11 класс русский язык диктанты: Сборник диктантов по Русскому языку в 11 классе с русским языком обучения | Контрольные работы

Содержание

Диктанты в 11 классе

Контрольный диктант в 11 классе № 1

Цель:  проверить  соответствие  знаний,  умений  и  навыков  учащихся  требованиям  учебной  программы  на  начало  учебного  года.

Охота  с  ястребом

         Старик  Айтей  не  смог  уснуть,  думал  о  сыне.

         Однажды  они  с  Абдрахманом  поехали  охотиться  с  ястребом.  Мальчик  был  уже  заправским  охотником.  С  трещоткой мальчик  поскакал  вперёд,  а  Айтей  ждал  на  вершине  холма  верхом  на  крупной  гнедой  лошади.

        Маленький  Абдрахман  знал,  что  если  неправильно  вспугнуть  птицу,  то    можно  испортить  всю  охоту.

        Как  только  стая  гусей  обогнула  озеро  и  приблизилась  к  возвышенности,  где  стоял  Айтей,  охотник  подбросил  вверх  своего  ястреба.  Птица,  со  свистом  рассекая  воздух  острыми  крыльями,  понеслась  над  самой  землёй.

         Гуси  почуяли  опасность.  Двое  из  них  продолжали  лететь  вперёд,  трое  шарахнулись  куда-то  в  сторону,  остальные  ринулись  вниз.

          Ястреб  взвился  в поднебесье,  точно  стрела,  выпущенная  из   лука.

         Охотник  видел,  как  скрестились   в  небе  гусь  и  ястреб.  Вот  уже  оба  камнем  падают  вниз.  Мальчика  захватило  зрелище.  Не  помня  себя,  он  погнал  своего  коня  туда,  где  падала  птица.  Айтей  едва  поспевал  за  сыном. 

Грамматические  задания.

 1. Выполните синтаксический  разбор  предложения:

    I  вариант:    Охотник  видел,  как  скрестились  в  небе  гусь  и  ястреб.

    II Вариант:    Не  помня  себя,  он  погнал  своего  коня  туда,  где  падала  птица.

 2. Преобразуйте  предложение:  Птица  со  свистом  рассекая…   в  сложное  предложение, определите  его  тип  и  постройте  схему.

 3.  На  тему  текста  составьте  предложение  с  прямой  речью,  соответствующе  схеме:

  I  вариант:  «П,» — а.

  II вариант:  А:  «П».

Контрольный диктант в 11 классе № 2

Цель:  проверить  соответствие  знаний,  умений  и  навыков  учащихся  требованиям учебной  программы  на  начало  учебного  года.

Содержание   контрольной  работы  направлено  на  выявление  уровня  развития  умений  выбора  постановки  знаков  препинания: тире  в  простом  предложении; при  однородных  членах  предложения; при  обособленных  определениях  и  обстоятельствах; запятые  при  вводных  словах; в  сложных  предложениях.

Условий  для  написания: проверяемых  безударных  гласных  и  проверяемых  согласных  в  корне  слова; приставок  и  предлогов;

безударных  падежных  окончаний   существительных, прилагательных  и  причастий; правописание  з-с  на  конце  приставок; не  с  разными  частями  речи; н-н  в  причастиях; правописание  глагольных   окончаний, умение  определять  виды  подчинительной  связи  в  словосочетаниях.

Диктант

        Вдохновение  — это  строгое  рабочее  состояние  человека.  Душевный  подъём  не  выражается  в  театральной  позе   и  приподнятости.  Так  же  как  и  пресловутые  «муки  творчества».

  Чайковский  утверждал,  что  вдохновение  —  это  состояние, когда  человек  работает  во  всю  силу,  как вол,  а  вовсе  не  кокетливо  помахивает  рукой.

        Каждый  человек  хотя  бы  и  несколько  раз  за  свою  жизнь, но  пережил  состояние  вдохновения  —  душевного  подъёма,  свежести,  живого  восприятия  действительности,  полноты мысли  и сознания  своей  творческой  силы.

       Да,  вдохновение  —  это  строгое  рабочее  состояние,  но  у  него   есть  своя  поэтическая  окраска,  свой,  я  бы  сказал,  поэтический  подтекст.

       Вдохновение  входит  в нас,  как  сияющее  летнее  утро,  только  что  сбросившее  туманы  тихой  ночи,  забрызганное  росой,  с  зарослями  влажной  листвы.

  Оно  осторожно  дышит  нам  в  лицо  своей  целебной  прохладой.

      Вдохновение  —  как  первая  любовь,  когда  сердце  громко  стучит  в  предчувствии  удивительных  встреч,  невообразимо  прекрасных  глаз,  улыбок,  недомолвок.

      Тогда наш  внутренний  мир  настроен  тонко  и  верно,  как  некий  волшебный  инструмент,  и отзывается  на  всё,  даже  самые  скрытые,  самые  незаметные  звуки  жизни.

      Толстой  сказал  о  вдохновении,  пожалуй,  проще  всех:  «Вдохновение  состоит  в  том,  что  вдруг  открывается  то,  что  можно  сделать   чем  ярче вдохновение,  тем  больше  должно быть  кропотливой  работы  для  его  исполнения».  Но  как  бы  ни  определяли  вдохновение,  мы  знаем,  что  оно  плодотворно  и  не  должно  исчезнуть бесследно,  не  одарив  собою  людей.    (170слов, по  К. Паустовскому)

Грамматические  задания

1. Озаглавить  текст  диктанта.

2. Найти  предложение   с  прямой  речью,  вычертить  к  нему  схему.  Заменить  прямую  речь  косвенной  и  записать  это  предложение.

3. Сделать  фонетический  разбор  слова:

Подъём  —  1-й  вариант                                                   состояние  —  2-й  вариант

4. Выписать из  текста  по  два  словосочетания  на  все  виды  подчинительной  связи  и  разобрать  их:

1 – 4  абзац  —  1-й  вариант                                                 остальной  текст  —  2-й  вариант

5. Сделать  синтаксический  разбор  предложения:

  Чайковский  утверждал,  что  вдохновение  —  это  состояние, когда  человек  работает  во  всю  силу,  как вол,  а  вовсе  не  кокетливо  помахивает  рукой.  —  1-й  вариант

      Вдохновение  —  как  первая  любовь,  когда  сердце  громко  стучит  в  предчувствии  удивительных  встреч,  невообразимо  прекрасных  глаз,  улыбок,  недомолвок.  —

  2-й  вариант

Контрольный диктант в 11 классе № 3

Цель:  проверить  соответствие  знаний,  умений  и  навыков  учащихся  требованиям  учебной  программы  на  начало  учебного  года.

К  реке

         Светлою  лентой  вьётся  Яик  среди  пойменных  лугов,  изрезанных  бесчисленными  притоками  и  рукавами,  серебряной  дорогой  уходит  в  пойменные  леса.

        Тихий  летний  вечер.  Багровея,  катится  к  горизонту  большое  солнце.

        Путь  до  реки  не  близкий  —  около  двух  вёрст.  И  в  это  время,  когда  солнце  катится  к  закату,  а  лощины  заволакиваются  лиловой  дымкой,  женщины  обычно  не  ходят  в  одиночку   по  воду.

      Сверкающая  река  встретила  мягкой  прохладой.  С  её  просторов  дул  свежий  ветер. Вдаль  уходило  окаймлённое  бархатной  зеленью  берегов  дрожащее  живое  серебро  воды.

       Весной,  во  время  паводка,  Яик  выходил  из  берегов,  мутные  воды  захватывали  огромные  пространства,  плескались  над  залитыми  лугами,  в  затопленных  лесах  гуляла  рыба.  А  сейчас,  в разгаре  лета,  река  была  светла  и  нетороплива,  величаво  несла  она  свои  воды  к далёкому  морю.

     Вечерний  воздух  зазвенел  от  лягушиных  трелей.  В  осоке  пересохших  ручейков,  в  зеленовато-синей  слизи  стоячей  воды  затаились  пучеглазые  певцы  и  оглашали  хрупкую  тишину  бесконечными  руладами.

     Вот  в  омуте лениво  плеснулась  огромная  рыба,  где-то  гулко  закричал  удод,  словно  будил  сонную  лень  реки,  донёсся  далёкий  крик  кулика.

     Все  эти  звуки  слились  в  пёструю  симфонию. (171  слово, по  Х. Есенжанову)

Грамматические  задания

1. Сделать  фонетический  разбор  слова:

Вьётся  —  1-й  вариант                                                         

багровея  —  2-й  вариант

2. Разобрать  слова  по  составу:

Пойменных,  изрезанных,   заволакиваются  —  1-й  вариант

 сверкающая,  бесчисленными,  захватывали  —  2-й  вариант

3.Выписать  из  текста  по  одному  словосочетанию  на  все  виды  подчинительной  связи и  разобрать  их:

1 – 4  абзацы  —  1-й вариант                                                остальной  текст  —  2-й  вариант

4. Сделать  синтаксический  разбор  предложения:

  И  в  это  время,  когда  солнце  катится  к  закату,  а  лощины  заволакиваются  лиловой  дымкой,  женщины  обычно  не  ходят  в  одиночку   по  воду

.  —  1-й  вариант

 Вот  в  омуте лениво  плеснулась  огромная  рыба,  где-то  гулко  закричал  удод,  словно  будил  сонную  лень  реки,  донёсся  далёкий  крик  кулика.  —  2-й  вариант

Контрольный диктант в 11 классе № 4

Цель:  проверить  общий  уровень сформированности  орфографической  и  пунктуационной  грамотности  учащихся  по итогам  1-го  полугодия  в  соответствии  с  требованиями  государственного  стандарта.

Весна

         Как  ни  старались  люди,  собравшись  в  одно  небольшое  место  несколько  сот  тысяч,  как  ни  забивали камнями  землю,  чтобы  ничего  не  росло  на  ней,  как  ни  счищали всякую  пробивающуюся  травку,  как  ни  дымили  каменным углём  и  нефтью,  как  ни  обрезывали  деревья  и  не  выгоняли  всех  животных  и  птиц,  —  весна  была  весною  и  в  городе.

       Солнце  грело,  трава,  оживая, росла  и  зеленела  везде, где  только  не  соскребали  её,  не  только  на  газонах  и  бульварах,  но  и  между  плитами  камней,  и  берёзы,  тополи,  черёмуха  распускали  свои  клейкие  и  пахучие  листья,  липы  надували  лопавшиеся  почки;  галки,  воробьи  и  голуби  по-весеннему  радостно  готовили  уже  гнёзда,  и  мухи  жужжали  у  стен,  пригретые  солнцем.  Веселы  были  и  растения,  и  птицы,  и  насекомые,   и  дети.  Но  люди  —  большие,  взрослые  люди  —  не  переставали  обманывать  и  мучить  себя  и  друг  друга.  Люди  считали,  что  священно  и  важно не  это  весеннее  утро,  не  эта  красота  мира  божия,  данная  для  блага  всех  существ,  а  священно  и  важно  то,  что  они  сами  выдумали,  чтобы  властвовать  друг  над  другом.

   (174  слова)                                                                                                          (По  Л.Н. Толстому)

 

Грамматические  задания

1. Выполнить  фонетический  разбор  слова:

  Нефтью  —  1-й  вариант                                                                         деревья  —  2-й  вариант

 

2. Подобрать  однокоренные  слова  и  формы  одного  и  того  же  слова:

Трава  —  1-й  вариант                                                            листья  —  2-й  вариант

 

3. Выписать  словосочетания  на  все  виды  подчинительной  связи  и   разобрать  их:

Из  1-го  абзаца  —  1-й  вариант                                          из  2-го  абзаца  —  2-й  вариант

 

4. Сделать  синтаксический  разбор  предложения:

Солнце  грело,  трава,  оживая, росла  и  зеленела  везде, где  только  не  соскребали  её,  не  только  на  газонах  и  бульварах,  но  и  между  плитами  камней,  и  берёзы,  тополи,  черёмуха  распускали  свои  клейкие  и  пахучие  листья,  липы  надували  лопавшиеся  почки;  галки,  воробьи  и  голуби  по-весеннему  радостно  готовили  уже  гнёзда,  и  мухи  жужжали  у  стен,  пригретые  солнцем.   

