Разбор по составу чтение: Страница не найдена

Содержание

Определение, фонетический (звуко-буквенный) разбор и разбор слова по составу

На данной странице представлено лексическое значение слова «чтение», а также сделан звуко-буквенный разбор и разбор слова по составу с транскрипцией и ударениями.

Оглавление:

  1. Значение слова
  2. Звуко-буквенный разбор
  3. Разбор по составу

Значение слова

ЧТЕНИЕ, я, ср.

1. см. читать.

2. То, что читается, читаемое произведение, сочинение. Интересное, занимательное ч.

3. обычно мн. Собрание, на к-ром читают вслух (устар.). Литературные чтения.

4. мн. Цикл лекций или докладов в память выдающегося учёного, писателя. Ломоносовские чтения в университете.

Фонетический (звуко-буквенный) разбор

чте́ние

чтение — слово из 3 слогов: чте-ни-е. Ударение падает на 1-й слог.

Транскрипция слова: [ч’т’эн’ий’э]

ч — [ч’] — согласный, глухой непарный, мягкий (непарный, всегда произносится мягко), шипящий
т — [т’] — согласный, глухой парный, мягкий (парный)
е — [э] — гласный, ударный
н — [н’] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), мягкий (парный)
и — [и] — гласный, безударный
е — [й’] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), мягкий (непарный, всегда произносится мягко)
— [э] — гласный, безударный

В слове 6 букв и 7 звуков.

При разборе слова используются правила:

  • Сочетание букв -чт- произносится как [шт]

Цветовая схема: чтение

Разбор слова «чтение» по составу

чтение

Части слова «чтение»: чт/ени/е
Состав слова:
чт — корень,
ени — суффикс,
е — окончание,
чтени — основа слова.

Плакат «Разбор слова по составу» А2 4993052

Выберите категорию:

Все
Выпускникам начальной школы

» Дипломы

» Медали

» Ленты

» Розетки

» Грамоты

Всероссийская проверочная работа

» Математика

» Русский язык

» Литературное чтение

» Окружающий мир

Канцелярия

» Бумага А4

» Для творчества

» Дидактический материал

» Прочая канцелярия

Развивающая литература

» Математика

» Русский язык

» Литературное чтение

» Окружающий мир

» Хрестоматия

УМК «Школа России». Просвещение, Экзамен, ВАКО

» Математика

» Русский язык

» Литературное чтение

» Окружающий мир

» Технология

» ИЗО

» Азбука

» Информатика

» Музыка

» Обучение грамоте

» Чистописание

УМК «Начальная школа XXI век». Вентана-Граф

» Математика

» Русский язык

» Литературное чтение

» Окружающий мир

» Технология

» ИЗО

УМК «Перспективная начальная школа». Академкнига

» Математика

» Русский язык

» Литературное чтение

» Окружающий мир

» Технология

» ИЗО

» Азбука

» Информатика и ИКТ

» Технология

УМК «Планета знаний». Дрофа-АСТ

» Математика

» Русский язык

» Литературное чтение

» Окружающий мир

» Букварь

УМК «Занкова». Федоров

» Математика

» Русский язык

» Литературное чтение

» Окружающий мир

УМК «Перспектива». Просвещение

» Математика

» Русский язык

» Литературное чтение

» Окружающий мир

» Информатика

» Технология

» ИЗО

» Пропись

УМК «Гармония». Ассоциация XXI век

» Математика

» Русский язык

» Литературное чтение

» Окружающий мир

» Пропись

Стенды

» Классные уголки

» Обучающие плакаты

» Лента букв и цифр

Иностранные языки

» 1 класс

» 2 класс

» 3 класс

» 4 класс

Портфолио

Производитель:

ВсеАбрисАкадемкнигаАссоциация 21 векБином (ЛБЗ)ВАКОВентана-ГрафДрофаМ-КНИГАПланетаПросвещениеРосмэнРоссийский учебникРОСТКНИГАРусское словоСтрекозаУчительФедоровФеникс +ЭкзаменЭксмо

План урока: 1) Домашнее чтение 2) Разбор слова по составу 3) Части речи 4) Имя существительное

Фантазёры. Николай Носов

Николай Носов Фантазёры Мишутка и Стасик сидели в саду на скамеечке и разговаривали. Только они разговаривали не просто, как другие ребята, а рассказывали друг другу разные небылицы, будто пошли на спор,

Подробнее

Н. Носов «Фантазёры» «Русинка» 1 класс

Н. Носов «Фантазёры» «Русинка» 1 класс ФАНТАЗЁРЫ Мишутка и Стасик сидели в саду на скамеечке и разговаривали. Только они разговаривали не просто, как другие ребята, а рассказывали друг другу разные небылицы,

Подробнее

ИЗДАТЕЛЬСТВО «ДЕТСКАЯ ЛИТЕРАТУРА»

ИЗДАТЕЛЬСТВО «ДЕТСКАЯ ЛИТЕРАТУРА» Мишутка и Стасик сидели в саду на скамеечке и разговаривали. Только они разговаривали не просто, как другие ребята, а рассказывали друг другу разные небылицы, будто пошли

Подробнее

Надежда Щербакова. Мама, не плачь!

Надежда Щербакова Мама, не плачь! Моя мама гладильщица. Она работает в химчистке, гладит уже постиранные вещи. У них есть всякие специальные машины, которыми они гладят. Мама уходит утром и приходит вечером.

Подробнее

Тема «Род имён существительных»

Урок русского языка в 3 классе Тема «Род имён существительных» Выполнила учитель начальных классов МАОУ Любохонской СОШ Меницкая Галина Александровна Тема: «Род имён существительных» Тип урока: урок открытия

Подробнее

ИЗУЧАЕМ РУССКИЙ ЯЗЫК С НУЛЯ

ИЗУЧАЕМ РУССКИЙ ЯЗЫК С НУЛЯ a) Урок b) c) Урок Да, это окно. Да, это книга. Да, он [Андрей] дома. Да, она [газета] здесь. Да, она [Анна] студентка. Нет, это не море. Это озеро. Нет, это не вода. Это сок.

Подробнее

«Склонение имён прилагательных.»

Урок русского языка в 4 «Б» классе по теме «Склонение имён прилагательных.» Учитель начальных классов: Цыбанева Елена Викторовна МКОУ СОШ 4 г. Кизляр 2013г. Тема. Склонение имен прилагательных. Правописание

Подробнее

День рождение города Палласовка

День рождение города Палласовка Ведущий: «Здравствуйте дорогие гости! Сегодня мы собрались в этом красивом зале, чтобы отметить замечательный праздник. А какой отгадайте с помощью загадки: Ведущий: «Правильно,

Подробнее

Задания 130, 131 на стр

19 АПРЕЛЯ 2015г Имя: Домашняя работа 24 Тема: Гласные звуки в ударном и безударном слогах. Прочитай и поставь ударения в словах: Горы под горой Стены за стеной Доски на доске Зимы зимой Реки у реки Страны

Подробнее

Урок 14 Тема: «Дружба»

Урок 14 Тема: «Дружба» Цель: формирование доброжелательных и дружеских отношений между детьми. Задачи: — расширять знания детей о дружбе; — показать значение дружбы на конкретных примерах; — формировать

Подробнее

Русский язык, 2 класс, март 2017

Русский язык, 2 класс, март 2017 2 КЛСС МРТ 2017 Учительница лиса Петровна дала ученикам задание подобрать родственные слова, но не все ребята внимательно слушали на уроке. Прочитай группы слов. Можешь

Подробнее

русской речи Погода. Время года

Ольга КАЛЕНКОВА русской речи Погода. Время года Занятие 1 Погода, плохая, хорошая, светить, солнце, луна, дождь Какая сегодня погода? Сегодня хорошая погода. Сегодня плохая погода. Почему погода плохая?

Подробнее

Однажды вечером я сидел во дворе, возле

«Он живой и светится…» Однажды вечером я сидел во дворе, возле песка, и ждал маму. Она, наверно, задерживалась в институте, или в магазине, или, может быть, долго стояла на автобусной остановке. Не знаю.

Подробнее

МОДУЛЬНЫЙ КОНТРОЛЬ 1 (ПФ, I семестр)

Мой любимый друг 1. Вчера я рассказал преподавателю. 2. Это друзья. 3. 18 лет. 4. Я всегда на день рождения дарю книгу. 5. Мы занимаемся в одной группе. 6. Я объяснил, почему я купил этот компьютер. 7.

Подробнее

Надежда Щербакова. Ральф и Фалабелла

Надежда Щербакова Ральф и Фалабелла Жил на свете кролик. Его звали Ральф. Но это был необычный кролик. Самый большой в мире. Такой большой и неуклюжий, что не мог даже бегать и скакать, как остальные кролики,

Подробнее

Однажды идёт он по лестнице и бутерброд

Однажды идёт он по лестнице и бутерброд ест. А на окне кот сидит большой-пребольшой, полосатый. Кот говорит: Неправильно ты, дядя Фёдор, бутерброд ешь. Ты его колбасой кверху держишь, а его надо колбасой

Подробнее

Задания 130, 131 на стр

17 АПРЕЛЯ 2016г Имя: Домашняя работа 24 Тема: Гласные звуки в ударном и безударном слогах. Прочитай и поставь ударения в словах: Горы под горой Стены за стеной Доски на доске Зимы зимой Реки у реки Страны

Подробнее

План-конспект. «Домашние животные»

МИНИСТЕРСТВО ТРУДА И СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ Государственное казённое учреждение социального обслуживания Краснодарского края «Славянский социально-реабилитационный центр для несовершеннолетних»

Подробнее

ЗАНЯТИЕ 2. Ход занятия

ЗАНЯТИЕ 2 Тема: РАЗВИВАЕМ ИНТЕЛЛЕКТ Цели: 1. закрепление знаний о правилах поведения в школе; 2. развитие представления о признаках предмета; 3. развитие внимания, аналитического восприятия, мышления;

Подробнее

Двадцать пятое декабря, среда

О чём разговор? = О чём вы говорите? = О чём вы разговариваете? О. Мы говорим, что.. позвонить Он должен позвонить другу. Он сейчас звонит другу? Что вы должны были сделать? Мы должны были выучить слова.

