Морфологический разбор слова «сложные»
Часть речи: Прилагательное
СЛОЖНЫЕ — слово может быть как одушевленное так и неодушевленное, смотрите по предложению в котором оно используется.
Начальная форма слова: «СЛОЖНЫЙ»
Слово | Морфологические признаки |
---|---|
СЛОЖНЫЕ |
|
СЛОЖНЫЕ |
|
Все формы слова СЛОЖНЫЕ
СЛОЖНЫЙ, СЛОЖНОГО, СЛОЖНОМУ, СЛОЖНЫМ, СЛОЖНОМ, СЛОЖНАЯ, СЛОЖНОЙ, СЛОЖНУЮ, СЛОЖНОЮ, СЛОЖНОЕ, СЛОЖНЫЕ, СЛОЖНЫХ, СЛОЖНЫМИ, СЛОЖЕН, СЛОЖНА, СЛОЖНО, СЛОЖНЫ, СЛОЖНЕЕ, СЛОЖНЕЙ, ПОСЛОЖНЕЕ, ПОСЛОЖНЕЙ, СЛОЖНЕЙШИЙ, НАИСЛОЖНЕЙШИЙ, СЛОЖНЕЙШЕГО, НАИСЛОЖНЕЙШЕГО, СЛОЖНЕЙШЕМУ, НАИСЛОЖНЕЙШЕМУ, СЛОЖНЕЙШИМ, НАИСЛОЖНЕЙШИМ, СЛОЖНЕЙШЕМ, НАИСЛОЖНЕЙШЕМ, СЛОЖНЕЙШАЯ, НАИСЛОЖНЕЙШАЯ, СЛОЖНЕЙШЕЙ, НАИСЛОЖНЕЙШЕЙ, СЛОЖНЕЙШУЮ, НАИСЛОЖНЕЙШУЮ, СЛОЖНЕЙШЕЮ, НАИСЛОЖНЕЙШЕЮ, СЛОЖНЕЙШЕЕ, НАИСЛОЖНЕЙШЕЕ, СЛОЖНЕЙШИЕ, НАИСЛОЖНЕЙШИЕ, СЛОЖНЕЙШИХ, НАИСЛОЖНЕЙШИХ, СЛОЖНЕЙШИМИ, НАИСЛОЖНЕЙШИМИ
Разбор слова в тексте или предложении
Если вы хотите разобрать слово «СЛОЖНЫЕ» в конкретном предложении или тексте, то лучше использовать морфологический разбор текста.
Примеры предложений со словом «сложные»
1
В этой книге будут затронуты вопросы сложные и даже отчасти чересчур сложные, отдаленные от литературы и непривычные для рук писателя.
Возвращенная молодость, Михаил Зощенко, 1933, 1934, 1936, 1937г.
2
Учебники очень скучные и сложные, а если не сложные, то всё равно скучные.
Анатомия письма. Пособие для начинающих писателей и инстароманистов, Наталья Фор
3
Сложные мужчины, сложные женщины.
В поисках прошлогоднего снега (сборник), Светлана Мосова, 2018г.
4
Потрясают сложные жизненные перипетии, накал чувств и страстей и умение не сдаваться перед самыми сложными обстоятельствами.
Дневники. Жизнь во внутренней эмиграции, Любовь Гайдученко
5
Сложные мужчины сложны тем, что не любят, вот и вся сложность.
В поисках прошлогоднего снега (сборник), Светлана Мосова, 2018г.
Найти еще примеры предложений со словом СЛОЖНЫЕ
Слова с двумя корнями (сложные слова) с разделительной е, о. Список слов.
Из двух и даже трех слов можно образовать новое слово. Такой способ образования новых слов называют сложение, а сами слова — сложными. Чтобы понять, где в сложном слове корни, нужно сначала правильно определить его значение. К примеру, пароход — это не тот, кто ходит парами, а судно, которое ходит на пару. Или мышеловка — это не ловкая мышь, а ловушка для мышей.
Существуют слова, которые похожи на сложные, но на самом деле в них только один корень, и он четко вырисовывается после нахождения значения слова. К примеру, желтоватый — не желтая вата, а слегка желтый, корень один (желт), а оват — это суффикс. Или величайший — это не великий чай, а просто очень великий.
Поработаем с определением значения слов с двумя корнями
Пылесос: Машина для удаления пыли посредством засасывания ее струей воздуха.
Носорог: Крупное млекопитающее южных стран с одним или двумя рогами на передней части морды.
Самосвал: Грузовой автомобиль с механически опрокидывающимся кузовом.
Самокат: В начале 20 века: армейское название велосипеда, механической повозки.
Самокат: Сейчас: У детей: планка для катания со стоячей ручкой на колесиках или роликах.
Вертолет: Летательный аппарат тяжелее воздуха с вертикальным взлетом и посадкой, с горизонтальным несущим воздушным винтом ”винтами”.
Самолёт: Летательный аппарат тяжелее воздуха с силовой установкой и крылом, создающим подъемную силу.
(Толкование взято из Толкового словаря Ожегова)
Иначе, пылесос — то, что сосет пыль. Корни пыл, сос.
Носорог — животное с рогом на носу. Корни нос, рог.
Самосвал — машина, которая сама вываливает груз. Корни сам и вал. С перед вторым корнем — это приставка.
Самокат — устройство, которое само катится. Корни сам, кат.
Вертолёт — транспорт, который летает вертикально. Корни верт, лет.
Самолёт — устройство, которое летает само. Корни сам, лёт.
Примеры слов с двумя корнями и соединительными о, е
Автоколонна, автопробег, бетономешалка, бензопила, водопровод, водопад, водомерка, вездеход, вертолет, водолаз, зверолов, звездопад, землекоп, кашевар, короед, ледокол, лесоруб, многоножка, мышеловка, мясорубка, нефтепровод, пароход, пылесос, пулемет, пешеход, пищевод, птицелов, рыболов, самовар, самолет, самокат, самосвал, сталевар, снегопад, стеклорез, тепловоз, фотоаппарат, хлебопечка, электровоз.
Соединительная гласная -е пишется после основ на согласный мягкий, шипящий и ц (пешеход, сердцебиение, земледелие и т. д.). Есть исключение, после основы на мягкий согласный может быть и гласная -о. Например, -коновязь, (хотя конь), дальномер, (хотя даль). Написание таких слов, чаще всего, устанавливается по словарю.
Соединительная гласная -о пишется после основ на твердый согласный.
Примеры сложных слов с соединительной гласной -е-
кашЕвар (каша + варить)
птицЕлов (птица + ловить)
пешЕход (пеший + ходить)
дождЕмер (дождь + мерить)
пылЕсос (пыль + всасывать)
птицЕфабрика (птица + фабрика)
нефтЕпровод (нефть + проводить)
овощЕхранилище (овощ + хранить)
путЕшествие (путь + шествовать)
мышЕловка
морЕплаватель
грязЕлечение
сталЕвар
кораблЕкрушение
землЕмер
пулЕмет
свежЕмороженый
морЕход
вездЕход
вездЕсущий
солнцЕстояние
Примеры сложных слов с соединительной гласной -о-
самОвар (сам + варить)
водОпад (вода + падать)
ледОкол (лёд + колоть)
языкОвед (язык + ведать)
снегОпад (снег + падать)
вертОлёт (вертикально + летать)
стеклОрез (стекло + резать)
бетонОмешалка (бетон + мешать)
зверОлов (зверь + ловить)
домОсед (дома + сидеть)
самОлет
фотОаппарат
автОколонна
рыбОлов
светОдиод
электрОпила
тестОмешалка
Еще список сложных слов с двумя корнями и даже с тремя
Телефотограф.
Рисунок 1 из Анализа морфологически сложных слов
- Идентификатор корпуса: 18840574
@inproceedings{Wrzner2013ParsingMC, title={Разбор морфологически сложных слов}, автор = {Кей-Майкл Ворцнер и Томас Ханнефорт}, booktitle={FSMNLP}, год = {2013} }
- Кей-Майкл Вюрцнер, Т. Ханнефорт
- Опубликовано в FSMNLP 1 июля 2013 г.
- Информатика
Мы представляем метод вероятностного разбора немецких слов. В нашем подходе используется морфологический анализатор, основанный на взвешенных преобразователях с конечным числом состояний, для сегментации слов на лексические единицы и вероятностная контекстно-свободная грамматика, обученная на созданном вручную наборе деревьев слов для этапа синтаксического анализа.
View on ACL
aclweb.orgGrowing Trees from Morphs: Towards Data-Driven Morphological Parsing
- Petra C. Steiner, Josef Ruppenhofer
Linguistics
GSCL
- 2015
A quantitative approach to disambiguating представлен плоский морфологический анализ и более глубоко структурированный анализ, показывающие, что для этой задачи подсчет частоты на основе корпуса немного превосходит подсчет лексических данных.
Построение морфологического деревьев для немецкого языка из лингвистической базы данных
- Petra C. Steiner, Josef Ruppenhofer
Лингвистика
LREC
- 2018
ARRECALACLEBANC стандартный ресурс по морфологии немецкого языка и нацелен на сочетание с другими надежными лексическими ресурсами, такими как GermaNet.
Преобразование базы данных сложного немецкого словообразования для связанных данных
- Петра С. Штайнер
Информатика
GWLL
- 2022
В этой работе объединены два лексических ресурса с морфологической информацией по немецкому словообразованию, извлечению последней информации о немецком словообразовании, CELEX для немецкого языка и сложное слово…
Пополнение немецкой морфологической базы данных методами интенсивного использования данных
- Петра С. Штайнер
Информатика
Материалы 16-го семинара по вычислительным исследованиям в фонетике, фонологии и морфологии
- 2019
В этой статье записи этой морфологической базы данных объединены с морфологическими инструментами SMOR и Moremorph, а также контекстно-ориентированным методом оценки, основанным на большом корпусе Википедии для получения более 5000 новых экземпляров сложных слов.
Комбинация методов обработки данных и вычислений для мелкозернистого морфологического анализа
- Петра С. Штайнер
Информатика
- 2019
Описан гибридный подход к немецкой деривационной и композиционной морфологии, основанный на поиске из морфологических баз данных и контекстно-ориентированном подходе с использованием 1,8 миллиона текстов из Википедии для устранения неоднозначности множественных морфологических расщеплений.
РЕКОЛНИЧЕСКИЙ МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ БАБАЗА ДЛЯ Немецкой
- PETRA C. Steiner
Linguistics
LREC
- 2016
Оригинальный содержимое и форма ортографии и морфологическая данная данная дата. показаны данные для устранения неоднозначности морфологических структур.
Слияние деревьев — создание морфологического банка деревьев для немецкого языка из двух ресурсов
- Петра С. Штайнер
Информатика
TLT
- 2018 5 90 путем слияния двух ранее существовавших лингвистических баз данных, лингвистической базы данных CELEX, которая является стандартным ресурсом для немецкой морфологии, и GermaNet, лексико-семантической сети, которая также обеспечивает частичную разметку для сложных слов.
- Петра С. Штайнер, Р. Рапп
Информатика
- 2019
- Евгений Чарняк
Информатика
AI Mag.
- 1997
- Александр Гейкен, Т. Ханнефорт
Лингвистика
FSMNLP
- 2005
- Г. Либбен
Лингвистика
- 1993
- Т. Бут
Информатика
SWAT
- 1969
- Гертруда Фаас, У. Хайд, Гельмут Шмид
Информатика
LREC
- 2010
- Х. Комон
Информатика
- 1997
- W. Kuich, A. Salomaa
Компьютерная наука, математика
EATCS Монографии по теоретической информатике
- 1986
- Джулиан Хейстер, Кей-Майкл Вюрцнер, Райнхольд Клигль
Психология
- 2011
- Узнайте последние новости.
- Наша домашняя страница содержит самую свежую информацию о корпоративном искусственном интеллекте.
- Наша страница «О нас» содержит дополнительную информацию о сайте, на котором вы находитесь, SearchEnterpriseAI.
- Если вам нужно, свяжитесь с нами, мы будем рады услышать от вас.
- ThoughtSpot запускает интеграцию с Google Sheets
Сочетание платформы поставщика аналитики на основе NLP с электронной таблицей предназначено для того, чтобы помочь совместным клиентам получить . ..
- Передовой опыт конвейера аналитики данных: управление данными
Конвейеры аналитики данных приносят множество преимуществ, но обеспечение успеха инициатив в области данных также означает следование лучшим …
- Стартап Tellius привлекает 16 миллионов долларов нового финансирования для стимулирования роста
Поставщик аналитики планирует использовать капитал для создания экосистемы для аналитики посредством новых интеграций и разработки …
- Проблемы совместимости метавселенной и их влияние
Открытая метавселенная, которая имитирует то, как мы работаем в реальном мире, зависит от совместимости. Что такое интероперабельность, зачем она…
- Лучшие платформы метавселенной, о которых нужно знать в 2023 году
Это первые дни для платформ метавселенной, особенно для предприятий.
- 12 главных предсказаний метавселенной на 2030 год
Как и ИИ до него, метавселенная обладает неограниченным потенциалом и гиперболой. Мы отвечаем на вопросы, насколько большой, как быстро, как …
- Cinchy привлекает 14,5 млн долларов для расширения управления данными программного обеспечения
Технология стартапа направлена на то, чтобы помочь предприятиям извлекать данные из приложений, где они могут быть заблокированы, чтобы пользователям было проще…
- InfluxDB Cloud обновляет движок базы данных временных рядов
InfluxData обновила свою службу базы данных InfluxDB Cloud, добавив новый механизм, новые возможности хранения и данных в реальном времени, а также…
- 4 проблемы с качеством данных, которые мешают операциям с данными
Проблемы с качеством данных представляют угрозу для принятия решений организациями.
Создание и использование лексических баз данных для морфологического разбора
с базой данных морфологического дерева, создавая новую немецкую морфологическую базу данных для разбора сложных немецких слов.
ПОКАЗАНЫ 1-10 ИЗ 16 ССЫЛОК
СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантностьНаиболее влиятельные статьиНовости
Статистические методы анализа естественного языка
Рассмотрена маркировка частей речи, которая была первой синтаксической проблемой, успешно решаемой статистическими методами, а также служит хорошей разминкой для основной темы — статистического разбора.
TAGH: полная морфология немецкого языка на основе взвешенных автоматов с конечным состоянием
TAGH — система автоматического распознавания немецких словоформ на основе механизма образования основы и словообразования с алломорфами составлялся в течение 5 лет на основе крупных газетных корпусов и художественных текстов.
Управляемые головой статистические модели для синтаксического анализа естественного языка
Описаны три статистические модели для синтаксического анализа естественного языка, ведущие к подходам, в которых дерево синтаксического анализа представлено как последовательность решений, соответствующих основанному на голове нисходящему выводу дерево.
Вычисляются ли морфологические структуры при распознавании слов?
В современной литературе по генеративной морфологии предполагалось, что многоморфные слова должны характеризоваться как имеющие иерархическую внутреннюю структуру, которая может быть выражена в 71…90
Вероятностное представление формальных языков
Показано, что при некоторых условиях можно распознать язык без конечного состояния с акцептором с конечным состоянием, если кто-то готов принять небольшую вероятность совершения ошибки.
Разработка и применение золотого стандарта для морфологического анализа: SMOR как пример морфологической оценки
Описаны общие требования к оценке и документированию инструментов НЛП с упором на морфологические анализаторы и разработку Золотого стандарта, при этом утверждается, что любая оценка должна быть измеримой, а ее документация должна быть доступна для любого пользователя инструмента. .
Методы и приложения древовидных автоматов
разработан для приложений в вышеупомянутых областях.
Semirings, Automata, языки
Коммутирующие переменные: разрешимость и теорема Париха, а также алгебраические системы и контекстно-свободные языки.
dlexDB: основной лексический банк данных для психологического и лингвистического поиска
Zusammenfassung. Mit der lexicalischen Datanbank dlexDB stellen wir der психологические и лингвистические исследования во всемирной паутине в режиме он-лайн статистического исследования для eine Vielzahl von…
Tree Automata Techniques and Applications.
Доступно по номеру404: Страница не найдена
Страница, которую вы пытались открыть по этому адресу, похоже, не существует. Обычно это результат плохой или устаревшей ссылки. Мы приносим свои извинения за доставленные неудобства.
Что я могу сделать сейчас?
Если вы впервые посещаете TechTarget, добро пожаловать! Извините за обстоятельства, при которых мы встречаемся. Вот куда вы можете пойти отсюда:
Поиск по категории
ПоискБизнесАналитика
ПоискИТ-директор
SearchDataManagement