Контрольный диктант в 11 классе № 5

Цель:  проверить  общий  уровень сформированности  орфографической  и  пунктуационной  грамотности  учащихся  на  конец  1-го  полугодия 

  

В  Санкт-Петербурге

         Стояла  глубокая  осень.  По  небу  плыли  низкие  набухшие  тучи,  изредка  моросил  мелкий  дождик.  Из  гавани  доносились  одиночные  орудийные  выстрелы:  жители  города  оповещались  о  грозившем  наводнении.  Но  никто  не  обращал   внимания  на  сеющий  дождик,  который  покрывал  одежду  прохожих  серебристой  пылью.  Никого  не  интересовали  орудийные  выстрелы.  По  широкому  Невскому  проспекту  лился  оживлённый  людской  поток,  то  и дело  проносились  блестящие  кареты.  Нередко  впереди  позолоченной  кареты  бежали  скороходы,  предупреждая  народ:  «Пади!  Пади!» 

        Сквозь  разорвавшиеся  тучи  неожиданно  блеснул  узкий   солнечный  луч  и  засверкал  на  адмиралтейской  игле.   И  это  минутное  золотое  сияние  по-иному  представило  город.  Среди  оголенных  рощ  и  туманной  сырости  он  вставал  прекрасным  и  неповторимым  видением.  Окрашенные  в  разнообразные  колера  красок  стены  домов,  омытые  дождиком,  радовали  глаз  своей свежестью.  Строгие,  гармоничные  линии  зданий  —  творения  великих  зодчих  —  вставали  во  всём  величии  и  красоте.  Полуциркульные  арки  над  каналами,  одетыми  в  гранит,  стройные  колоннады,  чугунные  садовые  решётки  подле  особняков  —  всё  казалось  чудом,  от  которого  нельзя  было  оторвать  восторженных  глаз.

       Луч  солнца  угас,  и  снова  всё  ушло  и  укрылось  в  серый сумрак  промозглого   осеннего  дня.

    (169  слов)  (По  Е. Фёдорову)

Грамматические  задания

1. Сделать  фонетический  разбор  слова:

Сеющий  —  1-й  вариант                                                          сияние  —  2-й  вариант

2. Разобрать  слова  по  составу:

Серебристой,  позолоченной,  оголённых  —  1-й  вариант

туманной, окрашенные,  омытые  —  2-й  вариант

3. Сделать  морфологический  разбор  слова:

Набухшие   —  1-й  вариант                                                    грозившем  —  2-й  вариант

4. Выписать  по  два  словосочетания  и  сделать  их  разбор:

Из  1-го  абзаца  -1-й  вариант                                           из  остального  текста  —  2-й  вариант

5. Сделать  синтаксический  разбор  предложения:

 Но  никто  не  обращал   внимания  на  сеющий  дождик,  который  покрывал  одежду  прохожих  серебристой  пылью.  1-  вариант

 Луч  солнца  угас,  и  снова  всё  ушло  и  укрылось  в  серый сумрак  промозглого   осеннего  дня.  —  2-й  вариант

Контрольный диктант в 11 классе № 6

Цель:  проверить  общий  уровень сформированности  орфографической  и  пунктуационной  грамотности  учащихся  на  конец  1-го  полугодия 

Нападение

      С  четырёх   сторон  налетели  монголы  на  маленький  род  Берш.   Падали  кипчаки,  потому  что  с  четырёх  сторон  летели  к  ним  лёгкие  стрелы  с  жёсткими  чёрными  перьями.  Быстро  связали  монголы  живых  мужчин.  Молодых  женщин  они  тоже  связали  и  положили  в  толстые  шерстяные  мешки  на  сёдлах.  Длинногривых  кипчакских  лошадей  монголы  согнали  в  один  табун.  Только  больных  и  стариков  не  взяли  они.  И  маленьких  детей  не  взяли,  которых  нужно  долго  кормить,  чтобы  продать.

       И  старика  со  шрамом  у  левого  глаза  не  взяли  монголы. Старик  пришёл  откуда-то  и  сел  у  огня  крайней  семьи.  Ему  дали  поесть  и  не  спрашивали   ничего,  потому  что  он  молчал.  И  старик  не  поднял  руки,  чтобы  закрыть лицо,  когда  ударил  его  камчой  молодой  красноглазый  монгол,  потный  от  крови.

      Он  стоял  и  смотрел,  как  убивали  монголы,  как  вязали  они  мужчин  и  валили  на  песок  женщин.  И  молчал  старик.

       И  когда  умчались  монголы,  ничего  не  осталось  у  кипчаков.   Совсем  мало их  было,  старых  и  больных.  Они  засыпали  красным  песком  мёртвых,  и  заплакали  они,  и подняли  руки  к  белому  солнцу.

       А  когда  стала  краснеть  от  вечернего  солнца   белая  трава,  старик  собрал  оставшихся.  И  они  пошли  за  ним,  ничего  не спрашивая.

   (187  слов)                                                                                                               (По  М. Симашко)

 

Грамматические  задания

1.Сделать  фонетический  разбор  слова:

 (не)  спрашивая  —  1-й  вариант                                                      перьями  —  2-й  вариант

 

2. Сгруппировать  орфограммы  и  подобрать  к  ним примеры из  текста  диктанта.

 

3. Составить  предложение  на  тему  текста  с  прямой  речью,  затем  его  переконструировать  в  предложение  с  косвенной  речью, записать  эти предложения  и  составит  к  ним  схемы.

 

4. Сделать  синтаксический  разбор  предложения:

1-й  вариант: И  старик  не  поднял  руки,  чтобы  закрыть лицо,  когда  ударил  его  камчой  молодой  красноглазый  монгол,  потный  от  крови.    

2-й  вариант: Он  стоял  и  смотрел,  как  убивали  монголы,  как  вязали  они  мужчин  и  валили  на  песок  женщин  

Контрольный диктант в 11 классе № 7

Цель: проверить уровень усвоения на конец года, практические навыки учащихся в усвоении  тем по русскому языку.  

Ветер  и  сосны

         Жгучий  ветер,  посылаемый  жаркой  пыльной  степью,  с  рёвом  вгрызался  в  сосновый  лес.  Стуча  колючими  песчинками  по  хвойным  лапам  и  стволам,  он  выл  от напряжения,  но  скоро  выдыхался,  натыкаясь  кругом  на  молчаливое  сопротивление  деревьев.*

      Ветер  привык  к  своей  силе  и  с  удовольствием  носился  по  степи,  заметая  её  песком  и  высохшей  травою,  дабы  лишний  раз  убедиться,  что на  тысячи  километров  вокруг  всё  ему  подвластно. **  А  степь,  сухая,  плоская  от  природы,  и  потому  полагающая  за  правило,  что  всё  на  свете  должно  быть  сухим  и  плоским,  любила  ветер,  который  мог  всё  возвысившееся  и  выросшее   над  нею  смести  и  сровнять  с  поверхностью.

      Вот  только  лес  не давался  силе  ветра.   Деревья,  взявшись  за  руки  и  тесно  прижавшись  плечами  друг  к  другу,  продолжали  расти.  Когда  ветер  был  особенно  неистов, они  глухо  роптали  кронами,  взмахивали  тёмно-зелёными  лапами  и  раскачивались  из  стороны  в  сторону  всем  телом.  Ветер  хотел  так  раскачать  их  стволы,  чтобы  корни  не  удержались  за  землю  и  деревья  полетели  вверх  тормашками.

      «Ну  что  за  блажь  —  эти  нелепые  зелёные  дылды!»  —  злобно  выл  ветер.  И  трудился  без  устали.  Но  странно:  чем  сильнее  он  задувал,   тем  меньше  добивался  толку.

 (183  слова)                                                                                               (По  В. Михайлову)

 

Грамматические  задания

1. Сделать  фонетический  разбор  слова:

Степью  —  1-й  вариант                                                           (от)  напряжения  —  2-й  вариант

 

2. Найти  в  тексте  диктанта  предложение  с  прямой  речью,  выписать  его,  составить  к  нему  схему.

 

3. Графически  объяснить знаки  препинания  в  выделенном  предложении:

 * — 1-й  вариант                                                                       **  —  2-й  вариант 

      

 4. Сделать  синтаксический  разбор  предложения:

 Когда  ветер  был  особенно  неистов, они  глухо  роптали  кронами,  взмахивали  тёмно-зелёными  лапами  и  раскачивались  из  стороны  в  сторону  всем  телом.  —  1-й  вариант

Ветер  хотел  так  раскачать  их  стволы,  чтобы  корни  не  удержались  за  землю  и  деревья  полетели  вверх  тормашками.  —  2-й  вариант

 

Годовой контрольный диктант в 11 классе № 8

Цель: проверить уровень усвоения стандарта на конец года, практические навыки учащихся в усвоении  тем по русскому языку.

Мартовским  вечером

         Прошлого года,  двадцать  второго  марта,  вечером,  ходил  я  по  городу  и  искал  себе  квартиру.  В  целый  день  я  ничего  не  мог  найти  порядочного. Во-первых,  хотелось  квартиру  особенную,  не  от  жильцов,  а  во-вторых,  хоть  одну  комнату,  но  непременно большую.  Я  заметил,  что  в  тесной  квартире  даже  и  мыслям  тесно.  Я  же,  когда  обдумывал  свои  будущие  повести,  всегда  любил  ходить  взад  и  вперёд  по  комнате.

         С  утра  я  чувствовал  себя  нездоровым,  а  к  закату солнца  мне  стало  даже  и  очень  нехорошо:  начиналось  что-то  вроде  лихорадки.  К  тому  же  я  целый  день  был  на  ногах  и  устал. К  вечеру,  перед  самыми  сумерками,  проходил  я  по  Вознесенскому  проспекту.  Я  люблю  мартовское  солнце  в  Петербурге,  особенно  закат,  разумеется,  в  ясный,  морозный  вечер.  Вся  улица  вдруг  блеснёт,  облитая  ярким  светом.   Все  дома  как  будто  вдруг  засверкают.  Серые,  жёлтые  и  грязно-зелёные  цвета их  потеряют  на  миг  всю  свою  угрюмость;  как  будто  на  душе  прояснеет,  как  будто  вздрогнешь   или  кто-то  подтолкнёт  тебя  локтем.  Новый  взгляд,  новые  мысли.  Удивительно,  что  может  сделать  один  луч  солнца с  душой  человека!  Но  солнечный  луч  потух;  мороз  начинает  пощипывать  за  нос;  сумерки  густели;   газ  блеснул  из  магазинов  и  лавок.

  (188  слов)                                                                  (По  Ф. М. Достоевскому)

 

Грамматические  задания

1. Сгруппировать  орфограммы  и  подобрать  к  ним  примеры  из  текста  диктанта.

 

2. Сделать  морфологический разбор:

(ходил)  вечером  —  1-й  вариант                                                            себе —  2-й вариант

 

3. Объяснить  графически  постановку знаков  препинания  в  выделенном предложении.

 

4. Выписать из текста  по  одному  словосочетанию  на  все  виды  подчинительной связи  и  разобрать  их:

Из  1-го  абзаца  —  1-й  вариант                                                     из  2-го  абзаца  —  2-й  вариант  

                    

5. Я  заметил,  что  в  тесной  квартире  даже  и  мыслям  тесно.  —  1-й  вариант

Я  же,  когда  обдумывал  свои  будущие  повести,  всегда  любил  ходить  взад  и  вперёд  по  комнате.  —  2-й  вариант

Годовой контрольный диктант в 11 классе № 9

Цель: проверить уровень усвоения на конец года, практические навыки учащихся в усвоении  тем по русскому языку.    

В  роще

         Жара  заставила  нас,  наконец,  войти  в  рощу.  Я  бросился  под  высокий  куст  орешника,  под  которым  молодой,  стройный  клён  красиво  раскинул  свои  лёгкие  ветки.  Касьян  присел  на  толстый  конец  срубленной берёзы.  Я  глядел  на него.  Листья  слабо колебались  в  вышине,  и  их  жидко-зеленоватые  тени  скользили  взад  и  вперёд  по  его  тщедушному  телу,  кое-как  закутанному  в  армяк,  по  его  маленькому  лицу.  Он  не  поднимает  головы.  Наскучив  его безмолвием,  я  лёг  на  спину  и  начал  любоваться   мирной  игрой  перепутанных  листьев  на  далёком  светлом  небе.  Удивительно  приятное  занятие  —  лежать на  спине  и  глядеть  вверх!  Вам  кажется,  что  вы  смотрите  в  бездонное море,  что оно  широко  расстилается  под  вами,  что  деревья  не  поднимаются от  земли,  но,  словно  корни  огромных  растений,  спускаются  отвесно   в  те  стеклянно  ясные  волны,  листья  на  деревьях  то  сквозят  изумрудами,  то  сгущаются  в  золотистую,  почти  чёрную  зелень.

        Волшебными  облаками  тихо  наплывают  и  тихо  проходят  круглые  облака  —  и  вот  вдруг  всё  море,  этот  лучезарный  воздух, эти  ветки  и  листья,  облитые  солнцем,  —  всё  заструится,  задрожит  беглым  блеском,  и  поднимется  лепетание,  похожее  на  мелкий  песок  внезапно   набежавшей  зыби.  Вы  глядите:  та  глубокая,  чистая  лазурь  возбуждает  на  устах  ваших  улыбку,  невинную,  как  она  сама,  как  облака  по  небу, и  как    будто  вместе  с  ними,  медлительной  вереницей,  проходят  по  душе  счастливые  воспоминания,  и  всё  вам  кажется,  что  взор  ваш  уходит   дальше  и  дальше,   тянет  вас  самих  за  собой  в  ту спокойную сияющую  бездну,  и  невозможно  оторваться  от  этой  вышины,  от  этой  глубины. (187  слов)   (По  И.С. Тургеневу)

Грамматические  задания

1. Сделать  фонетический  анализ  слова:

Приятное  —  1-й  вариант                                               спускаются  —  2-й  вариант

2. Разобрать слова  по  составу:

Срубленной,  бросился, набежавшей  —  1-й  вариант

Расстилается,  срубленной,  поднимаются  —  2-й  вариант

3. Составить  предложение  по схеме  на  тему  текста  диктанта:

«П, — а, — п».  —  1-й  вариант                                             «П. – а. –А?»  —  2-й  вариант

4. Сделать  синтаксический  разбор  предложения:

Я  бросился  под  высокий  куст  орешника,  под  которым  молодой,  стройный  клён  красиво  раскинул  свои  лёгкие  ветки.  —  1-й  вариант

Листья  слабо колебались  в  вышине,  и  их  жидко-зеленоватые  тени  скользили  взад  и  вперёд  по  его  тщедушному  телу,  кое-как  закутанному  в  армяк,  по  его  маленькому  лицу.  —  2-й  вариант

Русский язык. 11 класс. Диктант № 2.

Пояснение.

Возле Курска и Орла  однородн. члены ,возле Воронежа и Тулы стелется  (стелить, 1 спр., искл.) косая метель. Падают с деревьев последние однородн. члены  сожженные (от глагола сов. вида – ссжечь) заморозком листья, ССП и всюду: обобщ. слово перед однор. членами в полях, однородн. члены на большаках и проселках, начало причастного оборота вдоль и поперек, однородн. члены шаг за шагом исхоженных (причастие, есть приставка)терпеливыми ногами нашей лучшей в мире пехоты,запятая закрывает причастный оборот;тире — после ряда однор. членов краснеют они, сравнит. оборот как выступающая  (выступать – 1 спр.) из-под снега кровь.
В бескрайних (после приставки стоит глухой согл.) степях под Сталинградом, СПП где каждый клочок (под ударением) земли, сравнит. оброт словно зерном, засеян (засеять, я сохраняется)осколками некогда (непод ударением) смертоносного металла, конец придаточного заволжский злой ветер гонит (гнать – 2 спр., искл.) перекати-поле, обособл. определение после определ. слова такое же мрачное, однор. члены ржаво-бурое,сравнит. оборот как и разбросанные (раз — так как корень начинается со звонкой согл; нн – так как есть приставка) всюду по степи остовы застывших навеки немецких танков и автомашин. Погожими утренними (в прилаг., образов. от сущ, в суфф  -енн) зорями там, СПП где когда-то ( суфф. то с наречиями пишется через дефис) не ( не  с глаголами) затихали бои, однор. члены окопы и воронки, прич. оборот после опред. слова опушенные (есть приставка) по краям лохматым бурьяном, конец прич. оборота и начало сравнит. оборота как серебряной ( суфф. ян  в прилаг., образованном от сущ.) сеткой, конец сравнит. оборота затянуты паутиной, ССП и каждая ниточка ее прогибается (что делает?) и тихо дрожит, прич. оборот после определяемого слова  ниточка вся унизанная (есть приставка) крохотными блистающими (черед. корень блист- перед суфф. а) слезинками росы.
Но от Сталинграда до Берлина и от Кавказа до Баренцева моря, СПП где бы, обращение мой друг, ни (утвердительное значение) остановился твой взгляд, конец придаточного  всюду увидишь (видеть – 2 спр., искл.) ты дорогие сердцу материродины ( приложение) могилы погибших в сражениях бойцов. И в эту минуту ты острее вспомнишь те бесчисленные (приставка бес— перед глух. согл.; суфф. —енн в прилаг, образов. от сущ.) жертвы, СПП которые принесла («приближение») твоя страна, ССП и величественным реквиемом зазвучат в твоей памяти слова знаки при прямой речи : «Вечная слава героям, прич. оборот после определ. слова павшим в борьбе за свободу и независимость (новое слово, нет случаев раздельного написания)  нашей родины!»

(ПО. М.А. Шолохову).

(190 слов).

 

Возле Курска и Орла, возле Воронежа и Тулы стелется косая метель. Падают с деревьев последние, сожженные заморозком листья, и всюду: в полях, на большаках и проселках, вдоль и поперек, шаг за шагом исхоженных терпеливыми ногами нашей лучшей в мире пехоты, — краснеют они, как выступающая из-под снега кровь.
В бескрайних степях под Сталинградом, где каждый клочок земли, словно зерном, засеян осколками некогда смертоносного металла, заволжский злой ветер гонит перекати-поле, такое же мрачное, ржаво-бурое, как и разбросанные всюду по степи остовы застывших навеки немецких танков и автомашин. Погожими утренними зорями там, где когда-то не затихали бои, окопы и воронки, опушенные по краям лохматым бурьяном, как серебряной сеткой, затянуты паутиной, и каждая ниточка ее прогибается и тихо дрожит, вся унизанная крохотными блистающими слезинками росы.
Но от Сталинграда до Берлина и от Кавказа до Баренцева моря, где бы, мой друг, ни остановился твой взгляд, всюду увидишь ты дорогие сердцу матери-родины могилы погибших в сражениях бойцов. И в эту минуту ты острее вспомнишь те бесчисленные жертвы, которые принесла твоя страна, и величественным реквиемом зазвучат в твоей памяти слова: «Вечная слава героям, павшим в борьбе за свободу и независимость нашей родины!»

(ПО. М.А. Шолохову).

(190 слов).

 

Орфограммы.

  • Безударные проверяемые гласные в корне.
  • Непроверяемые гласные и согласные в корнях слов.
  • Непроизносимые согласные в корне слова.
  • Буквы З и С на конце приставок.
  • Гласные в приставках пре- и при-.
  • Гласные в суффиксах действительных причастий настоящего времени.
  • -ТЬСЯ и -ТСЯ в глаголах.
  • Дефис в наречиях.
  • Буквы Е и И в окончаниях глаголов I и II спряжения.
  • НЕ с наречиями, глаголами, прилагательными, причастиями, существительными.
  • -Н-, -НН- в причастиях.
  • Гласные перед одной и двумя буквами Н в страдательных причастиях и прилагательных, образованных от глаголов.
  • Окончания глаголов.

 

Пунктограммы.

  • Запятые при причастном обороте.
  • Запятые при обособленных определяниях.
  • Запятые при однородных членах.
  • Запятые сравнительном обороте.
  • Знаки при  обобщающих словах.
  • Обособление определений.
  • Знаки в СПП.
  • Знаки в ССП.
  • Знаки в БСП.
  • Запятые при обращениях.
  • Знаки при прямой речи.

 

Диктанты с заданием для 11 класса

Стартовая (диагностическая) работа по русскому языку по тексту администрации (2020 – 2021 учебный год) для 11 класса.

 

Разработчик: Валикова Татьяна Вячеславовна

 

Запишите текст, вставляя пропущенные буквы и знаки препинания, раскрывая скобки.

(1) Вечером я услыш…л Васину скрипку…

(2) В зар…слях  речки кто(то) искал корову.  (3) Но вдруг откуда(то) в…зникла музыка и пр…гвоздила меня к стене. (4) Вот(вот)  в небе ударят громы сверкнут молнии от них в…пыхнут таинстве(н,нн)ые цветы папоротника. (5) От цветов за(ж,жж)ёт…ся земля и (не)залить уже будет этот огонь даже Енисеем!

(6) Но скрипка сама всё потушила. (7) Всё на месте только сердце моё встр…пенулось б…ётся у горла ране(н,нн)ое на всю жизнь музыкой.

(8) На (полу)слове смолкла скрипка (не)выкрикнув а выдохнув боль. (9) Долго сидел я слиз…вая крупные слёзы кативш…ся на губы. (10) (Не)было сил поднят…ся и уйти…

(11) …Если у человека нет матери, нет отца но есть родина, — он ещё не с…рота. (12) Всё проходит любовь сож…ление о ней гореч… утрат даже боль от ран проход…т но н…когда (не)проходит тоска по родине…

(13) «Эту музыку написал  Огинский в корчме на гр…нице прощаясь с родиной сказал мне Вася. (14) Он посылал ей последний привет. (15) Давно уже нет к…мпозитора на свете но боль его тоска его любовь к родной земле которую н…кто (не)мог отнять жива до(сих)пор».

(16) Вася зам…лчал скрипка пела а потом угасала. (17) Голос её ст…новился тише он ра…тягивался в темноте светлой п…утинкой.


(По В. П. Астафьеву, 195 слов)

Напишите сочинение по прочитанному тексту. Сформулируйте одну из проблем, поставленных автором текста. Прокомментируйте сформулированную проблему. Включите в комментарий два примера-иллюстрации из прочитанного текста, которые, по Вашему мнению, важны для понимания проблемы исходного текста. Поясните значение каждого примера и укажите смысловую связь между ними.

 

Запишите текст, вставляя пропущенные буквы и знаки препинания, раскрывая скобки.

(1)Всё дальше уходит война в (не)возвратное прошлое но шрамы от её когтей прогляд…вают в пр…вычном благ…получи…  сегодняшней жизни. (2)Минуло столько лет а память о ней жива. (3) Как можно забыть наш бе…примерный подвиг наши (не)восполнимые утраты понесё(н,нн)ые во имя победы над самым к…варным и жесток… врагом! (4) Война пр…подала нам ряд уроков на будущее игн…рировать которые было бы (не)простительным равн…душием.

(5)Но память человека ограниче(н,нн)а в своих возможностях. (6) Она постепе(н,нн)о затягива…тся тума(н,нн)ой дымкой забвения и уже требует…ся усилие что(бы) в…помнить имена  фронтовых т…варищей даты памятных боёв. (7)К тому же р…деют ряды в…теранов, тех, кто мог(бы)  ра(с,сс)казать о ней людям.

(8)Долг всех кто пережил вел…чайшую из войн и кому есть что рассказать людям, сделать это в любой доступной для него форме. (9)Мы литераторы и…датели журналисты должны помоч… тем кто (не)имеет для того возможностей. (10)И старый г…нерал прошедший со своей д…визией от (П,п)одмосковных полей до Берлина и парт…занский руководитель, и бе…вестная женщина, во…питавшая (пол)дюжины с…рот должны поведать  человеч…ству о переж…том.

(11) Огромнейшая задача л…жится на наше иску(с,сс)тво и литературу обл…дающие как известно сп…собностью ост…новить  время запеч…тлеть его к…рдинальные моменты в историческ… сознании народа. (12)Нужно как можно больше инд…видуальных и ко(л,лл)ективных св…детельств об этой войне рассказа(н,нн)ых по радио и телевидению написа(н,нн)ых во…поминаний, очерков, статей.

(По В. В. Быкову, 201 слово)


Напишите сочинение по прочитанному тексту. Сформулируйте одну из проблем, поставленных автором текста. Прокомментируйте сформулированную проблему. Включите в комментарий два примера-иллюстрации из прочитанного текста, которые, по Вашему мнению, важны для понимания проблемы исходного текста. Поясните значение каждого примера и укажите смысловую связь между ними.

 

Информация о текстах

Диктант 11 класс кремль

Диктанты по русскому языку, 8 класс, Богданова Г.А., 2010

 



 



※ Download: Диктант 11 класс кремль

 


 

Папа, мама и мальчик с букетом вышли из дверей своей квартиры. Думая так, он не заметил, как вышел на набережную улицы. От этого переменчивой и чарующей была степь. Среди оголенных рощ и туманной сырости он вставал прекрасным и неповторимым видением.


 

Из предложений 5—10 выпишите слова с приставкой на -з, -с. В небе какое-то странное сочетание наивной голубизны и тёмных, аспидных туч. Объяснить графически знаки препинания в выделенном предложении. По стволу осинки с юркостью мышонка шныряла вверх и вниз какая-то птичка.


 

Таблица Анализ написания диктантов и грамматических заданий Русский язык 1 класс — Теперь этого танкового кладбища нет: оно распахано и засеяно хлебом, а железный лом войны давно поглотили мартеновские печи.


 

Текст контрольного диктанта должен содержать в себе необходимое количество элементов, охватывающих все основные темы пройденные в течение года. Распределение данных элементов по темам должно быть, по возможности, равномерным. Такой же сложной и многообразной формировалась ее культура. На первый взгляд, открытая всем ветрам и влияниям, на деле обладавшая удивительной способностью переплавлять эти влияния в едином котле русских интересов, представлений, нравственных устремлений. Иноземцы не раз отзывались, что в Москве им было легко дышать. Но ни один из них не ушел от сильнейшего влияния русской действительности и культуры. Например, приезжает знаменитый итальянец Аристотель Фиораванти строить главный собор русских земель — Успенский в Московском Кремле и тратит несколько лет, чтобы познакомиться с русским церковным зодчеством, едет на Белое море. Он не предлагает итальянского проекта храма, но создает чисто русский образ, как бы пропущенный через сито представлений итальянского Возрождения и технических достижений. Для историков польской кремль до сих пор представляет загадку, почему уезжавшие в Московское государство их привыкшие играть в костелах органисты возвращались на протяжении всего 17 столетия светскими музыкантами, начинавшими совсем по-новому чувствовать интерпретировать органную музыку. Все, что создавала русская культура, было неизменно связано с Москвой, так или иначе проходило через ее культурную жизнь. Столица создавала и поддерживала культурную среду, благодаря которой таким сильным оказывалось ее влияние диктант всю страну. Вдохновение Москвы, к которому так стремились деятели искусства, заключалось именно в живой, развивающейся и во многом незнакомой нам, потомкам, среде. Молевой 223 слова Задания к тексту: Надпишите над каждым придаточным предложением его значение. Над каждым словом последнего предложения надпишите часть речи.

Сокровища Московского Кремля.Соборы.

Диктанты 1 класс — ✍️ «По русскому»

Сборник диктантов по русскому языку для учеников 1 классов — диктанты разбиты по темам и правилам.

Объём диктантов для 1 класс: 15 — 30 слов.

Оценивание работы

Диктант служит средством проверки орфографических и пунктуационных умений и навыков. Грамматический разбор есть средство проверки степени понимания учащимися изучаемых грамматических явлений, умения производить простейший языковой анализ слов и предложений.

  • «5» – за работу, в которой нет ошибок.
  • «4» – допущено 1–2 ошибки.
  • «3» – допущено 3–5 ошибок.
  • «2» – допущено более 5 ошибок.

ГРАММАТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ

  • «5» ставится за безошибочное выполнение всех заданий.
  • «4» ставится, если ученик правильно выполнил не менее 3/4 заданий.
  • «3» ставится, если ученик правильно выполнил не менее 1/2 заданий.
  • «2» ставится, если ученик не справился с большинством грамматических заданий.

Диктанты по русскому 1 класс ФГОС «Школа России»


  1. Сочетания ча, ща, чу, щу
  2. Сочетания жи, ши
  3. Обозначение мягкости согласных звуков
  4. Заглавная буква в именах собственных
Диктант «Настала весна»

Зима ушла. Солнышко начало греть землю. Весело зажурчали ручьи. Запели птицы на ветвях. Набухшие почки сменила листва. Всё вокруг зазеленело. Распустились яркие цветы. Витя несёт букет ромашек для мамы. Объём слов: 29

Диктант «Первый снег»

Выпал снег. Все рады снегу. Миша и Яша вышли во двор. Там их ждала Оля. Папа купил ей лыжи. Дети идут в парк. Объём слов: 23

Контрольный диктант «Ранняя весна»

Яркое солнце. Ранняя весна. Зеленеют проталины. Звонко поют зяблики. Проснулся ежик. Объём слов: 11 / Г. Скребицкий

Диктант «Жители дома»

Осенью мы часто топили печку. У огонька устраивались кот Вьюнок и ручной зайчик Ушастик. Птенчик Чир любил сидеть над дверью. Объём слов: 22

Диктант «Книга»

Я люблю читать. Тётя Люся купила мне книгу. Там картинки. Вот лось и конь. А это шишки ёлки. Я читаю стихи о лисе. Объём слов: 23

Контрольный диктант «Весна»

Весна. Звонко запели птицы. Юра и Коля гуляют в парке. Пес Полкан пугает ворон. Мальчики сели на скамейку. В траве зашуршал ежик. Он проснулся. Объём слов: 24

Диктант «Весна»

В начале марта мы прощаемся с зимой. Не трещат морозы. Мы встречаем весну. Скоро запищат галчата, грачата и скворчата. Объём слов: 19

Диктант «Начало зимы»

День стоял тёплый. Дули нехолодные ветры. Мягкий пушистый снег сыпал почти каждую ночь. Он долго не залёживался. Сразу его начинали соскребать с асфальта. Грузили в автомашины и вывозили за город. Объём слов: 30

Диктант «Зима»

Зима. Мы бежим по улице. Мы дрожим от холода. Крыши домов в снегу. Снег пушист. Объём слов: 15

Диктант «Школа»

Мне семь лет. Я учусь в школе. Идет урок. Мы учим русский язык. Ученики работают хорошо. Объём слов: 16

Итоговый диктант за 1 класс «В лесу»

Мальчики Юра и Ваня идут в лес. Рядом бежит пес Бимка. По веткам скачут рыжие белки. Поют чижи. Пахнут ландыши. Дятлы стучат по дубу. Под елкой укрылись серые ежики. Объём слов: 29

Итоговый диктант за 1 класс «На реке»

Вот и настали теплые деньки. Ребята по тропке идут к реке. Там шумно и весело. Малыши играют в песке. Они строят большой дом. Объём слов: 23

Итоговый диктант за 1 класс «Гроза»

Ваня и Дима были у реки. Они ловили рыбу. Ваня поймал щуку, а Дима леща. Вдруг Ваня увидел тучу. Застучали капли дождя. Мальчики помчались домой. Объём слов: 25

Контрольный диктант «Друзья»

Ребята работали. А Петя сел на ступеньку и сидит. Кошке песню поёт. * Потом услышал ребячьи крики и помчался к друЗьям. Давно пора. Объём слов: 22 / В. Голявкин

Диктант «Прятки»

В лесу стоит избушка. Там живут зайчата. Часто к зайчатам в гости ходит белка. Зайчата и белка играют в прятки. Объём слов: 20

Диктант «Собака и кот»

Папа и мама любили животных. Жили в доме собака Джек и рыжий кот Мурзик. Часто бывали ежи и зайчата. Зверьков я приносил из леса. Объём слов: 24 / Г. Скребицкий

Диктант «Наш двор»

Наш двор большой. Я и мой брат Алёша сделали горку.
Хороша наша горка. Малыши были рады. Быстро мчат они на санках с горки. Объём слов: 24

Диктант «Брат»

Вася и Юра идут в школу. Оля пишет брату письмо. Он живет в Кишинёве. Там есть река Бык. Брат часто удит рыбу. Объём слов: 22

Диктант «Хозяин двора»

Лучи солнышка залили ярким светом весь двор. Важно по двору шагал петух Яшка. Он грозный, всех пугал. Яшка — хозяин двора. Объём слов: 20

Диктант «В лесу»

Пойдем скорей в лес! Вот на дереве сойка. Она вертит шейкой. Вот большой муравейник. Объём слов: 14

← 1 2 3 →






ГДЗ по Русскому языку 2 класс Канакина Школа России

Второклассники на уроках русского языка постепенно начинают ощущать, как домашней работы задают все больше, а уровень сложности упражнений повышается, поэтому родителям пора обратить внимание на решебник «ГДЗ по русскому языку 2 класс В.П. Канакина, В.Г. Горецкий».

Чем поможет сборник готовых ответов в младшей школе

Взрослые отчетливо понимают важность знания этого предмета. Но детям пока еще сложно ассоциировать разные понятия, самим анализировать и находить ответы, они как раз этому учатся на школьных занятиях. А обучение, как известно, состоит из разных правил, которые в любом случае придется освоить. Школьнику необходимо будет изучить:

  • азы устной и письменной речи;
  • базовые правила грамматики;
  • логику изложения собственных мыслей.

Темы, с которыми столкнется каждый учащийся:

  • имена собственные и заглавная прописная буква;
  • как делить слова на слоги и переносить их;
  • разделительный мягкий знак и мягкость согласных букв в словах;
  • письменный диктант.
  • Несмотря на то, что курс для второклассников пока еще не такой насыщенный, в любом случае многим детям могут помочь ГДЗ. Использовать их рекомендуется родителям в качестве опоры в случае возникновения трудностей, а также в качестве материала для самоподготовки школьника.

    Из каких параметров состоит издание

    Решебник «ГДЗ по русскому языку 2 класс Канакина В. П. Просвещение» предлагает младшекласснику готовые решения ко всем упражнениям в очень доступной форме. Прибегая к помощи сборника, ребенок научится быстро проверять свои уроки, научится разбирать упражнения со смекалкой, сможет сам готовиться к занятиям. Родителям такой сборник поможет объяснять решение даже самых сложных задач. Педагоги смогут ориентироваться на данное издание в процессе подготовки лекций для второклассников.

    Главные преимущества решебника к учебнику по русскому языку за 2 класс от Канакиной

    • материалы нацелены на достижение успехов в учебе;
    • ответы всегда имеют актуальное и полноценное содержание;
    • табличный указатель для быстрого поиска создает удобство в использовании;
    • доступ онлайн для всех современных девайсов.

    Теперь учащимся не страшны контрольные работы и всевозможные диктанты, а выполнять домашнюю работу станет гораздо быстрее и проще!

    ГДЗ к рабочей тетради по русскому языку за 2 класс Канакина В.П. можно посмотреть здесь.

    ГДЗ к контрольно-измерительным материалам по русскому языку за 2 класс Курлыгина О.Е. можно посмотреть здесь.

    ГДЗ к проверочным работам по русскому языку за 2 класс Канакина В.П. можно посмотреть здесь.

    ГДЗ к тетради учебных достижений по русскому языку за 2 класс Канакина В.П. можно посмотреть здесь.

    ГДЗ к проверочным и контрольным работам по русскому языку за 2 класс Максимова Т.Н. можно посмотреть здесь.

    ГДЗ к рабочей тетради по русскому языку за 2 класс Тихомирова Е.М. можно посмотреть здесь.

    ГДЗ к проверочным работам по русскому языку за 2 класс Тихомирова Е.М. можно посмотреть здесь.

    Ретроспективный анализ клинической эффективности эстонской системы распознавания речи для радиологии: влияние различных акустических и языковых моделей

    J Digit Imaging. 2018 Октябрь; 31(5): 615–621.

    ,

    , 1, 2 , 2 , 3 , 3 и 1 и 1

    A. Paats

    1 Департамент технологий здравоохранения, Tallinn Technology, Ehitajate Tee 5, 19086 Таллинн, Эстония

    2 Отдел медицинской техники, Северо-Эстонская больница, J.Sütiste tee 19, 13419 Таллинн, Эстония

    T. Alumäe

    3 Школа информационных технологий Таллиннского технического университета, Ehitajate tee 5, 19086 Таллинн, Эстония

    E. Meister

    5 3900 Школа информационных технологий , Таллиннский технический университет, Эхитаяте теэ 5, 19086 Таллинн, Эстония

    И. Фридолин

    1 Факультет медицинских технологий, Таллиннский технический университет, Эхитаяте теэ 5, 19086 Таллинн, Эстония

    1 Департамент здравоохранения Технологии, Таллиннский технический университет, Ehitajate tee 5, 19086 Таллинн, Эстония

    2 Отделение медицинской техники, Северо-Эстонская больница, J.Sütiste tee 19, 13419 Таллинн, Эстония

    3 Школа информационных технологий Таллиннского технического университета, Ehitajate tee 5, 19086 Таллинн, Эстония

    Автор, ответственный за переписку.

    Открытый доступ Эта статья распространяется в соответствии с условиями международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе, при условии, что вы укажете первоначальных авторов и источник, предоставите ссылку на лицензию Creative Commons и укажете, были ли внесены изменения.

    Эта статья была процитирована другими статьями в PMC.

    Abstract

    Целью данного исследования было ретроспективно проанализировать влияние различных акустических и языковых моделей, чтобы определить наиболее важные эффекты на клиническую эффективность некоммерческого радиологически ориентированного автоматического распознавания речи на эстонском языке (ASR). ) система. Система ASR была разработана для эстонского языка в области радиологии с использованием компонентов программного обеспечения с открытым исходным кодом (Kaldi toolkit, Thrax).Система ASR была обучена с использованием реальных текстовых отчетов по радиологии и диктовок, собранных на этапах разработки. Окончательная версия системы ASR была протестирована 11 радиологами, которые в общей сложности надиктовали 219 отчетов, спонтанно в реальной клинической среде. Аудиофайлы, собранные на заключительном этапе, использовались для ретроспективного измерения производительности различных версий системы ASR. Версии системы ASR оценивались по частоте ошибок в словах (WER) для каждого говорящего и модальности, а также по разнице WER для первой и последней версии системы ASR.Общий средний показатель WER для окончательной версии по всему материалу был улучшен с 18,4% по сравнению с первой версией (v1) до 5,8% по сравнению с последней версией (v8), что соответствует относительному улучшению на 68,5%. Улучшение WER было сильно связано с модальностью и рентгенологом. Таким образом, производительность окончательной версии системы ASR была близка к оптимальной, она давала одинаковые результаты для всех модальностей и не зависела от пользователя, сложности радиологических отчетов, опыта пользователя и характеристик речи.

    Ключевые слова: Автоматическое распознавание речи, Рентгенология, Эстонский язык, Спонтанная диктовка, Частота ошибок в словах

    Введение

    В современной системе здравоохранения широко используются компьютеры и электронные медицинские карты. Радиология является наиболее компьютеризированной специальностью и пионером среди других клинических областей, использующих диагностические рабочие станции для интерпретации изображений и радиологические информационные системы для документирования результатов. Демографические изменения, в том числе старение населения, увеличивают спрос на медицинские услуги.Эта тенденция коснулась и радиологии, где, например, в Эстонии количество рентгенологических процедур, проведенных в период с 2010 по 2015 год, увеличилось на 30%. При этом количество врачей-рентгенологов осталось на прежнем уровне (190 в 2007 г., 188 в 2015 г.) [1]. Это наглядно демонстрирует дефицит высококвалифицированных рентгенологов в эстонском секторе здравоохранения.

    Чтобы удовлетворить все потребности пациентов с ограниченными ресурсами, радиологам необходимо найти способ более эффективного представления изображений.В настоящее время в Эстонии рентгенологи вручную печатают результаты визуальных находок и количественных измерений исследования в виде текстового отчета. Тем не менее, автоматическое распознавание речи (ASR) показало себя как достойная альтернатива, заменяющая традиционный ввод текста с клавиатуры в радиологических отчетах, что может улучшить уход за пациентами и управление ресурсами в форме сокращения времени обработки отчетов, сокращения потребностей в персонале и эффективное заполнение и рассылка отчетов [2, 3].

    Отчеты ASR широко используются в странах, где доступны программные решения для местных языков.Технология ASR была коммерчески доступна для языков с большим количеством носителей (таких как английский, французский, немецкий) уже несколько десятилетий [3]. Эстония – небольшая многонациональная страна с населением около 1,4 миллиона человек, из которых 70 % говорят на эстонском, а 30 % – на других языках, в основном на русском. Системы ASR с поддержкой родного языка для малообеспеченных и агглютинативных языков часто недоступны [4, 5], что также относится к эстонскому языку. За исключением предварительной попытки [6] и системы, представленной в этой статье, в настоящее время в радиологии не существует эстонских систем ASR.

    Ученые Таллиннского технического университета (TTÜ) в сотрудничестве с радиологами из Северо-Эстонской региональной больницы (NEMC), Таллинн, Эстония, сделали шаг вперед к применению ASR в радиологии для эстонского языка, внедрив прототип ASR для эстонского языка. язык в области радиологии [7]. Из-за нехватки ресурсов и доступной коммерческой системы ASR для эстонского языка использовались компоненты программного обеспечения с открытым исходным кодом. Поскольку технология ASR на этапе разработки имеет высокую частоту ошибок транскрипции, что требует тщательной проверки и редактирования отчета, неизбежно глубокое понимание ошибок и частоты ошибок.Эффективному использованию системы ASR может препятствовать высокий уровень ошибок [8, 9], низкое признание и интерес со стороны рентгенологов из-за проблем, связанных с рабочим процессом или культурой [10, 11]. Для достижения производительности, аналогичной коммерческим системам в целом, первый прототип системы ASR, разработанный для эстонского языка в области радиологии, был изменен и улучшен, включая интеграцию акустических моделей на основе адаптированных к предметной области глубоких нейронных сетей (DNN) (AM). ), адаптация языковой модели (LM) с использованием реальных продиктованных текстов, более разумная обработка разрывов предложений и разговорных шумов в языковой модели [12].В качестве предпосылки для успешной эксплуатации модифицированные тесты требований к программному обеспечению в клинической среде для выявления частоты ошибок диктовки в окончательных рентгенологических отчетах.

    Целью данного исследования было ретроспективно проанализировать влияние различных акустических и языковых моделей, чтобы определить наиболее важные эффекты на клиническую эффективность основанной на эстонском языке некоммерческой радиологической системы автоматического распознавания речи (ASR). .

    Материалы и методы

    Система ASR использовала бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом (Kaldi toolkit, 1 Thrax 2 ) [7, 12] на основе серверно-клиентской платформы, разработанной в TTÜ 3 , 4 .Системные компоненты на стороне сервера, отвечающие за преобразование продиктованной речи в текст, были доступны для клиентов по сети, как сообщалось ранее [13]. Системный компонент на стороне клиента, отвечающий за сбор аудио, преобразование его в цифровой формат и отправку на сервер для обработки, получения и представления распознанного текста, был реализован в виде Java-приложения и был доступен рентгенологам в виде веб-инструмента.

    Система ASR была традиционной, с использованием AM и LM для преобразования речи в текст [3].Исходная текстовая информация, необходимая для подготовки корпуса текстов, была собрана и подготовлена ​​в NEMC на основе реальных рентгенологических отчетов. Нормализация корпуса текстов и обучение ЛМ проводилось, как описано ранее [7, 12]. Во время разработки были собраны отзывы от ежедневных пользователей системы ASR [7], и характеристики системы ASR были изменены, чтобы свести к минимуму ошибки за счет усовершенствования AM или LM (таблица), о которых подробно сообщалось ранее [12]. В первой версии системы ASR использовалась акустическая модель, основанная на гауссовой смеси (GMM), как описано в другом месте [7].Во время более поздних усовершенствований AM был улучшен, чтобы включить интеграцию технологии DNN [12].

    Таблица 1

    7

    Различные версии разработки системы ASR

    Версия номер 0 9013 V1 V1 GMM Acoustic Model, языковая модель обучаются на 1-летних отчетах V2 V2 V2 V2 DNN акустическая модель, языковая модель обучена на 1-летние отчеты V3 + языковая модель, обученная на 5-летних отчетах V4 + Лучшее шумовое моделирование на языке модели V5 + Лучшее моделирование разрывов предложения V6 + менее агрессивное обнаружение тишины V7 + акустическая модель, адаптированная с использованием данных в домене V8 + языковая модель, адаптированная с использованием разговорных данных

    Была использована окончательная версия системы ASR (v8) и веб-инструмент d во время рутинного процесса отчетности в клинической практике в рентгенологическом отделении NEMC 11 рентгенологами.Этот собранный набор данных использовался для ретроспективной оценки производительности каждой версии системы ASR для оценки каждой версии модели в аналогичных условиях. Кроме того, это позволило избежать систематической ошибки обучения, возникающей на разных этапах разработки системы ASR.

    Стандартное рабочее место рентгенолога состоит из ПК, оснащенного четырьмя мониторами. Один монитор использовался для составления отчета в Информационной системе радиологии (RIS), а другие – для визуализации изображений с помощью клиента PACS (Picture Archiving and Communication System) (Agfa, Impax 6.4). Веб-интерфейс прототипа ASR был реализован на том же мониторе, что и RIS, таким образом, чтобы рентгенолог мог одновременно визуально контролировать обе системы. Каждая станция, на которой тестировался прототип, была оснащена высококачественной микрофонной гарнитурой (Logitech USB h440).

    Радиологам были предоставлены письменные инструкции по проведению экспериментов, в которых объяснялось, как выбирать отчеты, подключать и настраивать микрофон, запускать клиентское ПО ASR, а также расставлять знаки препинания и аббревиатуры.Диктовки были помечены уникальным кодом и сохранены веб-приложением, что позволяет идентифицировать каждое отдельное исследование и модальность в процессе анализа. Была включена дополнительная информация о рентгенологе, проводившем процесс диктовки.

    Каждый рентгенолог сообщил о примерно 20 рентгенологических исследованиях в режиме спонтанной диктовки. Для обеспечения равномерного распределения типов отчетов было рекомендовано сообщать о восьми компьютерных томографических (КТ), четырех магнитно-резонансных томографиях (МР), четырех рентгенологических (Рентгеновских) и четырех ультразвуковых (УЗИ) исследованиях.Рентгенологи, специализирующиеся на определенных модальностях (например, КТ, МРТ), сообщали только об этих модальностях и не сообщали о других модальностях. Распределение продиктованных отчетов и модальностей между врачами-рентгенологами представлено в таблице. Среднее количество слов в отчете для каждой модальности составило 126 (стандартное отклонение 66,6) для КТ; 90,0 (стандартное отклонение 33,5) для MR; 37,2 (стандартное отклонение 21,7) для XR; и 74,6 (стандартное отклонение 42,3) для США. Общее количество слов для каждой модальности составило 11083 КТ, 3778 MR, 1561 XR и 3506 US.

    Таблица 2

    отчеты» и модальности (рентгеновская рентгенограмма, КТ компьютерная томография, МР магнитно-резонансная томография, УЗИ). Общее количество слов на одного рентгенолога указано как «Всего нет. слова“

    1 1 1
    Рентгенолог Всего № отчеты Модальность Всего кол. Words
    CT MR XR US
    No 1
    19 8 3 4 4 2006
    Нет.2 19 19 7 4 4 4 1250
    No 3 22 9 13 9 2031
    N 4 22 10 4 4 4 2463 2463
    N 5 19 8 9 2 2 1675
    N 6 20 8 10 2 1875
    №7 20 8 8 8 8 2057 9
    No 8 20 20 8 4 8 1693
    No 9 19 6 6 13 1701
    № 10 19 8 7 4 1409
    N 11 20 8 8 4 4 1768
    Всего 219 88 42 42 47 19 928 19 928
    означает 19.9 8.0 8.0 7.0 5.3 5.2 5.2 1811 SD
    SD 1,1 1.0 40113 1.0 40114 2.4 3.3 331

    Дикты, записанные во время тестирования были проанализированы. С этой целью каждый продиктованный аудиофайл внимательно прослушивался, а содержимое транскрибировалось в текстовый файл по мере его произнесения. Каждый текстовый файл использовался в качестве эталона для сравнения выходного текста, созданного системой ASR, с продиктованным аудио.

    Сравнение выявило разницу между эталоном и распознаванием, в результате чего количество неправильно распознанных слов характеризуется количеством замен (S), количеством удалений (D), количеством вставок (I) и правильных слов (C) в синтезированный текст. Эти переменные использовались для расчета частоты ошибок в словах (WER) для каждого продиктованного отчета с каждой версией модели системы ASR как:

    , где N — количество слов в справочных текстах [3, 14, 15].

    Повышение производительности последней редакции системы ASR (v8) по сравнению с первой (v1) характеризовалось разницей WER между системами: v8

    2

    где WER v1 и WER v8 — значения WER, рассчитанные для версий модели v1 и v8 соответственно.

    Значения WER и разницы WER для каждой диктовки были собраны в базу данных для оценки точности распознавания каждой версии системы ASR, модальности и рентгенолога.Общий WER, WER по радиологу и WER по модальности были рассчитаны и представлены в виде среднего процентного значения вместе со стандартным отклонением (SD) для каждой версии системы ASR. Кроме того, была определена разница WER по рентгенологу и модальности, которая представлена ​​как медиана, максимум, минимум, первый и третий квартиль. Парный критерий Стьюдента t для средних применялся для сравнения средних значений WER, и полученный результат p  < 0,05 считался значимым.

    Результаты

    На рисунке показаны изменения общего WER по всем продиктованным отчетам для всех версий системы.В первой версии (v1) системы ASR с акустической моделью GMM и языковой моделью, обученной на отчетах за 1 год, общий WER составил 18,4% (SD 18,6). Затем версия (v2) системы ASR с акустической моделью DNN и языковой моделью, обученной на 1-летних отчетах, значительно снизила общий WER до 13,8% (SD 12,4, p  < 0,05). Интересно, что при использовании языковой модели, обученной на 5-летних отчетах, версия ASR v3 не снизила общий WER по сравнению с v2, но лучшее моделирование шума в языковой модели снизило WER с 14.от 1% (SD 11,8) до 9,0% (SD 7,8, p  < 0,05) в случае v4. Усовершенствованное моделирование разрывов предложений в системе ASR (v5) и менее агрессивное обнаружение пауз (v6) не привели к большим различиям по сравнению с v4, поскольку общий WER снизился только до 7,9% (SD 7,4), но все еще оставался статистически значимым (). р  < 0,05). Версия системы ASR v7, которая включала акустические модели для конкретных динамиков, адаптированные к аудиофайлам, еще больше уменьшила количество ошибок, обеспечив WER 5,6% (SD 6.2, p  < 0,05). Адаптация языковой модели с ранее продиктованными текстами (v8) не оказала большого влияния. WER остался почти таким же с небольшим увеличением до 5,8% (SD 6,6, p  = 0,177). Большие значения SD указывают на неоднородность индивидуальных диктовок и существенные различия в точности распознавания.

    Общий WER (среднее значение, SD) для версий модели с 1 по 8

    Данные WER по модальности для каждой версии системы демонстрируют в целом схожую тенденцию к снижению, за исключением США, где уже для v1 низкий WER (рис.). WER был улучшен во всех версиях модели для различных методов визуализации. Системная точность первой версии системы была разной для каждой модальности, начиная со среднего WER 23,5% (SD 21,9) для КТ и 7,6% (SD 7,1) для УЗИ, и достигая значения WER 5,3% (SD 4,8) для КТ. и 4,9% (SD 5,1) для США в окончательной версии системы ( p  < 0,05).

    Коэффициенты ошибок в словах по модальности для различных версий модели

    На рисунке показаны коэффициенты ошибок в словах, соответствующие отдельным радиологам для разных версий системы.Общая тенденция для каждого радиолога одинакова: последняя версия модели системы в целом дает лучшую производительность, чем первая. Однако отчетливо видна разница в результатах системы для отдельного рентгенолога. Более высоких значений WER для рентгенологов нет. 1, нет. 2, и нет. 3 по сравнению с другими видны. Более того, тенденция к снижению WER прекращается для некоторых средних версий системы, где количество ошибок для некоторых рентгенологов (например, для рентгенологов № 2, № 4, № 5, №9, нет. 11) увеличилось.

    Частота ошибок в словах, соответствующая отдельному радиологу для различных версий модели

    Высокое значение стандартного отклонения затрудняет оценку улучшения распознавания между первой (v1) и последней (v8) моделями системы ASR по среднему значению и стандартному отклонению. По этой причине результаты на рис. и представлены в виде медианы, квартилей, а также минимального и максимального значений.

    Медианное улучшение коэффициента словесных ошибок с максимальным, минимальным, первым и третьим квартилем между первой (v1) и последней (v8) версиями модели, соответствующими отдельному радиологу

    третий квартиль между первой (v1) и последней (v8) версиями модели по модальности

    Улучшение системы как разница WER между первой (v1) и последней (v8) версиями системы для каждого радиолога представлена ​​на рис.. Для большинства рентгенологов производительность системы ASR улучшилась с версией системы v8 по сравнению с версией системы v1. Однако скорость улучшения у отдельных рентгенологов была разной. В лучшем случае (радиолог № 3) максимальный WER улучшился на 91%. Средняя разница WER варьировалась от 25,6% для радиолога № 1. от 1 до 1,6% для радиолога №. 11.

    На рисунке показано улучшение модели для каждого модальности, представлен самый высокий балл для CT (средняя разница WER 11.8%) и самый низкий для США (средняя разница WER 2,6%) между первой и последней версиями. Версия системы ASR v8 дала более высокую точность распознавания (разница WER > 0) по сравнению с версией v1 в 179 диктовках из общего количества 219. Только 16 диктовок (CT 2/88; XR 4/42, US 10/47) имели лучший результат с версией системы ASR v1, чем с версией v8 (разница WER < 0). На 24 случаях (CT 4/88; MR 2/42; XR 8/42; US 10/47) точность распознавания была одинаковой для версий v1 и v8.Почти все продиктованные отчеты были улучшены в окончательной версии системы для CT и MR. Несмотря на то, что улучшение системы было наименьшим для США, 82% продиктованных отчетов дали лучший результат в окончательной версии системы по сравнению с первой.

    Обсуждение

    Архитектура системы ASR, используемая в нашем подходе, аналогична другим приложениям ASR для радиологии [13, 16].

    Данные на рис. показывают, что версия системы v1 имела такой же WER, как и другие модели на основе GMM (18.41%), используемых для радиологических систем ASR, о которых сообщают Miranda et al. 2008 [13]. При увеличении количества отчетов об обучении в языковой модели системы ASR с данных за 1 год (v2) до данных за 5 лет (v3) изменения были незначительными ( p  = 0,239). Даже небольшой прирост ошибки был обнаружен, поскольку WER увеличился с 13,8% (SD 12,4) до 14,1% (SD 11,8), что указывает на то, что версия системы v1 имела достаточно разнообразный набор данных, основанный на 1-летних радиологических отчетах для обучения языковой модели. Добавление набора данных на основе 5-летних отчетов не улучшило производительность.

    При сравнении производительности нашей системы ASR на основе программного обеспечения с открытым исходным кодом с коммерчески доступными продуктами общая частота ошибок находится на том же уровне или даже ниже. Например, общая частота ошибок при исследовании системой IBM MedSpeak ASR оказалась равной 10,3% (SD 3,3) [17]. Использование системы ASR Nuance Gen, Nuance Med и SRI Decipher для интерпретации разговорных клинических вопросов привело к WER 68,1, 67,4 и 26,7% соответственно [18]. После всех модификаций модели производительность нашей системы в области радиологии улучшилась с 18.4% до окончательного WER 5,8%, что дает относительное улучшение WER на 68,5%. Это поведение аналогично улучшению системы SRI на 36% применительно к общему клиническому тексту [18]. Значение стандартного отклонения WER (18,7 и 6,6% для версии системы v1 и v8 соответственно) для нашей системы ASR было несколько выше, чем в более ранних исследованиях [17], что, вероятно, объясняется более разнородным набором отчетов в нашем исследовании.

    Цифры и показывают влияние различных версий системы на методы визуализации и отдельных рентгенологов.Внедрение системы ASR версии v2 уменьшило WER для всех модальностей и всех рентгенологов, кроме рентгенолога №. 11 (13 отчетов из 20 имели более высокий WER в версии 2, чем в версии 1). Возможная причина заключалась в том, что акустическая модель GMM в версии 1 хорошо соответствовала голосовым характеристикам радиолога № 1. 11, которая была потеряна в модели v2 с более общей акустической моделью DNN.

    Версия системы ASR v3 оказала незначительное влияние на ошибки распознавания, не являясь статистически значимыми ни для одной из модальностей ( p  > 0.05). WER дрейфовал в обоих направлениях вверх и вниз (рис. и ), а у некоторых рентгенологов (рентгенолог № 2 и № 5) показатели ухудшились ( p  < 0,05). Это можно объяснить большим количеством редко встречающихся слов в словаре языковой модели на базе данных 5-летних отчетов. В отчетах для таких модальностей, как УЗИ и XR с относительно простым словарным запасом, многие дополнительные альтернативы создавали ситуацию, когда вероятность найти правильное слово была более сложной.

    Внедрение системы ASR версии v4 затронуло всех врачей-рентгенологов, кроме №.4, и аналогичным образом, улучшение WER было значительным ( p  < 0,05). Это можно объяснить уменьшением заполняющих нестационарных шумов и улучшенной обработкой фонового шума (например, устранением звуков, исходящих от клавиатуры, мыши и т. д.).

    Версии v5 и v6 системы ASR немного уменьшили WER для всех модальностей, но влияние на показания рентгенолога было разным. У одних рентгенологов WER уменьшился, а у других увеличился, потому что эти модели пытались имитировать конкретные рабочие ситуации (например,г., длительные паузы, вызванные выполнением измерений на изображении во время диктовки, пауза размышлений), когда пользователи вели себя по-разному.

    Дополнительный прогресс был обнаружен после внедрения системы ASR версии v7, так как WER снизился для всех рентгенологов и модальностей, кроме рентгенологов №. 1, нет. 8 и нет. 11 и для модальности США ( p  > 0,05). Это можно объяснить лучшими характеристиками акустической модели, настроенной на аудиофайлы, продиктованные радиологами из предыдущих тестов.

    Система ASR v8 оказала относительно небольшое, незначительное ( p  > 0,05) влияние: WER снизился для КТ и МРТ, но немного увеличился для рентгенографии, для УЗИ и для некоторых рентгенологов (№ 2, № 5). , № 8, № 10). Благодаря адаптации языковой модели, включающей содержание ранее продиктованных отчетов, WER улучшился для более сложных отчетов КТ и МРТ, но не для более стандартизированных отчетов УЗИ и рентгенографии.

    Результаты на рис. и охарактеризовать относительное улучшение точности распознавания для отдельных радиологов и модальностей между первой и последней версиями системы ASR как разницу WER.Система ASR v8 продемонстрировала значительное улучшение точности распознавания большинства диктовок отчетов КТ и МРТ по сравнению с версией системы v1. Для отчетов XR и US улучшение было меньшим, но достаточным, чтобы гарантировать такую ​​же высокую или даже лучшую точность обнаружения, чем для CT и MR, имея в виду относительно хорошие алгоритмы распознавания, уже используемые в версии системы ASR v1 для XR и US. Как правило, система ASR обеспечивала самый низкий WER для США по сравнению с другими модальностями.Это можно объяснить тем, что отчеты США имеют более стандартизированную структуру, чем другие. Для MR ASR не достиг того же уровня производительности, что и для XR и CT (рис. ). Аналогично нашим результатам, Ramaswamy et al. [19] использовали систему ASR для диктовки отчетов МРТ и достигли среднего WER 7,3%. В другом исследовании были изучены отчеты КТ и МРТ и указано, что средний WER составляет 2,81% [11] и между 7,8–11,5% и 9,3–10,6% для КТ и МР соответственно [17].

    Внесены изменения в различные версии системы ASR для повышения низкой точности распознавания, в основном вызванной сообщениями о сложных 3D модальностях (КТ и МРТ).Эта задача выполняется для всех версий системы ASR. В то же время модальности, уже имеющие хорошую точность распознавания (XR, US), имеют тенденцию страдать от этого, и WER несколько увеличился в некоторых версиях системы по сравнению с предыдущими. Причина, вероятно, кроется в большом количестве редко встречающихся слов в словаре языковой модели, основанном на наборе данных 5-летних отчетов, как объяснялось выше.

    Важно, что для окончательной версии системы ASR точность одинакова для всех модальностей, а WER находится в диапазоне 4.2–8,0%. Однако нет практической необходимости внедрять технологию, используемую в системе ASR версии v8 для модальностей США и XR, поскольку модель v7 обеспечивает тот же результат. По данным группы IBM Watson [20], человеческая точность в качестве WER при распознавании разговорной речи на английском языке составляет около 5,1% и, по оценкам, составляет всего 4% [21]. Наша система ASR на основе бесплатного программного обеспечения с открытым исходным кодом приближается к этому числу, хотя точность транскрипции человека для продиктованных рентгенологических отчетов, вероятно, намного ниже, чем для разговорных телефонных звонков.Более того, точное сравнение затруднено, поскольку значения WER, сообщаемые разными авторами, различаются, вероятно, из-за различий в методологии, исследовательской группе, сложности сообщаемых исследований и т. д.

    Таким образом, производительность окончательной версии системы ASR была близкой до оптимального, обеспечивающего одинаковые результаты для всех модальностей и независимого от пользователя, сложности радиологических отчетов, опыта пользователя и характеристик речи. Даже если некоторые версии модели системы ASR не дали статистически значимых улучшений, их нельзя игнорировать и следует рассматривать для внедрения в связи с тем, что эффект присутствовал у некоторых рентгенологов.

    Выводы

    Это исследование способствует пониманию того, как различные характеристики акустических и языковых моделей системы ASR, основанной на программном обеспечении с открытым исходным кодом, могут улучшить производительность системы ASR в области радиологии для такого небольшого языка, как эстонский. Надеемся, что это сохранит рабочую среду на родном языке в клиниках под давлением быстро развивающихся технологий и глобализации.

    Благодарности

    Авторы выражают благодарность всем рентгенологам, участвовавшим в живых экспериментах, особенно доктору М.А. Роозе и д-ру П. Раудвере за нормализацию корпуса отчета.

    Информация о финансировании

    Работа выполнена при поддержке Европейского Союза через Европейский фонд регионального развития, проект 3.2.1201.13-0010.

    Ссылки

    2. Фолл К., Аткинс С., Форстер Б. Повышение полезности распознавания речи посредством обнаружения ошибок. J цифровое изображение. 2008; 21: 371–377. doi: 10.1007/s10278-007-9034-7. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]3. Гай В., Сингх Н.Обзор литературы по автоматическому распознаванию речи. Приложение Int J Comput. 2012; 41:42–50. [Google Scholar]

    4. Арисой Э., Арслан Л.М.: Турецкая радиологическая диктантная система. Материалы SPECOM’2004: 9-я конференция «Речь и компьютер», Санкт-Петербург, Россия, 20–22 сентября 2004 г.

    5. Карпов А., Кипяткова И., Ронжин А. Распознавание речи восточнославянских языков: на примере русского. Труды 3-го Международного семинара по разговорным языковым технологиям для языков с ограниченными ресурсами, SLTU’2012, Кейптаун, Южная Африка, стр. 84–89, 7–9 мая 2012 г.

    6.Alumäe T, Meister E: Система распознавания речи с большим словарным запасом эстонского языка для радиологии. Материалы Четвертой международной конференции Human Language Technologies. Балтийская перспектива, Baltic HLT 2010, Рига, Латвия, 219: 33–38, 2010

    7. Паатс А., Алумяэ Т., Мейстер Э., Фридолин И. Труды IFMBE. Чам: Springer International Publishing; 2015. Оценка прототипа автоматического распознавания речи для эстонского языка в области радиологии: пилотное исследование; стр. 96–99. [Google Академия]8. Басма С., Лорд Б., Джекс Л.М., Ризк М., Скаранело А.М.Частота ошибок в отчетах о визуализации молочной железы: сравнение автоматического распознавания речи и транскрипции под диктовку. Am J Рентгенол. 2011;197:923–927. doi: 10.2214/AJR.11.6691. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]9. Чанг К.А., Страхан Р., Джолли Д. Неклинические ошибки при использовании программного обеспечения для распознавания голоса для радиологических отчетов: ретроспективный аудит. J цифровое изображение. 2011; 24:724–728. doi: 10.1007/s10278-010-9344-z. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]10. Талтон Д. Перспективы технологии распознавания речи.Радиол Менеджмент. 2005; 27:38–40. [PubMed] [Google Scholar] 11. Pezzullo JA, Tung GA, Rogg JM, Davis LM, Brody JM, Mayo-Smith WW. Диктант по распознаванию голоса: Рентгенолог как транскрипционист. J цифровое изображение. 2008; 21: 384–389. doi: 10.1007/s10278-007-9039-2. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    12. Алумяэ Т., Паатс А., Мейстер Э., Фридолин И.: Внедрение радиологической системы распознавания речи для эстонского языка с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом. проц. Interspeech 2017, Стокгольм, Швеция, стр. 2168-2172, 2017

    13.Miranda J, Neto JP: Платформа распределенного распознавания речи для европейского португальского языка. Труды 8-й международной конференции, PROPOR 2008, Вычислительная обработка португальского языка, Авейру, Португалия, 5190:182-191, 8-10 сентября 2008 г.

    15. Моррис А.С., Майер В., Грин П.: От WER и RIL к MER и WIL: Улучшенные меры оценки для распознавания речи в сети. Proceedings INTERSPEECH 2004 — ICSLP, 8-я Международная конференция по обработке разговорной речи, остров Чеджу, Корея, стр. 2765-2768, 4–8 октября 2004 г.

    16.Анджелини Б., Антониол Г., Бругнара Ф., Четтоло М., Федерико М., Фиутем Р., Лаццари Г.: Радиологический отчет по распознаванию речи: The A.Re.S. система. Труды ICSLP 94, Международная конференция по обработке разговорной речи, Иокогама, Япония, 18–22 сентября 1994 г.

    17. Канал К.М., Хангиандреу Н.Дж., Сайкс А.М., Эклунд Х.Е., Араоз П.А., Леон Дж.А., Эриксон Б.Дж. Первоначальная оценка программы непрерывного распознавания речи для радиологии. J цифровое изображение. 2001; 14:30–37. doi: 10.1007/s10278-001-0022-z. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]18.Лю Ф., Тур Г., Хаккани-Тюр Д., Ю Х. К устным ответам на клинические вопросы: оценка и адаптация систем автоматического распознавания речи для устных клинических вопросов. J Am Med Inform Assoc. 2011;18:625–630. doi: 10.1136/amiajnl-2010-000071. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]19. Рамасвами М.Р., Чалджуб Г., Эш О., Фаннинг Д.Д., ван Зонненберг Э. Непрерывное распознавание речи в отчетах о МРТ: преимущества, недостатки и влияние. Am J Рентгенол. 2000;174:617–622. дои: 10.2214/аджр.174.3.1740617. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    20. Saon G, Kurata G, Sercu T, Audhkhasi K, Thomas S, Dimitriadis D, Cui X, Ramabhadran B, Picheny M, Lim LL, Roomi B, Hall P: English распознавание разговорной телефонной речи людьми и машинами. Proceedings INTERSPEECH 2017, Стокгольм, Швеция, стр. 132–136, 20–24 августа 2017 г.

    21. Lippmann RP. Распознавание речи машинами и людьми. Выступление коммун. 1997; 22:1–15. doi: 10.1016/S0167-6393(97)00021-6. [CrossRef] [Google Scholar]

    Почему новый российский законопроект о языках вызвал критику с Кавказа?

    Большинство жителей Кавказа считают, что столкнулись с культурным натиском, приравнивая законопроект к политике бывшего российского императора Николая II, который хотел, чтобы русский язык был приоритетнее других родных языков.

    Молодые люди сдают ежегодный тест по русскому языку «Тотальный диктант» в Чеченском государственном педагогическом институте в Грозном, Чечня (14 апреля 2018 г.). (Елена Афонина/ТАСС/Getty Images)

    Представьте, что вы оказались в преимущественно горном регионе, где говорят на разных языках. Между Каспийским и Черным морями находится несколько языковых горячих точек — Кавказ, также известный как «гора языков».

    На севере находится западная часть Евразийской степи, на юге — холмистая местность северной Месопотамии. Это место всегда имело уникальную структуру и социально-политическое устройство, в котором этнические группы, нации и языки процветали и перемещались между Азией и Европой.

    Семнадцатилетняя Фатима родилась в Дагестане, малоизвестной республике России, окруженной горами на Северном Кавказе, где проживает 36 национальностей, в том числе аварцы.

    «Древняя легенда гласит: когда Бог раздавал людям языки, он доставал их из своего волшебного мешка.Наконец, добравшись до Кавказа, он просто перетряхнул все, что было в мешке, по горам, — говорит Фатима, заливаясь смехом.

    Осетинский, талышский, абхазский, убыхский, чеченский, ингушский, сванский и аварский – это лишь некоторые из языков коренных народов Кавказа. В этой части мира говорят более чем на 40 языках и сотнях диалектов. Однако в общей сложности более 131 языка на территории Российской Федерации отнесены ЮНЕСКО к исчезающим видам.

    Президент России Владимир Путин выступает с речью на церемонии открытия памятника царю Александру III, отцу последнего царя Романовых Николая II, в Ялте, Крым (18 ноября 2017 г.).(Алексей Дружинин/AFP/Getty Images)

    Фатима — одна из немногих студентов, пытающихся привлечь внимание к тому, что их язык вымирает из-за давления сообщества на интеграцию с российским государством. 19 июня 2018 года Федеральное собрание России приняло законопроект об изучении родных языков и региональных национальных языков в школах. Законопроект, кроме русского, сделал обучение на 34 из 35 государственных языков России необязательным. Еще до первого чтения законопроект вызвал широкий общественный резонанс.

    Фатима плавно и спонтанно, с оттенком гордости, исходящей от ее тона, читает на аварском языке стихотворение известного дагестанского поэта Рамсула Гамзатова:

    «Пусть другие языки лечат других людей

    По-своему,

    Но если завтра умрет аварский (язык)

    Я лучше умру сегодня!»

    Для нее стихи Гамзатова отражают богатство мировоззрения, присущее билингвам. Культурное и языковое сознание глубоко укоренилось в личности Фатимы благодаря стихам и песням, которые читала ее бабушка.

    «Мне повезло, что я выросла и на аварском, и на русском языке. У нас не должно быть двойственности или противоречий между этими двумя языками. Однако с этим законом русский язык не только стал официальным, но и приобрел статус «родного» (языка), заставив нас чувствовать себя менее аварцами», — говорит Фатима, подчеркивая свой страх потерять свою дагестанскую культуру.

    «У нас захватывающая география, полная гор. Вы когда-нибудь думали, что горы формируют человеческие языки и то, как мы говорим?» — неожиданно спрашивает Фатима возбужденным тоном.

    По ее словам, причиной такого разнообразия являются горы, изолирующие население в отдаленных долинах, порождающие разные языки. Изрезанный ландшафт, высокие пики и полноводные реки, обозначающие «Гору языков», дали региону блестящее и сложное лингвистическое наследие.

    Школьница на уроке в селе Корода Гунибского района Дагестана (4 октября 2017 г.).(Владимир Смирнов/ТАСС/Getty Images)

    В своей самой известной книге «Лингвистическое разнообразие в пространстве и времени» Джоанна Николс, почетный профессор Калифорнийского университета, объясняет, почему на Кавказе так много языков. Многие языки разных семей сохранились в разных, часто высокогорных «остаточных зонах», что привело к возникновению различных звуков и фонологических форм во всех бесчисленных языках Кавказа.

    «Вы только представьте, мы не можем понять соседние горные селения из-за географической изоляции и формирования разноязыковых семей», — говорит Фатима.

    Некоторые политологи и лингвисты расценили этот законопроект как политику русификации. Целых 87 лингвистов из разных университетов Швеции, Финляндии, Норвегии и Италии обратились в Государственную Думу с требованием отклонить законопроект. Президент России утверждал, что неправильно заставлять кого-то учить чужой язык и что русский язык является «духовным каркасом» страны, который «ничем нельзя заменить».Отмена обязательных уроков родного языка Владимиром Путиным была воспринята как шаг к «построению единой идентичности в российском обществе» в стране, преимущественно в Кавказских горах.

    Иллюстрация, изображающая российского императора Александра III, идущего на священнодействие 1 января 1893 г. После акватинты Шарля Мореля. (Стефано Бьянкетти/Corbis/Getty Images)

    В прошлом году Фатима изучала аварский язык по пять-шесть часов в неделю.Согласно новому постановлению, она может изучать язык максимум один час в неделю.

    «Этот закон представляет угрозу этому языковому разнообразию, — говорит она, и ее слова выдают разочарование. — Как они могут ограничивать наше образование и лишать нас возможности изучать родной язык?»

    С завоеванием Кавказа русскими в середине 19 века отдельные этнические группы, такие как черкесы, ингуши и чеченцы, подверглись процессу культурной ассимиляции при Александре III.Эта политика, также известная как русификация, была призвана заставить их отказаться от культуры и языка нерусских общин в пользу русской. Путем изменения своей этнической самоидентификации и идентичности политика русификации пыталась создать единый национальный образ и перестроить местные социальные структуры.

