Ползти морфемный разбор: Словарь синонимов sinonim.org

admin

Содержание

Тексты с заданиями по русскому языку | Учебно-методический материал по русскому языку (6 класс) на тему:

УРОК 1 Фонетика. Графика. Орфография

БАБОЧКА

Рядом с нашим домом л__жит старое, трухлявое бр__вно.

После обеда вышел я пос__деть на бр__вне, а на нем – бабочка.

Я ост__новился в ст__р__не, а бабочка вдруг перел__тела на край – дескать, присаживайся, на нас-то дв__их места хватит.

Я осторожно присел с нею рядом.

Но бабочка взм__хнула крыльями и снова распл__стала их, прижимаясь к бр__вну, нагретому солнцем.

– Тут неплохо, – ответил ей я, – т__пло. Бабочка пом__хала одним крылом, потом другим, потом и двумя сразу.

– Вдвоем в__с__лей, – согл__сился я.

Г__в__рить было вроде больше не о чем.

Был теплый осенний день. Я гл__дел на лес, в котором л__тали между сосен чужие бабочки, а моя гл__дела на небо св__ими огромными гл__зами, нарисованными на крыльях.

Так мы и с__дели рядом до самого заката.

УРОК 1 Фонетика. Графика. Орфография

Вопросы и задания

1. Каким настроением проникнут этот текст? Какие слова и словосочетания помогают передать это настроение?

2. Какова основная мысль этого текста?

3. Объясните смысл слова распластала.

4. В каком значении употреблено слово чужой в словосочетании чужие бабочки?

5. Напишите транскрипцию выделенных слов. Всегда ли слова пишутся так, как произносятся?

6. Какие звуки обозначают выделенные буквы в данных словах: тёплый – вдвоём, крыльях – двумя, стороне – ей. О каком фонетическом законе позволяют вспомнить эти пары слов?

7. Одинаковую ли роль выполняет мягкий знак в словах больше и на крыльях? Когда пишется разделительный мягкий знак, а когда – твердый?

8. Сделайте фонетический разбор слов: крыльями, чужие, тёплый.

9. Спишите текст, вставляя пропущенные буквы и выделяя орфограмму. В каком из слов в другом контексте вы вставите другую букву? В каком из слов есть полногласное сочетание, которое указывает на исконно русское происхождение слова?

10.  Подберите однокоренные слова к слову с__дели. Выделите в них корни.

11. Можно ли ошибиться в написании гласной, если она стоит под ударением? Приведите примеры.

12. Попробуйте написать свою лирическую миниатюру об одном из осенних дней.

УРОК 2. Морфемика. Словообразование. Орфография

СНЕГОДОЖДЬ

Я выглянул в окно узнать, какая погода, и не понял, что там на улице – снег или дождь?

Мутным, серым был воздух, и с неба летело на землю что-то непонятное. Были видны и дождевые капли, и вялые снежинки.

– Снегодождь. Опять снегодождь.

Как долго, как мучительно вставала зима в этом году. Выпадет снег – и сразу весело станет. Д__станешь санки – и на горку, кататься. А пока едешь на санках с горы, снег уж ра__таял, пашешь носом землю.

– Что за времена? Что за зимы? – в__дыхала Орехьевна. – Никогда теперь не будет настоящей зимы.

– Надоел снегодождь, – говорил я. – Нужен снегопад. Как-то в конце декабря, ночью, вышел я на улицу. Все зимние звезды и с__звездия были передо мной. И небесный охотник Орион, и Псы – Большой и Малый – и Возничий, и Близнецы.

– Что же такое делается-то? – обратился я к Ориону. – Снегодождь.

И тут тряхнул Орион плечом, и с плеча его п__летела на землю звезда, за нею – другая, третья. Начался настоящий декабрьский звездопад.

З__тихли скоро звезды, угасли, и откуда-то из черных глубин ночи явились снежинки. Звездопад пр__вратился в снегопад.

П__валил снег валом, и вся деревня – дома и сараи – пр__вратилась вдруг в сказочный город.

И сразу мне стало ясно, что снег этот лег окончательно и н__долго и будет лежать до тех пор, пока виден на небе Орион. Значит – до самой весны.

УРОК 2. Морфемика. Словообразование. Орфография

Вопросы и задания

1. О чем этот текст? Назовите ключевые слова. Нравится ли вам его название? Чем оно необычно?

2. Какие средства изобразительности привлекли ваше внимание?

3. Найдите в тексте однокоренные слова. Являются ли однокоренными слова превратился – превратилась, звезда – звезды, плечом – с плеча и т. п.?

4. Выпишите слова снегодождь, снегопад, звездопад. Сделайте их словообразовательный разбор. Найдите «третье лишнее». Объясните.

5. Запишите свои примеры сложных слов с соединительной гласной. Когда пишется соединительная гласная о, а когда е?

6. Выполните морфемный и словообразовательный разборы следующих слов: дождевые, снежинки, весело, кататься, растаял, созвездия.

7. Вспомните, на какие группы делятся приставки в зависимости от правописания. Выпишите выделенные жирным шрифтом слова в три столбика, выделите орфограмму.

8. Допишите в каждую колонку по пять своих примеров.

9. Выпишите из текста слова с безударными гласными в корне. Выделите орфограмму.

УРОК 3. Имя существительное

ОРИОН

Ни весною, ни летом не выходит на небо Орион.

Да ведь летом и без Ориона неплохо: тепло, на деревьях листья и цветы.

Осенью, когда наступают долгие и темные ночи, наконец-то восходит Орион.

Три звезды, наклоненные к земле, это – пояс Ориона, на котором и висит его меч. Четыре звезды по бокам – его руки и ноги.

Орион – небесный охотник, и за ним идут по ночному своду два верных пса – Большой и Малый. А где-то внизу, под ногами охотника, спряталось маленькое созвездие – Заяц.

Не знаю почему, но мне в моей жизни важнее всего Орион.

Сколько в небе созвездий! И Большая Медведица, и Северный Крест, и Волосы Вероники, а я все жду, когда же появится Орион.

Нетрудно подождать два часа, если ждал целое лето.

Вот пройдут два часа, погашу в комнате свет и увижу в окно, как горит и сияет над нами вечный небесный охотник – Орион.

УРОК 3. Имя существительное

Вопросы и задания

1. Выпишите из текста собственные имена существительные. Как они пишутся? Продолжите этот список своими примерами. Постарайтесь включить в него и такие существительные, которые пишутся в кавычках.

2. Определите род, число, склонение, падеж выделенных курсивом слов. Все ли существительные в русском языке склоняются? Приведите примеры. Как определить род несклоняемых существительных?

3. Поставьте существительное листья (на деревьях листья и цветы) в форму единственного числа. У получившегося слова есть слово-омоним. Совпадают ли у них формы множественного числа?

4. Запишите данные существительные в родительном, дательном и предложном падежах единственного числа: небо, ночь, звезда, пояс, меч, созвездие, жизнь, Вероника, лето, комната, Орион. Выделите в них окончания. Каким правилом определяется выбор окончания в предложном падеже?

5. Почему в слове ночь есть мягкий знак, а в слове меч – нет? Приведите свои примеры.

6. Поставьте слово меч в форму творительного падежа единственного числа. Какое окончание вы напишете? Почему?

7. Сделайте морфологический разбор выделенных имен существительных.

8. Какие мысли и чувства вызывает у вас звездное небо? Наблюдали ли вы за звездами? А может быть, у вас тоже есть любимое созвездие? Напишите об этом небольшой текст.

УРОК 4. Имя прилагательное

СОЛНЦЕ И СНЕГ

С утра багрян__е, днем лимон__е, стало к вечеру зимн__е солнце цвета ягоды морошки.

Но тепла морошка-ягода, а зимн__е солнце – прохладно. Чуть скользят его лучи по деревьям и крышам домов, скользят-пролетают по снежн__м сугробам.

Ослабело зимн__е солнце, никак не может согреть снег, растопить, привести поскорей весну. Быстро склоняется солнце за лес, уходит с небесн__го склона.

Солнце и снег вроде бы не такие уж большие друзья. Всю зиму старается солнце растопить снег, да ничего не выходит.

Как-то вечером шел я по лесн__й дороге, смотрел, как сверкает снег под последн__ми солнечн__ми лучами, и вдруг понял, что солнце вовсе и не старается растопить снег. Оно ласкает снег утром багрян__ми, днем лимон__ми, а вечером лучами цвета ягоды морошки.

Ласкает его, балует. Ладно уж, полежи, брат, полежи в лесах до весны.

Вопросы и задания

1. Подберите синонимы к словам багряный, лимонный. Как вы думаете, почему именно эти слова выбрал автор?

2. Попробуйте описать солнце, солнечные лучи, солнечный свет, используя необычные эпитеты и сравнения.

3. В каком значении употребляется слово большой в словосочетании большие друзья? Составьте с этим словом словосочетания так, чтобы оно имело другие значения.

4. Найдите в тексте имена прилагательные. Напишите их в два столбика: в первом – качественные, во втором – относительные. Каких имен прилагательных здесь нет? Приведите свои примеры.

5. Выпишите прилагательные с пропущенными буквами вместе с существительными, от которых они зависят. Как не ошибиться в написании окончаний имен прилагательных?

6. Найдите краткие прилагательные. Укажите их морфологические признаки. Приведите примеры кратких прилагательных, которые оканчиваются на шипящую. Как они пишутся?

7. Образуйте от прилагательных теплый, большой формы сравнительной и превосходной степени.

8. Почему в слове багряный одна н, а в слове лимонный – две? Приведите свои примеры.

9. Сделайте морфологический разбор выделенных прилагательных.

УРОК 5. Местоимение

БУКЕТ

Я пошел в дом и застыл на пороге.

Но полу разливалось молочное озеро. Вокруг него валялись осколки чашек, бутылка, ложки.

– Кто тут?! Кто тут, черт подери?!

В комнате все было вверх дном. Только букет стоял на столе, целый и невредимый. Среди разгрома он выглядел как-то нагловато.

Показалось, что это букет во всем виноват.

Заглянул под печку, заглянул на печку – ни на печке, ни под печкой, ни в шкафу, ни под столом никого не было. А под кроватью я нашел бидон, из которого вытекал белоснежный ручеек, превратившийся в озеро.

Вдруг показалось: кто-то смотрит!

И тут я понял, что это на меня смотрит букет. Букет – подсолнухи, пижма, васильки – смотрел на меня наглыми зелеными глазами.

Не успел я ничего сообразить, как вдруг весь букет всколыхнулся, кувшин полетел на пол, а какой-то черный, невиданный цветок изогнул дугой спину, взмахнул хвостом и прямо со стола прыгнул в форточку.

УРОК 5. Местоимение

Вопросы и задания

1. Прочтите название текста. Попробуйте предположить, о чем пойдет речь.

2. Прочтите текст. Понравился ли он вам? Что вас в нем привлекло?

3. О ком идет речь в тексте? Правильны ли были ваши предположения? Обратите внимание, что этот кто-то так и остался неназванным. Как он описан в последнем абзаце?

4. Выпишите из текста местоимения, укажите их разряд. Местоимений каких разрядов нет в этом тексте? Приведите свои примеры.

5. Объясните правописание местоимений никого, ничего, кто-то, какой-то. Приведите свои примеры на данные орфограммы.

6. Сделайте морфологический разбор выделенных местоимений.

7. Есть ли у вас домашние животные? Случались ли с ними забавные происшествия? Расскажите о каком-нибудь происшествии. Постарайтесь заинтриговать своего читателя так же, как это сделал Юрий Коваль в данном рассказе.

УРОК 6. Глагол

МЕДВЕДИЦА КАЯ

По влажн__й песча(н,нн)ой тропе п__лзет Медведица кая.

Утром, еще до дождя, здесь прох__дили лоси – сохатый о пяти отростках да лосиха с лосенком.

Потом пересек тропу одинокий и ч__рный вепрь. И сейчас еще слышно, как он вороча__т(?)ся в овраг__, в сухих трос(?)никах.

(Не) слуша__т вепря Медведица и (не) дума__т о лосях, которые прошли утром. Она ползет медленно и упорно и только ежит(?)ся, если пада__т на нее с неба зап__здалая капля дождя.

Медведица кая и (не) смотр__т в небо. Потом, когда она стан__т бабочкой, еще насмотр__т(?)ся, налета__т(?)ся. А сейчас ей надо ползти.

Тихо в лесу.

С веток падают т__желые капли.

Сладкий запах таволги вместе с туманом стел__т(?)ся над болотом.

По влажной песча(н,нн)ой тропе ползет мохнатая гусеница Медведица кая.

УРОК 6. Глагол

Вопросы и задания

1. Прочтите название текста. Попробуйте предположить, о чем пойдет речь.

2. Прочтите текст. Правильны ли были ваши предположения?

3. Что, опираясь на прочитанное, вы можете сказать об авторе данного текста как о человеке?

4. Найдите в тексте по два глагола в настоящем, прошедшем и будущем времени, определите их вид. В каком наклонении стоят эти глаголы? Определите у этих глаголов число, род и лицо (если есть). Расскажите об изменении глаголов по лицам и родам.

5. Найдите глагол в начальной форме. Образуйте от него изъявительное, повелительное и условное наклонения.

6. Выпишите из текста два переходных глагола. Докажите правильность своего выбора.

7. Выпишите все глаголы, поставив их в форму настоящего времени, 2-го лица, единственного числа. Выделите у них личные окончания и объясните их правописание. Какие глаголы вы не смогли поставить в форму настоящего времени? Почему? 8. Сделайте морфемный разбор глаголов насмотр__т(?)ся, пересек, ползти.

9. Сделайте морфологический разбор выделенных глаголов.

10. Спишите текст, вставляя пропущенные буквы. Выделите орфограммы.

УРОК 7. Синтаксис. Пунктуация

ШАТАЛО

Пошла по воду Орехьевна, но тут же воротилась. Грохнула в угол коромыслом, брякнула пустыми ведрами.

– Ну, аньдел мой, сам иди!

– Что такое?

– Он опять сидит.

– Кто?

– Шатало черное.

– Ну и что? Сидит, никого не трогает.

– Ну да! Не трогает! Я только к колодцу, а он передо мной дорогу перебежал.

Я взял ведра и пошел к журавлю-колодцу.

В белой рубашоночке, которая сияла из-под черного костюма, Шатало и впрямь сидело на дороге.

Заприметив меня, Шатало выгнуло дугой спину, томительно потянулось и сказало: «Мррру я, мррру…».

– Врешь – не умрешь, – сказал я, – сиди спокойно, дай воды набрать.

«О, мррру я…» – ответило Шатало и, лениво поднявшись с места, пересекло дорогу перед моим носом.

Волей-неволей я остановился – переходить Шаталью тропу не хотелось. С другой стороны улицы Шатало внимательно глядело, что я буду делать.

УРОК 7. Синтаксис. Пунктуация

Вопросы и задания

1. Прочтите текст. Кто главный герой отрывка? Почему он так назван?

2. Объясните слово аньдел.

3. Как вы думаете, чем закончилась эта история? Послушайте продолжение текста.

4.  Подготовьте устный ответ по предложенному плану, подбирая примеры из текста:

1) Что такое словосочетание, предложение?

2) На какие группы делятся предложения

  •  по цели высказывания;
  • по эмоциональной окраске;
  • по количеству основ;
  • по наличию второстепенных членов?

3) Что такое однородные члены предложения? Расскажите о постановке знаков препинания при однородных членах.

4) Что такое диалог? Каковы правила его оформления на письме?

5) Что такое прямая речь? Какие знаки препинания ставятся в предложениях с прямой речью?

6) Что такое обращение?

5. Спишите текст, объясняя графически постановку знаков препинания.

Непродуктивные группы глагола

Более 400 непроизводных глаголов остаются за пределами продуктивных глагольных классов. Они объединяются в непродуктивные группы.

 

(Классификация Шанского Н. М. и Тихонова А. Н.)

 

1 группа. Включает 160 глаголов I спряжения с основой инфинитива на -а-(-я-), который отсутствует в основе настоящего времени: искать — ищут, писать — пишут, бормотать — бормочут, клеветать — клевещут, колебать — колеблют, резать — режут, сеять — ce[j]ют, брать — берут, звать — зовут.

При образовании основы настоящего времени часто чередуются корневые согласные и гласные фонемы.

 

2 группа. Состоит из 35 глаголов II спряжения с основой инфинитива на -а-(-я-), который отсутствует в основе настоящего времени: ворчать — ворчат, слышать — слышат, стоять — сто[j]ят, бояться — бо[j]ятся, дышать, журчать, кричать, лежать.

 

3 группа. Состоит из 45 глаголов II спряжения с основой инфинитива на -е-, который отсутствует в основе настоящего времени: видеть — видят, сидеть — сидят, вертеть — вертят, гореть — горят, лететь, обидеть, свистеть, храпеть, шелестеть.

 

4 группа. Объединяет 60 глаголов с основой инфинитива на -ну- и основой настоящего времени на -н-: мокнуть — мокнут, мёрзнуть — мёрзнут, дрыхнуть — дрыхнут, зябнуть — зябнут, пахнуть — пахнут, воскреснуть — воскреснут.

 

Формы прошедшего времени образуются преимущественно без суффикса -ну-:

  • мёрзнуть — мёрз + Ø
  • замёрзнуть — замёрз + Ø
  • примёрзнуть — примёрз + Ø

Многие глаголы, особенно бесприставочные, образуют параллельные формы прошедшего времени (с суффиксом -ну- и без суффикса -ну-):

  • мокнуть — мок + Ø//мокну + л
  • гибнуть — гибну + л//гиб +
    Ø     (ср. : гиб + л + а, гиб + л + о, гиб + л + и)

5 группа. Включает 7 глаголов, в которых суффиксы инфинитива -ть, -ти следуют непосредственно за корнем на -з-, -с-: везти, грызть, лезть, пасти, ползти, нести, трясти. Основа настоящего времени совпадает с основой инфинитива и прошедшего времени:

  • везти — вёз — везут
  • грызть — грыз — грызут
  • ползти — полз — ползут

6 группа. Объединяет 16 глаголов с инфинитивом на -чь, которому в основе настоящего и прошедшего времени соответствуют к и г:

  • течь — тёк — текут
  • стричь — стриг — стригут
  • волочь — волок — волокут
  • лечь — лёг — лягут
  • запрячь — запряг — запрягут

 

У основ настоящего и прошедшего времени происходит чередование корневых гласных е//о и Ø//о: пекут — пёк, берегут — берёг, жгут — жёг.

 

7 группа. Состоит из глаголов (около 30) с инфинитивом на -сть, -сти, с основой настоящего времени на -т-, -д-, -б- и с формой прошедшего времени на -л- (без предшествующего согласного с):

  • брести — брёл — бредут
  • мести — мёл — метут
  • грести — грёб — гребут
  • клясть — клял — клянут
  • расти — рос — растут

8 группа. Объединяет глаголы (около 70) с основой инфинитива на -ва-, которому в основе настоящего времени соответствует j: давать — дa[j]ют, вставать — встa[j]ют, зазнаваться — зазна[j]ются, создавать — создa[j]ют.

 

9 группа. Включает 5 односложных глаголов с основой инфинитива на -и- и основой настоящего времени на -j-: бить — 6ь[j]ют, вить, лить, пить, шить. К этой группе примыкают: брить — 6pe[j]ют, гнить — гни[j]ют.

 

10 группа. Объединяет 6 односложных глаголов с основой инфинитива на -ы- и с основой настоящего времени на -oj-: выть — вo[j]ют, ныть, крыть, мыть, рыть. Сюда же: петь — no[j]ют.

 

11 группа. Включает 3 глагола с основой инфинитива на -у- и с основой настоящего времени на y + j: дуть — дy[j]ют, разуть — разу[j]ют, обуть — обy[j]ют.

 

12 группа. Объединяет 3 глагола с основой инфинитива на -и-(-ы-) и с основой настоящего времени на -и-(-ы-) + в: жить — живут, плыть — плывут, слыть — слывут.

 

13 группа. Состоит из 10 глаголов с основой инфинитива на -е-, -а-(-я-) и с основой настоящего времени на -е-, -а-(-я-) + н: деть — денут, раздеть, задеть, поддеть, вздеть, воздеть, продеть, стать, завять, застрять.

 

14 группа. Объединяет 46 глаголов с основой инфинитива на -а-(-я-) и с основой настоящего времени на -н-, -м-, -им-: жать — жмут, жать — жнут, мять — мнут, снять — снимут, занять — займут, распять — распнут.

 

15 группа. Включает 5 глаголов с основой инфинитива на -оро(ть), -оло(ть) и с основой настоящего времени на -ол’-, -ор’-: колоть — колют, бороться — борются, полоть, пороть. Сюда же: молоть — мелют.

 

16 группа. Образуют 4 глагола с инфинитивом на -ереть, имеющие основу прошедшего времени на -ер- и основу настоящего времени на -р-: умереть — умер — умрут, тереть, запереть, простереть. При образовании основы настоящего времени корневое е//Ø.

 

За пределами перечисленных групп остаются одиночные глаголы, имеющие изолированные от общей системы основы и обладающие специфическими особенностями в спряжении: бежать, ошибиться, реветь, хотеть, ехать, быть, дать, создать, есть.

 

Распределение глаголов по продуктивным классам и непродуктивным группам осуществляется с опорой на тип соотношения двух основ глагола. Поэтому, чтобы определить, к какому классу или группе относится глагол, необходимо учитывать приметы обеих его основ.

 

 

Автор: Наумова Ирина © 04 июня 2013, 22:40

Поделиться публикацией:

[PDF] magyarlanc: Инструмент для морфологического анализа и анализа зависимостей венгерского языка

  • Идентификатор корпуса: 12728488
 @inproceedings{Zsibrita2013magyarlancAT,
  title={magyarlanc: инструмент для морфологического анализа и анализа зависимостей венгерского языка},
  автор = {J {\ 'a} nos Zsibrita и Veronika Vincze и Rich {\ 'a} rd Farkas},
  booktitle={Последние достижения в области обработки естественного языка},
  год = {2013}
}

Венгерский — это стереотип морфологически богатых языков со свободным порядком слов.

Здесь мы представляем magyarlanc, инструментарий естественного языка, разработанный для лингвистической предварительной обработки — сегментации, морфологического анализа, POS-тегов и разбора зависимостей — венгерских текстов. Мы надеемся, что бесплатная доступность инструментария будет способствовать исследованию не только венгерского языка, но и всех морфологически богатых языков в целом. Основными нововведениями инструмента являются применение… 

Просмотр в ACL

aclweb.org

Szeged Corpus 2.5: Морфологические модификации в венгерском корпусе, помеченном вручную POS-тегами

  • V. Vincze, Viktor Varga, J. Csirik

  • Лингвистика, информатика 90 009

    ЛРЭК

  • 2014
Представлен Сегедский корпус 2.5, в котором использовалась новая гармонизированная система морфологического кодирования венгерского языка, а с другой стороны, большинство слов с ошибками были исправлены и помечены соответствующим морфологическим кодом.

Автоматический морфологический анализ изучаемого венгерского языка

  • Скотт Ледбеттер, Маркус Дикинсон

  • Лингвистика, информатика

    BEA@NAACL-HLT

  • 2015 90 004
Основанный на правилах анализатор для изучающих венгерский язык, основанный на ограниченном грамматическом знание венгерского языка, которое достаточно гибко, чтобы проводить как морфологический анализ, так и обнаружение ошибок, в дополнение к обработке некоторых неизвестных слов.

Гибридные алгоритмы для эффективной предварительной обработки агглютинативных языков и доменов с меньшими ресурсами

  • György Orosz

  • Информатика

  • 2015
В данной диссертации представлена ​​методология комбинирования систем тегов, повышающая общую точность венгерских систем аннотаций, и описываются алгоритмы морфологического тегирования, которые может вычислять как морфосинтаксические теги, так и леммы слов точно.

E-magyar – цифровая система обработки речи

  • Т. Варади, Эстер Саймон, В. Винче

  • Информатика

    LREC

  • 2018
e-magyar — это новый набор инструментов для анализа венгерских текстов, объединяющий лучшие современные инструменты, улучшающий их там, где это необходимо, делающий их совместимыми и выпускающий с четкая лицензия.

Разбор зависимостей для идентификации венгерских легких глагольных конструкций

  • В. Винче, Янош Жибрита, Т. ИштванНадь

  • Лингвистика

    IJCNLP

  • 2013
Исследован новый способ обнаружения LVC в текстах: для выполнения задачи применяется синтаксический анализатор зависимостей, и результаты превосходят результаты, полученные с помощью современных методов обнаружения LVC на венгерском языке, особенно из-за высокого точность и обработка дальних зависимостей.

Использование автоматических морфологических инструментов для обработки данных из учебного корпуса венгерского языка

  • Петер Дерст, Мартина Каталин Сабо, Вероника Винче, Янош Жибрита

  • Лингвистика

  • 2014
В этой статье представлен автоматический тегировщик ошибок, который использует схему аннотаций, разработанную на основе особых характеристик венгерской морфологии и изучаемого языка, и который способен надежно находить и маркировать морфологические ошибки.

Влияние морфологии на распознавание именованных объектов с маркировкой последовательностей

Эксперименты с турецким, чешским, венгерским, финским и испанским языками дают самые современные результаты для всех этих языков, указывая на то, что представление морфологической информации улучшает производительность .

HuSpaCy: промышленный набор инструментов для обработки естественного языка на венгерском языке

  • Дьёрдь Орош, Жолт Шантьо, Петер Беркеч, Гергхо Сабо, Рихард Фаркаш

  • Информатика

    ArXiv

  • 2022
Представленный инструмент содержит компоненты для наиболее важных базовых задач лингвистического анализа и построен на компонентах НЛП spaCy, что означает, что он быстрый, имеет богатую экосистему приложений и расширений НЛП, поставляется с обширной документацией и хорошо известным API.

Метод оценки MLU для стенограмм венгерского языка

  • Дьёрдь Орош, Кинга Матюс

  • Информатика

    TSD

  • 2014
Описан новый инструментарий, способный оценивать количество MLU (в морфемах), предоставляя морфосинтаксическая маркировка, а также выполняет задачу аннотирования с высокой точностью, а его оценки MLU коррелируют с оценками экспертов-людей.

Специальные методы разбора составных частей морфологически богатых языков

  • З. Санто, Рихард Фаркаш

  • Информатика, лингвистика

    EACL

  • 2014
Новый подход к автоматическому поиску оптимального недоношенного ребенка окончательный набор путем кластеризации значений морфологических признаков и улучшенных лексических моделей и разработки признаков для реранжеров предлагаются.

Анализ зависимостей венгерского языка: базовые результаты и проблемы

  • Ричард Фаркаш, В. Винче, Гельмут Шмид

  • Информатика

    EACL

  • 2012
Представлены результаты разбора зависимостей венгерского языка, в которых используется многодоменный корпус из 80 КБ, полностью аннотированный вручную, Szeged Dependency Treebank. современные парсеры на основе данных на венгерском и английском языках очень похожи друг на друга с точки зрения оценки привязанности.

Morphdb.hu: Венгерская лексическая база данных и морфологическая грамматика

  • В. Трон, Петер Халачи, Петер Ребрус, Андраш Рунг, Петер Вайда, Эстер Симон

  • Лингвистика

    LREC

  • 2006
В этом документе описывается morphdb.hu, венгерская лексическая база данных и морфологическая грамматика, которая представляет собой ресурс с самым широким охватом и самым широким диапазоном применения, доступный в настоящее время для венгерского языка.

Анализ зависимостей на основе данных с пустыми головками

  • В. Сикер, Ричард Фаркас, Бернд Бонет, Гельмут Шмид, Йонас Кун

  • Информатика

    COLING

  • 2012
Установлено, что, хотя синтаксический анализатор может изучить четко определенную часть явлений, более сложные эллиптические структуры по-прежнему в основном недоступны для автоматических инструментов.

Берега деревьев в Сегеде

  • Д. Сендес, Дж. Чирик, Т. Гимоти, А. Кочор

  • Лингвистика

    TSD

  • 2005
Лингвистическая теория, а также фактический метод, использованный в аннотации описан процесс для Szeged Treebank, и представлено применение Treebank для обучения автоматизированных синтаксических парсеров.

Венгерский банк зависимостей

  • В. Винче, Дора Сзаутер, Аттила Алмаши, Г. Мора, Золтан Алексин, Дж. Цирик

  • Информатика

    LREC

  • 2010
Разработан первый венгерский Dependency TreeBank , создание первого вручную аннотированного корпуса зависимостей для венгерского языка, а существующая база данных может использоваться, среди прочего, для извлечения информации и машинного перевода.

Hunmorph: анализ слов с открытым исходным кодом

  • В. Трон, Дьодь Дьепеши, Петер Халачи, Андраш Корнаи, Ласло Немет, Даниэль Варга

  • Информатика

    ACL 2005

  • 2005
Функциональность средства проверки орфографии с открытым исходным кодом MySpell расширена. общая библиотека анализа слов, уровень выполнения набора инструментов hunmorph и автономный компонент управления ресурсами, hunlex, который дополняет эффективность уровня выполнения авторов высокоуровневым языком описания и настраиваемым прекомпилятором.

Синтаксис венгерского языка

  • К. Кишш

  • Лингвистика

  • 2002

Синтаксис венгерского языка призван представить синтез имеющихся в настоящее время синтаксических знаний венгерского языка, основанного на теории, но дающего очень подробные описания , и…

HunPos: триграммный теггер с открытым исходным кодом

  • Петер Халачи, Андраш Корнай, Чаба Оравец

  • Информатика

    ACL 2007

  • 2007
Представлен HunPos, бесплатная альтернатива с открытым исходным кодом (под лицензией LGPL), которую пользователь может настроить для полного использования потенциала архитектур HMM, предлагая производительность, сравнимую с более сложными моделями, но сохраняя простота и скорость процесса обучения и тегирования.

Система аннотаций HunMorph

  • Петер Ребрус, Андраш Корнаи, Петер Вайда

  • Лингвистика

  • 2006
Морфологическое описание слова должно включать все флективные признаки данной словоформы, а система аннотаций не использует понятие сегментации в случае суффиксов, поэтому оно остается независимым от поверхностной формы слова.

Создание открытых языковых ресурсов для венгерского языка

  • Петер Халачи, Андраш Корнаи, Ласло Немет, Андраш Рунг, И. Сакадат, В. Трон

  • Информатика, лингвистика

    LREC

  • 2004
Обширное сканирование домена .hu позволило получить необработанный набор данных из более чем 18 миллионов веб-страниц, и обсуждаются методы, используемые для обнаружения и удаления дубликатов, документов низкого качества, иностранных и смешанных языков.

Сонмин Мун

Сонмин Мун Детали »

Детали »

Детали »

Детали »

‹›


Университет Чосон, март 2022 г. ~ настоящее время


  • Цель: рассказать, как анализировать языковые данные с помощью R & Python
  • Цель: Выпускник
  • Используемые языки/пакеты: R & Python/wordcloud, KoNLP, stringr, RCurl, rsconnect,shiny,pandas,konlpy, BeautifulSoup, selenium
  • Содержание: веб-сканирование / POS-теги / регулярное выражение, обработка данных, анализ морфем



Университет Аджу, январь 2022 г. ~ февраль 2022 г.


  • Цель: Познакомить с анализом языковых данных в среде R
  • Цель: Бакалавриат
  • Используемые языки/пакеты: R/wordcloud, KoNLP, stringr, RCurl, rsconnect,shiny и т. д.
  • Содержимое: теги POS / анализ зависимостей / веб-сканирование / облако слов



Университет Чосон, 6–7 января 2022 г.


  • Цель: получить рекомендации на обед с помощью Python
  • Цель: Бакалавриат
  • Используемые языки/пакеты: Python/colab, pandas, konlpy, BeautifulSoup, selenium и т. д.
  • Содержание: веб-сканирование / POS-теги / регулярное выражение, обработка данных, анализ морфем

Ресурсы

Описание, программа

Данные и код

Github




Телефон морфологический кружок Кореи, 11 декабря 2021 г.


  • Цель: доработать письменный корпус до спонтанного и автоматически анализировать спонтанные данные
  • Цель: Профессор / Выпускник
  • Используемые языки/пакеты: Python/colab, pandas, konlpy, jamo
  • Содержание: регулярное выражение, обработка данных, анализ морфем

Ресурсы

Program1, Program2, PDF

Данные и код

Github




9000 8 Корейский университет, октябрь 2018 г. ~ ноябрь 2018 г.


  • Цель: создать набор данных по истории Кореи и автоматически анализировать данные
  • Цель: Выпускник
  • Используемые языки/пакеты: R/MASS, ggplot2, scatterplot3d, lmtest, RCurl, stringr
  • Содержание: веб-сканирование / теги POS / регрессионный анализ / кластерный анализ

Ресурсы

Урок 1, Урок 2, Урок 3, Урок 4

Данные

Ann_revised_300. csv, Ann_revised_compare.csv




Университет Аджу, июль 2018 г. ~ август 2018 г.


  • Цель: Познакомить с методами обработки/анализа данных с помощью распространенных методов интеллектуального анализа данных
  • Цель: Бакалавриат
  • Используемые языки/пакеты: R / KoNLP, stringr, RCurl, d3Network, wordcloud
  • Содержимое: извлечение N-грамм / облако слов / визуализация сети

Ресурсы

Урок 1, Урок 2, Урок 3, Урок 4

Данные

Ann_revised.txt, first_assignment_after.csv, first_assignment_before .csv, heightweight.csv, mtcars.csv, UCBAdmissions.csv




Университет Аджу, май 2018 г. – июнь 2018 г.


  • Цель: Познакомить с методами анализа языковых данных в среде R
  • Цель: Бакалавриат
  • Используемые языки / пакеты: R / wordcloud, KoNLP, stringr, RCurl, rsconnect, блестящий
  • Содержимое: теги POS / анализ зависимостей / веб-сканирование / облако слов

Плакат

Плакат_eng, Poster_kor




Университет Аджу, март 2018 г. – июнь 2018 г.


  • Цель: Познакомить с методами интеллектуального анализа данных для исторических данных
  • Цель: Бакалавриат
  • Используемые языки / пакеты: R / wordcloud, KoNLP, stringr, RCurl, rsconnect, блестящий
  • Содержимое: облако слов / теги POS / анализ зависимостей / визуализация сети

Ресурсы

Урок 1, Урок 2, Урок 3, Урок 4, Урок 5, Урок 6, Урок 7, Урок 8, Урок 9_1, Lesson9_2, Lesson10

Данные

Fruits.txt, Josun.txt, Fruit_sentence.txt, GOD_1.txt, Gwanghae.txt, Thieves.txt




Университет Аджу, март 2016 г. ~ июнь 2016 г.


  • Цель: Познакомить с методами интеллектуального анализа данных для исторических данных
  • Цель: Бакалавриат
  • Используемые языки / пакеты: R / wordcloud, KoNLP, stringr, RCurl, rsconnect, блестящий
  • Содержание: облако слов / теги POS / анализ зависимостей / визуализация сети

Ресурсы

Урок 1, Урок 2, Урок 3, Урок 4, Урок 5, Урок 6, Урок 7, Урок 8, Урок 9, Урок 10




900 08 Lecipes, январь 2016 г. ~ март 2016 г.


  • Цель: Обучить людей приобретению широко используемые методы визуализации данных в сочетании со статистическим анализом для применения этих знаний на рабочем месте
  • Цель: Промышленные рабочие
  • Используемые языки/пакеты: R/MASS, ggplot2, lmtest, RCurl, stringr, corrplot, hebin
  • Содержание: визуализация (например, Hitmap, Hebin, MDS), статистика (например, корреляция, регрессия, кластер)

Ресурсы

Урок 1, Урок 2, Урок 3, Урок 4, Урок 6, Урок 6, Урок 7, Урок 8




Университет Аджу, 20 сентября 15 ~ декабрь 2015 г.


  • Цель: Познакомить с методами интеллектуального анализа исторических данных.
  • Цель: Бакалавриат
  • Используемые языки/пакеты: R/wordcloud, KoNLP, stringr, RCurl, rsconnect,shiny
  • Содержимое: облако слов / теги POS / анализ зависимостей / визуализация сети

Ресурсы

Урок 1, Урок 2, Урок 3, Урок 4, Урок 5, Урок 6, Урок 7 2015


  • Цель: Разработка веб-систем визуализации данных
  • Цель: Бакалавриат
  • Используемые языки/пакеты: Java, JavaScript, HTML/CSS, SQL/D3.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *