Metody automatického překladu. Vladislav Kuboň Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Metody automatického překladu. Vladislav Kuboň Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK"

Transkript

1 Metody automatického překladu Vladislav Kuboň Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK

2 Automatické zpracování jazyka je obtížné: Často loví tlouště na višni. Otec Emmons bude trénovat Australany. Soud shledal Hanu P. vinnou, že od června 2010 do srpna 2011 měla v lesíku v Sobědruhách na Teplicku pohlavní styk s tehdy třináctiletým hochem. Loprais upustil kola a ujížděl. V hotelu Corrado se za jeho nejslavnější éry scházely prostitutky. Často tam bydlely špičky ČSSD jako Miloš Zeman, Jiří Paroubek nebo Petr Benda. Na trase C spadl člověk do kolejiště metra, nahradí ho autobusy.

3 Tomáš Holan

4 Další příklady z tisku Na českých silnicích umírá více lidí než ve zbytku EU, hůř jsou na tom jen v Polsku. Trenér Benítez rozhazoval rukama, nervózně přešlapoval před lavičkou. Nakonec si však mohl ulevit. Miss World bude kvůli islámu bez plavek. Uštknutí zmijí je vzácné, ale když kousne dítě, může jít o život. Sarah Palinová řekla Ne, Obamovi se nepostaví. Dědeček se rozložil na gauči.

5 Proč zpracovávat jazyk počítačem? Snahou o exaktní popis přirozeného jazyka zároveň lépe pochopíme, jak přirozený jazyk funguje. Nástroje jako kontrolor překlepů nebo kontrola gramatiky nám pomáhají při psaní textů. Automatické překladové nástroje umožňují porozumět (alespoň základnímu smyslu) textům v cizích jazycích. Dialogové systémy pomohou zodpovědět dotazy uživatelů. Systémy vyhledávající v textu pomohou najít relevantní informace. Automatická analýza sentimentu odhalí, jak lidé smýšlejí o nejrůznějších tématech. Uchování rozsáhlých jazykových dat v korpusech pomáhá zachránit ohrožené jazyky....

6 Proč zpracovávat jazyk počítačem? Snahou o exaktní popis přirozeného jazyka zároveň lépe pochopíme, jak přirozený jazyk funguje. Nástroje jako kontrolor překlepů nebo kontrola gramatiky nám pomáhají při psaní textů. Automatické překladové nástroje umožňují porozumět (alespoň základnímu smyslu) textům v cizích jazycích. Dialogové systémy pomohou zodpovědět dotazy uživatelů. Systémy vyhledávající v textu pomohou najít relevantní informace. Automatická analýza sentimentu odhalí, jak lidé smýšlejí o nejrůznějších tématech. Uchování rozsáhlých jazykových dat v korpusech pomáhá zachránit ohrožené jazyky....

7 Kageru-to mugade hala jo deka medsene seno gejay! kageru = sejít se, shromáždit se, oženit se mugade = hlava hala = skupina jo = jeden, jedna deka = pět medse = hodina seno = velký gejay = není ve slovníku Překlad: Sejít se hlava skupina jeden pět hodina velký???.

8 Co nám chybí? Tvarosloví (morfologie) <Sloveso> + to = Budoucí čas Přípona -ne = 6.pád (časová předl. v) Předpona ge- = 9.pád (místní určení) jay = muž, vládce Sejde se hlava skupina jeden pět v hodině velký u muže.

9 "Pravidla domorodého pravopisu" v oznamovacích větách domorodci používají pevný pořádek slov, kde se za slovesem ostatní větné členy seřadí podle své důležitosti, počínaje podmětem. systém číslovek se podobá římským číslům - jeden pět znamená čtyři. přídavná jména, zájmena a číslovky vždy rozvíjejí bezprostředně následující jména podstatná Sejde se hlava skupina ve čtyři hodiny u velkého muže

10 Ustálená spojení mugade hala se má překládat buď jako skupina moudrých nebo ještě lépe jako rada starších seno jay není velký muž, ale náčelník Rada starších se sejde ve čtyři hodiny u náčelníka

11 Problémy překladu rozdíly ve významu cook anglicky bake toast roast broil fry boil barbecue grill stir-fry sauté japonsky YAKU IRU ABURU ITAMERU Deep-fry AGERU French-fry FRY NI SURU TEMPURA NI SURU braise ITAMENI NI SURU simmer stew NIRU poach TAKU boil YUDERU steam MUSU, FU Pouze žár Vaření na oleji Vaření ve dodě

12 Víceznačnost slov Remove the spark plugs Remove the plug leads Remove the dipstick Remove the filter cap Remove the distributor cap Remove the rotor arm Remove nipple Remove the two bolts Zündkerzen herausdrehen Zündkabel abziehen Öhlmeßstab herausziehen Verschlußkappe aufdrehen Verteildeckel abnehmen Verteilerläufer abziehen Schmiernippel herausdrehen Beide Schrauben lösen Složené výrazy... remove defective left wing tip tank filler gap gasket airport long term car park courtesy vehicle pickup point... Mädchenhandelsschule

13 Závislost na situaci OPEN Open Open

14 Základní schéma Zdrojový text Cílový text Analýza Transfer Generování Interlingua Vaquoisův trojúhelník

15 Výsledek analýzy

16 První pokusy, první metody, první generace 1946 A.D.Booth - idea automatického dvojjazyčného slovníku, text zpracováván slovo od slova 1948 R.M.Richens - ve slovníku nejsou zachycena celá slova, ale předpony, kmeny a přípony zvlášť 1950 E.Reifler - zavádí pre- a post- editing 1952 První konference o strojovém překladu na MIT L.E.Dostert - pivotní jazyk pro překlad více jazyků Georgetownský experiment (do r. 1956) 45 vět s 250 slovy, 6 syntaktických zákonů, jednoduché oznamovací věty, bez negací, slovesa ve 3.osobě, málo předložek

17 Bouřlivý rozvoj 1955 Anglo-ruský překlad v Moskvě 1956 První mezinárodní konference 12 vědeckých skupin na amerických univerzitách 1957 N.Chomsky - Standard theory základní práce umožňující formálně popisovat syntaktickou strukturu přirozených jazyků, základ tzv. transformační gramatiky 1960 Y.Bar Hillel: Vysoce kvalitní plně automatický překlad nemůže být nikdy dosažen. The box was in the pen. Příklon k teorii, práce se syntaxí jazyka, nová generace systémů

18 Vystřízlivění 1966 Zpráva ALPAC (American Language Processing Advisory Committee) Konstatuje nutnost investic do dlouhodobého teoretického lingvistického výzkumu. Faktický důsledek: konec podpory Zpráva nebyla negativní, negativní byly její důsledky Práce mimo USA pokračovaly (Francie, SSSR, Kanada)

19 První úspěšný komerční systém TAUM - METEO (1976) překlad meteorologických zpráv A->F dobře definovaná a výrazně syntakticky i sémanticky omezená podmnožina jazyka vhodné implementační prostředky systém sám rozezná text, který mu dělá potíže, a předá jej lidskému překladateli v 90.letech překládali slov denně

20 Další významné systémy I. SYSTRAN Překlad dokumentů EU Přímý překlad (každý pár řešen zvlášť) mezi cca 20 páry, ovšem uspokojivá kvalita pouze u nejstarších párů (A-F-N) Data oddělena od programu Problémy řešeny ad hoc EUROTRA Oficiální projekt EU v 80.letech Megalomanie: 72 jazykových párů Nezvládnutá modularita Do jisté míry podobný negativní efekt jako zpráva ALPAC

21 Další významné systémy II. VERBMOBIL Německý nástupce EUROTRy Překlad mluvené řeči Tématické omezení rozhovoru - plánování příští schůzky dvou obchodníků Více než 30 výzkumných týmů Předváděn na Světové výstavě v Hannoveru, od té doby se o něm příliš nepíše.

22 Malá odbočka Systémy s překladovou pamětí Překladová paměť je soubor spárovaných textů (věty nebo menší úseky), který vznikne jako vedlejší produkt při lidském překladu předchozí verze textu. První takový systém vyvinula firma IBM pod názvem Translation Manager. Současnými nejprodávanějšími systémy jsou TRADOS Translator s Workbench firmy SDL a Dejà Vu firmy Atril Vhodné zejména pro lokalizace dokumentace k systémům, které vycházejí ve stále aktualizovaných verzích.

23 Překladová paměť <RTF Preamble> <FontTable> {\fonttbl {\f1 \fmodern\fprq1 \fcharset0 Courier New;} {\f2 \fswiss\fprq2 \fcharset0 Arial;} {\f3 \froman\fprq2 \fcharset2 Symbol;} {\f4 \froman\fprq2 {\*\falt Times}\fcharset0 Times New Roman;} {\f5 \froman\fprq2 {\*\falt Times}\fcharset0 Times New Roman CE;} <TrU> <CrD> <CrU>SAP1 <Att L=Subunit>DOC <Txt L=Text Field>ASAP_2/99 <Seg L=CS_01>Zahrňte informace o tom, jaká bude spolupráce technického a aplikačních týmů). <Seg L=PL_01>Włączcie informacje o tym, jaka będzie współpraca technicznego a aplikacyjnych teamów). </TrU>

24 Nová metoda - statistický překlad Podobně jako systémy s překladovou pamětí využívá existující překlady Místo překladových pamětí používá mnohem větší objemy paralelních dat Texty jsou spárovány (alignment) po úsecích (větách) Hledá se nejpravděpodobnější překlad dané věty Průkopníkem firma IBM na konci 80. let V současné době je nejznámější Google Translate

25 Paralelní texty Rosettská deska objevena v Egyptě 1799 vytvořena v Memphisu 196 př.n.l. jedná se o nejstarší dochovaný paralelní korpus

26 Paralelní korpusy Termínem jazykový korpus rozumíme velký objem předzpracovaných (označkovaných) dat Velké paralelní korpusy: Europarl (dokumety Evropského parlamentu) Kanadský Hansard (Anglicko-francouzský korpus parlamentních dokumentů, 1.7 milionu vět) Na MFF UK používáme např. korpus CzEng 1.0, který obsahuje 15 milionů paralelních vět a přes slov Webové stránky Překlady beletrie nejsou dobrými zdroji, překlad bývá příliš volný, navíc bývají problémy s autorskými právy

27 Pravděpodobnost vs. Relativní četnost Příklad: překlad předložky in do francouzštiny: 3 možnosti dans, à, de Jak zjistit pravděpodobnost překladu? Těžko. Potřebujeme k tomu totiž obrovské množství událostí, neboť při dostatečně dlouhé sérii pokusů se relativní četnost jednotlivých výsledků začne blížit jejich pravděpodobnosti. Relativní četnost: f(e) = c(e)/n

28 Odhad pravděpodobnosti Jednoduchá pravděpodobnost výskytu konkrétního slova v textu: - máme 2 miliony slov v textu, slovo read se v něm vyskytuje 720 krát => p(read) 720/ = 0,00036 Překlad in : Posbíráme 500 vět obsahujících překlad in do francouzštiny krát dans, 150 krát à, 100 krát de - p(dans)=250/500=0,5 - p(à) = 0,3 - p(de) = 0,2

29 Modelování jazyka Hlavní úkol: Předpovědět následující slovo v běžném textu nebo promluvě. Jak? Pomocí podmíněné pravděpodobnosti na základě kontextu (historie) předpovídáme následující slovní tvar p(w h) w předpovídané slovo, h historie, vše, co bylo dosud řečeno (napsáno) Cíl: spočítat pravděpodobnost celé věty: p(w)=p(<w i > i=1..n )

30 N-gramy p(w)=p(<w i > i=1..n )=p(w n <w i > i=1..n-1 )* p(w n-1 <w i > i=1..n-2 )* p(w n-2 <w i > i=1..n-3 )* * p(w 2 w 1 )*p(w 1 ) Problém: příliš dlouhá historie znamená nedostatek (řídkost) dat a obrovské nároky na výpočetní kapacitu => je nutné historii včas useknout n=3 trigramový model p(w)= p(w 3 w 2 w 1 )*p(w 2 w 1 )* p(w 1 ) Kratší jsou bigramy (n=2), unigramy (n=1)

31 Vyhlazování Problémem je velikost dat Máme-li slovník (V) o slovech => - V =40k, velikost modelu = V 3 =6,4x typická velikost trénovacích dat stamiliony (10 8 ) slov - příliš mnoho nulových pravděpodobností (nenulová pouze jedna ze !) řídká data - některé z nich ale zastupují existující kombinace - pokus o řešení nahradit nulovou pravděpodobnost nějakou velmi malou hodnotou

32 Frázový překlad I saw two green striped cats Já pila pily... viděl viděla... uviděl uviděla Viděl jsem dva dvě dvou... dvěma dvěmi zelené zelená zelení zeleným zelenými zeleného zeleném... green pruhované pruhovaná pruhovaní pruhovaným pruhovanými... zeleně pruhované kočka kočky koček kočkám kočkami Samotný překladový model nestačí!

33 Jiný příklad (příklad převzat z textu Koehna a Knighta) Překlad ze španělštiny do angličtiny, možné překlady jsou založeny pouze na překladovém modelu: Que hambre tengo yo! What hunger have P(Š E) = Hungry I am so P(Š E) = I am so hungry P(Š E) = Have i that hunger P(Š E) = : : :

34 Přidáme jazykový model angličtiny Que hambre tengo yo! What hunger have P(S E)P(E) = x Hungry I am so P(S E)P(E) = x I am so hungry P(S E)P(E) = x Have i that hunger P(S E)P(E) = x : : :

35 Pozorování Jazykový model cílového jazyka může být založen na mnohem rozsáhlejším korpusu, řádově stamiliony slov. Překladový model je založen na mnohem menším paralelním korpusu (miliony slov). Jazykový model cílového jazyka odfiltruje nepodařené překlady, vyrovná chyby překladového modelu. Jazykový model vybírá pouze hezké věty, nemá vztah k originálu. Hledání překladových hypotéz (dekódování) je obtížným problémem samo o sobě.

36 Typické chyby stat. systémů

37 Ukázka překladu Marsh & McLennan Cos. said it agreed to acquire the rest of Gradmann & Holler, a leading West German insurance brokerage firm in which it has held a 15% stake for 15 years. The transaction, for cash and stock, would represent the biggest European takeover since 1980 for New York-based Marsh & McLennan, the world's largest insurance broker. It's also the first major sign of the long-awaited consolidation in the European insurance industry as the European Community Commission moves toward a single market by 1992 PC Translator 2003 Mokřina & McLennan kosinusy. řekly, že to souhlasilo se získat zbývající část Gradmann & křičí, vůdčí západní německý pojišťovací makléřská firma v kterém to držela 15% sázka pro 15 let. Transakce, za hotové a akcie, reprezentovala největší evropské převzetí od roku 1980 pro New York-založená mokřina & McLennan, světově největší pojišťovací agent. To je také první významnější znamení dlouho očekávaného upevnění v evropském pojišťovnictví jak Evropské společenství pověřovací pohyby směrem k jednotnému trhu do 1992.

38 Ukázka překladu Marsh & McLennan Cos. said it agreed to acquire the rest of Gradmann & Holler, a leading West German insurance brokerage firm in which it has held a 15% stake for 15 years. The transaction, for cash and stock, would represent the biggest European takeover since 1980 for New York-based Marsh & McLennan, the world's largest insurance broker. It's also the first major sign of the long-awaited consolidation in the European insurance industry as the European Community Commission moves toward a single market by 1992 Google Translate Marsh & McLennan dohodnuta Cos. jí řekl, že k získání zbytku Gradmann & křičet, přední pojišťovací makléřství západoněmecké firmy, v nichž má v držení 15% akcií za 15 let. Tato transakce, za výběr hotovosti a akciích, by představovalo největší evropský převzetí od roku 1980 v New Yorku založena- Marsh & McLennan, který je největším na světě pojišťovací makléř. Je také prvním hlavním znakem je dlouho očekávaná-konsolidace v evropském pojišťovnictví, jako je Evropská společenství Komise podniká kroky směrem k vytvoření jednotného trhu do roku 1992

39 Shrnutí Po více než 60 letech intenzivního výzkumu stále neexistují kvalitní obecně použitelné systémy. Statistické metody přinesly systémy, které jsou akceptovány širokou veřejností a umožňují hrubé překlady mezi mnoha jazyky. Tyto systémy ale narážejí na nedostatek dat, jsou vhodnější pro překlady mezi velkými jazyky. Automatické metody se soustředí na transkripci (převod řetězec na řetězec), opravdový překlad, tedy přenesení významu z jednoho jazyka do druhého, stále zůstává doménou kvalifikovaných lidských překladatelů.

40 Závěr Automatické zpracování přirozeného jazyka pomáhá překonat propast mezi počítačem a člověkem. Automatický překlad s celou jeho bohatou historií je jen jedním příkladem, který ukazuje, že má smysl učit počítače česky. Zároveň také dokumentuje, že někdy je k dosažení vědeckého pokroku v určité oblasti nutné kompletně změnit metodu řešení.

Nedostatky bezkontextové gramatiky

Nedostatky bezkontextové gramatiky Nedostatky bezkontextové gramatiky Běžná gramatika nezachytí schodu podmětu s přísudkem. Lze řešit přidáním zvláštních neterminálů pro jednotné číslo, množné číslo... Velký nárust počtu neterminálů Rozšířené

Více

ve strojovém překladu

ve strojovém překladu Jaká data se používají ve strojovém překladu Ondřej Bojar bojar@ufal.mff.cuni.cz Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK ELRC Training Workshop, 15. prosinec 2015 1/39 Osnova Typy dat ve strojovém

Více

2. Korpusový portál a volně dostupné nástroje

2. Korpusový portál a volně dostupné nástroje 1. Něco málo o jazykových korpusech co to je a jak se to používá 2. Korpusový portál a volně dostupné nástroje webový portál www.korpus.cz 3. Korpusový nástroj SyD porovnání dvou a více slov z hlediska

Více

Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix)

Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix) Rudolf Rosa diplomová práce Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix) Automatic post-editing of phrase-based machine translation outputs Motivační příklad Zdroj (WMT 2010):

Více

Depfix: Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate

Depfix: Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate Rudolf Rosa rur@nikdeeu http://ufalmffcunicz/rudolf-rosa Depfix: Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Ústav formální a aplikované

Více

Uvod Modely n-tic Vyhodnocov an ı Vyhlazov an ı a stahov an ı Rozˇ s ıˇ ren ı model u n-tic Jazykov e modelov an ı Pavel Smrˇ z 27.

Uvod Modely n-tic Vyhodnocov an ı Vyhlazov an ı a stahov an ı Rozˇ s ıˇ ren ı model u n-tic Jazykov e modelov an ı Pavel Smrˇ z 27. Jazykové modelování Pavel Smrž 27. listopadu 2006 Osnova 1 Úvod motivace, základní pojmy 2 Modely n-tic 3 Způsob vyhodnocování 4 Vyhlazování a stahování 5 Rozšíření modelů n-tic 6 Lingvisticky motivované

Více

Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate

Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate Mgr. Rudolf Rosa Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Ústav formální a aplikované lingvistiky ProSŠ, Gymnázium Kladno, 23. října

Více

Anglický jazyk. Anglický jazyk. žák: TÉMATA. Fonetika: abeceda, výslovnost odlišných hlásek, zvuková podoba slova a její zvláštnosti

Anglický jazyk. Anglický jazyk. žák: TÉMATA. Fonetika: abeceda, výslovnost odlišných hlásek, zvuková podoba slova a její zvláštnosti Prima jednoduše mluví o sobě Slovní zásoba: elementární slovní 1 B/ 26, 27, 29, 30 tvoří jednoduché otázky a aktivně je používá zásoba pro zvolené tematické okruhy odpovídá na jednoduché otázky obsahující

Více

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u :

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u : PSNÍ Jazyk Úroveň utor Kód materiálu nglický jazyk 9. třída Mgr. lice Kýrová aj9-jes-kyr-psa-03 Z á k l a d o v ý t e x t : letter from fan ear George, I'm writing to you (1) the zech Republic. I have

Více

Příklad rozpracování minimální doporučené úrovně pro úpravu. očekávaných výstupů v rámci podpůrných opatření. do učebních osnov vyučovacího předmětu

Příklad rozpracování minimální doporučené úrovně pro úpravu. očekávaných výstupů v rámci podpůrných opatření. do učebních osnov vyučovacího předmětu Příklad rozpracování minimální doporučené úrovně pro úpravu očekávaných výstupů v rámci podpůrných opatření do učebních osnov vyučovacího předmětu ČESKÝ JAZYK A LITERATURA Ukázka byla zpracována s využitím

Více

Ontologie. Otakar Trunda

Ontologie. Otakar Trunda Ontologie Otakar Trunda Definice Mnoho různých definic: Formální specifikace sdílené konceptualizace Hierarchicky strukturovaná množina termínů popisujících určitou věcnou oblast Strukturovaná slovní zásoba

Více

NÁZVY OSOB NÁZVY ZVÍŘAT NÁZVY VĚCÍ NÁZVY VLASTNOSTÍ NÁZVY DĚJŮ

NÁZVY OSOB NÁZVY ZVÍŘAT NÁZVY VĚCÍ NÁZVY VLASTNOSTÍ NÁZVY DĚJŮ Anotace Pracovní list k procvičení a upevnění znalostí učiva slovní druhy Autor Marcela Zemanová Jazyk Čeština Očekávaný Správně určovat slovní druhy výstup Speciální vzdělávací Lehké mentální postižení

Více

IA161 Pokročilé techniky zpracování přirozeného jazyka

IA161 Pokročilé techniky zpracování přirozeného jazyka IA161 Pokročilé techniky zpracování přirozeného jazyka Strojový překlad Vít Baisa Překlad angličtina čeština Moses is an implementation of the statistical (or data-driven) approach to machine translation

Více

Vyučovací předmět: Francouzský jazyk. Charakteristika vyučovacího předmětu. Obsahové, časové a organizační vymezení předmětu

Vyučovací předmět: Francouzský jazyk. Charakteristika vyučovacího předmětu. Obsahové, časové a organizační vymezení předmětu 5.6. Vzdělávací oblast: Vzdělávací obor: Jazyk a jazyková komunikace Další cizí jazyk Vyučovací předmět: Francouzský jazyk Charakteristika vyučovacího předmětu Vyučovací předmět Francouzský jazyk je součástí

Více

Korpusová lingvistika a počítačové zpracování přirozeného jazyka

Korpusová lingvistika a počítačové zpracování přirozeného jazyka Korpusová lingvistika a počítačové zpracování přirozeného jazyka Vladimír Petkevič & Alexandr Rosen Ústav teoretické a komputační lingvistiky Filozofické fakulty Univerzity Karlovy v Praze Korpusový seminář

Více

NLP & strojové učení

NLP & strojové učení NLP & strojové učení Miloslav Konopík 2. dubna 2013 1 Úvodní informace 2 Jak na to? Miloslav Konopík () NLP & strojové učení 2. dubna 2013 1 / 13 Co je to NLP? NLP = Natural Language Processing (zpracování

Více

Jazyky a jazykové technologie v České republice. Tomáš Svoboda Jan Hajič

Jazyky a jazykové technologie v České republice. Tomáš Svoboda Jan Hajič Jazyky a jazykové technologie v České republice Tomáš Svoboda Jan Hajič 1 Kolik jazyků máme v ČR? Jeden úřední jazyk (čeština) Skutečnost je složitější Turistika Obchod a mezinárodní komerční aktivity

Více

Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc.

Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc. Big Data a oficiální statistika Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc. Obsah příspěvku Charakteristiky Big Data Výzvy a úskalí z perspektivy statistiky Výzvy z perspektivy computing

Více

Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix)

Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix) Rudolf Rosa diplomová práce Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix) Automatic post-editing of phrase-based machine translation outputs Motivační příklad Zdroj: All the winners

Více

Očekávané výstupy RVP Školní výstupy Učivo Poznámky (průřezová témata, mezipředmětové vztahy apod.) Řečové dovednosti

Očekávané výstupy RVP Školní výstupy Učivo Poznámky (průřezová témata, mezipředmětové vztahy apod.) Řečové dovednosti Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu anglický jazyk pro 1. stupeň: 3. ročník Očekávané výstupy RVP Školní výstupy Učivo Poznámky (průřezová témata, Řečové dovednosti CJ-3-1-01 rozumí jednoduchým pokynům

Více

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u :

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u : a PSNÍ Jazyk Úroveň utor Kód materiálu nglický jazyk 5. třída Mgr. Milena Kašová aj5-mas-kas-psa-04 Z á k l a d o v ý t e x t : Facebook My friends M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é

Více

Český jazyk a literatura - jazyková výchova

Český jazyk a literatura - jazyková výchova Využívá znalostí získaných v předešlých ročnících. OPAKOVÁNÍ OPAKOVÁNÍ Vysvětlí pojmy: sl.nadřazené, podřazené a slova souřadná.uvede příklady. Rozpozná sl. jednoznač.a mnohoznačná. V textu vyhledá synonyma,

Více

1. Přehled cizojazyčných a vícejazyčných korpusů

1. Přehled cizojazyčných a vícejazyčných korpusů 1. Přehled cizojazyčných a vícejazyčných korpusů typy korpusů a možnosti jejich využití 2. Nová verze korpusu InterCorp (prosinec 2014) nové jazyky a texty lemmatizace a značkování 3. Webové korpusy srovnatelné

Více

pomocí SDL Trados Jak mi Translation Memory, Terminologie a Workflow pomohou při každodenní práci? Kdo jsme? Kdo je SDL? Translation Memory

pomocí SDL Trados Jak mi Translation Memory, Terminologie a Workflow pomohou při každodenní práci? Kdo jsme? Kdo je SDL? Translation Memory Účinné zpracování překladů pomocí SDL Trados Jak mi, a Workflow pomohou při každodenní práci? Od roku 1996 oficiální prodejce TRADOS pro Rakousko Od roku 2006 oficiální prodejce pro ČR a SR Naše nabídka

Více

SYNTAX LS Úvod

SYNTAX LS Úvod SYNTAX LS 2017 Úvod Co očekáváte od předmětu? viz sylabus požadavky Literatura Nový encyklopedický slovník češtiny https://www.czechency.org/ Panevová a kol. (2014) Mluvnice současné češtiny 2. http://www.cupress.cuni.cz/ink2_ext/index.jsp?

Více

DIGITÁLNÍ ARCHIV VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ

DIGITÁLNÍ ARCHIV VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ DIGITÁLNÍ ARCHIV VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tématická oblast CZ.1.07/1.5.00/34.0963 II/2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji čtenářské a informační

Více

Text Mining: SAS Enterprise Miner versus Teragram. Petr Berka, Tomáš Kliegr VŠE Praha

Text Mining: SAS Enterprise Miner versus Teragram. Petr Berka, Tomáš Kliegr VŠE Praha Text Mining: SAS Enterprise Miner versus Teragram Petr Berka, Tomáš Kliegr VŠE Praha Text mining vs. data mining Text mining = data mining na nestrukturovaných textových dokumentech otázka vhodné reprezentace

Více

4. Francouzský jazyk

4. Francouzský jazyk 4. Francouzský jazyk 62 Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková komunikace Vzdělávací obor: Cizí jazyk Vyučovací předmět: Francouzský jazyk Charakteristika vyučovacího předmětu Vzdělávací obsah vyučovacího

Více

Inovace studia obecné jazykovědy a teorie komunikace ve spolupráci s přírodními vědami. reg. č.: CZ.1.07/2.2.00/

Inovace studia obecné jazykovědy a teorie komunikace ve spolupráci s přírodními vědami. reg. č.: CZ.1.07/2.2.00/ Inovace studia obecné jazykovědy a teorie komunikace ve spolupráci s přírodními vědami reg. č.: CZ.1.07/2.2.00/28.0076 Úvod do kvantitativní lingvistiky Radek Čech Kvantitativní lingvistika co Vás napadne,

Více

Paralelní korpusy. 0/2 Z, zimní semestr 2006/2007. Alexandr Rosen

Paralelní korpusy. 0/2 Z, zimní semestr 2006/2007. Alexandr Rosen Paralelní korpusy 0/2 Z, zimní semestr 2006/2007 Alexandr Rosen Ústav teoretické a komputační lingvistiky Filozofická fakulta Univerzity Karlovy v Praze Alexandr Rosen (ÚTKL FF UK ) Paralelní korpusy 1

Více

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti. Přednáška č. 1 Úvod do statistiky a počtu pravděpodobnosti Statistika Statistika je věda a postup jak rozvíjet lidské znalosti použitím empirických dat. Je založena na matematické statistice, která je

Více

Počítačová lingvistika v praxi Pavel Ševeček, Tomáš Pavelek

Počítačová lingvistika v praxi Pavel Ševeček, Tomáš Pavelek Počítačová lingvistika v praxi Pavel Ševeček, Tomáš Pavelek I. Zpracování textu II. III. IV. Jazyk G Desambiguace Kontrola gramatiky V. Kontrola stylu VI. Valence sloves VII. Vývoj a odezva I. Zpracování

Více

Automatická segmentace slov s pomocí nástroje Affisix. Michal@Hrusecky.net, Hlavacova@ufal.mff.cuni.cz

Automatická segmentace slov s pomocí nástroje Affisix. Michal@Hrusecky.net, Hlavacova@ufal.mff.cuni.cz Automatická segmentace slov s pomocí nástroje Affisix Michal Hrušecký, Jaroslava Hlaváčová Michal@Hrusecky.net, Hlavacova@ufal.mff.cuni.cz Motivace Při zpracování přirozeného jazyka nikdy nemůžeme mít

Více

Žáci zodpoví všechny otázky. Určí slovní druhy a větné členy, vyjmenují znaky písemného a ústního projevu.

Žáci zodpoví všechny otázky. Určí slovní druhy a větné členy, vyjmenují znaky písemného a ústního projevu. Označení materiálu: VY_32_INOVACE_HLAVE_CESKYJAZYK1_16 Název materiálu: Pololetní písemná práce 2 Tematická oblast: Anotace: Očekávaný výstup: Klíčová slova: Český jazyk 1. ročník Materiál obsahuje otázky

Více

Počítačové zpracování češtiny. Kontrola pravopisu. Daniel Zeman

Počítačové zpracování češtiny. Kontrola pravopisu. Daniel Zeman Počítačové zpracování češtiny Kontrola pravopisu Daniel Zeman http://ufal.mff.cuni.cz/daniel-zeman/ Úloha Rozpoznat slovo, které není ve slovníku Triviální Těžší je rozpoznat slovo, které ve slovníku je,

Více

Modul NE2-1. Osnova: Arbeitsbuch. Ismaning: Max Hueber, 2002. 504 s. ISBN 3-19-011601-6

Modul NE2-1. Osnova: Arbeitsbuch. Ismaning: Max Hueber, 2002. 504 s. ISBN 3-19-011601-6 Německý jazyk začátečnický V rámci Inovace studijního programu PIS byly u studijního oboru německý jazyk začátečnický (NE2) vymezeny základní aspekty ve výuce tak, aby po ukončení studia byli studenti

Více

Obsah. Úvodní poznámka 11 Německý jazyk, spisovná řeč a nářečí 13 Pomůcky ke studiu němčiny 15

Obsah. Úvodní poznámka 11 Německý jazyk, spisovná řeč a nářečí 13 Pomůcky ke studiu němčiny 15 Obsah Úvodní poznámka 11 Německý jazyk, spisovná řeč a nářečí 13 Pomůcky ke studiu němčiny 15 VÝSLOVNOST A PRAVOPIS Německá výslovnost 18 Hlavni rozdíly mezi českou a německou výslovnosti 19 Přízvuk 20

Více

Minulý čas prostý. Past simple. Výhradní výukový materiál portálu onlinejazyky.cz

Minulý čas prostý. Past simple. Výhradní výukový materiál portálu onlinejazyky.cz Minulý čas prostý Past simple Výhradní výukový materiál portálu onlinejazyky.cz Use Použití Minulý čas prostý používáme, hovoříme-li o činnostech, událostech či stavech, které začaly a také skončily v

Více

Vzdělávací obor Německý jazyk

Vzdělávací obor Německý jazyk 7. ročník Hlavní okruhy Očekávané výstupy dle RVP ZV Metody práce (praktická cvičeni) obor navázání na již zvládnuté 1. POSLECH S Kompetence komunikativní Témata: POROZUMĚNÍM Žák rozumí jednoduchým otázkám

Více

Technický slovník anglicko-český a česko-anglický byl již pod rozhraním LEXICON 2 a 4.

Technický slovník anglicko-český a česko-anglický byl již pod rozhraním LEXICON 2 a 4. Anglicko český technický slovník Lingea Ing. Miroslav HEROLD, CSc. Na Jeronýmovi 2010 byl ke shlédnutí nový slovníkový titul pod rozhraním LEXICON 5 Anglicko-český technický slovník. Toto rozhraní bylo

Více

E K O G Y M N Á Z I U M B R N O o.p.s. přidružená škola UNESCO

E K O G Y M N Á Z I U M B R N O o.p.s. přidružená škola UNESCO Seznam výukových materiálů III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Tematická oblast: Předmět: Vytvořil: Uplatnění jazyka v jednotlivých funkčních stylech Český jazyk a literatura Pavla Jamborová

Více

Ročník: 5. Časová dotace: 7 hodin týdně učivo, téma očekávané výstupy klíčové kompetence, mezipředmětové vazby

Ročník: 5. Časová dotace: 7 hodin týdně učivo, téma očekávané výstupy klíčové kompetence, mezipředmětové vazby Ročník: 5. Časová dotace: 7 hodin týdně Komunikační a slohová Zážitkové čtení a naslouchání klíčová slova vyhledávací čtení aktivní naslouchání se záznamem slyšeného Žák při hlasitém čtení vhodně využívá

Více

Moses. M. Fabianová, A. Štromajerová, M. Vaněk

Moses. M. Fabianová, A. Štromajerová, M. Vaněk Moses M. Fabianová, A. Štromajerová, M. Vaněk Osnova 1. Trocha historie 2. Co je to Moses? 3. V čem je Moses jiný/lepší než ostatní SMT překladače? 4. Využití, příklady, srovnání Trocha historie 50. léta

Více

Zpráva z evaluačního nástroje Dotazník strategií učení cizímu jazyku

Zpráva z evaluačního nástroje Dotazník strategií učení cizímu jazyku Zpráva z evaluačního nástroje Dotazník strategií učení cizímu jazyku Škola Testovací škola NÚOV, Praha Třída 3. A Předmět Francouzština Učitel pepa novák Vážená paní učitelko, vážený pane učiteli, v této

Více

E K O G Y M N Á Z I U M B R N O o.p.s. přidružená škola UNESCO

E K O G Y M N Á Z I U M B R N O o.p.s. přidružená škola UNESCO Seznam výukových materiálů III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Tematická oblast: Předmět: Vytvořil: Současný český jazyk upevňování a procvičování obtížných gramatických jevů Český jazyk

Více

Autor: Jan Hošek

Autor: Jan Hošek Úvod STC Závěr Autor: Jan Hošek Školitel: RNDr. Radim Řehůřek Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrzká České vysoké učení technické v Praze 25. 5. 2009 Osnova Úvod STC Závěr 1 Úvod Motivace Ukázka technologie

Více

PSANÍ. I am looking 4 to seeing you and please let me know if you are going to come.

PSANÍ. I am looking 4 to seeing you and please let me know if you are going to come. PSANÍ Jazyk Úroveň Autor Kód materiálu Anglický jazyk 9. třída Mgr. Martin Zicháček aj9-kap-zic-psa-12 Z á k l a d o v ý t e x t : 1 Alex I am writing to you to let you know that I am leaving to Australia

Více

Větná polarita v češtině. Kateřina Veselovská Žďárek Hořovice,

Větná polarita v češtině. Kateřina Veselovská Žďárek Hořovice, Větná polarita v češtině Kateřina Veselovská Žďárek Hořovice, 27. 11. 2009 1 Polarita - úvod do problematiky Větná polarita: a) Cíl a motivace b) Charakteristika c) Možnosti výzkumu Větná polarita a vyhledávání

Více

Anglický jazyk - 1. a 2. ročník (tab. 2) Očekávané výstupy z RVP Učivo Přesahy a vazby Vyslovuje foneticky správně anglickou abeceda

Anglický jazyk - 1. a 2. ročník (tab. 2) Očekávané výstupy z RVP Učivo Přesahy a vazby Vyslovuje foneticky správně anglickou abeceda Anglický jazyk - 1. a 2. ročník (tab. 2) Vyslovuje foneticky správně anglickou abeceda Osobnostní a sociální výchova abecedu - seznamuje se s rozdíly v české abecedě a anglické Rozvoj schopností poznávání

Více

Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0205

Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0205 Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř.17. listopadu 49 Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0205 Šablona: III/2 Informační

Více

Markovovy modely v Bioinformatice

Markovovy modely v Bioinformatice Markovovy modely v Bioinformatice Outline Markovovy modely obecně Profilové HMM Další použití HMM v Bioinformatice Analýza biologických sekvencí Biologické sekvence: DNA,RNA,protein prim.str. Sekvenování

Více

Slovní druhy. Masarykova ZŠ a MŠ Velká Bystřice projekt č. CZ.1.07/1.4.00/21.192 Název projektu: Učení pro život

Slovní druhy. Masarykova ZŠ a MŠ Velká Bystřice projekt č. CZ.1.07/1.4.00/21.192 Název projektu: Učení pro život Slovní druhy Masarykova ZŠ a MŠ Velká Bystřice projekt č. CZ.1.07/1.4.00/21.192 Název projektu: Učení pro život Č. DUMu : VY_32_INOVACE_38_11 Tématický celek : Gramatika, skladba, sloh Autor : Kateřina

Více

Vzdělávací oblast Vyučovací předmět Ročník. Výstupy žáka Učivo Průřezová témata, mezipředmětové vztahy

Vzdělávací oblast Vyučovací předmět Ročník. Výstupy žáka Učivo Průřezová témata, mezipředmětové vztahy Vzdělávací oblast Vyučovací předmět Ročník Jazyk a jazyková komunikace Anglický jazyk 9.ROČNÍK Výstupy žáka Učivo Průřezová témata, mezipředmětové vztahy Poznámky - seznámí se s vrstevníky - rozliší jednotlivé

Více

Reálné gymnázium a základní škola města Prostějova Školní vzdělávací program pro ZV Ruku v ruce

Reálné gymnázium a základní škola města Prostějova Školní vzdělávací program pro ZV Ruku v ruce 1 JAZYK A JAZYKOVÁ KOMUNIKACE UČEBNÍ OSNOVY 1. 2 Cvičení z českého jazyka Cvičení z českého jazyka 7. ročník 1 hodina 8. ročník 1 hodina 9. ročník 1 hodina Charakteristika Žáci si tento předmět vybírají

Více

Český jazyk - Jazyková výchova

Český jazyk - Jazyková výchova Prima Zvuková stránka jazyka Stavba slova a pravopis rozlišuje spisovný jazyk, nářečí a obecnou češtinu Jazyk a jeho útvary seznamuje se s jazykovou normou spisovně vyslovuje česká a běžně užívaná cizí

Více

Časová dotace předmětu Německý jazyk jako Další cizí jazyk jsou 2 hodiny týdně v šestém až devátém ročníku.

Časová dotace předmětu Německý jazyk jako Další cizí jazyk jsou 2 hodiny týdně v šestém až devátém ročníku. Příloha č.5 Německý jazyk Charakteristika vyučovacího předmětu Obsahové, časové a organizační vymezení předmětu : Předmět Německý jazyk je vyučován v šestém až devátém ročníku druhého stupně jako volitelný

Více

Gymnázium Rumburk profilová maturitní zkouška z českého jazyka a literatury

Gymnázium Rumburk profilová maturitní zkouška z českého jazyka a literatury školní rok: 2019/20 třídy: 8. A, 4. C, 4. D Gymnázium Rumburk profilová maturitní zkouška z českého jazyka a literatury Forma zkoušky: jednotně zadaná písemná práce Způsob vypracování: na počítači Čas

Více

Pracovní list 6 Funkční styl odborný

Pracovní list 6 Funkční styl odborný Pracovní list 6 Funkční styl odborný Předmět ročník: Název aktivity: Procvičovaná látka: Mezipředmětové vztahy: Cíl aktivity: Forma práce: Časová dotace: Pomůcky: Zpracovala: CSJ 1. ročník Práce s textem

Více

2AA TIME TO TALK (začátek od Unit 4) prof. Volfová Po 17:30 uč. 27

2AA TIME TO TALK (začátek od Unit 4) prof. Volfová Po 17:30 uč. 27 2AA TIME TO TALK (začátek od Unit 4) prof. Volfová Po 17:30 uč. 27 - osobní a přivlastňovací zájmena - časování sloves BE a HAVE GOT - určitý a neurčitý člen - množné číslo podst. jmen - přivlastňovací

Více

Dolování z textu. Martin Vítek

Dolování z textu. Martin Vítek Dolování z textu Martin Vítek Proč dolovat z textu Obrovské množství materiálu v nestrukturované textové podobě knihy časopisy vědeckéčlánky sborníky konferencí internetové diskuse Proč dolovat z textu

Více

Olympiáda v českém jazyce, 39. ročník, 2012/2013 krajské kolo

Olympiáda v českém jazyce, 39. ročník, 2012/2013 krajské kolo Národní institut dětí a mládeže MŠMT, zařízení pro další vzdělávání pedagogických pracovníků a školské zařízení pro zájmové vzdělávání, Sámova 3, 101 00 Praha 10 Olympiáda v českém jazyce, 39. ročník,

Více

Příloha č. 4 ČESKÝ JAZYK JAZYKOVÁ VÝCHOVA

Příloha č. 4 ČESKÝ JAZYK JAZYKOVÁ VÝCHOVA září Žák porovnává významy slov, zvláště slova podobného nebo stejného významu a slova vícevýznamová. Žák dokáže rozlišit mluvnické kategorie podstatných jmen (pád, číslo, rod), rozliší větu jednoduchou

Více

Zpráva z evaluačního nástroje. Strategie učení se cizímu jazyku Dotazník pro učitele základní školy

Zpráva z evaluačního nástroje. Strategie učení se cizímu jazyku Dotazník pro učitele základní školy Zpráva z evaluačního nástroje Strategie učení se cizímu jazyku Dotazník pro učitele základní školy Škola Základní škola, Třída 6. A Předmět Angličtina Učitel Mgr. Dagmar Vážená paní učitelko, vážený pane

Více

7 Další. úlohy analýzy řeči i a metody

7 Další. úlohy analýzy řeči i a metody Pokročilé metody rozpoznávánířeči Přednáška 7 Další úlohy analýzy řeči i a metody jejich řešení Výsledky rozpoznávání (slovník k 413k) frantisek_vlas 91.92( 90.18) [H= 796, D= 10, S= 60, I= 15, N=866,

Více

Školní vzdělávací program pro základní vzdělávání - VLNKA Učební osnovy / Jazyk a jazyková komunikace / RJ

Školní vzdělávací program pro základní vzdělávání - VLNKA Učební osnovy / Jazyk a jazyková komunikace / RJ I. název vzdělávacího oboru: RUSKÝ JAZYK (RJ) II. charakteristika vzdělávacího oboru: a) organizace: Další cizí jazyk (RJ) je vymezen jako součást vzdělávací oblasti Jazyk a jazyková komunikace. Vzdělávací

Více

Zpráva pro školu z evaluačního nástroje. Strategie učení se cizímu jazyku Dotazník pro žáky a učitele základní školy

Zpráva pro školu z evaluačního nástroje. Strategie učení se cizímu jazyku Dotazník pro žáky a učitele základní školy Zpráva pro školu z evaluačního nástroje Strategie učení se cizímu jazyku Dotazník pro žáky a učitele základní školy Škola Základní škola, Datum 12. 2011 Vážené paní ředitelky, páni ředitelé a pedagogičtí

Více

Očekávané výstupy RVP Školní výstupy Učivo Poznámky (průřezová témata, mezipředmětové vztahy apod.) Řečové dovednosti

Očekávané výstupy RVP Školní výstupy Učivo Poznámky (průřezová témata, mezipředmětové vztahy apod.) Řečové dovednosti Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu anglický jazyk pro 1. stupeň: 3. ročník Řečové dovednosti CJ-3-1-01 rozumí jednoduchým pokynům a otázkám učitele, které jsou sdělovány pomalu a s pečlivou výslovností

Více

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u :

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u : PSANÍ Jazyk Úroveň Autor Kód materiálu Anglický jazyk 5. třída Mgr. Milena Kašová aj5-mas-kas-psa-08 Z á k l a d o v ý t e x t : M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u : Tematická

Více

Chytal tlouště na višni

Chytal tlouště na višni Chytal tlouště na višni Barbora Hladká Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze http://ufal.mff.cuni.cz Jedna noc s informatikou a matematikou MFF

Více

T or I SLOVESA S PŘEDMĚTEM A SLOVESA BEZ PŘEDMĚTU

T or I SLOVESA S PŘEDMĚTEM A SLOVESA BEZ PŘEDMĚTU SLOVESA S PŘEDMĚTEM A SLOVESA BEZ PŘEDMĚTU Po některých slovesech musí stát předmět. Těmto slovesům se říká tranzitivní či přechodná a v anglických slovnících u nich najdete značku [T], kde T = transitive

Více

ANGLICKÝ JAZYK - II. období (3. 5. ročník)

ANGLICKÝ JAZYK - II. období (3. 5. ročník) ANGLICKÝ JAZYK - II. období (3. 5. ročník) Charakteristika předmětu V návaznosti na obsah učiva 1. a 2. ročníku žáci začínají vytvářet jednoduché věty, kde se potřebné výrazy a spojení procvičují. Žáci

Více

Český jazyk v 5. ročníku

Český jazyk v 5. ročníku Český jazyk v 5. ročníku září Jazyková Při hlasitém čtení vhodně využívá modulace souvislé řeči a různá zabarvení hlasu. Po tichém čtení samostatně reprodukuje text. Odliší podstatné a okrajové informace,

Více

Výstupy žáka. Tematický okruh. Welcome Module. dmětové vztahy. Průřezov é téma. Mezipře. Poslech s porozuměním (P+R) Jazykové prostředky a funkce

Výstupy žáka. Tematický okruh. Welcome Module. dmětové vztahy. Průřezov é téma. Mezipře. Poslech s porozuměním (P+R) Jazykové prostředky a funkce 2. stupeň Welcome Module Představování se, seznamování Veřejná představování se, pozdravy, poděkování Osobní poskytování osobních informací Společenská hláskování vlastního jména Pracovní nakupování -

Více

Gramatika. Minulý čas prostý. Minulý čas průběhový. Předpřítomný čas. Podmínkové věty typ I. Modální slovesa. Vyjadřování budoucnosti

Gramatika. Minulý čas prostý. Minulý čas průběhový. Předpřítomný čas. Podmínkové věty typ I. Modální slovesa. Vyjadřování budoucnosti A B C D E F 1 Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková komunikace 2 Vzdělávací obor: Cizí jazyk 3 Vzdělávací předmět Anglický jazyk 4 Ročník: 8. 5 Klíčové kompetence Průřezová témata Výstupy Učivo (Dílčí kompetence)

Více

POSLECH. Anglický jazyk 9. třída Mgr. Martin Zicháček. Jazyk Úroveň Autor Kód materiálu. Z á k l a d o v ý t e x t :

POSLECH. Anglický jazyk 9. třída Mgr. Martin Zicháček. Jazyk Úroveň Autor Kód materiálu. Z á k l a d o v ý t e x t : POSLECH Jazyk Úroveň Autor Kód materiálu Anglický jazyk 9. třída Mgr. Martin Zicháček aj9-kap-zic-pos-20 Z á k l a d o v ý t e x t : Caren: High Wings, Caren speaking, how can I help you? John: Hello,

Více

Next Move stupeň

Next Move stupeň Next Move 5 2. stupeň Unit 1 Poslech s porozuměním (P+R) - rozumí informacím v jednoduchých poslechových textech, jsou-li pronášeny pomalu a zřetelně požadované informace zaznamená - rozumí obsahu jednoduché

Více

Příloha č. 4 ČESKÝ JAZYK JAZYKOVÁ VÝCHOVA

Příloha č. 4 ČESKÝ JAZYK JAZYKOVÁ VÝCHOVA Žák porovnává významy slov, zvláště slova podobného nebo stejného významu a slova vícevýznamová O jazyce Opakování učiva 3. ročníku Národní jazyk Naše vlast a národní jazyk Nauka o slově Slova a pojmy,

Více

Vzdělávací oblast Vyučovací předmět Ročník. Výstupy žáka Učivo Průřezová témata, mezipředmětové vztahy

Vzdělávací oblast Vyučovací předmět Ročník. Výstupy žáka Učivo Průřezová témata, mezipředmětové vztahy Vzdělávací oblast Vyučovací předmět Ročník Jazyk a jazyková komunikace Anglický jazyk 8.ROČNÍK Výstupy žáka Učivo Průřezová témata, mezipředmětové vztahy Poznámky - v poslechu i čtení rozumí popisu pravidelné

Více

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Bayesovské modely Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc.

Více

DOVEDE RYCHLEJI TRAFFIC TOMTOM VÁS DO CÍLE SLUŽBA TOMTOM TRAFFIC VÁS DO CÍLE DOVEDE RYCHLEJI.

DOVEDE RYCHLEJI TRAFFIC TOMTOM VÁS DO CÍLE SLUŽBA TOMTOM TRAFFIC VÁS DO CÍLE DOVEDE RYCHLEJI. SLUŽBA TOMTOM TRAFFIC VÁS DO CÍLE DOVEDE RYCHLEJI. TomTom je předním poskytovatelem dopravních služeb. TomTom monitoruje, zpracovává a poskytuje dopravní informace prostřednictvím svých vlastních technologií.

Více

Specifikace požadavků pro školní část přijímací zkoušky (anglický jazyk) Šestiletý obor vzdělávání

Specifikace požadavků pro školní část přijímací zkoušky (anglický jazyk) Šestiletý obor vzdělávání Specifikace požadavků pro školní část přijímací zkoušky (anglický jazyk) Šestiletý obor vzdělávání rozumí informacím v jednoduchých poslechových textech, jsou-li pronášeny pomalu a zřetelně, rozumí obsahu

Více

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u : My family, my hobbies Present simple and continuous, Wh- questions

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u : My family, my hobbies Present simple and continuous, Wh- questions PSNÍ Jazyk Úroveň utor Kód materiálu nglický jazyk 5. třída Eva Prokšová j5-doc-pro-psa-01 Z á k l a d o v ý t e x t : Dear Johny, My name s Pavel Novák and I m twelve years old. I m from Prague which

Více

Vzdělávací obor Německý jazyk

Vzdělávací obor Německý jazyk 7. ročník Hlavní okruhy Očekávané výstupy dle RVP ZV Metody práce (praktická cvičeni) obor navázání na již zvládnuté ročník Kompetence komunikativní Kompetence pracovní Kompetence sociální a personální

Více

Ročník: 4. Časová dotace: 7 hodin týdně učivo, téma očekávané výstupy klíčové kompetence, mezipředmětové vazby

Ročník: 4. Časová dotace: 7 hodin týdně učivo, téma očekávané výstupy klíčové kompetence, mezipředmětové vazby Ročník: 4. Časová dotace: 7 hodin týdně Komunikační a slohová Čtení a naslouchání čtení jako zdroj informací aktivní naslouchání s otázkami Žák čte s porozuměním přiměřeně náročné texty potichu i nahlas.

Více

Anglický jazyk. Souslednost časů. Anglický jazyk. Vytvořil: Eva Burianová. www.ssgbrno.cz. Souslednost. DUM číslo: 9. Souslednost časů.

Anglický jazyk. Souslednost časů. Anglický jazyk. Vytvořil: Eva Burianová. www.ssgbrno.cz. Souslednost. DUM číslo: 9. Souslednost časů. www.ssgbrno.cz Vytvořil: Eva Burianová Souslednost Název tohoto časů DŮM Souslednost Strana: 1 Škola Ročník Název projektu Číslo projektu Číslo a název šablony Autor Tematická oblast Název DUM 3. - 4.

Více

HOT SPOT stupeň

HOT SPOT stupeň HOT SPOT 2 2. stupeň Module One Lidé a místa Veřejná životní styl Osobní moje rodina a místo, kde žiji Společenská preference Pracovní popis člověka Poslech s porozuměním (P+R) - žák rozumí informacím

Více

Charakteristika předmětu Anglický jazyk

Charakteristika předmětu Anglický jazyk Charakteristika předmětu Anglický jazyk Vyučovací předmět Anglický jazyk se vyučuje jako samostatný předmět s časovou dotací: Ve 3. 5. ročníku 3 hodiny týdně Výuka je vedena od počátečního vybudování si

Více

Předmět: Český jazyk a literatura

Předmět: Český jazyk a literatura 21 sestaví osnovu vyprávění a na jejím základě vytváří krátký mluvený nebo písemný projev s dodržením časové posloupnosti 30 porovnává významy slov, zvláště slova stejného nebo podobného významu a slova

Více

Jak lze v korpusech hledat doklady pro výzkum morfologie?

Jak lze v korpusech hledat doklady pro výzkum morfologie? Seminář cjbb75 1. 4. 2015 Jak lze v korpusech hledat doklady pro výzkum morfologie? Vyhledávání podle morfologické značky problém spolehlivosti desambiguace Vyhledejte v korpusu SYN2010 všechny vokativy

Více

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u :

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u : PSNÍ Jazyk Úroveň utor Kód materiálu nglický jazyk 9. třída Mgr. Martin Zicháček aj9-kap-zic-psa-20 Z á k l a d o v ý t e x t : ear Thomas, I 1 like to apologize for what I did yesterday and explain why

Více

III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Žák se seznámí se základními pojmy morfologie tvarosloví, ohebnost, význam slov.

III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Žák se seznámí se základními pojmy morfologie tvarosloví, ohebnost, význam slov. Název školy: Číslo a název projektu: Číslo a název šablony klíčové aktivity: Označení materiálu: Typ materiálu: Předmět, ročník, obor: Číslo a název sady: Téma: Jméno a příjmení autora: STŘEDNÍ ODBORNÁ

Více

Počítač, dataprojektor, interaktivní tabule, audio a video technika, plány měst, mapy, slovníky

Počítač, dataprojektor, interaktivní tabule, audio a video technika, plány měst, mapy, slovníky Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Francouzský jazyk (FRJ) Výstupy odpovídající úrovni A2+ podle SERRJ Kvinta 4 hodiny týdně Počítač, dataprojektor, interaktivní tabule, audio a video technika,

Více

ANGLICKÝ JAZYK - II. období (3. 5. ročník)

ANGLICKÝ JAZYK - II. období (3. 5. ročník) ANGLICKÝ JAZYK - II. období (3. 5. ročník) Charakteristika předmětu V návaznosti na obsah učiva 1. a 2. ročníku žáci začínají vytvářet jednoduché věty, kde se potřebné výrazy a spojení procvičují. Žáci

Více

Faktorované překladové modely. Základní informace

Faktorované překladové modely. Základní informace Základní informace statistická metoda překladu statistická metoda překladu založena na frázích (nikoliv slovo slovo) statistická metoda překladu založena na frázích (nikoliv slovo slovo) doplňková informace

Více

ANGLICKÝ TAHÁK, aneb jak se navždy zbavit nejčastějších CzeEnglish chyb.

ANGLICKÝ TAHÁK, aneb jak se navždy zbavit nejčastějších CzeEnglish chyb. ANGLICKÝ TAHÁK, aneb jak se navždy zbavit nejčastějších CzeEnglish chyb. Jan Kovařík CO MŮŽETE OČEKÁVAT? Tento e-book Vám představí a hlavně vysvětlí několik základních chyb, kterých se lidé běžně dopouští,

Více

Aplikácia viac ekonomického prístupu v oblasti vertikálnych obmedzení

Aplikácia viac ekonomického prístupu v oblasti vertikálnych obmedzení Aplikácia viac ekonomického prístupu v oblasti vertikálnych obmedzení Milan Brouček* Protimonopolný úrad Slovenskej republiky European Commission, DG Competition AKTUÁLNE TRENDY V SLOVENSKOM A EURÓPSKOM

Více

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u :

PSANÍ. M e t o d i c k é p o z n á m k y k z á k l a d o v é m u t e x t u : PSANÍ Jazyk Úroveň Autor Kód materiálu Anglický jazyk 9. třída Markéta Zakouřilová aj9-jen-zak-psa-02 In the park (R reporter, B Bill) R: _1, may I ask you several questions? B: Yes, of course. R: What

Více

Jazyk a jazyková komunikace Německý jazyk

Jazyk a jazyková komunikace Německý jazyk Vzdělávací oblast: Vyučovací předmět: Období ročník: Jazyk a jazyková komunikace Německý jazyk 3. období 8. ročník Učivo - tematické okruhy: - počítač a možnosti práce s ním - rok, roční období, měsíce,

Více

Anglický jazyk

Anglický jazyk 5.1.2 5.1.2 Anglický jazyk ANGLICKÝ JAZYK - 3. ročník 5.1.2/01 Výstupy ŠVP Učivo Průřezová témata, přesahy RECEPTIVNÍ, PRODUKTIVNÍ A INTERAKTIVNÍ ŘEČOVÉ DOVEDNOSTI Žák: osvojí si slovní zásobu v rámci

Více

Angličtina hravě - první stupeň

Angličtina hravě - první stupeň INV E S T I C E D O R O Z V O J E V Z D Ě L Á V Á N Í Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky Projekt: Registrační číslo projektu: Každý máme šanci

Více