Низкий морфемный разбор: Страница не найдена

Содержание

Морфологический разбор имени прилагательного «низкий» онлайн. План разбора.

Для слова «низкий» найден 1 вариант морфологического разбора

  1. Часть речи. Общее значение
    Часть речи слова «низкий» — имя прилагательное
  2. Морфологические признаки.
    1. низкий (именительный падеж единственного числа мужского рода)
    2. Постоянные признаки: Непостоянные признаки:
      • единственное число
      • именительный падеж
      • мужской род
      • полная форма.
  3. В холл выплеснулось виртуозное фортепианное вступление; ярко, напористо запел низкий мужской голос.

    Выполняет роль определения.

Поделитесь страницей с друзьями — это

лучшая благодарность

Морфологический разбор другого слова

План разбора прилагального

  1. Часть речи. Общее значение
  2. Морфологические признаки.
    1. Начальная форма (именительный падеж, единственное число)
    2. Постоянные признаки:
      • Разряд по значению:
        • Качественное (может быть в большей или меньшей степени).
        • Относительное (не может быть в большей или меньшей степени)
        • Притяжательное (обозначает принадлежность кому-либо)
      Непостоянные признаки:
      • У качественных
        • Степень сравнения
        • Краткая и полная форма
      • У всех прилагательных:
        • Падеж
        • Число
        • Род(в единственном числе)
  3. Синтаксическая роль (подчеркнуть как член предложения)

Поделитесь страницей с друзьями — это

лучшая благодарность

Оцени материал

9 голосов, оценка 4.556 из 5

План разбора составлен на основе общих правил, в зависимости от класса и предпочтений учителя ответ может отличаться. Если ваш план разбора отличается от представленного, просто сопоставьте его с данными нашего ответа.

Если морфологический разбор имени прилагательного «низкий» имеет несколько вариантов, то выберите наиболее подходящий вариант разбора исходя из контекста предложения.

 Разборы производились исходя из заложенного программного алгоритма, результаты в редких случаях могут быть недостоверны, если вы нашли несоответствие пожалуйста сообщите нам. Представленный результат используется вами на свой страх и риск.

«Анализ слов по составу (морфемный разбор)»

Урок русского языка, 2 класс, УМК «Планета знаний»

Учитель начальных классов Богза О.М., МБОУ СОШ № 52 г. Липецк

Тема: «Анализ слов по составу (морфемный разбор)»

Цель:

1) обобщить и систематизировать знания учащихся о частях слова;

2) упражнять в составлении слов по схемам;

3) развивать речь, память, мышление, внимание;

4) воспитать интерес к русскому языку, чувство коллективизма и индивидуальности учащихся, взаимопомощи.

Оборудование: разрезные карточки – части слова (приставка, корень, суффикс, окончание) в конвертах по одному на каждую парту, рисунок словесного поезда.

Ход урока

Деятельность учителя

Деятельность учащихся

  1. Проверка домашнего задания.

Задача: активировать внимание на выполнение не только письменных, но и устных заданий

Расскажите о частях слов, которые вы знаете.

— Что такое корень слова, суффикс, приставка и т.д.

Учитель проверяет знание правил по русскому языку о частях слов.

Дети рассказывают правила, приводят примеры, называют однокоренные слова.

  1. Определение темы урока.

Задача: подключить учащихся к определению темы урока. Работы в паре.

Ребята произошла путаница – все части слова перепутали свои места. Расставьте их по порядку.

Ребята, послушайте сказку.

На доске зашифрована тема нашего урока.

Объясняет правила игры. Проверяет выполнение задания.

Учитель рассказывает сказку «Деревья из слов».

Объясняет правила.

Составляют схему к слову (используют папку – помогайку).

Слушают сказку.

Отгадывают ребус.

Читают стихотворения о частях слова.

  1. Чистописание.

Задача: подготовить руку к письму, совершенствовать технику письма, инициировать учащихся к высказыванию, приобщить к постановке задачи урока.

Запишите число, классная работа.

-Ребята, выпишите буквы, сочетание которых являются определенными частями слова

Диктует слова и называет часть слова, которую дети записывают

Зима (окончание), большая (окончание), прибежал (приставка), дачка (суффикс), рыжие (окончание)

Оформление тетради.

Записывают в тетради части слов: а, ая, при, к, ие

  1. Работа по учебнику.

Задача: учить работать с информацией, выделять части слов.

  1. Повторим, какие части слов вы знаете.

— Откройте учебник на стр. 97 упр. 5

Читаем задание.

Работает у доски.

Учитель спрашивает.

Организовывает разные формы работы с текстом.

Дети называют части слов.

Дети читают, пишут с комментированием у доски.

Дети находят однокоренные слова и разбирают их по составу.

  1. Групповая работа.

Задача этапа – умение работать в группе, приходить к общему решению.

Учитель раздает карточки.

Учащиеся делятся на группы и работают сообща. Ответы детей.

6. Подведение итогов урока. Задача этапа: организовать рефлексию деятельности на уроке.

Какую задачу мы решаем на этом уровне ?

Какие части слова вы знаете ?

С чего начинается морфемный анализ слов ?

(с окончания)

Для чего нужно знать части слова ?

Организует рефлексию выполненной работы.

Ставит задачу на осмысление личностного опыта действий.

Анализируют свои действия, делают выводы. Осуществляют рефлексию проделанной работы.

Высказывают личное мнение о приобретенном опыте.

  1. Домашнее задание по выбору.

Задача этапа: организовать дифференцированную работу с учетом возможностей и собственных целеполаганий учащихся.

  1. Рабочая тетрадь з. 4 стр. 31

  2. Рабочая тетрадь стр. 31 з. 5

  3. Рабочая тетрадь стр. 32 з. 6-7 (кроссворд).

Мотивирует на поисковую познавательную работу.

Осуществляют выбор домашнего задания.

низкое солнце ослепительно било в глаза

Введите слово или предложение и получите морфологический разбор с указанием части речи, падежа, рода, времени и т.д.


Начальная форма: НИЗКИЙ
Часть речи: прилагательное
Грамматика: единственное число, именительный падеж, качественное прилагательное, неодушевленное, одушевленное, средний род
Формы: низкий, низкого, низкому, низким, низком, низкая, низкой, низкую, низкою, низкое, низкие, низких, низкими, низок, низка, низко, низки, ниже, пониже, нижайший, наинижайший, низший, наинизший, нижайшего, наинижайшего, низшего, наинизшего, нижайшему, наинижайшему, низшему, наинизшему, нижайшим, наинижайшим, низшим, наинизшим, нижайшем, наинижайшем, низшем, наинизшем, нижайшая, наинижайшая, низшая, наинизшая, нижайшей, наинижайшей, низшей, наинизшей, нижайшую, наинижайшую, низшую, наинизшую, нижайшею, наинижайшею, низшею, наинизшею, нижайшее, наинижайшее, низшее, наинизшее, нижайшие, наинижайшие, низшие, наинизшие, нижайших, наинижайших, низших, наинизших, нижайшими, наинижайшими, низшими, наинизшими

Начальная форма: СОЛНЦЕ
Часть речи: существительное
Грамматика: единственное число, именительный падеж, неодушевленное, средний род
Формы: солнце, солнца, солнцу, солнцем, солнц, солнцам, солнцами, солнцах

Начальная форма: ОСЛЕПИТЕЛЬНО
Часть речи: наречие
Грамматика:
Формы: ослепительно

Начальная форма: ОСЛЕПИТЕЛЬНЫЙ
Часть речи: краткое прилагательное
Грамматика: единственное число, качественное прилагательное, неодушевленное, одушевленное, средний род
Формы: ослепительный, ослепительного, ослепительному, ослепительным, ослепительном, ослепительная, ослепительной, ослепительную, ослепительною, ослепительное, ослепительные, ослепительных, ослепительными, ослепителен, ослепительна, ослепительно, ослепительны, ослепительнее, ослепительней, поослепительнее, поослепительней



Начальная форма: БИТЬ
Часть речи: глагол в личной форме
Грамматика: действительный залог, единственное число, несовершенный вид, непереходный, прошедшее время, средний род
Формы: бить, бью, бьём, бьёшь, бьёте, бьёт, бьют, бил, била, било, били, бив, бивши, бей, бейте, бьющий, бьющего, бьющему, бьющим, бьющем, бьющая, бьющей, бьющую, бьющею, бьющее, бьющие, бьющих, бьющими, бивший, бившего, бившему, бившим, бившем, бившая, бившей, бившую, бившею, бившее, бившие, бивших, бившими, битый, битого, битому, битым, битом, бит, битая, битой, битую, битою, бита, битое, бито, битые, битых, битыми, биты

Начальная форма: В
Часть речи: предлог
Грамматика:
Формы: в

Начальная форма: ГЛАЗ
Часть речи: существительное
Грамматика: единственное число, мужской род, неодушевленное, родительный падеж
Формы: глаз, глаза, глазу, глазом, глазе, глазам, глазами, глазах

проверочное слово к букве «З»

Проверочные сло­ва к сло­ву «низ­кий» — «низень­кий», «низи­на», «низо­вье», «низок».

Чтобы най­ти про­ве­роч­ное сло­во к сло­ву «низ­кий», вна­ча­ле уточ­ним его мор­фем­ный состав:

низкий — корень/окончание

При про­из­но­ше­нии это­го каче­ствен­но­го при­ла­га­тель­но­го в корне про­ис­хо­дит фоне­ти­че­ский про­цесс оглу­ше­ния звон­ко­го соглас­но­го [з], нахо­дя­ще­го­ся перед глу­хим соглас­ным [к].

Интересующая нас лек­се­ма зву­чит вот так:

[н’ и с к’ и й’]

Естественно, что воз­ни­ка­ет сомне­ние, как пра­виль­но писать, «низкий» или «ниский».

Как проверить букву «з» в слове «низкий»?

Следует пом­нить в таких слу­ча­ях, что в рус­ском язы­ке гла­вен­ству­ет не фоне­ти­че­ский прин­цип напи­са­ния слов (как слы­шу, так и пишу), а мор­фо­ло­ги­че­ский, суть кото­ро­го в том, что в сло­ве и его фор­мах, неза­ви­си­мо от их про­из­но­ше­ния, сохра­ня­ет­ся еди­ное напи­са­ние мор­фем (кро­ме слу­ча­ев чередования).

Чтобы пра­виль­но напи­сать при­ла­га­тель­ное «низ­кий», в кото­ром про­изо­шло оглу­ше­ние звон­ко­го соглас­но­го зву­ка [з], под­бе­рем род­ствен­ное сло­во или изме­ним фор­му само­го сло­ва так, что­бы после сомни­тель­но­го соглас­но­го появил­ся глас­ный звук, кото­рый про­яс­нит зву­ча­ние нуж­но­го нам согласного.

В одно­ко­рен­ном сло­ве «низень­кий», име­ю­щем уменьшительно-ласкательное зна­че­ние, ясно зву­чит соглас­ный [з].

Низенький дере­вян­ный мостик над бур­ли­вым ручьем казал­ся совсем ветхим.

Вспомним одно­ко­рен­ные суще­стви­тель­ные «низи­на», обо­зна­ча­ю­щее низ­кое место, и «низо­вье» — это «низ­кая мест­ность» или «ниж­няя часть тече­ния реки».

Если изме­ним пол­ную фор­му каче­ствен­но­го при­ла­га­тель­но­го и обра­зу­ем крат­кую фор­му един­ствен­но­го чис­ла муж­ско­го рода, то полу­чим еще одно про­ве­роч­ное слово:

низ­кий — (забор) низок

Низок и про­тя­жен гудок реч­но­го парохода.

Вывод

В корне сло­ва «низ­кий» пишет­ся бук­ва «з», что дока­жет про­ве­роч­ное сло­во «низень­кий»,  а так­же «низи­на», «низо­вье» и крат­кая фор­ма при­ла­га­тель­но­го «низок».

Примеры предложений со словом «низкий»

Противоположный берег реки был ни́зкий и гли­ни­стый, так что выса­дить­ся там ока­за­лось сложно.

Голос у этой незна­ко­мой жен­щи­ны был ни́зкий и печальный.

Ему при­шлось сесть на ни́зкий стул.

С бере­га реки доно­сит­ся ни́зкий, хрип­лый гудок парома.

Дополнительный материал

Чтобы пра­виль­но напи­сать соглас­ные в корне сле­ду­ю­щих при­ла­га­тель­ных, ана­ло­гич­но поищем к ним про­ве­роч­ное слово:

Сады сажать рассада саженцы однокоренные слова. «сад» — морфемный разбор слова, разбор по составу (корень суффикс, приставка, окончание) Однокоренное прилагательное к слову сад

Цитата сообщения Хьюго_Пьюго_рукоделие

Рис. — скан игры на однокоренные слова с портала МЕРСИБО

Обучаясь в школе все дети знакомятся с темой «Однокоренные слова», где должны уметь осознанно находить, составлять, определять слова происходящие от одного корня. Но данная тема не является для школьников абсолютно новой. Так или иначе многие приобщались к понятию «однокоренные слова» еще в дошкольном возрасте в рамках некоторых образовательных программ, реализуемых в детских садах, или на подготовительных к школе занятиях, или при работе с логопедом, дефектологом. И в шесть-семь лет данная тема, определялась как «родственные» слова.

Именно родственным словам и посвящается статья. Пост содержит материалы, благодаря которым дети дошкольного возраста смогут более полно постигнуть особенности родной речи.

Итак, первоначально здесь представлена серия картинок, наглядно раскрывающая родственность слов. Когда ребенок сможет самостоятельно определять главное слово от которого и появились все остальные слова родственники, можно переходить и к играм (упражнениям) без использования наглядности, которые позволят закрепить изученный материал.

Игры по теме «Родственные слова» размещены ниже, после подборки картинок.

Следует учесть, что рассматривая слова-родственники в детском саду, опираемся на природное языковое чутьё ребенка и на свой артистизм, сообразительность и оригинальность в подаче материала, а термины типа «однокоренные слова» ни в коем случае не применяем.

Рассматривая предложенную наглядность, желательно, что бы взрослый помог ребенку самостоятельно догадаться какое же главное слово скрывается во всех словах родственниках. При этом, на начальных этапах работы не следует обращать внимание на слова, в которых наблюдается смена букв. Например, снег — снеговик — снегурочка =удачный пример; снег — снежинка — снежок — менее удачный вариант, мешающий детям уловить логику образования однокоренных понятий.

Единой, общепризнанной и жестко утвержденной методики ознакомления детей с родственными словами не разработано, поэтому задание и наглядность приведены примерные, а их использование может быть вариативно и окрашено Вашими творческими доработками и нюансами.

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

20.

21.

22.

23.

24.

Примерные игры и задания. Тема «Родственные слова». Обратите внимание, что в каждой игре следует в начале, по ходу и в конце упоминать про понятие «родственные слова» и разъяснять детям неясные моменты.

Д/и «Объяснялки» . Взрослый объясняет слово, а ребенок сам отгадывает и называет то понятие, о котором говорил педагог. Постоянно акцентируем внимание на понятии «снег», и что от него образовались слова. В конце игры подводим итог — слова родственники и все они произошли от слова «снег».
Если позволяет развитие ребенка, то педагог называет слово, а ребенок его объясняет. Так же постоянно акцентируем внимание на понятии «снег». и что от него образовались другие слова. В конце игры подводим итог — слова родственники произошли от слова «снег».

  • Снежинка — капельки воды застывшие и имеющие шестиугольную форму.
  • Снег — скопление снежинок.
  • Снегопад — момент когда снежинки падают с неба.
  • Снежная зима — зима с большим количеством выпавшего снега.
  • Снежки — комочки из снега.
  • Снеговик — фигура сделанная из трех снежных шаров.
  • Снегурочка — сказочный персонаж из снега.

Давай мы с тобой подберём родственные слова к слову МОРОЗ.

1. Д/и «Подбери «слова — родственники» (тема «Зима» ) .

На доске картинка «Зима» . Проводится беседа по картинке.

Подберите «слова — родственники» к слову «зима» . Каким словом можно ласково назвать зиму? (Зимушка.) А как можно назвать день зимой? (Зимний.) А как называются птицы, которые остаются у нас на зиму? (Зимующие.) Каких зимующих птиц вы знаете? А как по-другому сказать «остаются на зиму» ? (Зимуют.) Итак, какие же вы вспомнили слова-родственники к слову «зима» ? (Зимушка, зимние, зимовать, зимующие.) Про что можно сказать «зимний» (лес, сад, день) ; «зимняя» (дорога, погода, пора, стужа) ; «зимнее» (небо, солнце, утро) .

2. Д/и «Доскажи словечко»

Посмотрите на картинку. Зимой на крышах, на земле, на деревьях ле-жит… (снег) . Будем подбирать «слова-родственники» к слову «снег» . А поможет нам в этом игра «Доскажи словечко»

Тихо, тихо, как во сне,

Падает на землю … (снег)

С неба всё скользят пушинки —

Серебристые… (снежинки)

Кружатся над головою

Каруселью… (снеговою)

На полянки, на лужок

Всё снижается… (снежок)

Землю белой, чистой, нежной

Застелил постелью… (снежной)

Вот веселье для ребят

Всё сильнее … (снегопад)

Все бегут вперегонки

Все хотят играть в … (снежки)

Снежный ком — на снежный ком,

Всё украсили… (снежком)

Словно в белый пуховик

Нарядился… (снеговик)

Рядом снежная фигурка —

Это девочка… (снегурка)

На снегу-то, посмотри —

С красной грудкой… (снегири)

Словно в сказке, как во сне,

Землю всю украсил (снег) .

Аналогичная работа проводится при подборе родственных слов к слову «дом» (тема «Дом и его части» )

Жил да был весёлый гном

Он в лесу построил… (дом)

Рядом жил поменьше гномик

Пол кустом он сделал… (домик)

Самый маленький гномишко

Под грибом сложил… (домишко)

Старый, мудрый гном-гномище

Выстроил большой… (домище)

Был он стар и был он сед

И большой был… (домосед)

А за печкой за трубой

Жил у гнома… (домовой)

Очень строгий, деловитый

Аккуратный… (домовитый)

Мох, калину, зверобой —

Всё из леса нёс… (домой)

Есть любил он суп вчерашний,

Пил он только квас… (домашний)

Каждый день соседи-гномы

Навещали деда… (дома)

Всех встречал радушно гном

Все любили этот … (дом) .

Подобная работа проводится в дальнейшем со следующими родственными словами:

Лес, лесок, лесной, лесник;

гриб, грибок, грибник, грибной;

вода, водные, водяной, водолаз, наводнение;

сахар, сахарный, сахарница;

носят, поднос, носильщик;

гора, горка, гористый, горный, пригорок;

лист, листик, листочек, листва, лиственница, лиственный;

дуб, дубок, дубовый;

ёж, ежиха, ежонок, ёжик, ежата, ежовый;

весна, весенний, веснянка, веснушка.

3. Д/и «Найди «лишнее» слово»

Горе, горный, гора;

Боль, большой, больница;

Водить, вода, водный;

Лес, лесник, лестница;

Море, морщины, морской;

Беседа, беседка, соседка.

4. Д/и «Назвать общую часть «слов-родственников»

Зимушка, зимовать, зимний;

Животное, живёт, живой;

Пасёт, пастух, пастушка;

Печка, печник, испечь;

Дворик, дворник, дворовый;

Сорить, мусор, насорит;

Звонить, звонок, звонкий.

7. Д/и «Найди в стихотворении родственные слова»

Сосны и сосенки — в сосняке,

А ели и ёлочки — в ельнике.

Дубки и дубочки растут в дубняке,

И в нём не найдёшь можжевельника.

У дуба крепкая кора,

Красив листок дубовый.

Дублёнку надевать пора,

К зиме готовясь новой.

Ивушки, ивы растут у реки,

Низко склоняясь над водой.

Из ивовых прутьев плетут старики

Корзиночки долгой зимой.

Осинки растут в осиннике

И тянутся к небу синему.

Под осинами — подосиновики,

Такие грибы красивые.

В лесистой местности лесочки и леса,

Здесь лесники работают вокруг,

Чтобы лесная дивная краса

Не пострадала почему-то вдруг

Мы маслим кашку маслом,

Храним его в маслёнке.

Одежду коль замаслил —

Держи её в сторонке.

В морях морские пароходы,

В морях всегда есть мореходы,

И я хочу быть моряком,

Но только не сейчас — потом.

Бывают домики, домишки и дома,

Домашнее хозяйство мы ведём,

А домоводству я учусь сама.

Своих домашних дома мы найдём.

Наступила зимушка, зимушка-зима,

Всю одежду зимнюю достала я сама.

Видно, очень долго придётся зимовать

И о лете красном с грустью вспоминать.

С лиственных деревьев падает листва,

Все листочки жёлтые осень принесла.

Листопад бывает осенью большой.

Листья вновь появятся раннею весной.

Мы все живём на родине,

В своём родном краю.

Люблю своих родителей

И родину люблю.

В процессе всей работы с текстами нужно стараться всемерно подчёркивать смысловое родство выделенных в них слов, чтобы ребёнок смог его почувствовать. В дальнейшем нужно брать любые другие «близкие» ребёнку слова и упражнять его в подборе к ним родственных слов, широко используя при этом наводящие вопросы. Например:

  • Если мороз небольшой, лёгкий, как его можно назвать?.. (морозец)
  • Поздней осенью начинаются небольшие… (заморозки)
  • Что делает мороз?.. (морозит)
  • НА морозе можно уши и нос… (отморозить)
  • Реки и озёра зимой… (замерзают)
  • Иногда вода в них насквозь… (промерзает)
  • Какая бывает погода во время мороза… (морозная)
  • А как в это время бывает на улице?.. (морозно)
  • Какая камера для замораживания продуктов есть в холодильнике?.. (морозильная)
  • Замороженные продукты потом… (размораживают)
  • Что очень вкусное делают из замороженных сливок?.. (мороженое)

Схема разбора по составу сад:

сад

Разбор слова по составу.

Состав слова «сад»:

Соединительная гласная : отсутствует

Пocтфикc : отсутствует

Морфемы — части слова сад

сад

Подробный paзбop cлoва сад пo cocтaвy. Кopeнь cлoвa, приставка, суффикс и окончание слова. Mopфeмный paзбop cлoвa сад, eгo cxeмa и чacти cлoвa (мopфeмы).

  • Морфемы схема: сад/
  • Структура слова по морфемам: корень/окончание
  • Схема (конструкция) слова сад по составу: корень сад + окончание нулевое окончание
  • Список морфем в слове сад:
    • сад — корень
    • нулевое окончание — окончание
  • Bиды мopфeм и их количество в слове сад:
    • пpиcтaвкa: отсутствует — 0
    • кopeнь: сад — 1
    • coeдинитeльнaя глacнaя: отсутствует — 0
    • cyффикc: отсутствует — 0
    • пocтфикc: отсутствует — 0
    • oкoнчaниe: нулевое окончание. — 1

Bceгo морфем в cлoвe: 2.

Словообразовательный разбор слова сад

  • Основа слова: сад ;
  • Словообразовательные аффиксы: приставка отсутствует , суффикс отсутствует , постфикс отсутствует ;
  • Словообразование: или непроизводное, то есть не образовано от другого однокоренного слова; или образовано бессуффиксальным способом: отсечением суффикса от основы прилагательного либо глагола ;
  • Способ образования:

    или непроизводное, то есть не образовано от другого однокоренного слова; или образовано бессуффиксальным способом: отсечением суффикса от основы прилагательного либо глагола

    .

См. также в других словарях:

Однокоренные слова… это слова имеющие корень… принадлежащие к различным частям речи, и при этом близкие по смыслу… Однокоренные слова к слову сад

Примеры слов руского языка с корнем «сад». Полный список по частям речи: существительные, прилагательные, глаголы… Слова с корнем сад

Просклонять слово сад по падежам в единственном и множественном числе…. Склонение слова сад по падежам

Полный морфологический разбор слова «сад»: Часть речи, начальная форма, морфологические признаки и формы слова. Направление науки о языке, где слово изучается… Морфологический разбор сад

Ударение в слове сад: на какой слог падает ударение и как… Слово «сад» правильно пишется как… Ударение в слове сад

Синонимы «сад». Словарь синонимов онлайн: подобрать синонимы к слову «сад». Слова-синонимы, сходные слова и близкие по смыслу выражения в… Cинонимы к слову сад

Антонимы… имеют противоположное значение, различны по звучанию, но принадлежат к одной и той же части речи… Антонимы к слову сад

Анаграммы (составить анаграмму) к слову сад, с помощью перемешивания букв…. Анаграммы к слову сад

К чему снится сад — толкование снов, узнайте бесплатно в нашем соннике что означает сон сад. … Увиденный во сне сад означает, что…Сонник: к чему снится сад

Морфемный разбор слова сад

Морфемным разбором слова обычно называют разбор слова по составу – это поиск и анализ входящих в заданное слово морфем (частей слова).

Морфемный разбор слова сад делается очень просто. Для этого достаточно соблюсти все правила и порядок разбора.

Сделаем морфемный разбор правильно, а для этого просто пройдем по 5 шагам:

  • определение части речи слова – это первый шаг;
  • второй — выделяем окончание: для изменяемых слов спрягаем или склоняем, для неизменяемых (деепричастие, наречие, некоторые имена существительные и имена прилагательные, служебные части речи) – окончаний нет;
  • далее ищем основу. Это самая легкая часть, потому что для определения основы нужно просто отсечь окончание. Это и будет основа слова;
  • следующим шагом нужно произвести поиск корня слова. Подбираем родственные слова для сад (еще их называют однокоренными), тогда корень слова будет очевиден;
  • Находим остальные морфемы путем подбора других слов, которые образованы таким же способом.

Как вы видите, морфемный разбор делается просто. Теперь давайте определимся с основными морфемами слова и сделаем его разбор.

*Морфемный разбор слова (разбор слова по составу) — поиск корня , приставки , суффикса , окончания и основы слова Разбор слова по составу на сайте сайт произведен согласно словарю морфемных разборов.

Прежде всего – это домашнее задание, которое нужно выполнить обязательно, чтобы не схлопотать низкий балл. Но как же тяжело иногда бывает, что аж думать не хочется, а нужные слова не лезут в голову. Понимаю.

Есть и другая причина – к одним словам легко можно подобрать подобные хоть 10, а к другим и 3 найти не удается. На этой страничке Мы рассмотрим такое слово как – Сад .

Слово «Сад» было известно еще в XI веке, слово имеет славянское происхождение и является производным от слова «садить» – буквально заставить сесть.

А вот глагол «садить» имеет индоевропейское происхождение, и относиться к корню «sed».

И так, сделаем выводы. Изначально слово САД – насаждение или то, что насажено.

Для того что бы было более интересно для детей, можем предложить стишок про сад и про однокоренные слова, к нему.

А вот теперь давайте рассмотрим все возможные варианты однокоренных слов.

1 . Зоосад, 2. палисадник (огороженный садик, цветник перед окнами дома), 3. пересадка, 4. рассада, 5. рассадить, 6. посадка, 7. посадочный, 8. садовник, 9. садовничек, 10. садовод, 11. садоводство, 12. садовый, 13. садочек, 14. сажать, 15. саженец, 16. рассадник, 17. высадка, 18. садовница, 19. приусадебный, 20. садоводческий, 21. посадить, 22. высадить, 23. пересадить, 24. засадить, 25. усадить, 26. засада, 27. садовой, 28. посадки, 29. посадим, 30. садок, 31. саженцы, 32. насаждать.

Среди 32 – ух представленных вариантов , есть как Глаголы, так и прилагательные. Существительные само собой. Некоторые из них Вы можете использовать как проверочные к основному.

Вот теперь Вы знаете про многие производные от данного коренного слова.

Но не забывайте, что есть другие похожие, но не входящее в ряд однокоренных. Например, слово Сажа .

Если же есть, что добавить ученикам 3, 4, 5 или 6 класса на данную страничку по теме, пишите в комментариях. Всегда будем рады.

Хеш: e0982ba3c9e0982ba3c9

Тренажер Однокоренные слова Русский язык Начальные классы Pedsovetsu

2007-2018 “Педагогическое сообщество Екатерины Пашковой — PEDSOVET. SU”.
12+ Свидетельство о регистрации СМИ: Эл №ФС77-41726 от 20.08.2010 г. Выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций.
Адрес редакции: 603111, г. Нижний Новгород, ул. Раевского 15-45
Адрес учредителя: 603111, г. Нижний Новгород, ул. Раевского 15-45
Учредитель, главный редактор: Пашкова Екатерина Ивановна
Контакты: +7-920-0-777-397, [email protected] su
Домен: http://pedsovet. su/
Копирование материалов сайта строго Запрещено , регулярно отслеживается и преследуется по закону.

Отправляя материал на сайт, автор безвозмездно, без требования авторского вознаграждения, передает редакции права на использование материалов в коммерческих или некоммерческих целях, в частности, право на воспроизведение, публичный показ, перевод и переработку произведения, доведение до всеобщего сведения — в соотв. с ГК РФ. (ст. 1270 и др.). См. также Правила публикации конкретного типа материала. Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения авторов.

Для подтверждения подлинности выданных сайтом документов сделайте запрос в редакцию.

Разбор по составу слова «ПРЕКРАСНЫЙ»

Слово «пре­крас­ный» сле­ду­ет разо­брать по соста­ву, ука­зав корень и окончание.

Часть речи слова «прекрасный»

Разбор по соста­ву этой лек­се­мы нач­нем с выяс­не­ния части речи, так как в рус­ском язы­ке сло­во каж­дой части речи име­ет свой набор мини­маль­ных зна­чи­мых частей — мор­фем.

Прекра́сный сего­дня выдал­ся денёк!

Денёк (какой?) прекра́сный.

Это сло­во опре­де­ля­ет суще­стви­тель­ное и обо­зна­ча­ет непо­сред­ствен­ный при­знак пред­ме­та. Значит, это каче­ствен­ное при­ла­га­тель­ное, кото­рое изме­ня­ет­ся по родам и числам:

  • пре­красная погода;
  • пре­красное самочувствие;
  • пре­красные цветы.

Морфемный разбор слова «прекрасный»

Окончание в слове «прекрасный»

Сравним родо­вые фор­мы каче­ствен­но­го при­ла­га­тель­но­го и выде­лим в соста­ве фор­мы един­ствен­но­го чис­ла муж­ско­го рода окон­ча­ние -ый, кото­рое не вхо­дит в основу

 пре­красный.

Корень в слове «прекрасный»

А далее, что­бы опре­де­лить, есть ли в инте­ре­су­ю­щей нас лек­се­ме при­став­ка и суф­фикс, како­вы гра­ни­цы кор­ня, обра­тим­ся к эти­мо­ло­гии (про­ис­хож­де­нию) это­го сло­ва. Оно при­шло из ста­ро­сла­вян­ско­го язы­ка и когда-то, воз­мож­но, часть пре- была при­став­кой и име­ла зна­че­ние «очень»:

«пре-кра́сный» зна­чи­ло «очень кра­си­вый».

Но в совре­мен­ном рус­ском язы­ке эти фор­мен­ные эле­мен­ты в стро­е­нии сло­ва уже не выде­ля­ют­ся. С эти­мо­ло­ги­че­ским кор­нем -крас- срос­лись при­став­ка и суф­фикс.  Вот так обра­зо­ва­лось сло­во, сохра­нив­шее преж­ние лек­си­че­ские зна­че­ния «очень при­вле­ка­тель­ный», «отли­ча­ю­щий­ся необык­но­вен­ной красотой»:

  • пре­крас­ный вид из окна;
  • пре­крас­ные глаза.

Наряду с ними у этой лек­се­мы появи­лись новые зна­че­ния: «отлич­ный», «заме­ча­тель­ный».

Понаблюдаем:

  • прекра́сный чело­век — чело­век, отли­ча­ю­щий­ся сво­и­ми высо­ки­ми душев­ны­ми качествами;
  • прекра́сный меха­ник — мастер сво­е­го дела.

Итак, в совре­мен­ном рус­ском язы­ке мини­маль­ная зна­чи­мая часть прекрасн- явля­ет­ся глав­ной мор­фе­мой, или кор­нем, это­го прилагательного.

Запишем мор­фем­ный состав иссле­ду­е­мо­го сло­ва в виде схемы:

пре­красныйкорень/окончание.

Скачать ста­тью: PDF

Морфологический разбор имени прилагательного / Имя прилагательное / Морфология и морфологический разбор / Справочник по русскому языку для начальной школы

  1. Главная
  2. Справочники
  3. Справочник по русскому языку для начальной школы
  4. Морфология и морфологический разбор
  5. Имя прилагательное
  6. Морфологический разбор имени прилагательного

Морфологический разбор слова предполагает характеристику слова как части речи. Морфологический разбор прилагательного нужно делать, если после слова стоит надстрочная цифра «3» — красивый3

Схема морфологического разбора имени прилагательного:

  1. Часть речи. Что обозначает, на какой вопрос отвечает.
  2. Начальная форма — прилагательное в именительном падеже, единственном числе, мужского рода.
  3. Число (в котором стоит прилагательное в предложении)
  4. Род (в единственном числе).
  5. Падеж (в котором стоит прилагательное в предложении).
  6. Каким членом предложения является (главный, второстепенный, какой именно).

 

Пример устного рассуждения:

Дано предложение: И робкий3 подснежник пробился сквозь прошлогоднюю3 траву.

Робкий (подснежник):

  1. Из предложения выделяю словосочетание со словом, которое нужно разобрать — слово робкий вместе с существительным: подснежник (какой?) робкий. Это прилагательное, потому что отвечает на вопрос (какой?) и обозначает признак предмета.
  2. Начальная форма — робкий (единственное число, мужской род, именительный падеж).
  3. Единственное число (определяю по окончанию ий и существительному подснежник — единственного числа).
  4. Мужской род (определяю по окончанию и существительному подснежник — мужского рода).
  5. Именительный падеж (определяю по существительному подснежник, отвечающему на вопрос кто? что? и имеющему нулевое окончание — подснежник ).
  6. В предложении является определением: подснежник (какой?) робкий.

Прошлогоднюю (траву):

  1. Из предложения выделяю словосочетание — слово прошлюгоднюю вместе с существительным, от которого оно звисит — траву (какую?) прошлогоднюю. Это прилагательное, т.к. отвечает на вопрос какую? и обозначает признак предмета.
  2. Начальная форма — прошлогодний (единственное число, мужской род, именительный падеж).
  3. Единственное число (определяю по существительному траву единственного числа).
  4. Женский род (определяю по существительному траву — женского рода).
  5. Винительный падеж (определяю по существительному траву, отвечающего на вопрос что? и имеющему окончание траву).
  6. В предложении является определением: прошлогоднюю (какую?) траву.

 

Образец письменного разбора

Дано предложение: И робкий3 подснежник пробился сквозь прошлогоднюю3 траву.

Робкий (подснежник)

1. Робкий (какой?) подснежник. Робкий — прилагат.

2. Н. ф. — робкий.

3, 4, 5. Ед. ч., М. р., И. п.

6. Определение: робкий.

(сквозь) прошлогоднюю (траву)

1. Сквозь прошлогоднюю (какую?) траву. Прошлогоднюю — прилагат.

2. Н. ф. — прошлогодний.

3, 4, 5. Ед. ч., Ж. р., В. п.

6. Определение: прошлогоднюю.

 

Дано предложение: Робкие подснежники3 так прекрасны!

Робкие подснежники

1. Робкие (какие?) подснежники. Робкие — прилагат.

2. Н. ф. — робкий.

3. Мн. ч.

4 .—

5. И. п.

6. Определение: робкие.

 

Поделись с друзьями в социальных сетях:

Советуем посмотреть:

Род, число, падеж прилагательных

Полные и краткие формы имён прилагательных

Разряды имён прилагательных

Степени сравнения имён прилагательных

Части речи

Имя существительное

Имя прилагательное

Имя числительное

Местоимение

Глагол

Наречие

Частица

Союз

Предлог

Морфология и морфологический разбор

Правило встречается в следующих упражнениях:

2 класс

Упражнение 212, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

3 класс

Упражнение 153, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 6, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 221, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 122, Канакина, Рабочая тетрадь, часть 2

Упражнение 218, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

Упражнение 233, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

Упражнение 148, Климанова, Бабушкина, Рабочая тетрадь, часть 2

Упражнение 321, Бунеев, Бунеева, Пронина, Учебник, часть 2

4 класс

Упражнение 51, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 85, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 106, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 235, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 278, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 13, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 1

Упражнение 31, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 1

Упражнение 9, Климанова, Бабушкина, Рабочая тетрадь, часть 1

Упражнение 5, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

Упражнение 212, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

5 класс

Упражнение 113, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

6 класс

Упражнение 268, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 351, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 2

Упражнение 354, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 2

7 класс

Упражнение 405, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 421, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 187, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник


© budu5.com, 2022

Пользовательское соглашение

Copyright

%PDF-1.4 % 1 0 объект > эндообъект 6 0 объект /Заголовок /Тема /Автор /Режиссер /Ключевые слова /CreationDate (D:20220202123637-00’00’) /ModDate (D:20180713153852+02’00’) >> эндообъект 2 0 объект > эндообъект 3 0 объект > эндообъект 4 0 объект > эндообъект 5 0 объект > эндообъект 7 0 объект > эндообъект 8 0 объект > эндообъект 9 0 объект > эндообъект 10 0 объект > эндообъект 11 0 объект > эндообъект 12 0 объект > эндообъект 13 0 объект > эндообъект 14 0 объект > эндообъект 15 0 объект > эндообъект 16 0 объект > эндообъект 17 0 объект > эндообъект 18 0 объект > эндообъект 19 0 объект > эндообъект 20 0 объект > эндообъект 21 0 объект > эндообъект 22 0 объект > эндообъект 23 0 объект > эндообъект 24 0 объект > эндообъект 25 0 объект > эндообъект 26 0 объект > эндообъект 27 0 объект > эндообъект 28 0 объект > эндообъект 29 0 объект > эндообъект 30 0 объект > эндообъект 31 0 объект > эндообъект 32 0 объект > эндообъект 33 0 объект > эндообъект 34 0 объект > эндообъект 35 0 объект > эндообъект 36 0 объект > эндообъект 37 0 объект > эндообъект 38 0 объект > эндообъект 39 0 объект > эндообъект 40 0 объект > эндообъект 41 0 объект > эндообъект 42 0 объект > эндообъект 43 0 объект > эндообъект 44 0 объект > эндообъект 45 0 объект > эндообъект 46 0 объект > эндообъект 47 0 объект > эндообъект 48 0 объект > эндообъект 49 0 объект > эндообъект 50 0 объект > эндообъект 51 0 объект > эндообъект 52 0 объект > эндообъект 53 0 объект > эндообъект 54 0 объект > эндообъект 55 0 объект > эндообъект 56 0 объект > эндообъект 57 0 объект > эндообъект 58 0 объект > эндообъект 59 0 объект > эндообъект 60 0 объект > эндообъект 61 0 объект > эндообъект 62 0 объект > эндообъект 63 0 объект > эндообъект 64 0 объект > эндообъект 65 0 объект > эндообъект 66 0 объект > эндообъект 67 0 объект > эндообъект 68 0 объект > эндообъект 69 0 объект > эндообъект 70 0 объект > эндообъект 71 0 объект > эндообъект 72 0 объект > эндообъект 73 0 объект > эндообъект 74 0 объект > эндообъект 75 0 объект > эндообъект 76 0 объект > эндообъект 77 0 объект > эндообъект 78 0 объект > эндообъект 79 0 объект > эндообъект 80 0 объект > эндообъект 81 0 объект > эндообъект 82 0 объект > эндообъект 83 0 объект > эндообъект 84 0 объект > эндообъект 85 0 объект > эндообъект 86 0 объект > эндообъект 87 0 объект > эндообъект 88 0 объект > эндообъект 89 0 объект > эндообъект 90 0 объект > эндообъект 91 0 объект > эндообъект 92 0 объект > эндообъект 93 0 объект > эндообъект 94 0 объект > эндообъект 95 0 объект > эндообъект 96 0 объект > эндообъект 97 0 объект > эндообъект 98 0 объект > эндообъект 99 0 объект > эндообъект 100 0 объект > эндообъект 101 0 объект > эндообъект 102 0 объект > эндообъект 103 0 объект > эндообъект 104 0 объект > эндообъект 105 0 объект > эндообъект 106 0 объект > эндообъект 107 0 объект > эндообъект 108 0 объект > эндообъект 109 0 объект > эндообъект 110 0 объект > эндообъект 111 0 объект > эндообъект 112 0 объект > эндообъект 113 0 объект > эндообъект 114 0 объект > эндообъект 115 0 объект > эндообъект 116 0 объект > эндообъект 117 0 объект > эндообъект 118 0 объект > эндообъект 119 0 объект > эндообъект 120 0 объект > эндообъект 121 0 объект > эндообъект 122 0 объект > эндообъект 123 0 объект > эндообъект 124 0 объект > эндообъект 125 0 объект > эндообъект 126 0 объект > эндообъект 127 0 объект > эндообъект 128 0 объект > эндообъект 129 0 объект > эндообъект 130 0 объект > эндообъект 131 0 объект > эндообъект 132 0 объект > эндообъект 133 0 объект > эндообъект 134 0 объект > эндообъект 135 0 объект > эндообъект 136 0 объект > эндообъект 137 0 объект > эндообъект 138 0 объект > эндообъект 139 0 объект > эндообъект 140 0 объект > эндообъект 141 0 объект > эндообъект 142 0 объект > эндообъект 143 0 объект > эндообъект 144 0 объект > эндообъект 145 0 объект > эндообъект 146 0 объект > эндообъект 147 0 объект > эндообъект 148 0 объект > эндообъект 149 0 объект > эндообъект 150 0 объект > эндообъект 151 0 объект > эндообъект 152 0 объект > эндообъект 153 0 объект > эндообъект 154 0 объект > эндообъект 155 0 объект > эндообъект 156 0 объект > эндообъект 157 0 объект > эндообъект 158 0 объект > эндообъект 159 0 объект > эндообъект 160 0 объект > эндообъект 161 0 объект > эндообъект 162 0 объект > эндообъект 163 0 объект > эндообъект 164 0 объект > эндообъект 165 0 объект > эндообъект 166 0 объект > эндообъект 167 0 объект > эндообъект 168 0 объект > эндообъект 169 0 объект > эндообъект 170 0 объект > эндообъект 171 0 объект > эндообъект 172 0 объект > эндообъект 173 0 объект > эндообъект 174 0 объект > эндообъект 175 0 объект > эндообъект 176 0 объект > эндообъект 177 0 объект > эндообъект 178 0 объект > эндообъект 179 0 объект > эндообъект 180 0 объект > эндообъект 181 0 объект > эндообъект 182 0 объект > эндообъект 183 0 объект > эндообъект 184 0 объект > эндообъект 185 0 объект > эндообъект 186 0 объект > эндообъект 187 0 объект > эндообъект 188 0 объект > эндообъект 189 0 объект > эндообъект 190 0 объект > эндообъект 191 0 объект > эндообъект 192 0 объект > эндообъект 193 0 объект > эндообъект 194 0 объект > эндообъект 195 0 объект > эндообъект 196 0 объект > эндообъект 197 0 объект > эндообъект 198 0 объект > эндообъект 199 0 объект > эндообъект 200 0 объект > эндообъект 201 0 объект > эндообъект 202 0 объект > эндообъект 203 0 объект > эндообъект 204 0 объект > эндообъект 205 0 объект > эндообъект 206 0 объект > эндообъект 207 0 объект > эндообъект 208 0 объект > эндообъект 209 0 объект > эндообъект 210 0 объект > эндообъект 211 0 объект > эндообъект 212 0 объект > эндообъект 213 0 объект > эндообъект 214 0 объект > эндообъект 215 0 объект > эндообъект 216 0 объект > эндообъект 217 0 объект > эндообъект 218 0 объект > эндообъект 219 0 объект > эндообъект 220 0 объект > эндообъект 221 0 объект > эндообъект 222 0 объект > эндообъект 223 0 объект > эндообъект 224 0 объект > эндообъект 225 0 объект > эндообъект 226 0 объект > эндообъект 227 0 объект > эндообъект 228 0 объект > эндообъект 229 0 объект > эндообъект 230 0 объект > эндообъект 231 0 объект > эндообъект 232 0 объект > эндообъект 233 0 объект > эндообъект 234 0 объект > эндообъект 235 0 объект > эндообъект 236 0 объект > эндообъект 237 0 объект > эндообъект 238 0 объект > эндообъект 239 0 объект > эндообъект 240 0 объект > эндообъект 241 0 объект > эндообъект 242 0 объект > эндообъект 243 0 объект > эндообъект 244 0 объект > эндообъект 245 0 объект > эндообъект 246 0 объект > эндообъект 247 0 объект > эндообъект 248 0 объект > эндообъект 249 0 объект > эндообъект 250 0 объект > эндообъект 251 0 объект > эндообъект 252 0 объект > эндообъект 253 0 объект > эндообъект 254 0 объект > эндообъект 255 0 объект > эндообъект 256 0 объект > эндообъект 257 0 объект > эндообъект 258 0 объект > эндообъект 259 0 объект > эндообъект 260 0 объект > эндообъект 261 0 объект > эндообъект 262 0 объект > эндообъект 263 0 объект > эндообъект 264 0 объект > эндообъект 265 0 объект > эндообъект 266 0 объект > эндообъект 267 0 объект > эндообъект 268 0 объект > эндообъект 269 ​​0 объект > эндообъект 270 0 объект > эндообъект 271 0 объект > эндообъект 272 0 объект > эндообъект 273 0 объект > эндообъект 274 0 объект > эндообъект 275 0 объект > эндообъект 276 0 объект > эндообъект 277 0 объект > эндообъект 278 0 объект > эндообъект 279 0 объект > эндообъект 280 0 объект > эндообъект 281 0 объект > эндообъект 282 0 объект > эндообъект 283 0 объект > эндообъект 284 0 объект > эндообъект 285 0 объект > эндообъект 286 0 объект > эндообъект 287 0 объект > эндообъект 288 0 объект > эндообъект 289 0 объект > эндообъект 290 0 объект > эндообъект 291 0 объект > эндообъект 292 0 объект > эндообъект 293 0 объект > эндообъект 294 0 объект > эндообъект 295 0 объект > эндообъект 296 0 объект > эндообъект 297 0 объект > эндообъект 298 0 объект > эндообъект 299 0 объект > эндообъект 300 0 объект > эндообъект 301 0 объект > эндообъект 302 0 объект > эндообъект 303 0 объект > эндообъект 304 0 объект > эндообъект 305 0 объект > эндообъект 306 0 объект > эндообъект 307 0 объект > эндообъект 308 0 объект > эндообъект 309 0 объект > /ProcSet [/PDF /Text /ImageC /ImageB /ImageI] >> эндообъект 310 0 объект > поток xڝXɎ6+周0dAroA\2Q]NtP%YH>Nv2oSee}_}2}NG^6ggt &!O/?c’cjO׋Kg56ܮL,IƏ1&89|*w4gQs0N%&&ɀ~)~,=Ci`%#kh7)Px~- \.&kbe !Tc $

Анализ зависимостей | Обобщающие лекции по технологиям человеческого языка

Sandra Kübler ​‌

Факультет лингвистики, Университет Индианы

Ryan McDonald ​‌

Google Research

Joakim Nivre ​‌

Факультет лингвистики и филологии, Университет Упсалы и Школа математики и системной инженерии, Университет Векшо

Abstract

Abstract

Методы синтаксического анализа, основанные на зависимостях, в последние годы становятся все более популярными при обработке естественного языка.Эта книга дает подробное введение в методы, которые наиболее широко используются сегодня. После введения в грамматику зависимостей и синтаксического анализа зависимостей, за которым следует формальная характеристика проблемы синтаксического анализа зависимостей, в книге рассматриваются три основных класса моделей синтаксического анализа, которые используются в настоящее время: модели на основе перехода, на основе графа и на основе грамматики. . Он продолжается главой, посвященной оценке, и главой, посвященной сравнению различных методов, и завершается несколькими словами о текущих тенденциях и будущих перспективах разбора зависимостей.Книга предполагает знание основных понятий лингвистики и компьютерных наук, а также некоторое знание методов синтаксического анализа для представлений на основе избирательных округов.

Содержание: Введение / Анализ зависимостей / Анализ на основе переходов / Анализ на основе графов / Анализ на основе грамматики / Оценка / Сравнение / Заключительные мысли

Цитируется по

Дана Халаби, Эбаа Файюми, Арафат Аваджан​‌. (2022) I3rab: новый банк дерева зависимостей арабского языка, основанный на теории арабской грамматики. ACM Transactions on Asian and Low Resource Language Processing Information 21 :2, 1-32.
Дата публикации в Интернете: 31 марта 2022 г.
Crossref Джанни Брауэрс, Флавий Фрасинкар​‌. (2021) Обзор классификации настроений на основе аспектов. ACM Computing Surveys 28 .
Дата публикации в Интернете: 22 декабря 2021 г.
Crossref Хироки Оучи, Дзюн Судзуки, Сосуке Кобаяси, Сё Ёкои, Тацуки Курибаяси, Масаси Йошикава, Кентаро Инуи​‌. (2021) Анализ нейронных зависимостей на основе экземпляров. Сделки Ассоциации компьютерной лингвистики 9 , 1493-1507.
Дата публикации в Интернете: 17 декабря 2021 г.
Crossref Ран Рен, Цзяньсун Чжан​‌. (2021) Извлечение информации о процедурах строительства на основе семантических правил для определения и мониторинга рабочей площадки. Journal of Computing in Civil Engineering 35 : 6, 04021026.
Дата публикации в Интернете: 1 ноября 2021 г.
Crossref Bojun Li, Hao Xiang, Cairang Xiangxiu, Nuo Qun​‌.(2021) Исследование моделирования состояний нескольких парсеров на основе механизма внимания. 2021 2-я Международная конференция по интеллектуальным вычислениям и взаимодействию человека с компьютером (ICHCI) , 198-203.
Crossref Zedong Peng, Prachi Rathod, Nan Niu, Tanmay Bhowmik, Hui Liu, Lin Shi, Zhi Jin​‌. (2021) Идентификация абстракции, управляемой средой, для тестирования на основе требований. 29-я Международная конференция IEEE по разработке требований (RE) , 245-256, 2021 г.
Crossref Liyue Niu, Qiusheng Zheng, Long Zhang​‌.(2021) Усовершенствуйте нейронную сеть с закрытым графом с помощью синтаксиса для анализа настроений. Международная конференция IEEE по достижениям в области электротехники и компьютерных приложений (AEECA) , 1055-1060, 2021 г.
Crossref Якуб Дотлачил​‌. (2021) Разбор как модель поиска на основе сигналов. Когнитивные науки 45 :8.
Дата публикации в Интернете: 11 августа 2021 г.
Crossref Xiaobin Chen, Theodora Alexopoulou, Ianthi Tsimpli​‌. (2021) Автоматическое извлечение придаточных предложений и его применение в исследовании овладения вторым языком. Методы исследования поведения 53 :2, 803-817.
Дата публикации в Интернете: 1 сентября 2020 г.
Crossref Hui Guan, Xipeng Shen, Hamid Krim​‌. (2021) Автоматический синтезатор советов для высокопроизводительных вычислений. Транзакции IEEE в параллельных и распределенных системах 32 :2, 330-341.
Дата публикации в Интернете: 1 февраля 2021 г.
Crossref Амрит Кришна, Бишал Сантра, Ашим Гупта, Паванкумар Сатулури, Паван Гоял. (2021) Графическая структура для задач структурированного прогнозирования на санскрите. Компьютерная лингвистика 46 :4, 785-845.
Дата публикации в Интернете: 1 февраля 2021 г.
Crossref Алессандро Лопополо, Антал ван ден Бош, Карл-Магнус Петерссон, Роэл М. Виллемс​‌. (2021) Различение синтаксических операций в мозгу: анализ зависимостей и фразовой структуры. Нейробиология языка 2 :1, 152-175.
Дата публикации в Интернете: 1 февраля 2021 г.
Crossref Екатерина В. Исаева, Игорь А. Гилев, Даниил С. Курушин​‌. (2021) Семантический анализ для когнитивного фрейминга в специализированных текстах. 2021 IEEE Conference of Russian Young Researches in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus) , 407-412.
Crossref Камалджит Каур, Прабхсимран Сингх, Парминдер Каур. 2021. Обзор методов искусственного интеллекта для разработки требований. Вычислительные методы и обработка данных, 259-278.
Crossref Артем Чернышов, Валентин Климов, Анита Баландина, Борис Щукин​‌. (2021) Применение архитектуры модели преобразователя для задачи синтаксического анализа зависимостей. Procedia Computer Science 190 , 142-145.
Дата публикации в Интернете: 1 января 2021 г.
Crossref Xuefeng Bai, Yafu Li, Zhirui Zhang, Mingzhou Xu, Boxing Chen, Weihua Luo, Derek Wong, Yue Zhang​‌. 2021. LSTM с состоянием предложения для последовательного обучения. Обработка естественного языка и китайские вычисления, 104-115.
Crossref Linzhi Wu, Meishan Zhang​‌. (2021) Анализ китайских зависимостей на уровне символов на основе глубоких графов. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing 29 , 1329-1339.
Дата публикации в Интернете: 1 января 2021 г.
Crossref Кпиебааре Майкл, Вей-Пин Ву, Чжоу Хунтао, Чэнчэн Ву, Тан Юци​‌. (2020) Модель перевернутого индексного графика с учетом мнений и контекста для поиска и анализа настроений. 2020 17-я Международная компьютерная конференция по технологиям активных медиа вейвлетов и обработке информации (ICCWAMTIP) , 44-49.
Crossref Джоанна Бьорклунд, Шей Б. Коэн, Фрэнк Древес, Джорджио Сатта​‌. (2020) Восходящие неранжированные преобразователи дерева в граф для перевода в семантические графы. Теоретическая информатика .
Дата публикации в Интернете: 1 декабря 2020 г.
Crossref Дженна Канерва, Филип Гинтер, Сампо Пюйсало​‌. (2020) Анализ зависимостей биомедицинского текста с помощью BERT. BMC Биоинформатика 21 :S23.
Дата публикации в Интернете: 29 декабря 2020 г.
Crossref Meishan Zhang, Zhenghua Li, Guohong Fu, Min Zhang​‌. (2020) Представления слов с учетом синтаксиса на основе зависимостей. Искусственный интеллект , 103427.
Дата публикации в сети: 1 ноября 2020 г.
Crossref Soghra Lazemi, Hossein Ebrahimpur-Komleh​‌. (2020) ParsiPayesh: Обнаружение персидского плагиата на основе семантического и структурного анализа. 2020 10-я Международная конференция по компьютерам и инженерии знаний (ICCKE) , 525-533.
Crossref Луис Алемани-Пуч, Мерсе Мора, Рамон Феррер-и-Канчо​‌. (2020) Переоценка распределения количества пересечений ребер графов на сфере. Журнал статистической механики: теория и эксперимент 2020 :8, 083401.
Дата публикации в Интернете: 3 августа 2020 г.
Crossref Роберт Д. Хокинс, Майкл С. Франк, Ной Д. Гудман​‌. (2020) Характеристика динамики обучения в повторяющихся эталонных играх. Когнитивные науки 44 :6.
Дата публикации в Интернете: 4 июня 2020 г.
Crossref Ротем Дрор, Лотем Пелед-Коэн, Сегев Шломов, Рой Рейхарт​‌. (2020) Проверка статистической значимости обработки естественного языка. Обобщающие лекции по технологиям человеческого языка 13 :2, 1-116.
Дата публикации в Интернете: 3 апреля 2020 г.
Crossref Химаншу Ядав, Ашвини Вайдья, Вишакха Шукла, Самар Хусейн​‌. (2020) Типология порядка слов взаимодействует с лингвистической сложностью: исследование кросс-лингвистического корпуса. Когнитивные науки 44 :4.
Дата публикации в Интернете: 1 апреля 2020 г.
Crossref Олег Дурандин, Алексей Малафеев​‌. 2020. Адаптация подхода Graph3Vec к деревьям зависимостей для задач НЛП. Анализ изображений, социальных сетей и текстов, 120-131.
Crossref Ge Wang, Ziyuan Hu, Zechuan Hu, Kewei Tu​‌.(2020) Эмпирическое исследование кодировщиков и декодеров в анализе зависимостей на основе графов. Доступ IEEE 8 , 35770-35776.
Дата публикации в Интернете: 1 января 2020 г.
Crossref Валентин Климов, Анита Баландина, Артем Чернышов​‌. (2020) Применение нейронных сетей с длинной и короткой памятью в разработке семантических поисковых систем. Procedia Computer Science 169 , 388-392.
Дата публикации в Интернете: 1 января 2020 г.
Crossref Гиоргос Стойлос, Дамир Юрич, Шимон Вартак, Клаудия Шульц, Мохаммад Ходадади​‌.2020. Гибридное рассуждение над большими базами знаний с использованием извлечения знаний «на лету». Семантическая сеть, 69-85.
Crossref Jia Xu, Na Ye, GuiPing Zhang​‌. 2020. Улучшение неконтролируемого нейронного машинного перевода с отношениями зависимости. Обработка естественного языка и китайские вычисления, 429-440.
Crossref Мабрука Бен-Сгайер, Уайред Бакари, Махмуд Неджи​‌. (2020) Классификация и анализ систем логического вывода на арабском языке. Procedia Computer Science 176 , 551-560.
Дата публикации в Интернете: 1 января 2020 г.
Crossref Hang Yan, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang​‌. (2020) Графическая модель для совместной сегментации китайских слов и анализа зависимостей. Труды Ассоциации компьютерной лингвистики 8 , 78-92.
Дата публикации в Интернете: 1 января 2020 г.
Crossref Робин Курц, Марко Кульманн​‌. (2019) Взаимодействие между функциями потерь и структурными ограничениями при анализе зависимостей. Североевропейский журнал языковых технологий 6 , 43-66.
Дата публикации в Интернете: 20 декабря 2019 г.
Crossref Фабиано Дальпиас, Давиде Делл’Анна, Фатьма Басак Айдемир, Серкан Чевикол​‌. (2019) Классификация требований с интерпретируемым машинным обучением и разбором зависимостей. 27-я Международная конференция IEEE по разработке требований (RE) , 142–152, 2019 г.
Crossref Тимоти Осборн​‌. 2019. Грамматика зависимостей английского языка.
Crossref Даниэль Гильдеа, Джорджио Сатта, Сяочан Пэн​‌. (2019) Упорядоченная декомпозиция дерева для извлечения правила HRG. Компьютерная лингвистика 45 :2, 339-379.
Дата публикации в Интернете: 1 июня 2019 г.
Crossref Шей Коэн​‌. (2019) Байесовский анализ в обработке естественного языка, второе издание. Обобщающие лекции по технологиям человеческого языка 12 :1, 1-343.
Дата публикации в Интернете: 8 апреля 2019 г.
Crossref Weiwei Sun, Yufei Chen, Xiaojun Wan, Meichun Liu​‌. (2019) Разбор китайских предложений с грамматическими отношениями. Компьютерная лингвистика 45 :1, 95-136.
Дата публикации в Интернете: 1 марта 2019 г.
Crossref Сын-хун На, Джианри Ли, Чон-хун Шин, Кангил Ким​‌. (2019) Анализ корейских зависимостей на основе переходов с использованием гибридных словесных представлений слогов и морфем с помощью LSTM. ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Processing Information 18 :2, 1-20.
Дата публикации в Интернете: 10 февраля 2019 г.
Crossref Chouaib Moukrim, Abderrahim Tragha, El Habib Benlahmer, Tarik Almalki​‌. (2019) Инновационный подход к автокоррекции грамматических ошибок в арабских текстах. Журнал Университета короля Сауда — Компьютерные и информационные науки .
Дата публикации в Интернете: 1 февраля 2019 г.
Crossref Мари-Катрин де Марнефф, Жоаким Нивр​‌. (2019) Грамматика зависимостей. Ежегодный обзор лингвистики 5 :1, 197-218.
Дата публикации в Интернете: 14 января 2019 г.
Crossref Манар Алохали, Хасан Такаби, Эдуардо Бланко​‌. 2019. На пути к автоматическому извлечению ограничений ABAC из политик естественного языка. Безопасность систем ИКТ и защита конфиденциальности, 105-119.
Crossref Йоханна Бьёрклунд, Фрэнк Древес, Джорджио Сатта​‌. 2019. Z-автоматы для компактного и прямого представления языков дерева без ранжирования. Реализация и применение автоматов, 83-94.
Crossref Сардар Джаф, Калум Колдер​‌. (2019) Глубокое обучение для анализа естественного языка. IEEE Access 7 , 131363.
Crossref Yunyao Li, Davood Rafiei​‌. (2018) Управление данными на естественном языке и интерфейсы. Обобщающие лекции по управлению данными 10 :2, 1-156.
Дата публикации в Интернете: 13 августа 2018 г.
Crossref Wanxiang Che, Yue Zhang​‌. 2018. Глубокое обучение лексическому анализу и разбору. Глубокое обучение обработке естественного языка, 79-116.
Crossref Анита Баландина, Анастасия Косткина, Артем Чернышов, Валентин Владимирович Климов​‌. (2018) Анализ зависимостей естественного русского языка с использованием подхода семантического отображения. Procedia Computer Science 145 , 77-83.
Дата публикации в Интернете: 1 января 2018 г.
Crossref Ин Лю, Тяньлинь Чжан, Пей Цюань, Юэрань Вэнь, Кайчао Ву, Хунбо Хэ​‌.2018. Новый метод автоматического извлечения доменной терминологии на основе синтаксического анализа. Вычислительная наука – ICCS 2018, 796-802.
Crossref Агниво Саха, Судешна Саркар​‌. 2018. Улучшение анализа зависимостей на основе нейронной сети с использованием морфологической информации для хинди. Вычислительная лингвистика и интеллектуальная обработка текста, 366–377.
Crossref Гинтарас Барисевичюс, Мартин Косте, Давид Гелета, Дамир Юрич, Мохаммад Ходадади, Гиоргос Стойлос, Илья Зайграев​‌. 2018. Поддержка цифровых медицинских услуг с использованием семантических веб-технологий.Семантическая сеть – ISWC 2018, 291-306.
Crossref РОБЕРТО ДЗАНОЛИ, СИЛЬВИЯ КОЛОМБО​‌. (2017) Подход к распознаванию текстовых следов, основанный на трансформации. Инженерия естественного языка 23 :4, 507-534.
Дата публикации в Интернете: 16 июня 2016 г.
Crossref Марина Пургина, Максим Мозговой​‌. (2017) Визуализация деревьев синтаксического анализа предложений с помощью WordBricks. 2017 3-я Международная конференция IEEE по кибернетике (CYBCONF) , 1-4.
Crossref Йоав Гольдберг.(2017) Методы нейронных сетей для обработки естественного языка. Обобщающие лекции по технологиям человеческого языка 10 :1, 1-309.
Дата публикации в Интернете: 17 апреля 2017 г.
Абстрактный | PDF (4422 КБ) | PDF Plus (4028 КБ) Рияз Ахмад Бхат, Иршад Ахмад Бхат, Дипти Мишра Шарма​‌. (2017) Улучшение синтаксического анализа зависимостей хинди и урду на основе перехода путем моделирования синтаксически релевантных явлений. ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Processing Information 16 :3, 1-35.
Дата публикации в Интернете: 6 апреля 2017 г.
Crossref Hui Guan, Xipeng Shen, Hamid Krim​‌. (2017) Эгерия. Материалы Международной конференции по высокопроизводительным вычислениям, сетям, системам хранения и анализу — SC ’17 , 1-14.
Crossref Ричард Хадсон​‌. (2017) Структурное прайминг поддерживает грамматические сети. Науки о поведении и мозге 40 .
Дата публикации в Интернете: 10 ноября 2017 г.
Crossref Лаура Каллмейер, Вольфганг Майер​‌.(2016) Анализ LR для LCFRS. Алгоритмы 9 :4, 58.
Дата публикации в сети: 27 августа 2016 г.
Crossref МИГЕЛЬ БАЛЬЕСТЕРОС, БЕРНД БОНЕТ, САЙМОН МИЛЬ, ЛЕО ВАННЕР​‌. (2016) Глубокий синтаксический анализ зависимостей на основе данных. Инженерия естественного языка 22 :6, 939-974.
Дата публикации в Интернете: 18 августа 2015 г.
Crossref Стефано Годжозо​‌. (2016) Модель игрушек на основе корпуса для DisCoCat. Electronic Proceedings in Theoretical Computer Science 221 , 20-28.
Дата публикации в Интернете: 2 августа 2016 г.
Crossref Кеннет Джозеф, Вей Вей, Мэтью Бениньи, Кэтлин М. Карли​‌. (2016) Подход к анализу настроений личности и поведения в тексте, основанный на социальных событиях. Журнал математической социологии 40 : 3, 137-166.
Дата публикации в Интернете: 10 мая 2016 г.
Crossref Шей Коэн. (2016) Байесовский анализ в обработке естественного языка. Обобщающие лекции по технологиям человеческого языка 9 :2, 1-274.
Дата публикации в Интернете: 9 июня 2016 г.
Абстрактный | PDF (4631 КБ) | PDF Plus (3022 КБ) Сейед Аболгасем Миррошандел, Алексис Наср​‌. (2016) Интеграция ограничений выбора и фреймов подкатегории в анализаторе зависимостей. Компьютерная лингвистика 42 :1, 55-90.
Дата публикации в Интернете: 1 марта 2016 г.
Crossref Jingyang Jiang, Haitao Liu​‌. (2015) Люсьен Теньер, Элементы структурного синтаксиса. Перевод Тимоти Осборна и Сильвена Кахане.Амстердам и Филадельфия, Пенсильвания: Джон Бенджаминс, 2015. Стр. lxxxii 698.. Journal of Linguistics 51 :03, 705-709.
Дата публикации в Интернете: 9 октября 2015 г.
Crossref Ли Дун, Фуру Вэй, Шуцзе Лю, Мин Чжоу, Ке Сюй​‌. (2015) Система статистического анализа для классификации настроений. Компьютерная лингвистика 41 :2, 293-336.
Дата публикации в Интернете: 1 июня 2015 г.
Crossref Шай Гретц, Алон Итай, Брайан МакУинни, Брача Нир, Шули Винтнер​‌.(2015) Разбор стенограмм CHILDES на иврите. Языковые ресурсы и оценка 49 :1, 107-145.
Дата публикации в Интернете: 22 ноября 2013 г.
Crossref Люсьен Теньер, Тимоти Осборн, Сильвен Кахан. 2015. Элементы структурного синтаксиса.
Crossref Алекс Бечеру, Флорин Буше, Михаэла Колхон, Костин Бадикэ. (2015) Аналитика отзывов туристов с использованием сложных сетей. Материалы 7-й Балканской конференции по информатике — BCI ’15 , 1-8.
Crossref Cam Vu-Manh, Anh Tuan Luong, Phuong Le-Hong​‌. (2015) Улучшение синтаксического анализа вьетнамских зависимостей с использованием распределенных представлений слов. Материалы Шестого международного симпозиума по информационным и коммуникационным технологиям — SoICT 2015 , 1-7.
Crossref ДЭВИД ВИЛАРЕС, МИГЕЛЬ А. АЛОНСО, КАРЛОС ГОМЕС-РОДРИГЕС​‌. (2015) Синтаксический подход к анализу мнений об испанских обзорах. Инженерия естественного языка 21 :1, 139-163.
Дата публикации в Интернете: 9 августа 2013 г.
Crossref Jinfeng Yang, Xishuang Dong, Yi Guan​‌. 2015. Слова аналогичны лимфоцитам: модель автономного обучения с несколькими словами и агентами. Прогресс в системной инженерии, 755-760.
Crossref Phuong Le-Hong, Xuan-Hieu Phan, Tien-Dung Nguyen​‌. 2015. Использование анализа зависимостей для улучшения классификации вопросов. Знания и системная инженерия, 653-665.
Crossref Марио Родригес, Антониу Тейшейра​‌. 2015. Извлечение соответствующей информации с использованием заданной семантики. Расширенные приложения обработки естественного языка для извлечения информации, 37–50.
Crossref Peiquan Jin, Yongbo Yu, Jie Zhao, Lihua Yue​‌. 2015. Извлечение оценочных выражений из коротких текстов. Управление информацией в эпоху Интернета, 481–485.
Crossref Сильвен Кахане, Тимоти Осборн​‌. 2015. Введение переводчиков. Элементы структурного синтаксиса, xxix-lxxiii.
Crossref А.Г. Сбоев, Р. Рыбка, И. Молошников, Д. Гудовских​‌. (2015) Синтаксический анализ предложений русского языка на основе нейронных сетей. Procedia Computer Science 66 , 277-286.
Дата публикации в Интернете: 1 января 2015 г.
Crossref Эмили Питлер​‌. (2014) Чувствительная к скрещиванию факторизация третьего порядка для разбора зависимостей. Труды Ассоциации компьютерной лингвистики 2 , 41-54.
Дата публикации в Интернете: 1 декабря 2014 г.
Crossref Shusen Li, Zhiyang He, Ji Wu​‌. (2014) Интерфейс естественного языка на основе семантического дерева онтологий. 9-й Международный симпозиум по обработке разговорного китайского языка , 226-230.
Crossref Эндрю Брин, Хунг Х. Буй, Ричард Крауч, Кевин Фаррелл, Фридрих Фобель, Роберто Джемелло, Уильям Ф. Ганонг III, Тим Хаулик, Рональд М. Каплан, Чарльз Л. Ортис, Питер Ф. Патель-Шнайдер, Хольгер Кваст , Адвайт Ратнапарки, Влад Сейноха, Цзяинг Шен, Питер Стабли, Пол Малбрегт. 2014. Голос в пользовательском интерфейсе. Интерактивные дисплеи, 107-163.
Crossref Jinfeng Yang, Yi Guan, Xishuang Dong​‌. (2014) Представление слов в стиле лимфоцитов. 2014 Международная конференция IEEE по информации и автоматизации (ICIA) , 920-925.
Crossref Хоаким Нивре, Даниэль Фернандес-Гонсалес​‌. (2014) Разбор Arc-Eager с ограничением дерева. Компьютерная лингвистика 40 :2, 259-267.
Дата публикации в Интернете: 1 июня 2014 г.
Crossref Кевин Гимпел, Ной А. Смит​‌. (2014) Машинный перевод фразовых зависимостей с квазисинхронными функциями преобразования дерева в дерево. Компьютерная лингвистика 40 :2, 349-401.
Дата публикации в Интернете: 1 июня 2014 г.
Crossref Reut Tsarfaty​‌.2014. Синтаксис и анализ семитских языков. Обработка естественного языка семитских языков, 67-128.
Crossref Dat Quoc Nguyen, Dai Quoc Nguyen, Son Bao Pham, Phuong-Thai Nguyen, Minh Le Nguyen​‌. 2014. От преобразования банка деревьев к автоматическому анализу зависимостей для вьетнамского языка. Обработка естественного языка и информационные системы, 196-207.
Crossref Гюнтер Нойманн, Герхард Паас, Давид ван ден Аккер. 2014. Лингвистика для структурирования неструктурированной информации. К Интернету услуг: исследовательская программа THESEUS, 383-392.
Crossref Алина Врублевская, Адам Пшепёрковский​‌. 2014. На пути к методу взвешенной индукции аннотации зависимостей. Достижения в области обработки естественного языка, 164–176.
Crossref Хеён Ли, Анхель Чанг, Ив Пирсман, Натаниэль Чемберс, Михай Сурдеану, Дэн Джурафски​‌. (2013) Разрешение детерминированной корреференции на основе сущностно-ориентированных и точно ранжированных правил. Компьютерная лингвистика 39 :4, 885-916.
Дата публикации в Интернете: 1 декабря 2013 г.
Crossref Тудор Гроза, Нил Р.Смальхайзер. (2013) Использование типизированных зависимостей для изучения и распознавания зон концептуализации в биомедицинской литературе. PLoS ONE 8 :11, e79570.
Дата публикации в Интернете: 18 ноября 2013 г.
Crossref Марко Кульманн​‌. (2013) Умеренно непроективная грамматика зависимостей. Компьютерная лингвистика 39 :2, 355-387.
Дата публикации в Интернете: 1 июня 2013 г.
Crossref Андерс Сёгаард . (2013) Полууправляемое обучение и адаптация предметной области при обработке естественного языка. Обобщающие лекции по технологиям человеческого языка 6 :2, 1-103.
Дата публикации в Интернете: 22 мая 2013 г.
Абстрактный | PDF (1451 КБ) | PDF Плюс (1456 КБ) | Дополнительный материал Реут Царфати, Джаме Седдах, Сандра Кюблер, Йоаким Нивр​‌. (2013) Разбор морфологически богатых языков: введение в специальный выпуск. Компьютерная лингвистика 39 :1, 15-22.
Дата публикации в Интернете: 1 марта 2013 г.
Crossref Юваль Мартон, Низар Хабаш, Оуэн Рэмбоу.(2013) Анализ зависимостей современного стандартного арабского языка с лексическими и флективными особенностями. Компьютерная лингвистика 39 :1, 161-194.
Дата публикации в Интернете: 1 марта 2013 г.
Crossref Кристина Боско, Алессандро Маццеи. 2013. Задача анализа зависимостей EVALITA: с 2007 по 2011 год. Оценка естественного языка и речевых инструментов для итальянского языка, 1–12.
Crossref Алина Врублевская, Петр Сикора​‌. 2013. Онлайн-сервис для анализа зависимостей и визуализации результатов на польском языке.Языковая обработка и интеллектуальные информационные системы, 39-44.
Crossref Junfeng Pan, Haofen Wang, Yong Yu​‌. 2013. Создание крупномасштабной базы знаний для отношений из текста. Семантическая сеть и веб-наука, 103-116.
Перекрёстная ссылка Иман Мохтари-Фард​‌. 2013. Понимание естественного языка для оценки вопросов эссе на персидском языке. Китайская компьютерная лингвистика и обработка естественного языка на основе больших данных с естественными аннотациями, 144–153.
Crossref Ли Ван, Су Нам Ким, Тимоти Болдуин​‌.2013. Полезность структуры дискурса при поиске веток форума. Информационно-поисковые технологии, 284-295.
Crossref Пьерпаоло Базиле, Анналина Капуто, Джованни Семераро​‌. (2012) Исследование композиционной семантики слов в дистрибутивных пространствах. 2012 Шестая международная конференция IEEE по семантическим вычислениям , 154-161.
Crossref Нил Барретт, Йенс Вебер-Янке, Винсент Тай​‌. (2012) Автоматизированное клиническое кодирование с использованием семантических атомов и топологии. 2012 25-й Международный симпозиум IEEE по компьютерным медицинским системам (CBMS) , 1-6.
Crossref Горан Главаш, Крешимир Ферталь, Ян Шнайдер. 2012. От требований к коду: анализ требований на основе синтаксиса для разработки приложений, управляемых данными. Обработка естественного языка и информационные системы, 339-344.
Crossref Алина Врублевская, Адам Пшепёрковский​‌. 2012. Индукция структур зависимости на основе взвешенной проекции. Вычислительный коллективный разум. Технологии и приложения, 364-374.
Crossref Нил Льюис, Дэниел Грул, Хуэй Ян​‌. (2011) Анализ зависимостей для извлечения семейной истории. 2011 Первая международная конференция IEEE по медицинской информатике, визуализации и системной биологии , 237-242.
Crossref Джузеппе Каренини, Габриэль Мюррей, Рэймонд Нг​‌. (2011) Методы анализа и обобщения текстовых разговоров. Обобщающие лекции по управлению данными 3 :3, 1-130.
Дата публикации в Интернете: 25 июня 2011 г.
Crossref Samuel WK Chan, Mickey WC Chong, Lawrence YL Cheung​‌. 2011. Анализ топологических признаков дерева в нелексикализованном синтаксическом анализе на основе классификаторов.Вычислительная лингвистика и интеллектуальная обработка текста, 155-170.
Crossref Xiaoxi Huang, Huaxin Huang, Cihua Xu, Weiying Chen, Rongbo Wang​‌. 2011. Новый метод сопоставления с образцом для идентификации и классификации китайских метафор. Искусственный интеллект и вычислительный интеллект, 104-114.
перекрестная ссылка
 

Морфологический разбор — скачать ppt

Презентация на тему: » Морфологический разбор» — Транскрипт:

ins[data-ad-slot=»4502451947″]{display:none !важно;}} @media(max-width:800px){#place_14>ins:not([data-ad-slot=»4502451947″]){display:none !important;}} @media(max-width:800px){#place_14 {ширина: 250px;}} @media(max-width:500px) {#place_14 {ширина: 120px;}} ]]>

1 Морфологический анализ
CS 4705 CS 4705

2 Синтаксический анализ Взятие поверхностных входных данных и анализ их компонентов и базовой структуры Морфологический разбор: получение слова или цепочки слов в качестве входных данных и идентификация их основ и аффиксов (а иногда и их интерпретация) E.г.: гусь  гусь +N +SG или гусь + V гуси  гусь +N +PL гуси  гусь +V +3SG В скобках: неразборчиво  [в [[де [шифр]] способный]] Шифр ​​от mfr cifre от арабского cifra (ноль, ничего)

3 Зачем «разбирать» слова? Чтобы найти основы
Простой ключ к словесному сходству Желтый, желтоватый, желтый, пожелтевший, пожелтевший… Чтобы найти аффиксы и информацию, которую они передают Сигналы ‘ed’ глаголу ‘ish’ прилагательному ‘s’? Морфологический анализ предоставляет информацию о семантике слова и синтаксической роли, которую оно играет в предложении.

4 Некоторые практические применения
Для проверки орфографии Является ли слово muncheble допустимым? Для определения части речи слова (pos) Для синтаксического анализа предложений, для машинного перевода, … Для определения основы слова Для поиска информации Почему бы просто не перечислить все словоформы в лексиконе?

5 Что нам нужно для построения морфологического парсера?
Лексикон: список основ и аффиксов (с соответствующим стр.os) Морфотактика языка: модель того, как и какие морфемы могут быть прикреплены к основе Орфографические правила: орфографические модификации, которые могут возникнуть, когда аффиксация происходит в  il в контексте l (ин- + юридический) Большинство морфологических явлений можно описать с помощью регулярные выражения — поэтому методы конечного состояния часто используются для представления морфологических процессов.

6 Использование FSA для представления английских существительных во множественном числе
Английское именное склонение множественного числа (-s) reg-n q0 q1 q2 irreg-pl-n irreg-sg-n Входные данные: кошки, гуси, гусь

7 Деривационная морфология: фрагмент прилагательного
прил-корень1 -er, -ly, -est un- q0 q1 q2 прил-корень1 q5 q3 q4  -er, -est прил-корень2 Что произойдет, если мы будем использовать только FSA, определенный фиолетовые узлы? Позволит unbig, unred,… Решение: определите классы основ прилагательных NFSA: проще и нагляднее определить Adj-root1: ясный, счастливый, настоящий (ясно) Adj-root2: большой, красный (*bigly)

8 FSA также могут представлять словарь
Развернуть каждую неконечную дугу в предыдущем FSA в подсловарь FSA (например,грамм. adj_root2 = {большой, красный}), а затем разложить каждую из этих основ на буквы (например, красный  r e d), чтобы получить распознаватель прилагательных e r q1 q2 un- q3 q7 q0 b d q4 -er, -est q5 i g q6

9 Но….. Для охвата всего лексикона таким способом потребуются очень большие FSA с соответствующими проблемами поиска и обслуживания. Добавление новых элементов в лексикон означает пересчет всего FSA. мы хотим знать больше: что такое стебель? Что такое аффиксы и какого они рода? Мы использовали эту информацию для распознавания слова: почему мы не можем ее сохранить? Добавление новых лексических единиц означает, что нам нужно каждый раз определять и минимизировать FSA.

10 Синтаксический анализ с преобразователями конечных состояний
кошки cat +N +PL (множественное число NP) Двухуровневая морфология Киммо Коскенниеми Идея: слово представляет собой отношение между лексическим уровнем (его морфемами) и поверхностным уровнем (его орфографией) Морфологический разбор: найти отображение (трансдукция) между лексическим и поверхностным уровнями cat +N +PL s лексическая поверхность

11 Преобразователи конечного состояния могут представлять это отображение
FST сопоставляют один набор символов с другим, используя FSA, алфавит которого  состоит из пар символов из входного и выходного алфавитов. В общем, FST можно использовать для трансляторов (Hello:Ciao) Парсеры/генераторы (Привет: Чем я могу вам помочь?) А также морфологический разбор в стиле Kimmo

12 FST представляет собой 5-кортеж, состоящий из
Q: набор состояний {q0,q1,q2,q3,q4} : алфавит комплексных символов, каждый из которых является парой ввода-вывода s.т. i  I (входной алфавит) и o  O (выходной алфавит) и  находится в I x O q0: начальное состояние F: набор конечных состояний в Q {q4} (q,i:o): функция перехода, отображающая Q x  в Q Эмфатическая овца  Викторина Корова a:ob:ma:oa:o !:? q0 q1 q2 q3 q4

13 FST для двухуровневого словаря
Напр. c:ca:at:t q3 q0 q1 q2 g q4 q5 q6 q7 ee:oe:os Reg-n Irreg-pl-n Irreg-sg-n catgo:eo:esegoose NB: по соглашению a:a пишется просто а

14 FST для английской номинальной флексии
reg-n +PL:^s# q1 q4 +SG:-# +N: irreg-n-sg q0 q2 q5 q7 +SG:-# irreg-n-pl q3 q6 + PL:-s# +N: стак +PL +N

15 Полезные операции с преобразователями
Каскад: последовательное выполнение 2+ FST Пересечение: представление общих переходов в FST1 и FST2 (ASR: поиск произношения) Состав: применение функции перехода FST2 к результату функции перехода FST1 Инверсия: обмен входными и выходными данными алфавиты (распознавать и генерировать с помощью одного и того же FST) см. AT&T FSM Toolkit и статьи Мори, Перейры и Райли

16 Орфографические правила и FST
Определить дополнительные FST для реализации таких правил, как удвоение согласных (beg  клянчить), удаление «e» (сделать  делать), вставка «e» (часы  часы) и т. д.s # Поверхность e

17 Портер Стеммер (1980) Используется для задач, в которых вас интересует только основа IR, моделирование данного/нового различия, обнаружение темы, сходство документов. Морфологический анализ без лексикона. Каскадные правила перезаписи (например, непонимание —> непонимание —> понимание — > …) Легко реализуется как FST с помощью правил, например НАЦИОНАЛЬНЫЙ  ПИТАНИЕ  ε Не идеально…. Делать  лань

18 Политика  полиция Помогает ли стемминг? ИК, мало Обнаружение темы, больше

19 Подводя итоги, FST представляют собой полезный инструмент для реализации стандартной модели морфологического анализа, двухуровневой морфологии Киммо.грамм. IR) по-прежнему широко используются гораздо более простые подходы, например. Портер Стеммер на основе правил В следующий раз: Читать гл. 3.13 (новая версия)


ЛИНГВИСТ Список 17.1338: Программное обеспечение/Морфология: Alchemist 2.0 (2-й обзор)


Дата: 21 апреля 2006 г.
От кого: Стивен Граймс indiana.edu>
Тема: Алхимик 2.0

СОЗДАТЕЛИ: Спраг, Колин; Ху, Ю НАЗВАНИЕ: Алхимик ВЕРСИЯ: 2.0 ДОСТУПНА НА: http://linguistica.uchicago.edu/alchemist.html

Стивен Граймс, Университет Индианы

ВВЕДЕНИЕ

Alchemist — это инструмент для морфологической аннотации, разработанный Колином Спрагом и Ю Ху в Чикагском университете в рамках проекта Linguistica Project под руководством Джона Голдсмита. . Общая цель проекта Linguistica состоит в том, чтобы разработать набор эвристик, которые могут производить неконтролируемый морфологический анализ языка. В рамках этой более широкой структуры основной функцией Alchemist является помощь в разработке золотого стандарта для оценки результатов морфологического анализа.Алхимик предназначен для использования лингвистом, который уже знаком с морфологией рассматриваемого тестового языка. В этом обзоре меня также интересует, является ли Alchemist более общей пользой для полевых лингвистов или морфологов, которые напрямую не заинтересованы в неконтролируемом изучении морфологии.

ОБЗОР ПРОГРАММЫ

При инициализации программы лингвист начинает с выбора используемых входных данных — это может быть либо корпус текстов, либо словарь (маркированный список слов).В целом, использование текущего корпуса текстов имеет преимущество перед использованием списков слов, поскольку корпус включает данные о распределении и частоте; кроме того, корпус содержит как производные, так и флективные морфологические формы, тогда как словарь может не содержать флективных форм. Конечно, качество ввода имеет первостепенное значение, так как текст, который не является одноязычным или не «очищенным» от случайных символов или знаков препинания, не очень полезен.

После завершения базовой настройки в Alchemist лингвист приступает к сложной задаче анализа слов и идентификации морфем.Каждая морфема имеет набор предопределенных атрибутов, которые необходимо указать (также возможны пользовательские атрибуты). Единственный атрибут, который необходимо указать, это то, является ли морфема корнем или аффиксом. Одной из наиболее интересных особенностей программы является то, что каждая морфема имеет атрибут уверенности, соответствующий убеждению лингвиста в том, насколько эта морфема «хороша» для языка. Это понятие не определено, а скорее соответствует «интуиции» лингвиста, которая, вероятно, руководствуется частотными, семантическими, морфофонологическими или морфологическими соображениями продуктивности.Так, например, английский глагольный суффикс -ing получит высокий рейтинг достоверности, в то время как английское множественное число -en (как в словах «дети» или «волы») получит низкий рейтинг, если его вообще следует считать морфемой. . Имея стратифицированную иерархию для морфем в языке, это устанавливает градиентную шкалу достоверности, которую неконтролируемый морфологический синтаксический анализатор попытается воспроизвести.

К сожалению, каждое слово необходимо анализировать отдельно, так как нет возможности разобрать невидимые слова на основе анализа предыдущих слов.Для большого корпуса этот процесс аннотации может показаться очень трудоемким и может включать многократное определение одной и той же морфемы. Когда морфологический анализ завершен, файл XML генерируется с использованием тегов и, как показано ниже для английского слова «singing». В приведенном ниже XML-представлении «пение» разделено на две морфемы, а граница морфем определяется значениями атрибута «начало».



Alchemist также может экспортировать морфологически аннотированный корпус в виде текста в виде таблицы, чтобы его было легче читать. для людей.Таким образом, Alchemist служит инструментом для разработки морфологически основанного корпуса для языка, который может служить самоцелью или быть первым шагом в направлении дальнейших исследований.

ОСОБЕННОСТИ ПРОГРАММЫ

Алхимик использует регулярные выражения (сопоставление с образцом) в различных модулях программы. Разработчики считают, что эта возможность сама по себе может быть причиной для использования Alchemist — у пользователя есть возможность искать в лексиконе любое слово, которое соответствует заданному шаблону.При инициализации Alchemist может «очистить» вводимый текст, используя встроенные или определяемые пользователем регулярные выражения, чтобы удалить нежелательные символы, такие как заголовки электронной почты. Примеры встроенных регулярных выражений включают возможность преобразования всех букв в нижний регистр, удаления цифр и удаления некоторых начальных и конечных знаков пунктуации. Синтаксис регулярных выражений должен быть знаком тем, кто привык к Perl, но теоретически графический интерфейс пользователя (GUI) в Alchemist делает использование этих регулярных выражений менее пугающим.

Лексикон можно просмотреть в одном из трех основных окон программы в различных порядках сортировки.iu]*$/).

Все морфемы имеют один обязательный атрибут: они должны обозначаться либо как аффикс, либо как корень. (Обратите внимание, что для составных слов становится полезной возможность иметь несколько морфем, помеченных как корни). Дополнительно можно указать следующие атрибуты:

Тип (корень, аффикс, суффикс, префикс, инфикс, другое) Часть речи (прилагательное, существительное, имя собственное, глагол, другое) Время (настоящее, прошедшее простое, прошедшее несовершенное, сослагательное наклонение) , Другое) Полярность (Утвердительное, Отрицательное) Лицо (1-е, 2-е, 3-е, Другое) Класс (Даны номера классов до 20, Другое) Число (Единственное, Двойственное, Множественное число, Другое) Пол (Женский, Мужской, Нейтральный, Другой)

Очевидно, что ни одна морфема не может иметь все вышеперечисленные атрибуты, поскольку некоторые из них более полезны для существительных или глаголов.Пользовательские атрибуты также разрешены для классификации более сложных морфологий.

Несколько экземпляров одного слова могут быть определены в случае, если одна орфографическая форма будет иметь несколько морфологических анализов. Примером, приведенным в документации к программе, является орфографическая форма, такая как «польский». У него есть как прилагательное, так и глагольное употребление: польский+иш (что-то из Польши) vs. польский (глагол). (Хочет ли кто-то различать «может» (иметь возможность) и «может» (контейнер), это связанный, но второстепенный вопрос.В этой версии Alchemist семантика существует только в той мере, в какой слова определяются их категориями атрибутов.)

Лучшая форма справки для пользователя — это не меню справки в программе, а файл .pdf, который можно загрузить с веб-сайта Alchemist. В справке некоторые функции описываются более подробно, чем другие, а некоторые аспекты программы оставлены несколько недокументированными, но в целом ее необходимо прочитать и, как правило, она весьма полезна. Специальная форма справки, доступная в самом Alchemist, используется при первом щелчке по значку «вопросительный знак», который изменяет состояние программы, так что следующий немедленный щелчок рассматривается как запрос справки по любому элементу, на который нажимают, хотя эта функция имел ограниченную реализацию.

ОЦЕНКА

В целом программа довольно удобна в использовании. Alchemist не перегружен опциями меню, поэтому функции программы легко найти, а процесс обучения довольно быстрый. Разумное использование цвета для выделения морфем также визуально весьма привлекательно.

К сожалению, мне удалось найти способы «свернуть» программу. Некоторые случаи критического сбоя происходили, когда я произвольно щелкал в разных окнах, чтобы увидеть, какие функции доступны.Другие сбои, похоже, происходили при работе с функцией слияния морфем. Как упоминалось выше, отдельные экземпляры омографических морфем изначально рассматриваются как отдельные морфемы. Это значение по умолчанию выгодно, когда в языке много морфем, которые звучат одинаково, например -s в английском языке (используется как маркер множественного числа, притяжательного наклонения и третьего лица единственного числа). Однако это обременительно, когда нужно явно объединить все экземпляры морфемы, чья фонетическая форма недвусмысленна, например, английское -tion.Функция слияния изменяет внутреннюю структуру хранения морфологического словаря, и я подозреваю, что сбои программы могут быть вызваны повреждением внутренней памяти.

Кроме того, мне было непонятно, как «разъединить» две морфемы после их слияния. Одно из решений состоит в том, чтобы удалить слово из базы данных, а затем создать новую запись для его замены, но я подумал, что должен быть более простой способ сделать это (и, возможно, он есть, хотя он не очевиден).

Ряд лингвистических ограничений Alchemist возникает из-за ограниченного определения того, чем может быть морфема. Здесь морфология считается морфологией без лежащих в основе форм, а парадигмы существуют только в той мере, в какой слова имеют общие подстроки. Из-за характера представлений морфема должна состоять из положительного целого числа сегментов/фонем. Учитывая гипотетическую основную форму / mi / + / ig /, реализованную как [mig], сегмент [i] является общим для двух морфем.В Alchemist возможности для абстракции ограничены — ни /mi/ + /g/, ни /m/ + /ig/ не были бы идеальными сегментациями, но здесь приходится принимать решение. (Возможно, этот сценарий является кандидатом на использование уровня достоверности Alchemist для более низкой оценки этих конкретных морфем, но это не идеально, так как в целом нет четкой связи между морфологической продуктивностью и фонологической непрозрачностью.)

Аналогично, морфологический процесс, такой как умляут, циркумфиксация или тот, который напрямую относится к не-сегментному или надсегментному, как, например, в мораической морфологии, будет проблематичным в Alchemist.В конечном счете, лингвист несет ответственность за определение того, что считать привативом в языке (алфавите), и некоторые творческие изменения в базовом представлении могут облегчить проблемы. Например, в тональном языке, где морфология чувствительна к высокому или низкому тону гласной, можно удвоить количество гласных, чтобы создать экземпляр высокого и низкого тона каждой гласной, чтобы представить эту морфологию. в Алхимике. В целом, однако, без учета множественных зависимостей между отдельными поверхностными сегментами и несегментными объектами представляется сложным установить разумный «морфологический золотой стандарт» для большинства языков, за исключением, возможно, китайского.

В целом, тем не менее, я считаю Alchemist отличной разработкой, поскольку в общедоступных корпусах с морфологическими аннотациями явно не хватает. Однако возможное использование таких корпусов не ограничивается только морфологическим обучением. Точно так же, как вычислительные ресурсы позволили фонотактике стать вероятностной, более широкое распространение инструментов для создания морфологически аннотированных корпусов позволит продолжить развитие вероятностной морфотактики.Точно так же двуязычные параллельные корпуса с морфологической аннотацией могут привести к развитию машинного перевода. Будут ли возможности регулярных выражений Alchemist в конечном итоге использоваться менее технически подкованными лингвистами, еще неизвестно, но этот аспект программы потенциально может быть использован фонологами для поиска важных примеров слов заданной фонологической формы. Я бросаю вызов и призываю всех, кто заинтересован, рассмотреть особенности программы, чтобы найти ее потенциальное применение в различных областях лингвистики.

Программа доступна для загрузки по адресу: http://linguistica.uchicago.edu/alchemist.html

ОБ РЕЦЕНСЕ

Стивен Граймс — доктор философии. студент факультета лингвистики Университета Индианы, интересуется фонологией, морфологией, компьютерной лингвистикой и венгерской лингвистикой. В настоящее время он занимает должность в Научно-исследовательском институте американских индейцев в Университете Индианы, работая над поддержкой разработки автоматизированного текстового процессора, утилиты, помогающей полевым лингвистам в разработке словарей и морфологическом анализе текстов.Он также работает над изучением неконтролируемых методов идентификации морфем в полисинтетических и агглютинативных языках.

Чтение морфологически сложных слов на втором языке

В век глобализации резко возросла потребность в общении на втором или иностранном языке. Обучение чтению и грамоте на втором языке (L2) стало одним из важнейших компонентов нашей образовательной системы. Научиться читать — это, по сути, научиться сопоставлять фонологическую, орфографическую и семантическую информацию в письменных словах.Ключевым достижением в обучении чтению является улучшение качества орфографических, фонологических и семантических представлений заданных слов, и обучение чтению на Я2 не является исключением. Этот специальный выпуск посвящен одному важному аспекту чтения на языке L2, а именно чтению морфологически сложных слов на языке L2. Морфология представляет собой важный интерфейс между фонологией, орфографией и семантикой. Предыдущие исследования чтения L2 были в основном посвящены фонологическим процессам при чтении одноморфных слов.Относительно меньше исследований изучали чтение морфологически сложных слов в L2.

Как представляются и обрабатываются морфологически сложные слова, было одним из центральных вопросов в литературе по чтению на первом языке (L1). Недавние исследования показали поддержку интерактивных моделей, которые предлагают прямой лексический маршрут, включающий доступ к полным представлениям сложных слов вместе с маршрутом синтаксического анализа, который позволяет разлагать составляющие морфемы. Согласно этим интерактивным моделям, ментальный словарь является хранилищем как сложных слов, так и составляющих их морфем.К значению сложного слова можно получить доступ либо напрямую, либо путем анализа значений составляющих его морфем. На подход к анализу влияют особенности отдельного сложного слова и составляющих его морфем, такие как частотность как всего слова, так и составляющих его морфем, семантическая прозрачность с точки зрения отношения между целым словом и входящими в его состав морфемами. Недавно было показано, что индивидуальные различия в навыках чтения играют роль в зависимости от морфо-орфографической информации при чтении.На сегодняшний день исследования в значительной степени сосредоточены на чтении морфологически сложных слов в одноязычных популяциях, в то время как меньше известно о чтении сложных слов читателями L2 как у развивающихся детей, так и у взрослых. В очень ограниченной литературе по чтению L2 морфологически сложных слов ведутся споры о том, способны ли учащиеся L2 представлять и обрабатывать морфологическую информацию так же, как читатели L1.

Общая цель этого специального выпуска — объединить эмпирические исследования, посвященные роли морфологической информации в чтении L2.Пять отобранных статей представляют современные взгляды и передовые исследования как ведущих ученых, так и начинающих исследователей в этой области. В совокупности в этих работах изучалось чтение морфологически сложных слов в различных орфографиях L2, включая английский, французский, голландский и китайский языки. Эти документы были сосредоточены на двух основных типах морфологических структур, составных и производных словах. В исследованиях принимали участие дети L2 начальных классов и взрослые L2. Были использованы различные экспериментальные парадигмы, включая лексическое решение, идентификацию перевода, прайминг, оценку семантической категории и вывод.Конкретные вопросы, рассматриваемые в этих статьях, следующие: чувствительны ли дети L2 к частотной информации, касающейся всего слова и составляющих его морфем, так же, как дети L1, и как у них развивается такая морфологическая чувствительность в начальных классах? Отличаются ли читатели L2 с разным уровнем владения L2 по своей чувствительности к встроенным основам слов и суффиксам при лексической обработке сложных слов? Как читатели L2 активируют морфологическую информацию в своем L1, чтобы облегчить чтение сложных слов L2, и помогает ли родственный статус между базовыми морфемами L1 и L2 детям деконструировать морфологически сложные слова в L2? Как функциональная значимость семантических радикалов, уникальной морфемной единицы китайского языка, влияет на восприятие учащимися L2 значения сложных символов?

В первой статье Хипфнер-Буше, Лам, Чен и Дикон (2015) изучали влияние двух свойств слов на способность детей разлагать полиморфные слова во французском языке как новом языке: родственное англо-французское и базовая частота морфем.Две группы изучающих французский язык в возрасте около семи лет были набраны из программы погружения во французский язык в канадском регионе, где преобладающим языком является английский. У одной группы детей английский язык был L1, а у другой — английский язык L2. В морфологически сложном родственном задании детей просили выбрать правильный английский перевод французских слов. В рамках заданий были выбраны три типа слов: высокочастотные родственные слова, низкочастотные родственные слова и низкочастотные неродственные слова.Результаты их исследования 1 показали, что дети извлекли пользу из высокочастотных базовых морфем в доступе к морфемным составляющим производных слов. Однако незначимый результат сравнения низкочастотных базовых морфем и неродственных слов свидетельствует о том, что дети не полагались на родственные базовые слова при обработке морфологически сложных слов. Не было обнаружено различий между детьми с разным языковым фоном. В исследовании 2 исследователи добавили псевдокоренные слова, чтобы лучше отразить влияние родственных слов, и, кроме того, дети наблюдались со 2-го по 3-й класс.Их результаты показывают, что существует четкая тенденция развития знаний детей о родственных словах между двумя языками (французским и английским) и их зависимости от родственных слов при доступе к морфемным единицам в сложных словах, независимо от их языкового фона.

Во второй статье de Zeeuw, Schreuduer и Verhoeven (2015) исследовали обработку сложных слов в программах чтения как L1, так и L2 в начальных классах. Были набраны нидерландские L1 и турецко-голландские двуязычные дети из 2, 4 и 6 классов.Была разработана задача лексического решения, и критической манипуляцией была частота первой, второй составляющей морфемы и всего слова. В целом, существовала четкая траектория развития: с повышением оценок дети становились все более и более точными в своих лексических суждениях. Дети как L1, так и L2 показали чувствительность к частотным манипуляциям как целого слова, так и составляющих его морфем. Их результаты показывают, что даже младшие читатели в младших классах используют всю морфологическую информацию, доступную при чтении сложных слов, независимо от их L2-статуса.Это дает важное сходящееся свидетельство о доступе к морфологическим сигналам при чтении сложных слов, которое встречается в литературе в основном у взрослых. Кроме того, Zeeuw et al. показали, что учащиеся L2 были менее эффективны, чем учащиеся L1, в обработке этой информации, учитывая их относительно ограниченный опыт изучения иностранного языка, и эта разница была меньше в четвертом классе, чем во втором классе, вероятно, из-за увеличения опыта изучения иностранного языка у детей в четвертом классе.

В последующей статье Северин, Комиссар и Дункан (2015) изучали чувствительность читателей L2 к морфемным единицам в сложных словах.Были набраны две группы носителей французского языка во Франции с английским языком как L2: с низким уровнем владения и с высоким уровнем владения английским языком чтения L2. Была разработана задача лексического решения, и критической манипуляцией было наличие встроенного слова (W) и суффикса (S). Полный факторный план дал четыре экспериментальных условия (W+S+, W+S-, W-S+ и W-S-). Использовались как настоящие, так и псевдослова. Эта простая задача на лексическое решение позволяет исследователям задействовать чувствительность читателей L2 к морфологическим структурам, включая как базовые слова, так и суффиксы.Ключевой вывод этого исследования заключался в том, что как низко-, так и высококвалифицированные читатели L2 чувствительны к морфемным единицам в псевдословах, и это говорит о том, что независимо от уровня владения L2 читатели L2 могут полагаться на морфемные единицы при визуальной идентификации слова.

В следующей статье Ко и Ван (2015) провели два эксперимента по изучению внутриязыковой (Эксперимент 1) и межъязыковой (Эксперимент 2) активации морфемных единиц в сложных словах. Явная сила этого исследования заключается в том, что оно рассматривало временной ход межъязыковой активации на морфемном уровне при чтении L2.Их результаты эксперимента 1 подтвердили морфологическую декомпозицию корейской орфографии, неиндоевропейской орфографии, которая имеет уникальную визуально-орфографическую конфигурацию по сравнению с индоевропейской орфографией. Письменное корейское слово имеет четкую визуальную границу слога, поэтому результаты корейской орфографии добавляют новые доказательства вклада морфологической информации, которая не зависит от визуальной формы орфографии. Наиболее интересным открытием в их исследовании (Эксперимент 2) является то, что при чтении сложных слов английского языка L2 морфологическая информация L1 активировалась на очень ранней стадии (при основных длительностях 36 мс и 48 мс) в сочетании с фонологической информацией L1, и эта ранняя автоматическая межъязыковая активация не зависела от семантической информации.Семантическая информация наложила ограничения на морфологическую активацию на относительно более позднем этапе (при основных продолжительность 48 мс и 100 мс).

В заключительной статье Чан, Кода, Чжан и Чжан (2015) исследовали, как особенности семантических радикалов влияют на обработку значений символов среди изучающих китайский язык как иностранный (КИЯ). Семантические радикалы в китайских иероглифах функционируют аналогично морфемным составляющим в составных иероглифах. Таким образом, изучение того, как учащиеся CFL представляют и обрабатывают семантические радикалы в китайском языке, представляет собой уникальный случай проверки роли морфологической информации в чтении сложных слов L2.Лу и др. сначала провели анализ функциональных свойств и закодировали радикальную функциональную значимость с точки зрения функционального разнообразия, функционального доминирования, функциональной согласованности и функциональной неоднозначности (Исследование 1). Учитывались также типовая частотность и лексичность корней. Носители китайского языка были проверены на их предполагаемое знакомство с часто используемыми радикалами и их связь с функциональными свойствами. Результаты показали, что функциональное разнообразие, функциональная неоднозначность и частота типов были в значительной степени связаны с воспринимаемым радикальным знакомством, предполагая, что функциональная значимость является хорошим индикатором функции сублексической морфемной информации в изучении сложных символов.В исследовании 2 Лу и соавт. пошли еще дальше, чтобы проверить роль радикальной функциональной значимости в обработке радикальной информации учащимися CFL. Были назначены семантическая оценка категории, лексический вывод и задачи на радикальное знание. Результаты показали, что радикальная значимость оказывает сильное влияние на суждение о семантической категории. Участники лучше справились с оценкой категорий для элементов с более заметными радикалами по сравнению с менее заметными аналогами. Знание символов явно способствовало использованию учащимися радикальной информации в лексической обработке; только те студенты, у которых были высокие радикальные знания, могли извлечь выгоду из высокой радикальной значимости.

В совокупности статьи в этом специальном выпуске представили убедительные доказательства того, что как молодые, так и взрослые читатели L2 чувствительны к морфемной информации как полезной подсказке для чтения сложных слов. Это было верно для детей L2 в возрасте семи лет. Это также верно как для низко-, так и для высококвалифицированных взрослых читателей L2. Взрослые учащиеся L2 не только обращают внимание на морфологическую информацию в целевом L2, но также могут активировать свой переведенный L1, и этот процесс происходит быстро и автоматически.В дополнение к частотной информации учащиеся L2 также обращают внимание на более тонкие функциональные свойства, такие как сематическое разнообразие и двусмысленность при чтении сложных символов, содержащих семантические радикалы, уникальную морфемную единицу в китайской системе письма. Наконец, существует четкая тенденция развития, заключающаяся в том, что дети со временем улучшают свою чувствительность к морфемной информации. Взрослые учащиеся L2 с лучшим знанием словарного запаса могут лучше использовать морфемную информацию, чтобы помочь своей лексической обработке.

В заключение мы хотели бы выразить нашу искреннюю признательность всем рецензентам и авторам, которые так усердно работали над несколькими раундами исправлений. Мы надеемся, что наш специальный выпуск послужит катализатором будущих исследований по этой важной теме. Мы с нетерпением ждем новых коллекций исследований по морфологии и чтению на L2 в будущем.

Есть ли описание алгоритма mecab (парсер японских слов)?

Некоторые мысли слишком длинные, чтобы уместиться в комментарии.

§ Какие лицензионные обременения? MeCab имеет двойную лицензию, включая BSD, так что это практически ничем не ограничено.

§ Существует также переписанная на Java версия Mecab под названием Kuromoji, лицензированная для Apache, которая также очень удобна для коммерческого использования.

§ MeCab реализует технику машинного обучения, называемую условными случайными полями, для морфологического анализа (разделения произвольного текста на морфемы) и маркировки частей речи (маркировки этих морфем) японского текста. Он умеет использовать в качестве обучающих данных различные словари, которые вы видели — IPADIC, UniDic и т.д.Эти словари представляют собой компиляции морфем и частей речи и являются результатом многих человеческих лет лингвистических исследований. Связанная статья написана авторами MeCab.

§ Другие применили другие мощные алгоритмы машинного обучения к проблеме синтаксического анализа японского языка.

  • Kytea может использовать как метод опорных векторов, так и логистическую регрессию для решения одной и той же задачи. C++, Apache под лицензией, и есть статьи, которые можно читать.
  • Rakuten MA написан на JavaScript, также свободно лицензируется (опять же Apache) и поставляется с обычным словарем и облегченным словарем для приложений с ограничениями — однако он не дает чтения кандзи.Вы можете найти научные статьи, описывающие алгоритм там.

§ Учитывая вышесказанное, я думаю, вы можете видеть, что простых словарей, таких как EDICT и JMDICT, недостаточно для расширенного анализа, который делают эти морфологические синтаксические анализаторы. И эти алгоритмы, вероятно, излишни для других, более простых для анализа языков (например, языков с пробелами).

Если вам нужны возможности этих библиотек, вам, вероятно, лучше написать микросервис, который запускает одну из этих систем (я написал REST-интерфейс для Kuromoji под названием clj-kuromoji-jmdictfurigana), а не пытаться реализовать их заново на C#.

Хотя обратите внимание, что существуют привязки C# к MeCab: см. этот ответ.

В нескольких небольших проектах я просто раскошеливался на MeCab, затем читал и анализировал его вывод. Мой пример TypeScript с использованием UniDic для Node.js.

§ Но, может быть, вам не нужен полный морфологический анализ и определение частей речи? Вы когда-нибудь использовали Rikaichamp, надстройку Firefox, которая использует JMDICT и другие общедоступные ресурсы с небольшим весом, чтобы накладывать глоссы на текст веб-сайта? (Также существует версия для Chrome.) Он использует гораздо более простой деинфлектор, который, откровенно говоря, ужасен по сравнению с MeCab et al. но часто может получить работу.

§ У вас возник вопрос о структуре словарей (вы назвали их «базами данных»). Эта заметка Кимтаро (автора Jisho.org) о том, как добавить пользовательский словарь в IPADIC, может прояснить, по крайней мере, как работает IPADIC: https://gist.github.com/Kimtaro/ab137870ad4a385b2d79.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.