Разбор слова по составу учится: «учится» — корень слова, разбор по составу (морфемный разбор слова)

Содержание

«Учись — учиться» | Образовательная социальная сеть

Орфограммы.

 

№ 1 – правописание сочетаний ЖИ-ШИ, ЧА-ЩА, ЧУ-ЩУ, ЧК, ЧН, НЩ. (Ча –ща пиши с буквой А и так далее.)

№ 2 – парная согласная на конце или в середине слова. (Чтобы проверить парную согласную в слове, нужно подобрать такое проверочное слово, чтобы после согласной стояла гласная.) Например, столб – столбы, гриб, шкаф, жираф.

№ 3 – безударная гласная в корне.  (Чтобы проверить безударную в корне, нужно подобрать такое проверочное слово, чтобы безударная стала ударной.) Например, волна – волны, гора, дома, сады.

№ 4 – правописание непроизносимых согласных. (Чтобы проверить непроизносимую согласную, нужно подобрать такое проверочное слово, чтобы непроизносимая согласная слышалась отчётливо.) Например, хвастливый – хвастать – участник, грустная, честный.

№ 5 – правописание Ь после шипящих на конце слов. (У сущ. женского рода на конце пишется Ь, а у сущ. мужского рода Ь не пишется.) Например, дочь – ж.р. – ночь, тишь, мяч.

№ 6 – правописание безударных падежных окончаний им.сущ. (Запомни: в Родительном падеже и в 3 склонении всегда пишется окончание –И-. В Дательном и Предложном падеже  окончание –Е-).        Например, у подруги – Р.п. – у тёти,  у Даши, у моркови.

№ 7 – правописание приставок и суффиксов. (Запомни, как пишутся приставки: во, до, за, на, над, о, об, обо, от, ото, пере, по, под, подо, про, со. Запомни, как пишутся суффиксы: оньк, еньк, ов, ев, ) Например, отодвинуть – закрутить, обрезать, подпилить.

№ 8 – правописание предлогов. (Предлоги со словами пишутся раздельно.) Например, во дворе – в (чём?) – в доме, в школе, в музее.

№ 9 – правописание окончаний им.прил. (Окончание им. прил. Определяется по вопросу. Помни: у им.прил. мужского рода могут быть окончания –ОЙ, -ЫЙ, -ИЙ.) Например, у красного (у какого?) – у синей, в здоровом, к красочной.

№ 10 – правописание Ь и Ъ. (после приставок, перед буквами Е,Ё,Ю,Я пишется Ъ) Например, съёмка – подъём, объедки, польют.

№ 11 – правописание удвоенных согласных. (Нужно запомнить.) Например, шоссе – ванна, Жанна, суббота.

№ 12 – правописание окончаний глаголов. (У глаголов 1 спряжения пишется в окончание –Е-, у глаголов 2 спряжения – И-.) Например, решаем – решать-1 спр. – посеет, колем, ищет.

№ 13 – правописание –ТСЯ, — ТЬСЯ в глаголах. (Если глагол отвечает на вопрос что делать?, на конце пишется Ь.) Например, приучиться (что сделать?) – окунуться, обрадоваться, перегреется.

№ 14 – правописание суффиксов глаголов прошедшего времени. (В глаголах прошедшего времени пишется тот же суффикс, что и в неопределённой форме.) Например, стоял – стоять – ставил, тратил, украсил.

№ 15 – правописание частицы НЕ с глаголами. (Не с глаголами пишется раздельно.) Например, не кричать – не скакать, не унывать, не писать, но недоумевать.

№ 16 – правописание имён собственных. (Имена собственные пишутся с большой буквы.) Клара…

№ 17 – ошибки допущенные по невнимательности ( пропуск, замена, добавление букв) – слова переписать без ошибок.

№ 18 – правописание словарных слов

№19 – оформление предложений

№ 20 — перенос слов. (Слова переноси по слогам).

в чем правы и в чем ошибаются противники реформы

Фото: Таль Шахар

Демонстрация возле театра «Габима» против юридической реформы (Фото: Таль Шахар )

Площадь перед театром «Габима» и все прилегающие к ней улицы были заполнены до отказа. Дождь не стал помехой солдатам «армии демократии». Собравшиеся были уверены, что борются с темными силами, угрожающими превратить Израиль в страну третьего мира. Сердцем я был, безусловно, с ними. Но только сердцем.

Дочь экс-премьера Дана Ольмерт и ее единомышленники из «антисионистского ордена» сообщили, что назло всем выйдут на демонстрацию с палестинскими флагами. Они бросили вызов организаторам митинга, которые не хотели такие флаги там видеть. Организаторы победили: бело-голубые флаги доминировали на площади Габима. Очень хорошо, что это так. Если и есть что-то объединяющее сторонников двух лагерей, — это национальные символы страны. И это уже немало.

Нет, мы не находимся в разгаре гражданской войны, мы далеки от этого. Но безусловно — в стране идет война культур. Это война различных мнений, идей, утверждений и подходов. И эта война обязана завершиться компромиссом.  

В ходе боевых действий допущено немало серьезных ошибок. Последнюю из них совершила председатель Верховного суда Эстер Хают. Она говорила о важных вещах, но по дороге потеряла место «над схваткой», а также объективность, которой строго должны придерживаться судьи. Аарон Барак (экс-глава БАГАЦа) нанес вред своми последними интервью. Хают лишь подлила масла в огонь. 

Барак прославился тем, что гнул свою линию и не прислушался к критике. Хают продолжает ту же линию. И не делает ничего, чтобы снизить напряженность в обществе. Например, призвать к диалогу. Хотя именно этого от нее ждут прежде всего.

Спор идет не между Хают и министром юстиции.

Не соглашаются между собой лучшие специалисты по юриспруденции, представляющие различные подходы. Хают полностью поддержала линию Аарона Барака. Она идет тем же путем и не прислушивается к иному мнению.

Сторонники Аарона Барака не готовы признать, что некоторые их решения были абсолютно политическими. Они не готовы сказать вслух, что превратили прокуратуру в структуру, которая находится над критикой, а любое мнение против нее считается ударом по самому святому — правовой системе и демократии. В последнее десятилетие ситуация немного изменилась. Но это произошло в основном благодаря настойчивости Аелет Шакед, не разделяющей, как известно, взгляды Барака и Хают.

Глава Верховного суда должна настаивать на диалоге. Но она от него отказалась. Ее речь гораздо больше подходила для выступлений на вчерашней демонстрации возле «Габимы». Глава Верховного суда сказала именно то, что годами повторяют противники реформы — любой реформы.  

У Хают была возможность встать над схваткой, но она четко обозначила позицию. И позиция эта оказалась созвучной мнениям лидеров оппозиции, которые практически синхронно опубликовали слова поддержки ее выступлению. Но эта позиция дала оппозиции доказательство того, что БАГАЦ — по сути политическая структура. 

Медвежьи объятия от Лапида, Гальон, Михаэли и Саара — последнее, в чем нуждается сегодня Верховный суд. Что произойдет в следующий раз, когда Хают должна будет принять решение по спорному вопросу между коалицией и оппозицией? Что случится с общественным доверием — если, конечно, предположить, что в общество входят не только участники вчерашней демонстрации, но и сторонники реформы юридической системы?

Во время вчерашней демонстрации в Тель-Авиве прозвучали речи, идущие из сердца. Но правда не находится лишь у одной из сторон. И в тот день, когда митингующие возле «Габимы», главы оппозиции, Аарон Барак и Эстер Хают все же согласятся выслушать других, придерживающихся иного мнения, произойдут изменения. И это будет лучшим подарком для торжества правового государства и демократии.

                      

Автор — политический обозреватель «Едиот ахронот»

Полный текст на иврите — здесь

 

[PDF] Обучение композиционной семантике для семантического анализа в открытом домене

  • Идентификатор корпуса: 267390
  title={Изучение композиционной семантики для семантического анализа в открытом домене},
  автор = {Фонг Ле и Виллем Х. Зуидема},
  booktitle={ЦВЕТ},
  год = {2012}
} 
  • Фонг Ле, Виллем Х. Зуидема
  • Опубликовано в COLING 1 декабря 2012 г.
  • Информатика

В этой статье представлен новый подход к изучению композиционной семантики для семантического анализа открытых доменов. Наш подход называется семантической композицией на основе зависимостей с использованием графов (DeSCoG) и отличается от существующих подходов несколькими способами. Во-первых, мы устраняем необходимость в лямбда-исчислении, используя основанный на графе вариант структур представления дискурса для представления семантических строительных блоков и определяя новые комбинаторные операции для наших графовых структур.

Во-вторых, мы предлагаем… 

View on ACL

anthology.aclweb.org

Cross-lingual Learning of an Open-domain Semantic Parser

  • Kilian Evang, Johan Bos
  • Computer Science, Linguistics

    COLING

  • 2016

We propose метод изучения семантических парсеров CCG путем проецирования аннотаций через параллельный корпус. Метод открывает путь к дешевому созданию многоязычных семантических синтаксических анализаторов, отображающих…

Анализ структуры универсального представления дискурса

  • Jiangming Liu, Shay B. Cohen, Mirella Lapata, Johan Bos
  • Информатика, лингвистика

    CL

  • 2021

Разработана семантическая структура преобразования, основанная на семантической структуре синтаксического анализа. ресурсы на нескольких языках по двум схемам обучения.

