Иностранный язык с ИИ: Public Languages Models
Сгенерируем запрос в формате Python для создания упражнения Oflameron WORDS для изучения иностранных языков.
Perplexity AI Python
Запрос для perplexity.ai
Напиши следующий запрос в формате программы на Python:
Методика изучения иностранных языков Oflameron WORD (c) by Valery Shmelev
Давай подготовим учебное упражнение по методике Oflameron WORDS для изучения английского языка. Для этого выберем 15 английских слов (исходные английские слова) на тему "Я путешествую по США на автомобиле" и обработаем каждое из них по следующему алгоритму:
1. Преобразуй слова в одномерные матрицы (строки), элементы которых - буквы из исходных слов (т.е. надо разделить слово на буквы). Это будет исходная матрица. Подсчитай и запомни количество элементов исходной матрицы.
2. Пересортируй элементы каждой матрицы случайным образом (используй только один вариант сортировки для каждого слова). Это будет целевая матрица.
3. Создай из целевой матрицы специальное слово (спец-слово) следующим образом: последовательно выбирай из целевой матрицы элементы и добавляй их в строчку без пробелов, чтобы сформировать спец-слово и одновременно подсчитывай их количество в спец-слове.
4. Сравни количество элементов исходной матрицы
5. Запомни исходные английские слова и соответствующие им спец-слова для использования далее.
Составь учебный текст длиной 5-6 предложений на выбранную выше тему с использованием исходных 15 английских слов, но подмени их в тексте на соответствующие спец-слова, которые были подготовлены. Напиши готовый текст и в конце каждого предложения в скобках покажи использованные исходные английские слова, которые были заменены на спец-слова.
Выведи на экран только конечный результат.
Perplexity AI Python
Ответ ИИ:
Python
import random
# Method: Oflameron WORD (c) by Valery Shmelev
# Task: Prepare a language learning exercise using 15 English words on the theme "I travel across the USA by car"
# Step 1: Define the 15 English source words relevant to "traveling by car in the USA"
source_words = [
"highway", "roadtrip", "map", "gasoline", "mileage",
"car", "engine", "driver", "license", "traffic",
"exit", "reststop", "parking", "toll", "route"
]
# Step 2: Process each word into a one-dimensional matrix (list of letters)
# Step 3: Randomly shuffle the letters to form target matrix and create a special word from the target matrix
def process_words(words):
processed = []
for word in words:
original_matrix = list(word)
original_len = len(original_matrix)
shuffled_matrix = original_matrix.copy()
while True:
random.shuffle(shuffled_matrix)
if len(shuffled_matrix) == original_len:
break
special_word = ''.join(shuffled_matrix)
special_len = len(special_word)
processed.append({
"original_word": word,
"original_len": original_len,
"original_matrix": original_matrix,
"shuffled_matrix": shuffled_matrix,
"special_word": special_word,
"special_len": special_len
})
return processed
processed_words = process_words(source_words)
# Step 4 & 5 are implicit in above: kept counts and special words memorized
# Generate a learning text with 5-6 sentences replacing original words by special words
def generate_learning_text(processed):
# Map original words to special words for substitution in sentences
word_map = {p["original_word"]: p["special_word"] for p in processed}
text = [
f"We started our journey on the {word_map['highway']} that led us through beautiful landscapes. (highway)",
f"Our {word_map['roadtrip']} was planned carefully using a detailed {word_map['map']}. (roadtrip, map)",
f"The {word_map['car']} needed refueling with fresh {word_map['gasoline']} before continuing. (car, gasoline)",
f"Our skilled {word_map['driver']} checked the {word_map['engine']} and ensured the {word_map['license']} was valid. (driver, engine, license)",
f"We faced heavy {word_map['traffic']} near the {word_map['exit']}, but quickly found a safe {word_map['reststop']}. (traffic, exit, reststop)",
f"Finally, we found {word_map['parking']} after paying the {word_map['toll']} and followed a scenic {word_map['route']}. (parking, toll, route)"
]
return "\n".join(text)
final_text = generate_learning_text(processed_words)
# Print the processed words data and the generated learning text
def print_results(processed, text):
for p in processed:
print(f"{p['original_word']}, {p['original_len']}, {p['original_matrix']}, {p['shuffled_matrix']}, {p['special_word']}, {p['special_len']}")
print("\nLearning Text:\n")
print(text)
print_results(processed_words, final_text)
Direct Link: https://www.perplexity.ai/search/davai-podgotovim-uchebnoe-upra-OIdSOxCnSD25575BpSQMHA#6
http://oflameron.ru
Perplexity AI Python
...
