Разбор по составу слова образец: Страница не найдена

Содержание

Разбор слова по составу примеры

  <a href="https://russkiiyazyk.ru/sostav-slova/kak-razobrat-slovo-po-sostavu.html" target="_blank" rel="noopener">russkiiyazyk.ru</a>

Разбор слова по составу. Пример морфемного разбора

Разобрать слово по составу необходимо, определив, изменяемое ли слово и есть ли у него окончание. Важно, к какой части речи относится анализируемое слово.

  <a href="https://morphemeonline.ru/" target="_blank" rel="noopener">morphemeonline.ru</a>

Морфемный разбор онлайн, разбор слов по составу, примеры

Словарь морфемных разборов слов русского языка. Примеры и подбор с поиском слов. Наглядное выделение частей слова — корня, окончания, основы, приставки, суффикса, соединительной гласной. Объяснение сложных примеров.

  <a href="https://morphemeonline.ru/%D0%9F/%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80" target="_blank" rel="noopener">morphemeonline.ru</a>

пример — разбор слова по составу (морфемный разбор)

Морфемный анализ слова пример — выделение частей слова: основа, корень, окончание. Наглядное схематическое обозначение.

  <a href="https://obrazovaka.ru/russkiy-yazyk/razbor-slova-po-sostavu-primery-3-klass.html" target="_blank" rel="noopener">Образовака</a>

Разбор слова по составу

В школе ребятам приходится производить различные виды лингвистических разборов. Разбор слова по составу позволяет запомнить виды морфем. В ходе этого разбора в слове выделяются значимые части слова. В статье рассмотрим, что это за части и как их ……

  <a href="http://beginnerschool.ru/gen_rules/gen_russ/kak-razobrat-slovo-po-sostavu" target="_blank" rel="noopener">beginnerschool.ru</a>

разбор слова по составу | интернет проект BeginnerSchool.ru

Продолжим изучать основные правила русского языка и сегодня вспомним, как разбирать слово по составу. Итак, чтобы разобрать слово по составу надо найти в слове.

https://дд7ростов.рф/raznoe/razbor-slova-po-sostavu-4-klass-primery-razbor-slova-po-sostavu-4-klass-pnsh.html

  <a href="https://kartaslov.ru/%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%BE%D1%80-%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0-%D0%BF%D0%BE-%D1%81%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%B2%D1%83/%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80" target="_blank" rel="noopener">kartaslov.ru</a>

ПРИМЕР — разбор слова по составу (морфемный разбор)

Разбор по составу слова ПРИМЕР: пример/. Подробный разбор, графическую схему и сходные по морфемному строению слова вы найдёте на сайте.

  <a href="https://udarenieru.ru/index.php?word=on&amp;morph_word=%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80" target="_blank" rel="noopener">udarenieru.ru</a>

пример — морфемный разбор слова, разбор по составу

Разбор по составу пример. Самый большой морфемный словарь русского языка: насчитывает более 1169604 разобранных словоформ.

  <a href="https://vnutrislova.net/%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%BE%D1%80/%D0%BF%D0%BE-%D1%81%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%B2%D1%83/%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BE%D0%B2" target="_blank" rel="noopener">vnutrislova.net</a>
%MINIFYHTML5f95099f7d85718e126549e6ccf9187716%

Состав слова «ПРИМЕРОВ»

Возможный состав слова: корень [пример] + окончание [ов], альтернативные варианты: …

http://olgadyachenko.ru/morfemnyj-razbor-slova-primery.html

https://licey.net/free/4-russkii_yazyk/75-russkii_yazyk_v_nachalnoi_shkole/stages/4479-razbor_slova_po_sostavu.html

http://edu.glavsprav.ru/info/razbor-slova-po-sostavu/

https://resh.edu.ru/subject/lesson/4548/conspect/

  <a href="https://sostavslova.ru/" target="_blank" rel="noopener">sostavslova.ru</a>

Разбор слова по составу, морфемный разбор онлайн

Разбор слова по составу с наглядным выделением морфем — приставки, корня, суффикса, окончания. Правила и примеры морфемного разбора слов. Морфемный словарь онлайн.

https://дд7ростов.рф/raznoe/razobrat-sostavu-slovo-razbor-slova-po-sostavu-morfemnyj-razbor-onlajn.html

https://koncpekt.ru/zanimatelnyj-material/6273-kak-razobrat-slovo-po-sostavu.html

https://sostav.textologia.ru/definit/primeri/?q=1017&n=522717

https://sinonim.org/mo

http://slovonline.ru/slovar_sostav/

  <a href="https://nsportal.ru/nachalnaya-shkola/russkii-yazyk/2017/12/24/pamyatka-algoritm-razbora-slova-po-sostavu-morfemnyy" target="_blank" rel="noopener">nsportal.ru</a>

Памятка- алгоритм разбора слова по составу (морфемный разбор). | Материал по…

Материал содержит порядок разбора, особенности выделения морфем, примеры и образец рассуждения.

  <a href="https://www.sinykova.ru/razbor-slova-po-sostavu-morfemnyj-analiz/" target="_blank" rel="noopener" title="09:29AM - 11 August 2011">Сайт учителя русского языка и литературы » Материалы для учащихся школ и... – 11 Aug 11</a>

Разбор слова по составу (морфемный анализ) | Сайт учителя русского языка и…

Разбор слова по составу (морфемный анализ, от слова морфема – значимая часть слова) – один из видов лингвистического анализа, целью которого является определение состава, или структуры, слова. Он играет значительную роль в формировании…

  <a href="http://razvitiedetei.info/razvitie-shkolnika/kak-razobrat-slovo-po-sostavu.html" target="_blank" rel="noopener" title="08:00AM - 19 September 2017">Развитие детей – 19 Sep 17</a>

Разбор слова по составу — морфемный разбор, правила, примеры

Существует чёткое правило, которое надо выполнять, чтобы сделать разбор слова по составу без ошибок. Для этого надо строго следовать порядку разбора,

http://gramma.ru/RUS/?id=11.9

  <a href="http://rusolimp.kopeisk.ru/morfemika/?file=119" target="_blank" rel="noopener">РусОлимп</a>

РусОлимп — Морфемный разбор (разбор слова по составу)

Подготовка учащихся к олимпиаде по русскому языку

  <a href="https://interneturok.ru/lesson/russian/3-klass/sostav-slova/razbor-slova-po-sostavu" target="_blank" rel="noopener">interneturok.ru</a>

Разбор слова по составу. Видеоурок. Русский язык 3 Класс

Укажем состав имени существительного подставка.