Изучение нейронных методов анализа структур представления дискурса

  • Рик ван Ноорд, Лаша Абзианидзе, Антонио Торал, Йохан Бос
  • Информатика

    TACL

  • 2018

В этой работе представлен нейронный семантический синтаксический анализатор последовательностей, который способен создавать структуры представления дискурса (DRS) для английских предложений с высокой точностью, превосходя традиционные синтаксические анализаторы DRS.

Гронинген, означающий Банк

  • Йохан Бос
  • Компьютерная наука

    JSSP

  • 2013

Цель банка Groningen для получения большого корпуса английского языка, аннотированных с формальными значениями, и A -A -A -ANTARSTATS и AO AT AR, чтобы получить большой корпус английского языка, а также формальный сложный подход начальной загрузки использует существующие инструменты языковых технологий, чтобы получить разумное приближение к целевым аннотациям в качестве отправной точки.

Дискурс-представления структуры. Проанализирование

  • Jiangming Liu, Shay B. Cohen, Mirella Lapata
  • Компьютерная наука

    ACL

  • 2018

Открытый невроп. Теория репрезентации дискурса (DRT) и разрабатывает модель с учетом структуры, которая разбивает процесс декодирования на три этапа.

Нейросемантический анализ с помощью символьного перевода: эксперименты с абстрактными представлениями значений

  • Рик ван Ноорд, Йохан Бос
  • Информатика

    ArXiv

  • 2017

Рассматриваются пять различных подходов к улучшению метода перевода больших предложений на уровне символов для нейронно-семантического анализа абстрактного анализа Представления значений (AMR), что привело к F-оценке 71,0 для удерживаемых данных, что является современным уровнем синтаксического анализа AMR.

Первая общая задача по разбору структуры представления дискурса

В документе представлена ​​общая задача IWCS 2019 по семантическому анализу, целью которой является создание структур представления дискурса (DRS) для английских предложений и показаны улучшения по сравнению с существующим современным синтаксическим анализатором.

Межъязыковой семантический анализ с категориальными грамматиками

  • Килиан Эванг
  • Информатика, лингвистика

  • 2017

Эта диссертация исследует, какие семантические методы компьютерного обучения другой язык, такой как нидерландский, и показывает, что грамматический формализм Комбинаторная категориальная грамматика является подходящим формализмом для этой цели.

The Parallel Meaning Bank: A Framework for Semantically Annotating Multiple Languages ​​

  • Lasha Abzianidze, Rik van Noord, Chunliu Wang, Johan Bos
  • Linguistics, Computer Science

    ArXiv

  • 2020

The Parallel Meaning Bank это структура, предназначенная для предоставления простого способа аннотирования композиционной семантики для текстов, написанных на языках, отличных от английского, которая включает семь уровней лингвистической информации: сегментация, символизация, семантическая маркировка, устранение неоднозначности смысла слова, синтаксическая структура, маркировка тематических ролей и совместная ссылка.

Дискурс представление Початие для предложений и документов

  • Jiangming Liu, Shay B. Cohen, Mirella Lapata
  • Интерактивные науки

    ACL

  • 2019

Модель нереврала с помощью контролируемого Hierarchical Grighlickillicililicilliclemilicilicilicilicilicilicilicilicility. Представлена ​​стратегия мотивированного копирования, которая значительно превосходит конкурентные базовые показатели и представляет собой общую основу для анализа дискурсивных структур произвольной длины и детализации.

с изображением 1-10 из 43 ссылок

Сорт Byrelevancemost, повлиявшая на работу,

Семантика на основе обучения, основанная на обучении,

  • P. Liang, Michael I. Jordan, D. Klein
  • Компьютерная наука

    , D. Klein

  • . Компьютерная наука

    CL

  • .

Разработан новый семантический формализм, композиционная семантика на основе зависимостей (DCS), определено лог-линейное распределение по логическим формам DCS, и показано, что система обеспечивает точность, сравнимую даже с самыми современными системами. которые требуют аннотированных логических форм.

Learning for Semantic Parsing Using Statistical Syntactic Parsing Techniques

  • Ruifang Ge
  • Computer Science

  • 2010

This work presents SCISSOR, a system based on a statistical parser that generates a semanticallyaugmented parse tree (SAPT), в котором каждый внутренний узел имеет как синтаксическую, так и семантическую метку, а композиционно-семантическая процедура используется для отображения расширенного дерева синтаксического анализа в окончательное представление значения.

