Морфемный разбор:памятка для начал.школы (Эмма Матекина, Эмма Матёкина)

нет в наличии

В наличии в 63 магазинах. Смотреть на карте

В данной памятке представлен разбор слов по составу (морфемный разбор) в разделе программы школьного курса по русскому языку, предусмотренный 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 разбор слов по составу. 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.

Описание

Характеристики

В данной памятке представлен разбор слов по составу (морфемный разбор) в разделе программы школьного курса по русскому языку, предусмотренный 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 разбор слов по составу. 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.

Феникс

На товар пока нет отзывов

Поделитесь своим мнением раньше всех

Как получить бонусы за отзыв о товаре

1

Сделайте заказ в интернет-магазине

2

Напишите развёрнутый отзыв от 300 символов только на то, что вы купили

3

Дождитесь, пока отзыв опубликуют.

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Морфемный разбор:памятка для начал.школы

Эмма Матекина, Эмма Матёкина

Нет оценок

нет в наличии

Книга «Морфемный разбор:памятка для начал.школы» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу Эмма Матекина, Эмма Матёкина «Морфемный разбор:памятка для начал.школы» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.

морфем · PyPI

морфем

Практичная библиотека Python для определения морфем в английском языке.

Сообщить об ошибке · Функция запроса

Содержание

1. О проекте
   • Построен с
2. Начиная
   • Предпосылки
   • Установка
3. Использование
4. Дорожная карта
5. Содействие
6. Лицензия
7. Контакт
8. Благодарности

О проекте

Простое и практичное решение для получения информации о морфемах на слово. Большая часть логики использует простую стратегию поиска на основе MorphoLex-en проект. Неизвестный т.е. имена людей и мест считаются за 1 морфему.
Это неконтекстное решение, предназначенное для подачи более сложной логики для НЛП.

(наверх)

Встроено с

• MorphoLex-en
• крошечная БД
• панды

(наверх)

Начало работы

Пользоваться этой библиотекой довольно просто и рутинно. Будет добавлено больше деталей в этот раздел, когда мы приближаемся к первому выпуску.

Предварительные условия

Этот проект был разработан с использованием Python 3.9 других версий Python 3 должен работать .

Установка

 pip install морфемы
 

(наверх)

Использование

 из импорта морфем Морфемы
путь = "./данные"
m = Морфемы (путь)
print(m.parse("организационно"))
 

Вывод:

 {
  "слово": "организационно",
  "статус": "FOUND_IN_DATABASE",
  "количество_морфем": 5,
  "дерево": [
    {
      "дети": [
        {
          "текст": "орган",
          "тип": "корень"
        },
        {
          "текст": "из",
          "тип": "связанный"
        }
      ],
      "тип": "бесплатно"
    },
    {
      "текст": "ион",
      "тип": "связанный"
    },
    {
      "текст": "аль",
      "тип": "связанный"
    },
    {
      "текст": "лы",
      "тип": "связанный"
    }
  ]
}
 

Определение типов:

• корень: значение корня слова (некоторые морфемы могут иметь несколько корней (пример: молочный коктейль)
• bound: добавляет к корню морфемы. Не вносит смысла сам по себе.
• бесплатно: слово, которое можно использовать отдельно. В одной морфеме может быть несколько свободных типов (пример: молочный коктейль)

Ненайденные слова помечаются статусом NOT_FOUND и по умолчанию до 1 морфемы. Это будет улучшено в будущих выпусках.

ПРИМЕЧАНИЕ. Указанный путь data — это место, где будет храниться библиотека морфем. хранить базу данных, содержащую морфемы из MorphoLex-ru наряду с другими поисками, чтобы помочь правильно обнаружить морфемы.

(наверх)

Дорожная карта

• Обнаружение морфем известных слов
• Обработка общеупотребительных имен и мест (учитывается как 1 морфема)
• Обработка неизвестных слов

Полный список открытых вопросов см. предлагаемые функции (и известные проблемы).

(наверх)

Участие

Участие — это то, что делает сообщество открытого исходного кода таким замечательным место, чтобы учиться, вдохновлять и творить. Любой ваш вклад большое спасибо .

Вы хотите поддерживать другие языки? Вы свободно говорите на язык вы хотите? Помогите внести свой вклад и развить этот проект до более универсальное морфемное решение!

Если у вас есть предложение, которое могло бы сделать это лучше, разветвите репозиторий. и создайте запрос на включение. Вы также можете просто открыть задачу с тегом «улучшение». Не забудьте поставить звезду проекту! Еще раз спасибо!

1. Форк проекта
2. Создайте свою ветку Feature ( git checkout -b feature/AmazingFeature )
3. Зафиксируйте свои изменения ( git commit -m 'Добавить удивительную функцию' )
4. Push to the Branch ( git push origin feature/AmazingFeature )
5. Открыть запрос на вытягивание

(наверх)

Лицензия

Распространяется по лицензии MIT. См. LICENSE.txt для получения дополнительной информации.

(наверх)

Контактное лицо

ECSC, ltd – [email protected]

Ссылка на проект: https://github.com/ecscstatsconsulting/morphemes

(наверх)

Благодарности Энкеледа Куко

Пол Уоррен

(наверх)

Производительность синтаксического анализатора планирования и грамматики

Производительность синтаксического анализатора планирования и грамматики
Далее: Восстановление после неудачных анализов Up: Синтаксический анализ Предыдущий: Синтаксический анализ

Самые быстрые алгоритмы разбора контекстно-свободных грамматик делают использование предсказания на основе левого контекста для ограничения количества узлов и ребра, которые парсер должен вставить в диаграмму. Однако, если устойчивость перед лицом возможно неграмотного ввода или неадекватного желательно грамматическое покрытие, такие алгоритмы неуместны.

Хотя эвристика выбора максимально длинной подстроки начиная слева, которые могут быть проанализированы как предложение, которое можно попробовать (например, Гришман и Стерлинг, 1989), иногда лучший отрывочный анализ предложения можно найти только путем разбора промежуточного или терминальная подстрока, исключающая крайние левые слова. Именно по этой причине, мы чувствуем, что анализ снизу вверх без сильных ограничений, основанный на левый контекст требуется для надежного синтаксического анализа.

Синтаксический анализ снизу вверх предпочтительнее из-за его надежности, и эта надежность вытекает из того факта, что восходящий синтаксический анализатор будет создавать узлы и ребра на диаграмме, которые парсер с прогнозированием сверху вниз не сделал бы. Очевидная проблема заключается в том, что эти дополнительные узлы не обходятся без сопутствующие расходы. Мур и Даудинг (1991) наблюдал девятикратное увеличение времени, необходимого для разбора предложений с простым Синтаксический анализатор CKY в отличие от парсера с уменьшением сдвига.

До ноября В 1990 году компания TACITUS использовала простой исчерпывающий парсер восходящего типа с В результате предложения из более чем 15–20 слов было невозможно разобрать. разобрать в разумные сроки. Поскольку средняя длина предложения в тексты MUC-3 составляют примерно 27 слов, такие приемы были явно не подходит для применения.

Мы решили эту проблему, добавив механизм повестки дня в восходящий парсер, основанный на Kaplan (1973), как описано у Винограда (1983). Цель повестки — позволить нам заказывать узлы (полные составляющие) и ребра (неполные составляющие) в график для дальнейшей обработки. По мере построения узлов и ребер они оцениваются в соответствии с различными критериями того, насколько вероятно, что они фигурируют в правильном разборе. Это позволяет нам запланировать, какие составляющие работать с первым, чтобы мы могли следовать только наиболее вероятным путям в пространство поиска и найти синтаксический анализ, не перебирая все возможности. Алгоритм планирования прост: изучите разветвления компонентов с наивысшим баллом в первую очередь.

Кроме того, есть возможность сократить пространство поиска. пользователь может установить ограничения на количество разрешенных узлов и ребер для сохранения в графике. Узлы индексируются по их атомарным грамматическая категория (т. е. за исключением признаков) и строка позиции, с которой они начинаются. Ребра индексируются по их атомарным грамматическая категория и позиция строки, где они заканчиваются. Алгоритм обрезки прост: выбросить все, кроме n составляющие с наивысшим баллом для каждой пары категория/строка-позиция.

Часто указывалось, что различные стандартные стратегии синтаксического анализа соответствуют различным стратегиям планирования в синтаксическом анализаторе на основе повестки дня. Однако при практическом анализе необходима стратегия планирования. что позволяет нам следовать только наиболее вероятным путям в поиске пространства и найти правильный синтаксический анализ, не перебирая все возможности. Литература не была столь освещена в этом проблема.

Мы разработали наш синтаксический анализатор для оценки каждого узла и ребра на основе три критерии:

• Длина подстроки, натянутой компонентом.
• Является ли компонент узлом или ребром, т.е. компонент является полным или нет.
• Оценки, полученные на основе эвристики предпочтения, закодированные в DIALOGIC на протяжении многих лет, описанные и систематизированные в Хоббс и Медведь (1990).

Однако, после длительных экспериментов с различными весами, мы пришли к выводу, что факторы длины и полноты не улучшить производительность в широком диапазоне предложений. Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что оценка, основанная только на факторе предпочтения дает наилучшие результаты. Причина правильная или почти правильная синтаксический анализ встречается так часто с помощью этого метода, что эти предпочтения эвристики очень эффективны.

В Сообщении 99 из 11 предложений, признанных релевантными, только Предложение 14 не разобрал. Это произошло из-за ошибки в предложении само по себе использование «по крайней мере» вместо «по крайней мере». Из 10 предложений, которые были проанализированы, 5 были полностью правильными, в том числе самое длинное, предложение 7 (27 слов за 77 секунд). Было три ошибки (предложения 3, 4 и 9), в которых предпочтительное многословие смысл фраз «перед» и «сияющий путь» утратил смысл. их разложения. Было две ошибки при подключении. В предложении 3 относительное предложение было неправильно присоединено к «front» вместо «посольство», а в предложении 8 слово «в Перу» было добавлено к «нападение» вместо «интересов». Все эти ошибки были безвредный. Кроме того, в предложении 5 «и уничтожил два транспортных средств» было сгруппировано с «Полиция сказала» вместо « бомба разбила окна»; эта ошибка не безобидна. В каждом случае грамматика предпочитает правильное чтение. Мы считаем, что ошибки были вызваны к проблеме в анализаторе расписания, которую мы обнаружили на неделе оценка, но чувствовала себя слишком глубокой и далеко идущей, чтобы пытаться исправить в этом месте.

В первых 20 сообщениях тестовой выборки было дано 131 предложение. синтаксический анализатор планирования после статистической фильтрации релевантности. Анализ был произведен для 81 из 131 предложения, или 62%. Из этих, 43 (или 33%) ответили полностью правильно, а еще 30 ответили тремя и менее словами. ошибки. Таким образом, 56% предложений были разобраны правильно или почти правильно.

Эти результаты, естественно, варьируются в зависимости от длины предложений. В 64 предложениях было менее 30 морфем (где слово «морфема» мы имеем в виду основу слова или флективный аффикс). Из них 37 (58%) имели полностью правильные синтаксические анализы, а 48 (75%) имели три или меньше ошибок. Напротив, синтаксический анализатор планирования попытался только 8 предложений более более 50 морфем, и только две из них проанализированы, ни одна из них даже почти правильно.

Из 44 предложений, которые не удалось разобрать, девять были вызваны проблемами в лексические статьи. Восемнадцать были из-за недостатков в грамматике, в основном включает наречное размещение и менее чем общий трактовка союзов и сравнительных выражений. Шесть были из-за искажения текст. Причины одиннадцати сбоев при синтаксическом анализе не установлены. определенный. Эти ошибки равномерно распределены по всему предложению. длины. Кроме того, в список попали семь предложений, содержащих более 30 морфем. ограничение по времени, которое мы установили, и синтаксический анализ терминальной подстроки, как описано ниже, был вызван.

Большинство ошибок при синтаксическом анализе можно отнести к пяти-шести причины. Двумя основными причинами являются тенденция планирования синтаксический анализатор, чтобы потерять избранные близкие вложения конъюнктов и дополнений ближе к концу длинных предложений и склонность неправильно анализировать нить

[[Существительное Существительное] Глагол NP]

в качестве

[Существительное] [Существительное Глагол () NP],

снова вопреки эвристике предпочтения грамматики. Мы верим что большинство этих проблем связано с тем, что работа синтаксический анализатор расписания недостаточно равномерно распределен по разные части предложения, и мы ожидаем, что эта трудность может быть решена с относительно небольшими усилиями.