Wykorzystanie narzędzi do automatycznego przetwarzania języka w badaniach onomastycznych
|
|
- Laura Mazurek
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Wykorzystanie narzędzi do automatycznego przetwarzania języka w badaniach onomastycznych Marcin Oleksy marcin.oleksy@pwr.edu.pl Jan Wieczorek jan.wieczorek@pwr.edu.pl Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Technologii Językowych G4.19 (
2 Plan 1. Wprowadzenie teoretyczne 2. Tworzenie korpusu Deponowanie Znakowanie nazw własnych Automatyczne Ręczne 3. Analiza korpusu - liczby i słowa
3 Rozpoznawanie odniesień Czym są odniesienia? Odniesienia to fragmenty tekstu reprezentujące pojęcia określonych kategorii, m.in.: jednostki identyfikacyjne (np. nazwy własne) wyrażenia temporalne wyznaczniki sytuacji w przygotowaniu: relacje przestrzenne...
4 Czym jest jednostka identyfikacyjna? Fragment tekstu odnoszący się do pewnych obiektów lub grup obiektów określonych kategorii.
5 Czym jest jednostka identyfikacyjna? jednostka identyfikacyjna - fragment tekstu odnoszący się do pewnych obiektów lub grup obiektów określonych kategorii. Do zbioru jednostek identyfikacyjnych należą: nazwy własne - nazwy nadane w sposób indywidualny i wyróżniający pojedynczy obiekt, np. osobę, zwierzę, miejsce, przedmiot, przedsięwzięcie. Nazwa własna nie znaczy lecz wskazuje desygnat (znaczenie nie ma charakteru konwencjonalnego).
6 Chrematonimy chrematonimy - nazwy własne niektórych materialnych wytworów ręki ludzkiej, przemysłowych lub rękodzielniczych, jednostkowych lub seryjnych, takich, które nie są trwale związane z określonym krajobrazem. Zakres użycia tego terminu nie jest jeszcze w pełni ustalony. ( Kosyl Cz., Chrematonimy, [w:] Współczesny język polski, Lublin 2001) Czy chrematonim jest nazwą własną? Nie rozstrzygamy tego - dla nas jest istotne, że jest jednostką identyfikacyjną. Nie rozstrzygamy też innych kwestii spornych: czy do grupy chrematonimów zaliczane są niektóre ideonimy (np. tytuły utworów literackich, nazwy organizacji politycznych, nazwy wydarzeń artystycznych).
7 Jednostki identyfikacyjne Podczas prac nad narzędziem do rozpoznawania jednostek identyfikacyjnych przyjęliśmy nieco inną typologię: 1. Nazwy: 2. nazwy własne - np. Olsztyn, Warmia, Mrongowiusz nazwy ogólne - nazwy klas lub serii, np. Punto, iphone 4 Przymiotniki pochodzące od nazw własnych, np. olsztyński, europejski, dolnośląskimi, polskich. 3. Wyrażenia liczbowe - jednoznacznie identyfikujące obiekty, np. numer domu/mieszkania, kod pocztowy.
8 Co identyfikuje liner2? klasyczne nazwy własne (antroponimy, toponimy, etnonimy) Przykłady: Jan Kowalski, Waryński, Karol, Olsztyn, Kino Śląsk, Polskie Stronictwo Ludowe, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski, Polska, Tajwan, Polak, Tajwańczyk, Odra, Bałtyk, Morze Śródziemne, Europa, Unia Europejska, Straż Graniczna, Most Grunwaldzki, ulica Moniuszki, ul. gen. R. Traugutta, Zalew Wiślany.
9 Co identyfikuje liner2? derywaty przymiotnikowe od nazw własnych Przykłady: polski, dolnośląski, olsztyński, tajwański, bałtycki, śródziemnomorski, kreteński, karaibski, czarnoleski.
10 Co identyfikuje liner2? chrematonimy (w szerokim rozumieniu: nazwy wydarzeń, produktów, usług): Przykłady: Fiat Punto, Taryfa Luzak, Bilet Euro-Nysa, Festiwal Nowa Muzyka, Era Nowe Horyzonty, Marlboro Light, Biały Jeleń, Dar Podlasia, Halny (nazwa pociągu IC).
11 Funkcjonalne rozpoznawanie jednostek Podejście funkcjonalne polega na tym, że każda jednostka tekstu jest rozpatrywana jako potencjalna jednostka identyfikacyjna na podstawie wielu przesłanek: model statystyczny uwzględniający funkcje, które pełni dany wyraz w zdaniu; sposób zapisu; słownik nazw własnych; kontekst
12 Funkcjonalne rozpoznawanie jednostek Podejście funkcjonalne pozwala nam identyfikować nazwy własne pisane małą literą, np. woj. dolnośląskie, pow. Olsztyński, gdańszczanin/gdańszczanka, warszawianin/warszawianka/warszawiak/warszawiaczka, mazowszanin, dolnoślązak, Ślązak/ślązak, Żyd/żyd, powstanie warszawskie/powstanie Warszawskie/Powstanie warszawskie, II wojna światowa, bitwa pod Wiedniem.
13 Funkcjonalne rozpoznawanie jednostek Ponieważ narzędzie wykorzystuje różne przesłanki, może ono zidentyfikować nazwę zapisaną błędnie: Belweder/belweder, Paryż/paryż, Rodan/rodan, Ministerstwo Zdrowia/ministerstwo Zdrowia. Sposób zapisu danego wyrazu jest tylko jedną z przesłanek, w związku z tym błędny zapis nie neguje możliwości rozpoznania nazwy własnej. Może to jedynie utrudnić lub obniżyć skuteczność rozpoznania. Liner potrafi również rozpoznać nazwy ludzi, miejsc, produktów fikcyjnych, np. Śródziemie, Wybrzeże Mieczy, Wyzima, Soplicowo, Geralt z Rivii, Woland, Generał Kocmołuchowicz. Dzieje się tak, ponieważ dane ze słownika nazw własnych jest również zaledwie jedną z przesłanek.
14 Dwie podstawowe funkcje 1. Rozpoznanie jednostki identyfikacyjnej (określenie jej granic oraz statusu) 2. Zakwalifikowanie do jednej z 9 kategorii ogólnych lub jednej z 82 kategorii szczegółowych
15 Kategorie ogólne Schemat definiuje ponad 100 kategorii jednostek identyfikacyjnych. Kategorie są ułożone w kilkupoziomową hierarchię. Na najwyższym poziomie znajduje się dziewięć grup: nam_eve wydarzenia organizowane lub ustalone przez ludzi, nam_fac konstrukcje (budowle, budynki, pomniki) stworzone przez ludzi. nam_liv istoty żywe (ludzie, postacie, zwierzęta), nam_loc toponimy (lokalizacje, jednostki geopolityczne i geograficzne), nam_org organizacje, instytucje, zespoły, zorganizowane grupy itd. nam_oth nazwy technologii, walut, adres , strony www, itd. nam_pro chrematonimy (wytwory ludzkie). nam_adj przymiotniki pochodzące od nazw własnych, nam_num wyrażenia liczbowe
16 Kategorie szczegółowe Kategorie szczegółowe dla nam_loc (toponimy): nam_loc_astronomical naturalne ciała niebieskie, nam_loc_country_region regiony geograficzne w obrębie kraju, nam_loc_gpe jednostki geopolityczne. nam_loc_gpe_admin podział administracyjny,, nam_loc_gpe_city miasta i 4 pozostałe podkategorie nam_loc_gpe_* nam_loc_hydronym naturalne obiekty wodne, nam_loc_hydronym_river rzeki, nam_loc_hydronym_lake jeziora, i 4 pozostałe podkategorie nam_loc_hydronym_* nam_loc_land ziemne obiekty geograficzne, nam_loc_land_cape przylądki. nam_loc_land_continent kontynenty. i 8 pozostałych podkategorii nam_loc_land_* Pełen wykaz kategorii:
17 Ograniczenia nie rozpoznaje deskrypcji określonych (np. autor Pana Tadeusza, stolica Włoch, ostatni król Polski) nie jest stuprocentowo skuteczny w rozpoznawaniu jednostek identyfikacyjnych dobrze rozpoznane jednostki potrafi przypisać do złej kategorii Statystyki: Liner podejmuje trafne decyzje w stosunku do 86% kandydatów na jednostkę identyfikacyjną 59% decyzji dotyczących przypisania do konkretnej kategorii szczegółowej jest trafna (dla ogólnej - 69%)
18 Założenia Na potrzeby realizacji zadania zostały opracowane wytyczne określające zasady anotacji i kategoryzacji jednostek identyfikacyjnych. Podstawowe odniesienia: Kategoryzacja semantyczna Sekine's Extended Named Entity Hierarchy, wytyczne ACE Definicja nazw własnych Słownik nazw własnych J. Grzeni. Ekspertyza Zespołu Ortograficzno-Onomastycznego Własne założenia wynikające z planowanych zastosowań i docelowej reprezentacji danych.
19 Możliwe zastosowania Badania stylometryczne Badania statystyczne dotyczące nazw własnych (rozpoznawanie, wyliczanie frekwencji z podziałem na kategorie) Poszukiwania nowych jednostek identyfikacyjnych potencjalnych nazw własnych Tworzenie słowników nazw własnych Grupowanie tekstów, ustalanie autorstwa???
20 Tworzenie korpusu
21 Automatyczne znakowanie nazw własnych - demo 1. Wgrywanie usługi CLARIN-PL (ws.clarin-pl.eu/ner.shtml) Inforex (inforex.clarin-pl.eu) 2. Przetwarzanie tokenizacja znakowanie morfosyntaktyczne rozpoznanie jednostek identyfikacyjnych
22 Automatyczne znakowanie nazw własnych 1. Deponowanie DSpace (clarin-pl.eu/dspace) Nextcloud 2. Przetwarzanie tokenizacja znakowanie morfosyntaktyczne znakowanie sensami słów ze Słowosieci (plwordnet.pwr.wroc.pl) rozpoznawanie: nazw własnych wyrażeń temporalnych
23 Automatyczne znakowanie nazw własnych - deponowanie
24 Automatyczne znakowanie nazw własnych - przetwarzanie
25 Bootstrapping 1. Export do Inforexa (inforex.clarin-pl.eu)
26 Inforex - podstawowe funkcje Podstawowe funkcje: prezentowanie dokumentów korpusowych anotowanie dokumentów (ręczne lub automatyczne) analiza danych tekstowych
27 Bootstrapping 2. Akceptacja/korekta automatycznie rozpoznanych nazw: Wybierz korpus Przejdź do sekcji Documents Wybierz dokument Przejdź do zakładki Bootstrapping Wybierz zestaw anotacji Akceptuj/koryguj
28 Bootstrapping 2. Akceptacja/korekta automatycznie rozpoznanych nazw
29 Ręczne znakowanie nazw własnych 1. Wybór lub zdefiniowanie zestawu kategorii 2. Anotacja
30 Ręczne znakowanie nazw własnych 1. Wybór zestawu kategorii
31 Ręczne znakowanie nazw własnych 1. Wybór zestawu kategorii Przejdź do sekcji Settings Wybierz zakładkę Annotation sets Przypisz odpowiednią warstwę anotacji, klikając pole wyboru w odpowiednim wierszu tabeli
32 Ręczne znakowanie nazw własnych 1. Zdefiniowanie zestawu kategorii
33 Ręczne znakowanie nazw własnych 1. Zdefiniowanie zestawu kategorii Przejdź do sekcji Settings Wybierz zakładkę Custom annotation sets Stwórz schemat anotacji: zestaw kategorii (Annotation sets) zestaw podkategorii (Annotation subsets) kategorie (Categories)
34 Ręczne znakowanie nazw własnych 2. Anotacja
35 Analiza korpusu Statystyki i Konteksty liczby słowa
36 Analiza korpusu - statystyki
37 Analiza korpusu - konteksty
38 CLARIN-PL CLARIN-PL to polskie konsorcjum naukowe, część ogólnoeuropejskiej infrastruktury badawczej CLARIN. Tworzy je sześć jednostek naukowych, w których powstają elektroniczne zasoby językowe i narzędzia do pracy z dużymi zbiorami tekstów w języku polskim. Webserwisy: ws.clarin-pl.eu
