими глазами и доброй улыбкой. Она очень любила своего маленького сына. Однажды утром, когда Том закончил завтракать, она сказала ему: «Мы сегодня идем в зоопарк. Поторопись!» Том был очень счастлив. Он любил диких животных и любил ходить в зоопарк.

   «Мама, ты знаешь, мне снился прошлой ночью зоопарк», — сказал он.

   «Правда?» улыбнулась его мама. «И что ты делал в зоопарке во сне?»

   Том засмеялся и сказал: «Ты знаешь, мамочка. Ты тоже  была в моём сне».

Let us listen and talk

a) Listen to the text «Tom’s Dream» and choose the right answer to each question.

b) Tell your friends:

— how often you see dreams;

— what you see in your dreams;

— what your most pleasant and most unpleasant dream was like.

Давайте послушаем диск 6 Верещагина 5 класс и поговорим о тексте Tom’s Dream перевод.

а) Прослушайте текст «Сон Тома» и выберите правильный ответ на каждый вопрос.

б) Расскажите своим друзьям:

— как часто вы видите сны;

— что ты видишь в своих снах;

— каким был твой самый приятный и самый неприятный сон.

1 — b; 2 — c; 3 — a; 4 — c. 

— I generally dream at least three to five times per night.

— Обычно мне снится от трех до пяти снов за ночь.

— I see animals, people, and interesting places. Sometimes wonderful adventures happen to me in my dreams. 

— Я вижу животных, людей и интересные места. Иногда со мной происходят чудесные приключения. 

— I like funny dreams and don’t like scary ones.

Я люблю смешные сны и не люблю страшные.

Write down the names of all the jobs you can remember.

Напиши названия всех профессий, которые можешь вспомнить.

Write down the names of all the jobs you can remember. — gusasa.com

Example:

an actor / an actress  —  актер / актриса

an artist  —  художник

a baker  —  пекарь

a driver  —  водитель

a butcher  —  мясник

a dentist  —  дантист

a grocer — бакалейщик

a greengrocer — продавец овощей и фруктов

a doctor  —  врач

an engineer  —  инженер

a farmer  —  фермер

a gardener  —  садовник

a hunter  —  охотник

a nurse  —  медицинская сестра

a pilot  —  летчик

a poet  —  поэт

a police officer  —  полицейский

a secretary  —  секретарь

a salesman  —  продавец

a singer  —  певец

a teacher  —  учитель

a typist — машинистка

What questions do people usually ask when they want to know about somebody’s:

a) name, b) date of birth, c) place of birth, d) age e) home town, f) occupation, g) family, h) address, i) telephone number?

Какие вопросы обычно задают люди, когда хотят узнать о чьем-либо:
a) имя, b) дата рождения, c) место рождения, d) возраст e) родной город, f) род занятий, g) семья, h) адрес, i) номер телефона?

What questions do people usually ask when they want to know about somebody’s: a) name — gusasa.com

Example:

 What is your name?

 Как тебя зовут?

 When were you born? When is your birthday?

 Когда ты родился? Когда у тебя день рождения?

 Where were you born?

 Где ты родился?

 How old are you?

 Сколько тебе лет?

 Where do you live?

 Где ты живешь?

 What’s your occupation? What are you?

 Чем вы занимаетесь? Кто ты (по профессии)?

 What’s your family like? How large is your family?

 Какая у тебя семья? Насколько большая у тебя семья?

 What’s your address?

 Какой у тебя адрес?

 What’s your telephone number?

 Какой у тебя номер телефона?

Your friend lives in Manchester, which is a big city in Great Britain. His house is No.2 in the High Street. Your friend’s surname is Barlow. His name is Patric. Write his address in English.

Ваш друг живет в Манчестере, большом городе в Великобритании. Его дом № 2 на Хай-стрит. Фамилия вашего друга Барлоу. Его зовут Патрик. Напишите его адрес на английском языке.

Your friend lives in Manchester, which is a big city in Great Britain — gusasa.com

Patric Barlow

2, High Street

Manchester, Great Britain

Describe your classmate for the other pupils to guess who it is.

Опиши своего одноклассника другим ученикам, чтобы отгадать, кто это.

Describe your classmate for the other pupils to guess who it is. — gusasa.com

Example:

A short slim girl of 12 with an oval face. Her hair is blond and long. She has grey eyes, a small straight nose, a big mouth with white teeth, and a pleasant smile. There’s a birthmark as big as a pea on her left cheek. 

Невысокая стройная девочка 12 лет с овальным лицом. У нее светлые и длинные волосы. У нее серые глаза, маленький прямой нос, большой рот с белыми зубами и приятная улыбка. На ее левой щеке есть родинка размером с горошину.​

Do ex. 6, 9. 10 in writing.

Сделай упражнения 6, 9, 10 в письменной форме.

We’ve already done it.

Мы уже сделали это.

Learn to write these words. Write the words to the teacher’s dictation. See how many you’ve written correctly.

Научись писать эти слова. Запиши слова под диктовку учителя. Посмотри, сколько ты написал правильно.

Learn to write these words. Write the words to the teacher’s dictation. — gusasa.com

пекарь, мясник, продавец бакалейными товарами, продавец овощей и фруктов, медсестра, продавец, секретарь, машинистка, род занятий, работа, в браке

Home reading Lesson 1, text «A clever salesman» перевод текста Верещагина ридер 5 класс

Read the story and say what you’ve learnt about Tom Boxell and his wife.

Домашнее чтение урок !, текст «Умный продавец»

Прочитай рассказ и скажи, что ты узнал о Томе Бокселе и его жене.

A clever salesman» перевод текста Верещагина ридер 5 класс — gusasa.com

    Mr. Boxell lived at 5 Central Road in a little town in the North of England. He was a tall fair-haired man with dark eyes on his round pleasant face. 
   Mr. Boxell was a salesman. He had a lot of things to sell in his small quiet shop: clothes, shoes, books. He also sold vegetables and fruit, meat and sugar, flour, and bread in his shop. So, he was a baker, a grocer, a greengrocer, and a butcher too. 
  People in that town knew Mr. Boxell’s shop very well. They could buy practically everything there and Tom Boxell was always kind and polite. 
  Tom was married. His wife, Margaret, was a nice little woman, dark-haired, slim and very pretty. Sometimes she helped Tom in his shop. She could count well and was always very friendly. She worked fast and thought that her job was very important. 
   One Thursday, when Tom and Margaret were both in their shop, a short man walked in and asked for an expensive pair of shoes. There was something dangerous in the man’s unfriendly eyes. At first, Tom could not understand what it was, but then he recognized the man’s face. It was Brooks, the burglar. Tom knew that the police wanted him very much. 
  Brooks tried on a few pairs of shoes and then bought the pair which Tom strongly recommended. Brooks thought they were a bit tight but Tom said, ”Don’t worry, they’ll stretch, sir.” 
 The next morning Brooks came into the shop to change his shoes. He was very unhappy and had a weak smile on his ugly face. But when he asked for a different pair of shoes, the police arrested him as the policemen were in the shop. They knew that Brooks had a pair of shoes a size too small for him and they were sure he would come to change them the next day. What a clever salesman Tom Boxell was!

   Мистер Бокселл жил на Централ Роуд 5 в маленьком городке на севере Англии. Это был высокий белокурый мужчина с темными глазами на круглом приятном лице.
   Мистер Бокселл был продавцом. У него было много вещей, которые можно было продать в его маленьком тихом магазине: одежда, обувь, книги. Он также продавал овощи и фрукты, мясо и сахар, муку и хлеб в своем магазине. Таким образом, он был пекарем, бакалейщиком, зеленщиком и мясником тоже.
   Люди в этом городе очень хорошо знали магазин мистера Бокселла. Там можно было купить практически все, а Том Бокселл всегда был добрым и вежливым.
   Том был женат. Его жена, Маргарет, была милой маленькой женщиной, темноволосой, стройной и очень красивой. Иногда она помогала Тому в его магазине. Она умела хорошо считать и всегда была очень дружелюбной. Она работала быстро и считала, что выполянет важную работу.
   Однажды, в четверг, когда Том и Маргарет были в своем магазине, вошел невысокий мужчина и попросил дорогую пару обуви. В недружелюбных глазах этого человека было что-то опасное. Сначала Том не мог понять, что это было, но потом он узнал лицо мужчины. Это был Брукс, грабитель. Том знал, что полиция его разыскивала.
   Брукс примерил несколько пар обуви, а затем купил пару, которую Том настоятельно рекомендовал. Брукс подумал, что они немного узкие, но Том сказал: «Не волнуйтесь, они растянутся, сэр».
На следующее утро Брукс пришел в магазин, чтобы поменять обувь. Он был очень несчастным и на его уродливом лице была слабая улыбка. Но когда он попросил другую пару обуви, полиция арестовала его, так как полицейские были в магазине. Они знали, что у Брукса пара туфель слишком маленького размера, и они были уверены, что он придет на следующий день, чтобы поменять их. Какой умный был продавец Том Бокселл!

В главное меню

Перейти
к следующему
уроку

Если что-то не понятно, есть ошибки или неточности, что-то нужно добавить —

напишите!

Помогите мне улучшить уроки и продвинуть сайт — 

Оставьте комментарий!

количественное исследование World Color Survey

% PDF-1.4 % 1 0 объект > эндобдж 2 0 obj > поток application / pdfdoi: 10.1057 / s41599-019-0341-7

  • Различия в цветовой категоризации, проявляемые мужчинами и женщинами: количественное исследование World Color Survey
  • Николь А. Фидер
  • Комарова Наталья Леонидовна
  • Springer США
  • Palgrave Communications, DOI: 10.1057 / s41599-019-0341-7
  • 10.1057 / s41599-019-0341-7 http://dx.doi.org/10.1057/s41599-019-0341-7journalPalgrave Communications © 2019, Автор (ы) 2055-104510.1057 / s41599-019-0341-7
  • springer. com
  • springerlink.com
  • 2010-04-23True10.1057 / s41599-019-0341-7
  • springer.com
  • springerlink.com
  • Springer2019-11-08T14: 44: 35 + 01: 002019-11-08T02: 06: 15 + 05: 302019-11-08T14: 44: 35 + 01: 00TrueiText® 5.3.5 © 2000-2012 1T3XT BVBA (AGPL- версия) VoRuuid: 38f20d96-2afd-49ac-a40a-6f5e2fe8e748uuid: 804cc216-6f9d-4bc2-a0c6-e174acf74006default1
  • преобразованоuuid: d4b83dfe-94d8-4b128foldf2: d4b83dfe-94d8-4b128c921-bd3-b3d8-4b128c92-b2d3-11b388c9-b2d-b3d8b128c92-b2 05:30
  • 2B
  • Николь А.Фидер http://orcid.org/0000-0002-8987-4606
  • http://ns.adobe.com/pdf/1.3/pdf Adobe PDF Schema
  • internal Объект имени, указывающий, был ли документ изменен для включения информации о треппинге TrappedText
  • http://ns.adobe.com/pdfx/1.3/pdfxpdfx
  • внутренний идентификатор стандарта PDF / X GTS_PDFXVersionText
  • внутренний Уровень соответствия стандарту PDF / X GTS_PDFXConformanceText
  • internal Компания, создающая PDFCompanyText
  • internal Дата последнего изменения документа SourceModifiedText
  • crossmark externalMirrors: CrosMarkDomainsCrossMarkDomainsSeq Text
  • Кроссмарк
  • внутренних зеркал: DOIdoiText
  • http: // ns.adobe.com/xap/1.0/mm/xmpMMXMP Схема управления носителями
  • Внутренний идентификатор на основе UUID для конкретного воплощения документа InstanceIDURI
  • внутренний Общий идентификатор для всех версий и представлений документа. Оригинальный документ IDURI
  • .
  • http://www.aiim.org/pdfa/ns/id/pdfaidPDF/A ID Schema
  • internalPart of PDF / A standardpartInteger
  • внутренняя Поправка к стандарту PDF / A amdText
  • внутренний Уровень соответствия стандарту PDF / AТекст
  • http: // crossref.org / crossmark / 1.0 / crossmarkcrossmark
  • internalCrossMarkDomainsCrossMarkDomainsSeq Text
  • internalCrossmarkDomainExclusiveCrossmarkDomainExclusiveText
  • внутренний, как и призма: doiDOIText
  • external — дата публикации публикации.
  • http://prismstandard.org/namespaces/basic/2.0/prismPrism
  • external Тип агрегирования определяет единицу агрегирования для коллекции контента.Комментарий PRISM рекомендует использовать словарь с контролируемым типом агрегирования PRISM для предоставления значений для этого элемента. Примечание: PRISM не рекомендует использовать значение #other, разрешенное в настоящее время в этом контролируемом словаре. Вместо использования #other обратитесь к группе PRISM по адресу [email protected], чтобы запросить добавление вашего термина в словарь с контролируемым типом агрегирования. aggregationTypeText
  • externalCopyright copyrightText
  • external — цифровой идентификатор объекта для статьи.DOI также может использоваться как идентификатор dc :. Если используется в качестве идентификатора dc: identifier, форма URI должна быть захвачена, а пустой идентификатор также должен быть захвачен с помощью prism: doi. Если в качестве требуемого идентификатора dc: identifier используется альтернативный уникальный идентификатор, то DOI должен быть указан как чистый идентификатор только в пределах prism: doi. Если URL-адрес, связанный с DOI, должен быть указан, тогда prism: url может использоваться вместе с prism: doi для предоставления конечной точки службы (то есть URL-адреса). doiText
  • externalISSN для электронной версии проблемы, в которой встречается ресурс.Разрешает издателям включать второй ISSN, идентифицирующий электронную версию проблемы, в которой встречается ресурс (следовательно, e (lectronic) Issn. Если используется, prism: eIssn ДОЛЖЕН содержать ISSN электронной версии. См. Prism: issn. issnText
  • external Название журнала или другого издания, в котором был / будет опубликован ресурс. Обычно это используется для предоставления названия журнала, в котором появилась статья, в качестве метаданных для статьи, а также такой информации, как название статьи, издатель, том, номер и дата обложки.Примечание. Название публикации можно использовать для различения печатного журнала и онлайн-версии, если названия разные, например, «журнал» и «magazine.com». PublicationNameText
  • externalЭтот элемент предоставляет URL-адрес статьи или единицы контента. Платформа атрибутов необязательно разрешена для ситуаций, в которых необходимо указать несколько URL-адресов. PRISM рекомендует использовать вместе с этим элементом подмножество значений платформы PCV, а именно «мобильный» и «Интернет».ПРИМЕЧАНИЕ. PRISM не рекомендует использовать значение #other, разрешенное в управляемом словаре платформы PRISM. Вместо использования #other обратитесь к группе PRISM по адресу [email protected], чтобы запросить добавление вашего термина в словарь, контролируемый платформой. urlText
  • http://springernature.com/ns/xmpExtensions/2.0/snSpringer Nature ORCID Schema
  • externalAuthor information: содержит имя каждого автора и его ORCID (ORCiD: Open Researcher and Contributor ID).ORCID — это постоянный идентификатор (непатентованный буквенно-цифровой код) для однозначной идентификации научных и других академических авторов .authorInfoBag AuthorInformation
  • Указывает типы информации об авторе: имя и ORCID автора. Http://springernature.com/ns/xmpExtensions/2.0/authorInfo/authorAuthorInformation
  • Указывает имя автора. ИмяТекст
  • Предоставляет ORCID автора. OrcidURI
  • http: // www.niso.org/schemas/jav/1.0/javNISO
  • external Значения для версии статьи журнала являются одним из следующих: AO = Авторский оригинал SMUR = Представленная рукопись на рассмотрении AM = принятая рукопись P = Доказательство VoR = версия записи CVoR = Исправленная версия записи EVoR = Расширенная версия Recordjournal_article_versionClosed Выбор текста
  • конечный поток эндобдж 3 0 obj > эндобдж 8 0 объект

    % PDF-1.3 % 551 0 объект > эндобдж xref 551 151 0000000016 00000 н. 0000003372 00000 н. 0000003562 00000 н. 0000003601 00000 п. 0000003664 00000 н. 0000003733 00000 н. 0000004842 00000 н. 0000005085 00000 н. 0000005152 00000 н. 0000005308 00000 п. 0000005429 00000 п. 0000005521 00000 н. 0000005697 00000 п. 0000005865 00000 н. 0000005991 00000 н. 0000006150 00000 н. 0000006282 00000 н. 0000006469 00000 н. 0000006570 00000 н. 0000006673 00000 н. 0000006822 00000 н. 0000006924 00000 н. 0000007025 00000 н. 0000007130 00000 н. 0000007243 00000 н. 0000007356 00000 н. 0000007519 00000 п. 0000007615 00000 н. 0000007711 00000 н. 0000007807 00000 н. 0000007900 00000 н. 0000007994 00000 н. 0000008089 00000 н. 0000008185 00000 п. 0000008280 00000 н. 0000008376 00000 п. 0000008471 00000 п. 0000008566 00000 н. 0000008661 00000 н. 0000008755 00000 н. 0000008850 00000 н. 0000008945 00000 н. 0000009039 00000 н. 0000009134 00000 п. 0000009229 00000 п. 0000009323 00000 п. 0000009418 00000 н. 0000009512 00000 н. 0000009606 00000 н. 0000009701 00000 п. 0000009796 00000 н. 0000009892 00000 н. 0000009988 00000 н. 0000010084 00000 п. 0000010179 00000 п. 0000010275 00000 п. 0000010370 00000 п. 0000010466 00000 п. 0000010561 00000 п. 0000010657 00000 п. 0000010752 00000 п. 0000010848 00000 п. 0000010943 00000 п. 0000011039 00000 п. 0000011134 00000 п. 0000011230 00000 п. 0000011325 00000 п. 0000011421 00000 п. 0000011517 00000 п. 0000011612 00000 п. 0000011708 00000 п. 0000011804 00000 п. 0000011901 00000 п. 0000011997 00000 н. 0000012093 00000 п. 0000012190 00000 п. 0000012286 00000 п. 0000012383 00000 п. 0000012479 00000 п. 0000012576 00000 п. 0000012672 00000 п. 0000012769 00000 п. 0000012865 00000 п. 0000012962 00000 п. 0000013058 00000 п. 0000013155 00000 п. 0000013251 00000 п. 0000013348 00000 п. 0000013444 00000 п. 0000013540 00000 п. 0000013636 00000 п. 0000013731 00000 п. 0000013827 00000 п. 0000013922 00000 п. 0000014018 00000 п. 0000014113 00000 п. 0000014209 00000 п. 0000014304 00000 п. 0000014400 00000 п. 0000014496 00000 п. 0000014593 00000 п. 0000014689 00000 п. 0000014785 00000 п. 0000014880 00000 п. 0000014975 00000 п. 0000015070 00000 п. 0000015166 00000 п. 0000015263 00000 п. 0000015358 00000 п. 0000015454 00000 п. 0000015550 00000 п. 0000015647 00000 п. 0000015743 00000 п. 0000015839 00000 п. 0000015934 00000 п. 0000016030 00000 п. 0000016125 00000 п. 0000016220 00000 п. 0000016315 00000 п. 0000016410 00000 п. 0000016505 00000 п. 0000016601 00000 п. 0000016697 00000 п. 0000016793 00000 п. 0000017042 00000 п. 0000017741 00000 п. 0000018264 00000 п. 0000018952 00000 п. 0000019197 00000 п. 0000019397 00000 п. 0000019438 00000 п. 0000020084 00000 н. 0000020792 00000 п. 0000024158 00000 п. 0000024531 00000 п. 0000025214 00000 п. 0000025526 00000 п. 0000025818 00000 п. 0000026010 00000 п. 0000026245 00000 п. 0000026310 00000 п. 0000026374 00000 п. 0000029049 00000 н. 0000035763 00000 п. 0000036022 00000 п. 0000038901 00000 п. 0000045173 00000 п. 0000055980 00000 п. 0000057979 00000 п. 0000003774 00000 н. 0000004820 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 552 0 объект > эндобдж 553 0 объект [ 554 0 руб. 555 0 руб. ] эндобдж 554 0 объект > / Ж 577 0 Р >> эндобдж 555 0 объект > / F 671 0 R >> эндобдж 556 0 объект > эндобдж 700 0 объект > транслировать HU] lU>; w3t] HK mq ViTdA] udv7 {̰c ܲ t1 &% / Oc & B>}

    Сложность в овладении языком — Кларк — 2013 — Темы когнитивной науки

    В течение многих лет аргументы формальной теории обучения применялись для изучения овладения языком.Действительно, одно из основополагающих исследований теории обучения (Gold, 1967) в значительной степени касалось проблемы построения адекватной модели овладения языком. Считалось, что отрицательные результаты этого исследования поддерживают точку зрения на овладение языком, согласно которой класс возможных человеческих языков очень ограничен, возможно, даже конечен (Bertolo, 2001). Эти аргументы сосредоточены на том, что мы можем условно назвать теоретической информацией, утверждениями о нехватке данных — бедностью стимула (Clark & ​​Lappin, 2011).1 Эти аргументы уже неоднократно подвергались критике со стороны ряда авторов (Clark & ​​Lappin, 2011; Johnson, 2004; Lappin & Shieber, 2007). Аналогичная критика относится и к более поздним версиям этих аргументов, которые апеллируют к более современной теории обучения PAC (Valiant, 1984). Мы не будем подробно обсуждать эти проблемы в этой статье.

    Вторая серьезная проблема, связанная с этими аргументами теоретической информации, состоит в том, что они склонны объединять два независимых понятия: идею класса гипотез языков и понятие класса изучаемых языков.Смешение этих двух различных идей приводит к необоснованному выводу, что последний класс должен быть включен в структуру алгоритма обучения и явно или неявно представлен как особенность этого алгоритма. Различие между этими двумя классами, хотя оно и было признано в литературе по теории обучения в течение некоторого времени (Jain, Osherson, Royer & Sharma, 1999; Zeugmann & Lange, 1995), стало намного яснее с появлением процедур обучения для контекста. -свободные языки, в которых два класса по техническим причинам должны отличаться.Как только эти понятия отделены друг от друга, становится очевидным, почему утверждения о (не) обучаемости, основанные на теоретических соображениях, недостаточно мотивированы.

    Следующий простой пример покажет разницу между классом гипотез и обучаемым классом языков для алгоритма обучения. Рассмотрим наиболее тривиальный алгоритм обучения — процедуру механического обучения A , которая работает следующим образом. Для каждой строки s , которую A принимает в качестве входных данных, он сравнивает ее с набором строк S , с которым он встречался ранее.Если s S , то A ничего не делает. Если s S , то A конструирует. Ясно, что этот учащийся может изучать только конечные языки2 — он не делает никаких обобщений за пределами вводимых данных. Предположим, у нас есть модель обучения, в которой существует фиксированная граница того, сколько примеров может увидеть учащийся: скажем, для конкретности, это обучение только на 1000 примеров. Теперь, независимо от того, какую разумную меру мы применяем к тому, как этот ученик сходится, или как эти примеры выбираются или генерируются, из этих примеров ясно, что из этих примеров ученик не может выучить язык, состоящий из 1 000 000 строк.Если бы у него было несколько миллионов примеров, он мог бы выучить такой язык, но, поскольку у него всего несколько примеров, он не может. Поэтому такие большие языки не входят в изучаемый класс в рамках этой модели. Обучаемый класс будет представлять собой некоторый набор языков, размер которых ниже некоторого порога, который зависит от точных деталей того, как мы определяем настройку обучения, а также от количества разрешенных примеров, 1000 в данном случае. Однако класс гипотез — это просто набор всех конечных языков, который намного больше.Важно отметить, что этот алгоритм не содержит явно или неявно какого-либо описания обучаемого класса. Мы вернемся к этому вопросу позже и проиллюстрируем его более интересными примерами.

    Эта проблема не означает, что формальной теории обучения нечего предложить для изучения овладения языком. Напротив, это очень актуально. Тем не менее, мы утверждаем, что важнейшие проблемы не являются теоретическими проблемами информации, как предполагалось в результатах Голда. Вместо этого они являются теоретическими по сложности.Моделируя вычислительную сложность процесса обучения, мы можем, при стандартных предположениях, получить интересные результаты, касающиеся типов представлений (или грамматик), которые можно эффективно изучить. Бесспорно, что человеческая способность к обучению ограничена теми же вычислительными ограничениями, которые ограничивают человеческие способности в других когнитивных областях. Взаимодействие этого условия со сложностью создания определенных типов представлений из имеющихся данных составляет плодотворный объект исследования.

    В настоящее время эта сложная задача допускает только один тип решения; почти все известные в настоящее время эффективные алгоритмы индукции грамматики используют одни и те же базовые принципы (Clark, 2010c). Грамматики / представления основаны на объективно наблюдаемых особенностях самого языка. В той мере, в какой мы создаем алгоритмы обучения, соответствующие этому требованию, мы можем добиться эффективного обучения для сравнительно богатых классов выразительных грамматик. Этот подход предлагает перспективу вычислительно жизнеспособного описания овладения языком, основанного на общих процедурах, управляемых данными, для введения в грамматику.

    Для целей этого обсуждения мы ограничимся случаем синтаксического обучения — грамматической индукцией в узком смысле. Это значительная идеализация, поскольку ребенок, конечно, узнает гораздо больше, чем это. Он / она учится, среди прочего , связывать семантические интерпретации, морфологические структуры и фонологические + фонетические представления с входными строками. Кроме того, у ребенка есть доступ к гораздо более богатым источникам информации, чем те, которые мы рассматриваем здесь — ребенок наблюдает высказывания в ситуационном контексте, и, что очень важно, ребенок может взаимодействовать со своими опекунами как лингвистически, так и неязыково, а также с окружающей средой. .Ограничиваясь синтаксисом, мы можем легко сформулировать математические проблемы сложности приобретения. У нас нет официальных ресурсов, чтобы сказать что-нибудь интересное о более широком контексте изучения языка. Однако позже мы кратко рассмотрим проблему изучения интерфейса синтаксис-семантика.

    Мы воспользуемся следующими стандартными определениями из теории формального языка и (первых лет) порождающей грамматики. Мы предполагаем, что у нас есть конечный набор слов, который мы обозначим Σ.(Формальный) язык — это подмножество строк конечной длины над Σ. Мы обозначаем языки как L с различными индексами, где это необходимо. Этот язык будет соответствовать набору грамматических предложений какого-либо языка. Проведение четкой границы между грамматическими и неграмматическими предложениями чревато методологическими проблемами, которые мы здесь не рассматриваем. Эти языки вообще бесконечны. Следовательно, нам необходимо рассмотреть конечные представления или порождающие устройства, которые мы называем грамматиками , не принимая при этом никаких претензий относительно их формального кодирования.Мы не предполагаем, что эти грамматики являются, например, грамматиками фразовой структуры определенного типа. Мы рассматриваем детерминированные конечные автоматы, произвольные программы и т. Д. Как грамматики, подчиняющиеся только ограничению, которое они определяют для любой строки, независимо от того, находится ли она в определяемом языке или вне его. Для обозначения этих «грамматик» мы используем G , опять же с соответствующими индексами. В терминах Хомского эти грамматики можно назвать I-языками (хотя это выражение также используется в разных контекстах), тогда как то, что мы называем языками, соответствует E-языкам.

    Мы предполагаем, что у нас есть устройство для изучения языка (LAD), которое принимает на вход некоторые данные и выводит какую-то грамматику. Входные данные обычно состоят из конечной последовательности примеров, взятых из языка L , но мы также рассматриваем случаи, когда учащийся имеет доступ к более мощному источнику информации.

    В реальном мире LAD предназначена для соответствия некоторой части мозга / разума ребенка. Входными данными являются первичные лингвистические данные, состоящие из последовательности предложений, генерируемых взрослыми в среде ребенка за годы усвоения языка.Результатом является грамматика языка, которому знакомится ребенок. Мы рассматриваем LAD как алгоритм и изучаем общие свойства этих алгоритмов с помощью математических инструментов информатики. Ясно, что такие математические результаты могут определять граничные условия для процедур обучения. Демонстрация существования алгоритмов, которые правильно выполняют учебную задачу в определенных условиях, предлагает возможное объяснение того, как дети овладевают языком. И наоборот, демонстрация математической невозможности алгоритма, реализующего эту задачу, исключит определенные типы объяснений.Хотя природа овладения языком явно является эмпирическим вопросом, такой математический анализ полезен — вывод, который не вызывает споров в когнитивной науке.

    Целью теории компьютерного обучения, применяемой к овладению языком, является применение математического анализа к наблюдаемому поведению LAD, чтобы пролить свет на его формальные свойства и, в более широком смысле, обеспечить понимание процесса усвоения языка. Обратите внимание, насколько это предприятие отличается от стандартных подходов к машинному обучению, когда мы заинтересованы в разработке алгоритмов для выполнения различных обучающих задач или хотим доказать результаты обучаемости для таких алгоритмов.В данном случае у нас есть устройство, LAD, которое, как мы наблюдаем, выполняет обучающую задачу. Мы заинтересованы в использовании наших аналитических инструментов для моделирования его внутренней структуры. Это обратная инженерия, а не разработка программного обеспечения. Разница в корне меняет объяснительную задачу.

    1. Классические аргументы из обучения Золотого стиля

    Сначала мы рассмотрим классическую модель идентификации Голда в пределах одних только положительных данных, как это определено в Голде (1967).Голд рассмотрел несколько различных моделей обучаемости. Мы обращаемся только к тому, что имеет самое непосредственное отношение к овладению языком. Обучение продолжается постепенно. LAD представлена ​​бесконечной последовательностью немаркированных примеров. На каждом этапе учащийся получает пример и должен выдвинуть гипотезу. Неформально мы говорим, что учащийся преуспевает в изучении языка, если он сходится (в некотором смысле, чтобы быть точным) к правильной гипотезе для каждой подходящей последовательности. Чтобы придать этому некоторое техническое содержание, нам необходимо указать критерии сходимости, набор соответствующих последовательностей примеров и подходящее определение правильной гипотезы.Чтобы взять последний пункт первым, мы говорим, что гипотеза — в данном контексте грамматика — верна, если она определяет правильный язык. Он должен быть корректным с точки зрения экстенсивности. Таким образом, модель Голда в основном занимается слабым обучением — изучением набора строк — а не сильным обучением. Последний состоит в изучении грамматики, которая назначает верный набор структурных описаний строкам. Мы вернемся к этому вопросу позже.

    Критерий сходимости для данной последовательности требует, чтобы существовала конечная точка, в которой гипотеза, генерируемая алгоритмом, верна, и что после этой точки гипотеза не изменяется.Это условие эквивалентно требованию, чтобы учащийся изменял свое мнение только конечное число раз, и окончательная гипотеза должна быть верной. Обратите внимание, что гипотеза должна быть абсолютно верной. Набор строк, определенных гипотезой, должен быть идентичен тому, который генерирует примеры.

    Второй важный элемент этой модели касается последовательности примеров. Каждый ребенок получает разную последовательность примеров. Ясно, что примеры должны каким-то образом зависеть от языка, который ребенок пытается усвоить.Модель Голда использует следующее минимальное определение: представление языка L — это последовательность элементов L (в данном случае предложения), так что в последовательности встречаются только элементы L , и каждый элемент of L встречается хотя бы один раз в последовательности. В этой модели мы говорим, что учащийся идентифицирует в пределах язык, если при каждом возможном представлении языка учащийся сходится к цели. Учащийся определяет в пределе класс языков, если для каждого языка в классе и для каждого представления этого языка он сходится к нужному языку.

    Сверхконечный класс языков — это любой класс языков, который содержит все конечные языки и по крайней мере один бесконечный язык, то есть любое собственное надмножество класса конечных языков. Классы обычных языков, контекстно-свободных языков и т. Д. По этому определению являются сверхконечными. Самый важный результат в статье Голда заключается в следующем. Голд показал, что если языковой класс является сверхконечным, то он не идентифицируется в пределе по положительным данным.Как следствие, ни один из классов в иерархии Хомского не может быть изучен в этой модели.

    Одна из проблем этой парадигмы (ясно обозначенная, среди прочего, Джонсоном, 2004) состоит в том, что требование учиться при каждой возможной презентации является слишком сильным. Количество презентаций неограничено. Учащийся должен уметь учиться, даже если презентация создается злоумышленником. Поскольку злоумышленник может откладывать ключевые примеры на неопределенное время, ученику очень трудно точно определить, какие предложения неграмматичны — хотя каждый положительный пример должен в конечном итоге появиться, нет предела тому, когда он появится.Таким образом, отсутствие примера или набора примеров из данной конечной последовательности не позволяет учащемуся сделать вывод, что эти примеры не грамматичны. Конечно, с точки зрения парадигмы обучения Gold, это нереалистичное предположение уравновешивается другим, столь же нереалистичным предположением, что учащийся может учиться так медленно, как ему нравится, до тех пор, пока он в конечном итоге сходится. Сочетание этих двух предположений означает, что модель Голда математически нетривиальна, но делает ее плохой моделью овладения языком.

    При более реалистичной, вероятностной модели обучения эта проблема исчезает.3 Только положительные примеры предоставляют достаточно информации, если предполагается, что они генерируются случайным образом и что распределение примеров не является патологическим. Математические результаты, подтверждающие этот вывод, варьируются от известного, но ограниченного раннего результата Хорнинга (1969) до различных расширений и улучшений, предложенных Англуином (1988) и Чатером и Витани (2007). Некоторые из этих систем используют неэффективные алгоритмы для очень больших классов языков, в то время как другие создают эффективные алгоритмы обучения для более ограниченных классов, как у Кларка (2006), Кларка и Толларда (2004), Палмера и Голдберга (2007), Рона, Сингера, и Тишби (1998).При таком подходе частота появления строк обеспечивает косвенную форму отрицательного свидетельства, которое значительно увеличивает объем данных, доступных учащемуся.

    Мы сосредотачиваемся на другом аспекте аргументации, которому уделялось гораздо меньше внимания, чем проблеме противопоставления положительных и отрицательных свидетельств. Ключевым моментом в парадигме Gold и в моделях обучаемости в целом является то, что обучаемость — это свойство классов языков, а не отдельных языков.Рассмотрим следующий тривиальный LAD, в котором закодирована определенная грамматика. Этот LAD полностью игнорирует ввод и во всех случаях просто выводит. Ясно, что в пустом математическом смысле это алгоритм обучения языку, хотя никакого обучения в обычном смысле этого термина не произошло. Трудно исключить эти тривиальные алгоритмы при формализации обучаемости. Поэтому обучаемость всегда формализуется в терминах классов языков или грамматик.

    Эта чисто формальная идея привела к озабоченности по поводу классов языков, которые можно изучать в рамках определенной парадигмы, а не с самой LAD.Однако эта перспектива требует дополнительного шага, который никогда не делается явным. Предположим, мы знаем, что это класс языков, который может выучить какой-нибудь LAD A . Нам нужно определить, что этот факт позволяет нам сделать вывод о A . Наивным ответом будет то, что A должен иметь «знание». На самом деле этот вывод необоснован, хотя он широко распространен.

    Мы видим корни этого заблуждения даже в Gold (1967). Что касается одного из возможных объяснений овладения языком, Голд предполагает, что может быть так, что

    Класс возможных естественных языков намного меньше, чем можно было бы ожидать от наших нынешних моделей синтаксиса.То есть, даже если английский является контекстно-зависимым, неверно, что любой контекстно-зависимый язык может возникнуть естественным образом. Точно так же мы можем сказать, что ребенок начинает с большего количества информации, чем тот язык, который он представляет, является контекстно-зависимым.

    Последнее предложение в этой цитате, как мы увидим, неверно. Эта идея неоднократно возникает при обсуждении теоремы Голда в контексте овладения языком.Взяв репрезентативный пример, Мэтьюз (2001) утверждает, что один из способов, которыми учащийся может добиться успеха, — это когда класс естественных языков соответствующим образом ограничен, а учащиеся осведомлены об этих ограничениях и, кроме того, используют эти знания в процессе освоения языка. .

    Мы начинаем анализ заблуждения, скрытого в этой точке зрения, с более точного определения наших терминов. Предположим, у нас есть фиксированная LAD, которую мы обозначим A .Это функция от образцов до грамматики. Обучаемый класс из A , представляет собой набор всех языков L , так что A идентифицирует L в пределе из всех возможных представлений L . Мы определяем класс гипотез из A , как набор всех языков, которые A может выдвинуть гипотезой для любого возможного ввода. Ясно, что оба этих класса хорошо определены для любого фиксированного A , хотя может быть трудно (или невозможно) фактически определить для конкретного выбора A .Столь же очевидно, что эти два класса разные. Если A может изучать язык L , тогда он должен иметь возможность выводить представление для L , и поэтому языки, определенные с помощью, должны включать. Но главное, эти классы не обязательно и часто не будут совпадать.

    Эти два класса могут различаться в двух важных отношениях. Первый и самый прямой способ состоит в том, что в процессе обучения учащийся может выдвинуть гипотезу о языках, изучение которых не гарантируется.Во-вторых, учащийся может рассматривать языки неограниченной сложности, в то время как он может изучать только языки, сложность которых ниже некоторого порога. Давайте начнем с очень простого искусственного примера различий первого типа. Мы знаем, что класс контекстно-зависимых языков нельзя идентифицировать только по положительным данным. Мы определяем простого ученика, класс гипотез которого является классом всех контекстно-зависимых языков, но где обучаемый класс — это просто класс всех конечных языков.Этот учащийся предполагает, что входные данные упорядочены удобным образом, сначала самые короткие строки — то есть все строки (если есть) длины 1 встречаются перед строками длины 2 и так далее. Следовательно, когда учащийся видит первую строку длиной k , где все предыдущие строки были длиной менее k , он предполагает, что любая строка, которая не встречалась до сих пор, длиной менее k , является не на языке. На этом этапе он меняет свою гипотезу на наименьшую контекстно-зависимую грамматику, которая включает все строки длиной менее k , которые он видел до сих пор, и исключает все строки длиной менее k , которые его не видел.Конечно, предположение, которое делает учащийся, неверно — в модели Голда только некоторые презентации будут обладать этим свойством. Таким образом, мы можем изменить обучаемого так, чтобы, если он видит более короткую строку, появляющуюся после более длинной строки, он вернется к более примитивному алгоритму, механическому обучающемуся, и выведет просто гипотезу, состоящую только из списка строк, которые он видел. так далеко. Теперь ясно, что обучаемый класс в этом случае является классом конечных языков, поскольку критерием сходимости является то, что алгоритм должен учиться для каждого возможного представления языка, которое будет включать некоторые, которые не упорядочены по длине.Класс гипотез — это класс всех контекстно-зависимых языков, и легко проверить, что для каждого контекстно-зависимого языка существуют представления того языка, на котором обучающийся будет идентифицировать этот язык, а именно те, которые имеют порядок по длине. Следовательно, класс гипотез — класс контекстно-зависимых языков — и обучаемый класс — класс конечных языков — значительно различаются, причем первый должным образом включает в себя второй.

    В качестве менее искусственного примера рассмотрим простого ученика, описанного у Кларка и Эйро (2007).Это изучает класс заменяемых контекстно-свободных грамматик (CFG) только на основе положительных данных. Замещаемость — это простое свойство замыкания языков: если lxr и lyr и l xr ′ находятся в языке, то l yr ′, для любых строк l , r , x , y , l ′, r ′. Можно доказать, что это свойство точно характеризует обучаемый класс языков этого алгоритма при идентификации в предельной парадигме.Однако это свойство, как правило, неразрешимо для произвольных контекстно-свободных грамматик. Насколько нам известно, невозможно построить алгоритмы, которые ограничивают свои гипотезы этим классом, оставаясь при этом эффективными. Разумные алгоритмы для изучения заменяемых CFG должны уметь учитывать по крайней мере некоторые кандидаты CFG, которые не подлежат замене. Они будут представлять языки, которые невозможно выучить, в том смысле, что их можно выучить из всех презентаций, но это будут языки, которые можно выучить из некоторых презентаций.

    Возвращаясь к нашей основной заботе, овладению языком, уместно рассмотреть интерпретацию каждого из этих двух классов и взаимосвязь между ними. зависит от асимптотического поведения алгоритма при бесконечном количестве наборов данных. Это зависит не только от A , но и от модели обучения, определенной Gold. Если мы рассмотрим другую модель обучения, возможно, такую, в которой примеры генерируются стохастически, то мы можем получить другой класс изучаемых языков.Более наглядно писать как — класс языков, изучаемых для A в соответствии с золотой парадигмой. Этот класс зависит не только от A , но и от допущений моделирования, налагаемых парадигмой обучения Gold. Но совершенно неправдоподобно приписывать ребенку знание этой парадигмы обучения, даже неявно.

    , с другой стороны, зависит только от A . Это диапазон результатов, которые A будет производить для любого ввода, и поэтому он напрямую отражает предубеждения учащегося.Это класс, который нам нужно определить, чтобы понять конструкцию A .

    Помня об этом различии между классом гипотез и обучаемым классом, мы повторно исследуем аргументы теоремы Голда об обучаемости на основе положительных данных. Теорема Голда говорит нам, что обучаемый класс для LAD A не может быть сверхконечным (и аналогично более сильные отрицательные результаты показывают, что этот класс должен быть каким-то образом ограничен). Однако это ничего не говорит нам о классе гипотез A .Как содержит, знание того, что последнее невелико, не имеет последствий для первого.

    В частности, эти результаты не говорят нам, в отличие от Голда (1967), что обучающийся должен каким-либо образом ограничивать класс гипотез. Ян (2008) выражает стандартную точку зрения, заимствованную из Голда.

    Обучение невозможно, если пространство гипотез жестко ограничено предшествующими знаниями, которые в широком смысле можно определить как универсальную грамматику.

    Янг прав, предполагая, что ограничение пространства гипотез является нашей главной заботой, но его утверждение о том, что ограничение этого класса необходимо для достижения обучаемости, неверно. Источник этого заблуждения определить нетрудно. При доказательстве утверждения о том, что алгоритм может изучать класс языков, нам нужно это доказать. В этом случае нас не интересует ситуация, когда учащемуся предоставляется презентация на языке, которого нет.Более того, чтобы упростить анализ и упростить доказательство, мы стремимся разработать алгоритм, который явно предназначен для изучения только языков. Во многих случаях учащийся может использовать эти знания и ограничить набор гипотез до. Примером может служить изучение обратимых языков (Angluin, 1982), где легко определить, является ли данный детерминированный конечный автомат обратимым или нет. Это факт, который может ускорить процесс обучения и привести к более короткому и интуитивно понятному доказательству сходимости.

    Путаница, связанная с приписыванием знаний об изучаемом классе алгоритму, усугубляется стратегией доказательства, называемой «Идентификация посредством перечисления» (IBE). В этой стратегии доказательства мы предполагаем, что учащийся оснащен перечислением грамматик изучаемого класса. Затем учащийся возвращает первый элемент перечисления, который совместим (в подходящем техническом смысле) с данными, полученными до сих пор. Это полезный метод для доказательства обучаемости различных классов.Однако это лишь один из нескольких возможных подходов, и он работает только в некоторых случаях4. Учащиеся IBE — это тип учащихся, в котором знания изучаемого класса представлены частично явным образом и приравниваются к классу гипотез. Тот факт, что в некоторых классах есть учащиеся, которые используют IBE и явно ограничивают свой класс гипотез только обучаемым классом, не является основанием для вывода о том, что все учащиеся действуют таким образом. Другие учащиеся могут явно представить класс гипотез, который значительно больше, чем обучаемый класс, или неявно определить более крупный класс гипотез, не представляя его явно.Та же путаница влияет на другие структуры обучаемости, особенно на вероятностные парадигмы обучения, такие как обучение PAC (Valiant, 1984).

    Управление размером класса гипотез или управление мощностью , как его иногда называют, является одним из способов достижения обобщения, но есть и другие методы, которые используют гораздо более крупные и менее ограниченные классы гипотез. Например, классификаторы k -ближайших соседей используют классы гипотез, которые не ограничены с точки зрения их пропускной способности5, будучи асимптотически оптимальными во многих случаях с точностью до постоянного множителя (Cover & Hart, 1967).

    Это возвращает нас к тому, что мы сделали ранее. Основная цель теории вычислительного обучения в том виде, в каком она обычно используется, — понять такие концепции, как обобщение, чтобы их можно было использовать для разработки более эффективных алгоритмов обучения (например, разработка машин опорных векторов, Cristianini & Shawe-Taylor, 2000). Эти инструменты нельзя применять в обратном порядке, чтобы сделать убедительные выводы о природе класса гипотез. Итак, теоретический анализ обучения PAC привел к тому, что классы понятий могут быть изучены тогда и только тогда, когда они имеют конечное измерение VC, что является одним из величайших достижений теории вычислительного обучения.Но этот результат не подтверждает вывод о том, что класс гипотез должен иметь конечную размерность VC.6 Особенно наглядной иллюстрацией этого момента является класс конечных языков, где представление каждого такого языка представляет собой просто конечный список его грамматические предложения. Для этого класса существует тривиальный алгоритм механического обучения, который просто запоминает каждое наблюдаемое предложение. Такой алгоритм не обязательно должен иметь предварительную оценку мощности языка. Обратите внимание, однако, что класс конечных языков имеет бесконечное измерение VC, что делает его классом, не поддающимся изучению с помощью PAC.Но для любого ограниченного подкласса конечных языков, который имеет конечную размерность VC и, следовательно, поддается обучению, тривиальный механический обучающийся добьется успеха. В этом случае класс гипотез обучаемого явно является классом всех конечных языков, а обучаемый класс должен быть намного меньше. Отсюда следует, что любой вывод из ограниченности обучаемого класса на предполагаемую ограниченность класса гипотез неверен.

    Отсутствующая предпосылка, необходимая для подтверждения этого вывода, — это утверждение, что класс гипотез ограничен обучаемым классом.Учащиеся с этим свойством уже изучались ранее. В сообществе индуктивного вывода они известны как осмотрительных, ученика (Fulk, 1990). Мы формулируем это как Посылка осмотрительного ученика (PLP): LAD — осмотрительный ученик. Он рассматривает только гипотезы, которые представляют языки в пределах обучаемого класса в соответствии с парадигмой Gold. В этом случае мы действительно получаем тождество .7 Хотя PLP в конечном итоге является эмпирической предпосылкой, было бы трудно найти экспериментальное доказательство для нее.Чтобы поддержать PLP, нам нужно показать, что при каждом возможном вводе гипотеза, рассматриваемая ребенком, относится к обучаемому классу. Это включает демонстрацию того, что все промежуточные состояния знаний ребенка представляют языки, которые можно было бы выучить во всех презентациях. Простое рассмотрение моделей детской речи не годится: производство речи ребенком не является прямым отражением компетенции, измеряемой, например, в понимании (Benedict, 1979; Hendriks & Koster, 2010).

    Более того, PLP неявно включает допущения модели Голда. Как мы отметили выше, реальность среды изучения языка опровергает эти предположения. Так, например, если исходные данные представляют собой патологическую картину, допускаемую «состязательной» моделью Голда, то они чрезвычайно редки и вряд ли будут получены из видов естественного распределения, которым обычно подвергаются дети8. от поведения реальных детей в естественной учебной среде недостаточно для поддержки PLP.9

    С формальной точки зрения есть также веские основания полагать, что PLP не выполняется. Как мы наблюдали ранее, во многих алгоритмах контекстно-свободного обучения обучаемый класс неразрешим (Clark & ​​Eyraud, 2007). Для произвольной контекстно-свободной грамматики, как правило, невозможно вычислить, входит ли она в изучаемый класс или нет, и в результате для учащегося может быть невозможно ограничить класс гипотез изучаемым классом.

    Таким образом, должно быть ясно, что аргументы, которые зависят от PLP, не дают существенного понимания фактического процесса усвоения языка. Чтобы получить такое понимание, нам нужно обратиться к другой ветви теории обучения для ограничений, которые могут помочь нам понять граничные условия в дизайне учащегося. Нам нужно изучить вычислительную сложность обучения.

    2. Вычислительная сложность

    Исследование вычислительной сложности является вторым источником отрицательных выводов относительно обучаемости.Довольно скоро после того, как началось изучение сложности, появились результаты, указывающие на серьезные вычислительные проблемы с обучением (Gold, 1978), и с тех пор работа показала значительные трудности с изучением классов представлений в иерархии Хомского с использованием различных моделей обучения (Abe & Вармут, 1992; Англуин и Харитонов, 1995; Кернс и Валиант, 1994). Эти результаты показывают, что даже в ситуациях, когда ученику достаточно данных, чтобы определить правильную гипотезу, ее поиск может оказаться сложной вычислительной задачей (т.е., NP-трудный или трудноразрешимый при других предположениях сложности, обычно получаемых из криптографии).

    Бесспорно, что люди, взрослые или младенцы, имеют ограниченные вычислительные ресурсы. Ройдж (2008) заявляет это как Тезис о трактованном познании :

    .

    Когнитивные способности человека ограничены тем фактом, что люди представляют собой конечные системы с ограниченными ресурсами для вычислений.

    Это ограничение вычислительной мощности применяется ко всем аспектам познания.В области языка это ограничит возможности формализмов, которые мы можем приобрести или использовать. Техническое содержание этого тезиса включает в себя предположения о соответствующей модели вычислительной управляемости. Rooij (2008) приводит доводы в пользу управляемости с фиксированными параметрами (FPT), более сложной и детализированной версии стандартного асимптотического анализа наихудшего случая, используемого в течение последних 50 лет. Комбинируя тезис об управляемом познании и множество отрицательных результатов, основанных на вычислительной сложности для обучаемости различных представлений, мы приходим к серьезному ограничению возможных моделей овладения языком, которое сильно отличается от теоретико-информационных ограничений, которые мы исследовали ранее.

    Но если изучение классов представлений, таких как класс детерминированных конечных автоматов (DFA) в Кернсе и Валианте (1994), так сложно, то мы попадаем в очевидный парадокс. На самом деле дети изучают целевые репрезентации, которые намного мощнее, чем DFA. Действительно, результат Кирнса и Валианта (1994) касается ациклических DFA, которые генерируют только конечные языки!

    Этот парадокс только кажущийся. Тот факт, что проблема сложна в вычислительном отношении, не означает, что все ее экземпляры сложны.Часто только небольшая часть класса действительно представляет вычислительные трудности. Например, в 3-SAT многие проблемы либо имеют так много ограничений, что они явно неразрешимы, либо их так мало, что допускаются множественные решения. Проблема становится сложной только тогда, когда количество ограничений попадает в узкий диапазон. Как пишет Impagliazzo (1995) в хорошо известной обзорной статье:

    Существует большой разрыв между трудностью проблемы и трудностью той же проблемы.У проблемы может не быть эффективного алгоритма наихудшего случая, но она может быть решена для «большинства» случаев или случаев, которые возникают на практике. Таким образом, обычный результат полноты может быть относительно бессмысленным с точки зрения «реальной» сложности проблемы, поскольку обе проблемы могут быть NP-полными, но одна может быть решена быстро в большинстве случаев, возникающих на практике, а другая — нет.

    Эти соображения предлагают решение нашей головоломки.Нам нужно определить подмножество экземпляров (скажем, грамматик), для которых проблема обучения решаема. Отрицательные результаты обучаемости, которые мы обсуждали в начале раздела, сами по себе не указывают на то, является ли это подмножество большим или маленьким. Действительно ли почти все DFA обучаемы, за некоторыми патологическими исключениями? Или вообще сложно изучить DFA? Основная проблема, которую мы здесь рассматриваем, заключается в том, как ответить на этот вопрос для более богатых семейств представлений, которые подходят для описания естественного языка (поскольку ясно, что DFA являются неадекватными моделями синтаксиса естественных языков).

    Начнем с обучаемости обычных языков, поскольку эта часть теории обучения хорошо изучена (хотя и далека от завершения). Вообще говоря, существует два вида представлений для этого класса языков, у которых резко различаются свойства обучаемости. Первый — это класс детерминированных конечных автоматов (DFA), а второй — более широкий класс общих недетерминированных конечных автоматов (NFA). Каждый DFA также является NFA, но NFA более выразительны.Хотя оба вида автоматов определяют один и тот же класс языков, регулярные языки, класс NFA часто допускает более компактное представление (Meyer & Fischer, 1971).

    Свойства обучаемости двух классов сильно различаются. Для DFA, если у нас есть достаточно хороший источник информации — минимально адекватный учитель, — могут быть построены эффективные алгоритмы обучения, полиномиальные по размеру представления и данных (Angluin, 1987).В этой парадигме обучения учащийся не является чисто пассивным, но он может взаимодействовать с учителем, задавая вопросы о членстве. Учащийся может спросить, является ли конкретная строка грамматической или нет. Без такого источника информации, если учащийся просто пассивно наблюдает за предложениями, то результаты Кирнса и Валианта (1994) показывают, что обучение сложно, даже если данные состоят как из положительных, так и из отрицательных примеров.

    Напротив, даже с учителем, который может ответить на эти вопросы, класс NFA не поддается эффективному обучению (Angluin & Kharitonov, 1995).Теперь мы можем увидеть одно из преимуществ этого анализа на основе сложности. Вместо того, чтобы беспокоиться о широких и абстрактных критериях обучаемости, определенных в терминах классов языков, мы сосредотачиваемся на выборе класса представления и последствиях этого выбора для возможных алгоритмов обучения. Такой подход позволяет напрямую понять природу ПМЖВ. В частности, он освещает типы представлений, которые может создавать LAD, и характер алгоритмов, которые он может использовать.

    Теоретико-информационные результаты типа Голда в применении к классам иерархии Хомского — обычным, контекстно-зависимым и контекстно-зависимым языкам — либо подразумевают, что все три из них могут быть изучены, как в случае обучения с помощью положительные и отрицательные данные, или то, что ни один из них не поддается изучению, как в случае обучения только положительным. Точно так же любой конечный набор языков может быть изучен только на основе положительных данных (Gold, 1967). Но этот результат ничего не говорит нам о том, что это за языки или как они могут быть представлены.Однако другие бесконечные обучаемые классы могут работать ортогонально иерархии Хомского, состоящей из некоторых, но не всех конечных языков, и некоторых бесконечных языков. Шинохара (1994), возможно, является наиболее убедительным из этих результатов, но опять же класс представлений10 настолько велик, что не дает никаких указаний относительно того, какими они могут быть. Важно отметить, что эти результаты не основаны на вычислительно эффективных алгоритмах.

    Только когда они дополнены ограничениями на вычислительную сложность, они начинают давать более детальное понимание.Результат Angluin (1982) предлагает более интересную перспективу. Это говорит нам о том, что обучаемость может зависеть от конкретных свойств самих представлений. Детерминизм — основа обучаемости DFA. Эта идея развивается несколько иначе для более богатых формализмов. Напротив, отрицательные результаты для NFA (Angluin & Kharitonov, 1995), по-видимому, указывают на то, что большая компактность недетерминированных представлений вызывает проблемы сложности.

    Учитывая ограниченную описательную силу DFA, важно увидеть, как эти идеи могут быть обобщены на более мощные формальные системы.Мы утверждаем, что важнейшей особенностью обучаемости DFA является не их детерминизм как таковой , а более глубокое свойство их объективности . В этом смысле автомат является объективным, если его состояния удовлетворяют определенным критериям идентифицируемости и различимости относительно паттернов распределения в наборе данных. Состояния в минимальном DFA для регулярного языка соответствуют классам эквивалентности строк при сравнении Myhill – Nerode. Детерминизм следует из этого свойства.Мы можем обобщить объективность для достижения важных положительных результатов обучения для более мощных грамматических формализмов (Clark, 2006, 2010b; Clark & ​​Eyraud, 2007; Yoshinaka, 2011).

    Объективность естественным образом распространяется на контекстно-свободные грамматики, нетерминалы которых соответствуют классам конгруэнтности при другом отношении конгруэнтности, отношение полной взаимозаменяемости, впервые изученное лингвистами-распределителями в американской структуралистской традиции (Chomsky, 1959; Harris, 1954; Wells, 1947).Это привело к появлению множества простых алгоритмов, использующих это базовое репрезентативное предположение (Clark, 2010a; Clark & ​​Eyraud, 2007). Поскольку DFA и NFA могут быть легко преобразованы в контекстно-свободные грамматики, мы можем более точно рассмотреть взаимосвязь. Обучающийся MAT в Clark (2010a) может изучать все обычные языки, поэтому мы можем рассматривать контекстно-свободные грамматики, выводимые этим алгоритмом, как еще одно представление для обычных языков. Эти грамматики детерминированы в определенном смысле — для любой строки существует только один нетерминал, который может генерировать эту строку, и не может быть двух продукций с одинаковой правой частью.Таким образом, грамматики обладают определенным детерминизмом снизу вверх. Более того, классы сравнения можно использовать для определения автомата, и этот автомат будет детерминированным.

    Yoshinaka (2011) использует этот подход, чтобы перейти к следующему этапу, когда он демонстрирует, что класс умеренно зависимых от контекста грамматик может быть эффективно изучен с помощью алгоритмов, разработанных на основе объективно идентифицируемых нетерминалов. Это подкласс множественных контекстно-свободных грамматик (Seki, Matsumura, Fujii & Kasami, 1991), которые при определенных условиях оказались эквивалентными минималистским грамматикам (Michaelis, 2001; Stabler, 1997).Хотя подкласс, изучаемый алгоритмом в Yoshinaka (2011), чрезвычайно ограничен, это весьма наводящий на размышления результат. Это указывает на интересное совпадение между типами грамматик, которые лингвисты считают адекватными, и классами представлений, которые можно изучить с помощью средств распределения.

    Использование классов конгруэнтности в этих алгоритмах, хотя математически удобно и близко к исходным концепциям структурализма (Harris, 1954, 1955), лингвистически неадекватно, как (Chomsky, 1955, 1959) рано понял.Очевидным фактом является то, что слова неоднозначны и отличаются друг от друга множеством тонких способов. Таким образом, требование точной идентичности распределения слишком строго, чтобы налагать его на синтаксические категории естественного языка. Отсюда следует, что классы конгруэнтности состоят только из отдельных слов или последовательностей.

    Возможна доработка моделей. Вместо того, чтобы разделять слова и строки на отдельные неперекрывающиеся классы, более естественно разделить их на классы, которые могут перекрываться и включать друг друга, предположение, которое более точно отражает реальность синтаксических и лексических категорий.Кларк (2010c) показывает, что этот общий подход также может быть применен к семейству решетчатых грамматик, в которых используются символы (нетерминалы), которые больше не являются атомарными, как в CFG, но заданы как наборы функций, организованных в иерархию ( решетка в этом случае). Это придает им оттенок функциональных представлений, таких как GPSG (Gazdar, Klein, Pullum & Sag, 1985) и HPSG (Pollard & Sag, 1994). Функции, используемые в грамматиках на основе решеток, являются очень простыми функциями неглубокого распределения.Они по своему характеру отличаются от стандартного понятия синтаксической функции. Однако традиционные синтаксические функции можно смоделировать как связки этих более примитивных функций распределения. Эти подходы, хотя и не являются детерминированными, все же могут быть изучены, потому что примитивные элементы модели соответствуют канонической структуре языка, структуре, которая вместо того, чтобы произвольно накладываться на язык, является уникальной и хорошо определенной. Он основан на внутренних свойствах самого языка.

    И снова общая тема здесь — объективность . Как было отмечено многими лингвистами на протяжении многих лет, грамматика радикально не определяется как первичными, так и вторичными лингвистическими данными (Хомский, 1966, стр. 22). Принимая объективные представления (в узком смысле, подразумеваемом здесь), мы, по крайней мере, частично обходим проблему недетерминированности, которая поражает лингвистическую теорию. Ограничиваясь представлениями, основанными непосредственно на наблюдаемых данных, мы существенно ограничиваем процесс формирования теории.

    Какие выводы о LAD мы можем сделать из этих положительных результатов обучения? Одно утверждение, которое не подтверждается этими результатами и которому мы должны поэтому сопротивляться, заключается в том, что учащийся должен знать, какие языки будут изучены. По причинам, аналогичным тем, которые мы приводили в нашей критике золотой парадигмы, у нас нет оснований приписывать LAD знание свойств целевого класса, которые гарантируют его обучаемость.

    Мы можем связать эти дебаты с байесовской парадигмой, которая пользуется значительной популярностью в современной когнитивной науке (Griffiths, Kemp & Tenenbaum, 2008).В байесовском моделировании априорность пространства гипотез явно указывается для учащегося, который использует схему вывода общего назначения (обычно метод Монте-Карло с цепью Маркова) для вывода либо наиболее вероятной грамматики с учетом набора данных, либо, альтернативно, , апостериорное распределение по множеству возможных грамматик. Эти учащиеся в определенной степени являются идеальными учащимися — при умеренных предположениях они гарантированно сходятся оптимально, при неограниченных вычислениях, к правильному ответу для любой грамматики в классе гипотез.В этом случае мы можем идентифицировать класс гипотез как набор всех гипотез с ненулевыми априорными вероятностями.

    Во многих случаях класс гипотез очень велик и обычно соответствует определенному уровню иерархии Хомского (Johnson, Griffiths & Goldwater, 2007). Из приведенных выше отрицательных результатов обучаемости мы прекрасно знаем, что алгоритмы обучения не сойдутся в течение некоторого фиксированного срока для каждой задачи в данном классе. В случае сложных проблем они не смогут сойтись.Установление ограничения на количество вычислительного времени, которое может использовать учащийся, тем самым превращая идеального учащегося в реальную вычислительную систему, создаст обучаемый подкласс класса гипотез. Какой именно подкласс зависит от деталей конкретного используемого алгоритма выборки, и изучение последствий конкретного выбора может быть многообещающей областью будущих исследований. Таким образом, применяя байесовские методы таким образом, неидеальные учащиеся снова получают обучаемый класс, который значительно меньше, чем явно представленный класс гипотез.Обучаемый класс здесь возникает из взаимодействия между мягким набором ограничений на гипотезы в форме априорных и вычислительных ограничений на процедуру вывода. Конечным результатом будет класс языков, который может и должен быть очень ограниченным, но эти ограничения не обязательно должны быть частью предшествующих ограничений, и, как результат, не могут законно рассматриваться как свойство самого учащегося.

    Стандартным решением проблем обучаемости в рамках основной генеративной грамматики была модель принципов и параметров (Chomsky, 1981), которая предполагала, что учащийся обладает врожденными знаниями конечного класса грамматик, параметризованных небольшим количеством двоичных параметров.Считалось, что конечность множества возможных грамматик упрощает задачу обучения. В свете обсуждаемых здесь проблем сложности, где проблемные классы обычно представляют собой конечные классы простых грамматик, определяемых конечным набором двоичных параметров, должно быть ясно, что такие предположения конечности не полностью решают проблему обучения (Niyogi & Berwick , 1996) .11 Фодор и Сакас (2004) убедительно отмечают, что

    Настройка параметров как процесс стала источником проблем, а не решений.

    Вычислительные аргументы проясняют, что для обучаемости необходимо нечто иное, кроме конечности; конечность, которая считалась ключевой для обучаемости, оказалась ни необходимой, ни достаточной12.

    Эти соображения сильно мотивируют смещение акцента с усилий по определению класса возможных человеческих языков посредством идентификации изучаемых языковых классов к исследованию типов представлений, которые могут быть эффективно изучены в силу их объективности.Такой подход также имеет методологическое преимущество. Независимо от того, как рассматривать статус конкретных лингвистических теорий и грамматических формализмов, очевидно, что нам не хватает необходимых доказательств для определения синтаксических структур, которые на самом деле закодированы в нашем мозгу (и мы будем оставаться в этом положении в обозримом будущем. ) .13

    Прежде чем закончить, мы должны рассмотреть по крайней мере один фактор, которым мы до сих пор пренебрегали, — вопрос об ограничениях памяти.Подобно тому, как учащийся имеет ограниченные вычислительные ресурсы с точки зрения количества вычислительных шагов, которые он может применить, у учащегося также есть ограниченная емкость памяти. Значительные исследования были направлены на влияние ограничения количества примеров, которые обучающийся может хранить в различных контекстах (Fodor & Sakas, 2005; Nowak, Komarova & Niyogi, 2001; Wexler & Culicover, 1980). Действительно, во многих таких моделях рассматривается полностью лишенный памяти учащийся — учащийся, который не может вспомнить ни одно предыдущее высказывание.Во-первых, важно различать два значения слова «память». В абстрактном вычислительном смысле это просто относится к запоминающей способности абстрактного компьютера; бесконечная лента машины Тьюринга, тогда как в психологическом смысле она обычно используется для краткосрочной или долгосрочной декларативной памяти, доступной сознанию. Хотя верно то, что дети не запоминают полные лингвистические данные, которым они подвергаются, существует множество свидетельств того, что дети чрезвычайно чувствительны к частоте появления слов и фрагментов слов во входных данных.Кроме того, общий размер языковых данных, которым подвергается ребенок, рассматриваемых как последовательность слов или даже фонем, крошечный по сравнению с предполагаемой емкостью хранения информации в мозгу. Модель, которая накладывает некоторые существенные ограничения на емкость памяти алгоритма, по этим причинам кажется эмпирически немотивированной. Для более подробного обсуждения см. (Clark & ​​Lappin, 2011, стр. 144–155).

    3. Слабое и сильное обучение

    Кто-то может возразить против направления исследований, которое мы рассматриваем здесь, как в лучшем случае косвенно относящегося к лингвистике.Это в значительной степени связано со слабой обучаемостью, задачей изучения набора строк на языке, а не с получением сопоставления между синтаксисом и семантикой, опосредованным соответствующими структурными описаниями (Berwick, Pietroski, Yankama & Chomsky, 2011). Мы описываем последнюю задачу как сильное обучение по аналогии с различием между слабой и сильной производительной способностью (Miller, 1999).

    Проблема еще более усложняется тем фактом, что обычные языки, особенно те, которые представлены DFA, не имеют ассоциированной концепции сильного обучения.И только после того, как были достигнуты положительные результаты обучения для классов, выходящих за рамки обычных языков, мы смогли правильно сформулировать вопрос о сильном обучении. Естественно, что мы должны добиваться прогресса в слабом обучении перед сильным обучением, поскольку сильное обучение труднее, чем слабое обучение.

    В этом контексте существует ряд различных моделей обучаемости, которые зависят от входных данных, доступных ребенку. Мы предполагаем довольно стандартную архитектуру, в которой грамматика генерирует структурные описания, которые затем независимо генерируют пары поверхностных строк и семантические интерпретации.Таким образом, у нас есть три класса объектов, которые мы можем рассматривать как входные данные для учащегося, по отдельности или в комбинации: структурные описания, поверхностные строки и, наконец, семантические интерпретации. Они различаются степенью доступности как для лингвиста / носителя языка, так и для ребенка. Ребенок может наблюдать поверхностные струны, конечно, несовершенно из-за ограничений в системе восприятия, шума и т. Д., Но, тем не менее, напрямую. У ребенка, по крайней мере на ранних этапах, нет прямой информации о значении строки.По мере развития его когнитивных способностей и увеличения его знания языка он становится способным делать выводы о значении высказываний из ситуативного контекста, частичного знания синтаксиса предложения и некоторого знания намерений говорящего. Однако очевидно, что этого не происходит до сравнительно поздних стадий процесса овладения языком. С другой стороны, лингвисты и взрослые говорящие знают, каковы доступные интерпретации данного предложения, хотя и не имеют сознательного доступа к точным деталям его семантического представления.Наконец, ни ребенок, ни взрослый (ни лингвист) не знают структурных описаний. Это теоретические сущности, которые, как мы предполагаем, объясняют связь между звуком и значением. Следовательно, есть две актуальные модели для входа в ребенка. Либо ребенок получает только поверхностную строку слов или звуков, либо ребенок получает пару поверхностной строки и ее значение14. Когда мы рассматриваем результат обучения, алгоритм снова имеет несколько различных возможностей.Одна разумная, но ограниченная модель — это классическая модель слабого обучения, как обсуждалось ранее: от учащегося требуется выучить грамматику, которая генерирует правильный набор поверхностных строк.

    Может показаться более правдоподобным рассмотреть модель обучения, в которой учащемуся представлены пары поверхностных строк и значений или семантических интерпретаций, что-то более близкое к модели, рассмотренной Векслером и Куликовером (1980). Результатом будет грамматика, которая может генерировать набор грамматических предложений вместе с их семантическими интерпретациями.Йошинака и Канадзава (2011) делают первые шаги в демонстрации того, как распределенное обучение может работать в этой модели, используя очень общий формализм, называемый абстрактными категориальными грамматиками. Хотя это снова все еще ограничено, это показывает, что алгоритмы, использующие тот же подход, предложенный здесь, также могут применяться в этой более богатой структуре.

    Кажется маловероятным, что одни и те же предположения будут подходящими для моделирования всего процесса овладения языком от рождения до языковой компетенции.Скорее, более проницательно предположить, что позже в процессе развития обучающийся начинает иметь возможность извлекать больше семантической информации из окружающей среды, в то время как вначале эта способность ограничена или отсутствует. Существует третья возможность, заключающаяся в том, что учащийся, использующий только слабые входные данные, тем не менее может сделать вывод о некоторых структурах, которые подходят для обеспечения интерфейса для семантики. Это можно назвать слабое – сильное обучение — вход для учащегося слабый (только поверхностные строки), но выход должен быть сильным (в смысле грамматики, которая определяет соответствующий набор структурных описаний.Чтобы формализовать это, нам нужно определить соответствующий тип структурного описания. Некоторые исследования в этом направлении представлены в Clark (2011).

    4. Заключение

    Мы утверждали, что есть две основные проблемы, которые необходимо решить при моделировании задачи овладения языком с использованием инструментов теории обучения. Одна из них — теоретическая проблема информации, касающаяся имеющихся данных, которая тесно связана с вопросом бедности стимула, как это традиционно обсуждалось.Второй — это теоретический вопрос сложности, которым, напротив, в значительной степени пренебрегали. Основная трудность классических формулировок первой проблемы состоит в том, что они не говорят нам ничего существенного, касающегося вычислительных процессов, задействованных в реальном изучении человеческого языка. Положительные примеры дают нам достаточно информации для поддержки обучения, если только распределение выборок данных не является патологическим. Но нет никаких оснований думать, что это так. Более того, теоретико-информационные аргументы в пользу бедности стимула страдают от серьезной концептуальной путаницы.Они систематически смешивают пространство гипотез с классом изучаемых языков. Следовательно, они не могут дать представление о свойствах учащегося.

    Результаты, полученные из соображений сложности, предлагают более многообещающий источник понимания граничных условий обучения. Положительные результаты, которые мы здесь рассмотрели, указывают на то, что мы должны моделировать цель овладения языком как объективное представление — грамматику, примитивные символы которой могут быть непосредственно идентифицированы по измеримым наблюдаемым свойствам самого языка.Такие представления легко усваиваются15. Таким образом, эти результаты предполагают, что типы грамматик, которые были заданы в различных вариантах программы «Принципы и параметры», не являются вероятными кандидатами на обучаемые представления. Это связано с тем, что значения предложенных параметров далеки от данных естественного языка, и поэтому они не могут быть эффективно оценены или изучены. В позитивном плане, хотя самые элементарные формализмы, первоначально рассматриваемые при подходе к объективному представлению, слишком слабы, более сложные грамматики, кажется, достигают нужного уровня выразительной силы для захвата свойств синтаксиса естественного языка, оставаясь при этом эффективно обучаемыми.

    Благодарности

    Мы благодарим участников наших курсов Летнего института лингвистики 2007 и 2011 годов и нашего курса NASSLLI 2010, а также слушателей, посетивших многочисленные доклады, в которых мы представили идеи, содержащиеся в этой статье, за множество полезных комментариев и предложений. Мы также хотели бы поблагодарить Ника Чейтера, Макото Канадзаву и анонимного рецензента за полезные предложения, которые значительно улучшили статью.

      Банкноты

    1. 1 О связи между теорией информации и машинным обучением см. (MacKay, 2003).
    2. 2 Под конечным языком мы подразумеваем просто язык, состоящий из конечного числа строк; мы используем термин «обычный язык» для обозначения языков с конечным числом состояний, которые могут быть бесконечными.
    3. 3 См. Clark and Lappin (2011) для подробного обсуждения этого момента и предложений по альтернативным моделям обучения.
    4. 4 IBE иногда называют максимально мощным. Фактически, есть классы, которые нельзя выучить с помощью IBE, но их можно выучить с помощью других процедур. Однако существуют более сложные модели обучения, которые являются перечислительными и могут работать в более общих условиях (De Jongh & Kanazawa, 1996).
    5. 5 У них бесконечная размерность ВК.
    6. 6 См., Например, лемму 3.10 из (Haussler & Kearns, 1991).
    7. 7 При определенных условиях можно показать, что каждый изучаемый класс языков может быть выучен разумным в этом смысле учащимся (Fulk, 1990). Эти результаты не касаются эффективного обучения. Это, конечно, не означает, что все учащиеся благоразумны.
    8. 8 Мы можем наблюдать свойства встречающихся в природе выборок первичных лингвистических данных и на основании этих свойств выводить свойства распределений, из которых они взяты.Например, мы можем получить хорошие оценки распределений длин высказываний, лексических частот и, исходя из аннотированных корпусов, относительной частоты различных типов конструкций, морфосинтаксических особенностей и т. Д. (Cohen & Smith, 2012; MacWhinney, 1995 ; Sagae, Davis, Lavie, MacWhinney & Wintner, 2007).
    9. 9 Мы хотели бы поблагодарить Роберта Мэтьюза за полезное обсуждение этого момента.
    10. 10 Он совпадает с классом контекстно-зависимых языков.
    11. 11 В недавних статьях, доказывающих сложность определенных проблем обучения, доказательство основано на построении конечного набора грамматик, параметризованных n двоичными параметрами, и показывающих, что изучение этого класса потребует решения некоторой криптографической проблемы. Работы, использующие эту технику, включают (Kearns et al., 1994). В качестве альтернативы у нас есть некоторый конечный класс автоматов, генерирующих двоичные строки, которые можно тривиально закодировать с помощью небольшого набора двоичных параметров.
    12. 12 См. Подробное обсуждение этого вопроса в (Clark & ​​Lappin, 2011; Lappin & Shieber, 2007).
    13. 13 Хотя в последнее десятилетие было проведено много интересных работ по нейронной инфраструктуре для обработки речи, полученные до сих пор результаты все еще очень далеки от того, чтобы пролить прямой свет на когнитивно реальные представления, возникающие в мозге (Gouvea, Phillips, Казанина, Поппель, 2010; Marantz, 2005).
    14. 14 Модели, в которых учащийся получает доступ к деревьям, широко используются в компьютерной лингвистике, но здесь они не имеют отношения к делу.
    15. 15 Есть ряд тонких деталей, влияющих на точное определение понятия эффективной обучаемости. См. Обсуждение в (Case & Kötzing, 2009; Higuera, 1997; Pitt, 1989).
    16. Ссылки