Cập nhật nội dung chi tiết về Drawing Sentence Syntax Trees – Amy Reynolds mới nhất trên website Techcombanktower.com. Hy vọng thông tin trong bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu ngoài mong đợi của bạn, chúng tôi sẽ làm việc thường xuyên để cập nhật nội dung mới nhằm giúp bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.
Now that you’ve learned about X-bar structure and determining constituency, you should be able to draw syntax trees. However, there are all sorts of different types of phrases and ways that they can connect, and you have a sentence you need to draw a tree for. What to do!? This page is designed to help guide you through drawing syntactic trees.
We will walk through how to make trees for the following sentences:
Amy bakes pies.
Amy bakes pies in the summer.
Amy bakes pies for her friends.
Amy thinks that she will bake pies.
Step 1: The IP and CP phrases
As noted above, we automatically expect the head of the Inflection Phrase (IP) to contain the overall tense of the clause, denoted here by the (+/-) PAST feature. Other words that can appear in the head position of the IP include modal (e.g. could, should, would, might, etc.) auxiliaries. However, regardless of whether there is an actual word within the sentence, you should always show the complete IP structure, especially including I.
Step 2: Adding the Subject and Predicate
Step 3: Add other specifiers, complements and modifiers to the phrases
Now that we have the subject and predicate inserted into the structure, it is important to next consider what happens to the rest of the words and phrases left in the sentence. For instance, for the sentence Amy bakes pies, we have Amy and bakes covered, but how does pies attach to the sentence?
We would say that in the summer is a modifier of the VP. Why? Here, it is not adding additional information about the pies, instead, it is telling us when the baking is taking place. We specifically know that it must be a modifier rather than a complement, because the verb does not require that additional information about the baking — not like it requires the direct object pies. Since in the summer is a modifier of the VP, we add another higher up V’ node, so that it can be a sister to the lower V’. Hence, we get the following structure:
Now if we changed the sentence to Amy bakes pies for her friends, should the PP for her friends be in the same location? There are two possibilities here: either Amy is baking for her friends, and what she is baking is pies; or there are pies for her friends that Amy is baking. In the first instance, it is the action (baking), that is being modified, and for her friends in that instance would be a modifier of the VP, as in the summer was in the structure above. In the second instance, the object that Amy is baking is pies for her friends. If that were the case, for her friends would not be a modifier of the VP and instead would be a modifier of the NP, as shown in the structure below:
The slight differences in meaning between the two possible structures of the same sentence can be captured if we think about corresponding questions that could be asked. If you asked What does Amy bake for her friends? (where the PP is modifying the VP), an appropriate answer could be Pies, not cupcakes, where you are answering simply with nouns, no additional phrases added (because nothing else is branching from that NP). On the other hand, if you asked What does Amy bake? for this sentence, an appropriate answer could be Pies for her friends, not cupcakes for her family, which shows that the prepositional phrases are acting as modifiers distinguishing who the objects in question are for, not who she is baking for. In that instance, the PP would be a modifier of the NP, not the VP.
Step 4: Add CPs if there are any
Within your sentence, there may be multiple clauses. If that is the case, then you can expect a Complementizer Phrase to show up. The basic structure for a CP that occurs lower in the sentences’ tree is exactly like that CP that contains the entire sentence, described above. There are two types of CPs that can occur within a larger CP phrase: CPs for complement clauses, and CPs for relative clauses. Depending on the CP type, it will attach to the larger sentence in different ways. Because CPs for relative clauses show movement, they will be covered in the Drawing Question Syntax Trees. For now, we are going to cover the CPs that are complement clauses. How these in particular attach to the larger tree should be easy to remember: the CP for a complement clause should always occur as a complement to the phrase it is attaching to. Let’s consider the sentence Amy thinks that she will bake her pies. We already know the basic structure for Amy thinks. What about that she will bake her pies? This is what we call a complement clause, which contains a ‘mini-sentence’ of sorts — this same clause could stand alone as the sentence She will bake her pies.
Notice that the structure of that she will bake her pies is exactly like that of what we would make for the sentence she will bake her pies, except that the word that introduces the complement clause (that) occupies the head position of the CP. Overall, the entire CP attaches as a complement to the VP contained within the higher CP. In fact, it may be handy to remember that in English, at least, a complement clause will always attach to a VP as a complement — complement clauses do not attach to NPs.
Now that you understand how to draw syntax trees for sentences, you are ready to learn how to draw trees for questions, as well.
Classification &Amp; Regression Tree (Cr&Amp;T)
Bigdatauni.com
Follow Fanpage
Contact
Lưu ý bài viết nghiêng nhiều về lý thuyết nhiều hơn thực hành vì mục đích chia sẻ kiến thức nền tảng của Data mining cụ thể là các thuật toán phân loại đến những bạn đang tiếp cận, theo học lĩnh vực này, biết về Decision Tree (CART) nhưng chưa nắm kiến thức cơ bản. Tuy nhiên, trong quá trình diễn giải về thuật toán, chúng tôi vẫn sẽ cung cấp ví dụ để thông qua đó các bạn sẽ dễ hiểu hơn, có cái nhìn tổng quan hơn về phương pháp tiếp cận của các mô hình Classification trong khai phá dữ liệu. Đầu tiên trước khi đi vào nói về CART, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về sơ qua về thuật toán Cây quyết định.
Decision Tree là một thuật toán thuộc loại Supervised Learning, phương pháp học có giám sát, kết quả hay biến mục tiêu của Decision Tree chủ yếu là biến phân loại. Các thuật toán được xây dựng giống hình dạng một các cây có ngọn cây, thân cây, lá cây kết nối bằng các cành cây, và mỗi thành phần đều có ý nghĩa riêng của nó, như các yếu tố tác động lên quyết định sau cùng.
Xét về khía cạnh trong lĩnh vực dữ liệu, hồi quy (regression) và phân loại (classification) là hai phương pháp Data mining có thể được thực hiện thông qua Decision tree hay nói cách khác Decision tree có thể được áp dụng cho cả 2 dạng phân tích trong các dự án nghiên cứu khác nhau. Vì tính chất này mà khi nhắc đến Decision tree, cây quyết định, thông thường thì người ta thường gọi Classification & Regression Tree viết tắt là CART. Trong bài viết lần này chúng tôi chỉ đề cập đến CART phục vụ cho phân loại dữ liệu với biến định tính, còn Regression chúng tôi sẽ gửi đến các bạn trong các bài viết sắp tới.
(Nguồn hình Towardsdatascience)
Decision tree đơn giản trong việc ra quyết định chọn lựa giữa đi chơi và ở nhà trên cơ sở xem xét các tình huống có thể xảy ra của thời tiết hay các vấn đề khác. Nếu giải thích ở khía cạnh dữ liệu, thì “Work to do?”, “Outlook”, “Friends busy?” chính là các biến độc lập có thể tác động đến biến mục tiêu ví dụ đặt tên là “Decision” chứa các giá trị Stay in, Go to beach, Go running, Go to movies. “Work to do?” có 2 giá trị là Yes và No, nếu Yes thì người này chắc chắn ở nhà và không còn quyết định nào khác trừ ở nhà và làm việc nên chỉ có 1 nhánh. Còn nếu No thì có thể người này ra ngoài chơi, tuy nhiên còn phải xét đến thời tiết. Tương tự như thế mà cái cây được hình thành cho đến khi không còn trường hợp để xét và quyết định khác cần đưa ra. Các bạn nhìn kỹ sẽ thấy, mỗi giá trị trong một biến độc lập đều có thể tác động lên quyết định sau cùng tạo nên sự liên kết, hay mối liên hệ với biến mục tiêu. Nhìn trên hình chúng ta có thể thấy một cây quyết định bao gồm:
“Root node”: điểm ngọn chứa giá trị của biến đầu tiên được dùng để phân nhánh.
“Internal node”: các điểm bên trong thân cây là các biến chứa các thuộc tính, giá trị dữ liệu được dùng để xét cho các phân nhánh tiếp theo
“Leaf node”: là các lá cây chứa giá trị của biến phân loại sau cùng.
“Branch” là quy luật phân nhánh, nói đơn giản là mối quan hệ giữa giá trị của biến độc lập (Internal node) và giá trị của biến mục tiêu (Leaf node).
Bên trên là trường hợp ứng dụng Decision Tree trong cuộc sống hàng ngày, vậy còn trong Data mining, hay Machine learning thì sao?
Ví dụ bên trên minh họa cho ứng dụng của Decision tree trong lĩnh vực ngân hàng dự báo khả năng khách hàng có thể không trả được nợ “Default”, hoặc thanh toán được “nợ” “No default” dựa trên các thông tin về khoản tiết kiệm “Savings”, thu nhập “Income”, và tài sản “Assets”. Nếu savings = medium, tức khách hàng có khoản tiết kiệm trung bình thì chắc chắn sẽ không có nợ xấu, nếu khách hàng có khoản tiết kiệm ít chúng ta phải xét thêm liệu tài sản của khách hàng có nhiều hay không trường hợp do khách hàng sử dụng tiền tiết kiệm để mua sắm nên vẫn có tài sản thế chấp, ngược lại nếu giá trị tài sản thấp, khả năng cao khách hàng khó trả được nợ. Tương tự vậy chúng ta xét tiếp cho thu nhập.
Đừng lầm tưởng rằng chỉ cần nhìn lên sơ đồ trên mà các bạn có để dự báo, phân loại chính xác khả năng khách hàng nợ xấu ví dụ nhiều bạn sẽ chủ quan cho rằng tiết kiệm nhiều cùng với thu nhập cao chắc chắn sẽ có khả năng trả nợ. Các bạn khác sẽ thắc mắc tại sao từ khoản tiết kiệm trung bình mà cây quyết định có thể khẳng định khách hàng sẽ trả được nợ tức “No default” và không xét tiếp yếu tố khác. Hoặc tại sao cây quyết định lại không đề cập đến các biến độc lập khác? Đầu tiên thuật toán Decision tree là thuật toán phân loại, Classification, nhớ lại các bài viết trước chúng tôi đã đề cập thì khi thực hiện phân tích phân loại trong Data mining, chúng ta phải có trước một tập dữ liệu đầy đủ, trong đó có biến mục tiêu và các giá trị, thuộc tính của nó. Ví dụ ở đây, chúng ta phải có trước tập dữ liệu khách hàng trước đây mà ngân hàng từng giao dịch, và có kết quả phân loại những khách hàng nào không trả được nợ, hay thanh toán hết nợ. Dựa vào đó để xem xét các đặc điểm, yếu tố, nguyên nhân nào dẫn đến kết quả phân loại ấy, trình tự ra sao, và tiến hành thực hiện thuật toán Decision Tree. Sau đó khi có khách hàng mới với dữ liệu cá nhân thu thập sẵn, với Decision tree, ngân hàng có thể đưa ra dự báo rủi ro tín dụng từ nhóm khách hàng mới này thông qua việc phân loại khách hàng vào các nhóm có rủi ro hoặc không có rủi ro.
Quá trình phân chia nhánh cây trong mô hình cây quyết định đều dựa trên các công thức tính toán, định lượng rõ ràng, sao cho quá trình này sẽ đem lại kết quả tối ưu nhất. Chúng tôi sẽ trình bày cụ thể ngay sau phần này.
Nhiệm vụ sau cùng của Decision tree hay bất kỳ thuật toán Classification nào khác chính là phân loại đối tượng dữ liệu chưa được phân loại trước đó vào các nhóm, các lớp phù hợp. Xét về số nhánh thì có 2 dạng cây quyết định bao gồm cây chỉ phân được 2 nhánh và cây phân được nhiều nhánh khác nhau. Các ví dụ ở trên là dạng cây phân được nhiều nhánh, thì phổ biến hiện nay có CHAID, và C4.5, C5.0 là các thuật toán xây dựng Decision tree nhiều nhánh.
Ở phần 1 bài viết lần này chúng tôi sẽ đề cập ban đầu đến thuật toán CART dùng cho Classification, cây quyết định chỉ phân được 2 nhánh mỗi lần. Tương tự như CART, chúng ta còn có QUEST nhưng khác biệt ở biến mục tiêu, giá trị ở của phân nhánh cuối cùng của QUEST chỉ có thể là biến định tính: Categorical, và biến thay phiên: Nominal hoặc Flag như “Có” hoặc “Không”, “No Default” hoặc “Default”, còn CART, biến mục tiêu có thể là bất kỳ biến từ định lượng, đến định tính, hay thay phiên.
Tóm lại, Decision tree là một trong những phương pháp Data mining, cụ thể Classification được sử dụng nhiều nhất trong các dự án nghiên cứu dữ liệu, là phương pháp Supervised learning – học có giám sát hiệu quả nhất vì nó mang lại kết quả dự báo, phân loại chính xác, ổn định, dễ diễn giải. Khác với các phương pháp hồi quy thông thường, Decision tree còn có khả năng thể hiện cả mối liên hệ phi tuyến giữa các biến dữ liệu một cách hiệu quả do đó được ứng dụng trong mọi khía của lĩnh vực khoa học dữ liệu, và là mảng kiến thức quan trọng mà bất kỳ chuyên gia phân tích nào phải có.
Trước khi triển khai thuật toán Decision trees, thì quy trình phân tích hay mô hình dữ liệu phải thỏa mãn các yêu cầu sau:
Tập dữ liệu phải đạt đủ chất lượng trước khi đưa vào phân tích, được chia thành các tập training và test sao cho phù hợp, với tập training thì phải có đầy đủ biến phân loại, biến mục tiêu (target variable), còn test data thì không có.
Tập dữ liệu training phải dồi dào, đa dạng về các biến, thuộc tính dữ liệu để quá trình huấn luyện cho mô hình diễn ra tối ưu và kết quả phân loại chính xác.
Các lớp, các nhóm hay giá trị của biến mục tiêu phải rời rạc, rõ ràng. Thông thường không thể áp dụng phân tích cây quyết định cho một biến mục tiêu liên tục (continuous variable). Thay vào đó, biến mục tiêu phải nhận các giá trị được phân định rõ ràng là thuộc về một lớp, nhóm cụ thể nào đó hoặc không thuộc về một lớp, nhóm cụ thể nào đó. Ví dụ phân loại khách hàng theo thu nhập, giả sử phạm vi giá trị của biến mục tiêu tức thu nhập của khách hàng từ 3 triệu đến hơn 100 triệu thì chúng ta nên phân thành các nhóm thu nhập như thế nào?
Bây giờ chúng ta sẽ đi vô chi tiết thuật toán CART, dựa trên ví dụ đơn giản ứng dụng trong việc phân loại khách hàng có rủi ro tín dụng (không có khả năng thanh toán nợ) hay không có rủi ro tín dụng (có khả năng thanh toán nợ), giống như ví dụ trong bài viết về thuật toán KNN (K nearest neighbor).
Thuật toán KNN và ví dụ đơn giản trong ngành ngân hàng
Thuật toán cây quyết định được xây dựng để cố gắng tìm ra một tập hợp các “nhánh lá” tối ưu nhất, nghĩa là nếu các đối tượng trong tập dữ liệu có cùng 100% một thuộc tính A của một biến nào đó mà đều được phân loại theo một thuộc tính B bất kỳ của biến mục tiêu, thì gọi là “nhánh lá” thuần khiết, trong Data mining có thuật ngữ là “pure leaf node”.
Vậy bằng cách nào mà thuật toán có thể xác định được tính đồng nhất, hoặc ngược loại không đồng nhất của các dữ liệu trong node? Và làm cách nào để phân chia các nhánh tiếp theo nếu không có “pure leaf node”?
Phương pháp CART được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1985 bởi nhà thống kê Leo Breiman và các cộng sự của ông. CART chủ yếu được dùng để xây dựng Decision tree chỉ phân theo hai nhánh mỗi một lần. CART chia bộ dữ liệu training thành những tập con, bên trong có các đối tượng dữ liệu có cùng thuộc tính làm cơ sở cho việc phân loại.
Công thức hệ số GINI:
Công thức Entropy:
Công thức dựa trên xác định tỷ lệ sai sót trong phân loại:
Trong bài viết lần này, chúng tôi sẽ trình bày thuật toán CART theo công thức đầu tiên, còn các công thức còn lại chúng tôi sẽ trình bày ở bài viết tiếp theo ví dụ như trong bài viết về thuật toán C4.5 chúng tôi sẽ nói về công thức Entropy.
Quay trở lại với công thức đầu tiên, “Goodness of best split”
tL là node bên trái của phân nhánh đầu tiên của root node trong cây quyết định
tR là node bên phải của phân nhánh đầu tiên của root node trong cây quyết định
PL là tỷ lệ của số quan sát của node bên trái tL trên tổng số quan sát của tập dữ liệu tranining
PR là tỷ lệ của số quan sát của node bên phải tR trên tổng số quan sát của tập dữ liệu tranining
P(j/tL) là tỷ lệ của số quan sát có thuộc tính j (của biến mục tiêu) trên tổng số quan sát trong node bên trái.
P(j/tR) là tỷ lệ của số quan sát có thuộc tính j (của biến mục tiêu) trên tổng số quan sát trong node bên phải.
Cách phân nhánh nào có giá trị cao nhất được tính từ công thức trên sẽ được dùng để xây dựng cây quyết định.
Để hiểu rõ hơn về cách thức xây dựng một thuật toán CART đơn giản chúng ta cùng xem qua ví dụ sau, đây cũng là ứng dụng chủ yếu của các thuật toán Decision tree trong lĩnh vực ngân hàng: dự báo khả năng khách hàng mới có thể mang lại rủi ro tín dụng cho tổ chức, dựa trên việc phân loại các khách hàng cũ đã xác định được rủi ro tín dụng theo những đặc điểm cụ thể.
Ví dụ sau đây được tham khảo từ giáo trình “Discovering Knowledge in Data: An introduction to Data mining” của Daniel T.Larose (phần 2).
Giả sử chúng ta có một tập dữ liệu training cho model Decision tree như sau:
Ngân hàng đã chuyển đổi dữ liệu định lượng ở biến tổng giá trị Khoản tiết kiệm, và tổng giá trị Tài sản hiện có thành dữ liệu định tính với các mức từ Thấp, Trung bình, Cao.
CART chỉ phân được 2 nhánh, một bên trái, một bên phải, nên đầu tiên chúng ta phải xác định biến nào sẽ là root node trong các biến Khoản tiết kiệm, Tài sản hiện có, Thu nhập. Lưu ý biến Rủi ro tín dụng là biến mục tiêu, không được dùng để xét phân nhánh cho cây quyết định mà là kết quả cuối cùng, là điểm dừng cuối cùng của cây quyết định. Vậy dựa trên dữ liệu có được chúng ta có thể có các phân tập dữ liệu thành các phần như sau:
Cách phân thứ 1:
Node bên trái, Khoản tiết kiệm thấp, chúng ta xem có 3 khách hàng có khoản tiết kiệm thấp. PL = 3/8 = 0.375.
Node bên phải, Khoản tiết kiệm thuộc cao và trung bình thì chúng ta có 5 khách hàng. PR = 5/8 = 0.625
Tiếp tục, trong 3 khách hàng có khoản tiết kiệm thấp thì có 2 người được phân loại có rủi ro tín dụng, 1 người được phân loại không có rủi ro tín dụng. P (Có rủi ro tín dụng ở node trái) = 2/3 = 0.6667, P (Không có rủi ro tín dụng ở node trái) = 1/3 = 0.3333
Trong 5 khách hàng có khoản tiết kiệm thuộc cao và trung bình, thì có 4 người được phân loại không có rủi ro tín dụng, 1 người được phân loại có rủi ro tín dụng. P (Có rủi ro tín dụng ở node phải) = 1/5 = 0.2, P (Không có rủi ro tín dụng ở node phải) = 4/5 = 0.8
Ráp từng phần vào công thức, vậy cách phân 1 sẽ có giá trị là: Φ = 2*0.375*0.625* [trị tuyệt đối của (0.6667 – 0.2) + trị tuyệt đối của (0.333 – 0.8)] = 0.4378
Lưu ý ký hiệu K trong bảng là tỷ lệ số quan sát trong node trái Không có rủi ro tín dụng, C là Có rủi ro tín dụng.
Theo kết quả có được chúng ta thấy cách phân thứ 4 là có giá trị Goodness of split cao nhất là 0.6248. Vậy theo root node chính là giá trị Tài sản hiện có, phân ra 2 nhánh với node bên trái là Tài sản hiện có = thấp, node bên phải là Tài sản hiện có = {Cao, trung bình}, tại node bên trái, chúng ta phân nhánh tiếp xuống node Rủi ro tín dụng rồi ngắt nhánh vì trong node này có 2 khách hàng có rủi ro tín dụng, đạt 100%, và đây là pure node cần xác định. Vậy sau này khi phân loại rủi ro tín dụng cho khách hàng mới mở khoản vay, nếu khách hàng này có giá trị Tài sản hiện có thấp thì ngân hàng cần xem xét vì họ có khả năng mang lại rủi ro tín dụng
Bảng kết quả xác định cách phân nhánh tối ưu đầu tiên của cây quyết định Chúng ta có thể vẽ cây quyết định với cách phân nhánh đầu tiên có được:
Chúng ta tiếp tục xét tiếp cho 6 khách hàng còn lại ở node bên phải, nguyên nhân là trong số khách hàng này có khách hàng có rủi ro tín dụng và có khách hàng không có rủi ro tín dụng do đó từ đây chúng ta phải phân nhánh tiếp.
Từ bảng các cách phân nhánh mà chúng ta thiết lập ở đầu ví dụ, chúng ta loại có cách phân nhánh thứ 4, và giữ lại các cách phân nhánh còn lại, và bây giờ chúng ta chỉ còn 6 khách hàng để xét.
Vậy chúng ta tiếp tục sử dụng công thức trên để tính tiếp Goodness of split cho cách phân 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, lưu ý giá trị sẽ khác so với bảng kết quả đầu tiên do mẫu cần xét bây giờ còn 6. Nếu tính đúng như BigDataUni hướng dẫn, các bạn sẽ có kết quả giống như sau:
Lưu ý ký hiệu K trong bảng là tỷ lệ số quan sát trong node trái Không có rủi ro tín dụng, C là Có rủi ro tín dụng.
Dựa trên bảng trên, chúng ta có thể chọn cách phân thứ 3 hoặc thứ 7 đều được, vì giá trị Goodness đều cao nhất là 0.4444. Ở ví dụ này chúng ta sẽ chọn tiếp cách phân thứ 3 cho lượt phân nhánh tiếp theo. Vậy node bên phải chứa các khách hàng 1, 3, 4, 5, 6, 8 sẽ là node Khoản tiết kiệm, phân nhánh bên trái là khoản tiết kiệm cao có khách hàng 3 và 6, trong số 2 khách hàng này có người có rủi ro tín dụng và có người không nên phải xét tiếp, còn phân nhánh bên phải là khoản tiết kiệm trung bình, thấp là khách hàng 1, 4, 5, 8, tất cả đều không có rủi ro tín dụng, nên node ở nhánh này là pure node, và phân nhánh ngừng ở đây. Các bạn có thể vẽ tiếp CART như sau:
Tiếp tục ở node bên trái chứa khách hàng 3, 6, cả hai đều có cùng khoản tiết kiệm và thu nhập, (các bạn xem lại ở bảng dữ liệu khách hàng ở trên) nên chúng ta phải xét đến giá trị tài sản hiện có, thì thấy, khách hàng thứ 3 với tài sản trung bình thì mang lại rủi ro tín dụng còn khách hàng 6 thì ngược lại.
Với thuật toán CART đã xây dựng hoàn chỉnh như trên, ngân hàng đã có thể phân loại khách hàng mới và xem xét liệu họ có mang lại rủi ro tín dụng hay không nếu mở khoản vay cho họ.
Đến đây là kết thúc bài viết về CART cơ bản sử dụng công thức Goodness of split để tính cách phân nhánh tối ưu. Ở bài viết sắp tới chúng tôi sẽ trình bày các bạn về thuật toán CART, C4.5 với công thức Entropy và GINI index, mời các bạn ửng hộ.
Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm trong lĩnh vực khai thác dữ liệu sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích, khai thác dữ liệu và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.
How To Draw Anime Clothes
This tutorial focuses on the basics of drawing some common types of clothes in the anime and manga styles. The examples shown are of female clothes but the tips can be applied to drawing male clothing as well.
Anime Clothes
Before you start drawing an outfit it can be very helpful to study some photos of real clothes to get the general idea of the the designs and where the different parts such as zipper and buttons tend to be located.
Anime and manga characters are drawn wearing different types of clothes hundreds and even thousands of times therefore their clothes is often drawn in a simplified manner. The more essential elements of each peace are shown while minor details like smaller folds are left out.
How to Start Drawing Anime Clothes
If you’re a beginner artist start by first drawing a rough sketch of the shape and pose of the body before you draw the clothes (assuming the clothes you are drawing is being worn).
For drawing anime bodies see:
Drawing an Anime Leather Jacket
To draw an anime style leather jacket on the body start by drawing it’s overall shape and major features such as where the zipper line and collar.
Leather is fairly rigid and even a tight jacket will somewhat conceal the shape of the body. The shoulder areas where the sleeves are stitched to the jacket will stick out be “pointy” while the chest area will be squeezed in. Draw accordingly.
In this example the major folds will be at the shoulder (because of the slightly raised arm) and on the inside of the elbow (because the arm is bent). There will also be some light folds at the level of the upper stomach area because the body is very slightly bent to one side.
Draw the lighter folds and the smaller parts like the details of the zipper and the pockets after you draw the major features.
Drawing Anime Jeans
Tight jeans will almost exactly hug the shape of the legs. If you’ve done a sketch of the body as suggested earlier you only really need to indicate the top and bottom of the jeans to get their overall shape. The only exception in this case are the bottom of the jeans because they are rolled up. Draw the rolled up parts slightly away from the shape of the legs.
The folds in tight jeans will usually be at the sides of the knees and at the very top between the legs. Draw some in those areas.
Drawing an Anime Shirt
To draw an anime shirt (school uniform or other) once again start by drawing the overall shape of the shirt and it’s major features. Because shirts are usually made of fairly thin and soft material the shape of the body will be more obvious through a shirt than through a jacket.
If the shirt is fairly tight and has short sleeves as in the example you only need to draw a few folds. Draw some folds below and above the chest. In this example there is also one fold going across the stomach are to show that the shirt is being lightly stretched in one direction because of the light bend in the body. You can also draw some folds in the upper stomach area for the same reason.
Drawing an Anime Skirt
To draw an anime school uniform skirt start once again by drawing its overall shape. Next draw some vertical lines to indicate the proportions of the folds. It’s important to note that the folds in this particular design will be sort of like teeth that point in one direction but slowly curve around.
In this example the inner side of the folds because invisible as they progress from the left side of the picture to the right.
For more on drawing anime skirts and school clothes see:
Drawing Anime Sweater or Sweatshirt
To draw a sweater in the anime style start by drawing its overall shape.
Sweaters and sweatshirts are usually made of soft but fairly thick material and tend to be fairly baggy and thus tend to have a lot of folds an curves.
Start by drawing the overall shape of the sweater or sweatshirt with the outline of the major curves and folds. Baggy clothes will tend to hand downwards and collect at the bottom. Keep this in mind when drawing.
Drawing Anime Sweat Pants
To draw anime sweat pants again start by drawing the overall shape.
For sweat pants that are fairly baggy that hang down as in the example there will be very few folds. The only major folds in this example will be on the knee of the forward leg as the pants will hang off of it very slightly creating some tension.
Conclusion
Drawing any type of closing can be a bit challenging but as already mentioned if you are having trouble drawing anime clothes look at example of real clothes.
For more anime clothes related tutorial see:
How To Draw Sequence Diagram?
How to Draw Sequence Diagram?
A sequence diagram is a kind of UML diagram that is used primarily to show the interactions between objects that are represented as lifelines in a sequential order.
Creating sequence diagram
Perform the steps below to create a UML sequence diagram Visual Paradigm uml diagram tools.
In the New Diagram window, select Sequence Diagram.
Enter the diagram name and description. The Location field enables you to select a model to store the diagram.
Creating
actor
Creating lifeline
Alternatively, a much quicker and more efficient way is to use Resource Catalog:
Move your mouse pointer over the source lifeline.
Press on the Resource Catalog button and drag it out.
Release the mouse button at the place where you want the lifeline to be created.
A new lifeline will be created and connected to the
actor
/lifeline with a message. Enter its name and press Enter to confirm editing.
Auto extending activation
When create message between lifelines/actors, activation will be automatically extended.
Using sweeper and magnet to manage sequence diagram
The picture below shows the actor Inspector Assistant is being swept towards right, thus new room is made for new lifelines.
The picture below shows the message specify visit time is being swept downwards, thus new room is made for new messages.
The picture below shows when drag the magnet upwards, shapes below dragged position are pulled upwards.
Creating combined fragment for messages
A combined fragment of selected type will be created to cover the messages.
Adding/removing covered lifelines
After you’ve created a combined fragment on the messages, you can add or remove the covered lifelines.
Move the mouse over the combined fragment and select Add/Remove Covered Lifeline… from the pop-up menu.
As a result, the area of covered lifelines is extended or narrowed down according to your selection.
Managing Operands
After you’ve created a combined fragment on the messages, you can also add or remove operand(s).
Developing sequence diagram with quick editor or keyboard shortcuts
In sequence diagram, an editor appears at the bottom of diagram by default, which enables you to construct sequence diagram with the buttons there. The shortcut keys assigned to the buttons provide a way to construct diagram through keyboard. Besides constructing diagram, you can also access diagram elements listing in the editor.
Editing lifelines
There are two panes, Lifelines and Messages. The Lifelines pane enables you to create different kinds of actors and lifelines.
Button Shortcut Description
Alt-Shift-A To create an
actor
Alt-Shift-L To create a general lifeline
Alt-Shift-E
Alt-Shift-C
Alt-Shift-B
Alt-Shift-O To open the specification of the element chosen in quick editor
Ctrl-Del To delete the element chosen in quick editor
Ctrl-L To link with the diagram, which cause the diagram element to be selected when selecting an element in editor, and vice versa
Editing messages
The Messages pane enables you to connect lifelines with various kinds of messages.
Button Shortcut Description
Alt-Shift-M To create a message that connects actors/lifelines in diagram
Alt-Shift-D To create a duration message that connects actors/lifelines in diagram
Alt-Shift-C To create a create message that connects actors/lifelines in diagram
Alt-Shift-S To create a self message on an
actor
/lifeline in diagram
Alt-Shift-R To create a recursive message on an
actor
/lifeline in diagram
Alt-Shift-F To create a found message that connects to an
actor
/lifeline
Alt-Shift-L To create a lost message from an
actor
/lifeline
Alt-Shift-E To create a reentrant message that connects actors/lifelines in diagram
Ctrl-Shift-Up To swap the chosen message with the one above
Ctrl-Shift-Down To swap the chosen message with the one below
Ctrl-R To revert the direction of chosen message
Alt-Shift-O To open the specification of the message chosen in quick editor
Ctrl-Del To delete the message chosen in quick editor
Ctrl-L To link with the diagram, which cause the message to be selected when selecting a message in editor, and vice versa
Expanding and collapsing the editor
Setting different ways of numbering sequence messages
You are able to set the way of numbering sequence messages either on diagram base or frame base.
Diagram-based sequence message
If you choose Single Level, all sequence messages will be ordered with integers on diagram base. On the other hand, if you choose Nested Level, all sequence messages will be ordered with decimal place on diagram base.
Frame-based sequence message
When you set the way of numbering sequence messages on frame base, the sequence messages in frame will restart numbering sequence message since they are independent and ignore the way of numbering sequence message outside the frame.
Related Resources
The following resources may help you to learn more about the topic discussed in this page.
Bạn đang đọc nội dung bài viết Drawing Sentence Syntax Trees – Amy Reynolds trên website Techcombanktower.com. Hy vọng một phần nào đó những thông tin mà chúng tôi đã cung cấp là rất hữu ích với bạn. Nếu nội dung bài viết hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!