kaz
stringlengths 0
4.83k
| eng
stringlengths 0
4.53k
|
|---|---|
Қазақ тілін жеңілдету үшін NMT әдісін қолдану проблемасы оқыту үшін қазақ тілінде мәліметтер жиынтығының болмауы болды. | Problem of using NMT method for simplification of Kazakh was in absence of Kazakh dataset for training. |
Бұл мәселені шешу үшін біздің әдісімізде трансферттік оқыту әдісін қолдану ұсынылады. | To solve this problem in our method to propose use transfer learning method. |
Трансферттік оқытуды қолдану қазақ тілінде жеңілдетілген корпусты нөлден құруға емес, қарапайым ағылшын Википедиясының параллель корпусында оқытылған дайын модельді пайдалануға мүмкіндік берді. | The use of transfer learning made it possible to use a ready-made model that was trained on a parallel corpus of Simple English Wikipedia and not create a simplification corpus in Kazakh from scratch. |
Болашақ жұмыстарда біз қазақ корпусының оқыту деректер жиынының көлемін ұлғайта отырып, модельді одан әрі жақсартуды жоспарлап отырмыз. | In future works, we plane to further improve the model, by increase the volume of the training dataset of the Kazakh corpus. |
Сондай-ақ, біз қазақ параллельді жеңілдетілген корпусының көлемі мен сапасын арттыру үшін NMT постредакциялау технологиясын пайдалануды зерттеуді жоспарлап отырмыз. | Also we plane investigate using of post-editing NMT technology for increase of Kazakh parallel simplification corpus volume and quality. |
Осы саладағы одан әрі зерттеу бағыттарының бірі train деректер жинағында ұқсас ұсыныстарды кластерлеу әдісі және оның негізінде seq2seq жаңа моделін оқыту болып табылады [38]. | One of the directions for further research on this area is a method of clustering similar sentences in the train dataset and training a new seq2seq model based on it, as in [38]. |
Бұл модельдің жұмысын жақсартуы керек. | Which should improve the performance of the model. |
Ұсынымдар | REFERENCES |
[1] Саггион х., "мәтінді автоматты түрде жеңілдету", Morgan & Claypool Publishers баспасы, 2017, 2-бет. | [1] Saggion H., “Automatic Text Simplification,” Morgan & Claypool Publishers, 2017, p. 2. |
[2] Чандрасекар Р., Доран с., "мәтінді ынталандыру және жеңілдету әдістері", КОЛИНГ, 2-Том: компьютерлік лингвистика бойынша 16-шы халықаралық конференция, 1041-1042 беттер, 1996. | [2] Chandrasekar R., Doran C., “Motivations and methods for text simplification,” COLING Volume 2: The 16th International Conference on Computational Linguistics, pp. 1041-1042, 1996. |
[3] Солтон г., Бакли с., "мәтінді автоматты түрде іздеудегі терминдерді өлшеу тәсілдері", Ақпаратты өңдеу және басқару 24 (5), 513-523 беттер, 1988. | [3] Salton G., Buckley C., “Term-Weighting approaches in Automatic Text Retrieval,” Information Processing and Management 24(5), pp. 513-523, 1988. |
[4] Богданов Д., Чо к., Бенгио Ю., "нивелирлеу және аударманы бірлесіп оқыту арқылы нейрондық машиналық аударма", 3-ші халықаралық оқыту презентациясы конференциясы, ICLR 2015 - конференция материалдары, 2015. | [4] Bahdanau D., Cho K., Bengio Y., “Neural machine translation by jointly learning to align and translate,” 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015 - Conference Track Proceedings, 2015. |
[5] Хохрайтер С., Шимидхубер Дж., "Ұзақ мерзімді қысқа мерзімді жад", нейрондық есептеу: журнал, 9-Том, №8. -Б.1735-1780, 1997. | [5] Hochreiter S., Schimidhuber J., “Long short-term memory,” Neural Computation:journal, Vol.9, no.8. - pp.1735-1780, 1997. |
[6] Суцкевер И., Винуалс О., Q. V. Le., "Нейрондық желілер арқылы бірізділіктен бірізділікке оқыту", ақпаратты өңдеудің нейрондық жүйелері саласындағы жетістіктер, 3104-3112, 2014 беттер. | [6] Sutskever I.,Vinuals O., Q.V. Le., “Sequence to Sequence Learning with Neural Networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3104-3112, 2014. |
[7] Чо к., Ван Мерриенбоер Б., Гульчер к., Богданов Д., Бугарес Ф., Швенк х., Бенгио Ю." статистикалық машиналық аударма үшін RNN кодтаушы декодерін қолдана отырып, фразалық көріністерді зерттеу", EMNLP 2014-табиғи тілді өңдеудің эмпирикалық әдістері бойынша Конференция, конференция материалдары, Доха, 1724-1734 беттер, 2014. | [7] Cho K., Van Merrienboer B.. Gulcehre C., Bahdanau D., Bougares F., Schwenk H., Bengio Y. “Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation,” EMNLP 2014 - Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings of the Conference, Doha, pp. 1724-1734, 2014. |
[8] Васвани А., Шазир Н., Пармар Н., Ушкорейт Дж.. Джонс л.," назар аудару - бұл сізге қажет нәрсе", ақпаратты өңдеудің нейрондық жүйелеріндегі жетістіктер 30, 5998-6008 беттер, 2017. | [8] Vasvani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., “Attention is all you need,” Advances in Neural Information Processing Systems 30, pp. 5998-6008, 2017. |
[9] Хван в., Хаджиширзи х., Остендорф М., Ву в., "Википедиядан қарапайым Википедияға ұсыныстар беру", 2015 жылғы компьютерлік лингвистика қауымдастығының Солтүстік Америка филиалының конференция материалдары: адам тілі технологиялары, 211-217, 2015 беттер. | [9] Hwang W., Hajishirzi H., Ostendorf M., Wu W., “Aligning Sentences from Standard Wikipedia to Simple Wikipedia,” Proceedings of the 2015 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics:Human Language Technologies, pp.211-217, 2015. |
[10] Нисиои с., Стагнер с., Понцетто С. П., "нейрондық мәтінді жеңілдету модельдерін зерттеу", ACL 2017 - компьютерлік лингвистика қауымдастығының 55-ші жыл сайынғы кездесуі, конференция материалдары (ұзақ баяндамалар), Ванкувер, V. 2., 85-91 бет, 2017. | [10] Nisioi S., Stagner S., Ponzetto S.P., “Exploring Neural Text Simplification Models,” ACL 2017 - 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of the Conference (Long Papers) , Vancouver, V. 2., pp. 85-91, 2017. |
[11] Клейн Г., Ким Ю., Дэн Ю., Сенелларт Дж., Раш а.," OPENNMT: нейрондық машиналық аударма үшін ашық бастапқы құралдар жинағы", ACL 2017 материалдары, жүйелік демонстрациялар, Ванкувер. Компьютерлік лингвистика қауымдастығы, 67-72 бет, 2017. | [11] Klein G.,Kim Y., Deng Y., Senellart J., Rush A., “OPENNMT:Opensource toolit for neural machine translation,” In Proceedings of ACL 2017, System Demonstrations, Vancouver. Association for Computational Linguistics, pp. 67-72, 2017. |
[12] Суря с., Мишра А., "мәтінді бақылаусыз жеңілдету", ACL 2019 - компьютерлік лингвистика қауымдастығының 57-ші жыл сайынғы кездесуі, конференция материалдары, 2058-2068, 2019 беттер. | [12] Surya S., Mishra A., “Unsupervised text simplification,” ACL 2019 - 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of the Conference, pp. 2058-2068, 2019. |
[13] Маруяма Т., Ямамото к., "transformer-тің алдын-ала дайындалған тілдік моделі арқылы өте төмен ресурстық мәтінді жеңілдету", 2019 жылғы Азия тілдерін өңдеу жөніндегі халықаралық конференция материалдары, IALP 2019, 53-58 беттер, 2019. | [13] Maruyama T., Yamamoto K., “Extremely low resource text simplification with pre-trained transformer language model,” Proceedings of the 2019 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2019, pp. 53-58, 2019. |
[14] Чоудхури Р.Р., Найим м. т., Мим Т. Т., "Бенгал мәтіндік құжаттарының бақыланбайтын дерексіз жалпылауы", EACL 2021 - компьютерлік лингвистика қауымдастығының Еуропалық филиалының 16-шы конференциясы, конференция материалдары, 2612-2619 беттер. | [14] Chowdhury R.R., Nayeem M.T., Mim T.T.,”Unsupervised abstractive summarization of Bengali text documents,” EACL 2021 - 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of the Conference, pp. 2612- 2619. |
[15] Квасми Н. Х., Зия х. Б., Атар А., Раза а. а., "жеңілдету: Урду үшін лексикалық мәтінді бақылаусыз жеңілдету", LREC 2020 - 12-ші халықаралық тілдік ресурстар және бағалау конференциясы, конференция материалдары, 2020 12-ші халықаралық тілдік ресурстар және бағалау конференциясы, LREC 2020, Марсель, 164155, Б. 3484-3489, мамыр 2020 ж. | [15] Quasmi N.H., Zia H.B., Athar A., Raza A.A.,“SimplifyUR:unsupervised lexical text simplification for urdu,” LREC 2020 -12th International Conference on Language Resources and Evaluation, Conference Proceedings, 2020 12th International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2020, Marseille, 164155, pp. 3484 - 3489, May 2020. |
[16] Парида с., Мотличек П., "абстрактілі мәтінді жалпылау: төмен ресурстық проблема", табиғи тілді өңдеудің эмпирикалық әдістері бойынша 2019 жылғы конференция материалдары (EMNLP-IJCNLP), 2019. | [16] Parida S., Motlicek P., “Abstract text summarization: a low resource challenge,” Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), 2019. |
[17] Амбросио а.п., Тонелли с., Турчи М., Негри М., Ди Ганги М. А., "әлсіз бақылауды қолдана отырып, шектеулі ресурстар жағдайында нейрондық мәтінді жеңілдету", нейрондық тілдің генерациясын оңтайландыру және бағалау әдістері бойынша семинар материалдары, 2019. | [17] Ambrosio A.P., Tonelli S., Turchi M., Negri M., Di Gangi M.A., “Neural text simplification in low-resource conditions using weak supervision,” Proceedings of the Workshop on Methods for Optimizing and Evaluating Neural Language Generation, 2019. |
[18] Сейтқали Д., Мұсабаев Р., "центроидтің кілт сөздерін пайдалану және бір құжаттан шығару үшін сөздерді жылжыту қашықтығы", ACM халықаралық конференциясының материалдар сериясы, 149-152, 2019 беттер. | [18] Seitkali, D., Musabayev, R., “Using centroid keywords and word mover's distance for single document extractive summarization,” ACM International Conference Proceeding Series, pp. 149-152, 2019. |
[19] Хашемзаде Б., Абдолраззаг-Нежад М., "көптілді мәтіндердегі кілт сөздерді шығаруды жақсарту", халықаралық Электротехника және есептеу техникасы журналы, 10-том, 6-шығарылым, 5909-5916 беттер, желтоқсан 2020. | [19] Hashemzadeh B., Abdolrazzagh-Nezhad M., “Improving keyword extraction in multilingual texts,” International Journal of Electrical and Computer Engineering Open AccessVolume 10, Issue 6, pp. 5909 - 5916, December 2020. |
[20] Голипур Галандари Д., "центроидқа негізделген әдісті қайта қарау: бірнеше құжаттарды жалпылаудың сенімді негізі", жалпылаудың жаңа шекаралары бойынша семинар материалдары, 2017 жылғы қыркүйек. | [20] Gholipour Ghalandari D., “Revisiting the Centroid-based Method: A Strong Baseline for Multi-Document Summarization,” Proceedings of the Workshop on New Frontiers in Summarization, September 2017. |
