Подмена цели: Подмена (замена) Целей средствами… | Сверхценность, самоцель: VIKENT.RU

Значения пивоварения для целевых хмелей

Это обычные диапазоны, которые мы наблюдали у хмеля Target на протяжении многих лет. Урожай каждого года может давать хмель с немного разными качествами, поэтому эти диапазоны значений основаны на истории.

Альфа-кислоты % (AA) Альфа-кислоты являются основным источником горечи в пиве. Более длительное время кипячения приведет к изомеризации большего количества альфа-кислот, что приведет к увеличению горечи. Узнать больше »	8,5–13,5% 11% в среднем
Бета-кислота % Бета-кислоты являются компонентом хмелевых смол, ответственным за придание летучих ароматических и вкусовых свойств. Бета-кислоты не дают горечи.	4,3-5,7% 5% в среднем
Соотношение альфа-бета Соотношение альфа- и бета-кислот определяет степень исчезновения горечи при выдержке. Соотношение 1:1 распространено в ароматических сортах.	1:1 — 3:1 2:1 в среднем
Когумулон в % от альфа- Хмель с низким содержанием когумулона может придать более мягкую горечь при добавлении в кипящую смесь, в отличие от хмеля с более высоким содержанием, которые добавляют более острую горечь в готовое пиво. Узнать больше »	35-40% 37,5% в среднем
Общее количество масел (мл/100 г) Эти легколетучие, плохо растворимые масла легко выпариваются, но придают вкус и аромат готовому пиву при добавляют очень поздно при кипячении или во время брожения. Узнать больше »	1,0–1,4 мл 1,2 мл в среднем
Общий состав масла:
› Мирцен Ароматизаторы: смолистый, цитрусовый, фруктовый (β-мирцен)	45-55% 50% в среднем
›  Гумулен Ароматизаторы: древесный, благородный, пряный (α-кариофиллен)	17-23% 20% в среднем
›  Кариофиллен Ароматизаторы: перец, древесный, травяной (β-кариофиллен)	8-10% 9% сред.
›  Фарнезен Ароматизаторы: свежий, зеленый, цветочный (β-фарнезен)	0-1% 0,5% в среднем
›  Все прочие Включая β-пинен, линалоол, гераноил и селинен	11-30%

Стили пива с использованием целевого хмеля

Некоторые популярные стили пива, в которых используется хмель Target, включают:
Британский эль , Британский лагер и Светлый эль .

Целевые замены хмеля

Если хмель Target сложно найти или он просто закончился в день варки, вы можете попробовать заменить его аналогичным хмелем. Старый способ выбора замещающего хмеля основывался на опыте и «чувстве». В этом нет ничего плохого. Тем не менее, мы хотели создать управляемый данными инструмент для поиска ваших целевых замен.

В качестве заменителей Target опытные пивовары выбрали следующие сорта хмеля:

• Фаггл
• Уилламетт

Доступен ли Target в виде порошка лупулина?

К сожалению, лупулиновой порошковой версии хмеля Target не существует. Ни Yakima Chief Hops (Cryo/LupuLN2), ни Haas (Lupomax), ни Hopsteiner еще не создали версию этого сорта хмеля в виде порошка лупулина. Жаль, что это чистый порошок лупулина хмеля, который дает сильный, концентрированный вкус при использовании в вирпуле или добавлении сухого хмеля.

Внедрить эту информацию

Вы можете встроить имеющуюся у нас информацию о переходе Target на свой веб-сайт. Просто скопируйте приведенный ниже код и вставьте его в любое место на своем сайте.

Если вы видите ошибку в наших данных, сообщите нам об этом!

Мы не связаны ни с одним производителем хмеля. Все авторские права и данные предоставлены их соответствующими владельцами.

