Красиво слово: Синонимы к слову «красиво» (83+ слов)
Слова — Самойлов. Полный текст стихотворения — Слова
Литература
Каталог стихотворений
Давид Самойлов — стихи
Давид Самойлов
Слова
Красиво падала листва,
Красиво плыли пароходы.
Стояли ясные погоды,
И праздничные торжества
Справлял сентябрь первоначальный,
Задумчивый, но не печальный.
И понял я, что в мире нет
Затертых слов или явлений.
Их существо до самых недр
Взрывает потрясенный гений.
И ветер необыкновенней,
Когда он ветер, а не ветр.
Люблю обычные слова,
Как неизведанные страны.
Они понятны лишь сперва,
Потом значенья их туманны.
Их протирают, как стекло,
И в этом наше ремесло.
1961 г.
О поэзии
Советские
Стихи Давида Самойлова – О поэзии
Стихи Давида Самойлова – Советские
Другие стихи этого автора
Сороковые
Сороковые, роковые,
Военные и фронтовые,
О войне
Она
Неверие тому, что даже очевидно.
Мир полон призраков, как Лысая гора.
Советские
Вот и все
Вот и все. Смежили очи гении.
И когда померкли небеса,
Советские
Из детства
Я — маленький, горло в ангине.
За окнами падает снег.
Советские
Давай поедем в город
Давай поедем в город,
Где мы с тобой бывали.
Советские
Мне снился сон
Мне снился сон. И в этом трудном сне
Отец, босой, стоял передо мною.
О войне
Как читать
Публикация
Как читать «Преступление и наказание» Достоевского
Рассказываем о масштабном психологическом исследовании русского классика
Публикация
Как читать «Белую гвардию» Булгакова
Литературная традиция, христианские образы и размышления о конце света
Публикация
Как читать «Очарованного странника» Лескова
Почему Иван Флягин оказывается праведником, несмотря на далеко не безгрешную жизнь
Публикация
Как читать поэзию: основы стихосложения для начинающих
Что такое ритм, как отличить ямб от хорея и могут ли стихи быть без рифмы
Публикация
Как читать «Лето Господне» Шмелева
Почему в произведении о детстве важную роль играют религиозные образы
Публикация
Как читать «Двенадцать» Блока
На какие детали нужно обратить внимание, чтобы не упустить скрытые смыслы в поэме
Публикация
Как читать «Темные аллеи» Бунина
На что обратить внимание, чтобы понять знаменитый рассказ Ивана Бунина
Публикация
Как читать «Гранатовый браслет» Куприна
Что должен знать современный читатель, чтобы по-настоящему понять трагедию влюбленного чиновника
Публикация
Как читать «Доктора Живаго» Пастернака
Рассказываем о ключевых темах, образах и конфликтах романа Пастернака
Публикация
Как читать Набокова
Родина, шахматы, бабочки и цвет в его романах
«Культура.
РФ» — гуманитарный просветительский проект, посвященный культуре России. Мы рассказываем об интересных и значимых событиях и людях в истории литературы, архитектуры, музыки, кино, театра, а также о народных традициях и памятниках нашей природы в формате просветительских статей, заметок, интервью, тестов, новостей и в любых современных интернет-форматах.
- О проекте
- Открытые данные
© 2013–2023, Минкультуры России. Все права защищены
Контакты
- E-mail: [email protected]
- Нашли опечатку? Ctrl+Enter
Материалы
При цитировании и копировании материалов с портала активная гиперссылка обязательна
До чего ж оно красиво, слово доброе – «Спасибо!»
Главная
Новости библиотеки
До чего ж оно красиво, слово доброе – «Спасибо!»
Ребята поучаствовали в праздновании Международного дня «Спасибо» в детской библиотеке № 13.
Читатели, посетившие детскую библиотеку №13, с интересом узнали о том, что среди многочисленных январских праздников отмечается один из самых вежливых — Международный день «Спасибо».
И что слово «спасибо» появилось путем сокращенной фразы «Спаси Бог», которой на Руси выражали благодарность.