Изменю слово по числам: подставки – подставка (изменилось -а, это окончание). Основа подставк-Объясню значение слова: подставка – подставляют, ставят под что-то; подставить. Корень -став.под…

http://russkiy-na-5.ru/articles/216

  <a href="https://budu5.com/manual/chapter/10" target="_blank" rel="noopener">budu5.com</a>

Морфемный разбор / Справочник по русскому языку для начальной школы

Морфемный разбор – это разбор слова по составу или разбор слова на морфемы. Морфема является значимой частью слова, потому что она выражает какое – то значение. Всего в русском языке выделяют…, Справочник по русскому языку для начальной школы

  <a href="http://naymenok.ru/kak-razobrat-slovo-po-sostavu/" target="_blank" rel="noopener">naymenok.ru</a>

Как разобрать слово по составу | НАУМЁНОК

Алгоритм и правила разбора слов по составу. Тренировочные задания морфемного разбора.

%MINIFYHTML5f95099f7d85718e126549e6ccf9187720%
%MINIFYHTML5f95099f7d85718e126549e6ccf9187721%
<a href="https://www.labirint.ru/reviews/goods/423322/" target="_blank" rel="noopener">labirint.ru</a>

«Разбор слова по составу 1-4 классы Словарь» Валентина Терещенко: рецензии и…

Интересные рецензии пользователей на книгу Разбор слова по составу. 1-4 классы. Словарь Валентина Терещенко: Эта книжечка — просто словарик по разбору слова по составу (морфемный анализ). С 4 по 10 страницу приведена теоретическая основа для разбора…

  <a href="https://reshator.com/sprav/russkij-yazyk/5-11-klass/plan-morfemnogo-razbora-slova/" target="_blank" rel="noopener">reshator.com</a>

План морфемного разбора слова: теория и примеры

Понятие морфемного разбора. Цель морфемного разбора. План морфемного разбора. Примеры письменного морфемного разбора.

Что такое состав слова? Примеры состава слов: «повторение», «помогать», «подснежник»

Состав слова особенно часто просят разобрать учеников средней школы. Ведь благодаря таким занятиям ребята намного лучше усваивают материал словообразования и правописание различных выражений. Но, несмотря на легкость данной задачи, школьники не всегда выполняют ее правильно. С чем это связано? Об этом мы расскажем далее.

Общие сведения о разборе состава слова

В филологической науке разбор слова по составу называют «морфемным анализом». Считается, что это самая сложная аналитическая работа, которую следует осуществлять с лексическими единицами нашего родного языка. Но если придерживаться определенного алгоритма, данную процедуру можно провести очень легко, быстро и верно.

Состав слова

Как известно, все слова в русском языке состоят из окончания и основы. В последнюю часть входят: суффикс, корень и приставка. Обычно их называют морфемами.

Что такое морфема?

«Морфема» с греческого языка переводится как «форма». То есть это — значимая и минимальная часть слова, которая не может расчленяться на более мелкие единицы.

Морфема обладает грамматическим значением и грамматической формой. Она способна передавать совершенно разные типы значений, а именно:

  • Лексическое. Его носителем выступает корневая морфема.
  • Грамматическое. Его носителем выступают служебные морфемы.
  • Словообразовательное. Такое значение вносится аффиксами.

Нулевые морфемы

Следует также отметить, что помимо материально выраженных, в русском языке встречаются и нулевые морфемы, которые также обладают грамматическим значением. Приведем пример: в слове «дом» не выражено материальное окончание, а в слове «нёс» — суффикс и окончание прошедшего времени.

Из каких частей состоит слово?

Как было сказано выше, в состав слова входят: приставка, корень, основа, суффикс и окончание. Чтобы понять, как верно найти данные части, следует дать определение каждому из них:

  • Окончанием называют изменяемую часть слова. Как правило, оно образует формы, а также служит связующим звеном в различных словосочетаниях и предложениях. Однако следует отметить, что окончание может быть и нулевым.
  • Основа – это часть того или иного слова без окончания.
  • Корнем называют главную и самую значимую часть слова. Обычно в нем отражается общее лексическое значение всех существующих однокоренных слов.
  • Приставка также является значимой частью слова. Как правило, она стоит перед корнем. Приставка необходима для образования новых слов.
  • Суффиксом называют значимую часть слова. Обычно он стоит после корня. Суффикс служит для образования новых слов.

Основные этапы разбора слова по составу

Состав слова разбирается согласно определенному алгоритму. При этом необходимо использовать специальные графические обозначения. Рассмотрим основные этапы данного анализа более подробно:

  1. Специалисты отмечают, что в русском языке существуют совершенно разные способы разбора слова по составу. Однако все они сходятся в одном: сначала следует найти и выделить окончание. Для того чтобы это сделать, разбираемое слово необходимо изменить по падежам, роду, числам или лицам. Таким образом, однокоренные формы довольно легко помогут вам определить окончание.
  2. После определения окончания путем обведения его в прямоугольную или квадратную рамку требуется выделить основу. Как правило, ее подчеркивают прямой чертой, а по бокам ставят небольшие палочки, словно «закрывая» отрезок.
  3. После основы требуется найти корень. Для того чтобы его определить, необходимо подобрать несколько однокоренных слов. Данный процесс не является трудоемким, особенно если форма хорошо знакомая и не очень длинная. Однако в некоторых случаях у учеников все же возникают сложности на данном этапе. Как правило, это случается тогда, когда разбираемое слово малоизвестное или слишком длинное. В таких ситуациях специалисты предлагают сначала выделить суффиксы и приставки, и только в самом конце обозначить корень. Кстати, данная морфема выделяется при помощи дуги, которая ставится сверху.
  4. После корня необходимо выделить приставку. Найти ее довольно просто. Приставку обозначают прямой линией (сверху), проводя вниз небольшую черту, которая отделяет ее от корня.
  5. На последнем этапе разбора слова следует определить суффиксы. Их обозначают уголком. В большинстве случаев именно с этой частью слова возникают проблемы. Ведь суффиксов очень много. Более того, они разнообразны по значению. Оптимальным вариантом является запоминание основных суффиксов для каждой части речи.

Состав слова: примеры разбора

Теперь вам известен порядок разбора слова по составу. Попробуем применить представленный алгоритм на практике. Для этого используем три разных слова: «подснежник», «повторение» и «помогать».

  1. Разберем состав слова «подснежник»:
  • Определяем окончание. Для этого необходимо изменить слово по падежам и числам: «подснежника», «подснежнику», «подснежники» и поч. Как видите, данное слово имеет нулевое окончание.
  • Основой является все слово целиком.
  • Определяем корень. Для этого требуется подобрать однокоренные слова: «снег» («г» и «ж» — чередующиеся согласные), «снежный» и проч. Таким образом, корнем выступает следующая часть – «снеж».
  • Определяем приставку. Слово «подснежник» — это имя существительное, которое буквально обозначает «под снегом». То есть приставкой будет «под».
  • Определяем суффикс. Это самое сложное. Для этого необходимо подобрать несколько однокоренных слов, которые помогут нам понять, как именно оно образовалось: «снег», «подснежный», «подснежника», «подснежник». Из этого примера видно, что данное слово имеет два суффикса «н» и «ик».

2. Разберем состав слова «повторение»:

  • Определяем окончание. Для этого необходимо изменить слово по падежам: «повторения», «повторению», «повторении». Как видите, данное слово имеет окончание «е».
  • Основой является следующая часть слова – «повторени».
  • Определяем корень. Для этого требуется подобрать однокоренные слова: «повторять, «вторить» и пр. Таким образом, корнем выступает следующая часть «втор».
  • Определяем приставку. Слово «повторение» — это имя существительное. Его приставкой будет «по».
  • Определяем суффикс. Для этого необходимо подобрать несколько однокоренных слов: «повторять», «повторить», «повтор», «повторению». Из этого примера видно, что данное слово имеет один суффикс «ени».

3. Разберем состав слова «помогать»:

  • Определяем окончание. Для этого необходимо изменить слово, однако «помогать» — это начальная форма глагола. В некоторых учебниках утверждают, что оно имеет нулевое окончание, хотя большинство учителей рекомендуют заключать в рамку следующую часть – «ть».
  • Основой является все слово или «помога».
  • Определяем корень. Для этого требуется подобрать однокоренные слова: «помогла, «помогли», «помог», «может» («г» и «ж» — чередующиеся согласные) и проч. Таким образом, корнем выступает следующая часть – «мог».
  • Определяем приставку. Слово «повторение» — это неопределенный глагол. Его приставкой будет «по».
  • Определяем суффикс. В начальной форме глагола суффиксом обычно выступает гласная перед «ть». В данном случае это буква «а».

Подведем итоги

Как видите, нет ничего сложного в том, чтобы самостоятельно определить составы слова. Ответы на вопросы, которые могут возникнуть в процессе такого разбора, можно легко найти, обратившись в школьный учебник или к своему учителю.

Письменный образец морфологического разбора — noycalencomonti’s diary

письменный образец морфологического разбора



Морфологический разбор деепричастия. Образцы разбора имён существительных. Следующий онлайн образец морфологического разбора глагола в. Примеры морфологического разбора имени существительного (разбор под цифрой 3). Морфемный разбор слов- письменным, пробудились, морфологический разбор -у меня. Порядок морфологического разбора глагола 1) Часть речи. Чтобы понять схему, проведем письменный разбор морфологии глагола на примере предложения:. Если вы будете хорошо излагать свои мысли устно и письменно, то народная пословица слово. Информация об: Образец морфологического разбора деепричастия — добавлено по просьбе Наиль Раянов . План морфологического разбора имени существительного 1. Образец письменного морфемного разбора. Образец морфологического разбора имени прилагательного. Начальная форма (неопределённая форма глагола). Вопросы и задания для самоконтроля. Для того, чтобы не испытывать трудности в схеме морфологического разбора слова или в порядке разбора, не следует автоматически. Письменный орфографический разбор или разбор по составу слова. Образец морфологического разбора имени существительного. Письменный разбор. Образец устного морфологического разбора глагола может Вам понадобиться для сопоставления его с письменным разбором и достичь правильного выполнения. Глагол Укажи часть речи. Морфологический разбор слова «примеры». Морфологический разбор глагола пример Чтобы понять схему, проведем письменный разбор.Устный разбор Образец морфологический разбор служит для связи главного слова. Итоговый тест «Морфологический анализ в формате. В разделе Морфология вы найдете образцы морфологического разбора. Следующий онлайн образец морфологического разбора глагола. Илюшина Л.А. О морфологическом разборе имён прилагательных, числительных, местоимений / Русский язык в школе. Пример морфологического разбора им. Знают образец рассуждения при выборе орфограмм, умеют обозначать. Морфологический разбор местоимения его образец. На высокой сосне сидела ворона. Демон по имени Мельхола. Образцы разбора имён прилагательных. Письменный разбор Небесная (лазурь) — прилаг. Упражнение к теме «3.2.3. Выполнить морфологический разбор – значит указать признаки слова как части речи. В четвёртом классе морфологический разбор – обязателен для всех контрольных и проверочных работ. Морфологический разбор слова местоимения в русском языке, примеры. Мелкими — начальная форма мелкий, качественное, в полной форме, во мн.ч., тв.п. Морфологический разбор имён прилагательных план и образец. Над цветком летает пёстрая бабочка. Чтобы проделать правильный морфологический разбор частей речи, необходимо уметь определять начальную форму слов,. ОБРАЗЕЦ письменного разбора. Начальная форма (неопределённая форма) .Морфологический разбор слова онлайн. Что обозначает, на какой вопрос отвечает. Над лугом летают весёлые стрекозы. Re: Морфологический разбор деепричастия — деепричастие -. Образец письменного разбора Слушатель – это тот, кто слушает кого-нибудь. Существительное (образец. Образец письменного разбора:         п о д с т а в к а. Еще по теме МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ разбор ИМЕНИ ПРИЛАГАТЕЛЬНОГО:. I. Ночь — имя существительное, так как обозначает предмет. В этом файле собраны все морфологические разборы частей речи русского языка. Образец морфологического разбора. Образцы разборов деепричастий как отдельной части речи даны в варианте разбора 1, а как формы глагола –. Во-вторых, имеет постоянный морфологический признак — относительное. Итак, мы познакомились с планом и образцами морфологического разбора имени. Где найти образец морфологического разбора имени существительного. Образец письменного разбора держа особая форма глагола деепричастие сходила (как?) держа. Морфологический разбор зачастую вызывает у школьников затруднения, которые связаны с тем, что некоторые части речи (например, наречие, предлог, союз). Образец письменного разбора имени существительного:. Письменные переводы:. Орфографический разбор предполагает устный или письменный анализ орфограмм в слове. Выполним устный и письменный разбор прилагательных тёплыйбольшие. Образец разбора слова «трудолюбивая» в.
I. Часть речи (особая форма глагола).Почему морфема — это значимаячасть слова?Часть речи. Что обозначает, на какой вопрос отвечает.Выполнить морфологический разбор значит указать признаки слова как части речи.Письменный морфологический разбор вызывает затруднение у детей, однако предложенный образец разбора слова во множественном числе — вёсла, поможет.Контроль усвоения знаний и навыков осуществлялся через устные и письменные ответы детей, работу.Выполняя письменный разбор, отмечаем следующее: §2.Морфологический разбор.Фонетический разбор слова «примеры» с другим ударением.Морфологический разбор прилагательного как части речи – это полная грамматическая и лексико-синтаксическая характеристика слова.План морфологического разбора имени существительного.Классификация и особенности категории «Образец письменного морфемного разбора» 2014, 2015.Запись в тетрадях образца письменного разбора на.В письменных упражнениях в учебнике часто обозначается.Объясните (письменно) значение слов.Схема морфологического разбора количественных числительных, не.Составьте по образцу алгоритм морфологического разбора.Письменный разбор: Повест., невоскл., прост., двусост., г/о ученики и.Морфологический разбор имени существительного.