Использованная литература:

1. https://beermaverick.com/the-most-common-hops-used-in-ipas/
2. https://beermaverick.com/analyzing-the-usa-hop-production-statistics-of-2019/

Всегда помните о цели: изучение семантики и повышение эффективности нейролексической замены

Николай Арефьев,
Борис Шелудько,
Александр Подольский,
Александр Панченко. устранения неоднозначности, извлечения лексических отношений, увеличения данных и т. д. В этой статье мы представляем крупномасштабное сравнительное исследование методов лексической замены, использующих как довольно старые, так и новейшие языковые и маскированные языковые модели (LM и MLM), такие как context2vec, ELMo , БЕРТ, РОБЕРТа, XLNet. Мы показываем, что уже конкурентоспособные результаты, достигнутые с помощью SOTA LM/MLM, могут быть значительно улучшены, если информация о целевом слове вводится правильно. Несколько существующих и новых методов ввода целевых слов сравниваются для каждого LM/MLM, используя как внутреннюю оценку наборов данных лексической замены, так и внешнюю оценку наборов данных индукции смысла слов (WSI). На двух наборах данных WSI мы получаем новые результаты SOTA. Кроме того, мы анализируем типы семантических отношений между целевыми словами и их заменителями, порождаемые различными моделями или заданные аннотаторами.

Anthology ID:

2020. coling-main.107

Volume:

Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics

Month:

December

Year:

2020

Address:

Барселона, Испания (онлайн)

Место проведения:

COLING

SIG:

Издатель:

Международный комитет по компьютерной лингвистике

Примечание:

Страницы:

1242–1255

Язык:

URL:

https://aclanthology.org/2020.coling-main.107 9023..

.

.

. .107

Bibkey:

Cite (ACL):

Николай Арефьев, Борис Шелудько, Александр Подольский и Александр Панченко. 2020. Всегда помните о своей цели: изучение семантики и повышение эффективности нейронной лексической замены. In Материалы 28-й Международной конференции по компьютерной лингвистике , страницы 1242–1255, Барселона, Испания (онлайн). Международный комитет по компьютерной лингвистике.

Процитируйте (неформально):

Всегда помните о своей цели: изучение семантики и повышение эффективности нейронной лексической замены (Арефьев и др., COLING 2020)

Копия цитирования:

PDF:

https://aclanthology.org/2020.coling-main.107.pdf

Код

 bsheludko/lexical-substitution

• BibTeX
• MODS XML
• Конечная сноска
• Предварительно отформатировано

 @inproceedings{arefyev-etal-2020-always,
    title = "Всегда помните о своей цели: изучение семантики и повышение эффективности нейронной лексической замены",
    автор = "Арефьев, Николай и
      Шелудько, Борис и
      Подольский, Александр и
      Панченко, Александр",
    booktitle = "Материалы 28-й Международной конференции по компьютерной лингвистике",
    месяц = ​​декабрь,
    год = "2020",
    address = "Барселона, Испания (онлайн)",
    издатель = «Международный комитет по компьютерной лингвистике»,
    url = "https://aclanthology. org/2020.coling-main.107",
    doi = "10.18653/v1/2020.coling-main.107",
    страницы = "1242--1255",
    abstract = "Лексическая замена, то есть генерация правдоподобных слов, которые могут заменить конкретное целевое слово в заданном контексте, является чрезвычайно мощной технологией, которую можно использовать в качестве основы различных приложений НЛП, включая индукцию и устранение неоднозначности смысла слов, извлечение лексических отношений , расширение данных и т. д. В этой статье мы представляем крупномасштабное сравнительное исследование методов лексической замены с использованием как довольно старых, так и новейших языковых и маскированных языковых моделей (LM и MLM), таких как context2vec, ELMo, BERT, RoBERTa, XLNet. Мы показываем, что уже конкурентоспособные результаты, достигнутые SOTA LM / MLM, могут быть существенно улучшены, если информация о целевом слове вводится правильно. Несколько существующих и новых методов ввода целевого слова сравниваются для каждого LM / MLM с использованием как внутренней оценки лексического наборы данных замены и внешняя оценка наборов данных словесной индукции (WSI).  На двух наборах данных WSI мы получаем новые результаты SOTA. Кроме того, мы анализируем типы семантических отношений между целевыми словами и их заменителями, сгенерированными различными моделями или заданными аннотаторами.",
}
 

 

<моды>
    <информация о заголовке>
        
    
    <название типа="личное">
        Николай
        Арефьев
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Борис
        Шелудько
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Александр
        Подольский
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Александр
        Панченко
        <роль>
            автор
        
    
    <информация о происхождении>
        2020-12
    
    текст
    
        <информация о заголовке>
            
        
        <информация о происхождении>
            Международный комитет по компьютерной лингвистике
            <место>
                Барселона, Испания (онлайн)
            
        
        публикация конференции
    
    Лексическая замена, то есть генерация правдоподобных слов, которые могут заменить конкретное целевое слово в заданном контексте, является чрезвычайно мощной технологией, которую можно использовать в качестве основы для различных приложений НЛП, включая индукцию и устранение неоднозначности смысла слова, извлечение лексических отношений.  , расширение данных и т. д. В этой статье мы представляем крупномасштабное сравнительное исследование методов лексической замены с использованием как довольно старых, так и новейших языковых и маскированных языковых моделей (LM и MLM), таких как context2vec, ELMo, BERT, RoBERTa, XLNet. Мы показываем, что уже конкурентоспособные результаты, достигнутые с помощью SOTA LM/MLM, могут быть значительно улучшены, если информация о целевом слове вводится правильно. Несколько существующих и новых методов ввода целевых слов сравниваются для каждого LM/MLM, используя как внутреннюю оценку наборов данных лексической замены, так и внешнюю оценку наборов данных индукции смысла слов (WSI). На двух наборах данных WSI мы получаем новые результаты SOTA. Кроме того, мы анализируем типы семантических отношений между целевыми словами и их заменителями, порождаемые различными моделями или заданные аннотаторами.
    arefyev-etal-2020-always
    10. 18653/v1/2020.coling-main.107
    <местоположение>
        https://aclanthology.org/2020.coling-main.107
    
    <часть>
        <дата>2020-12
        <единица экстента="страница">
            1242
            1255
        
    


 

 %0 Материалы конференции
 %T Всегда помните о своей цели: изучение семантики и повышение производительности нейронной лексической замены
 %А Арефьев Николай
 %А Шелудько Борис
 %А Подольский Александр
 %А Панченко Александр
 %S Материалы 28-й Международной конференции по компьютерной лингвистике
 %D 2020
 %8 декабря
 %I Международный комитет по компьютерной лингвистике
 %C Барселона, Испания (онлайн)
 %F arefyev-etal-2020-всегда
 %X Лексическая замена, т. е. генерация правдоподобных слов, которые могут заменить конкретное целевое слово в заданном контексте, является чрезвычайно мощной технологией, которую можно использовать в качестве основы различных приложений НЛП, включая индукцию смысла слова и устранение неоднозначности, извлечение лексических отношений, аугментация данных и т. д. В этой статье мы представляем крупномасштабное сравнительное исследование методов лексической замены с использованием как достаточно старых, так и новейших языковых и маскированных языковых моделей (LM и MLM), таких как context2vec, ELMo, BERT, RoBERTa, XLNet. . Мы показываем, что уже конкурентоспособные результаты, достигнутые с помощью SOTA LM/MLM, могут быть значительно улучшены, если информация о целевом слове вводится правильно. Несколько существующих и новых методов ввода целевых слов сравниваются для каждого LM/MLM, используя как внутреннюю оценку наборов данных лексической замены, так и внешнюю оценку наборов данных индукции смысла слов (WSI). На двух наборах данных WSI мы получаем новые результаты SOTA. Кроме того, мы анализируем типы семантических отношений между целевыми словами и их заменителями, порождаемые различными моделями или заданные аннотаторами.
 %R 10.18653/v1/2020.coling-main.107
 %U https://aclanthology.org/2020.coling-main.107
 %U https://doi.org/10.18653/v1/2020.