Дети активно участвовали в игровых поэтических минутках «Доскажи словечко» и динамичной игре «вежливо – невежливо».
После знакомства с книгами на выставке — викторине «Ежели вы вежливы…» визуально выразили своё мнение о них, вставляя смайлики – закладки. Заинтересовали ребят и карточки со словом «спасибо» на разных языках мира.
И даже взрослые с удовольствием играли в словесную игру «Добро по кругу». Ведь если мы будем чаще употреблять вежливые слова, то мир на капельку станет светлее!
И, конечно же, сами библиотекари дарили «Спасибо» своим читателям просто за то, что они есть…
17 Января 2020
Возврат к списку
Янв
Фев
Мар
Апр
Май
Июн
Июл
Авг
Сен
Окт
Ноя
Дек
| 26 | 27 | 28 | 30 | 31 | 01 | |
| 02 | 03 | 04 | 05 | 07 | 08 | |
| 09 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 28 | 29 | |
| 30 | 31 | 01 | 02 | 03 | 04 | 05 |
К началу страницы
Как создавать красивые облака слов в Python | Тиа Плагата
Руководство по созданию потрясающих визуализаций для вашего следующего проекта НЛП
Облако слов Автор | Фонтан Треви Изображение Джеймса Ли через Unsplash Обработка естественного языка, или НЛП, в настоящее время является очень популярным направлением в науке о данных, поскольку оно позволяет компьютерам обрабатывать и анализировать человеческий язык.
Siri и Alexa, спам-фильтры, чат-боты, автозаполнение и приложения для перевода — все это примеры повседневных технологий, использующих НЛП.
Специалисту по данным работать с текстовыми данными немного сложнее, чем с другими типами данных. Почему? Потому что слова не числа! Это делает исследовательский анализ данных, а также этапы очистки и предварительной обработки данных немного отличными от рабочего процесса Data Science. Текстовые данные обычно требуют гораздо большей очистки (удаление стоп-слов и знаков препинания, строчных букв, выделения корней или лемматизации и т. д.). Это также требует токенизации или векторизации текста (получение значимых чисел из слов). Что касается изучения и анализа данных, то способов визуализации текста не так много. Тем не менее, текст открывает одну новую технику визуализации, которую вы, вероятно, видели раньше — облака слов.
Во время моего последнего проекта Data Science я погрузился в мир НЛП. Попутно я узнал все о создании облаков слов в Python, и я хотел написать эту статью, чтобы поделиться своими знаниями со всеми, кто хочет создать красивые визуализации для текстовых данных.
Для создания базового облака слов (или любого облака слов в Python) вам потребуются следующие библиотеки:
Способ 1: generate_from_text
Существует два основных способа построения облака слов. Первый и самый простой способ — создать облако слов из корпуса текста, такого как статья, книга и т. д. Этот корпус должен быть в виде строки.
В приведенном ниже примере я взял список достопримечательностей Рима с сайта TripAdvisor. Я сгруппирую их все в один текст (корпус), а затем создам базовое облако слов.
Примеры достопримечательностей Рима от TripAdvisor | Изображение автораПеред тем, как сгруппировать тексты-привлекательные тексты, я немного почистил их, приведя их к нижнему регистру, удалив основные стоп-слова (например, «a», «the», «is» и т. д.) и лемматизировав их. Я сделал то же самое для списка из 12 городов (в частности, 12 их лучших мировых направлений на 2021 год). Сгруппированный корпус Rome выделен в кадре данных ниже.
Сгруппированные, очищенные и лемматизированные аттракционы по городам | Изображение автора Как я упоминал ранее, мы создадим облако слов из текстового корпуса для Рима.
Для этого мы изолируем этот корпус, взяв фрагмент этого сгруппированного DataFrame:
Отсюда мы можем создать основное облако слов. Мы начнем с создания экземпляра объекта WordCloud из библиотеки wordcloud и используем метод generate_from_text, чтобы передать ему наш текстовый корпус. Наконец, мы будем использовать plt.imshow() для отображения объекта WordCloud. Обязательно используйте plt.axis(‘off’), чтобы убедиться, что он отображает только облако слов, а не оси и их значения.
Полученное облако слов показано ниже. Мы видим, что по умолчанию облако слов использует биграммы (пары слов) вместо отдельных слов. При необходимости мы можем отключить это при создании экземпляра объекта WordCloud, изменив параметр «collocations=False».
Basic Rome Word Cloud (из текста) | Изображение автораМетод 2: generate_from_frequencies
Второй метод заключается в создании облака слов из матрицы терминов документа. Это широко используемая матрица для НЛП, в которой есть отдельный столбец для каждого слова в словарном корпусе и частота слов в каждой строке.
Например, ниже я изобразил первые столбцы матрицы терминов документа (dtm) для 12 городов, которые я показал ранее. Обратите внимание, что размеры dtm 12 x 8676, что указывает на 12 городов и 8676 слов во всем корпусе словаря.
Если у вас есть матрица терминов документа, мы можем легко передать эти данные в объект облака слов, используя метод .generate_from_frequencies(). Сначала нам нужно будет изолировать данные, которые мы хотим использовать для Рима. Нам нужно будет транспонировать эту матрицу, чтобы она была в правильном формате для облака слов. Мы также хотим получить наиболее часто встречающиеся слова, поэтому мы будем сортировать значения в порядке убывания. Вы можете увидеть пример данных, которые мы хотим использовать, на фотографии ниже.
Изображение автора Чтобы фактически создать облако слов, мы будем использовать почти тот же код, что и выше, но вместо этого воспользуемся методом generate_from_frequencies.
Полученное облако слов показано ниже. Обратите внимание: поскольку мы изолировали отдельные слова (не биграммы) в данных, нам не нужно было сообщать объекту WordCloud об отключении параметра «коллокации». Он автоматически имел векторизованные слова как отдельные слова, а не биграммы.
Basic Rome Word Cloud (из частот) | Изображение автораНаконец, теперь, когда мы понимаем, как создаются эти облака слов, мы можем манипулировать некоторыми параметрами, чтобы создать более качественную версию нашего основного облака слов. Вернемся к нашему первому примеру с переменной rome_corpus (генерация облака слов из текста). Обратите внимание, что такие слова, как «частный тур» и «скиплайн», встречаются чаще всего. Мы можем указать нашему облаку слов собственный список стоп-слов, чтобы избавиться от них. Я также настрою размеры облака слов и увеличу всю фигуру с помощью параметра figsize. Мы меняем цветовую карту и добавляем заголовок. Смотрите все эти изменения в функции ниже.
Помните, что вы всегда можете изменить приведенную выше функцию, чтобы использовать вместо нее метод generate_from_frequencies! Результирующее облако слов будет выглядеть так:
Final Basic Word Cloud | Изображение автора Вау! Выглядит намного лучше.
Тем не менее, это все еще очень просто. Давайте улучшим его, изменив форму облака слов с помощью масок.
Один из способов сделать ваше облако слов визуально ошеломляющим — добавить маску. Маска — это изображение, которое можно использовать для изменения формы облака слов. Мы можем очень легко манипулировать маской с помощью параметра mask при создании экземпляра объекта WordCloud.
Как только вы выберете идеальное изображение для своей маски и сохраните его (подробнее об этом через минуту), мы можем использовать функцию Image из библиотеки PIL и numpy, чтобы преобразовать его в правильный формат для объекта WordCloud.
Теперь, когда наша маска имеет правильный формат, мы можем написать аналогичную функцию для создания более красивого облака слов. Приведенная ниже функция очень похожа на нашу последнюю базовую функцию облака слов за некоторыми исключениями:
- Использование параметра маски делает параметры ширины и высоты недействительными, поскольку они будут принимать размер самого изображения
- Я использую «масштаб» 3, что ускоряет вычисления для больших изображений облаков слов
- Я изменил «цветовую карту» на «RdYlGn», потому что она выглядела более итальянской (вспомните итальянский флаг и домашнюю пасту!)
- «background_color» теперь «белый» для более приятного просмотра на фоне карты цветов
- На этот раз будут отображаться словосочетания (биграммы), так как мы используем метод generate_from_text с параметром словосочетаний, установленным на «True»
Наше последнее облако слов ниже… не так ли красивая ?!
Последнее облако слов в Риме | Изображение автораВыбор идеальной маски
Самая сложная часть использования маски заключается в том, что выбранное вами изображение должно соответствовать следующим требованиям:
- белый фон (он должен быть #ffffff, не совсем белый или прозрачный)
- окончательная форма, НЕ белая
Вот пример маски, которая не сработала так хорошо.
Проблема здесь в том, что его форма недостаточно определена, чтобы вы могли сказать, что это такое.
Поэтому вы хотите выбрать что-то очень узнаваемое, как в примере ниже.
Карта Италии Изображение Давида Петрика через Shutterstock | Облако слов автораБывают даже случаи, когда вы находите идеальную фотографию для своей маски, но на ее фоне есть несколько меток, которые искажают форму облака слов. Чтобы это исправить, вы всегда можете открыть фотографию в Photoshop и отредактировать метки. Если у вас нет Photoshop, метод, который вы можете использовать, чтобы взломать это (из моих дней маркетинга), — это Canva. Вы можете загрузить изображение маски в Canva, поместить белые квадраты поверх своих меток, а затем загрузить отредактированное изображение. Вуаля! Ваша маска будет готова к фону #ffffff.
Последний шаг к тому, чтобы сделать ваши облака слов красивыми, — это внимательно следить за этими маленькими эстетическими деталями.
Изменение цветов, использование границ (контур AKA) и манипулирование шрифтом и размером графика — это всего лишь несколько способов настроить ваши облака слов. Вот несколько способов настроить эти параметры:
Изменить цветовую карту
Изменить цвета слова так же просто, как изменить параметр «цветовая карта» в экземпляре объекта WordCloud. См. все варианты цветовой карты matplotlib ЗДЕСЬ.
Существует также способ создания собственной палитры на основе цветов изображения маски. Для этого используйте функцию ImageColorGenerator в библиотеке wordcloud и используйте цвета, сгенерированные в параметре color_func при создании экземпляра объекта WordCloud. Параметр color_func перезапишет параметр карты цветов.
Здесь я снова использовал Колизей, так как карта Италии была одноцветной. Использование этой пользовательской карты цветов, безусловно, приятно, хотя мы до сих пор не можем точно определить ее форму!
Изображение автораИспользовать контур
Не как у Кардашьян… но вроде как.
Контур придает маске облака слов контур. Вы можете настроить его при создании экземпляра объекта WordCloud с параметрами контур_цвет и контур_ширина. Цвета контура могут быть указаны строками (используйте простое цветовое слово или цветовой код).
Ниже приведен пример нашей той же функции для создания облака слов, но с тонким черным контуром (шириной 1).
Как видите, получившееся облако слов имеет более различимую форму благодаря контуру.
Изображение автораВыглядит круто! Контур здесь немного волнистый из-за детализированной формы Италии. Контурная линия была бы более гладкой с более простой формой маски.
Мы также можем попробовать цветной контур, чтобы сделать его немного красивее. Так как в облаке слов есть темно-красные слова, я нашел красивый винно-красный цветовой код #5d0f24, чтобы заменить черный контур, и увеличил ширину до 3.
Полученное облако слов показано ниже.
Image by Author Даже маска Колизея здесь выглядит лучше с небольшим контуром! Контур в данном случае помогает нам увидеть реальную форму маски.
Наносить контур или нет, а также принимать решение о цвете и ширине контура, основываясь на эстетических деталях, которые вы хотите включить в свои облака слов.
Примечание о размере облака слов
Одна вещь, которую вы всегда должны делать, это изменять размер облака слов с помощью plt.figure(figsize=(10,8)). Вы можете изменить его на любой нужный вам размер, но я обнаружил, что изменение размера общего графика работает лучше, чем попытка изменить размер самого объекта WordCloud. Я включил это во все функции облака слов, и вы можете заметить разницу в размерах облака слов, когда мы перешли от базовых облаков слов к облакам слов, созданным с помощью функций.
Больше интересных настроек!
Возможности безграничны, когда дело доходит до настройки облаков слов. Вот несколько примеров:
- Управление шрифтом текста облака слов с помощью параметра font_path
- Изменение минимального и максимального размеров шрифта (параметры min_font_size, max_font_size)
- Изменение background_color облака слов
- Уменьшение параметра max_words показывать только первые 20 или 50 слов, что иногда облегчает чтение облака слов
Все эти мелкие детали могут повлиять на визуализацию облака слов.
Поскольку каждая маска и каждый текстовый корпус будут выглядеть по-разному, в конечном итоге вам решать, как с ними поэкспериментировать, чтобы ваши облака слов действительно выглядели красиво!
Спасибо, что сопровождали меня в этом маленьком путешествии в Рим! Я надеюсь, что эта история научила вас кое-чему об облаках слов и создании красивых визуализаций НЛП. Если у вас есть еще советы, я хотел бы услышать о них в комментариях ниже!
Примечание. Это была лишь небольшая часть моего завершающего проекта Data Science, где я использовал NLP для классификации текста для разных городов. Вы можете увидеть полный репозиторий проекта в моей учетной записи Github .
Самое красивое слово в английском языке — доброкачественное — цитата исследователя
Эрма Бомбек? Вуди Аллен? Л. М. Бойд? Марк Хэтфилд? Дэвид Б. Уитлок? Аноним?
Уважаемый Quote Investigator: Если вы или ваш близкий человек столкнулись с раком, то следующее утверждение будет понятно:
Самое красивое слово в английском языке — «доброкачественный».
Эту идею приписывают двум известным юмористам Эрме Бомбек и Вуди Аллену. Не могли бы вы изучить его происхождение?
Quote Investigator: Эрма Бомбек включила это замечание в газетную колонку, которую она написала в 1991 году. Вуди Аллен использовал эту идею в фильме, который он написал и снял в 1997 году. Подробности представлены ниже.
Самое раннее сильное совпадение, найденное QI появился в широко синдицированной колонке Л. М. Бойда в 1968 году, но он указал корреспондента по имени Эрна. Выдержки добавлены QI : [1] 1968 12 ноября, The Robesonian, Checking Up by LM Boyd, Quote Page 6, Column 6, Lumberton, North Carolina. (Newspapers_com)
«Я всегда утверждала (и всегда буду утверждать), что самое красивое слово в английском языке — это «доброкачественный» , а самое уродливое слово — «злокачественный», — пишет девушка из Сан-Франциско по имени Эрна.
Ниже приведены дополнительные избранные цитаты в хронологическом порядке.
В 1974 году член Конгресса США употребил эту фразу, когда с благодарностью услышал положительный медицинский прогноз для своей жены: [2] 1974 20 ноября, The Statesman Journal, Mrs. Страница 1, столбец 1, Салем, Орегон. (Newspapers_com)
Биопсия, проведенная во вторник Антуанетте Хэтфилд, жене сенатора США Марка Хэтфилда, выявила доброкачественный рост в ее груди, сообщили помощники Хэтфилда.
Выступая в тот день за завтраком перед Лигой городов Орегона, Хэтфилд сказал, что понял, что «одним из самых красивых слов в английском языке является слово «доброкачественный».
колонка о прогулке по дому ее матери, который был тихим и пустым. Обычно он был наполнен шумом членов семьи и ревущим телевизором, но в тот день ее мать была в больнице для обследования. Бомбек чувствовал, что дому нужны человеческие голоса и смех.
Она закончила колонку, описав сообщение, которое, как она надеялась, будет передано ее матери: [3] 1991, 18 августа 1991 г., The Deseret News, Колонка: В конце ума: прогулка по пустому дому ведет к обучению, одиночество, Эрма Бомбек (синдикат), страница цитат P8, Солт-Лейк-Сити, Юта. (NewsBank … Продолжить чтение
ей нужен был врач, чтобы шепнуть ей на ухо самое красивое слово в английском языке — benign.
Дело». Она описала сцену в больнице с матерью и врачом: [4] 1994 (издание в твердом переплете, 1993 г.), «Брак, заключенный на небесах, или слишком устал для романа», Эрма Бомбек, цитата 271, HarperCollins HarperPaperbacks, Нью-Йорк. (Предварительный просмотр Google Книг)
В приемной я трижды прочитал одну и ту же страницу книги. Каким-то образом мы оба приспособились к нашим новым ролям. Матери и дочери делали это с незапамятных времен. Мы бы сделали это, потому что любили друг друга.
Врач матери подошел и сел рядом со мной. Затем он говорил самое красивое слово в английском языке «доброкачественный».
В то время как Бомбек выражала трепет, ее мать была уверена:
«Я еще не могу умереть. Я только что купил пачку туалетной бумаги в Price Club».
В 1997 году режиссер Вуди Аллен выпустил фильм «Деконструкция Гарри», сценарий и постановку которого он поставил. «Оксфордский словарь юмористических цитат» [5] 2008 г., Оксфордский словарь юмористических цитат, под редакцией Неда Шеррина, категория: слова, страница 355, Oxford University Press, Нью-Йорк. (проверено на бумаге) и «Йельская книга цитат» [6] 2006, Йельская книга цитат Фреда Р. Шапиро, раздел: Вуди Аллен, страница цитат 17, издательство Йельского университета, Нью-Хейвен. (Проверено на бумаге) оба включали в себя строку сценария, которая была немного более сложной, чем исследуемая. Персонаж Гарри Блока, которого сыграл Аллен, произносил слова:
Самые красивые слова в английском языке — , а не «я люблю тебя», а «это добро».
В 1998 году обозреватель газеты «Бирмингем Ньюс» из Бирмингема, штат Алабама, употребил пример высказывания: [7] 5 марта 1998 г., Новости Бирмингема, Раздел: Образ жизни, Статья: Эйфория Причина: Нет новой болезни, Автор/подписка: Шэрон Нортон, страница 01-E, Бирмингем, Алабама. (NewsBank Access World News)
Когда почти 14 лет назад я ждал результатов своей первой биопсии, я думал, что «доброкачественный» — самое красивое слово в английском языке.
В 2011 году синдицированный обозреватель Дэвид Б. Уитлок писал о том, как вместе с женой ждал результатов медицинского обследования: [8] 1 февраля 2011 г., Altus Times, Раздел: Мнение, жизнь имеет значение: «Всего одно слово» Дэвида Б. Уитлока, страница цитат 6, Альтус, Оклахома. (NewsBank Access World News)
Итак, мы с Лори ждали этого слова: доброкачественный или злокачественный.
«Слово «доброкачественный» должно быть самым красивым словом в английском языке», — заявил позже один из моих друзей.
«Тогда «злокачественный» должен быть самым уродливым», — пошутил второй.В заключение отметим, что в настоящее время главным кандидатом на роль автора этого выражения является «девушка из Сан-Франциско по имени Эрна», записанная Л. М. Бойдом в 1919 г.68. Эрма Бомбек также использовала поговорку к 1991 году, но она уже была в обращении. Вуди Аллен включил версию в свой фильм 1997 года «Деконструкция Гарри».
(Большое спасибо Фреду Р. Шапиро, редактору знаменитого справочника «Йельская книга цитат», который упомянул это высказывание в списке рассылки. Памяти: Джин, Стивен и Ян.)
Ссылки
| ↑1 | 1968 12 ноября, The Robesonian, Checking Up by LM Boyd, Quote Page 6, Column 6, Lumberton, North Carolina. (Газеты_com) |
|---|---|
| ↑2 | 1974 20 ноября, The Statesman Journal, Доброкачественная опухоль миссис Хэтфилд (Associated Press), Quote Page 1, Column 1, Salem, Oregon. |