Семантический анализ вождения с ответом мира

  • Дж. Кларк, Дэн Голдвассер, Мин-Вей Чанг, Д. Рот
  • Компьютерная наука

    Conll

  • 2010

предсказания сложных структур, которые полагаются только на двоичный сигнал обратной связи, основанный на контексте внешнего мира, и переформулирует проблему семантического анализа, чтобы уменьшить зависимость модели от синтаксических шаблонов, что позволяет синтаксическому анализатору лучше масштабироваться с меньшим контролем.

Обучение для семантического анализа со статистической машиной переводом

  • Y. W. Wong, R. Mooney
  • Компьютерная наука

    NAACL

  • 2006

. Показано, что оза выполняет благоприятные с точки зрения оба точностью и покровители. существующие методы обучения, требующие такого же количества контроля, и демонстрируют лучшую устойчивость к изменениям сложности задач и порядка слов.

Статистический семантический анализатор, объединяющий синтаксис и семантику

  • Ruifang Ge, R. Mooney
  • Информатика

    CoNLL

  • 2005

Обучаемый семантический синтаксический анализатор, который преобразует предложения естественного языка в подробный, формальный, экспериментальный язык и демонстрирует их значение. Scissor обеспечивает более точное семантическое представление, чем несколько предыдущих подходов.

Обучение семантическому анализу и генерации естественного языка с использованием методов статистического машинного перевода

  • Р. Муни, Ю. В. Вонг
  • Информатика

  • 2007

Эта работа является первой попыткой использовать одну и ту же автоматически выученную грамматику как для синтаксического анализа, так и для генерации, и показывает, что алгоритмы являются более надежными и точны, чем лучшие в настоящее время системы, которые требуют аналогичного контроля.

Разработка большого семантически аннотированного корпуса

  • Валерио Базиле, Йохан Бос, Килиан Эванг, Нортье Дж. Венхейзен
  • Информатика

    LREC

  • 2012

Утверждается, что подход начальной загрузки, включающий современные инструменты НЛП для синтаксического анализа и семантической интерпретации в сочетании с вики-подобным интерфейсом для совместной аннотации эксперты и игра, предназначенная для краудсорсинга, являются исходными ингредиентами для выполнения этого предприятия.

Неконтролируемый семантический анализ

  • Хойфунг Пун
  • Информатика

    MLSLP

  • 2012

В этой работе представлен первый неконтролируемый подход к проблеме обучения семантического синтаксического анализатора с использованием марковской логики, который значительно превосходит TextRunner, DIRT и информированную основу как по точности, так и по полноте. задача.

Детерминированное статистическое сопоставление предложений с недоопределенной семантикой

  • Х. Алшави, Пи-Чуан Чанг, Майкл Ринггаард
  • Информатика

    IWCS

  • 2011

Конкретный выбор используемых алгоритмов означает, что обученное отображение является детерминированным (в смысле детерминистического синтаксического анализа), прокладывая путь для крупномасштабного преобразования текста в семантику.

Лексическое обобщение в индукции грамматики CCG для семантического анализа

  • Т. Квятковски, Люк Зеттлмойер, С. Голдуотер, Марк Стидман
  • Информатика, лингвистика

    EMNLP

  • 77

    2011

Представлен алгоритм для изучения факторизованных лексиконов CCG, а также вероятностная модель разбора-выборки, которая включает как лексемы для моделирования значения слов, так и шаблоны для моделирования систематических изменений в использовании слов.

Корень слова: fin (Корень) | Membean

Латинское корневое слово fin означает «конец», как «граница» или «предел».

Все студенты знают, что экзамен fin al сдается в «конце» курса. Точно так же все те, кто идет на музыкальный концерт, знают, что fin эль отмечает «конец» композиции. Когда вы вступаете в гонку, линия

fin ish отмечает ее «конец».

То, что имеет размер fin ite, вообще не имеет «конца». Идея fin ity заключается в том, что у него нет никакого «конца» или «предела»! В то время как в fin ity указывает на непостижимо безграничный размер, что-то, что не имеет «конца» о том, насколько малым оно может быть, в fin itesimal. Когда размер чего-то не соответствует fin ed, однако имеет основательный «конец», ибо вокруг него поставлена ​​«граница».

Итак, что такое fin ition? Словарь de fin ition отмечает «конец» или «предел» значений, которые имеет данное слово! С другой стороны, если описание чего-либо является inde fin ite, оно не имеет ощутимого «конца» или «границы» и, следовательно, неясно.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *