Морфемный разбор слова | 5 класс | Русский язык

Содержание

Наш язык состоит из уровней: фонетического, морфемного, морфологического, лексического и синтаксического. И для каждого из этих уровней предусмотрен определенный вид анализа структурных элементов этого уровня. Так, вы уже знакомы с фонетическим разбором. С его помощью мы анализируем состав звуков и букв слов. Но сейчас вы уже хорошо знаете и более крупные единицы – морфемы. Поэтому пришло время провести морфемный разбор слова.

Что мы уже знаем о морфемах?

Для начала давайте кратко вспомним всё, что мы изучали на последних уроках.

Но сперва еще раз отметим, что морфемы – это минимальные значимые части слова. А это значит, что все они несут в себе определенное значение, смысл.

Это значение может быть грамматическим, то есть морфема нужна для того, чтобы передать принадлежность слова к какой-либо грамматической категории.

Например, суффикс -лив- используется, чтобы передать принадлежность слова к категории прилагательных.

А еще значение может быть смысловым, то есть морфема используется для передачи или уточнения какого-либо смысла.

Например, приставка в- (входить) используется, чтобы показать движение внутрь, а приставка вы- (выходить) – чтобы показать действие наружу.

Функции морфемы

{"questions":[{"content":"Соедините слово и значение морфемы в этом слове.[[matcher-1]]","widgets":{"matcher-1":{"type":"matcher","labels":["Окончание показывает множественное число","Окончание – показатель среднего рода","Приставка со значением близкого расположения к чему-либо","Суффикс указывает на свойство или качество предмета"],"items":["плод-ы","зерн-о","при-брежный","свеж-есть"]}},"step":1,"hints":["Показателем множественного числа может быть окончание -ы.","Показатели среднего рода – окончания -о, -е. ","Приставка при- может обозначать близкое расположение чего-то к чему-либо.","Суффиксы, обозначающие свойства или качества: -есть-, -от-, -изн-."]}]}

Итак, приступим к обобщению изученного.

Приставка, корень, суффикс

И начнем с приставки.

Приставка

Как вы помните, приставка – это значимая часть слова, которая стоит перед корнем и служит для образования новых слов той же части речи.

Одна из главных особенностей приставки заключается в том, что она присоединяется ко всему слову в целом и придает ему новый оттенок смысла. Поэтому приставки несут только смысловые значения. То есть они уточняют значение корня. Грамматические же значения приставками не выражаются.

Свойства приставки

{"questions":[{"content":"Выберите верные утверждения.[[choice-1]]","widgets":{"choice-1":{"type":"choice","options":["Приставка служит для образования однокоренного слова другой части речи. ","Приставка служит для уточнения смысла слова.","Приставка служит для образования однокоренного слова той же части речи.","Приставка выражает грамматические значения."],"explanations":["Приставка помогает образовать слова той же части речи, что и исходное слово.","Верно!","Верно!","Приставка уточняет смысл слова."],"answer":[1,2]}},"step":1,"hints":["Приставка служит для уточнения смысла слова.","Приставка служит для образования однокоренного слова той же части речи."]}]}

Корень

Самой главной морфемой слова является корень. Именно в нем заключается вся суть слова, его лексическое значение.

Мы с вами уже отмечали, что у однокоренных слов всегда есть общий элемент смысла. Так, например, все слова из ряда «снег – снежок – снежный – подснежник» связаны со снегом. Кроме того, корень самостоятелен. В отличие от других морфем он ни к чему не присоединяется и может существовать сам по себе.

Свойства корня

{"questions":[{"content":"Сопоставьте корень и слово с этим корнем. [[grouper-1]]","widgets":{"grouper-1":{"type":"grouper","labels":["Берег","Дом","Боль"],"items":[["прибрежный","береговой","бережок","побережье"],["домашний","домище","одомашнить"],["больной","заболеть","больничный"]]}},"hints":["Обратите внимание на то, что звуки в корнях могут чередоваться."]}]}

Суффикс

Следом за корнем может идти суффикс.

Суффикс – это значимая часть слова, которая стоит после корня и служит для образования новых слов другой части речи или для выражения определенного грамматического значения.

Давайте рассмотрим, как суффикс выражает грамматические значения.

Для этого возьмем, например, следующий ряд слов:

рука – ручка – ручной

Суффикс -к- в слове «ручка» образует уменьшительно-ласкательную форму слова «рука». При этом часть речи слова не изменяется. А вот в слове «ручной» суффикс -н- служит для образования новой части речи – прилагательного от существительного.

Более того, есть специальные суффиксы, служащие для образования конкретных частей речи. Например, суффиксы -ец-, -чик-, -щик- закреплены за существительными. Суффикс -лив- образует прилагательные.

Но суффиксы могут выражать не только грамматические, но и смысловые значения.

Так, суффикс -л- в глаголах выражает грамматическое значение прошедшего времени. А, например, суффикс -щик- может обозначать человека какой-либо профессии (пильщик, сварщик).

Также отметим, что суффикс присоединяется только к корню, а не к готовому слову.

Свойства суффикса

{"questions":[{"content":"Сопоставьте свойство и морфему.[[grouper-1]]","widgets":{"grouper-1":{"type":"grouper","labels":["Приставка","Суффикс"],"items":[["стоит перед корнем","выражает только смысловое значение","присоединяется ко всему слову"],["стоит после корня","выражает грамматическое и смысловое значения","присоединяется к корню","может образовывать слова другой части речи"]]}},"step":1,"hints":["Приставка:
- стоит перед корнем;
- выражает только смысловое значение;
- присоединяется ко всему слову. ","Суффикс:
- стоит после корня;
- выражает грамматическое и смысловое значения;
- присоединяется к корню;
- может образовывать слова другой части речи."]}]}

Основа и окончание

Все вышеуказанные морфемы – приставка, корень, суффикс – образуют основу слова. То есть его неизменяемую часть.

Основа слова

И, наконец, у нас осталась еще одна важная морфема, свойственная изменяемым словам, – окончание.

Окончание – это морфема, служащая для образования форм слова и выражения грамматических значений.

Давайте запомним, что окончания есть только у изменяемых слов. Так, у неизменяемых наречий окончания нет. Например, в наречии «тепло» конечное -о- является суффиксом, но не окончанием!

Но у окончаний есть особенность: они могут быть нулевыми. То есть при изменении слова окончание появляется, но в какой-то конкретной форме слова его нет. Это слова мужского рода второго склонения и женского рода третьего склонения (стол, ночь).

Окончания присоединяются к основе слова, не входя в нее, и служат для выражения грамматических значений.

Свойства окончания

{"questions":[{"content":"Распределите слова по группам.[[grouper-1]]","widgets":{"grouper-1":{"type":"grouper","labels":["Слова с выраженным окончанием","Слова с нулевым окончанием","Слова без окончания"],"items":[["столы","тетради"],["сон","ночь"],["светло","холодно"]]}},"step":1,"hints":["Слова с выраженным окончанием: столы, тетради.","Слова с нулевым окончанием: сон, ночь.","Слова без окончания: светло, холодно."]}]}

Порядок морфемного разбора слова

Итак, мы с вами вспомнили весь необходимый материал. И теперь пора приступить к морфемному разбору слова.

Традиционно в учебниках этот вид разбора обозначается цифрой 2 над словом, которое требуется проанализировать. Это выглядит вот так:

Мы почувствовали дуновение легкого морского ветерка² с запада.

Итак, первое, что нам нужно запомнить: морфемный разбор проводится именно над той формой слова, в которой оно употребляется в тексте. Так, в нашем примере необходимо разобрать именно слово «ветерка», а не «ветерок» (в им.п.).

Поэтому первое, что мы делаем, — выписываем слово в той форме, в которой оно употреблено в предложении.

Ветерка

После того, как слово выписано, нам нужно выполнить следующие действия:

1. Определить, изменяется ли слово. И если ответ положительный, то выделить окончание. Но помните, что оно может быть нулевым!
   И затем мы устно проговариваем, что обозначает окончание.
2. Когда окончание отброшено, выделяем оставшуюся часть слова как основу.
3. Устно подобрать однокоренные слова и определить их одинаковую часть – корень слова. Выделить его. Помните, что в корне слова могут встречаться чередования звуков! Если есть такие чередования, устно называем их.
4. Между корнем и окончанием могут стоять суффиксы. Если они есть, выделяем их. Устно проговариваем их функцию (грамматическое или смысловое значение).
5. Перед корнем может стоять приставка. Если она есть, выделяем ее. И также устно проговариваем ее функцию (смысловое значение).
Проводим морфемный разбор вместе

А теперь давайте проведем морфемный разбор вместе. Выполняйте пункты плана сначала самостоятельно, а затем открывайте ответ.

Представим, что в учебнике вам попалось такое предложение:

Кора лесных великанов часто обрастает² мхом и даже травою.

Мы видим, что в этом предложении над словом «обрастает» стоит цифра 2. Это сигнал, который говорит нам провести морфемный разбор этого слова.

Давайте выпишем его.

Показать ответ

Скрыть ответ

Выписываем в той же форме, как и в предложении:

обрастает

Выделяем окончание и основу

Теперь первое, что нам необходимо сделать, — выделить окончание. Чтобы правильно найти его, попробуем изменить слово, например, по числам.

Показать ответ

Скрыть ответ

Обрастает – обрастают.

Видим, что -ет меняется на -ют. Значит, -ет – это окончание.

Выделяем окончание и вспоминаем, что оно должно нести какое-то грамматическое значение. Поэтому устно проговариваем это значение.

Показать ответ

Скрыть ответ

Окончание -ет показывает нам, что глагол стоит в форме 3-го лица единственного числа.

Итак, окончание и его значение мы нашли. Значит, все остальное – это основа слова. Выделим ее, и на этом этапе у нас получится вот такой результат:

Морфемный разбор слова «обрастает»

Выделяем корень, суффикс и приставку

Теперь нам нужно выделить корень. Для этого найдем однокоренные слова.

Показать ответ

Скрыть ответ

Например: обрастает – растёт, растущий, растение и др.

Видим, что у всех слов повторяется часть -раст-, значит, это и есть наш корень. Выделим его.

Теперь между корнем и окончанием мы видим еще одну морфему – суффикс -а-. Выделим его и вспомним, что он тоже несет в себе определенное значение. И оно может быть как грамматическим, так и смысловым. Какое же значение помогает выразить суффикс -а-?

Показать ответ

Скрыть ответ

Здесь суффикс -а- помогает образовать глагол настоящего времени несовершенного вида. Это грамматическое значение.

И на этом этапе у нас осталась одна невыделенная морфема, которая стоит перед корнем. Это приставка об-! Выделим ее и подумаем, какой же оттенок смысла вносит в слово эта приставка?

Показать ответ

Скрыть ответ

Приставка об- в этом слове показывает, что действие совершается вокруг предмета. Сравните с подобными словами: облететь, обрисовать.

Вот и все! На этом наш морфемный разбор завершается. И письменно он выглядит так:

Морфемный разбор слова «обрастает»

А теперь закрепите две наши последние темы, посмотрев видеоурок.

Очень простая инструкция для разбора слова по составу — Морфемный разбор в помощь второклашке | Блог КУМОНомамы

Разбор слова по составу — это очень просто, элементарщина. Частей слова ведь всего 5 (даже почти 4): приставка, корень, суффикс, окончание. А всё вместе, кроме окончания — это основа.

Чего тут сложного, казалось бы.

Проблема в том, что в школе все эти части слова учат и отрабатывают по-отдельности. То суффиксы отдельно ищем, то окончания… И у ребенка не складывается общая картинка — что из себя представляет состав слова. Ему начинает казаться, что это — эдакая игра в угадайку: угадай суффикс, угадай приставку, угадай часть речи.

Интересно, что даже если ребенок хорошо разбирается в частях речи, задания типа «найди суффикс» могут поставить его в тупик, потому что, в отличие от корня, суффикс — это «бессмысленный набор буковок». Пойди угадай, какие именно буковки относятся к этому «треугольничку».

В этой статье предложу схему разбора по составу, применяя которую ребенок всегда — независимо от типа задания — сможет легко разбирать по составу все части речи.

Что нужно знать о частях слова, прежде чем делать разбор

Самое главное — нужно запомнить, что части слова не существуют в изоляции: они все связаны друг с другом. Ну конечно — слово-то одно. Поэтому…

Когда-нибудь ваш второклашка наберется солидного опыта в выявлении любых суффиксов с первого взгляда.

А пока — даже если в задании написано «найди суффикс», для корректного определения этого суффикса нужно сделать разбор полностью. Сначала найди все части слова, а потом среди них вычислить — и уже отметить в тетради только суффикс.

В ближайшие дни я выпущу отдельную статью именно про суффиксы.

Здесь же замечу, что, конечно, не нужно полностью разбирать слово по составу, если ваш второклашка безошибочно узнал суффикс «-еньк-«, например, и ни с чем его никогда не перепутает.

Просто знания о конкретных суффиксах у второклашек редко возникают сами по себе — в связи с этим и возникла рекомендация про полный разбор.

Итак, договорились: для того, чтобы корректно выделить какую-то часть речи, нужно разобрать по составу всё слово.

Теперь двигаемся по схеме.

1. Находим корень

Сначала найдем самое главное — и самое простое.

Чтобы найди корень, нужно придумать похожие слова.

Почитайте эту мою статью про однокоренные слова и формы слова — и обратите внимание: для поиска корня нам нужны НЕ ФОРМЫ одного слова, а именно ОДНОКОРЕННЫЕ слова.

Напр., разбирая слово «подарок» — для поиска корня нам нужно НЕ «подарку, подарком», а «дар, дарить, задарить, подарить«.

«Ударить». Лол 🙂 Поменяли приставку — и вуа-ля 🙂

Реальная история про то, как НЕ НАДО искать однокоренные — расскажу в отдельной статье про приставки.

Итак, подбираем много похожих (однокоренных) слов и внимательно слушаем, что у этих слов изменяется, а что — остается неизменным.

Важно, что это «неизменное» должно иметь смысл — то есть быть не набором абстрактных буковок, а что-то значить.

Напр., в нашем примере с «подарком» у всех подобранных нами слов остается неизменной часть «дар». А мы, слыша эту часть, как-то понимаем, что это не абракадабра, а что-то, связанное с бесплатным получением чего-то.

То, что не поменялось у нескольких однокоренных — это корень. Отмечаем.

Да, конечно, всегда будет 100500 исключений, чередований в корне и т.д. Но русскоговорящий человек (даже ребенок), как правило, эти чередования «считывает» на слух и понимает, что это чередования.

2. Находим окончание

Помним, что окончание так называется — потому что стоит в конце слова. Поэтому его очень просто искать: нужно обвести в квадратик сколько-то буковок в конце слова.

Осталось только выяснить, сколько буковок с конца — это окончание, а не что-то другое.

Напомню, мы уже определили корень.

Возможно, после определения корня ни одной лишней буковки в конце слова не оказалось.

У окончания есть такое явление, как нулевое окончание: это когда окончания нет — но оно как бы есть. Тогда мы ставим в конце слова пустой квадратик — обвели воздух в виде окончания.

Всё слово — один сплошной корень. Окончание нулевое

Всё слово — один сплошной корень. Окончание нулевое

А еще бывает, что окончания нет в принципе — и обводить воздух в виде нулевого окончания не нужно.

До 4 класса ребенок почти наверняка с этим явлением не столкнется. Но если вдруг…

Как определить — есть ли у слова нулевое окончание или окончания нет вовсе?

Окончаний нет у слов, которые не умеют изменяться по падежам, лицам, числам, временам. .. чему угодно:

1. Союзов, предлогов, междометий — разных коротких служебных словечек, которые сами по себе никакого смысла не несут, а лишь «помогают» связываться словам друг с другом (ах/ох, перед/над…).
2. Существительных и прилагательных, которые нельзя изменить (пальто (цвета) индиго — и существительное и прилагательное здесь будут без окончания… ). Здесь же — аббревиатуры и сокращения вроде «минфин».
3. У всех слов, которые могут ответить на вопрос КАК.

По последнему пункту интересно. «Официально» окончание не существует у деепричастий (что делая? — играя), а также прилагательных (какой? — красивее) и наречий (как? — ярче) в простой сравнительной форме.

А теперь попробуйте к тем же словам, которые я написала, задать тот же вопрос КАК:

• Играя, он вошел в комнату. — КАК он вошел в комнату?
• Он пишет красивее, чем Вася. — КАК он пишет?
• Сегодня солнце светит ярче. — КАК светит солнце?

Видите, несмотря на то, что речь идет про разные части речи, вопрос КАК все равно поможет определить, есть ли у слова окончание.

Хорошо, с нулевым или отсутствующим окончанием разобрались.

А, допустим, нам не повезло, и следом за корнем остались какие-то буковки. Наша задача — найти среди этих буковок окончание.

Для удобства запомним себе подсказки:

** Если разбираем существительное, прилагательное или причастие — будем говорить наше слово в компании со следующими тремя:

• НЕТ (чего?) нашего слова. Напр. «подарка«
• ДОВОЛЕН (чем?) нашим словом. Напр., «подарком«
• ДУМАЮ О (чем?) нашем слове. Напр., «подарке«

** Если разбираем глагол — скажем его в настоящем и прошедшем времени:

• что Я ДЕЛАЮ — ОНА ДЕЛАЕТ — МЫ ДЕЛАЕМ сейчас ? — Напр. , «думаю — думает — думаем«
• ЧТО Я ДЕЛАЛ — ОНА ДЕЛАЛА — МЫ ДЕЛАЛИ вчера? — Напр. «думал — думала — думали«

То есть существительные и прилагательные мы изменяем по падежам, а глаголы — по лицам и числам в настоящем и прошедшем времени.

Их гораздо больше, чем я показала здесь.

Но нам для разбора по составу больше не нужно — возьмите только самые «показательные» в смысле изменений.

Проговариваем слова и наблюдаем, что изменилось в конце слова.

То, что изменилось после наших изменений — и будет окончанием. Отмечаем.

Здесь, к счастью, исключений будет минимум. Главное — быть очень внимательным. Иногда имеет смысл записать все получившиеся формы на черновичок в столбик — и глазами посмотреть, что изменяется.

3. Находим приставку

Приставка — это то, что стоит перед корнем.

Возможно, вам повезло, и перед корнем у вас ничего не стоит. УРА! Значит, приставки нет — двигаемся дальше.

Если же перед корнем что-то написано — это 100% приставка. А может — несколько приставок.

Четыре приставки в слове

Четыре приставки в слове

Как определить: одна приставка, или две, или вообще несколько?

В начальной школе ребенок с 99% вероятностью ни разу не столкнется с двумя и более приставками — так что смело отмечайте всё, что оказалось перед корнем, одной квадратной загогулинкой.

Но если вдруг… тогда читайте дальше:

Приставки похожи на предлоги. Если то, что написано перед корнем, выглядит очень-очень длинно — попробуйте выделить оттуда кусочки, похожие на предлоги.

В нашем примере ребенок легко найдет слово «под» целых два раза. Скажем вместе с существительным: «под столом» — работает! Попробуем выделить его в отдельную приставку.

ПОД- в начале слова — это скорее всего приставка

ПОД- в начале слова — это скорее всего приставка

Осталось всего два кусочка: «пере-» и «-вы-«. Проверим, могут ли они быть отдельными приставками.

Осталось проверить, могут ли считаться приставками другие кусочки

Осталось проверить, могут ли считаться приставками другие кусочки

Для проверки приставок удобно использовать базовое слово «ХОД» — оно подходит к очень многим приставкам, к большинству из них. Добавляйте к этому слову все кусочки, которые вы считаете отдельными приставками. Если новое слово, которое получилось из слова «ход» и вашей предполагаемой приставки звучит адекватно — значит, вы правильно выделили отдельную приставку.

Добавим к слову «ход» эти приставки. Получилось «переход» и «выход» — вполне себе адекватные слова. Значит, обе приставки тоже имеют право на существование.

Конечно, слово «ход» подойдет далеко не ко всем приставкам.

Мы это обсудим в отдельной статье на тему приставок.

Там же поговорим о том, как отличить приставку, скажем, «по-» или «под-» от одноименного кусочка корняю

Итак, запоминаем:

• Всё, что перед корнем — это приставка.
• Если перед корнем ничего не написано — значит, приставки нет.
• Если оно слишком длинное — может, приставок несколько.
• Если нам нужно проверить, одна или несколько приставок — пробуем каждую «предположительно отдельную» приставку в качестве предлога или в качестве одной отдельной приставки к другому слову.
4. Находим суффикс

Суффикс — это то, что находится между корнем и окончанием.

Возможно, вам повезло, и между корнем и окончанием никаких букв не написано — УРА! Значит суффикса нет.

Если между корнем и окончанием вы видите только одну букву — смело отмечайте ее как суффикс.

Если же между корнем и окончанием оказалось больше одной буквы — тут начинаются нюансы: суффиксов может быть несколько.

Пример слов с двумя суффиксами

Пример слов с двумя суффиксами

…Вообще, суффиксы — это самая мерзостная тема русского языка, потому что суффиксов немерено, и логика в их выделении присутствует далеко не всегда.

Поэтому в суффиксах нужно искать логику и заучивать их наизусть.

У меня выйдет цикл статей о суффиксах: как выстроить логическую систему суффиксов русского языка, запомнить их и не ошибаться при морфемном разборе.

Запомните: если в суффиксе несколько букв — а в начале или в конце «потенциального суффикса» стоит Л, К или Н — всегда подозревайте, что эта буква — это ОТДЕЛЬНЫЙ СУФФИКС (а всего в слове — два или больше суффиксов).

Дело в том, что буквы Л, К и Н чаще других букв выступают в роли отдельных суффиксов.

Здесь буква Н — в начале «потенциально суффикса», а значит, её можно подозревать в том, что она — отдельный суффикс

Здесь буква Н — в начале «потенциально суффикса», а значит, её можно подозревать в том, что она — отдельный суффикс

Что интересно, букв в суффиксе может быть совсем мало, и все равно буква Л, Н или К может оказаться отдельным суффиксом.

Буква К в конце «потенциального суффикса» с очень высокой вероятностью будет отдельным суффиксом — несмотря на то, что тут между корнем и окончанием всего 3 буквы

Буква К в конце «потенциального суффикса» с очень высокой вероятностью будет отдельным суффиксом — несмотря на то, что тут между корнем и окончанием всего 3 буквы

Как, например, в глаголах прошедшего времени — Л всегда будет отдельным суффиксом:

В общем, с буквами Н, К и Л в начале и конце потенциального суффикса будьте внимательны — с высокой степенью вероятности они будут выделяться в отдельный суффикс, а всего в слове будет больше одного слова, как в наших примерах:

Примеры с двумя суффиксами, с буквами Н, К и Л

Примеры с двумя суффиксами, с буквами Н, К и Л

Итак, запоминаем:

• То, что стоит между корнем и окончанием — это один или несколько суффиксов.
• Если между корнем и окончанием нет ни одной буквы — значит, суффикса нет.
• Если в начале или конце потенциального суффикса есть буква Н, Л или К — высока вероятность того, что эта буква — отдельный суффикс, а в слове больше, чем один суффикс.
• Чтобы безошибочно определять суффиксы — придется учить их наизусть, и вообще этот навык нарабатывается, увы, с опытом.
5. Определяем основу

И снова — самое простое. Всё, что не окончание — это основа.

Выделим квадратной закорючкой всё, кроме квадратика окончания — и разбор закончен!

***

Не забывайте, что морфемный анализ — это навык, который нарабатывается большим количеством повторений.

Поэтому, чтобы хорошо научиться разбирать слово по составу, нужно повторять это много — много — много — очень много раз, причем с разными частями речи.

Успехов у учебе вашим детям!

______________________

Мой блог про японскую методику обучения детей KUMON ищите по адресу https://kumon-deti.com

Познакомиться со мной в Инстаграм https://instagram.com/kumon.deti

Основа слова / Морфемный разбор / Справочник по русскому языку для начальной школы

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

При разборе слова по составу иногда указывают основу слова, в которой заключено значение конкретного слова. Основу могут составлять приставка, корень и суффикс, т.е. все морфемы, кроме окончания. Основа графически отображается как ̢_______̡

Чтобы найти основу слова, его нужно изменить.

Например:

По числам: книга – книги, написал – написали

По падежам: раскрыл книгу – выписал из книги

По родам: сказочная история – сказочный мир

По лицам: я говорю – он говорит

 

Если слово изменяется (как в приведенных выше примерах), то часть слова без окончания и составляет его основу.

яблочко — яблочками

Если слово не изменяется, то основу составляет все слово целиком:

далеко, тихо, вправо

Обратите внимание, что у глаголов в прошедшем времени суффикс -л- в основу не входит:

позвала, увидел , сходило

Также у глаголов в неопределённой форме не входит в основу суффикс -ть:

позвать, желтеть

Поделись с друзьями в социальных сетях:

Советуем посмотреть:

Окончание

Корень и однокоренные (родственные) слова

Приставки и их значения

Суффикс

Морфемный разбор

Правило встречается в следующих упражнениях:

3 класс

Упражнение 156, Климанова, Бабушкина, Рабочая тетрадь, часть 1

Упражнение 135, Полякова, Учебник, часть 1

Упражнение 138, Полякова, Учебник, часть 1

Упражнение 141, Полякова, Учебник, часть 1

Упражнение 144, Полякова, Учебник, часть 1

Упражнение 160, Полякова, Учебник, часть 1

Упражнение 251, Полякова, Учебник, часть 1

Упражнение 1, Бунеев, Бунеева, Пронина, Учебник, часть 2

Упражнение 5, Исаева, Бунеев, Рабочая тетрадь

Упражнение 6, Исаева, Бунеев, Рабочая тетрадь

4 класс

Упражнение 141, Полякова, Учебник, часть 1

Упражнение 134, Полякова, Учебник, часть 2

Упражнение 145, Полякова, Учебник, часть 2

Упражнение 298, Бунеев, Бунеева, Пронина, Учебник, часть 2

Упражнение 301, Бунеев, Бунеева, Пронина, Учебник, часть 2

Упражнение 302, Бунеев, Бунеева, Пронина, Учебник, часть 2

Упражнение 303, Бунеев, Бунеева, Пронина, Учебник, часть 2

Упражнение 5, Бунеев, Бунеева, Пронина, Учебник, часть 2

Упражнение 386, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 2

Упражнение 710, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 2

5 класс

Упражнение 82, Александрова, Рыбченкова, Глазков, Лисицин, Учебник, часть 1

Упражнение 83, Александрова, Рыбченкова, Глазков, Лисицин, Учебник, часть 1

Упражнение 92, Александрова, Рыбченкова, Глазков, Лисицин, Учебник, часть 1

6 класс

Упражнение 25, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 134, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 156, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 29, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник, часть 1

---

Как разобрать слово по составу — РОСТОВСКИЙ ЦЕНТР ПОМОЩИ ДЕТЯМ № 7

1. Измени слово по числам или по команде одного-двух вопросов, выдели изменяемую часть – окончание. Отметь основу слова (это часть слова без окончания).

2. Объясни значение слова с помощью слова-родственника, подбери ещё одно-два однокоренных, выдели их общую часть – корень.

3. Определи и укажи часть слова перед корнем – приставку, постарайся объяснить её работу.

4. Определи и укажи часть слова после корня перед окончанием – суффикс, подумай о его работе.

1. Изменю слово по числам: подставки – подставка (изменилось -а, это окончание). Основа подставк-

2. Объясню значение слова: подставка – подставляют, ставят под что-то; подставить. Корень –став.

Чтобы не делать ошибок в разборе слова по составу, нужно учитывать значение слова и значение части слова.

В существительном мячик выделяем суффикс -ик-, который придаёт слову значение «маленький» (мячик – это маленький мяч).

А существительное лётчик не имеет значения «маленький». В этом слове другой суффикс -чик-. Существительное обозначает профессию человека. Такое значение придаёт суффикс -чик-

В существительном дружок выделяем суффикс -ок-, который имеет уменьшительно-ласкательное значение (друг – дружок).

А существительное урок не имеет такого значения, потому что в нём нет такого суффикса. Корень -урок- (родственное слово урочный)

В существительном победа нет такой приставки, корень -побед- (однокоренные слова: победить, победитель)

Смешу – вызываю смех, корень -смеш-, -смех-, в корне есть чередование согласных х//ш.

В этом существительном нет суффикса -ик-, корень -ластик- (однокоренное слово ластиковый).

В глаголе ухожу выделяем приставку у-, которая имеет значение «удаляться». Корень -хож- (родственные слова: ход, ходьба, чередование д//ж в корне).

В существительном ухо нет приставки у-. Однокоренные слова: ушастый, ушки, корень -ух-, -уш-, чередование х//ш.

Попробуйте самостоятельно разобрать слова по составу: касса, рассада, рассольник, рассказ.

В словах рассказ, рассада и рассольник последняя буква приставки и первая буква корня одинаковые.

Для того, чтобы выбрать ответ, надо только определить часть речи и лексическое значение. Ведь одно и то же слово может быть сразу несколькими частями речи в зависимости от контекста.

Существительное:

Я сижу в онлайне.

Я сижу в кафе.

Наречие:

Я смотрю фильм онлайн.

Я сижу давно.

Есть шпаргалка по разбору слова по составу

СоставСлова

Урезанная копия morphemeonline, где не объясняется лексическое значение слова «онлайн». Кроме того, есть реклама. Как я уже сказала, ни единой причины использовать этот сайт по сравнению с предыдущим нет.

Результат работы сервиса СоставСлова

Лексическое значение слов «онлайн» не объяснено, хотя оно не очевидно. Ведь есть существительное «онлайн», в котором можно сидеть. Есть наречие «онлайн»: например, смотреть «онлайн». И есть наречие «онлайн» в противоположность «офлайн», будет приставка. Во всех трех случаях разбор по составу разный.

Но не пугайтесь, если не понимаете разницу, в школьных домашних заданиях слова для разбора обычно попроще. Этот пример приведен для того, чтоб вы поняли преимущества первого сайта.

Как видите, скриншот даже не вмещает все три разбора из-за наличия рекламы.

ВикиСлово

Тоже урезанная копия morphemeonline, где не объясняется лексическое значение. Кроме того, урезано описание морфем – только картинка.

Есть дополнительный сервисы: фонетический, морфологический разбор.


ВикиСлово

Но в этом сервисе, как и во всех, кроме самого первого, больше минусов, чем плюсов. Один из них реклама.

Есть навязчивая реклама

УдарениеРу

Словарь не полностью представлен, найдено только одно значение слова «онлайн». Разбор слова по составу представлен некрасиво, описание с сокращениями, нет картинок.

Как видите, найдено только одно основное значение слова:

Результат работы сервиса Ударение

СловОнлайн

Очень ограниченный словарь, слово «онлайн» не найдено вообще. Разбор по составу представлен некрасиво. Есть реклама, интерфейс устаревший неудобный.

Ужасный интерфейс СловОнлайн

Трудно пользоваться, при поиске надо не забыть выбрать «Разбор по составу (Морфемный)» и потом щелкнуть найденное слово. Тут много словарей, но устаревших, так как наше слово в них все равно не найдено.

Разница между морфемный и морфологическим разбором

И напоследок разъясню разницу между морфемным и морфологическим разбором слова.

Морфемный разбор – это разбор по составу, тут ручкой отмечают корень, суффикс, окончание.

Что такое морфемный разбор слова

А при морфологическом разборе ручкой ничего не отмечают, это просто определение склонения, рода и других (зависит от слова) характеристик части речи.

Что такое морфологический разбор слова

 

Разбор слова по составу — Штрих-код: 9785944550866

Результаты поиска Штрих-код: 9785944550866

Наши пользователи определили следующие наименования для данного штрих-кода:

№	Штрих-код	Наименование	Единица измерения	Рейтинг*
1	9785944550866	РАЗБОР СЛОВА ПО СОСТАВУ	ШТ.	3
2	9785944550866	СЛОВАРЬ РАЗБОР СЛОВА ПО СОСТАВУ.СЛОВАРИК ШКОЛЬН.	ШТ.	1
3	9785944550866	РАЗБОР СЛОВА ПО СОСТАВУ СЛОВАРИК ШКОЛЬНИКА / 978-5-94455-086-6, ШТ (1 ШТ))	ШТ.	1
4	9785944550866	РАЗБОР СЛОВА ПО СОСТАВУ СЛОВАРИК ШКОЛЬНИКА / 978-5-94455-086-6	ШТ.	1
5	9785944550866	СЛОВАРИК ШКОЛЬНИКА»РАЗБОР СЛОВА ПО СОСТАВУ»	ШТ.	1

* Рейтинг — количество пользователей, которые выбрали это наименование, как наиболее подходящее для данного штрих-кода

Поиск: Разбор слова составу

морфемного разбора слова, разбора по составу (корневой суффикс, префикс, окончание). Разбор состава (морфемы) слова «sloppy» Морфемный разбор слова sloppy

Разбор слова по составу один из видов лингвистических исследований, цель которого — определить структуру или состав слова, классифицировать морфемы по месту в слове и установить значение каждой из них. В школьной программе это также называется синтаксический анализ морфемы … Сайт с практическими рекомендациями поможет правильно разобрать любую часть речи онлайн: существительное, прилагательное, глагол, местоимение, причастие, причастие, наречие, числительное.

План: Как разобрать слово?

При синтаксическом разборе морфем соблюдайте определенную последовательность выделения значимых частей.

Начните с того, чтобы «убрать» морфемы с конца, методом «раздевания корня». Подходите к анализу осмысленно, избегайте бездумных разделений. Определите значения морфем и выберите одинаковые корневые слова, чтобы подтвердить правильный анализ.
• Запишите слово так же, как и в домашнем задании. Прежде чем приступить к разборке сочинения, выясните его лексическое значение (значение).
• Определите из контекста, к какой части речи он относится. Вспомните особенности слов, относящихся к этой части речи:
• • изменчивый (имеет окончание) или неизменный (не имеет окончания)
  • есть ли у него формирующий суффикс?
• Найдите концовку. Для этого склоняйтесь по регистру, меняйте число, пол или человека, спрягайте — переменная часть будет окончанием.Помните об изменяемых словах с нулевым окончанием, обязательно укажите, если оно есть: sleep (), friend (), audibility (), gratitude (), ate ().
• Выделите основу слова как часть без окончания (и формирующего суффикса).
• Обозначьте префикс в базе (если есть). Для этого сравните одинаковые корневые слова с префиксами и без них.
• Определите суффикс (если есть). Для проверки сопоставьте слова с разными корнями и с одним и тем же суффиксом, чтобы они выражали одно и то же значение.
• Найдите корень в основании. Для этого сравните несколько связанных слов. Их общая часть — это корень. Запомните одни и те же корневые слова с чередующимися корнями.
• Если в слове два (или более) корня, обозначьте соединяющую гласную (если есть): листопад, звездолет, садовник, пешеход.
• Отметьте формирующие суффиксы и постфиксы (если есть)
• Еще раз проверьте синтаксический анализ и выберите все значимые части с помощью значков

В начальной школе разобрать слово — означает выделить окончание и основу, затем обозначить префикс суффиксом, подобрать одинаковые корневые слова и затем найти их общую часть: корень, и все.

* Примечание: Минобрнауки России рекомендует для общеобразовательных школ три учебных комплекса по русскому языку в 5-9 классах. У разных авторов морфемный анализ по составу отличается подходом. Чтобы избежать проблем с домашним заданием, сравните приведенный ниже порядок анализа с вашим учебником.

Порядок полного синтаксического анализа морфем по составу

Во избежание ошибок предпочтительно связывать синтаксический анализ морфем с деривационным синтаксическим анализом.Такой анализ называется формально-семантическим.

• Определите часть речи и проведите графический морфемный анализ слова, то есть обозначьте все доступные морфемы.
• Выпишите окончание, определите его грамматическое значение. Укажите суффиксы словоформы (если есть)
• Запишите основу слова (без формирующих морфем: окончаний и формирующих суффиксов)
• Найдите морфемы. Выпишите суффиксы и префиксы, обоснуйте их выбор, объясните их значение
• Корень: свободный или связанный.Для слов со свободными корнями составьте цепочку словообразования: «напиши-то → напиши-напиши → напиши-ое», «dry (oh) → dry-ar () → dry-ar-nits» — (а) «. Для слов со связанными корнями выберите слова с единой структурой: «платье-раздевание-переодевание».
• Запишите корень, подберите одинаковые корневые слова, укажите возможные варианты, чередование гласных или согласных в корнях.

Как найти морфему в слове?

Пример полного морфемного синтаксического анализа глагола «спал»:

• окончание «а» указывает на женскую форму глагола, единственного числа, прошедшего времени, сравните: проспал;
• основание гандикапа «проспал»;
• два суффикса: «a» — суффикс основы глагола, «l» — этот суффикс, образует глаголы прошедшего времени,
• приставку «pro» — действие со значением потери, неудобства, ср.: просчитаться, проиграть, упустить;
• словообразовательная цепочка: сон — проспал — проспал;
• корень «cn» — в родственных словах возможны чередования cn // cn // sleep // syp. Однокорневые слова: сон, засыпание, сонливость, недосыпание, бессонница.

Неаккуратная схема парсинга:

Неряшливая

Разбор словесной композиции.

Состав слова «sloppy»:

Соединительная гласная: отсутствует

Постфикс: отсутствует

Морфемы — части слова sloppy

careless

Детальный разбор слова в a неосторожный способ.Слово cope, префикс, суффикс и окончание слова. Мофема разбор слова неаккуратна, его схема и часть слова (морфология).

• Схема морфем: sloppy / n / a
• Структура слова по морфемам: корень / суффикс / окончание
• Схема (построение) слова sloppy по составу: корень sloppy + суффикс n + окончание th
• Список морфем в слове коряво:
  • небрежно — корень
  • n — суффикс
  • th — конец
• Типы морфов и их количество в слове неаккуратное:
  • доставка: отсутствует — 0
  • королева: небрежно — 1
  • соединение лед: отсутствует — 0
  • cyffix: n — 1
  • постфикс: отсутствует — 0
  • конец: th — 1

Все морфемы в слове: 3.

Производный синтаксический анализ слова sloppy

• Основа слова: небрежно ;
• 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 с корнем … принадлежащие к разным частям речи, и в то же время близкие по значению… Слова с тем же корнем, что и у слова sloppy

Как будет слово sloppy в единственном и множественном числе. Словенский дословно

Полный морфологический анализ слова «небрежный»: часть речи, начальная форма, морфологические особенности и формы слова. Направление науки о языке, где это слово изучается … Морфологический разбор sloppy

Ударение в слове небрежно: какой слог ударен и как … Слово «небрежный» правильно пишется как… Ударение в слове sloppy

Синонимов к слову sloppy. Онлайн-словарь синонимов: найдите синонимы к слову «небрежный». Синонимические слова, похожие слова и похожие выражения в … Синонимы к небрежному

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

Анаграммы (составьте анаграмма) к слову sloppy, смешивая буквы … Анаграммы для слова sloppy

Морфемический разбор слова sloppy

Морфемный разбор слова обычно называют разбором слова по составу — это поиск и анализ морфемы (части слова), входящие в данное слово.

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

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

• определение части речи слова — первый шаг;
• второй — выбираем окончание: для изменчивых слов сопрягаем или раздуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) — окончаний нет;
• дальше ищем основу. Это самая легкая часть, потому что для определения основы вам просто нужно отрезать конец. Это будет основой слова;
• Следующий шаг — поиск корня слова. Подбираем родственные слова для неосторожных (их еще называют однокорневыми), тогда корень слова будет очевиден;
• Остальные морфемы мы находим, выбирая другие слова, образованные таким же образом.

Как видите, синтаксический анализ морфемы 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

Неаккуратная схема парсинга:

небрежная

Разбор словесной композиции.

Состав слова «небрежно»:

Соединительная гласная: отсутствует

Постфикс: отсутствует

Морфемы — части слова случайно

случайно

Подробная разбивка слова небрежно составленный. Слово cope, префикс, суффикс и окончание слова. Мофема небрежное расположение слова, его схема и части слова (морфология).

• Схема морфем: небрежный / н / о
• Структура слова по морфемам: корень / суффикс / суффикс
• Схема (построение) слова небрежно в составе: корень небрежный + суффикс n + суффикс o
• Список морфем словом случайно:
  • небрежный — корень
  • n — суффикс
  • o — суффикс
• Типы морфов и их количество в слове неаккуратно:
  • доставка: отсутствует — 0
  • королева: небрежно — 1
  • соединение ледяное: отсутствует — 0
  • cyffix: но — 2
  • постфикс: отсутствует — 0
  • конец: нулевое окончание.–0

Все морфемы в слове: 3.

Производный синтаксический анализ слова неаккуратно

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

См. Также другие словари:

Однокорневые слова… это слова с корнем … принадлежащие к разным частям речи, и в то же время близкие по значению … Однокорневые слова к слову случайно

Какое слово в слово случайно в единственном и множественном числе . Склонение слова «небрежно» в падежах

Полный морфологический анализ слова «небрежно»: часть речи, начальная форма, морфологические особенности и формы слова. Направление науки о языке, где изучается слово … Неосторожный морфологический разбор

Ударение в слове невнимательное: на какой слог ударение и как… Слово «небрежно» написано правильно как … Ударение в слове неосторожно

Синонимы к слову «небрежно». Онлайн-словарь синонимов: найдите синонимы к слову «небрежно». Синонимы, похожие слова и похожие выражения в … Синонимы к неосторожному

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

Анаграммы анаграмма) к слову случайно, путём смешивания букв . .. Анаграммы для слова случайно

Неосторожный разбор морфемного слова

Морфемный разбор слова обычно называют разбором слова по составу — это поиск и анализ морфем ( части слова), входящие в данное слово.

Морфемный разбор слова обычно выполняется очень просто. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

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

• определение части речи слова — первый шаг;
• второй — выбираем окончание: для изменчивых слов сопрягаем или раздуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) — окончаний нет;
• дальше ищем основу.Это самая легкая часть, потому что для определения основы вам просто нужно отрезать конец. Это будет основой слова;
• Следующий шаг — поиск корня слова. Родственные слова подбираем по неаккуратности (их еще называют однокорневыми), тогда корень слова будет очевиден;
• Остальные морфемы мы находим, выбирая другие слова, образованные таким же образом.

Как видите, синтаксический анализ морфемы 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

(PDF) Разбор GLR с несколькими грамматиками для запросов естественного языка

Разбор GLR с несколькими грамматиками для запросов естественного языка • 143

Транзакции ACM по обработке информации на азиатских языках, Vol. 1, No. 2, June 2002.

работает с соответствующим субпарсером.Мы объединяем выходы субпарсеров

вместе, чтобы сформировать общий синтаксический анализ входной строки. Наши экспериментальные результаты показывают, что

разбиение грамматики может уменьшить общий размер таблицы синтаксического анализа на порядок,

по сравнению с использованием одной контекстно-свободной грамматики, полученной из обучающих наборов ATIS

. Полный анализ синтаксического анализа одного синтаксического анализатора GLR такой же, как подходы для синтаксического анализа

. Однако композиция синтаксического анализатора может производить частичный синтаксический анализ, и

, таким образом, достигает более высокой точности понимания.Мы также сравнили две стратегии составления синтаксического анализатора

: каскадирование и прогнозирующее сокращение. Каскадирование применяет субпарсеры в каждой позиции

во входной строке (или решетке) в порядке, указанном вызывающим графом коллекции субграмматик

. Мы использовали алгоритм кратчайшего пути, чтобы найти лучший путь

через несколько выходов подпарсера, чтобы охватить всю входную строку. Predictive

pruning следует ограничениям предсказания левого угла при вызове различных подпараметров

и, следовательно, более эффективен с точки зрения вычислений, чем каскадирование.Дополнительные вычисления

в каскаде (по сравнению с прогнозирующим сокращением) расходуются на производство

дополнительных частичных синтаксических анализов, поскольку каскадирование позволяет синтаксическим деревьям начинаться и заканчиваться во всех местах

входного предложения. Текущая работа включает в себя разработку подхода к композиции гибридного анализатора

, встроенного в архитектуру мультипарсера, которая может составлять

различных синтаксических анализаторов (синтаксический анализатор GLR, синтаксический анализатор Эрли и т. Д.). Мы также экспериментируем с

с автоматическими методами разбиения грамматик. для замены ручного процесса, а также

, поскольку включает вероятности ранжирования альтернативных деревьев синтаксического анализа в выходных данных данных WSJ

в Penn Treebank.

БЛАГОДАРНОСТЬ

Мы хотели бы поблагодарить нескольких анонимных рецензентов за их комментарии и предложения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ЭБНИ, С. 1991. Разбор по частям. В «Принципиальный синтаксический анализ: вычисления и психолингвистика», R. C.

Berwick et al., Eds. Kluwer Academic Publishers, 1991.

AHO, A., SETHI, I, R. и ULLMAN, J. 1986. Компиляторы: принципы, методы и инструменты. Addison-Wesley,

Reading, MA: 1986.

AMTRUP, J.1995. Параллельный анализ: разные схемы распределения диаграмм. В материалах 4-го международного семинара

по технологиям синтаксического анализа (ACL / SIGPARSE, сентябрь 1995 г.), 12-13.

EARLEY, J. 1968. Эффективный контекстно-свободный алгоритм синтаксического анализа. Кандидат наук. диссертация, Университет Карнеги-Меллона,

Питтсбург, Пенсильвания, 1968.

ХИЛЛИЕР Ф. С. и ЛИБЕРМАН Г. Дж. 1995. Введение в исследования операций. 6-е изд. McGraw-Hill, 1995.

ДЖОНСОН, С.С. 1975. YACC: еще один компилятор компилятора.Tech. Rep. CSTR 32, Bell Laboratories,

Murray Hill, NJ., 1975.

KITA, K., MORIMOTO, T. и SAGAYAMA, S. 1993. Анализ LR с тестом достижимости категорий, примененный к распознаванию речи

. IEICE Trans. Инф. Syst. Е 76-Д, 1 (1993), 23-28.

KITA, K., TAKEZAWA, T., HOSAKA, J., EHARA, T. и MORIMOTO, T. 1990. Распознавание непрерывной речи

с использованием двухуровневого анализа LR. В материалах Международной конференции по разговорному языку

Processing, 21. 3.1, 905-908.

КИТА, К., ТАКЕЗАВА, Т. и МОРИМОТО, Т. 1991. Распознавание непрерывной речи с использованием двухуровневого анализа LR.

IEICE Пер. Е 74, 7 (1991), 1806-1810.

КОРЕНЯК А. 1969. Практический метод построения LR (k). Commun. ACM 12, 11 (ноябрь 1969).

LUK, P. C., MENG, H., and WENG, F. 2000. Грамматическое разбиение и состав синтаксического анализатора для понимания естественного языка.

. В материалах Международной конференции по обработке разговорной речи (Пекин,

2000).

Добросовестная морфема. Разбор состава (морфемы) слова «прилежный». Как найти морфему в слове

Разбор словесной композиции.

Состав слова «усердный»:

Морфемный разбор слова усердный

Морфемный разбор слова обычно называют разбором слова по составу — это поиск и анализ морфемы данного слова (части слова ).

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

Давайте сделаем синтаксический анализ морфемы правильным, но для этого достаточно пройти 5 шагов:

• определение части речи слова прилежный — первый шаг;
• второй — выбираем окончание: для изменчивых слов сопрягаем или раздуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) — окончаний нет;
• дальше ищем основу. Это самая легкая часть, потому что для определения основы вам просто нужно отрезать конец. Это будет основой слова;
• Следующий шаг — поиск корня слова. Подбираем родственные слова для усердных (их еще называют однокорневыми), тогда корень слова будет очевиден;
• Остальные морфемы для усердного мы находим, выбирая другие слова, образованные таким же образом, как и усердный.

Как видите, синтаксический анализ морфемы усердно проделан просто.Теперь давайте определимся с основными морфемами слова прилежный и проясним.

См. Также другие словари:

Какое слово означает прилежный в единственном и множественном числе …. Прилежный

Полный морфологический анализ слова «прилежный»: часть речи, начальная форма, морфологические признаки и словоформы. Направление науки о языке, где изучается слово … Морфологический разбор прилежный

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

Синонимы слова «прилежный». Онлайн-словарь синонимов: найдите синонимы к слову «прилежный». Слова-синонимы, похожие слова и похожие выражения в … Синонимы к слову прилежный

Разбор словесной композиции.

Состав слова «усердно»:

Морфемный разбор слова усердно

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

Морфемный разбор слова выполняется старательно очень просто. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

Давайте сделаем морфемный синтаксический анализ правильно, и для этого нам достаточно пройти 5 шагов:

• Прилежное определение части речи слова — первый шаг;
• второй — выбираем окончание: для изменчивых слов сопрягаем или раздуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) — окончаний нет;
• дальше ищем основу.Это самая легкая часть, потому что для определения основы вам просто нужно отрезать конец. Это будет основой слова;
• Следующий шаг — поиск корня слова. Мы старательно подбираем родственные слова для (их еще называют однокорневыми), тогда корень слова будет очевиден;
• Мы находим остальные морфемы для усердно, выбирая другие слова, которые сформированы таким же образом, как усердно.

Как видите, парсинг морфемы старательно делается просто.Теперь давайте тщательно определим основные морфемы слова и проанализируем их.

См. Также другие словари:

Что означает слово «усердно» в единственном и множественном числе. Склонение слова усердно

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

Ударение в слове старательное: на какой слог падает ударение и как… Слово «прилежно» правильно написано как … Ударение в слове прилежное

Разбор слова по составу один из видов лингвистических исследований, цель которого — определить структуру или состав слова, классифицировать морфемы по месту в слове и установить значение каждой из них. В школьной программе это также называется разбор морфем … Сайт с практическими рекомендациями поможет вам правильно разобрать любую часть речи онлайн: существительное, прилагательное, глагол, местоимение, причастие, причастие, наречие, числительное.

План: Как разобрать слово?

При синтаксическом разборе морфем соблюдайте определенную последовательность выделения значимых частей … Начните с того, чтобы «убрать» морфемы с конца, методом «раздевания корня». Подходите к анализу осмысленно, избегайте бездумных разделений. Определите значения морфем и выберите одинаковые корневые слова, чтобы подтвердить правильный анализ.

• Запишите слово так же, как и в домашнем задании. Прежде чем приступить к разборке композиции, выясните ее лексическое значение (значение).
• Определите из контекста, к какой части речи он относится. Вспомните особенности слов, относящихся к этой части речи:
• • изменчивый (имеет окончание) или неизменный (не имеет окончания)
  • есть ли у него формирующий суффикс?
• Найдите концовку. Для этого в склонении по падежу измените число, пол или лицо, спрягите — переменная часть будет окончанием. Помните о изменяемых словах с нулевым окончанием, обязательно обозначьте, если оно есть: sleep (), friend (), audibility (), gratitude (), ate ().
• Выделите основу слова как часть без окончания (и формирующего суффикса).
• Обозначьте префикс в базе (если есть). Для этого сравните одинаковые корневые слова с префиксами и без них.
• Определите суффикс (если есть). Для проверки сопоставьте слова с разными корнями и с одним и тем же суффиксом, чтобы они выражали одно и то же значение.
• Найдите корень в основании. Для этого сравните несколько связанных слов. Их общая часть — это корень. Запомните одни и те же корневые слова с чередующимися корнями.
• Если в слове два (или более) корня, обозначьте соединяющую гласную (если есть): листопад, звездолет, садовник, пешеход.
• Отметьте формирующие суффиксы и постфиксы (если есть)
• Еще раз проверьте синтаксический анализ и выберите все значимые части с помощью значков

В первичных классах разобрать слово — означает выделить окончание и основу, затем обозначить префикс суффиксом, выбрать одинаковые корневые слова и затем найти их общую часть: корень, и все.

* Примечание: Минобрнауки России рекомендует для общеобразовательных школ три учебных комплекса по русскому языку в 5-9 классах. У разных авторов морфемный анализ по составу отличается подходом. Чтобы избежать проблем с выполнением домашнего задания, сравните приведенный ниже порядок синтаксического анализа с вашим учебником.

Порядок полного синтаксического анализа морфем по составу

Во избежание ошибок предпочтительно связывать синтаксический анализ морфем с деривационным синтаксическим анализом.Такой анализ называется формально-семантическим.

• Определите часть речи и проведите графический морфемический анализ слова, то есть обозначьте все доступные морфемы.
• Запишите окончание, определите его грамматическое значение. Укажите суффиксы словоформы (если есть)
• Запишите основу слова (без формирующих морфем: окончаний и формирующих суффиксов)
• Найдите морфемы. Выпишите суффиксы и префиксы, обоснуйте их выбор, объясните их значение
• Корень: свободный или связанный. Для слов со свободными корнями составьте цепочку словообразования: «напиши-то → напиши-напиши → напиши-ое», «dry (oh) → dry-ar () → dry-ar-nits» — (а) «. Для слов со связанными корнями выберите слова с единой структурой: «платье-раздевание-переодевание».
• Запишите корень, подберите одинаковые корневые слова, укажите возможные варианты, чередование гласных или согласных в корнях.

Как найти морфему в слове?

Пример полного морфемного синтаксического анализа глагола «спал»:

• окончание «а» указывает на форму глагола женского рода, единственного числа, прошедшего времени, сравните: проспал;
• основание гандикапа «проспал»;
• два суффикса: «a» — суффикс основы глагола, «l» — этот суффикс, образует глаголы прошедшего времени,
• приставку «pro» — действие со значением потери, неудобства, ср.: просчитаться, проиграть, упустить;
• словообразовательная цепочка: сон — проспал — проспал;
• корень «cn» — в родственных словах возможно чередование cn // sn // sleep // syp. Однокорневые слова: сон, засыпание, сонливость, недосыпание, бессонница.

синонимов, антонимов и парсинговых слов. Как пишется слово «дольше»?

К какой части речи относится слово «длиннее»? Ответ на этот вопрос вы узнаете из материалов этой статьи.Кроме того, мы расскажем, как разобрать такую ​​лексическую единицу по ее составу, какой синоним можно заменить и так далее.

Общая информация

Как правильно написать слово «длиннее» знает почти каждый. Но не все знают, к какой части речи идет речь. В связи с этим предлагаем начать нашу статью с разъяснения именно этого вопроса.

Определить часть речи

Чтобы определить, какая часть речи принадлежит слову «длиннее», его следует указать в его исходной форме — «длинный».Далее требуется задать подходящий вопрос: «что?» — длинный. Следовательно, это имя — прилагательное. Но здесь возникает новый вопрос: почему слово «более длинный» оканчивается не на -е или -е, а на -е? Для этого необходимо вспомнить особенности названий прилагательных.

Степени сравнения прилагательных

Все качественные прилагательные имеют такой вариативный морфологический признак, как степень сравнения. Из школьной программы мы знаем, что в русском языке есть две степени:

Рассмотрим их подробнее.

Превосходная степень

Такой знак указывает на наименьшую или наибольшую степень проявления признака (например, самая высокая гора) или на очень маленькую или большую степень проявления признака (например, на самого доброго человека).

Следует особо отметить, что отличная степень прилагательных образуется путем добавления к основным словам суффиксов -yush- или -aish-, приставок большинства, а также дополнительных лексических единиц «самый», «самый», «наименее», «все» или «все».

Как мы выяснили выше, слово «длиннее» — это прилагательное имени. Однако он не стоит в высшей степени, поскольку не показывает суффиксы -yesh- или -aish-, префиксы большинства, а также дополнительные лексические единицы «большинство», «большинство», «меньше всего», «все» или «всего».

сравнительный

Такой знак названий прилагательных указывает (например, Маша выше Саши, это озеро глубже того) или на этот предмет, но в другом случае (Маша выше, чем была в прошлом году, здесь озеро глубже, чем в том).

Следует отметить, что сравнительная степень формируется на основе названий прилагательных с помощью суффиксов типа -sh / -e-ee (-e) и -e (например, выше, быстрее, раньше, глубже), префиксов (например, новее), а также из других основ (например, хорошо — лучше, хуже — хуже) или дополнительных лексических единиц (более или менее).

Из всего вышесказанного мы можем с уверенностью сказать, что слово «дольше» является прилагательным в сравнительной степени. Он будет состоять из основания слова long и суффикса her.

Как пишется слово «дольше»?

О том, как написано это слово, знает практически каждый. Хотя некоторые люди на момент написания все же могут ошибаться. Например, довольно часто в письме встречается выражение: «Посмотрим, у кого нос длиннее». Это ошибочное написание слова. В конце концов, его следует использовать только с двумя буквами «n». Чтобы доказать это утверждение, приведем соответствующее правило русского языка.

Слово «более длинный» образовано от начальной формы прилагательного «длинный».Как видите, в нем две буквы «n». Ведь, в свою очередь, такая лексическая единица произошла от существительного «длина» с добавлением суффикса -n-. Следовательно, и «длинный», и «длинный» пишутся только с двойным «n». Приведем наглядный пример:

• Ее платье длиннее моего.
• Она намного длиннее своей подруги.
• Дольше трассы я не видел в жизни.
• Он был настолько длинным, что с трудом поместился в машине.

Кстати, в этой лексической единице некоторые сомневаются в правильности написания буквы «и».Например, часто в тексте можно встретить слово «еще». Как в этом случае это проверить? Для этого следует применить правило, которое применяется к безударным гласным в корне слова. То есть к представленной лексической единице требуется выбрать такое проверочное слово, в котором сомнительная буква будет находиться в ударной позиции. Например, «длина». Как видите, буква «и» в этом слове подчеркнута. Поэтому правильнее будет быть «длиннее».

