klussen voor natura honkbalknuppel in kut

Apart from normal tokens like words, numbers and dates, it is also able to recognize a wide variety of emoticons. The tokenizer is able to identify hashtags and Twitter user names to the extent that these conform to the conventions used in Twitter, i. URLs and addresses are not completely covered. The tokenizer counts on clear markers for these, e. Assuming that any sequence including periods is likely to be a URL provesunwise, given that spacing between normal wordsis often irregular.

And actually checking the existence of a proposed URL was computationally infeasible for the amount of text we intended to process. Finally, as the use of capitalization and diacritics is quite haphazard in the tweets, the tokenizer strips all words of diacritics and transforms them to lower case. For those techniques where hyperparameters need to be selected, we used a leave-one-out strategy on the test material.

For each test author, we determined the optimal hyperparameter settings with regard to the classification of all other authors in the same part of the corpus, in effect using these as development material.

In this way, we derived a classification score for each author without the system having any direct or indirect access to the actual gender of the author. We then measured for which percentage of the authors in the corpus this score was in agreement with the actual gender.

These percentages are presented below in Section Profiling Strategies In this section, we describe the strategies that we investigated for the gender recognition task. As we approached the task from a machine learning viewpoint, we needed to select text features to be provided as input to the machine learning systems, as well as machine learning systems which are to use this input for classification.

We first describe the features we used Section 4. Then we explain how we used the three selected machine learning systems to classify the authors Section 4. The use of syntax or even higher level features is for now impossible as the language use on Twitter deviates too much from standard Dutch, and we have no tools to provide reliable analyses.

However, even with purely lexical features, 4. Several errors could be traced back to the fact that the account had moved on to another user since We could have used different dividing strategies, but chose balanced folds in order to give a equal chance to all machine learning techniques, also those that have trouble with unbalanced data.

If, in any application, unbalanced collections are expected, the effects of biases, and corrections for them, will have to be investigated. Most of them rely on the tokenization described above. We will illustrate the options we explored with the Hahaha Top Function Words The most frequent function words see kestemont for an overview.

We used the most frequent, as measured on our tweet collection, of which the example tweet contains the words ik, dat, heeft, op, een, voor, and het. Then, we used a set of feature types based on token n-grams, with which we already had previous experience Van Bael and van Halteren For all feature types, we used only those features which were observed with at least 5 authors in our whole collection for skip bigrams 10 authors.

Unigrams Single tokens, similar to the top function words, but then using all tokens instead of a subset. In the example tweet, we find e. Bigrams Two adjacent tokens. In the example tweet, e. Trigrams Three adjacent tokens. Skip bigrams Two tokens in the tweet, but not adjacent, without any restrictions on the gap size.

Finally, we included feature types based on character n-grams following kjell et al. We used the n-grams with n from 1 to 5, again only when the n-gram was observed with at least 5 authors. However, we used two types of character n-grams. The first set is derived from the tokenizer output, and can be viewed as a kind of normalized character n-grams. Normalized 1-gram About features. Normalized 3-gram About 36K features.

Normalized 4-gram About K features. Normalized 5-gram About K features. The second set of character n-grams is derived from the original tweets. This type of character n-gram has the clear advantage of not needing any preprocessing in the form of tokenization. Original 1-gram About features. Be Original 3-gram About 77K features. Original 4-gram About K features. Original 5-gram About K features. Again, we decided to explore more than one option, but here we preferred more focus and restricted ourselves to three systems.

Our primary choice for classification was the use of Support Vector Machines, viz. We chose Support Vector Regression ν-svr to be exact with an RBF kernel, as it had shown the best results in several research projects e. With these main choices, we performed a grid search for well-performing hyperparameters, with the following investigated values: The second classification system was Linguistic Profiling LP; van Halteren , which was specifically designed for authorship recognition and profiling.

Roughly speaking, it classifies on the basis of noticeable over- and underuse of specific features. Before being used in comparisons, all feature counts were normalized to counts per words, and then transformed to Z-scores with regard to the average and standard deviation within each feature. Here the grid search investigated: As the input features are numerical, we used IB1 with k equal to 5 so that we can derive a confidence value. The only hyperparameters we varied in the grid search are the metric Numerical and Cosine distance and the weighting no weighting, information gain, gain ratio, chi-square, shared variance, and standard deviation.

However, the high dimensionality of our vectors presented us with a problem. For such high numbers of features, it is known that k-nn learning is unlikely to yield useful results Beyer et al.

This meant that, if we still wanted to use k-nn, we would have to reduce the dimensionality of our feature vectors. For each system, we provided the first N principal components for various N. In effect, this N is a further hyperparameter, which we varied from 1 to the total number of components usually , as there are authors , using a stepsize of 1 from 1 to 10, and then slowly increasing the stepsize to a maximum of 20 when over Rather than using fixed hyperparameters, we let the control shell choose them automatically in a grid search procedure, based on development data.

When running the underlying systems 7. As scaling is not possible when there are columns with constant values, such columns were removed first.

For each setting and author, the systems report both a selected class and a floating point score, which can be used as a confidence score. In order to improve the robustness of the hyperparameter selection, the best three settings were chosen and used for classifying the current author in question. For LP, this is by design.

A model, called profile, is constructed for each individual class, and the system determines for each author to which degree they are similar to the class profile.

For SVR, one would expect symmetry, as both classes are modeled simultaneously, and differ merely in the sign of the numeric class identifier. However, we do observe different behaviour when reversing the signs.

For this reason, we did all classification with SVR and LP twice, once building a male model and once a female model. For both models the control shell calculated a final score, starting with the three outputs for the best hyperparameter settings. It normalized these by expressing them as the number of non-model class standard deviations over the threshold, which was set at the class separation value.

The control shell then weighted each score by multiplying it by the class separation value on the development data for the settings in question, and derived the final score by averaging.

It then chose the class for which the final score is highest. In this way, we also get two confidence values, viz. Results In this section, we will present the overall results of the gender recognition. We start with the accuracy of the various features and systems Section 5. Then we will focus on the effect of preprocessing the input vectors with PCA Section 5. After this, we examine the classification of individual authors Section 5.

For the measurements with PCA, the number of principal components provided to the classification system is learned from the development data. Below, in Section 5. Starting with the systems, we see that SVR using original vectors consistently outperforms the other two. For only one feature type, character trigrams, LP with PCA manages to reach a higher accuracy than SVR, but the difference is not statistically significant. For SVR and LP, these are rather varied, but TiMBL s confidence value consists of the proportion of selected class cases among the nearest neighbours, which with k at 5 is practically always 0.

The class separation value is a variant of Cohen s d Cohen Where Cohen assumes the two distributions have the same standard deviation, we use the sum of the two, practically always different, standard deviations. Accuracy Percentages for various Feature Types and Techniques. In fact, for all the tokens n-grams, it would seem that the further one goes away from the unigrams, the worse the accuracy gets.

An explanation for this might be that recognition is mostly on the basis of the content of the tweet, and unigrams represent the content most clearly. Possibly, the other n-grams are just mirroring this quality of the unigrams, with the effectiveness of the mirror depending on how well unigrams are represented in the n-grams.

For the character n-grams, our first observation is that the normalized versions are always better than the original versions. This means that the content of the n-grams is more important than their form. This is in accordance with the hypothesis just suggested for the token n-grams, as normalization too brings the character n-grams closer to token unigrams.

The best performing character n-grams normalized 5-grams , will be most closely linked to the token unigrams, with some token bigrams thrown in, as well as a smidgen of the use of morphological processes. However, we cannot conclude that what is wiped away by the normalization, use of diacritics, capitals and spacing, holds no information for the gender recognition.

To test that, we would have to experiment with a new feature types, modeling exactly the difference between the normalized and the original form. This number was treated as just another hyperparameter to be selected. As a result, the systems accuracy was partly dependent on the quality of the hyperparameter selection mechanism.

In this section, we want to investigate how strong this dependency may have been. Recognition accuracy as a function of the number of principal components provided to the systems, using token unigrams. Figures 1, 2, and 3 show accuracy measurements for the token unigrams, token bigrams, and normalized character 5-grams, for all three systems at various numbers of principal components. For the unigrams, SVR reaches its peak Interestingly, it is SVR that degrades at higher numbers of principal components, while TiMBL, said to need fewer dimensions, manages to hold on to the recognition quality.

LP peaks much earlier However, it does not manage to achieve good results with the principal components that were best for the other two systems. Furthermore, LP appears to suffer some kind of mathematical breakdown for higher numbers of components. Although LP performs worse than it could on fixed numbers of principal components, its more detailed confidence score allows a better hyperparameter selection, on average selecting around 9 principal components, where TiMBL chooses a wide range of numbers, and generally far lower than is optimal.

We expect that the performance with TiMBL can be improved greatly with the development of a better hyperparameter selection mechanism.

For the bigrams Figure 2 , we see much the same picture, although there are differences in the details. SVR now already reaches its peak TiMBL peaks a bit later at with And LP just mirrors its behaviour with unigrams. LP keeps its peak at 10, but now even lower than for the token n-grams However, all systems are in principle able to reach the same quality i.

Even with an automatically selected number, LP already profits clearly Recognition accuracy as a function of the number of principal components provided to the systems, using token bigrams. And TiMBL is currently underperforming, but might be a challenger to SVR when provided with a better hyperparameter selection mechanism. We will focus on the token n-grams and the normalized character 5-grams. As for systems, we will involve all five systems in the discussion.

However, our starting point will always be SVR with token unigrams, this being the best performing combination. We will only look at the final scores for each combination, and forgo the extra detail of any underlying separate male and female model scores which we have for SVR and LP; see above.

When we look at his tweets, we see a kind of financial blog, which is an exception in the population we have in our corpus. The exception also leads to more varied classification by the different systems, yielding a wide range of scores.

SVR tends to place him clearly in the male area with all the feature types, with unigrams at the extreme with a score of SVR with PCA on the other hand, is less convinced, and even classifies him as female for unigrams 1.

Figure 4 shows that the male population contains some more extreme exponents than the female population. The most obvious male is author , with a resounding Looking at his texts, we indeed see a prototypical young male Twitter user: From this point on in the discussion, we will present female confidence as positive numbers and male as negative.

Recognition accuracy as a function of the number of principal components provided to the systems, using normalized character 5-grams. All systems have no trouble recognizing him as a male, with the lowest scores around 1 for the top function words.

If we look at the rest of the top males Table 2 , we may see more varied topics, but the wide recognizability stays. Unigrams are mostly closely mirrored by the character 5-grams, as could already be suspected from the content of these two feature types. For the other feature types, we see some variation, but most scores are found near the top of the lists. Feature type Unigram 1: Top Function 4: On the female side, everything is less extreme. The best recognizable female, author , is not as focused as her male counterpart.

There is much more variation in the topics, but most of it is clearly girl talk of the type described in Section 5. In scores, too, we see far more variation.

Even the character 5-grams have ranks up to 40 for this top Another interesting group of authors is formed by the misclassified ones. Taking again SVR on unigrams as our starting point, this group contains 11 males and 16 females. We show the 5 most Confidence scores for gender assignment with regard to the female and male profiles built by SVR on the basis of token unigrams.

The dashed line represents the separation threshold, i. The dotted line represents exactly opposite scores for the two genders. Top rankingfemales insvr ontokenunigrams, with ranksand scoresforsvr with various feature types. Top Function 9: With one exception author is recognized as male when using trigrams , all feature types agree on the misclassification.

This may support ourhypothesis that allfeature types aredoingmore orlessthe same. But it might alsomean that the gender just influences all feature types to a similar degree. In addition, the recognition is of course also influenced by our particular selection of authors, as we will see shortly.

Apart from the general agreement on the final decision, the feature types vary widely in the scores assigned, but this also allows for both conclusions. The male which is attributed the most female score is author On re examination, we see a clearly male first name and also profile photo. However, his Twitter network contains mostly female friends. This apparently colours not only the discussion topics, which might be expected, but also the general language use.

The unigrams do not judge him to write in an extremely female way, but all other feature types do. When looking at his tweets, we This has also been remarked by Bamman et al. There is an extreme number of misspellings even for Twitter , which may possibly confuse the systems models. The most extreme misclassification is reserved for a female, author This turns out to be Judith Sargentini, a member of the European Parliament, who tweets under the 14 Although clearly female, she is judged as rather strongly male In this case, it would seem that the systems are thrown off by the political texts.

If we search for the word parlement parliament in our corpus, which is used 40 times by Sargentini, we find two more female authors each using it once , as compared to 21 male authors with up to 9 uses. Apparently, in our sample, politics is a male thing. We did a quick spot check with author , a girl who plays soccer and is therefore also misclassified often; here, the PCA version agrees with and misclassified even stronger than the original unigrams versus.

In later research, when we will try to identify the various user types on Twitter, we will certainly have another look at this phenomenon. Are they mostly targeting the content of the tweets, i. In this section, we will attempt to get closer to the answer to this question.

Again, we take the token unigrams as a starting point. However, looking at SVR is not an option here. Because of the way in which SVR does its classification, hyperplane separation in a transformed version of the vector space, it is impossible to determine which features do the most work. Instead, we will just look at the distribution of the various features over the female and male texts. Figure 5 shows all token unigrams.

The ones used more by women are plotted in green, those used more by men in red. The position in the plot represents the relative number of men and women who used the token at least once somewhere in their tweets. However, for classification, it is more important how often the token is used by each gender. We represent this quality by the class separation value that we described in Section 4. As the separation value and the percentages are generally correlated, the bigger tokens are found further away from the diagonal, while the area close to the diagonal contains mostly unimportant and therefore unreadable tokens.

On the female side, we see a representation of the world of the prototypical young female Twitter user. And also some more negative emotions, such as haat hate and pijn pain.

Next we see personal care, with nagels nails , nagellak nail polish , makeup makeup , mascara mascara , and krullen curls. Clearly, shopping is also important, as is watching soaps on television gtst. The age is reconfirmed by the endearingly high presence of mama and papa. As for style, the only real factor is echt really. The word haar may be the pronoun her, but just as well the noun hair, and in both cases it is actually more related to the Identity disclosed with permission.

And by TweetGenie as well. An alternative hypothesis was that Sargentini does not write her own tweets, but assigns this task to a male press spokesperson. However, we received confirmation that she writes almost all her tweets herself Sargentini, personal communication. Percentages of use of tokens by female and male authors.

The font size of the words indicates to which degree they differentiate between the gender when also taking into account the relative frequencies of occurrence. Spelling Bestuderen Inleiding Op B1 niveau gaan we wat meer aandacht schenken aan spelling. Je mag niet meer zoveel fouten maken als op A1 en A2 niveau. We bespreken een aantal belangrijke. Understanding and being understood begins with speaking Dutch Begrijpen en begrepen worden begint met het spreken van de Nederlandse taal The Dutch language links us all Wat leest u in deze folder?

Als je een onderdeel. List of variables with corresponding questionnaire items in English used in chapter 2 Task clarity 1. I understand exactly what the task is 2.

I understand exactly what is required of. Please use the latest firmware for the router. The firmware is available on http: Wouldn t it be great to create your own funny character that will give. Dus ik durfde het niet aan om op de fiets naar. Quick scan method to evaluate your applied educational game light validation 1. Assessing writing through objectively scored tests: My family Main language Dit is de basiswoordenschat. Deze woorden moeten de leerlingen zowel passief als actief kennen.

Aim of this presentation Give inside information about our commercial comparison website and our role in the Dutch and Spanish energy market Energieleveranciers. Invloed van het aantal kinderen op de seksdrive en relatievoorkeur M. Eshuis Oktober Faculteit Psychologie en Onderwijswetenschappen. Firewall van de Speedtouch wl volledig uitschakelen? De firewall van de Speedtouch wl kan niet volledig uitgeschakeld worden via de Web interface: De firewall blijft namelijk op stateful staan.

And especially truths that at first sight are concrete, tangible and proven. Na het neuken van haar kale kut beft hij haar. De lekkerste met een neger sexs sexfilmpjes vind je hier! De geilste met een neger sexs gratis sex filmpjes vind je hier! De Thaise hoer geniet van dubbele penetratie.

Meerdere pijp en klaar kom scenes. De Ebony kokhalst als de neger lul haar mond neukt. Tranny tietjes vol zaad gespoten. Tijdens het neuken krijgt het meisje meerdere keren een o Deepthroat in de achtertuin. Tante geneukt door neefje. De Ebony pijpt en laat zich neuken voor geld. Een lekkere negerin die hij laat pijpen en neukt. Trio sex met een geile tiener. De mooie meid denkt niet lullen mijn gaatjes vullen.

De milf krijgt haar gezicht vol sperma. Tina houd wel van een masturbatie met een vibrator. Samen met zijn vriend neukt hij zijn vrouw. Garage rekening betaald in natura.

Blondje wil een trio sex met twee oudere mannen. Zoveel zuigkracht, het is niet te geloven! Met kleine teugen zijn pik afzuigen. Dit negerinnen kontje wacht op een stijve lul. Blonde snol geniet van menage a trois. Super geile brunette in lekker kinky trio. De klusjes man heeft een kut klusje bij de geile huisvrouw. Meisje in haar lekkere kontje geneukt. Ik neuk je mond tot je naar adem snakt. Hete lesbische meiden neuken elkaar. Het hoertje heeft moeite met de grote neger lul.

De geile buurvrouw pijpt de buurjongen en laat hem haar n Botergeil dikke tieten teef van achter geneukt. De blanke lul spuit de mondjes van de negerinnen vol sperma.

Sexclub limburg omasneuken

Geen hoer Suzan heeft duidelijke grenzen: De twee bleven wel pragmatisch: Wat hij daar voor terugkreeg ligt nogal voor de hand. Suzan heeft lak aan mensen die kritiek op haar hebben: Waarom we naar betaalde stukken linken?

Blendle leest écht alle Nederlandse kranten en tijdschriften, en speurt voor ons naar de mooiste en spraakmakende artikelen. Dit is een korte, gratis samenvatting, zodat jij het belangrijkste nieuws meepakt. Als je geïnteresseerd bent in het volledige verhaal, klik dan door. Dat kost een paar dubbeltjes, maar je krijgt gegarandeerd een prachtig stuk en je steunt de journalistiek.

Hoewel iedereen dacht dat Gerard Joling en Gordon sinds Gordons biografie niet meer samen door één deur konden, blijken ze nu zelfs samen in een draaiende stoel te kunnen zitten. Marieke Renes 34 uit Julianadorp was 37 weken zwanger toen ze erachter kwam dat ze schildklierkanker had.

Haar moeder ontdekte enkele weken daarvoor een bult in haar hals en stuurde haar naar de huisarts. Wie in alle rust wil genieten van een concert heeft het niet altijd makkelijk. Pratende of schreeuwende mede-concertgangers kunnen nogal vervelend zijn. Daarom bieden 22 poppodia nu een 'lul-niet-lolly' aan. Op Curaçao heb je naast een strandbed en een goed boek weinig nodig. Maar goed, de hele vakantie op hetzelfde strand liggen is ook weer zonde, want er zijn zó veel mooie plekken.

Nabestaanden van de slachtoffers van vlucht MH17 hebben als stil protest lege stoelen voor de Russische ambassade in Den Haag neergezet. Twee jaar geleden stemde een meerderheid van 51 procent van de Britten in een referendum vóór Brexit. Nu lijken zelfs de grootste voorstanders van Brexit te twijfelen over het uittreden.

Wij leggen je uit hoe dat zit. De Amerikaanse Jennifer werd in januari op gewelddadige wijze verkracht in haar hotelkamer. Ze raakte zwanger, maar dacht er geen moment aan om haar zoon nu 3 weg te laten halen.

Het kabinet trekt volgend jaar bijna een kwart miljard meer uit voor de kinderopvangtoeslag. Daardoor gaan werkende ouders met kinderen op de crèche, gastouderopvang of buitenschoolse opvang er vanaf 1 januari op vooruit. En dat op beeld. Gisteren schreven we over liefdesrelaties op de werkvloer. Volgens 'de Volkskrant' leidt dit altijd tot onrust.

Zij trouwde vorige maand met haar collega Stan Een oplettende Amerikaanse arts spotte deze week een verdacht plekje in de hals van een vrouw op tv en zocht contact met haar. Maar ook zelf kun je een heleboel doen om kanker te herkennen, stelt Anja Timmer-Bonte 50 , oncoloog bij het Radboudumc in Nijmegen. In de Middellandse Zee drijft een recordhoeveelheid plastic rond. Een lekkere negerin die hij laat pijpen en neukt. Trio sex met een geile tiener.

De mooie meid denkt niet lullen mijn gaatjes vullen. De milf krijgt haar gezicht vol sperma. Tina houd wel van een masturbatie met een vibrator. Samen met zijn vriend neukt hij zijn vrouw. Garage rekening betaald in natura. Blondje wil een trio sex met twee oudere mannen. Zoveel zuigkracht, het is niet te geloven!

Met kleine teugen zijn pik afzuigen. Dit negerinnen kontje wacht op een stijve lul. Blonde snol geniet van menage a trois. Super geile brunette in lekker kinky trio. De klusjes man heeft een kut klusje bij de geile huisvrouw. Meisje in haar lekkere kontje geneukt. Ik neuk je mond tot je naar adem snakt. Hete lesbische meiden neuken elkaar. Het hoertje heeft moeite met de grote neger lul. De geile buurvrouw pijpt de buurjongen en laat hem haar n Botergeil dikke tieten teef van achter geneukt.

De blanke lul spuit de mondjes van de negerinnen vol sperma. Zijn grote lul neukt al haar gaatjes. Een homo orgy van pijpen en rimmen. Vieze stoute meisjes plassen over elkaar heen. Vrienden delen een sletje DP. Wilde rooie milf diep in haar rossige behaarde kutje geneukt.

Hmm heerlijk als je mijn kale ballen zuigt en likt. Kutje en kontje neuken met creampie en squirt. Voet fetish onder hypnose. Aan haar lekkere tieten likken. Rimmen en anaal in geile kont van geil blondje.

Ja neuk mijn Aziatische kut in meerdere standjes.


klussen voor natura honkbalknuppel in kut

Apart from normal tokens like words, numbers and dates, it is also able to recognize a wide variety of emoticons. The tokenizer is able to identify hashtags and Twitter user names to the extent that these conform to the conventions used in Twitter, i.

URLs and addresses are not completely covered. The tokenizer counts on clear markers for these, e. Assuming that any sequence including periods is likely to be a URL provesunwise, given that spacing between normal wordsis often irregular. And actually checking the existence of a proposed URL was computationally infeasible for the amount of text we intended to process.

Finally, as the use of capitalization and diacritics is quite haphazard in the tweets, the tokenizer strips all words of diacritics and transforms them to lower case. For those techniques where hyperparameters need to be selected, we used a leave-one-out strategy on the test material. For each test author, we determined the optimal hyperparameter settings with regard to the classification of all other authors in the same part of the corpus, in effect using these as development material.

In this way, we derived a classification score for each author without the system having any direct or indirect access to the actual gender of the author. We then measured for which percentage of the authors in the corpus this score was in agreement with the actual gender.

These percentages are presented below in Section Profiling Strategies In this section, we describe the strategies that we investigated for the gender recognition task. As we approached the task from a machine learning viewpoint, we needed to select text features to be provided as input to the machine learning systems, as well as machine learning systems which are to use this input for classification.

We first describe the features we used Section 4. Then we explain how we used the three selected machine learning systems to classify the authors Section 4. The use of syntax or even higher level features is for now impossible as the language use on Twitter deviates too much from standard Dutch, and we have no tools to provide reliable analyses. However, even with purely lexical features, 4. Several errors could be traced back to the fact that the account had moved on to another user since We could have used different dividing strategies, but chose balanced folds in order to give a equal chance to all machine learning techniques, also those that have trouble with unbalanced data.

If, in any application, unbalanced collections are expected, the effects of biases, and corrections for them, will have to be investigated. Most of them rely on the tokenization described above.

We will illustrate the options we explored with the Hahaha Top Function Words The most frequent function words see kestemont for an overview. We used the most frequent, as measured on our tweet collection, of which the example tweet contains the words ik, dat, heeft, op, een, voor, and het. Then, we used a set of feature types based on token n-grams, with which we already had previous experience Van Bael and van Halteren For all feature types, we used only those features which were observed with at least 5 authors in our whole collection for skip bigrams 10 authors.

Unigrams Single tokens, similar to the top function words, but then using all tokens instead of a subset. In the example tweet, we find e. Bigrams Two adjacent tokens. In the example tweet, e. Trigrams Three adjacent tokens. Skip bigrams Two tokens in the tweet, but not adjacent, without any restrictions on the gap size.

Finally, we included feature types based on character n-grams following kjell et al. We used the n-grams with n from 1 to 5, again only when the n-gram was observed with at least 5 authors. However, we used two types of character n-grams. The first set is derived from the tokenizer output, and can be viewed as a kind of normalized character n-grams.

Normalized 1-gram About features. Normalized 3-gram About 36K features. Normalized 4-gram About K features. Normalized 5-gram About K features.

The second set of character n-grams is derived from the original tweets. This type of character n-gram has the clear advantage of not needing any preprocessing in the form of tokenization. Original 1-gram About features. Be Original 3-gram About 77K features. Original 4-gram About K features. Original 5-gram About K features. Again, we decided to explore more than one option, but here we preferred more focus and restricted ourselves to three systems.

Our primary choice for classification was the use of Support Vector Machines, viz. We chose Support Vector Regression ν-svr to be exact with an RBF kernel, as it had shown the best results in several research projects e. With these main choices, we performed a grid search for well-performing hyperparameters, with the following investigated values: The second classification system was Linguistic Profiling LP; van Halteren , which was specifically designed for authorship recognition and profiling.

Roughly speaking, it classifies on the basis of noticeable over- and underuse of specific features. Before being used in comparisons, all feature counts were normalized to counts per words, and then transformed to Z-scores with regard to the average and standard deviation within each feature. Here the grid search investigated: As the input features are numerical, we used IB1 with k equal to 5 so that we can derive a confidence value.

The only hyperparameters we varied in the grid search are the metric Numerical and Cosine distance and the weighting no weighting, information gain, gain ratio, chi-square, shared variance, and standard deviation. However, the high dimensionality of our vectors presented us with a problem.

For such high numbers of features, it is known that k-nn learning is unlikely to yield useful results Beyer et al. This meant that, if we still wanted to use k-nn, we would have to reduce the dimensionality of our feature vectors. For each system, we provided the first N principal components for various N.

In effect, this N is a further hyperparameter, which we varied from 1 to the total number of components usually , as there are authors , using a stepsize of 1 from 1 to 10, and then slowly increasing the stepsize to a maximum of 20 when over Rather than using fixed hyperparameters, we let the control shell choose them automatically in a grid search procedure, based on development data. When running the underlying systems 7.

As scaling is not possible when there are columns with constant values, such columns were removed first. For each setting and author, the systems report both a selected class and a floating point score, which can be used as a confidence score. In order to improve the robustness of the hyperparameter selection, the best three settings were chosen and used for classifying the current author in question.

For LP, this is by design. A model, called profile, is constructed for each individual class, and the system determines for each author to which degree they are similar to the class profile.

For SVR, one would expect symmetry, as both classes are modeled simultaneously, and differ merely in the sign of the numeric class identifier. However, we do observe different behaviour when reversing the signs. For this reason, we did all classification with SVR and LP twice, once building a male model and once a female model. For both models the control shell calculated a final score, starting with the three outputs for the best hyperparameter settings. It normalized these by expressing them as the number of non-model class standard deviations over the threshold, which was set at the class separation value.

The control shell then weighted each score by multiplying it by the class separation value on the development data for the settings in question, and derived the final score by averaging. It then chose the class for which the final score is highest. In this way, we also get two confidence values, viz. Results In this section, we will present the overall results of the gender recognition. We start with the accuracy of the various features and systems Section 5.

Then we will focus on the effect of preprocessing the input vectors with PCA Section 5. After this, we examine the classification of individual authors Section 5. For the measurements with PCA, the number of principal components provided to the classification system is learned from the development data.

Below, in Section 5. Starting with the systems, we see that SVR using original vectors consistently outperforms the other two.

For only one feature type, character trigrams, LP with PCA manages to reach a higher accuracy than SVR, but the difference is not statistically significant. For SVR and LP, these are rather varied, but TiMBL s confidence value consists of the proportion of selected class cases among the nearest neighbours, which with k at 5 is practically always 0. The class separation value is a variant of Cohen s d Cohen Where Cohen assumes the two distributions have the same standard deviation, we use the sum of the two, practically always different, standard deviations.

Accuracy Percentages for various Feature Types and Techniques. In fact, for all the tokens n-grams, it would seem that the further one goes away from the unigrams, the worse the accuracy gets. An explanation for this might be that recognition is mostly on the basis of the content of the tweet, and unigrams represent the content most clearly. Possibly, the other n-grams are just mirroring this quality of the unigrams, with the effectiveness of the mirror depending on how well unigrams are represented in the n-grams.

For the character n-grams, our first observation is that the normalized versions are always better than the original versions. This means that the content of the n-grams is more important than their form. This is in accordance with the hypothesis just suggested for the token n-grams, as normalization too brings the character n-grams closer to token unigrams.

The best performing character n-grams normalized 5-grams , will be most closely linked to the token unigrams, with some token bigrams thrown in, as well as a smidgen of the use of morphological processes. However, we cannot conclude that what is wiped away by the normalization, use of diacritics, capitals and spacing, holds no information for the gender recognition.

To test that, we would have to experiment with a new feature types, modeling exactly the difference between the normalized and the original form. This number was treated as just another hyperparameter to be selected. As a result, the systems accuracy was partly dependent on the quality of the hyperparameter selection mechanism. In this section, we want to investigate how strong this dependency may have been. Recognition accuracy as a function of the number of principal components provided to the systems, using token unigrams.

Figures 1, 2, and 3 show accuracy measurements for the token unigrams, token bigrams, and normalized character 5-grams, for all three systems at various numbers of principal components. For the unigrams, SVR reaches its peak Interestingly, it is SVR that degrades at higher numbers of principal components, while TiMBL, said to need fewer dimensions, manages to hold on to the recognition quality. LP peaks much earlier However, it does not manage to achieve good results with the principal components that were best for the other two systems.

Furthermore, LP appears to suffer some kind of mathematical breakdown for higher numbers of components. Although LP performs worse than it could on fixed numbers of principal components, its more detailed confidence score allows a better hyperparameter selection, on average selecting around 9 principal components, where TiMBL chooses a wide range of numbers, and generally far lower than is optimal.

We expect that the performance with TiMBL can be improved greatly with the development of a better hyperparameter selection mechanism. For the bigrams Figure 2 , we see much the same picture, although there are differences in the details. SVR now already reaches its peak TiMBL peaks a bit later at with And LP just mirrors its behaviour with unigrams.

LP keeps its peak at 10, but now even lower than for the token n-grams However, all systems are in principle able to reach the same quality i. Even with an automatically selected number, LP already profits clearly Recognition accuracy as a function of the number of principal components provided to the systems, using token bigrams. And TiMBL is currently underperforming, but might be a challenger to SVR when provided with a better hyperparameter selection mechanism.

We will focus on the token n-grams and the normalized character 5-grams. As for systems, we will involve all five systems in the discussion. However, our starting point will always be SVR with token unigrams, this being the best performing combination.

We will only look at the final scores for each combination, and forgo the extra detail of any underlying separate male and female model scores which we have for SVR and LP; see above. When we look at his tweets, we see a kind of financial blog, which is an exception in the population we have in our corpus. The exception also leads to more varied classification by the different systems, yielding a wide range of scores. SVR tends to place him clearly in the male area with all the feature types, with unigrams at the extreme with a score of SVR with PCA on the other hand, is less convinced, and even classifies him as female for unigrams 1.

Figure 4 shows that the male population contains some more extreme exponents than the female population. The most obvious male is author , with a resounding Looking at his texts, we indeed see a prototypical young male Twitter user: From this point on in the discussion, we will present female confidence as positive numbers and male as negative.

Recognition accuracy as a function of the number of principal components provided to the systems, using normalized character 5-grams. All systems have no trouble recognizing him as a male, with the lowest scores around 1 for the top function words. If we look at the rest of the top males Table 2 , we may see more varied topics, but the wide recognizability stays.

Unigrams are mostly closely mirrored by the character 5-grams, as could already be suspected from the content of these two feature types. For the other feature types, we see some variation, but most scores are found near the top of the lists.

Feature type Unigram 1: Top Function 4: On the female side, everything is less extreme. The best recognizable female, author , is not as focused as her male counterpart.

There is much more variation in the topics, but most of it is clearly girl talk of the type described in Section 5. In scores, too, we see far more variation. Even the character 5-grams have ranks up to 40 for this top Another interesting group of authors is formed by the misclassified ones.

Taking again SVR on unigrams as our starting point, this group contains 11 males and 16 females. We show the 5 most Confidence scores for gender assignment with regard to the female and male profiles built by SVR on the basis of token unigrams.

The dashed line represents the separation threshold, i. The dotted line represents exactly opposite scores for the two genders. Top rankingfemales insvr ontokenunigrams, with ranksand scoresforsvr with various feature types. Top Function 9: With one exception author is recognized as male when using trigrams , all feature types agree on the misclassification. This may support ourhypothesis that allfeature types aredoingmore orlessthe same.

But it might alsomean that the gender just influences all feature types to a similar degree. In addition, the recognition is of course also influenced by our particular selection of authors, as we will see shortly. Apart from the general agreement on the final decision, the feature types vary widely in the scores assigned, but this also allows for both conclusions.

The male which is attributed the most female score is author On re examination, we see a clearly male first name and also profile photo. However, his Twitter network contains mostly female friends. This apparently colours not only the discussion topics, which might be expected, but also the general language use. The unigrams do not judge him to write in an extremely female way, but all other feature types do.

When looking at his tweets, we This has also been remarked by Bamman et al. There is an extreme number of misspellings even for Twitter , which may possibly confuse the systems models. The most extreme misclassification is reserved for a female, author This turns out to be Judith Sargentini, a member of the European Parliament, who tweets under the 14 Although clearly female, she is judged as rather strongly male In this case, it would seem that the systems are thrown off by the political texts.

If we search for the word parlement parliament in our corpus, which is used 40 times by Sargentini, we find two more female authors each using it once , as compared to 21 male authors with up to 9 uses. Apparently, in our sample, politics is a male thing.

We did a quick spot check with author , a girl who plays soccer and is therefore also misclassified often; here, the PCA version agrees with and misclassified even stronger than the original unigrams versus.

In later research, when we will try to identify the various user types on Twitter, we will certainly have another look at this phenomenon.

Are they mostly targeting the content of the tweets, i. In this section, we will attempt to get closer to the answer to this question. Again, we take the token unigrams as a starting point. However, looking at SVR is not an option here. Because of the way in which SVR does its classification, hyperplane separation in a transformed version of the vector space, it is impossible to determine which features do the most work.

Instead, we will just look at the distribution of the various features over the female and male texts. Figure 5 shows all token unigrams.

The ones used more by women are plotted in green, those used more by men in red. The position in the plot represents the relative number of men and women who used the token at least once somewhere in their tweets. However, for classification, it is more important how often the token is used by each gender.

We represent this quality by the class separation value that we described in Section 4. As the separation value and the percentages are generally correlated, the bigger tokens are found further away from the diagonal, while the area close to the diagonal contains mostly unimportant and therefore unreadable tokens. On the female side, we see a representation of the world of the prototypical young female Twitter user.

And also some more negative emotions, such as haat hate and pijn pain. Next we see personal care, with nagels nails , nagellak nail polish , makeup makeup , mascara mascara , and krullen curls.

Clearly, shopping is also important, as is watching soaps on television gtst. The age is reconfirmed by the endearingly high presence of mama and papa. As for style, the only real factor is echt really.

The word haar may be the pronoun her, but just as well the noun hair, and in both cases it is actually more related to the Identity disclosed with permission. And by TweetGenie as well. An alternative hypothesis was that Sargentini does not write her own tweets, but assigns this task to a male press spokesperson.

However, we received confirmation that she writes almost all her tweets herself Sargentini, personal communication. Percentages of use of tokens by female and male authors. The font size of the words indicates to which degree they differentiate between the gender when also taking into account the relative frequencies of occurrence.

Spelling Bestuderen Inleiding Op B1 niveau gaan we wat meer aandacht schenken aan spelling. Je mag niet meer zoveel fouten maken als op A1 en A2 niveau. We bespreken een aantal belangrijke. Understanding and being understood begins with speaking Dutch Begrijpen en begrepen worden begint met het spreken van de Nederlandse taal The Dutch language links us all Wat leest u in deze folder?

Als je een onderdeel. List of variables with corresponding questionnaire items in English used in chapter 2 Task clarity 1. I understand exactly what the task is 2. I understand exactly what is required of. Please use the latest firmware for the router.

The firmware is available on http: Wouldn t it be great to create your own funny character that will give. Dus ik durfde het niet aan om op de fiets naar. Quick scan method to evaluate your applied educational game light validation 1. Assessing writing through objectively scored tests: My family Main language Dit is de basiswoordenschat. Deze woorden moeten de leerlingen zowel passief als actief kennen.

Aim of this presentation Give inside information about our commercial comparison website and our role in the Dutch and Spanish energy market Energieleveranciers. Invloed van het aantal kinderen op de seksdrive en relatievoorkeur M.

Eshuis Oktober Faculteit Psychologie en Onderwijswetenschappen. Firewall van de Speedtouch wl volledig uitschakelen? De firewall van de Speedtouch wl kan niet volledig uitgeschakeld worden via de Web interface: De firewall blijft namelijk op stateful staan.

And especially truths that at first sight are concrete, tangible and proven. Na het neuken van haar kale kut beft hij haar. De lekkerste met een neger sexs sexfilmpjes vind je hier!

De geilste met een neger sexs gratis sex filmpjes vind je hier! De Thaise hoer geniet van dubbele penetratie. Meerdere pijp en klaar kom scenes. De Ebony kokhalst als de neger lul haar mond neukt. Tranny tietjes vol zaad gespoten. Tijdens het neuken krijgt het meisje meerdere keren een o Deepthroat in de achtertuin.

Tante geneukt door neefje. De Ebony pijpt en laat zich neuken voor geld. Een lekkere negerin die hij laat pijpen en neukt. Trio sex met een geile tiener. De mooie meid denkt niet lullen mijn gaatjes vullen. De milf krijgt haar gezicht vol sperma. Tina houd wel van een masturbatie met een vibrator. Samen met zijn vriend neukt hij zijn vrouw. Garage rekening betaald in natura. Blondje wil een trio sex met twee oudere mannen.

Zoveel zuigkracht, het is niet te geloven! Met kleine teugen zijn pik afzuigen. Dit negerinnen kontje wacht op een stijve lul. Blonde snol geniet van menage a trois.

Super geile brunette in lekker kinky trio. De klusjes man heeft een kut klusje bij de geile huisvrouw. Meisje in haar lekkere kontje geneukt. Ik neuk je mond tot je naar adem snakt. Hete lesbische meiden neuken elkaar.

Het hoertje heeft moeite met de grote neger lul. De geile buurvrouw pijpt de buurjongen en laat hem haar n Botergeil dikke tieten teef van achter geneukt. De blanke lul spuit de mondjes van de negerinnen vol sperma.



Blendle leest écht alle Nederlandse kranten en tijdschriften, en speurt voor ons naar de mooiste en spraakmakende artikelen. Dit is een korte, gratis samenvatting, zodat jij het belangrijkste nieuws meepakt. Als je geïnteresseerd bent in het volledige verhaal, klik dan door.

Dat kost een paar dubbeltjes, maar je krijgt gegarandeerd een prachtig stuk en je steunt de journalistiek. Hoewel iedereen dacht dat Gerard Joling en Gordon sinds Gordons biografie niet meer samen door één deur konden, blijken ze nu zelfs samen in een draaiende stoel te kunnen zitten. Marieke Renes 34 uit Julianadorp was 37 weken zwanger toen ze erachter kwam dat ze schildklierkanker had.

Haar moeder ontdekte enkele weken daarvoor een bult in haar hals en stuurde haar naar de huisarts. Wie in alle rust wil genieten van een concert heeft het niet altijd makkelijk. Pratende of schreeuwende mede-concertgangers kunnen nogal vervelend zijn. Daarom bieden 22 poppodia nu een 'lul-niet-lolly' aan. Op Curaçao heb je naast een strandbed en een goed boek weinig nodig.

Maar goed, de hele vakantie op hetzelfde strand liggen is ook weer zonde, want er zijn zó veel mooie plekken. Nabestaanden van de slachtoffers van vlucht MH17 hebben als stil protest lege stoelen voor de Russische ambassade in Den Haag neergezet.

Twee jaar geleden stemde een meerderheid van 51 procent van de Britten in een referendum vóór Brexit. Nu lijken zelfs de grootste voorstanders van Brexit te twijfelen over het uittreden. Wij leggen je uit hoe dat zit. De Amerikaanse Jennifer werd in januari op gewelddadige wijze verkracht in haar hotelkamer.

Ze raakte zwanger, maar dacht er geen moment aan om haar zoon nu 3 weg te laten halen. Het kabinet trekt volgend jaar bijna een kwart miljard meer uit voor de kinderopvangtoeslag. Daardoor gaan werkende ouders met kinderen op de crèche, gastouderopvang of buitenschoolse opvang er vanaf 1 januari op vooruit. En dat op beeld. Gisteren schreven we over liefdesrelaties op de werkvloer.

Volgens 'de Volkskrant' leidt dit altijd tot onrust. Zij trouwde vorige maand met haar collega Stan Een oplettende Amerikaanse arts spotte deze week een verdacht plekje in de hals van een vrouw op tv en zocht contact met haar. Maar ook zelf kun je een heleboel doen om kanker te herkennen, stelt Anja Timmer-Bonte 50 , oncoloog bij het Radboudumc in Nijmegen.

In de Middellandse Zee drijft een recordhoeveelheid plastic rond. Meer dan in welke andere zee ter wereld dan ook, om precies te zijn. De Amerikaanse tattoo-artiest Kat Von D laat vandaag op Instagram weten haar kind niet te laten vaccineren. Dit tot grote verontwaardiging van zanger en schrijver Aafke Romeijn en vele twitteraars met haar. Een half jaar na het overlijden van zijn vader is nu ook de moeder van Albert Verlinde overleden.

De presentator deelde het nieuws door een foto van hem en zijn moeder op Facebook te plaatsen. Samen met zijn vriend neukt hij zijn vrouw. Garage rekening betaald in natura.

Blondje wil een trio sex met twee oudere mannen. Zoveel zuigkracht, het is niet te geloven! Met kleine teugen zijn pik afzuigen. Dit negerinnen kontje wacht op een stijve lul. Blonde snol geniet van menage a trois. Super geile brunette in lekker kinky trio.

De klusjes man heeft een kut klusje bij de geile huisvrouw. Meisje in haar lekkere kontje geneukt. Ik neuk je mond tot je naar adem snakt. Hete lesbische meiden neuken elkaar. Het hoertje heeft moeite met de grote neger lul. De geile buurvrouw pijpt de buurjongen en laat hem haar n Botergeil dikke tieten teef van achter geneukt. De blanke lul spuit de mondjes van de negerinnen vol sperma.

Zijn grote lul neukt al haar gaatjes. Een homo orgy van pijpen en rimmen. Vieze stoute meisjes plassen over elkaar heen. Vrienden delen een sletje DP. Wilde rooie milf diep in haar rossige behaarde kutje geneukt.

Hmm heerlijk als je mijn kale ballen zuigt en likt. Kutje en kontje neuken met creampie en squirt. Voet fetish onder hypnose. Aan haar lekkere tieten likken. Rimmen en anaal in geile kont van geil blondje. Ja neuk mijn Aziatische kut in meerdere standjes. Dubbele penetratie lekker en heftig. De sperma spuit uit zijn grote lul op haar mondje.

Kortharige oma geneukt door jonge knul. Op de knietjes en de broek los maken. Honkbalknuppel in haar natte kut.









Thuisontvangst zeeland dikke vrouwen nl


Door brianna - Zuid-Holland - betaling-in-natura. Door Bobby - Groningen - betaling-in-natura. Betaling in Natura — een Neuk en ook lekkere diep Anal. In ruil voor een lekkere neukbeurt, Ik kan wel wat hulp gebruiken met mijn computer en mijn Door Jola6Anal - Limburg - betaling-in-natura.

Ik zag dit op een andere site en wist dat hier ook kan dua zet ik mijne hier neer , ik heb een mini cooper over omdat mijn relatie is stuk gelopen hij is 3 jaar oud en staat binnen droog al 6 maanden de kleur is zwart en waarde is Door max - - betaling-in-natura.

Het escortbureau van Eindhoven Noord-brabant met dagelijks nieuwe keuze uit escort meisjes vanaf 21 jaar en oudr. Spannende dames wachten op jou. Niets moet, alles mag. Elke dag nieuwe dames aanwezig. Sex dating met shemales. Schrijf je nu gratis in en kom blijvend in contact met echte shemales uit Nederland. Chatten, bellen, afspraakjes maken en nog veel meer. De nummer 1 shemale sex dating website van Nederland.

Met een enorme schreeuw kom ik klaar met een enorme hoeveelheid. God wat is dat lekker! Ik zoen haar overal op haar gezicht en zeg dat ze de mooiste vrouw is die ik ken. Dan trek in mijn lul terug. Wat een geil gezicht! Onder de douche gaan we tegen elkaar aan staan. Dan draait ze zich om en duwt haar billen tegen mijn kruis aan. Ik streel haar kleine stevige tietjes en voel haar harde tepels.

Soeraja legt haar hoofd in haar nek en begint me te tongzoenen. Haar tong verdijnt sensueel en diep in mijn mond. Terwijl we zoenen begint ze met haar kontje te draaien en ik voel dat mijn lul weer hard begint te worden. Ik begin tegen haar billen te rijden en als ik naar beneden kijk zie ik mijn lul tegen haar heerlijke billen tekeer gaan.

Dan stap Soeraja onder de douche uit. Uit haar nachtkastje haalt ze een tube glijmiddel. Ik kan mijn oren niet geloven. Nog nooit heb ik een vrouw in haar kontje geneukt en nu biedt uitgerekend het mooiste kontje zich aan mij aan!

Soeraja gaat op haar knieen zitten en ik ga achter haar zitten. Ik duw haar billen uit elkaar en lik haar sterretje. Dan smeer ik wat glijmiddel op haar gaatje en laat langzaam een vinger in haar konje glijden. Als ik een tijdje verder ben en haar gaatje wat verder opgerekt is draait Soeraja zich om en neemt mijn lul nog één keer in haar mond.

Als hij weer helemaal stijf is smeert ze mijn lul in met glijmiddel en duwt me op mijn rug. Met haar rug naar me toe gaat ze boven me zitten. Ze pakt mijn lul vast en zet haar sterretje op mijn eikel. Even gaat het lastig maar dan voel ik hoe mijn eikel haar kringspier voorbij is en volledig in haar kontje is verdwenen. Dan begin ze te draaien met haar kont en met elke beweging zie ik de schacht van mijn pik een centimeter dieper tussen haar billen verdwijnen. Soeraja begint zich ondertussen te vingeren en ik blijf maar kijken naar dat geile tafereel.

Haar zwaret haren gaan op en neer bij elke beweging, zalig is dat! Dan wil ik zelf het heft en handen en zet haar op haar knienen voor me. Ik ga achter haar zitten en zet mijn eikel tegen haar gaatje. In één beweging duw ik mijn lul tot aan mijn ballen in haar kont die nu elastisch genoeg is geworden om hem helemaal aan te kunnen. Met rustige stoten laat ik mijn lul in haar achterste verdwijnen.

Ik leg één hand op haar schouder en één hand op haar heup. Zo heb ik alle controle over haar prachtige lichaam. En dan begin ik te stoten en niet zomaar een beetje, nee, ik begin haar snoeihard te neuken. Telkens verdwijnt mijn lul volledig in haar heerlijke reet.

Meer aansporing heb ik niet nodig. Golven zaad verdwijnen diep in haar darmen en ik verbaas me er over hoeveel ik nog over heb bij een tweede lozing.

Uitgeput laat ik me op haar vallen. Snel kleden we ons weer aan. Bij de deur zegt ze: Ik zoen haar nog één keer en ga voldaan naar huis. Een kwartier later loopt Soeraja met haar hond voor mijn huis langs. Ik zie haar heerlijke billen in haar strakke spijkerbroek. Please use the latest firmware for the router. The firmware is available on http: Wouldn t it be great to create your own funny character that will give.

Dus ik durfde het niet aan om op de fiets naar. Quick scan method to evaluate your applied educational game light validation 1. Assessing writing through objectively scored tests: My family Main language Dit is de basiswoordenschat. Deze woorden moeten de leerlingen zowel passief als actief kennen. Aim of this presentation Give inside information about our commercial comparison website and our role in the Dutch and Spanish energy market Energieleveranciers.

Invloed van het aantal kinderen op de seksdrive en relatievoorkeur M. Eshuis Oktober Faculteit Psychologie en Onderwijswetenschappen. Firewall van de Speedtouch wl volledig uitschakelen? De firewall van de Speedtouch wl kan niet volledig uitgeschakeld worden via de Web interface: De firewall blijft namelijk op stateful staan. And especially truths that at first sight are concrete, tangible and proven. Om een realistisch beeld te krijgen van uw niveau,vragen we u niet langer dan één uur te besteden aan de toets.

De toets bestaat uit twee. Wat kan je er mee? Hoe werkt het Gibbs sampling? Na de pauze Achterliggende concepten à Dirichlet distribu5e. Dutch survival kit This Dutch survival kit contains phrases that can be helpful when living and working in the Netherlands.

There is an overview of useful sentences and phrases in Dutch with an English. De bijsluiter in beeld Een onderzoek naar de inhoud van een visuele bijsluiter voor zelfzorggeneesmiddelen Oktober Mariëtte van der Velde De bijsluiter in beeld Een onderzoek naar de inhoud van een.

Woordenlijst bij hoofdstuk 4 de aanbieding reclame, korting De appels zijn in de a Ze zijn vandaag extra goedkoop. Hij woont helemaal a, zonder familie. Iris marrink Klas 3A. Ik kreeg als opdracht om een dagverslag te maken over Polen. Whether they are a pair of sneakers, new mascara or the latest smartphone, they all seem to. Een chroma bestaat uit 4 zones. Uit elke zone is een bepaald kwaliteitsaspect. Voeg aan het antwoord van een opgave altijd het bewijs, de berekening of de argumentatie toe.

Don t you worry There s an eternity behind us And many days are yet to come, This world will turn around without us Yes all the work will still be done. Look at ever thing God has made See the birds above. But the Real Issue is: Ontpopping Veel deelnemende bezoekers zijn dit jaar nog maar één keer in het Van Abbemuseum geweest.

De vragenlijst van deze mensen hangt Orgacom in een honingraatpatroon. Bezoekers die vaker komen worden. Schrijf op wat je dan gaat doen. Alle opgaven hebben gelijk gewicht. Veronderstel dat de contante waarde van deze kasstroom gegeven wordt door P. Dit gebeurt bij het lectoraat. Vragenlijst in te vullen en op te sturen voor de meeloopochtend, KABK afdeling fotografie Questionnaire to be filled in and send in before the introduction morning, KABK department of Photography Stuur.

Veertien leesteksten Leesvaardigheid A1 Te gebruiken bij: Appel, Aerdenhout Verkoopprijs: Welke Engelse woorden hoor je? Please note that the Dutch version. Knelpunten in Zelfstandig Leren: Verliefd Savannah 11 Verliefd zijn is dat je iemand meer dan aardig vindt, eigenlijk véél meer dan aardig. Massimo 11 Dat je iemand ziet die je heel mooi vindt. Dan wil je gewoon bij haar zijn. Dat is over twee dagen. Grammatica uitleg voor de toets van Hoofdstuk 1 Vraagzinnen: Je kunt in het Engels vraagzinnen maken door vaak het werkwoord vooraan de zin te zetten.

Consumer survey on personal savings accounts April 04 GfK 04 Consumer survey on personal savings accounts April 04 Table of contents. Research findings GfK 04 Consumer. Wat is Interaction Design? Wat is interaction design? Designing interactive products to support the way people communicate and interact in their everyday and working lives. Preece, Sharp and Rogers Mentaal Weerbaar Blauw de invloed van stereotypen over etnische minderheden cynisme en negatieve emoties op de mentale weerbaarheid van politieagenten begeleiders: British Journal of Ophthalmology ; Ik zag hier wel erg tegenop met 6 maanden zwangerschap zo,n lange reis.

Samenvatting voor onderwijsgevenden Laatst bijgewerkt op 25 november Nederlandse samenvatting door TIER op 5 juli Onderwijsondersteunende. Het functioneel ontwerp van de ilands applicatie voor op de iphone is gebaseerd op het iphone Human Interface Guidelines handboek geschreven door Apple Inc Deze flexibiliteit zorgt voor een zeer brede toepasbaarheid.

Quality requirements concerning the packaging of oak lumber of Requirements on sticks 2. Requirements on placing sticks 3. Requirements on construction pallets 4. Take a look at my life week 26 Zo weer een week voorbij, wat vliegen ze ineens om. Voorheen gingen mijn dagen nooit zo snel maar nu met een kleine in huis kom ik gewoon tijd te kort. Spreekopdrachten thema 4 Wonen Opdracht 1 bij 4. Op de volgende pagina vind je een blad met plaatjes.

Knip de plaatjes uit en doe ze in een envelop. Geef elk tweetal een envelop. Maar als we proberen uit te leggen wat vriendschap precies is staan we al snel met de mond vol.

On my way Main language Dit is de basiswoordenschat. Net s88sdn wordt via één van de L. Take a look at my life 12 Verslaafd aan foto,s maken. Elke dag weer mijn mobiel uit me zak halen en foto,s maken van de dingen die ik mee maak of tegenkom. Er zijn al zoveel mensen die gebruik maken van. Voorbereiding pilot studie Power for Teens voor tieners met overgewicht en angstige en depressieve klachten. Hij vindt het altijd heel leuk op school. Maar vandaag weet hij het niet. Want ze krijgen een nieuwe meester.

Lichamelijke factoren als voorspeller voor psychisch en lichamelijk herstel bij anorexia nervosa Physical factors as predictors of psychological and physical recovery of anorexia nervosa Liesbeth Libbers.

Consumer survey on personal current accounts April 24 GfK 24 Consumer survey on personal current accounts April 24 Table of contents. Research findings GfK 24 Consumer. Weergave met pagina beginnen:. Regina de Vries 27 dagen geleden Aantal bezoeken: We bespreken een aantal belangrijke Nadere informatie. Understanding and being understood begins with speaking Dutch Understanding and being understood begins with speaking Dutch Begrijpen en begrepen worden begint met het spreken van de Nederlandse taal The Dutch language links us all Wat leest u in deze folder?

Als je een onderdeel Nadere informatie. List of variables with corresponding questionnaire items in English used in chapter 2 Appendix A: I understand exactly what is required of Nadere informatie. Use Firmware version Nadere informatie. Wouldn t it be great to create your own funny character that will give Nadere informatie.

Dus ik durfde het niet aan om op de fiets naar Nadere informatie. Quick scan method to evaluate your applied educational game. Main language Dit is de basiswoordenschat.

Aim of this presentation. Give inside information about our commercial comparison website and our role in the Dutch and Spanish energy market Aim of this presentation Give inside information about our commercial comparison website and our role in the Dutch and Spanish energy market Energieleveranciers. Invloed van het aantal kinderen op de seksdrive en relatievoorkeur Invloed van het aantal kinderen op de seksdrive en relatievoorkeur M. De firewall blijft namelijk op stateful staan Nadere informatie.

And especially truths that at first sight are concrete, tangible and proven Nadere informatie. Houdt u er alstublieft rekening mee dat het 5 werkdagen kan duren voordat uw taalniveau beoordeeld is. De toets bestaat uit twee Nadere informatie. Na de pauze Achterliggende concepten à Dirichlet distribu5e Nadere informatie. Vragen hoe het gaat en reactie Asking how it s going and reaction. Met elkaar kennismaken Getting to know each other Dutch survival kit This Dutch survival kit contains phrases that can be helpful when living and working in the Netherlands.

There is an overview of useful sentences and phrases in Dutch with an English Nadere informatie. De bijsluiter in beeld De bijsluiter in beeld Een onderzoek naar de inhoud van een visuele bijsluiter voor zelfzorggeneesmiddelen Oktober Mariëtte van der Velde De bijsluiter in beeld Een onderzoek naar de inhoud van een Nadere informatie.

Process Mining and audit support within financial services. Whether they are a pair of sneakers, new mascara or the latest smartphone, they all seem to Nadere informatie.

Uit elke zone is een bepaald kwaliteitsaspect Nadere informatie. Als jeeen onderdeel Nadere informatie. Teksten van de liederen die gospelkoor Inspiration tijdens deze Openluchtdienst zingt. Look at ever thing God has made See the birds above Nadere informatie. A short Nadere informatie. Bezoekers die vaker komen worden Nadere informatie.

Free time with Brenda and Brian. Worksheet 1 Free time! Free time Nadere informatie. Opgave 2 Geef een korte uitleg van elk van de volgende concepten: De Yield-to-Maturity of a coupon bond. De bijbehorende Nadere informatie. Dit gebeurt bij het lectoraat Nadere informatie. Omcirkel de Engelse woorden. Omcirkel de Nadere informatie. Please note that the Dutch version Nadere informatie. Jip en Janneke - Kindermusical Children musical 1.

During this Nadere informatie. Sekseverschillen in Huilfrequentie en Psychosociale Problemen. Self-Regulated Learning, Stress Nadere informatie. Verschillen in het Gebruik van Geheugenstrategieën en Leerstijlen. Verliefd zijn is dat je iemand meer dan aardig vindt, eigenlijk véél meer dan aardig. Ellen Bastiaens Programmamanager Leading in Learning 13 juni studiesucces. Wat gaan we doen? Grammatica uitleg voor de toets van Hoofdstuk 1 Grammatica uitleg voor de toets van Hoofdstuk 1 Vraagzinnen: They are Nadere informatie.

Consumer survey on personal savings accounts Consumer survey on personal savings accounts April 04 GfK 04 Consumer survey on personal savings accounts April 04 Table of contents. Research findings GfK 04 Consumer Nadere informatie. Preece, Sharp and Rogers Nadere informatie.

klussen voor natura honkbalknuppel in kut