Построение разобрать слово по составу: «Построения» корень слова и разбор по составу

правила построения предложений ‹ engblog.ru

Построение предложений в английском – тема для многих болезненная, но этот материал необходимо хорошо усвоить, так как предложение – это основа письменной и разговорной речи.

Сразу сделаю оговорку, что в этой статье мы рассматриваем правила построения стандартного предложения в английском языке. Мы не уделим внимания эллиптическим конструкциям, восклицаниям, сложной инверсии и другим типам предложения, которые отличаются по своей форме от стандартного. Если вы будете знать «скелет» английского предложения, то сможете с легкостью построить любую фразу.

  • О нестандартных предложениях читайте в статье «Грамматика разговорного английского».

Из чего состоит английское предложение

Каждое предложение выражает законченную мысль. Чтобы мысль выглядела логичной и понятной, надо использовать определенные члены предложения. В каждом английском предложении есть два обязательных элемента: подлежащее – главное действующее лицо предложения (отвечает на вопрос «кто?», «что?»), сказуемое – то, что делает подлежащее (отвечает на вопрос «что делать?»).

Подлежащее может выражаться местоимением (я, ты, они, все и т. д.) или существительным (мама, кот, работа, яблоко и т. д.). Как правило, оно стоит на первом месте в предложении. Сказуемое выражается глаголом (идти, писать, думать, падать и т. д.) и следует за подлежащим, то есть стоит на втором месте в предложении.

  • (Кто?) Они (что делали?) думали. – They thought.
  • (Кто?) Кот (что делает?) идет. – The cat is going.
  • (Что?) Яблоко (что сделает?) упадет. – The apple will fall.

Сказуемое – это самый важный член предложения. Только сказуемое может показать, что происходит, произошло или произойдет. Английское сказуемое может состоять из двух элементов: основного глагола – «главного» глагола, который показывает, что делает подлежащее, и вспомогательного глагола – глагола, который помогает различать времена.

Подлежащее и сказуемое – это главные члены предложения. Как говорилось выше, без них невозможно правильное построение предложений в английском языке. Кроме того, есть еще второстепенные члены, к ним относятся:

Правила построения предложений в английском языке

В английском языке есть два основных порядка слов: прямой и обратный. Прямой используется в утвердительных и отрицательных предложениях, обратный – в вопросах.

Английское предложение отличается от русского порядком слов. В русском языке он свободный:

  • Мама мыла раму.
  • Раму мыла мама.
  • Мыла раму мама.

Как видите, от перемены мест слагаемых – мамы и рамы – смысл предложения не поменялся. А на английский язык все три предложения будут переводиться так:

  • Mother was washing the frame.

Все потому, что в английском предложении фиксированный порядок слов. Английские слова не могут «прыгать» с места на место, как это делают русские. Английский язык строгий и консервативный, как сами англичане, он не любит перемен. Поэтому в каждом типе предложения есть свои нерушимые закономерности.

Порядок слов в утверждении и отрицании в английском языке

Прямой порядок слов в английском предложении выглядит следующим образом: на первом месте стоит подлежащее, на втором – сказуемое, на третьем – дополнение. В некоторых случаях обстоятельство может стоять на первом месте. В английском предложении у основного глагола может появиться вспомогательный. Но, как вы уже знаете, вспомогательный глагол – это часть сказуемого, поэтому даже с ним порядок слов остается прямым.

Порядок слов в утвердительном предложении
Обст-воПод-щее
(возможно с опред-ем)
СказуемоеДоп-ние
(возможно с опред-ем)
Обст-во
Yesterday

Вчера

I

я

learned

учил

English words.

английские слова.

——

——

——

——

My little sister

Моя младшая сестра

will visit

навестит

me

меня

in three days.

через три дня.

Порядок слов в отрицательном английском предложении тоже прямой. Для того чтобы показать отрицание, мы используем частицу not, которая соответствует русской частице «не». Также в отрицательном предложении всегда есть вспомогательный глагол, потому что именно к нему примыкает not, примыкать к основному глаголу

not не может.

Порядок слов в отрицательном предложении
Обст-воПод-щее
(с опред-ем)
Вспом. глагол + notОснов. глаголДоп-ние
(с опред-ем)
Обст-во
Yesterday

Вчера

I

я

did not

не

learn

учил

English words.

английские слова.