    С созданием Советского Союза мало что изменилось. Хотя считалось, что Советы обладают относительным лингвистическим «либерализмом», они приступили к своему собственному типу языковой русификации.В 1917 году советские власти решили отменить использование арабского алфавита в родных языках Средней Азии, Кавказа и в Поволжье Татарстана, заменив его кириллицей. Постепенно в 1920-х годах обучение русскому языку усилилось и стало обязательным языком изучения в 1938 году. Большинство университетов требуют, чтобы нерусские сдавали вступительные экзамены по русскому языку и литературе, поэтому стимул к изучению русского языка постепенно рос.

    Местные жители воспринимают новый закон как возрождение русификации.Это создало напряженность не только на Кавказе, но и в других федеральных землях России. Первое введение этого закона произошло в Башкортостане и Татарстане, в результате чего были уволены учителя татарского языка, что сделало язык очень чувствительной политической проблемой. Все автономные округа положительно отреагировали на законопроект о языке, кроме Татарстана.

    Пейзаж долины реки в Дагестане, Россия.(ТРТМир)

    Фаузия Байрамова, татарстанская активистка, писательница и лидер татарского национального движения, входит в число критиков, жалующихся на то, что новый закон представляет собой серьезную угрозу татарской идентичности. Она предупредила, что законопроект поставит под угрозу их язык и историю. Она предполагает, что это часть ошибочной попытки просто «сделать всех русскими».

    «Мы все являемся свидетелями культурного геноцида, потому что язык поддерживает жизнь народов.Сегодня мы не сможем этого заметить, так как у нас есть поколение, которое говорит, читает и пишет на татарском языке. Однако представьте, что будет через 10 лет. Новое поколение больше не сможет выражаться на своем родном языке», — говорит Байрамова TRT World, ее голос полон гнева и разочарования.

    По ее словам, Путин продолжает рассматривать нерусское население как потенциальную угрозу авторитету Кремля и так называемой «стабильности». Языки национальных меньшинств на Северном Кавказе уже находились под угрозой, но последний закон открыл двери для еще большего подавления и ограничения на полное выражение своей идентичности.

    «Мы как национальная интеллигенция Татарстана осознаем, что теряем. Школы являются единственными учреждениями, в которых систематически обучают родным языкам этнических групп. С этим законом татары потеряют все: национальное телевидение, национальную литературу, национальный театр — потому что все работает с языком», — рассуждает Байрамова.

    Кремль все чаще разрабатывает программу культурной гомогенизации, отказываясь от поддержки учебной программы с этническим и региональным образованием, языками меньшинств и их историей.По словам Байрамовой, Кремль намерен использовать свободный выбор преподавания языка как средство ассимиляции для продвижения своей программы национального строительства.

    Генеральная Ассамблея ООН объявила 2019 год Международным годом языков коренных народов, в список которых включены чеченский и несколько других кавказских языков. Однако на момент внесения нового законопроекта в Думу против него не проголосовал ни один северокавказский представитель. Северный Кавказ всегда находился под усиленным контролем безопасности, так как каждое действие против решения Кремля рассматривается как «сепаратистское» или «угроза».Большинство представителей этого региона были выбраны за их лояльность Кремлю и сохранение «стабильности» в регионе. Как комментирует Байрамова: «Чеченцы, ингуши и дагестанцы обманывают себя. Они полагают, что дома будет достаточно говорить на родном языке. Однако постепенно язык вымрет».

    С другой стороны, министр связи Чечни Джамбулат Умаров говорит TRT World, что в законе нет ничего плохого, и его должны выполнять все студенты.

    «Не сомневаюсь, что народы Российской Федерации имели, имеют и будут иметь право и желание изучать свои языки. Понятно, почему люди не хотят учить язык, ведь наши субъекты многонациональны, а представители других национальностей не хотят изучать дополнительные языки коренных народов субъекта. Это их право. Закон не нарушает прав народов Российской Федерации. Они лишь подтверждают свою приверженность руководству Российской Федерации демократическим принципам», — говорит Умаров.

    Понимание отношения и политики российского правительства в отношении групп этнических меньшинств стало критически важным после аннексии Крыма Россией и ее кампании гибридной войны. Усилия России по влиянию и реинтеграции всех этнических групп под общим языком и историей побуждают нас задаться вопросом, стремится ли Москва вернуться к политике русификации царской эпохи.

    Источник: TRT World

    Географический диктант-2020 прошел несмотря на коронавирус

    29 ноября в шестой раз прошел Географический диктант Русского географического общества.Для участия в Диктанте зарегистрировались 6450 площадок в России и 111 площадок в зарубежных странах. Это рекордное количество за все время существования мероприятия — в прошлом году их было 5469 площадок.

    Центральная площадка акции работала в Московской штаб-квартире Русского географического общества, где 6179 человек написали диктант дистанционно. Кроме того, в штаб-квартире Общества действовала закрытая очная площадка. Здесь в Диктанте приняли участие Президент РГО Сергей Шойгу и журналисты, освещающие проекты Общества.

    Перед началом мероприятия Сергей Шойгу поблагодарил его участников за то, что, несмотря на введенные в связи с пандемией ограничения, они не потеряли желание принять участие в Диктанте. Президент РГО также подчеркнул, что все больше жителей зарубежных стран интересуются историей России благодаря Географическому диктанту.

    «Мы достигли серьезных цифр. Когда мы начинали, у нас было около 200 площадок в нашей стране, сегодня это почти 6500 площадок.Одновременно с нами Диктант принимают 111 стран, », — отметил Сергей Шойгу. «Вы знаете, что мы с каждым годом подводим итоги — в нашей стране улучшаются знания людей по географии, о нашей стране узнают все больше стран. У нас есть несколько показателей. по которому мы оцениваем, сколько еще людей в мире заинтересовались не только географией нашей страны, но через нее и нашей страной в целом, ее историей, ее природой, ее людьми».

    Отметим, что в связи с пандемией в 2020 году организаторы мероприятия разработали новый формат – дистанционный.Выездные площадки сами принимали решение о проведении мероприятия очно или дистанционно с учетом предписаний регионального Роспотребнадзора.

    Участникам дистанционной версии, зарегистрировавшимся на той или иной площадке, была отправлена ​​ссылка с видеоприветствием модератора мероприятия Яной Чуриковой и вопросами, озвученными музыкантом, народным артистом России Николаем Расторгуевым, путевым телеведущим программы «Моя планета». канала Антон Зайцев и киноактриса Агния Дитковските.

    В 2020 году большинство вопросов разработал игрок интеллектуального клуба «Что? Где? Когда?», владелец «Хрустальной совы» Ровшан Аскеров. Кроме того, впервые за всю историю мероприятия в задания вошли вопросы, написанные простыми людьми – победителями конкурса Русского географического общества «Напиши вопрос к Географическому диктанту».

    После мероприятия в Штаб-квартире РГО Сергей Шойгу ответил на вопросы журналистов о текущей работе РГО.Президент Русского географического общества сообщил, что, несмотря на сложную эпидемиологическую обстановку, Общество намерено продолжать свои экспедиции.

    «Мы много начали — многое нужно доделать. У нас много идей и много дел. И очень важно все довести до конца», — сказал Сергей Шойгу.

    В частности, президент Русского географического общества отметил, что необходимы дальнейшие исследования на Камчатке, где осенью в Авачинской бухте были обнаружены мертвые морские животные.На полуострове работала научная группа Русского географического общества, которая пришла к выводу, что наиболее вероятной причиной гибели флоры и фауны является кислородное голодание, вызванное массовым ростом микроводорослей в сентябре 2020 года.

    «Хотя за это время мы изучили всю береговую линию, все возможные и невозможные факторы, которые могли на это повлиять, исследования нужно продолжать — много непонятного. Работа займет еще два-три года,» Сергей Шойгу подчеркнул.

    Говоря о 75-летии Победы в Великой Отечественной войне, Сергей Шойгу напомнил об обнаруженном экспедицией Минобороны и РГО теплоходе «Армения». Корабль был потоплен в 1941 году немецкой авиацией у берегов Крыма. По разным оценкам, на борту находилось от 4,5 тысяч до 10 тысяч человек. По словам президента Русского географического общества, крушение корабля — один из многих эпизодов войны, о которых нужно помнить и рассказывать.

    В завершение мероприятия Сергей Шойгу вручил почетные грамоты журналистам, которые на протяжении нескольких лет освещают различные проекты Общества. Среди награжденных – главный редактор телеканала «Моя планета» Николай Табашников; Евгений Сазонов, главный редактор газеты «Комсомольская правда»; Виталий Кадченко, руководитель Крымского бюро Первого канала; и другие представители российских СМИ.

    Напоминаем, что 29 ноября в 14:00 по московскому времени стартовала онлайн-версия Географического диктанта .Онлайн-диктант доступен на сайте dic.rgo.ru целую неделю — до 14:00 6 декабря (мск) . Вы можете пройти Диктант на 11 языках: русском, английском, немецком, французском, испанском, китайском, турецком, арабском, итальянском, португальском и хинди.

    Участники онлайн-диктанта увидят свои результаты сразу после его завершения. Ваш результат — как для очной, так и для удаленной версии — можно будет найти с 15 января 2021 года на сайте мероприятия dictant.рго.ру.

    Dragon NaturallySpeaking 11 Professional | Reuters

    Nuance потребовалось почти два года, чтобы развернуть свое новое программное обеспечение для распознавания речи, Dragon NaturallySpeaking 11. Поскольку я был впечатлен предыдущей профессиональной версией компании, мне не терпелось надеть гарнитуру для ПК и начать трепаться с новой версией. При тестировании я надеялся увидеть исключительные улучшения точности и возможности громкой связи, но, к сожалению, этого не произошло. Это неутешительные новости. Однако хорошая новость заключается в том, что новые функции программного обеспечения получили высокую оценку; они помогают вам использовать программу более эффективно — в конечном счете, вы делаете больше вещей.

    Компания заявляет, что вы можете получить точность до 99 процентов прямо из коробки. Тем не менее, он также рекомендует обучить Дракона, прежде чем начать использовать программу. Этот процесс включает чтение вслух ряда абзацев, в то время как программное обеспечение «слушает» и создает ваш профиль пользователя. (Я читал отрывок из «Совершенно секретного руководства по менеджменту Догберта» Скотта Адамса в течение примерно 5 минут; доступны и другие варианты текста.)

    Компания отправила на проверку.После начального обучения я начал диктовать электронные письма и отчеты, и, набрасывая несколько тысяч слов, подсчитал средний результат: точность 97,8%. Я продолжил тренировку и еще больше яккети-як — и точность поднялась до 98,3 процента. Однако, подобно моему опыту с Dragon NaturallySpeaking 10, я еще не достиг средней точности 99 процентов по всем направлениям. Конечно, в случае коротких сообщений электронной почты, в которых используется неформальный язык, в отличие от длинных документов, потребность в редактировании или исправлении минимальна.

    Я говорю довольно быстро, и Дракон превосходно поспевал за мной. Например, я не один, не два, а три раза наткнулся на слово «совместимость» в отдельных тестах диктовки, и Дракон все же понял, что это именно то слово, которое мне нужно. Браво.

    (Я также тестировал Dragon, не проводя ни малейшего обучения, и его точность сразу после установки достигла максимума 96,3 процента — совсем неплохо.)

    Nuance немного усовершенствовал интерфейс. Самое заметное изменение: Добавление новой боковой панели Dragon.Я обнаружил, что мне нравится боковая панель Dragon, которая находилась рядом с моим открытым окном и предвосхищала виды команд или подсказок, которые мне нужны. Содержимое боковой панели меняется в зависимости от моего активного окна.

    Когда я использую Dragon, я стараюсь как можно дольше держать руки подальше от клавиатуры: программа отлично работает при перемещении по рабочему столу, открытии, использовании и закрытии приложений; и при поиске в Интернете («поиск в Твиттере для Android») или, например, при получении маршрута; но когда дело доходит до исправления нераспознанных слов, я обнаружил, что обращение к клавиатуре — просто ввод правильного написания — намного быстрее и менее утомительно, чем исправление под диктовку.

    Некоторые из наиболее заметных глупостей: Когда я сказал «увы», Дракон услышал «смех». Я получил «Кипарис тогда» вместо «покататься», «твоя кровь» вместо «наушник» и «дикость» вместо «гигиена».

    Post A Comment

    Ваш адрес email не будет опубликован.