Отзыв по составу разобрать слово: «отзыв» — корень слова, разбор по составу (морфемный разбор слова)

Содержание

Ушакова О.Д. «Разбор слова по составу. Изд. испр. и доп.»

Достоинства

Недостатки

Комментарий

Оценка

Принимаю условия предоставления данных.

издательство: Литера
ISBN: 978-5-94455-765-0

год издания: 2014
переплет: твердый
количество страниц: 480

Средний рейтинг Ушакова О. Д. «Разбор слова по составу. Изд. испр. и доп.» — 2,6
Всего известно о 10 отзывах о Ушакова О.Д. «Разбор слова по составу. Изд. испр. и доп.»

Ищете положительные и негативные отзывы о Ушакова О.Д. «Разбор слова по составу. Изд. испр. и доп.»?

Из 11 источников мы собрали 10 отрицательных, негативных и положительных отзывов.

Мы покажем все достоинства и недостатки Ушакова О.Д. «Разбор слова по составу. Изд. испр. и доп.» выявленные при использовании пользователями. Мы ничего не скрываем и размещаем все положительные и отрицательные честные отзывы покупателей о Ушакова О.Д. «Разбор слова по составу. Изд. испр. и доп.», а также предлагаем альтернативные товары аналоги. А стоит ли покупать — решение только за Вами!

Самые выгодные предложения по Ушакова О.Д. «Разбор слова по составу. Изд. испр. и доп.»

Информация об отзывах обновлена на 17.12.2022

Написать отзыв

Имя скрыто, 19. 12.2019

Комментарий: Достоинства:
Хорошая бумага

Недостатки:
Много ошибок

Отвратительная книга

Имя скрыто, 16.11.2019

Комментарий: Достоинства:
Помогает в школе

Недостатки:
Яркий, заметен на экзаменах

Помогает в школе

Имя скрыто, 06.08.2019

Комментарий: Достоинства:
Нет достоинств!Куча ошибок

Недостатки:
Куча Ошибок

Получил 2 ужас

Имя скрыто, 15.07.2019

Комментарий: Достоинства:
понравилось очень много помогает

Недостатки:
очень трудно найти слова

Хорошая очень помогает

Имя скрыто, 03.07. 2019

Комментарий: Достоинства:
Удобный в применение

Недостатки:
Много ошибок чем ответов

На троечку

Имя скрыто, 12.06.2019

Комментарий: Достоинства:
Маленький везде умешьяется.

Недостатки:
Трудно искать, чего-то вообще нет.

Нормальный словарь.

Имя скрыто, 20.04.2019

Комментарий: Нет некоторых слов

Имя скрыто, 11.03.2019

Комментарий: Достоинства:
Много рвзборов простых слов

Недостатки:
Нет слов разбор которых нужен в 4 классе

Словарь только для тех кто идёт в первый класс

Имя скрыто, 21.02.2019

Комментарий: Супер книга всегда помагает

Имя скрыто, 10. 01.2019

Комментарий: Очень многих слов нет!

Общие характеристики
ISBN	978-5-94455-765-0
Автор	Ушакова О.Д.
Назначение	для школьников
Предмет	русский язык
Год издания	2014
Язык	русский
Количество страниц	480
Переплет	твердый
Длина	110 мм
Ширина	140 мм
Вес	259 г
Аннотация	В наш словарь включено около 15 000 слов, разобранных по составу. Разбор слова по составу — важный и достаточно сложный вид работы на уроках русского языка. А что значит разобрать слово по составу? Это значит сделать его морфемный анализ, то есть указать, из каких морфем оно состоит.

Производители

Просвещение193
ДРОФА143
Экзамен60
ВЕНТАНА-ГРАФ46
Титул46
Феникс30
Юнвес/ЛадКом/Стандарт28
АСТ26
Баласс25
Бином.
Лаборатория знаний22
Мнемозина22
Национальное образование21
Русское слово16
Академкнига/Учебник16
Илекса15
Каро14
ЭКСМО14
Дрофа/Астрель/АСТ13
Вако13
Литера12
Картография11
Учитель10
Творческий Центр СФЕРА9
Издательство МЦНМО9
Федоров8
Ассоциация XXI век7
Айрис-Пресс6
КУЗЬМА6
АСТ-Пресс6
Астрель СПб6
Виктория Плюс6
Владос5
5 за знания5
Грамотей5
Рипол Классик4
Менеджер4
Омега4
Мир и Образование4
РОСТ4
Фирма СТД4
Вита-Пресс4
Легион4
Pearson4
Дом Славянской книги/Хит-книга3
Стрекоза3
Народное образование/Школьные технологии3
Планета3
Интеллект-Центр3
Славянский Дом Книги3
Ювента2
CLEVER2
Наша Школа/Аркти2

Интерпрессервис2
Оникс2
ФИЗМАТЛИТ2
Самовар2
Prof-Press2
Букмастер2
МТО Инфо2
Издательский Дом ПИТЕР2
АСТ, Харвест2
Омская картографическая фабрика2
СМИО Пресс2
М-КНИГА2
Генезис1
Издательство Ольги Морозовой1
КДУ1
Улыбка1
Academia1
БАРО-Пресс1
БХВ-Петербург1
Инфра-М1
Воронежская областная типография1
Проспект1
Аверсэв1
Умка1
Аделант1
РОСМЭН1
МУЗЫКА1
Lingua1
BHV1
Новая Волна1
Попурри1
Малыш1
Вербум-М1
Новосибирская картографическая фабрика1
Искатель1

Напишите отзыв о рассказе чехова ‘злоумышленник’.

надо использовать слова: злоумышленник,

Русский язык, 14.07.2019 10:10, Приветкак1

Посмотреть ответы

Другие вопросы по: Русский язык

.(Вмагазин 8 коробок с расписными шкатулками и 15 коробок с резными шкатулками, с одинаковым количеством шкатулок в каждой коробке. расписных шкатулок на 448 штук меньше, чем рез…

Опубликовано: 27.02.2019 19:10

Ответов: 2

Вычислить рациональным способом 18*17+12*17…

Опубликовано: 28.02.2019 23:50

Ответов: 1

Прочитай и определи, сколько в отрывке предложений. как ты это узнаешь? прочитай отрывок ещё раз, показывая голосом конец каждой мысли. спеши предложения, обозначая их границы. на…

Опубликовано: 01.03.2019 04:30

Ответов: 1

Машина двигаясь три часа со скоростью у км/ч и шесть часов со скоростью х км/ч, прошла путь равный 8км. составьте формулу выражающую 8 через у и х…

Опубликовано: 01.03.2019 22:50

Ответов: 2

Подьем в гору на фуникулере 9 минут спуск на лыжах 2 минуты на сколько выше скорость спуска если длинна трассы 1530м…

Опубликовано: 02.03.2019 02:30

Ответов: 1

1. орган государственного при накилае 1 2.дайте хар-ку внутренней политки николая 1 а) б)особенности в)как решались ….

Опубликовано: 02.03.2019 16:20

Ответов: 3

Знаешь правильный ответ?

Напишите отзыв о рассказе чехова «злоумышленник». надо использовать слова: злоумышленник, безответ…

Резюме статьи «Рекурсивные глубокие модели семантической композиционности в банке деревьев настроений» · GitHub

Введение

В документе представлены:
- Sentiment Sentiment Treebank — набор данных, содержащий 215 154 фразы с подробными метками настроений (5 классов).
- Рекурсивная нейронная тензорная сеть — модель для изучения этих тонких меток настроений.
Ссылка на статью

Сентимент Сентимент Банк деревьев

Корпус из 11 855 предложений с полностью размеченными деревьями синтаксического анализа.
Может использоваться для анализа композиционных эффектов настроений в языке.
Начните с набора данных обзоров фильмов, нормализуйте и анализируйте предложения, а также маркируйте с помощью краудсорсинга на Amazon Mechanical Turk.

Наблюдения

Большинство коротких фраз нейтральны, в то время как более длинные фразы имеют более сильные чувства.
5-классовой классификации достаточно, чтобы уловить изменчивость настроений.

Рекурсивные нейронные модели

Разобрать данную n-грамму в двоичное дерево и представить каждое слово (соответствующее листьям в дереве) с помощью d -мерного вектора.
Вычислить родительские векторы восходящим методом с использованием различных функций композиции.
Для начала, векторы слов инициализируются случайным образом из равномерного распределения.
Для задачи классификации используйте векторы слов композиции в качестве входных данных для softmax.
Различные модели отличаются способом объединения векторов слов, как показано на рисунке.

RNN: рекурсивная нейронная сеть

Использует уравнение, показанное на рисунке
f = тангенс
W — весовая матрица, которую необходимо изучить.
Кон
- Входные векторы взаимодействуют только неявно, через нелинейный танх функция.

MV-RNN: Матрица-вектор RNN

Представление каждого слова и фразы в виде вектора и матрицы.
Матрица для каждого слова инициализируется как единичная матрица плюс небольшой гауссов шум.
Для дерева синтаксического анализа как

используется уравнение

W и W _M запомнены.
Кон
- Количество параметров зависит от размера словаря и может быть очень большим.

RNTN: рекурсивная нейронная тензорная сеть

Уравнения
V — тензор, определяющий множественные билинейные формы.
Каждый срез тензора V можно интерпретировать как захват определенного типа композиции.

Наблюдения

Примечания

Оптимальный размер вектора слов, указанный в статье, составлял от 25 до 35, и эти векторы слов были обучены в рамках процесса маркировки настроений. Было бы интересно посмотреть, как на эти результаты влияет использование векторов слов, скажем, из Glove, которые могут или не могут быть точно настроены для маркировки настроений.

Рекурсивные глубинные модели для семантической композиционности банка деревьев настроений вынесен приговор.

В статье рассматривается построение композиционной семантики для прогнозирования тонких смыслов в предложении. Прежде чем представить предлагаемый для этого глубоко рекурсивный метод, он описывает пару рекурсивных нейронных сетей и их подход к вычислению композиционных векторных представлений фраз (n-грамм; n > 1) из составляющих слов и, в конечном итоге, к использованию этих представлений для классификации настроений. предложения. В этой работе авторы представляют Стэнфордский банк деревьев настроений и рекурсивную нейронно-тензорную сеть (RNTN).

Основная цель этой статьи — опубликовать и проанализировать всеобъемлющий набор данных (деревобанк), который можно использовать для обучения и оценки композиционных моделей в приложениях NLP, таких как анализ настроений, и предложить RNTN, который преодолевает ограничения ранее использовавшегося рекурсивные модели для аналогичной задачи.

Stanford Sentiment Treebank:

Этот древовидный банк построен с использованием корпуса из 11 855 предложений, проанализированных с помощью Stanford Parser. Деревья синтаксического анализа помечаются с помощью Amazon Mechanical Turk таким образом, что для каждой синтаксически возможной фразы во всех предложениях есть метка. Ниже представлен интерфейс маркировки, который использовался аннотаторами.

Проанализировав этот банк деревьев, авторы обнаружили, что большинство коротких предложений были нейтральными. Более сильные чувства наблюдались в основном в более длинных предложениях.

Общее преимущество использования этого древовидного банка заключается в том, что можно построить мощные модели для прогнозирования тональности более коротких предложений, что не было хорошо достигнуто с помощью более ранних подходов с набором слов в традиционных наборах данных.

Рекурсивная нейронная тензорная сеть:

Как сообщают авторы, RNTN мотивирован тем, что устраняет ограничения, которые имеют рекурсивная нейронная сеть (RNN) и матрично-векторная RNN (MV-RNN):

a ) В RNN входные векторы во время композиции взаимодействуют через нелинейность (т. е. тангенс функция). Мощное взаимодействие между этими векторами улучшило бы результаты.

b) В MV-RNN каждое слово и фраза представлены вектором и матрицей, которые используются в качестве обучаемых параметров. Следовательно, по мере увеличения размера словаря количество параметров может быть огромным.

Поэтому авторы разработали RNTN с целью создания единой мощной функции композиции, которая не зависит от ввода и имеет фиксированное количество параметров. RNTN использует одну и ту же функцию композиции на основе тензора для всех узлов дерева, тем самым уменьшая параметры.

В следующем уравнении (которое используется для вычисления p_) V — это тензор, определяющий множественные билинейные формы. Фактически, каждый из d-количеств срезов в тензоре V может фиксировать тип влияния, которое дочерний узел оказывает на родителя. Таким образом, каждый фрагмент можно интерпретировать как запись определенного вида композиции.

Общая работа RNTN

Для описания работы RNTN сначала используются фразы различной длины. Фраза представлена векторами слов, и модель использует дерево синтаксического анализа в качестве входных данных. Векторы для более высоких узлов в дереве вычисляются с использованием той же функции композиции на основе тензора, где используются одинаковые веса. Эта весовая матрица является общей для всех узлов.

Заключение

Преимущество RNTN состоит в том, что эти сети являются более мощными для принципиального захвата значения и состава более длинных предложений. Анализ различных экспериментальных результатов, проведенный автором в этой работе, показывает, что RNTN улавливает такие явления, как отрицание и союз (показаны примерами с «но») в предложениях. Однако я заметил одну проблему с RNTN, заключающуюся в том, что он полагается на дерево синтаксического анализа, которое будет построено из входного предложения, что в случае более коротких коммуникативных предложений, таких как твиты, было бы затруднительным, поскольку твиты обычно не имеют грамматической структуры.

РОСТОВСКИЙ ЦЕНТР ПОМОЩИ ДЕТЯМ № 7

Отзыв по составу разобрать слово: «отзыв» — корень слова, разбор по составу (морфемный разбор слова)