——

——

——

——

My little sister

Моя младшая сестра

will not

не

visit

навестит

me

меня

in three days.

через три дня.

Порядок слов в вопросе в английском языке

В русском вопросе и утверждении порядок слов может быть одинаковый. Только по интонации говорящего мы понимаем, что нам задали вопрос. В английском языке утверждение и вопрос выглядят по-разному:

  • Они живут в городе. – They live in the city.
  • Они живут в городе? – Do they live in the city?

Для английского вопросительного предложения характерен обратный порядок слов. Это значит, что подлежащее и сказуемое меняются местами. Но английский язык не любит уходить далеко от прямого порядка, поэтому на первое место выносится только часть сказуемого – вспомогательный глагол, а основной глагол все равно стоит после подлежащего. Еще одна особенность в том, что в вопросе обстоятельство не ставится на первое место.

Порядок слов в вопросительном предложении
Вспом. глаголПод-щее (с опред-ем)Основ. глаголДоп-ние
(с опред-ем)
Обст-во
Did

——

I

Я

learn

учил

English words?

английские слова?

——

——

Will

——

my little sister

Моя младшая сестра

visit

навестит

me

меня

in three days?

через три дня?

Краткие ответы

В устной речи, как правило, мы отвечаем на вопрос кратко. Например, на вопрос «Они работают в офисе?» мы ответим скорее «Да» или «Нет», а не будем повторять полностью всю фразу: «Да, они работают в офисе / Нет, они не работают в офисе». Мы обходимся кратким ответом, и такой ответ понятен собеседнику.

Англичане тоже используют краткие ответы. Но в английском языке нельзя просто сказать Yes/No, такой ответ покажется грубым и недоброжелательным.

Английский краткий ответ должен содержать еще подлежащее и вспомогательный глагол. Подлежащее и вспомогательный глагол остаются те, которые были в вопросе, например:

ВопросОтвет
Do they work in the office?

Они работают в офисе?

Yes, they do. / No, they don’t.

Да. / Нет.

Has he visited the British Museum?

Он посетил Британский музей?

Yes, he has. / No, he hasn’t.

Да. / Нет.

Если в вопросе стоит местоимение you (ты, Вы), значит, вопрос обращен к вам. Следовательно, и отвечать на него нужно от своего лица, а не от лица

you:

ВопросОтвет
Will you call me?

Ты позвонишь мне?

Yes, I will. / No, I won’t.

Да. / Нет.

Do you like tea?

Вы любите чай?

Yes, I do. / No, I don’t.

Да. / Нет.

А теперь предлагаем посмотреть видео от преподавателя Minoo. Она расскажет вам о порядке слов в английском предложении. А в конце статьи вас ждет таблица со всеми схемами предложений, которую можно скачать, и тест.

↓ Скачать таблицу со схемами предложений по теме «Порядок слов в английском языке: правила построения предложений» (*.pdf, 200 Кб)

Тест

Порядок слов в английском языке: правила построения предложений

Расставьте слова в правильном порядке в предложениях

Задание 1.

He

eyes.

has

brown

Задание 2.

It

is

heavily.

raining

Задание 3.

Cindy

her

friend.

is

closest

Задание 4.

does

not

like

perfume.

her

He

Задание 5.

him

well.

do

not

I

know

Задание 6.

go

summer?

to

Will

you

Rome

in

Задание 7.

met

him

you

Have

before?

Задание 8.

ice-cream.

chocolate

son

not

like

does

Her

Задание 9.

evening?

friends

your

cinema

to

last

go

the

Did

Задание 10.

white

been

has

crocuses

She

for

2

hours.

planting

Тест недоступен для мобильных устройств.

Тест недоступен для мобильных устройств.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Порядок слов в предложении | kaz-tili.kz

 Кирил 
 Latyn

Автор: Татьяна Валяева
Звук : Камария Оразаева

В простом повествовательном предложении:

1) Подлежащее (бастауыш) в основном стоит в начале предложения.
Подлежащее отвечает на вопросы: Кім? – Кто? и Не? – Что?, во множественном числе: Кiмдер? Нелер?.
Подлежащее может быть выражено существительным, местоимением, числительным и прилагательным Қандай? – Какой?.

Мен дүкенге бардым. – Я ходил в магазин.  
Сәрсен диванда жатыр. – Сарсен на диване лежит.  
Он екіге бөлiнедi. – Десять делится на два.  
Өжет өлімнен қаймықпас. – Смелый смерти не боится.  


2) Сказуемое (баяндауыш) всегда стоит в конце предложения.
Сказуемое отвечает на вопросы: Не iстейдi? – Что делает? (в разных временах).
Сказуемое может быть выражено не только глаголом, но и существительным, числительным, прилагательным и местоимением:

Ол жиі-жиі басқа қалаларға барады. – Он часто в другие города ездит.  
Менің әкем — ұшқыш. – Мой отец — лётчик.  
Біз бесеуіміз. – Нас пятеро.  
Мектеп үлкен. – Школа большая.  
Олардың үйі осында. – Их дом здесь.  


3) Дополнение (толықтауыш) стоит в середине предложения.
Дополнение отвечает на вопросы всех падежей, кроме именительного и родительного: Кімнен? – От кого? Неден? – От чего?   Кiмде? – У кого? Неде? – У чего?   Кiмге? – Кому? Неге? – Чему?   Кiмдi? – Кого? Ненi? – Что?   Кiммен? – С кем? Немен? – С чем?

Алма кітапты кiтапханадан алды. – Алма книгу из библиотеки взяла.  
Мен институтқа сабаққа бардым. – Я в институт на занятия ходил.  

Так как местоимение может опускаться (отсутствует подлежащие), то дополнение в таком случае оказывается в начале предложения:

Сендердi шақыра алмадық. – Мы вас пригласить не могли.  


4) Обстоятельство (пысықтауыш) стоит либо в середине предложения, либо в начале. Особенно часто в начале предложения стоит обстоятельство времени. Обстоятельство отвечает на вопросы: Қалай? – Как? Каким образом? Қайда? – Где? Куда? Қашан? – Когда? Қайдан? – Откуда?

Оқушылар жаңа сөздерді тақтаға жазады. – Ученики новые слова на доске пишут.  
Қыста күн суық болады. – Зимой дни холодными бывают.  


5) Определение (анықтауыш) всегда стоит перед определяемым словом.
Определение отвечает на вопросы: Қандай? – Какой? Нешiншi? – Какой? Который? Неше? Қанша? – Сколько? Кiмнiң? Ненiң? – Чей?

Үстелде қоңыр қарындаш жатыр. – На столе коричневый карандаш лежит.  
Анардың кітабы анда жатыр. – Книга Анар там лежит.  
© Татьяна Валяева,  2007–2022

Milestone Report — предварительный анализ данных Swiftkey

Краткий обзор

Целью этого документа является демонстрация прогресса в разработке программного обеспечения для прогнозирования слов на основе Swiftkey для курса Coursera Data Science Capstone.

Тон этого отчета предназначен не для широкой аудитории, а скорее для менеджеров специалистов по данным и инженеров-программистов.

В отчете показано:

  1. Как данные были прочитаны и предварительный исследовательский анализ
  2. Некоторые высокоуровневые статистические данные о характере данных
  3. Как может работать первый разрез при создании структур данных
  4. Предварительный подход к разработке нашего алгоритма
  5. Соображения, которые необходимо учитывать при построении приложения

Предварительный исследовательский анализ

Сначала мы создаем наш рабочий каталог. Используйте функцию readlines из библиотеки readr и просмотрите данные на высоком уровне.

Для первоначального высокоуровневого анализа мы также получим количество слов. Для этого упражнения мы просто утверждаем, что любой набор символов, разделенных пробелами, является словом. Это определение будет уточнено, когда мы изучим фактический состав слов. Мы также включаем показатели производительности, чтобы оценить эффективность различных библиотек.

Чтение и анализ данных
 библиотека (readr)
библиотека (стринги)

#твиттер первый
соединение = файл ("raw/en_US. twitter.txt", кодировка = 'UTF-8')
запуск = Sys.время ()
twitter = readLines (соединение, skipNul = TRUE)
закрыть (соединение)
Sys.time() - начало 
 ## Разница во времени 1.424291 мин 
 length(twitter) 
 ## [1] 2360148 
 head(twitter,3) 
 ## [1] "Как дела? Кстати, спасибо за RT. Вы собираешься быть в Вашингтоне в ближайшее время? Рад тебя видеть. Слишком, слишком долго».
## [2] "Когда ты встретишь кого-то особенного... ты узнаешь. Твое сердце будет биться чаще, и ты будешь улыбаться без всякой причины."
## [3] "они решили, что будет веселее, если я не буду." 
 #количество в строке
запуск = Sys.время ()
countst = sapply(gregexpr("\\S+", twitter), длина)
Sys.time() - начало 
 ## Разница во времени 2,654318 мин. 
 wordst = round(sum(countst)/10e5,1)
# просто для сравнения попробуйте функцию латекса
wordst1 = round(stri_stats_latex(twitter)["Words"]/10e5,1)
Linest = раунд (длина (твиттер)/1000,1)
сводка(счетчик) 
 ## Мин.  1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Максимум.
## 1.00 7.00 12.00 12.87 18.00 47.00 
 #блоги
соединение = файл ("raw/en_US.blogs.txt", кодировка = 'UTF-8')
блоги = readLines (соединение, skipNul = TRUE)
закрыть (соединение)
linesb = round(длина(блоги)/1000,1)
#количество в строке
countsb = sapply(gregexpr("\\S+", blogs), длина)
словаb= раунд(сумма(числоb)/10e5,1)
длина(блоги) 
 ## [1] 899288 
 head(blogs,3) 
 ## [1] "В последующие годы большинство нефтяных месторождений и платформ были названы в честь языческих богов."
## [2] «Мы любим вас, мистер Браун».
## [3] «Чад был великолепен с детьми и держал форт, пока я работаю позже, чем обычно! Дети были заняты вместе, играя в Skylander на XBox, после того, как Киан обналичил свои $$$ из своей копилки. Он так сильно хотел эту игру и использовал свою подарочную карту на свой день рождения, которую он копил, и деньги, чтобы получить ее (он никогда не подключается к этой штуке, поэтому мы знаем, что он так сильно этого хотел).  все свои деньги, чтобы убедиться, что у него достаточно! Было очень мило наблюдать за его реакцией, когда он понял, что сделал! Он также очень хорошо помогает Лоле почувствовать, что она тоже играет, позволяя ей переключать персонажей ! Она любит его почти так же сильно, как и он». 
 сводка(countsb) 
 ## Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Максимум.
## 1.00 9.00 28.00 41.52 59.00 6630.00 

Теперь сгенерируйте сводную таблицу.

 ## [1] 1010242 
 ## [1] "Видимо, он был дома не один."
## [2] "Завод в Сент-Луисе пришлось закрыть. Он умрет от старости. Рабочие производили там автомобили с момента начала массового автомобилестроения в 1920 лет».
## [3] «Планы WSU быстро стали горячей темой на местных интернет-сайтах. Хотя большинство людей приветствовали планы нового биомедицинского центра, многие сожалели о возможной потере здания». 
 ## Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Максимум.
## 1.00 19.00 31.00 34.02 45.00 1792.00 

Предварительный суммарный анализ показывает, что файл Twitter содержит гораздо меньше слов в строке, чем два других файла, из-за ограничения текста сообщений Twitter. Однако общее количество слов одинаково для всех трех файлов.

Давайте подробнее рассмотрим размеры файлов, количество слов и плотность слов.

Обратите внимание, что размеры файлов примерно одинаковы, но количество и плотность слов в файле Twitter сильно различаются по сравнению с двумя другими файлами.

Предварительный исследовательский анализ

Мы изучаем использование n-грамм для захвата групп слов для следующего этапа анализа, используя библиотеку tm.

Из-за огромного объема данных мы уменьшаем наши первоначальные наборы данных до более приемлемого размера с помощью случайной выборки 5%.

Далее. создать образец набора данных и удалить лишние символы, в том числе и преобразовать:

  • символы, отличные от ASCII
  • верхний регистр в нижний
  • специальные символы
  • номера
  • дополнительные пробелы, включая начальные и конечные

Эта функция описана в Приложении I.

 ## Предупреждение: пакет 'ngram' был собран под R версии 3.2.5 

Важно смотреть на производительность каждой из двух библиотек ngram. Библиотека ngram очень проста и не предлагает много возможностей по очистке данных. Однако мы уже разработали простую функцию очистки данных с использованием функции grep, так что это не является большим преимуществом. Вместо этого мы будем оценивать на основе производительности.

Мы разрабатываем простую функцию-конструктор для создания корпусов ngram и сравнения их с библиотеками tm/weka.

Для тестирования производительности мы включили только первые 10 тыс. записей.

 ## Предупреждение: пакет 'tm' был собран под R версии 3.2.5 
 ## Загрузка требуемого пакета: NLP 
 ## Предупреждение: пакет 'RWeka' был собран под R версии 3.2.5 
 ## An объект ngram с 71449 2-граммами 
 ## <>
## Не-/разреженные записи: 20000/0
## Разреженность: 0%
## Максимальная длина термина: 4
## Взвешивание: частота терминов (tf) 

Результаты сравнения показали, что библиотека ngram почти на два порядка быстрее:

  • Производительность ngram — ~1,3 секунды
  • тм производительность — ~51 секунда

Продолжим анализ, используя только библиотеку ngram. Код для этой обработки скрыт.

Далее постройте гистограммы для сгенерированных энграмм с помощью обобщенной функции ggplot.

 библиотека (ggplot2) 
 ##
## Прикрепление пакета: 'ggplot2' 
 ## Следующий объект замаскирован от 'package:NLP':
##
## аннотировать 
 библиотека (gridExtra)

generateHistPlot = функция (df, n, заголовок) {

    tmp = df[1:n,]
    tmp$Phrases = переупорядочить (tmp$ngrams, tmp$freq)
    plt = ggplot(tmp,aes(Phrases,y=freq)) +
        ylab("Частота")
    plt= plt + geom_bar(stat = "identity")+
        coord_flip() + лаборатории (название = название)
    плт
}

сколько = 25
gtw1 = generateHistPlot(ngramst1,сколько,"Слов Twitter")
gtw2 = generateHistPlot(ngramst2,сколько,"Twitter Biggrams")
gtw3 = generateHistPlot(ngramst3,сколько,"Twitter Trigrams")
gtw4 = generateHistPlot(ngramst4,сколько,"квадраграммы Твиттера")


grid.arrange(gtw1,gtw2,ncol=2) 

 grid.arrange(gtw3,gtw4,ncol=2) 

 gn1 = generateHistPlot(ngramsn1,сколько,"слова новостей")
gn2 = generateHistPlot(ngramsn2,сколько,"биграммы новостей")
gn3 = generateHistPlot(ngramsn3,сколько,"новостные триграммы")
gn4 = generateHistPlot(ngramsn4,сколько,"Квадграммы новостей")


grid. arrange(gn1,gn2,ncol=2) 

 grid.arrange(gn3,gn4,ncol=2) 

 gb1 = generateHistPlot(ngramsb1,сколько,"слова блога")
gb2 = generateHistPlot(ngramsb2,сколько,"биграммы блога")
gb3 = generateHistPlot(ngramsb3,сколько,"Триграммы блога")
gb4 = generateHistPlot(ngramsb4,сколько,"квадраграммы блога")


grid.arrange(gb1,gb2,ncol=2) 

 grid.arrange(gb3,gb4,ncol=2) 

 #
#
gall1 = generateHistPlot(ngramsAll1,сколько,"Все слова")
gall2 = generateHistPlot(ngramsAll2,сколько,"Все биграммы")
gall3 = generateHistPlot(ngramsAll3,сколько,"Все триграммы")
gall4 = generateHistPlot(ngramsAll4,сколько,"Все квадрограммы")

grid.arrange(gall1,gall2,ncol=2) 

 grid.arrange(gall3,gall4,ncol=2) 

Гистограммы, кажется, иллюстрируют разумную выборку энграмм из объединенных источников данных.

В файле блогов возникла одна серьезная проблема, связанная с выпадающей записью. Запись содержит, в частности, следующее:

«…Сделай себе одолжение. Начни болтать о личных интересах всю неделю. Не говоря уже ни о чем другом. Ради бога, дайте нам врага, с которым общественность могла бы себя идентифицировать. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. Корыстные интересы. …» 9пункт:]]», «», txt,perl=ИСТИНА) # удалить номера txt = gsub(‘[[:digit:]]+’, », txt) # удалить смежные пробелы txt = gsub(«\\s+»,’ ‘,txt) # обрезаем пробелы txt = обрезки(txt) текст } # пример вызова твиттер = чистый текст (твиттер) # функция для обобщения функции ngram с подсчетом слов makeNgrams = функция (str,wCnt, размер) { размер = размер если (размер==1) { размер = 2 } длина (стр) s = str[который(wCnt>=siz)] длина(и) ng = ngram (s, n = размер) нг } #Функция-оболочка для тм TermDocumentMatrix tdm.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *