# SCIRSCFlow2019

Участники

Встреча предназначена для людей, которым интересно, что такое Flow и какую пользу он может принести им или их организациям, а также тем, кто уже участвует в этой сфере. Презентации будут охватывать аспекты от открытия микрофлюидики до производства в промышленных масштабах, выделяя последние разработки, новые методы, инженерные разработки и их применение. Эта встреча будет представлять особый интерес для химиков-синтетиков, химиков-разработчиков процессов, инженеров-химиков и руководителей предприятий, работающих в фармацевтической, агрохимической, тонкой и специальной химии.

Программа

Вторник, 14 мая

08,00

Регистрация и прохладительные напитки

09.30

Приветствие и знакомство

09.45

Кондиционирование потока: продвижение и расширение наших возможностей синтеза
Ян Баксендейл, Даремский университет

10,30

Поточная фотохимия как инструмент для открытия лекарств
Хесус Алькасар, Янссен-Силаг

11.00

Перерыв и выставка

11,45

Электрификация синтеза и достижения в проточной химии
Томас Вирт, Кардиффский университет

12,15

Электрохимическое производство катализаторов с использованием периодической и поточной технологии

Шарлотта Уилланс, Университет Лидса

12,45

Обед и выставка

14,00

Биокатализ в потоке
Ник Тернер, Манчестерский университет

14.30

Биокаталитическое гидрирование: от партии к потоку
Кайли Винсент, Оксфордский университет

15,00

Флэш-презентации

15,25

Перерыв и выставка

16,00

Разработка и использование поточного наноразмерного автоматизированного скрининга реакций
Пол Ричардсон, Pfizer

16,30

Влияние химии потока на раннюю разработку процесса
Benoit Cardinal-David, Abbvie

17.15

Сетевой прием

Среда, 15 мая

08.30

Регистрация и прохладительные напитки

09,00

От химии потоков в лаборатории к промышленному внедрению в масштабе — тематические исследования непрерывного синтеза API
Оливер Каппе, Университет Граца

09.45

Подход к разработке поточного процесса для производства фармацевтических промежуточных продуктов
Ханна Робинсон, GlaxoSmithKline

10.15

Перерыв и выставка

10,45

Многофазные реакционные системы в непрерывном потоке
Джон Блэкер, Университет Лидса, IPRD

11,15

Реакторы с ячеистым слоем пены для проточного катализа: современное состояние и задачи будущего
Сяолей Фан, Манчестерский университет

11,45

Флэш-презентации

12.15

Обед и выставка

13,30

Лекарства для всех институтов: недорогие маршруты с помощью новых методов, механизмов и технологий
Тайлер Маккуэйд, Университет Содружества Вирджинии

14,15

Новые инструменты и недавние приложения в химии потоков в MSD
John Naber, MSD

14,45

Варианты реакторов, выбор и драйверы в химии потоков
Хью Ститт, Джонсон Матти

15.15

Перерыв и выставка

16,00

Going FAST: Команда стратегии потока и автоматизации и ее влияние на разработку и производство процессов API
Эрик Москетта, Abbvie

16,30

Взгляд малого и среднего бизнеса на химию потоков — приложения для кандидатов на раннюю стадию разработки
Гарет Дженкинс, Арчинова

17,00

Гомогенный катализ @ BASF
Rocco Paciello, BASF

17.30

Деловой прием и конференц-ужин

Четверг, 16 мая

08.30

Регистрация и прохладительные напитки

09,00

Направление многоступенчатого непрерывного процесса по API
Малкольм Берри, GlaxoSmithKline

09.45

Непрерывная первичная обработка — от концепции НИОКР до внедрения в промышленном масштабе
Шарлотта Уайлс, Chemtrix

10.15

Перерыв и выставка

11,00

Проточная химия в промышленных масштабах: расширение рабочих окон и повышение производительности
Андре де Фрис, Innosyn

11,30

Коммерциализация реакции высокого давления для Gefapixant
Кевин Мэлони, MSD

12,00

Флэш-презентации

12,20

Обед и выставка

13.30

Непрерывная кристаллизация активного фармацевтического ингредиента: от лаборатории к экспериментальной установке
Барбара Вуд, Университетский колледж Дублина, и Пэт Суини, KTL, GTS API Technology Group, Pfizer Ireland Pharmaceuticals

14,15

Промышленная демонстрация непрерывного производства малых объемов лекарственного вещества с небольшими молекулами в условиях цГМФ
Роберт Мойлан, Лилли

14,45

Перерыв и выставка

15.30

Газожидкостное гидрирование в непрерывном потоке для интенсификации и ускоренного процесса
Николай Черкасов, Stoli Catalysts

16,00

Ускорение благодаря сотрудничеству
Клайв Бадман, Университет Стратклайда

16,30

Закрыть

Место проведения и контактная информация

Комиссии

Плата за раннее бронирование до пятницы 5 апреля 2019 года

Стандартные сборы после пятницы 5 апреля 2019 года

Станьте членом SCI и сэкономьте на этом и будущих мероприятиях

Зарегистрируйтесь, чтобы присоединиться к этому событию.Доступны БЕСПЛАТНЫЕ варианты членства.