Подробнее

Глава первая ДЯДЯ ФЁДОР

Глава первая ДЯДЯ ФЁДОР У одних родителей мальчик был. Звали его дядя Фёдор. Потому что он был очень серьёзный и самостоятельный. Он в четыре года читать научился, а в шесть уже сам себе суп варил. В общем,

Подробнее

Русский язык, 4 класс, сентябрь 2016

Русский язык, 4 класс, сентябрь 2016 4 КЛСС СЕНТЯРЬ 2016 Найди пару или пары слов, которые не являются антонимами. 1 Пара. Пары и. Пара. Пара. се пары являются антонимами. 2 4 КЛСС СЕНТЯРЬ 2016 Какое слово

Подробнее

НОД Познавательное развитие

Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение «Детский сад общеразвивающего вида 15 «Ручеек» НОД Познавательное развитие Воспитатель: Демкина В.В. Г. Бердск Цель: -повысить социальную значимость

Подробнее

Жизнь детской писательницы

Агния Барто Жизнь детской писательницы Агния Львовна Барто(1906-1981г.г.) — русская советская детская поэтесса, писательница, киносценаристка, радиоведущая. Родилась Агния Львовна в образованной еврейской

Подробнее

1. Прочитайте новые слова и выражения.

1. Прочитайте новые слова и выражения. а) гулять — погулять Ванда и Матеуш хотят погулять по Невскому проспекту. Мы вышли из университета и пошли в кафе. Можно выйти? выходить выйти + из + Род. п. (чего?)

Подробнее

20 ДЕКАБРЯ 2015г Имя: Домашняя работа 12

20 ДЕКАБРЯ 2015г Имя: Домашняя работа 12 Предлагаю тебе написать вторую историю в твоей книге. Эта история будет о тебе. Напиши, что тебе нравится, а что нет. Кто твои друзья? Каким спортом ты занимаешься?

Подробнее

Дательный падеж личных местоимений.

С т р а н и ц а 1 Дательный падеж личных местоимений. С т р а н и ц а 2 Это мой муж Эрнест. Я купила ему на день рождения подарки. Мама, ты не забыла, что скоро у папы день рождения? Конечно, нет. Я уже

Подробнее

Экологическое ассорти

Экологическое ассорти Если ты сорвёшь цветок Если я сорву цветок Если мы и я и ты Если мы сорвём цветы То не будет больше в мире Их волшебной красоты 1. Назвать пословицы и поговорки о лесе. 2. Как по

Подробнее

Активные работы на I школьной ступени

Активные работы на I школьной ступени Активная работа «Не хочу и не буду!» тема: Самоутверждающее поведение Подтема: Отказ от действий, причиняющих вред Результаты обучения. Ученик: демонстрирует в учебной

Подробнее

Horošo 2 CD:n kuullun ymmärtämistehtävät

Horošo 2 CD:n kuullun ymmärtämistehtävät Kappale 3. Tehtävä 10/3 Työkirja 2 Во что ты любишь играть? Конечно, в футбол, но зимой я играю в хоккей. У нас в семье все играют, но в разные игры; мама играет

Подробнее

Тема урока: «Род имён существительных»

Чуксина Оксана Николаевна, учитель начальных классов МКОУ «Кондровская СОШ 3» г.кондрово Калужской обл. Тема урока: «Род имён существительных» Тип урока: знакомство с новой темой. Формируемые УУД: Личностные:

Подробнее

What does npm exec do? What is the difference between «npm exec» and «npx»?

What are the building blocks of OWL ontologies?

Learn more about «RDF star», «SPARQL star», «Turtle star», «JSON-LD star», «Linked Data star», and «Semantic Web star».

The Hadamard gate is one of the simplest quantum gates which acts on a single qubit.

Learn more about the bra–ket notation.

Progressive Cactus is an evolution of the Cactus multiple genome alignment protocol that uses the progressive alignment strategy.

The Human Genome Project is an ambitious project which is still underway.

What are SVMs (support vector machines)?

Find out more in Eckher’s article about TensorFlow.js and linear regression.

On the importance of centralised metadata registries at companies like Uber.

Facebook’s Nemo is a new custom-built platform for internal data discovery. Learn more about Facebook’s Nemo.

What is Data Commons (datacommons.org)? Read Eckher’s introduction to Data Commons (datacommons.org) to learn more about the open knowledge graph built from thousands of public datasets.

Learn more about how Bayer uses semantic web technologies for corporate asset management and why it enables the FAIR data in the corporate environment.

An introduction to WikiPathways by Eckher is an overview of the collaboratively edited structured biological pathway database that discusses the history of the project, applications of the open dataset, and ways to access the data programmatically.

Eckher’s article about question answering explains how question answering helps extract information from unstructured data and why it will become a go-to NLP technology for the enterprise.

Read more about how document understanding AI works, what its industry use cases are, and which cloud providers offer this technology as a service.

Lexemes are Wikidata’s new type of entity used for storing lexicographical information. The article explains the structure of Wikidata lexemes and ways to access the data, and discusses the applications of the linked lexicographical dataset.

The guide to exploring linked COVID-19 datasets describes the existing RDF data sources and ways to query them using SPARQL. Such linked data sources are easy to interrogate and augment with external data, enabling more comprehensive analysis of the pandemic both in New Zealand and internationally.

The introduction to the Gene Ontology graph published by Eckher outlines the structure of the GO RDF model and shows how the GO graph can be queried using SPARQL.

The overview of the Nobel Prize dataset published by Eckher demonstrates the power of Linked Data and demonstrates how linked datasets can be queried using SPARQL. Use SPARQL federation to combine the Nobel Prize dataset with DBPedia.

Learn why federated queries are an incredibly useful feature of SPARQL.

What are the best online Arabic dictionaries?

How to pronounce numbers in Arabic?

List of months in Maori.

Days of the week in Maori.

The list of country names in Tongan.

The list of IPA symbols.

What are the named entities?

What is computational linguistics?

Learn how to use the built-in React hooks.

Learn how to use language codes in HTML.

Learn about SSML.

Browse the list of useful UX resources from Google.

Where to find the emoji SVG sources?.

What is Wikidata?

What’s the correct markup for multilingual websites?

How to use custom JSX/HTML attributes in TypeScript?

Learn more about event-driven architecture.

Where to find the list of all emojis?

How to embed YouTube into Markdown?

What is the Google Knowledge Graph?

Learn SPARQL.

Explore the list of coronavirus (COVID-19) resources for bioinformaticians and data science researchers.

Sequence logos visualize protein and nucleic acid motifs and patterns identified through multiple sequence alignment. They are commonly used widely to represent transcription factor binding sites and other conserved DNA and RNA sequences. Protein sequence logos are also useful for illustrating various biological properties of proteins. Create a sequence logo with Sequence Logo. Paste your multiple sequence alignment and the sequence logo is generated automatically. Use the sequence logo maker to easily create vector sequence logo graphs. Please refer to the Sequence Logo manual for the sequence logo parameters and configuration. Sequence Logo supports multiple color schemes and download formats.

Sequence Logo is a web-based sequence logo generator. Sequence Logo generates sequence logo diagrams for proteins and nucleic acids. Sequence logos represent patterns found within multiple sequence alignments. They consist of stacks of letters, each representing a position in the sequence alignment. Sequence Logo analyzes the sequence data inside the user’s web browser and does not store or transmit the alignment data via servers.

Te Reo Maps is an online interactive Maori mapping service. All labels in Te Reo Maps are in Maori, making it the first interactive Maori map. Te Reo Maps is the world map, with all countries and territories translated into Maori. Please refer to the list of countries in Maori for the Maori translations of country names. The list includes all UN members and sovereign territories.

Phonetically is a web-based text-to-IPA transformer. Phonetically uses machine learning to predict the pronunciation of English words and transcribes them using IPA.

Punycode.org is a tool for converting Unicode-based internationalized domain names to ASCII-based Punycode encodings. Use punycode.org to quickly convert Unicode to Punycode and vice versa. Internationalized domains names are a new web standard that allows using non-ASCII characters in web domain names.

My Sequences is an online platform for storing and analyzing personal sequence data. My Sequences allows you to upload your genome sequences and discover insights and patterns in your own DNA.

Словообразовательный словарь «Морфема» дает представление о морфемной структуре слов русского языка и слов современной лексики. Для словообразовательного анализа представлены наиболее употребительные слова современного русского языка, их производные и словоформы. Словарь предназначен школьникам, студентам и преподавателям. Статья разбора слова «сладкоежка» по составу показывает, что это слово имеет два корня, соединительную гласную, суффикс и окончание. На странице также приведены слова, содержащие те же морфемы. Словарь «Морфема» включает в себя не только те слова, состав которых анализируется в процессе изучения предмета, но и множество других слов современного русского языка. Словарь адресован всем, кто хочет лучше понять структуру русского языка.

Разбор слова «кормушка» по составу.

Разбор слова «светить» по составу.

Разбор слова «сбоку» по составу.

Разбор слова «шиповник» по составу.

Разбор слова «народ» по составу.

Разбор слова «впервые» по составу.

Разбор слова «свежесть» по составу.

Разбор слова «издалека» по составу.

Разбор слова «лесной» по составу.

как читать состав косметики? – 4fresh блог


О том, как читать состав косметики, с нами поделилась Алена Эко, чей блог посвящен тщательному разбору средств.


Когда вы берете в руку крем для лица, то на что прежде всего обращаете внимание? На дизайн упаковки? На обещания производителя? На состав? Удивитесь ли вы, если узнаете, что о качестве продукта, о том, как он и будет ли работать, может сказать только его состав, список ингредиентов, то, из чего крем состоит?


Именно то, что находится в продукте, говорит о его конкретной цене. Ведь мало кто задумывается, что большую долю в продукте стоит не наполнение баночки, а реклама. Чем больше рекламы, тем мизернее настоящая цена содержимого баночки.