Руководство по анализу HTML с помощью BeautifulSoup в Python

Введение

Веб-скрапинг — это программный сбор информации с различных веб-сайтов. Несмотря на то, что существует множество библиотек и фреймворков на разных языках, которые могут извлекать веб-данные, Python долгое время был популярным выбором из-за множества возможностей для парсинга веб-страниц.

В этой статье вы найдете ускоренный курс по очистке веб-страниц на Python с помощью Beautiful Soup — популярной библиотеки Python для анализа HTML и XML.

Этический анализ веб-страниц

Веб-скрапинг распространен повсеместно и дает нам данные, как если бы мы получали их с помощью API. Тем не менее, как добропорядочные граждане Интернета, мы обязаны уважать владельцев сайтов, от которых мы получаем информацию. Вот несколько принципов, которых должен придерживаться парсер:

  • Не выдавать скопированный контент за свой собственный. Владельцы веб-сайтов иногда тратят много времени на создание статей, сбор информации о продуктах или другой контент. Мы должны уважать их труд и оригинальность.
  • Не очищайте веб-сайт, который не хочет очищаться. Веб-сайты иногда поставляются с файлом robots.txt , который определяет части веб-сайта, которые можно очистить. Многие веб-сайты также имеют Условия использования, которые могут запрещать парсинг. Мы должны уважать веб-сайты, которые не хотят, чтобы их очищали.
  • Доступен ли уже API? Великолепно, нам не нужно писать скрапер. API-интерфейсы создаются для предоставления доступа к данным контролируемым образом, как это определено владельцами данных.Мы предпочитаем использовать API, если они доступны.
  • Выполнение запросов к веб-сайту может привести к снижению производительности веб-сайта. Парсер, который делает слишком много запросов, может быть таким же изнурительным, как и DDOS-атака. Мы должны ответственно относиться к парсингу, чтобы не нарушить нормальное функционирование веб-сайта.

Обзор Beautiful Soup

HTML-контент веб-страниц можно анализировать и очищать с помощью Beautiful Soup. В следующем разделе мы рассмотрим те функции, которые полезны для очистки веб-страниц.

Что делает Beautiful Soup таким полезным, так это множество функций, которые он предоставляет для извлечения данных из HTML. Это изображение ниже иллюстрирует некоторые из функций, которые мы можем использовать:

Давайте начнем и посмотрим, как мы можем анализировать HTML с помощью Beautiful Soup. Рассмотрим следующую HTML-страницу, сохраненную в файл как doc.html :

.
  
<голова>
  Титул руководителя


<тело>
  

Заголовок тела

строка начинается 1 2 3

конец строки

Следующие фрагменты кода протестированы на Ubuntu 20.04.1 LTS . Вы можете установить модуль BeautifulSoup , введя в терминале следующую команду:

  $ pip3 установить BeautifulSoup4
  

HTML-файл док.HTML должен быть подготовлен. Это делается путем передачи файла в конструктор BeautifulSoup , давайте воспользуемся для этого интерактивной оболочкой Python, чтобы мы могли мгновенно распечатать содержимое определенной части страницы:

  из импорта bs4 BeautifulSoup

с open("doc.html") как fp:
    суп = BeautifulSoup(fp, "html.parser")
  

Теперь мы можем использовать Beautiful Soup для навигации по нашему веб-сайту и извлечения данных.

Переход к определенным тегам

Из объекта супа, созданного в предыдущем разделе, давайте получим тег заголовка doc.HTML :

  суп.голова.название
  

Вот разбивка каждого компонента, который мы использовали для получения названия:

Beautiful Soup обладает мощными возможностями, поскольку наши объекты Python соответствуют вложенной структуре HTML-документа, который мы очищаем.

Чтобы получить текст первого тега , введите следующее:

  суп.тело.а.текст
  

Чтобы получить заголовок в HTML-теге body (обозначается классом title), введите в терминале следующее:

  суп.тело.п.б
  

Для глубоко вложенных HTML-документов навигация может быстро стать утомительной. К счастью, Beautiful Soup поставляется с функцией поиска, поэтому нам не нужно перемещаться, чтобы получить HTML-элементы.

Поиск элементов тегов

Метод find_all() принимает HTML-тег в качестве строкового аргумента и возвращает список элементов, соответствующих предоставленному тегу. Например, если нам нужны все теги a в doc.html :

  суп.найти_все ("а")
  

Мы увидим этот список из и тегов в качестве вывода:

  [1, 2, 3]
  

Вот разбивка каждого компонента, который мы использовали для поиска тега:

Мы также можем искать теги определенного класса, указав аргумент class_ . Beautiful Soup использует class_ , потому что class является зарезервированным ключевым словом в Python.Давайте найдем все теги и , которые имеют класс «элемент»:

  суп.find_all("а", class_="элемент")
  

Поскольку у нас есть только две ссылки с классом "элемент", вы увидите этот вывод:

  [1, 2]
  

Что, если мы хотим получить ссылки, встроенные в теги и ? Давайте получим атрибут href ссылки, используя опцию find() .Он работает так же, как find_all() , но возвращает первый соответствующий элемент вместо списка. Введите это в своей оболочке:

  суп.найти("а", href=True)["href"]
  

Функции find() и find_all() также принимают регулярное выражение вместо строки. Незаметно текст будет отфильтрован с использованием метода search() скомпилированного регулярного выражения. Например:

  импорт

для тега в супе.б")):
    печать (тег)
  

Список при итерации извлекает теги, начинающиеся с символа b , который включает и :

Визуализация данных в Python

Визуализация данных в Python, курс для начинающих и продолжающих разработчиков Python, проведет вас через простые операции с данными с Pandas, охватит основные библиотеки построения графиков…

Попробуйте
  
 

Заголовок тела

строка начинается 1 2 3

конец строки

Заголовок тела

Мы рассмотрели самые популярные способы получения тегов и их атрибутов. Иногда, особенно для менее динамичных веб-страниц, нам просто нужен текст с них. Давайте посмотрим, как мы можем получить его!

Получение всего текста

Функция get_text() извлекает весь текст из документа HTML.Получим весь текст HTML-документа:

  суп.get_text()
  

Ваш вывод должен быть таким:

  Должность руководителя


Название тела
линия начинается
      1
2
3
 линия заканчивается
  

Иногда печатаются символы новой строки, поэтому вывод может выглядеть так:

  "\n\nЗаголовок заголовка\n\n\nЗаголовок тела\nначало строки\n 1\n2\n3\n конец строки\n\n"
  

Теперь, когда мы поняли, как пользоваться Beautiful Soup, давайте очистим веб-сайт!

Beautiful Soup в действии — Соскребаем список книг

Теперь, когда мы освоили компоненты Beautiful Soup, пришло время применить полученные знания.Давайте создадим парсер для извлечения данных с https://books.toscrape.com/ и сохранения их в файл CSV. Сайт содержит случайные данные о книгах и является отличным местом для проверки ваших методов парсинга веб-страниц.

Сначала создайте новый файл с именем scraper.py . Импортируем все нужные нам библиотеки для этого скрипта:

  запросов на импорт
время импорта
импортировать CSV
импортировать повторно
из bs4 импортировать BeautifulSoup
  

В упомянутых выше модулях:

  • запросов — выполняет запрос URL и извлекает HTML-код веб-сайта
  • время — ограничивает, сколько раз мы очищаем страницу одновременно
  • csv — помогает нам экспортировать наши очищенные данные в файл CSV
  • re — позволяет нам писать регулярные выражения, которые пригодятся для выбора текста на основе его шаблона
  • bs4 — ваш покорный слуга, модуль парсинга HTML

У вас уже должно быть установлено bs4 , а time , csv и re являются встроенными пакетами Python.Вам нужно будет установить модуль запросов непосредственно следующим образом:

  $ запросы на установку pip3
  

Прежде чем начать, вам нужно понять, как устроен HTML-код веб-страницы. В браузере перейдите на страницу http://books.toscrape.com/catalogue/page-1.html. Затем щелкните правой кнопкой мыши компоненты веб-страницы, которые нужно очистить, и нажмите кнопку проверить , чтобы понять иерархию тегов, как показано ниже.

Это покажет вам базовый HTML для того, что вы проверяете.На следующем рисунке показаны эти шаги:

Изучив HTML-код, мы узнали, как получить доступ к URL-адресу книги, обложке, названию, рейтингу, цене и другим полям из HTML-кода. Давайте напишем функцию, которая очищает элемент книги и извлекает его данные:

  деф скребок (source_url, суп):
    
    книги = суп.find_all("статья", class_="product_pod")

    
    для каждой_книги в книгах:
        info_url = source_url+"/"+each_book.h4.find("a")["href"]
        cover_url = исходный_url+"/каталог" + \
            каждая_книга.a.img["источник"].replace("..", "")

        title = каждая_книга.h4.find("a")["title"]
        rating = each_book.find("p", class_="star-rating")["класс"][1]
        
        цена = каждая_книга.find("p", class_="price_color").text.strip().encode(
            "ascii", "игнорировать").decode("ascii")
        доступность = каждая_книга.найти(
            "p", class_="наличие в наличии").text.strip()

        
        write_to_csv([info_url, cover_url, название, рейтинг, цена, доступность])
  

Последняя строка приведенного выше фрагмента кода указывает на функцию записи списка очищенных строк в файл CSV.Давайте добавим эту функцию сейчас:

  по определению write_to_csv (list_input):
    
    пытаться:
        с open("allBooks.csv", "a") как fopen:
            csv_writer = csv.writer (fopen)
            csv_writer.writerow (list_input)
    кроме:
        вернуть ложь
  

Поскольку у нас есть функция, которая может очищать страницу и экспортировать ее в CSV, нам нужна еще одна функция, которая просматривает веб-сайт с разбивкой на страницы, собирая данные о книгах на каждой странице.

Для этого давайте посмотрим на URL, для которого мы пишем этот парсер:

  "http://книги.toscrape.com/catalogue/page-1.html"
  

Единственным изменяющимся элементом URL является номер страницы. Мы можем динамически форматировать URL-адрес, чтобы он стал исходным URL-адресом :

.
  "http://books.toscrape.com/catalogue/page-{}.html".format(str(page_number))
  

Этот URL-адрес в формате строки с номером страницы можно получить с помощью метода request.get() . Затем мы можем создать новый объект BeautifulSoup . Каждый раз, когда мы получаем объект супа, проверяется наличие кнопки «Далее», чтобы мы могли остановиться на последней странице.Мы отслеживаем счетчик для номера страницы, который увеличивается на 1 после успешного очистки страницы.

  по определениюbrowse_and_scrape(seed_url, page_number=1):
    
    url_pat = re.compile(r"(http://.*\.com)")
    source_url = url_pat.search(seed_url).group(0)

   
    formatted_url = seed_url.format (str (номер_страницы))

    пытаться:
        html_text = запросы.получить(formatted_url).текст
        
        суп = BeautifulSoup(html_text, "html.parser")
        print(f"Сейчас парсинг - {formatted_url}")

        
        если суп.find("li", class_="next") != Нет:
            очистить (source_url, суп)
            
            время сна(3)
            номер_страницы += 1
            
            browse_and_scrape(seed_url, page_number)
        еще:
            очистить (source_url, суп)
            вернуть Истина
        вернуть Истина
    кроме Исключения как e:
        вернуть е
  

Вышеупомянутая функция browse_and_scrape() вызывается рекурсивно до тех пор, пока функция soap.find("li",class_="next") не вернет None .На этом этапе код очистит оставшуюся часть веб-страницы и завершит работу.

Чтобы получить последний фрагмент головоломки, мы запускаем процесс очистки. Мы определяем seed_url и вызываем browse_and_scrape() для получения данных. Делается это под if __name__ == "__main__" block:

  если __name__ == "__main__":
    seed_url = "http://books.toscrape.com/catalogue/page-{}.html"
    print("Начался просмотр веб-страниц")
    результат =browse_and_scrape(seed_url)
    если результат == Истина:
        print("Веб-скрапинг завершен!")
    еще:
        print(f"Ой, это неправильно!!! - {результат}")
  

Если вы хотите узнать больше о блоке if __name__ == "__main__" , ознакомьтесь с нашим руководством о том, как он работает.

Вы можете выполнить скрипт, как показано ниже, в своем терминале и получить вывод:

  $ скребок Python.py
  
  Начат просмотр веб-страниц
Теперь парсинг — http://books.toscrape.com/catalogue/page-1.html
Теперь парсинг — http://books.toscrape.com/catalogue/page-2.html
Теперь парсинг — http://books.toscrape.com/catalogue/page-3.html
.
.
.
Теперь соскребаем — http://books.toscrape.com/catalogue/page-49.html
Теперь парсинг — http://books.toscrape.com/catalogue/page-50.HTML
Веб-скрапинг завершен!
  

Собранные данные можно найти в текущем рабочем каталоге под именем файла allBooks.csv . Вот пример содержимого файла:

  http://books.toscrape.com/a-light-in-the-attic_1000/index.html, http://books.toscrape.com/catalogue/media/cache/2c/da/2cdad67c44b002e7ead0cc35693c0e8b.jpg, Свет на чердаке,Три,51.77,В наличии
http://books.toscrape.com/tipping-the-velvet_999/index.html, http://books.toscrape.com/catalogue/media/cache/26/0c/260c6ae16bce31c8f8c95daddd9f4a1c.jpg,Tipping the Velvet,One,53.74,В наличии
http://books.toscrape.com/soumission_998/index.html,http://books.toscrape.com/catalogue/media/cache/3e/ef/3eef99c9d9adef34639f510662022830.jpg,Soumission,One,50.10,В наличии
  

Хорошая работа! Если вы хотите взглянуть на код парсера в целом, вы можете найти его на GitHub.