Процесс бронирования / сроки

Чтобы ознакомиться с условиями бронирования, нажмите здесь.

CPD Info

Члены SCI, присутствующие на этой встрече, могут претендовать на баллы CPD.

Золотые участники

Серебряные участники

Бронзовые экспоненты

• Creaflow
• Группа компаний HEL
• Магритек
• Предприятие технологических систем
• Uniqsis
• Vapourtec

Стипендии

Студентам предоставляется ограниченное количество стипендий для покрытия их регистрационных взносов и их оплаты проезда и проживания.Чтобы подать заявку, заполните и отправьте эту форму по адресу [email protected] до , пятница, 29 марта .

Запрос тезисов

Доклады приглашаются для устного и стендового представления. Тезисы следует отправить по электронной почте на адрес [email protected] до , пятница, 15 февраля 2019 г., , указав предпочтение устной, стендовой или флэш-презентации (двухминутная презентация основных моментов).

Жилье

Ограниченное количество номеров было предоставлено в отеле Pendulum, на территории которого находится Манчестерский конференц-центр.

При бронировании укажите, что вы посещаете конференцию SCI / RSC Continuous Flow IV.

Стоимость: £ 89 / ночь
Доступно: Понедельник 13 мая — Четверг 16 мая 2019
E: [email protected]
T: +44 (0) 161955 8000

Конференц-ужин

Конференц-ужин состоится в среду, 15 мая, в конференц-центре Манчестера. Если вы хотите забронировать место, пожалуйста, выберите это как дополнительную услугу при бронировании посещения конференции.Стоимость конференц-ужина — 50 фунтов стерлингов.

Оргкомитет

• Доктор Стюарт Кэмерон, Concept Life Sciences
• Доктор Фред Хэнкок, SCI
• Dr Gareth Jenkins, Arcinova
• Д-р Нат Монк, SCI / Evotec

Комитет ограниченного доступа CNIL наложил финансовый штраф в размере 50 миллионов евро на GOOGLE LLC

25 и 28 мая 2018 года Национальная комиссия по защите данных (CNIL) получила групповые жалобы от ассоциаций None Of Your Business («NOYB») и La Quadrature du Net («LQDN»).10 000 человек поручили LQDN передать этот вопрос в CNIL. В двух жалобах ассоциации упрекают GOOGLE в отсутствии действительной правовой основы для обработки персональных данных пользователей их сервисов, особенно в целях персонализации рекламы.

Обработка жалоб CNIL

CNIL немедленно приступила к расследованию жалоб. 1 ^st июня 2018, в соответствии с положениями о европейском сотрудничестве, как определено в Общем регламенте защиты данных («GDPR»), CNIL направил эти две жалобы своим европейским партнерам, чтобы оценить, компетентен ли он их рассматривать. .Действительно, GDPR устанавливает «механизм единого окна», который предусматривает, что организация, созданная в Европейском Союзе, должна иметь только одного собеседника, которым является Управление по защите данных («DPA») страны, где находится ее «основное учреждение». » расположен. Этот орган служит «ведущим органом». Поэтому он должен координировать сотрудничество между другими органами по защите данных, прежде чем принимать какое-либо решение о трансграничной обработке, выполняемой компанией.

В данном случае обсуждения с другими властями, в частности с ирландским DPA, где расположена европейская штаб-квартира GOOGLE, не позволили считать, что GOOGLE имеет основное учреждение в Европейском Союзе.Действительно, когда CNIL инициировал разбирательство, ирландское учреждение не имело полномочий принимать решения относительно операций обработки, выполняемых в контексте операционной системы Android и услуг, предоставляемых GOOGLE LLC, в отношении создания учетной записи во время конфигурация мобильного телефона.

Поскольку «механизм единого окна» не применялся, CNIL была компетентна принимать любые решения в отношении операций обработки, выполняемых GOOGLE LLC, как и другие DPA.CNIL внедрил новые Европейские рамки в том виде, в каком они интерпретируются всеми европейскими властями в рекомендациях Европейского совета по защите данных (EDPB).

