ЕГЭ. 1000 заданий с ответами по русскому языку. Все задания части 1. Более 1000 заданий. Задания 1-26. Все «ловушки» части 1. Ответы (Галина Егораева)

280 ₽

+ до 42 баллов

Бонусная программа

Итоговая сумма бонусов может отличаться от указанной, если к заказу будут применены скидки.

Офлайн

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

В наличии в 1 магазине. Смотреть на карте

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

Предлагаемое учебное пособие предназначается выпускникам школ, гимназий и лицеев, которые готовятся к сдаче Единого государственного экзамена. Материалы пособия помогут учащимся не только обобщить и систематизировать полученные знания по всем разделам науки о языке, но и оценить свой уровень подготовки к предстоящему экзамену. Сборник содержит большое количество заданий, соответствующих демоверсии контрольных измерительных материалов ЕГЭ по русскому языку, решая которые выпускники смогут приобрести практические навыки выполнения заданий части 1 и в минимальные сроки ликвидировать существующие пробелы в знаниях.

Описание

Характеристики

Предлагаемое учебное пособие предназначается выпускникам школ, гимназий и лицеев, которые готовятся к сдаче Единого государственного экзамена. Материалы пособия помогут учащимся не только обобщить и систематизировать полученные знания по всем разделам науки о языке, но и оценить свой уровень подготовки к предстоящему экзамену. Сборник содержит большое количество заданий, соответствующих демоверсии контрольных измерительных материалов ЕГЭ по русскому языку, решая которые выпускники смогут приобрести практические навыки выполнения заданий части 1 и в минимальные сроки ликвидировать существующие пробелы в знаниях.

Экзамен

На товар пока нет отзывов

Поделитесь своим мнением раньше всех

Как получить бонусы за отзыв о товаре

1

Сделайте заказ в интернет-магазине

2

Напишите развёрнутый отзыв от 300 символов только на то, что вы купили

3

Дождитесь, пока отзыв опубликуют.

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Книга «ЕГЭ. 1000 заданий с ответами по русскому языку. Все задания части 1. Более 1000 заданий. Задания 1-26. Все «ловушки» части 1. Ответы» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу Галина Егораева «ЕГЭ. 1000 заданий с ответами по русскому языку. Все задания части 1. Более 1000 заданий. Задания 1-26. Все «ловушки» части 1. Ответы» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.

Ответы на ЕГЭ по русскому языку появились в сети до экзамена

Вслух.ru

Новости

Общество

Общество

Вслух.ру

27 мая 2013, 17:03

Главная новость этого года в том, что вчера днем, в 4 часа, все варианты по русскому языку были в сети. Была досрочная утечка полного комплекта заданий

Ответы на ЕГЭ появились в сети уже в воскресенье днем. Об этом в прямом эфире «Русской службы новостей» сказал учитель года, почетный работник образования Дмитрий Гущин.

«Главная новость этого года в том, что вчера днем, в 4 часа, все варианты по русскому языку были в сети. Была досрочная утечка полного комплекта заданий», = приводит издание слова Дмитрия Гущина. С учетом этого, по мнению Д. Гущина, экзамен нельзя считать объективным.

Как пишет Lenta.ru, Социальная сеть «ВКонтакте» заблокировала 72 крупных сообщества, в которых появились ответы к Единому государственному экзамену. Об этом 27 мая сообщил пресс-секретарь соцсети Георгий Лобушкин.

В заблокированных сообществах состояло около 1,6 миллиона пользователей. Лобушкин уточнил, что ссылки на страницы с ответами соцсети присылает Рособрнадзор. «ВКонтакте» оперативно проверяет сообщества и, при необходимости, блокирует их.

Неудобно на сайте? Читайте самое интересное в Telegram и самое полезное в Vk.

Последние новости

Вслух.ру

16 февраля, 14:07

Гордума одобрила передачу имущества на улице Красных Зорь для сноса старой школы и строительства новой

Работы запланированы до 2025 года.

#Тюменская городская дума

#ГУС

#Евгений Заболотный

#Иван Романчук

#Александр Моор

#губернатор

#новости Тюмени

Вслух. ру

16 февраля, 12:53

На Ямале стартовала вакцинация оленей от сибирской язвы

За весну привьют около 200 тыс. животных.

#животные

#ЯНАО

#ветеринария

#новости Тюмени

Вслух.ру

16 февраля, 12:40

Тюменки обсудили особенности ведения бизнеса в период СВО

Темами для разговора стали успешные примеры бизнес-идей и социальная ответственность бизнеса.

#женщины

#бизнес

#единая россия

#круглый стол

#новости Тюмени

Вслух.ру

16 февраля, 11:45

«Мы вас любим и ценим»: тюменские и ямальские бойцы получили посылки к 23 Февраля

Это второй этап акции «Тепло родного дома».

#посылки

#тепло родного дома

#акция

#бойцы

#новости Тюмени

#Александр Моор

#губернатор

#Единая Россия

Вслух.ру

16 февраля, 11:05

Юный тюменец пронес пневматический пистолет в лицей и устроил стрельбу

Он повредил школьное имущество.

#новости Тюмени

#стрельба

#школа

#полиция

#скорая

О чём рассказывают старинные часы Тюмени

Своих не бросаем! Тюменский тыл в Великую Отечественную войну

Языковые модели для генерации ответа на задание Cloze на русском языке

Анастасия Никифорова, Сергей Плетенев, Дарья Синицына, Семен Сорокин, Анастасия Лопухина, Nick Howell

---

Abstract

Лингвистическая предсказуемость — это степень достоверности того, какая языковая единица (слово, часть речи и т. д.) будет следующей в последовательности. Эксперименты показали, что правильное предсказание упрощает восприятие языковой единицы и ее интеграцию в контекст. В результате неверного предсказания замедляется языковая обработка. В настоящее время, чтобы получить меру предсказуемости языковых единиц, необходимо провести нейролингвистический эксперимент, известный как задача закрытия, на большом количестве участников. Задачи Cloze требуют больших ресурсов и критикуются некоторыми исследователями как недостаточно валидная мера предсказуемости. В этой статье мы сравниваем различные языковые модели, которые пытаются имитировать работу респондентов-людей в задаче закрытия. Использование языковой модели для создания симуляций закрытых задач потребовало бы значительно меньше времени и проведения исследований, связанных с лингвистической предсказуемостью.

Идентификатор антологии:

2020.lincr-1.4

Том:

Материалы второго семинара по лингвистическим и нейрокогнитивным ресурсам

Месяц:

мая

Год:

2020

. , Франция

Место проведения:

LiNCr

SIG:

Издатель:

Европейская ассоциация языковых ресурсов

Примечание:

907–10

Страницы:

0013

Язык:

Английский

URL:

https://aclanthology.org/2020.lincr-1.4

doi:

Bibkey:

Cite (ACL). , Дарья Синицына, Семен Сорокин, Анастасия Лопухина и Ник Хауэлл. 2020. Языковые модели для генерации ответов на задачи закрытия на русском языке. In Proceedings of the Second Workshop on Language and Neurocognitive Resources , стр. 28–37, Марсель, Франция. Европейская ассоциация языковых ресурсов.

Процитируйте (неофициально):

Языковые модели для генерации ответа на задачу закрытия на русском языке (Никифорова и др., LiNCr 2020)

Копия цитирования:

PDF:

https://aclanthology.org/2020.lincr-1.4.pdf

PDF Процитировать Поиск

---

• BibTeX
• MODS XML
• Конечная сноска
• Предварительно отформатировано

 @inproceedings{nikiforova-etal-2020-language,
    title = "Языковые модели для генерации ответов на задачу закрытия на {R}русском языке",
    автор = "Никифорова, Анастасия и
      Плетенев, Сергей и
      Синицына, Дарья и
      Сорокин, Семен и
      Лопухина, Анастасия и
      Хауэлл, Ник",
    booktitle = "Материалы второго семинара по лингвистическим и нейрокогнитивным ресурсам",
    месяц = ​​май,
    год = "2020",
    address = "Марсель, Франция",
    издатель = "Европейская ассоциация языковых ресурсов",
    url = "https://aclanthology.
  org/2020.lincr-1.4",
    страницы = "28--37",
    abstract = "Лингвистическая предсказуемость - это степень достоверности того, какая языковая единица (слово, часть речи и т. д.) будет следующей в последовательности. Эксперименты показали, что правильное предсказание упрощает восприятие языковой единицы и ее интеграцию в контекст. В результате неправильного предсказания языковая обработка замедляется. В настоящее время, чтобы получить меру предсказуемости языковой единицы, необходимо провести нейролингвистический эксперимент, известный как задание на определение, на большом количестве участников. ресурсоемки и критикуются некоторыми исследователями как недостаточно достоверный показатель предсказуемости. В этой статье мы сравниваем различные языковые модели, которые пытаются имитировать производительность человека-респондента{'} при выполнении задачи закрытия. Использование языковой модели для моделирования задач закрытия потребует значительно меньше времени и проведет исследования, связанные с лингвистической предсказуемостью».  
    язык = "английский",
    ISBN = "979-10-95546-52-8",
}
 

 

<моды>
    <информация о заголовке>
        
    
    <название типа="личное">
        Анастасия
        Никифорова
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Сергей
        Плетенев
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Дарья
        Синицына
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Сперма
        Сорокин
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Анастасия
        Лопухина
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Ник
        Хауэлл
        <роль>
            автор
        
    
    <информация о происхождении>
        2020-05
    
    текст
    <язык>
        Английский
        eng
    
    
        <информация о заголовке>
            
        
        <информация о происхождении>
            Европейская ассоциация языковых ресурсов
            <место>
                Марсель, Франция
            
        
        публикация конференции
        <тип идентификатора="isbn">979-10-95546-52-8
    
    Лингвистическая предсказуемость — это степень уверенности в том, какая языковая единица (слово, часть речи и т.  д.) будет следующей в последовательности. Эксперименты показали, что правильное предсказание упрощает восприятие языковой единицы и ее интеграцию в контекст. В результате неверного предсказания замедляется языковая обработка. В настоящее время, чтобы получить меру предсказуемости языковых единиц, необходимо провести нейролингвистический эксперимент, известный как задача закрытия, на большом количестве участников. Задачи Cloze требуют больших ресурсов и критикуются некоторыми исследователями как недостаточно валидная мера предсказуемости. В этой статье мы сравниваем различные языковые модели, которые пытаются имитировать работу респондентов-людей в задаче закрытия. Использование языковой модели для моделирования близких задач потребовало бы значительно меньше времени и проведения исследований, связанных с лингвистической предсказуемостью.
    nikiforova-etal-2020-language
    <местоположение>
        https://aclanthology.org/2020.lincr-1. 4
    
    <часть>
        <дата>2020-05
        <единица экстента="страница">
            28
            <конец>37
        
    


 

 %0 Материалы конференции
Языковые модели %T для генерации ответа на задачу закрытия на русском языке
%А Никифорова Анастасия
%А Плетенев Сергей
%А Синицына Дарья
%А Сорокин Семен
%А Лопухина Анастасия
%А Хауэлл, Ник
%S Материалы второго семинара по лингвистическим и нейрокогнитивным ресурсам
%D 2020
%8 май
%I Европейская ассоциация языковых ресурсов
%C Марсель, Франция
%@ 979-10-95546-52-8
%G Английский
%F никифорова-etal-2020-язык
%X Лингвистическая предсказуемость — это степень уверенности в том, какая языковая единица (слово, часть речи и т. д.) будет следующей в последовательности. Эксперименты показали, что правильное предсказание упрощает восприятие языковой единицы и ее интеграцию в контекст. В результате неверного предсказания замедляется языковая обработка.  В настоящее время, чтобы получить меру предсказуемости языковых единиц, необходимо провести нейролингвистический эксперимент, известный как задача закрытия, на большом количестве участников. Задачи Cloze требуют больших ресурсов и критикуются некоторыми исследователями как недостаточно валидная мера предсказуемости. В этой статье мы сравниваем различные языковые модели, которые пытаются имитировать работу респондентов-людей в задаче закрытия. Использование языковой модели для создания симуляций закрытых задач потребовало бы значительно меньше времени и проведения исследований, связанных с лингвистической предсказуемостью.
%U https://aclanthology.org/2020.lincr-1.4
%Р 28-37
 

Markdown (Informal)

[Языковые модели для генерации ответа на задание Cloze на русском языке](https://aclanthology.org/2020.lincr-1.4) (Никифорова и др., LiNCr 2020)

• Языковые модели для Cloze Генерация ответа на задание на русском языке (Никифорова и др., LiNCr 2020)

ACL

• Анастасия Никифорова, Сергей Плетенев, Дарья Синицына, Семен Сорокин, Анастасия Лопухина и Ник Хауэлл. 2020. Языковые модели для генерации ответов на задачи закрытия на русском языке. В Материалы второго семинара по лингвистическим и нейрокогнитивным ресурсам , страницы 28–37, Марсель, Франция. Европейская ассоциация языковых ресурсов.

французский 2 учебника ответы — Googlesuche

AlleBilderShoppingBücherMapsVideosNews

suchoptionen

Бесплатные решения для Bien dit! 2 1-е издание – Quizlet

quizlet.com › bien-dit-2-1st-edition-9780030426971

2 1-е издание, вы научитесь решать самые сложные домашние задания. Наш ресурс для Bien dit! 2 включает ответы на упражнения по главам, …

Бесплатные решения для Bien dit!: Cahier d’activités French 2 1st Edition

quizlet.com › bien-dit-cahier-dactivites-french-2-1st-edition-9780547951812

Наш ресурс для Bien dit! : Cahier d’activités French 2 включает ответы на упражнения по главам, а также подробную информацию, которая поможет вам пройти весь процесс . ..

Bilder

Alle anzeigen

Alle anzeigen

Учебник — Apprenons Solutions for Class 6 French — заслуга

www.meritnation.com › cbse-class-6 › французский › текст…

Apprenons Le Français — Méthode de français — 2 решения для учебников французского языка для 6 класса. Помощь с домашним заданием с решениями по главам и пояснениями к видео.

Ключ для ответов в рабочей тетради — французский язык Learn@Home

frenchlearnathome.weebly.com › workbook-answer…

В ПЕРВУЮ ОЧЕРЕДЬ заполните рабочую тетрадь самостоятельно. Затем используйте следующие ключи ответов, чтобы исправить свою работу. **Помните, что вы ничему не научитесь, просто …

Holt French 2 Bien Dit Workbook Answers.docx — Course Hero

www.coursehero.com › file › Holt-French-2-Bien-D…

View Holt French 2 Bien Dit Workbook Answers.docx с ФРАНЦУЗСКОГО 081500004 в средней школе Keystone. Holt French 2 Bien Dit Workbook Answers Нажмите здесь, чтобы получить .