Морфемный анализ слова

Нередко учителя просят своих учеников произвести разбор слова по композиции.«Лонгер» — лексическая единица, которую довольно проблематично подвергнуть морфемическому анализу. Однако мы рассмотрели выше, как образовано это слово. Поэтому разобрать его по составу несложно.

Итак, проведем морфемный анализ названия прилагательного «длиннее», которое стоит в сравнительной степени:

• Определим окончание. В данном случае это ноль.
• Определяем приставку. В нашем случае префикс отсутствует.
• Определите суффикс.Сравнительный суффикс в этом слове — -e-. Также есть суффикс -n-, относящийся к основанию.
• Определить корень. Корень этого слова — «длина».
• Определяем основу. Основа имени прилагательного — «длиннее» — «долго».

Подбираем синоним

Синонимами в русском языке называют слова одной части речи, разные по написанию и звучанию, но имеющие схожее лексическое значение. Приведем наглядный пример:

• small — малый;
• large — большой;
• beautiful — красиво;
• некрасиво — ужасно;
• хочу — желание;
• talk — разговор;
• большой — большой;
• create — создать;
• вещь объект;
• die — погибнуть;
• to keep — защелкнуть;
• холодный — не теплый;
• медленно — медленно и так далее.

Таким образом, синоним слова «длиннее» должен быть названием прилагательного и по возможности стоять в сравнительной степени. Например:

• длиннее — удлиненная;
• длиннее — длиннее;
• длиннее — растянуто;
• длиннее — более продолжительное;
• длиннее — выше;
• длиннее — длиннее и тд.

Однако следует отметить, что синонимы к этому слову следует подбирать так, чтобы в контексте они выглядели естественно.Было бы ошибкой сказать: «Он длиннее его», так как нужно сказать: «Он выше ее».

Подбираем антонимы

Антонимами в русском языке называют слова одной и той же части речи, которые отличаются по написанию и звучанию, но имеют прямо противоположные лексические значения.

Приведем наглядный пример:
• true False;
• красиво — некрасиво;
• говори — молчи;
• холодный — горячий;
• длинный короткий;
• морозно-горячий;
• большой маленький;
• fast — медленный;
• бегать — стоять;
• добрый злой;
• высокий Низкий;
• плохо хорошо и тд.

Итак, попробуем найти антоним слову «длиннее»:

• long — короче;
• длиннее — меньше.

Аналогичным образом можно выбрать синонимы и антонимы для начальной формы прилагательного «длинный». Например: высокий, длинный, удлиненный и короткий, лаконичный, короткий и так далее.

Земной суффикс. «Земля» — морфемный анализ слова, анализ композиции (корень soffix, приставка, окончание)

Схема анализа состава Земля:

земля

Продам слова в композиции.

Состав слова «земля»:

Соединительные гласные: отсутствует

POCTFICC: отсутствует

Морфемы — части слова Земля

земля

Подробная PAZBOP Calway Earth Po Cost. Коппи, префикс, суффикс и конечные слова. MOPFEM PAZBOP CERVA EARTH, EGO CXEMA и МИНУСЫ (MOPFEM).

• Схема морфем: Земля / I
• Структура слова Морфема: Корень / Окончание
• Схема (дизайн) Слова Земля в составе: земля корень + конец
• Список морфем в слове Земля:
• Bid MopFEM и их число в слове Земля:
  собственно
  • : отсутствует — 0
  • copa: земля — 1
  • cOEDINITE HLACHNA: отсутствует — 0
  • cyFFICC: отсутствует -0
  • pOCTFICC: отсутствует — 0
  • выезд: и — 1

BCEGO MORFEM в CLA: 2.

Словообразующее слово Слово

См. Также в других словарях:

Отдельные слова … Это слова, имеющие корень … принадлежащие к разным частям речи, и в то же время близкие по значению … Отдельные слова к слову Земля

Заглушите слово Земля для падежей в единственном и кратном числе …. Склонение слова Земля для Пада

Полный морфологический анализ слова «Земля»: часть речи, исходная форма, морфологические признаки и форма слова. Направление языкознания, где изучается слово… Морфологический анализ земля

Ударение в слове Земля: на какой слог падает ударение и как … слово «земля» правильно пишется как … Курс земли

Синонимы «Земля». Словарь синонимов онлайн: Подберите синонимы к слову «земля». Пел синонимы, похожие слова и близкие по смыслу выражения в … Кононимы к слову Земля

Антонимы … имеют противоположное значение, разные по звучанию, но относятся к одной и той же части речи … Антонимы для слово Земля

Анаграммы (составьте анаграмму) к слову Земля с помощью движущихся букв…. Анаграмма к слову Земля

Слово из букв составляют анаграмму. Вы ввели буквы «Земля», можете составить следующие слова из … Составьте слова из заданных букв земля

К чему снится земля толкование снов, узнайте бесплатно в нашем соннике, что означает мечта о земле. … увиденная во сне земля означает, что … Сонник: К чему снится земля

Разбор слова Морфем

Анализ слова Морфем принято называть анализом слов по составу — это поиск и анализ Морфам входит в указанное слово (части слова).

Морфемный анализ слов Земля очень прост. Для этого соблюдайте все правила и порядок проведения анализа.

Сделайте это анализ морфемы Это верно, и для этого мы просто пройдем через 5 шагов:

• определение слова «речь» — это первый шаг;
• второй — выделяем окончание: для изменяющихся слов мы прячем или склоняем, для неизменяемого (глагольные духи, наречия, некоторые имена существительных и имена прилагательных, официальные части речи) — окончания не являются ;
• дальше ищем основу.Это самая легкая часть, ведь для определения основы нужно просто отрезать конец. Это будет основой слова;
• На следующем шаге нужно найти корень слова. Подбираем родственные слова для Земли (их еще называют одноручными), тогда корень слова будет очевиден;
• Мы находим оставшиеся морфемы, выбирая другие слова, образованные таким же образом.

Как видите, анализ морфем Делается просто.Теперь определимся с основными морфемами слова и проведем его разбор.

* Morphem word parsing (анализ слов в композиции) — поиск корня, консолей, суффикса, конца и основы слов Анализ слов по составу на сайте сайта производится по словарю морфемного анализа.

земля

Состав слова «земля» :

корень — [Земля], окончание — [I]

Предлагает со словом «Земля»

И он пришел внезапно: за его спиной ничего нет , край, земля рушится, и только тьма у стены, звезды, вечный холод.

Но вторая рука Рубахина, швартовная машина на земле, взобралась на него и с изрезанным ртом с красивыми губами и легким дрожащим вздохом.

Так, наверное, старый дуб нащупывает свою кукурузу, шаркая корнями из земли.

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

Дед снимает ощущение сырости кожи, вытряхивает из них мелкие камешки, землю, потом выдавливает оттуда пучки бархатистой специальной альпийской травы, которую для мягкости закладывают в сенсоры.

Кроме того, эта же техника позволит быстро и засыпать землю под кустарники и клумбы.

Однако сделать это им не удалось: над тоннелем Stater слой льда и суши.

Вот кубанцев, скажем так, можно сортировать, потому что земля у них голая, как пальма …

Текст этой лекции стал популярным, но министерство образования одной из земель ФРГ запретило ее вузам.




Слово разбирать по составу, что это значит?

Свернуть слова в композиции Один из видов лингвистических исследований, цель которого — определить структуру или состав слова, классифицировать морфемы по месту в слове и установить значение каждой из них.В школьной программе также называется морфемный анализ . Сайт HOW-TO-ALL поможет вам правильно разобрать в составе онлайн любую часть речи: существительное, прилагательное, глагол, местоимение, причастие, глагол, наречие, числительное.

План: как слово разобрать?

При проведении морфемного анализа соблюдайте определенную последовательность выделения значимых частей. Начнем с того, чтобы «отстрелять» морфемы с конца, метод «сдирания корня». Подходите к анализу осмысленно, избегайте необдуманных разделений.Определите значения морфемы и выберите односторонние слова, чтобы подтвердить правильность анализа.

• Напишите слово в той же форме, что и в домашнем задании. Прежде чем приступить к разборке сочинения, выясните его лексическое значение (значение).
• Определите из контекста, к какой части речи он применяется. Вспомните особенности слов, относящихся к этой части речи:
• • изменчивый (есть) или неизменный (нет конца)
  • есть ли у него формирующий суффикс?
• Найди конец.Для этого подкрадитесь к корпусу, измените номер, род или грань, спрайты — вариативная часть будет завершением. Помните об изменении слов с нулевым окончанием, обязательно укажите, если это возможно: sleep (), friend (), слышание (), спасибо (), при попытке ().
• Выбрать основу слова — часть без конца (и образующий суффикс).
• Обозначить префикс (если он есть). Для этого сравните одноручные слова с консолями и без.
• Определите суффикс (если есть).Чтобы проверить, выберите слова с другими корнями и с тем же суффиксом, чтобы они выражали то же значение.
• Находим рут. Для этого сравните несколько связанных слов. Их общая часть — это корень. Помните о однокоренных словах с чередующимися корнями.
• Если в слове два (и более) корня, обозначьте соединительные гласные (если есть): листопад, звездчатый, садовник, пешеход.
• Отметить формообразующие суффиксы и постфиксы (если есть)
• Повторный анализ и значки выделяют все значимые части

В первичных классах разобрать слово — Означает выделить окончание и основание, после обозначения префикса суффиксом подобрать отдельные слова, а затем найти их общую часть: корень — и все.

* Примечание: Минобразования РФ рекомендует три учебных комплекса на русском языке в 5-9 классах общеобразовательных школ. З. разных авторов morphem Диффузный подход. Чтобы избежать проблем при выполнении домашнего задания, сравните описанную ниже процедуру с вашим учебным пособием.

Порядок полного морфемного анализа композиции

Во избежание ошибок морфемный анализ предпочтительнее ассоциировать с словообразованием. Этот анализ называется формально семантическим.

• Задать часть речи и выполнить графический морфемный анализ слов, то есть обозначить все доступные морфемы.
• Запишите окончание, определите его грамматические значения. Укажите суффиксы, образующие формулы (если есть)
• Запишите основу слова (без образования морфем: окончания и формирующие суффиксы)
• Найдите морфемы. Запишите суффиксы и консоли, обоснуйте их назначение, объясните их значения
• Root: Free or connected.Для слов со свободными корнями составьте словообразовательную цепочку: «Ине-ах → Писать», «сухой (ой) → dry-art () → dry-ar-nice — (но)». Для слов со связным корнем выберите слова с одной структурой: «Оденься и раздай маскировку».
• Напишите корень, выберите отдельные слова, укажите возможные варианты, чередование гласных или согласных звуков в корнях.

Как найти морфинг в слове?

Пример полной морфемы pavement глагола «спал»:

• конец «А» указывает на форму глагола женский, единицы, прошедшее время, ср .: Pospel-and;
• основа формы — «проспек»;
• два суффикса: «А» — суффикс глагольной основы, «л» — этот суффикс, образует глаголы прошедшего времени,
• приставка «Про» — действие со смыслом потери, нечувствительный, ср: По заплатить, проиграть, проникнуть;
• лечебная цепочка: Сон — Сон — Сон;
• корень «ИП» — по родственным словам есть чередования СП // СН // Сон // Сыр.Отдельные слова: сон, сон, сонливость, недосыпание, бессонница.

Как разобрать слово «земля»?

Анализ состава (или морфемный анализ) слова земля

Наша земля — ​​одна из планет солнечной системы.

Земля — ​​существительное женского рода с окончанием I:

земля, земля, земля, земля, земля, земля.

Основа слова земля.

Теперь найдите в слове основную его часть — корень.

Вспомните одноручные слова: землянка, земляне, земля, экскаватор, земля.

Итак, корень будет частью слова Земля // Земля.

Существительное земля различается по падежам и числам:

край земли и уходят в землю e. , найдите Z e. мл, далеко от эл. мл.

Итак, буква и Виноград выражается — окончание.

специальный, Zagora-Lh?

Чтобы не ошибиться при определении корневых границ существительного quot; landquot;, обращаемся за помощью к родственникам:

земля, земляне, земляк, земляк, земляне, земля.

Как видим, общая часть всех этих слов, связанных с одним значением, — это часть Земли.

Подведем итог:

земля — ​​корень / окончание.

Земля — ​​существительное женского рода в единственном числе. Это довольно простое и очень известное слово, тем не менее, вам нужно уметь разбирать и тому подобное.

Чтобы правильно найти конец, нужно нарисовать слово: Земля, земля, земля. Переменная часть и будет концом, в данном случае это так. Соответствует окончанию существительных первого заката.

Мы преодолеем ряд однозначных слов, чтобы точно знать, как выглядит корень: приземлился, земля, заземление, земляк, земляне. Деталь не меняется — значит будет рут. Основа слова выглядит так же — круглая.

Итого у нас земля / I — корень / окончание.

Слово земля Существительные женского рода в единственном числе (во множественном числе будет слово — quot; landquot;] в именительном падеже.

Осуществляем анализа морфем (анализ состава) слов quot; landquot;:

Для определения конца слова определите слово по падежу:

• Именительный падеж (какой?) — Земля;
• Родительский корпус (нет Что?) — Земля;
• Токопроводящий падеж (до чего дошел?) — На землю
• Винительный падеж (я вижу что?) — Земля;
• Сертификатный футляр (чем устраивает?) — Земля;
• Предлагаемый футляр (о чем говорили?) — Про Землю.

Итак, в существительном женского рода kind quot; landquot; Конец.

Выберем несколько отдельных слов: земля, земля, земля и так далее.

Слово укоренено.

Основой слова будет земля.

Разберем слово:

1) в слове quot; землетрясение; Приставка отсутствует;

2) корень слова quot; landquot; будет quot; earthquot ;;

3) в слове quot; landquot; Суффикс отсутствует;

4) конец в слове quot; землетрясение; Будет: quot; yquot ;;

5) основание слова quot; landquot; Будет: quot; earthquot ;.

Слово quot; землетрясение; Это одно из простых слов, чтобы отказаться от композиции. Ибо есть только две морфемы:

-Zele — (Земля, земля, раскопки) Root Morphem,

— есть окончание морфемы;

в основе слова quot; Земля quot; — Земля.

слов Morphem quot; landQuot; Начнем с поиска конца. Для этого следует запланировать прокачку кейсов таким образом: Земля и , земля и , земля эл., земля ю. , земля ей , земля эл. . Вариативная часть слова, как видите, Morphem quot; —Quot; Что будет в конце. Остальное слово является его основанием: quot; земля-quot; . Префикс в слове quot; землетрясение; Суффиксов нет. И корень морфа является частью слова: quot; земля-quot; . Крупные слова quot; landQuot; Композиция окончена.

Земля — ​​существительное женского рода, единственное число указывает на третью планету от Солнца, земли и территориально-административной единицы Германии.

Морфемный (по составу) Отдельные слова Земля:

корень: Земля (проверка по словам земля, земля, земля, земля)

окончание: I.

основа: Земля

Консоли, суффиксы и постфикс нет .

Существительное женского рода земля применяется к первому закату и в его составе необходимо выделить окончание — I: Земля-Земля-Земля-Земля. Отдельные слова — земля-земля-земля-земля-земля-подземелье-подземелье — редкоземельный. Корень земли — это корень, в котором возможно как чередование, так и возникновение беглого гламура E.

Получаем: Земля (корень-конец), основу слова земля.

На первом этапе анализа слов в композиции нужно поменять числа, падежи, лица, затем найти конец в слове. Словом. Определяем основу слова. Шаг найдет корень в ворде.

В слове Земля: конец меня, основа слова земля, корнем тоже будет земля, консоли не будет, суффикса тоже нет.

Количество слов образца текста

Для каждой текстовой коллекции D — это количество документов, W — количество слов в словаре, а N — общее количество слов в коллекции (ниже NNZ — количество ненулевых считается в сумке со словами).После токенизации и удаления игнорируемых слов словарь уникальных слов был усечен за счет сохранения только тех слов, которые. Этот инструмент анализа текста предоставляет информацию о читабельности и сложности текста, а также статистику по частоте слов и количеству символов. Может помочь переводчикам при расчете расценок для клиентов. Введите или вставьте текст для анализа в поле ниже, затем нажмите GO (Number Words) — НОВИНКА! Этот рабочий лист для печати содержит множество объектов, чтобы сделать урок более интересным. Задача рабочих листов — научить детей считать, сколько предметов, и обводить правильное числовое слово. Рабочий лист доступен на следующих языках: английском, французском, итальянском и испанском. Просмотрите образец страницы «Сколько?». Диаграмма кластера слов Автор: Джефф Кларк Дата: понедельник, 18 апреля 2011 г. Несколько лет назад я представил идею кластерных облаков слов, которые используют размер слова для обозначения частоты, но также используют расположение и цвет слов для группировки слов, которые сильно коррелировали в текст.Я думаю, это работает достаточно хорошо. PySpark — подсчет слов. В этом примере подсчета слов PySpark мы узнаем, как подсчитывать количество уникальных слов в текстовой строке. Конечно, мы изучим Map-Reduce, основной шаг в изучении больших данных. Бесплатный онлайн-подсчет слов и бесплатные онлайн-инструменты для подсчета символов Если вы веб-мастер и вам когда-либо требовалось отправить свою ссылку в онлайн-каталог или обмен ссылками, который ограничивает количество символов или количество слов, которые вы можете использовать для своего сайта описание, вы наверняка знаете, насколько неприятно складывать слова или символы! Следующие шесть победителей документальных фильмов, посвященных Национальному дню истории, получили награду Next Generation Angels Awards 2020 от Общества лучших ангелов. ПОЖАЛУЙСТА, ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: следующие документальные проекты размещены на Google Диске. Средний читатель в пять раз медленнее, чем хороший читатель. Еще хуже, если принять во внимание не только скорость чтения, но и эффективность чтения. Эффективность чтения — это скорость чтения, взвешенная по степени понимания прочитанного, и она составляет 200 x 60% или 120 эффективных слов в минуту (ewpm) для среднего читателя и 1000 x 85% или 850 ewpm для лучших читателей. Textbox.io — первый редактор HTML WYSIWYG, разработанный для настольных и мобильных устройств.Его революционный мобильный пользовательский интерфейс, подобный приложениям, обеспечивает оптимизированный интерфейс для пользователей планшетов и мобильных телефонов. Легко добавляйте и загружайте изображения с помощью камеры устройства или галереи, используйте преобразование текста в речь для ввода содержимого и наслаждайтесь легким редактированием форматированного текста из любого места. Методика состоит в том, чтобы предсказать контекст слова с учетом самого слова, тогда как цель моделей CBOW и vLBL — предсказать слово с учетом его контекста. Посредством оценки задачи аналогии со словом эти модели продемонстрировали способность изучать лингвистические паттерны как линейные отношения между векторами слов.В отличие от матричной факторизации … Что это такое: TeXcount — это Perl-скрипт для подсчета слов в документах LaTeX. Он анализирует действительные документы LaTeX, считая слова, заголовки, формулы (математические) и группы с плавающей запятой / начало-конец. Как его запустить: Чтобы запустить сценарий, вы можете либо загрузить его и запустить на своем компьютере, либо использовать веб-интерфейс. Информация о переносе по словам Автор: Рон Корвинг Лицензия: FPDF Описание Если вы хотите обернуть какой-либо текст без его рендеринга, вы можете использовать эту простую функцию.int WordWrap (string & text, float maxwidth) Возвращает общее количество строк, из которых состоит строка. Текстовый параметр перезаписывается (вызов по ссылке) новым обернутым текстом. Определите количество. count синонимов, count произношение, count перевод, определение слова count в английском словаре. … Текст; А; А; А; А; … Совокупность конкретных элементов … 29 мая 2017 г. · Показать общее количество раз, когда слово foo встречается в файле с именем bar.txt. Синтаксис: grep -c строка имя_файла grep -c foo bar.txt Примеры выходных данных: 3. Чтобы подсчитать общее количество вхождений слова в файле с именем / etc / passwd root с помощью grep, выполните: grep -c root / etc / passwd Чтобы проверить это, выполните: grep —color root / etc / passwd Подсчет слов важен, потому что он влияет на A) количество времени, которое редакторы должны потратить на улучшение вашей рукописи, и B) количество времени, которое потребуется сотрудникам JMIR для набора вашей статьи. С 19 октября 2020 года плата за дополнительную редакционную работу будет применяться к статьям, которые считаются чрезмерно длинными (более 10 000 слов).Тезаурус и инструменты для творчества. Найдите слово, которое вы ищете! Выберите из предложенного списка 15-25 слов, которые вам неизвестны. Найдите и запишите определение, часть речи и используйте новое слово в предложении из более чем 6 слов. Попрактикуйтесь в использовании нового слова. Напишите рассказ, открытку, письмо или создайте запись в дневнике, используя 15-25 слов в контексте. Приблизительный способ подсчета слов в тексте на английском языке — это предположить, что стандартная отформатированная страница с шрифтом Courier 12 pt и строками с двойным интервалом составляет 250 слов.[4] Из-за форматирования количество страниц может изменяться в зависимости от шрифта, стиля, форматирования или размера бумаги опубликованной работы и не может считаться надежным показателем длины … Например, в Microsoft Word нажмите Инструменты -> Количество слов в общей сложности. Если вы использовали пишущую машинку, предположите, что одна страница с одинарным интервалом, с обычным шрифтом и полями содержит около 500 слов (если через два интервала — 250 слов). Если количество слов или страниц не указано, стремитесь к 250-500 словам — достаточно длинным, чтобы показать глубину, и достаточно коротким, чтобы удержать интерес.Вот сколько раз слово встречается в документе. Шаг 4: Создайте текстовую таблицу частот. После создания таблицы подсчета следующим шагом будет поиск таблицы частотности текста. Чтобы найти его, вы разделите значение каждой ячейки документа на общее количество слов в документе. Например, если у вас есть три слова в документе с каждой ячейкой …

9 декабря 2009 г. · 2. Запустите Word или любую другую программу обработки текста, которую вы используете. 3. Откройте файл резюме. Дважды проверьте орфографию и грамматику, особенно если вы внесли какие-либо изменения.4. Выделите весь текст в …

Ожидания по классам Понимание прочитанного с закрытой книгой имеет решающее значение! Классы K и 1 должны пересказать историю, установить связь с его / ее жизнью или другой книгой, рассказать любимую часть и почему. Ученики 2 и выше должны пересказать, рассказать урок, который преподает автор, рассказать о самом важном событии и почему. Как только ваш ребенок переходит на уровень I (конец первого класса), скорость (слов в минуту) составляет …

Выберите область, в которую следует вставить счетчик слов, особенно над аннотацией и под данными об авторе; Нажмите «Вставить», затем «Быстрая часть» и «Поле»; Выберите NumWords из списка названий полей и нажмите ОК, и вот оно что; Опять же, как я уже сказал, это маловероятно, поскольку профессор увидит ваш подсчет слов, как только откроет ваш документ.

Следующие два образца статей были опубликованы в аннотированном формате в Руководстве по публикациям и представлены здесь для удобства пользования. Аннотации привлекают внимание к соответствующему содержанию и форматированию и предоставляют пользователям соответствующие разделы Руководства по публикациям (7-е изд.), Чтобы получить дополнительную информацию.

Количество слов важно, потому что оно влияет на A) количество времени, которое редакторы должны потратить на улучшение вашей рукописи, и B) количество времени, которое потребуется сотрудникам JMIR для набора вашей статьи.С 19 октября 2020 года плата за дополнительную редакционную работу будет применяться к статьям, которые считаются чрезмерно длинными (более 10 000 слов).

20 мая 2019 г. · В kbenoit / LIWCalike: Анализ текста, аналогичный примерам формата использования описания лингвистического запроса и подсчета слов (LIWC). Описание. Некоторые образцы коротких документов в текстовом формате для тестирования с помощью liwcalike. Использование

26 апреля 2019 г. · Создание случайного текста с помощью формулы Rand. Если вы хотите использовать случайный (но согласованный) текст в качестве содержимого-заполнителя в документе Word, вы можете использовать формулу генерации случайного содержимого, предоставленную Word.Однако при использовании этой функции следует сделать несколько примечаний, в зависимости от того, сколько текста вам нужно.

Одной из наиболее важных задач является обобщение разговорного текста при прослушивании PTE. Подготовьте задание с образцами вопросов здесь.

Примеры подсчета слов Эти строки из «Печали Вертера» были созданы на сайте blindtextgenerator.com, чтобы дать представление о том, как разные подсчеты слов выглядят на экране. 50 слов Чудесная безмятежность овладела всей моей душой, как это сладкое весеннее утро, которым я наслаждаюсь всем сердцем.

Пример схемы академического чтения Завершение (выделение слов из текста) [Примечание: это отрывок из текста Части 3 о влиянии низкокалорийной диеты на …

Для этого задания вы будете напишите программу, которая подсчитывает, сколько раз встречаются слова во входном текстовом файле. Структура WordCount Определите структуру C ++ с именем WordCount, которая содержит следующие элементы данных: Массив из 31 символа с именем word Целое число с именем count Функции Напишите следующие функции: int main (int argc, char * argv []) Эта функция должна объявлять массив 200…

Например, давайте выберем файл примера TXT для подсчета слов с текстом: «Le Petit Prince est une œuvre de langue française, la plus connue d’Antoine de Saint-Exupéry. Publié en 1943 à New York simultanément à sa an traduction anglaise, c’est une œuvre poétique et Философский sous l’apparence d’un contra pour enfants.

11 июля 2020 г. · Выражения могут включать буквальное сопоставление текста, повторение, композицию шаблонов, ветвление и другие сложные правила. Большое количество проблем синтаксического анализа легче решить с помощью регулярного выражения, чем путем создания специального лексического анализатора и анализатора.Регулярные выражения обычно используются в приложениях, требующих обработки большого количества текста.

9 октября 2019 г. · Например, строка «Java Example.Hello» вернет количество слов как 2 с использованием шаблона «\\ s +», поскольку «Example» и «Hello» разделены не пробелом, а точкой. В то время как шаблон «\\ w +» вернет счетчик слов как 3, поскольку он соответствует словам, указанным ниже.

Теперь, когда мы знаем, что чтение файла csv или файла json возвращает идентичные фреймы данных, мы можем использовать один метод для вычисления количества слов в текстовом поле.Идея здесь состоит в том, чтобы разбить слова на токены для каждой записи строки в фрейме данных и вернуть счетчик 1 для каждого токена (строка 4). Эта функция возвращает список списков, каждый из которых …

Инструмент подсчета символов — счетчик символов отслеживает и сообщает количество символов и слов в тексте, который вы вводите, в режиме реального времени. Таким образом, он подходит для написания текста с ограничением количества слов / символов. Ограничение количества слов / символов встречается во многих случаях. Например: Twitter: 280, SMS: 160, Reddit Title: 300, Ebay Title: 80, Yelp Post: 5000, LinkedIn Summary: 2000, Pinterest Description: 500, описание Blogspot: 500, статус Facebook: 63 206, тег заголовка в HTML : отображать только 70 символов…

Примеры WordCount демонстрируют, как настроить конвейер обработки, который может читать текст, преобразовывать текстовые строки в отдельные слова и выполнять подсчет частоты для каждого из этих слов. Пакеты SDK Beam содержат серию из этих четырех последовательно более подробных примеров WordCount, которые дополняют друг друга.

Потребность в онлайн-сравнении текста со временем возрастает, и мы поняли, насколько распространено сравнение текста, будь то текстовый документ или огромный абзац кодов и числовых данных.Хотя существует множество существующих инструментов, которые обещают предложить аналогичные услуги, но не были специально созданы для быстрого и точного сравнения!

Возвращает количество слогов в тексте. Для английских слов подсчет слогов является точным и ищется из словаря произношения CMU из словаря слогов по умолчанию data_int_syllables. Для любого слова, которого нет в словаре, количество слогов оценивается путем подсчета кластеров гласных. data_int_syllables — это предоставленный квантом объект данных, состоящий из именованного числового вектора…

4 июня, 2017 · min_count = 1 — пороговое значение для слов. В модель будут включены только слова с более высокой частотой. size = 300 — количество измерений, в которых мы хотим представить наше слово. Это размер вектора слов. worker = 4 — используется для распараллеливания. # using модель

Count-words.com — это бесплатный онлайн-инструмент, который позволяет подсчитывать слова и символы в тексте. Введите свой текст в форму ниже, и вы увидите анализ количества слов и символов в реальном времени.Для более глубокого анализа и очень длинных текстов нажмите кнопку «Анализировать текст». Там вы увидите подробную информацию о подсчитываемых словах и символах, а также о плотности каждого слова в вашем тексте.