Для рассмотрения полученных жалоб CNIL провела онлайн-проверки в сентябре 2018 года. Целью было проверить соответствие операций обработки, осуществляемых GOOGLE, французскому Закону о защите данных и GDPR путем анализа модели просмотра веб-сайта пользователь и документы, к которым он может получить доступ, при создании учетной записи GOOGLE во время настройки мобильного оборудования с помощью Android.

Нарушения, выявленные комитетом по ограничению

На основании проведенных проверок ограниченный комитет CNIL, ответственный за рассмотрение нарушений Закона о защите данных, обнаружил два типа нарушений GDPR.

Нарушение обязательств по прозрачности и информации:

Во-первых, комитет с ограничениями отмечает, что информация, предоставленная GOOGLE, не является легкодоступной для пользователей.

Действительно, выбранная компанией общая структура информации не позволяет соответствовать Регламенту.Важная информация, такая как цели обработки данных, периоды хранения данных или категории личных данных, используемых для персонализации рекламы, чрезмерно распространяются в нескольких документах с кнопками и ссылками, по которым необходимо щелкнуть, чтобы получить доступ к дополнительной информации. Соответствующая информация доступна только после нескольких шагов, что иногда подразумевает до 5 или 6 действий. Например, это тот случай, когда пользователь хочет иметь полную информацию о своих данных, собранных для целей персонализации или для службы геотрекинга.

Более того, ограниченный комитет отмечает, что некоторая информация не всегда ясна или исчерпывающа.

Пользователи не могут полностью понять объем операций обработки, выполняемых GOOGLE. Но операции обработки особенно массивны и навязчивы из-за количества предлагаемых услуг (около двадцати), количества и характера обрабатываемых и объединенных данных. Комитет с ограничениями, в частности, отмечает, что цели обработки описаны слишком обобщенно и расплывчато, как и категории данных, обрабатываемых для этих различных целей.Точно так же передаваемая информация недостаточно ясна, чтобы пользователь мог понять, что правовой основой обработки для персонализации рекламы является согласие, а не законный интерес компании. Наконец, ограниченный комитет отмечает, что для некоторых данных не предоставлена ​​информация о сроке хранения.

Нарушение обязанности иметь правовое основание для обработки персонализации рекламы:

Компания GOOGLE заявляет, что получает согласие пользователя на обработку данных в целях персонализации рекламы.Однако ограниченный комитет считает, что согласие не получено правомерно по двум причинам .

Во-первых, ограниченный комитет отмечает, что согласие пользователей недостаточно информировано.

Информация об операциях обработки для персонализации рекламы представлена ​​в нескольких документах и ​​не позволяет пользователю узнать об их объеме. Например, в разделе «Персонализация рекламы» невозможно узнать о множестве сервисов, веб-сайтов и приложений, участвующих в этих операциях обработки (поиск Google, YouTube, главная страница Google, карты Google, Playstore, изображения Google… ) и, следовательно, объема обработанных и объединенных данных.

Затем ограниченный комитет отмечает, что полученное согласие не является ни «конкретным», ни «однозначным».

Когда учетная запись создана, пользователь может изменить некоторые параметры, связанные с учетной записью, нажав кнопку «Дополнительные параметры», доступную над кнопкой «Создать учетную запись». В частности, можно настроить отображение персонализированной рекламы.

Это не означает, что соблюдается GDPR. Действительно, пользователь не только должен нажать кнопку «Дополнительные параметры», чтобы получить доступ к конфигурации, но, кроме того, отображение персонализации рекламы отмечено флажком.Однако, как предусмотрено GDPR, согласие является «недвусмысленным» только при наличии четкого позитивного действия со стороны пользователя (например, путем установки флажка в поле без предварительной отметки). Наконец, перед созданием учетной записи пользователя просят поставить отметку в полях « Я согласен с Условиями использования Google » и « Я согласен на обработку моей информации, как описано выше и более подробно описано в Политике конфиденциальности » в чтобы создать учетную запись. Таким образом, пользователь дает свое полное согласие на все операции обработки, выполняемые GOOGLE на основании этого согласия (персонализация рекламы, распознавание речи и т. Д.).). Однако GDPR предусматривает, что согласие является «конкретным» только в том случае, если оно дается отдельно для каждой цели.

Штраф, наложенный комитетом ограниченного доступа, и его огласка

Комитет ограниченного доступа CNIL публично налагает на GOOGLE финансовый штраф в размере 50 миллионов евро.

CNIL впервые применяет новые лимиты санкций, предусмотренные GDPR. Принятая сумма и гласность штрафа оправдываются серьезностью нарушений, обнаруженных в отношении основных принципов GDPR: прозрачности, информации и согласия.

Несмотря на меры, принятые GOOGLE (инструменты документации и настройки), наблюдаемые нарушения лишают пользователей существенных гарантий в отношении операций обработки, которые могут раскрыть важные части их личной жизни, поскольку они основаны на огромном количестве данных, самых разнообразных услуги и практически неограниченные возможные комбинации. Комитет с ограничениями напоминает, что объем этих рассматриваемых операций обработки требует, чтобы пользователи могли контролировать свои данные и, следовательно, в достаточной степени информировать их и позволять им давать законное согласие.

Более того, нарушения являются постоянными нарушениями Регламента, поскольку они наблюдаются до сих пор. Это не разовое нарушение, ограниченное по времени.

Наконец, принимая во внимание то важное место, которое операционная система Android занимает на французском рынке, тысячи французов каждый день создают учетные записи GOOGLE при использовании своих смартфонов. Кроме того, ограниченный комитет указывает, что экономическая модель компании частично основана на персонализации рекламы.Таким образом, он несет полную ответственность за соблюдение обязательств по данному вопросу.

Corning AFR представляет технологии реакторов с непрерывным потоком на выставке Korea Chem 2019 | Технология реакторов Advanced-Flow ™ (AFR)

ГОЙАНГ, КОРЕЯ — Corning ^® Реакторы Advanced-Flow ^™ (AFR) недавно продемонстрировали свои реакторные технологии на выставке Korea Chem 2019 в городе Коян, провинция Кёнги, Корея. Korea Chem служит форумом для производителей оборудования, где они демонстрируют новейшие технологии для промышленной, нефтехимической, пищевой, косметической и фармацевтической химической промышленности примерно 35 000 специалистов химической промышленности.

«Мы наблюдаем растущий интерес к проточной химии и непрерывному производству для фармацевтической и тонкой химической промышленности в Корее за последние несколько лет», — сказал д-р Йи Цзян, президент и генеральный директор Corning Advanced-Flow Reactor Technology Co., Ltd. «Эта выставка дает нам возможность встретиться с широкой сетью химических компаний в регионе, чтобы помочь им реализовать потенциал нашей технологии».

Участники Korea Chem смогли увидеть живую демонстрацию реактора G1 для лабораторного и мелкосерийного производства, а также реактора G4 для промышленного производства.Эти демонстрации позволили потенциальным клиентам познакомиться с технологией непрерывного потока Corning, продемонстрировав масштабы продуктовой линейки AFR, а также то, насколько быстро и легко можно масштабировать ее до промышленного производства.

На второй день выставки Йи выступил с докладом на тему «Непрерывное производство активных фармацевтических ингредиентов (API) и тонких химикатов с использованием реакторных технологий Advanced-Flow ™» в рамках сессии «Химическое оборудование». Йи подчеркнул, что реакторная технология Corning помогает стимулировать инновации в непрерывной поточной обработке для производства API.

«Наши реакторы позволяют производителям химической продукции быстро и беспрепятственно наращивать производство, уменьшать занимаемую площадь и внедрять на своих предприятиях более безопасные технологии, производя при этом продукцию более высокого качества при значительно более низких затратах», — сказал Йи. «Корейский рынок — ведущий новатор, компании всегда ищут лучшие и новейшие технологии. Мы стремимся предоставить корейским компаниям самые инновационные и безопасные по своей сути технологии для многоцелевого химического производства.”

Ранее в этом году Корейская корпорация газовой безопасности (KGS) — ведущая организация по управлению безопасностью в Корее, которая проводит испытания на безопасность и выдает сертификаты для оборудования, используемого во взрывоопасных зонах, — сертифицировала реактор Corning G4 как «взрывозащищенное оборудование» после всестороннего аудита Производственное предприятие AFR во Франции.

«С повышенным вниманием к безопасности и производительности в регионе печать одобрения KGS будет способствовать внедрению технологии AFR», — сказал Йи.«Поскольку интерес к Корее продолжает расти, мы с нетерпением ждем расширения нашего присутствия в регионе и рады сотрудничеству с нашим корейским дистрибьютором Well E&C Co., Ltd. для работы над внедрением первой промышленной установки в этом году».