39 Dziękujemy za uwagę!
Narzędzia do automatycznej analizy odniesień w tekstach
CLARIN-PL Narzędzia do automatycznej analizy odniesień w tekstach Michał Marcińczuk Jan Kocoń Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 michal.marcinczuk@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznej analizy odniesień w tekstach
CLARIN-PL Narzędzia do automatycznej analizy odniesień w tekstach Michał Marcińczuk Jan Kocoń Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 michal.marcinczuk@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoInforex - zarządzanie korpusami i ich anotacja
Inforex - zarządzanie korpusami i ich anotacja Marcin Oleksy marcin.oleksy@pwr.edu.pl Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Technologii
Bardziej szczegółowoInforex - zarządzanie korpusami i ich anotacja. Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Technologii Językowych G4.
Inforex - zarządzanie korpusami i ich anotacja Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Marcin Oleksy Jan Wieczorek Jan Kocoń marcin.oleksy@pwr.edu.pl jan.wieczorek@pwr.edu.pl jan.kocon@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoZarządzanie i anotowanie korpusów tekstowych w systemie Inforex
Zarządzanie i anotowanie korpusów tekstowych w systemie Inforex Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Marcin Oleksy marcin.oleksy@pwr.edu.pl Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznej analizy odniesień w tekstach
CLARIN-PL Narzędzia do automatycznej analizy odniesień w tekstach Michał Marcińczuk Jan Kocoń Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 michal.marcinczuk@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoInstrukcja. opracował Marcin Oleksy
Instrukcja opracował Marcin Oleksy Wstęp Zarządzanie korpusem Flagi Flagowanie korpusu Usuwanie i edytowanie flag Użytkownicy Przypisywanie użytkowników Role użytkowników Cofnięcie dostępu Podkorpusy Tworzenie
Bardziej szczegółowoPublikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemach DSpace i NextCloud
Publikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemach DSpace i NextCloud Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Marcin Oleksy Jan Wieczorek Jan Kocoń marcin.oleksy@pwr.edu.pl jan.wieczorek@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoPublikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemach DSpace i NextCloud
Publikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemach DSpace i NextCloud Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Marcin Oleksy marcin.oleksy@pwr.edu.pl Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji
Bardziej szczegółowoMapa Literacka analiza odniesień geograficznych w tekstach literackich
CLARIN-PL Mapa Literacka analiza odniesień geograficznych w tekstach literackich Michał Marcińczuk Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 michal.marcinczuk@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoPublikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemie DSpace
Publikacja w repozytorium i przetwarzanie w systemie DSpace Michał Marcińczuk michal.marcinczuk@pwr.edu.pl Marcin Oleksy marcin.oleksy@pwr.edu.pl Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej
Bardziej szczegółowoProgram warsztatów CLARIN-PL
W ramach Letniej Szkoły Humanistyki Cyfrowej odbędzie się III cykl wykładów i warsztatów CLARIN-PL w praktyce badawczej. Narzędzia cyfrowe do analizy języka w naukach humanistycznych i społecznych 17-19
Bardziej szczegółowoKorpusomat narzędzie do tworzenia przeszukiwalnych korpusów języka polskiego
Korpusomat narzędzie do tworzenia przeszukiwalnych korpusów języka polskiego Witold Kieraś Łukasz Kobyliński Maciej Ogrodniczuk Instytut Podstaw Informatyki PAN III Konferencja DARIAH-PL Poznań 9.11.2016
Bardziej szczegółowoKPWr (otwarty korpus języka polskiego o wielowarstwowej anotacji) Inforex (system do budowania, anotowania i przeszukiwania korpusów)
KPWr (otwarty korpus języka polskiego o wielowarstwowej anotacji) Inforex (system do budowania, anotowania i przeszukiwania korpusów) Marcin Oleksy Michał Marcińczuk Politechnika ska Instytut Informatyki
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznego wydobywania słowników kolokacji i do oceny leksykalności połączeń wyrazowych
Narzędzia do automatycznego wydobywania słowników kolokacji i do oceny leksykalności połączeń wyrazowych Agnieszka Dziob, Marek Maziarz, Maciej Piasecki, Michał Wendelberger Politechnika Wrocławska Katedra
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznego wydobywania kolokacji
Narzędzia do automatycznego wydobywania kolokacji Jan Kocoń, Agnieszka Dziob, Marek Maziarz, Maciej Piasecki, Michał Wendelberger Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej marek.maziarz@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoOpen Access w technologii językowej dla języka polskiego
Open Access w technologii językowej dla języka polskiego Marek Maziarz, Maciej Piasecki Grupa Naukowa Technologii Językowych G4.19 Zakład Sztucznej Inteligencji, Instytut Informatyki, W-8, Politechnika
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznego wydobywania kolokacji
Narzędzia do automatycznego wydobywania kolokacji Jan Kocoń, Agnieszka Dziob, Marek Maziarz, Maciej Piasecki, Michał Wendelberger Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej marek.maziarz@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoZaawansowane narzędzie do analizy korpusu w oparciu o reguły
CLARIN-PL Zaawansowane narzędzie do analizy korpusu w oparciu o reguły Michał Marcińczuk Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 michal.marcinczuk@pwr.edu.pl 2015-04-13
Bardziej szczegółowoCLARIN-PL w praktyce badawczej. Cyfrowe narzędzia do analizy języka w pracy humanistów i tłumaczy
Cykl wykładów i warsztatów CLARIN-PL w praktyce badawczej. Cyfrowe narzędzia do analizy języka w pracy humanistów i tłumaczy 13 15 kwietnia 2015 roku Warszawa, Pałac Staszica, ul. Nowy Świat 72, sala 144
Bardziej szczegółowoKorBa. Elektroniczny korpus tekstów polskich XVII i XVIII w. (do 1772 r.) Renata Bronikowska Instytut Języka Polskiego Polska Akademia Nauk
KorBa Elektroniczny korpus tekstów polskich XVII i XVIII w. (do 1772 r.) Renata Bronikowska Instytut Języka Polskiego Polska Akademia Nauk ALLPPT.com _ Free PowerPoint Templates, Diagrams and Charts PODSTAWOWE
Bardziej szczegółowoNarzędzia do automatycznej analizy semantycznej tekstu na poziomach: leksykalnym i struktur
Narzędzia do automatycznej analizy semantycznej tekstu na poziomach: leksykalnym i struktur Maciej Piasecki, Paweł Kędzia Politechnika ska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 Plan prezentacji
Bardziej szczegółowoBazy danych TERMINOLOGIA
Bazy danych TERMINOLOGIA Dane Dane są wartościami przechowywanymi w bazie danych. Dane są statyczne w tym sensie, że zachowują swój stan aż do zmodyfikowania ich ręcznie lub przez jakiś automatyczny proces.