[21] Кристиан х., Прамодана Агус М., Сухартоно Д., "жиілік-кері жиілік (TF-IDF) терминін қолдана отырып, бір құжаттағы мәтінді автоматты түрде жинақтау", халықаралық Электротехника және есептеу журналы (IJECE), 10-Том, № 6, желтоқсан 2020, 5909 ~ 5916 бет. | [21] Christian H., Pramodana Agus M., Suhartono D., “Single Document Automatic Text Summarization using Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF),” International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) Vol. 10, No. 6, December 2020, pp. 5909~5916. |
[22] Чжоу М., Сеча Дж.. Цай Р.," тибет-қытай нейрондық машиналық аудармасына арналған пәндік аймақты бейімдеу", ACAI 2020: Алгоритмдер, есептеу және жасанды интеллект бойынша 2020 жылғы 3-ші халықаралық конференция 2020 жылғы желтоқсан. Мақала №: 77, 1-5 бет, 2020 жылғы желтоқсан. | [22] Zhou M., Secha J., Cai R., “Domain adaptation for tibetan-chinese neural machine translation,” ACAI 2020: 2020 3rd International Conference on Algorithms, Computing and Artifical Intelligence December 2020. Article No.: 77 , pp. 1-5, December 2020. |
[23] Батыс Дж.. Вентура Д., Уорник с., "көктемгі зерттеулердің тұсаукесері: индуктивті берілістің теориялық негізі", Бригам Янг университеті, Физика және математика ғылымдары колледжі. Түпнұсқадан мұрағатталған 2007-08-01. Тексерілді 2007-08-05, 2007. | [23] West J., Ventura D., Warnick S., "Spring Research Presentation: A Theoretical Foundation for Inductive Transfer," Brigham Young University, College of Physical and Mathematical Sciences. Archived from the original on 2007-08-01. Retrieved 2007-08-05, 2007. |
[24] Малте, Адитя және Пратик Ратадия, "табиғи тілдерді өңдеудегі трансферттік оқытудың эволюциясы", arXiv: 1910.07370, 2019. | [24] Malte, Aditya and Pratik Ratadiya, “Evolution of transfer learning in natural language processing,” arXiv:1910.07370, 2019. |
[25] Радев Д., Хонгян Дж., Стис М., Тэм Д. 2004. "Центроид негізіндегі бірнеше құжаттарды жалпылау", Ақпаратты өңдеу және басқару 40 (6), 919-938 беттер, 2004. | [25] Radev D., Hongyan J., Stys M., Tam D.. 2004. “Centroid-based summarization of multiple documents,” Information Processing and Management 40(6), pp. 919-938, 2004. |
[26] Пеллег, Д., Мур А., "геометриялық ойлау арқылы k-орташа алгоритмдерді жеделдету", ACM SIGKDD Бесінші халықаралық білім беру және деректерді іздеу конференциясының материалдары - KDD '99. Сан-Диего: ACM Press: 277-281 бет, 1999. | [26] Pelleg, D., Moore A., "Accelerating exact k -means algorithms with geometric reasoning," Proceedings of the Fifth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD '99. San Diego: ACM Press: pp.277–281, 1999. |
[27] https://github.com/NLP-KazNU/kaz-parallel-corpora_collect_and_clean . | [27] https://github.com/NLP-KazNU/kaz-parallel-corpora_collect_and_clean. |
[28] Пан С. Дж., Ян к.," трансферттік оқытуға шолу", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Том: 22, шығарылым: 10), 1345-1359 бет, қазан 2010. | [28] Pan S.J., Yang Q., “A survey on transfer learning,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Volume: 22, Issue: 10), pp. 1345- 1359, Oct. 2010. |
[29] Сеннрих Р., Хаддоу Б., Берч А., "WMT 16 үшін Эдинбург нейрондық машиналық аударма жүйелері", алғашқы машиналық аударма конференциясының еңбектерінде, Б. 371-376, Берлин, 2016. | [29] Sennrich R., Haddow B., Birch A., “Edinburgh Neural Machine Translation Systems for WMT 16,”In Proceedings of the First Conference on Machine Translation, pp. 371-376, Berlon, 2016. |
[30] Цян, Цзипэн, "жеңілдетілген корпустармен нейрондық мәтінді жеңілдету моделін жақсарту", arXiv: 1810.04428, 2018. | [30] Qiang, Jipeng, “Improving Neural Text Simplification Model with Simplified Corpora,” arXiv:1810.04428 , 2018. |
[31] Ву Л., Ван Ю., Ся Ю., Тао К., Лай Дж., Лю т. ю., "нейрондық машиналық аударма үшін көп тілді деректерді қолдану", табиғи тілдерді өңдеудің эмпирикалық әдістері жөніндегі Конференция және 9-шы Халықаралық табиғи тілдерді өңдеу жөніндегі бірлескен конференция, конференция материалдары, 4207-4216 беттер, 2019 ж. | [31] Wu L., Wang Y., Xia Y., Tao Q., Lai J., Liu T.Y., “Exploiting monolingual data at scale for neural machine translation,” Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing, Proceedings of the Conference, pp. 4207-4216, 2019. |
[32] Папинени к., Рукос с., Уорд Т., Вэй-Цзин Чжу, "BLEU: машиналық аударманы автоматты бағалау әдісі", 3-ші халықаралық тілдік ресурстар және бағалау конференциясының материалдары, LREC 2002, 311-318 беттер, 2002. | [32] Papineni K., Roukos S., Ward T.,Wei-Jing Zhu, ”BLEU: a method for automatic evaluation of machine translation,” Proceedings of the 3rd International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2002, pp. 311-318, 2002. |
[33] Сулем Э., Абенд о., "Bleu мәтінді жеңілдетуді бағалауға жарамайды", табиғи тілдерді өңдеудің эмпирикалық әдістері бойынша 2018 жылғы конференция материалдары, EMNLP 2018, 738-744 беттер, 2020. | [33] Sulem E., Abend O., “Bleu is not suitable for the evaluation of text simplification,” Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP 2018, pp. 738 - 744, 2020. |
[34] Сю в., Наполес с., Павлик Э., Чен к., "мәтінді жеңілдету үшін статистикалық машиналық аударманы оңтайландыру", компьютерлік лингвистика қауымдастығының еңбектері, 4-Том. 401-415, 2016 беттер. | [34] Xu W., Napoles C., Pavlick E., Chen Q., “Optimizing Statistical Machine Translation for Text Simplification,” Transactions of the Association for Computational Linguistics, Volume 4. pp 401-415, 2016. |
[35] Сривастава Н., Хинтон г., Крижевский А., Суцкевер и., Салахутдинов Р., "шығару: нейрондық желілерді қайта оқытудың алдын-алудың қарапайым әдісі", Машиналық оқыту зерттеулерінің журналы 15, 1929-1958, 2014 жж. | [35] Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., Salakhutdinov, R., “Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting,” Journal of Machine Learning Research 15, pp. 1929-1958, 2014. |
[36] Чэньхуэй с., Ван Р., "нейрондық машиналық аудармаға арналған пәндік аймақтың бейімделуіне шолу", компьютерлік лингвистика қауымдастығының 57-ші жыл сайынғы жиналысының материалдары, 1304-1309, 2018 беттер. | [36] Chenhui C., Wang R., “A survey of domain adaptation for neural machine translation,” Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp.1304-1309, 2018. |
[37] Баочен С., Фэн Дж.. Саенко к.," пәнге оңай бейімделудің оралуы", aaai-дің жасанды интеллект бойынша 30-шы конференциясы, AAAI, 2058-2065, 2016 беттер. | [37] Baochen S., Feng J., Saenko K., “Return of frustratingly easy domain adaptation,” 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI , pp. 2058-2065, 2016. |
[38] C. Fan, Ю. Тянь, Ю.Мэн, Н.Пэн, X. Сун, Фэй Ву, Цзивэй Ли, "бақыланбайтын машиналық аударма ретінде парафраз жасау", arXiv: 2109. 02950v1, 2021. | [38] C. Fan, Yu. Tian, Y. Meng, N. Peng, X. Sun, Fei Wu, Jiwei Li, “Paraphrase Generation as Unsupervised Machine Translation,” arXiv:2109.02950v1, 2021. |
КОМПАС КОМПЬЮТЕРЛІК ПРОГРАММАСЫН ҚОЛДАНУ АРҚЫЛЫ ЖАЗДЫҚ КӨЙЛЕК ҚҰРАСТЫРУДЫҢ БАЗАЛЫҚ НЕГІЗІ | THE BASIC BASIS FOR ASSEMBLING A SUMMER DRESS USING THE COMPASS COMPUTER PROGRAM |
Компьютерлік технология заманында машиналық графика экономикада, электроникада, машина жасауда, ақпараттық технологиялар саласында кеңінен қолданылуда. | In the era of computer technology, machine graphics are widely used in the economy, Electronics, Mechanical Engineering, and Information Technology. |
Автоматты жобалау жүйесі – еңбекті жеңілдетіп қана қоймай, жобалау процесінің тиімділігін арттырады. | Automatic design system-not only simplifies labor, but also increases the efficiency of the design process. |
Машиналық графика сызбалардың жылдам орындалуын, дәлдігінің жоғарылауын, сызба сапасының жоғарылауын қамтамасыз етіп қана қоймай, сызбаларды бірнеше рет қолдануға мүмкіндік береді. | Machine graphics not only provide faster execution of drawings, increased accuracy, and increased drawing quality, but also allow you to use drawings repeatedly. |
Бұл мақалада NanoCad, Valentina, «Закройщик», Optitex 11, Компас, Redcafe сияқты компьютерлік программалардың қысқаша сипаттамасы келтірілген, олардың артықшылықтары мен кемшіліктері көрсетілген. | This article provides a brief description of such computer programs as NanoCad, Valentina, "Zakroyshchik", Optitex 11, Compass, Redcafe, and highlights their advantages and disadvantages. |
Аталған программалар әртүрлі тігін бұйымдарының үлгісін салуға арналған. | These programs are designed for the construction of models of various types of sewing products. |
Компас жүйесі пайдаланушыға обьектіні жеңіл енгізуге, түзетуге мүмкіндік беретін құралдармен жабдықталған. | The Compass system is equipped with tools that allow the user to easily enter and correct the object. |
Жаздық көйлек үлгісін салу есебінің формуласы келтірілген. | The formula for the calculation of the model of a summer dress is given. |
Компас программасының көмегімен жаздық көйлек құрастырудың негізгі үлгісі құрылған. | With the help of the Compass program, a basic model for creating a summer dress is created. |
Дайын бұйымның суреті көрсетілген. | A photo of the finished product is shown. |
Түйінді сөздер: Компьютерлік технология, компьютерлік программа, машиналық графика, сызба, тігін бұйымдары, көйлектің негізгі үлгісі. | Key words: Computer Technology, Computer Program, machine graphics, drawing, sewing products, basic dress pattern. |
Қазіргі кезде киім үлгілерін пішу мен модельдеуге арналған компьютерлік программалардың түрлері өте көп, мысалы, NanoCad, Valentina, «Закройщик», Optitex 11, Компас, Redcafe. | Currently, there are quite a lot of computer programs for cutting and modeling clothing models, such as NanoCad, Valentina, "Zakroyshchik", Optitex 11, Compass, Redcafe. |
Компьютерлік программа – бұл белгілі бір алгоритмді жүзеге асыру мақсатында мәліметтер өңдеу жүйесінің нақты құраушыларын (компьютерді) басқаруға арналған мәліметтер тізбегі немесе орындалуға (өңделуге) тиіс реттелген командалар тізбегі, есеп шығару алгоритмін сипаттайтын программалау тілінің сөйлемдер жиыны [1]. | A computer program is a sequence of data intended to control specific components of a Data Processing System (Computer) in order to implement a certain algorithm, or an ordered sequence of commands that must be executed (processed), a set of sentences of a programming language describing the problem Generation Algorithm [1]. |
Есеп шығаруға, сондай-ақ берілген мәселені шешуге арналған, қабылданған синтаксиске сәйкес жазылған компьютер командаларының (нұсқауларының) реттелген тізбегі болып табылады. | It is an ordered sequence of computer commands (instructions) written in accordance with the accepted syntax, designed to generate a report, as well as solve a given problem. |
Сонымен қатар, программалар мен олардың үзінділеріне, бағыныңқы программаларға, процедураларға, программалық модульдерге, машиналық программалар мен олардың үзінділеріне арналған жалпы атау [2]. | In addition, it is a common name for programs and their fragments, subroutines, procedures, program modules, machine programs and their fragments [2]. |
Көйлек конструкциясы негізінің сызбасын жасауға арналған компьютерлік программаларға шолу. | Overview of computer programs for drawing up a drawing of the base of the shirt design. |
Nanocad (Нанокад). | Nanocad (NanoCAD). |
Бұл программада киім үлгілерін пішу мен модельдеуге арналған сурет ретінде рәсімделетін үлгілерді құруға болады. | In this program, you can create patterns that are designed as images for cutting and modeling clothing. |
Нанокад – автоматтандырылған жобалау жүйесінің программасы. | NanoCAD is a Computer-Aided Design System program. |
Бұл программаның кемшілігі әрбір жаңа үлгіні әрбір адам денесіне (жаңа тапсырыс берушіге) жаңадан құру керек. | The disadvantage of this program is that each new model must be created anew for each human body (a new customer). |
Құрастыру кезінде өзінің фомуласын енгізуге және сақтауға мүмкіншілігі болмайды. | It is not possible to enter and store its own fomule during assembly. |
Программаның ең ыңғайлығы біз өзіміздің сызбамызды оңай көбейте аламыз және ары қарай программада үлгіні модельдей аламыз [3]. | The most convenient thing about the program is that we can easily reproduce our own drawing and then simulate the pattern in the program. [3] |
Valentina (Валентина). | Valentina (Valentina). |
Valentina программасы негізінде үлгі негіздерін құруға арналған. | Designed to create sample bases based on the Valentina program. |
Онда модельдеуге мүмкіншілік болмайды, параметрлік лекалоларды құру мүмкіндігі бар. | It does not have the ability to simulate, it has the ability to create parametric lectures. |
Үлгіні салу қиындау болғанымен, оны бір рет салсаңыз жеткілікті болады [4]. | Although drawing a sample is difficult, it will be enough if you draw it once [4]. |
Redcafe. Бұл программа жаңадан тіге бастаған әуесқой тігіншілерге өте қызықты. | Redcafe. This program is very interesting for amateur tailors who are just starting to sew. |
Программамен жұмыс істегенде үлгіні мүлдем салмауға да болады. | When working with the program, you can also not load the template at all. |
Онда модельдеуге және өзгертуге болатын негізгі үлгілер көрсетілген. | It shows the main templates that can be modeled and modified. |
Сонымен қатар, Бурда журналының үлгілер базасын жүктеп алуға болады. | You can also download the Burda magazine template database. |
Бұл база аддон деп аталады. | This base is called an addon. |
Осы негіздерді орнатқаннан кейін, біз программада ұсынылатын журнал шығарылымдарының кез келген үлгісін ашуға болады. | Once we have established these basics, we can open any of the models of log releases offered in the program. |
Redcafe – киім үлгілерін пішу мен модельдеудің автоматтандырылуына арналған кәсіби компьютерлік программа болып табылады. | Redcafe is a professional computer program for automating cutting and modeling clothing models. |
Программа бірегей өзінің қарапайымдылығымен және мүмкіндіктерімен танымал (киімнің автоматтандырылған жобалау жүйесі) [5]. | The program is uniquely known for its simplicity and capabilities (a computer-aided design system for clothing). [5] |
«Закройщик» программасы. | Program "zakroyschik". |
Бұйым негіздерін автоматты түрде құрудың түсінікті және қарапайым программасы. | A clear and simple program for automatic creation of product bases. |
Ең алдымен ұсынылған қажетті негіз таңдалады, содан соң өзінің өлшемі мен қосымша қойылады және программа лезде бізге дайын үлгіні береді. | First of all, the required base is selected, then its size and application are set, and the program instantly gives us a ready-made model. |
Бұл программа үлгілерді конструктор Павлова Нина Иосифовнаның әдістемесі бойынша салады. | This program builds models using the method of designer Pavlova Nina Iosifovna. |
Программада біз модельдей алмаймыз. | In programming, we can't model. |
Дайын үлгілер басып шығарылады, парақтар желімделіп, содан кейін ғана дайын үлгілерді "қолмен" модельдеуге болады. | Ready-made samples are printed out, the sheets are glued together, and only then can the finished samples be modeled "manually". |
Optitex 11. «Валентина» программасы сияқты параметрлік лекалоларды құруға болады. | Optitex 11.you can create parametric lectures, such as the" Valentine " program. |
Үлгіні құру алгоритмі құрылады, ол программада жазылады. | An algorithm for creating a model is created, which is written in the program. |
Біз үлгіні программада жазылып отырған іс-әрекеттеріміз бен формулалардың көмегімен саламыз. | We build a model using our actions and formulas written in the program. |
Кейіннен біз осы алгоритм үшін жай ғана басқа айнымалыларды (өлшем, қосымша және т.б.) енгіземіз, ал программа автоматты түрде басқа өлшемдегі үлгіні береді. | Subsequently, we simply enter other variables (dimension, addition, etc.) for this algorithm, and the program automatically returns a sample of another dimension. |
Optitex программасының «Валентина» программасынан айырмашылығы виртуалды 3D манекен бойынша дайын үлгіні өлшеуге және модельдеуге бірегей мүмкіндігі бар [6]. | The Optitex program, unlike the Valentina program, has a unique ability to measure and simulate a finished model using a virtual 3D dummy [6]. |
График (САПР Grafis). | Graph (SAPR Grafis). |
Онда мата және трикотаждан тігілген киімдерді, бас киімдерді кіріктірілген негіздері бойынша автоматты түрде құру мүмкіндігі бар. | It has the ability to automatically create clothing made of fabric and knitwear, hats based on built-in bases. |
Сонымен қатар, базалық конструкцияны кез келген конструкциялау әдістемесі бойынша конструкциялауға және сақтауға болады: | In addition, the base structure can be designed and maintained according to any design method: |
ЕМКО, ЦОТШЛ, «М.Мюллер и сын» және т.б. | Emko, TSOTSCHL, M. Muller and son, etc. |
Өзгерістерді енгізуге, градация құралдарының көмегімен бөлшектерді көбейтуге және модельдеуге, тігіске қосымша қосуға болады. | You can make changes, increase and model details using gradation tools, and add an addition to the seam. |
Модельдеудің екі нұсқасын: автоматты және қолмен қолдануға болады. | You can use two modeling options: automatic and manual. |
Программа тіпті дайын қағаз үлгілерімен жұмыс істеугемүмкіндік береді. | The program allows you to work even with ready-made paper samples. |
График сызбалар форматы барлық қазіргі заманғы автоматтандырылған жобалау жүйесінің программаларымен үйлесімді [7]. | The graphic design format is compatible with all modern computer-aided design programs [7]. |
«КОМПАС - 3D V15» программасындағы орындалған жұмысты қарастырайық. | Let's look at the work done on the Compass - 3D V15 program. |