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Детальный анализ настроений в Python (Часть 1) | Автор: Прашант Рао

«Научиться выбирать сложно. Научиться правильно выбирать труднее. А научиться правильно выбирать в мире безграничных возможностей еще труднее, возможно, слишком сложно.”- Барри Шварц

При запуске нового проекта анализа настроений НЛП может оказаться непосильной задачей сузить выбор методологии для конкретного приложения. Используем ли мы модель, основанную на правилах, или обучаем модель на собственных данных? Стоит ли обучать нейронную сеть, или простая линейная модель будет соответствовать нашим требованиям? Следует ли нам потратить время и усилия на реализацию нашей собственной структуры классификации текстов или мы можем просто использовать уже готовую? Насколько сложно интерпретировать результаты и понять , почему были сделаны определенные прогнозы ?

Эта серия статей призвана ответить на некоторые из вышеперечисленных вопросов с упором на детальный анализ тональности.В оставшихся разделах мы сравним и обсудим результаты классификации с использованием нескольких хорошо известных библиотек НЛП в Python. Методы, описанные ниже, делятся на три большие категории:

Методы на основе правил :

• TextBlob: Простой API на основе правил для анализа настроений
• VADER: Экономичная основанная на правилах модель для анализа настроений текста социальных сетей.

Методы на основе функций:

Методы на основе внедрения :

• FastText: библиотека NLP, которая использует высокоэффективные представления внедренных слов на основе ЦП для задач классификации.
• Flair: фреймворк на основе PyTorch для задач НЛП, таких как маркировка последовательностей и классификация.

Каждый подход реализован объектно-ориентированным способом в Python, чтобы гарантировать, что мы можем легко заменять модели для экспериментов и расширять структуру с помощью более совершенных и мощных классификаторов в будущем.

Сегодня в большинстве случаев классификаторы тональности используются для бинарной классификации (только положительное или отрицательное настроение), и не зря: детальная классификация тональности — это значительно более сложная задача ! Типичная разбивка тонких тональностей использует пять дискретных классов , как показано ниже.Как можно догадаться, модели очень легко ошибаются по обе стороны от сильной / слабой интенсивности настроений благодаря чудесным тонкостям человеческого языка.

Меток двоичных классов может быть достаточно для изучения крупномасштабных положительных / отрицательных тенденций в текстовых данных, таких как твиты, обзоры продуктов или отзывы клиентов, но у них есть свои ограничения . При извлечении информации с помощью сравнительных выражений, например: « This OnePlus model X намного лучше, чем Samsung model X.”- мелкозернистый анализ может предоставить более точные результаты для автоматизированной системы, которая уделяет приоритетное внимание рассмотрению жалоб клиентов. Вдобавок предложения с двойной полярностью, такие как «» Место было поистине отвратительным … но люди там были великолепны. »может сбивать с толку бинарные классификаторы тональности, приводя к неверным предсказаниям класса.

Приведенные выше пункты дают достаточную мотивацию для решения этой проблемы!

Stanford Sentiment Treebank

Набор данных Stanford Sentiment Treebank (SST-5 или SST-fine-grained) является подходящим эталоном для тестирования нашего приложения, поскольку он был разработан, чтобы помочь оценить способность модели понимать представления структуры предложений , а не просто рассматривать отдельные слова по отдельности.SST-5 состоит из 11 855 предложений, извлеченных из обзоров фильмов с тонкими метками тональности [1–5], а также 215 154 фраз, составляющих каждое предложение в наборе данных.

Необработанные данные с мелкозернистыми метками тональности на основе фраз имеют форму древовидной структуры, разработанной для помощи в обучении рекурсивной нейронной тензорной сети (RNTN) из их статьи 2015 года. Составные фразы были созданы путем синтаксического анализа каждого предложения с помощью синтаксического анализатора Стэнфорда (раздел 3 в статье) и создания рекурсивной древовидной структуры, как показано на изображении ниже.Затем глубокая нейронная сеть была обучена древовидной структуре каждого предложения, чтобы классифицировать тональность каждой фразы и получить совокупную тональность всего предложения.

Что является современным?

Исходный RNTN, реализованный в Стэнфордской статье [Socher et al.], Получил точность 45,7% при классификации тональности полного предложения. Совсем недавно сеть классификации с двойным вниманием (BCN), дополненная встраиванием ELMo, была использована для достижения значительно более высокой точности 54.7% в наборе данных SST-5. Текущая (по состоянию на 2019 год) современная точность набора данных SST-5 составляет 64,4% , с помощью метода, который использует встраивания на уровне предложений, изначально разработанных для решения задачи перефразирования — в итоге он показал себя на удивление хорошо. также на детальном анализе настроений.

Хотя модели нейронного языка становятся все более мощными с 2018 года, для достижения достаточного семантического контекста с точностью 70–80 могут потребоваться гораздо более крупные модели глубокого обучения (с гораздо большим количеством параметров), дополненные методами, основанными на знаниях (такими как графики). % при детальном анализе тональности.

Преобразование набора данных в табличную форму

Для оценки наших методов НЛП и того, как каждый из них отличается от другого, мы будем использовать только полные образцы в наборе обучающих данных (игнорируя составные фразы, поскольку мы не используем рекурсивный древовидный классификатор, как в Стэнфордской статье). Древовидная структура фраз преобразуется в необработанный текст и связанную с ним метку класса с помощью библиотеки pytreebank . Код для преобразования дерева в таблицу представлен в репозитории GitHub этого проекта.

Текст полного предложения и их метки классов (для наборов train , dev и test ) записываются в отдельные текстовые файлы с использованием разделитель табуляции между предложением и метками класса.

Исследовательский анализ данных

Затем мы можем более подробно изучить табличный набор данных с помощью Pandas. Для начала прочтите обучающий набор как DataFrame, указав разделитель табуляции, чтобы отличить метку класса от текста.Обратите внимание, что метки классов в столбце « истина » приводятся к типу данных категории в Pandas, а не оставляют его как строку.

 import pandas as pd # Читать данные поезда 
 df = pd.read_csv ('../ data / sst / sst_train.txt', sep = '\ t', header = None, names = ['true', 'text ']) df [' истина '] = df [' истина ']. str.replace (' __ label__ ',' ') 
 df [' истина '] = df [' истина ']. astype (int) .astype ( 'category') 
 df.head () 

Использование команды df.shape [0] сообщает нам, что у нас есть 8 544 обучающих выборки.

Сбалансирован ли набор данных?

Один важный аспект, который следует отметить перед анализом набора данных классификации тональности, — это распределение классов в обучающих данных.

 импортировать matplotlib.pyplot как pltax = df ['true']. ​​Value_counts (sort = False) .plot (kind = 'barh') 
 ax.set_xlabel («Количество образцов в обучающем наборе») 
 ax.set_ylabel ( «Метка») 

Понятно, что большая часть обучающих выборок принадлежит классам 2 и 4 (слабоотрицательные / положительные классы).Значительное количество образцов относится к нейтральному классу. Лишь 12% образцов относятся к категориально отрицательному классу 1, о чем следует помнить при оценке точности нашего классификатора.

Что насчет тестового набора? Быстрый взгляд говорит нам, что у нас есть 2210 тестовых выборок с очень похожим распределением с обучающими данными — опять же, гораздо меньше выборок, принадлежащих к строго отрицательным / положительным классам (1 или 5) по сравнению с другими классами. Это желательно, поскольку распределение тестового набора, по которому наш классификатор делает прогнозы, не слишком отличается от распределения обучающего набора.

Интересный момент, упомянутый в исходной статье, заключается в том, что многие из действительно коротких текстовых примеров относятся к нейтральному классу (то есть к классу 3). Это легко визуализировать в пандах. Мы можем создать новый столбец, в котором будет храниться длина строки каждого образца текста, а затем отсортировать строки DataFrame в порядке возрастания их длины текста.

 df ['len'] = df ['text']. Str.len () # Сохранение длины строки каждого образца df = df.sort_values ​​(['len'], ascending = True) 
 df.head (20) 

Образцы с явно полярными словами, такими как «хороший» и «любимый», предложат более широкий контекст для классификатора настроений, однако для нейтрально звучащих слов (таких как «Хопкинс», или «Brimful»), классификатору придется не только работать с очень узким контекстом, т.е.е. образцы отдельных слов, но также уметь работать с двусмысленными или невидимыми словами, которые не появлялись в обучающем словаре.

Наклейки с данными неидеальны!

Как упоминалось в документе, набор данных SST был помечен аннотаторами через Amazon Mechanical Turk. Аннотаторам были показаны случайно выбранные фразы, для которых они выбрали метки из непрерывной полосы ползунка . Дискретная метка тональности , принадлежащая к одному из пяти классов, была реконструирована на основе среднего значения меток, выбранных несколькими аннотаторами.При аннотации использовалась случайная выборка, чтобы гарантировать, что на маркировку не повлияла предшествующая ей фраза.

Приведенный выше пример проясняет, почему это такой сложный набор данных, на основе которого можно делать прогнозы настроений. Например, комментаторы имели тенденцию классифицировать фразу « ботаников, » как несколько отрицательную, поскольку слово «ботаник» имеет несколько отрицательную коннотацию с точки зрения нынешнего восприятия ботаников в нашем обществе.Однако, с чисто лингвистической точки зрения , этот образец с таким же успехом можно было бы классифицировать как нейтральный.

Таким образом, важно помнить, что метки классификации текста всегда подвержены человеческому восприятию и предубеждениям. В реальном приложении имеет смысл рассматривать определенные крайние случаи на субъективной основе. Никакой эталонный набор данных — и, соответственно, модель классификации — никогда не бывает идеальным.

Помня об этих моментах, мы можем перейти к разработке нашей системы классификации настроений!

Комитет ограниченного доступа CNIL наложил финансовый штраф в размере 50 миллионов евро на GOOGLE LLC

21 января 2019 года ограниченный комитет CNIL наложил финансовый штраф в размере 50 миллионов евро на компанию GOOGLE LLC в соответствии с Общей защитой данных Регламент (GDPR) из-за отсутствия прозрачности, неадекватной информации и отсутствия действительного согласия на персонализацию рекламы.

25 и 28 мая 2018 года Национальная комиссия по защите данных (CNIL) получила групповые жалобы от ассоциаций None Of Your Business («NOYB») и La Quadrature du Net («LQDN»). 10 000 человек поручили LQDN передать этот вопрос в CNIL. В двух жалобах ассоциации упрекают GOOGLE в отсутствии действительной правовой основы для обработки персональных данных пользователей их сервисов, особенно в целях персонализации рекламы.

Рассмотрение жалоб CNIL

CNIL немедленно приступила к расследованию жалоб.1 ^st июня 2018, в соответствии с положениями о европейском сотрудничестве, как определено в Общем регламенте защиты данных («GDPR»), CNIL направил эти две жалобы своим европейским партнерам, чтобы оценить, компетентен ли он их рассматривать. . Действительно, GDPR устанавливает «механизм единого окна», который предусматривает, что организация, созданная в Европейском Союзе, должна иметь только одного собеседника, которым является Управление по защите данных («DPA») страны, где находится ее «основное учреждение». » расположен.Этот орган служит «ведущим органом». Поэтому он должен координировать сотрудничество между другими органами по защите данных, прежде чем принимать какое-либо решение о трансграничной обработке, выполняемой компанией.

В данном случае обсуждения с другими властями, в частности с ирландским DPA, где расположена европейская штаб-квартира GOOGLE, не позволили считать, что GOOGLE имеет основное учреждение в Европейском Союзе. Действительно, когда CNIL инициировал разбирательство, ирландское учреждение не имело полномочий принимать решения относительно операций обработки, выполняемых в контексте операционной системы Android и услуг, предоставляемых GOOGLE LLC, в отношении создания учетной записи во время конфигурация мобильного телефона.

Поскольку «механизм единого окна» не применялся, CNIL была компетентна принимать любые решения в отношении операций обработки, выполняемых GOOGLE LLC, как и другие DPA. CNIL внедрил новые Европейские рамки в том виде, в каком они интерпретируются всеми европейскими властями в рекомендациях Европейского совета по защите данных (EDPB).

Для рассмотрения полученных жалоб CNIL провела онлайн-проверки в сентябре 2018 года. Целью было проверить соответствие операций обработки, осуществляемых GOOGLE, французскому Закону о защите данных и GDPR путем анализа модели просмотра веб-сайта пользователь и документы, к которым он может получить доступ, при создании учетной записи GOOGLE во время настройки мобильного оборудования с помощью Android.

Нарушения, выявленные комитетом по ограничению

На основании проведенных проверок ограниченный комитет CNIL, ответственный за рассмотрение нарушений Закона о защите данных, обнаружил два типа нарушений GDPR.

Нарушение обязательств по прозрачности и информации:

Во-первых, комитет ограниченного доступа отмечает, что информация, предоставленная GOOGLE, не является легкодоступной для пользователей.

Действительно, выбранная компанией общая структура информации не позволяет соответствовать Регламенту. Важная информация, такая как цели обработки данных, периоды хранения данных или категории личных данных, используемых для персонализации рекламы, чрезмерно распространяются в нескольких документах с кнопками и ссылками, по которым необходимо щелкнуть, чтобы получить доступ к дополнительной информации. Соответствующая информация доступна только после нескольких шагов, что иногда подразумевает до 5 или 6 действий.Например, это тот случай, когда пользователь хочет иметь полную информацию о своих данных, собранных для целей персонализации или для службы геотрекинга.

Более того, ограниченный комитет отмечает, что некоторая информация не всегда ясна и исчерпывающа.

Пользователи не могут полностью понять объем операций обработки, выполняемых GOOGLE. Но операции обработки особенно массивны и навязчивы из-за количества предлагаемых услуг (около двадцати), количества и характера обрабатываемых и объединенных данных.Комитет с ограничениями, в частности, отмечает, что цели обработки описаны слишком обобщенно и расплывчато, как и категории данных, обрабатываемых для этих различных целей. Точно так же передаваемая информация недостаточно ясна, чтобы пользователь мог понять, что правовой основой обработки для персонализации рекламы является согласие, а не законный интерес компании. Наконец, ограниченный комитет отмечает, что для некоторых данных не предоставлена ​​информация о сроке хранения.

Нарушение обязанности иметь правовое основание для обработки персонализации рекламы:

Компания GOOGLE заявляет, что получает согласие пользователя на обработку данных в целях персонализации рекламы. Однако ограниченный комитет считает, что согласие не получено правомерно по двум причинам .

Во-первых, ограниченный комитет отмечает, что согласие пользователей недостаточно информировано.

Информация об операциях обработки для персонализации рекламы представлена ​​в нескольких документах и ​​не позволяет пользователю узнать об их объеме.Например, в разделе «Персонализация рекламы» невозможно узнать о множестве сервисов, веб-сайтов и приложений, участвующих в этих операциях обработки (поиск Google, YouTube, главная страница Google, карты Google, Playstore, изображения Google… ) и, следовательно, объема обработанных и объединенных данных.

Затем комитет с ограничениями отмечает, что полученное согласие не является ни «конкретным», ни «однозначным».

Когда учетная запись создана, пользователь может изменить некоторые параметры, связанные с учетной записью, нажав кнопку «Дополнительные параметры», доступную над кнопкой «Создать учетную запись».В частности, можно настроить отображение персонализированной рекламы.

Это не означает, что соблюдается GDPR. Действительно, пользователь не только должен нажать кнопку «Дополнительные параметры», чтобы получить доступ к конфигурации, но, кроме того, отображение персонализации рекламы отмечено флажком. Однако, как предусмотрено GDPR, согласие является «недвусмысленным» только при наличии четкого позитивного действия со стороны пользователя (например, путем установки флажка в поле без предварительной отметки). Наконец, перед созданием учетной записи пользователя просят поставить отметку в полях « Я согласен с Условиями использования Google » и « Я согласен на обработку моей информации, как описано выше и более подробно описано в Политике конфиденциальности » в чтобы создать учетную запись.Таким образом, пользователь дает свое полное согласие на все операции обработки, выполняемые GOOGLE на основании этого согласия (персонализация рекламы, распознавание речи и т. Д.). Однако GDPR предусматривает, что согласие является «конкретным» только в том случае, если оно дается отдельно для каждой цели.

Штраф, наложенный комитетом ограниченного доступа, и его огласка

Комитет ограниченного доступа CNIL публично налагает на GOOGLE финансовый штраф в размере 50 миллионов евро.

CNIL впервые применяет новые лимиты санкций, предусмотренные GDPR. Принятая сумма и гласность штрафа оправдываются серьезностью нарушений, обнаруженных в отношении основных принципов GDPR: прозрачности, информации и согласия.

Несмотря на меры, принятые GOOGLE (инструменты документации и настройки), наблюдаемые нарушения лишают пользователей существенных гарантий в отношении операций обработки, которые могут раскрыть важные части их личной жизни, поскольку они основаны на огромном количестве данных, самых разнообразных услуги и практически неограниченные возможные комбинации.Комитет с ограничениями напоминает, что объем этих рассматриваемых операций обработки требует, чтобы пользователи могли контролировать свои данные и, следовательно, в достаточной степени информировать их и позволять им давать законное согласие.

Более того, нарушения являются постоянными нарушениями Регламента, поскольку они наблюдаются до сих пор. Это не разовое нарушение, ограниченное по времени.

Наконец, принимая во внимание то важное место, которое операционная система Android занимает на французском рынке, тысячи французов каждый день создают учетные записи GOOGLE при использовании своих смартфонов.Кроме того, ограниченный комитет указывает, что экономическая модель компании частично основана на персонализации рекламы. Таким образом, он несет полную ответственность за соблюдение обязательств по данному вопросу.

Вы можете прочитать оригинал пресс-релиза здесь и на французском языке здесь.

С дополнительными вопросами обращайтесь напрямую в CNIL: https://www.cnil.fr/en/contact-cnil

Опубликованный здесь пресс-релиз не является официальным сообщением EDPB или одобрением EDPB.Этот пресс-релиз был первоначально опубликован национальным надзорным органом и был опубликован здесь по запросу SA в информационных целях.