Bardziej szczegółowoCLARIN rozproszony system technologii językowych dla różnych języków europejskich
CLARIN rozproszony system technologii językowych dla różnych języków europejskich Maciej Piasecki Politechnika Wrocławska Instytut Informatyki G4.19 Research Group maciej.piasecki@pwr.wroc.pl Projekt CLARIN
Bardziej szczegółowoI.2 Matryca efektów kształcenia: filolo drugiego stopnia WIEDZA. MODUŁ 21 Nau społeczne - przedmiot doo wyboru. MODUŁ 20 Seminarium magisterskie
I.2 Matryca efektów kształcenia: filolo drugiego stopnia Efekty kształcenia na kierunku Opis kierunkowych efektów kształcenia Odniesienie efektów do obszaru wiedzy MODUŁ 20 Seminarium magisterskie Seminarium
Bardziej szczegółowoLingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe.
Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe. Autor: Mariusz Sasko Promotor: dr Adrian Horzyk Plan prezentacji 1. Wstęp 2. Cele pracy 3. Rozwiązanie 3.1. Robot
Bardziej szczegółowoII cykl wykładów i warsztatów. CLARIN-PL w praktyce badawczej. Cyfrowe narzędzia do analizy języka w naukach humanistycznych i społecznych
II cykl wykładów i warsztatów CLARIN-PL w praktyce badawczej. Cyfrowe narzędzia do analizy języka w naukach humanistycznych i społecznych 18-20 maja 2015 roku Politechnika Wrocławska, Centrum Kongresowe,
Bardziej szczegółowoPojęcia to. porównanie trzech sposobów ujmowania pojęć. Monika Marczak IP, UAM
Pojęcia to. porównanie trzech sposobów ujmowania pojęć Monika Marczak IP, UAM Takiego zwierzęcia nie ma?????????? Jeśli brakuje umysłowej reprezentacji pewnego fragmentu rzeczywistości, fragment ten dla
Bardziej szczegółowoCzynności Wychowawców
Czynności Wychowawców Przypisanie przedmiotów klasom W kartotece Przedmioty klas należy dokonać wyboru przedmiotów dla wybranej klasy. Przypisanie przedmiotów do klas polega na: - odpowiednim wyborze jednostki
Bardziej szczegółowoWebSty otwarty webowy system do analiz stylometrycznych
WebSty otwarty webowy system do analiz stylometrycznych Maciej Piasecki, Tomasz Walkowiak, Maciej Eder Politechnika Wrocławska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 maciej.piasecki@pwr.edu.pl
Bardziej szczegółowoLokalizacja Oprogramowania
mgr inż. Anton Smoliński anton.smolinski@zut.edu.pl Lokalizacja Oprogramowania 16/12/2016 Wykład 6 Internacjonalizacja, Testowanie, Tłumaczenie Maszynowe Agenda Internacjonalizacja Testowanie lokalizacji
Bardziej szczegółowoCLARIN infrastruktura naukowa technologii językowych
CLARIN infrastruktura naukowa technologii językowych Maciej Piasecki Politechnika ska Katedra Inteligencji Obliczeniowej Grupa Naukowa G4.19 maciej.piasecki@pwr.edu.pl Przykład: analiza pojęcia Problem:
Bardziej szczegółowoMicro CMS e-science.pl Podręcznik użytkownika
Micro CMS e-science.pl Podręcznik użytkownika Tytuł: Micro CMS e-science.pl. Podręcznik użytkownika Podręcznik jest udostępniany na licencji Creative Commons: niekomercyjne-na tych samych warunkach 3.0
Bardziej szczegółowoKursy zmienne (KZ) - Instrukcja dla koordynatorów
Kursy zmienne (KZ) - Instrukcja dla koordynatorów Spis treści I. Ustalenia podstawowe:... 1 II. Informacje o przedmiocie oraz szczegóły realizacji w danym cyklu dydaktycznym... 7 III. Zarządzanie rejestracją
Bardziej szczegółowoZaawansowany system automatycznego rozpoznawania i przetwarzania mowy polskiej na tekst
Zaawansowany system automatycznego rozpoznawania i przetwarzania mowy polskiej na tekst Mariusz Owsianny, PCSS Dr inż. Ewa Kuśmierek, Kierownik Projektu, PCSS Partnerzy konsorcjum Zaawansowany system automatycznego
Bardziej szczegółowoElektroniczny korpus tekstów polskich XVII i XVIII w. (do 1772 r.) prezentacja znakowania morfosyntaktycznego i możliwości wyszukiwarki
Elektroniczny korpus tekstów polskich XVII i XVIII w. (do 1772 r.) prezentacja znakowania morfosyntaktycznego i możliwości wyszukiwarki Renata Bronikowska Instytut Języka Polskiego Polska Akademia Nauk
Bardziej szczegółowoInstrukcja użytkownika
Instrukcja użytkownika Podstawowe informacje Miejsce dostępu Do czego służy Inforex? Podstawowe funkcje Dla kogo przeznaczone jest narzędzie Przykłady zastosowań Instrukcja obsługi Rejestracja w repozytorium
Bardziej szczegółowo6 Metody badania i modele rozwoju organizacji
Spis treści Przedmowa 11 1. Kreowanie systemu zarządzania wiedzą w organizacji 13 1.1. Istota systemu zarządzania wiedzą 13 1.2. Cechy dobrego systemu zarządzania wiedzą 16 1.3. Czynniki determinujące
Bardziej szczegółowoKORBA Elektroniczny korpus tekstów polskich z XVII i XVIII w. (do 1772 r.) Pracownia Historii Języka Polskiego XVII i XVIII wieku IJP PAN
KORBA Elektroniczny korpus tekstów polskich z XVII i XVIII w. (do 1772 r.) Pracownia Historii Języka Polskiego XVII i XVIII wieku IJP PAN Podstawowe informacje o projekcie Projekt realizowany przez IJP
Bardziej szczegółowoSpis treści tomu pierwszego
Spis treści tomu pierwszego WSTĘP.... 11 DŹWIĘK JAKO ZJAWISKO FIZYCZNE...15 CHARAKTERYSTYKA AKUSTYCZNA I AUDYTYWNA DŹWIĘKÓW MOWY.. 17 SŁUCH...20 WYŻSZE PIĘTRA UKŁADU SŁUCHOWEGO...22 EMISJE OTOAKUSTYCZNE...25
Bardziej szczegółowoSPRAWDZIAN Klucz punktowania zadań. C e n t r a l n a K o m i s j a E g z a m i n a c y j n a. w W a r s z a w i e
e n t r a l n a K o m i s j a E g z a m i n a c y j n a w W a r s z a w i e SPRWDZIN 2011 Klucz punktowania zadań (dla uczniów słabo słyszących i uczniów niesłyszących) KWIEIEŃ 2011 Obszar standardów egzaminacyjnych
Bardziej szczegółowoelektroniczna Platforma Usług Administracji Publicznej
elektroniczna Platforma Usług Administracji Publicznej Instrukcja użytkownika Profil Zaufany wersja 04-01 SPIS TREŚCI Ministerstwo Spraw Wewnętrznych i Administracji ul. Batorego 5, 02-591 Warszawa www.epuap.gov.pl.
Bardziej szczegółowoPraca magisterska Jakub Reczycki. Opiekun : dr inż. Jacek Rumiński. Katedra Inżynierii Biomedycznej Wydział ETI Politechnika Gdańska
System gromadzenia, indeksowania i opisu słownikowego norm i rekomendacji Praca magisterska Jakub Reczycki Opiekun : dr inż. Jacek Rumiński Katedra Inżynierii Biomedycznej Wydział ETI Politechnika Gdańska
Bardziej szczegółowoLogika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki
Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki Rafał Gruszczyński Katedra Logiki Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011/2012 Spis treści 1 Działy logiki 2 Własności semantyczne i syntaktyczne 3 Błędy logiczne
Bardziej szczegółowoAnaliza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32
Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:
Bardziej szczegółowoBazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 3: Model związków encji. dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Co to jest model związków encji? Model związków
Bardziej szczegółowoTryb pozakonkursowy. 22 maja 2015 r. Departament Koordynacji Wdrażania Funduszy UE
Tryb pozakonkursowy 22 maja 2015 r. Departament Koordynacji Wdrażania Funduszy UE Tryb pozakonkursowy (1) Ocena Ustawowe przesłanki zastosowania: 1. Jednoznaczne określenie podmiotu (tj. przyszłego wnioskodawcy)
Bardziej szczegółowoSkanowanie OCR w aplikacji Kancelaria Komornika. Instrukcja dla użytkownika
Skanowanie OCR w aplikacji Kancelaria Komornika Instrukcja dla użytkownika Spis treści 1. Zakładka Wyrażenia... 3 2. Zakładka Grupy wyrażeń... 5 3. Opcje Skanowania / OCR... 7 4. Rozpoznawanie Danych...
Bardziej szczegółowoKod składa się z kodu głównego oraz z odpowiednich kodów dodatkowych (akcesoriów). Do kodu można przyłączyć maksymalnie 9 kodów dodatkowych.
Kody katalogowe Informacje ogólne Kod katalogowy jest to numer indentyfikacyjny producenta. Kod składa się z kodu głównego oraz z odpowiednich kodów dodatkowych (akcesoriów). Do kodu można przyłączyć maksymalnie
Bardziej szczegółowoZarządzanie wiedzą w opiece zdrowotnej
Zarządzanie wiedzą w opiece zdrowotnej Magdalena Taczanowska Wiceprezes Zarządu Sygnity SA Agenda Procesy decyzyjne w ochronie zdrowia Zarządzanie wiedzą w ochronie zdrowia Typologia wiedzy w opiece zdrowotnej
Bardziej szczegółowoCLARIN infrastruktura naukowa technologii językowych i jej potencjał jako narzędzia badawczego
CLARIN infrastruktura naukowa technologii językowych i jej potencjał jako narzędzia badawczego Maciej Piasecki Politechnika Wrocławska Instytut Informatyki Grupa Naukowa G4.19 maciej.piasecki@pwr.wroc.pl
Bardziej szczegółowoKORBA Elektroniczny korpus tekstów polskich z XVII i XVIII w. (do 1772 r.)
KORBA Elektroniczny korpus tekstów polskich z XVII i XVIII w. (do 1772 r.) Pracownia Historii Języka Polskiego XVII i XVIII wieku IJP PAN, Instytut Podstaw Informatyki PAN Podstawowe informacje o projekcie
Bardziej szczegółowoTłumaczenie maszynowe. Zasady działania. Autorzy: Josef van Genabith (DFKI), Krzysztof Łoboda (Uniwersytet Jagielloński)
Tłumaczenie maszynowe. Zasady działania Autorzy: Josef van Genabith (DFKI), Krzysztof Łoboda (Uniwersytet Jagielloński) 1 Tłumaczenie maszynowe Zarys prezentacji: Uzasadnienie dla technologii MT: liczba
Bardziej szczegółowoz dnia... 2015 r. w sprawie bazy danych obiektów topograficznych oraz mapy zasadniczej
ROZPORZĄDZENIE Projekt z dnia 18.06.15 r. MINISTRA ADMINISTRACJI I CYFRYZACJI 1) z dnia... 2015 r. w sprawie bazy danych obiektów topograficznych oraz mapy zasadniczej Na podstawie art. 19 ust. 1 pkt 7
Bardziej szczegółowoKomputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl
Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki
Bardziej szczegółowoOntologie, czyli o inteligentnych danych
1 Ontologie, czyli o inteligentnych danych Bożena Deka Andrzej Tolarczyk PLAN 2 1. Korzenie filozoficzne 2. Ontologia w informatyce Ontologie a bazy danych Sieć Semantyczna Inteligentne dane 3. Zastosowania
Bardziej szczegółowoRelacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje
Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na
Bardziej szczegółowoCo wylicza Jasnopis? Bartosz Broda
Co wylicza Jasnopis? Bartosz Broda Analiza języka polskiego Ekstrakcja tekstu Dokument narzędzie do mierzenia zrozumiałości Analiza morfologiczna Analiza morfosyntaktyczna Indeksy Klasa trudności:
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Elektroenergetyki Technologie informatyczne
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Elektroenergetyki Technologie informatyczne Microsoft Excel Ćw. 4 1. Bazy danych w programie Excel - wprowadzenie Program MS Excel umożliwia
Bardziej szczegółowoEkstrakcja informacji oraz stylometria na usługach psychologii Część 2
Ekstrakcja informacji oraz stylometria na usługach psychologii Część 2 ws.clarin-pl.eu/websty.shtml Tomasz Walkowiak, Maciej Piasecki Politechnika Wrocławska Grupa Naukowa G4.19 Katedra Inteligencji Obliczeniowej
Bardziej szczegółowoPo zakończeniu rozważań na temat World Wide Web, poznaniu zasad organizacji witryn WWW, przeczytaniu kilkudziesięciu stron i poznaniu wielu nowych
rk Po zakończeniu rozważań na temat World Wide Web, poznaniu zasad organizacji witryn WWW, przeczytaniu kilkudziesięciu stron i poznaniu wielu nowych pojęć, prawdopodobnie zastanawiasz się, kiedy zaczniesz
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA POLSKIEGO - POZIOM PODSTAWOWY
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z JĘZYKA POLSKIEGO - POZIOM PODSTAWOWY WIADOMOŚCI O EPOCE wiadomości Określa ramy czasowe i genezę nazwy epoki. Wymienia głównych reprezentantów omawianych kierunków literackich. Wymienia
Bardziej szczegółowoMAREK NIEZGÓDKA ICM, UNIWERSYTET WARSZAWSKI
SYNAT: UNIWERSALNA, OTWARTA, REPOZYTORYJNA PLATFORMA HOSTINGOWA I KOMUNIKACYJNA SIECIOWYCH ZASOBÓW WIEDZY DLA NAUKI, EDUKACJI I OTWARTEGO SPOŁECZEŃSTWA WIEDZY MAREK NIEZGÓDKA ICM, UNIWERSYTET WARSZAWSKI
Bardziej szczegółowoInformacje ogólne. Karol Trybulec p-programowanie.pl 1. 2 // cialo klasy. class osoba { string imie; string nazwisko; int wiek; int wzrost;
Klasy w C++ są bardzo ważnym narzędziem w rękach programisty. Klasy są fundamentem programowania obiektowego. Z pomocą klas będziesz mógł tworzyć lepszy kod, a co najważniejsze będzie on bardzo dobrze
Bardziej szczegółowo!!!!!!!!!!! PORTFOLIO: Analiza zachowań użytkowników serwisów internetowych. Autorzy: Marek Zachara
PORTFOLIO: Analiza zachowań użytkowników serwisów internetowych Autorzy: Marek Zachara Opis merytoryczny Cel naukowy (jaki problem wnioskodawca podejmuje się rozwiązać, co jest jego istotą, co uzasadnia
Bardziej szczegółowoStrategia konkurencji
Strategia konkurencji jest sposobem zdobywania wybranej przewagi konkurencyjnej, w celu osiągnięcia zamierzonej pozycji konkurencyjnej. Zmiana pozycji konkurencyjnej jest wyznacznikiem efektywności strategii
Bardziej szczegółowoProces informacyjny. Janusz Górczyński
Proces informacyjny Janusz Górczyński 1 Proces informacyjny, definicja (1) Pod pojęciem procesu informacyjnego rozumiemy taki proces semiotyczny, ekonomiczny i technologiczny, który realizuje co najmniej
Bardziej szczegółowoPROJEKT INTERFEJSU UśYTKOWNIKA PROJEKT <NAZWA PROJEKTU> WERSJA <NUMER WERSJI DOKUMENTU>
Załącznik nr 4.5 do Umowy nr 35-ILGW-253-.../20.. z dnia... MINISTERSTWO FINANSÓW DEPARTAMENT INFORMATYKI PROJEKT INTERFEJSU UśYTKOWNIKA PROJEKT WERSJA numer wersji
Bardziej szczegółowoKażdy system GIS składa się z: - danych - sprzętu komputerowego - oprogramowania - twórców i użytkowników
System Informacji Geograficznej (GIS: ang. Geographic Information System) system informacyjny służący do wprowadzania, gromadzenia, przetwarzania oraz wizualizacji danych geograficznych. Najbardziej oczywistą
Bardziej szczegółowoStrona wypełniana przez Lokalną Grupę Działania.
Strona wypełniana przez Lokalną Grupę Działania. Wniosek o przyznanie pomocy wraz z wymaganymi załącznikami należy złożyć w formie papierowej. W przypadku wniosków sporządzonych przez wypełnienie aktywnego
Bardziej szczegółowoPROJEKT Z BAZ DANYCH
POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI PROJEKT Z BAZ DANYCH System bazodanowy wspomagający obsługę sklepu internetowego AUTOR: Adam Kowalski PROWADZĄCY ZAJĘCIA: Dr inż. Robert Wójcik, W4/K-9 Indeks:
Bardziej szczegółowoPLAN ZARZĄDZANIA WYMAGANIAMI PROJEKT <NAZWA PROJEKTU> WERSJA <NUMER WERSJI DOKUMENTU>
Załącznik nr 4.4 do Umowy nr 35-ILGW-253-.../20.. z dnia... MINISTERSTWO FINANSÓW DEPARTAMENT INFORMATYKI PLAN ZARZĄDZANIA WYMAGANIAMI PROJEKT WERSJA numer wersji
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie źródeł informacji w bazach danych Dolnośląskiej Biblioteki Pedagogicznej we Wrocławiu
Wyszukiwanie źródeł informacji w bazach danych Dolnośląskiej Biblioteki Pedagogicznej we Wrocławiu Opracowały: Iwona Gawrońska-Paluszkiewicz Małgorzata Sikorska Urszula Tobolska Cel zajęć - zapoznanie
Bardziej szczegółowoKolekcja prac KOMPUTEROWE PRZETWARZANIE WIEDZY
Kolekcja prac KOMPUTEROWE PRZETWARZANIE WIEDZY Politechnika Wrocławska, 2011 Spis treści R O Z D Z I A Ł 1 ODNAJDOWANIE TEKSTU NA MAPACH (NAZWY GEOGRAFICZNE NA SKANACH MAP) Z. Pietrowska, M. Puchalska,
Bardziej szczegółowoKodowanie produktów - cz. 1
Kodowanie produktów - cz. 1 25.07.2005 r. Wstęp Do identyfikacji wyrobów od dawna używa się różnego rodzaju kodów i klasyfikacji. Obecnie stosuje się m.in. natowską kodyfikację wyrobów, kodowanie wyrobów
Bardziej szczegółowoEfekty kształcenia dla kierunku studiów TURYSTYKA I REKREACJA studia pierwszego stopnia - profil ogólnoakademicki
Załącznik nr 4 Efekty kształcenia dla kierunku studiów TURYSTYKA I REKREACJA studia pierwszego stopnia - profil ogólnoakademicki Umiejscowienie kierunku w obszarach kształcenia Kierunek studiów turystyka
Bardziej szczegółowoDobór tekstów do Elektronicznego korpusu tekstów polskich z XVII i XVIII w. (do 1772 r.) możliwości i ograniczenia budowanego warsztatu badawczego
Dobór tekstów do Elektronicznego korpusu tekstów polskich z XVII i XVIII w. (do 1772 r.) możliwości i ograniczenia budowanego warsztatu badawczego Dorota Adamiec Instytut Języka Polskiego PAN Elektroniczny
Bardziej szczegółowoAlicja Marszałek Różne rodzaje baz danych
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy
Bardziej szczegółowoO higienie pracy, komputerze, sieciach komputerowych i Internecie
WYMAGANIA EDUKACYJNE INFORMATYKA GIMNAZJUM KLASA I NA ŚRÓDROCZNĄ I ROCZNĄ OCENĘ KLASYFIKACYJNĄ NA ŚRÓDROCZNĄ: O higienie pracy, komputerze, sieciach komputerowych i Internecie - zna regulamin pracowni
Bardziej szczegółowoPublikacja pod patronatem wiedza24h.pl. Wypracowania Julian Tuwim. Wybór wierszy
Publikacja pod patronatem wiedza24h.pl Wypracowania Julian Tuwim Wybór wierszy Wydawnictwo Psychoskok, 2013 Copyright by Wydawnictwo Psychoskok, 2013 Copyright by wiedza24h.pl Wszelkie prawa zastrzeżone.
Bardziej szczegółowoĆwiczenia technik efektywnego uczenia się Spotkanie 4
Ćwiczenia technik efektywnego uczenia się Spotkanie 4 Sprawdź sam siebie Na kolejne zajęcia niezbędne będą Trzy zakreślacze tekstu w różnych kolorach, np. żółty, niebieski, zielony Pudełko pamięci/ MemoBox.
Bardziej szczegółowoOPIS MODUŁU (PRZEDMIOTU) Humanistyczny. Filologia polska. Studia pierwszego stopnia. ogólnoakademicki. stacjonarne
pieczątka jednostki organizacyjnej Załącznik Nr 1.11 Uchwały Senatu Uniwersytetu Kazimierza Wielkiego Nr 12/2015/2016 z dnia 15 grudnia 2015 r. OPIS MODUŁU (PRZEDMIOTU), PROGRAMU NAUCZANIA ORAZ SPOSOBÓW
Bardziej szczegółowoBudowa argumentacji bezpieczeństwa z użyciem NOR-STA Instrukcja krok po kroku
Budowa argumentacji bezpieczeństwa z użyciem NOR-STA Instrukcja krok po kroku NOR-STA jest narzędziem wspierającym budowę, ocenę oraz zarządzanie strukturą argumentacji wiarygodności (assurance case),
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA 3 Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: KONFLIKTY I METODY ICH ROZWIĄZYWANIA 2. KIERUNEK: BEZPIECZEŃSTWO NARODOWE, STUDIA STACJONARNE 3. POZIOM STUDIÓW: I STOPNIA, PROFIL PRAKTYCZNY 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW:
Bardziej szczegółowoSystem wspomagania harmonogramowania przedsięwzięć budowlanych
System wspomagania harmonogramowania przedsięwzięć budowlanych Wojciech Bożejko 1 Zdzisław Hejducki 2 Mariusz Uchroński 1 Mieczysław Wodecki 3 1 Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika
Bardziej szczegółowoKomentarz opiekun w domu pomocy społecznej 346[04] Czerwiec 2009
Strona 1 z 15 Strona 2 z 15 Strona 3 z 15 Strona 4 z 15 W pracy egzaminacyjnej podlegały ocenie: I. Tytuł. II. Założenia. III. Rozpoznanie problemów i potrzeb podopiecznej na podstawie analizy opisu przypadku
Bardziej szczegółowoW obrębie polskiego języka narodowego należy wydzielić dwa systemy:
Wykład nr 2 W obrębie polskiego języka narodowego należy wydzielić dwa systemy: a) polszczyznę ogólną (zwaną literacką); b)polszczyznę gwarową (gwary ludowe). Jest to podział dokonany ze względu na zasięg
Bardziej szczegółowoEfekty kształcenia dla kierunku ekonomia studia pierwszego stopnia
Załącznik nr 1 do Uchwały nr 7/VI/2012 Senatu Wyższej Szkoły Handlowej im. Bolesława Markowskiego w Kielcach z dnia 13 czerwca 2012 roku. Efekty kształcenia dla kierunku ekonomia studia pierwszego stopnia
Bardziej szczegółowomgr Anna Dziuba Uniwersytet Wrocławski mgr Anna Dziuba
Uniwersytet Wrocławski Podział definicji Ze względu na to, do czego się odnoszą: Definicje realne dot. rzeczy (przedmiotu, jednoznaczna charakterystyka jakiegoś przedmiotu np. Telefon komórkowy to przedmiot,
Bardziej szczegółowoLogika dla socjologów Część 4: Elementy semiotyki O pojęciach, nazwach i znakach
Logika dla socjologów Część 4: Elementy semiotyki O pojęciach, nazwach i znakach Rafał Gruszczyński Katedra Logiki Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011/2012 Spis treści 1 Krótkie wprowadzenie, czyli co
Bardziej szczegółowoe-nauczyciel ECDL Certyfikowanie umiejętności nauczycieli w zakresie stosowania technologii informacyjnej i komunikacyjnej w dydaktyce Projekt
e-nauczyciel ECDL Certyfikowanie umiejętności nauczycieli w zakresie stosowania technologii informacyjnej i komunikacyjnej w dydaktyce Marcin Garwacki Ogólnopolski Koordynator ECDL Na podstawie prezentacji
Bardziej szczegółowoINSTYTUT ANALIZ REGIONALNYCH
STRUKTURY METADANYCH A - Struktura metadanych opisujących przesyłkę wpływającą (zestaw minimalny) Załącznik nr 1 do instrukcji kancelaryjnej 1 Oznacze podmiotu odpowiedzialnego za treść przesyłki, w tym:
Bardziej szczegółowoEFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU SOCJOLOGIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA PROFIL OGÓLNOAKADEMICKI
EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU SOCJOLOGIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA PROFIL OGÓLNOAKADEMICKI Symbol efektu kierunkowego K_W01 K_W02 K_W03 K_W04 K_W05 K_W06 K_W07 K_W08 K_W09 K_W10 Po ukończeniu studiów absolwent:
Bardziej szczegółowoInżynieria wymagań. Wykład 2 Proces pisania przypadków użycia. Część 6 Wskazówki i sugestie
Inżynieria wymagań Wykład 2 Proces pisania przypadków użycia Część 6 Wskazówki i sugestie Opracowane w oparciu o materiały IBM (kurs REQ570: Writing Good Use Cases) Wyzwania podczas pisania przypadków
Bardziej szczegółowoInstrukcja Użytkownika Baza Członków PZW Formularz wprowadzania danych oraz informacja o płatnościach
Instrukcja Użytkownika Baza Członków PZW Formularz wprowadzania danych oraz informacja o płatnościach 1 1. Lista Wędkarzy i Wyszukiwarka... 3 2. Dodawanie i Edycja Użytkownika... 4 3. Formularz ewidencji
Bardziej szczegółowoA - Struktura metadanych opisujących przesyłkę wpływającą (zestaw minimalny)
Załącznik nr 3 do Instrukcji kancelaryjnej A - Struktura metadanych opisujących przesyłkę wpływającą (zestaw minimalny) Lp. Nazwa elementu Sposób zapisu Wymagalność* Powtarzalność 1 Oznacze nadawcy przesyłki,
Bardziej szczegółowoPodzielona płatność (split payment) Poradnik dla użytkowników InsERT GT
1 Podzielona płatność (split payment) Poradnik dla użytkowników InsERT GT 2 SPLIT PAYMENT INSERT GT 3 Spis treści Podzielona płatność informacje ogólne 5 Bankowość i finanse podzielona płatność 6 Rachunki
Bardziej szczegółowoIstota znaczenia Problem znaczenia nazw własnych. Problem znaczenia. Anna Kozłowska. Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego
Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego 1 Istota znaczenia 2 Znak językowy byt psychiczny o dwóch obliczach Cechy znaczenia znaku 1. Wykraczanie poza sam obiekt percepcji. 2. Odsyłanie do elementów
Bardziej szczegółowo