Облака слов заголовка Версия 2.6 Автор Ян Феллоуз Сопровождающий Иэн Феллоуз Описание Функциональные возможности для создания красивых облаков слов, визуализации различий и сходства между документами, а также предотвращения чрезмерного рисования на точечных диаграммах с текстом. Лицензия LGPL-2.1 LazyLoad да Зависит от методов, RColorBrewer Imports Rcpp (> = 0.9.4)

Помните, что в среднем одна страница с интервалом обычно содержит около 3000 символов или 500 слов. В зависимости от форматирования текста количество слов на странице может составлять от 200 (крупный шрифт) до 600 слов (учебная книга). Подсчитайте символы и слова с помощью инструмента AnyCount, чтобы получить точную оценку и получить каждый заработанный цент.

Напишите программу C для подсчета общего количества слов в строке с примером.Программа на C для подсчета общего количества слов в строке. Пример 1. Эта программа позволяет пользователю вводить строку (или массив символов) и символьное значение. Затем он подсчитает общее количество слов, присутствующих в этой строке, с помощью цикла For Loop. ics заключается в том, что текст по своей природе имеет большие размеры. Предположим, что у нас есть образец документов, каждый из которых состоит из w слов, и предположим, что каждое слово взято из словаря, содержащего p возможных слов. Тогда уникальное представление этих документов имеет размерность p w.Выборка сообщений Twitter из тридцати слов, которые используют только тысячу больше всего. Этот инструмент анализа текста предоставляет информацию о читабельности и сложности текста, а также статистику по частоте слов и количеству символов. Может помочь переводчикам при расчете расценок для клиентов. Введите или вставьте текст для анализа в поле ниже, затем нажмите GO. Эта утилита генерирует алфавитный список уникальных слов с несколькими вариантами форматирования.

Как сделать разбор слова как часть речи

Самостоятельно сделать разбор слова (к какой части речи оно относится) или морфологический разбор многие затрудняются в связи с тем, что в свое время, проходя школьную программу по этой теме, ей было уделено мало внимания или недостаточно времени. Для того, чтобы понять что это за слово и к какой части речи относится определенное слово, нужно определить значение, морфологические особенности, а также синтаксическую роль по отношению к предложению. Каким образом делается разбор требуемого слова как части речи – об этом мы поговорим подробнее далее в статье.

Содержание

1. Разберем, к какой части речи отнести слово
2. Имя существительное
3. Имя прилагательное
4. Глагол
5. Имя числительное

Разберем, к какой части речи отнести слово

Чтобы это сделать, необходимо поставить вопрос к определяемому слову. К имени существительному можно поставить вопрос – «Кто?», «Что?», глагол – «Что делать?», «Что сделать?». Но бывают случаи, когда одного вопроса недостаточно, чтобы установить к какой части речи оно относится или на одинаковый вопрос, могут отвечать различные части речи, как глагол и причастие. Поэтому часто бывает необходимо обращать внимание на значение слова и морфологические признаки.

Чтобы нам стал понятен разбор, необходимо провести определение и анализ частей речи, этот план можно корректировать и менять местами пункты по своему усмотрению. Некоторые люди могут столкнуться с затруднением со склонением существительных, другие имеют сложности с наклонениями глаголов и т. д. Используя такой план анализа как можно чаще, вы научитесь делать разбор слова как часть речи быстро и безошибочно.

Читайте также: Разбор предложения по частям речи онлайн.

Имя существительное

• Часть речи (существительное).
• Вопрос, на который отвечает – «Кто?», «Что?».
• Обозначает предмет или лицо.
• Начальная форма, имен. падеж, ед. число.
• Род (женский, мужской, средний).
• Одушевленное (неодушевлённое.)
• Имя нарицательное/собственное.
• Синтаксическая роль: поставить в смысловом вопросе и выделить как член предложения.
• Склонение (1, 2, 3)
• Пример: Дети любят есть мороженое. Мороженое – существительное, начальная форма – мороженое, средний род, неодушевлённое., нарицательное., 2 склонение, ед. число.

Подобная инструкция: Разбор существительного как части речи.

Имя прилагательное

• Часть речи – прилагательное.
• Вопрос, на который может отвечать – «Какой?», «Какой?», а также обозначает признак предмета.
• Постоянные признаки: качественное (чаще всего), относительное (может изменяться по степени в большую или меньшую), притяжательное (принадлежность к чему-либо).
• Непостоянные признаки: в падеже (в полной форме), в сравнительной степени (качественные), краткая форма – каков?, полная – какой?, в числе (ед. ч.), в роде (ед. ч.).
• Синтаксическая роль: указать вопрос в нужной форме и подчеркнуть.
• Пример: Полное ведро воды – полное – прилагательное, винительный падеж, дополнение, в нулевой степени, начальная форма – полный, средний род.

Глагол

• Часть речи – глагол.
• Вопрос, на который может отвечать – «Что делать?». Выражает действие предмета или лица.
• Начальная форма – инфинитив: что сделать?, что делать?
• Постоянные признаки: спряжение – первое (ет, ем, ут/ют, ете, ешь), второе (им, ит, ите, ат/ят), разноспрягаемое, переходный (употребляется без предлога в сущ.).
• Непостоянные признаки: единственное число, лицо – наст. , буд.: 1 л. (мы, я), 2 л. (вы, ты), 3 л. (они, он).
• Глагол в неопределенной форме имеет лишь постоянные признаки – это неизменяемая форма.
• Синтаксическая роль (поставить вопрос в нужной форме и выделить соответствующим подчеркиванием).
• Пример: Они сказали, что больше не вернутся – сказали – глагол, невозвратный, совершенный вид, начальная форма – сказать, множественное число, сказуемое, первое спряжение (в изъявительном наклонении), прошедшее время.

Подробная инструкция: Разбор глагола как часть речи.

Имя числительное

• Часть речи – числительное.
• Вопрос, на который отвечает – «Который?», «Сколько?», выражает количество, порядок предметов.
• Начальная форма – мужской род, ед. ч., именительный падеж.
• Постоянные признаки: по значение (подразряд и количественное (собственн., Кол., дробное, собирательное), порядковое).
• По структуре (составное/сложное/простое).
• Склонения: составные кол. и сложное склоняются с изменением части слова, составные кол. и сложные склоняются с изменением слова, которое стоит в конце предложения. Сорок, девяносто, полтора, имеют две формы. Простые числительные от 1 порядковые и собирательные склоняются как прилагательные.
• Непостоянные признаки: род (ед. ч.), число (если имеется), падеж.
• Синтаксическая роль: (вместе с сущ.) с определением слова.
• Пример: Четыре ласточки сидели на проводе – четыре – количественное, именительный падеж, без рода и числа, выступает подлежащим, начальная форма – четыре, простое.

В Интернете есть специальные сервисы, которые позволяют совершить разбор нужного слова как части речи. Чтобы воспользоваться таким сервисом – достаточно зайти на главную страницу, найти окно, в которое нужно ввести слово и через несколько секунд вы получите готовый разбор нужного слова.

Главная » Полезные советы » Правила русского языка

Автор Дима Опубликовано 07. 11.2017 Обновлено 05.11.2020

Слово о полку Игореве — Заболоцкий. Полный текст стихотворения — Слово о полку Игореве

Не пора ль нам, братия, начать
О походе Игоревом слово,
Чтоб старинной речью рассказать
Про деянья князя удалого?
А воспеть нам, братия, его —
В похвалу трудам его и ранам —
По былинам времени сего,
Не гоняясь мыслью за Бояном.
Тот Боян, исполнен дивных сил,
Приступая к вещему напеву,
Серым волком по полю кружил,
Как орёл, под облаком парил,
Растекался мыслию по древу.
Жил он в громе дедовских побед,
Знал немало подвигов и схваток,
И на стадо лебедей чуть свет
Выпускал он соколов десяток.
И, встречая в воздухе врага,
Начинали соколы расправу,
И взлетала лебедь в облака
И трубила славу Ярославу.
Пела древний киевский престол,
Поединок славила старинный,
Где Мстислав Редедю заколол
Перед всей косожскою дружиной,
И Роману Красному хвалу
Пела лебедь, падая во мглу.

Но не десять соколов пускал
Наш Боян, но, вспомнив дни былые,
Вещие персты он подымал
И на струны возлагал живые, —
Вздрагивали струны, трепетали,
Сами князям славу рокотали.

Мы же по-иному замышленью
Эту повесть о године бед
Со времён Владимира княженья
Доведём до Игоревых лет
И прославим Игоря, который,
Напрягая разум, полный сил,
Мужество избрал себе опорой,
Ратным духом сердце поострил
И повёл полки родного края,
Половецким землям угрожая.

О Боян, старинный соловей!
Приступая к вещему напеву,
Если б ты о битвах наших дней
Пел, скача по мысленному древу;
Если б ты, взлетев под облака,
Нашу славу с дедовскою славой
Сочетал на долгие века,
Чтоб прославить сына Святослава:
Если б ты Траяновой тропой
Средь полей помчался и курганов, —
Так бы ныне был воспет тобой
Игорь-князь, могучий внук Траянов:
«То не буря соколов несёт
За поля широкие и долы,
То не стаи галочьи летят
К Дону на великие просторы!».

Или так воспеть тебе, Боян,
Внук Велесов, наш военный стан:
«За Сулою кони ржут,
Слава в Киеве звенит,
В Новеграде трубы громкие трубят,
Во Путивле стяги бранные стоят!».


Часть первая

1

Игорь-князь с могучею дружиной
Мила-брата Всеволода ждёт.
Молвит буй-тур Всеволод: — Единый
Ты мне брат, мой Игорь, и оплот!
Дети Святослава мы с тобою,
Так седлай же борзых коней, брат!
А мои давно готовы к бою,
Возле Курска под седлом стоят.

2

— А куряне славные —
Витязи исправные:
Родились под трубами,
Росли под шеломами,
Выросли, как воины,
С конца копья вскормлены.
Все пути им ведомы,
Все яруги знаемы,
Луки их натянуты,
Колчаны отворены,
Сабли их наточены,
Шеломы позолочены.
Сами скачут по полю волками
И, всегда готовые к борьбе,
Добывают острыми мечами
Князю — славы, почестей — себе!

3

Но, взглянув на солнце в этот день,
Подивился Игорь на светило:
Середь бела-дня ночная тень
Ополченья русские покрыла.
И, не зная, что сулит судьбина,
Князь промолвил: — Братья и дружина!
Лучше быть убиту от мечей,
Чем от рук поганых полонёну!
Сядем, братья, на лихих коней,
Да посмотрим синего мы Дону! —
Вспала князю эта мысль на ум —
Искусить неведомого края,
И сказал он, полон ратных дум,
Знаменьем небес пренебрегая:
— Копиё хочу я преломить
В половецком поле незнакомом,
С вами, братья, голову сложить
Либо Дону зачерпнуть шеломом!

4

Игорь-князь во злат-стремень вступает,
В чистое он поле выезжает.
Солнце тьмою путь ему закрыло,
Ночь грозою птиц перебудила,
Свист зверей несётся, полон гнева,
Кличет Див над ним с вершины древа,
Кличет Див, как половец в дозоре,
За Сулу, на Сурож, на Поморье,
Корсуню и всей округе ханской,
И тебе, болван тмутороканский!

5

И бегут, заслышав о набеге,
Половцы сквозь степи и яруги,
И скрипят их старые телеги,
Голосят, как лебеди в испуге.
Игорь к Дону движется с полками,
А беда несётся вслед за ним:
Птицы, поднимаясь над дубами,
Реют с криком жалобным своим,
По оврагам волки завывают,
Крик орлов доносится из мглы —
Знать, на кости русские скликают
Зверя кровожадные орлы;
Уж лиса на щит червлёный брешет,
Стон и скрежет в сумраке ночном…
О Русская земля!
Ты уже за холмом.

6

Долго длится ночь. Но засветился
Утренними зорями восток.
Уж туман над полем заклубился,
Говор галок в роще пробудился,
Соловьиный щекот приумолк.
Русичи, сомкнув щиты рядами,
К славной изготовились борьбе,
Добывая острыми мечами
Князю — славы, почестей — себе.

7

На рассвете, в пятницу, в туманах,
Стрелами по полю полетев,
Смяло войско половцев поганых
И умчало половецких дев.
Захватили золота без счёта,
Груду аксамитов и шелков,
Вымостили топкие болота
Япанчами красными врагов.
А червлёный стяг с хоругвью белой,
Челку и копьё из серебра
Взял в награду Святославич смелый,
Не желая прочего добра.

8

Выбрав в поле место для ночлега
И нуждаясь в отдыхе давно,
Спит гнездо бесстрашное Олега —
Далеко подвинулось оно!
Залетело храброе далече,
И никто ему не господин —
Будь то сокол, будь то гордый кречет,
Будь то чёрный ворон — половчин.
А в степи, с ордой своею дикой
Серым волком рыская чуть свет,
Старый Гзак на Дон бежит великий,
И Кончак спешит ему вослед.

9

Ночь прошла, и кровяные зори
Возвещают бедствие с утра.
Туча надвигается от моря
На четыре княжеских шатра.
Чтоб четыре солнца не сверкали,
Освещая Игореву рать,
Быть сегодня грому на Каяле,
Лить дождю и стрелами хлестать!
Уж трепещут синие зарницы,
Вспыхивают молнии кругом.
Вот где копьям русским преломиться,
Вот где саблям острым притупиться,
Загремев о вражеский шелом!
О Русская земля!
Ты уже за холмом.

10

Вот Стрибожьи вылетели внуки —
Зашумели ветры у реки,
И взметнули вражеские луки
Тучу стрел на русские полки.
Стоном стонет мать-земля сырая,
Мутно реки быстрые текут,
Пыль несётся, поле покрывая,
Стяги плещут: половцы идут!
С Дона, с моря, с криками и с воем
Валит враг, но полон ратных сил,
Русский стан сомкнулся перед боем —
Шит к щиту — и степь загородил.

11

Славный яр-тур Всеволод! С полками
В обороне крепко ты стоишь,
Прыщешь стрелы, острыми клинками
О шеломы ратные гремишь.
Где ты ни проскачешь, тур, шеломом
Золотым посвечивая, там
Шишаки земель аварских с громом
Падают, разбиты пополам.
И слетают головы с поганых,
Саблями порублены в бою,
И тебе ли, тур, скорбеть о ранах,
Если жизнь не ценишь ты свою!
Если ты на ратном этом поле
Позабыл о славе прежних дней,
О златом черниговском престоле,
О желанной Глебовне своей!

12

Были, братья, времена Траяна,
Миновали Ярослава годы,
Позабылись правнуками рано
Грозные Олеговы походы.
Тот Олег мечом ковал крамолу,
Пробираясь к отчему престолу,
Сеял стрелы и, готовясь к брани,
В злат-стремень вступал в Тмуторокани.
В злат-стремень вступал, готовясь к сече,
Звон тот слушал Всеволод далече,
А Владимир за своей стеною
Уши затыкал перед бедою.

13

А Борису, сыну Вячеслава,
Зелен-саван у Канина брега
Присудила воинская слава
За обиду храброго Олега.
На такой же горестной Каяле,
Протянув носилки между вьюков,
Святополк отца увёз в печали,
На конях угорских убаюкав.
Прозван Гориславичем в народе,
Князь Олег пришёл на Русь, как ворог,
Внук Даждь-бога бедствовал в походе,
Век людской в крамолах стал недолог.
И не стало жизни нам богатой,
Редко в поле выходил оратай,
Вороны над пашнями кружились,
На убитых с криками садились,
Да слетались галки на беседу,
Собираясь стаями к обеду…
Много битв в те годы отзвучало,
Но такой, как эта, не бывало.

14

Уж с утра до вечера и снова —
С вечера до самого утра
Бьётся войско князя удалого,
И растёт кровавых тел гора.
День и ночь над полем незнакомым
Стрелы половецкие свистят,
Сабли ударяют по шеломам,
Копья харалужные трещат.
Мёртвыми усеяно костями,
Далеко от крови почернев,
Задымилось поле под ногами,
И взошёл великими скорбями
На Руси кровавый тот посев.

15

Что там шумит,
Что там звенит
Далеко во мгле, перед зарёю?
Игорь, весь израненный, спешит
Беглецов вернуть обратно к бою.
Не удержишь вражескую рать!
Жалко брата Игорю терять.
Бились день, рубились день, другой,
В третий день к полудню стяги пали,
И расстался с братом брат родной
На реке кровавой, на Каяле.
Недостало русичам вина,
Славный пир дружины завершили —
Напоили сватов допьяна
Да и сами головы сложили.
Степь поникла, жалости полна,
И деревья ветви приклонили.

16

И настала тяжкая година,
Поглотила русичей чужбина,
Поднялась Обида от курганов
И вступила девой в край Траянов.
Крыльями лебяжьими всплеснула,
Дон и море оглашая криком,
Времена довольства пошатнула,
Возвестив о бедствии великом.
А князья дружин не собирают,
Не идут войной на супостата,
Малое великим называют
И куют крамолу брат на брата.
А враги на Русь несутся тучей,
И повсюду бедствие и горе.
Далеко ты, сокол наш могучий,
Птиц бия, ушёл на сине-море!

17

Не воскреснуть Игоря дружине,
Не подняться после грозной сечи!
И явилась Карна и в кручине
Смертный вопль исторгла, и далече
Заметалась Желя по дорогам,
Потрясая искромётным рогом.
И от края, братья, и до края
Пали жёны русские, рыдая:
— Уж не видеть милых лад нам боле!
Кто разбудит их на ратном поле?
Их теперь нам мыслию не смыслить,
Их теперь нам думою не сдумать,
И не жить нам в тереме богатом,
Не звенеть нам сЕребром да златом!

18

Стонет, братья, Киев над горою,
Тяжела Чернигову напасть,
И печаль обильною рекою
По селеньям русским разлилась.
И нависли половцы над нами,
Дань берут по белке со двора,
И растёт крамола меж князьями,
И не видно от князей добра.

19

Игорь-князь и Всеволод отважный —
Святослава храбрые сыны —
Вот ведь кто с дружиною бесстрашной
Разбудил поганых для войны!
А давно ли мощною рукою
За обиды наши покарав,
Это зло великою грозою
Усыпил отец их Святослав!
Был он грозен в Киеве с врагами
И поганых ратей не щадил —
Устрашил их сильными полками,
Порубил булатными мечами
И на Степь ногою наступил.
Потоптал холмы он и яруги,
Возмутил теченье быстрых рек,
Иссушил болотные округи,
Степь до лукоморья пересек.
А того поганого Кобяка
Из железных вражеских рядов
Вихрем вырвал и упал — собака —
В Киеве, у княжьих теремов.

20

Венецейцы, греки и морава
Что ни день о русичах поют,
Величают князя Святослава,
Игоря отважного клянут.
И смеётся гость земли немецкой,
Что когда не стало больше сил,
Игорь-князь в Каяле половецкой
Русские богатства утопил.
И бежит молва про удалого,
Будто он, на Русь накликав зло,
Из седла, несчастный, золотого
Пересел в кащеево седло…
Приумолкли города, и снова
На Руси веселье полегло.

Часть вторая

1

В Киеве далёком, на горах,
Смутный сон приснился Святославу,
И объял его великий страх,
И собрал бояр он по уставу.
— С вечера до нынешнего дня, —
Молвил князь, поникнув головою, —
На кровати тисовой меня
Покрывали чёрной пеленою.
Черпали мне синее вино,
Горькое отравленное зелье,
Сыпали жемчуг на полотно
Из колчанов вражьего изделья.
Златоверхий терем мой стоял
Без конька и, предвещая горе,
Серый ворон в Плесенске кричал
И летел, шумя, на сине-море.

2

И бояре князю отвечали:
— Смутен ум твой, княже, от печали.
Не твои ли два любимых чада
Поднялись над полем незнакомым —
Поискать Тмуторокани-града
Либо Дону зачерпнуть шеломом?
Да напрасны были их усилья.
Посмеявшись на твои седины,
Подрубили половцы им крылья,
А самих опутали в путины. —

3

В третий день окончилась борьба
На реке кровавой, на Каяле,
И погасли в небе два столба,
Два светила в сумраке пропали.
Вместе с ними, за море упав,
Два прекрасных месяца затмились —
Молодой Олег и Святослав
В темноту ночную погрузились.
И закрылось небо, и погас
Белый свет над Русскою землею,
И, как барсы лютые, на нас
Кинулись поганые с войною.
И воздвиглась на Хвалу Хула,
И на волю вырвалось Насилье,
Прянул Див на землю, и была
Ночь кругом и горя изобилье.

4

Девы готские у края
Моря синего живут.
Русским золотом играя,
Время Бусово поют.
Месть лелеют Шаруканью,
Нет конца их ликованью…
Нас же, братия-дружина,
Только беды стерегут.

5

И тогда великий Святослав
Изронил своё златое слово,
Со слезами смешано, сказав:
— О сыны, не ждал я зла такого!
Загубили юность вы свою,
На врага не во-время напали,
Не с великой честию в бою
Вражью кровь на землю проливали.
Ваше сердце в кованой броне
Закалилось в буйстве самочинном.
Что ж вы, дети, натворили мне
И моим серебряным сединам?
Где мой брат, мой грозный Ярослав,
Где его черниговские слуги,
Где татраны, жители дубрав,
Топчаки, ольберы и ревуги?
А ведь было время — без щитов,
Выхватив ножи из голенища,
Шли они на полчища врагов,
Чтоб отмстить за наши пепелища.
Вот где славы прадедовской гром!
Вы ж решили бить наудалую:
«Нашу славу силой мы возьмём,
А за ней поделим и былую».
Диво ль старцу — мне помолодеть?
Старый сокол, хоть и слаб он с виду,
Высоко заставит птиц лететь,
Никому не даст гнезда в обиду.
Да князья помочь мне не хотят,
Мало толку в силе молодецкой.
Время, что ли, двинулось назад?
Ведь под самым Римовым кричат
Русичи под саблей половецкой!
И Владимир в ранах, чуть живой, —
Горе князю в сече боевой!

6

Князь великий Всеволод! Доколе
Муки нам великие терпеть?
Не тебе ль на суздальском престоле
О престоле отчем порадеть?
Ты и Волгу вёслами расплещешь,
Ты шеломом вычерпаешь Дон,
Из живых ты луков стрелы мечешь,
Сыновьями Глеба окружён.
Если б ты привёл на помощь рати,
Чтоб врага не выпустить из рук, —
Продавали б девок по ногате,
А рабов — по резани на круг.

7

Вы, князья буй-Рюрик и Давид!
Смолкли ваши воинские громы.
А не ваши ль плавали в крови
Золотом покрытые шеломы?
И не ваши ль храбрые полки
Рыкают, как туры, умирая
От калёной сабли, от руки
Ратника неведомого края?
Встаньте, государи, в злат-стремень
За обиду в этот чёрный день,
За Русскую землю,
За Игоревы раны —
Удалого сына Святославича!

8

Ярослав, князь галицкий! Твой град
Высоко стоит под облаками.
Оседлал вершины ты Карпат
И подпёр железными полками.
На своём престоле золотом
Восемь дел ты, князь, решаешь разом,
И народ зовёт тебя кругом
Осмомыслом — за великий разум.
Дверь Дуная заперев на ключ,
Королю дорогу заступая,
Бремена ты мечешь выше туч,
Суд вершишь до самого Дуная.
Власть твоя по землям потекла,
В Киевские входишь ты пределы,
И в салтанов с отчего стола
Ты пускаешь княжеские стрелы.
Так стреляй в Кончака, государь,
С дальних гор на ворога ударь —
За Русскую землю,
За Игоревы раны —
Удалого сына Святославича!

9

Вы, князья Мстислав и буй-Роман!
Мчит ваш ум на подвиг мысль живая.
И несётесь вы на вражий стан,
Соколом ширяясь сквозь туман,
Птицу в буйстве одолеть желая.
Вся в железе княжеская грудь,
Золотом шелом латинский блещет,
И повсюду, где лежит ваш путь,
Вся земля от тяжести трепещет.
Хинову вы били и Литву;
Деремела, половцы, ятвяги,
Бросив копья, пали на траву
И склонили буйную главу
Под мечи булатные и стяги.

10

Но уж прежней славы больше с нами нет.
Уж не светит Игорю солнца ясный свет.
Не ко благу дерево листья уронило:
Поганое войско грады поделило.
По Суле, по Роси счёту нет врагу.
Не воскреснуть Игореву храброму полку!
Дон зовёт нас, княже, кличет нас с тобой!
Ольговичи храбрые одни вступили в бой.

11

Князь Ингварь, князь Всеволод! И вас
Мы зовём для дальнего похода,
Трое ведь Мстиславичей у нас,
Шестокрыльцев княжеского рода!
Не в бою ли вы себе честном
Города и волости достали?
Где же ваш отеческий шелом,
Верный щит, копьё из ляшской стали?
Чтоб ворота Полю запереть,
Вашим стрелам время зазвенеть
За русскую землю,
За Игоревы раны —
Удалого сына Святославича!

12

Уж не течёт серебряной струёю
К Переяславлю-городу Сула.
Уже Двина за полоцкой стеною
Под клик поганых в топи утекла.
Но Изяслав, Васильков сын, мечами
В литовские шеломы позвонил,
Один с своими храбрыми полками
Всеславу-деду славы прирубил.
И сам, прирублен саблею калёной,
В чужом краю, среди кровавых трав,
Кипучей кровью в битве обагрённый,
Упал на щит червлёный, простонав:
— Твою дружину, княже, приодели
Лишь птичьи крылья у степных дорог,
И полизали кровь на юном теле
Лесные звери, выйдя из берлог. —
И в смертный час на помощь храбру мужу
Никто из братьев в бой не поспешил.
Один в степи свою жемчужну душу
Из храброго он тела изронил.
Через златое, братья, ожерелье
Ушла она, покинув свой приют.
Печальны песни, замерло веселье,
Лишь трубы городенские поют…

13

Ярослав и правнуки Всеслава!
Преклоните стяги! Бросьте меч!
Вы из древней выскочили славы,
Коль решили честью пренебречь.
Это вы раздорами и смутой
К нам на Русь поганых завели,
И с тех пор житья нам нет от лютой
Половецкой проклятой земли!

14

Шёл седьмой по счету век Троянов.
Князь могучий полоцкий Всеслав
Кинул жребий, в будущее глянув,
О своей любимой загадав.
Замышляя новую крамолу,
Он опору в Киеве нашёл
И примчался к древнему престолу,
И копьём ударил о престол.
Но не дрогнул старый княжий терем,
И Всеслав, повиснув в синей мгле,
Выскочил из Белгорода зверем —
Не жилец на киевской земле.
И, звеня секирами на славу,
Двери новгородские открыл,
И расшиб он славу Ярославу,
И с Дудуток через лес-дубраву
До Немиги волком проскочил.
А на речке, братья, на Немиге
Княжью честь в обиду не дают —
День и ночь снопы кладут на риге,
Не снопы, а головы кладут.
Не цепом — мечом своим булатным
В том краю молотит земледел,
И кладёт он жизнь на поле ратном,
Веет душу из кровавых тел.
Берега Немиги той проклятой
Почернели от кровавых трав —
Не добром засеял их оратай,
А костями русскими — Всеслав.

15

Тот Всеслав людей судом судил,
Города Всеслав князьям делил,
Сам всю ночь, как зверь, блуждал в тумане,
Вечер — в Киеве, до зорь — в Тмуторокани,
Словно волк, напав на верный путь,
Мог он Хорсу бег пересягнуть.

16

У Софии в Полоцке, бывало,
Позвонят к заутрене, а он
В Киеве, едва заря настала,
Колокольный слышит перезвон.
И хотя в его могучем теле
Обитала вещая душа,
Всё ж страданья князя одолели
И погиб он, местию дыша.
Так свершил он путь свой небывалый.
И сказал Боян ему тогда:
«Князь Всеслав! Ни мудрый, ни удалый
Не минуют божьего суда».

17

О, стонать тебе, земля родная,
Прежние годины вспоминая
И князей давно минувших лет!
Старого Владимира уж нет.
Был он храбр, и никакая сила
К Киеву б его не пригвоздила.
Кто же стяги древние хранит?
Эти — Рюрик носит, те — Давид,
Но не вместе их знамёна плещут,
Врозь поют их копия и блещут.

Часть третья

1

Над широким берегом Дуная,
Над великой Галицкой землёй
Плачет, из Путивля долетая,
Голос Ярославны молодой:
— Обернусь я, бедная, кукушкой,
По Дунаю-речке полечу
И рукав с бобровою опушкой,
Наклонясь, в Каяле омочу.
Улетят, развеются туманы,
Приоткроет очи Игорь-князь,
И утру кровавые я раны,
Над могучим телом наклонясь.
Далеко в Путивле, на забрале,
Лишь заря займётся поутру,
Ярославна, полная печали,
Как кукушка, кличет на юру:
— Что ты, Ветер, злобно повеваешь,
Что клубишь туманы у реки,
Стрелы половецкие вздымаешь,
Мечешь их на русские полки?
Чем тебе не любо на просторе
Высоко под облаком летать,
Корабли лелеять в синем море,
За кормою волны колыхать?
Ты же, стрелы вражеские сея,
Только смертью веешь с высоты.
Ах, зачем, зачем моё веселье
В ковылях навек развеял ты?
На заре в Путивле причитая,
Как кукушка раннею весной,
Ярославна кличет молодая,
На стене рыдая городской:
— Днепр мой славный! Каменные горы
В землях половецких ты пробил,
Святослава в дальние просторы
До полков Кобяковых носил.
Возлелей же князя, господине,
Сохрани на дальней стороне,
Чтоб забыла слёзы я отныне,
Чтобы жив вернулся он ко мне!
Далеко в Путивле, на забрале,
Лишь заря займётся поутру,
Ярославна, полная печали,
Как кукушка, кличет на юру:
— Солнце трижды светлое! С тобою
Каждому приветно и тепло.
Что ж ты войско князя удалое
Жаркими лучами обожгло?
И зачем в пустыне ты безводной
Под ударом грозных половчан
Жаждою стянуло лук походный,
Горем переполнило колчан?

2

И взыграло море. Сквозь туман
Вихрь промчался к северу родному —
Сам господь из половецких стран
Князю путь указывает к дому.
Уж погасли зори. Игорь спит.
Дремлет Игорь, но не засыпает.
Игорь к Дону мыслями летит
До Донца дорогу измеряет.
Вот уж полночь. Конь давно готов.
Кто свистит в тумане за рекою?
То Овлур. Его условный зов
Слышит князь, укрытый темнотою:
— Выходи, князь Игорь! — И едва
Смолк Овлур, как от ночного гула
Вздрогнула земля,
Зашумела трава,
Буйным ветром вежи всколыхнуло.
В горностая-белку обратясь,
К тростникам помчался Игорь-князь,

И поплыл, как гоголь по волне,
Полетел, как ветер, на коне.

Конь упал, и князь с коня долой,
Серым волком скачет он домой.

Словно сокол, вьётся в облака,
Увидав Донец издалека.

Без дорог летит и без путей,
Бьёт к обеду уток-лебедей.

Там, где Игорь соколом летит,
Там Овлур, как серый волк, бежит,

Все в росе от полуночных трав,
Борзых коней в беге надорвав.

3

Уж не каркнет ворон в поле,
Уж не крикнет галка там,
Не трещат сороки боле,
Только скачут по кустам.
Дятлы, Игоря встречая,
Стуком кажут путь к реке,
И, рассвет весёлый возвещая,
Соловьи ликуют вдалеке.

4

И, на волнах витязя лелея,
Рек Донец: — Велик ты, Игорь-князь!
Русским землям ты принёс веселье,
Из неволи к дому возвратясь.
— О, река! — ответил князь. — Немало
И тебе величья! В час ночной
Ты на волнах Игоря качала,
Берег свой серебряный устлала
Для него зелёною травой.
И когда дремал он под листвою,
Где царила сумрачная мгла,
Страж ему был гоголь над водою,
Чайка князя в небе стерегла.

5

А не всем рекам такая слава.
Вот Стугна, худой имея нрав,
Разлилась близ устья величаво,
Все ручьи соседние пожрав,
И закрыла Днепр от Ростислава,
И погиб в пучине Ростислав.
Плачет мать над тёмною рекою,
Кличет сына-юношу во мгле,
И цветы поникли, и с тоскою
Приклонилось дерево к земле.

6

Не сороки вО поле стрекочут,
Не вороны кличут у Донца —
Кони половецкие топочут,
Гзак с Кончаком ищут беглеца.
И сказал Кончаку старый Гзак:
— Если сокол улетает в терем,
Соколёнок попадёт впросак —
Золотой стрелой его подстрелим. —
И тогда сказал ему Кончак:
— Если сокол к терему стремится,
Соколёнок попадёт впросак —
Мы его опутаем девицей.
— Коль его опутаем девицей, —
Отвечал Кончаку старый Гзак, —
Он с девицей в терем свой умчится,
И начнёт нас бить любая птица
В половецком поле, хан Кончак!

7

И изрёк Боян, чем кончить речь
Песнотворцу князя Святослава:
— Тяжко, братья, голове без плеч,
Горько телу, коль оно безглаво. —
Мрак стоит над Русскою землёй:
Горько ей без Игоря одной.

8

Но восходит солнце в небеси —
Игорь-князь явился на Руси.

Вьются песни с дальнего Дуная,
Через море в Киев долетая.

По Боричеву восходит удалой
К Пирогощей богородице святой.

И страны рады,
И веселы грады.

Пели песню старым мы князьям,
Молодых настало время славить нам:

Слава князю Игорю,
Буй-тур Всеволоду,
Владимиру Игоревичу!

Слава всем, кто, не жалея сил,
За христиан полки поганых бил!

Здрав будь, князь, и вся дружина здрава!
Слава князям и дружине слава!

определение синтаксического анализа в The Free Dictionary

Также найдено в: Тезаурусе, Медицине, Энциклопедии, Википедии.

анализ

 (пар)

v. анализ , разбор , пар·ес

v. 90.

1.

а. Разбить (предложение) на составные части речи с объяснением формы, функции и синтаксических отношений каждой части.

б. Чтобы описать (слово), указав его часть речи, форму и синтаксические отношения в предложении.

в. Для обработки (лингвистических данных, таких как речь или письменный язык) в режиме реального времени, когда они произносятся или читаются, для определения их лингвистической структуры и значения.

2.

а. Чтобы изучить внимательно или подвергнуть подробному анализу, особенно путем разбивки на компоненты: «Что мы упускаем, разбивая поведение шимпанзе на обычные категории, признанные в основном из нашего собственного поведения?» (Стивен Джей Гулд).

б. Чтобы понять; понять: я просто не мог разобрать, что вы только что сказали.

3. Компьютеры Для анализа или разделения (например, ввода) на более легко обрабатываемые компоненты.

т. вн.

Признать разборчивыми: предложения, которые нелегко разобрать.

---

[Вероятно, от среднеанглийского pars, часть речи , от латинского pars (ōrātiōnis), часть (речи) ; см. perə- в индоевропейских корнях.]

---

pars′er сущ.

Словарь английского языка American Heritage®, пятое издание. Авторские права © 2016, издательство Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Опубликовано издательством Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Все права защищены.

Переводы

analisi

parsing

[ˈpɑːzɪŋ] N → análisis m inv sintáctico or grammatical

Коллинз Испанский словарь — Полное и неопубликованное 8 -е издание 2005 г. © William Collins Sons & Co. Ltd. 1971, 1988 © Harpercollins Publishers 1992, 1993, 1996, 1997, 2000, 2003, 2005

. ) → Синтаксический анализ

f ; (Вычисления) → Синтаксический анализ nt

Немецкий словарь Коллинза – полное и полное издание, 7-е издание, 2005 г. © William Collins Sons & Co. Ltd., 1980 г.0003

Упоминается в ?

• analyse
• analyze
• break down
• compiler
• compiling program
• computer program
• computer programme
• construe
• dissect
• grammar
• misparse
• parse
• parser
• program
• programme
• разобрать

Ссылки в классической литературе ?

Бегун пронесся мимо них в дюжине футов, пересек мокрый песок, ни разу не разобравшись, пока пена не достигла ему колен, а над ним, по крайней мере, в десяти футах, вздымалась струя бьющей через край воды.

Посмотреть в контексте

Он слишком много повидал в жизни, и его ум был слишком зрелым, чтобы полностью довольствоваться дробями, кубическим корнем, разбором и анализом; и бывали времена, когда их разговор заходил на другие темы — о последних стихах, которые он читал, о последнем поэте, которого она изучала.

Посмотреть в контексте

Четыре, или шесть, или десять лет ученик разбирает греческий и латынь, и как только он покидает университет, как он нелепо называется, он в последний раз закрывает эти книги.

Посмотреть в контексте

Было не менее трех несчастных парней во фраках, с зарождающимся пушком на подбородках, которых Доктор и классный руководитель все время пытались поднять в старшую школу, но анализ и истолкование которых сопротивлялся самым благонамеренным толчкам.

Посмотреть в контексте

Галерея Хоакин объединяет двух восходящих мастеров в проекте «Очарование синтаксического анализа: демонстрация современных абстракций». Работы скульптора по стеклу Мардж Органо и абстракциониста Омбока Вилламора будут представлены в торговом центре North Court of Power Plant Mall в Макати, август. держать. Этот анализ вышел из картины не просто годы, а десятилетия назад.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОВРЕМЕННОГО МИРОТВОРЧЕСТВА

16 октября 2017 г. — Калифорнийская компания Rchilli, специализирующаяся на решениях для подбора персонала, приобрела калифорнийскую компанию CandidateZip, специализирующуюся на анализе резюме, чтобы укрепить свои позиции в отрасли, сообщила компания.

Rchilli укрепляет позиции в отрасли с приобретением CandidateZip

Международная компания по управлению рисками Anvil Group, базирующаяся в Соединенном Королевстве, предлагает своим клиентам решение для анализа электронной почты Traxo CAPTURE в качестве встроенной функции в свою ETMS (систему мониторинга командировок сотрудников). ), который используется некоторыми из самых известных корпораций по всему миру.

Traxo совершенствует управление рисками в корпоративных поездках

В этом сборнике рассказов американка филиппинского происхождения Линда Тай-Каспер проводит пальцами по шрамам, оставшимся после исторических событий на Филиппинах, анализируя, что значит пережить и после травма диктатуры и войны.

Линда Тай-Каспер: Река, глубина одной женщины: Истории

Алгоритмы анализа концепций (CPA) для текстового анализа и обнаружения: новые исследования и возможности

Алгоритмы анализа понятий (CPA) для текстового анализа и обнаружения: новые исследования и возможности




Браузер словарей ?

• ▲
• Parry Channel
• Parry Islands
• Parry manzanita
• Parry Milman
• Parry William Edward
• Parry’s penstemon
• Parry’s pinyon
• pars
• pars anterior
• pars distilis
• pars intermedia
• pars nervosa
• parse
• parsec
• Parsee
• Parseeism
• parser
• Parsha
• Parsi
• Parsifal
• Parsiism
• parsimonious
• parsimoniously
• parsimoniousness
• parsimony
• parsing
• Parsippany- TroyHills
• петрушка
• семейство петрушки
• петрушка папоротниковая
• петрушка боярышник
• петрушка
• parsley sauce
• parsley-leaved thorn
• parsnip
• parson
• parson bird
• Parson Russell terrier
• parsonage
• parsonarchy
• Parsoned
• Parsonic
• parsonical
• parsonish
• Parsons
• parson’s nose
• Стол Parsons
• Parsons Talcott
• Parsons William
• часть
• часть-
• ▼

Полный браузер ?

Лингвистические функции · Документация по использованию spaCy

Интеллектуальная обработка необработанного текста затруднена: большинство слов встречаются редко, и это обычно для слов, которые выглядят совершенно по-разному, означают почти одно и то же.

Одни и те же слова в другом порядке могут означать совсем другое. Даже разделение текста на полезные словесные единицы может быть затруднено во многих случаях. языки. Хотя можно решить некоторые проблемы, начиная только с сырого символов, обычно лучше использовать лингвистические знания, чтобы добавить полезные Информация. Это именно то, для чего разработан spaCy: вы вводите необработанный текст, и получить обратно Doc , который поставляется с различными аннотации.

После токенизации spaCy может анализировать и помечать данный Doc . Это где появляется обученный конвейер и его статистические модели, которые позволяют spaCy делать прогнозы того, какой тег или метка наиболее вероятно применимы в данном контексте. Обученный компонент включает в себя двоичные данные, которые создаются путем отображения системы. достаточно примеров для того, чтобы делать прогнозы, которые обобщаются по всему языку — например, слово, следующее за «the» в английском языке, скорее всего, является существительным.

Лингвистические аннотации доступны как Атрибуты токена . Как и многие библиотеки НЛП, spaCy кодирует все строки в хэш-значения , чтобы уменьшить использование памяти и улучшить эффективность. Таким образом, чтобы получить удобочитаемое строковое представление атрибута, мы нужно добавить подчеркивание _ к его имени:

 import spacy
nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp («Apple рассматривает возможность покупки стартапа в Великобритании за 1 миллиард долларов»)
для токена в документе:
    print(token.text, token.lemma_, token.pos_, token.tag_, token.dep_,
            token.shape_, token.is_alpha, token.is_stop)
 

• Текст: Исходный текст слова.
• Лемма: Основная форма слова.
• POS: Простой UPOS тег части речи.
• Тег: Подробный тег части речи.
• Dep: Синтаксическая зависимость, т. е. отношение между токенами.
• Начертание: Начертание слова – заглавные буквы, знаки препинания, цифры.
• is alpha: Является ли маркер альфа-символом?
• is stop: Является токеновой частью стоп-листа, т.е. язык?

Text	Lemma	POS	Tag	Dep	Shape	alpha	stop
Apple	apple	PROPN	NNP	nsubj	Xxxxx	Правда	False
is	be	AUX	VBZ	aux	xx	True	True
looking	look	VERB	VBG	ROOT	xxxx	True	False
at	at	ADP	IN	prep	xx	True	True
buying	buy	VERB	VBG	pcomp	xxxx	True	False
Великобритания	Великобритания	ПРОПН	ННП	компаунд	X. X.	False	False
startup	startup	NOUN	NN	dobj	xxxx	True	False
for	for	ADP	IN	prep	xxx	True	True
$	$	SYM	$	quantmod	$	False	False
1	1	NUM	CD	compound	d	False	False
billion	billion	NUM	CD	pobj	xxxx	True	False

0006 Большинство тегов и меток выглядят довольно абстрактно и различаются между языки.

spacy.explain покажет вам краткое описание — например, spacy.explain("VBZ") возвращает «глагол, 3-е лицо единственного числа, настоящее время».

Использование встроенного в spaCy визуализатора displaCy, вот что наше примерное предложение и его зависимости выглядят следующим образом:

📖схема тегов части речи моделями spaCy на разных языках, см. задокументированные схемы маркировки в каталоге моделей.

Инфлективная морфология – это процесс, посредством которого корневая форма слова изменен путем добавления префиксов или суффиксов, которые определяют его грамматическую функцию но не меняйте его часть речи. Мы говорим, что лемма (корневая форма) есть измененный (модифицированный/комбинированный) с одним или несколькими морфологическими признаками до создать поверхностную форму. Вот несколько примеров:

Контекст	Поверхность	Лемма	POS	Morphological Features
I was reading the paper	reading	read	VERB	VerbForm=Ger
I don’t watch the news, I read the paper	Прочитайте	Читать	глагольный0391	чтение	ГЛАГОЛ	Форма глагола=фин. , Настроение=инд. MorphAnalysis под Token.morph , который позволяет получить доступ к отдельным морфологическим признакам. 📝 Что попробовать Замените «Я» на «Она». Вы должны увидеть, что морфологические признаки меняются и указать, что это местоимение в третьем лице. Проверьте token.morph на наличие других токенов. импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") печать ("Конвейер:", nlp.pipe_names) doc = nlp("Я читал газету.") токен = doc[0] # 'Я' print(token.morph) # 'Case=Nom|Number=Sing|Person=1|PronType=Prs' print(token.morph.get("PronType")) # ['Prs'] Статистическая морфология v3.0Модель потребностей Статистический компонент spaCy Морфологизатор назначает морфологические особенности и крупнозернистые теги частей речи как Token.morph и Token.pos . импортное пространство nlp = spacy. load("de_core_news_sm") doc = nlp("Wo bist du?") # Английский: 'Где ты?' print(doc[2].morph) # 'Case=Nom|Number=Sing|Person=2|PronType=Prs' print(doc[2].pos_) # 'ПРОН' Морфология на основе правил Для языков с относительно простыми морфологическими системами, такими как английский, spaCy может назначать морфологические признаки с помощью подхода, основанного на правилах, который использует Текст токена и мелкозернистых тегов частей речи для создания крупнозернистые теги частей речи и морфологические признаки. Теггер части речи назначает каждому маркеру детальную часть речи тег . В API эти теги известны как Token.tag . Они выражают часть речи (например, глагол) и некоторое количество морфологической информации, например. что глагол в прошедшем времени (например, VBD для глагола в прошедшем времени в Penn Берега деревьев). Для слов, крупнозернистый POS которых не установлен предшествующим процессом, таблица сопоставления сопоставляет детализированные теги с крупнозернистые POS-теги и морфологические особенности. импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Где ты?") print(doc[2].morph) # 'Case=Nom|Person=2|PronType=Prs' print(doc[2].pos_) # 'ПРОН' spaCy предоставляет два компонента конвейера для лемматизации: Компонент Lemmatizer обеспечивает поиск и основанный на правилах методы лемматизации в конфигурируемом компоненте. Отдельный язык может расширить Lemmatizer как часть его языковых данных. Компонент EditTreeLemmatizer v3.3 предоставляет обучаемый лемматизатор. импортное пространство # Английские пайплайны включают лемматизатор на основе правил nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") лемматизатор = nlp.get_pipe ("лемматизатор") print(lemmatizer.mode) # 'правило' doc = nlp("Я читал газету.") print([token.lemma_ для токена в документе]) # ['Я', 'быть', 'читать', 'то', 'бумага', '.'] Изменено в v3.0 В отличие от spaCy v2, модели spaCy v3 , а не предоставляют леммы по умолчанию или переключаются автоматически между поиском и леммами на основе правил в зависимости от того, находится в стадии разработки. Иметь леммы в Doc конвейер должен включать Компонент Lemmatizer . Компонент лемматизатора настроен на использование одного режима, такого как "поиск" или "правило" на инициализация. Режим «правило» требует, чтобы Token.pos был установлен предыдущим составная часть. Данные для лемматизаторов spaCy распространяются в пакете пространственные поисковые данные . при условии, что обученные пайплайны уже включают в себя все необходимые таблицы, но если вы создают новые конвейеры, вы, вероятно, захотите установить просторные поисковые данные для предоставления данных при инициализации лемматизатора. Лемматизатор поиска Для пайплайнов без тегировщика или морфологизатора можно использовать лемматизатор поиска. добавляется в конвейер, если предоставляется таблица поиска, обычно через пространственные поисковые данные . лемматизатор поиска ищет форму поверхности токена в таблице поиска без ссылка на часть речи или контекст токена. # pip install -U spacy[lookups] импортировать просторный nlp = spacy.blank("sv") nlp.add_pipe("lemmatizer", config={"mode": "lookup"}) Лемматизатор на основе правил При обучении конвейеров, включающих компонент, назначающий части речи теги (морфологизатор или таггер с картированием POS), лемматизатор на основе правил можно добавить, используя таблицы правил из spacy-lookups-data : # pip install -U spacy[lookups] импортировать просторный nlp = spacy.blank("de") # Морфологизатор (примечание: модель еще не обучена!) nlp.add_pipe ("морфологизатор") # Лемматизатор на основе правил nlp.add_pipe("лемматизатор", config={"режим": "правило"}) Детерминированный лемматизатор на основе правил отображает форму поверхности в лемму в свете ранее присвоенного крупнозернистого частеречного и морфологического информацию, не обращаясь к контексту токена. Основанный на правилах lemmatizer также принимает файлы исключений на основе списков. Для английского это получено из WordNet. Обучаемый лемматизатор EditTreeLemmatizer может обучаться от формы к лемме преобразований из обучающего корпуса, включающего аннотации лемм. Этот устраняет необходимость писать правила для конкретного языка и может (во многих случаях) обеспечивают более высокую точность, чем поиск и лемматизаторы на основе правил. импортировать пространство nlp = spacy.blank("de") nlp.add_pipe("trainable_lemmatizer", name="lemmatizer") spaCy имеет быстрый и точный анализатор синтаксических зависимостей, а также богатый API для навигации по дереву. Парсер также определяет границу предложения. обнаружение и позволяет перебирать базовые именные фразы или «куски». Вы можете проверить, был ли проанализирован объект Doc , вызвав doc.has_annotation("DEP") , который проверяет, соответствует ли атрибут Token.dep имеет задано, возвращает логическое значение. Если результат False , предложение по умолчанию итератор вызовет исключение. 📖Схема меток зависимостей Список синтаксических меток зависимостей, присвоенных моделями spaCy в разных разных языках, см. схемы этикеток, задокументированные в каталог моделей. Фрагменты существительных Фрагменты существительных — это «основные словосочетания существительных» — плоские словосочетания, в основе которых лежит существительное. глава. Вы можете представить фрагменты существительных как существительное плюс слова, описывающие существительное. – например, «богатая зеленая трава» или «крупнейший в мире технический фонд». К получить куски существительного в документе, просто перебирая Doc.noun_chunks . импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Автономные автомобили перекладывают страховую ответственность на производителей") для чанка в doc.noun_chunks: print(chunk.text, chunk.root.text, chunk.root.dep_, кусок.корень.голова.текст) Текст: Исходный фрагмент текста существительного. Корневой текст: Исходный текст слова, соединяющего кусок существительного с остальной разбор. Корневая глубина: Отношение зависимости, соединяющее корень с его головой. Текст заголовка корня: Текст заголовка корня токена. Text root.text root.dep_ root.head.text Autonomous cars cars nsubj shift insurance liability Ответственность Добж Смена Производители Производители POBJ Взёр. одна дуга в дереве зависимостей. Термин dep используется для дуги метка, описывающая тип синтаксического отношения, связывающего потомка с голова. Как и в случае с другими атрибутами, значение . dep — это хеш-значение. Вы можете получить строковое значение с .dep_ . импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Автономные автомобили перекладывают страховую ответственность на производителей") для токена в документе: print(token.text, token.dep_, token.head.text, token.head.pos_, [ребенок для ребенка в token.children]) Текст: Исходный текст токена. Деп: Синтаксическое отношение, соединяющее дочерний элемент с головным. Текст заголовка: Исходный текст заголовка токена. Head POS: Тег части речи головы токена. Дети: Непосредственные синтаксические зависимости токена. Text Dep Head text Head POS Children Autonomous amod cars NOUN cars nsubj shift VERB Autonomous shift ROOT shift VERB cars, liability, toward страхование соединение ответственность СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ ответственность доб1 391 shift VERB insurance toward prep shift NOUN manufacturers manufacturers pobj toward ADP Поскольку синтаксические отношения образуют дерево, каждое слово имеет ровно один головка . Поэтому вы можете перебирать дуги в дереве, перебирая слова в предложении. Обычно это лучший способ согласования дуги проценты – снизу: импортировать пространство из spacy.symbols импортировать nsubj, ГЛАГОЛ nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Автономные автомобили перекладывают страховую ответственность на производителей") # Нахождение глагола с подлежащим снизу — хорошо глаголы = установить () для возможного_субъекта в документе: if возможных_subject.dep == nsubj и возможных_subject.head.pos == ГЛАГОЛ: verbs.add(possible_subject.head) печатать (глаголы) Если вы попытаетесь сопоставить сверху, вам придется повторить итерацию дважды. Один раз для головы, а потом опять через детей: # Нахождение глагола с подлежащим сверху — менее хорошо глаголы = [] для возможного_глагола в документе: если возможно_verb.pos == ГЛАГОЛ: для возможного_субъекта в возможном_глаголе.дети: если возможно_subject.dep == nsubj: verbs. append(possible_verb) ломать Чтобы выполнить итерацию по дочерним элементам, используйте атрибут token.children , который предоставляет последовательность из объектов Token . Перебор локального дерева Предусмотрено еще несколько удобных атрибутов для перебора локальных дерево из токена. Token.left и Атрибуты Token.rights предоставляют последовательности синтаксических дочерние элементы, которые встречаются до и после маркера. Обе последовательности в предложении заказ. Также есть два атрибута целочисленного типа, Token.n_lefts и Token.n_rights , которые дают количество левых и правых дети. импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("ярко-красные яблоки на дереве") print([token.text для токена в doc[2].lefts]) # ['яркий', 'красный'] print([token.text для токена в документе[2].rights]) # ['on'] print(doc[2].n_lefts) # 2 print(doc[2]. n_rights) # 1 импортное пространство nlp = spacy.load("de_core_news_sm") doc = nlp ("schöne rote Äpfel auf dem Baum") print([token.text для токена в doc[2].lefts]) # ['schöne', 'механический'] print([token.text для токена в документе[2].rights]) # ['auf'] Вы можете получить целую фразу по ее синтаксическому заголовку, используя Атрибут Token.subtree . Это возвращает заказанный последовательность жетонов. Вы можете подняться на дерево с Атрибут Token.ancestors и проверьте доминирование с помощью Токен.is_ancestor Проективное и непроективное Для английских конвейеров по умолчанию дерево синтаксического анализа проективное , что означает отсутствие скрещивающихся скобок. Токены Таким образом, возвращаемое .subtree гарантированно будет непрерывным. Это не верно для немецких трубопроводов, у которых много непроективные зависимости. импортное пространство nlp = spacy. load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Владельцы кредитных и ипотечных счетов должны подавать свои запросы") root = [токен для токена в документе, если token.head == токен][0] тема = список (root.lefts) [0] для потомка в subject.subtree: утверждать, что субъект является потомком или subject.is_ancestor(потомок) print(потомок.текст, потомок.dep_, потомок.n_lefts, потомок.n_rights, [ancestor.text для предка в потомке.ancestors]) 1 Text Dep n_lefts n_rights ancestors Credit nmod 0 2 holders, submit and cc 0 0 держатели, подать закладная 0 0 account, Credit, holders, submit account conj 1 0 Credit, holders, submit держателей NSUBJ 1 0 Представление , наконец, . 0311 атрибуты могут быть особенно полезны, потому что они дают вам первый и последний токен поддерева. Это Самый простой способ создать объект Span для синтаксической фразы. Обратите внимание, что .right_edge дает токен внутри поддерева — поэтому, если вы используете его как конечная точка диапазона, не забудьте +1 ! импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Владельцы кредитных и ипотечных счетов должны подавать свои запросы") span = doc[doc[4].left_edge.i : doc[4].right_edge.i+1] с doc.retokenize() в качестве ретокенизатора: retokenizer.merge(span) для токена в документе: print(token.text, token.pos_, token.dep_, token.head.text) 1 90 3 3891 9 Text POS Dep Head text Credit and mortgage account holders NOUN nsubj submit must VERB вспомогательный представить представить ГЛАГОЛ КОРЕНЬ their ADJ poss requests requests NOUN dobj submit The dependency parse can be a useful tool for information извлечение , особенно в сочетании с другими прогнозами, такими как именованные сущности. В следующем примере извлекаются деньги и валютные ценности, т. е. объекты, помеченные как ДЕНЬГИ , а затем использует зависимость проанализируйте, чтобы найти именное словосочетание, на которое они ссылаются, например «Чистый доход» → «9,4 миллиона долларов» . импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") # Объединение словосочетаний и сущностей для облегчения анализа nlp.add_pipe ("слияние_сущностей") nlp.add_pipe ("merge_noun_chunks") ТЕКСТЫ = [ «Чистая прибыль составила 9,4 миллиона долларов по сравнению с 2,7 миллиона долларов в предыдущем году». «Выручка превысила двенадцать миллиардов долларов с убытком в 1 миллиард долларов», ] для документа в nlp.pipe(ТЕКСТЫ): для токена в документе: если token.ent_type_ == "ДЕНЬГИ": # У нас есть атрибут и прямой объект, поэтому проверяем тему если token.dep_ в ("attr", "dobj"): subj = [w вместо w в token.head.lefts, если w. dep_ == "nsubj"] если тема: print(subj[0], "-->", токен) # У нас есть предложный объект с предлогом elif token.dep_ == "pobj" и token.head.dep_ == "prep": печать (токен.head.head, "-->", токен) 📖Объединение моделей и правил Дополнительные примеры написания логики извлечения информации на основе правил, использует в своих интересах предсказания модели, сделанные различными компонентами, см. руководство по использованию на сочетание моделей и правил. Визуализация зависимостей Лучший способ понять парсер зависимостей spaCy — интерактивный. Делать это проще, spaCy поставляется с модулем визуализации. Вы можете пройти Doc или список Doc объектов для показа и запуска displacy.serve для запуска веб-сервера или displacy.render для создания необработанной разметки. Если вы хотите знать, как писать правила, которые подключаются к какому-либо синтаксическому конструкции, просто подключите предложение к визуализатору и посмотрите, как spaCy аннотирует его. импортное пространство от смещения импорта nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Автономные автомобили перекладывают страховую ответственность на производителей") # Поскольку это интерактивная среда Jupyter, мы можем использовать здесь displacy.render displacy.render(док,) Более подробную информацию и примеры см. руководство по визуализации spaCy. Вы также можете протестировать displaCy в нашей онлайн-демонстрации. Отключение синтаксического анализатора включен по умолчанию как часть стандартный конвейер обработки. Если вам не нужно любую синтаксическую информацию, вы должны отключить парсер. Отключение parser заставит spaCy загружаться и работать намного быстрее. Если вы хотите загрузить парсер, но нужно отключить его для определенных документов, вы также можете контролировать его использование на нлп объект. Дополнительные сведения см. в руководстве по использованию на отключение компонентов конвейера. nlp = spacy. load ("en_core_web_sm", отключить = ["парсер"]) spaCy имеет чрезвычайно быструю систему распознавания статистических объектов, которая присваивает метки смежным промежуткам токенов. По умолчанию обученные конвейеры могут идентифицировать различные именованные и числовые юридические лица, включая компании, местоположения, организации и продукты. Вы можете добавить произвольные классы в систему распознавания сущностей и обновить модель с новыми примерами. Распознавание именованных объектов 101 Именованный объект — это «объект реального мира», которому присвоено имя, например человек, страна, продукт или название книги. spaCy может распознавать различные типы именованных сущностей в документе, запрашивая у модели предсказание . Поскольку модели являются статистическими и сильно зависят от примеры, на которых они обучались, это не всегда работает идеально и может потребуется некоторая настройка позже, в зависимости от вашего варианта использования. Именованные объекты доступны как свойство ents документа Doc : import spacy nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp («Apple рассматривает возможность покупки стартапа в Великобритании за 1 миллиард долларов») для ent в doc.ents: печать (ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_) Текст: Исходный текст объекта. Начало: Индекс начала сущности в Doc . Конец: Индекс конца объекта в Док . Метка: Метка объекта, т.е. тип. Text Start End Label Description Apple 0 5 ORG Companies, agencies, institutions. Великобритания 27 31 GPE Геополитическая единица, т. е. страны, города, штаты. 1 миллиард долларов 44 54 ДЕНЬГИ Денежные суммы, включая ед. Используя встроенный в spaCy визуализатор displaCy, вот что наше примерное предложение и его именованные сущности выглядят так: Доступ к аннотациям и меткам сущностей Стандартный способ доступа к аннотациям сущностей — doc.ents свойство, которое создает последовательность из объектов Span . Лицо тип доступен либо как хеш-значение, либо как строка с использованием атрибутов ent.label и ent.label_ . Объект Span действует как последовательность токенов, поэтому вы можете перебирать объект или индексировать его. Вы также можете получить текстовую форму всей сущности, как если бы это был один токен. Вы также можете получить доступ к аннотациям сущности токена, используя token. ent_iob и token.ent_type атрибуты. token.ent_iob указывает независимо от того, начинается ли сущность, продолжается или заканчивается на теге. Если тип объекта не установлен на токене он вернет пустую строку. Схема IOB I — Токен находится внутри объекта. O – Токен вне объекта. B — Токен — это начало объекта. Схема BILUO B — Токен — это начало объекта с несколькими токенами. I — Токен находится внутри объекта с несколькими токенами. L – Жетон последний токен объекта с несколькими токенами. U — Токен представляет собой единицу с одним токеном. O – Токен вне объекта. импортное пространство nlp = spacy. load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Сан-Франциско рассматривает возможность запрета роботов-доставщиков на тротуарах") # уровень документа ents = [(e.text, e.start_char, e.end_char, e.label_) для e в doc.ents] печать (энты) # уровень токена ent_san = [док[0].текст, документ[0].ent_iob_, документ[0].ent_type_] ent_francisco = [документ[1].текст, документ[1].ent_iob_, документ[1].ent_type_] print(ent_san) # ['Сан', 'Б', 'ГПЕ'] print(ent_francisco) # ['Франциско', 'Я', 'ГПЕ'] Text ent_iob ent_iob_ ent_type_ Description San 3 B "GPE" beginning of an entity Франциско 1 I "GPE" внутри объекта 2 O "" outside an entity banning 2 O "" outside an entity sidewalk 2 O "" outside an entity delivery 2 O "" outside an entity robots 2 O "" outside an entity Setting entity annotations To ensure чтобы последовательность аннотаций токенов оставалась неизменной, вы должны установить аннотации объектов на уровне документа . Однако вы не можете написать напрямую на token.ent_iob или token.ent_type атрибуты, поэтому проще всего способ установки объектов - использовать функцию doc.set_ents и создайте новый объект как Span . импортное пространство из spacy.tokens импортировать Span nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("FB нанимает нового вице-президента по глобальной политике") ents = [(e.text, e.start_char, e.end_char, e.label_) для e в doc.ents] print('До', энты) # Модель не распознала "fb" как сущность :( # Создаем диапазон для нового объекта fb_ent = Span(doc, 0, 1, label="ORG") orig_ents = список (doc.ents) # Вариант 1: Измените предоставленные диапазоны объектов, оставив остальные без изменений. doc.set_ents([fb_ent], по умолчанию = "неизмененный") # Вариант 2: Назначить полный список энтов для doc.ents doc.ents = orig_ents + [fb_ent] ents = [(e.text, e.start, e.end, e.label_) для e в doc.ents] print('После', энц) # [('fb', 0, 1, 'ОРГ')] 🎉 Имейте в виду, что Span инициализируется начальным и конечным токеном индексы, а не смещения символов. Чтобы создать диапазон из смещений символов, используйте Doc.char_span : fb_ent = doc.char_span(0, 2, label="ORG") Установка аннотаций сущностей из массива Вы также можете назначать аннотации сущностей с помощью метод doc.from_array . Для этого следует включить как ENT_TYPE , так и ENT_IOB атрибутов в массиве, который вы импортируете из. импорт numpy импортировать просторный из spacy.attrs импортировать ENT_IOB, ENT_TYPE nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp.make_doc("Лондон — большой город в Великобритании.") print("До", док.энц) # [] заголовок = [ENT_IOB, ENT_TYPE] attr_array = numpy.zeros((len(doc), len(header)), dtype="uint64") attr_array[0, 0] = 3 # В attr_array[0, 1] = doc.vocab.strings["GPE"] doc.from_array (заголовок, attr_array) print("После", doc.ents) # [Лондон] Настройка аннотаций сущностей в Cython Наконец, вы всегда можете записать в базовую структуру, если компилируете Цитон функция. Это легко сделать и позволяет писать эффективный нативный код. # cython: infer_types=Истина из spacy.typedefs cimport attr_t из spacy.tokens.doc cimport Doc cpdef set_entity (документ doc, int start, int end, attr_t ent_type): для i в диапазоне (начало, конец): doc.c[i].ent_type = ent_type doc.c[начало].ent_iob = 3 для i в диапазоне (начало + 1, конец): doc.c[i].ent_iob = 2 Очевидно, что если вы будете писать напрямую в массив структур TokenC* , у вас будет ответственность за обеспечение того, чтобы данные оставались в непротиворечивом состоянии. Встроенные типы сущностей Совет: понимание типов сущностей Вы также можете использовать spacy.explain() для получения описания строки представление метки сущности. Например, spacy.explain("ЯЗЫК") вернет «любой именованный язык». Схема аннотации Подробнее о типах сущностей, доступных в обученных конвейерах spaCy, см. разделы «схема маркировки» отдельных моделей в каталог моделей. Визуализация именованных сущностей DISPLAY ENT визуализатор позволяет интерактивно исследовать поведение модели распознавания сущностей. Если ты обучая модель, очень полезно запустить визуализацию самостоятельно. Помогать вы делаете это, spaCy поставляется с модулем визуализации. Вы можете пройти Doc или список объектов Doc для отображения и выполнения displacy.serve для запуска веб-сервера или displacy.render для создания необработанной разметки. Дополнительные сведения и примеры см. руководство по визуализации spaCy. Пример именованного объекта import spacy от смещения импорта text = "Когда Себастьян Трун начал работать над беспилотными автомобилями в Google в 2007 году, мало кто за пределами компании воспринимал его всерьез". nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") документ = нлп (текст) displacy. serve(doc,) Чтобы поместить названные сущности в «реальный мир», spaCy предоставляет функциональные возможности для выполнения связывания сущностей, которое преобразует текстовую сущность в уникальную идентификатор из базы знаний (КБ). Вы можете создать свой собственный База Знаний и обучить новый EntityLinker с использованием этой пользовательской базы знаний. Доступ к идентификаторам объектов Требуется модель Аннотированный идентификатор базы знаний доступен либо как хеш-значение, либо как строка, используя атрибуты ent.kb_id и ent.kb_id_ из диапазона объект или атрибуты ent_kb_id и ent_kb_id_ объекта Токен объект. импортное пространство nlp = spacy.load("my_custom_el_pipeline") doc = nlp("Ада Лавлейс родилась в Лондоне") # Уровень документа ents = [(e.text, e.label_, e.kb_id_) для e в doc.ents] print(ents) # [('Ада Лавлейс', 'PERSON', 'Q7259'), ('Лондон', 'GPE', 'Q84')] # Уровень токена ent_ada_0 = [документ[0]. текст, документ[0].ent_type_, документ[0].ent_kb_id_] ent_ada_1 = [документ[1].текст, документ[1].ent_type_, документ[1].ent_kb_id_] ent_london_5 = [документ[5].текст, документ[5].ent_type_, документ[5].ent_kb_id_] print(ent_ada_0) # ['Ада', 'ЧЕЛОВЕК', 'Q7259'] print(ent_ada_1) # ['Лавлейс', 'PERSON', 'Q7259'] print(ent_london_5) # ['Лондон', 'GPE', 'Q84'] Токенизация — это задача разделения текста на осмысленные сегменты, называемые токенов . Входные данные для токенизатора представляют собой текст в формате Юникод, а выходные данные — Объект документа . Для создания объекта Doc вам потребуется экземпляр Vocab , последовательность из слов строк и, необязательно, последовательность из 90 310 пробелов и 90 311 логических значений, которые позволяют поддерживать выравнивание токены в исходную строку. Важное примечание Токенизация spaCy неразрушающая , что означает, что вы всегда будете способен восстановить исходный ввод из токенизированного вывода. пробел информация сохраняется в токенах, никакая информация не добавляется и не удаляется во время токенизации. Это своего рода основной принцип объекта spaCy Doc : doc.text == input_text всегда должно быть истинным. Во время обработки spaCy first токенизирует текст, т.е. сегментирует его на слова, знаки препинания и так далее. Это делается путем применения правил, специфичных для каждого язык. Например, знаки препинания в конце предложения должны быть разделены. – тогда как «Великобритания» должен оставаться один токен. Каждая Doc состоит из отдельных токены, и мы можем перебирать их: import spacy nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp («Apple рассматривает возможность покупки стартапа в Великобритании за 1 миллиард долларов») для токена в документе: печать (токен.текст) . text.split(' ') . Затем токенизатор обрабатывает текст слева направо. На для каждой подстроки он выполняет две проверки: Соответствует ли подстрока правилу исключения токенизатора? Например, «не» не содержит пробелов, но должен быть разделен на две лексемы, «делать» и «n't», а «U.K.» всегда должен оставаться один токен. Можно ли отделить префикс, суффикс или инфикс? Например, знаки препинания, такие как запятые, точки, дефисы или кавычки. Если есть совпадение, применяется правило, и токенизатор продолжает свой цикл, начиная с вновь разделенных подстрок. Таким образом, spaCy может разделить комплекс , вложенные токены , такие как комбинации аббревиатур и множественных знаков препинания Метки. Исключение токенизатора: Правило особого случая для разделения строки на несколько токенов или предотвратить разделение токена при нарушении правил пунктуации. применяемый. Префикс: Символ(ы) в начале, напр. $ , (, «, ¿. Суффикс: Характер (S) на конце, например, KM , ) , ” , ! . Инфикс: Символ(ы) между ними, напр. -, -, /, …. В то время как правила пунктуации обычно довольно общие, исключения токенизатора сильно зависят от специфики конкретного языка. Вот почему каждый доступный язык имеет свой собственный подкласс, например английский или немецкий , который загружает списки жестко запрограммированных данных и исключений. правила. spaCy представляет новый алгоритм токенизации, обеспечивающий лучший баланс между производительностью, простотой определения и простотой выравнивания с оригиналом нить. После употребления префикса или суффикса мы снова обращаемся к особым случаям. Мы хотим специальные случаи для обработки таких вещей, как «не» в английском языке, и мы хотим того же правило работать для «(не)!». Мы делаем это, расщепляя открытую скобку, затем восклицательный знак, затем закрывающая скобка и, наконец, соответствие особому случаю. Вот реализация алгоритма на Python, оптимизированная для удобочитаемости. а не производительность: деф tokenizer_pseudo_code( текст, Особые случаи, префикс_поиск, суффикс_поиск, infix_finditer, токен_матч, url_match ): токены = [] для подстроки в text.split(): суффиксы = [] пока подстрока: если подстрока в special_cases: tokens.extend (special_cases [подстрока]) подстрока = "" Продолжать в то время как prefix_search (подстрока) или suffix_search (подстрока): если token_match (подстрока): tokens.append(подстрока) подстрока = "" ломать если подстрока в special_cases: tokens. extend (special_cases [подстрока]) подстрока = "" ломать если prefix_search(подстрока): split = prefix_search(substring).end() tokens.append (подстрока [: разделение]) подстрока = подстрока[разделить:] если подстрока в special_cases: Продолжать если suffix_search(подстрока): split = suffix_search(substring).start() suffixes.append (подстрока [разделить:]) подстрока = подстрока[:разделить] если token_match (подстрока): tokens.append(подстрока) подстрока = "" Элиф url_match (подстрока): tokens.append(подстрока) подстрока = "" подстрока elif в special_cases: tokens.extend (special_cases [подстрока]) подстрока = "" Элиф список (infix_finditer (подстрока)): infixes = infix_finditer(подстрока) смещение = 0 для совпадения в инфиксах: если offset == 0 и match. start() == 0: Продолжать tokens.append (подстрока [смещение: match.start()]) tokens.append (подстрока [match.start() : match.end()]) смещение = match.end() если подстрока[смещение:]: tokens.append (подстрока [смещение:]) подстрока = "" Элиф подстрока: tokens.append(подстрока) подстрока = "" tokens.extend (обратный (суффиксы)) для совпадения в matcher(special_cases, text): tokens.replace (совпадение, special_cases [совпадение]) возврат токенов Алгоритм можно обобщить следующим образом: Перебор подстрок, разделенных пробелами. Проверить, есть ли у нас явно определенный особый случай для этой подстроки. Если мы это сделаем, используйте это. Найдите совпадение маркера. Если есть совпадение, остановите обработку и сохраните это токен. Проверить, есть ли у нас явно определенный особый случай для этой подстроки. Если мы это сделаем, используйте это. В противном случае попытайтесь использовать один префикс. Если мы израсходовали префикс, вернитесь к #3, чтобы совпадение токена и особые случаи всегда имели приоритет. Если мы не использовали префикс, попробуйте использовать суффикс, а затем вернитесь к №3. Если мы не можем использовать префикс или суффикс, найдите совпадение URL. Если совпадений URL нет, ищите особый случай. Найдите «инфиксы» — дефисы и т. д. и разбейте подстроку на токены на всех инфиксах. Как только мы больше не сможем использовать строку, обработайте ее как одиночный токен. Сделайте последний проход по тексту, чтобы проверить наличие особых случаев, включающих пробелы или которые были пропущены из-за инкрементальной обработки аффиксов. Глобальные и специфичные для языка данные токенизатора предоставляются через язык данные в spacy/lang . Исключения токенизатора определить особые случаи, такие как «не» в английском языке, которые необходимо разделить на два токены: {ИЛИ: "делать"} и {ИЛИ: "не", НОРМ: "не"} . Префиксы, суффиксы а инфиксы в основном определяют правила пунктуации — например, когда отделяться точки (в конце предложения) и когда оставлять лексемы, содержащие точки неповрежденными (аббревиатуры типа «США»). Правила токенизации, специфичные для одного языка, но могут быть обобщены на этом языке , в идеале должны жить в языковых данных в spacy/lang — мы всегда ценим запросы на вытягивание! Все, что относится к домену или типу текста, например, к финансовой торговле. аббревиатуры или баварский молодежный сленг – следует добавлять в качестве правила особого случая к вашему экземпляру токенизатора. Если вы имеете дело с большим количеством настроек, это может иметь смысл создать полностью настраиваемый подкласс. Добавление специальных правил токенизации Большинство доменов имеют как минимум некоторые особенности, требующие специальной токенизации правила. Это могут быть очень определенные выражения или аббревиатуры, используемые только в это конкретное поле. Вот как добавить правило особого случая к существующему Экземпляр Tokenizer : import spacy из spacy.symbols импортировать ORTH nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("дай мне это") # фраза для токенизации print([w.text для w в документе]) # ['дай мне', 'это'] # Добавить правило особого случая special_case = [{ORTH: "гим"}, {ORTH: "я"}] nlp.tokenizer.add_special_case ("дай мне", special_case) # Проверить новую токенизацию print([w.text for w in nlp("дай мне это")]) # ['gim', 'me', 'that'] Особый случай не обязательно должен соответствовать целой подстроке, разделенной пробелами. Токенизатор будет постепенно отделять знаки препинания и продолжать искать оставшаяся подстрока. Правила особых случаев также имеют приоритет над пунктуационное разделение. утверждение «дай мне» не в [w.text для w в nlp («дай мне!»)] утверждать «дай мне» не в [w. text для w в nlp ('("... дай мне...?")')] nlp.tokenizer.add_special_case("...дай мне...?", [{"ORTH": "...дай мне...?"}]) утверждать len(nlp("...дай мне...?")) == 1 Отладка токенизатора Рабочая реализация приведенного выше псевдокода доступна для отладки как nlp.tokenizer.explain(текст) . Он возвращает список кортежи, показывающие, какое правило или шаблон токенизатора соответствует каждому токену. произведенные токены идентичны nlp.tokenizer() , за исключением токенов с пробелами: Ожидаемый результат "ПРЕФИКС Пусть SPECIAL-1 SPECIAL-2 идти ТОКЕН ! СУФФИКС СУФФИКС из spacy.lang.en импортировать английский язык нлп = английский () text = '''"Поехали!"''' документ = нлп (текст) tok_exp = nlp.tokenizer.explain(текст) утверждать [t.text для t в документе, если не t.is_space] == [t[1] для t в tok_exp] для t в tok_exp: печать (т [1], "\ т", т [0]) Настройка класса токенизатора spaCy Давайте представим, что вы хотите создать токенизатор для нового языка или определенного домен. Вам может понадобиться определить шесть вещей: Словарь особых случаев . Это обрабатывает такие вещи, как сокращения, единицы измерения, смайлики, некоторые сокращения и т. д. Функция prefix_search для обработки предшествующих знаков препинания , например, открыть кавычки, открытые скобки и т. д. Функция suffix_search для обработки следующих за пунктуацией , например запятые, точки, закрывающие кавычки и т. д. Функция infix_finditer для обработки непробельных разделителей, таких как дефисы и т.д. Необязательная логическая функция token_match сопоставление строк, которые никогда не должны быть разделены, переопределяя правила инфикса. Полезно для таких вещей, как числа. Необязательная логическая функция url_match , аналогичная token_match за исключением того, что префиксы и суффиксы удаляются перед применением совпадения. Обычно не требуется создавать подкласс Tokenizer . Стандартное использование использовать re.compile() для создания объекта регулярного выражения и передать его 9https?://''') определение custom_tokenizer (nlp): return Tokenizer (nlp.vocab, rules=special_cases, prefix_search=prefix_re.search, suffix_search=suffix_re.search, infix_finditer=infix_re.finditer, url_match=simple_url_re.match) nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") nlp.tokenizer = custom_tokenizer (nlp) doc = nlp("привет-мир. :)") print([t.text for t in doc]) # ['hello', '-', 'world.', ':)'] Если вместо этого вам нужно создать подкласс токенизатора, соответствующие методы для специализацией являются find_prefix , find_suffix и find_infix . Важное примечание При настройке обработки префикса, суффикса и инфикса помните, что вы передача функций для выполнения spaCy, например. prefix_re.search – нет просто регулярные выражения. Это означает, что ваши функции также должны определять как следует применять правила. Например, если вы добавляете собственный префикс правил, вам нужно убедиться, что они применяются только к символам в 9 . Точно так же суффиксные правила должны применяться только в конце токена , поэтому ваше выражение должно заканчиваться символом $ . Изменение существующих наборов правил Во многих случаях вам не обязательно нужны полностью настраиваемые правила. Иногда вы просто хотите добавить еще один символ к префиксам, суффиксам или инфиксам. правила префикса, суффикса и инфикса по умолчанию доступны через объект nlp . Значения по умолчанию и токенизатор атрибуты, такие как Tokenizer.suffix_search доступны для записи, поэтому вы можете перезаписать их скомпилированными объектами регулярных выражений, используя измененное значение по умолчанию правила. spaCy поставляется с служебными функциями, которые помогут вам скомпилировать обычный выражения – например, compile_suffix_regex : суффиксы = nlp.Defaults.suffixes + [r'''-+$''',] suffix_regex = spacy.util.compile_suffix_regex (суффиксы) nlp.tokenizer.suffix_search = suffix_regex.search Аналогичным образом можно удалить символ из суффиксов по умолчанию: суффиксы = список (nlp.Defaults.suffixes) суффиксы.удалить("\\[") suffix_regex = spacy.util.compile_suffix_regex (суффиксы) nlp.tokenizer.suffix_search = suffix_regex.search Атрибут Tokenizer.suffix_search должен быть функцией, которая принимает unicode и возвращает объект соответствия регулярному выражению или None . Обычно мы используем атрибут .search скомпилированного объекта регулярного выражения, но вы можете использовать некоторые другие функция, которая ведет себя так же. Важное примечание Если вы загрузили обученный конвейер, запись в nlp. По умолчанию или английский. По умолчанию напрямую не будет работать, так как регулярные выражения считываются из данных конвейера и будут компилируется при загрузке. Если вы измените nlp.Defaults , вы увидите только эффект, если вы позвоните spacy.blank . Если ты хочешь изменить токенизатор, загруженный из обученного конвейера, вы должны изменить nlp.tokenizer напрямую. Если вы тренируете собственный конвейер, вы можете зарегистрироваться обратные вызовы для изменения нлп объект перед тренировкой. Наборы правил префикса, инфикса и суффикса включают не только отдельные символы но и подробные регулярные выражения, учитывающие окружающий контекст. учетная запись. Например, существует регулярное выражение, обрабатывающее дефис между буквы в качестве инфикса. Если вы не хотите, чтобы токенизатор разбивался на дефисы между буквами вы можете изменить существующее определение инфикса из язык/пунктуация. py : импорт пробел из spacy.lang.char_classes импортировать ALPHA, ALPHA_LOWER, ALPHA_UPPER из spacy.lang.char_classes импортировать CONCAT_QUOTES, LIST_ELLIPSES, LIST_ICONS из spacy.util импортировать compile_infix_regex # Токенизатор по умолчанию nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp ("свекровь") print([t.text for t in doc]) # ['мать', '-', 'в', '-', 'закон'] # Изменить шаблоны инфиксов токенизатора инфиксы = ( LIST_ELLIPSES + LIST_ICONS + [ г"(?<=[0-9](?=[0-9-])", r"(?<=[{al}{q}])\.(?=[{au}{q}])".format( al = ALPHA_LOWER, au = ALPHA_UPPER, q = CONCAT_QUOTES ), r"(?<=[{a}]),(?=[{a}])".format(a=ALPHA), # ✅ Закомментировано регулярное выражение, которое разбивается на дефисы между буквами: # r"(?<=[{a}])(?:{h})(?=[{a}])".format(a=ALPHA, h=ДЕФИСЫ), r"(?<=[{a}0-9])[:<>=/](?=[{a}])".format(a=ALPHA), ] ) infix_re = compile_infix_regex (инфиксы) nlp.tokenizer.infix_finditer = infix_re. finditer doc = nlp ("свекровь") print([t.text для t в документе]) # ['свекровь'] Обзор регулярных выражений по умолчанию см. язык/пунктуация.py и специфические для языка определения, такие как lang/de/punctuation.py для Немецкий. Подключение пользовательского токенизатора к конвейеру Токенизатор — это первый и единственный компонент конвейера обработки это нельзя заменить записью в nlp.pipeline . Это потому, что он имеет отличается от всех остальных компонентов: он принимает текст и возвращает Doc , в то время как все остальные компоненты уже должны получить токенизированный Doc . Чтобы перезаписать существующий токенизатор, необходимо заменить nlp.tokenizer на пользовательская функция, которая принимает текст и возвращает Doc . Создание объекта Doc Создание объекта Doc вручную требует не менее двух аргументы: общий Vocab и список слов. По желанию можно пройти список из пробелов значений, указывающих, является ли токен в этой позиции с последующим пробелом (по умолчанию True ). См. раздел о предварительно размеченный текст для получения дополнительной информации. слов = ["Пусть", "с", "идти", "!"] пробелы = [Ложь, Истина, Ложь, Ложь] документ = документ (nlp.vocab, слова = слова, пробелы = пробелы) nlp = spacy.blank("en") nlp.tokenizer = мой_токенизатор 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Apple is Взгляд на Покупка U. K. Запуск Аргумент Тип Описание текст str Необработанный текст для токенизации. Пример 1. Базовый токенизатор пробелов Вот пример самого простого токенизатора пробелов. Это занимает общее vocab, поэтому он может создавать объектов Doc . Когда он вызывается для текста, он возвращает объект Doc , состоящий из текста, разделенного на один пробел. Мы можем затем перезапишите атрибут nlp.tokenizer экземпляром нашего пользовательского токенизатор. импортировать пространство из документа импорта spacy.tokens класс WhitespaceTokenizer: def __init__(я, словарный запас): self.vocab = словарный запас def __call__(я, текст): слова = текст.split(" ") пробелы = [Истина] * длина (слова) # Избегайте токенов нулевой длины для i слово в перечислении (слова): если слово == "": слова [я] = " " пробелы [i] = Ложь # Удалить последний пробел в конце если слова[-1] == " ": слова = слова[0:-1] пробелы = пробелы[0:-1] еще: пробелы[-1] = Ложь вернуть документ (self.vocab, слова = слова, пробелы = пробелы) nlp = spacy.blank("en") nlp.tokenizer = WhitespaceTokenizer(nlp.vocab) doc = nlp("Что со мной случилось? - подумал он. Это был не сон.") print([token.text для токена в документе]) Пример 2: Сторонние токенизаторы (элементы слов BERT) Вы можете использовать тот же подход для подключения любых других сторонних токенизаторов. Ваш пользовательскому вызываемому объекту просто нужно вернуть объект Doc с токенами, созданными ваш токенизатор. В этом примере оболочка использует часть слова BERT. токенизатор , предоставленный токенизаторы библиотека. Токены доступные в объекте Doc , возвращаемом spaCy, теперь соответствуют точным фрагментам слов производится токенизатором. 💡 Совет: spacy-transformers Если вы работаете с моделями-трансформерами, такими как BERT, ознакомьтесь с космические трансформеры пакет расширения и документация. Это включает конвейерный компонент для использования предварительно обученных трансформаторных весов и обучающие модели трансформеров в spaCy, а так же полезные утилиты для согласование частей слов с лингвистической токенизацией. Пользовательский токенизатор частей слова BERT из импорта токенизаторов BertWordPieceTokenizer из документа импорта spacy. tokens импортировать просторный класс BertTokenizer: def __init__(self, vocab, vocab_file, нижний регистр = True): self.vocab = словарный запас self._tokenizer = BertWordPieceTokenizer (vocab_file, нижний регистр = нижний регистр) def __call__(я, текст): токены = self._tokenizer.encode(текст) слова = [] пробелы = [] для i, (текст, (начало, конец)) в enumerate(zip(tokens.tokens, tokens.offsets)): слова.добавлять(текст) если я < len(токены.токены) - 1: # Если следующее начало != текущий конец, мы предполагаем пробел между ними next_start, next_end = tokens.offsets[i + 1] space.append (следующее_начало > конец) еще: space.append(Истина) вернуть документ (self.vocab, слова = слова, пробелы = пробелы) nlp = spacy.blank("en") nlp.tokenizer = BertTokenizer(nlp.vocab, "bert-base-uncased-vocab.txt") doc = nlp("Джастин Дрю Бибер — канадский певец, автор песен и актер. ") print(doc.text, [token.text для токена в документе]) # [CLS] Джастин Дрю Би##эбер — канадский певец, автор песен и актер. [SEP] # ['[CLS]', 'Justin', 'Drew', 'Bi', '##eber', 'is', 'a', 'канадец', 'певец', # ',', 'автор песен', ',', 'и', 'актер', '.', '[SEP]'] Важное примечание о токенизации и моделях Имейте в виду, что результаты ваших моделей могут быть менее точными, если токенизация во время обучения отличается от токенизации во время выполнения. Итак, если вы измените Токенизация обученного конвейера впоследствии может привести к очень разным результатам. предсказания. Поэтому вам следует обучить свой конвейер с помощью того же . токенизатор , который он будет использовать во время выполнения. См. документы на обучение с пользовательской токенизацией для получения подробной информации. Обучение пользовательской токенизации версии 3.0 Конфиг обучения spaCy описывает настройки, гиперпараметры, конвейер и токенизатор, используемые для построения и обучения трубопровод. Блок [nlp.tokenizer] относится к зарегистрированной функции , которая принимает объект nlp и возвращает токенизатор. Здесь мы регистрируем функция с именем whitespace_tokenizer в @tokenizers реестр. Чтобы убедиться, что spaCy знает, как чтобы создать свой токенизатор во время обучения, вы можете передать свой файл Python, настройка --code functions.py при запуске spacy train . config.cfg [nlp.tokenizer] @tokenizers = "whitespace_tokenizer" functions.py @spacy.registry.tokenizers("whitespace_tokenizer")def create_whitespace_tokenizer(): защита create_tokenizer (nlp): вернуть WhitespaceTokenizer (nlp.vocab) вернуть create_tokenizer Зарегистрированные функции также могут принимать аргументы, которые затем передаются из конфиг. Это позволяет быстро изменять и отслеживать различные настройки. Здесь зарегистрированная функция с именем bert_word_piece_tokenizer занимает два аргументы: путь к файлу словаря и следует ли переводить текст в нижний регистр. Подсказки типа Python str и bool гарантируют, что полученные значения имеют правильный тип. config.cfg [nlp.tokenizer] @tokenizers = "bert_word_piece_tokenizer" vocab_file = "bert-base-uncased-vocab.txt" нижний регистр = правда functions.py @spacy.registry.tokenizers("bert_word_piece_tokenizer")def create_whitespace_tokenizer(vocab_file: str, нижний регистр: bool): защита create_tokenizer (nlp): вернуть BertWordPieceTokenizer (nlp.vocab, vocab_file, нижний регистр) вернуть create_tokenizer Чтобы избежать жесткого указания локальных путей в вашем файле конфигурации, вы также можете установить vocab в CLI с помощью переопределения --nlp.tokenizer.vocab_file при запуске космический поезд . Дополнительные сведения об использовании зарегистрированных функций см. см. документы в обучении с пользовательским кодом. Помните, что зарегистрированная функция всегда должна быть функцией, которую spaCy призывает создать что-то , а не само «что-то». В данном случае это создает функцию , который принимает объект nlp и возвращает вызываемый объект, который принимает текст и возвращает Doc . Использование предварительно размеченного текста spaCy обычно по умолчанию предполагает, что ваши данные представляют собой необработанный текст . Однако, иногда ваши данные частично аннотируются, например. с уже существующей токенизацией, теги частей речи и т. д. Наиболее распространенная ситуация, когда у вас есть предопределенная токенизация . Если у вас есть список строк, вы можете создать , документ объект напрямую. При желании вы также можете указать список логические значения, указывающие, следует ли за каждым словом пробел. ✏️ Что попробовать Измените логическое значение в списке пробелов . Вы должны увидеть его отражение в doc.text и следует ли за токеном пробел. Удалить пробелов=пробелов из документа . Вы должны увидеть, что каждый токен теперь следует пробел. Скопируйте и вставьте случайное предложение из Интернета и вручную создайте Doc с словами и пробелами , чтобы doc.text соответствовал оригиналу ввод текста. импортное пространство из документа импорта spacy.tokens nlp = spacy.blank("en") слова = ["Привет", ",", "мир", "!"] пробелы = [Ложь, Истина, Ложь, Ложь] документ = документ (nlp.vocab, слова = слова, пробелы = пробелы) печать(док.текст) print([(t.text, t.text_with_ws, t.whitespace_) для t в документе]) Список пробелов, если он предоставлен, должен быть той же длины, что и список слов. список пробелов влияет на doc.text , span.text , token.idx , span.start_char и атрибутов span.end_char . Если вы не укажете последовательность пробелов , spaCy будет предполагать, что за всеми словами следует пробел. Как только у вас есть Doc , вы можете записать в его атрибуты, чтобы установить теги частей речи, синтаксические зависимости, именованные сущности и другие атрибуты. Выравнивание токенизации Токенизация spaCy является неразрушающей и использует правила, специфичные для языка оптимизирован для совместимости с аннотациями банка деревьев. Другие инструменты и ресурсы иногда может токенизировать вещи по-разному — например, "Я" → ["И", "'", "м"] вместо ["И", "м"] . В подобных ситуациях часто требуется настроить токенизацию так, чтобы может объединять аннотации из разных источников вместе или брать предсказанные векторы по предварительно обученная модель BERT и применить их к токенам spaCy. SpaCy’s Выравнивание объект позволяет взаимно однозначно отображать индексы токенов в обоих направлениях, как а также принимая во внимание индексы, в которых несколько токенов выравниваются с одним единственным токен. ✏️ Что попробовать Измените заглавные буквы в одном из списков токенов – например, "Обама" до "Обама" . Вы увидите, что выравнивание нечувствительно к регистру. Изменить "подкасты" в other_tokens на "pod", "casts" . Тебе следует увидеть что теперь есть две лексемы длины 2 в y2x , одна из которых соответствует «s», а один — «подкасты». Сделать other_tokens и spacy_tokens идентичны. Вы увидите, что все жетоны теперь соответствуют 1-к-1. из импорта spacy.training Выравнивание other_tokens = ["i", "слушал", "to", "obama", "'", "s", "подкасты", "."] spacy_tokens = ["i", "слушаю", "to", "obama", "s", "подкасты", "."] align = Alignment.from_strings(other_tokens, spacy_tokens) print(f"a -> b, lengths: {align.x2y.lengths}") # массив([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) print(f"a -> b, mapping: {align.x2y.dataXd}") # array([0, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6]) : два токена ссылаются на " " print(f"b -> a, lengths: {align. y2x.lengths}") # array([1, 1, 1, 1, 2, 1, 1]) : токен "s" относится к двум токенам print(f"b -> a, mappings: {align.y2x.dataXd}") # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) Вот некоторые идеи из информации о выравнивании, созданной в примере выше: Отображения один к одному для первых четырех токенов идентичны, что означает они сопоставляются друг с другом. Это имеет смысл, потому что они также идентичны в ввод: "я" , "слушал" , "к" и "обама" . Значение x2y.dataXd[6] равно 5 , что означает, что other_tokens[6] ( "подкасты" ) соответствует spacy_tokens[5] (также «подкасты» ). x2y.dataXd[4] и x2y.dataXd[5] оба являются 4 , что означает, что оба токена 4 и 5 из other_tokens ( "'" и "s" ) совпадают с токеном 4 из spacy_tokens ( "ы" ). Важное примечание Текущая реализация алгоритма выравнивания предполагает, что оба токенизации составляют одну и ту же строку. Например, вы сможете выровнять ["I", "'", "m"] и ["I", "'m"] , которые в сумме дают "I'm" , но не ["Я", "м"] и ["Я", "есть"] . Менеджер контекста Doc.retokenize позволяет объединять и разделить токены. Все модификации токенизации хранятся и выполняются на один раз при выходе из менеджера контекста. Чтобы объединить несколько токенов в один токен, передать Span в retokenizer.merge . Ан дополнительный словарь из attrs позволяет установить атрибуты, которые будут назначены объединенный токен — например, лемма, тег части речи или тип сущности. По по умолчанию объединенный токен получит те же атрибуты, что и объединенный диапазон корень. ✏️ Что стоит попробовать Проверьте атрибут token. lemma_ с настройкой атрибутов и без нее . Вы увидите, что лемма по умолчанию имеет значение «Новая», лемма корня диапазона. Перезаписать другие атрибуты, такие как "ENT_TYPE" . Поскольку «Нью-Йорк» также признана именованной организацией, это изменение также будет отражено в документы . импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Я живу в Нью-Йорке") print("До:", [token.text для токена в документе]) с doc.retokenize() в качестве ретокенизатора: retokenizer.merge(doc[3:5], attrs={"LEMMA": "Нью-Йорк"}) print("После:", [token.text для токена в документе]) Совет: объединение сущностей и словосочетаний Если вам нужно объединить именованные объекты или фрагменты существительных, воспользуйтесь встроенным merge_entities и merge_noun_chunks конвейер составные части. При добавлении в ваш конвейер с использованием nlp.add_pipe они возьмут позаботьтесь об автоматическом объединении диапазонов. Если атрибут в attrs является контекстно-зависимым атрибутом маркера, он будет применяться к базовому токену . Например ЛЕММА , POS или ДЕП применяются только к слову в контексте, поэтому они являются атрибутами токена. Если атрибут является контекстно-независимым лексическим атрибутом, он будет применяться к лежащий в основе Лексема , запись в словаре. Например, LOWER или IS_STOP применяются ко всем словам с одинаковым написанием, независимо от контекст. Примечание по объединению перекрывающихся отрезков Если вы пытаетесь объединить перекрывающиеся отрезки, spaCy выдаст ошибку, потому что непонятно, как должен выглядеть результат. В зависимости от приложения вы можете хотите найти самый короткий или самый длинный возможный диапазон, поэтому вам решать, как отфильтровать их. Если вы ищете самый длинный непересекающийся отрезок, вы можете использовать util. filter_spans помощник: doc = nlp("Я живу в Берлине Кройцберг") пролеты = [документ[3:5], документ[3:4], документ[4:5]] filtered_spans = filter_spans (промежутки) Разделение токенов Метод retokenizer.split позволяет выполнять разделение один токен на два или более токенов. Это может быть полезно для случаев, когда Одних правил токенизации недостаточно. Например, вы можете разделить «его» в лексемы «это» и «есть» - но не притяжательное местоимение «его». Ты может написать логику на основе правил, которая может найти только правильное «свое» для разделения, но в то время 903:10 Документ уже будет токенизирован. Этот процесс разделения токена требует дополнительных настроек, потому что вам нужно укажите текст отдельных токенов, необязательные атрибуты для каждого токена и способ токены должны быть присоединены к существующему синтаксическому дереву. Это можно сделать с помощью предоставление списка из головок — либо токен для прикрепления вновь разделенного токена to или кортеж (токен, субтокен) , если должен быть присоединен вновь разделенный токен к другому подтокену. В этом случае «Новый» должен быть присоединен к «Йорку» (т. второй разделенный подтокен), а «York» должен быть присоединен к «in». ✏️ Что попробовать Назначьте субтокенам разные атрибуты и сравните результат. Поменяйте головки так, чтобы к "in" прикрепилось "New", а к "York" прикрепилось на «Новый». Разбить токен на три токена вместо двух — например, ["Новый", "Йо", "рк"] . импортное пространство от смещения импорта nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Я живу в Нью-Йорке") print("До:", [token.text для токена в документе]) displacy.render(doc) # displacy.serve, если вы не в среде Jupyter с doc.retokenize() в качестве ретокенизатора: головы = [(док[3], 1), документ[2]] attrs = {"POS": ["PROPN", "PROPN"], "DEP": ["pobj", "compound"]} retokenizer.split(doc[3], ["Новый", "Йорк"], head=heads, attrs=attrs) print("После:", [token.text для токена в документе]) displacy.render(doc) # displacy. serve, если вы не в среде Jupyter Указание головок в виде списка токенов или (токен, субтокен) кортежей позволяет присоединение разделенных субтокенов к другим субтокенам без необходимости отслеживать индексы токенов после разделения. Token Head Description "New" (doc[3], 1) Attach this token to the second subtoken (index 1 ) что док[3] будет разбит на, т.е. «Йорк». "Йорк" doc[2] Прикрепить этот токен к doc[1] в исходном Doc “in ”, т.е. Если вы не заботитесь о головках (например, если вы используете только токенизатор, а не парсер), вы можете прикрепить каждый субтокен к самому себе: doc = nlp("Я живу в NewYorkCity") с doc. retokenize() в качестве ретокенизатора: heads = [(doc[3], 0), (doc[3], 1), (doc[3], 2)] retokenizer.split(doc[3], ["Новый", "Йорк", "Город "], головы=головы) Важное примечание При разделении токенов тексты подтокенов всегда должны совпадать с исходными текст токена – или, другими словами, "".join(subtokens) == token.text всегда нужен придерживаться истины. Если бы это было не так, разделение токенов могло бы легко закончиться приводя к запутанным и неожиданным результатам, которые противоречили бы spaCy. неразрушающая политика токенизации. doc = nlp("Я живу в Лос-Анджелесе") с doc.retokenize() в качестве ретокенизатора: - retokenizer.split(doc[3], ["Los", "Angeles"], heads=[(doc[3], 1), doc[2]]) + retokenizer.split(doc[3], ["L.", "A."], heads=[(doc[3], 1), doc[2]]) Перезапись атрибутов пользовательского расширения Если вы зарегистрировали атрибуты расширения, вы можете перезаписать их во время токенизации, предоставив словарь имена атрибутов сопоставлены с новыми значениями как ключ "_" в attrs . За при слиянии необходимо предоставить один словарь атрибутов для результирующего объединенный токен. Для разбивки необходимо предоставить список словарей с настраиваемые атрибуты, по одному на разделенный субтокен. Важное примечание Чтобы установить атрибуты расширения во время ретокенизации, атрибуты должны быть зарегистрировал , используя Token.set_extension метод, и они должны быть доступны для записи . Это означает, что они должны либо иметь значение по умолчанию, которое может быть перезаписано, или геттер и сеттер . Метод расширения или расширения только с геттером вычисляются динамически, поэтому их значения не могут быть перезаписаны. Для получения более подробной информации см. документы атрибута расширения. ✏️ Что стоит попробовать Добавьте еще одно пользовательское расширение – может быть, "music_style" ? - и перезаписать. Измените атрибут расширения, чтобы использовать только функцию получения . Вам следует видите, что spaCy выдает ошибку, потому что атрибут недоступен для записи больше. Перепишите код для разделения токена с помощью retokenizer.split . Помните, что вам необходимо предоставить список значений атрибута расширения как "_" свойство, по одному для каждого разделенного субтокена. импортное пространство из spacy.tokens импортировать токен # Зарегистрируйте собственный атрибут токена, token._.is_musician Token.set_extension ("is_musician", по умолчанию = False) nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Мне нравится Дэвид Боуи") print("До:", [(token.text, token._.is_musician) для токена в документе]) с doc.retokenize() в качестве ретокенизатора: retokenizer.merge(doc[2:4], attrs={"_": {"is_musician": True}}) print("После:", [(token.text, token._.is_musician) для токена в документе]) А Предложения объекта Doc доступны через Doc.sents имущество. Чтобы просмотреть предложения Doc , вы можете просмотреть Doc. sents , a генератор, который дает Span объектов. Вы можете проверить, соответствует ли Doc имеет границы предложения, называя Doc.has_annotation с именем атрибута "SENT_START" . импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Это предложение. Это другое предложение.") утверждать doc.has_annotation("SENT_START") для отправленных в doc.sents: печать (отправленный.текст) spaCy предоставляет четыре варианта сегментации предложений: Анализатор зависимостей: статистический DependencyParser обеспечивает наиболее точные границы предложений, основанные на анализе полных зависимостей. Статистический сегментатор предложений: статистический SentenceRecognizer проще и быстрее альтернатива синтаксическому анализатору, который только устанавливает границы предложений. Компонент конвейера на основе правил: Sentencizer устанавливает границы предложения, используя настраиваемый список знаков препинания в конце предложения. Пользовательская функция: ваша собственная пользовательская функция добавлена ​​в конвейер обработки может устанавливать границы предложения, записывая в Token.is_sent_start . По умолчанию: Использование синтаксического анализа зависимостей Требует модели В отличие от других библиотек, spaCy использует синтаксический анализ зависимостей для определения предложения границы. Обычно это наиболее точный подход, но он требует обученный конвейер , обеспечивающий точные прогнозы. Если ваши тексты ближе к новостям общего назначения или веб-тексту, это должно хорошо работать из коробки с обученными пайплайнами, предоставленными spaCy. Для социальных сетей или разговорного текста которые не следуют тем же правилам, ваше приложение может извлечь выгоду из пользовательского обученный или основанный на правилах компонент. импортировать пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp("Это предложение. Это другое предложение. ") для отправленных в doc.sents: печать (отправленный.текст) Анализатор зависимостей spaCy учитывает уже установленные границы, поэтому вы можете выполнять предварительную обработку ваш Doc с использованием пользовательских компонентов до его анализа. В зависимости от вашего текста, это также может повысить точность синтаксического анализа, поскольку синтаксический анализатор ограничен предсказанием анализирует в соответствии с границами предложения. Статистический сегментатор предложений v3.0 Требуется модель SentenceRecognizer представляет собой простой статистический компонент, который только обеспечивает границы предложений. Наряду с тем, что он быстрее и меньше парсера, его основное преимущество в том, что его легче обучать потому что для этого требуются только аннотированные границы предложений, а не полные разбор зависимостей. Обученные пайплайны spaCy включают в себя парсер и обученный сегментатор предложений, который отключен по умолчанию. Если вам нужно только границ предложения и без синтаксического анализатора, вы можете использовать exclude или отключить аргумент spacy.load для загрузки конвейера без синтаксического анализатора, а затем явно включить распознаватель предложений с помощью нлп.enable_pipe . отправитель против синтаксического анализатора Отзыв для отправителя обычно немного ниже, чем для синтаксического анализатора, который лучше предсказывает границы предложения, когда пунктуация не подарок. импортное пространство nlp = spacy.load("en_core_web_sm", exclude=["парсер"]) nlp.enable_pipe ("отправитель") doc = nlp("Это предложение. Это другое предложение.") для отправленных в doc.sents: печать (отправленный.текст) Компонент конвейера на основе правил Компонент Sentencizer представляет собой компонент конвейера, который разбивает предложения на знаки препинания вроде . , ! или ? . Вы можете подключить его к своему конвейеру, если только нужны границы предложения без анализа зависимостей. импортное пространство импорт английского языка из spacy.lang.en nlp = English() # просто язык без пайплайна nlp.add_pipe ("сентенситор") doc = nlp("Это предложение. Это другое предложение.") для отправленных в doc.sents: печать (отправленный.текст) Пользовательская стратегия на основе правил Если вы хотите реализовать собственную стратегию, отличную от стандартной основанный на правилах подход к разбиению на предложения, вы также можете создать настраиваемый компонент конвейера, который принимает объект Doc и устанавливает атрибут Token.is_sent_start для каждого индивидуальный токен. Если установлено значение False , токен явно помечается как , а не . начало предложения. Если установлено значение Нет (по умолчанию), оно рассматривается как отсутствующее значение. и все еще может быть перезаписан синтаксическим анализатором. Важное примечание Чтобы предотвратить противоречивое состояние, вы можете установить только границы до документа анализируется (и doc.has_annotation("DEP") равно False ). Чтобы убедиться, что ваш компонент добавлен в нужном месте, вы можете установить перед = 'parser' или first = True при добавлении в конвейер с помощью nlp.add_pipe . Вот пример компонента, реализующего правило предварительной обработки для расщепление на "..." токенов. Компонент добавляется перед парсером, т.е. затем используется для дальнейшего сегментирования текста. Это возможно, потому что is_sent_start только для некоторых токенов установлено значение True — все остальные по-прежнему указывают None для неустановленных границ предложений. Этот подход может быть полезен, если вы хотите внедрить 90 109 дополнительных 90 110 правил, специфичных для ваших данных, при этом сохраняя возможность воспользоваться сегментацией предложений на основе зависимостей. из импорта spacy.language Язык импортировать просторный text = "это предложение...привет...и еще одно предложение." nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") документ = нлп (текст) print("До:", [sent.text для отправленных в doc.sents]) @Language.component("set_custom_boundaries") определение set_custom_boundaries (док): для токена в документе [:-1]: если токен.текст == "...": документ[токен.i + 1].is_sent_start = Истина вернуть документ nlp.add_pipe («set_custom_boundaries», перед = «парсер») документ = нлп (текст) print("После:", [sent.text для отправленных в doc.sents]) AttributeRuler управляет сопоставлениями на основе правил и исключения для всех атрибутов уровня токена. По количеству компоненты конвейера выросли с spaCy v2 до v3, обработка правил и исключений в каждом компоненте по отдельности стала непрактично, поэтому AttributeRuler предоставляет единый компонент с унифицированным формат шаблона для всех сопоставлений и исключений атрибутов токена. AttributeRuler использует Matcher шаблонов для идентификации токены, а затем присваивает им предоставленные атрибуты. При необходимости 9Шаблоны 0310 Matcher могут включать контекст вокруг целевого токена. Например, линейка атрибутов может: предоставлять исключения для любых атрибутов токенов отображать детализированные теги статистические морфологизаторы (замена v2.x tag_map в языковые данные) токен карты форма поверхности + мелкозернистые теги от до морфологические признаки (замена v2.x morph_rules в языковых данных) указать теги для пробельных токенов (заменив жестко запрограммированное поведение в tagger) В следующем примере показано, как можно указать тег и POS NNP / PROPN . для фразы "The Who" , переопределяя теги, предоставленные статистическим tagger и карту POS-тегов. импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") text = "Я видел выступление The Who. Кого ты видел?" doc1 = нлп (текст) print(doc1[2].tag_, doc1[2].pos_) # DT DET print(doc1[3].tag_, doc1[3].pos_) # WP PRON # Добавить линейку атрибутов, за исключением "The Who", как NNP/PROPN NNP/PROPN линейка = nlp.get_pipe("attribute_ruler") # Шаблон для соответствия "The Who" Patterns = [[{"LOWER": "the"}, {"TEXT": "Who"}]] # Атрибуты для присвоения совпадающему токену attrs = {"TAG": "NNP", "POS": "PROPN"} # Добавляем правила в линейку атрибутов linear.add(patterns=patterns, attrs=attrs, index=0) # "The" в "The Who" linear.add(patterns=patterns, attrs=attrs, index=1) # "Кто" в "Кто" документ2 = нлп (текст) print(doc2[2].tag_, doc2[2].pos_) # NNP PROPN print(doc2[3].tag_, doc2[3].pos_) # NNP PROPN # Второй "Кто" остается без изменений print(doc2[5].tag_, doc2[5].pos_) # WP PRON Миграция с spaCy v2.x AttributeRuler может импортировать карту тегов и трансформировать правила в формате v2. x через его встроенные методы или когда компонент инициализируется перед тренировкой. См. руководство по миграции для получения подробной информации. Сходство определяется путем сравнения векторов слов или «вложений слов», многомерные смысловые представления слова. Векторы слов могут быть генерируется по такому алгоритму word2vec и обычно выглядят так: банан.вектор массив([2.02280000e-01, -7.66180009e-02, 3.70319992e-01, 3.28450017э-02, -4.19569999э-01, 7.20689967э-02, -3.74760002э-01, 5.74599989э-02, -1.24009997э-02, 5.29489994э-01, -5.23800015э-01, -1.97710007э-01, -3.41470003э-01, 5.33169985э-01, -2.53309999э-02, 1.73800007э-01, 1.67720005э-01, 8.39839995э-01, 5.51070012э-02, 1.05470002э-01, 3.78719985э-01, 2.42750004э-01, 1.47449998э-02, 5.59509993э-01, 1.25210002э-01, -6.75960004э-01, 3.58420014э-01, # ... и так далее ... 3.66849989э-01, 2.52470002э-03, -6.40089989э-01, -2. 97650009э-01, 7.8 22э-01, 3.31680000э-01, -1.19659996e+00, -4.71559986e-02, 5.31750023e-01], dtype=float32) Важное примечание Чтобы сделать их компактными и быстрыми, небольшие пакеты конвейеров spaCy (все пакеты, которые заканчиваются на sm ) не поставляются с векторами слов и включают только контекстно-зависимый тензоры . Это означает, что вы все еще можете использовать подобие() методы сравнения документов, спанов и токенов — но результат будет не таким хорошо, и отдельные токены не будут иметь назначенных векторов. Итак, чтобы использовать реальных векторов слов, вам нужно загрузить больший пакет конвейера: - python -m spacy загрузить en_core_web_sm + python -m spacy скачать en_core_web_lg Пакеты пайплайнов, которые поставляются со встроенными векторами слов, делают их доступными как Атрибут Token.vector . Doc.vector и Span. vector будут по умолчанию используется среднее значение их векторов токенов. Вы также можете проверить, есть ли у токена назначенный вектор и получить норму L2, которую можно использовать для нормализации векторов. импортное пространство nlp = spacy.load ("en_core_web_md") tokens = nlp ("собака кошка банан afskfsd") для токена в токенах: print(token.text, token.has_vector, token.vector_norm, token.is_oov) Текст : Исходный текст токена. имеет вектор : Имеет ли токен векторное представление? Норма вектора : Норма L2 вектора токена (квадратный корень из сумма квадратов значений) OOV : Вне словаря Слова «собака», «кошка» и «банан» довольно распространены в английском языке, поэтому они часть словаря пайплайна и идут с вектором. Слово «afskfsd» на другая рука встречается гораздо реже и не входит в словарный запас, поэтому ее вектор представление состоит из 300 измерений по 0 , а значит практически несуществующий. Если ваше приложение выиграет от большого словаря с больше векторов, вам следует рассмотреть возможность использования одного из более крупных пакетов пайплайна или загрузка в полный векторный пакет, например, en_core_web_lg , включая 685 тыс. уникальных векторы . spaCy может сравнить два объекта и сделать прогноз насколько они похожи они . Прогнозирование сходства полезно для построения рекомендательных систем. или пометка дубликатов. Например, вы можете предложить пользовательский контент, аналогично тому, что они сейчас просматривают, или пометить заявку в службу поддержки как дублировать, если он очень похож на уже существующий. Каждый Doc , Span , Token и Лексема поставляется с .подобие метод, позволяющий сравнить его с другим объектом и определить сходство. Конечно, сходство всегда субъективно – будь то два слова, промежутки или документы похожи, действительно зависит от того, как вы на это смотрите. spaCy’s реализация подобия обычно предполагает довольно общее определение сходство. 📝 Что попробовать Сравните два разных жетона и попытайтесь найти два самых непохожих токены в текстах с наименьшим показателем сходства (по векторы). Сравните сходство двух объектов Лексема , записи в словарь. Вы можете получить лексему через атрибут .lex токена. Вы должны увидеть, что результаты подобия идентичны токену сходство. импортное пространство nlp = spacy.load("en_core_web_md") # обязательно используйте больший пакет! doc1 = nlp("Я люблю соленый картофель фри и гамбургеры") doc2 = nlp("Фаст-фуд очень вкусный.") # Сходство двух документов печать (doc1, "<->", doc2, doc1.similarity (doc2)) # Сходство токенов и спанов french_fries = doc1[2:4] гамбургеры = doc1[5] print(french_fries, "<->", burgers, french_fries.similarity(burgers)) Чего ожидать от результатов сходства Вычисление показателей сходства может быть полезным во многих ситуациях, но также важно поддерживать реалистичные ожидания относительно того, какую информацию он может предоставлять. Слова могут быть связаны друг с другом по-разному, поэтому одно Оценка «сходства» всегда будет смесью различных сигналов и векторов. обучение на разных данных может дать очень разные результаты, которые могут не полезно для вашей цели. Вот несколько важных соображений, о которых следует помнить: Не существует объективного определения сходства. Будь то «я люблю бургеры» и «я как паста» похож на зависит от вашего приложения . Оба говорят о еде предпочтения, что делает их очень похожими, но если вы анализируете упоминания еды, эти предложения довольно непохожи, потому что они говорят об очень разные продукты. Сходство объектов Doc и Span по умолчанию к среднему векторов токенов. Это означает, что вектор для «быстрого еда» — это среднее значение векторов «быстро» и «еда», которое не обязательно представитель фразы «фаст-фуд». Усреднение вектора означает, что вектор множества токенов нечувствителен к порядок слов. Два документа, выражающие одно и то же значение с разнородная формулировка вернет более низкую оценку сходства, чем два документа. которые содержат одни и те же слова, но выражают разные значения. 💡Совет: проверьте sense2vec sense2vec — это библиотека, разработанная нас, который строится на основе spaCy и позволяет вам обучать и запрашивать более интересные и подробные векторы слов. Он сочетает в себе существительные, такие как «фаст-фуд» или «честная игра». и включает в себя теги частей речи и метки сущностей. Библиотека также включает рецепты аннотаций для нашего инструмента аннотаций Prodigy которые позволяют вам оценивать векторы и создавать списки терминов. Больше подробностей, загляните в наш блог. К изучить семантическое сходство во всех комментариях Reddit за 2015 и 2019 годы., см. интерактивную демонстрацию. Добавление векторов слов Пользовательские векторы слов можно обучать с помощью ряда библиотек с открытым исходным кодом, таких как как Gensim, FastText, или оригинал Томаса Миколова Реализация Word2vec. Самый векторные библиотеки слов выводят удобный для чтения текстовый формат, где каждая строка состоит из слова, за которым следует его вектор. Для повседневного использования мы хотим преобразовать векторы в двоичный формат, который загружается быстрее и занимает меньше места место на диске. Самый простой способ сделать это - инициализация векторов утилита командной строки. Это выведет пустой конвейер spaCy в каталоге /tmp/la_vectors_wiki_lg , что дает вам доступ к некоторым хорошим латинским векторам. Затем вы можете передать путь к каталогу spacy.load или используйте его в [инициализировать] вашей конфигурации, когда вы обучить модель. Пример использования nlp_latin = spacy.load("/tmp/la_vectors_wiki_lg") doc1 = nlp_latin("Цецилий est in horto") doc2 = nlp_latin ("servus est in atrio") doc1.similarity(doc2) wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.la.300.vec.gz python -m spacy init vectors en cc. la.300.vec.gz /tmp/la_vectors_wiki_lg Чтобы помочь вам найти хороший баланс между покрытием и использованием памяти, spaCy's Класс Vectors позволяет сопоставить множественных ключей с одним и тем же строка таблицы. Если вы используете spacy init vectors команда для создания словаря, обрезка векторов будет выполняться автоматически, если вы установите --подрезать флаг. Вы также можете сделать это вручную, выполнив следующие шаги: Начните с пакета векторов из слов , который охватывает огромный словарный запас. За Например, пакет en_core_web_lg предоставляет 300-мерные векторы GloVe для 685 тысяч терминов английского языка. Если в вашем словаре установлены значения для атрибута Lexeme.prob , лексемы будут отсортированы по убыванию вероятности, чтобы определить, какие векторы обрезать. В противном случае лексемы будут отсортированы по порядку в Словарь . Позвоните Vocab.prune_vectors с номером векторы, которые вы хотите сохранить. nlp = spacy.load ("en_core_web_lg") n_vectors = 105000 # количество сохраняемых векторов удаленные_слова = nlp.vocab.prune_vectors (n_vectors) assert len(nlp.vocab.vectors) <= n_vectors # удалены уникальные векторы assert nlp.vocab.vectors.n_keys > n_vectors # но не общее количество записей Vocab.prune_vectors уменьшает текущий вектор таблицу с заданным количеством уникальных записей и возвращает словарь, содержащий удаленные слова, сопоставленные с (строка, оценка) кортежей, где строка — это запись, с которой было сопоставлено удаленное слово, и оценка оценка сходства между два слова. Удаленные слова { «Берег»: («берег», 0,732257), «Осторожно»: («Осторожно», 0,4), "безысходность": ("печаль", 0,742366), «Непрерывный»: («непрерывный», 0,732549), «Потрошенный»: («труп», 0,499432), "биостатистик": ("ученый", 0,339724), "где-то": ("где-то", 0,402736), "наблюдаю": ("наблюдаю", 0,823096), «Уходя»: («уходя», 1,0), } В приведенном выше примере вектор «Берег» был удален и переназначен на вектор «побережья», который считается примерно на 73% похожим. «Уход» был переназначен на вектор «ухода», который идентичен. Если вы используете команда init vectors , вы можете установить --prune возможность легко уменьшить размер векторов при добавлении их в spaCy конвейер: python -m spacy init vectors en la.300d.vec.tgz /tmp/la_vectors_web_md --prune 10000 Это создаст пустой конвейер spaCy с векторами для первых 10 000 слов. в векторах. Все остальные слова в векторах сопоставляются с ближайшим вектором среди сохранившихся. Добавление векторов по отдельности Атрибут вектора представляет собой массив numpy или cupy только для чтения (в зависимости от независимо от того, настроили ли вы spaCy для использования памяти графического процессора), с dtype float32 . массив доступен только для чтения, так что spaCy может избежать ненужных операций копирования, где возможный. Вы можете изменить векторы через Vocab или Векторы таблица. С использованием Метод Vocab.set_vector часто является самым простым подходом если у вас есть векторы в произвольном формате, как вы можете прочитать в векторах с свою собственную логику и просто установите их с помощью простого цикла. Этот метод, вероятно, быть медленнее, чем подходы, которые работают сразу со всей таблицей векторов, но это отличный подход для одноразовых преобразований, прежде чем вы сохраните свой nlp объект на диск. Добавление векторов из spacy.vocab импортировать Vocab vector_data = { "собака": numpy.random.uniform(-1, 1, (300,)), "кошка": numpy.random.uniform(-1, 1, (300,)), «оранжевый»: numpy.random.uniform (-1, 1, (300,)) } словарный запас = словарный запас () для слова, вектора в vector_data.items(): vocab.set_vector(слово, вектор) Все языки разные — и обычно полны исключений и специальных падежи , особенно среди наиболее распространенных слов. Некоторые из этих исключений общие для разных языков, в то время как другие совершенно конкретное – обычно так что они должны быть жестко запрограммированы. Модуль lang содержит все данные для конкретного языка, организованы в простые файлы Python. Это упрощает обновление и расширение данных. Данные общего языка в корне каталога включают правила, которые можно обобщены для разных языков — например, правила для основных знаков препинания, эмодзи, смайлики и однобуквенные сокращения. Индивидуальные языковые данные в подмодуль содержит правила, которые относятся только к конкретному языку. Это также позаботится о сборке всех компонентов и создании Язык подкласс — например, английский или немецкий . значения определены в Language.Defaults . из spacy.lang.en импорт английский импорт немецкого языка с сайта spacy.lang.de nlp_en = English() # Включает данные на английском языке nlp_de = German() # Включает немецкие данные Имя Описание Стоп слов Stop_words. Я". Соответствующие токены вернут True для is_stop . Исключения токенизатора tokenizer_exceptions.py Особые правила для токенизатора, например, сокращения типа «не могу» и аббревиатуры со знаками препинания, например «Великобритания». Правила пунктуации punctuation.py Регулярные выражения для разделения токенов, например. на знаки препинания или специальные символы, такие как смайлики. Включает правила для префиксов, суффиксов и инфиксов. Классы символов char_classes.py Классы символов для использования в регулярных выражениях, например латинские символы, кавычки, дефисы или значки. Лексические атрибуты lex_attrs.py Пользовательские функции для установки лексических атрибутов токенов, например. like_num , который включает специфические для языка слова, такие как «десять» или «сотня». Итераторы синтаксиса Syntax_iterators.py Функции, вычисляющие представления объекта Doc на основе его синтаксиса. На данный момент используется только для фрагментов существительных. Lemmatizer lemmatizer.py spacy-lookups-data Пользовательская реализация лемматизатора и таблицы лемматизации. Создание пользовательского языкового подкласса Если вы хотите настроить несколько компонентов языковых данных или добавить поддержку для пользовательского языка или специфичного для предметной области «диалекта» вы также можете реализовать свой собственный языковой подкласс. Подкласс должен определять два атрибута: язык (уникальный код языка) и Defaults , определяющие языковые данные. Для обзор доступных атрибутов, которые можно перезаписать, см. Language.Defaults документация. из spacy.lang.en импорт английский класс CustomEnglishDefaults (English.Defaults): stop_words = set(["Пользовательский", "Стоп"]) класс CustomEnglish (английский): язык = "custom_en" По умолчанию = CustomEnglishDefaults nlp1 = английский() nlp2 = Пользовательский английский () print(nlp1.lang, [token.is_stop для токена в nlp1("пользовательская остановка")]) print(nlp2.lang, [token.is_stop для токена в nlp2("пользовательская остановка")]) Декоратор @spacy.registry.languages ​​ позволяет вам зарегистрируйте собственный языковой класс и назначьте ему строковое имя. Это означает, что вы можете позвонить по номеру spacy.blank с вашим пользовательским имя языка и даже обучать конвейеры с его помощью и ссылаться на него в своих тренировочный конфиг. Использование конфигурации После регистрации пользовательского языкового класса с использованием реестра языков , вы можете обратиться к нему в своей тренировочной конфигурации. Этот означает, что spaCy будет обучать ваш конвейер, используя пользовательский подкласс. [нлп] язык = "custom_en" Чтобы преобразовать "custom_en" в ваш подкласс, зарегистрированная функция должен быть доступен во время обучения. Вы можете загрузить файл Python, содержащий код, использующий аргумент --code : python -m spacy train config.cfg --code code.py Регистрация пользовательского языка import spacy импорт английского языка из spacy.lang.en класс CustomEnglishDefaults (English.Defaults): stop_words = set(["Пользовательский", "Стоп"]) @spacy.registry.languages("custom_en")class CustomEnglish(английский): язык = "custom_en" По умолчанию = CustomEnglishDefaults # Теперь это работает! 🎉nlp = spacy.blank("custom_en") Предложить правки Читать далее Сопоставление на основе правил [PDF] Методы тегирования частей речи и группировки локальных слов для анализа естественного языка на хинди Идентификатор корпуса: 43803 title={Часть речевых тегов и методов группировки локальных слов для разбора естественного языка на хинди}, автор = {Прадипта Ранджан и Рэй и В. Хариш и Судешна Саркар и Анупам Басу}, год = {2003} } Прадипта Ранджан, Рэй, А. Басу Опубликовано в 2003 г. Информатика Мы представляем алгоритм локальной группировки слов для выявления зависимостей фиксированного порядка слов в предложениях на хинди. Локальная группировка слов достигается путем определения регулярных выражений для групп слов. Неоднозначности, возникающие во время группировки слов, также разрешаются. Поскольку хинди является языком свободного порядка, извлечение групп слов фиксированного порядка необходимо для снижения нагрузки на анализатор свободного порядка слов. Используемая парадигма синтаксического анализатора представляет собой вычислительную модель Панина. Кроме того, достигнута локальная группировка слов…  utdallas.edu Chunker and Shallow Parser for Free Word Order Languages: An Approach based on Valency Theory and Feature Structures Dipanjan Das, M. Choudhury Computer Science 2004 This paper presents вычислительная структура для разделения языков со свободным порядком слов, основанная на обобщении теории валентности, и описывает, как этот метод может быть обобщен для разработки полного синтаксического анализатора для языков со свободным порядком слов путем включения семантической информации, а также вероятностных моделей. Issues in parsing and POS tagging of hybrid language Shree Harsh Atrey, T. V. Prasad, G. Rama Krishna Computer Science, Linguistics 2012 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Cybernetics (CyberneticsCom) 2012 Выведены концепции синтаксических анализаторов и техники маркировки POS, в которых может происходить гибридный перевод на формальный язык. Маркировка частей речи для индийских языков: обзор литературы П. Энтони Лингвистика 2011 Тегирование части речи (POS) — это процесс присвоения тега части речи или другого маркера лексического класса каждому слову в предложении. Во многих приложениях для обработки естественного языка… Идентификация групп существительных и групп глаголов для хинди Смрити Сингх, О. Дамани, Вайджаянти М. Сарма Лингвистика COLING 2012 Мы представляем алгоритмы для определения групп существительных и групп глаголов хинди в заданном тексте с использованием морфотактических ограничений и последовательности, которые применяются к составляющим этих групп. Мы предоставляем… Устранение неоднозначности частей речи в телугу В этой статье представлен подход, основанный на распространении ограничений, для устранения неоднозначности маркировки частей речи в языке телугу путем сосредоточения внимания на маркировке на основе правил для достижения поставленной задачи. Краткий обзор некоторых методов маркировки речи, используемых в пенджаби и других региональных языках Rabia Sachdeva, Giani Zail, Singh Punjab Информатика 2014 В этом документе представлен обзор различных POS-теггеров, разработанных для различных индийских языков с использованием KEYWORDS, petech-Parts-of-of-Indian Language, Техника ХММ. Инновационные алгоритмы тегирования частей речи в хинди-английском языке машинного перевода В этой статье мы разрабатываем и оцениваем алгоритм тегирования частей речи для разбора текста на хинди в формате Unicode, который проверяет текст на хинди на соответствие грамматике. Точность для… Создание полнофункционального POS-тегера для морфологически богатых языков: опыт работы с хинди А. Далал Информатика, лингвистика Эта работа показывает, что лингвистические особенности играют решающую роль в преодолении ограничений базовой статистики модель для морфологически богатых языков. Анализ многозначных слов в предложениях каннада на основе частей речи Рахул Рао, Джагадиш С. Каллимани Информатика 2016 Международная конференция по достижениям в области вычислительной техники, связи и информатики (ICACCI) 2016 Приложение направлено на создание анализатора полисемии слов каннада для устранения неоднозначности и использует метод Shallowser Информация о частях речи каждого слова в предложении. POS-тегер на хинди с использованием наивного стемминга: использование морфологической информации без обширных лингвистических знаний Manish Shrivastava, P. Bhattacharyya Лингвистика, информатика 2008 можно использовать морфологическое богатство индийских языков. ПОКАЗЫВАЕТСЯ 1-10 ИЗ 12 ССЫЛОК СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантности Наиболее влиятельные документыНедавность Анализ языков со свободным порядком слов в Paninian Framework Акшар Бхарати, Р. Сангал Компьютерные науки, лингвистика ACL 1993 ) и семантические (карака) роли, что предполагает, что решение не просто adhoc, но имеет более глубокое базовое единство. Статистический анализ с помощью контекстно-свободной грамматики и статистики слов Евгений Чарняк Информатика AAAI/IAAI 1997 Система синтаксического анализа, основанная на языковой модели для английского языка, которая, в свою очередь, основана на анализе предложений, которые, в свою очередь, основаны на возможностях превосходства над вероятностью. описаны предыдущие схемы. Основы статистической обработки естественного языка Кристофер Д. Мэннинг, Хинрих Шютце Информатика SGMD 2002 Этот основополагающий текст является первым всесторонним введением в статистическую обработку естественного языка (NLP) и обеспечивает широкое, но строгое освещение математических и лингвистических основ, а также подробное обсуждение статистических методов, позволяющее учащимся и исследователи для создания собственных реализаций. Анализатор непроективных зависимостей П. Тапанайнен, Т. Ярвинен Информатика ANLP 1997 Мы описываем практический синтаксический анализатор для неограниченных зависимостей. Синтаксический анализатор создает связи между словами и называет ссылки в соответствии с их синтаксическими функциями. Сначала мы опишем старое ограничение… Двухуровневое, многопутевое поколение Кевин Найт, В. Хацивассилолу Информатика ACL 1995 9 гибридных генераторов, построенных в генераторах ACL, 199546 в символическом знании заполняются статистическими методами, чтобы решить проблемы крупномасштабной генерации естественного языка и упростить существующие генераторы и повысить их переносимость. Точная маркировка – не угадывайте, если не знаете Paninian Grammar Framework Applied to English Akshar Bharati, M. Bhatia, V. Chaitanya, R. Sangal Linguistics Published 90 03 South Asian Language Review, Creative Books, New Delhi, 1998.] Платформа вычислительной панинианской грамматики (PG) ранее успешно применялась к современным индийским языкам, с помощью которой… Обработка естественного языка: точка зрения Панина Акшар Бхарати, В. Чайтанья, Р. Сангал, К. В. Рамакришнамачарьюлу Лингвистика 1996 Эта книга представлена ​​с использованием трех примеров английской грамматики с точки зрения западной грамматики. Сравнительный современный обзор и инструменты оценки общего интереса Технический отчет D1B – I, проект DECIDE, Институт обработки естественного языка 1994 и Шабес Y.; «Грамматики примыкания к дереву», Справочник по формальным языкам, Г. Розенберг и А. Саломаа (ред.), Vol. 3 стр. 69 - 124; Springer, Berlin, New York, 1997 СИНОМЫ PARSE: 105 Синонимов и Антонимы для Parse См. Определение . истолковать as in examine synonyms for parse determine dissect resolve anatomize decompose disintegrate dissolve divide hydrolyze part раздельно разбить разрезать разложить электролиз оголить define infer interpret translate analyze decipher explicate expound read render take understand figure it to be one's best guess spell out проверка проверка проверка рассмотрение критика углубление изучение inspect investigate ponder pore over probe read research review scan screen scrutinize study survey try vet view оценка проба холст футляр глаз палец обыск пистолет insicire Peruse Проспект Доказать Reconnoiter SIFT Sweep Взвешивание Winnow CHUE более Winnow CHUE OF . обыскать подобрать прицел тщательно изучить найти увеличить подвести итоги перевернуть antonyms for parse MOST RELEVANT waver combine connect join marry put together unite assemble synthesize misunderstand cloud сбивать с толку ошибаться неясно одобрять забывать игнорировать пренебрегать похвала упущение Тезаурус 21 века Роже, третье издание Copyright © 2013, Philip Lief Group. ВИКТОРИНА Расслабьтесь в шезлонге и примите участие в викторине «Слово дня»! НАЧАТЬ ВИКТОРИНУ Как использовать синтаксический анализ в предложении Тогда стоит потратить некоторое время на разбор того, что именно говорится в отчете, каковы конкретные опровержения и как они соотносятся с фактами, как мы их знаем. ТРАМП НАЗЫВАЛ НАС ВОЙНЫ МЕРТВЫМИ «НЕУДАЧНИКАМИ» И «ЛОХАМИ»? СПОРЫ, ОБЪЯСНЕНИЕ. АЛЕКС УОРДСЕНТЯБРЬ 4, 2020VOX В новой колонке главный редактор VOSD Скотт Льюис анализирует решение и критикует чиновников за отказ уделить первоочередное внимание физическому открытию школ. УТРЕННИЙ ОТЧЕТ: БАРРИОС НЕ РАСКРЫЛ ДОХОДГОЛОС САН-ДИЕГО 1 СЕНТЯБРЯ 2020 ГОЛОС САН-ДИЕГО Нам просто нужно проанализировать, что означает «победа» с точки зрения биологии. СЕКРЕТ ДОЛГОЙ ЗДОРОВОЙ ЖИЗНИ В ГЕНАХ СТАРЕЙШИХ ЛЮДЕЙ ALIVESHELLY FANAGUST 10, 2020SINGULARITY HUB  Поскольку нейроны в разных областях мозга расположены по-разному, это дает возможность разделить мозг на области, которые можно дополнительно изучить. ЭТИ УЧЕНЫЕ ТОЛЬКО ЗАВЕРШИЛИ 3D GOOGLE EARTH ДЛЯ BRAINSHELLY FANAUGUST 5, 2020SINGULARITY HUB  Однако, чтобы понять последствия Covid-19 в будущем, экономисты в правительстве США и за его пределами анализируют очень разные наборы данных. НА ДАННЫЕ СОСРЕДОТОЧИТЬ ВМЕСТО ВВП, ЧТОБЫ ПОНЯТЬ, ГДЕ ЭКОНОМИКА GOINGKAREN HOJULY 31, 2020QUARTZ Таким образом, отдельные запахи — какими бы сложными они ни были в смеси запахов — разбиваются на магистрали, чтобы достичь клубочков или маленьких луковиц нейронных процессоров в начале обонятельных областей мозга. Шосовая дорожка: как ученые использовали свет, чтобы Incept Incept в Miceshelly Fanjuly 1, 2020203 Слова, связанные с Parse Анатомизируйте Deff .0114 determine disintegrate dissect dissolve divide electrolyze hydrolyze lay bare parse part resolve separate assays beats a dead horse пережевывает беседует рассматривает оценивает оценивает цифры цифры вычисляет gets down to brass tacks hashes inspects interprets investigates judges kicks around rehashes resolves scrutinizes sort out spells out studies talk game тесты продумывает анализирует расшифровывает определяет разъясняет expound figure it to be infer interpret one's best guess parse read render spell out take translate understand analyzed deciphered определено разъяснено разъяснено вычислено предположено интерпретировано наилучшее предположение parsed read rendered spelled out took translated understood appraise audit consider delve examine explore inquire inspect исследовать разобрать обдумать исследовать просмотреть тщательно изучить понять winnow appraise assay audit canvass case check check out chew over consider criticize delve into dig into explore глаз палец обыск войти перейти пройти пистолет узнать осмотреть investigate look over parse pat down peruse pick at ponder pore over probe prospect prove read reconnoiter research review сканирование область экран тщательное изучение тщательное изучение поиск в просеивание увеличение Исследование Обзор Sweep Взять Попробуйте . Поверните VET Взветы . Группа. Преобразование текста в график с помощью словарей, часть 2 Если бы моя жизнь зависела от своевременного ведения блога, я был бы уже десять раз мертв. Несмотря на это, есть о чем поговорить, и это включает в себя анализ текста в графиках. Я обновил словарь, о котором мы говорили в прошлом блоге, и в настоящее время занимаюсь другим обновлением. Короче говоря, использование поиска в словаре для синтаксического анализа принесло мне 9 баллов.0888 намного быстрее разбирается, и я обнаружил еще больше недостатков в том, как я представлял слова, что привело к другому формату и перемещению словаря в базу данных вместо плоского файла, который анализируется при запуске. Там, где мы остановились при синтаксическом анализе в графы… В прошлый раз у меня был довольно аккуратный синтаксический анализатор, который перебирал слова и использовал словарь. Мы сделали это, чтобы сказать, что это за слова, а также какие отношения у них были с другими словами в зависимости от типа данных, которые они представляли. Помимо обычных типов данных, таких как метки времени, числа и цвета,  9Также широко использовались 0888 семантических градиентов . Мы используем этот тип для слов, которые попадают в градиенты, например слова, которые попадают между «хорошим» и «злым». Затем мы используем простое сопоставление векторных правил с векторами слов, сгенерированными предложениями. Это дало бы нам такие вещи: Преобразование текста в график.   Это все хорошо, но все равно были проблемы со словами, которые могли быть как прилагательными или глаголами, так и существительными, например cross («не крести меня»/«крест висел на стене») . Это также было относительно медленным, так как я использовал циклы for() для перебора практически всего. Не то чтобы циклы for() были плохими, но они могут быть медленными при многократном переборе тысяч словарных статей только для того, чтобы найти слова. Поиск, время анализа сокращается! Одним из лучших способов исправить медленное время синтаксического анализа было создание словаря, загружающего слова в объект словаря. В Javascript это просто создание объекта. Время парсинга, как вы можете видеть на скриншоте ниже, упало совсем немного: Время парсинга обведено красным. По сравнению со средним временем разбора словаря версии 1, равным 26 мс, мы сократили его до 3 мс. Это было очень хорошо! Но я еще не закончил. Затем я структурировал правила в массивы, что избавило от большого количества дублированного кода, а время синтаксического анализа сократилось до 1 мс, что стало намного лучше. Я не только хочу разобрать текст на графики, которые показывают взаимосвязь между данными, но мне также нужно быть эффективным в этом отношении. Примерно в это же время я также сделал инструмент более привлекательным и решил разобрать весь словарь на график, чтобы визуализировать его: Потребовалось некоторое время для загрузки… Слова сгруппированы по корню слова Closer Все, что сделано, я начал смотреть на сохраняемость информации. В этот момент я загружал файл и анализировал его, удерживая в памяти, а затем записывая обратно в файл, если я хотел отредактировать его в инструменте. Это работало, но недостатком было то, что негде «запоминать» разобранную информацию между сессиями. Кроме того, редактирование плоского файла — заноза в заднице. Итак, пришло время начать работу над третьей версией словаря. Новый, новый словарь Я вернулся к MySQL не только потому, что это то, что я знаю, но и потому, что многие графовые базы данных, кажется, построены на триплетах и ​​тому подобном, и то, что я представлял в своих данных, было гораздо менее аккуратно, чем это. Interrogative уже использует иерархическое представление своих знаний, и эти графы со временем заменят это представление. Итак, я объединил методы, чтобы у нас были таблицы поиска для слов и градиентов, а словарные статьи хранились в таблице, которую было гораздо проще поддерживать, чем простой файл. Низкая планка, чтобы сразу встретиться. Имея эти таблицы, я написал уровень доступа к данным на основе предыдущей работы в этой терпеливо ожидающей демо-игре, и на момент написания этой статьи я с пыхтением занимаюсь его интеграцией, чтобы посмотреть, как выглядит время синтаксического анализа. Куда? После установки новой версии словаря я хочу посмотреть, как выглядит производительность, хотя я думаю, что она не будет намного медленнее. Я все еще загружаю словарь в память, поэтому он все еще использует поиск и все еще будет быстрым. Но это уже не главная забота. Моя главная забота — приступить к более продвинутому использованию. Теперь, когда мы можем сохранить проанализированный текст в графах знаний, мы можем: Обновить эти графы, проанализировав дополнительный текст. Обновите эти графики, подключив диалоговый интерфейс а-ля Interrogative (это обязательно). Используйте приведенный выше диалоговый интерфейс для запроса графика, как чат-бот. Наложите обсуждаемый здесь ИИ на основе личности, чтобы придать разговору немного больше индивидуальности. Параллельно анализировать несколько текстов в несколько графов знаний, относящихся к одному и тому же объекту/предмету. Сравните, сопоставьте и объедините диаграммы знаний. Начните обращаться к информации, которая меняется со временем (движение, изменение состояния, время и т. д.). Начните работать над алгоритмами рассуждений, чтобы повторять знания, представляющие действия. Если бы у меня было время, я бы с удовольствием побаловался с машинным обучением, выводящим его на эти графики знаний. Большая часть ML/DL в наши дни, похоже, движется в направлении связанных вещей, таких как память, внимание и т. д. Граф знаний — это просто знания верхнего уровня. До следующего раза! Хотел бы я, чтобы у меня было больше времени, чтобы поработать над этим! Я не открываю здесь слишком много нового — это мешанина из семантической паутины, онтологий и игровых методов искусственного интеллекта. Все это просто для того, чтобы удовлетворить мои потребности в NPC, у которых есть согласованная модель мира в одном месте. Это может не поставить все галочки (это не так), но это должно дать некоторые хорошие методы для более продвинутых NPC и игр. Особенно там, где повествование нуждается в хорошей системе представления знаний. В следующий раз: еще одно обновление словаря и инструмента, и, надеюсь, какие-то шаги по его интеграции в NPC демо-игры. Анализ документа Word для извлечения текста и изображений Анализ документа Word для извлечения текста и изображений Разобрать документ Word для извлечения текста и изображений. Разделяйте Word на текст и изображения. На платформе aspose.com и aspose.cloud Выбрать файл Перетащите или загрузите свои файлы* Введите адрес *Загружая свои файлы или используя наш сервис, вы соглашаетесь с нашими Условиями обслуживания и Политикой конфиденциальности Ваш файл успешно обработан СКАЧАТЬ Отправить результат по адресу: ПОСМОТРЕТЬ ДОКУМЕНТ ПОСМОТРЕТЬ ДОКУМЕНТ Отправить результат по адресу: Максимум 1000 символов Отправить отзыв Или оставьте отзыв в наших социальных сетях 👍 Фейсбук Инстаграм Реддит Попробуйте другие парсеры для извлечения изображений и текстов: PDF ДОКТОР Слово RTF РРТ Силовая установка XLS Excel EPUB HTML MHTML Слияние Преобразование Генератор хэшей Изображение в PDF PDF в изображение Сплиттер Разблокировать Зритель редактор Компресс Метаданные Поиск Повернуть Сравнение Обрезать Изменить размер Удалить страницы Удалить комментарий Подпись Индивидуальная подпись PDF Таблица-извлечение Водяной знак Заполнитель формы OCR Упорядочить PDF Парсер Word — это простое бесплатное онлайн-приложение, позволяющее извлекать изображения и текст из документов Word. Когда это приложение будет вам полезно? Например, вам прислали фотоальбом в виде документа Word, и вам нужно извлечь все фотографии в исходном формате. Приложение Word parser поможет вам с этой задачей, просто откройте страницу приложения, выберите исходный документ и нажмите кнопку извлечения. Ваш документ будет отправлен на сервер, через мгновение вы получите архив, содержащий все извлеченные данные из вашего документа. Парсер изображений и текста из документа Word работает онлайн через любой популярный браузер, на любой платформе Windows, MacOs, Linux или Android. Ваши документы хранятся в нашем безопасном хранилище в течение 24 часов, а затем автоматически удаляются. Чтобы немедленно удалить ваши документы, просто нажмите кнопку удаления в окне результатов загрузки. Простой способ анализа документа Word и извлечения текста и данных изображения Извлечение из нескольких файлов Word Разбор документов Word Мгновенно загрузить или отправить выходной файл в качестве вложения электронной почты Как анализировать файл Word 1 Откройте в браузере веб-сайт бесплатного приложения Word и перейдите к инструменту Parser. 2 Щелкните внутри области перетаскивания файлов, чтобы загрузить файл Word, или перетащите файл Word. 3 Нажмите на кнопку "PARSE", файл будет автоматически загружен для анализа. 4 Ссылка для скачивания будет доступна сразу после разбора. 5 Вы также можете отправить ссылку на проанализированные файлы на свой адрес электронной почты. 6 Обратите внимание, что файл будет удален с наших серверов через 24 часа, а ссылки для скачивания перестанут работать по истечении этого периода времени. Быстрый и простой анализатор Загрузите документ и нажмите кнопку «РАЗБОР». Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт