Англійська мова для навчання і работи. Навчальний посібник з англійської мови за професійним спрямуванням для студентів і фахівців галузі знань 0503 Розробка корисних копалин Т 1

A coursebook includes all the activities of students’ work at ESP course aimed at development of language behaviour necessary for effective communication of students in their study and specialism areas. The tasks and activities given in the coursebook are typicalfor students’ academic and professional domains and situations. The content is organized in modules that covers generic job-related language skills of engineers. The authentic texts taken from real life contain interesting up-to-date information about mining, peculiarities of study abroad, customs and traditions of English-speaking countries. Pack of self-study resources given in Part II contains Glossary of mining terms, tasks and activities aimed at developing a range of vocabulary necessary for mining, different functions and functional exponents to be used in academic and professional environment as well as tasks developing self-awareness, self-assessment and self-organisation skills. Testing points for different grammar structuresare given in Part III. Indices at the end of each part easify the use of the coursebook. The coursebook contains illustrations, various samples of visualizing technical information. The coursebook is designed for ESP students of non-linguistic universities. It can be used as teaching/learning materials for ESP Courses for Mining Engineers as well as for self-study of subject and specialist teachers, practicing mining engineers and researchers in Engineering.У посібнику представлені всі види діяльності студентів з вивчення англійської мови, спрямовані на розвиток мовної поведінки, необхідної для ефективного спілкування в академічному та професійному середовищах. Навчальний посібник містить завдання і вправи, типові для різноманітних академічних та професійних сфер і ситуацій. Структура організації змісту– модульна і охоплює загальні мовленнєві вміння інженерів. Зразки текстів– автентичні, взяті з реального життя, містять цікаву та актуальну інформацію про видобувничу промисловість, особливості навчання за кордоном, традиції та звичаї країн, мова яких вивчається. Ресурси для самостійної роботи(Том ІІ) містять глосарій термінів, завдання та вправи для розвитку словарного запасу та розширення діапазону функціональних зразків, необхідних для виконання певних функцій, та завдання, які спрямовані на розвиток навичок самооцінювання і організації свого навчання. Граматичні явища і вправи для їх засвоєння наводяться в томі ІІІ. Наприкінці кожної частини наведено алфавітно-предметні покажчики. Багато ілюстрацій та різних візуальних засобів подання інформації. Навчальний посібник призначений для студентів технічних університетів гірничого профілю. Може використовуватися для самостійного вивчення англійської мови викладачами, фахівцями і науковцями різних інженерних галузей

SportsAnno: what do you think?

The automatic summarisation of sports video is of growing importance with the increased availability of on-demand content. Consumers who are unable to view events live often have a desire to watch a summary which allows then to quickly come to terms with all that has happened during a sporting event. Sports forums show that it is not only summaries that are desirable but also the opportunity to share one’s own point of view and discuss the opinions with a community of similar users. In this paper we give an overview of the ways in which annotations have been used to augment existing visual media. We present SportsAnno, a system developed to summarise World Cup 2006 matches and provide a means for open discussion of events within these matches

A survey on opinion summarization technique s for social media

The volume of data on the social media is huge and even keeps increasing. The need for efficient processing of this extensive information resulted in increasing research interest in knowledge engineering tasks such as Opinion Summarization. This survey shows the current opinion summarization challenges for social media, then the necessary pre-summarization steps like preprocessing, features extraction, noise elimination, and handling of synonym features. Next, it covers the various approaches used in opinion summarization like Visualization, Abstractive, Aspect based, Query-focused, Real Time, Update Summarization, and highlight other Opinion Summarization approaches such as Contrastive, Concept-based, Community Detection, Domain Specific, Bilingual, Social Bookmarking, and Social Media Sampling. It covers the different datasets used in opinion summarization and future work suggested in each technique. Finally, it provides different ways for evaluating opinion summarization

Text Summarization for Compressed Inverted Indexes and Snippets

Text summarization is a technique to generate a concise summary ofa larger text. In search engines, Text summarization can be used forgenerating compressed descriptions of web pages. For indexing, these canbe used rather than whole pages when building inverted indexes. For queryresults, summaries can be used for snippet generation. In this project, weresearch on several techniques of text summarization. We evaluate thesetechniques for quality of the generated summary and time required togenerate it. We implement the technique chosen from the evaluation inYioop, an open source, PHP-based search engine

Англійська мова для навчання і роботи Т. 4. Професійне іншомовне письмо

Подано всі види діяльності студентів з вивчення англійської мови, спрямовані на розвиток мовної поведінки, необхідної для ефективного спілкування в академічному та професійному середовищах. Містить завдання і вправи, типові для різноманітних академічних та професійних сфер і ситуацій. Структура організації змісту – модульна, охоплює певні мовленнєві вміння залежно від мовної поведінки. Даний модуль має на меті розвиток у студентів умінь і навичок писемного спілкування, що пов’язане з майбутньою професією студентів, та основ медіації і письмового перекладу, які спрямовані на розвиток умінь писати тексти різних типів і жанрів, такі як резюме, листи, анотації тощо. Ресурси для самостійної роботи (частина ІІ) містять завдання та вправи для розвитку словникового запасу та розширення діапазону функціональних зразків, необхідних для виконання певних функцій, та завдання, які спрямовані на організацію самостійної роботи студентів. За допомогою засобів діагностики (частина ІІІ) студенти можуть самостійно перевірити засвоєння навчального матеріалу та оцінити свої досягнення. Граматичні явища і вправи для їх засвоєння наводяться в томі 5. Призначений для студентів технічних університетів гірничого профілю. Може використовуватися для викладання вибіркових курсів з англійської мови, а також для самостійного вивчення англійської мови викладачами, фахівцями і науковцями різних інженерних галузей

Extracting product development intelligence from web reviews

Product development managers are constantly challenged to learn what the consumer product experience really is, and to learn specifically how the product is performing in the field. Traditionally, they have utilized methods such as prototype testing, customer quality monitoring instruments, field testing methods with sample customers, and independent assessment companies. These methods are limited in that (i) the number of customer evaluations is small, and (ii) the methods are driven by a restrictive structured format. Today the web has created a new source of product intelligence; these are unsolicited reviews from actual product users that are posted across hundreds of websites. The basic hypothesis of this research is that web reviews contain significant amount of information that is of value to the product design community. This research developed the DFOC (Design - Feature - Opinion - Cause Relationship) method for integrating the evaluation of unstructured web reviews into the structured product design process. The key data element in this research is a Web review and its associated opinion polarity (positive, negative, or neutral). Hundreds of Web reviews are collected to form a review database representing a population of customers. The DFOC method (a) identifies a set of design features that are of interest to the product design community, (b) mines the Web review database to identify which features are of significance to customer evaluations, (c) extracts and estimates the sentiment or opinion of the set of significant features, and (d) identifies the likely cause of the customer opinion. To support the DFOC method we develop an association rule based opinion mining procedure for capturing and extracting noun-verb-adjective relationships in the Web review database. This procedure exploits existing opinion mining methods to deconstruct the Web reviews and capture feature-opinion pair polarity. A Design Level Information Quality (DLIQ) measure which evaluates three components (a) Content (b) Complexity and (c) Relevancy is introduced. DLIQ is indicative of the content, complexity and relevancy of the design contextual information that can be extracted from an analysis of Web reviews for a given product. Application of this measure confirms the hypothesis that significant levels of quality design information can be efficiently extracted from Web reviews for a wide variety of product types. Application of the DFOC method and the DLIQ measure to a wide variety of product classes (electronic, automobile, service domain) is demonstrated. Specifically Web review databases for ten products/services are created from real data. Validation occurs by analyzing and presenting the extracted product design information. Examples of extracted features and feature-cause associations for negative polarity opinions are shown along with the observed significance

Mining domain knowledge from app descriptions

Domain analysis aims at obtaining knowledge to a particular domain in the early stage of software development. A key challenge in domain analysis is to extract features automatically from related product artifacts. Compared with other kinds of artifacts, high volume of descriptions can be collected from app marketplaces (such as Google Play and Apple Store) easily when developing a new mobile application (App), so it is essential for the success of domain analysis to obtain features and relationship from them using data technologies. In this paper, we propose an approach to mine domain knowledge from App descriptions automatically. In our approach, the information of features in a single app description is firstly extracted and formally described by a Concern-based Description Model (CDM), this process is based on predefined rules of feature extraction and a modified topic modeling method; then the overall knowledge in the domain is identified by classifying, clustering and merging the knowledge in the set of CDMs and topics, and the results are formalized by a Data-based Raw Domain Model (DRDM). Furthermore, we propose a quantified evaluation method for prioritizing the knowledge in DRDM. The proposed approach is validated by a series of experiments