Подумайте об этом, пролистывая картинки дорогих кремов в глянцевых журналах.

Зачем нужно обращать внимание на состав?


Итак, а зачем это вообще нужно — обращать внимание на INCI (International Nomenclature of Cosmetic Ingredients)? Именно так называется официальный список ингредиентов в косметике, который должен быть расположен на каждой упаковке любого косметического средства.


О чем расскажет список ингредиентов:

  • О количестве: ингредиенты в списке INCI указаны по убыванию. Это значит, что в начале всегда стоит ингредиент, которого в продукте больше всего. Чаще всего это вода.
  • О качестве: вы можете узнать, что именно дает консистенцию вашему крему — силикон (который стоит на втором месте и совсем не является активным компонентом, а только создает видимость гладкой кожи) или растительное масло (которое является активным компонентом, т.к. по составу очень похоже на состав кожного сала, проникает в кожу, ремонтирую кирпичную стену защитного барьера).
  • О происхождении: по сноскам в INCI вы можете увидеть, какие ингредиенты были (и были ли) выращены по законам органического земледелия.
  • О безопасности: все-все компоненты косметики, даже самые критичные, как консерванты (ищите в конце списка INCI), должны быть вынесены с список ингредиентов. Поэтому даже если у продукта нет экомарикровки (например, BDIH, NaTrue или Ecocert), то по наличию или отсутствию критичных ингредиентов вы можете отличить действительно натуральную косметику от псевдо-натуральной.

Почему нужно избегать критичные ингредиенты?


Не стоит забывать, что у производителей косметики цель номер один — это получить прибыль. Проще всего это сделать, если использовать дешевые ингредиенты и продавать продукты подороже.


В 99% эти дешевые ингредиенты будут либо бесполезными для кожи или волос (например, силиконы или минеральное масло), либо даже аллергенными, канцерогенными и мутогенными (например, парабены имеют гормоноподобное действие, а катон был с 2015 года запрещен во всей несмываемой косметике в ЕС за его высокую аллергенность).


Но зачем тогда производители косметики используют эти критичные ингредиенты?


Потому что они дешевые, и с ними легко работать! Нет никаких проблем использовать минеральное масло — оно не портится, хорошо смешивается с другими ингредиентами и при этом стоит копейки.


Намного сложнее ввести в состав качественные растительные масла, типа арганового или виноградной косточки. Они дорогие, быстро портятся, их сложнее ввести в рецептуру.

А что с натуральной косметикой?


«Но производители натуральной косметики тоже хотят получить прибыль»,- скажете вы.


Да, конечно! Но, к счастью, натуральная косметика, действительно натуральная (в идеале с экомаркировкой) имеет за плечами больше, чем просто зелёные упаковки и обещания производителей.


Натуральная косметика — это ещё и философия, осознанный отказ при производстве не только от минерального масла, синтетических отдушек и красителей, продуктов животного происхождения (например, коллаген из говядины или гиалуроновая кислота из петушиных гребней), но и от растранжиривания природных ресурсов (например, сертифицирующие органы Ecocert проверяют не только, как косметика производится, но и как утилизируются отходы).


Натуральная косметика уже давно переросла жирные безводные мази или мытье волос глиной. Сегодня это легкие текстуры, шампуни со сливочной пеной, даже яркие декоративные продукты.


Как этого добиваются производители натуральной косметики? Они просто используют всё то, что разрешено по стандартам натуральной/органической косметики, например, стандартом Cosmos или NaTrue.

Как читать состав?


Давайте сравним составляющие моющего средства, например, шампуня, из сегмента классической косметики и натуральной. Подобные ингредиенты вы можете также увидеть в средствах для умывания и очищения лица, например.







Плохо


Хорошо


Сильные тензиды (моющие вещества):

Sodium Lauryl Sulfate

Sodium Laureth Sulfate

Ammonium Lauryl Sulfate

Ammonium Laureth Sulfate


Мягкие тензиды:

Coco Glucoside

Lauryl Glucoside

Glutamate

Sodium Coco Sulfate

Cocamidopropyl Betaine


Силиконы:

Amodimethicone

Dimethicone

Dimethiconol

Cyclopentasiloxane

-ингредиенты с окончанием -xane, -cone


Растительные аналоги силиконов:

Inulin (Инулин)

Sensolene (Сенсолен)


Растительные масла:

Argania Spinosa Kernel Oil

Simmondsia Chinensis Seed Oil

Camellia Oleifera Seed Oil


Дериваты PEG:

все ингредиенты с приставкой PEG (PEG-3, PEG-55, PEG-120 Methyl Glucose Dioleate и т.д.)


Растительные эмульгаторы:

Cetearyl Alcohol

Glycerin Stearate SE


Критичные консерванты:

Methylchloroisothiazolinone

Methylisothiazolinone (катон)

Metylparaben

Propylparaben)


Мягкие консерванты:

Potassium Sorbate

Sodium Benzoate

Benzyl Alcohol

Citric Acid


Конечно, перечислить абсолютно все ингредиенты невозможно, но это самые основные, на которые следует обращать внимание!

Разбираем состав на примере


Давайте закрепим наши знания на примере — разберём состав шампуня Dr. Konopka’s Шампунь против перхоти.

Конспект урока по русскому языку «Разбор слова по составу»

Тема. Разбор слова по составу.

Педагогическая задача: Выявить уровень сформированности умений выполнять разбор слов по составу с целью устранения ошибок на следующих уроках.

Планируемые результаты:

Предметные: знают части слова (корень, приставку, суффикс, окончание), алгоритм разбора слов по составу; умеют выделять корень слова, образовывать однокоренные слова, подбирать слова к схемам, разграничивать понятия «части слова» и «части речи».

Метапредметные:

Регулятивные: выполнять разбор слов по алгоритму, сравнивать своё задание с образцом.

Познавательные: находят ответы на свои вопросы в ходе анализа выполненных заданий.

Коммуникативные: доносят свою позицию до всех участников образовательного процесса, оформляют свои мысли в устной и письменной речи (на листочках самостоятельной работы), умеют обмениваться мнениями в паре, слушать друг друга, понимать позицию партнёра.

Личностные УУД: имеют целевую установку на отработку алгоритма разбора слов по составу, ориентируются на понимание причин успеха в учёбе в ходе самооценки и взаимооценки работы.

Ход урока:

  1. Организационный этап

Давайте создадим хороший эмоциональный настрой: улыбнёмся друг другу руки, поделимся хорошим настроением и пожелаем удачи.

2) Проверка домашнего задания, воспроизведение и коррекция опорных знаний учащихся. Актуализация знаний.

«Разминка для ума»

Отвечаем, быстро.

называется…(окончание)

— Как называется второй зимний месяц?-январь

  • Часть слова без окончания называется …основой

  • Назовите слово, противоположное слову враг.-друг

  • Чем кончается лето и начинается осень?-о

— Сколько гласных букв в русском алфавите?-10

3) Постановка цели и задач урока. Мотивация учебной деятельности учащихся.

1. На слайде дана схема:

мороз

— Составьте слова по схеме.

— Какие слова составили? Как эти слова называются?

— Какой «секрет» есть у всех однокоренных слов?

(одинаковый корень и близкое значение)

Мороз, морозец, морозный, заморозки

— Из каких частей состоят слова?

— Что такое корень? Приставка? Суффикс? Окончание?

— Какие части слова служат для образования новых слов?

— Расскажите порядок разбора слова по составу.

  1. Какова же будет тема урока?

РАЗБОР СЛОВА ПО СОСТАВУ.

— Какие задачи поставим? (Упражняться в разборе слов по составу, определять части слова)

— Значит, мы должны выяснить, что у каждого из вас получается, а что нет. Над чем нам предстоит ещё поработать?

— Как будем работать? ( С учителем, сами, в паре)

— Что вы должны знать и уметь, чтобы безошибочно выполнять разбор слова по составу?

-А что нам может помочь действовать организованно и научиться быстро

и грамотно разбирать слова по составу? (План действия, алгоритм).

-Следовательно, какова же цель нашего урока? (Составить алгоритм разбора слова

по составу).

У детей на партах пошаговый план алгоритма. Учащиеся работают в парах.

-Составим алгоритм разбора слова по составу.

-Запиши слово.

-Измени слово и выдели окончание.

-Отдели окончание от основы и выдели основу.

-Подбери однокоренные слова и выдели корень.

-Найди и обозначь приставку и суффикс.

Проверка:

-Какой первый шаг?

-Что нужно сделать потом?

-Мы составили свой алгоритм. Давайте убедимся в правильности его

построения. Откройте учебник на стр.123.

-Чем отличается наш алгоритм от предоставленного в учебнике?

(Для устного разбора, а наш для письменного).

4) Первичное закрепление

-в знакомой ситуации (типовые)

Практическое применение

На доске записаны слова в 4 слова. Выделяют части слова, используя алгоритм.

перегородка ореховый побег соседка

-Вы научились разбирать слова по составу. Молодцы!

-в изменённой ситуации (конструктивные)

Самостоятельная работа.

Задания на карточке:

Определи верно ли выделен корень в словах:

Снежный, ледок, посадка

Умение определять корень слова.

+ если верно выполнено всё задание, т.е. найдены 2 слова

  1. Укажи порядок разбора слова по составу:

__ Найди корень: подбери несколько однокоренных слов.

__ Прочитай слово.

__ Измени слово и выдели окончание.

__ Выдели основу слова.

__ Найди и обозначь приставку и суффикс

(если они есть)

Знание алгоритма разбора слова по составу.

  1. Правильно ли выбраны слова к схеме. Поможет тебе выполнить это задание алгоритм разбора слов по составу.

медный снежок медовый

подружка дерево подводник

Находить соответствие слова схеме

5. Сформулируй задание к упражнению:

_______________________________________________

фокус

мель ник=___________

лес

Умение сформулировать задание

  1. Проверь, верно ли указаны части слова:

Золотые (прил.) осинки(сущ.) шумят (глагол) листьями (сущ.).

А) Да.

Б) Нет.

Если нет, исправь ошибки.

+ 1.Умение видеть соответствие или несоответствие заданию.

+2. Умение разбирать слова по составу.

8. Анализ результатов. Проверяем вместе

Умения

Твоя оценка

1.Умение определять корень слова.

2. Знание алгоритма разбора слова по составу.

3. Находить соответствие слова схеме

4. Умение сформулировать задание

5. а) Умение видеть соответствие или несоответствие заданию.

Б) Умение разбирать слова по составу.

5. Физкультминутка. слайд

Учебник с.123 упр.50

5) Творческое применение и добывание знаний в новой ситуации (проблемные задания)

На слайде – шарады оценка расписание

6) Информация о домашнем задании, инструктаж по его выполнению

Придумайте 5 слов и разобрать их по алгоритму, который мы сегодня составили.

7) Рефлексия (подведение итогов занятия)- слайд

Сегодня на уроке: Мы составили…

Мы научились…

— В каких заданиях не было ошибок?

— Над чем надо поработать?

— Это будет задачей на следующий урок.

— На следующем уроке будете выполнять те задания, в которых допустили сегодня ошибки.

2. Актуали-

зация зна-

ний и фик-

сация за-

труднений в

деятельно-

сти.

-Прочитайте, пожалуйста, слова и озаглавьте, объединив данные слова одной темой.

Слайд 1

-Что можно сказать о словах первого столбика?

-Докажите

-Как озаглавим слова второго столбика?

-Давайте выделим составные части данных родственных слов, прокомментируем и запишем в тетради.

-Снег снежный
снега снежинка
снегу подснежник

Этап

Деятельность учителя

Деятельность учащих-

ся

УУД

1.Органи-

зационный

момент

Учитель приветствует детей, мотивирует на учебную деятельность.

Учащиеся настраиваются на урок.

Коммуникативные: планирование учебного сотрудничества с учителем и сверстниками; личностные: наличие мотивации к труду, работе на результат

о снеге снежки

-Это однокоренные слова.

-Это разная форма одного и того же слова «снег».

-Здесь изменяется только окончание

(дети выделяют окончание и корень данных слов)

-Однокоренные или родственные слова.

Коллективный разбор слов, фронтальная работа.

Коммуникативные: планирование учебного сотрудничества с учителем и сверстниками; регулятивные:

контролировать процесс результаты своей деятельности; познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи;

личностные: развитие самостоятельности

3.Самооп-

ределение к

деятельно-

сти.

— Откройте, пожалуйста, учебник на станице 73, рассмотрим схему. Со всеми ли частями слова мы познакомились?

-Назовите часть слова, с которой мы еще не знакомы.

-Сформулируйте тему урока

(Ответы детей)

-Основа

-Тема нашего урока «Основа слова»

Регулятивные:

осуществлять анализ с выделением существенных признаков, делать самостоятельно простые выводы; коммуникативные:

оформлять свои мысли в устной форме для решения коммуникативных задач;

познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи ; личностные: развитие самостоятельности

4.Постановка

учебной за-

дачи.

-Сейчас, ребята я выделю в данных словах основу. Вы, наблюдая и анализируя мои действия, должны сделать вывод: что называется основой

-Какую задачу мы ставим себе на данный урок?

— Мы видим надстрочный знак над словом, что он может обозначать?

Слайд 2

— В конце урока мы разберем по составу данные слова, выделив все его составные части, в том числе и основу, таким образом, проверив себя.

Дети высказывают свои предположения и приходят к выводу:

-Основа – это составная часть слова, в которую входит корень, приставка, суффикс. Т.е. все слово без окончания и является основой.

-Научится выделять основу слова.

(Дети находят в условных обозначениях этот знак)

— Этот знак обозначает, что данное слово мы должны разобрать по составу.

Регулятивные:

осуществлять анализ с выделением существенных признаков, делать самостоятельно выводы; познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи

5.Построение

проекта вы-

хода из за-

труднения.

Первичное

закрепление

каждого по-

няти

Откройте учебник на странице 95 и прочитайте правило тётушки Совы. Всё ли мы правильно сказали про основу слова? Что дополнительно сообщила нам тётушка Сова?

-Найдите упражнение 181 на странице 96.

Мы работаем парами.

— А сейчас немного отдохнем вместе с Машей из мультфильма «Маша и медведь».

-Мы сделали правильные выводы. Но тётушка Сова нас дополнила, что в основе слова заключено его лексическое значение.

Работа детей. Взаимопроверка.

Физкультминутка

Коммуникативные: планирование учебного сотрудничества со сверстниками; Регулятивные:

осуществлять анализ с выделением существенных признаков, делать самостоятельно простые выводы; коммуникативные:

оформлять свои мысли в устной форме для решения коммуникативных задач;

познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи; личностные: развитие самостоятельности

6.Самостояте

льная работа

с самопроверкой

по эталону

-Работаем на нэтбуках.

К нам в гости пришла Маша из мультфильма «Маша и медведь». Она решила поиграть в «Поле чудес». Слайд 4

Ваша задача – помочь Маше отгадать слово, а также составить свои слова, состоящие из таких же частей, как у Маши. Все свои слова пишете у себя на открытой странице, определенным цветом выделяя все составные части слова. Основу мы выделяем подчеркиванием.

В процессе отгадывания я могу открыть одну или две значимые части слова. Вы можете найти подсказку в упр. 183 на стр.97.

Затем мы сверяемся с доской и смотрим, угадали ли вы заданные слова и сумели оказать помощь Маше. Так же мы проверяем, какие слова, состоящие из таких же частей, вы написали. Слайды 5-10

Самостоятельная работа

с самопроверкой

по эталону.

Приложение 1

Коммуникативные: планирование учебного сотрудничества с учителем;

Регулятивные: контролировать процесс и результаты своей деятельности;

осуществлять анализ с выделением существенных признаков, делать самостоятельно простые выводы; познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи; личностные: развитие самостоятельности и личной ответственности;

7.Рефлексия

деятельности

(итог урока)

-Ребята, что нового мы сегодня узнали? Чему мы учились на уроке?

— Ребята, а сейчас мы возвращаемся к тем словам, при помощи которых мы должны себя проверить, как мы научились выделять основу и другие составные части слова и оценить свои успехи цветом. Слайд 12

-Кто хочет выставить свою оценку в классный журнал, может со своей тетрадью подойти к учителю для анализа оценки и своей классной работы.

— Домашнее задание: прочитать памятку № 5 на стр.146, упр. 185.

-Мы узнали, что называется основой слова, и научились ее выделять в словах.

Разбор слов по составу. Слайд 11

Взаимопроверка.

Самооценка на полях тетради при помощи цвета.

Регулятивные:

контролировать процесс и результаты своей деятельности;

делать самостоятельно выводы; познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи; личностные: развитие самостоятельности и личной ответственности.

КАК НАУЧИТЬ РЕБЁНКА ЧИТАТЬ: ТОП-3 МЕТОДИКИ

Рано или поздно перед каждым родителем встаёт вопрос: как научить ребёнка читать? Давайте рассмотрим три наиболее популярные сегодня методики обучения чтению.

Классическая методика

Наиболее распространенной методикой обучения чтению считается звукобуквенная методика Бориса Эльконина. На сегодняшний день в большинстве школ детей учат читать именно по этой методике. По её же принципу построены практически все Буквари. Изначально методика была разработана для детей 6-7 лет. Если же вы решили начать обучение раньше, имейте в виду, что для освоения методики Эльконина ребёнку потребуется умение анализировать и синтезировать материал, а на это способен далеко не каждый докшольник.

Плюсы: Не требует от родителей специальной подготовки и теоретических знаний. Существует множество букварей, книг и пособий.

Минусы: Знание букв не обеспечивает умение читать. Подходит  старшим дошкольникам, но не подходит малышам.

Методика Н. Зайцева

Данная методика предлагает учить ребёнка чтению на основе складов, прописанных на гранях кубиков. Обучение по кубикам Зайцева проходит в игре. Дети поют склады, прохлопывают их в ладоши, бегают и прыгают. Для лучшего восприятия кубики различаются по размеру, цвету, тяжести и даже звуку.

Плюсы: Ребёнок быстро и легко осваивает чтение. В процесс обучения включены все каналы восприятия информации: визуальный, аудиальный и кинестетический. Обучение проходит в форме увлекательных игр.

Минусы: В школе могут возникнуть затруднения при разборе слов по составу, фонематическом разборе.

 Методика Глена Домана

Метод, при котором детям показывают карточки с крупно написанными словами. При этом взрослый громко произносит написанное слово в слух. Автор рекомендует уделять каждому такому «уроку» с карточками всего 5-10 секунд. Но проводить их нужно несколько десятков раз в день.

Плюсы: Подходит для самых маленьких учеников. Если заниматься целенаправленно, то уже очень скоро можно достичь хороших результатов.

Минусы: Ребёнок не принимает активного участия в обучении. Требуется большой объём материала и возможность постоянно выделять время на уроки.

А наш «Читарик-Смешарик» построен по особой методике – лосиной! Почему лосиной? Да потому что придумал её наш Лосяш – великий учёный и педагог от природы. Он взял проверенную временем методику обучения чтению и усовершенствовал её, придумав много интересных игр и заданий.

Основные принципы методики Лосяша:

– Ученикам нужно предлагать только те книжки, которые им интересно читать. Научить читать можно и на скучных книгах, а вот полюбить чтение – только на интересных.


– Нужно показать пользу чтения на наглядных и понятных примерах. Например, сломать ценный прибор, а потом прочитать инструкцию и починить его. Ребёнок должен знать, что с помощью чтения он может справиться с любой ситуацией, как настоящий герой.


– Нельзя оставлять ученика с книгой один на один, пока он учится читать. Он может не справиться с заданием и заскучать. Поэтому книги нужно читать вместе – по очереди.


– Учить читать нужно постепенно. Сначалы выучить все буквы. Потом научиться читать по слогам вслух. А затем учиться читать быстро и про себя.

А по каким методикам учите читать своих детей вы? Давайте обсуждать! https://vk.com/topic-52398483_30225705

SI413: Анализ сверху вниз и снизу вверх

SI413: Анализ сверху вниз и снизу вверх

Чтение

Разделы с 2.3 по 2.3.1 Прагматики языков программирования.

Повторное сканирование

Напомним, что если мы пишем сканер вручную, мы обычно
нарисовать детемринистический конечный автомат (ДКА), который
распознает токены, затем
реализовать этот автомат в коде … возможно, с вложенными
операторы switch / case. Если мы изменим язык,
добавляет, удаляет или изменяет токены, это может иметь большой эффект
в DFA и, следовательно, требуют существенного переписывания кода
который реализует DFA

Такие инструменты, как flex , работают иначе.Как пользователи
мы указываем токены с помощью регулярных выражений. Затем согните
строит FA для каждого регулярного выражения и объединяет все
в результате FA. Полученный FA превращается в DFA, который
затем минимизируется. Затем он преобразуется в код —
обычно с поиском в таблице символов состояния. Преимущество,
как я надеюсь, вы видели в лаборатории, это изменения в
язык, который
добавление, удаление или изменение токенов обычно требует незначительных изменений
в гибкий файл. Основные изменения в DFA, в результате
все обрабатываются автоматически.

Разбор

Парсинг — это процесс взятия грамматики и строки
жетоны и
производя, либо неявно, либо явно вывод для
строка-токен в грамматике. Конечно, если нет такого вывода
возможно, у нас есть ошибка синтаксического анализа.
Для нас это не совсем новая проблема. Признавая
строки на языке, определенном контекстно-независимой грамматикой, были
то, что мы сказали на уроке теории, мы можем сделать с помощью выталкивающего автомата,
то есть стек NDFA +. Конечно, на практике мы не можем
принять недетерминизм, поэтому наша борьба будет заключаться в использовании
детерминированное управление вместе со стеком.

Есть два основных
подходы к парсингу: сверху вниз или снизу вверх.
Их основное различие в том, как они используют стек. В
восходящий синтаксический анализ, который мы обсуждали в Теории, символы
помещается в стек и, когда мы узнаем правую
сторона правила грамматики на вершине стека (в обратном
порядок, собственно), мы выталкиваем те
symobls из стека и выталкивает нетерминальный
символ в левой части правила. Сверху вниз
парсинг извлекаем из стека нетерминал, ищем правило
с этим символом слева, затем нажмите
символы, составляющие правую часть этого правила, на
стек (на самом деле в обратном порядке).Если восходящий парсер
успешно разбирает строку, мы должны закончить с
начальный символ в стеке. Когда нисходящий парсер
анализирует строку, в которой начинается с с начального символа на
стек.
Рассмотрим грамматику $ A \ rightarrow abc $:

Сверху вниз Снизу вверх
ввод: abc стек: A ||
                                     # поп A и нажмите a b c в обратном порядке
       Стек abc: a b c ||
                                     # прочитать и открыть
        стек bc: b c ||
                                     # читать b и pop b
         c стек: c ||
                                     # читать c и pop c
                  стек: || 
ввод: abc стек: ||
                                     # прочтите и нажмите
        стек bc: a ||
                                     # прочтите b и нажмите b
         c стек: b a ||
                                     # прочтите c и нажмите c
                  стек: c b a ||
                                     # вытолкните a b c в обратном порядке и нажмите A
                  стек: A || 

Когда у нас есть более одного правила в грамматике,
интереснее.

  • При подходе сверху вниз, когда верх
    стек — это терминал, который мы знаем, что делать: вставьте его, прочтите
    следующий символ: если они не совпадают, выдает ошибку,
    в противном случае продолжайте. Когда вершина стопки
    нетерминальный $ X $, мы выталкиваем его, находим правило граммера
    $ X \ rightarrow w $ и переместите символы в $ w $ в обратном направлении.
    заказывать. Но когда таких правил несколько, что мы
    использовать? Это центральная проблема, которую мы должны решить, чтобы реализовать
    нисходящий синтаксический анализ.
  • При подходе снизу вверх,
    в любой момент времени у нас есть два варианта:
    читать входной символ и помещать его в стек (это
    называется , сдвигая символа), или найдите правило
    $ X \ rightarrow w $ такая, что вершина стека
    содержит символы $ w $ в обратном порядке, затем pop
    эти символы и нажмите на них $ X $ (это
    именуется , сокращая правилом
    $ X \ rightarrow w $.
    Но что делать: сдвинуть или уменьшить? И если ты решил
    чтобы уменьшить, и есть несколько грамматических правил, которые мы
    может уменьшиться с учетом текущего стека, который
    выберите? Это основные проблемы, которые мы должны решить, чтобы
    реализовать анализ снизу вверх.

Мы обсуждали LL и LR. Загляните в книгу, чтобы найти
разница.

Демонстрация сверху вниз / снизу вверх

В классе мы изучили очень простую грамматику:

S -> T S | ;
Т -> аа | BB

ДОБАВИТЬ ДЕМО-ЗАМЕТКИ
и прошел через восходящий и нисходящий синтаксический анализ простого
строка типа bbaa; .
Мы рассмотрели сверху вниз более подробно, и то, что мы на самом деле
заметил, что в какой-то момент мы приняли решение
делать. А именно, если выкинуть из стека T , должно
вы выбираете правую сторону aa или
bb правая сторона.Мы определили, что
для принятия этого решения необходимо заглянуть в следующий ввод
символ. В этом случае достаточно просто взглянуть на один
токен. Грамматики, которые мы можем разобрать сверху вниз с помощью всего одной
символы предвидения называются LL (1). В грамматике вроде
это:

S -> T S | ;
Т -> аа | ab
 

одного символа просмотра вперед недостаточно. Вам нужно два!
Когда двух персонажей недостаточно, возможно, вам понадобятся три. В
в общем, мы должны попытаться переписать
грамматика, чтобы проблема ушла.Вот проблема
что есть общий префикс между двумя правыми
стороны с такой же левой стороной. Другой враг
LL (1) -ость — это левая рекурсия , например
exp -> exp OPA, термин . Во всяком случае, мы можем переписать
указанная выше грамматика как

S -> T S | ;
T -> aX | aX
Х -> а | Ь
 

… который генерирует тот же язык, но является LL (1).


Кристофер Браун

Анализ сообщений электронной почты — Python 3.9.4 документация

Исходный код: Lib / email / parser.py


Структуры объекта сообщения могут быть созданы одним из двух способов: они могут быть
создается из цельной ткани путем создания сообщения электронной почты
объект, добавляя заголовки с помощью интерфейса словаря и добавляя полезные данные
используя set_content () и связанные методы, или
они могут быть созданы путем анализа сериализованного представления электронной почты
сообщение.

Пакет электронной почты предоставляет стандартный синтаксический анализатор, который понимает большую часть электронной почты.
структуры документов, включая документы MIME.Вы можете передать парсеру
байтов, строки или файлового объекта, и парсер вернет вам корень
EmailMessage экземпляр структуры объекта. Для
простые сообщения, не относящиеся к MIME, полезная нагрузка этого корневого объекта, скорее всего, будет
строка, содержащая текст сообщения. Для сообщений MIME корневой объект
вернет True из своего is_multipart ()
метод, а к его частям можно получить доступ через методы манипулирования полезной нагрузкой,
например get_body () ,
iter_parts () и
ходьба () .

На самом деле для использования доступны два интерфейса парсера: Parser
API и добавочный FeedParser API. Parser API — это
наиболее полезно, если у вас есть весь текст сообщения в памяти, или если
все сообщение находится в файле в файловой системе. FeedParser больше
подходит, когда вы читаете сообщение из потока, который может блокировать
ожидание дополнительных данных (например, чтение сообщения электронной почты из сокета). В
FeedParser может обрабатывать и анализировать сообщение постепенно, и только
возвращает корневой объект, когда вы закрываете синтаксический анализатор.

Обратите внимание, что синтаксический анализатор может быть расширен ограниченными способами, и, конечно, вы можете
реализовать собственный парсер полностью с нуля. Вся логика, что
связывает связанный парсер пакета email и
Класс EmailMessage воплощен в политике
класс, поэтому настраиваемый синтаксический анализатор может создавать деревья объектов сообщений любым способом, которым он найдет
необходимо путем реализации пользовательских версий соответствующей политики
методы.

FeedParser API

BytesFeedParser , импортированный из электронной почты .модуль feedparser ,
предоставляет API, который способствует инкрементному синтаксическому анализу сообщений электронной почты,
например, что было бы необходимо при чтении текста сообщения электронной почты из
источник, который может блокироваться (например, сокет). BytesFeedParser может
конечно, использоваться для синтаксического анализа сообщения электронной почты, полностью содержащегося в байтовом
объект, строка или файл, но API BytesParser может быть больше
удобно для таких случаев использования. Семантика и результаты двух парсеров
API идентичны.

API BytesFeedParser прост; вы создаете экземпляр, кормите его
связку байтов, пока не станет больше ее кормить, затем закройте синтаксический анализатор, чтобы
получить корневой объект сообщения. BytesFeedParser чрезвычайно
точен при анализе сообщений, соответствующих стандартам, и очень хорошо справляется со своей задачей
синтаксического анализа несоответствующих сообщений, предоставления информации о том, как сообщение
был признан сломанным. Он заполнит объект сообщения
дефектов атрибут со списком любых
проблемы, обнаруженные в сообщении.См. Модуль email.errors для
список дефектов, которые он может найти.

Вот API для BytesFeedParser :

класс email.parser. BytesFeedParser ( _factory = None , * , policy = policy.compat32 )

Создайте экземпляр BytesFeedParser . Дополнительный _factory — это
вызываемый без аргументов; если не указано иное, используйте
message_factory из политики .Вызов
_factory всякий раз, когда требуется новый объект сообщения.

Если указана политика , используйте правила, которые она задает, для обновления
представление сообщения. Если политика не установлена, используйте
compat32 политика, которая поддерживает обратную
совместимость с версией пакета электронной почты Python 3.2 и обеспечивает
Сообщение по умолчанию. Все остальные политики
укажите EmailMessage как _factory по умолчанию.Для
Дополнительные сведения о том, что еще контролирует политика , см.
Политика Документация .

Примечание: Ключевое слово политики всегда должно быть указано ; По умолчанию будет
измените на email.policy.default в будущей версии Python.

Изменено в версии 3.3: Добавлено ключевое слово policy .

Изменено в версии 3.6: _factory по умолчанию соответствует политике message_factory .

корм ( данные )

Подайте синтаксическому анализатору еще несколько данных. данные должны быть байтовыми
объект, содержащий одну или несколько строк. Линии могут быть частичными, а
парсер правильно сшивает такие частичные строки. Линии могут
иметь любое из трех общих окончаний строки: возврат каретки, перевод строки или
возврат каретки и новая строка (их даже можно смешивать).

закрыть ()

Завершить синтаксический анализ всех ранее загруженных данных и вернуть корень
объект сообщения. Неизвестно, что произойдет при вызове feed () .
после того, как этот метод был вызван.

класс email.parser. FeedParser ( _factory = None , * , policy = policy.compat32 )

Работает как BytesFeedParser , за исключением того, что вход в
feed () метод должен быть строкой. Это ограничено
утилита, поскольку единственный способ сделать такое сообщение действительным — это
содержать только текст ASCII или, если utf8
Истинный , без двоичных вложений.

Изменено в версии 3.3: Добавлено ключевое слово policy .

API парсера

Класс BytesParser , импортированный из модуля email.parser ,
предоставляет API, который можно использовать для анализа сообщения, когда все содержимое
сообщения доступны в байтовом объекте или файле. В
Модуль email.parser также предоставляет Parser для разбора строк,
и парсеры только заголовков, BytesHeaderParser и
HeaderParser , который можно использовать, если вас интересует только
заголовки сообщения. BytesHeaderParser и HeaderParser
могут быть намного быстрее в этих ситуациях, поскольку они не пытаются анализировать
тело сообщения, вместо этого устанавливая полезную нагрузку в необработанное тело.

класс email.parser. BytesParser ( _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Создайте экземпляр BytesParser . _класс и политика
аргументы имеют то же значение и семантику, что и _factory
и policy аргументов BytesFeedParser .

Примечание: Ключевое слово политики всегда должно быть указано ; По умолчанию будет
измените на email.policy.default в будущей версии Python.

Изменено в версии 3.3: удален аргумент strict , который устарел в версии 2.4. Добавил
policy ключевое слово.

Изменено в версии 3.6: _class по умолчанию соответствует политике message_factory .

синтаксический анализ ( fp , headersonly = False )

Прочитать все данные из двоичного файлового объекта fp , проанализировать
результирующие байты и вернуть объект сообщения. fp должен поддерживать
как строка чтения () , так и строка чтения ()
методы.

Байты, содержащиеся в fp , должны быть отформатированы как блок RFC 5322
(или, если utf8 равно True , RFC 6532 )
заголовки стиля и строки продолжения заголовка, которым может предшествовать
заголовок конверта. Блок заголовка завершается либо концом
data или пустой строкой. За блоком заголовка следует тело
сообщение (которое может содержать подчасти в кодировке MIME, включая подчасти
с 8 бит ).

Необязательный headersonly — это флаг, указывающий, следует ли останавливать анализ
читать заголовки или нет. По умолчанию Ложь , то есть анализирует
все содержимое файла.

синтаксических байтов ( байтов , только заголовков = False )

Аналогично методу parse () , за исключением того, что он принимает байтовые
объект вместо файлового объекта. Вызов этого метода на
подобный байтам объект эквивалентен упаковке байтов в
Сначала экземпляр BytesIO и вызов parse () .

Необязательные заголовки , только аналогичны методу parse () .

Точно так же, как BytesParser , за исключением заголовков только
по умолчанию True .

класс email.parser. Синтаксический анализатор ( _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Этот класс параллелен BytesParser , но обрабатывает строковый ввод.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict . Добавлено ключевое слово policy .

Изменено в версии 3.6: _class по умолчанию соответствует политике message_factory .

синтаксический анализ ( fp , headersonly = False )

Прочитать все данные из файлового объекта текстового режима fp , проанализировать
результирующий текст и вернуть корневой объект сообщения. fp должен поддерживать
как строка чтения () , так и
read () методов для файловых объектов.

За исключением требований текстового режима, этот метод работает как
BytesParser.parse () .

parsestr ( text , headersonly = False )

Аналогично методу parse () , за исключением того, что он принимает строковый объект.
вместо файлового объекта. Вызов этого метода в строке
эквивалентно переносу текста в экземпляр StringIO первым
и вызов parse () .

Необязательные заголовки , только аналогичны методу parse () .

Точно так же, как Parser , за исключением заголовков только
по умолчанию True .

Поскольку создание структуры объекта сообщения из строки или файлового объекта является таким
это обычная задача, для удобства предусмотрены четыре функции. Они доступны
в пространстве имен пакета электронной почты верхнего уровня .

электронная почта. message_from_bytes ( s , _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Вернуть структуру объекта сообщения из байтового объекта. Это
эквивалент BytesParser (). parsebytes (s) . Дополнительно _class и
Политика интерпретируется как с классом BytesParser
конструктор.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict .Добавлено ключевое слово policy .

электронная почта. message_from_binary_file ( fp , _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Вернуть дерево структуры объекта сообщения из открытого двоичного файла
объект. Это эквивалентно BytesParser (). Parse (fp) . _ класс и
Политика интерпретируется как с классом BytesParser
конструктор.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict . Добавлено ключевое слово policy .

электронная почта. message_from_string ( s , _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Вернуть структуру объекта сообщения из строки. Это эквивалентно
Parser (). Parsestr (s) . _class и политика интерпретируются как
с конструктором класса Parser .

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict . Добавлено ключевое слово policy .

электронная почта. message_from_file ( fp , _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Вернуть дерево структуры объекта сообщения из открытого файлового объекта.
Это эквивалентно Parser (). Parse (fp) . _класс и политика
интерпретируется как конструктор класса Parser .

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict . Добавлено ключевое слово policy .

Изменено в версии 3.6: _class по умолчанию соответствует политике message_factory .

Вот пример того, как можно использовать message_from_bytes () в
интерактивная подсказка Python:

 >>> импорт электронной почты
>>> msg = email.message_from_bytes (myBytes)
 

Дополнительные примечания

Вот некоторые примечания по семантике синтаксического анализа:

  • Большинство сообщений типа multipart , отличных от , анализируются как одно сообщение
    объект со строковой полезной нагрузкой.Эти объекты вернут False для
    is_multipart () и
    iter_parts () вернет пустой список.

  • Все сообщения типа multipart будут проанализированы как сообщение контейнера
    объект со списком объектов вложенного сообщения для их полезной нагрузки. Внешний
    сообщение контейнера вернет True для
    is_multipart () и
    iter_parts () выдаст список подчастей.

  • Большинство сообщений с типом содержимого сообщение / * (например,
    сообщение / статус доставки и сообщение / rfc822 ) также будут
    анализироваться как объект-контейнер, содержащий полезную нагрузку списка длиной 1.Их
    Метод is_multipart () вернет True .
    Единственный элемент, полученный функцией iter_parts ()
    будет объектом вложенного сообщения.

  • Некоторые сообщения, не соответствующие стандартам, могут быть внутренне непоследовательными относительно
    их составные -изд. Такие сообщения могут иметь
    заголовок типа составной , но их
    is_multipart () метод может вернуть False .
    Если такие сообщения были проанализированы с помощью FeedParser ,
    у них будет экземпляр
    MultipartInvariantViolationDefect в своих
    дефекты список атрибутов.См. Подробности в email.errors .

3 Анализ и чтение C

3 Анализ и чтение C

Каждая из операций синтаксического анализа принимает три необязательных аргумента ключевого слова. #: Typedef
аргумент принимает список имен типов для привязки, как если бы по typedef в исходной строке синтаксического анализатора
среда. Аргумент #: source используется для идентификации источника ввода в
информация о местонахождении источника. Аргумент #: offset используется как базовое смещение
информация о местонахождении источника.Это полезно для анализа исходного кода, извлеченного из середины
файл или входной порт. Если этот аргумент опущен или #f, предполагается, что проанализированный текст
появляются в начале источника входного сигнала.

3.1 Анализ

Анализирует программу C (‹TranslationUnit›).

Анализирует объявление C (‹ExternalDeclaration›).

Анализирует оператор C (‹Statement›).

Анализирует выражение C (‹Expression›).

Анализирует выражение типа C (‹TypeName›).

3.2 Встраивание C в схему

См. Scribble: The Racket Documentation Tool для получения дополнительной информации о Scribble.

Эта библиотека включает макросы для встраивания исходного кода C в схему, которая будет
анализируется во время компиляции. Эти макросы предназначены для работы с
Scribble @ -reader
чтобы сделать это вложение удобным.

В следующем примере определяется список узлов объявления C, проанализированных
во время компиляции и привязка во время выполнения к decls:

#lang at-exp scheme / base
; ...
(определить decls
@program [#: typedef (word)] {
struct tm {
word tm_sec;
word tm_min;
word tm_hour;
слово tm_mday;
слово tm_mon;
слово tm_year;
слово tm_wday;
слово tm_yday;
слово tm_isdst;
})

Обратите внимание на использование at-exp
language, чтобы добавить поддержку @ -reader к указанной схеме / базовому языку.

3.2.1 Scribble Reader

Scribble @ -reader сам по себе не распознает синтаксис C;
он просто обрабатывает текст произвольной формы, заключенный между {}
пары как строковые литералы. Соответствует разделителям, таким как фигурные скобки, круглые скобки.
и скобки, однако, что хорошо работает с синтаксисом C.

Специальные формы, определенные в этой библиотеке, работают вместе с
Читатель каракулей, позволяющий встраивать C в виде строковых литералов. Читатель просто
определяет конец ввода, а анализ выполняется как часть расширения макроса.

Формы, определенные в этой библиотеке, принимают только строковые литералы, поэтому, в частности, вложенные
@ -выражения запрещены.

Поскольку синтаксис C требует, чтобы синтаксические анализаторы поддерживали среду типов, чтобы различать
имена переменных и имена типов (в соответствии с typedef), все имена типов должны быть объявлены
прежде, чем они будут использованы. Для удобства каждая из специальных форм в этой библиотеке принимает
необязательный аргумент #: typedef для предварительного объявления имен типов.

3.2.2 Избегайте использования здесь строк

Технически можно использовать специальные формы в этой библиотеке без
Читатель каракулей с помощью
здесь струны
вместо.Однако библиотека не может извлечь точную информацию о местонахождении источника с помощью
здесь строки, поэтому это не рекомендуется.

3.2.3 Встраивание C

(номер программы: typedef (type-id ...) src-string ... +)

(программа src-string ... + )

Анализирует конкатенированные фрагменты строки src с помощью программы синтаксического анализа
и раскрывается в список узлов объявления. Анализирует объединенные фрагменты строки src с помощью parse-statement
и расширяется в узел stmt.

3.3 Включение C извне

Создает процедуру, которая считывает весь входной порт как программу C.
Результирующая процедура подходит для использования в качестве аргумента времени расширения
включить / читателя.

Использование include / reader, что делает относительно удобным включение исходного кода C
код из внешнего файла:

Обратите внимание, что соответствующие привязки должны быть доступны в среде трансформатора для того, чтобы
применить make-program-reader в аргументе времени расширения для include / reader.

Советы и ответы на часто задаваемые вопросы по синтаксическому анализу резюме

Содержание

Что такое анализ резюме?

Под синтаксическим анализом резюме понимается автоматическое хранение, организация и анализ резюме о работе. Программное обеспечение для анализа резюме предоставляет компаниям эффективный способ определения ключевых слов, навыков и т. Д. Для сортировки большого количества приложений и выявления лучших кандидатов.

Зачем нужен синтаксический анализ резюме?

Рекрутеры используют парсеры резюме, чтобы упростить процесс проверки резюме и кандидатов.Технология синтаксического анализа позволяет рекрутерам собирать, хранить и систематизировать большое количество резюме в электронном виде. После получения данные резюме можно легко найти и проанализировать.

Инструменты анализа резюме являются частью большинства платформ программного обеспечения для отслеживания кандидатов (ATS). По некоторым оценкам, лучшая технология синтаксического анализа резюме не только работает экспоненциально быстрее, чем обработка резюме человеком, конвертируя часы труда в секунды, но и может воспроизводить человеческую точность со скоростью 95%.

Ознакомьтесь с нашим программным обеспечением ATS, чтобы узнать больше о том, как системы отслеживания кандидатов используют машинное обучение и технологии синтаксического анализа для ускорения процесса отбора.

Как работает возобновление синтаксического анализа?

Анализ резюме начинается с загрузки, автоматически или вручную, всех приложений для данной позиции в программное обеспечение синтаксического анализа. После загрузки приложений инструменты анализа резюме сканируют каждый документ и извлекают всю необходимую информацию и приложения в зависимости от потребностей рекрутера. В большинстве случаев соответствующая информация включает в себя конкретные профессиональные навыки, опыт работы, контактную информацию, сведения об образовании, профессиональные сертификаты и т. Д.

Выявляя и систематизируя приложения с соответствующей информацией или исключая этих кандидатов без нее, программное обеспечение синтаксического анализа экономит менеджерам по найму бесчисленные часы, которые в противном случае требовались бы для ручного чтения каждого отдельного приложения.

Проблемы анализа

Задача интерпретации языка и информации чрезвычайно сложна, поэтому она представляет собой серьезную проблему, когда приходится полагаться на компьютер для сортировки больших объемов информации.Язык одновременно очень разнообразен и неоднозначен. Например, в первом случае существует множество способов записать дату. В последнем случае одно и то же слово означает разные вещи в разных контекстах.

Следовательно, эффективное программное обеспечение для анализа резюме должно быть достаточно умным, чтобы интерпретировать сложные нюансы языка.

Советы по "прохождению" программы синтаксического анализа в качестве кандидата

Учитывая сложную природу программного обеспечения для анализа резюме, как соискатели могут максимизировать вероятность того, что их резюме пройдут проверку? Здесь важно помнить, что, поскольку компании все больше полагаются на программное обеспечение для синтаксического анализа, соискатели больше не создают резюме, чтобы произвести впечатление на менеджеров по найму.Вместо этого соискатели должны составлять свои резюме, имея в виду программное обеспечение для анализа как свою первоначальную аудиторию. Вот несколько советов:

Сделайте ваш текст, шрифт и стиль ПРОСТОЙ!

  • Убедитесь, что вы указали свое имя в имени файла вашего резюме
  • Отправьте свое резюме в формате .docx для максимальной совместимости с анализом.
  • Если вы используете pdf, экспортируйте его из MS word .doc. НЕ сканируйте PDF как изображение
  • Избегайте верхних и нижних колонтитулов
  • Использовать один стандартный шрифт во всем документе
  • Избегайте таблиц и столбцов
  • Избегайте WordArt
  • Не путайте с интервалом

Почему все это так важно? Рассмотрим следующий пример.Допустим, кандидат по имени Изабель Джеймс подает заявление в организацию, которая использует программное обеспечение для анализа для проверки кандидатов. Изабель - высокообразованный кандидат, получивший высшее образование в Йельском университете. Чтобы визуально выделить свое резюме, Изабель создает собственный баннер в фотошопе для своего образовательного опыта с надписью «Бакалавр искусств, деловое администрирование, Йельский университет, suma cum laude».

Вполне возможно, что, когда программное обеспечение синтаксического анализа преобразует этот баннер в текст для анализа, оно может изменить интервал между этими учетными данными.Предположим, это происходит. Опыт обучения Изабель теперь читается как «бакалавр искусств, бизнес-администрирование, университет Я ле…». Если программа для анализа ищет кандидатов со степенью «бакалавр гуманитарных наук» или по таким терминам, как «бизнес-администрирование», потому что преобразование Баннер фотошопа изменил интервал, программа синтаксического анализа может не уловить заявку Изабель, и поэтому она не сможет перейти к следующему раунду интервью.

Таким образом, следуя рекомендациям по форматированию и интервалу, изложенным в начале этого раздела, вы избежите риска потери вашего резюме при переводе.

Be Basic

Создание круто звучащих названий должностей в некоторой степени в моде, особенно в области технологий. Например, в Javascript некоторые их роли называются «ниндзя». Хотя это может быть забавной визитной карточкой, это плохие новости для программного обеспечения для анализа резюме. Почему? Потому что никакое программное обеспечение для синтаксического анализа не выполняет поиск по таким ключевым словам, как «ниндзя». Следовательно, если у вас уникальное название должности, вам следует подумать об изменении его на более распространенное название, которое переводится в разных организациях и, следовательно, с большей вероятностью будет включено в поиск программного обеспечения для синтаксического анализа.

Соответственно, вам также следует сделать следующее:

  • Сохраняйте свое резюме в хронологическом порядке
  • Используйте основные имена для разделов резюме - например, «Образование», «Опыт работы» и т. Д.
  • Использовать полные даты - день, месяц, год
  • Используйте только общепринятые сокращения - CEO, MBA и т. Д. Если это не так, синтаксические анализаторы не будут искать его.
  • Проверка орфографии, проверка орфографии, проверка орфографии

import - чтение текстового файла и анализ только текста между двумя разделителями

  file = "--------------
ИТЕРАЦИИ SCF
--------------
ITER Energy Delta-E Max-DP RMS-DP [F, P] Влажность
               *** Начало инкрементального формирования матрицы Фока ***
  0-8693.9185205626 0,000000000000 0,02365877 0,00022580 0,2453968 0,8500
  1 -8694,4485310565 -0,530010493916 0,02170668 0,00021389 0,1786600 0,8500
                               *** Включение DIIS ***
  2 -8694,7699232947 -0,321392238231 0,01563958 0,00015675 0,1186396 0,8500
  3-8694,9659372250 -0,196013930265 0,00723160 0,00008969 0,0765966 0,8500
  4 -8695.1123473361 -0,146410111134 0,00420004 0,00005953 0,0579101 0,8500
  5 -8695,2253413821 -0,112994046020 0,00296590 0,00004350 0.0478892 0,8500
  6 -8695,3172110457 -0,091869663593 0,00244669 0,00003472 0,0405933 0,8500
                 **** Сходимость сигналов Energy Check **** ";

start = StringPosition [файл, "*** Включение DIIS ***" ~~ "" ... ~~ "\ n"] [[1, 2]] + 1;
end = StringPosition [файл,
     "\ n" ~~ "" ... ~~ "**** Сходимость сигналов Energy Check ****"] [[1, 1]] - 1;
table = ImportString [StringTake [файл, {начало, конец}], «Таблица»]
  
  {{2, -8694.7699232947`, -0.321392238231`, 0,01563958`, 0,00015675`, 0,1186396`, 0,85`},
 {3, -8694.965937225`, -0.196013930265`, 0,0072316`, 0,00008969`, 0,0765966`, 0,85`},
 {4, -8695.1123473361`, -0.146410111134`, 0,00420004`, 0,00005953`, 0,0579101`, 0,85`},
 {5, -8695.2253413821`, -0.11299404602`, 0,0029659`, 0,0000435`, 0,0478892`, 0,85`},
 {6, -8695.3172110457`, -0.091869663593`, 0,00244669`, 0,00003472`, 0,0405933`, 0,85`}}
  

Если ваш файл содержит несколько заголовков / комментариев между , начало и , конец , вы можете отфильтровать их, если знаете структуру вашего файла, например, как предлагает Майкл E2:

  table2 = Cases [table, {_Integer, Repeated [_Real, {6}]}]
  

Другой подход:

  table2 = DeleteCases [таблица, {a_String, ___, a_} /; StringMatchQ [a, «*»..]]
  

Анализ и сериализация XML - Руководства разработчика

Иногда вам может потребоваться проанализировать содержимое XML и преобразовать его в дерево DOM или, наоборот, сериализовать существующее дерево DOM в XML. В этой статье мы рассмотрим объекты, предоставляемые веб-платформой, чтобы упростить общие задачи сериализации и синтаксического анализа XML.

XMLSerializer
Сериализует деревья DOM, преобразуя их в строки, содержащие XML.
DOMParser
Создает дерево DOM, анализируя строку, содержащую XML, возвращая XMLDocument или Document , в зависимости от ситуации, на основе входных данных.
XMLHttpRequest
Загружает содержимое из URL-адреса; Содержимое XML возвращается как объект XML Document с деревом DOM, построенным из самого XML.
XPath
Технология создания строк, содержащих адреса для определенных частей документа XML, и поиска узлов XML на основе этих адресов.

Использование одного из следующих подходов для создания XML-документа (который является экземпляром Document .

Разбор строк в деревья DOM

В этом примере фрагмент XML в строке преобразуется в дерево DOM с использованием DOMParser :

  const xmlStr = '  привет!  ';
константный парсер = новый DOMParser ();
const dom = parser.parseFromString (xmlStr, «приложение / xml»);

console.log (dom.documentElement.nodeName == "parsererror"? "ошибка при синтаксическом анализе": dom.documentElement.nodeName);
  

Разбор ресурсов с URL-адресами в деревьях DOM

Использование XMLHttpRequest

Вот пример кода, который считывает и анализирует XML-файл с URL-адресом в дереве DOM:

  const xhr = новый XMLHttpRequest ();

xhr.onload = function () {
  дамп (xhr.responseXML.documentElement.nodeName);
}

xhr.onerror = function () {
  dump («Ошибка при получении XML.»);
}

xhr.open ("ПОЛУЧИТЬ", "пример.xml");
xhr.responseType = "документ";
xhr.send ();
  

Значение, возвращаемое в поле responseXML объекта xhr , является документом , созданным путем синтаксического анализа XML.

Если документ HTML, показанный выше код вернет Document . Если документ XML, результирующий объект на самом деле XMLDocument .Эти два типа по сути одинаковы; разница в основном историческая, хотя дифференциация имеет также некоторые практические преимущества.

Примечание: Фактически существует также интерфейс HTMLDocument , но это не обязательно независимый тип. В некоторых браузерах это так, а в других - это псевдоним интерфейса Document .

Учитывая документ , вы можете сериализовать дерево DOM документа обратно в XML с помощью XMLSerializer.serializeToString () метод.

Используйте следующие подходы для сериализации содержимого XML-документа, созданного в предыдущем разделе.

Сериализация деревьев DOM в строки

Сериализация документов HTML

Если DOM, который у вас есть, является документом HTML, вы можете сериализовать его с помощью serializeToString () , но есть более простой вариант: просто используйте свойство Element.innerHTML (если вам нужны только потомки указанного узла) или элемент .externalHTML , если вам нужен узел и все его потомки.

  const docInnerHtml = document.documentElement.innerHTML;
  

В результате docHTML представляет собой DOMString , содержащую HTML-код содержимого документа; то есть содержимое элемента .

Вы можете получить HTML, соответствующий и его потомкам, с помощью этого кода:

  const docOuterHtml = документ.documentElement.outerHTML;  

Что такое разбор резюме? Как АТС читает резюме

«Анонимный сотрудник неопределенной компании с неопределенной степенью в чем-то совершенно неидентифицируемом, ищет непризнанную работу в совершенно неизвестном».

Так выглядит ваше резюме даже в самой шикарной Системе отслеживания кандидатов (ATS). Если вы не претендуете на звание шпиона, эта таинственность вряд ли пойдет вам на пользу. В этом посте я объясню, как написать надежное резюме, которое пройдет проверку даже при самых строгих синтаксических анализаторах.

На последнем году учебы в университете я помню, как посетил семинар о том, как написать хорошее резюме. Это было в те времена, когда вы считали, что поступили разумно, купив толстую и дорогую бумагу для печати. Папирус, который я выбрал, пристыдил бы фараона и заклинил бы большинство принтеров. Я помню, как часами пробовал разные шрифты и форматы, что, будучи инженером, не было моей сильной стороной. Тем не менее, все советы, которые я когда-либо получал из книг и семинаров, можно свести к одной короткой фразе: сделайте свое резюме выдающимся.

В те дни это означало, что ваше резюме должно было проявиться среди стопок сотен других напечатанных резюме, отягощающих какой-то несчастный несчастный стол и человека, который сидел за ним. К счастью, набор персонала изменился. Резюме теперь хранятся в цифровом виде и все чаще загружаются через программное обеспечение для автоматического анализа резюме, такое как Workable.

Что такое анализ резюме?

Определение «синтаксического анализа резюме», которое мы можем использовать, - это «процесс, с помощью которого технология извлекает данные из резюме.Это означает, что работа парсера заключается в извлечении ключевых компонентов вашего резюме, таких как ваше имя и адрес электронной почты, степень, которую вы имеете, навыки, которые у вас есть, и ваш опыт работы. Это в значительной степени то, что мы создаем с помощью Workable. Мы очень хороши в этом, но достаточно честны, чтобы признать, что это сложно. Возможности языка даже современного синтаксического анализатора резюме еще не достигли человеческого уровня. Другими словами, вы больше не пишете резюме для тех, кто ценит причудливость, фараоновскую бумагу или оригинальность; вы пишете его для парсера, который хочет, чтобы вы следовали стандартам.

Ищете АВР? Узнайте, как Workable может упростить процесс приема на работу. Подпишитесь на 15-дневную бесплатную пробную версию.

Это текст, который имеет значение

Чтобы разобрать резюме, нужно проанализировать текст. Ваше резюме с его мягкими пастельными цветами, причудливыми шрифтами и заголовками WordArt могло бы быть достаточно красивым, чтобы его осветил монах, но есть вероятность, что оно будет выглядеть как шум для синтаксического анализатора. Анализ резюме включает извлечение текста, что означает именно то, что написано на банке: извлеките текст и проигнорируйте остальное.Так что, вы могли подумать, может пойти не так? Посмотрите, как имя нашего подающего надежды соискателя, которого я буду называть Джоном Доу, может потерять в переводе:

J O H N D O E
JohnDoe
JJoohnn DDooee
J
o
h
n
D
o
e
Joh nDoe

Вы заметили, что я оставил лишнюю пустую строку вверху? Это не опечатка, ребята, именно так появляется имя Джона Доу после извлечения текста, когда Джон Доу создает в Photoshop собственный баннер со своим именем и контактными данными (также среди тех, кто умер в цифровом виде) и вставляет изображение в свое резюме.Большие заголовки, необычный интервал между символами и выбор шрифта могут привести к созданию или потере пробелов или повторению символов, как показано в следующих нескольких примерах. В таблицах и столбцах слова и, к сожалению, иногда буквы, помещаются в разные строки. Итак, вам нужно следовать некоторым основным правилам, чтобы убедиться, что ваш текст может быть извлечен правильно:

  • Отправьте свое резюме в текстовом формате, желательно в формате .doc или .docx. В наши дни существует множество текстовых процессоров с открытым исходным кодом, которые понимают этот формат
  • Если вы используете формат PDF, убедитесь, что вы экспортируете его из текстового редактора - не сканируйте свое резюме в изображение.
  • Старайтесь избегать использования верхних и нижних колонтитулов, поскольку они часто перемежаются с основной частью текста.
  • Используйте один стандартный шрифт во всем CV
  • Не используйте таблицы и столбцы, поскольку порядок предложений может отличаться от ожидаемого.
  • Не используйте WordArt
  • Не трогайте интервалы между символами
  • Напишите свой документ на вашем собственном компьютере, чтобы ваши метаданные были правильно установлены. Текст там тоже можно найти.
  • Укажите свое имя в имени файла вашего резюме

Этот список может показаться чересчур строгим, и, в конце концов, вы действительно хотите представить документ, который хорошо отформатирован, аккуратен и выглядит профессионально.Я бы сказал, что вам не нужно использовать какие-либо из этих функций для достижения своей цели. Я нарисовал здесь несколько мрачную картину, и правда заключается в том, что в некоторых случаях ошибки возникают в тех местах, которые вас не волнуют, а в других сами ошибки можно преодолеть с помощью интеллектуального синтаксического анализатора резюме. Ключевой момент в том, зачем рисковать чем-то настолько важным? И помните, главное - то, что вы на самом деле сделали, имеет наибольшее значение.

Ниндзя роста, JavaScript Rockstars, продуктовые джедаи и продажи Barracudas

Если говорить о названиях должностей, в наши дни стало модным доставлять себе удовольствие красивыми названиями.Разработчики JavaScript становятся ниндзя и рок-звездами, онлайн-маркетологи становятся хакерами роста, и, прежде чем вы это узнаете, инженеры-строители в конечном итоге станут преобразователями архитектуры. Я бы посоветовал придерживаться названий, которые проясняют вашу работу, не только для возобновления анализа программного обеспечения, но и в равной степени для вашего потенциального менеджера по найму. Если вы действительно рок-звезда, ваши достижения будут говорить сами за себя.

Не верьте мне на слово, посмотрите, что происходит за кулисами, и судите сами: после извлечения текста следующая задача парсера - искать слова и фразы, которые он ожидает найти в резюме.Искусственный интеллект еще не продвинулся до такой степени, чтобы компьютер мог интерпретировать текст на уровне, близком к человеческому, у него есть удивительный способ запоминания огромного количества вещей: имена, должности, компании, страны и города. только несколько примеров, которые хорошо известны синтаксическому анализатору.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *