Схема к слову сумка 1 класс: сумка — фонетический (звуко-буквенный) разбор слова
разобрать по цветовой схеме слова сумка, утка, лиса, куры
Напишите небольшое сочинение, которое можно было быначать так: Как бы я хотел помочь (поехать, сделать и др.)(глагол выберите по своему усмотрению). П … опробуйтеиллюстрировать своё сочинение рисунками.
Составить предложение со словами: невольно, по-товарещески, никогда, рьяно
Береги воду. Предложение. Виды предложений по цели высказывания. Урок 1Определи грамматическую основу предложения.Над полями и лесами ярко светит летн … ее солнце.яркое солнценад полями и лесамисветит солнцелетнее солнцеНазадПроверить
9.Прочитай предложения с фразеологизмами. Объясни, что они обозначают. У зайца душа в пятки ушла. Закричал петушок во всё горло. Я быстро взял себя … за руки. Мой брат звёзд с неба не хватает Он сухим выйдет из воды. °Спиши. Подчеркни главные члены. Укажи, какими частями речи они выражены. У подлежащего определи подеж. Даю 30 баллов помогите
ХДиалог-расспрос: «Звездное небо»00:0003:02г)Прослушай текст «Звездное небо».Ответь, с кем нужно организовать диалог-расспрос, чтобы узнать более подр … обную информацию озвездном небе.с автором прослушанного текстас ученым-астрономом А. Туткушевымсо школьникамиMНазадПроверитьОHUAWEI
К какому стилю и типу относятся тексты? плиз помогите
Подготовьте пересказрассказа В. В. Голяв-кина «В любом деленужно уметь рабо-тать» по составлен-ному вопросномуплану.
Подготовьте пересказрассказа В. В. Голяв-кина «В любом деленужно уметь рабо-тать» по составлен-ному вопросномуплану.
Береги воду. Предложение. Виды предложений по цели высказывания. Урок 1Определи, какая характеристика соответствует данному тексту.Ночью был дождь: на … лился целый ушат. Солнце в тучах то покажется, то спрячется. Река, забитая исковерканным льдом, стоит. Воздух тяжелый, сырой. Поле очистилось совсем.В лесах еще снегу довольно. Огород внизу начинает чернеть, а к лесу бело.Утром земля парила, и небо низкое своим туманом доставало дыханье земли.Автор: М.М. ПришвинВерных ответов: 1нехудожественный текст, статьянехудожественный текст, объявлениехудожественный текст, рассказнаучно-познавательный текст, статья
1. Подготовьте пересказрассказа В. В. Голяв-кина «В любом деленужно уметь рабо-татья по составлен-ному вопросномуплану.Пожалуйста
Предмет, слово, схема.
Выберите категорию:
Все Выпускной » Дипломы »» Детский сад »» 1 класс »» Начальния школа »» Выпускник старшей школы » Медали, значки »» Детский сад »» 1 класс »» 2 класс »» Начальная школа »» Выпускник старших классов »» Учителям » Гирлянды, плакаты, шары » Благодарности, грамоты »» Учителям »» Ученикам »» Родителям » Лента выпускника »» Детский сад »» Начальная школа »» выпускнику 9 класса »» Выпускник »» Учителям » Наборы Первоклассника »» Готовые наборы »» Собери подарок первокласснику » Открытки » Табель успеваемости » Приглашение Готовимся к ОГЭ и ЕГЭ » ОГЭ » ЕГЭ » ВПР Книги » Автомобилистам » Книги на английском языке » Детская художественная литература »» Альбом малыша »» Для детей »» Детский детектив »» Для малышей »»» Веселое купание »»» Книжка-картонка малышам »» Книги с крупными буквами »» Школьная библиотека »»» Внеклассное чтение »» Сказки »» Детская фантастика »»» “Коты-воители” »»»» «Коты-воители. Золотая коллекция» »»»» Хроники стаи »»»» Земля отважных »»»» Странники »»» книги по компьютерным играм »» Проза, повести, рассказы »» Стихи, потешки, загадки,песенки »» Книжки с наклейками »» Ужастики »» Хрестоматии для детского сада »» Комиксы » Медицина » Музыкальные игрушки, книжки для детей » Подарочные издания » Психология »» Отношения » Художественная литература »» Детективы/триллеры »»» Детективный роман »» Исторические »» Классика »»» 100 главных книг »»» Мировая классика »»» Малое собрание сочинений »»» 100 великих романов »»» БВЛ »»» Серия “Pocket book” »»» Азбука-классика »»» Лениздат классика »»» Лучшая мировая классика »» Поэзия »» Приключения »» Публицистика »» Роман »» Фантастика. Фэнтези »»» Русская фантастика »»» Зарубежная фантастика »» Сентиментальная проза »» Проза » Энциклопедии »» Всё обо всём »» География »» Динозавры »» Животные »» История »» Космос »» Насекомые »» Подводный мир »» Роботы »» Техника и транспорт »» Человек »» Опыты и эксперименты »» Россия » Юридическая литература » Эзотерика » Кулинария Обучающая литература » Дошкольная литература »» от 0 – 1 года »» от 1 – 2 лет »» от 2 – 3 лет »» от 3 – 4 лет »» от 4 – 5 лет »» от 5 – 6 лет »» от 6 – 7 лет »» методическая литература для воспитателей »» Логопедия »» Учусь писать »»» Печатные буквы »»» Прописные буквы »»» Цифры и счёт »»» Каллиграфические прописи »»» По клеточкам »»» Прописи с наклейками »»» По точкам »»» Штриховка »» Развивающие пособия »» Карточки »» Учусь читать »»» Буквари »»» Читаем по слогам » Учебники, рабочие тетради, атласы »» 1-4 классы »»» Школа России »»»» 1 класс »»»» 2 класс »»»» 3 класс »»»» 4 класс »»» Школа XXI века (Виноградова) »»»» 1 класс »»»» 2 класс »»»» 3 класс »»»» 4 класс »»» Перспектива »»»» 1 класс »»»» 2 класс »»»» 3 класс »»»» 4 класс »»» Перспективная начальная школа »»»» 1 класс »»»» 2 класс »»»» 3 класс »»»» 4 класс »»» Школа 2100 »»»» 1 класс »»»» 2 класс »»»» 3 класс »»»» 4 класс »»» Программа Занкова »»»» 1 класс »»»» 2 класс »»»» 3 класс »»»» 4 класс »»» КИМ(Контрольные измерительные материалы) »»» Планета Знаний »»»» 1 класс »»»» 2 класс »»» Иностранный язык »»»» 2 класс »»»» 3 класс »»»» 4 класс »»» ИЗО, Технология, Музыка »»» Информатика »»» Тренажеры »»»» 1-4 класс »»»» 1 класс »»»» 2 класс »»»» 3 класс »»»» 4 класс »»»» Юным умникам »»» ВПР 1-4 класс »» 5 класс »»» Литература »»» Русский язык »»» Математика »»» История »»» География »»» Биология »»» Обществознание »»» Иностранный язык »»» Музыка »»» Изобразительное искусство »»» Технология »»» ОБЖ »»» Информатика »» 6 класс »»» Литература »»» Русский язык »»» Математика »»» История »»» География »»» Биология »»» Обществознание »»» Иностранный язык »»» Музыка, ИЗО, Технология »»» ОБЖ »»» Информатика »» 7 класс »»» Литература »»» Русский язык »»» Математика »»»» Алгебра »»»» Геометрия »»» История »»» География »»» Биология »»» Обществознание »»» Иностранный язык »»» Химия »»» Музыка »»» Изобразительное искусство »»» Технология »»» ОБЖ »»» Информатика »»» Физика »» 8 класс »»» Литература »»» Русский язык »»» Математика »»»» Алгебра »»»» Геометрия »»» История »»» География »»» Обществознание »»» Биология »»» Иностранный язык »»» Химия »»» Физика »»» Музыка »»» Изобразительное искусство »»» ОБЖ »»» Информатика »» 9 класс »»» Литература »»» Русский язык »»» Математика »»»» Алгебра »»»» Геометрия »»» История »»» География »»» Биология »»» Обществознание »»» Иностранный язык »»» Химия »»» Физика »»» Изобразительное искусство »»» ОБЖ »»» Черчение »»» Информатика »» 10-11 классы »»» Литература »»» Русский язык »»» Математика »»»» Алгебра »»»» Геометрия »»» История »»» География »»» Биология »»» Обществознание »»» Иностранный язык »»» Химия »»» Физика »»» Информатика »»» Астрономия »» Атласы, контурные карты »»» География »»» История »»» Астрономия » Обучающие плакаты »» Школьные »»» Иностранный язык »»» Математика »»» Русский язык »»» Химия и Физика »» Дошкольные » Словари » Справочники »» 1-4 классы »» 5 – 11 классы » Хрестоматии » Портфолио » Внеурочная деятельность Игры » Настольные » Развивающие »» Мемо »» Говорящие плакаты » Бродилки/ходилки » Пазлы »» 60 деталей »» 30 деталей »» 35 деталей »» 104 детали »» 160 деталей. »» 260 деталей »» 360 деталей »» 500 деталей »» 600 деталей »» 1000 деталей »» MAXI »» 1500 деталей »» 2000 деталей »» Книги с пазлами »» 120 деталей »» 300 деталей » Головоломки » Конструктор » Электронные » Активный отдых » научные опыты и развлечения » Головоломки,кроссворды,игры, » Куклы »» Одень куклу Канцелярские товары » Альбомы папки для рисования черчения »» 12 – 20 листов »» 24 листа »» 32 листа »» 40-48 листов »» Для черчения »» Для акварели и акрила »» Ватман »» Бумага масштабно-координатная » Блокноты » Блок для записей » Веера, кассы, счетные палочки » Глобусы, карты » Готовальни » Дневники »» Дневник для музыкальных школ »» Читательский дневник »» Дневники, анкеты,блокноты для девочек » Дыроколы » Записные книжки » Ежедневники »» Планинг »» Датированные »» Недатированные » Калькуляторы » Карандаши »» Цветные карандаши »» Восковые карандаши »» Пастель »» Акварельные карандаши »» Простые карандаши »» Карандаш автоматический » Картон, цветная бумага »» картон »» цветная бумага » Кисти » Клей »» канцелярский »» клей – карандаш »» ПВА »» Клей пистолет, стержни » Корректоры » Краски »» Гуашь »» Акварель »» Художественные »» Стакан-непроливайка и палитра » Ластики » Линейки » Маркеры »» Маркер краска »» Текстовыделители »» Маркеры для белой доски »» Маркеры для скетчбуков » Мел » Наклейки »» Наклейки поощрительные »» Наклейки для девочек » Ножи/ ножницы » Обложки » Офисные принадлежности »» Бумага для принтера » Папки »» Скоросшиватель »» На кнопке »» На кольцах »» На резинке »» На молнии »» Клип-Борд »» Папки для труда »» Папки для тетрадей »» Папки-регистраторы » Пенал » Пластилин »» Слаймы »» Пластика » Ручки »» Шариковые »» Гелевые »» Капилярные »» Наборы »»» Наборы гелевых ручек »»» Наборы шариковых ручек »» Сувенирные »» Подарочные »» Стержни шариковые »» Стержни гелевые » Скотч » Скрепки, кнопки, булавки » Скобы для степлера » Степлеры » Тетради »» 12 листов »»» клетка »»» Линия »»»» Косая линия »»»» Узкая линия »» 18 листов »»» Клетка »»» Линия »» 24 листа »»» Клетка »»» Линия »» 40-48 листов »» 60 листов »» 80 листов »» 96 листов »» Предметная тетрадь »»» Набор предметных тетрадей »» Тетрадь со сменным блоком. »» Тетрадь – словарик »» Тетрадь А 4 »» Нотные тетради » Точилки » Штемпельная продукция » Фломастеры » Фартуки для труда/нарукавники » Скетчбуки » Сумка для сменной обуви » USB-флеш-накопитель » Зажим для бумаг » Ранцы школьные » Закладки » Книги для записи кулинарных рецептов » Лотки » Магниты » Батарейки » Блестки » Расписание уроков Творчество » Раскраски »» С наклейками »» С заданиями »» По номерам »» Пальчиками »» По образцу »» Пластилином »» С прописями »» Раскрась водой »» Учимся рисовать »» Холст »» Народные костюмы,традиции »» Рисуем по точкам »» Антисресс »» По клеточкам » Наборы для творчества, рукоделия, лепки »» Аппликации »» Вышивка »» Гравюры »» Рисуем песком »» Алмазная мозаика »» Картина из пайеток »» Картины,поделки из пластилина, гипса »» Витражи »» Для девочек »» Для мальчиков »» Набор юного художника » Трафарет Оформление / поздравления » Декор для дома » Упаковка,пакеты » Наклейки,альбомы с наклейками » Сувениры »» Брелки »» Значки »» Кубки » Товары для праздника »» Гирлянды »» Плакаты »»» День рождения »»» Юбилей »»» Свадьба »»» Выпускной »»» 9 мая »»» 23 февраля »»» 8 марта »»» Новый год »» Воздушные шары »»» Набор шариков »»» шарики фольгированные цифры »»» День Рождения и Юбилей »»» Праздники »» Выпускной »»» Грамоты, благодарности, дипломы »»» Медали, значки »» Набор для проведения праздника »» 9 мая »» Ленты на выпускной »» Свечи »» Сувенирная ложка »» для оформления » Оформление для детских садов и школ »» Детский сад »»» Плакаты-Вырубка »» Школа »»» Плакат-Вырубка Из Instagram Карнавальные костюмы
Производитель:
Все”BG””Kangnam””Vinson””АВ-Принт””Аврора””Академия групп””АТЛ””Владис””Все о…””День за днем “”Дюраселл Раша””Канц-Эксмо””КЛЭЙТРЭЙД””Колибри””Креатив-Лэнд””ЛЕДА””Лилия Холдинг-Полиграфия””Луч””Люрис””Мозаика-синтез””Невская палитра””ОЛКИ АРТ””Омега””Открытая планета””Офис-лидер””Пластик солюшн””Полиграф-Пресс””Принт-Союз””ПрофКлей””Ригель””РУЗ Ко””Соломон””Стезя””ТетраПром””Тех-Инвест””Учитель-канц””Фантазер””Энерджайзер”(Линейная структура курса)1-11 класс1-4 класс10 сказок малышам10 шагов к красивому и правильному письму100 великих романов100 главных книг100 голосов100 книг для детей100 наклеек100 развивающих наклеек100 сказок100 стихов и сказок100 фактов100 шагов к школе123 вопроса 123 ответа13-ая реальность16 обучающих карточек18+3 любимых сказки30+2 игры3000 примеров для начальной школы36 поощрительных наклеек365 дней до школы365 сказок365 фактов365 шагов к школе4D-энциклопедии с дополненной реальностью5 в 15 лучших сказок5-11 класс5000 зададаний64 картинки64 наклейки7 лучших сказок малышам7 развивающих функций80 наклеек внутри!ABtoysaguraARTPAZZLEARTформатAstrelattacheBAILEBASIRBebelotBELBALBerlingoBGBiCBruno ViscontiBrunoViscontiCASIOCastorlandCentropenCENTRUMCitizenCollezioneColopComixCorvinaCreativikiCROWNDe LuneDeliDETECTED. Тайна, покорившая мирdeVENTEDisney Гравити ФолзDisney.Disney. Академия грёзDMBEAGLEEllottErich KrauseExpertFilaFoliaGEMARGlobenGRIZZLYHatberHello Neighbor. Привет, соседHEYEHobby TimeHobby WorldHoffmannHopaxinФОРМАТIQ-карточки с веселыми заданиями.JovyKangaroKOH-I-NOORKox-и-HoopLapbook. Интерактивная игровая папкаLimpopoLINCLineplusListoffListoff prestigeLiteLorexLORIlurisLuxorMaestroMAPEDMilanMunhmaMunHwaNew Millennium EnglishONLITOPOrs OroPALAZZOPaper artPAPER MATEperfeoPIANOPierre CardinPintooPrime 3Prime 3Dprof-pressPROFFPROFITRainbow English (2-4)Royal-ArtS.T.A.L.K.E.R: обитаемый островSchneiderSchoolformatSchoolMixSchoolФорматSchreiberseventeenSILWERHOFSima-landSLUBANSponsorStalkerStangerSTELLARStep PuzzleStepPuzzleStick`nTiger familyTM “VLADI TOYS”Tommy MasterTopGameTreflTUKZARWerolaWOW РаскраскаYoung AdultYoung Adult. Ангельская сагаYoung Adult. Дом вороновYoung Adult. Рожденная стихиямиZABIAKAАбитуриентАВ-ПринтАвантаАвтомобили мираАвторская методика Елены ЯнушкоАгата Мистери.Азбука с наклейкамиАзбукварикАЙРИ-ПРЕССАЙРИС-ПРЕССАйфоликаАкадемия раннего развитияАкадемия солнечных зайчиковАлгоритм УспехаАллегроАлмазная вышивкаАлмазная ЖивописьАльбатросАльтАльянсАмурная затеяАнглийский в фокусеАнимаАнтистрессАнтуражАО “Праздник”АОр “МД НП “Красная звезда”АпликаАппликаАппликация из помпоновАрканумАромафабрикаАРТ форматАрт.АвангардАртемис Фаул.АРТформатАрхангельский ЦБКАСТБартоБегущий в лабиринтеБелбалБестии БлэкстоунаБианка А.Библиотека воспитателяБиблиотека всемирной литературыБиблиотека детского садаБиблиотека детской классикиБиблиотека классикибиблиотека начальной школыБиблиотека РодничкаБиблиотека Российского школьникаБиблиотека школьникабиблиотека школьника Искательбиблиотека школьника СтрекозаБиблиотечка школьника ИскательБиДжиБлестящая РаскраскаБолтунишки и говорунишкиБольшая детская библиотекаБольшая книга детямБольшая книга сказокБольшая страшная книгаБольшая энциклопедия для детейБольшая энциклопедия занимательных наукБольшие книги С. Михалкова для детейБольшие сказкиБольшой прикольный детективБукаБусиныБыстро и эффективноБыстрое обучение письмуБюрократВ гостях сказкиВ гостях у сказкиВ мире словВ помощь выпускникуВажные профессииВедьмакВедьмочки ГламбургаВероника ротВеселая академияВеселая затеяВеселая кисточкаВесёлая компанияВесёлая математика для детей и взрослыхВесело всемвеселые заданиявесёлые игрыВеселые истории в школе и домаВесёлые урокиВеселые уроки. Скоро в школуВикторинаВиола ТаракановаВитчхантеры.ВладисВнеклассное чтениеВнеклассное чтеникВнеурочная деятельностьВодная раскраскаВолки из страны Далеко-ДалекоВолшебная библиотека и книги-порталыВолшебная мастерскаяВолшебная раскраскаВолшебная странаВолшебник Изумрудного городаВолшебники страны ОднаджыВолшебники страны ОднаждвВолшебница ЛилиВолшебные приключенияВолшебный мирВор-волшебникВоспитание будущих первоклассниковВПРВрумизВсе историиВсе книги Г. ОстераВсе лучше сказкиВсе самое лучшее у автораВсе самое необходимое в одной книге!Всего 3 месяца до школыВселенная DC ComicsВселенная метро 2033Всемирная литератураВырежи и наклейВырубка на картонеГаммаГеодомГК ГорчаковГлобенГлобусГоворим правильноГоворящий плакатГоворящий смартфончикГолубь В.Т.Город МастероаГорчаковГорчаков(Хорошо)Готовим руку к письмуГотовимся к школеГРАНДКАРД дизайнГранитГраффитиГрозный час льдаДарителиДаша ВасильеваДаша и КоДвойной смешной детективДвусторонний говорящий плакатДвусторонний смартфончикДекор для стенДень ДетстваДень за днёмДесятое королевствоДетектив с таинственной историейДетектив. Следствие ведут ворон и его мальчикДетективное агентство СоседиДети лесаДетская академияДетская библиотекаДетская библиотека РосменДетская библиотека РОСМЕН.Детская библиотека РОСМЭНДетская иллюстрированная классикаДетская классикаДетская энциклопедия (красная)Детская энциклопедия в вопросах и ответахДетская энциклопедия РОСМЭНДетский детектив. Знаменитая пятеркаДетский детектив. Секретная семёркаДетский мирДетское творчествоДетское чтениеДивергентДикая ведьмаДикие картыДля девочекДля детского садаДля самых любознательныхДля самых маленькихДневник НиккиДобрая книга МалышаДобрые друзьяДобрые истории о зверятахДобрые истории о зверятах. Мировой бестселлерДобрые книжки для детейДобрые сказкиДолина ЕдинороговДом монтровДом странных детейДом тенейДоминоДошкольная мозайкаДошкольная пораДошкольное образованиеДошкольное развитиеДошкольное чтениеДошкольный тренажёрДПСДраконоведение и волшебствоДраконья СагаДраконья сага. Крис РидделлДракоша ТошаДРОФА ДИКДрофа-МедиаДрофа. РоссУчебникДругая сторонадружба-это чудоДружокДюжина сказокЕвлампия РомановаЖемчужиныЖенские историиЖенщина-загадка. Новый взглядЖивыеЖирафикиЖукова М.А.Забавные мордашкиЗадачники “Дрофы”Занимательная математиказанимательные треугольникиЗАО “Праздник”Зарубежная КлассикаЗарядка для пальчиковЗвездный английский (Starlight)Звуковой плакатЗвуковые плакаты ЗнатокЗерцалия.Знакомимся с одеждойЗнатокЗолотая библиотекаЗолотая классикаЗолотая коллекцияЗолотая серияЗолотой компасЗолотые сказкиИван ПодушкинИграем и учимсяИграя, изучаемИгры с пальчикамиИзлом времениИзучаем времяИллюстрированная энциклопедия школьникаИмперия ДекораИМПЕРИЯ поздравленийИмперия праздникаИная реальностьИнновационная школаИнсомнияИнтеллект-ЦентрИнтерактивная игровая папкаИнтерактивная книжкаИНТЕРПАКИП Шашин В.А.История ОтечестваИстория Российского Государства в повестях и романахИтоговая атестацияК школе готовКак приручить драконаКалейдоскопКаллиграфическая прописьКаллиграфические прописи для девочекКаляка МалякаКаляка-МалякаКаникулы с пользойКанц-ЭксмоКапелькаКарманный справочникКарманный справочник для подготовки к ЕГЭКартина по номерамКартина со стразамиКартинки на шнурочкекартины из пайетокКартографияКартонки с глазкамиКарточки на скрепкеКвадраКвинтет времениКелинсКИМКИМ (Контрольные Измерительные материалы)КИМ(ВПР)КитайКитеж ГрадКладбище забытых книгКлассикаклассика в иллюстрацияхКлассика в школеКлассика детямКлассика для школьниковКлассические прописиКлассная классикаклассная раскраскаКнига детстваКнига-загадка, книга-бестселлерКниги – мои друзьякниги с крупными буквамиКниги, которые нужно прочитать до 35 летКнижка в тетрадкеКнижка из-под партыКнижка с колёсикомКнижка с куклойКнижка с мягкими пазламикнижка с наклейкамиКнижка+пазлКнижка-гармошкаКнижка-лотоКнижка-панорамкаКнижки с глазкамиКнижки с мягкими пазламиКнижки с мягкими страницамиКОКОСКолдовские миры. Новое оформлениеКОЛИБРИКоллекционная СерияКоллекция любимых сказокКосмические историиКосмические приключенияКот да ВинчиКотёнок БоняКоты воителиКошка, гуляющая во времениКрасная звездаКрасная книга для больших и маленькихКрасная книга русской поэзииКрупные буквыКубикиКулинария. Вкусные сезоныКуриный бульон для души.Курс “Речь”Лаборатория игрЛапа дружбыЛас ИграсЛегенда о ГрегеЛегенда о драконеЛегионЛегкие прописиЛегко читаем по-английскиЛениздат- КлассикаЛес дружбыЛилия Холдинг-ПолиграфияЛило и Луиза волшебные приключенияЛиния УМК Н. И. Сонина. Биология (лин., синяя) (5-9)Линия УМК Н. И. Сонина. Биология (лин.,красная) (5-9)Линия УМК: География. Сферы (5-9)ЛисЛогопедический фольклорЛомоносовская школаЛотоЛотти и волшебный магазинЛунастрыЛучЛучшая детская книга с вопросами и ответами для почемучекЛучшая мировая классикаЛучшая среди лучших Дашкова П.В.Лучшее детское чтениеЛучшее для самых любимыхЛучшие книги для детейЛучшие книги МалышаЛучшие рассказы о живой природеЛучшие сказкиЛучшие сказки для детейЛучшие сказки с подсказкамиЛучшие стихи детямЛучшие стихи и сказки малышамлюбимая библиотекаЛюбимая классикаЛюбимая книга малышаЛюбимая книжкаЛюбимое чтениеЛюбимые истории для детейЛюбимые СказкиЛюбимые сказки малышамЛюбимым дочкам и сыночкамЛюбимым малышамЛюблю читатьЛюблю читать.Любовный романЛюленькиМ-КнигаМ.А. ЖуковаМагистериумМагнитные ИсторииМайнкрафт. Дневник воинаМайнкрафт. Дневник СтиваМайнкрафт. КомиксыМайнкрафт. Приключения ИгрорыцаряМакабрМакс, кот-детективМаленькая злая книгаМаленькие истории о чудесах и дружбеМаленький генийМаленький принц. На планете открытийМаленький художникмалое собрание сочененийМалышамМалышам о хорошеммамы, папы и детишкиМастерская малышаМастерская художникаМатематика для дошкольниковМатематика для дошколятМатематические прописиМатематические ступениМега раскраскаМейзи Хитчинс. Приключения девочки-детективаМетодика доктора ГавриловаМетодика легкого запоминанияМетодика раннего развития ребенкаМетодический комплект парциальной программы Добро пожаловать в экологиюМефодий БуслаевМеханическое сердцеМикрофонМикрофон СуперхитМилендМини-тренажёрМир в ладошкеМир вокруг насМир открытокМир поздравленийМировая классикаМирОткрМиры Д.У.ДжонсМиры Ли БардугоМишакина Т.ЛМишка и его друзьяМишка и его семьяМногоразовая тетрадьМногоразовая тетрадь-тренажерМногоразовые наклейкиМногоразовые прописи-раскраскаМногоразовые раскраски с развивающими заданиямиМоё солнышкоМозайкаМозайка – синтезмои первые игрыМои первые книжкиМои первые прописиМои первые сказкиМои первые урокимои собачкиМои умные раскраскиМой маленький пониМой малышМой первый учебник ответственностиМой УспенскийМордкович А.Г.Мошковская Э.Моя рабочая тетрадьМоя раскраскаМудрость тысячелетийМузыкальный коврикМузыкальный смартфончикМультиплеерМультиплеер с огонькамиМутангелыМягкий пластикМягкий пластик,стразыНабор Юный ХимикНавия.Наглядно и доступноНаглядный справочник школьника 5-11 классыНаглядный справочник школьника. 1-4 классыНажми – мы говорим!Найди и посчитайнайди и раскрасьНаклей и раскрасьНаклей и раскрась для малышейНаклей кружочкиНаклей, дорисуй и раскрасьНаклейки для дошколятНаклейки для самых маленькихНарисуй волшебные узорыНарисуй и отгадайНарисуй и раскрасьНародные узорыНаследники боговНаучная семейка профессора ПерельманаНациональное образованиеНачальная школа 21 век.Начальная школа XXI века.Начинаем читать саминаша игрушкаНаши традицииНевероятные приключения волшебных друзейНевская палитраНезнайкаНекрономикон. Миры Говарда ЛавкрафтаНеобходимый школьный минимумНеобычное творчествоНескучные игрыНестандартный подходНити любви. Романы Т. ТронинойНищева Н.В.Новая химияНовейшее законодательствоНовосибирская КартографияНовый справочник школьникаНорахНосов Н.ОАО “Весна”Обведи, раскрась, приклейОбо всём на светеОбразовательная системаОбразовательная система Школа 2100. Образовательная система Детский сад 2100Образовательный проект 6-7 летОбучающие карточкиОбучающие наклейкиОбучающие плакаты под одной обложкойОдень куклуОзорные вундеркиндыОмская КартографияОООООО “АВ-Принт”ООО “Альт”ООО “Гросс-Опт”ООО “Девенте рус”ООО “День детства”ООО “День за днем”ООО “Звезда”ООО “Издательская группа Квадра”ООО “Колибри”ООО “Лилия Холдинг-Полиграфия”ООО “Мир открыток”ООО “Нескучные игры”ООО “Нордпласт”ООО “Открытая планета”ООО “ПЛАСТПРОМООО “Полиграфика”ООО “полиграфсоюз”ООО “Резерв”ООО “Смарт”ООО “Типография “Стезя”ООО “Фора”ООО “Фрегат”ООО “Юнипром”ООО НПФ “ИЦ-17″ООО Предприятие”АЛГЕМ+”ООО”КОЛИБРИ”ООО”ПЛАСТРОМ”Оранжевый котенокОригамиОсновы дошкольных знанийОт рождения до школыОт рождения дошколыОТГАДАЙ-КАОтец Феона. Монах-сыщикОткрытая планетаПаеткиПазл 3DПайеткиПайетки,бусинкиПандемониум.Пардуспервая среди лучшихПервая энциклопедияПервое чтениеПервое чтение по слогамПервоклассные прописи.Первые книги после букваряПервые прописиПервые прописи с наклейкамиПервые урокиПервые уроки дошколятПеременка в Школе Семи ГномовПерспективная начальная школа.Песнь льда и пламениПиксельные раскраскиПирамида открытийПираты Кошачьего моря.Пиши-стирай 5000 разПишу красивоПК “Globen”Плакучий замок. Загадки, легенды, расследованияПланета ДетстваПланета ЗнанийПластпромПлеер Песенки мультяшекПлетение из бумагиПо дороге в школуПо слогам читаю самПо школьной программеПодарочное издание для детейПодготовим малыша к школеПодготовка к школеПодружись со мнойПознавательные наклейкиПой со мнойПолиграфикаПолиграфсоюзПолная программа подготовки руки к письмуПолная энциклопедияПолный курс подготовки к школеПолярная звездаПомогайкаПоощрительные наклейкиПопулярная детская энциклопедияПосмотри и наклей для малышейПосмотри и раскрасьПотри монеткойПочемучкам и любознашкамПравильные заданияПраздникПредпрофильная и профильная подготовкаПредшкольная подготовкаПреемственностьПриключения Вайолет, девочки-детективаПриключения КиттиПриключения Му-Муниприключения тройняшекприкольные историиПрикольный детективПринцессыПроверь себя!Проза для гурмановПроза Маши Трауб. Жизнь как в зеркалеПрозрачные страницыПроизводитель 1Производитель 10Производитель 11Производитель 12Производитель 13Производитель 14Производитель 15Производитель 16Производитель 17Производитель 18Производитель 19Производитель 2Производитель 20Производитель 21Производитель 22Производитель 23Производитель 24Производитель 25Производитель 26Производитель 27Производитель 28Производитель 29Производитель 3Производитель 30Производитель 31Производитель 32Производитель 33Производитель 34Производитель 35Производитель 36Производитель 37Производитель 38Производитель 39Производитель 4Производитель 40Производитель 41Производитель 42Производитель 43Производитель 44Производитель 45Производитель 46Производитель 47Производитель 48Производитель 49Производитель 5Производитель 50Производитель 51Производитель 52Производитель 53Производитель 54Производитель 55Производитель 56Производитель 57Производитель 58Производитель 59Производитель 6Производитель 60Производитель 61Производитель 62Производитель 63Производитель 64Производитель 65Производитель 7Производитель 8Производитель 9прописи для дошкольниковПрописи для хорошего почеркаПрописи с наклейкамиПрописи-раскраски для малышейПропись-тетрадь с наклейкамиПросвещениеПроф-ПрессПрофессиональный оборотеньПрочитай и сосчитай с ПониМайкойПуговкаПушистая скорая помощьПушкин А.С.ПчелкаПять сказокРабочая тетрадьРабочая тетрадь для детского садаРабочая тетрадь дошкольникаРабочие тетради с контурными картами. СиротинРадугаРазвиваем речьРазвивайкаРазвивающая игра с многоразовыми наклейкамиРазвивающие задания с наклейкамиРазвивающие занятия для малышейРазвивающие липучки.Развивающие сказкиРазУмные карточкиРантисРаскраска для малышейРаскраска по номерам с наклейкамиРаскраска с блестящими наклейкамиРаскраска С Волшебным БлескомРаскраска С Пайеткамираскраска с трафаретамираскраска-отгадалкаРаскраска-тренажёрРаскраски невидимкираскраски-загадкиРаскрась-каРасследование ведут новички!Растём-ка!Растем-ка! Пальчиковые занятияРебенок в мире поискаРегистрРедакция Торкунова А.В.РемаркаРепетитор по русскому языкуРисуй и стирайРождественские истории.Роза ветровросменРОСМЭНРоспись по деревуРоссияРоссУчебникРусская классикаРусский детективРусский дизайнРусский стильРусский язык. Климанова Л.Ф. (1-4) (Перспектива)Русское словоРусское слово (Пчелов)Рыжий котс глазкамиС развивающими заданиямиСам читаю по слогамСамая большая энциклопедияСамая первая энциклопедиясамая страшная книгаСамоварСамые волшебные!Самые лучшие сказкиСамые лучшие стихиСамые лучшие стихи и сказкиСамые нужные книжкиСборник заданий для дошкольника.СветлячокСегментСезон катастрофСент-Экзюпери А.Сери “Матрица”СерияСерия ” Touch of science”Серия ” Учись с перспективой”Серия ” Хранитель Пенхэллоу “Серия “DO NOT STOP learninqСерия “Duotone”Серия “iFRESH”Серия “Jeans”Серия “LINE”Серия “Motivator”Серия “Pocket book”Серия “Pokerface”Серия “Английский”Серия “Астрология”Серия “Будь в тренде !”Серия “Буквы”Серия “В предмете”Серия “Вкусные знания”Серия “Вокруг света”Серия “Для детского сада”Серия “Добрые истории о зверятах”Серия “Добрые истории о зверятах. Мировой бестселлер “Серия “Дорога к знаниям”Серия “Животные”Серия “Законы жизни”Серия “Зарубежная классика”Серия “Золото знаний”Серия “Золото и серебро”Серия “Китайский”Серия “Класскика”Серия “Команда России”Серия “Контрасты”Серия “Красота в деталях”Серия “Креповый цветок”.Серия “Кроха”Серия “Лайфхаки школьного курса”Серия “Металлика”Серия “Мир вокруг нас”Серия “Мир знаний”Серия “Модный стиль”Серия “Мой детский сад”Серия “Молли – маленькая волшебница “Серия “Немецкий”Серия “Окно в мир”Серия “Орография”Серия “Очень опасный предмет “Серия “Перспектива”Серия “Подготовка к школе”Серия “Предметная мозайка “Серия “Приколы”Серия “Прикольный детектив”Серия “Прописи для детского сада”Серия “Профессии”Серия “Птицы”Серия “Розовые мечты”серия “Русская классика”Серия “Синонимы”Серия “Сказки”Серия “Смайлики”Серия “Спорт”Серия “Стильная”Серия “Страна знаний”Серия “Тайны волшебников”Серия “Тайны познания “Серия “Толковый”Серия “Только пятерка”Серия “Транспорт”Серия “Холод”Серия “Школа семи гномов”Серия “Щенок Проказник и его веселые приключения “Серия “Эволюция-Революция”Серия “Я люблю”Серия “Яркие полоски”Серия “Яркий акцент”Серия Для детского садаСерия Новейший СловарьСерия Решалка-РисовалкаСерия Школьный справочникСерия”iFRESH”Серия. Школьный словарикСерия: Рабочие тетрадиСерияВнеклассное чтение (дружба)СерияВнеклассное чтение (Хорошие книги в школе и дома)СибириадаСибирская карандашная фабрикаСибирская медведицаСибирский кедрСибирский приключенческий романСима-лендСинотоп Трейдинг КоСистема Л.В. ЗанковаСказка за сказкойСказки в картинках для самых маленькихСказки и стихи с большими картинкамиСказки Прекрасной ДолиныСказки с наклейкамиСказки ХитСказки-подсказкиСказочная странаСкарлет и Айви. Тайны и загадки Руквудской школыСкиба Т.В.СМЕРШ – спецназ СталинаСмешные историиСоблазнСовременный фантастический боевикСоедини по точкамСоздай свой шедеврСокровищница со Сказками.Для маленьких друзСонетСотри и снова нарисуйСоюзСоюзмультфильмСпасательСпектрСталкерСТАММСтартовый и текущий контрольСтатГрадСтеп ПазлСтильные девчонкиСтихи и сказки для детейСтихи и сказки для малышейСтразыСтразы,пайеткиСтрана детстваСтрекозаСтупеньки к школеСупер КрыльяСупер смышленышСуперпрописиСУПЕРсмышленышСфераСчастливые истории о верности и дружбеСчастье мое, постой! Проза Евгении ПеровойСыскное бюро “квартет”Тайны волшебниковТайны и сокровищаТайны и сокровища. Энциклопедия для любознательныхТаня ГроттерТароТатьяна СергееваТатьяна Устинова рекомендуетТвой кругозорТвой кругозор.Творческое развитиеТвоя первая энциклопедияТекстовые задачиТеремокТесты для детейТесты для малышейТесты. Готов ли ребенок к школеТетрадь с заданиями для развития детейТетрадь-прописьТехникаТехноведьмаТМ «STRATEG»ТМ ЗАО “Фарм”Тренажёр для дошкольниковТренажер По ЧистописаниюТренировочные заданияТридцать три несчастьяТрилуньеТЦ “Сфера”ТЦ СфераУдивительная энциклопедияУдивительные превращения ЧарлиУжастикиУже читаю. Уровень 2Узнай и играйУзнай и РаскрасьУимся с чудикамиУМК Forward.УМК А,В. ТоркуноваУМК Алеева В,В. Музыка (5-9)УМК Алеева В.В.УМК Английский в фокусеУМК Атанасян Л.С. И др. (7-9)УМК Афанасьевой О.В., “Rainbow English” (5-9)УМК И.И. Зубарева, А.Г. Мордкович.УМК Смирнова А.Т.УМК “Английский в фокусе” (2-11)УМК “Время учить китайский!” Сизова А.А. (5-9)УМК “Горизонты” (5-11)УМК “Звездный английский” (2-11) УглублУМК “ОБЖ А.Т. Смирнова.УМК “ОБЖ” А.Т. Смирнова.УМК “Перспективная начальная школа”УМК Enjoy EnglishУМК Rainbow 2-4 клУМК Rainbow EnglishУМК А. В. Перышкина. (7-9)УМК А. Д. БотвинниковаУМК А.А. ВигасинУМК А.В. ТоркуноваУМК А.Г. Мерзляк (углуб)УМК А.Г. МордковичУМК А.Г.МерзлякУМК А.Г.МордковичУМК А.Я. ЮдовскаяУМК Азарова С.И.УМК Андреева И.Л.УМК Атанасян Л.С.УМК Афанасьевой О.В. Английский язык как 2 ИЯ (5-9)УМК Афанасьевой О.В.,УМК Афанасьевой О.В., “Rainbow English”УМК Б.М.НеменскогоУМК Биболетова Enjoy EnglishУМК Биболетова М.ЗУМК Бим И.Л. Немецкий языкУМК Биология. Инновационная школа.УМК Боголюбов Л. Н. и др. (6-11)УМК Бутузов В.Ф.УМК В. В. Бабайцевой. (5-9) (углуб.)УМК В. В. Пасечника.УМК В. П. Дронова. География (Роза ветров) (5-9)УМК В.В.БабайцеваУМК В.П. МаксаковскийУМК В.П.КузовлевУМК В.Я.КоровинаУМК Вербицкая ForwardУМК Верещагина И.Н. (2-11) Углуб. изуч.УМК Вигасин А.А-Сороко-Цюпа О.С (5-9)УМК Виленкин Н.Я.УМК Воробьева. ОБЖ (5-9)УМК ВундеркиндыУМК Вундеркинды плюс (2-11)УМК Г.С.МеркинУМК Габриелян (база)УМК Габриелян О.С. (базов. ур.)УМК Габриелян О.С. УглубУМК Генденштейн Л.Э.УМК География. “Классическая линия” (5-9)УМК Голубь В.Т.УМК Горецкий В.Г.УМК Данилов А.А.УМК Деревянко Н.Н.УМК Домогацких Е.М.УМК Домогацких Е.М.(Русское слово)УМК Дорофеев Г. В.УМК Дорофеев Г. В., Миракова Т. Н., Бука Т. Б.УМК Дорофеев Г.В.УМК Дорофеев Г.В. и др. (1-4) (Перспектива)УМК Е.В. Агибалова, Г.М. ДонскойУМК Е.М. ДомогацкихУМК И. Н. Пономаревой. (Концентрическая) (5-9)УМК И. Н. Пономаревой. (10-11) (баз.)УМК И. Н. Пономаревой. Биология (Линейная) (5-9)УМК И.Л. АндреевУМК Историко- Культурный СтандартУМК Канакина В.П.УМК Климанова Л. Ф., Бабушкина Т. В.УМК Климанова Л.ФУМК Климанова Л.Ф. и др. Лит. чт. (1-4) (Перспектива)УМК Климанова Л.Ф.,Горецкий В.Г.УМК Климанова Л.Ф.Обучение грамоте (1) (Перспектива)УМК Климанова Л.Ф.Русский язык (1-4) (Перспектива)УМК Коровина В.Я.УМК КрыловаУМК Кузина В.С.УМК Кузнецова Н.Е.УМК Курдюмова Т.Ф.УМК Л.Л.БосоваУМК Л.Н. БоголюбовУМК Лебедев Ю.В.УМК Левитан Е.ПУМК Линия “Ракурс”УМК Лутцева Е.А., Зуева Т.П.УМК Лях В. И.УМК М. В. Вербицкой. (10-11) УглубУМК М. М. РазумовскаяУМК М.В.ВербицкаяУМК М.П.ФроловУМК Матвеевой Н.В.УМК Моро М.И. Волкова С.И.УМК Муравин Г.К.УМК Муравина Г.К., Математика (5-6)УМК Мякишев Г.Я.УМК Н. И. Сонина. (лин., синяя) (5-9)УМК Н. С. Пурышевой. (7-9)УМК Никольский С.М.УМК О. С. Габриеляна.УМК Пасечник В.В.УМК Пасечник В.В. (Линия Жизни)УМК Перышкин А.В.УМК Плешаков А. А., Новицкая М. Ю.УМК Плешаков А.А.УМК Плешаков А.А. (1-4) (Перспектива)УМК Погорелов А.В.УМК Пономаревой. Биология (Концентрическая) (5-9)УМК Пурышева Н.С.УМК Пчелова Е.В.УМК Пчелова К.А.УМК РамзаеваУМК Роговцева Н.И.УМК Рудзитис Г.Е.УМК Сахаров А.Н.УМК Сергеева Г.П. Критская Е.Д.УМК Сивоглазов В.И. и др.УМК Сонина Н.И. (лин.,красн.) (5-9)УМК Сонина Н.И. (лин.,син)(5-9)УМК Сороко-Цюпа О. С.УМК Сферы МатематикаУМК Т.А. Ладыженской, М.Т. Баранова, С.Г. Бархударова и др.УМК Тер-Минасова С.Г.УМК Тер-Минасова С.Т.УМК Тищенко А.Т., Симоненко В.Д.УМК Узорова О.В., Нефедова Е.А.УМК Умникам и УмницамУМК Цыбулько И.П.УМК Чаругин В.М.УМК Школа 2000УМК Школа 2100УМК Школа XXI векаУМК Школа РоссииУМК Школа России и ПерспективаУМК Ю.А. КомароваУМК Ю.А.КомароваУМК Юдовская А.Я.УмкаУмная клеточкаУмная раскраскаУмные игрыУмные клеточкиУмные книжкиУмные окошкиУмный малышУмный СветлячекУникальная детская энциклопедия с дополненной реальностьюУникальная детская энциклопедия с дополнительной реальностьюУрал-батюшкаУроки для малышейУроки для самых маленькихУроки логопедаУроки математикиУроки письмаУроки с “Просвещением”Уроки с мамойУспенский – детямУспехУчебник для малышейУчебник дошкольникаУчим с ЛалалупсиУчись быть первым!Учись играяУчись учитсяУчитель-КанцУчусь читать по слогамУчусь читать слог за слогомУчусь читать. Уровень 1Фабрика игрушекФабрика первых фантазийФамильярыФантазерФантастика для подростковФармФГОС. Тематический контрольФеникс+ФиксикиФирма Стелла+ФольгаФольга,стразыФормат А3Формат А4Функциональная грамотность. ТренажерФункциональная грамотность. Учимся для жизниХарди-ГардиХатберХатбер-МХиты WattpadХорошая книжка для любознательных детейХочу всё знатьХочу знатьХранители сновХранитель Забытых ГородовХрестоматия для детского сада.Хрестоматия школьникаХроники Краяхроники нарнииХроники стаиХроники темных времен.Художественные материалы.ЦветикЦветной мирЦветные пенопластовые шарикиЦветные прописиЧасодеиЧернильная трилогияЧернильное сердцеЧерный котенокЧиаем по слогамЧистописаниеЧитаем вместе 10 минут в деньЧитаем всей семьёйЧитаем дома и в классеЧитаем и приклеиваемЧитаем МалышамЧитаем от 0 до 3 летЧитаем от 3 до 6 летЧитаем по слогамЧитай, играй, учисьЧитаю сам по слогамЧитаю хорошо. Уровень 3Чтаем самиЧтение-лучшее учениеЧто? Когда и Почему?Чудесные наклейкиЧудо ГлазкиЧудо-МастерскаяЧудо-огонькиЧудо-сказкиЧудо-сказки!Шахматы и шашки для детейШклярова Т.В.Школа 2100Школа в ПростоквашиноШкола для дошколятШкола Добра и Зла.Школа дошколятШкола ЖуковойШкола ЛомоносоваШкола маленьких гениевШкола маленьких зверятШкола моей мечтыШкола ныряльщиковШкола почемучкиШкола развитияШкола семи гномовШкола фантазеровШкольная библиотекаШкольная библиотека “Самовар”Школьная библиотека (Детская литература)Школьная библиотека ОмегаШкольная библиотека Проф-прессШкольная классика детямшкольная программаШкольная хрестоматияШкольникам. Проверено временем.Школьное чтениеШпаргалки для родителейЩенок Максвелл и хвостатая командаЭврикиЭКЗАМЕНЭкономические, бизнес игрыЭксмоЭкспоприборЭкспресс-диагностикаЭлектровикторина с ручкойЭлектронный обучающий плакатЭмми и свинка-единорогЭнциклопедии с дополненной реальностьюЭнциклопедия для детейЭнциклопедия для детского садаЭнциклопедия для малышейЭнциклопедия для мальчиковЭнциклопедия с дополненной реальностьюЭнциклопедия с дополнительной реальностьюЭтногенезЮным умникам и умницамЯ вам помогуЯ готовлюсь к школеЯ играю и учусьЯ учусьЯ учусь с наклейками.Я учусь!Яркая ленточкаЯркие блесткиЯркие страницы
Кукла Стеша крючком: схема куклы амигуруми
Вязаная кукла Стеша крючком амигуруми. Авторское описание вязания куклы, а также шапки, сумочки и жилетки от Татьяны Косточенковой.
Вязальный уголок Татьяны Косточенковой: vk.com/club136114977
НЕОБХОДИМЫЕ МАТЕРИАЛЫ И ИНСТРУМЕНТЫ:
1. Пряжа
Yarn Art Jeans:
03 — молочный;
07 — бежевый;
20 — розовый;
62 — белый;
68 — джинс.
Alize Baby Wool:
19 — водяная лилия;
62 — кремовый.
Alize Cotton Gold:
87 — угольно серый.
2. Крючок номер 2
3. Наполнитель холлофайбер
4. Кукольные трессы
5. Винтовые глазки 5 мм
6. Картон (для стелек)
7. Пуговицы и бусины для украшения
Схема вязания куклы амигурми крючком:
УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ:
к.а. — кольцо амигуруми;
сбн- столбик без накида;
сн — столбик с накидом;
сс — соединительный столбик;
в.п. — воздушная петля;
в.п.п. — воздушная петля подъёма;
пср — передняя стенка ряда;
зср — задняя стенка ряда.
пр — прибавка;
уб — убавка.
Рост куколки — 27 см.
Голова
1 ряд — 6 сбн в к.а.
2 ряд — 6 пр (12)
3 ряд — (1 сбн, пр)*6 (18)
4 ряд — (2 сбн, пр)*6 (24)
5 ряд — (3 сбн, пр)*6 (30)
6 ряд — (4 сбн, пр)*6 (36)
7 ряд — (5 сбн, пр)*6 (42)
8 ряд — (6 сбн, пр)*6 (48)
9 ряд — (7 сбн, пр)*6 (54)
10 ряд — (8 сбн, пр)*6 (60)
11-20 ряд — 60 сбн
Вставляем глазки между 17 и 18 рядами, оставляя между ними 6 сбн.
21 ряд — (8сбн, уб)*6 (54)
22 ряд — (7 сбн, уб)*6 (48)
23 ряд — (6 сбн, уб)*6 (42)
24 ряд — (5 сбн, уб)*6 (36)
25 ряд — (4 сбн, уб)*6 (30)
26 ряд — (3 сбн, уб)*6 (24)
27 ряд — (2 сбн, уб)*6 (18)
28 ряд — (1 сбн, уб)*6 (12)
29 ряд — 6 уб (6)
Закрываем отверстие, прячем нить. Вышиваем куколке веко, реснички и носик.
Ноги + туловище
Вяжем серым цветом: набираем цепочку, далее вяжем, формируя овал, по обе стороны цепочки:
1 ряд — 10 в.п. + 2 в.п.п.
2 ряд — 4 сн в 3-ю петлю от крючка, 8 сн, 5 сн в последнюю петлю, 8 сн, сс (25)
3 ряд — 2 в.п.п, 1 сн в эту же петлю, 4 пр, 8 сн, 5 пр, 8 сн, сс (35)
4 ряд — 2 в.п.п, 1 сн в эту же петлю, 1 сн, ( пр, 1 сн) * 4, 8 сн, (пр, 1 сн) *5, 8 сн, сс (45)
Вырезаем стельку по получившейся стопе.
Меняем нить на розовую.
5 ряд — за заднюю полупетлю 46 сбн ( 46-й вяжем в сс предыдущего ряда)
6-8 ряд — 46 сбн
9 ряд — 24 сбн, 4 уб, 14 сбн (42)
Вставляем стельку.
10 ряд — 21 сбн, 6 уб, 9 сбн (36)
11 ряд — 36 сбн
12 ряд — 18 сбн, 6 уб, 6 сбн (30)
13 ряд — 15 сбн, 6 уб, 3 сбн (24)
14 ряд — ( 2 сбн, уб )*6 (18)
Наполняем. Меняем нить на голубую.
15 — 39 ряд — 18 сбн
Возвращаемся к 5 ряду, который мы вязали за заднюю полупетлю. Белой нитью обвязываем стопу 46 полустолбиками без накида, вышиваем шнурки, прячем нить.
Вяжем верх обуви ( я вязала пряжей Alize Baby Wool)
1 ряд — 15 в.п. + 1 в.п.п.
2-30 ряд — 15 сбн.
Складываем, сшиваем края, пришиваем к ноге.
Вторую деталь вяжем аналогично.
Соединяем ноги 3-мя в.п. Начинаем вязать туловище.
40 ряд — 42 сбн (18 сбн по 1-й ноге, 3 сбн по цепочке, 18 сбн по 2-й ноге, 3 сбн по другой стороне цепочки.)
41 ряд — (6 сбн, пр )*6 (48)
42-44 ряд — 48 сбн
45 ряд — ( 7сбн, пр )*6 (54)
46-48 ряд — 54 сбн
49 ряд — ( 7 сбн, уб )*6 (48)
50 ряд — ( 6 сбн, уб )*6 (42)
Довязываем до середины бока сбн, здесь меняем нить на розовую.
51 ряд — 42 сбн
52 ряд — за заднюю полупетлю 42 сбн
53-55 ряд — 42 сбн
56 ряд — (уб, 5 сбн)*6 (36) — обязательно первой вяжем убавку, иначе бок будет прямым.
57-61 ряд — 36 сбн
62 ряд — (уб, 4 сбн)*6 (30)
63-65 ряд — 30 сбн
66 ряд — (уб, 3 сбн) *6 (24)
Меняем нить на телесную.
67 ряд — за заднюю полупетлю 24 сбн
68 ряд — 24 сбн
69 ряд — ( уб, 2 сбн)*6 (18)
70 ряд — 18 сбн
Отрезаем нить, оставляя длинный конец для пришивания.
Возвращаемся к 52 ряду, который мы вязали за заднюю полупетлю.
1-2 ряд — 42 сбн
Пришиваем пуговицы.Руки
Начинаем нитью телесного цвета.
1 ряд — 6 сбн в к.а.
2 ряд — 6 пр (12)
3 ряд — ( 5 сбн, пр ) * 2 (14)
4 — 10 ряд — 14 сбн
11 ряд — ( 5 сбн, уб ) * 2 (12)
12 ряд — 12 сбн
Меняем нить на розовую.
13 ряд — 12 сбн
14 ряд — за заднюю полупетлю 12 сбн
15-35 ряд — 12 сбн
Складываем, соединяем 6 сбн.
Возвращаемся к 14 ряду, который мы вязали за заднюю полупетлю. Вяжем манжет:
1-2 ряд — 12 сбн
Вяжем палец:
1 ряд — 6 сбн в к.а.
2-3 ряд — 6 сбн.
Пришиваем палец. Аналогично вяжем вторую руку, пришиваем.Шапка
1 ряд — 60 в.п. + 2 в.п.п.
2 ряд — 60 сн, сс
3 — 13 ряд — ( 2 сн за пср, 2 сн за зср )*15 (60)
14 ряд — ( 2 сн за пср, 2 сн за зср вместе) *15 (45)
15 ряд — ( 2 сн за пср вместе, 1 сн за зср) * 15 (30)
16 ряд — (1 сн за пср + 1 сн за зср вместе )*15 (15)
Стягиваем отверстие, прячем нить. Формируем пумпон, пришиваем.
Жилетка
Вяжем поворотными рядами.
1 ряд — 42 в.п. + 2 в.п.п.
2 ряд — 6 сн, пр, 6 сн, пр, 14 сн, пр, 6 сн, пр, 6 сн
3 ряд — 2 в.п.п., 6 сн, пр, 7 сн, пр, 15 сн, пр, 7 сн, пр, 7 сн
4 ряд — 2 в.п.п., 7 сн, пр, 8 сн, пр, 16 сн, пр, 8 сн, пр, 7 сн
5 ряд — 2 в.п.п., 7 сн, пр, 9 сн, пр, 17 сн, пр, 9 сн, пр, 8 сн
6 ряд — 2 в.п.п., 8 сн, пр, 10 сн, пр, 18 сн, пр, 10 сн, пр, 8 сн
7 ряд — 2 в.п.п., 8 сн, 9 и 22 столбик провязываем вместе, 18 сн, 41 и 54 столбик провязываем вместе, 8 сн (36)
8 ряд — 2 в.п.п., (5 сн, пр)*6 (42)
9 ряд — 2 в.п.п., (6 сн, пр)*6 (48)
10 ряд — 2 в.п.п., (7 сн, пр)*6 (54)
11 ряд — 2 в.п.п., (8 сн, пр) *6 (60)
Обвязываем края жилетки тремя рядами сбн. Слева в нужном месте вывязываем петельку. Пришиваем справа пуговицу.
Сумка
1 ряд — 25 в.п. + 2 в.п.п.
2 ряд — 24 сн, 5 сн в 1, 24 сн, обвязываем край сс, в месте соединения с первым сн вяжем 2 в.п.п.
3 ряд — 24 сн, 5 пр, 24 сн, обвязываем край сс, в месте соединения с первым сн вяжем 2 в.п.п.
4 ряд — 24 сн, ( 1 сн, пр) *5, 24 сн, обвязываем край сс, в месте соединения с первым сн меняем цвет нити на голубой и обвязываем полотно столбиками без накида. Складываем, обвязываем бока с изнаночной стороны сс, соединяя таким образом бока сумки. Прикрепляем к бокам нить и обвязываем ее столбиками без накида, формируя ручку. Выворачиваем.
Вяжем бантик: в к.а. 3 в.п., 3 сн, 3 в.п.,сс, 3 в.п., 3 сн, 3 в.п., сс, стягиваем. Пришиваем бантик к сумке. К бантику можно пришить бусинку.
Сборка куклы амигуруми
Пришиваем к туловищу голову. К голове тремя рядами пришиваем волосы — трессы. Сверху пришиваем шапочку.
Куколка готова!
Карточки по обучению грамоте 1 класс
Карточка №2
Тут Алла. У Аллы лилии.
Лама, лимон, мала, лото.
юла ёжик |
Карточка №2
Тут Алла. У Аллы лилии.
Лама, лимон, мала, лото.
юла ёжик |
Карточка №2
Тут Алла. У Аллы лилии.
Лама, лимон, мала, лото.
юла ёжик |
Карточка №2
Тут Алла. У Аллы лилии.
Лама, лимон, мала, лото.
юла ёжик |
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Была жара. На лугу жили жуки.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Жаба, лужок, прыжок.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
рожок
жало
Карточка №3
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Была жара. На лугу жили жуки.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Жаба, лужок, прыжок.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
рожок
жало
Карточка №3
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Была жара. На лугу жили жуки.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Жаба, лужок, прыжок.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
рожок
жало
Карточка №3
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Была жара. На лугу жили жуки.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Жаба, лужок, прыжок.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
рожок
жало
Карточка №41.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Ежи нашли грибы. Они ели грибы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Малыши, еноты, дети.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
ерши
ужи
Карточка №4
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Ежи нашли грибы. Они ели грибы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Малыши, еноты, дети.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
ерши
ужи
Карточка №4
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Ежи нашли грибы. Они ели грибы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Малыши, еноты, дети.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
ерши
ужи
Карточка №4
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Ежи нашли грибы. Они ели грибы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Малыши, еноты, дети.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
ерши
ужи
Карточка №51.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Тут ёжик. А тут ёлка.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Ёлки, иголки, ежи.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
полка
улитка
Карточка №5
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Тут ёжик. А тут ёлка.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Ёлки, иголки, ежи.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
полка
улитка
Карточка №5
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Тут ёжик. А тут ёлка.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Ёлки, иголки, ежи.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
полка
улитка
Карточка №5
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Тут ёжик. А тут ёлка.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Ёлки, иголки, ежи.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
полка
улитка
Карточка №61.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Нины и Инны ноты.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Ноты, она, Анна.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
Нина
Инна
Карточка №6
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Нины и Инны ноты.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Ноты, она, Анна.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
Нина
Инна
Карточка №6
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Нины и Инны ноты.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Ноты, она, Анна.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
Нина
Инна
Карточка №6
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Нины и Инны ноты.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Ноты, она, Анна.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
Нина
Инна
Карточка №71.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Аллы лимон.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Лимон, мыла, малина.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
лимон
Алла
Карточка №7
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Аллы лимон.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Лимон, мыла, малина.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
лимон
Алла
Карточка №7
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Аллы лимон.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Лимон, мыла, малина.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
лимон
Алла
Карточка №7
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Аллы лимон.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Лимон, мыла, малина.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
лимон
Алла
Карточка №81.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Сони сани. У Симы сом.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Сани, лиса, Сима.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
сани
мост
Карточка №8
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Сони сани. У Симы сом.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Сани, лиса, Сима.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
сани
мост
Карточка №8
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Сони сани. У Симы сом.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Сани, лиса, Сима.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
сани
мост
Карточка №8
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
У Сони сани. У Симы сом.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Сани, лиса, Сима.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
сани
мост
Карточка №91.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Там лиса. У лисы нора.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Рама, рана, нора.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
лиса
нора
Карточка №9
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Там лиса. У лисы нора.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Рама, рана, нора.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
лиса
нора
Карточка №9
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Там лиса. У лисы нора.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Рама, рана, нора.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
лиса
нора
Карточка №9
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Там лиса. У лисы нора.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги.
Рама, рана, нора.
3.Спиши в тетрадь слова. Сделай звуковые схемы слов.
лиса
нора
Карточка №101.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Много дел на ферме у Илюши.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Гуси, дорога ,козлята.
Карточка №10
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Много дел на ферме у Илюши.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Гуси, дорога ,козлята.
Карточка №10
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Много дел на ферме у Илюши.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Гуси, дорога ,козлята.
Карточка №10
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Много дел на ферме у Илюши.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Гуси, дорога ,козлята.
Карточка №111.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Дети пришли в рощу.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Весело, шумно, цветок.
Карточка №11
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Дети пришли в рощу.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Весело, шумно, цветок.
Карточка №11
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Дети пришли в рощу.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Весело, шумно, цветок.
Карточка №11
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Дети пришли в рощу.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Весело, шумно, цветок.
Карточка №121.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Мальчик надел ботинки.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Мальчик , ботинки, шуба.
Карточка №12
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Мальчик надел ботинки.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Мальчик , ботинки, шуба.
Карточка №12
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Мальчик надел ботинки.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Мальчик , ботинки, шуба.
Карточка №12
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Мальчик надел ботинки.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Мальчик , ботинки, шуба.
Карточка №131.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Сестра одела брата.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Сестра , брат, ночь.
Карточка №13
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Сестра одела брата.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Сестра , брат, ночь.
Карточка №13
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Сестра одела брата.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Сестра , брат, ночь.
Карточка №13
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Сестра одела брата.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Сестра , брат, ночь.
Карточка №141.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Олеся купила карандаши.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Карандаш, сумка, ручка.
Карточка №14
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Олеся купила карандаши.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Карандаш, сумка, ручка.
Карточка №14
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Олеся купила карандаши.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Карандаш, сумка, ручка.
Карточка №14
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Олеся купила карандаши.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Карандаш, сумка, ручка.
Карточка №151.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Вол вёз сено.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Мел, сидел, сено.
Карточка №15
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Вол вёз сено.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Мел, сидел, сено.
Карточка №15
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Вол вёз сено.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Мел, сидел, сено.
Карточка №15
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Вол вёз сено.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Мел, сидел, сено.
Карточка №161.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Мы пришли на айтыс.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Муравей, воробей,попугай .
Карточка №16
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Мы пришли на айтыс.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Муравей, воробей,попугай .
Карточка №16
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Мы пришли на айтыс.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Муравей, воробей,попугай .
Карточка №16
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Мы пришли на айтыс.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Муравей, воробей,попугай .
Карточка №171.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Стоить пень в лесу.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Угол, день, пень.
Карточка №17
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Стоить пень в лесу.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Угол, день, пень.
Карточка №17
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Стоить пень в лесу.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Угол, день, пень.
Карточка №17
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Стоить пень в лесу.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Угол, день, пень.
Карточка №181.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Наступила осень. Улетели птицы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Яма, баян.
Карточка №18
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Наступила осень. Улетели птицы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Яма, баян.
Карточка №18
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Наступила осень. Улетели птицы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Яма, баян.
Карточка №18
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Наступила осень. Улетели птицы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Яма, баян.
Карточка №191.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Над садом светила луна.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Ёж, ель.
Карточка №19
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Над садом светила луна.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Ёж, ель.
Карточка №19
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Над садом светила луна.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Ёж, ель.
Карточка №19
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Над садом светила луна.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Ёж, ель.
Карточка №201.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Высоко в небе сияло солнце.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Яблоко, юла.
Карточка №20
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Высоко в небе сияло солнце.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Яблоко, юла.
Карточка №20
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Высоко в небе сияло солнце.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Яблоко, юла.
Карточка №20
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Высоко в небе сияло солнце.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Яблоко, юла.
Карточка №211.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Взошло солнце. Ожил каждый кустик.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Якорь, юнга, енот.
Карточка №21
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Взошло солнце. Ожил каждый кустик.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Якорь, юнга, енот.
Карточка №21
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Взошло солнце. Ожил каждый кустик.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Якорь, юнга, енот.
Карточка №21
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Взошло солнце. Ожил каждый кустик.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Якорь, юнга, енот.
Карточка №221.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Зима будет долгой. Белка делает большие запасы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Зеленеет, пьют.
Карточка №22
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Зима будет долгой. Белка делает большие запасы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Зеленеет, пьют.
Карточка №22
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Зима будет долгой. Белка делает большие запасы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Зеленеет, пьют.
Карточка №22
1.Спиши предложения в тетрадь письменными буквами.
Составить схему предложения.
Зима будет долгой. Белка делает большие запасы.
2.Спиши в тетрадь слова. В словах поставьте ударение, и поделите слова на слоги. Сделай звуковые схемы слов.
Зеленеет, пьют.
Использование would like в английском языке: правила, схемы, примеры и упражнения
Выражение would like очень часто используется как в разговорной, так и в официальной речи. Оно помогает нам вежливо попросить то, что мы хотим. С помощью would like вы можете сделать заказ в ресторане, забронировать отель, попросить принести воды. Это одно из самых часто используемых выражений во время путешествий.
В статье мы рассмотрим:
Как правильно использовать would like в английском языке?
Would like переводится как «хотел бы». Это выражение является вежливым вариантом слова want (хочу). Поэтому чаще всего оно используется при разговоре с незнакомыми людьми или при общении в официальной обстановке.
Хотите заговорить на английском?Приходите на наш бесплатный онлайн мастер-класс «Как довести английский язык до автоматизма»
Подробнее
Есть два варианта использования would like в английском языке.
1. Когда мы говорим, что хотим какой-то предмет.
Например: «Я хотела бы воды».
В этом случае мы ставим то, что хотим, после нашего would like. Обратите внимание, перед предметами чаще всего должен стоять артикль. Схема построения такого предложения будет следующей:
Действующее лицо + would like + a/the предмет.
Примеры
I would like a cup of coffee.
Я хотела бы чашечку кофе.
He would like this book.
Он хотел бы эту книгу.
They would like the cake.
Они хотели бы торт.
2. Когда мы говорим, что хотим сделать что-либо.
Например: «Я хотела бы посмотреть вон ту сумку».
Для этого мы после нашего would like ставим to и действие, которое бы хотели сделать. Схема предложения будет следующей:
Действующее лицо + would like + to + действие.
Примеры
I would like to drink.
Я хотела бы выпить.
They would like to eat sushi.
Они хотели бы съесть суши.
She would like to order.
Она хотела бы сделать заказ.
Как задавать вопросы с would like в английском языке?
Would like является вежливым способом спросить, хочет ли человек чего-либо. Мы можем спрашивать про предмет или действие. Для этого нам нужно поставить would на первое место в предложении.
1. Спрашиваем про предмет.
Схема образования такого предложения будет следующей:
Would + действующее лицо + like + a/the предмет?
Примеры
Would you like a magazine?
Вы хотели бы журнал?
Would she like a glass of juice?
Она хотела бы стакан сока?
Would they like an air-conditioned room?
Они хотели бы комнату с кондиционером?
2. Спрашиваем про действие.
Схема образования такого предложения будет следующей:
Would + действующее лицо + like + to + действие?
Примеры
Would you like to hire a car.
Вы хотели бы взять напрокат машину?
Would she like to play with us?
Она хотела бы поиграть с нами?
Would they like to join our team?
Они хотели бы присоединиться к нашей команде?
Как задавать специальные вопросы с would like?
Мы можем задавать вопросы, чтобы узнать конкретную интересующую нас информацию, со следующими словами:
- what — что;
- where — где;
- who — кто;
- which — какой;
- why — почему;
- how — как.
Для этого нам нужно поставить эти слова на первое место, а далее предложение строится как в обычном вопросе. Схема предложения будет следующей:
Вопросительное слово + would + действующее лицо + like + to действие?
Примеры
What would you like to drink?
Что бы вы хотели пить?
Which movie would you like to see?
Какой фильм вы бы хотели посмотреть?
How would you like to pay?
Как бы вы хотели оплатить?
Итак, would like является вежливой формой слова «хочу» и используется при разговоре с незнакомыми людьми и в официальной обстановке. Мы рассмотрели теоретическую часть, а теперь давайте закрепим на практике.
Задание на закрепление
Переведите следующие предложения на английский язык.
1. Вы хотели бы яблоко?
2. Она бы хотела прочитать договор.
3. Они хотели бы пойти в кино?
4. Что вы хотели бы съесть?
5. Я хотела бы позвонить.
6. Он хотел бы стакан воды.
7. Когда вы бы хотели встретится?
8. Они хотели бы купить тур.
Свои ответы оставляйте в комментариях под статьей.
пусть прошлое остается в прошлом
Представьте: вы хотите рассказать другу о том, как вчера провели вечер, о том, что планировали сделать, но так и не успели, а может быть, хотите задать пару вопросов о его прошлом, но не знаете, как это правильно сделать.
Прошедшее совершенное время — одно из самых каверзных в английском языке. Оно часто встречается в повседневной речи, и при разговоре практически невозможно избежать его использования.
В этой статье вы узнаете, как образуется и когда употребляется время Past Perfect, изучите основные правила и разберете примеры с переводом предложений, встречающихся в английском языке.
Что такое Past Perfect?
Past Perfect — это прошедшее совершенное время в английском языке. Оно употребляется в случаях, когда мы рассказываем о каком-то действии, которое уже закончилось к определенному моменту времени в прошлом (или перед началом другого действия в прошлом).
При этом, точный момент окончания действия в прошлом может указываться, а может быть и опущен (но обязательно подразумевается из контекста).
He had washed the dirty plates — Он вымыл грязные тарелки (точное время не указано)
I had cooked dinner by 6 o’clock — Я приготовил ужин к 6 часам (точное время указано)
Точное время часто указывается при помощи предлога by, но может быть выражено и другим предшествующим действием.
They had eaten pizza when I came to their place — Они съели пиццу, когда я пришел к ним
Действие (прием пищи) закончилось к определенному моменту времени в прошлом (когда я пришел).
ВАЖНО: не путайте Past Perfect (прошедшее совершенное) и Past Simple (простое прошедшее).
Если что-то произошло в определенном времени в прошлом, мы используем Past Simple, особенно когда речь идет о нескольких последовательных действиях, выполняющихся друг за другом. Когда нам важно показать предшествование, «выйти» из последовательности и указать на то, что одно из действий совершилось раньше чем другое (другие) — нам необходим Past Perfect.
Сравните:
I learned Italian at school — Я учил итальянский язык в школе (Past Simple, человек больше не учится в школе)
I had learned Italian before I visited Milan — Я учил итальянский язык до того, как посетил Милан (Past Perfect используется для действие, которое завершилось до другого действия в прошлом)
Как образуется Past Perfect?
Конструкция времени Past Perfect образуется при помощи вспомогательного глагола had и третьей формы смыслового глагола (V3).
Вспомогательный глагол had употребляется с подлежащими всех времен и лиц (I / She / He / It / We / You / They)
Если смысловой глагол правильной формы — то его третья форма (V3) образуется при помощи окончания -ed.
Если смысловой глагол неправильный — то его третью форму (V3) берем из таблицы неправильных глаголов.
Например:
to ask → asked (спрашивать)
to open → opened (открывать)
to try → tried (пытаться)
to feel → felt (чувствовать)
to lose → lost (терять)
to sleep → slept (спать)
Утверждение
Чтобы составить утвердительное предложение — нужно добавить к подлежащему вспомогательный глагол had и третью форму смыслового глагола (V3)
I / She / He / It / We / You / They + had + V3
I had stopped the car — Я остановил машину
He had booked a single room — Он забронировал одноместный номер
We had frozen to death — Мы замерзли до смерти
She had finished writing letters by two o’clock — Она закончила писать письма к двум часам
had = ‘d
I had done = I’d done (Я закончил)
You had felt = You’d felt (Ты почувствовал)
Отрицание
В отрицательном предложении к вспомогательному глаголу had добавляется частица not, а затем уже следует третья форма глагола (V3).
I / She / He / It / We / You / They + had not + V3
I had not finished breakfast — Я не закончил завтракать
She had not washed her clothes — Она не постирала свою одежду
We had not seen the sunrise — Мы не видели рассвет
They had not met you before the 4th of July — Они не встречались с тобой до 4-го июля
had not = hadn’t
I had not done = I hadn’t done (Я не сделал)
You had not felt = You hadn’t felt (Ты не почувствовал)
Вопрос
Вопросительное предложение в Past Perfect образуется по следующей формуле: вспомогательный глагол had ставится в начало предложения перед подлежащим.
Had + I / She / He / It / We / You / They + V3
Had you opened the window? — Ты открыла окно?
Had he passed his exam? — Он сдал свой экзамен?
Had they come by 4 o’clock? — Они пришли к четырем часам?
Had the supermarket opened by that time? — Супермаркет уже открылся к тому времени?
Специальные вопросы образуются при помощи question words (вопросительных слов). Таких, как when (когда), what (что), where (где) и других. Далее идет такой же порядок слов, как и в обычном вопросе Past Perfect.
QW + had + I / She / He / It / We / You / They + V3
What had I done? — Что я сделал?
When had he booked the table? — Когда он забронировал столик?
Когда используется Past Perfect?
Чаще всего время Past Perfect употребляется в трех случаях:
- Действия, произошедшие до другого действия в прошлом
Joan had drunk a smoothie before going to work — Джоан выпила смузи перед тем, как отправиться на работу
He told you that he had met your brother — Он говорил тебе, что встретил твоего брата
- Действия, результат которых был виден в прошлом
I was upset. I had forgotten my bag in the car — Я был расстроен. Я забыл свою сумку в машине
My family was surprised to know I had passed all the exams successfully — Моя семья удивилась, узнав, что я сдал все экзамены успешно.
- Hardly…when и no sooner…than
Время Past Perfect используется в конструкциях hardly…when, no sooner…than и подобных. В русском языке мы бы сказали «едва я…», «как только я…», «не успел я…». В этом случае также говорится о каком-то действии перед другим действием в прошлом, но особенностью является именно построение предложения — обратный порядок слов.
Hardly had I sent the message when he came — Как только я отправил сообщение, так он пришел
No sooner had she come into the room than the telephone rang — Едва она вошла в комнату, как зазвонил телефон
Маркеры времени Past Perfect
Фразы, которые указывают на момент времени в прошлом помогут узнать, что перед вами время Past Perfect:
- before (до того, как)
- never before (никогда раньше)
- after (после; после того, как)
- no sooner…than / hardly…when (едва; как только)
- by that time (к тому времени)
- by three o’clock (к трем часам)
- by 9 pm (к девяти вечера)
- by evening (к вечеру)
- by morning (к утру)
- by that day (к тому дню)
- by the 6th of October (к шестому октября)
- by that age (к тому возрасту)
Со словами before и after можно использовать как время Past Perfect, так и Past Simple, потому что они сами выстраивают порядок действий в предложении.
We left after we had finished our work (Past Perfect) = We left after we finished our work (Past Simple) = Мы уехали после того, как закончили нашу работу
Оба варианта допустимы, не являются ошибкой и переводятся на русский язык без потери смысла.
Примеры предложений с Past Perfect
Утвердительные предложения:
I saw that everybody had already finished — Я увидел, что все уже закончили
Jim bought a new wallet, as he had lost his old one — Джим купил новый кошелек, так как потерял свой старый
Hardly had Kate left the bus, when the accident happened — Едва Кейт покинула автобус, как случилась авария
He had cooked dinner when they arrived — Он приготовил ужин, когда они приехали
Отрицательные предложения:
We hadn’t eaten anything before we went to bed — Мы не ели ничего перед тем, как лечь спать
Harry said that he hadn’t passed the exams yet — Гарри сказал, что он еще не сдал экзамены
I hadn’t opened the bottle of wine by that time — Я не открыл бутылку вина к тому времени
She had not worked before she graduated an university — Она не работала, до того как закончить университет
Вопросительные предложения:
Had the plane arrived by that time? — Самолет уже прибыл к тому времени?
How many times had she been married by that age? — Сколько раз она была замужем к тому возрасту?
Where had you gone before the party finished? — Куда ты ушел до того, как вечеринка закончилась?
виды, схемы вязания, фото, описание
Вязание сумок крючком всегда считалось сложным и кропотливым занятием. Такая работа своими руками была признана одним из самых распространенных видов рукоделия. Юные рукодельницы вдохновлялись красивыми фотографиями модных сумок из журналов и начинали сами создавать неповторимые шедевры.
Со временем вязаная сумка стала не просто аксессуаром, а способом самовыражения. Такой стильный и необычный предмет гардероба может много рассказать о своей хозяйке.
Как связать сумку крючком: схемы с описанием
Вязаная сумка крючком – это не просто очередная милая безделушка. Это настоящее искусство! Такой элегантный аксессуар можно связать абсолютно любой формы, цвета, использовать для украшения такие элементы, как: цветок (его тоже можно связать), атласный декор (ленты).
Самое интересное, что сумку можно сделать не только из обычной пряжи / ниток, но и легко выполнить из мусорных пакетов (мешок), из мотивов – квадратов, через плечо, сделав две вязаные ручки. Очень красиво смотрятся изделия из трикотажной пряжи. Кроме того, что они подойдут как для девочки, так и для женщины, они весьма неплохо смотрятся за счет своей необычной текстуры.
Сумки крючком с круглым дном
Сейчас мы научимся делать вязаные сумки крючком по схемам и описанием. Начнем с сумки, похожей на мешок, у которой круглое донышко и «ананасовые» стенки.
Дно изделия – С.Б.Н. до длины окружности в 44 см. это примерно 8 Р.: (номер ряда соответствует порядковому номеру)
- Первый ряд: 14 П.
- 28 П.
- 42 П.
- 56 П.
- 70 П.
- 84 П.
- 98 П.
- 112 П.
На этом шаге дно заканчиваем. Боковая часть: «ананасовым» узором по схеме. 8 горизонтальных раппортов (44 сантиметра). Провязываем 18 Р. вверх на высоту в 15 см. Верх сумки: 112 П. по схеме. Ручки 10 должны выйти около 10 сантиметров. Их нужно соединить вместе. Обвязать С.Б.Н.
На этом процесс завершен! Теперь можно сшить подкладку, если есть желание, но вполне можно обойтись и без нее!
Сумка-конверт крючком
Вязаные сумки бывают разного размера, поэтому не стоит полагать, что крючком получится выполнить только огромное пляжное изделие. Сейчас мы свяжем маленький аксессуар 15 на 15 сантиметров из коричневой нити + карамельный оттенок.
Задняя часть: 40 В.П. (кор. цвет) С.Б.Н. поворотные Р. Сделать 50 Р. + 2 Р. С.Б.Н. (в углах 2 С.Т. из 1 С.Т. предыдущего Р.). Аналогичным образом и перед сумки.
Каждая деталь обвязывается по периметру с трех сторон С.Б.Н. – 4 Р. (чередуя оттенки пряжи). Чтобы сделать красивый клапан для закрытия – 13 В.П. цепочка П.Р. (поворотные ряды) С.Б.Н. Всего проделать 25 Р. Клапан пришить к изделию.
Дальше следуют ручки коричневого цвета – цепочка В.П. 102 сантиметра. Сделать здесь два ряда: первый – С.С., второй – «рачьим шагом».
Вязание крючком сумки схемы и модели бесплатно
Вязание крючком сумок не обходится без схемы и описания, как и наша ежедневная жизнь не обходится без сумки. Просто невозможно представить себе современную женщину без нее. Там хранятся все нужные для девушки вещи, иногда даже и ненужные. Если Вы отправились на вечеринку – захватите с собой клатч, на природу на пикник подойдет сумка – сетка, в которой удобно переносить продукты питания. А для маленьких модниц – сумочки с забавными мордочками зверюшек: сова, львенок, котик.
Итак, приступим к красавице из мотивов – цветов из фиолетового, зеленого, белого и серого оттенков. Ручки в этом случае будут деревянные. Для всего изделия необходимо 28 мотивов по схеме 1 и 4 мотива по С/Х 2. При этом нужно чередовать цвета белым цветом 5 В.П. в кольцо, 12 С.Б.Н., 1 Р.: белый, 2, 3 Р.: фиолетовый, 4, 5, 6 – серый, 7, 8 – зеленый.
Периметр обвязать 2 Р. С.Б.Н. зеленой нитью. Мотивы сшить между собой по раскладке. Для ручек – 2 шлевки. Для одной из них – 10 В.П., 8 Р. С.Б.Н. Вставить ручки. На дно можно, при необходимости, простелить кусочек картона.
Сумки крючком из квадратных мотивов
Отличный выбор для начинающих — сумка крючком из квадратных мотивов. Рекомендуем выбрать для работы пряжу состава: хлопок 100%. Подходящие цвета для изделия: жёлтый, синий, белый, изумрудный, салатовый, оранжевый и малиновый. Крючок для работы №5. Размер около 36 * 26,5 сантиметров.
Самый главный узор – шестиугольник мотив, из которого создана вся будущая сумка. Способ его выполнения: кольцо из 6 С.Б.Н. (столбик без накида) закрыть С.С. Далее по С/Х 1. При помощи круговых Р. Сделать 1 раз с 1 по 7 К.Р. (после 2, 3, 4 и 6 Р. нитку поменять).
Чтобы сделать половину нашего шестиугольника, просто использовать схему 2. Когда первый ряд будет окончен – ряды делать в прямом и обратном направлениях. 1 – 7 Р. сделать, чередуя цвета нитки. Для того, чтобы сумка в конце концов могла получаться, понадобится 15 мотивов. Их нужно будет сшить вместе за заднюю стенку петель.
Обвязать все изделие 2 К.Р. при помощи С.Б.Н. Для этого шага мы выбрали изумрудную нитку. Ею же нужно пришить ручки. Это простое решение для начинающих рукодельниц, так как не нужно делать единое полотно – все части просто сшиваются по узору. Кстати, размер сумки можете выбирать сами. В зависимости от того, для чего предназначен аксессуар.
Пляжная сумка крючком
Самый популярный вариант для вязания — пляжная сумка. В такой удобно носить персональные вещи, крема, тунику и прочие принадлежности. Размер изделия выбирайте сами, добавляя или убирая ряды.
Вязаные сумки крючком: видео
Сумка крючком «сова»
Сумочка для маленькой девочки вяжется крючком по оригинальной схеме. Она представляет собой очень простой узор. «Сова» проста в исполнении. Необходимы красивые яркие нитки для вязания, чтобы узор выделялся.
Дно мы делаем по схеме ниже, само изделие при помощи С.С.Н., живот – С.Б.Н., обвязываем 1 С.Б.Н., 5 С.С.Н. в одно основание.
Глаза и нос в кольцо амигуруми – 6 С.Б.Н., 12 С.Б.Н. (по 2 С.Б.Н. в каждую П. первого Р.). Вяжем далее столько Р., сколько потребуется для красивого клюва. Можно для придания объема набить наполнителем.
Для крыльев: читать схему ромба, низ так же обвязать 1 С.Б.Н., 5 С.С.Н. в одно основание. Изделие по периметру – С.Б.Н. Для выполнения ручек – шнур «гусеничка».
Из ленты сделать ушки, не забудьте про молнию или заклепку! Хорошо провяжите все петли, чтобы узор был ровным.
Сумка крючком из трикотажной пряжи
Начнем вязать наше изделие с 8 В.П., собранных в цепочку, 1 С.Б.Н. в 4 В.П. Далее номера по порядку соответствуют номеру ряда вязания:
- 4 С.Б.Н. в каждую В.П. цепочки, В.П., С.Б.Н. в 1 В.П., 6 С.Б.Н. в каждую В.П. в обратном напр – ии. В.П. + С.Б.Н. в 6 В.П., В.П., С.С. 14 С.Б.Н. и 4 В.П.
- В каждую П. предыдущего Р. по С.Б.Н. Всего 18 С.Б.Н. Это и будет дном нашего изделия.
- 7 С.Б.Н., В.П., С.Б.Н., В.П., 8 С.Б.Н., В.П., С.Б.Н., В.П., С.Б.Н. Все С.Б.Н. в С.Б.Н. предыдущего Р. Закрываем с помощью С.С. (18 С.Б.Н., 4 В.П.).
- 8 С.Б.Н., В.П., С.Б.Н., В.П., 10 С.Б.Н., В.П., С.Б.Н., В.П. 2 С.Б.Н. Р. заканчиваем аналогично 3 Р. (22 С.Б.Н., 4 В.П.).
- 9 С.Б.Н., В.П., 2 С.Б.Н., В.П., 12 С.Б.Н., В.П., 2 С.Б.Н., В.П., 3 С.Б.Н. На углах 2 С.Б.Н. в один С.Б.Н. предыдущего Р. Закончить с помощью С.С. (28 С.Б.Н., 4 В.П.).
- 10 С.Б.Н., В.П., 3 С.Б.Н., В.П., 14 С.Б.Н., В.П., 3 С.Б.Н., В.П., 4 С.Б.Н. Вяжем С.Б.Н. в С.Б.Н. в В.П. предыдущего Р. На углах – 3 С.Б.Н., выполняем в 2 С.Б.Н. предыдущего Р., С.С. (34 С.Б.Н., 4 В.П.).
- 11 С.Б.Н, В.П., 4 С.Б.Н., В.П., 4 С.Б.Н., В.П., 16 С.Б.Н., В.П., 4 С.Б.Н., В.П., 5 С.Б.Н. Все С.Т. по аналогии, как в Р. выше. На углах по 4 С.Б.Н. в 3 С.Б.Н. предыдущего Р., С.С. (40 С.Б.Н., 4 В.П.).
- 12 С.Б.Н., В.П., 5 С.Б.Н., В.П., 18 С.Б.Н., В.П., 5 С.Б.Н., В.П., 6 С.Б.Н. На углах по 5 С.Б.Н. в 4 С.Б.Н. 7 Р., С.С. (46 С.Б.Н., 4 В.П.).
- Каждая П. предыдущего Р. С.Б.Н. (итого 50 С.Б.Н.).
- Каждая П. предыдущего Р. С.Б.Н. (итого 50 С.Б.Н.).
- Каждая П. предыдущего Р. С.Б.Н. (итого 50 С.Б.Н.).
- У.Б.: в углах по 2 С.Б.Н. вместе. (48 С.Б.Н.).
- Без У.Б.
- В 2 угла по 2 С.Б.Н. вместе (46 С.Б.Н.).
- Без У.Б. (46 С.Б.Н.). С каждой стороны над 7 С.Б.Н. в середине сделать13 В.П. – ручка.
- Каждый С.Б.Н. и каждую В.П. по С.Б.Н. Итого 58 С.Б.Н., С.С. Все!
Вяжем жаккардовую сумку крючком
В этом году особой популярностью пользуются сумки-мешки. Связать такое изделие можно с помощью крючка и правильно подобранных нитей. Схема выполнения работы представлена ниже, не отступайте от нее.
Поделись с друзьями!
Следи за нами в соц. сетях!Мягкое знакомство с моделью “Сумка слов”
Последнее обновление 7 августа 2019 г.
Модель набора слов – это способ представления текстовых данных при моделировании текста с помощью алгоритмов машинного обучения.
Модель набора слов проста для понимания и реализации и зарекомендовала себя с большим успехом в таких задачах, как языковое моделирование и классификация документов.
В этом руководстве вы познакомитесь с моделью набора слов для извлечения признаков при обработке естественного языка.
После прохождения этого руководства вы будете знать:
- Что такое модель «мешок слов» и зачем она нужна для представления текста.
- Как разработать модель набора документов для набора документов.
- Как использовать различные техники для подготовки словарного запаса и оценки слов.
Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для обработки естественного языка», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.
Приступим.
Мягкое знакомство с моделью «Сумка со словами»
Фотография сделана Do8y, некоторые права защищены.
Обзор учебного пособия
Это руководство разделено на 6 частей; их:
- Проблема с текстом
- Что такое мешок слов?
- Пример модели «Сумка со словами»
- Управление словарным запасом
- Подсчет слов
- Ограничения набора слов
Нужна помощь с глубоким обучением текстовых данных?
Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с кодом).
Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.
Начните БЕСПЛАТНЫЙ ускоренный курс прямо сейчас
Проблема с текстом
Проблема с моделированием текста заключается в том, что он беспорядочный, а такие методы, как алгоритмы машинного обучения, предпочитают четко определенные входные и выходные данные фиксированной длины.
Алгоритмы машинного обучения не могут работать напрямую с необработанным текстом; текст необходимо преобразовать в числа. В частности, векторы чисел.
При языковой обработке векторы x выводятся из текстовых данных, чтобы отразить различные лингвистические свойства текста.
– стр. 65, Методы нейронных сетей в обработке естественного языка, 2017.
Это называется извлечением признаков или кодированием признаков.
Популярный и простой метод извлечения признаков из текстовых данных называется моделью текста с набором слов.
Что такое мешок слов?
Модель набора слов, или сокращенно BoW, – это способ извлечения функций из текста для использования в моделировании, например, с алгоритмами машинного обучения.
Подход очень простой и гибкий, и его можно использовать множеством способов для извлечения функций из документов.
Пакет слов – это представление текста, которое описывает появление слов в документе. Он включает в себя две вещи:
- Словарь известных слов.
- Мера присутствия известных слов.
Это называется «мешок , » слов, потому что всякая информация о порядке или структуре слов в документе отбрасывается.Модель заботится только о том, встречаются ли известные слова в документе, а не где в документе.
Очень распространенной процедурой извлечения признаков для предложений и документов является метод словарного запаса (BOW). В этом подходе мы смотрим на гистограмму слов в тексте, то есть рассматриваем каждое количество слов как функцию.
– стр. 69, Методы нейронных сетей в обработке естественного языка, 2017.
Интуиция подсказывает, что документы похожи, если имеют одинаковое содержание.Кроме того, только по содержанию мы можем кое-что узнать о значении документа.
Пакет слов может быть таким простым или сложным, как вам нравится. Сложность возникает как при принятии решения о том, как составить словарь известных слов (или лексем), так и при оценке наличия известных слов.
Мы более подробно рассмотрим обе эти проблемы.
Пример модели «Сумка со словами»
Давайте сделаем «мешок слов» из бетона на рабочем примере.
Шаг 1. Сбор данных
Ниже приводится фрагмент первых нескольких строк текста из книги Чарльза Диккенса «Повесть о двух городах», взятых из проекта Гутенберг.
Это были лучшие времена,
это были худшие времена,
это был век мудрости,
это был век глупости,
Для этого небольшого примера давайте рассматривать каждую строку как отдельный «документ», а 4 строки – как весь наш корпус документов.
Шаг 2: Составьте словарь
Теперь мы можем составить список всех слов в нашем модельном словаре.
Уникальные слова (без учета регистра и знаков препинания):
- «оно»
- «было»
- «The»
- «лучший»
- «из»
- «раз»
- «худший»
- «возраст»
- «мудрость»
- «глупость»
Это словарь из 10 слов из корпуса, содержащего 24 слова.
Шаг 3. Создание векторов документов
Следующим шагом будет оценка слов в каждом документе.
Цель состоит в том, чтобы превратить каждый документ с произвольным текстом в вектор, который мы можем использовать в качестве ввода или вывода для модели машинного обучения.
Поскольку мы знаем, что в словаре есть 10 слов, мы можем использовать представление документа фиксированной длины, равное 10, с одной позицией в векторе для оценки каждого слова.
Самый простой метод оценки – отметить наличие слов как логическое значение, 0 – отсутствует, 1 – присутствует.
Используя произвольный порядок слов, перечисленных выше в нашем словаре, мы можем пройти по первому документу (« Это было лучшее из времен ») и преобразовать его в двоичный вектор.
Оценка документа будет выглядеть следующим образом:
- «оно» = 1
- «было» = 1
- «the» = 1
- «лучший» = 1
- «из» = 1
- «раз» = 1
- «худший» = 0
- «возраст» = 0
- «мудрость» = 0
- «глупость» = 0
В качестве двоичного вектора это выглядело бы следующим образом:
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0] |
Остальные три документа будут выглядеть следующим образом:
“это был худший из времен” = [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0] «это был век мудрости» = [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0] «это был век глупости» = [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1]
«это был худший из времен» = [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0] «это был век мудрости» = [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0] «это был век глупости» = [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1] |
Всякий порядок слов номинально отбрасывается, и у нас есть последовательный способ извлечения признаков из любого документа в нашем корпусе, готовый для использования при моделировании.
Новые документы, которые частично совпадают со словарем известных слов, но могут содержать слова за пределами словаря, по-прежнему могут кодироваться, при этом оценивается только вхождение известных слов, а неизвестные слова игнорируются.
Вы можете увидеть, как это может естественно масштабироваться для больших словарей и больших документов.
Управление словарным запасом
По мере увеличения размера словаря увеличивается и векторное представление документов.
В предыдущем примере длина вектора документа равна количеству известных слов.
Вы можете себе представить, что для очень большого корпуса, такого как тысячи книг, длина вектора может составлять тысячи или миллионы позиций. Кроме того, каждый документ может содержать очень мало известных слов в словаре.
В результате получается вектор с множеством нулевых оценок, называемый разреженным вектором или разреженным представлением.
Разреженные векторы требуют больше памяти и вычислительных ресурсов при моделировании, а большое количество позиций или измерений может сделать процесс моделирования очень сложным для традиционных алгоритмов.
Таким образом, существует необходимость уменьшить размер словарного запаса при использовании модели набора слов.
Существуют простые методы очистки текста, которые можно использовать в качестве первого шага, например:
- Игнорирующий футляр
- Игнорирование знаков препинания
- Игнорирование часто используемых слов, не содержащих много информации, называемых стоп-словами, например «а», «из» и т. Д.
- Исправление слов с ошибками.
- Сокращение слов до их основы (например, «играть» от «играть») с использованием алгоритмов выделения корней.
Более сложный подход – создать словарь сгруппированных слов. Это одновременно изменяет объем словарного запаса и позволяет сумке слов уловить немного больше смысла из документа.
В этом подходе каждое слово или жетон называется «грамм». Создание словаря пар из двух слов, в свою очередь, называется моделью биграмм. Опять же, моделируются только биграммы, которые появляются в корпусе, а не все возможные биграммы.
N-грамм – это последовательность слов из N-токенов: 2-грамм (чаще называемый биграммой) – это последовательность слов из двух слов, таких как «пожалуйста, переверни», «переверни» или «твое домашнее задание». , а 3-грамма (чаще называемая триграммой) – это последовательность слов из трех слов, например «пожалуйста, переверни свою» или «переверни свою домашнюю работу».
– стр. 85, Обработка речи и языка, 2009.
Например, биграммы в первой строке текста в предыдущем разделе: «Это были лучшие времена»:
- «было»
- «был»
- «лучший»
- «лучшее из»
- «времен»
Словарь, который затем отслеживает тройки слов, называется моделью триграммы, а общий подход называется моделью n-грамм, где n означает количество сгруппированных слов.
Часто простой подход с использованием биграмм лучше, чем модель набора слов весом 1 грамм для таких задач, как классификация документации.
Представление мешка биграмм намного мощнее, чем мешок слов, и во многих случаях его очень трудно превзойти.
– стр. 75, Методы нейронных сетей в обработке естественного языка, 2017.
Подсчет слов
После выбора словаря необходимо оценить вхождение слов в примерах документов.
В рассмотренном примере мы уже видели один очень простой подход к подсчету баллов: двоичный подсчет наличия или отсутствия слов.
Некоторые дополнительные простые методы оценки включают:
- Считает . Подсчитайте, сколько раз каждое слово встречается в документе.
- Частоты . Вычислите частоту появления каждого слова в документе из всех слов в документе.
Хеширование слов
Вы, возможно, помните из информатики, что хеш-функция – это часть математики, которая сопоставляет данные с набором чисел фиксированного размера.
Например, мы используем их в хэш-таблицах при программировании, где, возможно, имена преобразуются в числа для быстрого поиска.
Мы можем использовать хеш-представление известных слов в нашем словаре. Это решает проблему наличия очень большого словарного запаса для большого текстового корпуса, потому что мы можем выбрать размер хэш-пространства, который, в свою очередь, равен размеру векторного представления документа.
слов детерминированно хешируются по одному и тому же целочисленному индексу в целевом хэш-пространстве.Затем для оценки слова можно использовать двоичную оценку или счет.
Это называется «хеш-трюк » или «хеширование функции ».
Задача состоит в том, чтобы выбрать хэш-пространство, соответствующее выбранному размеру словаря, чтобы минимизировать вероятность коллизий и разреженности компромиссов.
TF-IDF
Проблема с оценкой частоты слов заключается в том, что в документе начинают преобладать очень часто встречающиеся слова (например, более высокие оценки), но они могут не содержать столько «информационного содержания» для модели, сколько более редкие, но, возможно, специфические для предметной области слова.
Один из подходов состоит в том, чтобы изменить частоту слов в зависимости от того, как часто они появляются во всех документах, так что баллы за часто встречающиеся слова, такие как «the», которые также часто встречаются во всех документах, сбрасываются.
Такой подход к скорингу называется Term Frequency – Inverse Document Frequency, или сокращенно TF-IDF, где:
- Частота термина : оценка частоты слова в текущем документе.
- Частота обратного документа : это оценка того, насколько редко слово встречается в документах.
Баллы представляют собой взвешивание, при котором не все слова одинаково важны или интересны.
В баллах выделяются отдельные слова (содержащие полезную информацию) в данном документе.
Таким образом, idf редкого термина будет высоким, тогда как idf частого термина, вероятно, будет низким.
– стр. 118, Введение в поиск информации, 2008 г.
Ограничения набора слов
Модель набора слов очень проста для понимания и реализации и предлагает большую гибкость для настройки ваших конкретных текстовых данных.
Он с большим успехом использовался в задачах прогнозирования, таких как языковое моделирование и классификация документации.
Тем не менее, он имеет некоторые недостатки, например:
- Словарь : Словарь требует тщательного проектирования, особенно для управления размером, что влияет на разреженность представлений документа.
- Разреженность : разреженные представления труднее моделировать как по вычислительным причинам (пространственная и временная сложность), так и по информационным причинам, когда модели должны использовать так мало информации в таком большом репрезентативном пространстве.
- Значение : при отказе от порядка слов игнорируется контекст и, в свою очередь, значение слов в документе (семантика). Контекст и значение могут многое предложить модели, что при моделировании можно было бы различить одни и те же слова, расположенные по-разному («это интересно» против «это интересно»), синонимы («старый велосипед» против «подержанный велосипед»). , и многое другое.
Дополнительная литература
Этот раздел предоставляет больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.
Статьи
Книги
Сводка
В этом руководстве вы открыли для себя модель набора слов для извлечения признаков с текстовыми данными.
В частности, вы выучили:
- Что такое «мешок слов» и зачем он нужен.
- Как работать с применением модели набора документов к коллекции документов.
- Какие приемы можно использовать для составления словарного запаса и оценки слов.
Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.
Разрабатывайте модели глубокого обучения для текстовых данных уже сегодня!
Создавайте собственные текстовые модели за считанные минуты
… всего несколькими строками кода Python
Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Глубокое обучение для обработки естественного языка
Он предоставляет самоучителей по таким темам, как:
Пакет слов, встраивание слов, языковые модели, создание титров, перевод текста и многое другое …
Наконец-то привнесите глубокое обучение в свои проекты обработки естественного языка
Пропустить академики.Только результаты.
Посмотрите, что внутри МодельМешка слов (BoW) в NLP
В этой статье мы собираемся обсудить технику текстового моделирования по обработке естественного языка, известную как модель Мешок слов . Всякий раз, когда мы применяем какой-либо алгоритм в НЛП, он работает с числами. Мы не можем напрямую передать наш текст в этот алгоритм. Следовательно, модель «Сумка слов» используется для предварительной обработки текста путем преобразования его в набор из слов , в котором ведется подсчет общего количества вхождений наиболее часто используемых слов.
Эту модель можно визуализировать с помощью таблицы, которая содержит количество слов, соответствующих самому слову.
Применение модели «Мешок слов»:
Давайте возьмем этот пример абзаца для нашей задачи:
Beans. Пока мы летели, я пытался объяснить кому-то, что это кукуруза. Это бобы. И они были очень впечатлены моими знаниями в области сельского хозяйства. Пожалуйста, оставьте это Амори еще раз за это выдающееся вступление. У меня здесь сегодня куча хороших друзей, включая человека, с которым я служил, который является одним из лучших сенаторов в стране, и нам повезло, что он, ваш сенатор, Дик Дурбин, находится здесь.Я также заметил здесь, кстати, бывшего губернатора Эдгара, которого я давно не видел, и почему-то он не постарел, как и я. Рад вас видеть, губернатор. Я хочу поблагодарить президента Киллина и всех сотрудников U of I System за то, что они дали мне возможность быть здесь сегодня. И для меня большая честь вручить мне Премию Пола Дугласа. Он тот, кто проложил путь столь выдающейся государственной службе здесь, в Иллинойсе. Теперь я хочу начать с обращения к слону в комнате.Я знаю, что люди до сих пор задаются вопросом, почему я не выступил на церемонии открытия.
Шаг № 1: Сначала мы предварительно обработаем данные, чтобы:
- Преобразовать текст в нижний регистр.
- Удалить все символы, не являющиеся словами.
- Убрать все знаки препинания.
|
Выход:
Предварительно обработанный текст
Вы можете дополнительно обработать текст, чтобы вам нужно.
Шаг № 2: Получение наиболее часто встречающихся слов в нашем тексте.
Мы применим следующие шаги для создания нашей модели.
|
Вывод:
Словарь словаря
В нашей модели всего 118 слов. Однако при обработке больших текстов количество слов может достигать миллионов.Нам не нужно использовать все эти слова. Следовательно, мы выбираем определенное количество наиболее часто используемых слов. Чтобы реализовать это, мы используем:
|
где 100 обозначает количество слов, которые мы хотим. Если наш текст большой, мы добавляем большее количество.
100 наиболее часто встречающихся слов
Шаг № 3: Построение модели «Мешок слов»
На этом шаге мы создаем вектор, который скажет нам, является ли слово в каждом предложении частым словом или нет. Если слово в предложении является частым словом, мы устанавливаем его как 1, иначе мы устанавливаем его как 0.
Это может быть реализовано с помощью следующего кода:
|
Выход:
BoW model
Обучение Распределенное представление текста с контролируемой схемой взвешивания для анализа тональности
Повторение вектора абзаца
В этом разделе мы вводим схемы взвешивания в нейронную модель мешка слов, вектор абзаца (PV).\ mathrm {context} \) представляет контекст целевого слова w . В PV контекст включает в себя как слова в локальном окне, так и текст, которому принадлежит целевое слово. Фактически, определение контекста - это главное различие между PV и word2vec. В word2vec контекст включает только окружающие слова. PV состоит из двух моделей: PV-DBOW и PV-DM. Кроме того, PV предоставляет два способа определения условной вероятности P (|) : отрицательная выборка (NS) и иерархический softmax (HS). {| t_ {i} |} _ {j = 1} \ left (\, \, \ mathrm {log} P (w_ {ij} | t_ {i}) + \ sum _ {- c \ le k \ le c, k \ ne 0} \ mathrm {log} P (w_ {ij} | w_ {i (j + k)}) \, \, \ right) \ end {align} $$
(2)
, где c обозначает размер окна.В первой части цели используется текст, содержащий целевое слово в качестве контекста. Вторая часть - это просто цель обычной модели встраивания слов, где слова в локальном окне используются в качестве контекста. Традиционная модель Paragraph Vector обрабатывает каждое слово в тексте одинаково. В этом смысле его можно рассматривать как нейронный аналог BOW, где каждая функция представлена необработанным количеством слов в тексте.
Очевидно, некоторые слова важнее. Основная идея нашей модели - сделать так, чтобы при встраивании текста больше внимания уделялось этим важным словам, а не нейтральным словам, которые не имеют большого значения для определения полярности текстов.{| t_ {i} |} _ {j = 1} \ left (\, \, \ mathrm {Weight} (w_ {ij}) \ mathrm {log} P (w_ {ij} | t_ {i}) + \ sum _ {- c \ le k \ le c, k \ ne 0} \ mathrm {log} P (w_ {ij} | w_ {i (j + k)}) \, \, \ right) \ end { выровнено} $$
(3)
где Вес (w) - вес, присвоенный слову w . Оптимизируя вышеупомянутую взвешенную цель, условные вероятности слов с большим весом будут иметь больше пропорций ко всей цели. С этой целью встраивание обученного текста может предсказывать важные слова с большей вероятностью, игнорируя несущественные.\ mathrm {context} _ {ij} = \ mathrm {Weight} (w_ {ij}) e (t_ {i}) + \ sum _ {- c \ le k \ le c, k \ ne 0} e (w_ {i (j + k)}) \ end {align} $$
(6)
Мы считаем, что последняя цель на практике работает немного лучше. В остальной части статьи мы используем взвешенную PV-DM для обозначения последней модели.
Понимание векторизации текста I. Как наличие набора слов уже показывает, что люди думают о вашем продукте
Знаете ли вы, что мы уже (почти) решили задачи анализа тональности до того, как нейронные сети стали повсеместными?
В нынешнюю эпоху обработки естественного языка (НЛП), которая все больше полагается на модели глубокого обучения, обеспечивающие потрясающую производительность, мы часто упускаем из виду важность простейших типов техник векторизации текста - пакета слов (BOW) и терминов с обратной частотой. частота документов (TF-IDF).Фактически, с помощью этих двух методов мы уже смогли предсказать тональность данного фрагмента текста с точностью более 80%. Другими словами, все, что мы делаем с современными моделями глубокого обучения, просто пытаемся выжать больше повышения производительности из этих проблем классификации. Почти все более сложные модели в той или иной степени основывались на концепциях BOW и TF-IDF. В этом сообщении блога мы попытаемся понять и реализовать BOW и TF-IDF с некоторой помощью конвейеров sklearn.
Почему именно Sklearn Pipelines?Вы можете подумать, что использование конвейеров - это чрезмерное излишество. Действительно, реализация конвейеров потребует широкого использования в объектно-ориентированном программировании (ООП), что потенциально может значительно затруднить отладку. Хотя на внедрение как BOW, так и TF-IDF у меня ушло две недели (с некоторыми ошибками, которые я допустил между ними, подробнее об этом в другом сообщении в блоге), это определенно стоит потраченного времени и усилий. Используя конвейеры sklearn, мы можем преобразовывать и обучать / прогнозировать необработанные данные за один вызов функции.Например, если мы хотим использовать векторизатор TF-IDF в sklearn и обучить модель логистической регрессии, нам просто нужно использовать следующие строки кода.
из sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
из sklearn.linear_model import LogisticRegression
из sentiment_analysis.models.model import StreamlinedModelformerllogistic =
transformer = CountVectorizer,
model_description = "logisitc regression model",
model = LogisticRegression,
)
TfidfVectorizer и LogisticRegression - это модульные объекты из sklearn, а StreamlinedModel - это объект, который мы реализуем.Как вы, вероятно, уже заметили, с этой структурой мы сможем легко поменять местами два вышеуказанных объекта с любыми преобразователями и моделями - эта структура сохранит универсальный интерфейс и упростит извлечение функций. Есть и другие действительно важные причины, по которым мы хотели бы строить модели таким образом, но это будет обсуждаться в другом сообщении блога.
Реализация
StreamlinedModel Чтобы реализовать класс StreamlinedModel , мы должны вспомнить, как используется большинство наших знакомых пакетов sklearn.Например,
logistic = LogisticRegression ()
logistic.fit (X_train, y_train)
logistic.predict (X_test)
Наша модель StreamlinedModel будет иметь такое же поведение, поэтому мы добавим те же .fit и .predict методов в классе. Другие полезные методы включают .predict_proba и .score . Эти методы могут быть просто оболочками для тех же методов в Sklearn BaseEstimator . Например, модель обучения конвейера может быть просто
. Затем мы можем создать метод класса с именем make_model_pipeline , который использует 4 параметра при создании экземпляра класса и создать объект конвейера sklearn.
Этот self.pipeline - это тот же объект, который мы можем назвать .fit и .predict и т. Д. Вот и все! Мы создали модель StreamlinedModel . Полная реализация приведена ниже.
Пакет слов Модель
Благодаря гибкости переключения трансформатора на любой трансформатор по нашему выбору, теперь мы можем использовать тот же интерфейс с нашими индивидуализированными трансформаторами BOW и TF-IDF. Для дифференциации мы будем называть наш индивидуальный трансформатор BOW WordFrequencyVectorizer .Та же модель StreamlinedModel может использоваться следующим образом:
из моделей .feature import WordFrequencyVectorizer
из sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sentiment_analysis. Streamlinedmodels.model sentiment_analysis. Linearlinemodels.model (
transformer_description = "Bag of Words",
transformer = WordFrequencyVectorizer,
model_description = "logisitc regression model",
model = LogisticRegression,
)
В этом сообщении блога мы сосредоточимся на реализации модели пакета слов и оставим TF-IDF для следующего.
Общая идея
Идея модели BOW очень проста. Мы хотели бы найти долю конкретных слов, которые являются сильными индикаторами положительных или отрицательных настроений. Например, отзыв, содержащий больше положительных слов, таких как «отлично», «фантастический», будет считаться более положительным, чем отзыв с такими словами, как «так себе». Поскольку все обзоры имеют разную длину, нам нужно будет дополнить каждый отзыв нулями для слов, которые не содержатся в обзоре. Например, если у нас есть следующие 3 отзыва,
Я люблю собак, я думаю, что у них очаровательные личности.
Я не люблю кошек
Мой любимый питомец - птица
Мы позволим каждому уникальному слову занять определенное место. Те слова, которых нет в обзоре, будут заполнены до 0, а слова, появившиеся более одного раза, будут увеличены до количества их появлений.
Векторизованные обзорыТеперь мы понимаем общую идею того, как работает модель BOW, пора посмотреть, как мы можем адаптировать эту идею к нашей задаче анализа настроений. Начнем с загрузки обзоров из нашего источника данных.
Обзоры нагрузки
Данные, которые мы будем использовать в этом проекте, - это обзоры многодоменного набора данных настроений Университета Джона Хопкинса. После того, как мы загрузим и разархивируем данные, мы увидим серию папок со следующей структурой.
/ reviews
| - / books
| --positive.review
| --negative.review
| - / dvd
| --positive.review
| --negative.review
| --electronics
| --positive.review
| --negative.review
| --kitchen _ & _ house_supplies
| --positive.review
| --negative.review
Мы хотели бы объединить все положительные / отрицательные отзывы вместе, чтобы нам не нужно было ссылаться на отдельные папки отдельно. Для достижения этой цели мы создадим класс с именем LoadReviews . Полная реализация этого класса показана ниже.
Поскольку обзоры хранятся в формате XML, нам придется использовать BeautifulSoup для разбора отзывов на текстовые строки. Фактические текстовые обзоры хранятся в теге review_text .При чтении текстовых обзоров мы также отфильтруем символы, которые не являются строками Unicode. Статический метод strip_non_printable выполняет такую задачу. Все обработанные отзывы будут сохранены в атрибуте класса отзывов . Как вы, вероятно, заметили, наша модель BOW будет работать только с отдельными токенами слов, а не с длинными строками, нам нужно будет предпринять дальнейшие действия, чтобы предварительно обработать обзоры в надлежащем векторизованном формате, который может быть использован нашим преобразователем BOW.
Предварительная обработка текста
Чтобы начать этап предварительной обработки, , мы сначала преобразуем формат длинной строки каждого обзора в токенизированную версию обзора, что можно легко выполнить, разделив строку пробелом . Например, строка «I love nlp» станет списком [«I», «love», «nlp»].
tokens = s.split ()
Использование split, вероятно, приведет к общему краевому случаю, когда к слову добавлены знаки препинания, но между ними нет пробела, например «привет».Чтобы это слово не трактовалось иначе, как «привет», мы удалим все знаки препинания и заменим их пробелами.
s = s.translate (str.maketrans (string.punctuation,
"" * len (string.punctuation)))
Многие слова, не содержащие четких указателей настроения, например, «Я» , «Они», «а», но все равно будут занимать ячейки . Мы приступим к удалению их из списка уникальных слов, чтобы они больше не занимали позицию.
токенов = [t для t в токенах
, если t не в стоп-словах.words ("english") + [""]]
Кроме того, , одни и те же слова в разных формах, например от «работа» до «работал», должны рассматриваться как одни и те же слова . Это потребовало бы от нас сокращения и лемматизации всех слов до их первоначальной формы, что можно было бы сделать с помощью инструмента определения слов NLTK.
tokens = [wordnet_lemmatizer.lemmatize (t) for t in tokens]
Наконец, мы также удалим слова длиной менее 2 символов, поскольку они, вероятно, несут очень мало смысла в настроении.
tokens = [t for t в токенах, если len (t)> 2]
Все эти шаги можно заключить в один служебный класс с именем WordTokenizer , реализованный следующим образом.
Теперь, когда все эти компоненты готовы, мы готовы реализовать модель BOW.
Реализация BOW
Поскольку модель будет использоваться в качестве преобразователя объектом StreamlinedModel , нам нужно будет следовать инструкциям конвейера sklearn для создания собственных преобразователей.Это означает, что объекты должны иметь метод .transform и .fit . Метод .fit позаботится о преобразованиях, которые сохранят их конкретные параметры от обучения и будут применять их во время прогнозов. В частности, в нашем случае список уникальных слов, содержащихся в наборе данных, будет подогнан во время обучения, но не повторно подогнан во время предсказания.
word_index_mapping будет свойством из объекта ReviewProcessor , который по сути является перечислением всех уникальных слов.Мы также установим последнюю позицию вектора как «unknown_word», в случае, если слово во время предсказания не входит в список уникальных слов.
Метод .transform используется для преобразования введенного необработанного текста в вектор частоты слов.
Метод get_word_frequency_vector проверяет и увеличивает значение соответствующего индекса в векторе в соответствии с предварительно вычисленным отображением word_to_index . Если введенный текст обзора содержит неизвестные слова, последний индекс word_frequency_vector будет увеличен.
Полная реализация преобразователя BOW показана ниже.
Теперь, когда мы реализовали BOW в качестве преобразователя, мы могли бы использовать модель StreamlinedModel для создания 4 различных версий моделей и сравнения характеристик.
Оценка производительности
Так же, как Stream LineledModel может использовать любой преобразователь, мы также можем использовать другую модель машинного обучения, заменив аргумент модель . Например, ранее мы использовали модель логистической регрессии, вызывая объект LogisticRegression , мы можем изменить его на модель lightGBM, как показано ниже
из моделей .особенность импорт WordFrequencyVectorizer
импорт lightgbm как lgb
из sentiment_analysis.models.model import StreamlinedModellgbm = StreamlinedModel (
transformer_description = "Сумка слов",
transformer_description = "Мешок слов",
преобразователь модели = WordFrecription model ",
model = lgb.LGBMClassifier,
)
Мы попробуем 4 разные модели и соберем их оценки AUC для прогнозов, чтобы построить гистограмму.
Использование модели логистической регрессии уже может дать нам оценку AUC 0,82.
МодельLightGBM также помогла нам повысить производительность до 0,888, что демонстрирует превосходную предсказательную силу древовидных моделей по сравнению с линейными моделями.
Наиболее интересные результаты получены из двух разных наивных байесовских моделей, которые дали совершенно разные результаты, , поскольку гауссовский наивный байесовский алгоритм показал себя намного хуже, чем полиномиальный наивный байесовский . Поскольку гауссовские наивные байесовские модели предназначены для работы с непрерывными переменными, а частота слов только дискретна, ожидается, что производительность будет ниже среднего.
Как вы, наверное, заметили, относительно простая полиномиальная наивная байесовская модель достигла сопоставимой производительности с довольно продвинутой моделью lightGBM в этой задаче анализа настроений. Итак, как наша модель приняла решение? Давайте посмотрим поближе.
Ошибочно классифицированные положительные / отрицательные отзывы
Поскольку существует несколько неправильно классифицированных обзоров, мы будем визуализировать только тот, который дал наибольшее расстояние от правильного ярлыка. Для этого отсортируем прогнозируемые вероятности, распечатаем первый / последний (в зависимости от метки)
# получим индексы неверно классифицированных обзоров
error_positive_inds = np.где ((y_test == 1)
& (y_pred! = y_test)) [0]
error_negative_inds = np.where ((y_test == 0)
& (y_pred! = y_test)) [0] # самый неправильный положительный отзыв
most_wrong_positive_index = неправильный_положительный_инд [
y_prob_lgbm [:, 1] [неправильный_положительный_индс] .argmax ()
] # самый неправильный отрицательный_индекс
most_wrong_negative_index = неправильный_отрицательный_инд [
y_prob_lgative_ind] [] самый неправильный положительный отзывОсновы Bag Of Words и TF-IDF | Прасун Сингх | Аналитика Vidhya
Эта статья познакомит вас с основными концепциями того, как машина проверяет, имеют ли два предложения одинаковое значение или нет.Он включает в себя некоторые основные концепции НЛП.
Обработка естественного языка ( NLP ) - это область информатики и искусственного интеллекта, связанная с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками, в частности, как программировать компьютеры для плодотворной обработки больших объемов данных на естественном языке .
Проще говоря, обработка естественного языка (NLP) - это способность компьютеров понимать человеческую речь в том виде, в каком она произносится. НЛП помогает анализировать, понимать и извлекать значение из человеческого языка разумным и полезным способом.
Проблема с моделированием текста заключается в том, что он беспорядочный, а такие методы, как алгоритмы машинного обучения, предпочитают четко определенные входные и выходные данные фиксированной длины.
Алгоритмы машинного обучения не могут работать напрямую с необработанным текстом; текст необходимо преобразовать в числа. В частности, векторы чисел.
Концепция: аналогичный текст должен приводить к более близкому вектору.
«При языковой обработке векторы x выводятся из текстовых данных, чтобы отразить различные лингвистические свойства текста.”
Популярные и простые методы выделения признаков с текстовыми данными, которые используются в настоящее время:
- Пакет слов
- TF-IDF
- Word2Vec
Модель набора слов представляет собой упрощение представления, используемого при обработке естественного языка и поиске информации (IR). В этой модели текст (например, предложение или документ) представлен как мешок (мультимножество) его слов без учета грамматики и даже порядка слов, но с сохранением множественности.
Модель набора слов обычно используется в методах классификации документов, где (частота) появления каждого слова используется как признак для обучения классификатора.
Модель набора слов проста для понимания и реализации, и она добилась большого успеха в таких задачах, как языковое моделирование и классификация документов.
Он включает в себя две вещи:
- Словарь известных слов: Этот шаг вращается вокруг создания корпуса документа, который состоит из всех уникальных слов во всем тексте, присутствующем в предоставленных данных.Это что-то вроде словаря, где каждый индекс будет соответствовать одному слову, а каждое слово - отдельное измерение.
Пример: если нам дано 4 отзыва на итальянское блюдо из макарон.
Отзыв 1: Эта паста очень вкусная и недорогая.
Отзыв 2: Эта паста невкусная и недорогая.
Отзыв 3: Эта паста вкусная и дешевая.
Отзыв 4: Макароны вкусные и макаронные изделия вкусные.
Теперь, если мы посчитаем количество уникальных слов во всех четырех обзорах, мы получим в общей сложности 12 уникальных слов.Ниже приведены 12 уникальных слов:
- «Эта паста
- »
- означает «
- » очень »
- « вкусно »
- и«
- »доступно»
- , а не «
- ». «вкусно»
- «дешево»
- «на вкус»
- «хорошо»
2. Мера присутствия известных слов: Теперь, если мы возьмем первый обзор и построим подсчет каждого слова ниже таблица, которая у нас будет, где строка 1 соответствует индексу уникальных слов, а строка 2 соответствует количеству раз, когда слово встречается в обзоре.(Здесь обзор 1)
Мы создадим разреженный вектор d-уникальных слов и для каждого документа (обзора) мы заполним его столько раз, сколько раз соответствующее слово встречается в документе.
Обзор 4: Макаронные изделия вкусные и макаронные изделия вкусные.
Например, в обзоре 4 «макароны» имеют счет 2, тогда как в обзоре 1 - 2.
После преобразования обзоров в такие векторы мы можем сравнивать разные предложения и вычислять евклидово расстояние между ними, чтобы проверить, есть ли два предложения похожи или нет.Если бы не было общих слов, расстояние было бы намного больше, и наоборот.
BOW не очень хорошо работает, когда есть небольшие изменения в терминологии, которую мы используем, поскольку здесь у нас есть предложения с аналогичным значением, но только с разными словами.
В результате получается вектор с множеством нулевых оценок, называемый разреженным вектором или разреженным представлением.
Разреженные векторы требуют больше памяти и вычислительных ресурсов при моделировании, а большое количество позиций или измерений может сделать процесс моделирования очень сложным для традиционных алгоритмов.
Таким образом, при использовании модели набора слов возникает необходимость уменьшить размер словарного запаса.
Существуют простые методы очистки текста , которые можно использовать в качестве первого шага, например:
· Игнорирование регистра
· Игнорирование знаков препинания
· Игнорирование часто встречающихся слов, не содержащих много информации, называемой стоп-словами, например «а», «из» и т. д.
· Исправление слов с ошибками.
· Сокращение слов до их основы (например, «играть» от «играть») с использованием алгоритмов выделения корней.
Более сложный подход - создать словарь сгруппированных слов. Это изменяет как объем словарного запаса, так и позволяет сумке слов уловить немного больше смысла из документа.
В этом подходе каждое слово или токен называется « грамм ». Создание словаря пар из двух слов, в свою очередь, называется моделью биграммы .Опять же, моделируются только биграммы, которые появляются в корпусе, а не все возможные биграммы.
N-грамма - это последовательность слов с N-символами: 2-грамма (чаще называемая биграммой) - это последовательность слов, состоящая из двух слов, таких как «пожалуйста, переверни», «переверни» или «твой домашнее задание », а 3-граммовая (чаще называемая триграммой) представляет собой последовательность слов из трех слов, таких как« пожалуйста, переверни свою »или« переверни свою домашнюю работу ».
Код для BOW:
Мешок слов в изображении Аннотация: Обзор
Системы поиска изображений на основе содержимого (CBIR) требуют, чтобы пользователи запрашивали изображения по их низкоуровневому визуальному содержанию; это не только затрудняет формулирование запросов пользователями, но также может привести к неудовлетворительным результатам поиска.Для этого была предложена аннотация изображения. Цель аннотации изображений - автоматически назначать изображениям ключевые слова, чтобы пользователи, выполняющие поиск изображений, могли запрашивать изображения по ключевым словам. Аннотации изображений можно рассматривать как проблему классификации изображений: изображения представлены некоторыми низкоуровневыми функциями, а некоторые методы контролируемого обучения используются для изучения сопоставления между низкоуровневыми функциями и высокоуровневыми концепциями (т. Е. Метками классов). Один из наиболее широко используемых методов представления признаков - это набор слов (BW).В этой статье рассматриваются связанные работы, основанные на вопросах улучшения и / или применения BoW для аннотации изображений. Более того, многие недавние работы (с 2006 по 2012 год) сравниваются с точки зрения методологии генерации функций BoW и экспериментального дизайна. Кроме того, обсуждаются несколько различных вопросов использования BoW, и обсуждаются некоторые важные вопросы для будущих исследований.
1. Введение
Достижения в компьютерных и мультимедийных технологиях позволяют производить цифровые изображения и большие репозитории для хранения изображений с небольшими затратами.Это привело к быстрому увеличению размеров коллекций изображений, включая электронные библиотеки, медицинские изображения, искусство и музеи, журналистику, рекламу, домашние фотоархивы и т. Д. В результате необходимо разработать системы поиска изображений, которые могут работать в большом масштабе. Основная цель - создавать, управлять и запрашивать базы данных изображений эффективным и действенным, то есть точным образом.
Поиск изображений на основе содержимого (CBIR), который был предложен в начале 1990-х годов, представляет собой метод автоматической индексации изображений путем извлечения их (низкоуровневых) визуальных характеристик, таких как цвет, текстура и форма, а также извлечение images основано исключительно на индексированных характеристиках изображения [1–3].Следовательно, предполагается, что релевантные изображения могут быть извлечены путем вычисления сходства между низкоуровневым содержимым изображения посредством просмотра, навигации, запроса по примеру и так далее. Как правило, изображения представлены в виде точек в многомерном пространстве признаков. Затем используется метрика для измерения сходства или несходства между изображениями в этом пространстве. Таким образом, изображения, близкие к запросу, похожи на запрос и извлекаются. Хотя CBIR представила автоматическое извлечение и индексацию признаков изображения, она не преодолевает так называемый семантический пробел, описанный ниже.
Семантический разрыв - это разрыв между извлеченными и проиндексированными компьютерами низкоуровневыми функциями и высокоуровневыми концепциями (или семантикой) пользовательских запросов. То есть автоматизированные системы CBIR не могут быть легко согласованы с запросами пользователей. Обозначение сходства в сознании пользователя обычно основано на абстракциях высокого уровня, таких как действия, сущности / объекты, события или некоторые вызванные эмоции, среди прочего. Следовательно, поиск по сходству с использованием низкоуровневых функций, таких как цвет или форма, не будет очень эффективным.Другими словами, человеческие суждения о сходстве не подчиняются требованиям метрики сходства, используемой в системах CBIR. Кроме того, обычные пользователи обычно сталкиваются с трудностями при поиске или запросе изображений, напрямую используя функции цвета, текстуры и / или формы. Обычно они предпочитают текстовые запросы или запросы на основе ключевых слов, поскольку они проще и интуитивно понятны для представления своих информационных потребностей [4–6]. Однако очень сложно сделать компьютеры способными понимать или извлекать высокоуровневые концепции из изображений, как это делают люди.
Следовательно, проблема семантического разрыва была решена с помощью автоматической аннотации изображений. При автоматической аннотации изображений компьютеры могут узнать, какие низкоуровневые функции соответствуют каким высокоуровневым концепциям. В частности, цель аннотации изображений состоит в том, чтобы заставить компьютеры извлекать значения из низкоуровневых функций посредством процесса обучения, основанного на заданном наборе обучающих данных, который включает пары низкоуровневых функций и их соответствующие концепции. Затем компьютеры могут автоматически назначать заученные ключевые слова изображениям.Для обзора аннотации изображений, пожалуйста, обратитесь к Tsai and Hung [7], Hanbury [8] и Zhang et al. [9].
Аннотации к изображениям можно определить как процесс автоматического присвоения ключевых слов изображениям. Его можно рассматривать как автоматическую классификацию изображений путем пометки изображений в один из ряда предопределенных классов или категорий, где классам присвоены ключевые слова или метки, которые могут описывать концептуальное содержание изображений в этом классе. Следовательно, проблему аннотации изображений можно рассматривать как классификацию или категоризацию изображений.
Более конкретно, классификация изображений может быть разделена на категоризацию объектов [10] и классификацию сцен. Например, категоризация объектов фокусируется на классификации изображений по «конкретным» категориям, таким как «агат», «автомобиль», «собака» и т. Д. С другой стороны, классификацию сцены можно рассматривать как аннотацию изображения на основе абстрактных ключевых слов [11, 12], где категории сцен такие как «гавань», «здание» и «закат», которые можно рассматривать как совокупность множества физические или юридические объекты как единое целое.Разница между распознаванием / категоризацией объектов и классификацией сцены была определена Quelhas et al. [13].
Однако эффективность аннотации изображений сильно зависит от представления элементов изображения. Недавно Sivic впервые применила модель пакета слов (BoW) или пакета визуальных слов, хорошо известного и популярного метода представления признаков для представления документов при поиске информации. и Зиссерман [14]. Более того, BoW в целом показал многообещающую производительность для задач аннотирования и поиска изображений [15–22].
Функция BoW обычно основана на токенизации функций, основанных на ключевых точках, например, масштабно-инвариантном преобразовании функций (SIFT) [23], для создания словаря визуальных слов (или кодовой книги). Затем вектор визуального слова изображения содержит информацию о наличии или отсутствии каждого визуального слова в изображении, например, количество ключевых точек в соответствующем кластере, то есть визуальное слово.
С 2003 года BoW широко используется для аннотации изображений, но пока еще не проводился какой-либо всеобъемлющий обзор этой темы.Поэтому целью данной статьи является обзор работы по использованию BoW для аннотации изображений с 2006 по 2012 гг.
Остальная часть этой статьи организована следующим образом. Раздел 2 описывает процесс извлечения функции BoW для представления и аннотации изображений. В разделе 3 обсуждаются некоторые важные дополнительные исследования BoW, включая улучшение BoW как такового и его применение к другим связанным исследовательским задачам. В разделе 4 представлены некоторые сравнения связанных работ с точки зрения методологии построения функции BoW, включая метод обнаружения, алгоритм кластеризации, количество визуальных слов и т. Д., А также экспериментальную установку, включая используемые наборы данных, количество категории объектов или сцен и т. д.Наконец, раздел 5 завершает статью.
2. Представление пакета слов
Методология пакета слов (BoW) была впервые предложена в задаче области поиска текста для анализа текстовых документов, а затем была адаптирована для приложений компьютерного зрения [24]. Для анализа изображения в модели BoW используется визуальный аналог слова, который основан на процессе векторного квантования путем кластеризации низкоуровневых визуальных характеристик локальных областей или точек, таких как цвет, текстура и т. Д.
Извлечение функции BoW из изображений включает следующие шаги: (i) автоматическое обнаружение регионов / точек интереса, (ii) вычисление локальных дескрипторов по этим регионам / точкам, (iii) квантование дескрипторов в слова для формирования визуального словаря. и (iv) найти вхождения в изображении каждого конкретного слова в словаре для построения признака BoW (или гистограммы частот слов) [24]. Рисунок 1 описывает эти четыре шага для извлечения функции BoW из изображений.
Модель BoW можно определить следующим образом. Учитывая набор обучающих данных, содержащий изображения, представленные, и, где извлеченные визуальные особенности, определенный алгоритм неконтролируемого обучения, такой как -means, используется для группировки на основе фиксированного количества визуальных слов (или категорий), представленных, и, где - номер кластера. Затем мы можем суммировать данные в таблице совпадений подсчетов, где обозначает, как часто слово встречается на изображении.
2.1. Обнаружение точек интереса
Первым шагом методологии BoW является обнаружение регионов или точек местного интереса. Для выделения точек интереса (или ключевых точек) они вычисляются в заранее определенных местоположениях и масштабах. Несколько хорошо известных детекторов областей, которые были описаны в литературе, обсуждаются ниже [25, 26]. (I) Области Харриса-Лапласа обнаруживаются с помощью масштабно адаптированной функции Харриса и выбираются в масштабном пространстве с помощью лапласиана-функции. Гауссов оператор. Харрис-Лаплас обнаруживает угловые структуры.(ii) Области DoG локализованы в локальных максимумах разности Гаусса в масштабном пространстве. Этот детектор подходит для поиска каплевидных структур. Кроме того, ранее было показано, что точечный детектор DoG работает хорошо, а также он быстрее и компактнее (меньше характерных точек на изображение), чем другие детекторы. (Iii) области Гессе-Лапласа локализованы в пространстве в локальных максимумах детерминант Гессе и масштаб в локальных максимумах лапласиана-гауссова. (iv) Выявленные области обнаруживаются в масштабном пространстве в локальных максимумах энтропии.Энтропия гистограмм интенсивности пикселей измеряется для круглых областей различных размеров в каждой позиции изображения. (V) Максимально стабильные экстремальные области (MSER) - это компоненты связанных пикселей в пороговом изображении. Алгоритм сегментации, подобный водоразделу, применяется к интенсивности изображения и границам сегментов, которые стабильны в широком диапазоне пороговых значений, определяющих область.
В Mikolajczyk et al. [27] они сравнивают шесть типов хорошо известных детекторов, которые являются детекторами, основанными на аффинной нормализации вокруг точек Харриса и Гессе, MSER, детектором краевых областей, детектором, основанным на экстремумах интенсивности, и детектором выступающих областей.Они пришли к выводу, что детектор Гессе-Аффинный работает лучше всего.
С другой стороны, согласно Хёрстеру и Линхарту [21], точки интереса могут быть обнаружены с помощью разреженного или плотного подхода. Для разреженных объектов точки интереса обнаруживаются на локальных экстремумах разности гауссовой пирамиды [23]. Положение и масштаб автоматически назначаются каждой точке, и, таким образом, извлеченные области инвариантны к этим свойствам. С другой стороны, для плотных объектов точки интереса определяются в точках сетки с равномерной выборкой.Затем векторы признаков вычисляются на основе трех разных размеров окрестностей, то есть в разных масштабах, вокруг каждой точки интереса.
Некоторые авторы считают, что очень точная сегментация изображения не требуется для задачи классификации сцены [28], а некоторые исследования показали, что грубая сегментация очень подходит для распознавания сцены. В частности, Bosch et al. [29] сравнивают четыре плотных дескриптора с широко используемым разреженным дескриптором (то есть детектором Харриса) [14, 15] и показывают, что лучшие результаты получаются с плотными дескрипторами.Это связано с тем, что имеется больше информации об изображениях сцены, и интуитивно понятно, что плотное описание изображения необходимо для захвата однородных областей, таких как небо, спокойная вода или дорожное покрытие, во многих естественных сценах. Точно так же Джури и Триггс [30] показывают, что выборка множества участков на регулярной плотной сетке (или фиксированном количестве участков) превосходит использование точек интереса. Кроме того, Fei-Fei и Perona [31], а также Bosch et al. [29] показывают, что плотные дескрипторы превосходят разреженные.
2.2. Локальные дескрипторы
В большинстве исследований извлекаются отдельные локальные дескрипторы, в которых дескриптор масштабно-инвариантного преобразования признаков (SIFT) извлекается наиболее широко [23]. Он сочетает в себе масштабно-инвариантный детектор области и дескриптор, основанный на распределении градиента в обнаруженных областях. Дескриптор представлен трехмерной гистограммой местоположений и ориентаций градиента. Размерность дескриптора SIFT равна 128.
Чтобы уменьшить размерность дескриптора SIFT, которая обычно составляет 128 измерений на ключевую точку, можно использовать анализ главных компонентов (PCA) для повышения точности поиска изображений и более быстрого сопоставления [32] .В частности, Uijlings et al. [33] показывают, что производительность поиска может быть увеличена за счет использования PCA для удаления избыточности в измерениях.
SIFT оказался наиболее эффективным [13, 25, 34, 35]. В частности, Миколайчик и Шмид [34] сравнили 10 различных дескрипторов, извлеченных детектором Harris-Affine, а именно: SIFT, гистограммы положения и ориентации градиента (GLOH) (т.е. расширение SIFT), контекст формы, PCA-SIFT, спиновые изображения. , управляемые фильтры, дифференциальные инварианты, комплексные фильтры, инварианты моментов и взаимная корреляция дискретных значений пикселей.Они показывают, что дескрипторы на основе SIFT работают лучше всего.
Кроме того, Quelhas et al. [13] подтверждают на практике, что DoG + SIFT представляет собой разумный выбор. Очень немногие рассматривают извлечение разных дескрипторов. Например, Ли и др. [36] объединяют или объединяют дескриптор SIFT и конкатенацию гистограммы HSV на основе блоков и blob и локальных двоичных шаблонов для генерации BoW.
2.3. Генерация визуального слова / векторное квантование
Когда ключевые точки обнаружены и их особенности извлечены, например, с помощью дескриптора SIFT, последний шаг извлечения свойства BoW из изображений основан на векторном квантовании.Как правило, для этой задачи используется алгоритм кластеризации -средний, и количество сгенерированных визуальных слов зависит от количества кластеров (т. Е.). Jiang et al. [17] провели всестороннее исследование вариантов представления BoW, включая размер словаря, схему взвешивания, например двоичную, частоту термина (TF) и частоту термина с обратной частотой документа (TF-IDF), удаление стоп-слова, выбор функций, и т. д. для аннотаций к видео и изображениям.
Чтобы генерировать визуальные слова, многие исследования сосредоточены на сборе пространственной информации, чтобы улучшить ограничения традиционной модели BoW, такие как Yang et al.[37], Zhang et al. [38], Chen et al. [39], С. Ким и Д. Ким [40], Лу и Ип [41], Лу и Ип [42], Уиджлингс и др. [43], Цао и Фей-Фей [44], Филбин и др. [45], Wu et al. [46], Агарвал и Триггс [47], Лазебник и др. [48], Маршалек и Шмид [49], а также Монай и др. [50], в котором сопоставление пространственных пирамид, введенное Lazebnik et al. [48] широко сравнивали как одну из базовых.
Однако Van de Sande et al. [51] показали, что серьезным недостатком модели набора слов является ее высокая стоимость вычислений на этапе квантования.Другими словами, самая дорогая часть современной настройки модели набора слов - это этап векторного квантования, то есть нахождение ближайшего кластера для каждой точки данных в алгоритме -средних.
Uijlings et al. [33] сравните -средние и случайные леса для задачи присвоения слов с точки зрения вычислительной эффективности. Используя разные дескрипторы с разным размером сетки, случайные леса работают значительно быстрее, чем -средний. Кроме того, использование случайных лесов для генерации BoW может обеспечить немного лучшую среднюю среднюю точность (MAP), чем -means.Они также рекомендуют два конвейера BoW, когда основное внимание уделяется точности и скорости соответственно.
В своей основополагающей работе Philbin et al. В [45] приближенные средние, иерархические средние и (точные) средние сравниваются с точки зрения производительности точности и вычислительных затрат, где приблизительные средние работают лучше всего. (См. Раздел 4.3 для дальнейшего обсуждения).
Chum et al. [52] отмечают, что обнаружение признаков и квантование являются зашумленными процессами, и это может привести к изменению конкретных визуальных слов, которые появляются на разных изображениях одного и того же объекта, что приводит к пропущенным результатам.
2.4. Модели обучения
После того, как функция BoW извлечена из изображений, она вводится в классификатор для обучения или тестирования. Помимо построения дискриминационных моделей в качестве классификаторов для аннотации изображений, некоторые байесовские текстовые модели с помощью скрытого семантического анализа [53], такие как вероятностный латентно-семантический анализ (pLSA) [54] и латентный анализ Дирихле (LDA) [55], могут быть адаптированы для моделирования категории объектов и сцен.
2.4.1. Дискриминационные модели
Построение дискриминационных моделей для аннотации изображений основано на принципе контролируемого машинного обучения для распознавания образов.Обучение с учителем можно рассматривать как обучение на примерах или обучение с учителем [56]. Учитель знает среду, которая представлена набором примеров ввода-вывода. Для классификации неизвестных паттернов для каждого класса доступно определенное количество обучающих выборок, которые используются для обучения классификатора [57].
Задача обучения состоит в том, чтобы вычислить классификатор или модель, которая аппроксимирует отображение между примерами ввода-вывода и правильно маркирует обучающий набор с некоторым уровнем точности.Это можно назвать этапом обучения или этапом поколения модели . После того, как модель сгенерирована или обучена, она может классифицировать неизвестный экземпляр по одной из меток изученного класса в обучающем наборе. В частности, классификатор вычисляет сходство всех обученных классов и назначает немаркированный экземпляр классу с наивысшей мерой сходства. В частности, наиболее широко разработанный классификатор основан на опорных векторных машинах (SVM) [58].
2.4.2. Генеративные модели
При анализе текста pLSA и LDA используются для обнаружения тем в документе с использованием представления документа BoW. Для аннотации изображений документы и обнаруженные темы рассматриваются как категории изображений и объектов соответственно. Поэтому изображение, содержащее экземпляры нескольких объектов, моделируется как смесь тем. Это распределение тем по изображениям используется для классификации изображения как принадлежащего определенной сцене. Например, если изображение содержит «воду с волнами», «небо с облаками» и «песок», оно будет отнесено к классу сцены «побережье» [24].
Следуя предыдущему определению BoW, в pLSA существует модель скрытых переменных для данных взаимодействия, которая связывает ненаблюдаемую переменную класса с каждым наблюдением. Совместная вероятностная модель определяется смесью: где - тематические распределения, и каждое изображение моделируется как смесь тем,.
С другой стороны, LDA рассматривает полиномиальные веса по темам как скрытые случайные величины. В частности, модель pLSA расширяется путем выборки этих весов из распределения Дирихле.Это расширение позволяет модели назначать вероятности данным за пределами обучающего корпуса и использует меньше параметров, что может уменьшить проблему переобучения.
Цель LDA - максимизировать следующую вероятность: где и - полиномиальные параметры по темам и словам соответственно, а и - распределения Дирихле, параметризованные гиперпараметрами и.
Bosch et al. [24] сравнивают BoW + pLSA с различными подходами к семантическому моделированию, такими как традиционное глобальное представление признаков, блочное представление признаков [59] с классификатором ближайшего соседа.Они показывают, что BoW + pLSA работает лучше всего. В частности, гистограмма HIS + матрицы совпадения + гистограмма направления краев используются в качестве дескрипторов изображения.
Однако интересно, что Лу и Ип [41] и Келхас и др. [60] показывают, что pLSA не работает лучше, чем BoW + SVM по набору данных Corel, где первый использует функции текстуры HSV и Gabor на основе блокировки, а второй использует функции SIFT на основе ключевых точек.
3. Расширения BoW
В этом разделе дается обзор литературы по использованию BoW для решения некоторых связанных проблем.Они разделены на пять категорий, а именно: представление признаков, векторное квантование, построение визуального словаря, сегментация изображений и другие.
3.1. Представление объекта
Поскольку точность аннотации сильно зависит от представления объекта, использование различных дескрипторов области / точки и / или представления объекта BoW обеспечит разные уровни дискриминирующей способности аннотации. Например, Миколайчик и Шмид [34] сравнивают 10 различных локальных дескрипторов для распознавания объектов.Jiang et al. [17] исследуют точность классификации признаков BoW, используя различное количество визуальных слов и различные схемы взвешивания.
Из-за недостатков, заключающихся в том, что векторное квантование может снизить различительную способность изображений, а методология BoW игнорирует геометрические отношения между визуальными словами, Zhong et al. [61] представляют новую схему, в которой функции SIFT объединены в локальные группы. Эти объединенные функции воспроизводимы и обладают гораздо большей разборчивостью, чем отдельная функция SIFT.Другими словами, объединенная функция обеспечивает гибкое представление, которое позволяет нам частично сопоставить две группы функций SIFT.
С другой стороны, поскольку элемент изображения обычно несет смешанную информацию обо всем изображении, которое может содержать несколько объектов и фон, точность аннотации может ухудшаться из-за таких зашумленных (или разбавленных) представлений элементов. Chen et al. [62] предлагают новое представление функции - псевдообъекты. Он основан на подмножестве ближайших характерных точек с собственным вектором признаков для представления локальной области для приближенных объектов-кандидатов на изображениях.
Гелер и Новозин [63] фокусируются на комбинации функций, которая заключается в объединении нескольких дополнительных функций на основе различных аспектов, таких как форма, цвет или текстура. Они изучают несколько моделей, направленных на изучение правильного взвешивания различных функций на основе данных обучения. Они дают представление о том, когда можно ожидать, что комбинированные методы будут работать, и как можно наиболее эффективно использовать преимущества дополнительных функций.
Цинь и Юнг [64] используют локализованное обучение с максимальным запасом для объединения различных типов функций во время моделирования BoW.В частности, интересующая область описывается линейной комбинацией доминирующего признака и других признаков, извлеченных из каждого фрагмента в разных масштабах, соответственно. Затем выполняется кластеризация доминирующих признаков для создания контекстных визуальных слов, и каждое изображение в обучающем наборе оценивается по кодовой книге с использованием локализованного метода обучения с максимальным запасом для объединения других функций, чтобы выбрать список контекстных визуальных слов, которые лучше всего представляет собой участки изображения.
Поскольку существует связь между композицией фотографии и ее объектом, похожие объекты обычно фотографируются в одном стиле. Ван Гемерт [65] использует предположение, что изображения в пределах категории имеют одинаковый стиль, такой как красочность, освещение, глубина резкости, точки обзора и заметность. Они используют фотографический стиль для классификации изображений на уровне категорий. В частности, там, где пространственная пирамида группирует объекты пространственно [48], они фокусируются на более общей группировке объектов, включая эти атрибуты фотографического стиля.
В Расивасиа и Васконселос [66] они вводят промежуточное пространство, основанное на низкоразмерном семантическом «тематическом» представлении изображения, которое изучается при слабом контроле из случайных аннотаций изображений. Каждая тема индуцирует плотность вероятности в пространстве низкоуровневых функций, а изображения представлены как векторы апостериорных вероятностей темы.
3.2. Векторное квантование
Чтобы уменьшить шум квантования, Jégou et al. [67] создают короткие коды, используя квантование.Цель состоит в том, чтобы оценить расстояния с использованием расстояний от вектора до центроида, то есть вектор запроса не квантуется, коды присваиваются только векторам базы данных. Другими словами, пространство признаков разбивается на декартово произведение подпространств малой размерности, а затем каждое подпространство квантуется отдельно. В частности, вектор представлен коротким кодом, составленным из его индексов квантования подпространства.
Поскольку резкое квантование в дискретные ячейки действительно вызывает некоторое наложение спектров, Агарвал и Триггс [47] сосредотачиваются на мягком векторном квантовании, то есть мягком голосовании в центрах кластеров, которые лежат близко к фрагменту, например, с гауссовыми весами.Они показывают, что диагонально-ковариационные гауссовские смеси, подогнанные с использованием максимизации ожидания, работают лучше, чем жесткое векторное квантование.
Аналогичным образом Fernando et al. [68] предлагают алгоритм контролируемого обучения, основанный на модели смеси Гаусса, которая не только обобщает -средства, позволяя «мягкие назначения», но также использует контролируемую информацию для улучшения различительной способности кластеров. В их подходе для оптимизации выпуклой комбинации двух критериев используется подход на основе ЭМ, в котором первый не контролируется и основан на вероятности обучающих данных, а второй контролируется и учитывает чистоту кластеры.
С другой стороны, Wu et al. [69] предлагают модель набора слов, сохраняющую семантику (SPBoW), которая рассматривает расстояние между семантически идентичными функциями как измерение семантического разрыва и пытается изучить кодовую книгу, минимизируя этот семантический разрыв. То есть задача создания кодовой книги формулируется как проблема дистанционного обучения метрикам. Кроме того, одна визуальная характеристика может быть назначена нескольким визуальным словам в разных категориях объектов.
In de Campos et al.[70] изображения моделируются как беспорядочные наборы взвешенных визуальных характеристик, где каждая визуальная характеристика связана с весовым коэффициентом, который может информировать о ее релевантности. В этом подходе карты визуальной значимости используются для определения веса релевантности функции.
Zheng et al. [71] утверждают, что для модели BoW, используемой при поиске информации и категоризации документов, текстовое слово само обладает семантикой, а документы представляют собой хорошо структурированные данные, регулируемые правилами грамматики, лингвистики и лексики.Однако, похоже, не существует четко определенных правил в визуальной словесной композиции изображений. Например, объекты одного класса могут иметь произвольно разные формы и внешний вид, в то время как объекты разных классов могут иметь одинаковый локальный внешний вид. С этой целью представлено визуальное представление более высокого уровня, визуальная синхронизация для распознавания объектов. Во-первых, промежуточный визуальный дескриптор, дельта-визуальная фраза, конструируется из часто встречающегося визуального набора слов с похожим пространственным контекстом.Во-вторых, дельта-визуальные фразы группируются в визуальный синсет на основе их вероятностной «семантики», то есть распределения вероятностей классов.
Помимо уменьшения шума векторного квантования, еще одним серьезным недостатком модели BoW является ее высокая стоимость вычислений. Чтобы решить эту проблему, Moosmann et al. [72] вводят чрезвычайно рандомизированные леса кластеризации на основе ансамблей случайно созданных деревьев кластеризации и показывают, что можно получить более точные результаты, а также гораздо более быстрое обучение и тестирование.
Недавно Van de Sande et al. [51] предложили два алгоритма для объединения аппаратных средств графического процессора и модели параллельного программирования для ускорения компонентов квантования и классификации архитектуры визуальной категоризации.
С другой стороны, Hare et al. [73] показывают, что характеристики инверсии интенсивности дескриптора SIFT и детекторов области локального интереса могут быть использованы для уменьшения времени, необходимого для создания словарей визуальных терминов. В частности, они показывают, что кластеризация инвертированных и неинвертированных (или минимальных и максимальных) функций приводит к тому же результату поиска по сравнению с кластеризацией всех функций как одного набора (с тем же общим размером словаря).
3.3. Создание визуального словаря
С тех пор, как родственные исследования, такие как Jegou et al. [74], Маршалек и Шмид [49], Сивич и Зиссерман [14], а также Винн и др. [75], показали, что обычно генерируемые визуальные слова все еще не так выразительны, как текстовые слова, в Zhang et al. [76] изображения представлены как визуальные документы, состоящие из повторяющихся и отличительных визуальных элементов, которые сопоставимы со словами текста. Они предлагают описательные визуальные слова (DVW) и описательные визуальные фразы (DVP) в качестве визуальных соответствий текстовым словам и фразам, где визуальные фразы относятся к часто встречающимся визуальным парам слов.
Gavves et al. [77] сосредотачиваются на выявлении пар независимых, далеких слов - визуальных синонимов - которые могут содержать фрагменты изображения схожей визуальной реальности. В частности, рассматриваются изображения ориентиров, где геометрия изображения направляет обнаружение пар синонимов. Геометрия изображения используется для поиска тех элементов изображения, которые находятся в почти идентичном физическом местоположении, но при этом относятся к разным словам визуального словаря.
С другой стороны, López-Sastre et al. [78] представляют новый метод построения визуального словаря, который учитывает обозначения классов изображений.Он состоит из двух этапов: максимизация точности кластера (CPM) и адаптивное уточнение. На первом этапе алгоритм кластеризации Reciprocal Nearest Neighbours (RNN) направляется к визуальным словам, представляющим класс, путем максимизации нового критерия точности кластера. Затем предлагается адаптивная схема уточнения пороговых значений с целью повышения компактности словарного запаса, в то же время повышения скорости распознавания и дальнейшего повышения репрезентативности визуальных слов для распознавания объектов на уровне категорий.Другими словами, это подход на основе корреляционной кластеризации, который работает как своего рода метакластеризация и оптимизирует порог отсечения для каждого кластера отдельно.
Создание ансамблей визуальной кодовой книги - еще один подход к повышению точности аннотации изображений. В Luo et al. В [18] представлены три метода построения ансамблей визуальной кодовой книги. Первый основан на различных индивидуальных визуальных кодовых книгах путем случайного выбора интересных точек. Второй использует набор данных случайного вычитания изображений со случайными интересными точками.Третий напрямую использует различную информацию о патчах для построения ансамбля с большим разнообразием. Следовательно, получаются разные типы представлений изображений. Затем классификационный ансамбль изучается разными наборами данных выражений из одного и того же обучающего набора.
Бэ и Хуанг [79] применяют идею лингвистического синтаксического анализа для создания функции BoW для аннотации изображений. То есть изображения представлены рядом участков переменного размера с помощью алгоритма многомерного инкрементного анализа.Затем образец появления этих проанализированных визуальных фрагментов передается в структуру LSA.
Поскольку одной из основных проблем категоризации объектов является поиск моделей классов, которые являются достаточно «инвариантными», чтобы включать естественные внутриклассовые вариации, но в то же время достаточно «различающими», чтобы различать разные классы, Winn et al. [75] предложил алгоритм обучения с учителем, который автоматически находит такие модели. В частности, он классифицирует регион в соответствии с пропорциями различных визуальных слов.Конкретные визуальные слова и типичные пропорции каждого объекта изучаются из сегментированного обучающего набора.
Кесорн и Послад [80] предлагают основу для улучшения визуального качества слова. Прежде всего, визуальные слова из репрезентативных ключевых точек конструируются путем уменьшения количества похожих ключевых точек. Во-вторых, обнаруживаются неинформативные визуальные слова, специфичные для предметной области, которые бесполезны для представления содержимого визуальных данных, но могут ухудшить возможности категоризации. Неинформативное визуальное слово определяется как имеющее высокую частоту в документе и небольшую статистическую связь со всеми концепциями в коллекции изображений.В-третьих, модель векторного пространства визуальных слов реструктурируется по отношению к модели структурной онтологии, чтобы решить проблемы визуальных синонимов и многозначности.
Тирлли и др. [81] представляют новое представление изображения, называемое визуальными предложениями, которое позволяет нам «читать» визуальные слова в определенном порядке, как в случае с текстом. В частности, рассматриваются простые пространственные отношения между визуальными словами. Кроме того, pLSA используется для устранения самых шумных визуальных слов.
3.4. Сегментация изображения
Эффективная сегментация изображения может быть важным фактором, влияющим на создание функции BoW.Uijlings et al. [43] изучают роль контекста в подходе BoW. Они отмечают, что использование точной локализации участков объекта на основе сегментации изображения, вероятно, даст лучшую производительность, чем стратегия плотной выборки, которая выбирает участки размером 8 * 8 пикселей на каждый 4-й пиксель.
Помимо точечного обнаружения изображение можно сегментировать на несколько или фиксированное количество областей или блоков. Однако очень немногие сравнивали влияние сегментации изображения на создание функции BoW.В Cheng and Wang [82] сегментируется 20-50 областей на изображение, и каждая область представлена гистограммой HSV и особенностями текстуры совпадения. Благодаря использованию контекстных байесовских сетей для моделирования пространственных отношений между локальными регионами и интеграции множественных атрибутов для вывода высокоуровневой семантики изображения этот подход работает лучше и сопоставим с рядом работ, в которых используются дескрипторы SIFT и pLSA для аннотации изображений.
Аналогичным образом Wu et al. [46] извлекают гистограмму текстуры из 8 * 8 блоков / фрагментов на изображение на основе предложенного ими метода моделирования визуального языка с использованием пространственной корреляции визуальных слов.Это представление сравнивается с моделью BoW, включая pLSA и LDA, с использованием дескриптора SIFT. Они показывают, что ни сегментация изображений, ни обнаружение точек интереса не используются в методе моделирования визуального языка, что делает этот метод не только очень эффективным, но и очень эффективным для набора данных Caltech 7.
Помимо использования функции BoW для аннотации изображений, Larlus et al. [83] комбинируют BoW со случайными полями и некоторыми генеративными моделями, такими как процессы Дирихле, для более эффективной сегментации объектов.
3.5. Другое
3.5.1. BoW Applications
Хотя модель BoW широко изучалась для общей категоризации объектов и сцен, она также рассматривалась в некоторых конкретных приложениях, таких как распознавание действий человека [84], распознавание выражения лица [85], медицинские изображения [86] ], робот, анализ спортивных изображений [80], поиск и классификация трехмерных изображений [87, 88], оценка качества изображения [89] и так далее.
3.5.2. Описание предметов / сцен для узнавания
Farhadi et al.[90] предлагают сместить цель узнавания с наименования к описанию. То есть они сосредотачиваются на описании объектов по их атрибутам, то есть не только для обозначения знакомых объектов, но и для сообщения о необычных аспектах знакомого объекта, таких как «пятнистая собака», а не только «собака», и чтобы что-то сказать о незнакомые объекты, такие как «волосатые и четвероногие», а не просто «неизвестные».
С другой стороны, Sudderth et al. [91] разрабатывают иерархические вероятностные модели объектов, составляющих их частей и окружающих их визуальных сцен.Эти модели обмениваются информацией между категориями объектов тремя различными способами. Во-первых, части определяют распределения по общему словарю функций низкого уровня. Во-вторых, объекты определяются с использованием общего набора деталей. Наконец, информация о внешнем виде объекта распределяется между множеством сцен, в которых этот объект находится.
3.5.3. Расширение запроса
Chum et al. [52] применяют архитектуру BoW с пространственной информацией для расширения запроса, которая доказала свою эффективность в достижении высокой точности при низком уровне отзыва.С другой стороны, Philbin et al. [92] квантование ключевой точки к ближайшим визуальным словам как форма расширения запроса.
3.5.4. Мера подобия
На основе представления признаков BoW Jegou et al. [74] вводят меру контекстного несходства (CDM), которая итеративно получается путем регуляризации среднего расстояния от каждой точки до ее окрестности. Кроме того, CDM изучается неконтролируемым образом, что не требует изучения меры расстояния из набора обучающих изображений.
3.5.5. Базы данных крупномасштабных изображений
Поскольку целью аннотации изображений является поддержка очень крупномасштабного поиска изображений на основе ключевых слов, такого как поиск изображений в Интернете, очень важно оценить существующие подходы для некоторых крупномасштабных наборов данных. Chum et al. [52], Hörster и Lienhart [21], Lienhart и Slaney [93] использовали наборы данных, состоящие из от 100000 до 250000 изображений, принадлежащих к 12 категориям, которые были загружены с Flickr.
Кроме того, Philbin et al. [45] используют более 1000000 изображений с Flickr для экспериментов, а Zhang et al.[94] используют около 370000 изображений, собранных с помощью Google, принадлежащих к 1506 категориям объектов или сцен.
С другой стороны, Торральба и Эфрос [95] изучают некоторые проблемы смещения наборов данных распознавания объектов. Они предоставляют некоторые предложения по созданию нового и высококачественного набора данных, чтобы минимизировать смещение выбора, смещение захвата и отрицательное смещение набора. Более того, они заявляют, что в сегодняшних наборах данных практически нет исследований, демонстрирующих обобщение кросс-наборов данных, например, обучение на ImageNet при тестировании на PASCAL VOC.Это можно рассматривать как дополнительную экспериментальную установку для будущих работ.
3.5.6. Интеграция выбора признаков и / или извлечения (пространственных) признаков
Хотя моделирование пространственных отношений между визуальными словами может улучшить производительность распознавания, вычисление пространственных характеристик требует больших затрат. Лю и др. [96] предлагают метод, который одновременно выполняет выбор признаков и (пространственное) извлечение признаков на основе пространственных признаков более высокого порядка для улучшения скорости и хранения.
Для уменьшения размерности Elfiky et al. [97] представляют новую основу для получения представления компактной пирамиды. В частности, алгоритм кластеризации признаков теоретической информации с разделением (DITC) используется для создания компактного представления пирамиды.
Bosch et al. [98] исследуют, полезно ли уменьшение размерности с помощью скрытой генеративной модели для задачи классификации сцен со слабым контролем. В их подходе в первую очередь обнаруживаются скрытые «темы» с использованием pLSA, а затем к представлению BoW для каждого изображения применяется генеративная модель.
В отличие от уменьшения размерности представления признаков, был рассмотрен выбор более различающих признаков (например, дескрипторов SIFT) из заданного набора обучающих изображений. Шан и Сяо [99] вводят схему попарного сопоставления изображений для выбора отличительных признаков. В частности, веса признаков обновляются помеченной информацией из обучающего набора. В результате выбранные функции, соответствующие содержимому переднего плана изображений, могут выделять информационную категорию изображений.
3.5.7. Интеграция сегментации, классификации и / или поиска
Одновременное изучение моделей категорий объектов / сцен и выполнение сегментации на обнаруженных объектах изучались в Cao и Fei-Fei [44]. Они предлагают пространственно согласованную скрытую тематическую модель (Spatial-LTM), которая представляет изображение, содержащее объекты в иерархическом порядке, за счет чрезмерно сегментированных областей изображения с однородным внешним видом и заметных участков изображения внутри областей. Он может обеспечить унифицированное представление для пространственно согласованных тематических моделей BoW и может одновременно сегментировать и классифицировать объекты.
С другой стороны, Тонг и др. [100] предлагают статистическую основу для крупномасштабного поиска почти дублированных изображений, которая объединяет этап создания представления BoW и этап поиска изображения. В этом подходе каждое изображение представлено функцией плотности ядра, и сходство между изображением запроса и изображением базы данных затем оценивается как вероятность запроса.
Shotton et al. [101] используют семантические леса текстонов, которые представляют собой ансамбли деревьев решений, которые действуют непосредственно на пиксели изображения, где узлы в деревьях обеспечивают неявную иерархическую кластеризацию в семантические текстоны и явную оценку локальной классификации.Кроме того, набор семантических текстонов объединяет гистограмму семантических текстонов по области изображения с распределением предшествующих категорий области, и набор семантических текстонов вычисляется по всему изображению для категоризации и по локальным прямоугольным областям для сегментации.
3.5.8. Модели дискриминативного обучения
Romberg et al. [102] расширяют стандартный однослойный pLSA на несколько уровней, где несколько уровней обрабатывают несколько модальностей и иерархию абстракций.В частности, модель многоуровневого мультимодального pLSA (mm-pLSA) основана на двух конечных pLSA и одном узле pLSA верхнего уровня, объединяющем два конечных pLSA. Кроме того, функции SIFT и аннотации к изображениям (теги), а также комбинация функций SIFT и HOG рассматриваются как две пары различных модальностей.
3.5.9. Открытие новых категорий
В своем исследовании Ли и Грауман [103] открывают новые категории, зная некоторые категории. То есть ранее изученные категории используются, чтобы обнаружить их знакомство в несегментированных, немаркированных изображениях.В их подходе два варианта нового дескриптора объектного графа для кодирования 2D и 3D пространственной компоновки шаблонов взаимодействия на уровне объекта относительно незнакомой области, и они используются для моделирования взаимодействия между известными и неизвестными объектами изображения для обнаружения новых визуальные категории.
3.5.10. Обнаружение точки интереса
Поскольку обнаружение точки интереса является важным шагом для извлечения функции BoW, Stottinger et al. [104] предлагают точки интереса цвета для разреженного представления изображения.В частности, инвариантные к свету точки интереса вводятся для снижения чувствительности к изменяющимся условиям визуализации. Статистика цвета, основанная на вероятности появления, приводит к точкам с усилением цвета, которые получают путем выбора признаков на основе значимости.
4. Сравнение связанных работ
В этом разделе сравниваются связанные работы с точки зрения способов структурирования функции BoW и экспериментальной установки. Эти сравнения позволяют нам определить наиболее подходящий детектор (-ы) точки интереса, алгоритм (-ы) кластеризации и т. Д., Используемый для извлечения функции BoW из изображений.Кроме того, мы можем реализовать наиболее широко используемые наборы данных и экспериментальные настройки для аннотации изображений с помощью BoW.
4.1. Методология создания признаков BoW
В таблице 1 сравнивается соответствующая работа по методологии выделения признаков BoW. Обратите внимание, что мы оставляем поле пустым, если информация в наших сравнениях четко не описана в этих связанных работах.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1 Ускоренные надежные функции [114]. 2 Алгоритм кластеризации поискового и рабочего муравьев [115]. 3 Нормализованные разрезы [116]. 4 Многослойная модальность pLSA. 5 Примерно тыс. -сред. 6 Иерархический к -сред. 7 Модель гауссовой смеси с байесовским информационным критерием. 8 Алгоритм сегментации области среднего сдвига [117]. 9 Локальное распространение меток на графе k -NN. 10 Распространение глобальной метки на весь граф. 11 Цвет области и стандартное отклонение, средняя энергия ориентации области (12 фильтров), размер области, расположение, выпуклость, первый момент и отношение площади области к квадрату длины границы [118]. 12 Множественные марковские случайные поля. 13 Дискретное косинусное преобразование. 14 Не зависящая от вращения двумерная гистограмма интенсивностей в области изображения [71]. 15 Максимальное ожидание. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Из таблицы 1 видно, что наиболее широко используемым детектором точки интереса для генерации характеристики BoW является DoG, а вторым и третьим по популярности детекторами являются детекторы Харриса-Лапласа и Гессиана-Лапласа, соответственно. Помимо извлечения разреженных элементов BoW, многие связанные исследования были сосредоточены на изучении плотных элементов BoW.
С другой стороны, в нескольких исследованиях использовались некоторые алгоритмы сегментации областей, такие как NCuts [116] и Mean-shift [117], чтобы сегментировать изображение на несколько областей для представления ключевых точек.
Для дескриптора локального объекта, описывающего точки интереса, в большинстве исследований использовалась 128-мерная функция SIFT, в которой некоторые рассматривали возможность использования PCA для уменьшения размерности SIFT, но некоторые «объединяли» цветную функцию и SIFT, что приводило к более длинным размерным объектам, чем ПРОСЕЯТЬ. За исключением извлечения функций, связанных с SIFT, в некоторых исследованиях рассматривались традиционные особенности цвета и текстуры для представления локальных областей или точек.
Что касается векторного квантования, мы видим, что -means является наиболее широко используемым алгоритмом кластеризации для создания кодовой книги или визуальных словарей.Однако для того, чтобы устранить ограничения средств, например, точность кластеризации и вычислительные затраты, в некоторых исследованиях использовались иерархические средства, приблизительные средние, ускоренные средства и т. Д.
Что касается количества визуальных слов, в связанных работах учитывалось различное количество кластеров во время векторного квантования. Это может быть связано с разными наборами данных, использованными в этих работах. В Jiang et al. [17], изучалось разное количество визуальных слов, и их результаты показали, что 1000 - разумный выбор.В некоторых связанных исследованиях также использовалось аналогичное количество визуальных слов для создания их характеристик BoW.
С другой стороны, наиболее часто используемые схемы взвешивания - это TF и TF-IDF. Это согласуется с данными Jiang et al. [17], который пришел к выводу, что эти две схемы взвешивания работают лучше, чем другие схемы взвешивания.
Наконец, SVM, без сомнения, является самым популярным методом классификации в качестве обучающей модели для аннотации изображений. В частности, одной из наиболее широко используемых функций ядра для построения классификатора SVM является радиальная базисная функция Гаусса.Однако некоторые другие классификаторы SVM, такие как линейная SVM и SVM с полиномиальным ядром, также рассматривались в литературе.
4.2. Схема эксперимента
В таблице 2 сравниваются связанные работы для плана эксперимента. То есть исследуются выбранные наборы данных и базовые показатели.
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 16 http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/. 17 http: // www.comp.leeds.ac.uk/scs6jwks/dataset/leedsbutterfly/. 18 http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech201/. 19 http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/oxbuildings/. 20 http://www.cs.utexas.edu/~grauman/research/datasets.html. 21 Случайное начальное число [142]. 22 http://press.liacs.nl/mirflickr/. 23 http: // Lear.inrialpes.fr/people/marszalek/data/ig02/. 24 http://www.image-net.org/. 25 http://www-nlpir.nist.gov/projects/tv2006/tv2006.html. 26 http://lear.inrialpes.fr/~jegou/data.php. 27 http://vis.uky.edu/. 28 Вложение Хэмминга. 29 http://labelme.csail.mit.edu/. 30 http: // vis.uky.edu/%7Estewe/ukbench/. 31 http://www.nada.kth.se/cvap/databases/kth-tips/. 32 http://crl.ucsd.edu/. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Согласно таблице 2, в большинстве исследований для экспериментов рассматривалось более одного набора данных, и многие из них содержали категории объектов и сцен. Для аннотации изображений очень важно, чтобы аннотированные ключевые слова были расширены, чтобы пользователи могли выполнять запросы на основе ключевых слов для поиска изображений.
В частности, наборы данных PASCAL, Caltech и Corel являются тремя наиболее широко используемыми тестами для классификации изображений. Однако наборы данных, используемые в большинстве исследований, обычно содержат небольшое количество категорий и изображений, за исключением исследований, ориентированных на поиск, а не на классификацию. То есть аналогичные запросы на основе используются для извлечения соответствующих изображений вместо обучения модели обучения классификации неизвестных изображений в одну конкретную категорию.
Для выбранных исходных условий большинство исследований сравнивали BoW и / или соответствие пространственной пирамиды на основе BoW, поскольку их целью было предложить новые подходы для улучшения этих двух представлений признаков.В частности, Лазебник и др. [48] предложили сопоставление пространственной пирамиды на основе BoW в качестве наиболее популярной базовой линии.
Помимо улучшения представления признаков как такового, некоторые исследования были сосредоточены на повышении эффективности моделей дискриминантного обучения LDA и / или pLSA. Еще одна популярная исходная позиция - это Фей-Фей и Перона [31], которые предложили байесовскую иерархическую модель для представления каждого региона как части «темы».
4.3. Обсуждение
Приведенные выше сравнения указывают на несколько вопросов, которые не рассматривались в литературе.Поскольку локальные особенности могут быть представлены с использованием объектно-ориентированных областей сегментацией регионов [143, 144] или точечных областей с помощью точечного обнаружения (см. Раздел 2.1), в отношении функции BoW, основанной на токенизации, неизвестно, какая локальная функция является более значимой. подходит для аннотации к крупномасштабным изображениям (для аннотаций к крупномасштабным изображениям это означает, что количество аннотированных ключевых слов, безусловно, велико, а их значения очень широки, включая концепции объектов и сцен.)
Кроме того, дескриптор локального объекта является ключевым компонент успеха в улучшении аннотации изображений; это факт, что количество визуальных слов (т.например, кластеры) - еще один фактор, влияющий на производительность аннотации изображений. Хотя Jiang et al. [17] провели всестороннее исследование использования различного количества визуальных слов, они использовали только один набор данных, то есть TRECVID, содержащий 20 понятий. Таким образом, одним из важных вопросов является предоставление руководящих принципов для определения количества визуальных слов в различных типах наборов данных изображений, имеющих разное содержимое изображения.
Методы обучения можно разделить на генеративные и дискриминативные модели, но существует очень мало исследований, которые оценивают эффективность их аннотации для различных типов наборов данных изображений, что необходимо для полного понимания ценности этих двух типов моделей обучения.С другой стороны, для задачи аннотации изображений рассматривается комбинация методов генеративного и различительного обучения [145] или гибридных моделей.
Для экспериментальной установки целью большинства исследований не был поиск изображений. Другими словами, оценка производительности обычно проводилась для небольших задач на основе наборов данных, содержащих небольшое количество категорий, скажем 10. Однако пользователи поиска изображений не будут удовлетворены системой, предоставляющей только 10 запросов на основе ключевых слов для поиска релевантных изображений.Некоторые тесты лучше подходят для аннотации изображений большего размера, например, Large Scale Visual Recognition Challenge 2012 (ILSVRC2012) от ImageNet (http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/index) и Photo Annotation и Retrieval 2012 от ImageCLEF (http://www.imageclef.org/2012/photo). В частности, набор данных ImageNet содержит более 10000 категорий и 10000000 помеченных изображений, а ImageCLEF использует подмножество коллекции MIRFLICKR (http://press.liacs.nl/mirflickr/), которая содержит 25 тысяч изображений и 94 концепции.
Однако также возможно, что некоторые наборы данных меньшего масштаба, состоящие из относительно небольшого количества изображений и / или категорий, могут быть объединены в более крупные наборы данных. Например, комбинацию Caltech 256 и Corel можно рассматривать как эталон, более близкий к реальной проблеме.
5. Заключение
В этой статье рассматривается ряд недавних работ, связанных с использованием BoW для аннотации изображений. Мы можем заметить, что эта тема в последнее время широко изучается.Например, существует множество проблем, связанных с улучшением различающей способности представлений признаков BoW с помощью таких методов, как сегментация изображения, векторное квантование и построение визуального словаря. Кроме того, существуют и другие направления интеграции функции BoW для различных приложений, таких как обнаружение лиц, анализ медицинских изображений, поиск 3D-изображений и т. Д.
Из сравнения связанных работ мы можем найти наиболее широко используемую методологию для извлечения характеристики BoW, которую можно рассматривать как основу для будущих исследований.То есть DoG используется в качестве детектора точки, и каждая точка представлена функцией SIFT. Шаг векторного квантования основан на алгоритме кластеризации -средний с 1000 визуальных слов. Однако количество визуальных слов (т. Е. Значений) зависит от используемого набора данных. Наконец, схема взвешивания может быть либо TF, либо TF-IDF.
С другой стороны, для проблемы с набором данных в плане эксперимента, которая может повлиять на вклад и окончательный вывод, наборы данных PASCAL, Caltech и / или Corel могут использоваться в качестве начального исследования.
Судя по сравнительным результатам, есть несколько направлений дальнейших исследований. Во-первых, дескриптор локального признака для векторного квантования, обычно основанный на точечном признаке SIFT, может сравниваться с другими дескрипторами, такими как объект на основе области или комбинация различных признаков. Во-вторых, руководство по определению количества визуальных слов в том, какие наборы данных следует предоставить. Третья проблема заключается в оценке производительности генеративных и дискриминантных моделей обучения для различных типов наборов данных, таких как разные размеры наборов данных и различное содержимое изображений, например, один объект на изображение и несколько объектов на изображение.Наконец, стоит изучить масштабируемость представления функций BoW для крупномасштабных аннотаций изображений.
Последовательная модель набора слов для классификации действий человека
Проф. Хун Лю получил докторскую степень. получил степень в области механической электроники и автоматизации в 1996 году и является профессором Школы EE&CS Пекинского университета (PKU), Китай. Профессор Лю был выбран в качестве ведущего таланта Китая в области инноваций с 2013 года при поддержке «Национального плана специальной поддержки талантов высокого уровня».Он также является директором Открытой лаборатории взаимодействия человека и робота, PKU, его области исследований включают компьютерное зрение и робототехнику, обработку изображений и распознавание образов. Д-р Лю опубликовал более 150 статей и получил национальную премию Китая в области аэрокосмической медицины, премию Ву Вэньцзюнь за искусственный интеллект, премию за выдающиеся достижения в области преподавания и попадание в десятку выдающихся профессоров в области ФКУ. Он является членом IEEE, вице-президентом Китайской ассоциации искусственного интеллекта (CAAI) и вице-председателем Общества интеллектуальной робототехники CAAI.Он выступал в качестве основных докладчиков, сопредседателей, председателей сессий или членов ПК на многих важных международных конференциях, таких как IEEE / RSJ IROS, IEEE ROBIO, IEEE SMC и IIHMSP, в последнее время также выступает в качестве рецензентов для многих международных журналов, таких как Pattern Признание, IEEE Trans. по обработке сигналов и IEEE Trans. на ПАМИ.
Hao Tang получил B.E. получил степень в области электроники и информационной инженерии в 2013 году и работает над получением степени магистра в Школе электроники и вычислительной техники Пекинского университета, Китай.В настоящее время его исследовательские интересы включают классификацию изображений, распознавание жестов рук, распознавание пола, поиск изображений, распознавание действий и глубокое обучение. Он опубликовал несколько статей в ACM Multimedia Conference (MM), IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) и International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI).
Вэй Сяо получил докторскую степень в области компьютерных наук и технологий в университете Цинхуа, Китай. В настоящее время он является докторантом по взаимодействию человека и робота (HRI) в Пекинском университете, Китай.