Summary python что это

Как написать summary?

Summary (саммари) представляет собой пересказ какого-либо объемного материала. В этой статье мы поговорим, зачем summary пишется, какими особенностями отличается, какую имеет структуру, какие практические советы по написанию существуют.

Саммари — это сжатое изложение материала либо обобщение информации, которая изложена в каком-нибудь источнике. Также саммари — это:

— краткая выжимка основных идей/главного содержания;

— уход от излишней детализации и ненужных подробностей;

— упражнение, развивающее письменную речь в английском языке.

Иногда summary включает в себя дополнительные рекомендации относительно того, что можно сделать в контексте решения рассматриваемой проблемы.

Цель

Саммари необходимо писать в следующих целях:

— для обучения, если речь идет об иностранных языках;

— для предоставления заинтересованной стороне наиболее важной информации об интересующих вопросах/проблемах/тематике;

— для существенной экономии времени (далеко не каждый имеет возможность прочитать конспект на ста листах или неделю изучать какой-нибудь объемный текст).

Таким образом, изучив саммари, заинтересованное лицо будет знать суть материала, причем с основными источниками ему знакомиться не придется.

Структура

Структуризация позволяет написать материал более логично и последовательно. Говоря о структуре, мы подразумеваем наличие отдельных логических модулей, к примеру:

1. Введение (презентуется тема, дается информация об авторе).
2. Изложение (открывается основная идея, даются факты/примеры).
3. Заключение (делаются выводы).

Также для summary характерно применение:

Советы и рекомендации

Рассмотрим практические советы общего плана, которые помогут все грамотно написать:

— внимательно прочтите оригинальный текст, ведь вам нужно четко понимать, о чем речь;

— выделите основную идею;

— отметьте факты и важные примеры — это позволит обозначить основные тезисы;

— излагайте материал сжато и кратко, сложная терминология не приветствуется.

Теперь рассмотрим советы о том, как писать саммари на английском:

1. При обучении вам могут поставить задачу написать summary двух видов: оценочное либо информативное, причем вы должны понимать, о каком виде пересказа идет речь. Первый случай — это аналогия с рецензиями к фильмам/книгам/передачам. Здесь надо не только изложить сюжет в краткой форме, но и высказать свое мнение, дать оценку работе автора/актера/режиссера. Здесь потребуется высокий уровень владения языком. Второй случай — это краткое изложение смысла какой-нибудь статьи. Данный вариант также называют реферированием.

2. Бегло ознакомьтесь с материалом, выявите основную мысль.

3. Перечитайте материал еще раз, но уже более вдумчиво. Разберите речевые обороты и незнакомые слова. Далее определите и выпишите ключевые фразы. Кратко сформулируйте суть каждого абзаца, составьте предварительный план.

4. Доработайте план. Очень часто некоторые абзацы без проблем объединяются в один. Тут важно учитывать не размер абзацев, а их смысл.

5. Старайтесь передать содержание любого пункта вашего плана несколькими предложениями (одним-двумя). Можно применять готовые фрагменты из источника либо перефразировать длинные фразы более кратко, но уже своими словами.

Фразы для summary

В современном английском языке есть много фраз и выражений, позволяющих излагать текст последовательно. Примеры:

• The article/problem is about/concerned with… (эта статья/проблема касается…)
• It’s a striking example of the… (это поразительный пример…)
• The author provides/gives the information on… (автор информирует о…)
• The author gives a detailed analysis of… (автор проводит детальный анализ…)
• In the first/second/third paragraph… (в первом/втором/третьем параграфе…)
• Firstly/Secondly/Thirdly…
• Afterwards… (после этого…)
• In addition… (в дополнение…)
• Moreover… (более того…)
• In the conclusion… (в заключение…)
• At the end… (в конце…)
• Finally… (наконец…)

Также вам может быть полезна таблица ниже:

Итогом вашей деятельности должен стать краткий пересказ, который будет составлять не более четверти от первоначального объема. Надеемся, эта статья была вам полезна, и теперь вы знаете, как писать summary.

• https://inspeak.ru/articles/Leksika/Summary;
• https://irina-deryugina.ru/blog/summary.

summary.mlModel: сводка по модели Машинного обучения Microsoft R.

Объект модели, возвращаемый из анализа MicrosoftML.

top

Указывает число верхних коэффициентов, отображаемых в сводке для линейных моделей, таких как rxLogisticRegression и rxFastLinear. Сначала выполняется смещение, за которым следуют другие весовые коэффициенты, отсортированные по их абсолютным величинам в убывающем порядке. Если задано значение NULL , отображаются все ненулевые коэффициенты. В противном случае отображаются только первые коэффициенты top .

Дополнительные аргументы передаются в метод сводки.

Подробнее

Предоставляет сводку о вызове исходной функции —
набор данных, использованный для обучения модели, и статистические показатели для коэффициентов в модели.

Значение

Метод summary объектов анализа MicrosoftML возвращает список, включающий исходный вызов функции и используемые базовые параметры. Метод coef возвращает именованный вектор весовых коэффициентов, обрабатывая данные из объекта модели.

Для модели rxLogisticRegression в сводке также может применяться следующая статистика, если для параметра showTrainingStats задано значение TRUE .

training.size

Размер набора данных, используемого для обучения модели, относительно числа строк.

deviance

Отклонение модели, заданное -2 * ln(L) , где L — это вероятность получения наблюдений со всеми функциями, включенными в модель.

null.deviance

Нулевое отклонение, заданное -2 * ln(L0) , где L0 — это вероятность получения наблюдений без эффекта от функций. Нулевая модель включает смещение, если оно есть в модели.

aic

AIC (информационный критерий Akaike) определяется как 2 * k «+ deviance , где k — число коэффициентов модели. Смещение считается одним из коэффициентов. Критерий AIC — это мера относительного качества модели. Он влияет на компромиссное соотношение между степенью соответствия модели (измеряемой отклонением) и ее сложностью (измеряемой количеством коэффициентов).

coefficients.stats

Это кадр данных, содержащий статистику для каждого коэффициента в модели. Для каждого коэффициента отображаются следующие статистические данные. Смещение отображается в первой строке, а оставшиеся коэффициенты — в порядке возрастания p-значения.

• Estimate — рассчитанное значение коэффициента модели.
• StdError — это квадратный корень из дисперсии большой выборки оценки коэффициента.
• Z-оценка может проверить нулевую гипотезу, в которой говорится, что коэффициент должен быть равен нулю в отношении значимости коэффициента путем вычисления соотношения его оценки и его стандартной ошибки. При нулевой гипотезе, если не применяется регуляризация, оценка интересующего коэффициента соответствует нормальному распределению со средним значением 0 и стандартным отклонением, равным стандартной ошибке, вычисленной выше. Z-оценка выводит отношение между оценкой коэффициента и стандартной ошибкой коэффициента.
• Pr(>|z|) Это соответствующее p-значение для двустороннего теста z-оценки. В зависимости от уровня значимости к p-значению добавляется индикатор значимости. Если F(x) — это CDF стандартного нормального распределения N(0, 1) , тогда P(>|z|) = 2 — «2 * F(|z|) .

Авторы

См. также

Примеры

 # Estimate a logistic regression model logitModel 0 testIris  

"""Получение метаинформации, специфичной для файла данного типа. Создайте экземпляр соответствующего класса, передав конструктору имя файла. Возвращаемый объект ведет себя аналогично словарю с парами ключ-значение для каждой части метаинформации. import fileinfo info = fileinfo.MP3FileInfo("/music/ap/mahadeva.mp3") print "\\n".join(["%s=%s" % (k, v) for k, v in info.items()]) Или используйте функцию listDirectory для получения информации обо всех файлов в директории for info in fileinfo.listDirectory("/music/ap/", [".mp3"]): . Модуль может быть расширен путем доюавления классов для других типов файлов, например HTMLFileInfo, MPGFileInfo, DOCFileInfo. Каждый класс полностью отвечает за анализ файлов соответствующего типа; используйте MP3FileInfo в качестве примера. """ import os import sys from UserDict import UserDict def stripnulls(data): "очищает строку от символов пропуска и нулевых символов" return data.replace("\00", "").strip() class FileInfo(UserDict): "хранит метаинформацию о файле" def __init__(self, filename=None): UserDict.__init__(self) self["name"] = filename class MP3FileInfo(FileInfo): "хранит ID3v1.0 MP3 теги" tagDataMap = "title" : ( 3, 33, stripnulls), "artist" : ( 33, 63, stripnulls), "album" : ( 63, 93, stripnulls), "year" : ( 93, 97, stripnulls), "comment" : ( 97, 126, stripnulls), "genre" : (127, 128, ord)> def __parse(self, filename): "анализ ID3v1.0 тегов из MP3 файла" self.clear() try: fsock = open(filename, "rb", 0) try: fsock.seek(-128, 2) tagdata = fsock.read(128) finally: fsock.close() if tagdata[:3] == "TAG": for tag, (start, end, parseFunc) in self.tagDataMap.items(): self[tag] = parseFunc(tagdata[start:end]) except IOError: pass def __setitem__(self, key, item): if key == "name" and item: self.__parse(item) FileInfo.__setitem__(self, key, item) def listDirectory(directory, fileExtList): """возвращает список объектов с метаинформацией для всех файлов с указанным расширением""" fileList = [os.path.normcase(f) for f in os.listdir(directory)] fileList = [os.path.join(directory, f) for f in fileList \ if os.path.splitext(f)[1] in fileExtList] def getFileInfoClass(filename, module=sys.modules[FileInfo.__module__]): "оределяет класс, предназначеный для обработки файла, по расширению" subclass = "%sFileInfo" % os.path.splitext(filename)[1].upper()[1:] return hasattr(module, subclass) and getattr(module, subclass) or FileInfo return [getFileInfoClass(f)(f) for f in fileList] if __name__ == "__main__": for info in listDirectory("/music/_singles/", [".mp3"]): print "\n".join(["%s=%s" % (k, v) for k, v in info.items()]) print

def test_summary(): from clld.util import summary # text consisting of unique words text = "This is a long text, which we want to summarize." assert summary(text[:20]) == text[:20] assert summary(text, len(text) - 1).endswith('. ') assert summary('One verylongword', 10) == 'One . ' assert summary('One verylongword', 2) == '. '

def test_summary(): from clld.util import summary # text consisting of unique words text = "This is a long text, which we want to summarize." assert summary(text[:20]) == text[:20] assert summary(text, len(text) - 1).endswith('. ') assert summary('One verylongword', 10) == 'One . ' assert summary('One verylongword', 2) == '. '

def atom_feed(request, feed_url): """ Proxy feeds so they can be accessed via XHR requests. We also convert RSS to ATOM so that the javascript Feed component can read them. """ ctx = try: res = requests.get(ctx['url'], timeout=(3.05, 1)) except Timeout: res = None if res and res.status_code == 200: d = feedparser.parse(res.content.strip()) ctx['title'] = getattr(d.feed, 'title', None) for e in d.entries: ctx['entries'].append(dict( title=e.title, link=e.link, updated=datetime.fromtimestamp(mktime(e.published_parsed)).isoformat(), summary=summary(e.description))) response = render_to_response('atom_feed.mako', ctx, request=request) response.content_type = 'application/atom+xml' return response