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.

Сходство и различие служебных слов

Сходство служебных слов

1. Все служебные слова могут быть производными и непроизводными.

Производные служебные слова сохранили в современном русском языке живые словообразовательные и лексико-семантические отношения с мотивирующими знаменательными словами.

Непроизводные (первообразные) служебные слова не имеют словообразовательных и лексико-семантических связей со знаменательными частями речи: в продолжение года, в течение урока, на уроке, об уроке.

2. По составу все служебные слова делятся на простые (в, к, на, перед) и составные, состоящие из нескольких элементов (несмотря на, потому что, хотя бы).

В отличие от знаменательных, все служебные слова не имеют номинативной функции, не изменяются, не имеют грамматических категорий и не являются членами предложения.

Различие служебных слов

1. Предлоги и союзы отличаются от частиц по функции.

Предлоги и союзы служат для выражения различных семантико-синтаксических отношений между словами, предложениями и частями предложений. Частицы в отличие от них не участвуют в построении структуры предложения или словосочетания. Они выражают смысловые оттенки или участвуют в образовании аналитических форм слов, т. е. выражают объективную и субъективную модальность.

• Только ты меня понимаешь. (Только — частица.)
• Неужели ты был там на самом деле? (Неужели — частица. )
• Я как раз это и хотела спросить. (Как раз — частица.)

Сложные моменты

Среди служебных слов много омонимов как по отношению к знаменательным словам, так и по отношению друг к другу.

Возможно частичное внешнее совпадение служебных слов.

• Несмотря на мороз, мы пошли гулять. (Несмотря — предлог.)
• Несмотря на то что был мороз… (Несмотря на то что — союз.)

Может происходить перекрещивание функций служебных слов.

• — Не думай об этом.
• — Я и не думаю.

Классный урок на «Радио России – Тамбов», эфир 14 мая 2020 года — ВЕСТИ / Тамбов

Этот урок культуры речи будет полезен не только тем, кто готовится к сдаче ЕГЭ. Разговор пойдет, в частности, о паронимах, которые иногда называют «ложными братьями» — словах, сходных по звучанию и морфологическому составу, но различающихся лексическим значением. Омонимы впервые заметил Аристотель. А вот Цицерон утверждал, что «Как в жизни, так и в речи нет ничего труднее, как видеть, что уместно». Сегодняшний урок поможет изучающим русский язык всегда правильно выбирать слова.

Урок русского языка в 11 классе «Паронимы»

Здравствуйте, уважаемые слушатели. Тема сегодняшнего урока «Паронимы, употребление паронимов в речи». Приглашаем к разговору тех, кто хочет сделать лингвистические открытия, кто хочет расширить свой лексикон, говорить правильно и повысить культуру речи, кому интересно больше узнать о паронимах. Эта тема будет интересна и полезна учащимся 11 классов, так как задание №5 в ЕГЭ именно на это правило.

Наблюдения над живым словом в повседневном обиходе, на собраниях, лекциях, над речью школьников, особенно в ее письменном выражении (творческие работы), наконец над языком периодической печати, радио и телевидения свидетельствуют о том, что в речи встречается немало ошибок и отклонений от современных литературных норм. Паронимия – один из источников «трудностей» литературной речи.

Одна из распространенных ошибок школьников — смешение паронимов. Да и люди, свободно владеющие русским литературным языком, по справедливому замечанию Д. Э. Розенталя, «нередко затрудняются в выборе какого-либо из слов, отмеченных не только сходством в их звучании, но и смысловой близостью, что объясняется их образованием от одного и того же корня».

Однако в школьную программу по русскому языку в 5-9 классах не включен специально вопрос, предполагающий изучение слов-паронимов и употребление их в речи. В программе же для старшей школы количество часов на изучение темы «Паронимы и их употребление» ограничено. Не случайно выпускники испытывают большие трудности на ЕГЭ по русскому языку при выполнении заданий, связанных с употреблением паронимов. А ведь задания по данной теме имеют место во всех типах тестов ЕГЭ.

М. Горький говорил: «Слово — одежда всех фактов, всех мыслей». Значит, эту одежду необходимо подбирать «по мерке» и «со вкусом», следует в первую очередь учитывать присущее каждому слову значение. А знаем ли мы эти значения? Как показывает практика – не всегда.

Ошибки в употреблении паронимов можно услышать очень часто. Бабушка говорит внуку: «Одень пальто – на улице холодно». Кондуктор в автобусе строго обращается к пассажирам: «Вошедшие граждане, оплатите за проезд». А в рекламной листовке парикмахерской можно прочитать: «Мы создадим вам эффективную внешность». Подобные ошибки связаны с тем, что говорящие и пишущие не видят различий в значениях паронимов, неправильно понимают значения слов. Как же избежать подобных ошибок? Что нужно делать, чтобы не допускать лексические недочёты в речи? Попытаемся найти ответы на эти важные вопросы и попробуем выяснить специфику употребления паронимов, причины возникновения их в русском языке, а также типичные ошибки при употреблении слов – паронимов.

Паронимы – это однокоренные слова, принадлежащие к одной части речи, имеющие общие грамматические признаки. Паронимы — это слова, имеющие структурное и звуковое сходство.

Паронимы в большинстве случаев относятся к одной части речи. Например: одеть и надеть, абонент и абонемент, мудреть и мудрить. Иногда паронимы также называют ложными братьями.

Каковы основные ошибки в употреблении паронимов? Близнецы или совсем чужие? Паронимы требуют к себе особого внимания, поскольку в речи недопустимо их смешение.

Итак, с учетом особенностей паронимы бывают по структуре:

Приставочные паронимы – паронимы, имеющие разные приставки. Например: вбежать – взбежать, обсудить – осудить, одеть – надеть и т.д.

Суффиксальные паронимы – паронимы, имеющие разные суффиксы.

Например: грозный – грозовой, белеть – белить, лирический – лиричный и т.д.

Финальные паронимы – паронимы, отличающиеся окончаниями, а также конечными буквами. Например: жар – жара, гарант – гарантия, невежа – невежда, адресат — адресант и т.д.

По значению:

Полные (абсолютные) паронимы – паронимы с ударением на одном и том же слоге, выражающие разные смысловые понятия. Например: осуждение – обсуждение, восход – всход и т.д.

Неполные паронимы – паронимы, в которых наблюдается неполное разделение объёма значений, что вызывает их сближение.

Например: аристократический – аристократичный, комический – комичный и т.д.

Частичные (приблизительные) паронимы – паронимы, различающиеся местом ударения, характеризующиеся общностью смысловых понятий и возможным совпадением сочетаемости. Например: водный напор – водяной напор, героический подвиг – геройский подвиг и т.д.

Как различать паронимы?

Например, в заявлении директору сотрудник пишет: «Прошу предоставить мне отпуск» (т.е. дать возможность пользоваться отпуском), а директор может начертать на этом заявлении: «Представьте сначала отчёт о работе» (т.е. он велит, приказывает предъявить ему отчёт о работе).

На собрании докладчику предоставляют слово, т. е. разрешают высказаться. А если кого-нибудь признают достойным высокой похвалы, то его могут представить к награде.

Гостя собравшимся также представляют (т.е. знакомят, называют его имя), но бывают такие нерадивые хозяева, которые предоставляют гостей самим себе (т.е. не развлекают, не обращают на гостей внимания).

Внешнее различие этих двух глаголов – всего одной буквой, а по смыслу разница весьма существенная.

Паронимы можно различать ещё так:

Вместо каждого паронима подставлять близкое ему по смыслу слово. Эти подстановочные слова никогда не совпадут.

Например, вместо экономная хозяйка можно сказать рачительная хозяйка, а вместо экономичная упаковка – выгодная упаковка. Прилагательное рачительная по значению явно отличается от прилагательного выгодная. Тем самым делается очевидной разница между паронимами экономная и экономичная.

Невежа-невежда

Чтобы научиться различать паронимы НЕВЕЖА — НЕВЕЖДА и научиться правильно их употреблять, стоит подробнее изучить лексическое значение и этимологию.

Оба слова могут описывать человека любого пола, возраста и социального статуса. Они не только звучат похоже, но и часто применяются в одинаковом контексте, что затрудняет понимание.

Рассматриваемые паронимы образуют необычную пару, имеющую разные корни. Разбор слова невежда по составу показывает основу «невежд» и окончание «а». Происходит от древнеславянского слова «ведать», то есть «знать». Слово отражает необразованность, недостаточную осведомлённость человека о предмете. Невежа имеет другой корень — «невеж», Это намекает на его родство со словом «невежливость» — отсутствие манер. Эти два паронима взаимосвязаны, поскольку в обществе малообразованность и незнание правил поведения часто идут рука об руку.

Похожесть слов объясняется их происхождением. Во времена Пушкина они относились к одному и тому же понятию и представляли собой разные формы одного существительного. Принципиальное различие между ними впервые было указано в «Толковом словаре живого великорусского языка» В. И. Даля.

В современной разговорной речи понятия продолжают путать, несмотря на то что даже самый воспитанный и вежливый человек может быть необразованным и наоборот.

Запомнить эти паронимы помогут приемы мнемотехники, например, стихи:

Этот человек – НЕВЕЖДА,

Так как разум не разбужен,

А сосед его – НЕВЕЖА,

Что во много раз похуже.

Одеть-надеть

Тонкий знаток русского языка А.Т. Твардовский, обращая внимание на ошибки в употреблении паронимов, заметил: «Я сам, как песчинку в хлебе, попадающую на зуб, не выношу слова – одел шапку, а так упорно почему-то пишется вместо надел.» В речи, действительно, смешивают эти паронимы: «Одень пальто, на улице холодно»; «На мебель одели чехлы». Глагол надеть, который следовало употребить в этих случаях, как правило, имеет при себе предлог на или позволяет нам мысленно его подставить: надень пальто (на сына), надень очки (на нос). Дополнение при этом глаголе обычно выражено неодушевленным существительным. Слово одеть обычно имеет дополнения без предлога, оно часто выражено одушевленным существительным.

Об ошибках употребления этих паронимов пишет Новелла Матвеева:

Одень, надень…Два слова

Мы путаем так бестолково!

Морозный выдался рассвет,

Оделся в шубу старый дед.

А шуба, стало быть, надета…

Компания и кампания

Различать и правильно употреблять слова компания и кампания помогает стихотворение А.Т. Твардовского:

Но со страстью неизменной

Дед судил, рядил, гадал

О кампании военной,

Как в отставке генерал.

Шел наш брат, худой, голодный,

Потерявший связь и часть,

Шел поротно и повзводно,

И компанией свободной,

И один, как перст, подчас.

АДРЕСАТ – АДРЕСАНТ

Слова «адресат» и «адресант» должны быть знакомы любителям писать письма. Без них и переписки не получится, ведь это два взаимодействующих лица. Они очень похожи, за что и попали в словари паронимов.

Адресат (он же получатель, на конвертах отмечен словом «Кому») — это тот, кому адресовано сообщение, то есть тот, кто его получит.

Адресант (он же отправитель, на конверте обозначается кодовым словом «От кого») — тот, кто отправляет сообщение.

Много слов написал АДРЕСАНТ,
Только сбивчиво, очень невнятно.
И сидит над письмом АДРЕСАТ –
Половина ему лишь понятна!

Эти слова входят в профессиональную речь служителей почты в составе таких оборотов, как «адресат выбыл», «уточните адресата».

В литературе можно встретить примеры использования в одном предложении одновременно двух слов-паронимов Они служат для задания бинарной стилистической фигуры — парономазии.

Парономазия (от греч. para — возле, onomazo — называю) или паронимическая аттракция — стилистический приём с использованием обоих паронимов в одном предложении. Так как задействованы сразу два слова, приём иногда также называют бинарной стилистической фигурой.

С помощью парономазии добиваются выразительности авторской мысли и образности высказывания. Парономазия используется в поэзии, фольклоре (пословицах, скороговорках, сказках), публицистики.

В приеме парономазии, как правило, используются родственные слова: «Служить бы рад, прислуживаться тошно» (А. С. Грибоедов, «Горе от ума»), «Нечего их ни жалеть, ни жаловать» (А. С. Пушкин, «Капитанская дочка»). Пары таких слов, органично встроенные в художественный текст, усиливают смысл высказывания, способствуют акцентированию внимания читателя, заставляют его лучше запомнить эффектную фразу.

Заключение

Проблема овладения лексическими нормами русского языка, проблема устранения и предупреждения речевых ошибок сегодня стоит остро. Поэтому каждый из нас должен стремиться увеличению своего словарного запаса, к грамотному использованию слов, ведь наша речь – это показатель нашей образованности.

Какой совет можно дать учащимся? Чтобы повысить уровень культуры речи по употреблению паронимов, необходимо:

— читать научную и художественную литературу;

— проводить постоянные языковые тренировки;

— пополнять словарный запас;

— иметь специальный словарик паронимов и интенсивно его пополнять, поскольку языковой состав постоянно изменяется.

Наша речь – это показатель нашей культуры и образованности. Надеемся, что сегодняшний радиоурок поможет школьникам правильно употреблять паронимы в речи и успешно выполнить задание №5 на ЕГЭ по русскому языку.

Рощей разбор слова по составу

Рощей

корень – РОЩ; окончание – ЕЙ;
Основа слова: РОЩ
Вычисленный способ образования слова: Бессуфиксальный или другой

Слово Рощей содержит следующие морфемы или части:

• ¬ приставка (0): –
• ∩ корень слова (1): РОЩ;
• ∧ суффикс (0): –
• ⏰ окончание (1): ЕЙ;

Онлайн разбор слова по составу (морфемный разбор) Рощей произведен программными средствами, поэтому может содержать ошибки.
Если Вы нашли ошибку или морфемный разбор слова Рощей произведен неверно (правильность указания корня, приставки, суффикса, основы слова), пожалуйста сообщите об этом в комментариях к разбору, мы постараемся учесть Ваши замечания

Разбор слова по составу.

Состав слова «рощей»:

Приставка слова рощей

Морфемный разбор слова рощей

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

Морфемный разбор слова рощей делается очень просто. Для этого достаточно соблюсти все правила и порядок разбора.

Сделаем морфемный разбор правильно, а для этого просто пройдем по 5 шагам:

• определение части речи слова рощей – это первый шаг;
• второй – выделяем окончание: для изменяемых слов спрягаем или склоняем, для неизменяемых (деепричастие, наречие, некоторые имена существительные и имена прилагательные, служебные части речи) – окончаний нет;
• далее ищем основу. Это самая легкая часть, потому что для определения основы нужно просто отсечь окончание. Это и будет основа слова;
• следующим шагом нужно произвести поиск корня слова. Подбираем родственные слова для рощей (еще их называют однокоренными), тогда корень слова будет очевиден;
• Находим остальные морфемы для рощей путем подбора других слов, которые образованы таким же способом, что и рощей.

Как вы видите, морфемный разбор рощей делается просто. Теперь давайте определимся с основными морфемами слова рощей и сделаем его разбор.

Сходные по морфемному строению слова

Делаем Карту слов лучше вместе

Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать Карту слов. Я отлично умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!

Спасибо! Я обязательно научусь отличать широко распространённые слова от узкоспециальных.

Насколько понятно значение слова хлористый (прилагательное):

Ассоциации к слову «роща»

Синонимы к слову «роща»

Предложения со словом «роща»

• Речь шла о такой малости как подлежащая вырубке берёзовая роща на самом краю графства.
• Рассказывают и о том, как прадед мой извёл прекрасную дубовую рощу, скупивши её за бесценок у какого-то разорившегося помещика.
• Здесь вековые зелёные оливковые рощи в Parc du Pian, гавань для яхт, сад Jardin des Colombieres.
• (все предложения)

Цитаты из русской классики со словом «роща»

• Лошадей привязал кучер к деревьям, в недальнем расстоянии, и задал им овса, которым запасся на дорогу; потом перескочил по камням через речку, пробрался сквозь рощу, в которой, сказали мы, терялась по косогору дорога в Менцен, прополз по обнаженной высоте за крестом и у мрачной ограды соснового леса, к стороне Мариенбурга, вскарабкавшись на дерево, которого вершина была обожжена молниею, привязал к нему красный лоскут, неприметный с холма, где были наши путешественники, но видный вкось на мызе.

Сочетаемость слова «роща»

Какой бывает «роща»

Значение слова «роща»

РО́ЩА , -и, ж. Небольшой, чаще лиственный лес. (Малый академический словарь, МАС)

Отправить комментарий

Дополнительно

Значение слова «роща»

РО́ЩА , -и,

Предложения со словом «роща»:

Речь шла о такой малости как подлежащая вырубке берёзовая роща на самом краю графства.

Рассказывают и о том, как прадед мой извёл прекрасную дубовую рощу, скупивши её за бесценок у какого-то разорившегося помещика.

Здесь вековые зелёные оливковые рощи в Parc du Pian, гавань для яхт, сад Jardin des Colombieres.

Синонимы к слову «роща»

Ассоциации к слову «роща»

Сочетаемость слова «роща»

Какой бывает «роща»

Морфология

Карта слов и выражений русского языка

Онлайн-тезаурус с возможностью поиска ассоциаций, синонимов, контекстных связей и примеров предложений к словам и выражениям русского языка.

Справочная информация по склонению имён существительных и прилагательных, спряжению глаголов, а также морфемному строению слов.

Сайт оснащён мощной системой поиска с поддержкой русской морфологии.

★ Юный — чечерский район .. Информация

Пользователи также искали:

не юный, юный часть речи, юный или юнный, юный морфемный разбор, юный натуралист, юный правописание, юный разбор по составу, юный синоним, юный, Юный, разбор, не юный, юный разбор по составу, юный морфемный разбор, юный синоним, юный натуралист, юный часть речи, юный правописание, речи, правописание, составу, морфемный, синоним, натуралист, часть, юнный, юный или юнный, чечерский район.

…

Как сделать фонетический разбор слова юный?

Этот текст можно озаглавить «Как рождался словарь Даля».

Составим план пересказа этого текста:

1. Детство, юность, отрочество Даля
2. Полвека на службе родному языку
3. Четыре тома словаря
4. Отношение Пушкина к словарю
5. Значение словаря в современности.

Выпишем прилагательные, которые в тексте используется с отсутствующим окончанием, вставим нужные формы окончания, укажем определяемые существительные.

Известного толкового Словаря; морским офицером, военным врачом; по родному краю; русского народа.

Русской речи в разнообразных проявлениях; русского языка; в народной речи, меткие русские пословицы, интересные загадки.

Огромный труд, с большим интересом.

Почетное, прочное место.

«Олицетворять» (что делать?) является инфинитивом/неопреде­лённой формой глагола/начальной формой глагола, поэтому его морфемный анализ имеет свою особенность.

Сначала определимся с местом этого слова в словарном гнезде: исходное (непроизводное) или производное.

В словаре А. Тихонова мы обнаруживаем, что глагол «олицетворять» занимает первую позицию и является суффиксальным производным от глагола совершенного вида «олицетворить».

Это важно для выделения основы.

Особый разговор об элементе «-ть», поскольку в разных учебных программах (имею в виду школьный курс русского языка) он определяется по-разному: как окончание инфинитива (УМК Т. Ладыженской, УМК М. Разумовской) или как суффикс инфинитива (УМК В. Бабайцевой). В обоих случаях «-ть» не входит в основу слова, т.к. является формообразующей/форм­ообразовательной морфемой.

Сам морфемный анализ может быть таким:

• ть — суффикс инфинитива/окончание инфинитива,
• олицетворя- основа слова,
• я — суффикс,
• олицетвор- корень.

Олицетвор/я/ть

Разобрать слово по составу значит выделить в нем приставку , корень , суффикс , окончание и основу слова . В слове Кролик корень слова кролик , окончание нулевое , основа слова кролик. В слове Учитель , корень уч , суффикс и , суффикс тель , окончание нулевое , основа слова учитель. В слове подушка , корень подушк , окончание а , основа слова подушк. В слове Привлекательность , приставка при , корень влек , суффикс а , тель, ность , основа слова привлекательность.

В слове ОБРАЗОВАЛОСЬ в современном языке корень -образ-. Словом ОБРАЗ мы и проверим первую безударную гласную О. Исторически в этом слове корень -раз-. Этот же корень имели раньше слова: БЕЗОБРАЗНЫЙ, РАЗНООБРАЗНЫЙ. Они и будут проверочными для буквы А.

Добрый день. Давайте определим, нужен ли дефис в словосочетание «(темно)голубой».

Предлагаю обратиться к правилам русского языка, но для этого определим часть речи этого слова.

Слово «(темно)голубой» отвечает на вопрос «Какой?», а, следовательно, является прилагательным.

Для этой части речи есть замечательное правило – оттенок цвета пишут через дефис всегда.

Правильный ответ: «темно-голубой».

Пример предложения.

На полу в гостиной лежал в темно-голубой ковролин.

Темно-голубой цвет в данном доме был в фаворитах, где мы его только не видели.

Выбор мы делали между темно-голубым и ярко-синим цветом.

Всем удачи.

Паронимы — определение, классификация, примеры

Словарь паронимов русского языка

Определение

Паронимы (от греч. para «возле, рядом» + onyma «имя») — слова, схожие по звучанию, близкие по произношению, лексико-грамматической принадлежности и по родству корней, но имеющие разное значение. Паронимы в большинстве случаев относятся к одной части речи. Например: одеть и надеть, абонент и абонемент, мудреть и мудрить. Иногда паронимы также называют ложными братьями.

Паронимов в современном русском языке насчитывается сравнительно немного (О. В. Вишняковой составлено около 1000 паронимических рядов), но их роль нельзя недооценивать, необходимо верно понимать значение и смысл слов из паронимической пары, чтобы избегать речевых ошибок. Лексические значения компонентов пары всегда разграничены, нельзя заменять любой пароним его парным компонентом. Ошибочная взаимозамена делает контекст бессмысленным или относящимся к иной предметной области. Паронимы можно встретить в разговорной речи, художественной литературе, поэзии, научных журналах.

Морфологическое деление

Выделяют три группы паронимов.

Суффиксальные паронимы

Образованы с помощью суффиксов -н-/-лив-, -чат-/-очн-, -ат-/-аст- и друхих. Самая большая и активно пополняемая группа паронимов. Большая часть паронимов из этой группы относится к прилагательным, образованных суффиксами -ическ-/-ичн-, -еск-/-н-.
Примеры: зри́тельский и зри́тельный, изобрета́тельный и изобрета́тельский, цвета́стый и цвети́стый.

Префиксальные паронимы

Образуются за счёт присоединения к корню созвучных префиксов: о-/от-, по-/про- и других. Образованные однокорневые созвучные слова имеют ударение на том же слоге.
Примеры: опеча́тать и отпеча́тать, поглоти́ть и проглоти́ть, опи́ски и отпи́ски.

Корневые паронимы

Созвучные слова, имеющие различные корни. Отсутствует семантическая связь. Незначительная по численности группа паронимов, главным образом состоящая из существительных.
Примеры: вака́нсия и вака́ция, неве́жа и неве́жда, моро́женый и моро́зный.

Лексико-семантическое деление

Корневые паронимы

Разные корни, общая семантическая связь отсутствует, сходство случайное.
Пример: экскаватор и эскалатор.

Аффиксальные паронимы

Общий корень, но разные созвучные аффиксы (приставки, суффиксы).
Пример: экономический и экономный.

Этимологические паронимы

Внимание уделяется происхождению слов. В группу входят одни и те же слова, заимствованные из разных близкородственных языков, многократно заимствованных в разных значениях, сформированных под влиянием народной этимологии.
Пример: ординарный и одинарный.

Примеры паронимов

Наш словарь paronymonline.ru содержит примеры паронимов. Они сгруппированы по буквам, с которых начинаются, и по частям речи. Для просмотра примеров выберите часть речи или букву в алфавитном указателе.

(PDF) Изучение подобия предложений посредством лексической декомпозиции и композиции

3.4 Функция оценки подобия

Функция оценки подобия f

sim

в уравнении. (4)

предсказывает оценку сходства, принимая в качестве входных данных два вектора признаков. Мы используем линейную функцию для суммирования

всех функций и применяем сигмовидную функцию к

, чтобы ограничить подобие в пределах диапазона [0, 1].

3.5 Обучение

Мы обучаем нашу подобную модель предложения, максимизируя вероятность на обучающей выборке.Каждый обучающий экземпляр

в обучающем наборе представлен как тройка

(S

i

, T

i

, L

i

), где S

i

и T

i

— это пара предложений,

и L

i

∈ {0, 1} указывает на сходство между ними

. Мы присваиваем L

i

= 1, если T

i

является перефразированием S

i

для задачи определения перефразирования, или T

i

является правильным ответом

для S

i

для выбора предложения ответа

задача.В противном случае мы присваиваем L

i

= 0. Мы реализуем

математических выражений с помощью Theano (Bastien

et al., 2012) и используем Adam (Kingma and Ba, 2014)

для оптимизации.

4 Эксперимент

4.1 Экспериментальная установка

Мы оцениваем нашу модель по двум задачам: выбор отправителя ответа

и идентификация перефразирования. Задача выбора предложения ответа

состоит в том, чтобы ранжировать список из

ответов кандидата на основе их сходства с предложением вопроса

, а эффективность измеряется

с помощью средней средней точности (MAP) и среднего получателя —

rocal rank (MRR).Мы экспериментируем с двумя наборами данных:

QASent и WikiQA. Таблица 2 суммирует статистику —

тиков двух наборов данных, где QASent (Wang et al.,

и др., 2007) был создан из трека QA TREC,

и WikiQA (Ян и др., 2015) построен из

реальных запроса Bing и Википедии. Задача идентификации фраз из параграфа

состоит в том, чтобы определить, являются ли два предложения

пересказами на основе сходства между ними

. Метрики включают точность

и положительный результат класса F

1

.Мы экспериментируем с

в корпусе Microsoft Research Paraphrase (MSRP)

(Dolan et al., 2004), который включает 2753 истинных и

1323 ложных экземпляра в обучающей выборке, а также 1147

истинных и 578 ложных экземпляров в обучающем наборе. набор тестов. Мы строим

набор разработки, случайным образом выбирая 100 истинных

и 100 ложных экземпляров из обучающего набора. Во всех экспериментах

мы устанавливали размер вектора слова dimen-

sion как d = 300 и предварительно обучили векторы с

Set Questions QA Pairs

QASent

train 1,229 53,417

dev 65 1,117

test 68 1,442

WikiQA

train 2,118 20,360

dev 296 2,733

test 633 6,165

Таблица 2: Статистика наборов данных для выбора предложений ответа.

набор инструментов word2vec (Миколов и др., 2013) на En-

glish Gigaword (LDC2011T07).

4.2 Свойства модели

В нашей модели есть несколько альтернативных вариантов,

, например, функции семантического сопоставления, операции разложения

и типы фильтров. Выбор

из этих опций может повлиять на конечную производительность.

В этом подразделе мы представляем некоторые эксперименты для

, демонстрирующие свойства нашей модели и находим хорошую конфигурацию

, которую мы используем для оценки нашей окончательной модели

. Все эксперименты в этом подразделе были

, выполненными на наборе данных QASent и оцененными на

наборе для разработки.

Сначала мы оценили эффективность различных функций мантического сопоставления. Мы переключили функции сопоставления seman-

на {max, global, local-

l}, где l ∈ {1, 2, 3, 4}, и зафиксировали другие параметры

как: линейное разложение, Типы фильтров включают

{униграмма, биграмма, триграмма} и 500 фильтров по

каждого типа.На рисунке 2 представлены результаты. Мы обнаружили, что функция

работает лучше, чем глобальная функция

как для MAP, так и для MRR. За счет увеличения размера окна

функция local-l получила ряд улучшений, когда размер окна меньше

, чем 4. Но после того, как мы увеличили размер окна до

4, производительность упала. Функция local-3

работала лучше, чем функция max в терминах

MAP, а также получила сопоставимый MRR.Следовательно,

мы используем функцию local-3 в следующих экспериментах:

.

Во-вторых, мы изучили влияние различных операций разложения

позиции. Мы варьировали операцию разложения

на {жесткую, линейную, ортогональную}, а

оставили другие параметры неизменными. На рисунке 3 показана производительность

. Мы обнаружили, что жесткая операция

дала худший результат. Это разумно, потому что

Основанный на грамматике алгоритм семантического сходства для предложений естественного языка

В этой статье представлен алгоритм подобия на основе грамматики и семантического корпуса для предложений естественного языка.Естественный язык, в отличие от «искусственного языка», такого как языки компьютерного программирования, — это язык, используемый широкой публикой для повседневного общения. Традиционные подходы к поиску информации, такие как векторные модели, LSA, HAL, или даже подходы на основе онтологий, которые расширяются и включают сравнение сходства понятий вместо совпадения терминов / слов, не всегда могут определять идеальное соответствие, пока нет очевидной связи или концепции. перекрываются между двумя предложениями на естественном языке.В этой статье предлагается алгоритм подобия предложений, который использует онтологию на основе корпуса и грамматические правила для преодоления решаемых проблем. Эксперименты на двух известных тестах показывают, что предложенный алгоритм имеет значительное улучшение производительности в предложениях / коротких текстах с произвольным синтаксисом и структурой.

1. Введение

Естественный язык, термин, противоположный искусственному языку, — это язык, используемый широкой публикой для повседневного общения.Искусственный язык часто характеризуется самостоятельно созданными словарями, строгой грамматикой и ограниченным идеографическим диапазоном и, следовательно, относится к лингвистической категории, к которой труднее привыкнуть, но не сложно освоить широкой публикой. Естественный язык неотделим от всей социальной культуры и постоянно меняется с течением времени; люди могут легко развить чувство этого первого языка во время взросления. Кроме того, синтаксическая и семантическая гибкость естественного языка позволяет этому типу языка быть естественным для людей.Однако из-за бесконечных исключений, изменений и указаний естественный язык также становится типом языка, который труднее всего освоить.

Обработка естественного языка (NLP) изучает, как позволить компьютеру обрабатывать и понимать язык, используемый людьми в их повседневной жизни, понимать человеческие знания и общаться с людьми на естественном языке. Приложения НЛП включают поиск информации (IR), извлечение знаний, системы вопросов и ответов (QA), категоризацию текста, машинный перевод, помощь в написании, идентификацию голоса, композицию и так далее.Развитие Интернета и массовое производство цифровых документов привело к острой необходимости в интеллектуальной обработке текста, и поэтому теория, а также навыки НЛП стали более важными.

Традиционно методы обнаружения сходства между текстами сосредоточены на разработке моделей документов. В последние годы было создано несколько типов моделей документов, таких как логическая модель, векторная модель и статистическая вероятностная модель.Булевская модель обеспечивает охват ключевых слов с помощью пересечения и объединения множеств. Логический алгоритм склонен к неправильному использованию, и поэтому метод поиска, приближенный к естественному языку, является направлением для дальнейшего улучшения. Солтон и Леск впервые предложили поисковую систему модели векторного пространства (VSM) [1–3], которая была не только методом двоичного сравнения. Основной вклад этого метода заключался в предложении концепций частичного сравнения и подобия, чтобы система могла вычислять сходство между документом и запросом на основе различных весов терминов индекса и в дальнейшем выводить результат ранжирования поиска.Что касается актуализации векторной модели, запросы и документы первых пользователей в базе данных должны быть преобразованы в векторы в том же измерении. Хотя и документы, и запросы представлены одним и тем же измерением векторного пространства, наиболее распространенной оценкой семантического сходства в многомерном пространстве является вычисление сходства между двумя векторами с использованием косинуса, значение которого должно находиться в диапазоне от 0 до 1. В целом, К преимуществам модели векторного пространства можно отнести следующее. (1) При заданных весах VSM может лучше выбирать характеристики, а эффективность поиска в значительной степени улучшается по сравнению с булевой моделью.(2) VSM предоставляет механизм частичного сравнения, который позволяет находить документы с наиболее похожим распределением. Wu et al. представить систему поиска FAQ на основе VSM. Элементы вектора состоят из сегмента категории вопроса и сегмента ключевого слова [4]. Мера сходства документов на основе фраз предложена Чимом и Денгом [5]. В [5] взвешенные фазы TF-IDF в суффиксном дереве [6, 7] отображаются в многомерное пространство терминов VSM. Совсем недавно Ли и др. [8] представили новую меру вычисления сходства предложений.Их мера, учитывающая семантическую информацию и порядок слов, которая показала хорошие результаты при измерении, в основном представляет собой модель на основе VSM.

В последние годы в области приложений НЛП постепенно возникла потребность в методе семантического анализа более коротких документов или предложений [9]. Что касается приложений в интеллектуальном анализе текста, метод семантического анализа коротких текстов / предложений также может применяться в базах данных в качестве определенного стандарта оценки для поиска неоткрытых знаний [10].Кроме того, метод семантического анализа коротких текстов / предложений может быть использован в других областях, таких как реферирование текста [11], категоризация текста [12] и машинный перевод [13]. Недавно в разрабатываемой концепции подчеркивается, что сходство между текстами — это «скрытый семантический анализ (LSA), который основан на статистических данных лексики в большом корпусе». LSA и гиперпространственный аналог языка (HAL) являются известными корпусными алгоритмами [14–16]. LSA, также известная как латентно-семантическое индексирование (LSI), представляет собой полностью автоматический математический / статистический метод, который анализирует большой корпус текста на естественном языке и представление сходства слов и отрывков текста.В LSA группа терминов, представляющих статью, была извлечена путем оценки из множества контекстов, и была построена матрица термин-документ для описания частоты встречаемости терминов в документах. Пусть будет матрица термин-документ, где element () обычно описывает вес термина TF-IDF в документе. Затем матрица, представляющая товар, делится методом разложения по сингулярным числам (SVD) на три матрицы, включая диагональную матрицу SVD [15]. Посредством процедуры SVD можно исключить меньшие сингулярные значения, а также уменьшить размер диагональной матрицы.Размерность слагаемых, включенных в исходную матрицу, может быть уменьшена путем реконструкции SVD. Посредством процессов декомпозиции и реконструкции LSA может получить сведения о терминах, выраженных в статье. Когда LSA применяется для вычисления сходства между текстами, вектор каждого текста преобразуется в пространство уменьшенной размерности, в то время как сходство между двумя текстами получается путем вычисления двух векторов уменьшенной размерности [14].Разница между векторной моделью и LSA заключается в том, что LSA преобразует термины и документы в скрытое семантическое пространство и устраняет некоторый шум в исходном векторном пространстве.

Одной из стандартных вероятностных моделей LSA является вероятностный скрытый семантический анализ (PLSA), который также известен как вероятностное скрытое семантическое индексирование (PLSI) [17]. PLSA использует смешанную декомпозицию для моделирования слов и документов совпадения, где вероятности получаются выпуклой комбинацией аспектов.LSA и PLSA широко применяются в системах обработки информации и других приложениях [18–24].

Другое важное исследование, основанное на корпусе, — это гиперпространственный аналог языка (HAL) [25]. HAL и LSA имеют очень похожие атрибуты: они оба используют параллельные словари для извлечения значения термина. В отличие от LSA, HAL использует абзац или документ как часть документа для создания информационной матрицы термина. HAL устанавливает оконную матрицу общего термина в качестве основы и сдвигает ширину окна, не выходя за пределы исходного определения оконной матрицы.Окно просматривает весь корпус, используя термины как ширину окна терминов (обычно ширину 10 терминов), и далее формирует матрицу. Когда окно сдвигается и сканирует документы во всем корпусе, элементы в матрице могут записывать вес каждого общего термина (количество вхождений / частота). Размерный вектор термина может быть получен путем объединения строк и строк матрицы, соответствующей термину, а сходство между двумя текстами может быть вычислено с помощью приблизительного евклидова расстояния.Однако при расчете коротких текстов HAL дает менее удовлетворительные результаты, чем LSA.

В заключение, вышеупомянутые подходы вычисляют сходство на основе количества общих терминов в статьях, а не игнорируют синтаксическую структуру предложений. Если применить обычные методы для вычисления сходства между короткими текстами / предложениями напрямую, могут возникнуть некоторые недостатки. (1) Традиционные методы предполагают, что документ имеет сотни или тысячи измерений, переводя короткие тексты / предложения в очень большие размеры. пространство и очень разреженные векторы могут привести к менее точному результату вычислений.(2) Алгоритмы, основанные на общих терминах, подходят для поиска средних и более длинных текстов, которые содержат больше информации. Напротив, информация об общих терминах в коротких текстах или предложениях редка и даже недоступна. Это может привести к тому, что система будет генерировать очень низкую оценку семантического сходства, и этот результат не может быть скорректирован с помощью общей функции сглаживания. (3) Стоп-слова обычно не принимаются во внимание при индексировании обычных IR-систем. Стоп-слова не имеют особого значения при вычислении сходства между более длинными текстами.Однако они являются неизбежными частями в отношении сходства между предложениями, поскольку они предоставляют информацию о структуре предложений, которая в определенной степени влияет на объяснение значений предложений. (4) Подобные предложения могут состоять из синонимов; обильные общие термины не нужны. Текущие исследования оценивают сходство в соответствии с совпадающими терминами в текстах и ​​игнорируют синтаксическую информацию. Предлагаемый алгоритм семантического сходства устраняет ограничения этих существующих подходов за счет использования грамматических правил и онтологии WordNet.Набор грамматических матриц создан для представления отношений между парами предложений. Размер набора ограничен максимальным количеством выбранных грамматических ссылок. Скрытая семантика слов рассчитывается с помощью меры сходства WordNet. Остальная часть этой статьи организована следующим образом. Раздел 2 знакомит с соответствующими технологиями, принятыми в нашем алгоритме. Раздел 3 описывает предлагаемый алгоритм и основные функции. В разделе 4 приведены некоторые примеры, иллюстрирующие наш метод. Результаты экспериментов на двух известных тестах показаны в Разделе 5, а окончательный вывод дает заключение.

2. Справочная информация

2.1. Онтология и WordNet

Проблема семантической осведомленности среди текстов / естественных языков все чаще указывает на технологии семантической паутины в целом и онтологию в частности в качестве решения. Онтология — это философская теория о природе бытия. Исследователи искусственного интеллекта, особенно в области получения и представления знаний, реинкарнируют термин, чтобы выразить « общее и общее понимание некоторой области, которая может передаваться между людьми и прикладными системами » [26, 27].Типичная онтология — это таксономия, определяющая классы в определенной области и их отношения, а также набор правил вывода, обеспечивающих ее функции рассуждений [28]. Онтология теперь признана в семантическом веб-сообществе как термин, который относится к общему пониманию знаний в некоторых областях, представляющих интерес [29–31], которое часто понимается как набор понятий, отношений, функций, аксиом и примеров. Гуарино провел всестороннее исследование для определения онтологии из различных высоко цитируемых работ в сообществе обмена знаниями [32–37].Семантическая сеть — это развивающееся расширение Всемирной паутины, в которой веб-контент может быть выражен на естественных языках и в форме, понятной, интерпретируемой и используемой программными агентами. Элементы семантической сети выражаются в формальных спецификациях, которые включают структуру описания ресурсов [38], различные форматы обмена данными (такие как RDF / XML, N3, Turtle и N-Triples) [39, 40] и такие нотации, как язык веб-онтологий [41] и схема RDF.

В последние годы WordNet [42] стал наиболее широко используемой лексической онтологией английского языка.WordNet был разработан и поддерживается Лабораторией когнитивных наук Принстонского университета в 1990-х годах. Существительные, глаголы, прилагательные и наречия сгруппированы в когнитивные синонимы, называемые «синсеты», и каждый синоним выражает отдельное понятие. Как обычный онлайн-словарь, WordNet перечисляет предметы вместе с объяснениями в алфавитном порядке. Кроме того, он также показывает семантические отношения между словами и понятиями. Последняя версия WordNet — 3.0, которая содержит более 150 000 слов и 110 000 синсетов.В WordNet лексикализованные синсеты существительных и глаголов организованы иерархически с помощью гиперонима / гипернимии и гипонима / гипонимии. Гипонимы — это концепции, которые описывают вещи более конкретно, а гиперонимы относятся к концепциям, которые описывают вещи в более общем плане. Другими словами, это гипероним if every — это разновидность, и гипоним if every — разновидность. Например, птица является гипонимом позвоночное животное , а позвоночное животное является гиперонимом птица .Иерархия понятий WordNet превратилась в полезную основу для открытия и извлечения знаний [43–49]. В этом исследовании мы используем меру сходства Ву и Палмера [50], которая стала своего рода стандартом для измерения сходства между словами в лексической онтологии. Как показано в где — глубина самого нижнего общего гиперонима () в лексической таксономии, и обозначает количество переходов от до и, соответственно.

2.2. Грамматика ссылок

Грамматика ссылок (LG) [51], разработанная Дэви Темперли, Джоном Лафферти и Дэниелом Слейтором, представляет собой синтаксический синтаксический анализатор английского языка, который строит отношения между парами слов.Для данного предложения LG создает соответствующую синтаксическую структуру, которая состоит из набора помеченных ссылок, соединяющих пары слов. Последняя версия LG также создает «составное представление» (дерево фраз в стиле банка Пенна) предложения (словосочетания с существительными, словосочетания с глаголами и т. Д.). Парсер использует словарь из более чем 6000 словоформ и охватывает широкий спектр синтаксических конструкций. LG в настоящее время поддерживается под эгидой проекта Abiword [52]. Основная идея LG — рассматривать слова как блоки с соединителями, которые образуют отношения, или называемые ссылками.Эти ссылки используются не только для определения части речи слов, но и для подробного описания функций этих слов в предложении. LG может объяснить отношения модификации между различными частями речи и рассматривает предложение как последовательность слов и состоит из набора помеченных связей, соединяющих пары слов. Все слова в словаре LG были определены для описания того, как они используются в предложениях, и такая система называется «лексической системой».

Лексическая система может легко построить большую грамматическую структуру, поскольку изменение определения слова влияет только на грамматику предложения, в котором это слово находится.Кроме того, выразить грамматику неправильных глаголов просто, поскольку система определяет каждый из них индивидуально. Что касается грамматики различных структур фраз, связи, которые являются гладкими и соответствуют семантической структуре, могут быть установлены для каждого слова, используя слова грамматики ссылок для анализа грамматики предложения.

Все созданные связи между словами подчиняются трем основным правилам [51]. (1) Планарность: связи не пересекаются друг с другом. (2) Связность: ссылок достаточно, чтобы соединить все слова последовательности вместе.(3) Удовлетворение: ссылки удовлетворяют требованиям связывания каждого слова в последовательности.

В предложении « канадские официальные лица согласились провести дополнительные упражнения по реагированию на угрозы .», Например, есть ссылки AN , соединяющие модификаторы существительного « официальный » с существительным « канадский, » «» упражнение »на« ответ, »и« упражнение »на« угроза », как показано на рисунке 1. Основные слова отмечены« .n »,« .v »,« .a »для обозначения существительных, глаголов и прилагательных. Ссылка A соединяет предыстительные (атрибутивные) прилагательные с существительными. Ссылка D соединяет определители с существительными. Есть много слов, которые могут действовать как определители или словосочетания, такие как « a » (помечены как « Ds »), « many » (« DmC ») и « some ». (« Dm »), и каждый из них соответствует подтипу типа связи D .Ссылка O соединяет переходные глаголы с прямыми или косвенными объектами, в которых Os является подтипом O , который соединяет существительные как единственное число. PP связывает формы «иметь» с причастиями прошедшего времени (« согласовали »), Sp — это подтип S , который связывает множественное число существительных с формами множественного числа глаголов ( S связывает подлежащие-существительные с конечными глаголами. ), и так далее.

  трубопровод = балка. Трубопровод (options = pipeline_options)

с имп.Контекст (known_args.transform_temp_dir):
    статьи = (
        трубопровод
        | 'Получить пути' >> beam.Create (get_paths (known_args.file_pattern))
        | 'Получить статьи' >> beam.Map (get_articles)
        | 'Получить статью' >> beam.FlatMap (лямбда x: x)
    )
  

  def get_articles (путь к файлу):
  импорт bs4
  импортировать тензорный поток как tf

  data = tf.gfile.GFile (путь_к_файлу) .read ()
  soup = bs4.BeautifulSoup (данные, "html.parser")
  статьи = []
  для raw_article в soup.find_all ('reuters'):
    article = {
        'title': get_title (raw_article),
        'контент': get_content (raw_article),
        'темы': get_topics (raw_article),
    }
    если None отсутствует в статье.значения():
      если [] нет в article.values ​​():
        article.append (статья)
  вернуть статьи
  

  набор данных = (статьи, get_metadata ())

transformed_dataset, transform_fn = (
    набор данных
    | 'Анализировать и преобразовывать набор данных' >> impl.AnalyzeAndTransformDataset (preprocess_fn)
)
  

  def preprocess_fn (input_features):
  импортировать tensorflow_transform как tft

  title_embed = tft.apply_function (get_embed_title, input_features ['название'])
  content_embed = tft.apply_function (get_embed_content, input_features ['контент'])
  output_features = {
      'темы': input_features ['темы'],
      'title': input_features ['title'],
      'content': input_features ['content'],
      'title_embed': title_embed,
      'content_embed': content_embed,
  }
  вернуть output_features
  

  def get_embed_title (название,
    module_url = 'https: //tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/2'):

  импортировать тензорный поток как tf
  импортировать tensorflow_hub как концентратор

  модуль = концентратор.Модуль (module_url)
  embed = module (название)
  возврат встраивать
  

  def get_embed_content (content, delimiter = '\ n',
    module_url = 'https: //tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/2'):

  импортировать тензорный поток как tf
  импортировать tensorflow_hub как концентратор

  module = hub.Module (module_url)

  def _map_fn (t):
    t = tf.cast (t, tf.string)
    t = tf.string_split ([t], разделитель) .values
    е = модуль (t)
    e = tf.reduce_mean (e, ось = 0)
    вернуть tf.squeeze (e)

  embed = tf.map_fn (_map_fn, контент, dtype = tf.float32)
  возврат встраивать
  

  преобразованные_данные, преобразованные_метаданные = преобразованный_данный
(
        преобразованные_данные
        | 'Преобразовать во вставляемые данные' >> beam.Map (to_bq_row)
        | «Записать в таблицу BigQuery» >> beam.io.WriteToBigQuery (
            project = known_args.bq_project,
            dataset = known_args.bq_dataset,
            table = known_args.bq_table,
            schema = get_bigquery_schema (),
            create_disposition = beam.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED,
            write_disposition = beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_TRUNCATE)
)
  

  def get_bigquery_schema ():

  из apache_beam.io.gcp.internal.clients импортировать bigquery

  table_schema = bigquery.TableSchema ()
  columns = (('темы', 'строка', 'допускающие значение NULL'),
             ('заголовок', 'строка', 'допускающий значение NULL'),
             ('содержимое', 'строка', 'допускающее значение NULL'),
             ('title_embed', 'float', 'повторяется'),
             ('content_embed', 'float', 'повторяется'))

  для столбца в столбцах:
    column_schema = bigquery.TableFieldSchema ()
    column_schema.name = столбец [0]
    column_schema.тип = столбец [1]
    column_schema.mode = столбец [2]
    table_schema.fields.append (схема_столбца)

  вернуть table_schema
  

  питон main.py \
  --file_pattern = $ FILE_PATTERN \
  --bq_project = $ ПРОЕКТ \
  --bq_dataset = $ DATASET \
  --bq_table = $ ТАБЛИЦА \
  --transform_temp_dir = $ TRANSFORM_TEMP_DIR \
  --transform_export_dir = $ TRANSFORM_EXPORT_DIR \
  --enable_tfrecord \
  --tfrecord_export_dir $ TFRECORD_EXPORT_DIR \
  --enable_debug \
  --debug_output_prefix = $ DEBUG_OUTPUT_PREFIX \
  --project = $ PROJECT \
  --runner = $ RUNNER \
  --region = $ REGION \
  --staging_location = $ STAGING_LOCATION \
  --temp_location = $ TEMP_LOCATION \
  --setup_file = $ (pwd) / настройка.ру \
  --job_name = $ JOB_NAME \
  --worker_machine_type = n1-highmem-2
  

  #standardSQL

ВЫБРАТЬ
  c.k1 как input_article_title,
  c.k2 как Similar_article_title,
  СУММ (vv1 * vv2) / (SQRT (SUM (POW (vv1,2))) * SQRT (SUM (POW (vv2,2)))) КАК сходство
ИЗ
(
  ВЫБРАТЬ
    a.key k1, a.val v1, b.key k2, b.val v2
  ИЗ
  (
    ВЫБЕРИТЕ ключ заголовка, title_embed val
    ОТ reuters. Embeddings
    ГДЕ название КАК "Сильный ветер удерживает суда, застрявшие в балтийском льду"
    ПРЕДЕЛ 1

   ) а
  КРЕСТНОЕ СОЕДИНЕНИЕ
  (
    ВЫБЕРИТЕ ключ заголовка, title_embed val
    ОТ reuters. Embeddings
  ) б
) c
, UNNEST (c.v1) vv1 со смещением ind1 JOIN UNNEST (c.v2) vv2 со смещением ind2 ON (ind1 = ind2)
ГРУППА ПО c.k1, c.k2
ЗАКАЗАТЬ ПО сходству DESC
ПРЕДЕЛ 10
  

  теория -> анализ, концепция, подход, идея, метод
голос -> вокал, тон, звук, мелодия, пение
Джеймс -> Уильям, Джон, Томас, Роберт, Джордж, Чарльз