Пример разбора слова по составу: Страница не найдена

Содержание

Страница не найдена — РОСТОВСКИЙ ЦЕНТР ПОМОЩИ ДЕТЯМ № 7

Морфемный разбор слова. Урок русского языка в 5 классе

Тема: Морфемный разбор слова (5 класс)

Цель:

  1. Образовательная:

— познакомить учащихся с порядком морфемного разбора слова;

— формировать практические знания по теме.

  1. Развивающая:

— развивать умения рассуждать, анализировать, делать выводы по теме;

— развивать логическое мышление, память и внимание.

  1. Воспитательная:

— воспитывать ответственность, чувство товарищества и стремление к индивидуальной самореализации;

— воспитать любовь к русскому языку.

Метод: репродуктивный с элементами эвристического

Оборудование:

— карточки с заданиями;

— учебник по русскому языку за 5 класс (под ред. Т.Ладыженской).

Основные проблемы:

1. Повторение теоретических и практический сведений по разделу «Морфемика»;

2. Порядок действий при морфемном разборе.

ХОД УРОКА

  1. Целевая установка.

  2. Актуализация.

Здравствуйте, ребята! Я рада вас всех видеть! Все встали ровно, успокоились, присаживайтесь. Итак, начнем урок!

Сегодня у нас с вами необычный урок. Мы его начнем с небольшой разминки.

-синтаксический разбор предложения

Зима укутала деревья в шубы, развесила на заборах снежные ковры.

— фонетический разбор слова зима.

Молодцы, ребята! Вы справились с заданием.

  1. Новые понятия и способы действия

Еще раз посмотрите на слово ЗИМА. Давайте разберем это слово по составу, то есть выделим приставку, корень, суффикс, окончание, если таковые здесь есть.

( ЗИМ А )

Совершенно верно. Вот именно об этом мы и будем сегодня говорить.

Откройте тетради, запишите число, классная работа и тему нашего урока.

( Двадцатое января

Классная работа

Морфемный разбор слова)

И целью урока является: научиться правильно делать морфемный разбор слов.

Ребята, давайте подумаем: А какая наука изучает состав (строение) слова? (Морфемика).

А для того, чтобы вспомнить основные теоретические моменты данной темы, мы повторим основные понятия. Я буду называть вам лексическое значение, а вам нужно узнать морфему и дать ей определение.

  1. Наименьшая значимая часть слова. (морфема)

  2. Главная значимая часть слова. (корень)

  3. Морфема, стоящая перед корнем и служащая для образования новых слов. (приставка)

  4. Слова, имеющие один корень, называются … (однокоренными или родственными)

  5. Морфема, стоящая после корня и служащая для образования слов(суффикс)

  6. Часть слова без окончания. (основа)

Давайте еще раз повторим. Без чего не может существовать слово? (без корня). Что мы еще выделяем при разборе слова по составу (приставку, суффикс, окончание, основу).

Главное – запомните, что разбор слова по составу называется морфемным разбором.

Правильную последовательность морфемного разбора вы мне сами скажите, прочитав её в параграфе учебника. П.81 стр. 27. Давайте его прочитаем, выделим последовательность.

Запомните эту последовательность!!!

  1. Формирование умений и навыков

А теперь закрепим нашу тему:

  1. Морфемный разбор слов: беззаботный, подбежать, садик, игрушка

  2. Задание на смекалку:

ПРИСТАВКА

КОРЕНЬ

СУФФИКС

ОКОНЧАНИЕ

СЛОВО

походка

слово

сестрицы

река

налетели

ученик

куст

молчит

коньки

мудрец

старость

домик

Проверка.

ПРИСТАВКА

КОРЕНЬ

СУФФИКС

ОКОНЧАНИЕ

СЛОВО

походка

слово

сестрицы

река

пословица

налетели

ученик

куст

молчит

научит

коньки

мудрец

старость

домик

мудрость

Физкультминутка

Составить слова по данным схемам:

РЕЗЕРВ:

Упражнение из учебника 432

  1. Домашнее задание

Выполнить карточки по пройденной теме.

Укажи части слов.

зернышко

загадка

повар

обед

побегут

осенний

умная

снежинка

зёрн

ышк

о

  1. Выводы.

Ребята, что нового мы с вами сегодня узнали?

Опрос:

  • Что нужно определить в слове прежде, чем выделять морфемы?

  • Каков порядок выделения морфем?

  • Как выделить окончание?

  • Из каких морфем состоит основа?

  1. Итоги, оценки

Выполнить карточку по пройденной теме

Укажи части слов

пёрышко

пёр

ышк

о

зернышко

загадка

повар

обед

побегут

осенний

умная

снежинка

Выполнить карточку по пройденной теме

Укажи части слов


пёрышко

пёр

ышк

о

зернышко

загадка

повар

обед

побегут

осенний

умная

снежинка

Земля суффикс.

«земля» — морфемный разбор слова, разбор по составу (корень суффикс, приставка, окончание) Схема разбора по составу земля:

земл я

Разбор слова по составу.

Состав слова «земля»:

Соединительная гласная : отсутствует

Пocтфикc : отсутствует

Морфемы — части слова земля

земля

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

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

Bceгo морфем в cлoвe: 2.

Словообразовательный разбор слова земля

  • Основа слова: земл ;
  • 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 земля

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

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

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

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

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

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

Слово из букв составить анаграмму. Вы ввели буквы «земля», из них можно составить следующие слова от… Составить слова из заданных букв земля

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

Морфемный разбор слова земля

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

Морфемный разбор слова земля 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 земля (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.

земл я

Состав слова «земля» :

корень — [земл] , окончание — [я]

Предложения со словом «земля»

И почудилось вдруг: нет ничего за его спиной, край, обрывается земля , и только тьма стеной, звёзды, вечный холод.

Но вторая рука Рубахина, опустившая автомат на землю , зажала ему и приоткрытый рот с красивыми губами, и нос, чуть трепетавший.

Так, вероятно, старый дуб ощущает свои мозолистые, выпершие из земли корни.

Планер получает достаточно энергии, чтобы оторваться от земли и слететь с холма.

Дедушка снимает с ног чувяки из сыромятной кожи, вытряхивает из них мелкие камушки, землю , потом выволакивает оттуда пучки бархатистой особой альпийской травы, которую для мягкости закладывают в чувяки.

Кроме того, этот же приём позволит вам реже рыхлить и пропалывать землю под кустарниками и цветниками.

Однако сделать это им не удалось: над туннелем стометровый слой льда и земли .

Вот кубанцев, скажем, можно угнать, потому что у них земля голая как ладонь…

Текст этой лекции стал популярен, но Министерство образования одной из земель ФРГ запретило распространять его в университетах.


Разобрать слово по составу, что это значит?

Разбор слова по составу один из видов лингвистического исследования, цель которого — определить строение или состав слова, классифицировать морфемы по месту в слове и установить значение каждой из них. В школьной программе его также называют морфемный разбор . Сайт how-to-all поможет вам правильно разобрать по составу онлайн любую часть речи: существительное, прилагательное, глагол, местоимение, причастие, деепричастие, наречие, числительное.

План: Как разобрать по составу слово?

При проведении морфемного разбора соблюдайте определённую последовательность выделения значимых частей. Начинайте по порядку «снимать» морфемы с конца, методом «раздевания корня». Подходите к анализу осмысленно, избегайте бездумного деления. Определяйте значения морфем и подбирайте однокоренные слова, чтобы подтвердить правильность анализа.

  • Записать слово в той же форме, как в домашнем задании. Прежде чем начать разбирать по составу, выяснить его лексическое значение (смысл).
  • Определить из контекста к какой части речи оно относится. Вспомнить особенности слов, принадлежащих к данной части речи:
    • изменяемое (есть окончание) или неизменяемое (не имеет окончания)
    • имеет ли оно формообразующий суффикс?
  • Найти окончание. Для этого просклонять по падежам, изменить число, род или лицо, проспрягать — изменяемая часть будет окончанием. Помнить про изменяемые слова с нулевым окончанием, обязательно обозначить, если такое имеется: сон(), друг(), слышимость(), благодарность(), покушал().
  • Выделить основу слова — это часть без окончания (и формообразующего суффикса).
  • Обозначить в основе приставку (если она есть). Для этого сравнить однокоренные слова с приставками и без.
  • Определить суффикс (если он есть). Чтобы проверить, подобрать слова с другими корнями и с таким же суффиксом, чтобы он выражал одинаковое значение.
  • Найти в основе корень. Для этого сравнить ряд родственных слов. Их общая часть — это корень. Помнить про однокоренные слова с чередующимися корнями.
  • Если в слове два (и более) корня, обозначить соединительную гласную (если она есть): листопад, звездолёт, садовод, пешеход.
  • Отметить формообразующие суффиксы и постфиксы (если они есть)
  • Перепроверить разбор и значками выделить все значимые части

В начальных классах разобрать по составу слово — значит выделить окончание и основу, после обозначить приставку с суффиксом, подобрать однокоренные слова и затем найти их общую часть: корень, — это всё.

* Примечание: Минобразование РФ рекомендует три учебных комплекса по русскому языку в 5–9 классах для средних школ. У разных авторов морфемный разбор по составу различается подходом. Чтобы избежать проблем при выполнении домашнего задания, сравнивайте изложенный ниже порядок разбора со своим учебником.

Порядок полного морфемного разбора по составу

Чтобы избежать ошибок, морфемный разбор предпочтительно связать с разбором словообразовательным. Такой анализ называется формально-смысловым.

  • Установить часть речи и выполнить графический морфемный анализ слова, то есть обозначить все имеющиеся морфемы.
  • Выписать окончание, определить его грамматическое значение. Указать суффиксы, образующие формуслова (если есть)
  • Записать основу слова (без формообразующих морфем: окончания и формообразовательных суффиксов)
  • Найди морфемы. Выписать суффиксы и приставки, обосновать их выделение, объяснить их значения
  • Корень: свободный или связный. Для слов со свободными корнями составить словообразовательную цепочку: «пис-а-ть → за-пис-а-ть → за-пис-ыва-ть», «сух(ой) → сух-арь() → сух-ар-ниц-(а)». Для слов со связными корнями подобрать одноструктурные слова: «одеть-раздеть-переодеть».
  • Записать корень, подобрать однокоренные слова, упомянуть возможные варьирования, чередования гласных или согласных звуков в корнях.

Как найти морфему в слове?

Пример полного морфемного разбора глагола «проспала»:

  • окончание «а» указывает на форму глагола женского рода, ед.числа, прошедшего времени, сравним: проспал-и;
  • основа форы — «проспал»;
  • два суффикса: «а» — суффикс глагольной основы, «л» — этот суффикс, образует глаголы прошедшего времени,
  • приставка «про» — действие со значением утраты, невыгоды, ср.: просчитаться, проиграть, прозевать;
  • словообразовательная цепочка: сон — проспать — проспала;
  • корень «сп» — в родственных словах возможны чередования сп//сн//сон//сып. Однокоренные слова: спать, уснуть, сонный, недосыпание, бессонница.

Как разобрать по составу слово «земля»?

    Разбор по составу (или морфемный разбор) слова ЗЕМЛЯ

    Наша Земля одна из планет Солнечной системы.

    Земля это существительное женского рода с окончанием Я:

    землЯ, землИ, землЕ, землЮ, землЕЙ, землЕ.

    Основа слова ЗЕМЛ.

    Теперь найдем в слове главную его часть, это корень.

    Вспомним однокоренные слова: землянка, земляной, земельный, землекоп, приземлиться.

    Значит корнем будет часть слова ЗЕМЛ//земел.

    Существительное земля изменяется по падежам и числам:

    край земли , подойти к земле , отыскать зе млю, далкие зе мли.

    Значит, буквой я выражена словизменительная морфема — окончание.

    спе-л-ый, загоре-л-ый?

    Чтобы не ошибиться в определении границ корня существительного quot;земляquot;, обратимся за помощью к родственным словам:

    землица, земляной, земляк, землячка, землянин, приземлиться.

    Как видим, общей частью всех этих слов, связанных единым смыслом, является часть земл-.

    Подытожим:

    земл-я — корень/окончание.

    Земля — это существительное женского рода в единственном числе. Это довольно простое слово и очень известное, тем не менее нужно уметь разбирать и такие.

    Чтобы верно найти окончание, нужно просклонять слово: землей, земли, земле. Изменяемая часть и будет окончанием, в данном случае это -я. Соответствует окончанию существительных первого склонения.

    Переберем ряд однокоренных слов, чтобы точно знать, как выглядит корень: приземленный, земелька, заземление, земляк, земляной. Не изменяется часть -земл-, а значит это и будет корень. Основа слова выглядит так же — -земл-.

    Итого имеем земл/я — корень/окончание.

    Слово земля является существительным женского рода, в единственном числе (во множественном числе будет слово — quot;землиquot;), в именительном падеже.

    Осуществим морфемный разбор (разбор по составу) слова quot;земляquot;:

    Для определения окончания слова выполним склонения слова по падежам:

    • Именительный падеж (что?) — землЯ;
    • Родительный падеж (нет чего?) — землИ;
    • Дательный падеж (подошли к чему?) — к землЕ
    • Винительный падеж (вижу что?) — землЮ;
    • Творительный падеж (доволен чем?) — землЕЙ;
    • Предложный падеж (говорили о чем?) — о землЕ.

    Итак, в существительном женского рода quot;земляquot; окончанием является -я-.

    Подберем несколько однокоренных слов: земельный, земляной, приземлился и тд.

    Корнем слова является -земл-.

    Основой слова будет -земл-.

    Разберем слово:

    1) В слове quot;земляquot; приставка отсутствует;

    2) Корнем слова quot;земляquot; будет quot;землquot;;

    3) В слове quot;земляquot; суффикс отсутствует;

    4) Окончанием в слове quot;земляquot; будет: quot;яquot;;

    5) Основой слова quot;земляquot; будет: quot;землquot;.

    Слово quot;земляquot; является одним из несложных слов для разбора по составу. Ибо имеет всего две морфемы:

    —земл — (земляной, земельный, землекоп) корневая морфема,

    —я— есть морфема-окончание;

    основа слова quot;земля quot; — земл.

    Морфемный разбор слова quot;земляquot; начинаем с поисков окончания. Для этого следует просклонять его по падежам таким образом: земля , земли , земле , землю , землей , о земле . Изменяемой частью слова, как видим, является морфема quot;-яquot; , что и будет окончанием. Остальная часть слова представляет собой его основу: quot;земл-quot; . Приставка в слове quot;земляquot; отсутствует, как и суффиксы. А корневой морфемой является часть слова: quot;земл-quot; . Разбор слова quot;земляquot; по составу окончен.

    Земля — существительное женского рода, единственного числа, обозначает третью планету от Солнца, почву и территориально-административную единицу Германии.

    Морфемный (по составу) разбор слова земля:

    корень: земл (проверяем словами земляной, земной, наземный, заземление)

    окончание: я

    основа: земл

    Приставок, суффиксов и постфиксов нет.

    Существительное женского рода Земля относится к первому склонению и в его составе следует выделить окончание -Я: Земля-Земли-Земле-Землю-Землей. Однокоренными словами оказываются Земля-Земляной-Земляк-Земельный-Подземный-Подземелье-Редкоземельный. Корнем оказывается морфема ЗЕМЛ-, в которой возможно как чередование согласны- М/МЛ, так и появление беглой гласной Е.

    Получаем: ЗЕМЛ-Я (корень-окончание), основа слова ЗЕМЛ-.

    Первым шагом при разборе слова по составу нужно изменить его по числам,падежам,лицам затем найти окончание в слове.Второй шаг определяем основу слова.Третий шаг находим корень в слове.Четвртый шаг если есть выделить приставку.Пятый шаг выделить суффикс.

    В слове Земля:окончание я,основа слова земл,корень будет тоже земл,приставки не будет,суффикса тоже нету.

Небрежный по составу разобрать. Разбор по составу (морфемный) слова «небрежный. Морфемный разбор слова небрежный

Разбор слова по составу один из видов лингвистического исследования, цель которого — определить строение или состав слова, классифицировать морфемы по месту в слове и установить значение каждой из них. В школьной программе его также называют морфемный разбор . Сайт how-to-all поможет вам правильно разобрать по составу онлайн любую часть речи: существительное, прилагательное, глагол, местоимение, причастие, деепричастие, наречие, числительное.

План: Как разобрать по составу слово?

При проведении морфемного разбора соблюдайте определённую последовательность выделения значимых частей. Начинайте по порядку «снимать» морфемы с конца, методом «раздевания корня». Подходите к анализу осмысленно, избегайте бездумного деления. Определяйте значения морфем и подбирайте однокоренные слова, чтобы подтвердить правильность анализа.

  • Записать слово в той же форме, как в домашнем задании. Прежде чем начать разбирать по составу, выяснить его лексическое значение (смысл).
  • Определить из контекста к какой части речи оно относится. Вспомнить особенности слов, принадлежащих к данной части речи:
    • изменяемое (есть окончание) или неизменяемое (не имеет окончания)
    • имеет ли оно формообразующий суффикс?
  • Найти окончание. Для этого просклонять по падежам, изменить число, род или лицо, проспрягать — изменяемая часть будет окончанием. Помнить про изменяемые слова с нулевым окончанием, обязательно обозначить, если такое имеется: сон(), друг(), слышимость(), благодарность(), покушал().
  • Выделить основу слова — это часть без окончания (и формообразующего суффикса).
  • Обозначить в основе приставку (если она есть). Для этого сравнить однокоренные слова с приставками и без.
  • Определить суффикс (если он есть). Чтобы проверить, подобрать слова с другими корнями и с таким же суффиксом, чтобы он выражал одинаковое значение.
  • Найти в основе корень. Для этого сравнить ряд родственных слов. Их общая часть — это корень. Помнить про однокоренные слова с чередующимися корнями.
  • Если в слове два (и более) корня, обозначить соединительную гласную (если она есть): листопад, звездолёт, садовод, пешеход.
  • Отметить формообразующие суффиксы и постфиксы (если они есть)
  • Перепроверить разбор и значками выделить все значимые части

В начальных классах разобрать по составу слово — значит выделить окончание и основу, после обозначить приставку с суффиксом, подобрать однокоренные слова и затем найти их общую часть: корень, — это всё.

* Примечание: Минобразование РФ рекомендует три учебных комплекса по русскому языку в 5–9 классах для средних школ. У разных авторов морфемный разбор по составу различается подходом. Чтобы избежать проблем при выполнении домашнего задания, сравнивайте изложенный ниже порядок разбора со своим учебником.

Порядок полного морфемного разбора по составу

Чтобы избежать ошибок, морфемный разбор предпочтительно связать с разбором словообразовательным. Такой анализ называется формально-смысловым.

  • Установить часть речи и выполнить графический морфемный анализ слова, то есть обозначить все имеющиеся морфемы.
  • Выписать окончание, определить его грамматическое значение. Указать суффиксы, образующие формуслова (если есть)
  • Записать основу слова (без формообразующих морфем: окончания и формообразовательных суффиксов)
  • Найди морфемы. Выписать суффиксы и приставки, обосновать их выделение, объяснить их значения
  • Корень: свободный или связный. Для слов со свободными корнями составить словообразовательную цепочку: «пис-а-ть → за-пис-а-ть → за-пис-ыва-ть», «сух(ой) → сух-арь() → сух-ар-ниц-(а)». Для слов со связными корнями подобрать одноструктурные слова: «одеть-раздеть-переодеть».
  • Записать корень, подобрать однокоренные слова, упомянуть возможные варьирования, чередования гласных или согласных звуков в корнях.

Как найти морфему в слове?

Пример полного морфемного разбора глагола «проспала»:

  • окончание «а» указывает на форму глагола женского рода, ед.числа, прошедшего времени, сравним: проспал-и;
  • основа форы — «проспал»;
  • два суффикса: «а» — суффикс глагольной основы, «л» — этот суффикс, образует глаголы прошедшего времени,
  • приставка «про» — действие со значением утраты, невыгоды, ср.: просчитаться, проиграть, прозевать;
  • словообразовательная цепочка: сон — проспать — проспала;
  • корень «сп» — в родственных словах возможны чередования сп//сн//сон//сып. Однокоренные слова: спать, уснуть, сонный, недосыпание, бессонница.

Схема разбора по составу небрежный:

небреж н ый

Разбор слова по составу.

Состав слова «небрежный»:

Соединительная гласная : отсутствует

Пocтфикc : отсутствует

Морфемы — части слова небрежный

небрежный

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

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

Bceгo морфем в cлoвe: 3.

Словообразовательный разбор слова небрежный

  • Основа слова: небрежн ;
  • Словообразовательные аффиксы: приставка отсутствует , суффикс н , постфикс отсутствует ;
  • Словообразование: ○ суффиксальный ;
  • Способ образования: производное, так как образовано 1 (одним) способом .
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 небрежный

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

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

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

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

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

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

Морфемный разбор слова небрежный

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

Морфемный разбор слова небрежный 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 небрежный (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.

Схема разбора по составу небрежно:

небреж н о

Разбор слова по составу.

Состав слова «небрежно»:

Соединительная гласная : отсутствует

Пocтфикc : отсутствует

Морфемы — части слова небрежно

небрежно

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

  • Морфемы схема: небреж/н/о
  • Структура слова по морфемам: корень/суффикс/суффикс
  • Схема (конструкция) слова небрежно по составу: корень небреж + суффикс н + суффикс о
  • Список морфем в слове небрежно:
    • небреж — корень
    • н — суффикс
    • о — суффикс
  • Bиды мopфeм и их количество в слове небрежно:
    • пpиcтaвкa: отсутствует — 0
    • кopeнь: небреж — 1
    • coeдинитeльнaя глacнaя: отсутствует — 0
    • cyффикc: н,о — 2
    • пocтфикc: отсутствует — 0
    • oкoнчaниe: нулевое окончание. — 0

Bceгo морфем в cлoвe: 3.

Словообразовательный разбор слова небрежно

  • Основа слова: небрежно ;
  • Словообразовательные аффиксы: приставка отсутствует , суффикс н,о , постфикс отсутствует ;
  • Словообразование: ○ суффиксальный ;
  • Способ образования: производное, так как образовано 1 (одним) способом .
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 небрежно

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

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

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

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

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

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

Морфемный разбор слова небрежно

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

Морфемный разбор слова небрежно 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 небрежно (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.

Разбор по составу земля. «земля» — морфемный разбор слова, разбор по составу (корень суффикс, приставка, окончание). Морфемный разбор слова земля

Схема разбора по составу земля:

земл я

Разбор слова по составу.

Состав слова «земля»:

Соединительная гласная

: отсутствует

Пocтфикc : отсутствует

Морфемы — части слова земля

земля

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

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

Bceгo морфем в cлoвe: 2.

Словообразовательный разбор слова земля

  • Основа слова: земл ;
  • 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 земля

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

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

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

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

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

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

Слово из букв составить анаграмму. Вы ввели буквы «земля», из них можно составить следующие слова от… Составить слова из заданных букв земля

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

Морфемный разбор слова земля

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

Морфемный разбор слова земля 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 земля (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.

Как разобрать по составу слово «земля»?

    Разбор по составу (или морфемный разбор) слова ЗЕМЛЯ

    Наша Земля одна из планет Солнечной системы.

    Земля это существительное женского рода с окончанием Я:

    землЯ, землИ, землЕ, землЮ, землЕЙ, землЕ.

    Основа слова ЗЕМЛ.

    Теперь найдем в слове главную его часть, это корень.

    Вспомним однокоренные слова: землянка, земляной, земельный, землекоп, приземлиться.

    Значит корнем будет часть слова ЗЕМЛ//земел.

    Существительное земля изменяется по падежам и числам:

    край земли , подойти к земле , отыскать зе млю, далкие зе мли.

    Значит, буквой я выражена словизменительная морфема — окончание.

    спе-л-ый, загоре-л-ый?

    Чтобы не ошибиться в определении границ корня существительного quot;земляquot;, обратимся за помощью к родственным словам:

    землица, земляной, земляк, землячка, землянин, приземлиться.

    Как видим, общей частью всех этих слов, связанных единым смыслом, является часть земл-.

    Подытожим:

    земл-я — корень/окончание.

    Земля — это существительное женского рода в единственном числе. Это довольно простое слово и очень известное, тем не менее нужно уметь разбирать и такие.

    Чтобы верно найти окончание, нужно просклонять слово: землей, земли, земле. Изменяемая часть и будет окончанием, в данном случае это -я. Соответствует окончанию существительных первого склонения.

    Переберем ряд однокоренных слов, чтобы точно знать, как выглядит корень: приземленный, земелька, заземление, земляк, земляной. Не изменяется часть -земл-, а значит это и будет корень. Основа слова выглядит так же — -земл-.

    Итого имеем земл/я — корень/окончание.

    Слово земля является существительным женского рода, в единственном числе (во множественном числе будет слово — quot;землиquot;), в именительном падеже.

    Осуществим морфемный разбор (разбор по составу) слова quot;земляquot;:

    Для определения окончания слова выполним склонения слова по падежам:

    • Именительный падеж (что?) — землЯ;
    • Родительный падеж (нет чего?) — землИ;
    • Дательный падеж (подошли к чему?) — к землЕ
    • Винительный падеж (вижу что?) — землЮ;
    • Творительный падеж (доволен чем?) — землЕЙ;
    • Предложный падеж (говорили о чем?) — о землЕ.

    Итак, в существительном женского рода quot;земляquot; окончанием является -я-.

    Подберем несколько однокоренных слов: земельный, земляной, приземлился и тд.

    Корнем слова является -земл-.

    Основой слова будет -земл-.

    Разберем слово:

    1) В слове quot;земляquot; приставка отсутствует;

    2) Корнем слова quot;земляquot; будет quot;землquot;;

    3) В слове quot;земляquot; суффикс отсутствует;

    4) Окончанием в слове quot;земляquot; будет: quot;яquot;;

    5) Основой слова quot;земляquot; будет: quot;землquot;.

    Слово quot;земляquot; является одним из несложных слов для разбора по составу. Ибо имеет всего две морфемы:

    —земл — (земляной, земельный, землекоп) корневая морфема,

    —я— есть морфема-окончание;

    основа слова quot;земля quot; — земл.

    Морфемный разбор слова quot;земляquot; начинаем с поисков окончания. Для этого следует просклонять его по падежам таким образом: земля , земли , земле , землю , землей , о земле . Изменяемой частью слова, как видим, является морфема quot;-яquot; , что и будет окончанием. Остальная часть слова представляет собой его основу: quot;земл-quot; . Приставка в слове quot;земляquot; отсутствует, как и суффиксы. А корневой морфемой является часть слова: quot;земл-quot; . Разбор слова quot;земляquot; по составу окончен.

    Земля — существительное женского рода, единственного числа, обозначает третью планету от Солнца, почву и территориально-административную единицу Германии.

    Морфемный (по составу) разбор слова земля:

    корень: земл (проверяем словами земляной, земной, наземный, заземление)

    окончание: я

    основа: земл

    Приставок, суффиксов и постфиксов нет.

    Существительное женского рода Земля относится к первому склонению и в его составе следует выделить окончание -Я: Земля-Земли-Земле-Землю-Землей. Однокоренными словами оказываются Земля-Земляной-Земляк-Земельный-Подземный-Подземелье-Редкоземельный. Корнем оказывается морфема ЗЕМЛ-, в которой возможно как чередование согласны- М/МЛ, так и появление беглой гласной Е.

    Получаем: ЗЕМЛ-Я (корень-окончание), основа слова ЗЕМЛ-.

    Первым шагом при разборе слова по составу нужно изменить его по числам,падежам,лицам затем найти окончание в слове.Второй шаг определяем основу слова.Третий шаг находим корень в слове.Четвртый шаг если есть выделить приставку.Пятый шаг выделить суффикс.

    В слове Земля:окончание я,основа слова земл,корень будет тоже земл,приставки не будет,суффикса тоже нету.

земл я

Состав слова «земля» :

корень — [земл] , окончание — [я]

Предложения со словом «земля»

И почудилось вдруг: нет ничего за его спиной, край, обрывается земля , и только тьма стеной, звёзды, вечный холод.

Но вторая рука Рубахина, опустившая автомат на землю , зажала ему и приоткрытый рот с красивыми губами, и нос, чуть трепетавший.

Так, вероятно, старый дуб ощущает свои мозолистые, выпершие из земли корни.

Планер получает достаточно энергии, чтобы оторваться от земли и слететь с холма.

Дедушка снимает с ног чувяки из сыромятной кожи, вытряхивает из них мелкие камушки, землю , потом выволакивает оттуда пучки бархатистой особой альпийской травы, которую для мягкости закладывают в чувяки.

Кроме того, этот же приём позволит вам реже рыхлить и пропалывать землю под кустарниками и цветниками.

Однако сделать это им не удалось: над туннелем стометровый слой льда и земли .

Вот кубанцев, скажем, можно угнать, потому что у них земля голая как ладонь…

Текст этой лекции стал популярен, но Министерство образования одной из земель ФРГ запретило распространять его в университетах.


Разобрать слово по составу, что это значит?

Разбор слова по составу один из видов лингвистического исследования, цель которого — определить строение или состав слова, классифицировать морфемы по месту в слове и установить значение каждой из них. В школьной программе его также называют морфемный разбор . Сайт how-to-all поможет вам правильно разобрать по составу онлайн любую часть речи: существительное, прилагательное, глагол, местоимение, причастие, деепричастие, наречие, числительное.

План: Как разобрать по составу слово?

При проведении морфемного разбора соблюдайте определённую последовательность выделения значимых частей. Начинайте по порядку «снимать» морфемы с конца, методом «раздевания корня». Подходите к анализу осмысленно, избегайте бездумного деления. Определяйте значения морфем и подбирайте однокоренные слова, чтобы подтвердить правильность анализа.

  • Записать слово в той же форме, как в домашнем задании. Прежде чем начать разбирать по составу, выяснить его лексическое значение (смысл).
  • Определить из контекста к какой части речи оно относится. Вспомнить особенности слов, принадлежащих к данной части речи:
    • изменяемое (есть окончание) или неизменяемое (не имеет окончания)
    • имеет ли оно формообразующий суффикс?
  • Найти окончание. Для этого просклонять по падежам, изменить число, род или лицо, проспрягать — изменяемая часть будет окончанием. Помнить про изменяемые слова с нулевым окончанием, обязательно обозначить, если такое имеется: сон(), друг(), слышимость(), благодарность(), покушал().
  • Выделить основу слова — это часть без окончания (и формообразующего суффикса).
  • Обозначить в основе приставку (если она есть). Для этого сравнить однокоренные слова с приставками и без.
  • Определить суффикс (если он есть). Чтобы проверить, подобрать слова с другими корнями и с таким же суффиксом, чтобы он выражал одинаковое значение.
  • Найти в основе корень. Для этого сравнить ряд родственных слов. Их общая часть — это корень. Помнить про однокоренные слова с чередующимися корнями.
  • Если в слове два (и более) корня, обозначить соединительную гласную (если она есть): листопад, звездолёт, садовод, пешеход.
  • Отметить формообразующие суффиксы и постфиксы (если они есть)
  • Перепроверить разбор и значками выделить все значимые части

В начальных классах разобрать по составу слово — значит выделить окончание и основу, после обозначить приставку с суффиксом, подобрать однокоренные слова и затем найти их общую часть: корень, — это всё.

* Примечание: Минобразование РФ рекомендует три учебных комплекса по русскому языку в 5–9 классах для средних школ. У разных авторов морфемный разбор по составу различается подходом. Чтобы избежать проблем при выполнении домашнего задания, сравнивайте изложенный ниже порядок разбора со своим учебником.

Порядок полного морфемного разбора по составу

Чтобы избежать ошибок, морфемный разбор предпочтительно связать с разбором словообразовательным. Такой анализ называется формально-смысловым.

  • Установить часть речи и выполнить графический морфемный анализ слова, то есть обозначить все имеющиеся морфемы.
  • Выписать окончание, определить его грамматическое значение. Указать суффиксы, образующие формуслова (если есть)
  • Записать основу слова (без формообразующих морфем: окончания и формообразовательных суффиксов)
  • Найди морфемы. Выписать суффиксы и приставки, обосновать их выделение, объяснить их значения
  • Корень: свободный или связный. Для слов со свободными корнями составить словообразовательную цепочку: «пис-а-ть → за-пис-а-ть → за-пис-ыва-ть», «сух(ой) → сух-арь() → сух-ар-ниц-(а)». Для слов со связными корнями подобрать одноструктурные слова: «одеть-раздеть-переодеть».
  • Записать корень, подобрать однокоренные слова, упомянуть возможные варьирования, чередования гласных или согласных звуков в корнях.

Как найти морфему в слове?

Пример полного морфемного разбора глагола «проспала»:

  • окончание «а» указывает на форму глагола женского рода, ед.числа, прошедшего времени, сравним: проспал-и;
  • основа форы — «проспал»;
  • два суффикса: «а» — суффикс глагольной основы, «л» — этот суффикс, образует глаголы прошедшего времени,
  • приставка «про» — действие со значением утраты, невыгоды, ср.: просчитаться, проиграть, прозевать;
  • словообразовательная цепочка: сон — проспать — проспала;
  • корень «сп» — в родственных словах возможны чередования сп//сн//сон//сып. Однокоренные слова: спать, уснуть, сонный, недосыпание, бессонница.

Почему последовательность — ключ к вашему письму

Мы склонны думать о таких механиках письма, как орфография и пунктуация, с точки зрения правил. Есть правильный и неправильный способ писать все — разве нет?

Ну нет. Английский полон серых зон, в которых нет единственного «правильного» пути. Нет никакой реальной разницы между 9 и 9 часами утра (даже если у вас был учитель или начальник, который очень сильно к этому относился). Но если ни один из них не ошибается, как вы решите, какой вариант использовать?

Мы рады сообщить вам, что вы можете использовать любой вариант, который вам больше нравится.На что действительно нужно обратить внимание, так это на согласованность — выбрать один стиль и придерживаться его во всем документе. Чтобы помочь вам, Grammarly Premium теперь может помочь вам выявить несоответствия в орфографии, пунктуации и форматировании во всем фрагменте текста в редакторе Grammarly Editor.

Почему важна последовательность?

Если США и США являются допустимыми сокращениями для Соединенных Штатов, почему это имеет значение, если вы пишете США в одной части документа, а США — в другой? Согласованность с используемыми вами вариантами дает два больших преимущества.

1. Если вы выберете стиль и будете его придерживаться, вы упростите себе жизнь. Если вы с самого начала решите писать все аббревиатуры без точек, вам не придется останавливаться, чтобы принимать решение о точках каждый раз, когда вы пишете аббревиатуру.

2. Последовательность делает ваш документ более изысканным и профессиональным. Переключение между различными стилями и форматами может показаться читателям небрежным. Вот почему некоторые компании требуют от сотрудников следовать определенному руководству по стилю, например Чикагскому руководству или AP Stylebook.

Как помогает Grammarly?

Когда вы пишете в редакторе Grammarly, новые проверки согласованности Grammarly Premium будут предупреждать вас, когда они обнаруживают несколько вариантов или стилей в одном документе. Они даже спросят вас, какой стиль вы хотите использовать, и позволят применить его ко всему документу одним щелчком мыши. Прочтите несколько примеров.

Даты

Есть много вариантов форматирования дат: 3 ноября, 3 ноября, ноябрь.3, 3 ноября — список можно продолжить. Grammarly позволяет стандартизировать способ отображения дат повсюду в документе.

Несоответствие: Заявки должны быть поданы 10 июля , и мы примем решение до 25 августа года.

Согласовано: Заявки подаются 10 июля , и мы примем решение до 25 августа .

Согласованный : заявки должны быть поданы 10 июля года, и мы примем решение до 25 августа года.

Капитализация

Если вы решили использовать определенный термин заглавными (или строчными) буквами, важно делать это последовательно. Grammarly поможет вам найти все варианты употребления слов с помощью этой обработки и позволяет легко применять последовательное использование заглавных букв. Но в отличие от простой функции поиска и замены Grammarly может учитывать контекст. Это означает, что вы не получите слово в нижнем регистре в начале предложения.

Несоответствие: Офисная жизнь была другой до Интернет .Из-за интернета изменилось и образование.

Последовательно: Офисная жизнь была другой до Интернета . Из-за интернета изменилось и образование.

Последовательно: Офисная жизнь была другой до Интернет . Из-за Интернет тоже изменилось образование.

Орфография

Когда вы можете написать одно и то же слово несколькими способами, бывает сложно выбрать одно написание и придерживаться его, особенно если у вас нет особых предпочтений.Теперь Grammarly поможет вам отслеживать!

Несовместимо: Public wifi удобно, но всегда безопаснее использовать защищенную паролем сеть WiFi .

Последовательно: Public wifi удобно, но всегда безопаснее использовать защищенную паролем сеть wifi .

Последовательно: Public WiFi удобно, но всегда безопаснее использовать защищенную паролем сеть WiFi .

Дефис

Дело не только в тебе — дефисы — хитрые зверюшки. Должен ли он быть коллегой или сотрудником? Оба варианта приемлемы, и теперь Grammarly позволит вам выбрать стиль одним щелчком мыши.

Несоответствие: Пожалуйста, войдите в систему, указав свой адрес электронной почты и пароль . Если возникла проблема, вы можете написать по электронной почте нашему ИТ-менеджеру.

Постоянно: Пожалуйста, войдите в систему, используя свой адрес электронной почты и пароль . Если возникла проблема, вы можете написать по электронной почте нашему ИТ-менеджеру.

Постоянно: Пожалуйста, войдите в систему, указав свой адрес электронной почты и пароль . Если возникла проблема, вы можете написать по электронной почте нашему ИТ-менеджеру.

Аббревиатуры

Сохраняйте одинаковый стиль аббревиатур — с точками или без — во всем документе.

Несоответствие: Книга поступит в продажу 1 марта в U.S. и 15 марта в UK .

Согласовано: Книга поступит в продажу 1 марта в US и 15 марта в UK .

Консистент: Книга поступит в продажу 1 марта в U.S. и 15 марта в U.K.

Еще из Grammarly:

Когда (и как) исправлять фрагменты предложения

Устранение яиц

Учимся на ошибках

Как сохранить форматирование в редакторе грамматики

Как добавлять новые слова в личный словарь

Как учить новые слова при написании

Почему краткое письмо привлекает больше читателей

10 основных ошибок согласованности | PerfectIt ™

10 основных ошибок согласованности

20 октября, 2019

Непоследовательность в написании сильно влияет на читателей. Отчеты, предложения и статьи, содержащие несоответствия, с большей вероятностью будут отклонены. Если авторы и редакторы хотят улучшить единообразие своих документов, им необходимо знать, какие ошибки следует искать. Поэтому мы использовали PerfectIt — надстройку Microsoft Word — для проверки 2400 документов на наличие ошибок согласованности. PerfectIt предоставляет мощный способ сравнить частоту несоответствий, поскольку он автоматически проверяет наихудшие ошибки в нескольких различных категориях прямо из MS Word, в том числе:

Каждый из 2400 протестированных документов содержал более 1000 слов и был загружен из Интернета с использованием поискового запроса «окончательный отчет».

Автоматизация проверки согласованности документов без ошибок

Первая линия защиты от ошибок согласованности — просто знать о них. Перечисленные ниже 10 основных ошибок напоминают авторам и редакторам о том, что необходимо проверить перед публикацией документов. Однако лучший способ улучшить единообразие документов — это запустить PerfectIt. Программа быстро обнаруживает ошибки согласованности по всему тексту. Вместо кропотливого поиска каждой ошибки PerfectIt сканирует весь документ за секунды, оставляя вам больше времени, чтобы сосредоточиться на самом важном: ваших словах и их значении.

Подсчет ошибок

Не существует установленного способа подсчета частоты ошибок согласованности. Например, если фраза «принятие решений» встречается в трех местах, а «принятие решений» (без дефиса) появляется в десяти местах, следует ли это считать за одну, три или десять ошибок? Чтобы решить эту проблему, мы просто измерили долю документов, содержащих хотя бы одну ошибку согласованности в каждой категории. Такой подход позволил нам сравнить результаты для разных категорий и выявить наиболее распространенные ошибки, не отдавая предпочтение каким-либо конкретным видам ошибок.

Топ 10

Таблица 1 показывает десять наиболее частых ошибок и долю документов, в которых они появляются.

Таблица 1. Десять наиболее распространенных ошибок согласованности
РАНГ ТИП ОШИБКИ ПРИМЕР ЧАСТОТА
1 Слова прописными Слово «правительство» в одном месте, а слово «правительство» в другом месте. 79,7%
2 Фразы через дефис Фраза «принятие решений» в одном месте, а «принятие решений» в другом месте. 62,5%
3 Несоответствия в заголовках Два заголовка на одном уровне, но один — в заглавном падеже, а другой — в регистре предложений. 40,3%
4 Числа в предложениях Числа, написанные в одном месте, но цифрами в другом месте. 39,4%
5 Список / пунктуация маркером В одном списке некоторые элементы заканчиваются точкой с запятой, а другие не имеют знаков препинания. 37,8%
6 Таблички / рисунки За фигурой под названием «График 1» следует фигура под названием «Изображение 1». 22,2%
7 Орфография Слово «цвет» в одном месте, а слово «цвет» в другом месте. 22,1%
8 Знаки препинания в таблицах Некоторые записи в столбце сопровождаются точкой, а другие не имеют знаков препинания. 16,6%
9 Использование заглавных букв в таблицах Некоторые записи в столбце начинаются строчными буквами, а другие — прописными. 13,0%
10 Расстановка переносов составных модификаторов В одних случаях за словом «анти» ставится дефис, в других — нет. 12,4%

Результаты показывают, насколько есть возможности для улучшения почти всех опубликованных документов. Каждая ошибка, указанная в таблице 1, появлялась более чем в 10% проверенных документов. Это поразительная доля документов с ошибками.

Явный победитель (или проигравший?) — это несоответствие капитализации. Почти 80% документов, содержащих более 1000 слов, страдают непоследовательным использованием заглавных букв. Во многих из этих документов на самом деле гораздо больше, чем одна фраза с непоследовательной заглавной буквы.В протестированной нами выборке около 300 документов имели более десяти несоответствий в использовании заглавных букв.

Результаты также показывают, что 6 из 10 документов, опубликованных в Интернете, содержат непоследовательные расстановки переносов. Возможно, еще хуже то, что в 4 из 10 документов маркеры / списки расставлены непоследовательно. Если учесть, что не все документы содержат списки, доля ошибок в пунктуации огромна. Авторам нужно работать лучше.

Ложные срабатывания

Конечно, не все несоответствия являются ошибками — некоторые из них будут «ложными срабатываниями». Например, что касается использования заглавных букв, есть причины, по которым фраза может быть написана с заглавной буквы в одном месте, но не в другом. Некоторые авторы пишут слово «университет» в нижнем регистре, когда оно описывает университеты в целом, но пишут «университет», когда оно заменяет название. Однако быстрая проверка вручную показывает, что относительно небольшое количество несоответствий, выделенных PerfectIt в таблице 1, являются ложными срабатываниями.

Доктор Хилари Кэдман, ведущий научный редактор, говорит: «PerfectIt не заменяет мнение редактора.Он действительно выявляет случайные несоответствия, которые на самом деле не являются ошибками, но их доля невелика. И это в любом случае не проблема, потому что программа дает мне контроль над внесенными мной изменениями ».

Заключение

Первая линия защиты от ошибок согласованности — просто знать о них. 10 основных ошибок, перечисленных в таблице 1, напоминают авторам и редакторам о том, что необходимо проверить перед публикацией документов.

Однако лучший способ улучшить единообразие документов — это запустить PerfectIt.Программа быстро обнаруживает ошибки согласованности по всему тексту. Вместо кропотливого поиска каждой ошибки PerfectIt сканирует весь документ за секунды, оставляя вам больше времени, чтобы сосредоточиться на самом важном: ваших словах и их значении.

PerfectIt имеет бесплатную пробную версию, которую можно скачать ниже.

Пять способов согласованности | PerfectIt ™

Пять способов обеспечения согласованности

7 февраля, 2012

Джефф Харт

Томас Манн заметил, что «писатель — это тот, для кого писать труднее, чем для других».Это потому, что профессиональные писатели знают, что им нужно устранять препятствия для понимания. Чем больше таких препятствий они устраняют, тем легче читателям сосредоточиться на передаваемых мыслях.

Многие компоненты письма способствуют ясности, но один, которым слишком часто пренебрегают, — это последовательность. Авторы предполагают, что читатели достаточно умны, чтобы находить несоответствия, так зачем же их устранять? При этом игнорируется то, что хорошее письмо помогает читателям легко понять .Стремление к последовательности — простой, но важный способ облегчить понимание.

В оставшейся части статьи я рассмотрю пять способов, которыми несоответствия создают проблемы для читателя.

Рисунок 1: Пять способов, которыми несоответствия создают проблемы для читателя
Отвлекающие факторы

Опытные читатели подсознательно замечают очень многое. Они могут не регистрировать их все, но тем не менее сказываются на концентрации. Хорошим примером является серийная запятая, о чем свидетельствует часто оскорбленный пример, когда автор благодарит «моих родителей, Айн Рэнд [,] и Бога».

Мало кто из читателей поверит, что родители автора — Айн Рэнд и Бог. Тем не менее, это законный способ читать предложение без второй запятой. Один из вариантов — добавление последовательной запятой только там, где это необходимо для ясности. Но если в большей части документа используется порядковая запятая, за этим единственным исключением, часть разума, которая расшифровывает знаки препинания, поднимает красный флаг, было ли упущение преднамеренным или просто небрежным. Каждый красный флаг создает постоянное умственное трение, которое замедляет чтение и понимание.

Капитализация

В западных языках заглавная буква обозначает начало предложения или наличие существительного собственного. Переход от заглавной формы к строчной форме вызывает рефлекс на вопрос, переключился ли автор с обсуждения названной сущности на общую категорию. Каждая такая нерешительность замедляет чтение, затрудняет понимание и увеличивает риск ошибки интерпретации.

Номера

Может показаться неважным, используем ли мы слово (один, два, три…) или числа (1, 2, 3 …) для обозначения количества. Тем не менее семиология, изучение значения символов, таких как слова и цифры, предупреждает нас, что это не так. Слова и числа являются абстрактными понятиями, которые могут представлять понятие «количества», и ни одно из них само по себе не является числом, которое оно символизирует. Эта абстракция обычно создает немного проблем, но когда мы смешиваем слова с цифрами, читатель должен переводить между двумя типами символов.

Слова и числа обрабатываются, по крайней мере до некоторой степени, с использованием различных когнитивных механизмов.Дополнительный этап перевода, необходимый для преобразования цифр в слова или наоборот, не нужен, и его можно избежать, не смешивая цифры и их словарные эквиваленты, когда мы обсуждаем количества.

Расстановка переносов

Как известно в руководстве по стилю Oxford University Press, «если вы серьезно относитесь к дефисам, вы обязательно сойдете с ума». Возможно, нам не следует до безумия зацикливаться на использовании дефисов, но мы должны подумать о том, чтобы относиться к нашим дефисам серьезно — они являются тонкими и мощными инструментами для ясности.

Добавление дефиса для создания составного слова помогает читателям понять, что пара слов работает вместе как единое целое. Но, установив соглашение о том, что дефис необходим для данной пары слов, его пропуск говорит читателям, что вы имеете в виду нечто иное, чем перенесенная через дефис форма, вызывая рефлекс для определения нового значения. В лучшем случае это замедляет понимание; в худшем случае это может заставить читателя перечитать одно или несколько предложений, чтобы подтвердить предполагаемое значение.

Выбор слов

Когда авторы резко вводят синоним, читатели предполагают, что изменение сделано намеренно, а не просто повод для демонстрации словарного запаса. Даже в литературе, где поощряется творческая свобода, вариации, заставляющие читателя задуматься и спрашивать, имеете ли вы в виду нечто иное, становятся тем, что я называю «неизящными вариациями».

Технические писатели рано усваивают мантру «одно значение на слово и одно слово на значение», потому что они понимают, насколько разрушительными могут стать такие несоответствия.Когда тема сложна, нельзя усугублять ее непоследовательным выбором слов.

Будьте последовательны

Писатели и редакторы должны постоянно стремиться к согласованности. Каждое несоответствие, которое мы устраняем, устраняет барьер между читателями и пониманием, облегчает общение и, таким образом, увеличивает вероятность того, что наши письма передадут задуманное нами сообщение. Читатели изучают условные обозначения, которые мы использовали в начале рукописи, и используют эти знания для облегчения понимания последующего материала.Таким образом, редактирование для единообразия служит двум целям: оно облегчает задачу чтения, обучая читателей понимать наше письмо, и устраняет препятствия, которые могут усложнить эту задачу.

Джефф Харт — научный редактор, иногда технический писатель и автор книги «Эффективное редактирование на экране». Он написал более 400 статей, большинство из которых доступно на его веб-сайте.

Грамматическая согласованность

— guinlist

.

Каждая часть списка, основанного на предложениях, должна иметь одинаковую грамматику и естественным образом следовать из введения к списку.

Когда список дается в виде одного предложения, независимо от того, содержит ли он маркеров или , каждая его часть должна иметь одинаковую грамматическую форму — например, они должны быть все существительными, или все глаголы, или все предлоги, — и они также должны сочетаться грамматически с окружающими словами. Достичь этих характеристик «хорошего» списка не так просто, как кажется: ошибки в формулировке списков удивительно распространены в профессиональном письме, где составление списков очень часто.

Здесь я хочу дать совет о том, как составлять списки, основанные на предложениях, чтобы они отвечали как внутренним, так и внешним грамматическим требованиям. Для получения информации о формулировках списков, основанных на предложениях, см. 54. Списки предложений 1: Случайные , 55. Списки предложений 2: Главное сообщение и 74.Списки предложений 3: Пункты . Для получения рекомендаций по списку длинных абзацев см. 122. Указательные слова в списках с несколькими предложениями . Также актуальны знаки препинания 17. Двоеточие и точка с запятой и 50. Правильные и неправильные места запятой .

.

Как упоминалось выше, все части списка должны иметь одинаковую грамматическую форму. Вот пример списка, в котором отсутствует такая грамматическая последовательность:

(a) * Изучение иностранного языка требует мотивации и регулярного обучения.

Проблема с этим списком, конечно, заключается в том, что второй элемент (подчеркнут) не является существительным, как первый ( мотивация ). Вместо этого это глагол ( изучать ) с сопутствующим наречием ( обычно ). Требуемое существительное — study — в этом случае пишется так же, как глагол, но с прилагательным ( обычный ), помещенным перед ним вместо наречия после.

Списки не всегда состоят из существительных; глаголы, прилагательные и даже утверждения также распространены.Рассмотрим этот непоследовательный список:

(b) * Вырубка лесов имеет различные вредные последствия: уменьшение количества осадков, эрозия почвы и наводнения.

Список здесь представляет собой одно из мини-утверждений («предложений»), каждое с подлежащим и глаголом. Несоответствие есть в последнем элементе ( flooding ), потому что, как отдельное слово, это не пункт. С окончанием -ing и без дополнительного глагола это либо причастие, подобное прилагательному, либо герундий, подобный существительному (см. 71.Герундий и причастие Использование «-ing» ). Один из способов правильно вписать его в список — это добавить глагол , встречается : тогда это будет герундий, выступающий в качестве подлежащего этого глагола.

Одно место, где элементы списка обычно имеют форму полных заявлений, — это раздел резюме «Опыт работы». Рассмотрим этот противоречивый пример

(c) 2012-14: Преподавал начальный английский для взрослых иммигрантов.

* 2014-15: Организатор общественных мероприятий для языковой школы.

В большинстве реальных резюме также будут указаны имена работодателей, возможно, в скобках перед точкой, но я оставил их здесь для простоты. Оба перечисленных опыта имеют приемлемую грамматическую форму. Проблема в том, что это каждый раз разное: сначала предложение, а затем именная фраза.

Предложение основано на глаголе учил . Его тема понятна I — опущена в соответствии с соглашением CV, потому что это очевидно.Во втором элементе списка вообще нет глагола, поэтому он не является предложением. Его центральное слово — органайзер , существительное. Целый элемент можно сделать так, чтобы он соответствовал первому, изменив организатор на глагол организованный и поместив его в начало.

.

Грамматика начала списка, которая определяет грамматику остальной части списка, в первую очередь фиксируется формулировкой перед ним. Эта формулировка и начало списка должны вместе составлять возможное предложение.Рассмотрим следующий неправильно составленный список-предложение:

(d) * Причины для контроля за использованием автомобилей включают шум, загрязнение окружающей среды и угрозу для среды обитания диких животных.

Подчеркнутая часть, которая представляет собой слова перед списком в сочетании с началом списка, не дает правильно звучащего предложения. Проблема в том, что последнее слово перед списком — это глагол ( , включая ) такого типа, которому после него требуется существительное или местоимение объекта (см. 8.Object-Dropping Errors ), но начало списка ( noisy ) — это прилагательное, которое не описывает существительное после него (возможно только после глаголов-ссылок, таких как BE).

Один из способов исправить ошибку — добавить … тот факт, что они… между включают и шумный (см. 153. Использование «того» , # 1). Однако самый простой способ — заменить шумный на родственное ему существительное ( их ) шум .Второй элемент списка ( загрязняющий ) также является одиночным прилагательным — правильным, если шумный были правильными, но после шума должен стать существительным загрязнение . Третий элемент списка (глагол endanger ) неверен вдвойне: он не соответствует классу слов элементов перед ним, и это все еще не существительное. Правильная альтернатива — опасность… .

Списки, обозначенные двоеточием, позволяют немного повысить гибкость их грамматики.Это связано с тем, что двоеточие обычно следует за возможным полным предложением, а не за неполным (см. 17. Двоеточие против полуколоний ). Части списка обычно могут быть в форме предложения или существительного. Снова рассмотрим список после двоеточия в пункте (b) выше. Мы уже видели, что проблему с ним можно исправить, добавив в конце , , , , превратив все элементы списка в разделы. Альтернативный вариант — сделать все части списка существительными (или их эквивалентами):

(e) Вырубка лесов имеет различные вредные последствия: уменьшение количества осадков, эрозия почвы и наводнения.

Еще одно решение, касающееся грамматики первого элемента списка, — это где заканчивать введение. Часто вам нужно подумать об остальной части списка, чтобы принять это решение. Рассмотрим следующее:

(f) Изучение иностранного языка предполагает регулярную практику.

Предположим, что вторая часть списка в этом предложении должна быть стоит удивительно много денег . Поскольку это начинается с глагола ( стоит ), проще всего начать список с глагола — очевидно, что включает в себя в (f), потому что оно имеет тот же предмет ( изучение ) поскольку стоит .

Однако, если во второй части списка в (f) нужно было сказать что-то вроде , использовать словарь , то использовать не может быть связано с включает так же, как стоит , может , потому что у него нет такого же предмета ( обучение ). Вместо этого подразумеваемый предмет — что-то вроде изучающих язык — совпадает с предметом практики , что делает этот глагол связующим, например:

(g) Изучение иностранного языка предполагает необходимость регулярно ПРАКТИКОВАТЬСЯ и ИСПОЛЬЗОВАТЬ словарь.

Здесь используйте , например, стоит ранее, показывает, с каким глаголом он связан, отражая его форму: в данном случае форма от до или инфинитив. Однако обратите внимание, как первого инфинитива практика не повторяется до того, как использует — он отбрасывается, как всегда, после и (см. 148. Инфинитив Глаголы без «до» ).Другой способ взглянуть на это — сказать, что от до в (g) находится вне списка: каждый указанный глагол является второй половиной формы инфинитива. Избегать повторений в списке таким образом всегда должно быть целью.

Наконец, читатели могут подумать, как улучшить следующее неуклюжее предложение:

(h)? Работа вне дома может уменьшить скуку по дому у женщин, и они приобретут новые навыки.

Здесь перечислены два преимущества женщин, работающих вне дома.Первое преимущество начинается с глагола может уменьшить , а второе начинается с местоимения они . Местоимение необходимо, потому что без него подлежащее первого глагола ( работа вне дома ) бессмысленно также воспринималось бы как подлежащее второго глагола ( выучить ). Проблема в том, что местоимение, придавая иную грамматику второму преимуществу, перестает выглядеть как вторая часть списка, так что оно недостаточно четко связано с причиной , работающей вне дома .

Один из способов придать двум преимуществам одинаковую форму — это заменить второй глагол на тот, который может иметь то же самое, что и первый, например, УЧИТЬ. Тогда предложение закончится … и t найдет их (или научит их , если can нужно снова понять). Такой вид манипуляции с синонимами является основной особенностью письма и дополнительно проиллюстрирован в этом блоге в сообщениях 27.Как избежать пассивных глаголов , 46. Как избежать «я», «мы» и «вы» и 80. Как перефразировать .

Определение и значение согласованности | Словарь английского языка Коллинза

Примеры «последовательности» в предложении

консистенция

Эти примеры были выбраны автоматически и могут содержать конфиденциальный контент.Подробнее… Возможно, вам не понадобится все молоко, чтобы получить нужную консистенцию.

Times, Sunday Times (2016)

Поместите смесь в блендер порциями и взбивайте до однородной консистенции.

The Sun (2016)

Это несоответствие присутствовало как в защите, так и в атаке.

Times, Sunday Times (2016)

Тесто должно иметь гладкую, капающую консистенцию.

The Sun (2017)

Процедите 200 мл жидкости для приготовления пищи в кастрюлю и доведите до густой консистенции.

Times, Sunday Times (2016)

Во всем отсутствует последовательность.

Times, Sunday Times (2016)

Когда соус уменьшится до нужной консистенции, добавьте горсть веточек розмарина и пузырите еще несколько минут.

Times, Sunday Times (2016)

МЕТОД. Размять банан с яйцами и протеиновым порошком до получения однородной консистенции.

Солнце (2016)

Нам просто нужно немного удачи и немного последовательности.

Times, Sunday Times (2013)

Нам просто нужно добиться правильной согласованности.

Солнце (2007)

Подробнее …

Было сказано, что цифры отражают полосы формы, а не последовательность.

Times, Sunday Times (2015)

Молодым парням, как правило, не хватает последовательности.

Солнце (2008)

Положите все и блиц до однородной консистенции.

Солнце (2015)

Доведите до кипения и тушите, пока не получите достаточно густую консистенцию.

Times, Sunday Times (2008)

Плохой контроль качества и согласованности данных является признанной опасностью в медицине.

Times, Sunday Times (2010)

Часто бывает мало единообразия между магазинами рыбы и чипсов.

Times, Sunday Times (2016)

Одна из самых больших головных болей — это отсутствие согласованности между различными режимами.

Times, Sunday Times (2015)

Хорошо перемешайте или взбейте до однородной консистенции.

Times, Sunday Times (2010)

Медленно уменьшите до консистенции густого крема.

The Sun (2013)

Есть надежда, что это открытие приведет к лучшему качеству и последовательности.

Солнце (2012)

Он должен иметь консистенцию лишь немного гуще, чем заливка двойных сливок.

Times, Sunday Times (2014)

Добавляйте медленно, пока не получите нужную последовательность.

Times, Sunday Times (2011)

Но и отсутствие последовательности может нанести не меньший ущерб.

Христианство сегодня (2000)

Постепенно добавляйте оставшуюся сахарную пудру, чтобы получить кремообразную и гладкую консистенцию.

Times, Sunday Times (2011)

Это должна быть консистенция густого супа.

Times, Sunday Times (2010)

Это может также зависеть от качества и последовательности судейства.

Times, Sunday Times (2013)

Но модель последовательности и не сделала ничего плохого.

Times, Sunday Times (2011)

Пюре не должно быть слишком сухим, поэтому продолжайте добавлять оливковое масло до нужной консистенции.

Times, Sunday Times (2008)

Хотя это, вероятно, говорит вам больше об отсутствии согласованности в верхней части таблицы, чем о ее качестве.

The Sun (2010)

Смесь, добавляя достаточное количество бульона для получения нужной консистенции.

Times, Sunday Times (2011)

В результате нам необходимо принять меры против возрождения коррупции в скрытых формах и обеспечить последовательность в борьбе с коррупцией, особенно во время праздников и фестивалей.

Times, Sunday Times (2014)

python — проверка согласованности списка утверждений с сопоставлением нечеткой рифмы

Сегодня я сделал программу, которая решает следующую задачу на сайте соревнований по программированию (open.kattis.com): проверьте, все ли утверждения в следующем формате X равно Y или X не Y согласованы. X и Y — слова длины 1-20 и a-z.

Загвоздка в том, что каждое слово, которое рифмуется с X в любом предоставленном операторе, называется эквивалентным X. Для простоты сказано, что два слова рифмуются, если последний символ min (3, | X |, | Y |) является то же самое, поэтому, например, foo и boo будут одним и тем же словом, но не skoo и troo). Также не существует слов, которые не встречаются ни в одном утверждении, и их не следует считать рифмующимися ни с чем. Например, два слова foo и moo не рифмуются друг с другом, если только слово oo или o не присутствует во входных данных.

Итак, чтобы разбить это, вот правила:

  • Проверьте, все ли утверждения в форме «X есть Y» или «X not Y» согласованы.
  • Два слова рифмуются, если последние min (3, | X |, | Y |) символов совпадают. Таким образом, если это условие выполняется для двух слов X и Y, которые находятся в списке операторов, это эквивалентно наличию утверждения «X is Y».
  • Слова, не встречающиеся ни в одном утверждении, не существуют, и их не следует считать рифмующимися ни с чем

Первая строка состоит из целого числа 0≤N≤100000, количества утверждений.Следующие N строк содержат операторы двух заданных форм.

Вывести должна строка «да», если утверждения согласуются друг с другом или если есть противоречие, вывод должен быть «подождите, что?».

Задача предоставляет 4 примера входов и соответствующих выходов:

  4
Herp - сумасшедший
сумасшедший это герп
herp is herp
сумасшедший сумасшедший
  

Вывод на указанный выше ввод должен быть да .


  3
Оскар, а не Лукас
Оскар - популярный
Лукас умен
  

… должен выводить ждать чего?


  1
мычание не фу
  

… должен выводить да


  2
мычание не фу
оо это бла
  

… должен выводить ждать чего?


Вот моя программа, которую, надеюсь, следует достаточно хорошо прокомментировать, чтобы понять:

  импорт систем
# прочитать весь ввод
indata = sys.stdin.readlines ()
inlen = int (indata [0])  # вернуть да, если первая строка была 0
если inlen == 0:
 печать ("да")
 выход (0)
Xs = []
Ys = []
эквивалент = {}
слова = []  # строить списки слов в данных
для i в диапазоне (inlen):
 item = indata [я + 1]
 parts = item.split ("")
 word1 = parts [0] .strip ()
 word2 = parts [2] .strip ()
 Xs.append (word1)
 Ys.append (word2)
 words.append (слово1)
 words.append (слово2)  # добавить слово в эквивалентный список, если его нет
 если word1 не эквивалентно:
 эквивалент [word1] = [word1]
 если word2 не эквивалентно:
 эквивалент [word2] = [word2]  # проверяем, какие слова рифмуются и добавляем в эквивалентный список
для i в диапазоне (len (слова)):
 word1 = слова [i]. полоска()
 для j в диапазоне (len (слова)):
 word2 = слова [j]
 если word1 == word2:
 Продолжать
 endlen = min (3, len (word1), len (word2)) # min (3, | X |, | Y |)
 end1 = word1 [-endinglen:]
 end2 = word2 [-endinglen:]
 если окончание1 == окончание2:
 эквивалент [word1] .append (word2)
 эквивалент [word2] .append (word1)  # проверяем, совпадает ли какое-либо слово в eq1 с каким-либо словом в eq2
def any_equals (eq1, eq2):
 для i в уравнении 1:
 для j в уравнении 2:
 если я == j:
 вернуть True
 вернуть ложь  # построить структуру данных оператора
заявления = {}
для i в диапазоне (inlen):
 item = indata [я + 1]
 parts = item.расколоть(" ")
 X = части [0] .strip ()
 b = Верно, если parts [1] == "равно" иначе Ложь
 Y = части [2] .strip ()
 если X не в операторах:
 заявления [X] = []  # этот набор имеет формат (логическое, слово), где логическое значение означает, равен ли X или не равен Y
 операторы [X] . append ((b, Y))  # проверяем согласованность утверждений
для i в диапазоне (inlen):
 item = indata [я + 1]
 parts = item.split ("")
 X = части [0] .strip ()
 Y = части [2] .strip ()
 для eq1 в эквиваленте [X]:
 если eq1 отсутствует в операторах:
 Продолжать
 для ключевых слов [eq1]:
 equals = any_equals (эквивалент [X], эквивалент [Y])  # проверяем, верно ли утверждение для всех слов, рифмующихся с X
 если (ключ [0] и равно) или (не ключ [0] и не равно):
 Продолжать
 еще:
 print ("подождите, что?") # утверждение было несогласованным
 sys.2), но я думаю, что есть алгоритм O (n), но я не могу его понять. Будем очень признательны за любые советы о том, как улучшить мой код, чтобы он работал быстрее! 

Что это за слово? Используйте Word Type, чтобы узнать!

К сожалению, с текущей базой данных, в которой работает этот сайт, у меня нет данных о том, какие значения ~ term ~ используются чаще всего. У меня есть идеи, как это исправить, но мне нужно найти источник "чувственных" частот. Надеюсь, приведенной выше информации достаточно, чтобы помочь вам понять часть речи ~ term ~ и угадать его наиболее распространенное использование.

Тип слова

Для тех, кто интересуется небольшой информацией об этом сайте: это побочный проект, который я разработал во время работы над описанием слов и связанных слов. Оба этих проекта основаны на словах, но преследуют гораздо более грандиозные цели. У меня была идея для веб-сайта, который просто объясняет типы слов в словах, которые вы ищете - точно так же, как словарь, но сосредоточенный на части речи слов. И поскольку у меня уже была большая часть инфраструктуры с двух других сайтов, я подумал, что для ее запуска и работы будет не так уж много работы.

Словарь основан на замечательном проекте Wiktionary от Викимедиа. Сначала я начал с WordNet, но затем понял, что в нем не хватает многих типов слов / лемм (определителей, местоимений, сокращений и многого другого). Это побудило меня исследовать «Словарь Вебстера» 1913 года, который сейчас находится в открытом доступе. Однако после целого дня работы над его переносом в базу данных я понял, что было слишком много ошибок (особенно с тегами части речи), чтобы это было жизнеспособным для Word Type.

Наконец, я вернулся к Викисловарь, о котором я уже знал, но избегал, потому что он неправильно структурирован для синтаксического анализа. Именно тогда я наткнулся на проект UBY - удивительный проект, который требует большего признания. Исследователи проанализировали весь Викисловарь и другие источники и собрали все в один унифицированный ресурс. Я просто извлек записи из Викисловаря и закинул их в этот интерфейс! Так что работы потребовалось немного больше, чем ожидалось, но я рад, что продолжил работать после пары первых промахов.

Особая благодарность разработчикам открытого кода, который использовался в этом проекте: проекту UBY (упомянутому выше), @mongodb и express.

Морфемный разбор / Справочник по русскому языку для начальной школы

  1. Главная
  2. Справочники
  3. Справочник по русскому языку для начальной школы
  4. Морфемный разбор

Морфемный разбор – это разбор слова по составу или разбор слова на морфемы. Морфема является значимой частью слова, потому что она выражает какое – то значение. Всего в русском языке выделяют 4 морфемы – это корень, приставка, суффикс и окончание.

Пример:

Котики – выделяем три морфемы. Каждая морфема имеет значение:

Корень кот — означает животное

Суффикс -ик – показывает, что речь идет о маленьком коте

Окончание –и указывает на множественное число имени существительного (котиков много, а не один).

Теперь мы знаем, почему морфему называют значимой частью слова.

Слово для морфемного разбора обозначается надстрочной цифрой «2»: сестра2.

Пример рассуждений:

Ольга переделает2 домашнее задание.

Переделает – это глагол. Выделяем окончание – ет, которое указывает на форму третьего лица единственного числа. Переделает – означает сделает заново, значение «заново» этому слову придает приставка пере- (перечитать, переделать).  Выделяем приставку. Корень дел находим, сравнивая родственные слова – дело, сделал, поделка. Суффикс – а- в глаголах показывает значение действия.

Итак, в слове четыре морфемы: переделает

 

Порядок морфемного разбора (разбора слова по составу):

  1. Определи, к какой части речи относится слово
  2. Найди окончание и обведи его рамочкой  
  3. Выдели часть слова без окончания — ̢_______̡. Это основа слова
  4. Найди корень и выдели дугой         
  5. Найди приставку и обозначь ее значком      
  6. Найди суффикс и отметь его значком    

Помни, что некоторых морфем в слове может и не быть.

Поделись с друзьями в социальных сетях:

Советуем посмотреть:

Окончание

Основа слова

Корень и однокоренные (родственные) слова

Приставки и их значения

Суффикс

Правило встречается в следующих упражнениях:

2 класс

Упражнение 2, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

Упражнение 1, Бунеев, Бунеева, Пронина, Учебник

3 класс

Упражнение 6, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 43, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 114, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 127, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 212, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 3, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 1

Упражнение 174, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

Упражнение 183, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

Упражнение 137, Полякова, Учебник, часть 1

Упражнение 153, Полякова, Учебник, часть 1

4 класс

Упражнение 21, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 1

Упражнение 28, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 1

Упражнение 86, Канакина, Рабочая тетрадь, часть 1

Упражнение 93, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 170, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 209, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 279, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 6, Канакина, Рабочая тетрадь, часть 2

Упражнение 105, Климанова, Бабушкина, Рабочая тетрадь, часть 1

Упражнение 42, Бунеев, Бунеева, Пронина, Учебник, часть 1

5 класс

Упражнение 73, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 77, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 136, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 141, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 146, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 358, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 287, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 115, Александрова, Рыбченкова, Глазков, Лисицин, Учебник, часть 1

Упражнение 308, Александрова, Рыбченкова, Глазков, Лисицин, Учебник, часть 2

Упражнение Повторение стр. 81, Александрова, Рыбченкова, Глазков, Лисицин, Учебник, часть 2

6 класс

Упражнение 580, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 2

Упражнение 617, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 2

Упражнение 108, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 539, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 712, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 716, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 72, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник, часть 1

Упражнение 313, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник, часть 2

Упражнение 509, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник, часть 2

Упражнение 590, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник, часть 2

7 класс

Упражнение Повторение стр. 138 — 139, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник

Упражнение 292, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник

Упражнение 24, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 391, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 447, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 465, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 105, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 139, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 153, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 526, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

8 класс

Упражнение 10, Ладыженская, Тростенцова, Александрова, Дейкина, Учебник

Упражнение 116, Ладыженская, Тростенцова, Александрова, Дейкина, Учебник

Упражнение 177, Ладыженская, Тростенцова, Александрова, Дейкина, Учебник

Упражнение 117, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 154, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 168, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 192, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 357, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 358, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 389, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник


© budu5.com, 2021

Пользовательское соглашение

Copyright

Разбор слов по составу

Разбор слова по составу

Тип лингвистического анализа, в результате которого определяется структура слова, а также его состав, называется морфемным анализом.

Виды морфем

В русском языке используются следующие морфемы:

— Корень. В нем заключается значение самого слова. Слова, у которых есть общий корень, считаются однокоренными. Иногда слово может иметь два и даже три корня.
— Суффикс. Обычно идет после корня и служит инструментом для образования других слов. К примеру, «гриб» и «грибник». В слове может быть несколько суффиксов, а может не быть совсем.
— Приставка. Находится перед корнем. Может отсутствовать.
— Окончание. Та часть слова, которая изменяется при склонении или спряжении.
— Основа. Часть слова, к которой относятся все морфемы, кроме окончания.

Важность морфемного разбора

В русском языке разбор слова по составу очень важен, ведь нередко для правильного написания слова необходимо точно знать, частью какой морфемы является проверяемая буква. Многие правила русского языка построены на этой зависимости.

Пример

В качестве примера можно взять два слова: «чёрный» и «червячок». Почему в первом случае на месте ударной гласной мы пишем «ё», а не «о», как в слове «червячок»? Нужно вспомнить правило написания букв «ё», «е», «о» после шипящих, стоящих в корне слова. Если возможно поменять форму слова либо подобрать родственное ему так, чтобы «ё» чередовалась с «е», тогда следует ставить букву «ё» (чёрный — чернеть). Если чередование отсутствует, тогда ставится буква «о» (например, чокаться, шорты).

В случае же со словом «червячок» «-ок-» — это суффикс. Правило заключается в том, что в суффиксах, если стоящая после шипящих букв гласная находится под ударением, всегда пишется «о» (зрачок, снежок), в безударном случае — «е» (платочек, кармашек).

Как разобрать слово по составу

Для помощи начинающим существуют морфемно-орфографические словари. Можно выделить книги таких авторов, как Тихонов А.Н., Ожегов С.И., Рацибурская Л.В.

В любом слове непременно должны присутствовать корень и основа. Остальных морфем может и не быть. Иногда слово целиком может состоять из корня (или основы): «гриб», «чай» и т.д.

Этапы морфемного анализа

Чтобы морфемный разбор слов было легче осуществить, следует придерживаться определенного алгоритма:

— Сначала нужно определить часть речи, задав вопрос к слову. Для прилагательного это будет вопрос «какой?», для существительного — «что?» или «кто?».
— Затем нужно выделить окончание. Чтобы его найти, слово нужно просклонять по падежам, если часть речи это позволяет. Например, наречие изменить никак нельзя, поэтому у него не будет окончания.
— Далее нужно выделить основу у слова. Все, кроме окончания, — основа.
— Потом следует определить корень, подобрав родственные однокоренные слова.
— Определяется приставка, а потом суффиксы (при их наличии).

Особенности разбора

Иногда подход к морфемному разбору в программах университета и школы может отличаться. Во всех случаях различия аргументированы и имеют право на существование. Поэтому стоит ориентироваться на морфемный словарь, рекомендованный в конкретном учебном заведении.

План-конспект урока русского языка по теме «РАЗБОР СЛОВА ПО СОСТАВУ» (3 класс)

— Чтобы выполнить поставленные задачи, поместите себя на лестницу успеха в том месте, где по-вашему мнению вы находитесь в данный момент по знаниям этой темы.

(Дети размещают себя в образе человечка, вырезанного из бумаги, на соответствующую ступеньку)

— Некоторые разместили себя на верхней ступеньке, значит ваши знания помогут нам закрепить тему нашего урока.

3) Минутка чистописания.

На доске: -еньк- , пере-, над-, -ов-, под-, -ушк-.

— Выписать приставки.

— Выписать суффиксы.

(Обратить внимание на соединение букв)

— А какие из сочетаний могут быть предлогами? (над, под)

4) Орфографическая минутка.

Запись слов под диктовку: ПИРОГ, ОБЕД, УЖИН, СТОЛИЦА, ПОМИДОР, КАРТОФЕЛЬ, ОГУРЕЦ, ОВОЩИ. (Проверка по таблице. Самооценка)

— На полях карандашом оцените свою работу.

— Кто без ошибок выполнил работу? У кого 1 ошибка?

— Что вам помогло выполнить работу без ошибок? (Знание слов из словарика)

— Подберите к слову ОБЕД однокоренные слова разных частей речи и запишите в тетрадь.

ОБЕД – сущ.

ОБЕДАТЬ – глаг.

ОБЕДЕННЫЙ – прил.

— Выделите корень.

— Как пишется корень в однокоренных словах? (Одинаково)

3. Работа по теме урока.

1. Повторить Памятку 5 «Как разобрать слово по составу» (стр. 146 учебника).

Последовательность разбора слов:

2. Разбор слов по составу. Запись слов в тетрадь.

На доске: ХЛЕБНЫЙ, ПРОБЕЖКА, ПЕРЕХОД.

Проверка. 3 учащихся разбирают слова на доске.

— Дети, задайте по одному вопросу по теме урока (оценивание ответов).

3. Физкультминутка.

— Я буду называть однокоренные слова к словам ЛЕС, САД, ТРАВА. Если в слове услышите корень ЛЕС – хлопок в ладоши, корень САД – топанье ногами, корень ТРАВ – тишина.

ЛЕСНИК, ТРАВИНКА, САДОВНИК, САДОВОД, ТРАВУШКА, ЛЕСНОЙ, ЛЕСНИЧИЙ, ПЕРЕСАДКА, ТРАВЯНОЙ, ПЕРЕЛЕСОК.

4. Работа по учебнику – упражнение 187 (работа в парах).

ПОДРУЖКА

  1. Прочитать вслух.

  2. Один учащийся записывает слово ПОДРУЖКА на доске и разбирает слово по составу с кратким объяснением.

  3. Задается 1 вопрос и ставится оценка.

— Что нам помогло выполнить задание верно? (Знание частей слова)

5. Работа в группах.

У каждой группы имеются схемы и слова. К каждой схеме подбираются соответствующие слова.

БЕРЕЗА, ЗЕЛЕНЫЙ, ГОЛУБОЙ, ЗВЕЗДОЧКА, КОРМУШКА, ДОЧКА, ПРИШКОЛЬНЫЙ, ПОЕЗДКА, ЗАМОРОЗКИ

Проверка с доской. Каждая группа прикрепляет схемы со словами.

— Оцените работу своей группы (после проверки).

— Теперь пускай каждый из вас оценит свою работу: поднимите зеленый кружок, если вам легко было справиться с заданием; поднимите красный кружок, если при выполнении задания у вас возникли сложности.

6. Работа с текстом.

На доске текст с пропущенными буквами.

Осенью дуют холодные ветры. На землю падают желтые листья. Журавли полетели в теплые края.

Задания по тексту:

  1. списывание текста с доски;

  2. объяснение орфограмм;

  3. разборы: слово ХОЛОДНЫЕ – по составу, второе предложение – по членам.

7. Самостоятельная работа по тетради с печатной основой.

4. Рефлексия.

— Назовите части слова.

— Какая часть самая важная? (Корень)

— Как пишутся корни в однокоренных словах? (Одинаково)

— Какие части служат для образования слов? (Приставка и суффикс)

— Что служит для связи слов в предложении? (Окончания)

— Все ли задачи урока мы выполнили?

— Что помогло нам выполнить задачи урока? (Знания правил, частей слов, умение их находить, разбирать слова по составу)

5. Домашнее задание.

Творческое домашнее задание: подберите 1-3 слова для разбора по составу.

6. Подведение итогов.

— Ребята, если вам понравился урок – поднимите зеленый кружок, если не понравился – красный.

«ЛЕСТНИЦА УСПЕХА».

— Есть ли те, кто в конце урока смог подняться по лестнице на ступеньку выше?

— Что вам помогло это сделать?

Разбор предложения и слов по составу

В русском языке, в практической его части, существует большое количество самых разных разборов: от разбора слова, словосочетания до разбора предложения. Ни один диктант или контрольная работа не обходится без них. Объяснить это достаточно просто: при выполнении того или иного разбора проверяются базовые знания по предмету, будь то фонетика, морфология, синтаксис или пунктуация.

Как же быть ученику, ведь количество этих разборов достаточно большое и все они такие разные? А сколько знаний нужно, чтобы грамотно их делать!

По этому поводу можно сказать только одно: не нужно драматизировать. Все разборы в русском языке можно систематизировать, разобраться в их алгоритме (последовательности), и тогда на протяжении всего обучения в школе каждый ученик будет успешен.

Давайте рассмотрим порядок некоторых из них.

Фонетический разбор слова

  1. Выписать слово.
  2. Определить, сколько в слове слогов.
  3. Определить, на какой слог падает ударение.
  4. Дать характеристику каждого звука:
  • гласные — ударные,
  • безударные;
  • согласные — звонкие или глухие, твёрдые или мягкие.
  1. Указать, какой буквой обозначены звуки.
  2. Определить, сколько в слове букв и звуков.

Образец:

Дальний — 2 слога (1-ый ударный)

д-[д]- согл., зв., тв.

а-[а]- гл., уд.

л-[л`]- согл., зв., мягк.

ь-[-]

н-[н`]- согл., зв., мягк.

и-[и]- гл., безуд.

й-[й`]- согл, зв., мягк.

7 букв, 6 звуков

Разбор слова по составу

Подарки

  1. Выписать слово.
  2. Найти окончание (для этого нужно изменить форму слова, изменяемая его часть и будет окончанием: подарки — подарок, подарка, подарку; в данном случае — окончание — и).
  3. Выделить основу слова (это часть слова без окончания, в данном случае подарки).
  4. Найти корень (для этого нужно подобрать несколько однокоренных слов и определить их общую часть: подарки-дарить, дарёный, одаривать, дар, в данном случае корень — дар-).
  5. Найти приставку (для этого нужно сравнить данное слово с однокоренными словами с разными приставками или без них: подарки-одарить, надарить, дарить, приставка в данном случае по-).
  6. Найти суффикс (для этого нужно подобрать несколько однокоренных слов с разными суффиксами или без него: подарки — подарочки, подарить, в данном случае суффикс -к-).

Состав слова подарки: приставка по-, корень -дар-, суффикс -к-, окончание -и.

Разбор простого предложения по составу грамматической основы

По наличию главных членов простые предложения делятся на двусоставные и односоставные.

Грамматическая основа двусоставных предложений состоит из двух главных членов предложения — подлежащего и сказуемого, например: Белая берёза под моим

окном принакрылась снегом, точно серебром. (С. Есенин).

В односоставных предложениях грамматическая основа состоит из одного главного члена — подлежащего или сказуемого. В зависимости от этого они бывают назывными или глагольными.

Назывные — это односоставные предложения с одним главным членом — подлежащим. Например: Зима! Крестьянин, торжествуя, на дровнях обновляет путь (А.Пушкин).

В глагольных односоставных предложениях главный член — сказуемое. В зависимости от формы сказуемого все глагольные односоставные предложения делятся на определённо-личные (сказуемое — глагол в форме 1-го и 2-го лица), неопределённо-личные (сказуемое -глагол в форме 3-го лица мн. ч.), обобщённо-личные (сказуемое — глагол в форме 2-го лица, чаще всего это пословицы и поговорки), безличные (предложение со сказуемым, при котором нет и не может быть подлежащего).

Образец разбора: гл. 3 л.

За рекой косили. (Предложение повествовательное, невосклицательное, односоставное, неопределённо-личное, распространённое).

Разбор предложения по составу (второстепенные члены предложения)

По наличию или отсутствию второстепенных членов предложения простые предложения — двусоставные и односоставные делятся на нераспространённые и распространённые.

Нераспространённые простые предложения в своём составе имеют только главные члены предложения. Например: Катятся ядра, свищут пули (А.Пушкин).

Распространённые простые предложения имеют второстепенные члены предложения. Например: Весело сияет месяц над селом (И.Никитин).

При характеристике предложения обязательно указывается: распространённое предложение или нераспространённое (см. пример выше).

Разбор предложения по наличию или отсутствию необходимых членов предложения

Иногда в предложении могут отсутствовать какие-либо члены предложения, но смысл предложения понятен из контекста. Такие предложения называются неполными.

Пример полных предложений: С запада надвигалась дождевая туча. Постепенно темнело.

Пример неполного предложения: Товарищ шёл в библиотеку, а я — в бассейн. В данном случае во втором простом предложении пропущен глагол «шёл», но смысл предложения абсолютно понятен из предыдущего. При характеристике неполного предложения на этот факт обязательно указывается.

Образец морфемный разбор слова — Назрановский аграрный техникум





Образец разбора слова по составу Подорожник в онлайн морфемном словаре. Как разобрать слово по составу правильно, план и образцы морфемного разбора слова. Алгоритм разбора слова по составу пошаговая последовательность. В школьной программе изучают такие морфемы, как корень, приставка, суффикс, соединительная гласная, окончание. План морфологического разбора существительного. Внимательно изучи образцы разбора. При морфемном разборе слова разборе слова по составу сначала в слове выделяется окончание и формообразующий суффикс если они есть. Приставка всегда стоит в начале слова перед корнем. Окончание разговорчивость, разговорчивости, разговорчивостью. Морфемный разбор слова по составу, морфологического, слово. Особенности морфемного разбора слова. Морфемный разбор слова Образец. Что такое МОРФЕМНЫЙ разбор слова Образец морфологического Образец разбора в. Полный морфемный разбор слова выполняется по плану. Предложенный план разбора слова поможет определить все части слова. Разбор сделан с помощью программы и не всегда может. Образец разбора слова по составу лицо в онлайн морфемном словаре. Для того, чтобы не испытывать трудности в схеме морфологического разбора слова или в порядке разбора, не следует автоматически. Образец разбора слова трудолюбивая в предложении Трудолюбивая белочка запасает орешки на зиму. Предлагаем вашему вниманию результаты морфологического разбора слова пример. Каждая группа самостоятельно знакомится с планом и образцом разбора в учебнике. Что такое морфемный разбор слов образец. Подробный разбор, графическую схему и сходные по морфемному строению слова вы найдте на сайте. Если вы считаете разбор неверным, то убедитесь, что слово написано без ошибок и опечаток. Каков план разбора слова? Онлайн разбор слова по составу морфемный разбор образчикам произведен программными средствами. Морфологический разбор имн прилагательных план и образец. Итак, морфемный разбор слова русский таков. Словарь морфемных разборов разбор слов по составу. PPшаблон создания тестов в PP СОСТАВ СЛОВА 3 класс Разбор слова по составу. При морфемном разборе слова разборе слова по составу сначала в слове выделяется окончание и. Морфологический разбор причастия это грамматическая и синтаксическая характеристика слова. Добавлен 02 Окт 2016 от 791. Образец разбора слова по составу онлайн в морфемном словаре бесплатно. Морфемный разбор слова образец разбора. Выполнить морфемный разор слова это значит разобрать слово по составу. Грамматика мужской род, единственное число, именительный падеж. Существительное именительный падеж, единственное число, мужской род. Морфологический разбор слова примеры. Морфологический Разбор Слова Образец 4 Класс. Леонид Викторович к записи Морфемный разбор слова образец разбора. Тем же, кто обладает навыками работы в сети Интернет, будут полезными ресурсы, на которых можно сделать морфемный разбор слова онлайн. Образец устного морфемного разбора слова. Морфемный разбор слова по составу онлайн. Морфологический разбор слова существительного образец Во. Разбор по составу слова ПРИМЕР пример. Морфемный анализ разбор слова по составу, разбор под цифрой 2 показывает, из каких минимальных значимых. Фонетический разбор слова примеры. Ученики выполняют морфемный разбор слова загородка в группах, под. Образец устного морфемного разбора окажет вам помощь в затруднительных для вас ситуациях при выполнении. Принялся образец слова морфемный разбор сбербанка россии первой. Образец разбора слова по составу. Разбор слова по составу или морфемный разбор выделение частей, из которых слово состоит.такое слово обычно является. Ам эталоны, образцов, образчикам, образчиках, корень

Утвердить прилагаемые Положение об отделе закупок и тендерной комиссии образец объявления о проведении. Образец разбора Хлеб имя существительное. Как сделать морфемный разбор слова обозначаем оставшиеся морфемы приставки и суффиксы. Часть слова значимая часть слова значимая часть слова подумаю образец разбора. Морфемный разбор слова. Выполнять морфемный разбор слова начинают в средней школе 5 6 класс.

что это такое – примеры

В русском языке слова состоят из морфем – минимальных значимых частей слова.

Понятие морфемы

К морфемам относятся приставка, корень, суффикс, окончание, соединительные гласные и постфикс. Каждая морфема имеет определенное положение в словоформе:

  • Приставка находится в начале. В одной лексической единице их может быть несколько. Приставка несет слово- и формообразовательную функцию. Например, крошить – рас-крошить, думать – об-думать, ход – про-ход.
  • В корне лежит главный лексический смысл. Слов без этой части не существует. Например, хлеб – хлеб-ный – хлеб-ец, волна – волн-истый – раз-волн-оваться.
  • Позиция суффикса находится после корня и перед окончанием. Он несет слово- и формообразовательную функцию. В одной лексической единице может быть от одного до трех суффиксов. Например, река – реч-к-а, совет – совет-ова-ть, камень – камен-н-ый.
  • Окончание не является частью основы и выделяется только у изменяемых частей речи (кроме неопределенных местоимений, возвратных глаголов, сложных числительных). Оно указывает на род, число, падеж, лицо, а также определяет связь слов в синтаксических конструкциях. В некоторых словах встречается нулевое окончание. Например, конь Ø – кон-я, крути-ть – крут-ят, тонк-ий – тонк-ая.
  • Соединительные гласные образуют сложные лексемы (имеют два и более корня). Наиболее распространенные соединит. гласные – -о и -е, но можно встреть -и, -а, -у. Например, звероловство, кашевар, шестиклассник, сорокалетие, сорвиголова, двустволка.
  • Постфикс стоит после окончания. К нему относят возвратный глагольный суффикс -сь/-ся, суффикс повелит. наклонения мн. ч. -те; местоименные -то, -либо, -нибудь; -ка и -таки. Постфиксы относятся к основе слова и прерываются окончанием. Например, жмуриться, выполняйте, так-то, когда-либо, кто-нибудь, покажи-ка, все-таки.

[stop]Важно! Все морфемы, за исключением окончания, составляют основу словоформы. Глагольный суффикс прош. вр. -л- также не входит в нее.[/stop]

Как сделать морфемный разбор слова

Что такое морфемный разбор? Это разложение словоформы на составные части. Он имеет четкую структуру:

  1. Определить часть речи.
  2. Выделить окончание и основу.
  3. Выделить приставку(и) и суффикс(ы).
  4. Выделить корень.

Изучим примеры:

Произведем морфемный анализ слова ограничиться:

Часть речи – глагол. Оконч. -ть указывает на инфинитивную форму. Неизменяемая часть слова -огранич + -ся. Выделяем словообразоват. прист. о-, возвратный суф. -ся, суф. -и-, указывающий на II спряжение. Корень -гранич от слова «граница».

Разберем слово происхождение (вариант 1):

Это существительное ср. р. 2-го скл., на что указывает оконч. -е. Основа -происхождени-. Выделили словобразов. прист. -про- и -ис- (вариант написания прист. -из- перед глухим согласным) и суффикс -ени-, указывающий на действие или состояние. Кор. -хожд-.

Морфемный разбор слова происхождение (вариант 2):

Основная часть та же – -происхождени-. Выделили словобразов. суф. -ени-. В этом слове есть 2 корня: -проис- и -хожд-.

Морфемный разбор слова скоросшиватель:

Это существительное муж. р., 2-го скл., на что указывает нулевое окончание. Основная часть -скоросшиватель-. Выделяем словообразов. прист. -с-, ударный суф. -ва-, отглагольный суф. -тель-, указывающий на название механизмов/профессий. Это сложная лекисическая единица, имеет два корня -скор- и -ши-, соединенные гласной -о.

[warning]Внимание! Для морфемного анализа всегда берется словоформа, использованная в данном тексте, независимо от того, в каком падеже/лице/числе оно стоит.[/warning]

Как делать словообразовательный разбор

Словообразовательный разбор слова всегда идет вместе с морфемным. Его целью является выяснение, как образована словоформа.

Словообразовательный разбор ведется по четкому алгоритму:

  1. Слово ставится в начальную форму.
  2. Определяется неизменяемая часть и устанавливается производность.
  3. Для производного подбираются однокоренные слова.
  4. Указывается основа в однокоренных словах.
  5. Указываются словообразовательные морфемы.
  6. Называется способ образования.

Морфемный разбор слов

Сделаем разбор слова сороконожка:

Предложение «Размер тела у сороконожек может составлять до 30 см».

  • Начальная форма – сороконожка (сложное).
  • Основа существительного -сороконожк- –производная.
  • Имеет два корня: -сорок- и -нож-. Однокоренные слова: сорок и ног-а/нож-ка.
  • Соединит. гласная -о-; суффикс -к-.
  • Слияние нескольких основ; суффиксальный.

Словообразовательный разбор слова объездили:

Обратимся к предложению: «Мы объездили полмира».

  • Начальная форма – объездить.
  • Основа глагола -объезди- – производная.
  • Кор. -езд-. Однокоренные слова: объ-езд, объ-езд-ной.
  • Словообразов. прист. -об-, разделительный Ъ, глагольные суф. -и- и -л-.
  • Приставочно-суффиксальный.

Словообразовательный разбор слова наушник:

Предложение: «Наушники перестали работать».

  • Начальная форма – наушник.
  • Основа -наушник- – производная.
  • Корень -уш-. Однокоренные слова: уш-и, ух-о, на-уш-ный.
  • Словообразов. прист. -на-; словообразов. суф. -ник-.
  • Приставочно-суффиксальный.

Словообразовательный анализ слова заметный:

Возьмем предложение: «В ее глазах отразилась чуть заметная улыбка».

  • Начальная форма – заметный (у прилагательных начальной является форма муж. р., ед. ч., Им. п.).
  • Основа -заметн-.
  • Кор. -замет-. Однокоренные слова: замет-ить, замет-но, замеч-ание.
  • Суффикс прилагательного -н-.
  • Суффиксальный.

Словообразовательный разбор слова

Морфемный разбор слова

Вывод

Морфемный и словообразовательный разбор слова обязателен для школьной программы. Если вы новичок, то трудности при разборах будут сопровождать вас до тех пор, пока вы не научитесь безошибочно определять морфемы. Трудности в основном касаются выделения суффиксов, их легко можно спутать со схожими морфемами. Практикуйтесь больше, внимательно делайте морфемный и словообразовательный разбор слова, чтобы свести к минимуму количество ошибок.

Общие сведения о комбинаторах синтаксического анализатора | F # для удовольствия и получения прибыли

ОБНОВЛЕНИЕ: Слайды и видео из моего выступления на эту тему

В этой серии статей мы рассмотрим, как работают так называемые «аппликативные синтаксические анализаторы». Чтобы что-то понять, нет ничего лучше, чем создать это для себя, поэтому мы создадим базовую библиотеку парсера с нуля, а затем несколько полезных «комбинаторов парсеров», а затем закончим построением полного парсера JSON.

Теперь такие термины, как «прикладные синтаксические анализаторы» и «комбинаторы синтаксического анализатора», могут сделать этот подход сложным, но, скорее, чем пытаясь объяснить эти концепции заранее, мы просто погрузимся в них и начнем кодировать.

Мы будем постепенно наращивать сложность посредством серии реализаций, каждая из которых лишь немного отличается от предыдущей. Используя этот подход, я надеюсь, что на каждом этапе дизайн и концепции будут легкими для понимания, и поэтому к концу этой серии комбинаторы синтаксического анализатора станут полностью демистифицированными.

В этой серии будет четыре сообщения:

  • В этом первом посте мы рассмотрим основные концепции комбинаторов синтаксического анализатора и построим ядро ​​библиотеки.
  • Во втором посте мы создадим полезную библиотеку комбинаторов.
  • В третьем посте мы постараемся предоставить полезные сообщения об ошибках.
  • В последнем посте мы создадим парсер JSON, используя эту библиотеку парсеров.

Очевидно, что здесь основное внимание не будет уделяться производительности или эффективности, но я надеюсь, что это даст вам понимание, которое затем позволит вам эффективно использовать библиотеки, такие как FParsec. И, кстати, большое спасибо Стефану Толксдорфу, создавшему FParsec.Вы должны сделать его своим первым портом захода для всех ваших потребностей в синтаксическом анализе .NET!


Разбор жестко запрограммированного символа

Для начала давайте создадим что-то, что просто анализирует один жестко запрограммированный символ, в данном случае букву «A». Нет ничего проще!

Вот как это работает:

  • На вход парсера поступает поток символов. Мы могли бы использовать что-нибудь сложное, но пока мы просто используем строку .
  • Если поток пуст, то возвращаем пару, состоящую из false и пустой строки.
  • Если первым символом в потоке является A , то верните пару, состоящую из истинных и оставшегося потока символов.
  • Если первым символом в потоке не является A , то возвращается false и (неизменный) исходный поток символов.

Вот код:

  пусть parseA str =
  если String.IsNullOrEmpty (str), затем
    (ложный,"")
  иначе, если стр. [0] = 'A', тогда
    пусть осталось = str. [1 ..]
    (правда, осталось)
  еще
    (ложь, str)
  

Подпись parseA :

  val parseA:
  строка -> (bool * строка)
  

, который сообщает нам, что ввод — это строка, а вывод — пара, состоящая из логического результата и другой строки (оставшийся ввод), например:

Давайте протестируем это сейчас — сначала с правильными входными данными:

  пусть inputABC = "ABC"
parseA inputABC
  

Результат:

Как видите, A израсходованы, а оставшийся ввод составляет всего «BC» .

А теперь с неверным вводом:

  пусть inputZBC = "ZBC"
parseA inputZBC
  

, что дает результат:

И в этом случае первым символом было , а не использованным , а оставшимся вводом по-прежнему является "ZBC" .

Итак, для вас есть невероятно простой парсер. Если вы это поймете, то все будет легко!


Разбор указанного символа

Давайте проведем рефакторинг, чтобы мы могли передать символ, которому хотим сопоставить, вместо того, чтобы жестко его запрограммировать.

И на этот раз вместо того, чтобы возвращать истину или ложь, мы вернем сообщение о том, что произошло.

Мы вызовем функцию pchar для «parse char». Это станет фундаментальным строительным блоком всех наших парсеров. Вот код для нашей первой попытки:

  пусть pchar (charToMatch, str) =
  если String.IsNullOrEmpty (str), то
    let msg = "Нет ввода"
    (сообщение, "")
  еще
    let first = str. [0]
    если first = charToMatch, то
      пусть осталось = str.[1 ..]
      let msg = sprintf "Найдено% c" charToMatch
      (сообщение, осталось)
    еще
      let msg = sprintf "Ожидается '% c'. Сначала получил '% c'" charToMatch
      (сообщение, строка)
  

Этот код аналогичен предыдущему примеру, за исключением того, что теперь в сообщении об ошибке отображается неожиданный символ.

Подпись pchar :

  val pchar:
  (символ * строка) -> (строка * строка)
  

, который сообщает нам, что вход представляет собой пару (строка, символ для сопоставления), а выход представляет собой пару, состоящую из (строки) результата и другой строки (оставшегося ввода).

Давайте протестируем это сейчас — сначала с правильными входными данными:

  пусть inputABC = "ABC"
pchar ('A', вход ABC)
  

Результат:

Как и раньше, A израсходованы, а оставшийся ввод составляет всего «BC» .

А теперь с неверным вводом:

  пусть inputZBC = "ZBC"
pchar ('A', inputZBC)
  

, что дает результат:

  («Ожидая 'A'. Получил 'Z'», «ZBC»)
  

И снова, как и раньше, первый символ был , а не использовался , а оставшийся ввод все еще был "ZBC" .

Если мы передадим Z , то синтаксический анализатор выполнит успешно:

  pchar ('Z', inputZBC) // ("Найдено Z", "BC")
  

Возвращение к успеху / неудаче

Мы хотим иметь возможность отличать успешное совпадение от неудачного, а возвращение сообщения с строковым типом не очень помогает, поэтому давайте воспользуемся типом выбора (он же тип суммы, он же размеченное объединение), чтобы указать разницу. Я назову его ParseResult :

.
  тип ParseResult <'a> =
  | Успех
  | Отказ строки
  

Случай Success является общим и может содержать любое значение.Случай Failure содержит сообщение об ошибке.

Подробнее об использовании этого подхода «Успех / Неудача» см. В моем выступлении о функциональной обработке ошибок.

Теперь мы можем переписать синтаксический анализатор, чтобы он возвращал один из случаев Result , например:

  пусть pchar (charToMatch, str) =
  если String.IsNullOrEmpty (str), то
    Ошибка "Нет ввода"
  еще
    let first = str. [0]
    если first = charToMatch, то
      пусть осталось = str. [1 ..]
      Успех (charToMatch, осталось)
    еще
      let msg = sprintf "Ожидается"% c ".Сначала получил '% c' "charToMatch
      Сообщение об ошибке
  

Подпись pchar теперь:

  val pchar:
  (char * строка) -> ParseResult 
  

, который сообщает нам, что на выходе теперь находится ParseResult (который в случае Success содержит совпадающий символ и оставшуюся входную строку).

Давайте проверим это снова — сначала с правильными входными данными:

  пусть inputABC = "ABC"
pchar ('A', вход ABC)
  

Результат:

Как и раньше, A израсходованы, а оставшийся ввод составляет всего «BC» .Мы также получаем фактических сопоставленных символов (в данном случае A ).

А теперь с неверным вводом:

  пусть inputZBC = "ZBC"
pchar ('A', inputZBC)
  

, что дает результат:

  Отказ «Ожидание« А ». Получил« Я »»
  

И в этом случае случай Failure возвращается с соответствующим сообщением об ошибке.

Это схема входов и выходов функции:


Переход на каррированную реализацию

В предыдущей реализации входом в функцию был кортеж — пара.Это требует одновременной передачи обоих входных данных. В функциональных языках, таких как F #, более идиоматично использовать каррированную версию, например:

  пусть pchar charToMatch str =
  если String.IsNullOrEmpty (str), то
    Ошибка "Нет ввода"
  еще
    let first = str. [0]
    если first = charToMatch, то
      пусть осталось = str. [1 ..]
      Успех (charToMatch, осталось)
    еще
      let msg = sprintf "Ожидается '% c'. Сначала получил '% c'" charToMatch
      Сообщение об ошибке
  

Вы видите разницу? Единственная разница в первой строке, и даже тогда она неуловима.карри

Вот каррированная версия pchar , представленная в виде диаграммы:

Если вам неясно, как работает каррирование, у меня есть сообщение об этом здесь, но в основном это означает, что многопараметрическая функция может быть записана как последовательность однопараметрических функций.

Другими словами, это двухпараметрическая функция:

с подписью:

  val добавить: x: int -> y: int -> int
  

можно записать как эквивалентную однопараметрическую функцию, возвращающую лямбду, например:

  пусть прибавит x =
  fun y -> x + y // вернуть лямбду
  

или как функция, возвращающая внутреннюю функцию, например:

  пусть прибавит x =
  пусть innerFn y = x + y
  innerFn // вернуть innerFn
  

Во втором случае при использовании внутренней функции подпись выглядит немного иначе:

  val добавить: x: int -> (int -> int)
  

, но скобки вокруг последнего параметра можно игнорировать.Подпись для всех практических целей такая же, как и оригинальная:

  // оригинал (автоматическое каррирование двухпараметрической функции)
val add: x: int -> y: int -> int

// явное каррирование с внутренней функцией
val add: x: int -> (int -> int)
  

Переписывание с внутренней функцией

Мы можем воспользоваться каррированием и переписать синтаксический анализатор как однопараметрическую функцию (где параметр — charToMatch ), которая возвращает внутреннюю функцию.

Вот новая реализация с умно названной внутренней функцией innerFn :

  пусть pchar charToMatch =
  // определяем вложенную внутреннюю функцию
  пусть innerFn str =
    если String.IsNullOrEmpty (str), то
      Ошибка "Нет ввода"
    еще
      let first = str. [0]
      если first = charToMatch, то
        пусть осталось = str. [1 ..]
        Успех (charToMatch, осталось)
      еще
        let msg = sprintf "Ожидается '% c'. Сначала получил '% c'" charToMatch
        Сообщение об ошибке
  // возвращаем внутреннюю функцию
  innerFn
  

Сигнатура типа для этой реализации выглядит так:

  val pchar:
  charToMatch: char -> (строка -> ParseResult )
  

, что функционально эквивалентно сигнатуре предыдущей версии.Другими словами, обе реализации ниже на идентичны с точки зрения вызывающих абонентов:

  // двухпараметрическая реализация
пусть pchar charToMatch str =
    ...

// однопараметрическая реализация с внутренней функцией
пусть pchar charToMatch =
    пусть innerFn str =
        ...
    // возвращаем внутреннюю функцию
    innerFn
  

Преимущества каррированной реализации

Что хорошо в реализации с каррированием, так это то, что мы можем частично применить символ, который хотим проанализировать, чтобы получить новую функцию, например:

Теперь мы можем предоставить второй параметр «входной поток» позже:

  пусть inputABC = "ABC"
parseA inputABC // => Успех ('A', "BC")

пусть inputZBC = "ZBC"
parseA inputZBC // => Ошибка "Ожидается 'A'.Получил 'Z' "
  

На этом остановимся и рассмотрим, что происходит:

  • Функция pchar имеет два входа
  • Мы можем предоставить один ввод (соответствующий символ), и в результате будет возвращена функция .
  • Затем мы можем предоставить второй вход (поток символов) этой функции синтаксического анализа, и это создаст окончательное значение Result .

Вот снова диаграмма pchar , но на этот раз с акцентом на частичное применение:

Очень важно, чтобы вы поняли эту логику, прежде чем двигаться дальше, потому что остальная часть сообщения будет построена на этом базовом дизайне.


Инкапсуляция функции синтаксического анализа в типе

Если мы посмотрим на parseA (из приведенного выше примера), мы увидим, что он имеет тип функции:

  val parseA: строка -> ParseResult 
  

Этот тип немного сложен в использовании, поэтому давайте инкапсулируем его в тип-оболочку под названием Parser , например:

  Тип Parser <'T> = Parser of (string -> ParseResult <' T * string>)
  

Инкапсулируя его, мы уйдем от этого дизайна:

в этот дизайн, где он возвращает значение Parser :

Каковы преимущества использования этого дополнительного типа по сравнению с непосредственной работой с «сырой» строкой -> ParseResult ?

  • Всегда полезно использовать типы для моделирования предметной области, и в этой предметной области мы имеем дело с «синтаксическими анализаторами», а не с функциями (хотя за кулисами это одно и то же).
  • Это упрощает вывод типов и помогает сделать комбинаторы синтаксического анализатора (которые мы создадим позже) более понятными (например, комбинатор, который принимает два параметра «Parser», понятен, но комбинатор, принимающий два параметра типа string -> ParseResult <'a * string> трудно читать).
  • Наконец, он поддерживает скрытие информации (с помощью абстрактного типа данных), так что мы можем позже добавлять метаданные, такие как метка / строка / столбец и т. Д., Не нарушая работу каких-либо клиентов.

Изменить реализацию очень просто. Нам просто нужно изменить способ возврата внутренней функции.

То есть из этого:

  пусть pchar charToMatch =
    пусть innerFn str =
        ...
    // возвращаем внутреннюю функцию
    innerFn
  

к этому:

  пусть pchar charToMatch =
    пусть innerFn str =
        ...
    // возвращаем "обернутую" внутреннюю функцию
    Парсер innerFn
  

Тестирование обернутой функции

Хорошо, теперь давайте снова протестируем:

  пусть parseA = pchar 'A'
пусть inputABC = "ABC"
parseA inputABC // ошибка компилятора
  

Но теперь мы получаем ошибку компилятора:

 Ошибка  FS0003: Это значение не является функцией и не может быть применено. 

И, конечно же, это потому, что функция заключена в структуру данных Parser ! К нему больше нет прямого доступа.

Итак, теперь нам нужна вспомогательная функция, которая может извлечь внутреннюю функцию и запустить ее против входного потока. Назовем его пробег ! Вот его реализация:

  разрешить запуск синтаксического анализатора input =
  // разворачиваем парсер, чтобы получить внутреннюю функцию
  let (Parser innerFn) = синтаксический анализатор
  // вызываем внутреннюю функцию с вводом
  вход innerFn
  

И теперь мы можем снова запустить парсер parseA для различных входов:

  пусть inputABC = "ABC"
запустить parseA inputABC // Успех ('A', "BC")

пусть inputZBC = "ZBC"
запустить parseA inputZBC // Ошибка «Ожидание A».Получил 'Z' "
  

Вот и все! У нас есть базовый парсер типа ! Я надеюсь, что до сих пор все это имеет смысл.


Последовательное объединение двух парсеров

Эта последняя реализация достаточно хороша для базовой логики синтаксического анализа. Мы вернемся к этому позже, но теперь давайте поднимемся на уровень выше и разработаем несколько способов объединения синтаксических анализаторов вместе — «комбинаторы синтаксических анализаторов», упомянутые в начале.

Начнем с последовательного объединения двух синтаксических анализаторов.Например, предположим, что нам нужен синтаксический анализатор, который соответствует «A», а затем «B». Мы могли бы попробовать написать что-то вроде этого:

  пусть parseA = pchar 'A'
пусть parseB = pchar 'B'

пусть parseAThenB = parseA >> parseB
  

, но это дает нам ошибку компилятора, поскольку вывод parseA не совпадает с вводом parseB , и поэтому они не могут быть составлены таким образом.

Если вы знакомы с шаблонами функционального программирования, необходимость связать последовательность обернутых типов вместе, как это происходит часто, и решением является функция bind .

Однако в этом случае я не буду реализовывать bind , а вместо этого сразу перейду к реализации и затем .

Логика реализации будет следующая:

  • Запустить первый синтаксический анализатор.
  • Если есть сбой, верните.
  • В противном случае запустите второй синтаксический анализатор с оставшимися входными данными.
  • Если есть сбой, верните.
  • Если оба синтаксических анализатора завершились успешно, вернуть пару (кортеж), содержащую оба проанализированных значения.

Вот код для , а затем :

  пусть и тогда parser1 parser2 =
  пусть innerFn input =
    // запускаем parser1 с вводом
    пусть result1 = запускает parser1 input

    // проверяем результат на неудачу / успех
    сопоставить результат1 с
    | Ошибка ошибки ->
      // возвращаем ошибку от parser1
      Ошибка ошибки

    | Успех (значение1, осталось1) ->
      // запускаем parser2 с оставшимся входом
      пусть результат2 = запустить синтаксический анализатор2, оставшийся1

      // проверяем результат на неудачу / успех
      сопоставить результат2 с
      | Ошибка ошибки ->
        // возвращаем ошибку из parser2
        Ошибка ошибки

      | Успех (значение2, осталось2) ->
        // объединяем оба значения в пару
        пусть newValue = (значение1, значение2)
        // возвращаем оставшийся ввод после parser2
        Успех (новое значение, осталось 2)

  // возвращаем внутреннюю функцию
  Парсер innerFn
  

Реализация следует логике, описанной выше.

Мы также определим инфиксную версию и затем , чтобы мы могли использовать ее как обычную композицию >> :

Примечание: круглые скобки необходимы для определения настраиваемого оператора, но не нужны при использовании инфикса.

Если посмотреть подпись и то :

  val, а затем:
  parser1: Parser <'a> -> parser2: Parser <' b> -> Parser <'a *' b>
  

мы видим, что он работает для любых двух парсеров, и они могут быть разных типов ( 'a и ' b ).

Давайте проверим и посмотрим, работает ли!

Сначала создайте составной синтаксический анализатор:

  пусть parseA = pchar 'A'
пусть parseB = pchar 'B'
пусть parseAThenB = parseA. >>. parseB
  

Если вы посмотрите на типы, вы увидите, что все три значения имеют тип Parser :

  val parseA: Парсер 
val parseB: Парсер 
val parseAThenB: Парсер 
  

parseAThenB имеет тип Parser , что означает, что анализируемое значение представляет собой пару символов.

Теперь, поскольку комбинированный синтаксический анализатор parseAThenB — это просто еще один Parser , мы можем использовать run с ним, как и раньше.

  запустить parseAThenB "ABC" // Успех (('A', 'B'), "C")
run parseAThenB "ZBC" // Ошибка "Ожидается 'A'. Получил 'Z'"
run parseAThenB "AZC" // Ошибка "Ожидание B. Получено" Z "
  

Вы можете видеть, что в случае успеха была возвращена пара ('A', 'B') , а также эта ошибка происходит, когда во вводе отсутствует какая-либо буква.


Выбор между двумя парсерами

Давайте посмотрим на еще один важный способ комбинирования синтаксических анализаторов — комбинатор «иначе».

Например, предположим, что нам нужен синтаксический анализатор, который соответствует «A» или «B». Как мы могли их совместить?

Логика реализации будет:

  • Запустить первый синтаксический анализатор.
  • В случае успеха вернуть проанализированное значение вместе с оставшимися входными данными.
  • В противном случае, в случае сбоя, запустить второй синтаксический анализатор с исходным вводом…
  • … и в этом случае вернуть результат (успешный или неудачный) из второго синтаксического анализатора.

Вот код для orElse :

  пусть orElse parser1 parser2 =
  пусть innerFn input =
    // запускаем parser1 с вводом
    пусть result1 = запускает parser1 input

    // проверяем результат на неудачу / успех
    сопоставить результат1 с
    | Результат успеха ->
      // в случае успеха вернуть исходный результат
      результат1

    | Ошибка ошибки ->
      // в случае неудачи запускаем parser2 с вводом
      пусть result2 = запускает parser2 input

      // возвращаем результат parser2
      результат2

  // возвращаем внутреннюю функцию
  Парсер innerFn
  

И мы определим инфиксную версию или Else :

Если посмотреть подпись или Эльс :

  val или другое:
  parser1: Parser <'a> -> parser2: Parser <' a> -> Parser <'a>
  

мы видим, что он работает для любых двух парсеров, но оба они должны быть одного и того же типа 'a .

Пора это проверить. Сначала создайте комбинированный парсер:

  пусть parseA = pchar 'A'
пусть parseB = pchar 'B'
пусть parseAOrElseB = parseA <|> parseB
  

Если вы посмотрите на типы, вы увидите, что все три значения имеют тип Parser :

  val parseA: Парсер 
val parseB: Парсер 
val parseAOrElseB: Парсер 
  

Теперь, если мы запустим parseAOrElseB , мы увидим, что он успешно обрабатывает «A» или «B» в качестве первого символа.

  запустить parseAOrElseB "AZZ" // Успех ('A', "ZZ")
запустить parseAOrElseB "BZZ" // Успех ('B', "ZZ")
run parseAOrElseB "CZZ" // Ошибка "Ожидание" B ". Получил" C ""
  

Сочетание «andThen» и «orElse»

С помощью этих двух базовых комбинаторов мы можем создавать более сложные, такие как «A, а затем (B или C)».

Вот как собрать aAndThenBorC из более простых парсеров:

  пусть parseA = pchar 'A'
пусть parseB = pchar 'B'
пусть parseC = pchar 'C'
пусть bOrElseC = parseB <|> parseC
пусть aAndThenBorC = parseA.>>. БОРЕЛСЕК
  

А вот оно в действии:

  run aAndThenBorC "ABZ" // Успех (('A', 'B'), "Z")
run aAndThenBorC "ACZ" // Успех (('A', 'C'), "Z")
run aAndThenBorC "QBZ" // Неудача "Ожидание" A ". Получил" Q ""
run aAndThenBorC "AQZ" // Неудача "Ожидается 'C'. Получил 'Q'"
  

Обратите внимание, что последний пример дает вводящую в заблуждение ошибку. Он говорит: «Ожидая« C »», хотя на самом деле следует сказать «Ожидая« B »или« C »». Мы не будем пытаться это исправить прямо сейчас, но в более поздней публикации мы улучшим сообщения об ошибках.


Выбор из списка парсеров

Именно здесь начинает проявляться мощь комбинаторов, потому что с или Else в нашем наборе инструментов мы можем использовать его для создания еще большего количества комбинаторов. Например, предположим, что мы хотим выбрать из списка синтаксических анализаторов, а не только два.

Что ж, это просто. Если у нас есть попарный способ объединения вещей, мы можем расширить его до объединения всего списка с помощью reduce (подробнее о работе с reduce см. Этот пост о моноидах).

  /// Выбираем любой из списка парсеров
пусть выбор listOfParsers =
  List.reduce (<|>) listOfParsers
  

Обратите внимание, что это не удастся, если список ввода пуст, но пока мы проигнорируем это.

Подпись варианта выбора :

  val выбор:
  Parser <'a> list -> Parser <' a>
  

, который показывает нам, что, как и ожидалось, вход — это список парсеров, а выход — единственный парсер.

Имея возможность выбора , мы можем создать синтаксический анализатор anyOf , который соответствует любому символу в списке, используя следующую логику:

  • На входе список символов
  • Каждый символ в списке преобразуется в парсер для этого символа с помощью pchar
  • Наконец, все парсеры объединены с использованием выбор

Вот код:

  /// Выбираем любой из списка символов
пусть anyOf listOfChars =
  listOfChars
  |> Список.map pchar // конвертируем в парсеры
  |> выбор // объединить их
  

Давайте проверим это, создав синтаксический анализатор для любого символа нижнего регистра и любого символа цифры:

  пусть parseLowercase =
  anyOf ['a' .. 'z']

пусть parseDigit =
  anyOf ['0' .. '9']
  

Если протестировать, они работают как положено:

  запустить parseLowercase "aBC" // Успех ('a', "BC")
run parseLowercase "ABC" // Ошибка "Ожидается 'z'. Получил 'A'"

запустить parseDigit "1ABC" // Успех ("1", "ABC")
запустить parseDigit «9ABC» // Успех («9», «ABC»)
запустить parseDigit "| ABC" // Ошибка "Ожидается 9".Получил '|' "
  

Опять же, сообщения об ошибках вводят в заблуждение. Можно ожидать любую строчную букву, а не только «z», и любую цифру, а не только «9». Как я уже сказал ранее, мы будем работать над сообщениями об ошибках в одной из следующих публикаций.

Давайте пока остановимся и рассмотрим, что мы сделали:

  • Мы создали тип Parser , который является оболочкой для функции синтаксического анализа.
  • Функция синтаксического анализа принимает входные данные (например, строку) и пытается сопоставить входные данные с использованием критериев, встроенных в функцию.
  • Если совпадение выполнено успешно, функция синтаксического анализа возвращает Success с совпавшим элементом и оставшимися входными данными.
  • Если совпадение не удается, функция синтаксического анализа возвращает Failure с указанием причины сбоя.
  • И, наконец, мы увидели некоторые «комбинаторы» — способы, которыми можно комбинировать Parser s для создания нового Parser : и затем и или других вариантов и .

Листинг библиотеки парсера на данный момент

Вот полный список библиотеки синтаксического анализа - это около 90 строк кода.

Исходный код, использованный в этом посте, доступен здесь .

  открытая система

/// Тип, представляющий успех / неудачу при синтаксическом анализе
тип ParseResult <'a> =
  | Успех
  | Отказ строки

/// Тип, который является оболочкой для функции синтаксического анализа
type Parser <'T> = Parser of (string -> ParseResult <' T * string>)

/// Разобрать один символ
пусть pchar charToMatch =
  // определяем вложенную внутреннюю функцию
  пусть innerFn str =
    если String.IsNullOrEmpty (str), затем
      Ошибка "Нет ввода"
    еще
      let first = str. [0]
      если first = charToMatch, то
        пусть осталось = str. [1 ..]
        Успех (charToMatch, осталось)
      еще
        let msg = sprintf "Ожидается '% c'. Сначала получил '% c'" charToMatch
        Сообщение об ошибке
  // возвращаем "обернутую" внутреннюю функцию
  Парсер innerFn

/// Запуск парсера с вводом
позвольте запустить синтаксический анализатор input =
  // разворачиваем парсер, чтобы получить внутреннюю функцию
  let (Parser innerFn) = синтаксический анализатор
  // вызываем внутреннюю функцию с вводом
  вход innerFn

/// Объединить два парсера как «А и затем Б»
пусть и тогда parser1 parser2 =
  пусть innerFn input =
    // запускаем parser1 с вводом
    пусть result1 = запускает parser1 input

    // проверяем результат на неудачу / успех
    сопоставить результат1 с
    | Ошибка ошибки ->
      // возвращаем ошибку от parser1
      Ошибка ошибки

    | Успех (значение1, осталось1) ->
      // запускаем parser2 с оставшимся входом
      пусть результат2 = запустить синтаксический анализатор2, оставшийся1

      // проверяем результат на неудачу / успех
      сопоставить результат2 с
      | Ошибка ошибки ->
        // возвращаем ошибку из parser2
        Ошибка ошибки

      | Успех (значение2, осталось2) ->
        // объединяем оба значения в пару
        пусть newValue = (значение1, значение2)
        // возвращаем оставшийся ввод после parser2
        Успех (новое значение, осталось 2)

  // возвращаем внутреннюю функцию
  Парсер innerFn

/// Инфиксная версия andThen
позволять ( .>>. ) = и Тогда

/// Объедините два парсера как «A илиElse B»
пусть orElse parser1 parser2 =
  пусть innerFn input =
    // запускаем parser1 с вводом
    пусть result1 = запускает parser1 input

    // проверяем результат на неудачу / успех
    сопоставить результат1 с
    | Результат успеха ->
      // в случае успеха вернуть исходный результат
      результат1

    | Ошибка ошибки ->
      // в случае неудачи запускаем parser2 с вводом
      пусть result2 = запускает parser2 input

      // возвращаем результат parser2
      результат2

  // возвращаем внутреннюю функцию
  Парсер innerFn

/// Infix версия orElse
let (<|>) = orElse

/// Выбираем любой из списка парсеров
пусть выбор listOfParsers =
  Список.уменьшить (<|>) listOfParsers

/// Выбираем любой из списка символов
пусть anyOf listOfChars =
  listOfChars
  |> List.map pchar // конвертируем в парсеры
  |> выбор
  

В этом посте мы создали основы библиотеки синтаксического анализа и несколько простых комбинаторов.

В следующем посте мы будем использовать это, чтобы создать библиотеку с большим количеством комбинаторов.

  • Если вам интересно использовать эту технику в производстве, обязательно изучите библиотеку FParsec для F #, который оптимизирован для реального использования.
  • Для получения дополнительной информации о комбинаторах синтаксического анализатора в целом поищите в Интернете «Parsec», библиотеку Haskell, которая повлияла на FParsec (и этот пост).
  • Для некоторых примеров использования FParsec попробуйте один из этих постов:

Исходный код, использованный в этом посте, доступен здесь .

Быстрая унифицированная модель для синтаксического анализа и понимания предложений - arXiv Vanity

Сэмюэл Р. Боуман1,2,3,

и Джон Готье2,3,4, ∗

и Абхинав Растоги3,5

\ ANDRaghav Gupta2,3,6

и Кристофер Д.Укомплектование персоналом1,2,3,6

и Кристофер Поттс1,6

1Стэнфордская лингвистика 2Стэнфордская группа НЛП 3Стэнфордская лаборатория искусственного интеллекта
4Стэнфордские символьные системы 5Стэнфордская электротехника 6Стэнфордская компьютерная наука Первые два автора внесли равный вклад.

Абстрактные

Древовидные нейронные сети используют ценную информацию синтаксического анализа при интерпретации значений предложений. Однако они страдают от двух ключевых технических проблем, которые делают их медленными и громоздкими для крупномасштабных задач НЛП: они обычно работают с проанализированными предложениями и не поддерживают напрямую пакетные вычисления.Мы решаем эти проблемы, представляя нейронную сеть синтаксического интерпретатора-интерпретатора (SPINN) с расширенным стеком, которая объединяет синтаксический анализ и интерпретацию в рамках единой гибридной модели с древовидной последовательностью путем интеграции древовидной структуры интерпретации предложений в линейную последовательную структуру синтаксического анализатора с уменьшенным сдвигом. . Наша модель поддерживает пакетные вычисления для ускорения до 25 раз по сравнению с другими моделями с древовидной структурой, а ее интегрированный анализатор может работать с неанализируемыми данными с небольшой потерей точности. Мы оцениваем его с помощью задачи следования Stanford NLI и показываем, что он значительно превосходит другие модели кодирования предложений.

\ noautomath

1 Введение

(а) Обычная RNN на основе последовательностей для двух предложений. (б) Обычный TreeRNN для двух предложений.
Рис. 1: Иллюстрация двух стандартных конструкций кодировщиков предложений. TreeRNN, в отличие от RNN на основе последовательностей, требует существенно различающейся структуры соединения для каждого предложения, что делает невозможным пакетное вычисление.
(а) Модель SPINN развернулась за два перехода во время обработки предложения , кот сел .«Отслеживание», «переход» и «композиция» - это уровни нейронной сети. Серые стрелки указывают соединения, которые заблокированы функцией стробирования. (b) Полностью развернутый SPINN для , кот сел , с опущенными слоями нейронной сети для ясности.
Рисунок 2: Два представления расширенной стеком нейронной сети синтаксического интерпретатора (SPINN).

Широкий спектр современных моделей НЛП построен на компоненте нейронной сети, который производит векторные представления предложения, означающего (например,г., Суцкевер и др., 2014; Tai et al., 2015) . Этот компонент, кодировщик предложений, обычно формулируется как изученная параметрическая функция от последовательности векторов слов до вектора предложения, и эта функция может принимать различные формы. Обычные кодировщики предложений включают в себя модели рекуррентных нейронных сетей на основе последовательностей (RNN, см. Рисунок 0 (a)) с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM, Hochreiter and Schmidhuber, 1997) , которые накапливают информацию по предложению последовательно; сверточные нейронные сети (Kalchbrenner et al., 2014; Zhang et al., 2015) , которые накапливают информацию с помощью фильтров по коротким локальным последовательностям слов или символов; и древовидные рекурсивные нейронные сети (TreeRNNs, Goller and Küchler, 1996; Socher et al., 2011a, см. рисунок 0 (b)) , которые распространяют информацию вверх по двоичному дереву синтаксического анализа.

Из них TreeRNN, по-видимому, является принципиальным выбором, поскольку известно, что значение в предложениях на естественном языке строится рекурсивно в соответствии с древовидной структурой (Даути, 2007, т.а.) . TreeRNN показали многообещающие (Tai et al., 2015; Li et al., 2015; Bowman et al., 2015b) , но в значительной степени игнорировались в пользу RNN на основе последовательностей из-за их несовместимости с пакетными вычислениями и их зависимость от внешних парсеров. Пакетные вычисления - выполнение синхронизированных вычислений сразу для многих примеров - дает улучшение на порядок во времени выполнения модели и имеет решающее значение для обеспечения эффективного обучения нейронных сетей на больших наборах данных.Поскольку TreeRNN используют различную структуру модели для каждого предложения, как показано на рисунке 1, эффективное пакетирование невозможно в стандартных реализациях. Частично для решения проблем эффективности стандартные модели TreeRNN обычно работают только с предложениями, которые уже были обработаны синтаксическим анализатором, что замедляет и усложняет использование этих моделей во время тестирования для большинства приложений.

В этом документе представлена ​​новая модель для решения обеих этих проблем: нейронная сеть синтаксического интерпретатора с расширенным стеком, или SPINN, показанная на рисунке 2.SPINN выполняет вычисления древовидной модели в линеаризованной последовательности и может включать в себя синтаксический анализатор нейронной сети, который на лету создает необходимую структуру синтаксического анализа. Этот дизайн улучшает архитектуру TreeRNN по трем направлениям: во время тестирования он может одновременно анализировать и интерпретировать неанализируемые предложения, устраняя зависимость от внешнего синтаксического анализатора практически без дополнительных вычислительных затрат. Во-вторых, он поддерживает пакетные вычисления как для проанализированных, так и для не проанализированных предложений, что значительно ускоряет работу стандартных TreeRNN.Наконец, он поддерживает новую гибридную архитектуру древовидной последовательности для обработки локального линейного контекста при интерпретации предложений. Эта модель представляет собой в основном правдоподобную модель обработки человеческих предложений и дает существенный выигрыш в точности по сравнению с чистыми моделями, основанными на последовательностях или деревьях.

Мы оцениваем SPINN на задаче (SNLI, Bowman et al., 2015a) Стэнфордского логического вывода и обнаруживаем, что он значительно превосходит другие модели, основанные на кодировании предложений, даже при относительно простой и недостаточно мощной реализации встроенного -в парсере.Мы также обнаружили, что SPINN дает увеличение скорости до 25 раз по сравнению со стандартной реализацией TreeRNN.

2 Связанные работы

Существует довольно долгая история работы над созданием синтаксических анализаторов на основе нейронных сетей, которые используют основные операции и структуры данных из анализа на основе переходов, из которых синтаксический анализ сдвиг-сокращение является вариантом (Henderson, 2004; Emami and Jelinek, 2005 ; Титов, Хендерсон, 2010; Чен, Мэннинг, 2014; Байс, Блансом, 2015; Дайер и др., 2015; Кипервассер, Голдберг, 2016) .Кроме того, недавно были предложены модели, предназначенные в первую очередь для задач генеративного языкового моделирования, которые также используют эту архитектуру (Zhang et al., 2016; Dyer et al., 2016) . Насколько нам известно, SPINN - первая модель, использующая эту архитектуру для интерпретации предложений, а не для синтаксического анализа или генерации.

Socher et al. (2011a, b) представляют версии модели TreeRNN, которые могут работать с неанализируемыми входными данными. Однако эти методы требуют дорогостоящего поиска во время тестирования.Наша модель представляет собой гораздо более быстрый альтернативный подход.

3 Наша модель: SPINN

3.1 Предыстория: парсинг со сдвигом и уменьшением

SPINN основан на синтаксическом анализе (Aho and Ullman, 1972) , который строит древовидную структуру над последовательностью (например, предложением на естественном языке) путем однократного сканирования ее токенов слева направо. Формализм широко используется при синтаксическом анализе естественного языка (например, Shieber, 1983; Nivre, 2003) .

Синтаксический анализатор с уменьшением сдвига принимает последовательность входных токенов x = (x0,…, xN − 1) и потребляет переходы a = (a0,…, aT − 1), где каждый at∈ {\textcshift, \textcreduce} указывает один шаг процесса синтаксического анализа.Как правило, синтаксический анализатор также может генерировать эти переходы на лету, считывая токены. Он проходит слева направо через последовательность переходов, постепенно комбинируя входные токены x в древовидную структуру. Для любой бинарно-ветвящейся древовидной структуры над N словами это требует T = 2N − 1 переходов через всего T + 1 состояние.

Анализатор использует две вспомогательные структуры данных: стек S частично завершенных поддеревьев и буфер B токенов, которые еще предстоит проанализировать. Анализатор инициализируется с пустым стеком и буфером, содержащим токены x предложения по порядку.Обозначим это начальное состояние S, B⟩ = ⟨∅, x⟩. Затем он переходит к последовательности переходов, где каждый переход выбирает одну из двух следующих операций. Ниже символ ∣ обозначает оператор cons (конкатенации). Мы произвольно выбрали всегда минус слева в обозначениях ниже.

смена:

⟨S, x∣B⟩ → ⟨x∣S, B⟩. Эта операция выталкивает элемент из буфера и помещает его на вершину стека.

уменьшить:

⟨x∣y∣S, B⟩ → ⟨(x, y) ∣S, B⟩.Эта операция выталкивает два верхних элемента из стека, объединяет их и помещает результат обратно в стек.

3.2 Состав и представление

SPINN основан на синтаксическом анализаторе сдвига-уменьшения, но он разработан для создания векторного представления предложения в качестве его вывода, а не дерева, как при стандартном синтаксическом анализе сдвига-уменьшения. Он изменяет формализм сдвига-уменьшения, используя векторы фиксированной длины для представления каждой записи в стеке и буфере. Соответственно, его операция сокращения объединяет два представления вектора из стека в другой вектор с помощью функции нейронной сети.

Композиционная функция

Когда выполняется операция сокращения, векторные представления двух узлов дерева извлекаются из стека и передаются в функцию композиции, которая является функцией нейронной сети, которая создает представление для нового узла дерева, который является родительским для двух выскочили узлы. Этот новый узел помещается в стек.

Функция композиции TreeLSTM (Tai et al., 2015) обобщает уровень нейронной сети LSTM на входные данные на основе дерева, а не последовательности, и разделяет с LSTM идею представления промежуточных состояний в виде пары активных состояний. представление → h и представление памяти → c.Наша версия сформулирована как:

⎡⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢⎣ → я → fl → fr → o → g⎤⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥⎦ = ⎡⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢⎣σσσσtanh⎤⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥⎦⎛⎜ ⎜ ⎜⎝Wcomp⎡⎢ ⎢ ⎢⎣ → h2s → h3s → e⎤⎥ ⎥ ⎥⎦ + → bcomp⎞⎟ ⎟ ⎟⎠ (1)
→ c = → fl⊙ → c2s + → fr⊙ → c1s + → i⊙ → g (2)
→ h = → o⊙tanh (→ c) (3)

где σ - сигмоидальная функция активации, ⊙ - поэлементное произведение, пары ⟨→ h2s, → c1s⟩ и ⟨→ h3s, → c2s⟩ - это два узла входного дерева, извлеченные из стека, а → e - необязательный вектор. -значный входной аргумент, который либо пуст, либо поступает из внешнего источника, такого как отслеживающий LSTM (см. раздел 3.3). Результат этой функции, пара ⟨→ h, → c⟩, помещается обратно в стек. Каждая перечисленная векторная переменная имеет размерность D, кроме → e, независимой размерности Dtracking.

Стек и буфер

Стек и буфер представляют собой массивы по N элементов каждый (для предложений до N слов) с двумя D-мерными векторами → h и → c в каждом элементе.

Представления слов

Мы используем представления слов на основе векторов 300D, предоставляемых GloVe (Pennington et al., 2014) . Мы не обновляем эти представления во время обучения. Вместо этого мы используем выученное линейное преобразование для отображения каждого вектора входного слова → xGloVe в пару векторов ⟨→ h, → c⟩, которая хранится в буфере:

[→ h → c] = Wwd → xGloVe + → bwd (4)

3.3 Отслеживание LSTM

В дополнение к функции стека, буфера и композиции наша полная модель включает дополнительный компонент: отслеживающий LSTM.Это простая LSTM RNN на основе последовательности, которая работает в тандеме с моделью, принимая входные данные из буфера и стека на каждом шаге. Он предназначен для поддержки сводки с низким разрешением части предложения, которая была обработана до сих пор, что используется для двух целей: он предоставляет представления функций классификатору перехода, что позволяет модели работать отдельно в качестве синтаксического анализатора, и он дополнительно предоставляет вторичный ввод → e для функции композиции - см. (1) - позволяя контекстной информации вводить конструкцию значения предложения и формировать то, что фактически является гибридной моделью с древовидной последовательностью.

Входные данные отслеживания LSTM (желтые на рисунке 2) - это верхний элемент буфера → h2b (который будет перемещен при операции сдвига) и два верхних элемента стека → h2s и → h3s (которые будут объединены в уменьшить операцию).

Почему гибрид древовидной последовательности?

Лексическая двусмысленность встречается в естественном языке повсеместно. Большинство слов имеют несколько смыслов или значений, и, как правило, необходимо использовать контекст, в котором встречается слово, чтобы определить, какое из его смыслов или значений имеется в виду в данном предложении.Несмотря на то, что TreeRNN в принципе более эффективны при составлении значений, эта неоднозначность может дать более простым моделям кодирования предложений на основе последовательностей преимущество: когда модель на основе последовательностей сначала обрабатывает слово, у нее есть прямой доступ к вектору состояния, который суммирует левый контекст этого слова, которое служит сигналом для устранения неоднозначности. Напротив, когда стандартная древовидная модель сначала обрабатывает слово, у нее есть доступ только к составляющей, с которой слово сливается, а это часто всего лишь одно дополнительное слово.Подача представления контекста из отслеживающего LSTM в функцию композиции - простой и эффективный способ смягчить этот недостаток моделей с древовидной структурой. Использование левого линейного контекста для устранения неоднозначности также является правдоподобной моделью человеческой интерпретации.

Было бы просто расширить SPINN для поддержки использования некоторого количества правостороннего контекста, но это добавило бы сложности модели, которая, по нашему мнению, в значительной степени не нужна: люди очень эффективно понимают начало предложений до того, как видел или слышал концы, предполагая, что можно обойтись без недоступного правого контекста.

3.4 Анализ: прогнозирование переходов

Для того, чтобы SPINN мог работать с неанализируемыми входными данными, ему необходимо создать свою собственную последовательность переходов a, а не полагаться на внешний синтаксический анализатор, который предоставит ее как часть входных данных. Для этого модель прогнозирует на каждом шаге с помощью простого двухстороннего классификатора softmax, входом которого является состояние отслеживания LSTM:

→ pa = softmax (Wtrans → htracking + → btrans) (5)

Вышеупомянутая модель - почти простейшая жизнеспособная реализация функции принятия решения о переходе.Напротив, функции принятия решений в современных синтаксических анализаторах на основе переходов, как правило, используют значительно более богатые наборы функций в качестве входных данных, включая функции, содержащие информацию о нескольких предстоящих словах в буфере. Значение → htracking является функцией только самого верха буфера и двух верхних элементов стека на каждом временном шаге.

Во время тестирования модель использует любой переход (т. Е. Сдвиг или уменьшение), которому присвоена более высокая (ненормализованная) вероятность. Функция прогнозирования обучена имитировать решения внешнего синтаксического анализатора.Эти решения используются в качестве входных данных для модели во время обучения. Для SNLI мы используем двоичные синтаксические анализаторы Stanford PCFG Parser, которые включены в корпус. Мы не обнаружили, что запланированная выборка (Bengio et al., 2015) - модель использует собственные решения о переходе иногда во время обучения - может помочь.

3.5 Проблемы реализации

Эффективное представление стека

Наивная реализация SPINN должна обрабатывать стек размером O (N) на каждом временном шаге, любой элемент которого может быть задействован в последующих вычислениях.Тогда наивная реализация обратного распространения может потребовать сохранения каждого из стеков O (N) для обратного прохода, что приведет к требованию к пространству для каждого примера в O (NTD) float. Это требование недопустимо велико для значительных размеров пакетов или длин предложений N. Такая наивная реализация также потребовала бы копирования практически неизмененного стека на каждом временном шаге, поскольку каждая операция сдвига или сокращения записывает только одно новое представление в верхнюю часть стека.

Мы предлагаем компактное представление стека, вдохновленное техникой застежки-молнии (Huet, 1997) , которую мы называем тонким стеком.Для каждого входного предложения мы представляем стек с единственной матрицей S размером T × D. Каждая строка S [t] (для 0

1: функция Step (bufferTop, a, t, S, Q)

2: если a = shift, то

3: S [t]: = bufferTop

4: иначе, если a = уменьшить, то

5: справа: = S [Q.pop ()]

6: left: = S [Q.pop ()]

7: S [t]: = Написать (слева, справа)

8: Q.push (t)

Алгоритм 1 Алгоритм тонкого стека

Это представление стека требует значительно меньше места.Он сохраняет каждый элемент, участвующий в вычислении с прямой связью, ровно один раз, что означает, что это представление все еще может поддерживать эффективное обратное распространение. Кроме того, все обновления S и Q могут выполняться пакетно и на месте на графическом процессоре, что дает существенный выигрыш в скорости как по сравнению с более простой реализацией SPINN, так и со стандартной реализацией TreeRNN. Мы описываем результаты по скорости в разделе 3.7.

Подготовка данных

Во время обучения SPINN требует как переходную последовательность a, так и последовательность лексем x в качестве входных данных для каждого предложения.Последовательность токенов - это просто слова в предложении по порядку. a можно получить из любого синтаксического анализа избирательного округа для предложения, сначала преобразовав этот синтаксический анализ в немаркированный двоичный синтаксический анализ, затем линеаризуя его (с обычным обходом по порядку), затем взяв каждый токен слова как переход сдвига и каждый ')' как переход на сокращение, как здесь:

Таблица 1: Алгоритм тонкого стека, работающий с входной последовательностью x = (\ emph {Spot}, \ emph {sat}, \ emph {down}) и последовательностью перехода, показанной в крайнем правом столбце.S [t] показывает вершину стека на каждом шаге t. Последние два элемента Q (подчеркнуты) указывают, какие строки t будут задействованы в операции сокращения на следующем шаге.

Разбор двоичного кода без метки: ((кот) (сел))
x: , cat , сб , вниз
a: сдвиг, сдвиг, уменьшение, сдвиг, сдвиг, уменьшение, уменьшение

Обработка предложений переменной длины

Для обучения любой модели предложения с помощью пакетных вычислений необходимо дополнить или обрезать предложения до фиксированной длины.Мы зафиксировали эту длину на N = 25 слов, что больше, чем примерно 98% предложений в SNLI. Последовательности переходов a обрезаются слева или дополняются сдвигами слева. Последовательности токенов x затем обрезаются или дополняются пустыми токенами слева, чтобы соответствовать количеству сдвигов, добавленных или удаленных из a, и затем могут быть дополнены пустыми токенами справа, чтобы соответствовать желаемой длине N.

3.6 TreeRNN-эквивалентность

Без добавления отслеживающего LSTM, SPINN (в частности, вариант SPINN-PI-NT, для синтаксического анализа ввода, без отслеживания) в точности эквивалентен традиционной древовидной модели нейронной сети в функции, которую он вычисляет, и, следовательно, он также имеет ту же динамику обучения.В обоих случаях представление каждого предложения состоит из представлений слов, объединенных рекурсивно с использованием функции композиции TreeRNN (в нашем случае - функции TreeLSTM). SPINN, однако, значительно быстрее и поддерживает как интегрированный синтаксический анализ, так и новый подход к контексту через отслеживающий LSTM.

3.7 Скорость вывода

В этом разделе мы сравниваем скорость тестирования нашего SPINN-PI-NT с эквивалентной TreeRNN, реализованной обычным способом и со стандартной моделью последовательности RNN.Хотя полные модели, оцениваемые ниже, реализованы и обучены с использованием Theano (Theano Development Team, 2016) , который достаточно эффективен, но не идеален для нашей модели, мы хотим сравнить хорошо оптимизированные реализации всех трех моделей. Для этого мы повторно реализуем прямую связь SPINN-PI-NT и базовый уровень LSTM RNN в C ++ / CUDA и сравниваем эту реализацию с реализацией C ++ / Eigen TreeRNN на базе ЦП из Irsoy and Cardie (2014) , которую мы модифицирован для выполнения тех же вычислений, что и SPINN-PI-NT.Такие TreeRNN могут работать только с одним примером за раз и поэтому плохо подходят для вычислений на GPU.

Рисунок 3: Сравнение скорости с прогнозированием.

Каждая модель может работать с предложениями не более 30 токенов. Мы зафиксировали размерность модели D и размерность встраивания слов на 300. Мы запустили тест производительности ЦП на 16-ядерном процессоре Intel Xeon E5-2660 с тактовой частотой 2,20 ГГц с включенной гиперпоточностью. Мы тестируем нашу реализацию тонкого стека и модель RNN на графическом процессоре NVIDIA Titan X.

На рис. 3 сравниваются скорости кодирования предложений трех моделей на случайных входных данных. Мы наблюдаем существенную разницу во времени выполнения между ЦП и реализациями тонкого стека, которая увеличивается с размером пакета. С большим, но практичным размером пакета 512, наибольшим, на котором мы тестировали TreeRNN, наша модель примерно в 25 раз быстрее, чем стандартная реализация ЦП, и примерно в 4 раза медленнее, чем базовый уровень RNN.

Хотя этот эксперимент охватывает только SPINN-PI-NT, результаты должны быть аналогичными для полной модели SPINN: большая часть вычислений, связанных с запуском SPINN, связана с заполнением буфера, применением функции композиции и манипулированием буфером и стеком. , с низкоразмерными компонентами отслеживания и анализа, добавляющими лишь небольшую дополнительную нагрузку.

Парам. Диапазон Стратегия РНН SP.-PI-NT SP.-PI СП.
Начальный LR 2 × 10–4–2 × 10–2 журнал 5 × 10−3 3 × 10−4 7 × 10−3 2 × 10−3
L2 регуляризация λ 8 × 10–7–3 × 10–5 журнал 4 × 10-6 3 × 10-6 2 × 10-5 3 × 10-5
Стоимость перехода α 0.5–4,0 лин 3,9
Прерывание встроенного преобразования 80–95% лин 83% 92% 86%
Классификатор MLP отсев 80–95% лин 94% 94% 93% 94%
Отслеживание размера LSTM Dtracking 24–128 журнал 61 79
Слои классификатора MLP 1–3 лин 2 2 2 1
Таблица 2: Диапазоны и значения гиперпараметров.Диапазон показывает диапазоны гиперпараметров, исследованные во время случайного поиска. Стратегия указывает, была ли выборка из диапазона однородной или логарифмической. Параметры отсева выражаются скорее как процент удержания, чем процент выпадения.

4 эксперимента NLI

Мы оцениваем SPINN по задаче логического вывода на естественном языке (NLI, также известное как распознавание текстового следования, или RTE; Даган и др., 2006) . NLI - это задача классификации пар предложений, в которой модель читает два предложения (предпосылку и гипотезу) и выводит суждение о следствии, противоречии или нейтральности, отражающее взаимосвязь между значениями двух предложений.Ниже приведен пример пары предложений и суждения из корпуса SNLI, который мы используем в наших экспериментах:

Предпосылка: Девушка в красном пальто, синей повязке на голове и джинсах лепит снежного ангела.

Гипотеза: Девушка на улице играет в снегу.

SNLI - это корпус из 570 тысяч помеченных людьми пар описаний сцен, подобных этому. Мы используем стандартное разделение поезд-тест и игнорируем немаркированные примеры, в результате чего остается около 549 тыс. Примеров для обучения, 9 842 для разработки и 9824 для тестирования.Ярлыки SNLI примерно сбалансированы, причем наиболее частая маркировка составляет 34,2% от тестового набора.

Хотя NLI оформлен как простая задача трехсторонней классификации, тем не менее, это эффективный способ оценки способности модели извлекать широко информативные представления значения предложения. Чтобы модель надежно работала на NLI, она должна быть способна представлять и рассуждать с основными явлениями семантики естественного языка, включая количественную оценку, сопоставление, объем и несколько типов неоднозначности.

4.1 Применение SPINN к SNLI

Создание классификатора пар предложений

Чтобы классифицировать пару предложений SNLI, мы запускаем две копии SPINN с общими параметрами: одна для предложения-предпосылки, а другая - для предложения гипотезы. Затем мы используем их выходные данные (состояния → h наверху каждого стека в момент времени t = T), чтобы построить вектор признаков → классификатор x для пары. Этот вектор признаков состоит из конкатенации этих двух векторов предложений, их разницы и их поэлементного произведения (согласно Mou et al., 2016) :

→ xclassifier = ⎡⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢⎣ → hpremise → hpremise → hpremise- → hpremise → hpremise → hгипотеза⎤⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥⎦ (6)

Этот вектор признаков затем передается серии слоев нейронной сети ReLU 1024D (т. Е. MLP; количество слоев настраивается как гиперпараметр), затем передается в линейное преобразование, а затем, наконец, передается на слой softmax, который дает распределение по трем меткам.

Целевая функция

Наша цель объединяет цель кросс-энтропии Ls для задачи классификации SNLI, цели кросс-энтропии Ltp и Lth для решения синтаксического анализа для каждого из двух предложений на каждом шаге t и член регуляризации L2 для обученных параметров. Члены взвешиваются с использованием настроенных гиперпараметров α и λ:

Lm = Ls + αT − 1∑t = 0 (Ltp + Lth) + λ∥θ∥22 (7)
Инициализация, оптимизация и настройка

Мы инициализируем параметры модели, используя непараметрическую стратегию He et al.(2015) , за исключением параметров классификатора softmax, которые мы инициализируем с использованием случайных однородных выборок из [-0,005,0,005].

Мы используем SGD мини-пакета с оптимизатором RMSProp (Tieleman and Hinton, 2012) и настроенной начальной скоростью обучения, которая снижается с коэффициентом 0,75 каждые 10 тыс. Шагов. Мы применяем как выпадение (Srivastava et al., 2014) , так и пакетную нормализацию (Ioffe and Szegedy, 2015) к выходу слоя проекции встраивания слов и к векторам признаков, которые служат входами и выходами для MLP. который предшествует окончательному классификатору следования.

Мы обучаем каждую модель по 250 тыс. Шагов в каждом прогоне, используя размер пакета 32. Мы отслеживаем производительность каждой модели в наборе для разработки во время обучения и сохраняем параметры, когда эта производительность достигает нового пика. Мы используем раннюю остановку, оценивая набор тестов с использованием параметров, которые лучше всего работают на наборе разработки.

Мы используем случайный поиск для настройки гиперпараметров каждой модели, устанавливая диапазоны для поиска для каждого гиперпараметра эвристически (и проверяя разумность диапазонов в наборе для разработки), а затем запускаем восемь копий каждого эксперимента с вновь выбранными гиперпараметрами из те диапазоны.В таблице 2 показаны гиперпараметры, использованные в лучшем прогоне каждой модели.

Таблица 3: Результаты 3-сторонней классификации SNLI. Params. - приблизительное количество обученных параметров (без встраивания слов для всех моделей). Пер. соотв. - точность модели в прогнозировании переходов при синтаксическом анализе во время тестирования. Поезд и тест - это точность классификации SNLI.

4.2 Оценено моделей

Мы оцениваем четыре модели. Все четыре используют архитектуру классификатора пар предложений, описанную в разделе 4.1, и отличаются только функцией вычисления кодировок предложений. Во-первых, однослойный LSTM RNN (аналогичный таковому у Bowman et al., 2015a) служит базовым кодером. Затем минимальная модель SPINN-PI-NT (эквивалент TreeLSTM) представляет дизайн модели SPINN. SPINN-PI добавляет в этот дизайн отслеживающий LSTM. Наконец, полный SPINN добавляет интегрированный синтаксический анализатор.

Мы сравниваем наши модели с несколькими базовыми показателями, включая самый сильный опубликованный результат, не основанный на нейронных сетях, из Bowman et al.(2015a) и предыдущие модели нейронных сетей, построенные на основе нескольких типов кодировщиков предложений.

4.3 Результаты

Таблица 3 показывает наши результаты по SNLI. Для полного SPINN мы также сообщаем меру соответствия между синтаксическими анализами этой модели и синтаксическими анализами, включенными в SNLI, рассчитываемую как точность классификации по переходам, усредненным по временным шагам.

Мы обнаружили, что простая модель SPINN-PI-NT работает немного лучше, чем базовая линия RNN, но эта модель SPINN-PI с добавленным отслеживанием LSTM работает хорошо.Успех SPINN-PI, гибридной модели древовидной последовательности, предполагает, что методы кодирования на основе дерева и последовательности, по крайней мере, частично дополняют друг друга, при этом модель последовательности предположительно обеспечивает полезное локальное устранение неоднозначности слов. Полная модель SPINN с ее относительно слабым внутренним парсером работает немного хуже, но, тем не менее, значительно превосходит производительность базовой RNN.

И SPINN-PI, и полный SPINN значительно превосходят все предыдущие модели кодирования предложений.В частности, эти модели превосходят древовидную CNN из Mou et al. (2016) , который также использует древовидную структуру для извлечения локальных признаков, но использует более простые методы объединения для построения функций предложений в интересах эффективности. Наши результаты показывают, что модель, которая полностью использует древовидную композицию (SPINN), превосходит модель, которая использует ее только частично (древовидная CNN), которая, в свою очередь, превосходит модель, которая не использует ее вообще (RNN).

Полный SPINN показал умеренно хорошие результаты при воспроизведении синтаксического анализа Stanford Parser данных SNLI на уровне перехода за переходом, с 92.Точность 4% во время тестирования. Однако его ошибки предсказания перехода довольно равномерно распределены по предложениям, и большинству предложений были назначены частично недопустимые последовательности переходов, которые либо оставляли несколько слов вне окончательного представления, либо включали несколько маркеров заполнения в окончательное представление.

4.4 Обсуждение

Использование древовидной структуры улучшает производительность моделей кодирования предложений для SNLI. Мы подозреваем, что это улучшение во многом связано с более эффективным изучением точных обобщений в целом, а не с какими-то отдельными явлениями.Однако в результатах можно выделить некоторые закономерности.

В то время как у всех четырех исследуемых моделей есть проблемы с отрицанием, модели SPINN с древовидной структурой работают на этих парах значительно лучше. Вероятно, это связано с тем, что деревья синтаксического анализа позволяют относительно легко идентифицировать область действия любого экземпляра отрицания (отрицаемая часть содержания предложения) и отделять ее от остальной части предложения. Для пар предложений тестового набора, подобных приведенной ниже, где отрицание (, а не или не ) не появляется в посылке, но присутствует в гипотезе, RNN показывает точность 67%, в то время как все три модели с древовидной структурой превышают 73%.Только RNN ошибся в приведенном ниже примере:

Предпосылка: художественная гимнастка выполняет вольное упражнение на соревнованиях.

Гипотеза: Гимнастка не может закончить упражнение.

Обратите внимание, что наличие отрицания в гипотезе коррелирует с ярлыком противоречия в SNLI, но не так сильно, как можно было бы предположить - только 45% этих примеров в тестовой выборке помечены как противоречия.

Кроме того, кажется, что модели с древовидной структурой, и особенно гибридные модели с древовидной последовательностью, более эффективны, чем RNN при извлечении информативных представлений длинных предложений.Модель RNN падает в точности теста быстрее с увеличением длины предложения, чем модель SPINN-PI-NT, которая, в свою очередь, падает значительно быстрее, чем две гибридные модели, повторяя шаблон, более резко наблюдаемый на искусственных данных в Bowman et al. (2015b) . В парах из 20 или более слов точность RNN составляет 76,7%, а SPINN-PI достигает 80,2%. Все три модели SPINN правильно пометили следующий пример, а RNN - нет:

Предпосылка: Мужчина в очках и в рваном костюме играет на электрогитаре Jaguar и поет под аккомпанемент барабанщика.

Гипотеза: Мужчина в очках и в растрепанной одежде играет на гитаре и поет вместе с барабанщиком.

Мы подозреваем, что гибридная природа полной модели SPINN также ответственна за ее удивительную способность работать лучше, чем базовая RNN, даже когда ее внутренний синтаксический анализатор относительно неэффективен при создании правильных синтаксических разборов полного предложения. Он может действовать наподобие древовидной CNN, только с доступом к более крупным деревьям: использовать древовидную структуру для создания локальных значений фраз, а затем использовать отслеживающий LSTM, по крайней мере частично, для объединения этих значений.

Наконец, как это, вероятно, неизбежно для моделей, оцениваемых по SNLI, все четыре исследуемые модели показали на несколько процентов хуже на тестовых примерах, чья наземная метка истинности нейтральна, чем на примерах двух других классов. Путаницы «следствие-нейтральный» и «нейтральный-противоречие», по-видимому, намного труднее избежать, чем заблуждения «следствие-противоречие», где относительно поверхностные сигналы могут оказаться более полезными.

5 Выводы и дальнейшая работа

Мы представляем модельную архитектуру (SPINN-PI-NT), которая эквивалентна TreeLSTM, но на порядок быстрее во время тестирования.Мы расширяем эту архитектуру до гибридной модели с древовидной последовательностью (SPINN-PI) и показываем, что это дает значительный выигрыш в решении задачи вывода SNLI. Наконец, мы показываем, что можно использовать сильные стороны этой модели без необходимости во внешнем синтаксическом анализаторе путем интеграции быстрого синтаксического анализатора в модель (как в полном SPINN), и что отсутствие внешней синтаксической информации приводит к незначительным потерям в точность.

Поскольку цель данной статьи - представить модель общего назначения для кодирования предложений, мы не стремимся к использованию мягкого внимания (Bahdanau et al., 2015; Rocktäschel et al., 2016) , несмотря на продемонстрированную эффективность для задачи SNLI. Однако мы ожидаем, что появится возможность продуктивно сочетать нашу модель с мягким вниманием, чтобы достичь самых современных характеристик.

Наш отслеживающий LSTM использует только простые, быстро вычисляемые функции, взятые из заголовка буфера и заголовка стека. Вероятно, что предоставление отслеживающему LSTM доступа к дополнительной информации из буфера и стека на каждом шаге позволит ему лучше представлять контекст в каждом узле дерева, обеспечивая как лучший синтаксический анализ, так и лучшее кодирование предложений.Одним из многообещающих способов достижения этой цели было бы кодирование полного содержимого стека и буфера на каждом временном шаге в соответствии с методом, используемым Dyer et al. (2015) .

Для более амбициозной цели мы ожидаем, что будет возможно реализовать вариант SPINN поверх модифицированной структуры данных стека с дифференцируемыми операциями push и pop (как в Grefenstette et al., 2015; Joulin and Mikolov, 2015 ) . Это позволило бы модели научиться синтаксическому анализу с использованием указаний из цели семантического представления, которая в настоящее время заблокирована от влияния на ключевые параметры синтаксического анализа путем использования нами решений жесткого сдвига / сокращения.Это изменение позволит модели научиться производить синтаксические анализы, которые в совокупности лучше подходят для поддержки семантической интерпретации, чем те, которые предоставляются в обучающих данных.

Благодарности

Мы признательны за финансовую поддержку со стороны Google Faculty Research Award, Стэнфордской инициативы в области науки о данных и Национального научного фонда в рамках грантов №№. BCS 1456077 и IIS 1514268. Некоторые из Tesla K40, использованные для этого исследования, были подарены NVIDIA Corporation.Мы также благодарим Кельвина Гуу, Ноа Гудмана и многих других членов Стэнфордской группы НЛП за полезные комментарии.

Список литературы

  • Ахо и Ульман (1972) Альфред В. Ахо и Джеффри Д. Ульман. 1972 г. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. Prentice-Hall, Inc.
  • Bahdanau et al. (2015) Дмитрий Богданов, Кёнхён Чо и Йошуа Бенжио. 2015 г. Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и перевести. В Proc. ICLR.
  • Bengio et al.(2015) Сами Бенжио, Ориол Виньялс, Навдип Джайтли и Ноам Шазир. 2015 г. Запланированная выборка для предсказания последовательности с помощью повторяющейся нейронной сети сети. В Proc. НИПС.
  • Bowman et al. (2015a) Сэмюэл Р. Боуман, Габор Анджели, Кристофер Поттс и Кристофер Д. Мэннинг. 2015a. Большой аннотированный корпус для изучения логического вывода на естественном языке. В Proc. ЕМНЛП.
  • Bowman et al. (2015b) Сэмюэл Р. Боуман, Кристофер Д. Мэннинг и Кристофер Поттс. 2015b. Древовидная композиция в нейронных сетях без древовидные архитектуры.В Proc. Семинар NIPS по когнитивным вычислениям 2015 г .: Интеграция нейронного и символического подходов.
  • Байс и Блансом (2015) Ян Байс и Фил Блансом. 2015 г. Генеративный инкрементный анализ зависимостей с помощью нейронных сетей. В Proc. ACL.
  • Чен и Мэннинг (2014) Данки Чен и Кристофер Д. Мэннинг. 2014 г. Быстрый и точный парсер зависимостей с использованием нейронных сетей. В Proc. ЕМНЛП.
  • Cheng et al. (2016) Цзянпэн Ченг, Ли Донг и Мирелла Лапата.2016 г. Сети с долговременной краткосрочной памятью для машинного чтения. arXiv: 1601.06733.
  • Даган и др. (2006) Идо Даган, Орен Гликман и Бернардо Маньини. 2006 г. PASCAL распознает проблему следования тексту. В задачах машинного обучения. Прогнозирующая оценка неопределенность, классификация визуальных объектов и распознавание фактических следствие, Springer.
  • Даути (2007) Дэвид Даути. 2007 г. Композиционность как эмпирическая проблема. В прямой композиционности, Oxford Univ.Нажмите.
  • Дайер и др. (2015) Крис Дайер, Мигель Баллестерос, Ван Линг, Остин Мэтьюз и Ноа А. Смит. 2015 г. Анализ зависимостей на основе переходов с долгосрочным стеком объем памяти. В Proc. ACL.
  • Дайер и др. (2016) Крис Дайер, Адигуна Кункоро, Мигель Баллестерос и Ноа А. Смит. 2016 г. Рекуррентные грамматики нейронных сетей. В Proc. NAACL.
  • Эмами и Елинек (2005) Ахмад Эмами и Фредерик Елинек. 2005 г. Нейросинтаксическая языковая модель.Машинное обучение 60 (1–3).
  • Голлер и Кюхлер (1996) Кристоф Голлер и Андреас Кюхлер. 1996 г. Изучение распределенных представлений, зависящих от задачи, с помощью обратное распространение через структуру. В Proc. Международная конференция IEEE по нейронным сетям.
  • Grefenstette et al. (2015) Эдвард Грефенстетт, Карл Мориц Херманн, Мустафа Сулейман и Фил Блансом. 2015 г. Обучение преобразованию с неограниченной памятью. В Proc. НИПС.
  • He et al. (2015) Кайминь Хэ, Сянюй Чжан, Шаоцин Жэнь и Цзянь Сунь.2015 г. Углубляемся в выпрямители: превосходя человеческий уровень производительности на Классификация ImageNet. В Proc. ICCV.
  • Хендерсон (2004) Джеймс Хендерсон. 2004 г. Дискриминационное обучение статистического парсера нейронной сети. В Proc. ACL.
  • Хохрайтер и Шмидхубер (1997) Зепп Хохрайтер и Юрген Шмидхубер. 1997 г. Долговременная кратковременная память. Нейронные вычисления 9 (8).
  • Хуэ (1997) Жерар Юэ. 1997 г. Застежка-молния. Журнал функционального программирования 7 (5).
  • Иоффе и Сегеди (2015) Сергей Иоффе и Кристиан Сегеди. 2015 г. Пакетная нормализация: ускорение глубокого обучения сети за счет сокращения внутренний ковариативный сдвиг. В Proc. ICML.
  • Ирсой и Карди (2014) Озан Ирсой и Клэр Карди. 2014 г. Глубокие рекурсивные нейронные сети для композиционности в языке. В Proc. НИПС.
  • Жулен и Миколов (2015) Арман Жулен и Томаш Миколов. 2015 г. Вывод алгоритмических шаблонов с повторяющимися сетями с расширением стека.В Proc. НИПС.
  • Kalchbrenner et al. (2014) Нал Кальчбреннер, Эдвард Грефенстетт и Фил Блансом. 2014 г. Сверточная нейронная сеть для моделирования предложений. В Proc. ACL.
  • Кипервассер и Гольдберг (2016) Элиягу Кипервассер и Йоав Гольдберг. 2016 г. Простой анализ зависимостей с помощью иерархических древовидных LSTM. arXiv: 1603.00375.
  • Ли и др. (2015) Цзивэй Ли, Минь-Тханг Луонг, Дэн Джурафски и Эудард Хови. 2015 г. Когда древовидные структуры необходимы для глубокого изучения представления? В Proc.ЕМНЛП.
  • Mou et al. (2016) Лили Моу, Мэн Руи, Ге Ли, Янь Сюй, Лу Чжан, Жуй Янь и Чжи Цзинь. 2016 г. Логический вывод на естественном языке с помощью древовидной свертки и эвристики соответствие. В Proc. ACL.
  • Нивр (2003) Joakim Nivre. 2003 г. Эффективный алгоритм анализа проективных зависимостей. В Proc. IWPT.
  • Pennington et al. (2014) Джеффри Пеннингтон, Ричард Сочер и Кристофер Д. Мэннинг. 2014 г. GloVe: глобальные векторы для представления слов.В Proc. ЕМНЛП.
  • Rocktäschel et al. (2016) Тим Роктэшель, Эдвард Грефенстетте, Карл Мориц Херманн, Томаш Кочиску и Филом Блунсом. 2016 г. Рассуждения о привлечении нервного внимания. В Proc. ICLR.
  • Шибер (1983) Стюарт М. Шибер. 1983 г. Устранение неоднозначности предложений с помощью техники синтаксического анализа shift-reduce. В Proc. ACL.
  • Socher et al. (2011a) Ричард Сочер, Клифф С. Лин, Эндрю Й. Нг и Кристофер Д. Мэннинг. 2011a. Анализ естественных сцен и естественного языка с помощью рекурсивной нейронной сети сети.В Proc. ICML.
  • Socher et al. (2011b) Ричард Сохер, Джеффри Пеннингтон, Эрик Х. Хуанг, Эндрю Й. Нг и Кристофер Д. Мэннинг. 2011b. Полууправляемые рекурсивные автоэнкодеры для прогнозирования настроений раздачи. В Proc. ЕМНЛП.
  • Srivastava et al. (2014) Нитиш Шривастава, Джеффри Хинтон, Алекс Крижевский, Илья Суцкевер и Руслан Салахутдинов. 2014 г. Dropout: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей. JMLR 15.
  • Суцкевер и др.(2014) Илья Суцкевер, Ориол Виньялс, Куок В. Ле. 2014 г. Последовательность для последовательного обучения с помощью нейронных сетей. В Proc. НИПС.
  • Tai et al. (2015) Кай Шенг Тай, Ричард Сохер и Кристофер Д. Мэннинг. 2015 г. Улучшенные семантические представления из длинных древовидных сети краткосрочной памяти. В Proc. ACL.
  • Команда разработчиков Theano (2016) Команда разработчиков Theano. 2016 г. Theano: среда Python для быстрого вычисления математических выражения.arXiv: 1605.02688.
  • Тилеман и Хинтон (2012) Таймен Тилеман и Джеффри Хинтон. 2012 г. Лекция 6.5 - RMSProp: Разделите градиент на скользящее среднее его недавние масштабы. В разделе «Нейронные сети для машинного обучения», Coursera.
  • Титов и Хендерсон (2010) Иван Титов и Джеймс Хендерсон. 2010 г. Модель скрытых переменных для анализа генеративной зависимости. В Гарри Бунте, Паоле Мерло и Йоакиме Нивре, редакторах журнала Trends in Технология синтаксического анализа, Springer.
  • Вендров и др.(2016) Иван Вендров, Райан Кирос, Саня Фидлер и Ракель Уртасун. 2016 г. Порядок встраивания изображений и языка. В Proc. ICLR.
  • Ван и Цзян (2016) Шуохан Ван и Цзин Цзян. 2016 г. Изучение логического вывода на естественном языке с помощью LSTM. В Proc. NAACL.
  • Zhang et al. (2015) Сян Чжан, Цзюньбо Чжао и Янн ЛеКун. 2015 г. Сверточные сети на уровне символов для классификации текста. В Proc. НИПС.
  • Zhang et al. (2016) Синсин Чжан, Лян Лу и Мирелла Лапата.2016 г. Нисходящее дерево сетей с долговременной краткосрочной памятью. В Proc. NAACL.

Разбор с использованием грамматики векторов словесных ассоциаций

Итак, остановимся на первичном наблюдение, что «слово w похоже на слова w1, ..., wk потому что он появляется в аналогичных контекстах »и трактует w, w1, ..., wk как метка класса для w.

Выражаясь более формально, нам нужно определить две вещи: что такое собственно контекст и что означают подобные контексты. Просто начальное приближение к предыдущему вопросу - определение контекста слова (или группы слов) w как множество всех пар слов w ′, w ′ ′ такое, что существует хотя бы одно вхождение тройки w ′, w, w ′ ′ в имеющийся корпус.

Con (w): = {(w ′, w ′ ′): ∃i: Xi = w ′, Xi + 1 = w, Xi + 2 = w ′ ′}

Теперь сходство двух слов w и w ′ можно измерить процент общих контекстов по отношению ко всем контекстам, в которых они появляются. Деканг ​​Лин предоставляет принципиальную меру [13] :

sim (w, w ′): = 2 × I (Con (w) ∩Con (w ′)) I (Con (w)) + I (Con (w ′))

Где я - информация.

С двумя определениями, сформулированными выше, класс, к которому принадлежит слово можно определить как набор значений сходства между словами, как показано ниже.Для удобства мы ограничиваем набор, чтобы включать только слова, похожие за порог C:

класс (w): = {w ′: sim (w, w ′)> C}

например Сегмент из записи «несколько» оценивается для одного из наших корпусов:

 несколько {несколько, 1 значимо, 0,047 незначительно, 0,043
значительно, 0,036 существенно, 0,025 далеко, 0,025 и много, 0,024
больше & и, 0,024 один & или, 0,024 много, 0,022 став, 0,021
вероятно & будет & быть, 0.021 a & little, 0,02 считается, 0,018 ничего, 0,017
скорее 0,017 так и много, 0,016 относительно, 0,016 что-то, 0,015
конечно, 0,014 вполне, 0,014 в целом, 0,014 получения, 0,014 все же, 0,012
следовательно, 0,011 сделано, 0,011 часто, 0,011 и конечно, 0,01 даже, 0,0097
очень, 0,0083 всегда, 0,0082 и очень, 0,008 один раз, 0,0073
далее, 0,0072 мало, 0,0071 меньше, 0,007 реально, 0,0066 ...}

 

Если вектор состоит из набора пар (слово, оценка), а оценка - это значение выбранной функции сходства между парой «в некоторой степени» и другие слова в словаре.

По практическим соображениям удобнее представляют класс слова w как вектор действительных чисел, каждое представляет собой сходство словарного слова со словом w. Так что если w1, ..., wN - это словарь нашего языка, затем класс w определяется следующей функцией ϕ:

парсинг | Латынь ЯВЛЯЕТСЯ английским!

1. T ense

2. V oice

3. M ode (или Mood )

4. P Эрсон

5. N Умбер

Или, как мудро провозглашал мой начинающий профессор греческого языка (в нашу эпоху ухудшения качества телезрителей) через сокращение первых букв каждого из приведенных выше слов: T V M akes P eople N auseas! »

«Разбор» латинского «образца» 1-го спряжения глагола laudo («Я хвалю… хваляю… хваляю»): Настоящее, Активное, Указательное, 1-е лицо, Единственное число.А теперь давайте подробнее рассмотрим, что представляют собой эти «синтаксические» компоненты -

1. T ense передает «вид» действия и, как правило, только в индикативном режиме, «время» действия. Итак, для приведенного выше глагола Настоящее время будет означать как настоящее время, так и непрерывное «действие» (то есть активность в реальном, настоящем времени). Конечно, из вашего дополнительного исследования в другом месте вы узнаете, что латинские времена - это Настоящее, Несовершенное (непрерывное «действие» в прошлом), Будущее, - Pluperfect (эквивалент английского Прошлого. Perfect), и Future Perfect.

2. V oice ( «активный» или «пассивный» ) сообщает, как действие глагола связано с подлежащим. При active «voice» субъект глагола «активен» через глагол, чаще всего с прямым объектом. Например, Deum laudo = «Я, , восхваляю Бога». С помощью пассивного голоса, объект обрабатывается.Например, Бог восхваляется ». Обратите внимание на схему ниже. Даже направление стрелок поможет вам запомнить, что происходит с «активными» и «пассивными» голосовыми глаголами.


3. M ode (или Mood ) сообщает, что глагол утверждает, его отношение к «реальности».

Ориентировочная - декларативы, простые утверждения, опросы.
сослагательное наклонение - слегка условное, неуверенное утверждение; режим вероятности.
Повелительный - приказы или мольбы; режим «воли».

4. P erson обозначает, кто действует как субъект. В латыни 1st, 2nd и 3rd личных местоимений (т.е. I, you, he, she, it , we, you, и они ) включены в окончания глагольной формы.

5. N умбер - это «единственность» или «множественность» лица или лиц, представленных формой глагола, включенных в личные окончания глагола.

Последнее слово о латинском глаголе «синтаксический анализ». Поскольку синтаксический анализ глагола содержит всю информацию, необходимую для перевода слова - при условии, конечно, что вы знаете его первоначальное значение корня - будь то Настоящее Активное Индикативное 1-е лицо единственного числа или Будущее Активное Показательное 2-е лицо множественного числа или Несовершенный Пассивный Указательный 3 человека в единственном числе; неважно что это:

«Если вы можете разобрать это, вы можете перевести!»
Заинтересованы в посещении «живого интерактивного» онлайн-курса
Latin ? Возьмите ОПРОС здесь!

Заявка на патент США для ПОМОЩИ СОСТАВЛЕНИЯ ИМЕНИ ПРИ РАССЫЛКЕ СООБЩЕНИЙ Заявка на патент (Заявка № 20210044557, выданная 11 февраля 2021 г.)

Настоящая заявка является продолжением U.Заявка на патент S. Сер. No. 16/559808, поданной 4 сентября 2019 г., которая является продолжением заявки на патент США сер. № 14/089830, поданной 26 ноября 2013 г., в которой испрашивается преимущество даты подачи предварительной заявки на патент США № 61/904 731, поданной 15 ноября 2013 г., полное раскрытие которой включено в настоящий документ посредством ссылки. .

ОБЛАСТЬ РАСКРЫТИЯ

Настоящее раскрытие в целом относится к приложениям электронного обмена сообщениями и, в частности, к составлению сообщений в приложениях электронного обмена сообщениями.

ИСТОРИЯ ВОПРОСА

Следуя прецеденту аналогов ручки и бумаги, которые предшествовали им, электронные письма, мгновенные сообщения (IM), текстовые сообщения и другие электронные сообщения часто состоят из приветствия или приветствия, которое включает имя одного или больше предполагаемых получателей электронного сообщения. Однако это приводит к ситуациям, когда составитель сообщения непреднамеренно ошибочно вводит имя получателя в приветствии или где-либо еще в теле сообщения. Такие ошибки особенно распространены, когда имя получателя не является обычным для культуры отправителя или когда имя пишется аналогично обычному слову, не являющемуся именем.Обычные механизмы обнаружения ошибок, такие как процессы проверки орфографии, использующие предопределенный общий словарь, часто не позволяют выявить такие ситуации. Чтобы проиллюстрировать, имя получателя может быть похоже по написанию на обычное слово, и отправитель может неосознанно произносить имя получателя как обычное слово, что затем приведет к тому, что орфографические ошибки останутся незамеченными, поскольку они соответствуют написанию, найденному в словаре проверки орфографии. . Кроме того, даже если имя получателя написано отправителем правильно, функция автокоррекции в некоторых приложениях для обмена сообщениями изменяет имя, чтобы оно соответствовало слову, найденному в словаре проверки орфографии.Такие инциденты могут вызвать смущение или замешательство у отправителя и получателя.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Настоящее изобретение может быть лучше понято, а его многочисленные особенности и преимущества станут очевидными для специалистов в данной области техники со ссылкой на прилагаемые чертежи. Использование одних и тех же условных обозначений на разных чертежах указывает на аналогичные или идентичные предметы.

РИС. 1 представляет собой схему, иллюстрирующую электронное устройство, использующее помощь в составлении имени получателя с использованием опции автопредложения для приложения обмена сообщениями, в соответствии с, по меньшей мере, одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.

РИС. 2 - схема, иллюстрирующая интерфейс составления сообщений приложения обмена сообщениями, которое использует помощь в составлении имени получателя с использованием опции автозаполнения в соответствии с по меньшей мере одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.

РИС. 3 - схема, иллюстрирующая интерфейс составления сообщения приложения обмена сообщениями, которое использует помощь в составлении имени получателя с использованием опции автозамены в соответствии с по меньшей мере одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.

РИС. 4 - схема, иллюстрирующая интерфейс составления сообщения приложения обмена сообщениями, которое использует помощь в составлении имени получателя с использованием опции автозамены после составления в соответствии с, по меньшей мере, одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.

РИС. 5 - блок-схема, иллюстрирующая способ предоставления помощи в составлении имени получателя для составления имени получателя в теле электронного сообщения в соответствии с по меньшей мере одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.

РИС. 6 - схема, иллюстрирующая методику идентификации имен кандидатов для помощи в составлении имени получателя во время составления электронного сообщения путем анализа адреса получателя сообщения получателя электронного сообщения в соответствии с, по меньшей мере, одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.

РИС. 7 - схема, иллюстрирующая методику идентификации имен кандидатов для помощи в составлении имени получателя во время составления электронного сообщения путем анализа отображаемого имени, связанного с адресом обмена сообщениями получателя электронного сообщения, в соответствии с, по меньшей мере, одним вариантом осуществления настоящего изобретения. раскрытие.

РИС. 8 - схема, иллюстрирующая методику идентификации имен кандидатов для помощи в составлении имени получателя во время составления электронного сообщения путем синтаксического анализа тела электронного сообщения в соответствии с, по меньшей мере, одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.

РИС. 9 - схема, иллюстрирующая методику идентификации имен кандидатов для помощи в составлении имени получателя во время составления электронного сообщения путем выполнения поиска контактов в базе данных контактов с использованием контекста сообщения из одного или нескольких полей электронного сообщения в соответствии с, по меньшей мере, одним вариантом осуществления. настоящего раскрытия.

РИС. 10 - схема, иллюстрирующая методику идентификации имен кандидатов для помощи в составлении имени получателя во время составления электронного сообщения путем анализа содержимого другого приложения, которое инициировало составление электронного сообщения, в соответствии с, по меньшей мере, одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.

РИС. 11 - схема, иллюстрирующая реализацию электронного устройства , 100, в соответствии, по меньшей мере, с одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

Следующее описание предназначено для передачи полного понимания настоящего раскрытия посредством предоставления ряда конкретных вариантов осуществления и деталей, включающих помощь в составлении имени во время составления электронного сообщения на электронном устройстве. Однако понятно, что настоящее раскрытие не ограничивается этими конкретными вариантами осуществления и деталями, которые являются только примерами, и объем раскрытия, соответственно, предназначен для ограничения только следующей формулой изобретения и ее эквивалентами.Кроме того, понятно, что специалист в данной области техники в свете известных систем и способов оценит использование раскрытия для его предполагаемых целей и получения преимуществ в любом количестве альтернативных вариантов осуществления, в зависимости от конкретной конструкции и других потребностей.

РИС. 1-11 иллюстрируют примерные методы для предоставления помощи в автоматизированном составлении имен в теле сообщения электронного сообщения, составляемого на электронном устройстве. По меньшей мере, в одном варианте осуществления электронное устройство идентифицирует одно или несколько имен кандидатов-получателей на основе контекста сообщения и, в ответ на идентификацию, пользователь составляет приветствие или другое приветствие, которое, как ожидается, будет включать имя получателя в тело сообщения, предоставляет имя помощь в составлении с использованием одного или нескольких идентифицированных имен кандидатов для облегчения точного составления имени получателя.Помощь в составлении имени может быть предоставлена ​​в виде графического представления выбранного имени кандидата в соответствии с одним или несколькими вариантами представления, такими как вариант автоматического предложения («автозаполнение»), вариант автоматического завершения («автозаполнение»), и возможность автоматического исправления («автокоррекция»). Для опции автозаполнения после идентификации пользовательского ввода, указывающего на триггер приветствия (например, ввод приветствия, такого как «Привет» или «Уважаемый», или инициирования ввода первого слова тела сообщения), одно или несколько имен кандидатов являются графически представлены в виде выбираемой пользователем опции через графический интерфейс пользователя (GUI) электронного устройства, и выбор пользователем выбираемой пользователем опции приводит к автоматическому заполнению («автозаполнению») выбранного имени кандидата в теле сообщения. как часть приветствия.Для опции автозаполнения после идентификации триггера приветствия и получения пользовательского ввода, указывающего состав начальных букв не приветствующего термина в теле сообщения, выбирается имя кандидата (если имеется более одного имени кандидата), и электронное устройство предоставляет графическое представление имени кандидата путем автономного завершения слова в теле сообщения на основе выбранного имени кандидата. Затем пользователь может принять это завершенное слово как предполагаемое имя получателя или отклонить завершенное слово и, таким образом, вызвать его удаление из тела сообщения.Для опции автозамены электронное устройство определяет, включает ли приветствие в теле сообщения слово, соответствующее имени кандидата, и, если есть несоответствие, отображает уведомление о том, что пользователь мог ошибиться при составлении имени получателя в теле сообщения. Это уведомление может включать в себя выбираемую пользователем опцию для замены слова в приветствии предложенным именем кандидата. Опция автозамены может использоваться после завершения приветствия и перед составлением остальной части тела сообщения, после того как тело сообщения было составлено (например,g., когда пользователь дал команду приложению обмена сообщениями инициировать передачу составленного электронного сообщения) и т.п. Ввод приветствий и других слов может осуществляться путем набора текста на клавиатуре, набора текста на виртуальной клавиатуре (сенсорного экрана), проведения пальцем по виртуальной клавиатуре, выбора букв с помощью мыши или сенсорной панели, набора текста на клавиатуре или с помощью набора клавиш, распознавания речи или другого типа ввод текста.

Идентификация имен кандидатов для процесса помощи в составлении имен может быть определена из внутреннего контекста сообщения, внешнего контекста сообщения или их комбинации.Внутренний контекст сообщения включает в себя поля самого электронного сообщения, такие как адреса сообщения получателя в полях адреса сообщения получателя сообщения, отображаемые имена полей отображаемых имен, связанных с адресами сообщения получателя, имена вложений файлов вложений, перечисленные в полях вложений ( и содержимое прикрепленных файлов), а также содержимое самого тела сообщения, такое как строка темы сообщения или содержимое предыдущего электронного сообщения, которое было включено в тело сообщения составляемого электронного сообщения.Внешний контекст сообщения включает в себя контекст сообщения, отличный от полей составляемого электронного сообщения, и, таким образом, может включать, например, базу данных контактов, поддерживаемую на электронном устройстве, или содержимое приложения, из которого было составлено электронное сообщение. инициировано (например, содержимое веб-страницы, содержащее ссылку, которая при выборе инициирует составление электронного сообщения). По меньшей мере, в одном варианте осуществления электронное устройство идентифицирует имена кандидатов из внутреннего или внешнего контекста сообщения путем анализа содержимого контекста сообщения для идентификации отдельных слов или комбинаций или слов, которые, как предполагается, представляют слова имени, или путем использования таких проанализированных слов для выполнения поиск имени, например, в базе данных контактов для определения соответствующего имени кандидата.Эта идентификация имени кандидата через внутренний и внешний контекст сообщения, таким образом, может использоваться для дополнения обычных процессов проверки орфографии, которые полагаются на заранее определенные словари орфографии, которые не отражают конкретный контекст имени получателя или другое содержимое составляемого электронного сообщения.

Для простоты иллюстрации большая часть последующего описания методов помощи в автоматизированном составлении имен предоставляется в соответствии с примером использования приложения для обмена сообщениями электронной почты портативного электронного устройства.Однако эти автоматизированные методы составления имен не ограничиваются этим контекстом, а вместо этого могут использоваться для любого из множества приложений для обмена электронными сообщениями, таких как приложения для обмена мгновенными сообщениями (IM), приложения для обмена текстовыми сообщениями, приложения для микроблогов, приложения для социальных сетей и подобное, аналогичное, похожее.

РИС. 1 иллюстрирует электронное устройство , 100, , использующее автоматизированную помощь в составлении имени получателя во время составления электронного сообщения в соответствии с, по меньшей мере, одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.Электронное устройство 100 может включать в себя любое из множества устройств, которые могут использоваться для обмена электронными сообщениями, например сотовый телефон с поддержкой вычислений («смартфон») или часы с возможностью вычислений («умные часы»), планшетный компьютер, ноутбук. компьютер, настольный компьютер, игровая консоль, персональный цифровой помощник (КПК) и т.п.

В изображенном примере электронное устройство 100 включает в себя приложение для обмена сообщениями 102 , которое работает для передачи электронных сообщений между электронным устройством 100 и другими электронными устройствами через поставщика электронных сообщений 104 , доступного через одно или несколько сети 106 .Чтобы проиллюстрировать, приложение для обмена сообщениями , 102, может включать в себя веб-приложение электронной почты (например, Google Gmail ™), которое взаимодействует с сервером электронной почты в Интернете (один вариант осуществления поставщика сообщений , 104 ) через Интернет (один вариант осуществления сеть 106 ). В качестве другого примера приложение для обмена сообщениями 102 может включать в себя почтовый клиент Microsoft Outlook ™, который взаимодействует с сервером Microsoft Exchange ™ (один из вариантов поставщика сообщений 104 ) через внутреннюю корпоративную сеть, Интернет или их комбинацию. .В качестве еще одного примера приложение для обмена сообщениями , 102, может включать в себя приложение для обмена мгновенными сообщениями (IM), которое обменивается данными с веб-сервером IM (один вариант осуществления поставщика сообщений , 104 ) через Интернет. Другие примеры приложения для обмена сообщениями , 102, включают, например, приложение для обмена текстовыми сообщениями (например, приложение простой службы обмена сообщениями (SMS) или приложение службы обмена мультимедийными сообщениями (MMS)), приложение для микроблогов (например, приложение «твиттер»). предоставлено Twitter Inc.), приложение для социальных сетей (например, Facebook ™ или Google Circles ™) и т.п. В некоторых реализациях приложение для обмена электронными сообщениями , 102, отправляет и принимает электронные сообщения в координации с операционной системой (ОС) 108 (или другим системным программным обеспечением) электронного устройства , 100, . Чтобы проиллюстрировать, ОС , 108, может облегчить доступ к проводному или беспроводному сетевому интерфейсу, который соединяется с сетью , 106, , доступ к дисплею и устройствам пользовательского ввода (например,g., сенсорный экран, микрофон, мышь или клавиатура) электронного устройства 100 и т.п.

Одна из функций обмена сообщениями, предоставляемая приложением для обмена сообщениями 102 , - это представление графического пользовательского интерфейса (GUI) для облегчения составления пользователем электронных сообщений, которые должны быть переданы одному или нескольким получателям через провайдер обмена сообщениями 104 . Составление электронного сообщения управляется посредством ввода 110 состава пользователя, полученного через один или несколько интерфейсов пользовательского ввода, связанных с этим графическим интерфейсом пользователя, например сенсорный экран, микрофон, мышь или клавиатуру.Пользовательский ввод состава , 110, обычно включает в себя инструкцию для инициирования составления электронного сообщения, такую ​​как выбор пользователем кнопки «составить», отображаемой в графическом пользовательском интерфейсе (GUI), предоставляемом приложением для обмена сообщениями 102 или через голос пользователя. команды, инструктирующие электронное устройство 100 инициировать новое электронное сообщение. Пользовательский ввод состава , 110, также включает пользовательский ввод для предоставления адресов сообщения получателя в одном или нескольких полях адреса сообщения, а также пользовательский ввод для предоставления текста и другого типографского содержимого в тело сообщения составляемого электронного сообщения.

В ходе составления электронного сообщения пользователь электронного устройства 100 может пожелать обратиться к одному или нескольким получателям по имени в теле сообщения, например, инициируя содержание тела сообщения приветствием, которое включает одно или несколько имен получателей. Однако существует значительная вероятность того, что пользователь может неправильно написать имя предполагаемого получателя в теле сообщения, либо потому, что пользователь не знаком с именем (например, оно может не распространяться в культуре пользователя), оно может иметь несколько возможных написание (e.g., «Карл» против «Карл»), или это может иметь написание, очень похожее на другое слово. Для иллюстрации получателя электронного сообщения можно назвать «Gulprit», которое пользователь может непреднамеренно ввести как «Culprit» в теле сообщения из-за сходства их написания. Чтобы уменьшить или избежать ошибок написания имени получателя, по крайней мере, в одном варианте осуществления приложение для обмена сообщениями , 102, обеспечивает автоматическую помощь в составлении имени получателя, идентифицируя имена кандидатов на основе контекста сообщения, а затем автономно способствуя правильному использованию имени в теле сообщения с помощью различной помощи пользователя. параметры, такие как параметр автозаполнения, параметр автозаполнения, параметр автозамены и т. д.

В одном варианте осуществления этой помощи в составлении имени получателя способствует различная информация, хранящаяся в электронном устройстве 100 . Такая информация может включать в себя, например, контекст сообщения , 112, самого сообщения. Этот контекст сообщения , 112 может включать внутренний контекст сообщения, который представляет собой информацию в полях составляемого сообщения, такую ​​как информация в полях адреса получателя сообщения, например, адреса электронной почты в полях «Кому:», «Копия:» и «Bcc:» адресные поля, имена или другая основанная на имени информация, уже присутствующая или впоследствии добавленная в тело сообщения, и т.п.Этот контекст сообщения , 112 также может включать в себя внешний контекст сообщения, который представляет собой информацию, которая не получается напрямую из полей составляемого электронного сообщения, например, содержимое в другом приложении, которое инициировало составление электронного сообщения или контактную запись получатель, к которому осуществляется косвенный доступ с использованием некоторой информации из внутреннего контекста сообщения.

Приложение обмена сообщениями 102 может использовать этот контекст сообщения 112 для идентификации одного или нескольких имен кандидатов (то есть имен, которые могут быть использованы пользователем при составлении тела сообщения) либо напрямую, например, путем создания имена кандидатов из синтаксического анализа частей адресов электронной почты, зависящих от получателя, в полях получателя или косвенно, например, путем определения идентификаторов получателя из полей сообщения и последующего использования этих идентификаторов, зависящих от получателя, для поиска соответствующего имени получателя, например, база данных контактов 114 поддерживается на электронном устройстве 100 .База данных контактов , 114, может включать, например, постоянный список контактов с записями контактов, которые были собраны приложением для обмена сообщениями 102 или другим приложением, которое разрешило доступ к своей базе данных контактов, например, записи контактов Google, доступные в приложение Google Gmail ™, набор записей контактов, доступных в приложении Microsoft Outlook ™, или набор записей «друзей», доступных в учетной записи пользователя Facebook ™. Идентифицированные таким образом имена кандидатов могут храниться во временной базе данных , 116 имен кандидатов, которая может быть списком, таблицей или другой структурой данных, реализованной, например, в пространстве памяти или дисковом пространстве, выделенном приложению обмена сообщениями 102 , и может сохраняться в течение всего времени составления электронного сообщения, в течение всего времени, пока приложение для обмена сообщениями , 102, работает или иным образом активно, и т.п.Ниже подробно описаны различные методы идентификации имен кандидатов.

С одним или несколькими именами кандидатов, идентифицированными и сохраненными в базе данных имен кандидатов 116 , приложение обмена сообщениями 102 отслеживает ввод состава пользователя 110 для обнаружения любых потенциальных триггеров приветствия, которые могут включать в себя или быть связаны с Имя получателя. Такие триггеры приветствия могут включать в себя, например, ввод пользователя, указывающий на набор типичного вступительного приветствия, например, когда пользователь вводит слово «Привет» или «Уважаемый» в начале тела сообщения.Более того, триггер приветствия может быть начальным вводом пользователем содержимого тела сообщения (то есть вводом первых нескольких букв или слова в теле сообщения), и, в частности, триггер приветствия может сработать, когда первые несколько буквы, набранные в теле сообщения, по существу совпадают с соответствующими начальными буквами идентифицированного имени кандидата. В ответ на обнаружение триггера приветствия приложение обмена сообщениями , 102, пытается помочь пользователю правильно составить имя получателя в теле сообщения.Как описано выше, эта помощь может быть предоставлена ​​как графическое представление имени кандидата как часть одной или нескольких опций помощи пользователю, таких как опция автозаполнения, опция автозаполнения, опция автозамены и т.п.

Для иллюстрации на фиг. 1 изображен графический интерфейс составления сообщения 118 приложения обмена сообщениями 102 для составления сообщения электронной почты получателю с именем «Gulprit» на адрес электронной почты «gulprit@gmail.com», как указано в поле адреса to: 120 сообщения электронной почты.Этот графический интерфейс составления сообщений , 118 иллюстрирует реализацию опции автозаполнения, посредством которой приложение для обмена сообщениями 102 идентифицирует «Gulprit» как имя кандидата из адреса электронной почты «gulprit@gmail.com» и в ответ на ввод пользователя, представляющий ввод слова «Привет» 130 в тело сообщения 122 сообщения электронной почты, приложение обмена сообщениями 102 предоставляет возможность автозаполнения для завершения приветствия, представляя выбираемый пользователем вариант 124 в графическом интерфейсе пользователя 118 , который предлагает графическое представление имени «Gulprit» в виде одной записи имени кандидата 126 , идентифицированной из контекста сообщения 112 , и графическое представление имени «Gillray» в качестве другой записи имени кандидата 128 , то есть идентифицируется, например, из предварительно определенного орфографического словаря, имеющего в качестве записи «Gillray».В то время как выбираемая пользователем опция 124 проиллюстрирована как графическое изображение списка выбираемых записей имени кандидата 126 , 128 , выбираемая пользователем опция 124 для автоматического предложения имен кандидатов может быть реализована в любом из разнообразие способов, согласующихся с изложенными здесь учениями. При отображении выбираемой пользователем опции 124 , предполагая, что пользователь намеревался обратиться к Gulprit в теле сообщения 122 , пользователь может выбрать запись имени кандидата «Gulprit» 126 из выбираемой пользователем опции 124 , в ответ на это приложение обмена сообщениями 102 подставляет имя «Gulprit» в текущее положение курсора в теле сообщения 122 .Таким образом, имя получателя «Gulprit» правильно вводится в тело сообщения 122 , и возможность ошибки пользователя при самостоятельном вводе имени «Gulprit» исключается.

ФИГ. 2, 3 и 4 показаны другие варианты помощи при автоматическом составлении имени получателя, которые могут быть предоставлены приложением обмена сообщениями 102 электронного устройства 100 на фиг. 1 в связи с составлением электронного сообщения. Например, фиг. 2 иллюстрирует графический интерфейс , 218 составления сообщения, который предоставляется приложением для обмена сообщениями 102 и который предоставляет возможность автозаполнения для помощи в составлении имен.Для опции автозаполнения приложение обмена сообщениями 102 отслеживает ввод состава пользователя 110 (фиг.1), чтобы обнаруживать ввод пользователя, представляющий ввод или другой ввод начального набора букв слова в теле сообщения 222 GUI составления сообщений 218 . В случае, если начальный набор букв совпадает с соответствующим начальным набором букв имени кандидата, идентифицированного из контекста сообщения 112 составляемого электронного сообщения, приложение обмена сообщениями 102 предоставляет графическое представление имени кандидата через вариант автозаполнения 224 , который представляет собой предлагаемое завершение слова в теле сообщения 222 .

В этом примере имя кандидата «Gulprit» идентифицируется из адреса электронной почты «gulprit@gmail.com» в поле адреса «Кому» 220 . Для опции автозаполнения 224 , когда пользователь вводит приветственный триггер «Hi», за которым следует пробел, а затем три начальные буквы «Gul» слова 225 после приветственного триггера, приложение обмена сообщениями 102 идентифицирует этот начальный набор букв слова 225 в качестве достаточного совпадения с именем кандидата «Gulprit» и, таким образом, автоматически дополняет слово 225 в качестве имени кандидата «Gulprit».Как показано, это автозаполнение может включать, например, автоматическое введение оставшихся букв «prit» имени кандидата «Gulprit» в тело сообщения 222 после начальных букв «Gul» и предоставление некоторого индикатора того, что эти последние буквы 226 заполняются автоматически, например, с использованием текста другого цвета, подчеркивания и т.п. Если имя с автозаполнением - это слово, которое пользователь намеревался ввести, пользователь может указать свое согласие на автозаполнение, например, выбрав полосу «пробел» на клавиатуре или нажав кнопку «принять» или другую функцию принятия (не показано ), связанный с опцией автозаполнения 224 в графическом интерфейсе составления сообщений 218 .

РИС. 3 показан графический интерфейс 318 составления сообщений, который предоставляется приложением для обмена сообщениями 102 и который предоставляет возможность автозамены. Для этого подхода к помощи в составлении имени получателя приложение обмена сообщениями 102 предоставляет опцию автозамены 324 для замены слова с идентифицированным именем кандидата после того, как слово уже было набрано и заполнено в теле сообщения 322 . Таким образом, приложение для обмена сообщениями , 102, идентифицирует завершенное слово в теле сообщения 322 как потенциально представляющее имя получателя и проверяет, соответствует ли слово имени кандидата, идентифицированному для имени получателя.Если слово недостаточно соответствует имени кандидата, приложение обмена сообщениями 102 может отображать параметр автозамены 324 в графическом интерфейсе пользователя 318 , чтобы предоставить пользователю возможность заменить слово на имя кандидата, графически представленное в опция автокоррекции 324 915 10. В изображенном примере опция автозамены 324 включает в себя диалоговое окно, которое предлагает пользователю возможность заменить слово «Culprit» в теле сообщения на имя кандидата «Gulprit», идентифицированное из адреса электронной почты в адресе to: поле 320 .В этом примере слово «Culprit» может быть идентифицировано как потенциально неправильно набранное имя получателя, например, из-за того, что оно следует сразу после триггера приветствия «Привет», написано с заглавной буквы, но не является первым словом предложения, или потому что оно в основном совпадает с названием «Gulprit».

Приложение для обмена сообщениями 102 может анализировать тело электронного сообщения, составляемого, на предмет возможности представить вариант автозамены в одном или нескольких точках в процессе составления сообщения.В примере на фиг. 3, адрес обмена сообщениями получателя (например, «gulprit@gmail.com») уже введен в поле адреса сообщения получателя электронного сообщения, составляемого в момент начала составления тела сообщения, и, таким образом, приложение обмена сообщениями 102 может использовать этот адрес обмена сообщениями получателя, чтобы идентифицировать одно или несколько имен кандидатов для опции автозамены. Таким образом, когда сигнализируется о завершении потенциального слова имени в теле сообщения (например, когда пользователь вводит символ «пробел» или другой символ пробела после слова), приложение обмена сообщениями 102 может проверить слово в то время завершения.Однако в некоторых случаях пользователь может инициировать составление тела сообщения до заполнения любого из полей получателя электронного сообщения, и, таким образом, может быть недостаточно контекста сообщения для приложения обмена сообщениями 102 , чтобы идентифицировать имя кандидата в время написания сообщения. Соответственно, в других случаях анализ тела сообщения для одного или нескольких потенциальных слов для автозамены имени может быть отложен до тех пор, пока пользователь не введет информацию о получателе.

РИС. 4 иллюстрирует пример процесса задержки опции автозамены до тех пор, пока составление сообщения не будет по существу завершено. В этом примере снимок экрана , 400 иллюстрирует состояние графического пользовательского интерфейса составления сообщения 418 после того, как пользователь набрал сообщение в теле сообщения 422 , но до заполнения любого из полей адреса сообщения получателя графического интерфейса составления сообщения. 418 . Сообщение, введенное пользователем, включает неправильное представление имени «Gulprit» как «Culprit».Однако, поскольку поля адреса сообщения получателя еще не заполнены на этом этапе, приложение обмена сообщениями 102 может быть не в состоянии идентифицировать ошибку, потому что имена кандидатов не могут быть идентифицированы, а слово «виновник» написано правильно. , и, следовательно, не будет обнаружен с помощью стандартного процесса проверки орфографии с предопределенным орфографическим словарем. Напротив, снимок экрана 402 иллюстрирует графический интерфейс составления сообщения 418 после того, как пользователь заполнил поле адреса 420 с псевдонимом «Gulprit» (которое приложение обмена сообщениями 102 понимает как соответствующее «gulprit @» Gmail.com »в этом примере), и пользователь указал, что составление сообщения электронной почты было завершено, инициируя передачу сообщения электронной почты, например, путем выбора значка« отправить » 423 графического интерфейса пользователя 418 составления сообщения.

В ответ на это указание на то, что составление завершено, приложение для обмена сообщениями 102 может затем повторно оценить поля адреса сообщения получателя, чтобы определить, можно ли по ним определить имя кандидата. В этом случае приложение обмена сообщениями может идентифицировать имя кандидата «Gulprit» и, таким образом, при анализе тела сообщения 422 , может идентифицировать слово «Culprit» потенциально как версию имени кандидата «Gulprit» с ошибкой и, таким образом, предоставить опция автозамены, такая как опция автозамены 324 на ФИГ.3, заменить «Culprit» на «Gulprit» в теле сообщения 422 . Таким образом, приложение для обмена сообщениями , 102, может продолжать обновлять процесс помощи в составлении имен по мере того, как становится доступным дополнительный контекст сообщения.

РИС. 5 иллюстрирует примерный способ 500 работы приложения обмена сообщениями 102 электронного устройства 100 для предоставления помощи в составлении имени во время составления электронного сообщения в соответствии с, по меньшей мере, одним вариантом осуществления.Метод 500 запускается на этапе 502 , когда пользователь выполняет действие, чтобы инициировать составление электронного сообщения. Это действие может включать, например, ввод пользователя, указывающий инструкцию для приложения обмена сообщениями 102 , чтобы начать составление сообщения, например, путем выбора значка «составить сообщение» в графическом интерфейсе приложения для обмена сообщениями 102 или в графическом интерфейсе пользователя ОС 108 (РИС. 1). В некоторых случаях составление электронного сообщения может быть инициировано косвенно.Чтобы проиллюстрировать, отдельное приложение может связывать или иным образом перенаправлять пользователя к приложению обмена сообщениями 102 для составления сообщения. Чтобы проиллюстрировать, веб-сайт, отображаемый в веб-браузере, может включать в себя ссылку, которая инициирует вызов интерфейса прикладного программирования (API) к приложению обмена сообщениями 102 , чтобы позволить пользователю составлять электронное сообщение, связанное с веб-сайтом (например, пересылка статьи на веб-сайте указанному получателю или пересылка сообщения получателю, связанному с веб-сайтом).

В ответ на этот ввод инициации на этапе 504 приложение обмена сообщениями 102 генерирует и отображает графический интерфейс составления сообщения, чтобы облегчить пользователю ввод для составления электронного сообщения. Графический интерфейс составления сообщения обычно включает в себя несколько полей, включая одно или несколько полей адреса сообщения получателя (например, поля адреса электронной почты to :, cc: и bcc:) и одно или несколько полей тела сообщения, то есть адрес не получателя. поля (обратите внимание, что термин «тело сообщения» может включать, например, поле строки темы сообщения электронной почты, поскольку оно сродни заголовку сообщения).При отображении графического пользовательского интерфейса составления сообщения в блоке 506 начальный ввод состава пользователя принимается приложением для обмена сообщениями 102 через графический интерфейс составления сообщения.

В некоторых случаях этот ввод начального состава пользователя может включать в себя предоставление пользователем псевдонимов адресов или неполных адресов сообщения получателя в одном или нескольких полях адреса сообщения получателя электронного сообщения. В таких случаях на этапе 508 приложение обмена сообщениями 102 идентифицирует полные или полные адреса сообщений получателя, используя функцию автозаполнения приложения обмена сообщениями 102 .Эта функция автозаполнения может, например, использовать псевдоним или частичный адрес сообщения получателя для выполнения поиска в базе данных контактов , 114, (фиг. 1), чтобы идентифицировать полный адрес сообщения получателя.

На этапе 510 приложение обмена сообщениями 102 подготавливается для поддержки процесса помощи в составлении имени получателя для электронного сообщения, составляемого путем определения внутреннего контекста сообщения, который может быть полезен при идентификации имен кандидатов.Этот внутренний контекст сообщения включает в себя контекст сообщения, определенный непосредственно из полей составляемого электронного сообщения, и, таким образом, может включать адреса сообщений получателей в полях адресов сообщений получателей электронного сообщения, имена файлов вложенных файлов, перечисленные в поле вложения, или содержимое. самих вложенных файлов и содержимого, уже присутствующего в поле тела сообщения, такого как любой исходный контент, составленный пользователем в теле сообщения, или электронное сообщение может включать в себя ответное сообщение или сообщение пересылки, и в этом случае тело сообщения может содержат содержание исходного электронного сообщения, служащего основой для ответа или пересылаемого сообщения.Это содержимое исходного электронного сообщения может включать, например, адреса получателей исходного электронного сообщения, а также одно или несколько имен получателей в поле тела сообщения.

В некоторых вариантах осуществления имена кандидатов также могут быть определены на основе внешнего контекста сообщения; то есть контекст сообщения, который не идентифицируется непосредственно полем составляемого электронного сообщения, и, таким образом, на этапе 512 приложение обмена сообщениями 102 определяет такой внешний контекст сообщения.Этот внешний контекст сообщения может включать в себя, например, определение имени получателя из базы данных , 114, контактов на основе поиска с использованием, по меньшей мере, части адреса сообщения получателя. Кроме того, поскольку составление электронного сообщения могло быть инициировано другим приложением (например, примером веб-сайта, описанным выше), внешний контекст сообщения может включать в себя контекстную информацию об этом другом приложении, такую ​​как контент в приложении, связанном со ссылкой или другим источник создания электронного сообщения.

С определением одного или обоих из контекста внутреннего сообщения и внешнего контекста сообщения на этапе 514 приложение обмена сообщениями 102 идентифицирует одно или несколько имен кандидатов для электронного сообщения из внутреннего и внешнего контекста сообщения. Как более подробно описано ниже, идентификация этих имен кандидатов может включать в себя синтаксический анализ информации, относящейся к имени, во внутреннем контексте сообщения, поиск имени на основе специфической для получателя информации из контекста сообщения и т.п.Любые идентифицированные таким образом имена кандидатов могут быть сохранены во временной базе данных 116 имен кандидатов (фиг. 1), поддерживаемой приложением обмена сообщениями 102 для электронного сообщения.

Одновременно с процессом идентификации имени кандидата на этапе 516 приложение обмена сообщениями 102 отслеживает ввод исходной композиции пользователя для обнаружения триггера приветствия, который указывает, что пользователь может намереваться включить имя получателя в поле тела сообщения.Как отмечалось выше, этот триггер приветствия может включать в себя ввод слова, которое обычно служит частью приветствия в сообщении, например, ввод «Привет», «Привет», «Уважаемый» и т. Д. Вместо этого триггер приветствия может включать ввод по крайней мере части слова в области тела сообщения, обычно используемой для приветствия, такой как первое или два слова в теле сообщения или набор слов, расположенный в верхнем левом углу поля тела сообщения, или ввод начального набора букв, который соответствует соответствующему начальному набору букв имени кандидата.

В ответ на обнаружение триггера приветствия на этапе 518 приложение обмена сообщениями 102 выбирает имя кандидата (если существует более одного имени кандидата), которое может отражать имя получателя, к которому пользователь собирается или пытается к, вход в сочетании с триггером приветствия. Этот процесс выбора может включать применение одного или нескольких правил приоритизации. Например, правило приоритизации может предусматривать, что имена кандидатов, определенные из полей адреса сообщения получателя электронного сообщения, могут иметь приоритет выбора по сравнению с именами кандидатов, определенными из полей адреса не получателя, то есть полей тела сообщения.Кроме того, правило приоритизации может предусматривать, что имена кандидатов, определенные из поля to: address, могут иметь приоритет выбора по сравнению с именами кандидатов, определенными из поля cc: address, которые, в свою очередь, получают приоритет выбора над именами кандидатов, определенными из поля bcc: address и т. д. В ситуациях, когда триггер приветствия включает в себя ввод пользователем начального набора букв слова, которое, как ожидается, будет именем получателя, приоритет выбора среди нескольких имен кандидатов может быть отдан тому имени кандидата, которое наиболее близко соответствует начальному набору букв. .

С выбранным именем кандидата на этапе 520 приложение обмена сообщениями 102 может облегчить составление имени получателя, предоставляя через графический интерфейс составления сообщений один или оба варианта автозаполнения (например, фиг. 1) или автозаполнения вариант (например, фиг. 2), который графически представляет имя кандидата пользователю для включения в тело электронного сообщения таким образом, чтобы предотвратить многие вероятные ошибки ввода пользователем для имени получателя. В случае, если вариант автозаполнения / вариант автозаполнения не принимается пользователем, или в случае, если ни один из вариантов не представлен, на этапе 522 приложение обмена сообщениями 102 продолжает отслеживать ввод композиции пользователя, чтобы определить, действительно ли пользователь завершил слово, предполагаемое пользователем как имя получателя, которое несовместимо с одним или несколькими идентифицированными именами кандидатов (например,g., не соответствует ни одному из идентифицированных имен кандидатов). Этот анализ может быть выполнен относительно быстро после того, как пользователь завершил ввод слова (например, после того, как после слова был введен пробел) или после того, как пользователь сигнализировал о завершении составления электронного сообщения, например, выбрав «сохранить »Или при попытке инициировать передачу электронного сообщения путем выбора значка« отправить ».

Если такое несоответствие имени кандидата / завершенного слова или несоответствие возникает в теле сообщения, то на этапе 524 приложение обмена сообщениями 102 может предоставить опцию автозамены (например.g., фиг. 3 и 4), чтобы уведомить пользователя о потенциальной ошибке и дать пользователю возможность исправить ошибку (если это ошибка), заменив вместо этого спорное слово предложенным именем кандидата. После внесения этого исправления или, если такое исправление вообще не требуется, на этапе 526 приложение обмена сообщениями 102 завершает составление электронного сообщения и отправляет электронное сообщение провайдеру обмена сообщениями 104 (фиг.1) для рассылки по одному или нескольким адресам обмена сообщениями получателя, указанным в полях адреса сообщения получателя электронного сообщения.

РИС. 6-10 иллюстрируют примерные методы, которые могут использоваться приложением обмена сообщениями 102 , OS 108 или другим компонентом электронного устройства 100 на фиг. 1 для идентификации одного или более имен кандидатов из контекста сообщения 112 составляемого электронного сообщения. В частности, фиг.6-8 иллюстрируют методы, которые идентифицируют имена кандидатов из внутреннего контекста сообщения (то есть информации в полях самого сообщения), а фиг. 9 и 10 иллюстрируют методы, которые идентифицируют имена кандидатов из внешнего контекста сообщения (то есть контекста из внешних источников, к которому осуществляется доступ или который идентифицируется на основе внутреннего контекста сообщения).

РИС. 6 иллюстрирует методику идентификации одного или более имен кандидатов из адресов сообщения получателя, присутствующих в полях адреса сообщения получателя электронного сообщения.В этом подходе синтаксический анализатор , 600 приложения обмена сообщениями 102 обращается к зависящей от получателя части адреса сообщения получателя и анализирует вероятные слова имени из зависящей от получателя части. Однако, поскольку имя получателя может включать в себя несколько слов, синтаксический анализатор , 600, дополнительно может сгенерировать различные комбинации слов имени, проанализированных из адреса сообщения получателя, для генерации нескольких имен кандидатов. Чтобы проиллюстрировать, в изображенном примере синтаксический анализатор , 600 обращается к адресу электронной почты получателя 602 (один из вариантов адреса сообщения получателя) из поля адреса to: или поля адреса cc:, или из исходного сообщения электронной почты, включенного в теле сообщения в случае, если составляемое сообщение электронной почты является ответным сообщением электронной почты или пересылаемым сообщением электронной почты.Адреса электронной почты обычно состоят из части, зависящей от получателя, за которой следует доменная часть с символом «@», разделяющим их. Таким образом, адрес электронной почты «gulprit.singh@gmail.com» включает в себя специфичную для получателя часть «gulprit.singh» и часть домена «gmail.com». Таким образом, синтаксический анализатор , 600, может анализировать специфичную для получателя часть, чтобы идентифицировать одно или несколько потенциальных слов имени, посредством чего синтаксический анализатор , 600 может использовать различные ограничители общих слов имени, такие как точка («.»), Подчеркивание (« _ »), тире (« - ») и т.п. для обнаружения отдельных слов. Таким образом, для специфической для получателя части «gulprit.singh» адреса электронной почты получателя 602 синтаксический анализатор 600 может сгенерировать слова имени «gulprit» и «singh», и из комбинаций этих слов имени получить три имена кандидатов 604 , 606 , 608 - «Гулприт», «Сингх» и «Гулприт Сингх» соответственно. «Сингх Гулприт» также может быть разумным кандидатом на имя, если в системе адресации электронной почты принято помещать фамилию или фамилию первыми в адресе электронной почты.Затем синтаксический анализатор 600 может поместить эти имена кандидатов 604 , 606 и 608 в базу данных кандидатов 116 электронного устройства 100 для последующего использования при помощи композиции имен, как описано выше. Этот процесс может быть аналогичным образом применен для анализа имен файлов файлов, перечисленных в поле вложения электронного сообщения.

РИС. Фиг.7 иллюстрирует методику идентификации одного или нескольких имен кандидатов из поля отображаемого имени, связанного с адресом сообщения получателя, присутствующим в полях адреса сообщения получателя электронного сообщения.Часто по соображениям безопасности или по другим причинам организация, предоставляющая услуги электронного обмена сообщениями своим составляющим, может решить использовать специфичную для получателя часть адреса получателя сообщения, которая, будучи уникальной для получателя, не отражает имени получателя. Такие конфигурации затрудняют идентификацию имен кандидатов непосредственно из адреса получателя сообщения, если не делают невозможным. Однако протоколы электронной почты и другие протоколы обмена сообщениями часто предоставляют одно или несколько полей идентификации пользователя, которые могут быть более полезными при идентификации получателя, чем адрес получателя сообщений.Для иллюстрации, протоколы электронной почты предусматривают включение поля отображаемого имени в ассоциации с адресом электронной почты получателя, где поле отображаемого имени хранит удобное для пользователя отображаемое имя. Анализатор , 600, может использовать такие поля имени пользователя для идентификации одного или более имен кандидатов. В качестве примера, получатель составляемого сообщения электронной почты может быть указан в наборе полей 702 получателя электронной почты, который включает в себя поле адреса электронной почты 704 , в котором хранится адрес электронной почты «A100269 @ motorola».com »и поле отображаемого имени 706 , в котором хранится отображаемое имя« Gulprit Singh ». Специфическая для получателя часть адреса электронной почты «A100269» не содержит никакой полезной информации для прямой идентификации одного или нескольких слов имени, и, таким образом, синтаксический анализатор 600 вместо этого может проанализировать отображаемое имя «Gulprit Singh» в поле отображаемого имени 706 , чтобы идентифицировать одно или несколько имен кандидатов. Как и в примере на фиг. 6, анализ этого отображаемого имени может привести к именам кандидатов 604 , 606 , 608 - «Gulprit», «Singh» и «Gulprit Singh», соответственно, которые хранятся в базе данных имен кандидатов 116 для использования в составлении имен приложением обмена сообщениями 102 .

РИС. 8 иллюстрирует метод идентификации одного или более имен кандидатов из поля тела электронного сообщения. Часто при составлении электронного сообщения поле тела сообщения может содержать контент, который включает в себя или иным образом идентифицирует, по меньшей мере, часть имени одного или нескольких получателей электронного сообщения. Для иллюстрации электронное сообщение может быть ответом на предыдущее электронное сообщение или может пересылать предыдущее электронное сообщение другому получателю.В таких случаях одно или несколько полей тела сообщения и полей адреса получателя предыдущего электронного сообщения могут быть включены в поле тела сообщения составляемого электронного сообщения. Таким образом, поле тела сообщения может включать в себя адреса сообщения получателя получателей предыдущего электронного сообщения, отображаемые имена, связанные с адресами сообщения получателя, или другие ссылки на вероятных получателей, такие как строка подписи, включенная отправителем предыдущего сообщения. электронное сообщение в теле сообщения предыдущего электронного сообщения.Таким образом, анализатор , 600, может анализировать поле тела электронного сообщения в таких случаях, чтобы идентифицировать одно или несколько имен кандидатов.

Чтобы проиллюстрировать, пример на фиг. 8 изображает поле 802 тела сообщения составляемого ответного сообщения электронной почты, при этом поле 802 тела сообщения включает в себя содержимое 804 исходного сообщения электронной почты. Этот контент , 804, включает строку подписи , 806, отправителя исходного сообщения.Таким образом, синтаксический анализатор , 600, может анализировать контент , 804, , чтобы идентифицировать строку подписи , 806, , используя любой из множества методов синтаксического анализа, а затем анализировать строку подписи , 806 , чтобы идентифицировать потенциальные слова имени. Этот синтаксический анализ может включать в себя, например, отбрасывание или игнорирование слов, предварительно идентифицированных, например, в словаре синтаксического анализа (не показан) как не указывающие имена получателей. При анализе проиллюстрированной строки подписи 806 анализатор 600 проигнорирует слова «CTO», «Motorola», «Mobility» и «Inc.», И таким образом получаем именные слова« Pathy »и« Sunil »как именные слова. Из комбинаций этих именных слов синтаксический анализатор 600 может сгенерировать, например, имена кандидатов 808 , 810 , 812 - «Пати», «Сунил» и «Пати Сунил» соответственно, и сохранить этих кандидатов. имена 808 , 810 , 812 в базе данных кандидатов для использования при составлении имен приложением обмена сообщениями 102 . Этот процесс может быть аналогичным образом применен к синтаксическому анализу содержимого файлов, перечисленных как вложения в поле вложения электронного сообщения.

РИС. 9 иллюстрирует метод косвенной идентификации одного или нескольких имен кандидатов с использованием базы данных , 114, контактов (фиг. 1), которая хранится в электронном устройстве 100 . Как отмечалось выше, адрес сообщения получателя может не содержать информации, полезной для прямой идентификации имен кандидатов, и может не быть отображаемого имени или другого удобного для пользователя поля именования, связанного с адресом сообщения получателя. Однако пользователь мог ранее иметь дело с получателем, связанным с адресом сообщения получателя, и, таким образом, может иметь контактную запись для получателя в базе данных контактов , 114, .Эта контактная запись может включать различную информацию о получателе, такую ​​как имя получателя, должность, работодатель, адрес, номер телефона и различные адреса электронных сообщений для получателя. Соответственно, в таких случаях приложение для обмена сообщениями , 102, или другой компонент электронного устройства 100 на фиг. 1 может использовать модуль поиска контактов для идентификации записи контакта, связанной с контекстом сообщения, идентифицированного в одном или нескольких полях составляемого электронного сообщения, и из этой записи контакта косвенно идентифицировать одно или несколько имен кандидатов.

Чтобы проиллюстрировать, в изображенном примере единственной информацией, идентифицирующей получателя создаваемого сообщения электронной почты, является адрес электронной почты 902 , который имеет специфичную для получателя часть «A100269», которая не отражает имя получателя, связанного с адрес электронной почты 902 . Соответственно, модуль поиска контактов , 900, может использовать эту специфичную для получателя часть для поиска в базе данных контактов , 114 записи контакта, которая имеет поле, которое соответствует специфической для получателя части «A100269».В этом примере база данных контактов , 114, имеет соответствующую запись контакта, связанную с человеком по имени «Гулприт Сингх», и, таким образом, модуль поиска контактов 900 может анализировать поля имени в этой совпадающей записи контакта, чтобы идентифицировать имя. слово 904 слова «Gulprit» и слово фамилии 906 слова Singh. Модуль поиска контактов 900 может затем сохранить эти слова имени 904 , 906 в базе данных имен кандидатов 116 , после чего синтаксический анализатор 600 (ФИГ.6) затем объединяет слова имени в различные имена кандидатов «Gulprit», «Singh» и «Gulprit Singh», или модуль поиска контактов 900 может сгенерировать эти имена кандидатов непосредственно перед их сохранением в базе данных имен кандидатов 116 . Таким образом, как показывает этот пример, модуль поиска контактов , 900, использует внутренний контекст сообщения, а именно адрес электронной почты получателя , 902, , чтобы косвенно идентифицировать одно или несколько имен кандидатов через внешний контекст сообщения, а именно контактную запись в базе данных контактов . 114 .

РИС. 10 иллюстрирует метод косвенной идентификации одного или нескольких имен кандидатов с использованием читаемого пользователем контента приложения, из которого было инициировано составление электронного сообщения. Веб-браузеры, приложения социальных сетей и другие подобные приложения часто имеют возможность запускать или инициировать составление электронного сообщения. Для иллюстрации веб-браузер может отображать новостной веб-сайт, имеющий ссылку, которая при выборе пользователем связывается с приложением обмена сообщениями 102 , чтобы инициировать составление электронного сообщения, которое, например, используется для пересылки связанной новостной статьи на получатель.Сами по себе другие электронные сообщения могут иметь такие ссылки, которые запускают составление электронного сообщения. В таких случаях, с учетом того, что имя получателя часто находится в непосредственной близости от ссылки или другой функции в содержимом приложения, приложение, которое запускает составление электронного сообщения, может иметь читаемый пользователем контент, который может служить основа для идентификации одного или нескольких возможных имен получателя электронного сообщения. Таким образом, синтаксический анализатор , 600, может анализировать этот читаемый пользователем контент другого приложения, чтобы идентифицировать одно или несколько имен кандидатов.

Чтобы проиллюстрировать, в изображенном примере веб-страница, отображаемая веб-браузером, включает в себя читаемый пользователем контент 1002 , который включает в себя текст, инструктирующий представление сделать резервирование на мероприятие, связавшись с «Хэ Юн Ким» по указанному адресу электронной почты «HYK1032» @ gmail.com », и при этом текст адреса электронной почты служит гипертекстовой ссылкой, которая при выборе зрителем через веб-браузер заставляет веб-браузер связываться с приложением для обмена сообщениями 102 , чтобы инициировать составление адресованного электронного сообщения. на «HYK1032 @ gmail.com ». Поскольку с этого адреса электронной почты невозможно проанализировать полезные имена кандидатов, синтаксический анализатор , 600, вместо этого может анализировать читаемое пользователем содержимое веб-страницы в непосредственной близости от гипертекстовой ссылки, чтобы идентифицировать одно или несколько имен кандидатов. В этом примере этот текст поблизости включает фразу 1003 «Чтобы ответить на приглашение на мероприятие, пожалуйста, свяжитесь с Хэ Юн Ким по адресу HYK1032@gmail.com», которую синтаксический анализатор 600 может проанализировать, чтобы идентифицировать слова имени «Hae , »« Юн »и« Ким », и которые могут быть объединены, например, в имена кандидатов 1004 , 1006 , 1008 и 1010 -« Хэ »,« Юн »,« Хэ Yun »и« Kim », соответственно, и хранятся в базе данных кандидатов 116 .

Следует принять во внимание, что приложение, из которого было инициировано электронное сообщение, может быть отдельным от приложения обмена сообщениями 102 . В таких случаях анализатор , 600, может быть реализован вне приложения для обмена сообщениями , 102, , например, в другом приложении или в ОС 108 , чтобы иметь возможность доступа к контенту другого приложения. В качестве альтернативы, синтаксический анализатор , 600, может быть реализован как часть приложения для обмена сообщениями , 102, , а читаемый пользователем контент другого приложения может быть передан синтаксическому анализатору , 600, как часть запроса на начало составления электронного сообщения. сообщение.Например, вызов API, сделанный другим приложением в ответ на выбор гипертекстовой ссылки зрителем, может включать в себя унифицированный указатель ресурса (URL) веб-страницы, на которой находится читаемый пользователем контент, и анализатор 600 , таким образом может использовать этот URL-адрес для доступа к веб-странице и анализа ее содержимого для идентификации слова имени.

РИС. 11 иллюстрирует пример реализации электронного устройства 100 по фиг. 1 в соответствии по меньшей мере с одним вариантом осуществления настоящего раскрытия.В изображенном примере электронное устройство , 100, включает в себя по меньшей мере один процессор 1102 (например, центральное устройство обработки или ЦП), один или несколько энергонезависимых машиночитаемых носителей данных, таких как системная память 1104 или другой запоминающее устройство 1106 (например, флэш-память, оптический или магнитный дисковод, твердотельный жесткий диск и т. д.), сетевой интерфейс 1108 (например, интерфейс беспроводной локальной сети (WAN) или проводной интерфейс Ethernet), и пользовательский интерфейс (UI) 1110 , подключенный через одну или несколько шин , 1112, или другие межсоединения.UI 1110 включает в себя, например, устройство отображения 1114 и клавиатуру или сенсорный экран 1116 , а также другие компоненты ввода / вывода 1118 , такие как динамик или микрофон, для приема ввода от или предоставить информацию пользователю.

Процессор 1102 выполняет набор исполняемых инструкций, хранящихся на машиночитаемом носителе данных, таком как системная память 1104 или флэш-память, при этом набор исполняемых инструкций представляет одно или несколько программных приложений 1120 , например как приложение обмена сообщениями 102 на фиг.1. Программные приложения 1120 при выполнении манипулируют процессором 1102 для выполнения различных программных функций для реализации по меньшей мере части описанных выше методов, предоставляют визуальную информацию через устройство отображения 1114 , реагируют на пользовательский ввод через сенсорный экран 1116 и т.п. Таким образом, большая часть изобретательских функциональных возможностей и многие из изобретательских принципов, описанных выше, хорошо подходят для реализации с программными программами или в них.Ожидается, что специалист с обычными навыками, несмотря на возможные значительные усилия и множество вариантов дизайна, мотивированных, например, доступным временем, текущими технологиями и экономическими соображениями, руководствуясь концепциями и принципами, раскрытыми в данном документе, легко сможет создать такое программное обеспечение. инструкции и программы минимальные эксперименты. Следовательно, в интересах краткости и минимизации любого риска затруднения понимания принципов и концепций в соответствии с настоящим раскрытием, дальнейшее обсуждение такого программного обеспечения, если таковое имеется, будет ограничено основополагающим в отношении принципов и концепций в предпочтительных вариантах осуществления. .

В этом документе относительные термины, такие как «первый», «второй» и т.п., могут использоваться исключительно для того, чтобы отличать один объект или действие от другого объекта или действия, не обязательно требуя или не подразумевая каких-либо фактических таких отношений или порядка между такими объектами или действиями. Термины «содержит», «содержащий» или любые другие их варианты предназначены для охвата неисключительного включения, так что процесс, метод, изделие или устройство, которые содержат список элементов, включают не только эти элементы, но может включать другие элементы, не указанные в явном виде или не присущие такому процессу, методу, изделию или устройству.Элемент, которому предшествует «содержит. . . a »без дополнительных ограничений не исключает наличия дополнительных идентичных элементов в процессе, способе, изделии или аппарате, которые составляют элемент. Термин «другой», используемый в данном документе, определяется как по меньшей мере второй или более. Термины «включающий» и / или «имеющий» в контексте настоящего описания определены как содержащие. Термин «связанный», используемый здесь в отношении электрооптической технологии, определяется как подключенный, хотя и не обязательно напрямую, и не обязательно механически.Используемый здесь термин «программа» определяется как последовательность инструкций, предназначенных для выполнения в компьютерной системе. «Программа» или «компьютерная программа» может включать в себя подпрограмму, функцию, процедуру, объектный метод, реализацию объекта, исполняемое приложение, апплет, сервлет, исходный код, объектный код, совместно используемый библиотека / библиотека динамической загрузки и / или другая последовательность инструкций, предназначенная для выполнения в компьютерной системе.

Описание и чертежи следует рассматривать только как примеры, и объем раскрытия, соответственно, предназначен для ограничения только следующей формулой изобретения и ее эквивалентами.Обратите внимание, что не все действия или элементы, описанные выше в общем описании, являются обязательными, что часть определенного действия или устройства может не требоваться, и что одно или несколько дополнительных действий могут быть выполнены или элементы включены в дополнение к те, что описаны. Более того, порядок, в котором перечислены действия, не обязательно является порядком, в котором они выполняются. Шаги блок-схем, изображенных выше, могут быть в любом порядке, если не указано иное, и шаги могут быть исключены, повторены и / или добавлены, в зависимости от реализации.Кроме того, концепции были описаны со ссылкой на конкретные варианты осуществления. Тем не менее, специалист в данной области техники понимает, что различные модификации и изменения могут быть выполнены без выхода за пределы объема настоящего раскрытия, изложенного в формуле изобретения ниже. Соответственно, описание и фигуры следует рассматривать в иллюстративном, а не ограничительном смысле, и все такие модификации предназначены для включения в объем настоящего раскрытия.

Выгоды, другие преимущества и решения проблем были описаны выше применительно к конкретным вариантам осуществления.Тем не менее, выгоды, преимущества, решения проблем и любые особенности, которые могут привести к возникновению каких-либо преимуществ, преимуществ или решений или стать более выраженными, не должны рассматриваться как критические, обязательные или существенные особенности любого или все претензии.

«Болеть» - морфемный разбор слова, разбор по составу (корневой суффикс, префикс, окончание). «Больной»

Схема разбора композиции, чтобы заболеть:

больной

Разбор слова композиция.

Состав слова «болеть»:

Соединительная гласная: отсутствует

Постфикс: отсутствует

Морфемы - части слова, чтобы повредить

болеть

Подробная разбивка слово обидеть по составу. Слово cope, префикс, суффикс и окончание слова. Мофема, разбор слова, чтобы болеть, его схема и части слова (морфология).

  • Схема морфем: bol / e / th
  • Структура слова по морфемам: корень / суффикс / суффикс
  • Схема (конструкция) слова, поврежденного составом: корень bol + суффикс e + суффикс t
  • Список морфем в слове больно:
    • bol - корень
    • e - суффикс
    • t - суффикс
  • Типы морфов и их количество в слове bad:
    • доставка: отсутствует - 0
    • queen: bol - 1
    • connection glac: отсутствует - 0
    • cyffix: e, th - 2
    • постфикс: отсутствует - 0
    • конец: нулевое окончание. - 0

Все морфемы в слове: 3.

Словообразование, разбор слова повредит

  • Основа слова: подробнее ;
  • Словообразовательные аффиксы: префикс отсутствует , суффикс e, th , постфикс отсутствует ;
  • Словообразование: ○ суффикс ;
  • Способ обучения: производная, так как образуется в 1 (один) способ .

См. Также другие словари:

Однокорневые слова... это слова, имеющие корень ... принадлежащие к разным частям речи, и в то же время близкие по значению ... Слова с одним и тем же корнем слово болеть

Полный морфологический анализ слова «болеть» ": Часть речи, начальная форма, морфологические признаки и формы слова. Направление науки о языке, где изучается слово ... Морфологический анализ to be ill

Ударение в слове болело: на какой слог ударение и как ... Слово «болеть» правильно пишется как... Ударение в слове больно

Синонимы «болеть». Онлайн-словарь синонимов: найдите синонимы к слову «больной». Синонимы, похожие слова и похожие выражения в ... Синонимы к больному

Антонимы ... имеют противоположное значение, различаются по звучанию, но относятся к одной и той же части речи ... Антонимы к больному

Анаграммы (составьте анаграмма) к слову болеть, смешивая буквы ... Анаграммы для слова болеть

Морфемический разбор слова больно

Морфемный разбор слова обычно называют разбором слова по составу - это поиск и анализ морфем (частей слова), входящих в данное слово.

Морфемный синтаксический анализ слова «боль» очень прост. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

Давайте проведем морфемный синтаксический анализ правильно, для этого достаточно пройти 5 шагов:

  • Определение части речи слова - первый шаг;
  • второй - выбираем окончание: для изменчивых слов спрягаем или надуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) - окончаний нет;
  • далее ищем основу.Это самая легкая часть, потому что вам просто нужно отрезать конец, чтобы определить стержень. Это будет основой слова;
  • Следующий шаг - поиск корня слова. Подбираем родственные слова для больных (их еще называют одним корнем), тогда корень слова будет очевиден;
  • Мы находим остальные морфемы, выбирая другие слова, образованные таким же образом.

Как видите, парсинг морфем выполняется просто. Теперь давайте определим основные морфемы слова и проанализируем их.

* Морфемный синтаксический анализ слова (синтаксический анализ слов) - поиск корня, префиксов, суффиксов, окончаний и основных слов Парсинг слова по составу на сайте производится по словарю морфемного разбора.

Схема анализа боли:

боль

Разбор словесной композиции.

Состав слова «боль»:

Соединительная гласная: отсутствует

Постфикс: отсутствует

Морфемы - части слова «боль»

боль

Подробная разбивка слова «боль» по составу.Слово cope, префикс, суффикс и окончание слова. Мофемный раздел слова боль, его рисунок и части слова (морфология).

  • Схема морфем: pain /
  • Структура слова по морфемам: корень / окончание
  • Схема (построение) слова pain по составу: root pain + окончание нулевым окончанием
  • Список морфем в слове pain:
    • боль - это корень
    • нулевое окончание - окончание
  • Типы морфов и их количество в слове pain:
    • delivery: отсутствует - 0
    • queen: pain - 1
    • connection glac: отсутствует - 0
    • cyffix: отсутствует - 0
    • постфикс: отсутствует - 0
    • конец: нулевое окончание. - 1

Всего морфем в слове: 2.

Анализ словообразования слова боль

  • Основа слова: боль ;
  • Словообразовательные аффиксы: префикс отсутствует , суффикс отсутствует , постфикс отсутствует ;
  • Словообразование: или непроизводное, то есть не производное от другого корневого слова; или образованы не прилагательным: путем отсечения суффикса от основы прилагательного или глагола ;
  • Метод обучения:

    или непроизводное, то есть не производное от другого корневого слова; или образовано не прилагательным: путем отсечения суффикса от основы прилагательного или глагола

    .

См. Также другие словари:

Однокорневые слова ... это слова, имеющие корень ... принадлежащие к разным частям речи, и в то же время близкие по значению ... Однокорневые слова к слову pain

Примеры русских слов с корнем «боль». Полный список частей речи: существительные, прилагательные, глаголы ... Слова, основанные на боли

Что такое боль? Что такое боль? Больше слов для боли

Полный морфологический анализ слова «боль»: часть речи, исходная форма, морфологические признаки и формы слова.Направление науки о языке, где изучается слово ... Морфологический анализ боли

Ударение в слове боль: на какой слог ударение и как ... Слово «боль» правильно пишется как ... Ударение в слове боль

Синонимы к слову боль. Онлайн-словарь синонимов: найдите синонимы к слову боль. Синонимические слова, похожие слова и похожие выражения в ... Синонимы боли

Антонимы ... имеют противоположное значение, различаются по звучанию, но относятся к одной и той же части речи... Антонимы к боли

Анаграммы (составить анаграмму) к слову боль, смешивая буквы ... Анаграммы к слову боль

К чему снится боль - толкование снов, узнайте бесплатно в нашем соннике, что спит боль означает. ... Боль, увиденная во сне, означает, что ... Сонник: к чему снится боль

Морфемный разбор слова боль

Морфемный разбор слова принято называть разбором слова по составу - это поиск и анализ морфем (частей слова), входящих в данное слово.

Морфемный разбор слова боль очень прост. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

Давайте проведем морфемный синтаксический анализ правильно, для этого достаточно пройти 5 шагов:

  • Определение части речи слова - первый шаг;
  • второй - выбираем окончание: для изменчивых слов спрягаем или надуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) - окончаний нет;
  • далее ищем основу.Это самая легкая часть, потому что вам просто нужно отрезать конец, чтобы определить стержень. Это будет основой слова;
  • Следующий шаг - поиск корня слова. Подбираем родственные слова для боли (их еще называют одним корнем), тогда корень слова будет очевиден;
  • Мы находим остальные морфемы, выбирая другие слова, образованные таким же образом.

Как видите, парсинг морфем выполняется просто. Теперь давайте определим основные морфемы слова и проанализируем их.

* Морфемный синтаксический анализ слова (синтаксический анализ слов) - поиск корня, префиксов, суффиксов, окончаний и основных слов Парсинг слова по составу на сайте производится по словарю морфемного разбора.

Причины боли могут быть самыми разными.

Но какими бы ни были болевые проявления, их объединяет одно - наличие корня боли.

Когда появляется боль, она еще не имеет глубокой основы в тканях и органах.

Возникает как функциональное расстройство.

Но с момента появления боль образует питательный корень ... Как это происходит?

Возникновение боли может быть связано с незначительными функциональными изменениями в организме. Как часто бывает: кололи, порезали и прошли. Хорошо, если человек не заостряет внимание на этом незначительном событии. Постучал, поморщился, забыл.

Чаще бывает по-другому - ужалила, хмурила, думала: а за что ужалила там? Общее негативное отношение заставит насторожиться, прислушайтесь к себе.Человек с позитивным внутренним настроем просто не обратит внимания на боль или сразу забудет о ней.

В повседневной жизни большинство из нас, как правило, не обращает внимания на свои тонкие ощущения. Но тщетно. Их информативность очень высока. Если бы мы умело использовали тонкие ощущения, доверились им, мы смогли бы избежать многих неприятностей, встретить сложные ситуации во всеоружии.

Но вернемся к боли.

Когда мы начинаем прислушиваться к себе, своим ощущениям, мы фиксируем внимание на малейших изменениях в самочувствии и тем самым усиливаем их.Психофизиология такого странного взаимодействия описана в учебниках академической медицины. Но психоэнергетика должным образом не исследована. Почему усиливаются боли, ухудшается самочувствие?

Дело в том, что простое сосредоточение на какой-то части тела или внутреннем органе меняет энергию и начинает активное поступление энергии извне. Концентрация внимания, как магнит, притягивает энергию к точке концентрации.

Но мы фиксируем внимание на ощущении боли, поэтому боль получает дополнительный импульс энергии.Когда мы сосредотачиваемся на том, как уходит, утихает боль, появляется чувство комфорта в больном месте, тогда положительные процессы противодействия боли получат энергетическую подзарядку.

К сожалению, большинство людей, испытав боль, внимательно прислушиваются к своим ощущениям и ждут нового всплеска. Ожидание определяет его внешний вид. Возникнув в какой-то внутренней структуре, болевые ощущения сразу начинают закрепляться, образуя энергетические корни, проникая с их помощью в окружающие ткани.

Вы можете подумать, что боль - это независимое, разумное начало, которое ищет возможности усилить ее.Конечно, нет! Механизм заполнения пустот рабочий.

Если в теле появляется боль и даже усиливается человеческим вниманием, она начинает расширять сферу своего влияния. Если первоначальный фокус небольшой, возникает спонтанно, то внимание человека будет привлечено импульсом силы и фокус будет усилен. Далее он начинает черпать энергию из окружающих органов и тканей. Возникающая в результате энергетическая пустота немедленно заполняется самой болью или ее еще непроявленными вибрациями.

По собственному опыту мы знаем, что боль часто четко локализована. Его ярко выраженное ядро ​​окружено своеобразным «ореолом», облаком менее сильных болевых ощущений. От ядра к периферии боль сглаживается, стихает и на достаточном расстоянии от нее совсем не ощущается.

Это не значит, что там, где нет боли, все хорошо. Там она еще не появилась. В общем, всякая боль имеет свойство накапливаться. Если с ним не бороться, то вскоре он распространится на все внутреннее пространство тела.

Помимо явления заполнения энергетической пустоты действует эффект обмена клеточной информацией. Словом, если подробно проанализировать и описать боль как разноплановое явление, стремящееся к глобальному охвату всего организма, то получится отдельная книга. Наша задача более конкретная: научиться локализовать боль, сжать ее в узелок и удалить с тела.

Накопление боли происходит на энергоинформационном уровне межклеточного обмена.А если его не остановить, то он, как компьютерный вирус, проникнет во все доступные информационные и программные блоки физиологических структур.

В повседневной жизни с болью борются разными способами.

В основном это обезболивающие химические или традиционные обезболивающие. Арсенал лекарств и средств народной медицины широк и разнообразен. Но большинство из них останавливают боль, возводят преграду на пути ее распространения. Это столкновение можно сравнить с двумя лобовыми пожарами.Они идут навстречу друг другу гудящими стенами огня, сталкиваются и уходят. Вот только искры разлетаются во все стороны, а после пожара остается выжженная земля.

Значит, после боли нужно время, чтобы восстановить нормальную работу органов, тканей и систем организма. А болезненная информация (по аналогии - «искры от костров») может появиться где угодно. Допустим, у вас болит голова. Где корни? Откуда возникает боль, чем она вызвана? А если вы примете обезболивающее, как отреагирует организм после того, как боль пройдет? Вопросов много, и практика на них отвечает.

Любая внешняя боль основана на нарушении деятельности внутренних органов. И когда болезненные ощущения каким-либо образом нейтрализуются, но при этом причина и корень боли остаются неизменными, организм реагирует сосудистыми нарушениями, некоторыми системными нарушениями и т. Д.

Повседневный опыт подсказывает, что боль нужно устранять любыми способами, а не терпеть, а тем более принять и считать, что это наказание за грехи. Однако удалить его можно разными способами.Мы уже говорили о вероятных последствиях обезболивания лекарствами. В главе, посвященной работе с кольцами, мы описали воздействие на очаги боли с помощью фокусирующих энергетических колец.

Помимо этих методов, мы опишем еще один, с которого, собственно, и нужно начинать всю целительную практику.

Мы уже говорили, что боль имеет свои корни в тканях тела.

Этот корень нельзя трогать руками, так как он виртуальный и не имеет анатомической основы (конечно, если мы не говорим о язвенных, раневых, травматических и других повреждениях тела).

Кстати, вышеперечисленные внешние факторы тоже создают свой корень, но их сложнее нейтрализовать, так как раны, язвы и травмы отвлекают внимание к себе и мы не думаем о глубоких внутренних отголосках.

Прием обезболивания прост и не требует специальной подготовки .

Вам нужно научиться удлинять пальцы с помощью энергетических лучей. Представьте, что мы выпускаем энергетические лучи подушечками пальцев, с помощью которых мы можем ощущать и даже воздействовать на тело другого человека.

Чтобы нейтрализовать боль и удалить ее из тела, энергетические удлинители пальцев медленно вводятся в ту область тела, где проявляется боль. Лучами-пальцами мы начинаем ощущать узел боли. Чаще всего мы ощущаем фокус как темное облако, однако оно имеет четкие и заметные границы. Если мягко ощупать границы болезненного очага пальцами-лучами, вы почувствуете, что плотность болевого образования уменьшается от центра к краям.

Определяем границы облака боли, затем лучами-пальцами начинаем собирать это облако в небольшой комочек. Мы запускаем энергетические разгибания пальцев под облако боли и как бы складываем его.

Представьте, что на скатерти остались следы вчерашнего застолья. Остатки можно собрать отдельно, а можно просто взять скатерть, завернув края внутрь, чтобы подстилка не просыпалась, вынуть ее, а затем вытряхнуть остатки застолья в мусорное ведро.

Мы делаем то же самое с фокусом боли. Заворачиваем его края внутрь и подтягиваем к центру. Когда облако боли собирается в плотный комок, мы начинаем его смягчать. Представьте, как плотно сжимает облако боли пальцами и лучами. Аналогия: - как будто месишь кусок пластилина.

Потом, когда боль собирается в комок, пускаем под него лучи пальцев. Вскоре появится ощущение, что где-то глубоко в теле есть нить, которую мы чувствуем своим мысленным прикосновением.Давайте пройдемся по нему и определим, насколько глубоко он врос в ткани. Если вовремя купировать боль, то ее корень будет небольшим, всего несколько сантиметров. Начинаем прощупывать корень, прихлебываем.

Все манипуляции выполняем с энергетическими разгибаниями пальцев. Корень боли был найден, пальцами-лучами проникли до кончика и медленно вытащили. Вытащить такой позвоночник непросто. Потребуется не только энергия, но и мышечные усилия.

Когда мы зацепились за корень и потянули за него, руки напрягаются.Вместе с усилиями мышц интенсивно работают и энергетические лучи. Корень сложно вытащить из ткани. Он сопротивляется, сопротивляется, но все же поддается. Потом, когда корень почти выдернут, нужно его крепко зацепить и резко вытащить.

После удаления корня боли возникает отчетливое ощущение, будто комочки какой-то невидимой грязи прилипли к пальцам и ладоням. Давай сбросим его. Лучше всего делать это, держа руки по обе стороны от плотной струи холодной воды, льющейся из-под крана.Поток холодной воды нейтрализует энергию боли, разрушает ее структуру, уносит с собой и уносит.

Проведем эксперимент.

Когда мы вырвали корень боли, просто вымойте руки под проточной водой. Ощущение такое, что на руках жирная пленка. Вода скатывается по коже, как будто руки обильно намазаны кремом. Это материализованное проявление энергии, эктоплазма боли. Обладает сильным структурирующим зарядом и без дополнительных усилий не разрушается.И когда мы держим руки по обе стороны от плотной струи воды, начинается вихревое взаимодействие колебаний струи воды и энергии корня боли.

Для усиления очищающего действия воды делаем глубокий вдох, а выдох мысленно направляем через руки к ладоням и представляем, как он проникает в ладони, удаляет с них остатки негативной энергии. Когда возникает ощущение, что при выдохе через руки кажется, что они удлиняются, желаемый эффект будет достигнут, и мы сможем смыть боль с ладоней своим дыханием.

Этой техникой можно не только вырвать корень боли. Вы можете просто сбросить с рук плотный комок боли, желательно в струю воды или в землю. Стряхните сгусток боли с рук и несколько раз выдохните через ладони.

Очень интересна реакция людей, которые таким образом избавились от боли. Допустим, болит зуб. Человек трудится, но боязнь дрели или другой причины мешает пойти к стоматологу.Такому пациенту необходимо сразу сказать, что боль можно уменьшить или убрать, но лечить больной зуб должен профессиональный стоматолог. Энергетические воздействия, насколько нам известно, от кариеса не спасают.

Вводим лучи-пальцы в челюсть и там определяем локализацию боли. Собираем его в тугой комок, а потом вытаскиваем этот комок и бросаем в струю воды. Сначала человек смотрит на все эти манипуляции откровенно скептически. Но зубная боль такая, что он готов на все, кроме посещения стоматолога.А теперь боль собрана и вырвана. Некоторое время сохраняется инертность боли, и пациент ее прислушивается.

На морде четко написано: ты мне не помог, не справился. Затем боль начинает утихать. Какое блаженство, когда отступает зубная боль. Пропадает боль в челюсти, перестает дергать и стрелять, голова больше не раскалывается и кажется, что грация сойдет еще немного.

Выражение лица пациента меняется. В нем есть тихое умиротворение и в то же время напряженное ожидание новой волны боли.Но его не будет через минуту или две. Когда пациент понимает, что боль прошла, он счастлив. Но проходит около получаса, а он уже обо всем забыл. Поспешные обещания посетить стоматолога кажутся несерьезными и о них лучше забыть ... И так - до следующего прилива боли.

Эффективность выдергивания корня боли и удаления его из тела тем выше, чем точнее целитель наблюдает последовательность этапов и наглядно представляет каждую из них.

Н.И. Шерстенников из книги «Заповедник»

§ 1 Корень слова

В начале урока помните, что мы выражаем свои мысли и чувства с помощью речи. Речь пишется, когда мы ее записываем, и устная, когда мы говорим губами и устами. Любая речь состоит из предложений. Предложение выражает законченную мысль и состоит из слов. Слова в предложении связаны друг с другом в смысле - «друзья».

Слова могут дружить друг с другом не только в предложении, но и на основе общих, родственных интересов.Итак, ученый дружит со студентом, потому что у них общий интерес - учеба. И такие слова, имеющие общие интересы, называются родственными или родственными словами.

Ученые-лингвисты решили, что в однокоренных родственных словах общая часть - корень - должна быть выделена специальным знаком, который называется «корень слова». Иногда из-за формы его еще называют бантом.

Корень является значительной частью слова, так как он содержит общее значение всех одинаковых корней, связанных с ним слов.Например, в словах «пациент» и «больница» корень слова «боль», поскольку больной - это человек, страдающий от боли, а больница - это место, где лечат боль.

Слова одного корня стали настолько друзьями, что стали родственниками друг другу. Конечно, они хотели быть похожими друг на друга и громко заявили всем: во всех словах одного корня общая часть - корень - пишется одинаково, единообразно.

Как и в любой семье, среди однокоренных слов есть непослушные дети, которые не хотят быть похожими на всех и поэтому всех сбивают с толку.Например, в слове домов звук [а] слышен в безударном корне. Однако как только мы подбираем однокоренное слово с ударным корнем - домик - сразу становится понятно, что в корне слова нужно писать букву о.

Это означает, что для проверки безударной гласной в корне слова вы должны выбрать однокоренное слово, чтобы безударная гласная стала ударным звуком.

§ 2 Краткое изложение темы урока

Корень - значимая часть слова, он содержит в себе общее значение все того же корня, родственных слов.

Чтобы проверить безударную гласную в корне слова, вы должны выбрать однокоренное слово, чтобы безударная гласная стала ударным звуком, поскольку во всех однокоренных словах общая часть - корень - записывается в так же.

Список использованной литературы:

  1. А.В. Венцов. Словарь русских омографов // Под ред. Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, 2004.
  2. Алфавит от А до Я: учебное иллюстрированное пособие \ Составитель И.А. Гимпель. Минск: Асар, 2004.
  3. .
  4. Львов М.В. Методика развития речи младших школьников. М .: АСТ; Астрель, 2003.
  5. Розенталь Д.Е., Джанджакова Е.В., Кабанова Н.П. Справочник по орфографии, произношению, литературному редактированию. Москва: 1999.
  6. Сухин И.Г., Яценко И.Ф. Алфавит инрас. 1 кл. М .: Вако, 2010.
  7. .
  8. Я иду на урок в начальной школе. Чтение: книга для учителя. М., 2000.

Использованные изображения:

Схема разбора по составу пациента:

больной

Разбор словесного состава.

Состав слова «больной»:

Соединительная гласная: отсутствует

Постфикс: отсутствует

Морфемы - части слова больной

больной

Подробная разбивка слова пациента по составу . Слово cope, префикс, суффикс и окончание слова. Мофемный разбор слова пациента, его схемы и частей слова (морфология).

  • Схема морфем: pain / n / a
  • Структура слова по морфемам: корень / суффикс / окончание
  • Схема (построение) слова «пациент» в составе: корневая боль + суффикс n + окончание oh
  • Список морфем в слове больной:
    • боль - это корень
    • n - суффикс
    • oh - окончание
  • Типы морфов и их количество в слове пациент:
    • доставка: отсутствует - 0
    • королева: боль - 1
    • соединение ледяное: отсутствует - 0
    • cyffix: n - 1
    • постфикс: отсутствует - 0
    • конец: ох - 1

Всего морфем в слове: 3.

Словообразовательный анализ слова пациент

  • Основа слова: больной ;
  • Словообразовательные аффиксы: префикс отсутствует , суффикс n , постфикс отсутствует ;
  • Словообразование: ○ суффикс ;
  • Способ обучения: производная, так как образуется в 1 (один) способ .

См. Также другие словари:

Однокорневые слова ... это слова, имеющие корень ... принадлежащие к разным частям речи, и в то же время близкие по смыслу... Слова одного корня со словом больной

Что означает слово больной в единственном и множественном числе? Склонение слова больной

Полный морфологический анализ слова «больной»: часть речи, начальная форма, морфологические признаки и формы слова. Направление науки о языке, где изучается слово ... Морфологический анализ пациента

Ударение в слове больной: на какой слог ударение и как ... Слово «больной» правильно пишется как... Ударение в слове больной

Синонимы к слову «больной». Онлайн-словарь синонимов: найдите синонимы к слову «больной». Синонимические слова, похожие слова и похожие выражения в ... Больные синонимы

Антонимы ... имеют противоположное значение, различаются по звучанию, но относятся к одной и той же части речи ... Антонимы для больных

Анаграммы (составьте анаграмму ) к слову больной, смешивая буквы ... Анаграммы для больных

К чему снится больной - толкование снов, узнайте бесплатно в нашем соннике, к чему снится больной.... Увиденный во сне больной означает, что ... Сонник: к чему снится больной

Морфемный разбор слова больной

Морфемный разбор слова принято называть разбором слова по составу - это поиск и анализ морфем (частей слова), входящих в данное слово.

Морфемный разбор слова «пациент» очень прост. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

Давайте проведем морфемный синтаксический анализ правильно, для этого достаточно пройти 5 шагов:

  • Определение части речи слова - первый шаг;
  • второй - выбираем окончание: для изменчивых слов спрягаем или надуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) - окончаний нет;
  • далее ищем основу.Это самая легкая часть, потому что вам просто нужно отрезать конец, чтобы определить стержень. Это будет основой слова;
  • Следующий шаг - поиск корня слова. Подбираем родственные слова для пациента (их еще называют однокорневыми), тогда корень слова будет очевиден;
  • Мы находим остальные морфемы, выбирая другие слова, образованные таким же образом.

Как видите, парсинг морфем выполняется просто. Теперь давайте определим основные морфемы слова и проанализируем их.

* Морфемный синтаксический анализ слова (синтаксический анализ слов) - поиск корня, префиксов, суффиксов, окончаний и основных слов Парсинг слова по составу на сайте производится по словарю морфемного разбора.

Поделитесь статьей с друзьями:

Похожие статьи

CSE 230, зима 2012 г. - монадический анализ

CSE 230, зима 2012 г. - монадический анализ
 > Импорт данных.Char 
> импортировать Data.Functor
> импортировать Control.Monad

Прежде чем мы продолжим, несколько слов от наших спонсоров:

  ** Не бойтесь монад **
  

Это просто (чрезвычайно универсальная) абстракция, например map или fold .

Синтаксический анализатор - это часть программного обеспечения, которая принимает необработанную строку String (или последовательность байтов) и возвращает некоторый структурированный объект, например список параметров, дерево XML или объект JSON, абстрактное дерево синтаксиса программы и т. Д. .Парсинг - одна из самых простых вычислительных задач. У каждой серьезной программной системы есть парсер, спрятанный где-то внутри, например

  • Сценарии оболочки (параметры командной строки)
  • Веб-браузеры (да!)
  • Игры (дескрипторы уровней)
  • Маршрутизаторы (пакеты)
  • и т. Д.

(На самом деле, я бросаю вызов вам, чтобы найти какую-либо серьезную систему, которая не выполняет парсинга где-нибудь!)

Самый простой и точный способ представить синтаксический анализатор - это функция

  тип Parser = String -> StructuredObject  

Составные парсеры

Обычный способ создания синтаксического анализатора - это указание грамматики и использование генератора синтаксического анализатора (например, yacc, bison, antlr) для создания фактической функции синтаксического анализа.Несмотря на элегантность, одним из основных ограничений подхода, основанного на грамматике, является отсутствие модульности. Например, предположим, что у меня есть два типа примитивных значений: Thingy и Whatsit .

  Вещь: правило 
;

Whatsit: rule
;

Если вам нужен синтаксический анализатор для последовательностей Thingy и Whatsit , мы должны тщательно продублировать правила как

  Вещи: Вещи: Вещи {...} 
EmptyThingy {...}
;

Whatsits: Whatsit Whatsits {...}
EmptyWhatsit {...}
;

Это затрудняет повторное использование суб-парсеров. Далее мы увидим, как составить мини-парсеров для подзначений, чтобы получить более крупные парсеры для сложных значений.

Для этого мы немного обобщим приведенный выше тип синтаксического анализатора, отметив, что (под) синтаксический анализатор не должен (действительно, не будет) потреблять всех входных данных, и поэтому мы можем просто иметь синтаксический анализатор. вернуть неиспользованный ввод

  тип Parser = String -> (StructuredObject, String)  

Конечно, было бы глупо иметь разные типы парсеров для разных типов объектов, поэтому мы можем сделать его параметризованным типом

Последнее обобщение: синтаксический анализатор может возвращать несколько результатов, например, мы можем захотеть проанализировать строку

  "2-3-4"  

либо как

  Минус (Минус 2 3) 4  

или как

  Минус 2 (Минус 3 4)  

Итак, мы можем заставить наши синтаксические анализаторы возвращать список возможных результатов (где пустой список соответствует неудачному синтаксическому анализу.)

 > Newtype Parser a = P (String -> [(a, String)])  

Это просто синтаксический анализатор ( кашляет действие), фактический синтаксический анализ выполняется

 > doParse (P p) s = p s  

Давайте создадим парсеры!

Анализ одного символа

Вот парсер очень простых символов, который возвращает первый Char из списка, если он существует

 > oneChar :: Parser Char 
> oneChar = P (\ cs -> case cs of
> c: cs '-> [(c, cs')]
> _ -> [])
 > twoChar0 = P (\ cs -> case cs of 
> c1: c2: cs '-> [((c1, c2), cs')]
> _ -> [])
 > twoChar9 = oneChar `pairP` oneChar  

Запустим парсер

  ghci> doParse oneChar "эй!" 
[('h', "ey!")]

ghci> doParse oneChar ""
[]

Состав парсера

Мы можем написать комбинатор, который принимает два синтаксических анализатора и возвращает новый синтаксический анализатор, который возвращает пару значений

  pairP :: Parser a -> Parser b -> Parser (a, b) 
pairP p1 p2 = P (\ cs ->
[((x, y), cs '') | (x, cs ') <- doParse p1 cs,
(y, cs '') <- doParse p2 cs ']
)

Теперь мы можем написать другой синтаксический анализатор, который захватывает пару значений Char

  twoChar :: Parser (Char, Char) 
twoChar = P (\ cs -> case cs of
c1: c2: cs '-> [((c1, c2), cs')]
_ -> [] )

или более элегантно, как

 > twoChar = pairP oneChar oneChar  

, который будет работать так

  ghci> doParse twoChar "эй!" 
[(('h', 'e'), "y!")]

ghci> doParse twoChar ""
[]

Теперь мы могли бы продолжать делать это, но часто, чтобы двигаться вперед, полезно сделать шаг назад и взглянуть на более широкую картину.

Вот тип парсера

  Newtype Parser a = P (String -> [(a, String)])  

он должен напоминать вам еще о чем-то, помните это?

  тип ST a = состояние -> (a, состояние)  

Действительно, синтаксический анализатор, как преобразователь состояний, - это монада! если прищуриться правильно. Нам нужно определить функции return и >> = .

Первый очень простой, мы можем позволить типам вести нас

 : тип returnP 
returnP :: a -> Parser a

, что означает, что мы должны игнорировать входную строку и просто вернуть элемент ввода

 > returnP x = P (\ cs -> [(x, cs)])  

Бинд немного сложнее, но опять же, давайте опираться на типы

 : введите bindP 
bindP :: Parser a -> (a -> Parser b) -> Parser b

, поэтому нам нужно извлечь значения и из первого синтаксического анализатора и вызвать второй синтаксический анализатор с ними в оставшейся части строки.

 > p1 `bindP` fp2 = P (\ cs -> 
> [(y, cs '') | (x, cs ') <- doParse p1 cs
>, (y, cs' ') <- doParse (fp2 x) cs '])

Вооружившись этим, мы можем официально маркировать парсеры как монады

 > экземпляр Monad Parser, где 
> (>> =) = bindP
> return = returnP

Поскольку синтаксические анализаторы - это монады, мы можем написать набор высокоуровневых комбинаторов для объединения небольших синтаксических анализаторов в более крупные.

Например, мы можем использовать нашу любимую нотацию do , чтобы переписать pairP как

 > pairP px py = do x <- px 
> y <- py
> return (x, y)

selectP p1 p2 = P (-> doParse p1 cs ++ doParse p2 cs)

шокирует, точно так же, как и пар, отсюда функционируют.

Затем давайте поработаем мускулами монадического синтаксического анализа и напишем несколько новых синтаксических анализаторов. Было бы полезно иметь парсер сбой , который всегда сгорает (возвращает [] )

 > failP = P $ const []  

Кажется немного глупым писать вышеизложенное, но полезно создавать более богатые синтаксические анализаторы, подобные приведенному ниже, который анализирует Char , если удовлетворяет предикату p

 > satP :: (Char -> Bool) -> Parser Char 
> satP p = do
> c <- oneChar
> если p c, то вернуть c else failP

мы можем написать несколько простых парсеров для определенных символов

 > строчные буквы P = satP isAsciiLower  
  ghci> doParse (satP ('h' ==)) "mugatu" 
[]
ghci> doParse (satP ('h' ==)) "hello"
[('h', "ello")]

Следующий синтаксический анализ буквенных и цифровых символов соответственно

 > alphaChar = satP isAlpha 
> digitChar = satP isDigit

, и этот малыш возвращает первую цифру в строке как Int

 > digitInt = do 
> c <- digitChar
> return ((читать [c]) :: Int)

, который так работает

  ghci> doParse digitInt "92" 
[(9, "2")]

ghci> doParse digitInt "cat"
[]

Наконец, этот синтаксический анализатор будет анализировать только конкретный Char , переданный в качестве входных

 > символ c = satP (== c)  

Комбинатор недетерминированного выбора

Затем давайте напишем комбинатор, который принимает два суб-парсера и недетерминированно выбирает между ними.

 > chooseP :: Parser a -> Parser a -> Parser a  

Как мы будем кодировать выбор в наших синтаксических анализаторах? Что ж, мы хотим вернуть успешный синтаксический анализ, если парсер или завершился успешно. Поскольку наши парсеры возвращают несколько значений,

 > p1 `chooseP` p2 = P (\ cs -> doParse p1 cs ++ doParse p2 cs)  

Мы можем использовать приведенный выше комбинатор для создания синтаксического анализатора, который возвращает либо алфавит, либо числовой символ

 > alphaNumChar = alphaChar `chooseP` digitChar  

Когда мы запускаем вышеупомянутое, мы получаем довольно интересные результаты

  ghci> doParse alphaNumChar "cat" 
[('c', "at")]
ghci> doParse alphaNumChar "2cat"
[('2', "cat")]
ghci> doParse alphaNumChar "2at"
[('2', «в»)]

Что еще лучше, если оба парсера завершатся успешно, вы получите все результаты.Например, вот парсер, который захватывает n символов из ввода

 > grabn :: Int -> Parser String 
> grabn n | n <= 0 = return ""
> | в противном случае = do c <- oneChar
> cs <- grabn (n-1)
> return (c: cs)

grabn n = последовательность (взять n $ цикл oneChar) grabn n = последовательность (повторить n oneChar)

DO IN CLASS Как бы вы избавились от неприятной рекурсии из вышеизложенного?

Теперь мы можем использовать наш комбинатор выбора

 > grab2or4 = grabn 2 `chooseP` grabn 4  

и теперь мы вернем оба результата , если возможно

  ghci> doParse grab2or4 "mickeymouse" 
[("mi", "ckeymouse"), ("mick", "eymouse")]

и только один результат, если это возможно

  ghci> doParse grab2or4 "mic" 
[("mi", "c")]

ghci> doParse grab2or4 "m"
[]

Даже с элементарными синтаксическими анализаторами, которые есть в нашем распоряжении, мы можем начать делать некоторые довольно интересные вещи.Например, вот маленький калькулятор. Сначала разбираем операцию

 > intOp = плюс `chooseP` минус` chooseP` умножить на `chooseP` div 
> где плюс = char '+' >> return (+)
> minus = char '-' >> return (-)
> раз = char '*' >> return (*)
> div = char '/' >> return div

DO IN CLASS Можете ли вы угадать тип вышеуказанного синтаксического анализатора?

Затем мы можем проанализировать выражение

 > calc = do x <- digitInt 
> op <- intOp
> y <- digitInt
> return $ x `op` y

stringP str = последовательность (map char str)

строкаP = последовательность.карта char

, который при запуске будет анализировать и вычислять

  ghci> doParse calc "8/2" 
[(4, "")]

ghci> doParse calc "8 + 2cat"
[(10, "cat")]

ghci> doParse calc "8 / 2cat "
[(4," cat ")]

ghci> doParse calc" 8-2cat "
[(6," cat ")]

ghci> doParse calc" 8 * 2cat "
[(16," cat ")]

Рекурсивный анализ

Чтобы начать разбирать интересные вещи, нам нужно добавить рекурсию к нашим комбинаторам.Например, очень хорошо анализировать отдельные символы (как в случае char выше), но было бы намного больше, если бы мы могли захватить определенные токены String .

Попробуем это написать!

 > строка :: строка -> синтаксический анализатор строки  
  строка "" = return "" 
строка (c: cs) = do char c
строка cs
return $ c: cs

Фуууу! Это явная рекурсия ?! Давайте попробуем еще раз (вы заметите узор)

 > строка = mapM char  

Намного лучше!

  ghci> doParse (строка "mic") "mickeyMouse" 
[("mic", "keyMouse")]

ghci> doParse (строка "mic") "donald duck"
[]

Хорошо, я полагаю, что тогда это было не совсем рекурсивно! Давай попробуем еще.Давайте напишем комбинатор, который принимает синтаксический анализатор p , который возвращает a и возвращает синтаксический анализатор, который возвращает много значений. То есть он продолжает получать столько значений a , сколько может, и возвращает их как [a] .

 > manyP :: Parser a -> Parser [a] 
> manyP p = many1 `chooseP` many0
> где many0 = return []
> many1 = do x <- p
> xs <- manyP p
> возврат (x: xs)

Но будьте осторожны! Вышеупомянутое может дать много результатов

  ghci> doParse (manyP digitInt) "123a" 
[([], "123a"), ([1], "23a"), ([1, 2], "3a"), ([1, 2 , 3], «а»)]

, который представляет собой просто все возможные способы извлечения последовательности целых чисел из входной строки.

Детерминированный максимальный анализ

Часто нам нужен единственный результат, а не набор результатов. Например, более интуитивным поведением многие было бы возвращение максимальной последовательности элементов, а не всех префиксов.

Для этого нам понадобится детерминированный комбинатор выбора

 > (<|>) :: Parser a -> Parser a -> Parser a 
> p1 <|> p2 = P $ \ cs -> case doParse (p1 `chooseP` p2) cs of
> [] - > []
> x: _ -> [x]
>

Вышеупомянутый анализатор выбора запускает, но возвращает только первый результат.Теперь мы можем вернуться к комбинатору manyP и убедиться, что он возвращает единственную максимальную последовательность

 > mmanyP :: Parser a -> Parser [a] 
> mmanyP p = mmany1 <|> mmany0
> где mmany0 = return []
> mmany1 = do x <- p
> xs <- mmanyP p
> возврат (x: xs)

В КЛАССЕ Погодите! В чем именно разница между вышеуказанным и оригинальным manyP ? Как вы это объясните:

  ghci> doParse (manyP digitInt) «123a» 
[([1,2,3], «a»), ([1,2], «3a»), ([1], «23a»), ([], «123a»)]

ghci> doParse (mmanyP digitInt) «123a»
[([1,2,3], «a»)]

Давайте воспользуемся приведенным выше, чтобы написать синтаксический анализатор, который будет возвращать целое число (а не только одну цифру.)

  oneInt :: Parser Integer 
oneInt = do xs <- mmanyP digitChar
return $ ((read xs) :: Integer)

Помимо , можете ли вы увидеть узор выше? Мы взяли анализатор mmanyP digitChar и просто преобразовали его вывод с помощью функции read . Это повторяющаяся тема, и тип того, что мы сделали, дает нам ключ к разгадке

  (a -> b) -> Parser a -> Parser b  

Ага! очень похоже на карту .Действительно, существует обобщенная версия карты , которую мы видели раньше ( lift1 ), и мы ограничиваем шаблон, объявляя Parser экземпляром класса Functor typelass

.
 > instance Functor Parser, где 
> fmap f p = do x <- p
> return (f x)

, после чего можно переписать

 > oneInt :: Parser Int 
> oneInt = читать `fmap` mmanyP digitChar

Попробуем

  ghci> doParse oneInt "123a" 
[(123, "a")]

Давайте воспользуемся изложенным выше для создания небольшого калькулятора, который анализирует и оценивает арифметические выражения.По сути, выражение - это либо двоичный операнд, применяемый к двум подвыражениям, либо целое число. Мы можем указать это как

 > calc0 :: Parser Int 
> calc0 = binExp <|> oneInt
> где binExp = do x <- oneInt
> o <- intOp
> y <- calc0
> return $ x `o` y

Это очень хорошо работает!

  ghci> doParse calc0 "1 + 2 + 33" 
[(36, "")]

ghci> doParse calc0 "11 + 22-33"
[(0, "")]

, но с минус

все становится немного странно
  ghci> doParse calc0 "11 + 22-33 + 45" 
[(-45, "")]

А? Что ж, если вы посмотрите на код, то поймете, что приведенный выше код был проанализирован как

.
  11 + (22 - (33 + 45))  

, потому что в каждом binExp мы требуем, чтобы левый операнд был целым числом.Другими словами, мы предполагаем, что каждый оператор является правоассоциативным , отсюда и приведенный выше результат.

Интересно, можем ли мы попытаться исправить это, просто перевернув заказ

 > calc1 :: Parser Int 
> calc1 = binExp <|> oneInt
> где binExp = do x <- calc1
> o <- intOp
> y <- oneInt
> return $ x `o` y

DO IN CLASS Но здесь есть ошибка ... вы можете разобраться? (Подсказка: что вернет следующее?)

  ghci> doParse calc1 "2 + 2"  

Хуже того, у нас нет приоритета, и так

  ghci> doParse calc0 "10 * 2 + 100" 
[(1020, "")]

, поскольку строка анализируется как

  10 * (2 + 100)  

$> calc2 = oneInt >> = grab $> где grab x = kg x <|> return x $> kg x = do o <- intOp $> y <- oneInt $> grab $ x o y

Приоритет

Мы можем добавить как ассоциативность, так и приоритет обычным способом, разбив синтаксический анализатор на разные уровни.Здесь давайте разделим наши операции на приоритет сложения и умножения.

 > addOp = plus `chooseP` минус 
> где plus = char '+' >> return (+)
> minus = char '-' >> return (-)
>
> mulOp = times` chooseP` div
> где times = char '*' >> return (*)
> div = char '/' >> return div

Теперь мы можем разделить наш язык на (взаимно рекурсивные) подъязыки, где каждое выражение верхнего уровня анализируется как сумма произведений

 > pP `chain` opP 
> = recP <|> pP
> где recP = do x <- pP
> o <- opP
> y <- (pP` chain` opP)
> return $ x ` o` y
 > sumE = addE <|> prodE 
> где addE = do x <- prodE
> o <- addOp
> y <- sumE
> return $ x `o` y
>
> prodE = mulE <| > factorE
> где mulE = do x <- factorE
> o <- mulOp
> y <- prodE
> return $ x `o` y
>
> factorE = parenE <|> oneInt
> где parenE = do char '('
> n <- sumE
> char ')'
> return n

Мы можем запустить это

  ghci> doParse sumE "10 * 2 + 100" 
[(120, "")]

ghci> doParse sumE "10 * (2 + 100)"
[(1020, "")]

Вы понимаете, почему первый разбор вернул 120 ? Что произойдет, если мы поменяем местами порядка prodE и sumE в теле addE (или factorE и prodE в теле prodE )? Почему?

Шаблон синтаксического анализа: цепочка

Нет смысла злорадствовать по поводу комбинаторов, если мы собираемся писать код, подобный приведенному выше - тела sumE и prodE почти идентичны!

Давайте рассмотрим их поближе.По сути, сумма E имеет вид

.
  ПРОДУКТ + <ПРОДУКЦИЯ + <ПРОДУКЦИЯ + ... <ПРОДУКТ >>>  

, то есть мы продолжаем связывать вместе prodE значений и складывать их так долго, как можем. Аналогично prodE имеет форму

.
  factorE * >>  

, где мы продолжаем связывать значения factorE и умножать их столько, сколько можем.В сказанном есть что-то неприятное: операторы сложения правоассоциативны

  ghci> doParse sumE "10-1-1" 
[(10, "")]

Ух! Надеюсь, вы понимаете, почему: это потому, что приведенное выше было проанализировано как 10 - (1 - 1) (правоассоциативное), а не (10 - 1) - 1 (левое ассоциативное). У вас может возникнуть соблазн исправить это, просто изменив порядок: prodE и sum

.
  sumE = addE <|> prodE 
где addE = do x <- sumE
o <- addOp
y <- prodE
return $ x `o` y

, но это окажется катастрофой.Вы понимаете почему? Парсер для sumE напрямую (рекурсивно) вызывает сам себя , не потребляя никаких входных данных! Таким образом, он уходит глубоко и больше никогда не возвращается. Вместо этого мы хотим убедиться, что мы продолжаем потреблять значений prodE и складывать их (скорее, как fold), чтобы мы могли сделать

 > sumE1 = prodE1 >> = addE1 
> где addE1 x = grab x <|> return x
> grab x = do o <- addOp
> y <- prodE1
> addE1 $ x `o` y
>
> prodE1 = factorE1 >> = mulE1
> где mulE1 x = grab x <|> return x
> grab x = do o <- mulOp
> y <- factorE1
> mulE1 $ x `o` y
>
> factorE1 = parenE <|> oneInt
> где parenE = do char '('
> n <- sumE1
> char ')'
> return n

Легко проверить, что это действительно левоассоциативное.

  ghci> doParse sumE1 "10-1-1" 
[(8, "")]

, а также очень легко обнаружить и разложить схему вычисления цепочки: единственными отличиями являются синтаксический анализатор base ( prodE1 vs factorE1 ) и бинарная операция ( addOp vs mulOp ). Мы просто передаем эти параметры нашему комбинатору цепной левый

 > p `chainl` pop = p >> = rest 
> где rest x = grab x <|> return x
> grab x = do o <- pop
> y <- p
> rest $ x` o `y

Точно так же мы часто хотим разбирать выражения в квадратных скобках, поэтому мы можем написать комбинатор

 > parenP l p r = do char l 
> x <- p
> char r
> return x

, после чего мы можем переписать грамматику в три строки

 > sumE2 = prodE2 `chainl` addOp 
> prodE2 = factorE2` chainl` mulOp
> factorE2 = parenP '(' sumE2 ')' <|> oneInt
  ghci> doParse sumE2 "10-1-1" 
[(8, "")]

ghci> doParse sumE2 "10 * 2 + 1"
[(21, "")]

ghci> doParse sumE2 " 10 + 2 * 1 "
[(12," ")]

Это завершает наше (в классе) исследование монадического синтаксического анализа.Это лишь верхушка айсберга. Хотя синтаксический анализ - это очень старая проблема, и она изучалась с момента зарождения вычислительной техники, мы увидели, как монады привносят новую перспективу, которая недавно была перенесена с Haskell на многие другие языки.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.