Разбор слов по составу

Разбор слова по составу

Тип лингвистического анализа, в результате которого определяется структура слова, а также его состав, называется морфемным анализом.

Виды морфем

В русском языке используются следующие морфемы:

— Корень. В нем заключается значение самого слова. Слова, у которых есть общий корень, считаются однокоренными. Иногда слово может иметь два и даже три корня.
— Суффикс. Обычно идет после корня и служит инструментом для образования других слов. К примеру, «гриб» и «грибник». В слове может быть несколько суффиксов, а может не быть совсем.
— Приставка. Находится перед корнем. Может отсутствовать.
— Окончание. Та часть слова, которая изменяется при склонении или спряжении.
— Основа. Часть слова, к которой относятся все морфемы, кроме окончания.

Важность морфемного разбора

В русском языке разбор слова по составу очень важен, ведь нередко для правильного написания слова необходимо точно знать, частью какой морфемы является проверяемая буква.

Многие правила русского языка построены на этой зависимости.

Пример

В качестве примера можно взять два слова: «чёрный» и «червячок». Почему в первом случае на месте ударной гласной мы пишем «ё», а не «о», как в слове «червячок»? Нужно вспомнить правило написания букв «ё», «е», «о» после шипящих, стоящих в корне слова. Если возможно поменять форму слова либо подобрать родственное ему так, чтобы «ё» чередовалась с «е», тогда следует ставить букву «ё» (чёрный — чернеть). Если чередование отсутствует, тогда ставится буква «о» (например, чокаться, шорты).

В случае же со словом «червячок» «-ок-» — это суффикс. Правило заключается в том, что в суффиксах, если стоящая после шипящих букв гласная находится под ударением, всегда пишется «о» (зрачок, снежок), в безударном случае — «е» (платочек, кармашек).

Как разобрать слово по составу

Для помощи начинающим существуют морфемно-орфографические словари. Можно выделить книги таких авторов, как Тихонов А.Н.

, Ожегов С.И., Рацибурская Л.В.

В любом слове непременно должны присутствовать корень и основа. Остальных морфем может и не быть. Иногда слово целиком может состоять из корня (или основы): «гриб», «чай» и т.д.

Этапы морфемного анализа

Чтобы морфемный разбор слов было легче осуществить, следует придерживаться определенного алгоритма:

— Сначала нужно определить часть речи, задав вопрос к слову. Для прилагательного это будет вопрос «какой?», для существительного — «что?» или «кто?».
— Затем нужно выделить окончание. Чтобы его найти, слово нужно просклонять по падежам, если часть речи это позволяет. Например, наречие изменить никак нельзя, поэтому у него не будет окончания.
— Далее нужно выделить основу у слова. Все, кроме окончания, — основа.
— Потом следует определить корень, подобрав родственные однокоренные слова.

— Определяется приставка, а потом суффиксы (при их наличии).

Особенности разбора

Иногда подход к морфемному разбору в программах университета и школы может отличаться. Во всех случаях различия аргументированы и имеют право на существование. Поэтому стоит ориентироваться на морфемный словарь, рекомендованный в конкретном учебном заведении.

Только что искали: понич сейчас либретто сейчас п а р о л о д и сейчас р е м о е т сейчас крсутер сейчас автокран сейчас деесуижн сейчас т и о а м р н м з сейчас антклон сейчас отпадение сейчас с о ю з н и к сейчас перепрядаю сейчас рпмйнёс лпммёлуйг сейчас камте сейчас р е к а т 1 секунда назад

Морфемный разбор

Электронный ресурс
цифровой образовательной среды СПО

Рейтинг издания

Морфемный разбор

Подзаголовок:	Памятка для начальной школы
Издательство:	Феникс
Авторы:	Матёкина Э. И.
Год издания:	2016
ISBN:
Тип издания:	учебно-методическое пособие
Гриф:

Библиографическая запись

Матёкина, Э. И. Морфемный разбор : памятка для начальной школы / Э. И. Матёкина. — Ростов-на-Дону : Феникс, 2016. — 32 c. — ISBN 2227-8397. — Текст : электронный // Электронный ресурс цифровой образовательной среды СПО PROFобразование : [сайт]. — URL: https://profspo.ru/books/60723 (дата обращения: 14.03.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей

Об издании

В данной памятке представлены морфологические разборы слов в разделе программы школьного курса по русскому языку, предусмотренные программой начальной школы. В памятке даны определения важнейших понятий, а также приведены основные правила и методические рекомендации по выполнению заданий, которые помогут учащимся правильно в устной и письменной форме производить морфологический разбор слова.

Пособие может быть использовано в следующих случаях: для объяснения, закрепления и обобщения пройденного материала; для восполнения пробелов в знаниях; в качестве дополнительного материала; для подготовки домашних заданий. Справочник предназначен для учеников начальных классов, учителей, родителей.

Скачать библиографическую запись

Учебные проекты по технологии. 5 класс
Смелова В.Г.

Сопротивление материалов в примерах и задачах. Расчетно-графические работы. В 2 частях. Часть 2

Гарипов B.C., Горелов С.Н., Колотвин А.В.

English for service and tourism industry = Английский язык в сфере обслуживания и туризма
Раптанова И.Н., Чапалда К.Г.

Организация строительства и эксплуатации волоконно-оптических линий передачи. В 2 частях. Ч. 2. Строительство и техническая эксплуатация волоконно-оптических линий передачи
Горлов Н.И., Бутенков В.В., Первушина Л.В.,…

Векторная графика. CorelDRAW X6
Левковец Л.Б.

Самостоятельные занятия физическими упражнениями студентов специальной медицинской группы
Насырова Г.Х.

Основы программирования на C# 2.0
Марченко А.Л.

Основы телевизионной техники
Лузин В.И., Никитин Н.П., Шестаков А.А.,…

[PDF] Трехмерная параметризация для анализа морфологически богатых языков

• title={Трехмерная параметризация для разбора морфологически богатых языков}, автор = {Реут Царфати и К. Симаан}, booktitle={Международный семинар/конференция по технологиям синтаксического анализа}, год = {2007} }

  Текущие параметры точных нелексикализованных синтаксических анализаторов, основанных на вероятностных контекстно-свободных грамматиках (PCFG), образуют двумерную сетку, в которой события перезаписи обусловлены как горизонтальной (головой наружу), так и вертикальной (родительской) историей. В семитских языках, где аргументы могут перемещаться довольно свободно, а фразовые структуры часто неглубоки, существуют дополнительные морфологические факторы, управляющие процессом порождения. Здесь мы предлагаем, чтобы признаки согласования просачивались вверх по дереву синтаксического анализа… 

  View on ACL

  dl.acm.org

  Word Segmentation, Unknown-word Resolution, and Morphological Agreement in a Hebrew Parsing System

  • Yoav Goldberg, Michael Elhadad

  • Computer Science

    CL

  • 2013

  В этой работе показано, что производительность синтаксического анализа может быть повышена за счет использования языкового ресурса, внешнего по отношению к банку деревьев, в частности, морфологического анализатора на основе лексики.

  Реляционно-реализационный анализ

  • Реут Царфати, К. Симаан

  • Информатика

    COLING

  • 2008

  допускают вариативность структуры фразы и морфологически-синтаксическое взаимодействие.

  Единая генеративная модель для совместной морфологической сегментации и синтаксического анализа

  • Йоав Голдберг, Реут Царфати

  • Лингвистика

    ACL

  • 2008

  Предлагается единая совместная модель для выполнения как морфологической сегментации, так и синтаксического устранения неоднозначности, которая обходит связанную цикличность.

  UvA-DARE ( Digital Academic Repository ) Relational-realizational parsing

  • Tsarfati

  • Computer Science

  • 2008

  The Relational-Realizational approach to parsing is developed, in which the projection of grammatical functions and their means реализации распутаны, чтобы учесть вариативность фразовой структуры и морфо-синтаксическое взаимодействие.

  Морфологически богатые языки. проблемы, связанные с синтаксическим анализом ряда морфологически богатых языков (MRL), а также описывает проблемы с синтаксическим анализом MRL и обрисовывает в общих чертах вклад статей в специальном выпуске.

  На основе слов или морфем? Аннотация Стратегии для современной еврейской клитики

  • Реут Царфати, Йоав Гольдберг

  • Лингвистика

    LREC

  • 2008

  лучшая способность устранения неоднозначности PP-прикрепления и лучшее согласование с исходными поверхностными формами.

  Статистический анализ морфологически богатых языков (SPMRL) What, How and Whither

  • Реут Царфати, Джаме Седдах, Л. Тунси

  • Информатика, лингвистика

    SPMRL@NAACL-HLT

  • 2010

  Настоящий рабочий документ по арабскому языку, синтезу немецкого языка и арабскому языку. , иврит, хинди и корейский, чтобы указать на общие решения для разных языков и стать источником направлений для будущих исследований.

  — 1-Автоматическая аннотация морфосинтаксических зависимостей в современном иврите

  • Treebank

  • Лингвистика

  • 2008

  Морфо-синтаксические зависимости между составными частями предложения являются неотъемлемой частью синтаксического анализа, в частности, в семитских языках. На этих языках из-за относительно свободного порядка…

  Автоматическая аннотация морфо-синтаксических зависимостей в дереве дерева современного иврита

  • Ноэми Гутманн, Юваль Кримоловски, Ади Милеа, Йоад Винтер

  • Лингвистика

  • 2008

  Разрабатывая метод автоматического добавления аннотаций зависимостей к банку деревьев современного иврита, проект MHT стремился внести свой вклад в развитие банка деревьев для семитских языков, а также для других языков.

  Анализ зависимостей современного стандартного арабского языка с лексическими и флективными особенностями

  Показано, что качество анализа в прогнозируемом состоянии может значительно улучшиться за счет обучения комбинированному золотому + прогнозируемому состоянию, а также вклада лингвистических знаний в наборы тегов и выявленные особенности выходят за рамки конкретных экспериментальных настроек и могут быть информативными для других синтаксических анализаторов и морфологически богатых языков.

  ПОКАЗАНЫ 1–10 ИЗ 33 ССЫЛОК

  СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Наиболее влиятельные статьи Недавность

  Управляемые головой статистические модели для анализа естественного языка

  Описаны три статистические модели для анализа естественного языка, что привело к подходам, в которых дерево анализа представляется последовательность решений, соответствующая центрированному нисходящему построению дерева.

  Обучение точной, компактной и интерпретируемой аннотации дерева

  • Слав Петров, Леон Барретт, Р. Тибо, Д. Кляйн

  • Информатика

    ACL

  • 2006

  Мы представляем автоматический подход к аннотации дерева, в котором основные нетерминальные символы попеременно разделяются и объединяются вероятность тренировочного дерева. Начиная с простой X-bar…

  Управляемые головкой PCFG со статистикой скрытой головы

  • D. Prescher

  • Информатика

    IWPT

  • 2005

  В этой статье показано, как индуцировать управляемые головкой вероятностные синтаксические анализаторы со скрытыми головками из банка деревьев, не прибегая к полной лексикализации, и производительность уже лучше, чем у ранних лексикализированных парсеров.

  Сложности модели синтаксического анализа Коллинза

  Большой набор до сих пор неопубликованных деталей, которые Коллинз использовал в своем синтаксическом анализаторе, представляет собой документы, так что, наряду с тезисом Коллинза (1999), эта статья содержит всю информацию, необходимую для дублирования результатов тестов Коллинза.

  PCFG-модели представлений лингвистических деревьев

  • Марк Джонсон

  • Информатика

    Вычисл. Лингвистика

  • 1998

  Описано простое преобразование перемаркировки узлов, которое улучшает среднюю точность и полноту синтаксического анализатора на основе банка деревьев PCFG примерно на 8%, или примерно на половину разницы в производительности между простой моделью PCFG и лучшей моделью с широким охватом. доступные сегодня парсеры.

  Точный нелексикализованный синтаксический анализ

  • Д. Кляйн, Кристофер Д. Мэннинг

  • Информатика

    ACL

  • 2003

  расщепления, разрушающие ложную независимость…

  Вероятностная компьютерная графика со скрытыми аннотациями

  • Такуя Мацудзаки, Юсуке Мияо, Джуничи Цудзи

  • Информатика

    ACL

  • 2005

  В этой статье определяется порождающая вероятностная модель деревьев разбора, которую мы называем PCFG-LA. Эта модель является расширением PCFG, в котором нетерминальные символы дополнены скрытыми переменными.…

  Интегрированная морфологическая и синтаксическая неоднозначность для современного иврита

  • Реут Царфати

  • Лингвистика, информатика

    9007

    ACL

  Эта работа представляет собой первую попытку моделирования морфолого-синтаксического взаимодействия в генеративно-вероятностной структуре, позволяющей анализировать MH, и показывает, что морфологическая информация, выбранная в тандеме с синтаксическими категориями, полезна для анализа семитских языков.

  Вероятностный анализ для немецкого языка с использованием зависимостей сестрин-головы

  • Amit Dubey, Frank Keller

  • Компьютерные науки

    ACL

  • 2003

  Эта модель превзошла базовую, а также запоминающуюся сцену и запоминающуюся нагрузку и запоминающуюся нагрузку и запоминающуюся нагрузку и запоминающуюся нагрузку и напоминает о базовой площадке и напоминании и напоминает о сайте и напоминает о сайте и напоминает о сайте и напоминает о сайте и напоминает о сайте и напоминает о сайте и напоминает о сайте и напоминает о сайте и напоминает о сайте и напоминает о сайте и напоминает о сайте и напоминает о санкции. до 74%.

  Теория синтаксиса: формальное введение

  Это второе издание «Теория синтаксиса: формальное введение» расширяет и улучшает поистине уникальный учебник по вводному синтаксису, фокусируясь на разработке точно сформулированных грамматик, чьи эмпирические предсказания можно непосредственно проверить.

  Маркировка POS и синтаксический анализ с R

  Лаборатория языковых технологий и анализа данных

  • ДОМ
  • О ЛАДАЛ
  • СОБЫТИЯ
  • УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ
  • РЕСУРСЫ
  • КОНТАКТ

  В этом учебном пособии рассказывается о тегировании частей речи и синтаксическом анализе. с использованием R. Это руководство предназначено для начинающих и опытных пользователей R. с целью демонстрации того, как аннотировать текстовые данные с помощью теги части речи (pos) и как синтаксически анализировать текстовые данные с использованием R. Цель состоит не в том, чтобы обеспечить полноценный анализ, а в том, показать и проиллюстрировать выбранные полезные методы, связанные с пост-тегов и синтаксического анализа. Еще один очень рекомендуемый учебник по тегированию частей речи в R с помощью UDPipe доступно здесь и другое руководство о пост-тегах и синтаксическом анализе Андреас Никлер и Грегор Видеманн можно найти здесь (см. Видеманн и Никлер, 2017 г.).

  Весь R Notebook для руководства можно загрузить здесь . Если вы хотите визуализировать R Notebook на своем компьютере, т. е. связать документ в html или pdf, вам нужно убедиться, что у вас есть R и RStudio установлен и вам также необходимо скачать библиографию файл и сохраните его в той же папке, где вы храните файл рмд.

  
  Нажмите эта ссылка, чтобы открыть интерактивную версию этого руководства на MyBinder. org .
  Этот интерактивный блокнот Jupyter позволяет вам выполнять код самостоятельно, а также вы можете изменять и редактировать блокнот, напр. вы можете изменить код и загрузить свои данные.
  

  Многие анализы языковых данных требуют, чтобы мы различали разные части речи. Чтобы определить словесный класс определенного слова, мы используем процедуру, которая называется маркировкой части речи (обычно называется pos-, pos- или PoS-тегированием). пост-теги — это обычное дело процедура при работе с данными на естественном языке. Несмотря на то, что используется довольно часто это довольно сложный вопрос, требующий применение статистических методов, которые достаточно продвинуты. в далее мы рассмотрим различные варианты пост-тегов и синтаксический разбор.

  Части речи или категории слов относятся к грамматической природе или категория лексического элемента, например. в предложении Джейн нравится девушка каждая лексическая единица может быть классифицирована в зависимости от того, является ли она относится к группе определителей, глаголов, существительных и т. п. относится к (вычислительному) процессу, в котором информация добавляется к существующий текст. Этот процесс также называется аннотацией . Аннотация может быть очень разной в зависимости от поставленной задачи. Большинство общий тип аннотаций, когда речь идет о языковых данных, тегирование части речи, при котором класс слова определяется для каждого слова в тексте, а класс слов затем добавляется к слову в качестве тега. Однако существует множество различных способов пометки или аннотирования текстов.

  Позиционная маркировка присваивает метки части речи строкам символов (эти представляют в основном слова, конечно, но также включают в себя знаки препинания и другие элементы). Это означает, что pos-теги — это один из специфических типов аннотацию, т. е. добавление информации к данным (либо путем непосредственного добавления информации к самим данным или путем хранения информации, например. список который связан с данными). Важно отметить, что аннотация охватывает различные типы информации, такие как паузы, перекрытия и т. д. Позиционное тегирование — это лишь один из многих способов, с помощью которых данные корпуса могут быть обогащен . Анализ настроений, например, также аннотирует тексты или слова в отношении их или их эмоциональной ценности или полярность.

  Аннотация требуется во многих контекстах машинного обучения, потому что аннотированные тексты обычно используются в качестве обучающих наборов, на которых машина обучаются модели обучения или глубокого обучения, которые затем предсказывают, для неизвестные слова или тексты, какие значения им, скорее всего, будут присвоены если аннотация была сделана вручную. Также следует упомянуть, что многие онлайн-сервисы предлагают пост-теги (например, здесь или здесь.

  При pos-теге пример предложения может выглядеть как пример ниже.

  1. Джейн/ННП лайки/ВБЗ/ДТ девушка/НН

  В приведенном выше примере NNP означает имя собственное (единственное число), VBZ означает настоящее время от 3-го лица единственного числа глагол времени, DT для определителя и NN для существительное (единственное или массовое). Почтовые теги, используемые openNLPpackage являются Penn Английские почтовые теги Treebank. Более подробное описание тегов можно найти здесь, который кратко изложен ниже:

  0011787878787878787878787878787878787878787878787878787878787878787878787878787878778787878787878787878787878н. 037180 UH0010 Interjection

  Обзор тегов части речи Penn English Treebank.

  Tag	Description	Examples
  CC	Coordinating conjunction	and, or, but
  CD	Кардинальный номер	один, два, три
  DT	Determiner	a, the
  EX	Existential there	There/EX was a party in progress
  FW	Иностранное слово	persona/FW non/FW grata/FW
  IN	Предлог или подчинительный con yes,u,u,u,
  JJ	Adjective	good, bad, ugly
  JJR	Adjective, comparative	better, nicer
  JJS	Прилагательное в превосходной степени	лучший, самый приятный
  LS	7 маркер1 0010 a. , b., 1., 2.
  MD	Modal	can, would, will
  NN	Noun, singular or mass	tree, chair
  NNS	Noun, plural	trees, chairs
  NNP	Proper noun, singular	John, Paul, CIA
  NNPS	Proper noun, plural	Johns, Pauls, CIAs
  PDT	Predeterminer	all/ PDT этот мрамор, много/PDT душа
  POS	Притяжательное окончание	John/NNP ‘s/POS, the parentss/NNP ‘ 1 POS 9 7 8 0 9
  PRP	Personal pronoun	I, you, he
  PRP$	Possessive pronoun	mine, yours
  RB	Adverb	Evry, достаточно, не
  RBR	ADVERB, сравнительный	9011 9011 9011 9011 9011 9011 9011
  RBS	Adverb, superlative	latest
  RP	Particle	RP
  SYM	Symbol	CO2
  ТО
  uhm, uh
  VB	Verb, base form	go, walk
  VBD	Verb, past tense	walked, saw
  VBG	Verb, gerund or present particip	walking, seeing
  VBN	Verb, past participle	walked, thought
  VBP	Verb, non-3rd person singular pr	walk, think
  VBZ	Verb, 3rd person singular presen	walks, thinks
  WDT	Wh-determiner	which, that
  WP	Wh-pronoun	what, who, whom (wh-pronoun)
  WP$	Possessive wh-pronoun	whose, who (WH-Words)
  WRB	WH-ADVERB	Как, где, почему (WH-ADVERB)

  999911111111111111 годы999911111111111111 годы. прямой вперед. Тем не менее, пост-теги довольно сложны, и существуют различные способы, с помощью которых компьютер можно обучить присваивать почтовые теги. Например, можно использовать орфографическую или морфологическую информацию для разработки правил такой как. . .

  • Если слово заканчивается на ment , назначьте почтовую метку NN (для имени нарицательного)

  • Если слово не встречается в начале предложения, но с заглавной буквы, присвойте pos-тег NNP (для правильного существительное)

  Использование таких правил имеет тот недостаток, что почтовые теги могут быть присваивается относительно небольшому количеству слов, так как большинство слов будет двусмысленный — подумайте о сходстве английского множественного числа (- (е)с ) и английское 3 ^rd лицо, настоящее время ориентировочная морфема (- (e)s ), например, которые являются орфографически идентичны. Другой вариант — использовать словарь в котором каждому слову присваивается определенный пост-тег, и программа может назначьте pos-тег, если слово встречается в данном тексте. Эта процедура имеет тот недостаток, что большинство слов принадлежат более чем к одному классу слов и пост-тегирование, таким образом, должно полагаться на дополнительную информацию. Проблема слов, принадлежащих более чем к одному классу слов, может быть частично решена. исправить путем включения контекстной информации, такой как. .

  • Если предыдущее слово является определителем, а следующее слово является имя нарицательное, присвоить pos-тег JJ (для общего прилагательное)

  Эта процедура работает достаточно хорошо, но есть и лучше options. Лучший способ пометить текст — создать аннотированный вручную обучающий набор, который напоминает имеющийся языковой вариант. На основе частота ассоциации между данным словом и почтовыми тегами, которыми оно является назначенному в обучающих данных, можно пометить слово тегом pos-тег, который чаще всего присваивается данному слову в обучении data.Все вышеперечисленные методы можно и нужно оптимизировать, комбинируя их и дополнительно включая pos-n-граммы, т. е. определяя pos-тег неизвестного слова на основе того, какая последовательность почтовых тегов наиболее похожа к имеющейся последовательности, а также чаще всего встречается в обучающих данных. введение является чрезвычайно поверхностным и предназначено только для того, чтобы поцарапать некоторые основных процедур, на которые опирается пост-тегирование. Заинтересованные читатель отсылается к введениям в области машинного обучения и пост-тегов например, https://class.coursera.org/nlp/lecture/149.

  Существует несколько различных пакетов R, которые помогают с пост-тегированием тексты (см. Kumar and Paul 2016). В этом уроке мы будем использовать udpipe (Wijffels 2021). udpipe упаковка действительно великолепна, так как проста в использовании, охватывает широкий спектр языков, очень гибкий и очень точный.

  Подготовка и настройка сеанса

  Это руководство основано на R. Если вы не установили R или впервые в нем вы найдете введение и дополнительную информацию о том, как использовать Р здесь. Для этого учебники, нам нужно установить определенные пакетов от R библиотека , чтобы приведенные ниже сценарии выполнялись без ошибки. Прежде чем перейти к приведенному ниже коду, установите пакеты с помощью запустив код под этим абзацем. Если вы уже установили пакеты, упомянутые ниже, то вы можете пропустить этот раздел. Чтобы установить необходимые пакеты, просто запустите следующий код — он может занять некоторое время (от 1 до 5 минут, чтобы установить все библиотеки, поэтому вам не нужно беспокоиться, если это займет некоторое время).

   # установить пакеты
  #install.packages("dplyr")
  #install.packages("stringr")
  #install.packages("udpipe")
  #install.packages("гибкая таблица")
  #install.packages("здесь")# установить klippy для кнопки копирования в буфер обмена в кусках кода
  install.packages("пульты")
  remotes::install_github("rlesur/klippy") 

  Теперь, когда мы установили пакеты, мы активируем их, как показано ниже.

   # загрузка пакетов
  библиотека (dplyr)
  библиотека (строка)
  библиотека (водопровод)
  библиотека (гибкая таблица)
  # активировать клиппу для кнопки копирования в буфер обмена
  клиппи::клиппи() 

  После того, как вы установили R и RStudio и инициировали сеанс с помощью выполнив код, показанный выше, все готово.

  UDPipe был разработан в Карловом университете в Праге и пакет udpipe R (Wijffels 2021) является чрезвычайно интересный и действительно фантастический пакет, поскольку он обеспечивает очень простой и удобный способ токенизации, не зависящей от языка, пост-тегов, лемматизация и анализ зависимостей необработанного текста в R. Это особенно удобен, потому что он устраняет и устраняет основные недостатки которые были у предыдущих методов пост-тегов, а именно

  • предлагает широкий выбор языковых моделей (64 языка на данный момент). точка)
  • он не зависит от внешнего программного обеспечения (например, TreeTagger, который должны были быть установлены отдельно и могли быть сложными при использовании разные операционные системы)
  • действительно легко реализовать, нужно только установить и загрузить пакет udpipe и скачать и активировать язык модель один интересует
  • позволяет довольно легко обучать и настраивать собственные модели

  Доступные предварительно обученные языковые модели в UDPipe:

  903NISH-FINDNISH
  777777777770011 9 Итальянский0378
  80375

  Spanish

  Языки и языковые модели доступны через udpipe.

  Languages ​​	Models
  Afrikaans	afrikaans-afribooms
  Ancient Greek	ancient_greek-perseus, ancient_greek-proiel
  Arabic	arabic-padt
  Armenian	armenian-armtdp
  Basque	basque-bdt
  Belarusian	belarusian- HSE
  Bulgarian-BTB	Bulgarian-BTB
  Buryat	Bury-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BDT-BRYAT-BDT-BRYAT-BDT-BRYAT-BDT-BRYAT-BDT-BRYAT
  .0011
  Catalan	catalan-ancora
  Chinese	chinese-gsd, chinese-gsdsimp, classical_chinese-kyoto
  Coptic	coptic-scriptorium
  . 0011
  Danish	danish-ddt
  Dutch	dutch-alpino, dutch-lassysmall
  English	english-ewt, english-gum , Английские линии, английский партнер
  Эстониан	Эстониан-Эдт, Эстониан-Эвт
  779.903NISH
  French	french-gsd, french-partut, french-sequoia, french-spoken
  Galician	galician-ctg, galician-treegal
  German	german-gsd, german-hdt
  Gothic	gothic-proiel
  Greek	greek-gdt
  Hebrew	hebrew-htb
  Hindi	hindi-hdtb
  Hungarian	hungarian-szeged
  Indonesian	индонезийский-gsd
  Ирландский гэльский	irish-idt
  italian-isdt, italian-partut, italian-postwita, italian-twittiro, italian-vit
  Japanese	japanese-gsd
  Kazakh	kazakh-ktb
  Корейский	Корян-GSD, Korean-KAIST
  	8	. 0011	latin-ittb, latin-perseus, latin-proiel
  Latvian	latvian-lvtb
  Lithuanian	lithuanian-alksnis, lithuanian-hse
  Maltese	maltese-mudt
  Marathi	marathi-ufal
  North Sami	north_sami-giella
  Norwegian	norwegian-bokmaal, norwegian-nynorsk, norwegian-nynorsklia
  Old Church Slavonic	old_church_slavonic-proiel
  Старофранцузский	old_french-srcmf
  Старорусский	old_russian-torot
  Persian	persian-seraji
  Polish	polish-lfg, polish-pdb, polish-sz
  Portugese	portuguese-bosque, portuguese- br, portuguese-gsd
  Romanian	romanian-nonstandard, romanian-rrt
  Russian	russian-gsd, russian-syntagrus, russian-taiga
  Sanskrit	sanskrit-ufal
  Scottish Gaelic	scottish_gaelic-arcosg
  Serbian	serbian-set
  Slovak	словацкий-snk
  словенский	словенский-ssj, словенский-sst
  spanish-ancora, spanish-gsd
  Swedish	swedish-lines, swedish-talbanken
  Tamil	tamil-ttb
  Телугу	Телугу-MTG
  Турции	Туркиш-им. 0378	ukrainian-iu
  Upper Sorbia	upper_sorbian-ufal
  Urdu	urdu-udtb
  Uyghur	uyghur-udt
  Vietnamese	vietnamese-vtb
  Wolof	wolof-wtb

  Пакет udpipe R также позволяет легко обучать собственные модели, на основе данных в формате CONLL-U, чтобы вы могли использовать их для своих собственных коммерческих или некоммерческих целях. Это описано в др. виньетка этого пакета, которую вы можете просмотреть командой

  виньетка("udpipe-train", package="udpipe")
  

  Чтобы скачать любую из этих моделей, мы можем использовать функция udpipe_download_model . Например, чтобы скачать english-ewt модели , мы бы использовали вызов: m_eng <- udpipe::udpipe_download_model(language = "english-ewt") .

  Начнем с загрузки текста

   # загрузить текст
  текст <- readLines("https://slcladal.github.io/data/testcorpus/linguistics06.txt", skipNul = T)
  # чистые данные
  текст <- текст %>%
   str_squish() 

  Теперь, когда у нас есть текст, с которым мы можем работать, мы загрузим предварительно обученная языковая модель.

   # скачать языковую модель
  m_eng <- udpipe::udpipe_download_model(language = "english-ewt") 

  Если вы однажды загрузили модель, вы также можете загрузить модель непосредственно из того места, где вы сохранили его на своем компьютере. В моем случае, я сохранил модель в папке с именем udpipemodels

   # загрузить языковую модель с вашего компьютера после того, как вы ее один раз скачали
  m_eng <- udpipe_load_model(file = here::here("udpipemodels", "english-ewt-ud-2.5-1.udpipe")) 

  Теперь мы можем использовать модель для комментирования текста.

   # токенизация, тег, анализ зависимостей
  text_anndf <- udpipe::udpipe_annotate(m_eng, x = текст) %>%
    as. data.frame() %>%
    dplyr::select(-предложение)
  # осмотреть
  голова (text_andf, 10) 

   ## doc_id параграф_id предложение_ид token_id токен лемма upos xpos
  ## 1 doc1 1 1 1 Лингвистика Лингвистика СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ NNS
  ## 2 doc1 1 1 2 также АДВ РБ
  ## 3 doc1 1 1 3 сделки сделка СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ NNS
  ## 4 doc1 1 1 4 with с ADP IN
  ## 5 doc1 1 1 5 DET DT
  ## 6 doc1 1 1 6 социальные социальные ADJ JJ
  ## 7 doc1 1 1 7 , , ПУНКТ ,
  ## 8 doc1 1 1 8 культурный культурный ADJ JJ
  ## 9doc1 1 1 9 , , ПУНКТ ,
  ## 10 doc1 1 1 10 исторический исторический ADJ JJ
  ## feats head_token_id dep_rel deps misc
  ## 1 Число=Соединение Plur 3  
  ## 2  3 advmod  
  ## 3 Number=Plur 0 root  
  ## 4  13 case  
  ## 5 Definite=Def|PronType=Art 13 det  
  ## 6 Degree=Pos 13 amod  SpaceAfter=No
  ## 7  8 точек  
  ## 8 Degree=Pos 6 conj  SpaceAfter=No
  ## 9 10 пунктов  
  ## 10 Degree=Pos 6 conj   

  Может быть полезно извлечь только слова и их pos-теги и преобразовать их обратно в текстовый формат (а не в табличный формат).

   tagged_text <- paste(text_anndf$token, "/", text_anndf$xpos, свернуть = " ", sep = "")
  # проверить помеченный текст
  tagged_text 

   ## [1] "Лингвистика/ННС также/РБ занимается/ННС с/В/ДТ социальные/ДЖ ,/, культурные/ДЖ ,/, исторические/ДЖ и/СС политические/ДЖ факторы/ННС что/ ВДТ влияние/ВБП язык/НН,/, через/В котором/ВДТ лингвистический/НН и/СС язык/НН -/ГИФ на основе/ВБН контекст/НН есть/ВБЗ часто/РБ определяется/ДЖ./.Исследования/ВБ на /В языке/NN через/В/ДТ подотрасли/ННС в/В историческом/JJ и/CC эволюционном/JJ лингвистике/NNS также/RB фокус/RB на/В как/WRB языки/NNS меняются/VBP и /CC расти/VBP,/, в частности/RB over/IN an/DT растянутый/JJ период/NN of/IN время/NN ./.Язык/NN документация/NN объединяет/ВБЗ антропологический/JJ запрос/NN (/- LRB- в/В/DT история/NN и/CC культура/NN/В языке/NN )/-RRB- с/В лингвистическом/JJ запрос/NN ,/, в/В порядке/NN к/Для описания /ВБ языков/ННС и/СС их/ПРП$ грамматик/ННС./. Лексикография/ННП включает/ВБЗ/ДТ документацию/НС/В слов/ННС, что/ВДТ формируют/ВБП а/ДТ словарь/ННС. / .Такие/ПДТ а/ДТ документация/НН г/В a/DT лингвистический/JJ словарь/NN из/IN a/DT конкретный/JJ язык/NN есть/VBZ обычно/RB составлено/VBN в/IN a/DT словарь/NN ./. Вычислительная/JJ лингвистика/NNS is/VBZ заинтересован/JJ с/IN the/DT статистический/NN или/правило CC/NN -/HYPH на основе/VBN моделирование/NN of/IN естественный/JJ язык/NN from/IN a/ DT вычислительный/JJ перспективы/NN ./. Специфические/JJ знания/NN of/В языке/NN есть/VBZ применяется/VBN by/В говорящих/NNS во время/В/ДТ действует/NN of/В переводе/NN и/CC интерпретация/NN ,/, as/ Рб ж/Рб а/В в/В языке/НН образования/НН �/$/ДТ преподавания/НН/В а/ДТ второго/ДжЖ или/СС иностранного/ДжЖ языка/НН ./. Политики/разработчики NN/работа NNS/VBP с/в правительствах/NNS для/внедрения/VB new/JJ планы/NNS в/в образовании/NN и/CC обучение/NN, на которых/WDT основаны/VBP на основе/VBN на/ В лингвистике/JJ Research/NN./." 

  Мы можем применить тот же метод для аннотирования, например. добавление pos-тегов, чтобы Другие языки. Для этого мы можем обучить нашу собственную модель или использовать одна из многих предварительно обученных языковых моделей, которые udpipe обеспечивает.

  Давайте рассмотрим, как это сделать, используя примеры текстов из разных языков, здесь с немецкого и испанского (но мы могли бы также аннотировать тексты с любого из множества языков, для которых UDPipe предоставляет предварительно обученные модели.

  Начнем с загрузки немецкого и голландского текста.

   # загрузить тексты
  gertext <- readLines("https://slcladal.github.io/data/german.txt")
  duttext <- readLines("https://slcladal.github.io/data/dutch.txt")
  # проверять тексты
  гертекст; duttext 

   ## [1] "Sprachwissenschaft untersucht in verschiedenen Herangehensweisen die menschliche Sprache." 

   ## [1] «Taalkunde, ook wel taalwetenschap of linguïstiek, is de wetenschappelijke studie van de natuurlijke talen». 

  Далее устанавливаем предварительно обученные языковые модели.

   # скачать языковую модель
  m_ger <- udpipe::udpipe_download_model(language = "немецкий-gsd")
  m_dut <- udpipe::udpipe_download_model(language = "dutch-alpino") 

  Или мы загружаем их с нашей машины (если мы скачали и сохранили их раньше).

   # загрузить языковую модель с вашего компьютера после того, как вы скачали ее один раз
  m_ger <- udpipe::udpipe_load_model(file = here::here("udpipemodels", "german-gsd-ud-2.5-1.udpipe"))
  m_dut <- udpipe::udpipe_load_model(file = here::here("udpipemodels", "голландский-alpino-ud-2.5-1.udpipe")) 

  Теперь пометьте текст на немецком языке.

   # tokenise, tag, парсинг зависимостей немецкого текста
  ger_pos <- udpipe::udpipe_annotate(m_ger, x = gertext) %>%
    as.data.frame() %>%
    dplyr::summarise(postxt = paste(токен, "/", xpos, свернуть = " ", sep = "")) %>%
    dplyr::pull(уникальный(postxt))
  # осмотреть
  ger_pos 

   ## [1] "Sprachwissenschaft/NN untersucht/VVFIN in/APPR verschiedenen/ADJA Herangehensweisen/NN die/ART menschliche/NN Sprache/NN ./$." 

  И, наконец, мы также размещаем текст на голландском языке.

   # tokenise, tag, парсинг зависимостей немецкого текста
  nl_pos <- udpipe::udpipe_annotate(m_dut, x = duttext) %>%
     as. data.frame() %>%
    dplyr::summarise(postxt = paste(токен, "/", xpos, свернуть = " ", sep = "")) %>%
    dplyr::pull(уникальный(postxt))
  # осмотреть
  nl_pos 

   ## [1] "Taalkunde/N|soort|ev|basis|zijd|stan ,/LET ook/BW wel/BW taalwetenschap/N|soort|ev|basis|zijd|stan of/VG|neven linguïstiek /N|soort|ev|basis|zijd|stan ,/LET is/WW|pv|tgw|ev de/LID|bep|stan|rest wetenschappelijke/ADJ|prenom|basis|met-e|stan studie/N| soort|ev|basis|zijd|stan van/VZ|init de/LID|bep|stan|rest natuurlijke/ADJ|prenom|basis|met-e|stan talen/N|soort|mv|basis ./LET" 

  Помимо пост-тегов, мы также можем генерировать графики, показывающие синтаксическая зависимость различных членов предложения. Для при этом мы генерируем объект, содержащий предложение (в данном случае предложение Лингвистика является научным изучением языка ), и затем мы строим (или визуализируем) зависимости, используя функция textplot_dependencyparser .

   # разобрать текст
  отправлено <- udpipe::udpipe_annotate(m_eng, x = "Лингвистика — это научное изучение языка") %>%
    as. data.frame()
  # осмотреть
  голова(отправлено) 

   ## doc_id абзац_id предложение_ид
  ## 1 документ1 1 1
  ## 2 документ1 1 1
  ## 3 документ1 1 1
  ## 4 документ1 1 1
  ## 5 документ1 1 1
  ## 6 документ1 1 1
  ## предложение token_id token
  ## 1 Лингвистика – это научное изучение языка 1 Лингвистика
  ## 2 Лингвистика – это научное изучение языка 2 – это
  ## 3 Лингвистика – это научное изучение языка 3
  ## 4 Лингвистика – это научное изучение языка 4 научное
  ## 5 Лингвистика – это научное изучение языка 5 изучение
  ## 6 Лингвистика – это научное изучение языка 6
  ## lemma upos xpos feats
  ## 1 Лингвистическое СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ NNS Number=Plur
  ## 2 be AUX VBZ Mood=Ind|Number=Sing|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin
  ## 3 DET DT Definite=Def|PronType=Art
  ## 4 научный ADJ JJ Degree=Pos
  ## 5 изучение СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ NN Число=Петь
  ## 6 из ADP IN 
  ## head_token_id dep_rel deps misc
  ## 1 5 nsubj <нет данных> <нет данных>
  ## 2 5 коп  
  ## 3 5 дет <нет данных> <нет данных>
  ## 4 5 amod  
  ## 5 0 корень  
  ## 6 7 case   

  Теперь создадим график.