Заключение

В этом уроке мы узнали об этике написания хороших парсеров.Затем мы использовали Beautiful Soup для извлечения данных из HTML-файла, используя свойства объекта Beautiful Soup и его различные методы, такие как find() , find_all() и get_text() . Затем мы создали парсер, который извлекает список книг онлайн и экспортирует в CSV.

Веб-скрапинг — это полезный навык, который помогает в различных действиях, таких как извлечение данных, таких как API, выполнение контроля качества на веб-сайте, проверка неработающих URL-адресов на веб-сайте и многое другое. Какой следующий скребок вы собираетесь построить?

Анализ файлов журналов с помощью PowerShell — 4sysops

Если вам нужно найти информацию в неструктурированных файлах журналов, PowerShell предлагает различные командлеты, которые помогут вам анализировать текстовые файлы для извлечения необходимой информации.

Люк работает системным администратором с 1999 года в Alcatel-Lucent, HP, а в настоящее время работает в одной из европейских организаций. Он специализируется на Active Directory, групповой политике, безопасности и PowerShell.

Последние сообщения Люка Фулленварта (посмотреть все)

В моей последней статье я показал вам, как выполнять поиск в журнале событий Windows с помощью Get-WinEvent . Именно здесь вы обычно замечаете большинство соответствующих сообщений. Однако иногда вам также необходимо ссылаться на файлы журналов в текстовом формате. Например, это относится к журналу Центра обновления Windows или журналу брандмауэра.

Некоторые файлы журналов очень длинные, и если вы хотите отображать их по одной странице за раз, просто передайте содержимое командлету Out-Host вместе с параметром -Paging .

Обратите внимание, что этот параметр недоступен в консоли Integrated Scripting Environment (ISE).

Например, следующая команда отображает журнал SoftwareDistribution служб Windows Server Update Services (WSUS) по одной странице за раз.

 Get-Content -Path 'C:\Program Files\Update Services\LogFiles\SoftwareDistribution. 

Однако обычно последние строки являются наиболее важными, поскольку они содержат либо глобальные сообщения об успешном выполнении, либо фатальные ошибки. Таким образом, иногда полезно просматривать только последние строки файлов журнала.

Например, следующая команда отображает последние 50 строк файла журнала системы обслуживания образов развертывания и управления ими (DISM).

 Get-Content -Path C:\Windows\Logs\DISM\dism.log -Tail 50 

Поскольку некоторые службы постоянно записывают в файл журнала, может потребоваться отображать новые строки по мере их появления.Именно для этого и предназначен параметр - Wait .

В этом случае Get-Content продолжает ожидать новых строк и отображает их на лету, пока вы не нажмете Ctrl+C.

Обратите внимание, что Get-Content по-прежнему ожидает новых строк, даже если процесс или служба, записывающая в файл, уже остановлена.

В следующем примере командная строка отображает последние пять строк журнала WindowsUpdate.log и ожидает отображения дополнительных строк.

В некоторых случаях может потребоваться отобразить только строки, содержащие определенные слова.

Если вы хотите найти пакеты, отброшенные брандмауэром, вы можете использовать приведенную ниже команду. Это ищет все строки из журнала брандмауэра, содержащие слово «Drop», и отображает только последние 20 строк.

 Select-String -Path C:\Windows\System32\LogFiles\Firewall\pfirewall.log ‑Pattern 'Drop' | Select-Object -Last 20 

К счастью, параметр - Pattern принимает в качестве входных данных массивы, и вы можете указать несколько шаблонов для поиска.

Иногда вам может понадобиться узнать, в каком контексте появляется шаблон.

Для этой цели Select-String имеет еще один интересный параметр с именем - Context , который показывает строки до и после строки, соответствующей шаблону.

Следующая команда ищет строки, в которых перед словом "err" стоит пробел, а за ним следует пробел. Он также отображает три строки до и после каждого совпадения из файла журнала кластера.

 Строка выбора C:\Windows\Cluster\Reports\Cluster.log -Pattern ' err ' ‑Context 3 

Поиск с помощью Select String

На последнем снимке экрана видно, что строка, содержащая шаблон, начинается с символа больше. Но вы также можете видеть, что командлет Select-String отображает номер строки файла журнала для каждого попадания.

Таким образом, если вы заметили определенную строку посреди файла журнала, вы можете отобразить только контекст для этой конкретной строки, используя командлет Get-Content и передав результат командлету Select-Object , связанному с параметры First и Skip .

При всем при этом, если вы все еще хотите открыть файл журнала в графическом интерфейсе, вы можете запустить PSEdit в PSSession . Эта команда напрямую открывает файл без необходимости сначала загружать его локально.

Обратите внимание, что PSEdit доступен только в консоли ISE.

Например, следующая командная строка загружает и открывает файл журнала веб-сайта IIS по умолчанию.

Подпишитесь на рассылку 4sysops!

 PSEdit C:\inetpub\logs\LogFiles\W3SVC1\u_ex170723.журнал 

Проект документации Linux


Информация о ЛДП
- Часто задаваемые вопросы
- Манифест/лицензия
- История
- Добровольцы/персонал
- Должностные инструкции
- Списки рассылки
- ИРК
- Обратная связь

Автор / вклад
- Руководство для авторов LDP
- Поддержите / помогите
- Ресурсы
- Как отправить
  - GIT-репозиторий
- Скачано
- Контакты

Спонсор сайта LDP
Мастерская

Вики LDP : LDP Wiki — это точка входа для любой незавершенной работы
Участники | Авторы | Посетители
Документы

HOWTO : тематическая помощь
последние обновления | основной индекс | просматривать по категориям
Направляющие : более длинные, подробные книги
последние обновления / основной индекс
Часто задаваемые вопросы : Часто задаваемые вопросы
последние обновления / основной индекс
справочные страницы : помощь по отдельным командам (20060810)
Газета Linux : интернет-журнал
Поиск/Ресурсы

  - Ссылки
- Поиск OMF
Объявления / Разное


Обновления документов
Ссылка на HOWTO, которые были недавно обновлены.

Работа с текстовыми данными — документация scikit-learn 1.0.2

Целью этого руководства является изучение некоторых из основных scikit-learn инструменты для решения одной практической задачи: анализа набора текстов документы (сообщения в группах новостей) по двадцати различным темам.

В этом разделе мы увидим, как:

  • загрузить содержимое файла и категории

  • извлечение векторов признаков, подходящих для машинного обучения

  • обучение линейной модели для выполнения категоризации

  • используйте стратегию поиска по сетке, чтобы найти хорошую конфигурацию обоих компоненты извлечения признаков и классификатор

Учебная установка

Чтобы начать работу с этим учебным пособием, вы должны сначала установить scikit-learn и все его необходимые зависимости.

