Поиск английский: Error 404 (Not Found)!!1 — Программирование на Python и Objective-C в Mac OS

Содержание

В чем разница между seek, search и look for?

Английские слова seek, search и look for переводятся как «искать». Однако разница между их использованием все-таки есть. Какая? Давайте рассмотрим в статье.

Seek

Произношение и перевод:
Seek [siːk] / [сиик] – искать, разыскивать, пытаться найти

Значение слова:
Стараться получить что-то

Употребление:
Слово seek мы обычно используем, когда ищем что-то нематериальное: работу, помощь, информацию. Это формальное слово. Например, вы можете встретить его в газете в объявлении о поиске человека на определенную вакансию. Пример: Они ищут дизайнера на новый проект.

Пример:

They are seeking a solution.
Они ищут решение.

You are seeking a job, aren’t you?
Вы ищите работу, не так ли?

Хотите заговорить на английском?
Приходите на наш бесплатный онлайн мастер-класс «Как довести английский язык до автоматизма»
Подробнее

Search

Произношение и перевод:
Search [səːtʃ] / [сётч] – искать, обыскивать, разыскивать

Значение слова:
Тщательно осмотреть все

Употребление:
Слово search (обычно с предлогом for) мы используем, когда тщательно ищем что-то или кого-то. Мы прикладываем определенные усилия для этого. Часто это слово используется, когда мы говорим, что используем компьютер, чтобы найти что-то.

Слово search (без предлога) используется, когда человека или место обыскивают, надеясь найти что-то. Например: Они обыскали его карманы.

Пример:

They searched the room.
Они обыскали комнату.

He is searching for the missing documents.
Он ищет пропавшие документы.

Look for

Произношение и перевод:
Look for [lʊk fɔː] / [лук фо] – искать, разыскивать, пытаться найти

Значение слова:
Стараться найти что-то или кого-то

Употребление:
Выражение look for мы используем чаще всего, когда ищем предмет или человека. Это словосочетание часто используется в повседневном общении. Например: Она ищет ключи.

Пример:

Tom was looking for you.
Том искал тебя.

I am looking for my glasses.
Я ищу свои очки.

В чем разница?

Слово seek мы используем, когда ищем что-то нематериальное: работу, помощь, информацию. Это формальное слово, его можно встретить в объявлениях, письмах. Например: Можешь найти информацию по этому клиенту.

Слово search используется, когда человека или место обыскивают, надеясь найти что-то. Например: Они обыскали всю квартиру, но ничего не нашли.

Сочетание search for используется, когда мы тщательно ищем что-то или кого-то. Часто слово используется, когда мы говорим, что используем компьютер, чтобы найти что-то. Например: Она искала подарок на день рождения подруги.

Выражение look for мы используем, когда ищем предмет или человека. Также мы можем искать что-то нематериальное и использовать look for вместо seek. Это словосочетание обычно используется в повседневном общении. Например: Я ищу свою чашку, ты не видел ее?

Задание на закрепление

Вставьте правильные слова в следующие предложения. Свои ответы оставляйте в комментариях под статьей.

1. Он ___ хорошую работу.
2. Мы ___ тебя все утро.
3. Полиция остановила машину и ___ ее.
4. Я ___ интересную книгу.
5. Мы ___ информацию об этой модели.
6. Они ___ карманы в его куртке.

Auditor search — Английский — Русский Переводы и примеры

Компьютерный перевод

Обучается переводу с помощью примеров, переведенных людьми.

English

Russian

Информация

Переводы пользователей

Добавлены профессиональными переводчиками и компаниями и на основе веб-страниц и открытых баз переводов.

Добавить перевод

Английский

Русский

Информация

Английский

Сейчас пользователи ищут:

Для Вашего удобства мы используем файлы cookie. Факт перехода на данный сайт подтверждает Ваше согласие на использование cookies. Подробнее.
OK

Поиск и спасение на море

Поисково-спасательные термины	Search and Rescue Terms
Аннулирование сообщения о бедствии	Cancellation of distress message
Безуспешный поиск	Search unsuccessful
Вам надлежит следовать курсом …	You should steer course …
Выполнять схему поиска …	Carry out search pattern …
Измените курс как нужно для следующего галса	Alter course as necessary to next leg of track
Координаты, выданные с сигналом СОС/МЭЙДЭЙ, неверны, правильные координаты широта … долгота …	Position given with SOS/MAYDAY is wrong, the correct position is lat … long …
Назначение командира на месте действия	Designation of on-scene commander (OSC)
Назначение координатора надводного поиска	Designation of coordinator surface search (CSS), establishment of the CSS
Начальный курс	Initial course
Осуществлять поиск с помощью радара	Carry out radar search
Пеленгование и наведение	Direction-finding and homing
Передача сообщения о бедствии	Transmission of distress message
Планирование поиска	Planning the search
Поиск с помощью радара	Radar search
Поисково-спасательный район	Search and rescue region
Поисковые зоны	Search areas
Пропал человек	Person missing
Расстояние между галсами	Track spacing
Сигнал бедствия и сообщение о бедствии	Distress call and message
Скоординированная схема поиска	Coordinated search pattern
Скорость при поиске … узлов	Search speed … knots
Спасательная единица	Rescue unit
Спасательно-координационный центр	Rescue coordination centre
Спасательный под-центр	Rescue subcentre
Суда следуют свободным строем фронта с интервалом между ними … миль	Ships proceeding in loose line abreast at interval between ships of … miles
Схема поиска	Search pattern
Схема поиска по секторам	Sector search pattern
Схема поиска параллельными галсами	Parallel track search pattern
Указанному судну присвоен номер ордера …	Vessel indicated is allocated track number …
Указанному судну (судам) установить интервал до … миль	Vessels indicated adjust interval between ships to … miles
Установить расстояние между продольными галсами до … миль	Adjust truck spacing to … miles
Я обнаружил обломки морского судна (самолета)	I have located (found) wreckage from the vessel (aircraft)
Я обнаружил эхо-сигнал по пеленгу … на расстоянии … миль	I have an echo on my radar on bearing …. dist … miles
Я (или указанное судно) руковожу координацией поиска	I am (or vessel indicated) is in charge of coordinating search

как найти плагиат с английского языка в русских научных статьях / Блог компании «Антиплагиат» / Хабр

В нашей первой статье в корпоративном блоге компании

Антиплагиат

на Хабре я решил рассказать о том, как работает алгоритм поиска переводных заимствований. Несколько лет назад возникла идея сделать инструмент для обнаружения в русскоязычных текстах переведенного и заимствованного текста из оригинала на английском языке. При этом важно, чтобы этот инструмент мог работать с базой источников в миллиарды текстов и выдерживать обычную пиковую нагрузку Антиплагиата (200-300 текстов в минуту).

В течение 12 лет своей работы сервис Антиплагиат обнаруживал заимствования в рамках одного языка. То есть, если пользователь загружал на проверку текст на русском, то мы искали в русскоязычных источниках, если на английском, то в англоязычных и т. д. В этой статье я расскажу об алгоритме, разработанном нами для обнаружения переводного плагиата, и о том, какие случаи переводного плагиата удалось найти, опробовав это решение на базе русскоязычных научных статей.

Я хочу расставить все точки над «i»: в статье речь пойдёт только о тех проявлениях плагиата, которые связаны с использованием чужого текста. Всё, что связано с воровством чужих изобретений, идей, мыслей, останется за рамками статьи. В тех случаях, когда мы не знаем, насколько правомерным, корректным или этичным было такое использование, мы будем говорить «заимствование текста» или «текстовое заимствование». Слово «плагиат» мы используем только тогда, когда попытка выдать чужой текст за свой очевидна и не подлежит сомнению.

Над этой статьей мы работали вместе с Rita_Kuznetsova и Oleg_Bakhteev. Мы решили, что образы Пиноккио и Буратино служат прекрасной иллюстрацией к проблеме поиска плагиата из иностранных источников. Сразу оговорюсь, что мы ни в коем случае не обвиняем А. Н.Толстого в плагиате идей Карло Коллоди.

Для начала я коротко расскажу, как работает «обычный Антиплагиат». Мы построили своё решение на основе т.н. «алгоритма шинглов», который позволяет быстро находить заимствования в очень больших коллекциях документов. Этот алгоритм основан на разбиении текста документа на небольшие перекрывающиеся последовательности слов определенной длины – шинглы. Обычно используется шинглы длиной от 4 до 6 слов. Для каждого шингла рассчитывается значение хэш-функции. Поисковый индекс формируется как отсортированный список значений хэш-функции с указанием идентификаторов документов, в которых встретились соответствующие шинглы.

Проверяемый документ также разбивается на шинглы. Затем по индексу находятся документы с наибольшим количеством совпадений по шинглам с проверяемым документом.

Этот алгоритм успешно зарекомендовал себя в поиске заимствований как на английском, так и на русском языке. Алгоритм поиска по шинглам позволяет быстро обнаруживать заимствованные фрагменты, при этом он позволяет искать не только полностью скопированный текст, но и заимствования с небольшими изменениями. Подробнее о задаче обнаружения нечетких текстовых дубликатов и методах её решения можно узнать, например, из статьи Ю. Зеленкова и И. Сегаловича.

По мере развития системы поиска «почти дубликатов» становилось недостаточно. У многих авторов возникала потребность быстро повысить процент оригинальности документа, или, говоря иначе, тем или иным способом «обмануть» действующий алгоритм и получить более высокий процент оригинальности. Естественно, самый действенный способ, который приходит на ум, – это переписать текст другими словами, то есть перефразировать его. Однако основной недостаток такого способа – на реализацию уходит слишком много времени. Поэтому нужно что-то более простое, но гарантированно приносящее результат.

Тут на ум приходит заимствование из иностранных источников. Стремительный рост современных технологий и успехи машинного перевода позволяют получить оригинальную работу, которая при беглом взгляде выглядит так, как будто её написали самостоятельно (если не вчитываться внимательно и не искать ошибки машинного переводчика, которые, впрочем, легко исправить).

До недавнего времени обнаружить такой вид плагиата было можно, только обладая широкими знаниями по тематике работы. Автоматического инструмента детектирования заимствований такого рода не существовало. Это хорошо иллюстрирует случай со статьей «Корчеватель: Алгоритм типичной унификации точек доступа и избыточности». Фактически «Корчеватель» — это перевод автоматически сгенерированной статьи «Rooter: A Methodology for the Typical Uniﬁcation of Access Points and Redundancy». Прецедент был создан искусственно с целью проиллюстрировать проблемы в структуре журналов из списка ВАК в частности и в состоянии российской науки в целом.

Увы, но переведённая работа «обычным Антиплагиатом» не нашлась бы – во-первых, поиск осуществляется по русскоязычной коллекции, а во-вторых, нужен иной алгоритм поиска таких заимствований.

Очевидно, что если и заимствуют тексты путем перевода, то преимущественно из англоязычных статей. И происходит это по нескольким причинам:

на английском языке написано невероятное количество всевозможных текстов;

российские ученые в большинстве случаев в качестве второго «рабочего» языка используют английский;

английский – общепринятый рабочий язык для большинства международных научных конференций и журналов.

Исходя из этого, мы решили разрабатывать решения для поиска заимствований с английского на русский язык. В итоге получилась вот такая общая схема алгоритма:

Русскоязычный проверяемый документ поступает на вход.

Выполняется машинный перевод русского текста на английский язык.

Происходит поиск кандидатов в источники заимствований по проиндексированной коллекции англоязычных документов.

Производится сопоставление каждого найденного кандидата с английской версией проверяемого документа – определение границ заимствованных фрагментов.

Границы фрагментов переносятся в русскоязычную версию документа. При завершении процесса формируется отчёт о проверке.

Первая задача, которую нужно решить после появления проверяемого документа, – это перевод текста на английский язык. Для того, чтобы не зависеть от сторонних инструментов, мы решили использовать готовые алгоритмические решения из открытого доступа и обучать их самостоятельно. Для этого необходимо было собрать параллельные корпуса текстов для пары языков «английский – русский», которые есть в открытом доступе, а также попробовать собрать такие корпуса самостоятельно, анализируя веб-страницы двуязычных сайтов. Разумеется, качество обученного нами переводчика уступает лидирующим решениям, но ведь от нас никто и не требует высокого качества перевода. В итоге удалось собрать около 20 миллионов пар предложений научной тематики. Такая выборка подходила для решения стоявшей перед нами задачи.

Реализовав машинный переводчик, мы столкнулись с первой трудностью – перевод всегда неоднозначен. Один и тот же смысл может быть выражен разными словами, может меняться структура предложения и порядок слов. А так как перевод делается автоматически, то сюда накладываются ещё и ошибки машинного перевода.

Чтобы проиллюстрировать эту неоднозначность, мы взяли первый попавшийся препринт с arxiv.org

и выбрали небольшой фрагмент текста, который предложили перевести двум коллегам с хорошим знанием английского языка и двум известным сервисам машинного перевода.

Проанализировав результаты, мы сильно удивились. Ниже видно, насколько разными получились переводы, хотя общий смысл фрагмента сохранился:

Мы предполагаем, что текст, который на первом шаге нашего алгоритма мы автоматически перевели с русского на английский, ранее мог быть переведен с английского на русский. Естественно, каким именно образом был осуществлён исходный перевод, нам неизвестно. Но даже если бы мы это знали, шансы получить в точности исходный текст были бы ничтожно малы.

Здесь можно провести параллель с математической моделью «зашумленного канала» (noisy channel model). Допустим, какой-то текст на английском прошёл через «канал с шумом» и стал текстом на русском языке, который, в свою очередь, прошёл ещё через один «канал с шумом» (естественно, это уже был другой канал) и стал на выходе текстом на английском языке, который отличается от оригинала. Наложение такого двойного «шума» – одна из основных проблем поставленной задачи.

Стало очевидно, что, даже имея переведенный текст, корректно найти в нём заимствования, осуществляя поиск по коллекции источников, состоящей из многих миллионов документов, обеспечивая достаточную полноту, точность и скорость поиска, при помощи традиционного алгоритма шинглов невозможно.

И тут мы решили уйти от старой схемы поиска, основанной на сопоставлении слов. Нам однозначно нужен был другой алгоритм детектирования заимствований, который, с одной стороны, мог бы сопоставлять фрагменты текстов «по смыслу», а с другой, оставался таким же быстрым, как алгоритм шинглов.

Но что же делать с шумом, который дает нам «двойной» машинный перевод в текстах? Будут ли обнаружены тексты, порождённые разными переводчиками, как на примере ниже?

Поиск «по смыслу» мы решили обеспечить через кластеризацию английских слов так, чтобы семантически близкие слова и словоформы одного и того же слова попали в один кластер. Например, слово «beer» попадет в кластер, который также содержит следующие слова:

[beer, beers, brewing, ale, brew, brewery, pint, stout, guinness, ipa, brewed, lager, ales, brews, pints, cask]

Теперь перед разбиением текстов на шинглы необходимо заменить слова на метки классов, к которым эти слова относятся. При этом за счёт того, что шинглы строятся с перекрытием, можно не обращать внимания на определенные неточности, присущие алгоритмам кластеризации.

Несмотря на погрешности кластеризации, поиск документов-кандидатов происходит с достаточной полнотой – нам достаточно, чтобы совпало всего несколько шинглов, и по-прежнему с высокой скоростью.

Итак, документы-кандидаты на наличие переводных заимствований найдены, и можно приступить к «смысловому» сравнению текста каждого кандидата с проверяемым текстом. Здесь нам шинглы уже не помогут – этот инструмент для решения этой задачи слишком неточен. Мы попробуем реализовать такую идею: каждому фрагменту текста поставим в соответствие точку в пространстве очень большой размерности, при этом будем стремиться к тому, чтобы фрагменты текстов, близкие по смыслу, были представлены точками, расположенными в этом пространстве неподалеку (были близки по некоторой функции расстояния).

Рассчитывать координаты точки (или чуть более научно – компоненты вектора) для фрагмента текста мы будем с помощью нейронной сети, а обучать эту сеть будем с помощью данных, размеченных асессорами. Роль асессора в этой работе – создать обучающую выборку, то есть указать для некоторых пар фрагментов текста, являются ли они близкими по смыслу или нет. Естественно, что чем больше удастся собрать размеченных фрагментов, тем лучше будет работать обученная сеть.

Ключевая задача во всей работе — правильно выбрать архитектуру и обучить нейронную сеть. Наша сеть должна отображать текстовый фрагмент произвольной длины в вектор большой, но фиксированной размерности. При этом она должна учитывать контекст каждого слова и синтаксические особенности текстовых фрагментов. Для решения задач, связанных с какими-либо последовательностями (не только текстовыми, но и, например, биологическими) существует целый класс сетей, которые называются рекуррентными. Основная идея этой сети состоит в том, чтобы получать вектор последовательности, итеративно добавляя информацию о каждом элементе этой последовательности. На практике такая модель имеет множество недостатков: её сложно тренировать, и она достаточно быстро «забывает» информацию, которая была получена из первых элементов последовательности. Поэтому на основе этой модели было предложено множество более удобных архитектур сетей, которые исправляют эти недостатки. В нашем алгоритме мы используем архитектуру GRU. Эта архитектура позволяет регулировать, сколько информации должно быть получено из очередного элемента последовательности и сколько информации сеть может «забыть».

Для того, чтобы сеть хорошо работала с разными видами перевода, мы обучали её как на примерах ручного, так и машинного перевода. Сеть обучалась итеративно. После каждой итерации мы изучали, на каких фрагментах она ошибалась сильнее всего. Такие фрагменты мы также давали сети для обучения.

Интересно, но использование готовых нейросетевых библиотек, таких как word2vec, успеха не принесло. Их результаты мы использовали в работе в качестве оценки базового уровня, ниже которого опускаться было нельзя.

Стоит отметить ещё один немаловажный момент, а именно — размер фрагмента текста, который будет отображаться в точку. Ничто не мешает, например, оперировать с полными текстами, представляя их в виде единого объекта. Но в этом случае близкими будут только тексты, полностью совпадающие по смыслу. Если же в тексте будет заимствована только какая-то часть, то нейронная сеть расположит их далеко, и мы ничего не обнаружим. Хорошим, хотя и не бесспорным, вариантом является использование предложений. Именно на нём мы решили остановится.

Давайте попробуем оценить, какое количество сравнений предложений нужно будет выполнить в типичном случае. Допустим, и проверяемый документ, и документы кандидаты содержат по 100 предложений, что соответствует размеру средней научной статьи. Тогда на сравнение каждого кандидата нам потребуется 10 000 сравнений. Если кандидатов будет всего 100 (на практике из многомиллионного индекса иногда поднимаются и десятки тысяч кандидатов), то нам потребуется 1 миллион сравнений расстояний для поиска заимствований всего в одном документе. А поток проверяемых документов часто переваливает за 300 в минуту. При этом сам по себе расчёт каждого расстояния – тоже не самая простая операция.

Чтобы не сравнивать все предложения со всеми, используем предварительный отбор потенциально близких векторов на основе LSH-хэширования. Основная идея этого алгоритма в следующем: каждый вектор мы умножаем на некоторую матрицу, после чего запоминаем, какие компоненты результата умножения имеют значение больше нуля, а какие – меньше. Такую запись про каждый вектор можно представить двоичным кодом, обладающим интересным свойством: близкие векторы имеют схожий двоичный код. Таким образом, при правильном подборе параметров алгоритма мы сокращаем количество требуемых попарных сравнений векторов до небольшого числа, которое можно провести за приемлемое время.

Отобразим результаты работы нашего алгоритма – теперь при загрузке пользователем документа можно выбрать проверку по коллекции переводных заимствований. Результат проверки виден в личном кабинете:

Итак, алгоритм готов, проведено его обучение на модельных выборках. Удастся ли нам найти что-то интересное на практике?

Мы решили поискать переводные заимствования в крупнейшей электронной библиотеке научных статей eLibrary.ru, основу которой составляют научные статьи, входящие в Российский индекс научного цитирования (РИНЦ). Всего мы проверили около 2,5 млн научных статей на русском языке.

В качестве области поиска мы проиндексировали коллекцию англоязычных архивных статей из фондов elibrary.ru, сайты журналов открытого доступа, ресурс arxiv.org, англоязычную википедию. Общий объем базы источников в боевом эксперименте составил 10 миллионов текстов. Может показаться странным, но 10 миллионов статей – это очень небольшая база. Количество научных текстов на английском языке исчисляется, как минимум, миллиардами. В этом эксперименте, располагая базой, в которой находилось менее 1% потенциальных источников заимствований, мы считали, что даже 100 выявленных случаев будут удачей.

В результате мы обнаружили более 20 тысяч статей, содержащих переводные заимствования в значительных объемах. Мы пригласили экспертов для детальной проверки выявленных случаев. В результате удалось проверить чуть меньше 8 тысяч статей. Результаты анализа этой части выборки представлены в таблице:

Часть результатов относится к легальным заимствованиям. Это переводные работы тех же авторов или выполненные в соавторстве, часть результатов — корректные срабатывания одинаковых фраз, как правило, одних и тех же юридических законов, переведённых на русский язык. Но значительная часть результатов — это некорректные переводные заимствования.

Исходя из анализа, можно сделать несколько интересных выводов, например, о распределении процента заимствований:

Видно, что чаще всего заимствуют небольшие фрагменты, однако встречаются работы, заимствованные целиком и полностью, включая графики и таблицы.

Из гистограммы, приведенной ниже, видно, что заимствовать предпочитают из недавно опубликованных статей, хотя встречаются работы, где источник датируется, например, 1957 г.

Мы использовали метаданные, предоставленные eLibrary.ru, в том числе о том, к какой области знания относится статья. Используя эту информацию, можно определить, в каких российских научных областях чаще всего заимствуют путём перевода с английского.

Самый наглядный способ убедиться в корректности результатов – это сравнить тексты обеих работ – проверяемой и источника, положив их рядом.

Сверху – работа на английском языке с arxiv.org, снизу – русскоязычная работа, которая целиком и полностью, включая графики и результаты, является переводом. Соответствующие блоки отмечены красным. Примечательным является и тот факт, что авторы пошли ещё дальше – оставшиеся куски оригинальной статьи они тоже перевели и опубликовали ещё пару «своих» статей. На оригинал авторы решили не ссылаться. Информация обо всех найденных случаях переводных заимствований передана в редакции научных журналов, выпустивших соответствующие статьи.

Таким образом, результат не мог нас не порадовать – система «Антиплагиат» получила новый модуль для обнаружения переводных заимствований, который проверяет русскоязычные документы теперь и по англоязычным источникам.

Творите собственным умом!

Language Course Finder — поиск курсов иностранных языков! Отзывы и рейтинг курсов, расписание и стоимость обучения

LanguageCourseFinder.com — это система, которая поможет вам выбрать лучшие курсы иностранных языков
в вашем городе или за рубежом.
У нас представлены отзывы и рейтинги школ иностранных языков.
Сравните курсы от разных школ, выберите тот курс, который подходит именно вам и оставьте заявку на нашем сайте!

Через систему LanguageCourseFinder.com ваша заявка мгновенно попадает напрямую в школу или к репетитору,
менеджер перезвонит вам как можно быстрее, либо вы сами можете перезвонить им.

LanguageCourseFinder.com заботится о вас — мы контролируем, что ваша заявка обработана и вы начали заниматься на выбранных курсах английского,
испанского, китайского или другого языка!

У нас вы можете найти по подходящим именно вам параметрам курс любого иностранного языка
в вашем городе.

Мечтаете об изучении
английского в Лондоне,
других городах Великобритании,
Ирландии,
США,
Канаде,
Мальте?

Или хотите совместить отдых и обучение
английскому
или
испанскому
в Испании?
Возможно вас интересует
немецкий в Германии? Все это реальность!

Мы охватываем все возрастные категории:

Ищете курсы для себя? Вы легко найдете курсы английского, испанского, немецкого, китайского и других языков в вашем городе или по скайпу (онлайн-курсы).
У вас есть дети? Прекрасно! Подберите детские языковые курсы или английский детский сад для вашего ребёнка в вашем городе либо детские языковые лагеря
в
Великобритании,
Швейцарии,
США,
Мальте,
Испании
и других странах.

Представленные на нашем веб-сайте школы предлагают программы обучения на любой вкус:

-курсы английского и других языков в группах для взрослых, детей и подростков;
-интенсивные курсы изучения английского и других языков;
-деловой английский для предпринимателей;
-корпоративные программы для обучения сотрудников.
-качественные онлайн-курсы, среди которых не только
английский по Скайпу
, но и
курсы китайского,
японского ,
французского
и
испанского по Скайпу ,
а также множество других языков для изучения онлайн.

Курсы проводят квалифицированные преподаватели и носители языка. Вы можете посещать занятия в группе или заниматься с
преподавателем по индивидуальной программе.

Хотите найти курс иностранного языка, подходящий именно вам?

Легкий и удобный поиск на сайте LanguageCourseFinder.com!

Сертификат Качества LanguageCourseFinder.com

По итогам календарного и учебного года лучшие по отзывам посетителей сайта центры и школы иностранных языков традиционно
получают награду, подтверждающую их соответствие высшему качеству обучения иностранным языкам. Эту награду получают только
те учебные заведения, которые получали отличные отзывы учеников на сайте LanguageCourseFinder.com.

Данным Сертификатом Качества награждаются учебные центры, которые обладают высоким уровнем заботы о своих учениках.
Это достижение помогает новым ученикам выделить школы – лидеры в городе, обучаясь в которых они могут ожидать получение
высокого уровня обучения, использование продвинутых методик, комфортную и доброжелательную атмосферу и как результат —
достижения тех целей, которые стоят перед обучающимся.
LanguageCourseFinder.com – международная система поиска и рейтинга курсов иностранных языков. Наш сайт посещают сотни
тысяч человек в год, которые могут выбрать лучшие школы иностранных языков среди более чем 10 000 учебных заведений.

При копировании материала с сайта, активная ссылка на оригинальный материал обязательна. ©
LanguageCourseFinder.com

Догмы и поиск (сто лет дискуссий о диалектике в английской философии)

Дисциплина

Логика

История философии

Онтология

Философия культуры

Философия науки

Философия образования

Философия политики и права

Философия религии

Философия сознания

Эпистемология

Эстетика

Этика

Традиции

Прагматизм

Аналитическая философия

Античность

Возрождение

Восточная философия

Немецкая классическая философия

Новое время

Русская философия

Спиритуализм

Средние века

Структурализм

Феноменология

Экзистенциализм

Ещё о способах изучения английского языка

На первых этапах изучения иностранных
языков многие студенты сталкиваются с
трудностями. Открывая для себя новые
знания, неизбежно встречаются с
непонятными правилами и требованиями,
что зачастую отбивает желание дальше
заниматься обучением. На самом деле,
существует довольно много способов не
загубить изучение английского языка
на старте и с успехом усвоить все
необходимые знания.

Личная
заинтересованность студента

Необходимо
ставить перед собой конкретные цели,
четко формулировать запросы, понимать,
чего же вы хотите на самом деле. Что
получает студент, посещая курсы
изучения английского языка: новые
возможности в карьере, свободу в общении
с иностранцами, удовольствие от
саморазвития.

Новый язык
должен быть важным для вас. Хорошо
расставить акценты поможет метод
погружения в языковую среду. Обучаясь
за рубежом, занимаясь решением рабочих
вопросов или пребывая в увлекательном
путешествии, человеку придется
задействовать все свои познания и
навыки. Если первое время студента будет
преследовать «синдром одиночки», уже
спустя пару дней неприятные ощущения
исчезнут сами собой.

Результаты

Обучение
английскому языку в при заинтересованности
и обилии практики в стране будет
происходить в ином формате. Те трудности,
которые казались труднопреодолимыми,
в скором времени покажутся пустяком.
Общее правило звучит следующим образом
– живое общение всегда будет источником
огромного удовольствия и приятным
способом усовершенствовать свои языковые
умения.

Первые
шаги самые трудные

Изучение
английского языка для начинающих
может показаться настоящим испытанием,
если вместо творческого процесса
применяют занудную «зубрежку»
многотомового справочника грамматики.
Самый простой выход из ситуации — закрыть
глаза на все сложности. Ведь на самом
деле рациональнее изучить фундаментальные
правила, а затем скрупулезно рассматривать
тонкости иностранной лингвистики.

Заядлые
перфекционисты только через 5 – 6 месяцев
смогут произнести простейшие фразы без
ошибок. Но ведь все это время можно было
наслаждаться общением, говорить и
совершенствовать базовые навыки.
Изучение английского с нуля в особой
языковой среде – это отличный вариант
с легкостью преодолевать любые барьеры.

Все
просто

Обучение
английскому на курсах в Москве должно
сопровождаться комфортом во всех
отношениях. Если вы столкнулись со
сложностями, перестаньте себя накручивать.
Ищите моменты, которые помогут упростить
процесс по максимуму. Каждый язык
содержит в себе определенные подсказки,
которые могут значительно упростить
его изучение.

Общение
– основа всего

Когда вы
начали посещать курсы изучения
английского языка, будьте готовы к
постоянному общению. В этом и вся суть
этого занятия – возможность свободно
и беспрепятственно разговаривать. Ищите
слова и фразы, которые вам нужно и хочется
знать. Не ждите, пока кто-то познакомит
вас с языком или скажет, что надо делать.

Никаких
жертв

Нельзя относиться к обучающему процессу,
как к пытке или вынужденным мерам.
Воспринимайте язык – как живое существо,
с которым нужно взаимодействовать. Как
бы ни было трудно, никогда не сдавайтесь.
Только так можно добиться успеха в любом
деле, в том числе и при знакомстве с
новым языком.

Search English — Learn & Practice English Online

Помимо Bangla, английский — это еще один язык, который мы изучаем в наших учебных заведениях, школах, колледжах и университетах. Основная проблема преподавания английского языка в нашей стране заключается в том, что мы уделяем большое внимание грамматике английского языка. Большинство студентов, владеющих средним языком Bangla, запоминают грамматику — повествование, изменение голоса, перевод, групповые глаголы, распространенные ошибки и так далее. Они не используют язык в реальной жизни. Они просто сосредотачиваются на механическом заучивании, чтобы сдать экзамены.

Весь этот процесс очень неприятен, и у большинства студентов развивается сильная неприязнь к английскому языку. В конце концов, эта неприязнь превращается в страх. Они сталкиваются с серьезной проблемой в высшем образовании. В университетах они должны изучать книги на английском языке, писать ответы на английском на экзаменах и писать исследовательские работы на английском языке. Плохое знание английского языка также влияет на их карьеру.

Язык — это не просто запоминание грамматики. Мы свободно говорим на языке бангла.Запоминаем ли мы грамматику бангла с детства? Ответ: нет. Мы можем бегло говорить на бангла, потому что мы используем этот язык в нашей повседневной жизни. Мы все время говорим на бангла. Мы слышим аудиозаписи на бангла, мы слушаем разговоры людей, читаем газеты, журналы на бангла и т. Д. Таким образом, мы все время используем язык бангла в нашей повседневной жизни, что позволяет свободно говорить на бангла.

В Search English мы стремимся создать среду, в которой обычные бангладешцы могут использовать английский язык в реальной жизни.Мы фокусируемся на четырех навыках изучения языка — чтении, письме, аудировании и разговорной речи.

В Search English Facebook Group мы поощряем наших участников писать сообщения, читать сообщения других участников и оставлять комментарии к сообщениям.

Search English Веб-сайт содержит качественное содержание на английском языке. Участники, которые стали лучше писать, могут публиковать свои сообщения на веб-сайте Search English.

Дважды в неделю мы также организуем веб-семинары, на которых люди могут попрактиковаться в разговоре по-английски друг с другом.

Поиск на английском языке — Профиль компании Crunchbase и финансирование

Поиск на английском языке — Профиль компании и финансирование Crunchbase

Платформа для изучения английского языка

Industries
Регионы штаб-квартиры Азиатско-Тихоокеанский регион (APAC)
Дата основания 1 июля 2016 г.
Учредители Абул Хайер
Рабочий статус Активен

Контактный адрес электронной почты [email protected]
Телефон Номер 01751219503

Search English — это открытая платформа для жителей Бангладеш, где они могут практиковать английский как язык и развивать свой уровень владения английским письмом, а также делать лучшую карьеру и лучшую жизнь.Вот почему наш девиз — «Учите английский, чтобы изменить жизнь».

Люди любого возраста и любого образования — школа, колледж, университет, бизнесмен, сотрудник

и т. Д. — могут зайти на этот сайт и выучить письмо на английском языке. Можно писать на любую тему, если она не является спорной или оскорбительной в соответствии с нашими социальными нормами.

Поиск на английском языке бесплатный. Мы ни с кого не берем деньги. В Search English мы стремимся развивать квалифицированных английских писателей.

Подробнее

Получите максимум от Crunchbase

Расположение штаб-квартиры

Количество сотрудников

Статус IPO

Веб-сайт

Рейтинг CB (Компания)

Общее количество профилей сотрудников, которые организация имеет в Crunchbase

Описательное ключевое слово для организации (например, SaaS , Android, облачные вычисления, медицинское устройство)

Где находится штаб-квартира организации (например, район залива Сан-Франциско, Кремниевая долина)

Дата основания организации

Учредители организации

Операционный статус организации e.грамм. Активный, закрытый

Независимо от того, является ли организация коммерческой или некоммерческой

Общий контактный адрес электронной почты для организации

Общий номер телефона организации

Определение поиска Merriam-Webster

\ ˈSərch

обыскан; поиск; поиски

переходный глагол

: , чтобы изучить или изучить внимательно или тщательно в попытке найти или обнаружить что-то: например,

: исследовать в поисках чего-либо

искал северное поле

: для просмотра или исследования путем проверки возможных мест укрытия или расследования подозрительных обстоятельств.

: , чтобы внимательно прочитать : , проверить

особенно

: для проверки общедоступной записи или реестра для получения информации о

искать названия земель

: для проверки предметов, скрытых от человека.

: смотреть, как если бы открывать или проникать в намерение или природу

: , чтобы раскрыть, найти или узнать с помощью запроса или изучения

— обычно используется с из

непереходный глагол

: внимательно посмотреть или узнать

искал бумаги

: для тщательного расследования или экспертизы

1а

: поисковый акт

поиск еды пойти на поиски помощи

: Акт посадки и осмотра судна в открытом море в порядке осуществления права обыска.

: мощность или дальность пробивания

также

: проникающий эффект

Поиск в Интернете — полезные советы по поиску

Полезные советы по поиску

Подбирайте ключевые слова с умом.

Например, вместо прилагательных введите: —

грамматических прилагательных английского языка

Чтобы получить более точный результат, ищите фразы, используя кавычки.

Например, вместо того, чтобы печатать, изучите английский бесплатно — введите: —

«Learn English Free»

Чтобы узнать значение слова, введите «определить:» + слово или фразу.
Например, введите: —

определить: исправить

Результаты = найти (что-то или кого-то) для; «Я найду тебе хорошую девушку»
или организовать: организовать; «Можете ли вы устроить встречу с президентом?»

Проверьте свою грамматику английского языка

Вы можете использовать этот совет, чтобы проверить простую структуру предложения: -Если вы сомневаетесь в предложении, попробуйте ввести его в Google.

Например: — «Я никогда не был в Америке». не обнаруживает (или очень мало) совпадений, что указывает на то, что это неверно.
Перепишите фразу: «Я никогда не был в Америке». обнаруживает 301 совпадений — показатель того, что это правильно.
Не забудьте поставить символ («) в начале и в конце поиска.
Если ваше предложение слишком длинное, попробуйте сократить его. (Помните ПОЦЕЛУЙ.)

Проверьте правописание английского языка

Вы можете использовать этот совет, чтобы проверить правописание слова: -Если вы сомневаетесь, как написать слово, попробуйте ввести его в Google.Google предложит альтернативное написание, если сочтет, что вы написали неправильно.

Например: — «квартира» обнаруживает 6 950 000 обращений! Но Google спрашивает: «Возможно, вы имели в виду: квартира » со ссылкой, которая показывает 122000000 обращений. Квартира — правильное написание — более 6 миллионов человек ошиблись, но не вы!

Если это слово, которое можно написать двумя разными способами с двумя разными значениями, проверьте веб-сайты, которые появляются в результате поиска.Это то, что вы имеете в виду, когда употребляете это слово?

Например: — «Наследник и волосы» Наследник обнаруживает 12 800 000 совпадений, и результаты относятся к наследованию. Волосы показывают 255000000 просмотров, и результаты касаются стиля и ухода за волосами — да еще и мюзикла.

Одна из больших проблем, с которыми вы столкнетесь при написании, — это различие между американским и британским написанием. Британские учителя отмечают неправильную орфографию в американском языке, а американские учителя — как неправильную британскую орфографию.Я склонен принимать любое написание до тех пор, пока люди не путают их, так что просто убедитесь, что вы придерживаетесь последовательности.

Пополните свой английский словарный запас

Вы можете использовать этот совет, чтобы пополнить свой словарный запас.

На всякий случай включите «Безопасный поиск» в своих предпочтениях.

При использовании Google вы можете искать определенные изображения. Просто нажмите «Изображения» в меню над окном поиска. Введите слово, для которого хотите найти изображение.

Например: — «железная дорога» = 671 000 обращений

Вы также можете искать по фразам.

Например: — «дождь из кошек и собак» = 885 просмотров

Дополнительные полезные советы от Google

Используйте Google для перевода слов на ваш язык.

https://translate.google.com/

Загрузите панель инструментов Google, чтобы мгновенно переводить слова с англоязычных веб-страниц на ваш язык.

http: // панель инструментов.google.com/index_xp.html

Используя WordTranslator, выберите язык, на который вы хотите перевести. Затем просто наведите курсор на английское слово, и WordTranslator Панели инструментов скажет вам, что оно означает на вашем родном языке. WordTranslator в настоящее время поддерживает перевод с английского на китайский (традиционный и упрощенный), японский, корейский, французский, итальянский, немецкий и испанский языки.

Онлайн-лингвистическая поисковая система Ludwig помогает улучшить ваш английский — TechCrunch

Если вы когда-либо пытались писать на чужом языке, вы, вероятно, хорошо знаете как минимум две вещи: во-первых, письмо требует гораздо больше времени, чем обычно, и, во-вторых, даже услуги онлайн-переводов часто ошибаются. .

Итальянский исследователь Антонио Ротоло столкнулся с этими проблемами в начале своей академической деятельности. Чтобы продолжить международную карьеру, он должен был публиковать свои статьи на английском языке. После шести месяцев в Массачусетском технологическом институте ему пришла в голову идея нового типа онлайн-переводчика — такого, который не мог ошибаться (если только The New York Times, BBC или другие общепризнанные источники не допустили грамматической ошибки).

В сети с февраля 2016 года. Ludwig — это лингвистическая поисковая система, предназначенная для помощи людям в написании правильных предложений на английском языке.Компания со штаб-квартирой в Катании, Италия, была основана группой исследователей и инженеров из Сицилии, которые работали в ряде университетов США, Норвегии, Германии и Испании. В июле 2014 года Людвиг получил грант в размере 25 000 евро (27 880 долларов США) от Telecom Italia, телекоммуникационной компании с оборотом 15,29 миллиарда долларов.

Первое, что нужно знать о Людвиге, — это то, что пользователи должны играть активную роль. «Наша конечная цель — сделать людей независимыми», — сказал соучредитель Федерико Папа, доктор философии в области государственного управления.«Мы твердо уверены, что изучение языка — это активный процесс».

Чтобы использовать Ludwig, люди должны вводить в полосу Ludwig не то предложение, которое они хотят перевести (как они это делали бы в Google Translate), а лучше всего угадывать нужный им английский перевод. Затем алгоритм сравнивает это предложение с базой данных контекстуализированных примеров, взятых из надежных источников, таких как The New York Times, PLOS ONE, BBC и научных публикаций.Затем Людвиг показывает список результатов, позволяющий пользователям проверить свои предложения и выучить правильное.

«Мы не считаем себя конкурентами Google Translate», — сказал генеральный директор Ротоло. «Люди могут получить свои переводы с помощью Google Translate, а затем проверить Людвига, верны ли их переводы».

Стартап был назван в честь одного из самых влиятельных философов двадцатого века Людвига Витгенштейна, который, помимо прочего, занимался философией языка.«Витгенштейн пришел к выводу: значение определяется контекстом», — объяснила Роберта Пеллегрино, соучредитель Ludwig и ученый-когнитивист, имеющий докторскую степень в области бизнеса в Уортонской школе Университета Пенсильвании. «Контекст — это именно то, что предоставляет только Людвиг, выполняя поиск в базе данных из миллионов надежных источников».

Другой бесплатный инструмент онлайн-перевода, Reverso, имеет огромную базу данных примеров из многоязычных текстов. «Чтобы быть включенным в Reverso, каждый текст должен иметь двойной текст на другом языке», — сказал Ротоло.«Людвиг работает по-другому: мы проверяем любое предложение, написанное на английском языке, с помощью надежных английских текстов».

По крайней мере, в одном случае Людвиг может завести пользователей в тупик. Скажем, например, что мне нужно проверить, является ли «данные» единственным или множественным числом. Людвиг показывает примеры для обеих форм: «данные есть» и «данные есть». В этом случае, как объяснили инженеры Франческо Ароника и Сальваторе Монелло, пользователи могут проверить, какая форма дает больше результатов, а также провести дополнительные исследования в Интернете.

Команда Людвига состоит из восьми человек.Слева направо: Франческо Ароника (эксперт по базам данных), Сальваторе Монелло (эксперт по алгоритмам), Франческо Джакалоне (дизайнер и разработчик), Антонио Ротоло (генеральный директор и соучредитель), Роберта Пеллегрино (менеджер по дизайну и соучредитель) и Федерико Папа. (эксперт-юрист и соучредитель). Не на фото: Даниэле Тальявиа (менеджер по связям) и Антонино Рандаццо (главный разработчик программного обеспечения). Фото: Людвиг.

По данным компании, у Людвига в среднем 10 000 просмотров страниц в день и 75 000 пользователей ежедневно из 168 стран.

иностранных студентов являются одними из целевых пользователей Ludwig. По данным Института международного образования, в 2014/2015 годах в колледжах и университетах США обучалось около 1 миллиона иностранных студентов, и большая часть из них (44 процента) обучалась по программе STEM, создавая поток талантов для работы, связанной с наукой. , технология, инженерия или математика.

Онлайн-версия Ludwig теперь бесплатна, но компания работает над четырьмя способами получения дохода.Добавление рекламы в онлайн-версию — первое. Второй источник дохода — это API-версия Ludwig, которую можно интегрировать в онлайн-платформы языковых школ. Кроме того, осенью компания запустит настольное приложение без рекламы. Наконец, компания хотела бы подписать партнерские отношения с надежными источниками, предлагая им возможность направлять трафик в свои онлайн-архивы.

В будущем компания надеется найти ангела-инвестора, который также будет наставником. Что касается отъезда из Сицилии в Кремниевую долину, Пеллегрино сказал: «Мы открыты для выбора, но наша мечта — жить и работать на Сицилии с международной командой.”

Полное раскрытие: эта статья была написана с использованием Людвига для проверки нескольких предложений, а иногда и предлогов. Автор этого сообщения не является носителем английского языка.

Английский | Университет Норт-Гринвилл

_cc_aud	8 месяцев 26 дней	Файл cookie устанавливается crwdcntrl.net. Целью файлов cookie является сбор статистической информации в анонимной форме о посетителях веб-сайта. Собранные данные включают количество посещений, среднее время, проведенное на веб-сайте, и то, какие страницы были загружены.Эти данные затем используются для сегментирования аудитории на основе географического положения, демографии и интересов пользователей, для предоставления релевантного контента и для рекламодателей для целевой рекламы.
_cc_cc	8 месяцев 26 дней	Файл cookie устанавливается crwdcntrl.net. Целью файлов cookie является сбор статистической информации в анонимной форме о посетителях веб-сайта. Собранные данные включают количество посещений, среднее время, проведенное на веб-сайте, и то, какие страницы были загружены.Эти данные затем используются для сегментирования аудитории на основе географического положения, демографии и интересов пользователей, для предоставления релевантного контента и для рекламодателей для целевой рекламы.
_cc_dc	8 месяцев 26 дней	Файл cookie устанавливается crwdcntrl.net. Целью файлов cookie является сбор статистической информации в анонимной форме о посетителях веб-сайта. Собранные данные включают количество посещений, среднее время, проведенное на веб-сайте, и то, какие страницы были загружены.Эти данные затем используются для сегментирования аудитории на основе географического положения, демографии и интересов пользователей, для предоставления релевантного контента и для рекламодателей для целевой рекламы.
_cc_id	8 месяцев 26 дней	Файл cookie устанавливается crwdcntrl.net. Целью файлов cookie является сбор статистической информации в анонимной форме о посетителях веб-сайта. Собранные данные включают количество посещений, среднее время, проведенное на веб-сайте, и то, какие страницы были загружены.Эти данные затем используются для сегментирования аудитории на основе географического положения, демографии и интересов пользователей, для предоставления релевантного контента и для рекламодателей для целевой рекламы.
_fbp	3 месяца	Этот файл cookie устанавливается Facebook для доставки рекламы, когда они находятся на Facebook или цифровой платформе, поддерживаемой рекламой Facebook после посещения этого веб-сайта.
bscookie	2 года	Этот файл cookie представляет собой файл cookie идентификатора браузера, установленный с помощью кнопок Linked share и рекламных тегов.
dpm	5 месяцев 27 дней	Файл cookie устанавливается demdex.net. Этот файл cookie присваивает уникальный идентификатор каждому посещающему пользователю, что позволяет сторонним рекламодателям нацеливать этих пользователей на релевантную рекламу.
от	3 месяца	Файл cookie устанавливается Facebook для показа релевантной рекламы пользователям, а также для измерения и улучшения рекламных объявлений. Файл cookie также отслеживает поведение пользователя в Интернете на сайтах с пикселем Facebook или социальным плагином Facebook.
NID	6 месяцев	Этот файл cookie используется для профиля на основе интереса пользователя и отображения персонализированной рекламы для пользователей.
ssi	1 год	Этот файл cookie установлен Sitescout. Этот файл cookie используется для маркетинга и рекламы. Файл cookie хранит уникальный идентификатор, используемый для идентификации устройства вернувшихся пользователей и предоставления им релевантной рекламы.
TapAd_3WAY_SYNCS	2 месяца	Этот файл cookie устанавливается провайдером Tapad.Этот файл cookie используется для синхронизации данных с рекламными сетями.
TapAd_DID	2 месяца	Файл cookie устанавливается tapad.com. Целью файла cookie является отслеживание пользователей на разных устройствах для включения таргетированной рекламы
TapAd_TS	2 месяца	Файл cookie устанавливается Tapad.com. Цель файлов cookie — отслеживать пользователей на разных устройствах для включения таргетированной рекламы.
test_cookie	15 минут	Этот файл cookie устанавливается двойным щелчком.сеть. Цель файлов cookie — определить, поддерживает ли браузер пользователя файлы cookie.

Определение для изучающих английский язык из Словаря учащихся Merriam-Webster

множественное число

поиски

множественное число

поиски

Определение ПОИСКА, которое дает учащийся

попытка найти кого-то или что-то

действие или процесс поиска кого-то или чего-то

[считать]

тщательный / исчерпывающий / быстрый поиск
Начнем / запустим / проведем поиск нового менеджера на этой неделе.
Поисково-спасательная команда [= группа людей, обученных находить и помогать потерявшимся людям] была послана для туристов.

— часто + за

[noncount]

—

см. также поиск с раздеванием

[считать]

попытка найти информацию в базе данных, сети, веб-сайте и т. д., используя компьютерную программу

²
поиск

/ ˈSɚtʃ /

глагол

поиски;

обыскан;

searching

поиски;

обыскан;

searching

Определение ПОИСКА, которое дает учащийся

[нет объекта]

внимательно искать кого-то или что-то

попытаться найти кого-то или что-то

Они еще не нашли его, поэтому им приходится продолжать поиски .
Они обыскали среди / сквозь обломки (на предмет выживших).
Мы искали [= искали ] везде, но не смогли найти ключи.

— часто + за

— часто используется в переносном смысле

Ученые ищут лекарство.[= проводят исследования, чтобы найти лекарство]
Он искал слов, чтобы утешить ее. [= он пытался придумать слова, которые он мог бы сказать, чтобы утешить ее]
Она искала ответ на свой вопрос .

[+ объект]

внимательно искать кого-то или что-то в (чем-то)

— часто + за

[+ объект]

внимательно осматривать одежду (кого-то) в поисках чего-то, что может быть спрятано

использовать компьютер для поиска информации (база данных, сеть, веб-сайт и т. д.)

[+ объект]

— часто + за

[нет объекта]

[+ объект]

внимательно посмотреть на (что-то), чтобы получить информацию об этом

ищи меня

неофициальный

— используется в речи, чтобы сказать, что вы не знаете ответа на вопрос

поиск

[фразовый глагол]

искать (кого-то или что-то)

или же

искать (кого-то или что-то)

найти (кого-то или что-то), внимательно посмотрев

— поисковик

существительное,

множественное число

искатели

[считать]