См. инструкции по установке. страницу для получения дополнительной информации и инструкций для конкретной системы.

Исходный код этого руководства можно найти в папке scikit-learn:

 scikit-learn/doc/tutorial/text_analytics/
 

Исходный код также можно найти на Github.

Папка учебника должна содержать следующие подпапки:

  • *.rst файлы - источник учебного документа, написанного с помощью sphinx

  • data - папка для хранения наборов данных, используемых во время обучения

  • скелеты - образцы неполных скриптов для упражнений

  • решения - решения упражнений

Вы уже можете скопировать скелеты в новую папку куда-нибудь на вашем жестком диске с именем sklearn_tut_workspace , где вы будет редактировать ваши собственные файлы для упражнений, сохраняя при этом оригинальные скелеты целы:

 cp -r скелеты work_directory/sklearn_tut_workspace
 

Алгоритмам машинного обучения нужны данные.Перейти к каждому $TUTORIAL_HOME/data подпапку и запустите оттуда скрипт fetch_data.py (после прочитав их сначала).

Например:

 компакт-диск $TUTORIAL_HOME/данные/языки
меньше fetch_data.py
Python fetch_data.py
 

Загрузка набора данных из 20 групп новостей

Набор данных называется «Двадцать групп новостей». Вот официальный описание, цитата с сайта:

Набор данных "20 групп новостей" содержит приблизительно 20 000 документы группы новостей, разделенные (почти) равномерно по 20 различным группы новостей.Насколько нам известно, первоначально он был собран Кен Ланг, вероятно, для его статьи «Ньюсвидер: Учимся фильтровать netnews», хотя прямо не упоминает эту коллекцию. Коллекция из 20 телеконференций стала популярным набором данных для эксперименты с текстовыми приложениями методов машинного обучения, такие как классификация текста и кластеризация текста.

В дальнейшем мы будем использовать встроенный загрузчик набора данных для 20 групп новостей. из scikit-learn. Как вариант, можно скачать набор данных вручную с веб-сайта и используйте файл sklearn .наборы данных.load_files функцию, указав ее на подпапку 20news-bydate-train папка с несжатым архивом.

Чтобы ускорить выполнение первого примера, мы работать с частичным набором данных только с 4 категориями из 20 доступных в наборе данных:

 >>> Categories = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian',
... 'comp.graphics', 'sci.med']
 

Теперь мы можем загрузить список файлов, соответствующих этим категориям, следующим образом:

 >>> от sklearn.импорт наборов данных fetch_20newsgroups
>>> Twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train',
... category=categories, shuffle=True, random_state=42)
 

Возвращенный набор данных представляет собой «связку» scikit-learn : простой держатель объект с полями, к которым можно получить доступ как python dict ключи или атрибуты объекта для удобства, например target_names содержит список запрошенных имен категорий:

 >>> двадцать_поезд.target_names
['alt.atheism', 'comp.graphics', 'sci.med', 'soc.religion.christian']
 

Сами файлы загружаются в память в атрибуте данных . За ссылка имена файлов также доступны:

 >>> len(twenty_train.data)
2257
>>> len(twenty_train.filenames)
2257
 

Напечатаем первые строки первого загруженного файла:

 >>> print("\n".join(twenty_train.data[0].split("\n")[:3]))
От кого: [email protected] (Майкл Кольер)
Тема: Преобразование изображений в формат HP LaserJet III?
Nntp-Posting-Host: Хэмптон

>>> распечатать(двадцать_поезд.target_names[twenty_train.target[0]])
комп.графика
 

Алгоритмы контролируемого обучения потребуют метки категории для каждого документ в обучающем наборе. В данном случае категория – это имя группа новостей, которая также является именем папки, содержащей отдельные документы.

Из соображений скорости и экономии места scikit-learn загружает целевой атрибут в виде массива целых чисел, который соответствует индекс имени категории в списке target_names .Категория целочисленный идентификатор каждого образца хранится в атрибуте target :

 >>> двадцать_поезд.цель[:10]
массив([1, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 2])
 

Вернуть имена категорий можно следующим образом:

 >>> для t в файлеwenty_train.target[:10]:
... print(twenty_train.target_names[t])
...
комп.графика
комп.графика
соц.религия.христианская
соц.религия.христианская
соц.религия.христианская
соц.религия.христианская
соц.религия.христианская
науч.мед
науч.мед
науч.мед
 

Вы могли заметить, что сэмплы перемешивались случайным образом, когда мы вызывали fetch_20newsgroups(..., shuffle=True, random_state=42) : полезно, если вы хотите выбрать только подмножество образцов, чтобы быстро обучить модель и получить первое представление о результатах перед повторным обучением на полном наборе данных позже.

Обучение классификатора

Теперь, когда у нас есть функции, мы можем обучить классификатор, чтобы попытаться предсказать категория поста.Начнем с наивного Байеса. классификатор, который обеспечивает хорошую основу для этой задачи. scikit-learn включает в себя несколько варианты этого классификатора; наиболее подходящим для подсчета слов является полиномиальный вариант:

 >>> из sklearn.naive_bayes импортировать MultinomialNB
>>> clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, двадцать_train.target)
 

Чтобы попытаться предсказать результат для нового документа, нам нужно извлечь функции, использующие почти ту же цепочку извлечения функций, что и раньше.Разница в том, что мы вызываем transform вместо fit_transform . на трансформеры, так как они уже подошли к тренировочному набору:

 >>> docs_new = ['Бог есть любовь', 'OpenGL на графическом процессоре работает быстро']
>>> X_new_counts = count_vect.transform(docs_new)
>>> X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts)

>>> предсказано = clf.predict(X_new_tfidf)

>>> для документа, категория в zip(docs_new, предсказано):
... print('%r => %s' % (doc, двадцать_поезд.target_names[категория]))
...
'Бог есть любовь' => soc.religion.christian
«OpenGL на графическом процессоре работает быстро» => comp.graphics
 

Строительство трубопровода

Для упрощения векторизатора => преобразователя => классификатора для работы scikit-learn предоставляет класс Pipeline , который ведет себя как составной классификатор:

 >>> из sklearn.pipeline import Pipeline
>>> text_clf = Конвейер([
... ('вектор', CountVectorizer()),
... ('tfidf', TfidfTransformer()),
... ('clf', MultinomialNB()),
... ])
 

Имена vect , tfidf и clf (классификатор) произвольны. Мы будем использовать их для поиска по сетке подходящих гиперпараметров ниже. Теперь мы можем обучить модель одной командой:

.
 >>> text_clf.fit(twenty_train.data, двадцать_train.target)
Трубопровод(...)
 

Оценка производительности на тестовом наборе

Оценить прогностическую точность модели также легко:

 >>> импортировать numpy как np
>>> Twenty_test = fetch_20newsgroups(subset='test',
... Categories=категории, shuffle=True, random_state=42)
>>> docs_test = двадцать_test.data
>>> предсказано = text_clf.predict(docs_test)
>>> np.mean (прогноз == двадцать_тест.цель)
0,8348...
 

Мы достигли точности 83,5%. Посмотрим, сможем ли мы добиться большего успеха с помощью линейная машина опорных векторов (SVM), который широко считается одним из лучшие алгоритмы классификации текста (хотя и немного медленнее чем наивный Байес). Мы можем изменить учащегося, просто подключив другой объект классификатора в наш пайплайн:

 >>> от sklearn.linear_model импорт SGDClassifier
>>> text_clf = Конвейер([
... ('вектор', CountVectorizer()),
... ('tfidf', TfidfTransformer()),
... ('clf', SGDClassifier (потеря = 'шарнир', штраф = 'l2',
... альфа=1e-3, random_state=42,
... max_iter=5, tol=Нет)),
... ])

>>> text_clf.fit(twenty_train.data, двадцать_train.target)
Трубопровод(...)
>>> предсказано = text_clf.predict(docs_test)
>>> np.mean(прогноз == двадцать_тест.цель)
0,9101...
 

С помощью SVM мы достигли точности 91,3%. scikit-learn предоставляет дополнительные утилиты для более детального анализа результатов работы:

 >>> из показателей импорта sklearn
>>> print(metrics.classification_report(twenty_test.target, прогноз,
... target_names=twenty_test.target_names))
                        поддержка точного отзыва f1-score

           альт.атеизм 0,95 0,80 0,87 319
         комп.графика 0,87 0,98 0,92 389
               науч.мед 0,94 0,89 0,91 396
соц.религия.христианская 0,90 0,95 0,93 398

              точность 0,91 1502
             макросреда 0,91 0,91 0,91 1502
          взвешенное среднее 0,91 0,91 0,91 1502


>>> metrics.confusion_matrix(twenty_test.target, предсказано)
массив([[256, 11, 16, 36],
       [4, 380, 3, 2],
       [5, 35, 353, 3],
       [ 5, 11, 4, 378]])
 

Как и ожидалось, матрица путаницы показывает, что сообщения из групп новостей об атеизме и христианстве чаще путают друг с другом, чем с компьютерной графикой.

Настройка параметров с помощью поиска по сетке

Мы уже встречались с некоторыми параметрами, такими как use_idf в Трансформатор Тфидф . Классификаторы, как правило, также имеют много параметров; например, MultinomialNB включает параметр сглаживания alpha и SGDClassifier имеет параметр штрафа альфа и настраиваемую потерю и штрафные члены в целевой функции (см. документацию модуля, или используйте функцию Python help , чтобы получить их описание).

Вместо настройки параметров различных компонентов цепочке, можно провести исчерпывающий поиск лучших параметры на сетке возможных значений. Пробуем все классификаторы либо на слова, либо на биграммы, с idf или без него, и со штрафом параметр 0,01 или 0,001 для линейного SVM:

 >>> из sklearn.model_selection импортировать GridSearchCV
>>> параметры = {
... 'vect__ngram_range': [(1, 1), (1, 2)],
... 'tfidf__use_idf': (Истина, Ложь),
... 'clf__alpha': (1e-2, 1e-3),
... }
 

Очевидно, что такой исчерпывающий поиск может быть дорогостоящим. Если у нас есть несколько ядер ЦП в нашем распоряжении, мы можем сказать поисковику сетки попробовать эти восемь комбинации параметров параллельно с параметром n_jobs . Если мы дадим этот параметр имеет значение -1 , поиск по сетке определит, сколько ядер установлены и используют их все:

 >>> gs_clf = GridSearchCV(text_clf, параметры, cv=5, n_jobs=-1)
 

Экземпляр поиска сетки ведет себя как обычный scikit-learn модель.Давайте выполним поиск на меньшем подмножестве обучающих данных. для ускорения вычислений:

 >>> gs_clf = gs_clf.fit(twenty_train.data[:400], двадцать_train.target[:400])
 

Результатом вызова fit для объекта GridSearchCV является классификатор который мы можем использовать для предсказания :

 >>> двадцать_поезд.целевые_имена[gs_clf.predict(['Бог есть любовь'])[0]]
'социальная.религия.христианская'
 

Атрибуты объекта best_score_ и best_params_ хранят лучшие средний балл и настройка параметров, соответствующих этому баллу:

 >>> gs_clf.лучший результат_
0,9...
>>> для param_name в sorted(parameters.keys()):
... print("%s: %r" % (имя_параметра, gs_clf.best_params_[имя_параметра]))
...
clf__alpha: 0,001
tfidf__use_idf: Истина
vect__ngram_range: (1, 1)
 

Более подробная сводка результатов поиска доступна по адресу gs_clf.cv_results_ .

Параметр cv_results_ можно легко импортировать в pandas как DataFrame для дальнейшей проверки.

Упражнения

Для выполнения упражнений скопируйте содержимое папки «скелеты» как новая папка с именем «рабочая область»:

 cp -r рабочая область скелетов
 

После этого вы сможете редактировать содержимое рабочей области, не опасаясь потерять оригинальные инструкции к упражнениям.

Затем запустите оболочку ipython и запустите незавершенный скрипт с:

 [1] %run workspace/exercise_XX_script.py arg1 arg2 arg3
 

Если срабатывает исключение, используйте %debug для запуска сообщения мертвая сессия ipdb.

Уточните реализацию и повторяйте, пока упражнение не будет решено.

Для каждого упражнения файл скелета содержит все необходимые данные для импорта. операторы, шаблонный код для загрузки данных и пример кода для оценки предсказательная точность модели.

Упражнение 1. Идентификация языка

  • Напишите конвейер классификации текста, используя пользовательский препроцессор и CharNGramAnalyzer использует данные из статей Википедии в качестве обучающей выборки.

  • Оцените производительность на некотором протянутом тестовом наборе.

командная строка ipython:

 %run workspace/exercise_01_language_train_model.py data/languages/paragraphs/
 

Упражнение 2. Анализ настроений по отзывам о фильмах

  • Напишите конвейер классификации текста, чтобы классифицировать обзоры фильмов как положительный или отрицательный.

  • Найдите хороший набор параметров с помощью поиска по сетке.

  • Оцените производительность на протянутом тестовом наборе.

командная строка ipython:

 %run workspace/exercise_02_sentiment.py data/movie_reviews/txt_sentoken/
 

Упражнение 3: Утилита классификации текста CLI

Используя результаты предыдущих упражнений и cPickle модуль стандартной библиотеки, напишите утилиту командной строки, которая определяет язык некоторого текста, предоставленного на stdin , и оценивает полярность (положительная или отрицательная), если текст написан в Английский.

Бонусный балл, если утилита может указать уровень достоверности предсказания.

Куда отсюда

Вот несколько советов, которые помогут развить интуицию в области научного обучения. после завершения этого урока:

.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.