Разобрать по составу слово сверху: Страница не найдена

Содержание

Морфологический разбор слова «сверху»

Слово можно разобрать в 2 вариантах, в зависимости от того, в каком контексте оно используется.

1 вариант разбора

Часть речи: Наречие

2 вариант разбора

Часть речи: Предлог

Разбор слова по составу сверху

Основа словасверху
Приставкас
Кореньверх
Суффиксу
Разобрать другие слова

Разбор слова в тексте или предложении

Если вы хотите разобрать слово «СВЕРХУ» в конкретном предложении или тексте, то лучше использовать морфологический разбор текста.

Найти синонимы к слову «сверху»

Примеры предложений со словом «сверху»


1

Справа, слева, сверху, сверху, сверху рубят шашки без передышки, звенит сталь беспрерывным звоном.

Самои. Сборник рассказов и повестей, Анатолий Агарков

2

Сверху спустили фотографа с камерой и стали снимать страшный багаж с боков и сверху.

В поисках убийцы, А. Е. Зарин, 1915г.

3

Мне сверху надо говорить, – сверху

-то лучше!

Сказки об Италии и не только… (сборник), Максим Горький, 2011г.

4

Островский – не миф, насажденный сверху (хотя и сверху насаждали).

Как закалялась сталь, Николай Островский, 2005г.

5

Сверху, как отец, который сейчас смотрел на все это сверху вниз.

Патрик Мелроуз. Книга 1 (сборник), Эдвард Сент-Обин, 1998г.
Найти еще примеры предложений со словом СВЕРХУ

Страница не найдена — РОСТОВСКИЙ ЦЕНТР ПОМОЩИ ДЕТЯМ № 7

  • Части слова или морфемы слова — названия, виды, обозначения
  • Морфемный разбор онлайн, разбор слов по составу, примеры
    • План разбора
    • Как разобрать по составу слово русский?
    • Что такое состав слова? Примеры состава слов: «повторение», «помогать», «подснежник»
    • Общие сведения о разборе состава слова
    • Состав слова
    • Что такое морфема?
    • Нулевые морфемы
    • Разбор слова по составу — морфемный разбор, правила, примеры
    • Алгоритм разбора слова по составу
    • Особенности определения окончания на примере разных частей речи
    • «читать» — морфемный разбор слова, разбор по составу (корень суффикс, приставка, окончание)
    • Как сделать словообразовательный разбор слова в русском языке
    • Немного теории
    • Сложение двух основ
    • «кровать» — морфемный разбор слова, разбор по составу (корень суффикс, приставка, окончание)
    • «Разбор слова по составу и словообразовательный разбор»
    • Что такое морфемный разбор 🚩 зачастую морфемный разбор слова 🚩 Лингвистика
    • Словообразование: примеры и способы
    • Словообразование как раздел языка
    • Фонетический разбор слова онлайн примеры бесплатно, словарь полного фонетического разбора
  • Морфемный разбор слова онлайн
  • Тест Разбор слова по составу по русскому языку онлайн
  • Морфемный анализ 5 класс онлайн-подготовка на Ростелеком Лицей
  • Вы пьете корень. «Питьевой»
  • Автоматическая сегментация морфем (Открытые проблемы в лингвистике компьютерного разнообразия 1)
  • Тщательный анализ слова в композиции. «Прилежно»
  • Морфология 1 Введение Морфология Морфологический анализ (MA)
  • Страница не найдена | MIT
  • Что такое морфология? — Введение в лингвистику

Части слова или морфемы слова — названия, виды, обозначения

Слово состоит из частей: приставки, корня, суффикса, окончания. Их также называют морфемами. Приставка, корень и суффикс составляют основу слова, они являются значимыми частями слова. Говоря иначе: слово состоит из основы и окончания. Раздел науки, который изучает строение слов и способы их образования, называет словообразованием. Следует разделять понятия морфемного и словообразовательного разбора.

Названия и обозначения

Каждая часть слова имеет название и визуальное обозначение (начертание). Обозначения — как бы «маркеры», которые пририсовывают к соответствующей части слова сверху, снизу или обводкой.

    — приставка (или префикс)
    — корень
    — суффикс и постфикс
— окончание
    — основа и соединительная гласная (или интерфикс)

Покажем обозначение морфем на примерах: авангардный,
абзац,
безвыходный

В тетрадных листах обычно слова пишут шариковой ручкой, а части слов выделяют карандашом или шариковой ручкой другого цвета. На школьных досках части слов выделяют мелком или маркером цветом, отличающимся от цвета слова. Наш сайт содержит краткий словарь морфемных разборов с наглядным обозначением морфем.

Группы морфем

Морфемы разделяются на три группы:

  • корневая морфема — корень;
  • словообразующие морфемы — приставка, словообразующий суффикс;
  • формообразующие морфемы — окончание, формообразующий суффикс.

В основу слова входят корень и словообразующие морфемы.

Рис 1. Схематическое представление частей слова

Вне рамок школьной программы используется иная терминология для некорневых морфем — аффиксы. Существуют и другие морфемы и их комбинации, но они не входят в школьную программу, поэтому мы их подробно не рассматриваем.

Любая из морфем может отсутствовать в слове, в том числе корень. Однако некоторые учёные считают, что отсутствие корня в действительности является наличием нулевого корня.

Видоизменение морфем

Части слова могут подвергаться выпадению звука либо замене одного звука другим. Такие видоизменения могут возникнуть в однокоренных словах и в разных формах одного и того же слова:
• в приставках: отрезать — оторвать, разделить — расписать;
• в корнях: оросить — орошение, просит — упрашивает, беречь — берегу — бережный;
• в суффиксах: сучок — сучка — сучочек;
• в окончаниях: водой — водою, в лесу — о лесе.

Морфемный разбор онлайн, разбор слов по составу, примеры

Разбор слова по составу (или морфемный разбор) — выделение частей, из которых слово состоит.

Чтобы научиться делать разборы, необходимо обладать знаниями о частях словаи словообразовании , изучение которых входит в школьную программу. При затруднении с разбором прибегают к словарям морфемных разборов, печатным или электронным. Наш сайт содержит словарь морфемных разборов, включающий популярные в школьной программе слова и сложные слова из обихода. На сайте также содержится справочная информация: даются определения частей слов, объясняются способы словообразования, приводятся примеры.

В настоящий момент словарь содержит 100 000 морфемных разборов слов в начальной форме. Знания морфем начальной формы слова (инфинитив, единственное число, мужской род, именительный падеж) в большинстве случаев достаточно для определения морфем слова в разных склонениях, спряжениях, родах и числах. Надеемся, что сайт поможет вам в подготовке домашних заданий.

План разбора

План разбора слова по составу состоит в следующем:

Определяем, к какой части речи относится анализируемое слово.
Выделяем окончание и основу. Для определения окончания слово изменяют, например, по падежам. Изменяемая часть будет являться окончанием, остальная часть слова без окончания — основой.

Следует помнить, что всё слово может представлять собой основу без окончания, например у наречия — неизменяемой части речи.
Определяем, входит ли в основу слова кроме корня также приставка и суффикс. Для этого слово сопоставляется с однокоренными словами.
Убеждаемся, что выделенные приставки и суффиксы имеются в других словах. Для проверки подбираются аналогичные слова и сравниваются с анализируемым.
Обозначем части слова с помощью графических обозначений.

Как разобрать по составу слово русский?

Морфемный анализ, или разбор по составу, слова РУССКИЙ

Слово русский может быть как существительным, так и прилагательным, но в любом случае состав его одинаков.

ЫЙ это окончание (русск-ий, русск-ого, русск-им и т. д.),

основа слова РУССК,

корневая морфема вычленяется с помощью слов с тем же корнем: Русь, орусевший и др. Корень РУС.

Остается в этом слове выделить суффикс СК, благодаря которому слово пишется, и это надо запомниь, с двумя С.

автор вопроса выбрал этот ответ лучшим

В русском языке, слово «русский» может быть как прилагательным, причем полным, так и существительным, но в любом случае, состав слова от этого никоим образом не изменится, поэтому: неодушевленное, мужской род, единственное число, может быть как в именительном, так и в винительном падежах.

Слово «русский» согласно морфемного разбора, выглядит следующим образом:

1) РУС — корень данного слова,

2) СК — суффикс данного слова,

3) ИЙ — окончание данного слова.

Основу слова составляет: русск

Вычисленный способ образования данного слова «русский» является суффиксальным

В слове «русский» имеются:

два слога (ру-сский),
семь букв,
шесть звуков.

Слово » русский » , относится к имени прилагательному, потому что отвечает на вопрос » какой? «, имеет русский род и находится в единственном числе.

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 языкесостоят 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:

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.

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, не пропуская ни одного шага, и помнить об указанных ниже особых и трудных случаях.

Алгоритм разбора слова по составу

Алгоритм разбора слова по составу — пошаговая последовательность. Она помогает правильно выполнить работу. Используемый приём сравнения развивает логическое мышление.

Обязательная поэтапность разбора любого слова по составу:

Выделение окончания
Определение основы
Подбор однокоренных слов, выделение корня.
В последнюю очередь выделение приставок и суффиксов

Чтобы правильно, безошибочно выделить окончание, необходимо образовать другую словоформу. Сопоставить две формы одного и того же слова. Изменившаяся часть слова — окончание. Оставшаяся без изменения — основа.

Особенности определения окончания на примере разных частей речи

Разбор по составу существительного

Например, слово «пеналом». Образуя форму слова, изменяем падеж: «пеналу». Изменилась часть –ом. Значит, это окончание.

Образовывать форму слова необходимо, чтобы не ошибиться в трудных случаях: сравним слова «коров» и «столов».  В первом слове окончание нулевое, а –ов — часть корня («корова»), во втором — -ов окончание.

Важно помнить о наречии «домой», где — ой — суффикс: у существительных 2 склонения («дом — 2 склонение») нет окончания –ой. Наречия не изменяются, значит, у него вообще нет окончания. Всё слово — основа.

Имя прилагательное

Слово «волшебными» поставим в форму женского рода единственного числа: «волшебная». Сравниваем формы слова, изменяется часть –ыми. Это окончание.

Чтобы правильно выделить корень в слове, обязательно требуется подбирать родственные слова.  Важно помнить: приставки, а также суффиксы изменяют лексическое значение. Подбор однокоренных слов помогает без ошибок определить эти морфемы.

Примеры

Бесполезный — то, в чём нет никакой пользы

полезный
польза

Общая часть — корень — польз- . Приставка бес- стоит перед корнем, после него — суффикс –н.

Парашютист — человек, спускающийся с парашютом

парашют

Состав слова: корень, суффикс -ист и нулевое окончание.

Глагол «повторяете» настоящего времени. Попробуем изменить лицо: «повторяют». Вывод: окончание –ете.

«Заставили» — «заставила»: в первом глаголе окончание –и.

«читать» — морфемный разбор слова, разбор по составу (корень суффикс, приставка, окончание)

Умение правильно находить общий корень — важный навык, помогающий в изучении крайне сложного русского языка.

Чем нужно руководствоваться, чтобы подобрать правильные однокоренные слова к слову читать? Успешно справиться с этим заданием — найти однокоренные / однокорневые слова для читать — невозможно без знания определений морфемы, приставки, корня, суффикса, окончания. Мы поможем научиться основным принципам поиска однокоренных слов, узнав, что такое корень и какое значение при поиске однокоренных слов к читать играют другие морфемы, или подобрать родственные части речи к слову читать из нашего онлайн-словаря с функцией автоматического определения корня.

В нашем онлайн словаре однокоренных слов мы поможем Вам разобрать слово читать по составу. Выделяем корень читать , суффикс, приставку и окончание, а так же однокоренные слова для читать .

Как сделать словообразовательный разбор слова в русском языке

Словообразование – неотъемлемая часть языка. Без него не было бы новых слов, профессиональныхжаргонов, названий новых изобретений и многого другого. Без словообразования современный язык не был бы настолько богат и удобен для общения, многие слова не канули бы в лету, не стали бы историзмами. Благодаря этому процессу наша повседневная речь усложняется и совершенствуется. Именно поэтому нужно знать законы словообразования и уметь делать словообразовательный разбор слова.

Немного теории

Словообразование (деривация) – процесс создания новых, зачастую более сложных слов из более простых. Этот процесс является неотъемлемой составляющей такой науки, как лингвистика. В разделе словообразования словаделятся на первичные (из которых получают новое слово) и производные (которые получаются при помощи словообразования). Словообразование — сложный процесс, и именно поэтому для него есть несколько методов. О них (или некоторых из них) мы и поговорим в этой статье, а в итоге узнаем, как произвести словообразовательный разбор слова и многое другое. Кроме того, мы узнаем намного больше того, что говорили нам в школе, на уроках русского языка. И, может быть, вы сможете объяснить ребёнку то, что не смог доходчиво объяснить учитель.

Сложение двух основ

В современном мире из-за обилия слов и их спецификации всё чаще используется такой метод словообразования, как сложение двух основ. Чаще всего это сложение происходит так: у двух слов, например, «вода» и «проводить», выделяется корень. Получается: «вод» и «провод». Эти корни соединяются при помощи соединительной гласной «о». Получается новое слово: «водопровод», означающее систему сооружений, чаще всего находящуюся под землёй, доставляющую воду от места «добычи» в места её потребления. Это один из самых простых методов словообразования.

«кровать» — морфемный разбор слова, разбор по составу (корень суффикс, приставка, окончание)

Умение правильно находить общий корень — важный навык, помогающий в изучении крайне сложного русского языка.

Чем нужно руководствоваться, чтобы подобрать правильные однокоренные слова к слову кровать? Успешно справиться с этим заданием — найти однокоренные / однокорневые слова для кровать — невозможно без знания определений морфемы, приставки, корня, суффикса, окончания. Мы поможем научиться основным принципам поиска однокоренных слов, узнав, что такое корень и какое значение при поиске однокоренных слов к кровать играют другие морфемы, или подобрать родственные части речи к слову кровать из нашего онлайн-словаря с функцией автоматического определения корня.

В нашем онлайн словаре однокоренных слов мы поможем Вам разобрать слово кровать по составу. Выделяем корень кровать , суффикс, приставку и окончание, а так же однокоренные слова для кровать .

«Разбор слова по составу и словообразовательный разбор»

учителя
русского языка и литературы  Плетневой
Н.С. 

Предварительная
подготовка к уроку

Ученикам
предлагается повторить темы
« Словообразование »
и « Состав
слова
»,
а также выполнить ряд упражнений,
рассчитанных на отработку перечисленных
тем.

Цели:

повторить
темы «Состав слова» и «Словообразование»;

воспитывать
у учеников интерес к процессу
словообразования, воспитать умение
грамотно и логично составлять новые
слова и применять их в устной и письменной
речи;

развивать
практические навыки словообразовательного
анализа состава слова; научить практически
использовать полученные в результате
анализа знания.

Оборудование: учебник,
выполненные на листе ватмана схемы
словообразовательного разбора и разбору
по составу слова, карточки с баллами –
несколько штук от 1 до 5 баллов.

Ход
урока

I.
Организационный момент.

II.
Проверка домашнего задания.

III.
Работа над новым материалом.

Данный
урок предполагается провести в виде
соревнования: ученики, правильно отвечая
на вопросы и выполняя задания, зарабатывают
карточки с баллами – на каждой карточке
от1 до 5 баллов, в зависимости от сложности
от сложности вопроса и полноты ответа.
В конце урока подводится подсчет карточек
и поощрение – например, три ученика,
набравшие наибольшее количество баллов,
получают зачет «автоматом», остальные,
в зависимости от полученных на уроке
баллов, некоторые «поблажки» на зачете
либо другое поощрение.

Учитель: На
прошлых уроках мы изучили, а затем
повторили темы « Состав
слова
»
и « Словообразование ».
Данные темы относятся к более крупной
части системы наук о языке –
словообразованию. Как и другие части
языкознания – морфология, орфография,
лексика, — словообразование также имеет
ряд типов разборов слова. В частности,
это разбор слова по составу и
словообразовательный разбор. Обратимся
к таблице и повторим этапы того и другого
анализа.

Что такое морфемный разбор 🚩 зачастую морфемный разбор слова 🚩 Лингвистика

Морфема — минимальная неделима значимая часть слова, которая служит для образования новых слов и форм. Проанализировать состав и назначение морфем в составе конкретного слова позволяет морфемный разбор .
1. Морфемный разборпроизводится над той формой слова, которая присутствует в тексте-задании. Слово выписывается без изменений, определяется, к какой части речи оно относится, является ли эта часть речи изменяемой или неизменяемой.
2. Если слово изменяемое, определяется флексия или окончание слова . Чтобы определить окончание, нужно изменить слово (подвергнуть склонению, спряжению). Необходимо помнить, что окончание – это изменяемая часть слова, у неизменяемых частей речи, таких как деепричастие, наречие , некоторые имена существительные и имена прилагательные , а также служебные части речи, окончания быть не может!
3. Определяется и выделяется основа слова – часть слова без окончания.
4. Выделяется корень слова . К слову подбираются однокоренные (родственные) слова. Следует помнить, что корни могут быть омонимичными, и необходимо внимательно следить, какое именно значение имеет слово. Так, к слову «коса» в значении «женская прическа » нельзя указывать в качестве однокоренных такие слова, как «косарь» и «косить». В этом значении однокоренными словами будут являться «косонька», «косичка» и даже «космы».
5. Выделяются другие словообразующие и формообразующие части слова: приставки (префиксы), суффиксы (аффиксы и постфиксы), соединительные гласные (интерфиксы). С каждым из них подбираются слова, образованные тем же способом.
Некоторые источники указывают морфемный разбор и разбор словапо составу как идентичные. Но это не совсем так. При проведении этих двух разборов есть ряд существенных отличий.
— Для морфемного разбора форма слова берется без изменений, для разбора по составу используется начальная форма слова. Например, для глагола «делали» начальная форма «делать».
— При словообразовательном разборе указывается, является ли слово производным, т.е. образованным от другого или нет, при морфемном разборе этого не требуется.
— При словообразовательном разборе необходимо указать способ образования слова , а не подбирать слова, образованные при помощи тех же приставок и суффиксов, как в морфемном.
Иногда путают морфемный и морфологический разбор . Это грубая ошибка. При морфологическом разборе рассматривается слово как часть речи, анализируются грамматические категории, свойственные ему. При морфемном же анализу подвергаются только морфемы, составляющие слово.

Морфемный разбор – это разбор слова по составу. Порядок действий следующий: сначала выделяется окончание, формообразующий суффикс, затем основа слова (не путать с корнем), приставка, суффикс и в самом конце выделяется корень.

Словообразование: примеры и способы

Образование новых слов – очень важный процесс. Он говорит о том, что язык не стоит на месте, он развивается, находится в движении. Процесс становления слова частицей языка весьма длительный, ведь носители должны привыкнуть к нему. Новые слова называются неологизмами. А наука, изучающая способы их появления, – словообразованием.

Словообразование как раздел языка

У любого слова есть значимые части, морфемы. Этокасается не только русского, но и всех остальных языков. Значимыми эти части называются потому, что участвуют в образовании новых слов, они не изменяются при склонении или спряжении. Такими морфемами являются приставка, суффикс и основа. Отсюда – и способы словообразованияслов: приставочный и суффиксальный.

Также в появлении новых слов участвует и основа. Обычно она отвечает за образование сложных слов, потому что основы, взаимодействуя между собой, складываются.

Стоит отметить, что иногда сложно проследить, что было истоками того или иного слова. В таком случае поможет словообразовательный словарь. Он есть в каждом языке. Также можно заглянуть в этимологический, ведь зачастую морфемы, с помощью которых слово было когда-то образовано, срастаются с корнем.

В качестве примера можно привести слово память. В процессе исторического развития это слово потеряло приставку па-, с помощью которой произошло. В настоящее время при морфемном разборемы выделяем в этом слове только корень, основу и окончание.

Фонетический разбор слова онлайн примеры бесплатно, словарь полного фонетического разбора

Русский язык сложен не только для изучающих его иностранцев, зачастую и носители сталкиваются с определенными трудностями. Кажется, что сложного в обычном фонетическом разборе, ведь все мы учились в школе, где эта тема была преподнесена весьма доступно. Но когда пытаемся помочь отпрыскам с домашним заданием по русскому языку, сталкиваемся с рядом трудностей. Начинаем звонить друзьям, знакомым, учителям, но можно поступить намного проще и не искать информацию в школьных учебниках и всевозможных шпаргалках на бумажных носителях.

Здесь на помощь придет фонетический разбор слова онлайн бесплатно. Очень удобная система алфавитного поиска позволяет сразу же найти слово, вызвавшее затруднение при разборе.

Словарь полного фонетического разбора представляет анализ слов, который на каждой странице сделан в соответствие со всеми необходимыми требованиями. То есть последовательно выполнены все шаги, которые предполагает разбор слова онлайн.

Во-первых, дана запись слова в соответствие с орфографическими нормами. Затем определен ударный звук, что, кстати, позволяет использовать данный фонетический словарь при неуверенности в орфоэпических характеристиках. То есть если у вас есть сомнения в верной постановке ударения, развейте их, зайдя на страницу, посвященную сложному для вас слову.

Немаловажным является и деление слова на слоги. Если вы не знаете, как правильно перенести слово, используйте звукобуквенный анализ слова онлайн, где есть все необходимые сведения. Зайдя на сайт, найдите искомую страницу и проверьте – правильно ли был вами сделан слогораздел.

Фонетическая транскрипция слова пригодится и школьникам, но в большей степени студентам, углубленно изучающим современный русский язык и пытающимся постичь его фонетические и орфоэпические нормы.

И непосредственно звуковой анализ слова онлайн заключается в последовательной характеристике всех звуков в слове. Каждый из них записывается с новой строчки, определяется гласный он или согласный, а после этого рядом подробно описываются его свойства с точки зрения глухости/звонкости, твердости/мягкости. Для гласных звуков выделяются ударная или безударная позиции. Причем если слог в слове один, запись об ударности звука опускается, так как это очевидно. После того, как дана характеристика каждого из звуков, составляющих слово, подсчитывается и записывается количество букв и звуков.

Кроме того, в конце каждой статьи словаря дается ряд ссылок, направляющих посетителей в другие словари для ознакомления со статьями, касающимися данного слова.

Морфемный разбор слова онлайн

Морфемный разбор – это деление слова на составные его части. Часть речи разбирается на корень, приставку, суффикс, основу, префикс и т. д. Это очень важно для понимания принципа правописания. Многие правила русского языка строятся на определении того, в какой части слова пишется та или иная буква. Например, приставка «Пре» пишется в слове, когда оно обозначает высокую степень качества («Презабавный», «Премудрая»).

Правила также строятся на основе того, в какой его части находится буква, с которой возникают трудности. Так, чтобы точно определить какую именно букву нам употребить в слове (ё или о), нужно понять, в какой части она стоит. В корне мы напишем ё (черный), не беря в счет исключения, а в окончаниях существительных, наречий и прилагательных под ударением поставим о. Вот поэтому очень важно делать морфемный разбор слова. В этом деле вам будет хорошим помощником словообразовательный словарь Тихонова (печатный или в онлайн формате). Для того чтобы владеть в совершенстве русским языком, необходимо привить в себе привычку разбирать слова со словарем.

Выполнение морфемного разбора по плану

Порядок действий:

  1. Для начала определите к какой части речи относится слово, которое предполагается разобрать.
  2. Теперь выделим основу и окончание. Чтобы определить окончание, нужно слово изменить по роду или падежам. Часть, которая будет изменяться – есть окончание, остальное – основа. Нужно не забывать, что все слово может являться основой и не иметь окончания, например, наречие является неизменяемой частью речи.
  3. Теперь определим наличие приставки и суффикса. Чтобы это сделать нужно часть речи сравнить с однокоренными.
  4. Удостоверимся, что суффиксы и приставки есть также и в других словах. Для этого нужно подобрать аналогичные слова и сравнить их.
  5. Выделяем части, используя специальные графические обозначения.
    План разбора слова на морфемы

Читайте также: Синтаксический разбор слова.

Несколько примеров деления части речи по составу

  • Лесной – прилагательное, с корнем «Лес», суффиксом – «Н» и окончанием «Ой».
  • Безработица – существительное, с приставкой «Без», корнем – «Работ», суффиксом – «Иц» и окончанием «А».
  • Больной – существительное, прилагательное, с корнем – «Боль», суффиксом – «Н», с окончанием – «Ой».

Разобрать состав любого слова также могут помочь различные бесплатные online-сервисы.

Морфемный разбор слова

Это может быть полезным: Лексический разбор слова.

Основные положения при морфемном разборе слова онлайн

Чтобы выполнить грамотно разбор слова по составу, необходимо последовательно выполнять действия. Прежде чем это сделать, необходимо усвоить некоторый порядок:

  1. Найти окончание. Найдем для начала окончание слова там, где это можно сделать. Чтобы найти окончание необходимо изменить слово: пирог – пирогу, окончание «У». Часто в школе дети ошибочно начинают разбор с определения корня. Это неверный способ, потому что есть слова, в которых это сделать достаточно сложно, например – съем, вынуть. К примеру, в слове «Вынуть» н – корень замаскировался под суффикс ну, определить это можно изменив на другую форму вынимать, здесь корень – ним. Для того чтобы определить части слова и выполнить разбор без ошибок можно воспользоваться словарем морфем.
  2. Определение основы. Основа слова – это часть изменяемого слова, которая останется после того, как мы отбросим от него окончание. В деепричастии и наречии основой является все слово, потому что они являются неизменяемыми. Морфемный разбор любой части речи онлайн даст возможность определить ее происхождение.
  3. Определение суффикса. В первую очередь определяют формообразующие суффиксы. Чтобы это сделать нужно часть речи сравнить с подобными формами. Затем определяют словообразовательные суффиксы, чтобы стало ясно от какого источника и при помощи какого суффикса оно сформировалось. Например, в словах воспитатель и учитель слова образованы с помощью суффикса «тель». Используя словарь морфемного разбора слова, вы не сможете ошибиться в определении суффикса. Он поможет понять смысл и законы образования в русском языке.
  4. Нахождение приставки. Для того чтобы это сделать, необходимо заменить приставку на подобную. Если вы не можете определить приставку самостоятельно, вам поможет специальный словарь или online-сервисы.
  5. Следующей частью, которую нужно определить, будет корень. Для этого подберите несколько однокоренных слов, чтобы убедиться в правильности определенной морфемы: волк – волку – волчок.
  6. Каждая морфема слова имеет свое графическое обозначение. Чтобы определить соответствие графических обозначений можно воспользоваться словарем. При различных затруднениях при разборе слова вам поможет морфемно-орфографический онлайн-словарь.

Также вы можете посмотреть видео по этой теме:

  • Женя Птушкин

    10/10

  • Sunnat Ishpulatov

    10/10

  • Рейтинг теста

    Средняя оценка: 3.6. Всего получено оценок: 516.

    А какую оценку получите вы? Чтобы узнать — пройдите тест.

    Морфемный анализ 5 класс онлайн-подготовка на Ростелеком Лицей

    Морфемный анализ

    Один из видов лингвистического анализа — определение состава слова. Он играет значительную роль в формировании грамотности письма.

    Необходимо помнить, что разбор слова по составу следует производить в соответствии с нормами современного русского языка. Так, в современном русском языке слово «богатый» не имеет суффикса, который выделялся по правилам прошлого и имел то же значение, что и в прилагательном «полосатый», а именно: наличие соответствующего признака, предмета.

    В настоящее время прилагательное «полосатый» имеет отношение к слову «полоса», т. е. мотивировано им, и, следовательно, содержит суффикс -ат, прилагательное же «богатый» утратило древнее отношения с существительным «бог», поэтому его основа состоит лишь из корня.

    Никогда не следует начинать анализ слова с поиска корня, каким бы «прозрачным» он ни казался!

    Основным приемом при разборе слова:

    1. Подбор его форм для выделения окончания.

    2. Подбор одноструктурных слов для определения суффиксов и приставок

    3. Подбор однокоренных слов для нахождения корня.

    4. Основа — часть слова без окончания.

    Как уже говорилось, корень является последней морфемой, которая выделяется в слове. Этому правилу надо следовать неукоснительно, особенно если принять во внимание то, что один и тот же корень может выступать в словах в различных видах, например: веду, водить, вести; шла, шел, пришедший.

    Слово может иметь в своем составе один (вода, лес) и более корней (водовоз, лесоруб).

    Порядок разбора

    1.             Определить, какой частью речи является анализируемое слово, в какой форме оно употреблено.

    2.             Если слово изменяется, выделить формообразовательные морфемы.

    3.             Выделить основу.

    4.             В основе выделить корень.

    5.             Выделить словообразовательные морфемы (если есть).

    Образец разбора

    Городской — прилагательное в форме мужского рода именительного падежа единственного числа.

    Окончание –ой.

    Основа городск-.

    Корень город-.

    Словообразовательный суффикс –ск-

    Вы пьете корень. «Питьевой»

    Схема разбора по составу напитка:

    напиток е

    Разбор слова состав.

    Состав слова «напиток»:

    Соединительная гласная: отсутствует

    Постфикс: отсутствует

    Морфемы — части слова питьевой

    напиток

    Подробная разбивка слова напиток по составу. Слово cope, префикс, суффикс и окончание слова.Мофемный состав слова напиток, его рисунок и части слова (морфология).

    • Схема морфем: pi / th / e
    • Структура слова по морфемам: корень / корень / окончание
    • Схема (построение) слова drink по составу: корень пи + корень t + окончание е
    • Список морфем в слове drink:
    • Типы морфов и их количество в слове drink:
      • доставка: отсутствует — 0
      • королева: напиток — 2
      • соединительный ледник: отсутствует — 0
      • cyffix: отсутствует -0
      • постфикс: отсутствует -0
      • конец: e -1

    Все морфемы в слове: 3.

    Словообразование разбор слова пить

    • Основа слова: напиток ;
    • Словообразовательные аффиксы: префикс отсутствует , суффикс отсутствует , постфикс отсутствует ;
    • Словообразование: ○ сложение или сращивание основы (или целого слова), неправильное сложение, так как образовано без соединительной гласной ;
    • Способ обучения: производная, так как образуется в 1 (один) способ .
    См. Также другие словари:

    Однокорневые слова… это слова, имеющие корень … принадлежащие к разным частям речи, и в то же время близкие по значению … Слова с одним корнем пить

    Какое слово означает пить множественное число …. Что пьет напиток?

    Полный морфологический анализ слова «пить»: часть речи, начальная форма, морфологические особенности и формы слова. Направление науки о языке, где изучается слово … Морфологический разбор питья

    Ударение в слове питье: на какой слог ударение и как… Слово «пить» правильно пишется как … Ударение в слове пить

    Синонимы к слову «пить». Онлайн-словарь синонимов: найдите синонимы к слову «пить». Слова-синонимы, похожие слова и похожие выражения в … Синонимы питья

    Анаграммы (составить анаграмму) к слову пить, смешивая буквы … Анаграммы для напитка

    К чему снится пить — толкование снов, узнать для бесплатно в нашем соннике к чему снится пить. … Виденный во сне напиток означает это… Сонник: к чему снится пить

    Морфемный разбор слова пить

    Морфемный разбор слова принято называть разбором слова по составу — это поиск и анализ морфем (частей слова), входящих в состав данное слово.

    Морфемный разбор слова выпивка очень прост. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

    Давайте сделаем синтаксический анализ морфем правильным, но для этого достаточно пройти 5 шагов:

    • определение части речи слова — первый шаг;
    • второй — выбираем окончание: для изменчивых слов спрягаем или раздуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) — окончаний нет;
    • дальше ищем основу.Это самая легкая часть, потому что вам просто нужно отрезать конец, чтобы определить стержень. Это будет основой слова;
    • Следующий шаг — поиск корня слова. Подбираем родственные слова для питья (их еще называют однокорневыми), тогда корень слова будет очевиден;
    • Мы находим остальные морфемы, выбирая другие слова, образованные таким же образом.

    Как вы видите, разбор морфемы выполняется просто. Теперь давайте определим основные морфемы слова и проанализируем их.

    * Морфемный синтаксический анализ слова (синтаксический анализ слов) — поиск корня, префиксов, суффиксов, окончаний и основных слов
    Парсинг слова по составу на сайте производится по словарю морфемного разбора.

    напиток

    Состав слова «напиток» :

    корень — [пи], формирующий суффикс — [th]

    Предложения со словом «пить»

    Единственное шампанское, которое можно пить из маленького Бутылка 200 мл через соломинку прямо на дискотеке.

    После плодотворной работы можно было полностью расслабиться, на время забыть о рутинных заботах, выпить молодого вина и спеть озорные песни.

    Ей запретили пить и почти курить.

    Маленькие капризничали, просили выпить, а большие дрались и играли в фантики.

    Лариса погладила его по голове, потому что он рос и умнел, Марина снисходительно улыбнулась детской наивности, Степан вообще проигнорировал его, а Алексей Тихонович вместо того, чтобы пить больше стаканов и спрашивать других, лучше ли жить в такой квартире или в собственном доме, встал, подошел к окну и подумал.

    Вечером пошел к старушке Клавдии Петровне попить чаю.

    Он сохранил свою жизнь и себя аккуратно; когда он перестал пить, то не мог сдвинуться с места.

    И подумал, как хорошо сидеть в таком буфете, слушать тонкие свистки проезжающих электричек, греться у плиты и пить пиво из кружки.

    Разбери слово по составу, что оно означает?

    Анализ слова по составу один из видов лингвистических исследований, цель которого — определить структуру или состав слова, классифицировать морфемы по месту в слове и установить значение каждой из них.В школьной программе это еще называется разбор морфемы … Сайт с практическими рекомендациями поможет правильно разобрать любую часть речи онлайн: существительное, прилагательное, глагол, местоимение, причастие, причастие, наречие, числительное.

    План: Как разобрать слово?

    При синтаксическом разборе морфем соблюдайте определенную последовательность выделения значимых частей. Начните с того, чтобы «убрать» морфемы с конца, используя метод «раздевания корня». Подходите к анализу осмысленно, избегайте необдуманных разделений.Определите значения морфем и выберите одинаковые корневые слова, чтобы подтвердить правильность анализа.

    • Запишите слово так же, как и в домашнем задании. Прежде чем приступить к разборке композиции, выясните лексическое значение (значение).
    • Определите из контекста, к какой части речи он относится. Вспомните особенности слов, относящихся к этой части речи:
      • изменчивый (имеет окончание) или неизменный (не имеет окончания)
      • есть ли у него формирующий суффикс?
    • Найдите концовку.Для этого склоняйтесь по регистру, меняйте число, пол или человека, спрягайте — вариативная часть будет окончанием. Помните о изменяемых словах с нулевым окончанием, обязательно обозначьте, если оно есть: sleep (), friend (), audibility (), gratitude (), ate ().
    • Чтобы выделить основу слова, используется часть без окончания (и формирующего суффикса).
    • Обозначьте префикс в базе (если есть). Для этого сравните одинаковые корневые слова с префиксами и без них.
    • Определите суффикс (если есть).Чтобы проверить, выберите слова с разными корнями и с одним и тем же суффиксом, чтобы они выражали одно и то же значение.
    • Найдите корень у основания. Для этого сравните несколько связанных слов. Их общая часть — это корень. Запомните одни и те же корневые слова с чередующимися корнями.
    • Если в слове два (или более) корня, обозначьте соединяющую гласную (если есть): листопад, звездолет, садовник, пешеход.
    • Отметьте формирующие суффиксы и постфиксы (если есть)
    • Еще раз проверьте синтаксический анализ и выделите все важные части значками

    В первичных классах разобрать слово — означает выделить окончание и основу, затем обозначить префикс суффиксом, подобрать одинаковые корневые слова и затем найти их общую часть: корень, и все.

    * Примечание: Минобрнауки России рекомендует для общеобразовательных школ три учебных комплекса по русскому языку в 5-9 классах. У разных авторов разбор морфем по составу отличается подходом. Чтобы избежать проблем с выполнением домашнего задания, сравните приведенный ниже порядок синтаксического анализа с вашим учебником.

    Порядок полного синтаксического анализа морфем по составу

    Во избежание ошибок предпочтительно связывать синтаксический анализ морфем с деривационным синтаксическим анализом.Такой анализ называется формально-семантическим.

    • Определите часть речи и проведите графический морфемный анализ слова, то есть обозначьте все доступные морфемы.
    • Запишите окончание, определите его грамматическое значение … Укажите суффиксы словоформы (если есть)
    • Запишите основу слова (без формирующих морфем: окончаний и формирующих суффиксов)
    • Найдите морфемы. Выпишите суффиксы и префиксы, обоснуйте их выбор, объясните их значение
    • Корень: свободный или связанный.Для слов со свободными корнями составьте цепочку словообразования: «напиши-то → напиши-напиши → напиши-ое», «dry (oh) → dry-ar () → dry-ar-nits» -(а также)». Для слов со связанными корнями выберите слова с единой структурой: «платье-раздевание-переодевание».
    • Запишите корень, возьмите те же коренные слова, укажите возможные варианты, чередование гласных или согласных в корнях.

    Как найти морфему в слове?

    Пример полного морфемного синтаксического анализа глагола «спал»:

    • окончание «а» указывает на форму глагола женский, номера единиц, прошедшее время, сравните: проспал;
    • основание гандикапа «проспал»;
    • два суффикса: «а» — суффикс основы глагола, «л» — этот суффикс, образует глаголы прошедшего времени,
    • приставку «про» — действие со значением потери, неудобства, ср.: просчитаться, проиграть, упустить;
    • словообразовательная цепочка: сон — проспал — проспал;
    • корень «cn» — в родственных словах возможны чередования cn // cn // sleep // syp. Однокорневые слова: сон, засыпание, сонливость, недосыпание, бессонница.

    Схема разбора состава напитков:

    drink em

    Разбор слова композиция.

    Состав слова «напитки»:

    Соединительная гласная: отсутствует

    Постфикс: отсутствует

    Морфемы — части слова напитки

    напитки

    Подробная разбивка слова напитки по составу.Слово cope, префикс, суффикс и окончание слова. Мофема расположение слова напитки, его рисунок и часть слова (морфология).

    • Схема морфемы: p / e
    • Структура слова по морфемам: корень / окончание
    • Схема (построение) слова drinks по составу: корень pt + окончание em
    • Список морфем в слове drinks:
    • Типы морфов и их количество в слове drink:
      • доставка: отсутствует — 0
      • королева: p — 1
      • соединительный ледник: отсутствует — 0
      • cyffix: отсутствует — 0
      • постфикс: отсутствует -0
      • конец: нет -1

    Все морфемы в слове: 2.

    Анализ словообразования слова drink

    • Основа слова: p ;
    • Словообразовательные аффиксы: префикс отсутствует , суффикс отсутствует , постфикс отсутствует ;
    • Словообразование: или непроизводное, то есть не производное от другого корневого слова; или образованные не прилагательным способом: путем отсечения суффикса от основы прилагательного или глагола ;
    • Метод обучения:

      или непроизводное, то есть не производное от другого корневого слова; или образовано не прилагательным: путем отсечения суффикса от основы прилагательного или глагола

      .

    См. Также другие словари:

    Полный морфологический анализ слова «напитки»: часть речи, начальная форма, морфологические особенности и формы слова. Направление науки о языке, где изучается слово … Морфологический разбор напитков

    Ударение в слове напитки: на какой слог падает ударение и как . .. Слово «напитки» правильно пишется как .. Ударение в слове напитки

    Анаграммы (составьте анаграмму) к слову напитки, смешивая буквы… Анаграммы для слова напитки

    Морфемный разбор слова drink

    Морфемный разбор слова обычно называется разбором слова по составу — это поиск и анализ морфем (частей слова), входящих в данное слово .

    Морфемный разбор слова пить очень просто. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

    Давайте проведем морфемный синтаксический анализ правильно, и для этого нам достаточно пройти 5 шагов:

    • определение части речи слова — первый шаг;
    • второй — выбираем окончание: для изменчивых слов спрягаем или раздуваем, для неизменяемых (герундий, наречия, некоторые существительные и прилагательные, официальные части речи) — окончаний нет;
    • дальше ищем основу.Это самая легкая часть, потому что вам просто нужно отрезать конец, чтобы определить стержень. Это будет основой слова;
    • Следующий шаг — поиск корня слова. Подбираем родственные слова для напитков (их еще называют однокорневыми), тогда корень слова будет очевиден;
    • Мы находим остальные морфемы, выбирая другие слова, образованные таким же образом.

    Как вы видите, разбор морфемы выполняется просто. Теперь давайте определим основные морфемы слова и проанализируем их.

    * Морфемный синтаксический анализ слова (синтаксический анализ слов) — поиск корня, префиксов, суффиксов, окончаний и основных слов
    Парсинг слова по составу на сайте производится по словарю морфемного разбора.

    Автоматическая сегментация морфем (Открытые проблемы в лингвистике компьютерного разнообразия 1)

    Число Слово Малые данные Большие данные Онлайн
    1 рука рука рука рука
    2 ручной щиток рука-сч-ну ручной щиток ручная работа
    3 hantel ч-а-н-т-эль Хан-Эль han-tel
    4 голод h-u-n-g-er голод голод
    5 lauf-en l-a-u-f-en лауфен lauf-en
    6 geh-en gehen gehen gehen
    7 lieg-en l-i-e-g-en лиген лиген
    8 schlaf-en Ш-лафен шланг schlaf-en
    9 kind-er-arzt вид-эр-а-р-з-т kind-er-arzt киндер-арзт
    10 grund-schule g-rund-sch-u-l-e grund-schule grundschule

    Что ясно видно из таблицы, где все формы, отклоняющиеся от моего анализа, выделены красным шрифтом, так это то, что ни одна из моделей не работает убедительно в
    сегментируя мои десять тестовых слов. Но что еще более важно, мы можем ясно видеть
    что проблемы алгоритма резко возрастают при работе с небольшими обучающими данными. Поскольку сегментирование, предложенное в столбце Small data , явно
    худшее — разбиение слов на буквы, казалось бы, случайным образом.

    В этом контексте интересно то, что подготовленные лингвисты редко терпят неудачу.
    в этой задаче, даже когда все, что им было дано, — это небольшой список данных для обучения. Что они делают , а не
    Неудача подтверждается многочисленными исследованиями, в которых лингвистические полевые исследователи
    исследовали до сих пор недостаточно изученные языки и быстро выяснили
    как работает морфология.

    Почему так сложно найти границы морфем?

    Что делает определение границ морфем таким трудным, в том числе для людей, так это то, что они по своей сути неоднозначны. Заключительный -s может обозначать множественное число в немецком языке, особенно по заимствованиям, как в Job-s , но он также может обозначать короткий вариант es «it», где гласная удаляется, как в ist «это», и во многих других случаях он может просто ничего не отмечать, а вместо этого быть частью более крупной морфемы, например Haus «дом».Может ли определенная подстрока звуков в языке функционировать как морфема, зависит от значения слова, а не от самой подстроки. Мы можем — еще раз — увидеть одно из больших различий между последовательностями в биологии и последовательностями в лингвистике: лингвистические последовательности выводят свою «функцию» (то есть свое значение) из контекста, в котором они используются, а не только из их структуры.

    Если говорящие больше не могут четко понимать морфологическую структуру данного слова, они могут даже начать изменять ее, чтобы сделать ее более «прозрачной» в своем значении.Примерами этого являются многочисленные случаи народной этимологии , где говорящие переосмысливают морфемы в слове, с английским ham-burger в качестве яркого примера, так как слово первоначально, кажется, происходит от города Hamburg , что не имеет ничего общего с ветчиной.

    Как люди находят морфемы?

    В
    Причины, по которым человеческие лингвисты могут относительно легко находить морфемы в разреженных данных, в то время как машины не могут, все еще не
    мне совершенно ясно (т.е.люди хороши в распознавании образов и
    машин нет). Однако у меня есть некоторые основные идеи о том, почему люди
    во многом
    превосходят машины, когда дело доходит до сегментации морфем; и я думаю
    что будущие подходы, которые пытаются учесть эти идеи, могут
    резко улучшить производительность автоматической сегментации морфем
    методы.

    Во-первых, учитывая важность значения для определения морфемической структуры, мне кажется почти абсурдным пытаться идентифицировать морфемы в данном языковом корпусе на основе чистого анализа последовательностей, не принимая во внимание их значение.Если мы сталкиваемся с двумя словами
    как испанский hermano «брат» и hermana «сестра», это понятно — если мы знаем что
    они означают — что -o vs. -a , скорее всего, обозначает различие между
    Пол. Пока машины сравнивают потенциальные сходства внутри слов
    независимо от семантики, люди всегда будут начинать с тех пар, где
    они думают, что могут ожидать найти интересные изменения. Так долго как
    значения предоставлены, лингвист-человек — даже если он не знаком с
    заданном языке — может легко предложить более или менее убедительную сегментацию
    список всего 500 слов.

    Второй момент, который игнорируется в современных автоматических подходах, — это тот факт, что морфологические структуры сильно различаются между языками. Например, в китайском и многих языках Юго-Восточной Азии почти правилом является то, что каждый слог представляет одну морфему (с минимальными исключениями, которые подтверждаются и обсуждаются в литературе). Поскольку в этих языках снова легко найти слоги, поскольку слова часто могут оканчиваться только на определенное количество звуков, алгоритм для обнаружения слов на этих языках не будет нуждаться в какой-либо статистике n-граммов, а только в теории слоговых структур.Вместо глобальных стратегий нам, возможно, придется использовать локальные стратегии сегментации морфем, в которых мы идентифицируем различные типов языков , для которых данный алгоритм кажется подходящим.

    Это подводит нас к третьему пункту. Особенность языковых последовательностей в разговорных языках состоит в том, что они построены на определенных фонотаксических правилах , которые управляют их общей структурой. Допускается ли язык более трех согласных в начале слова, зависит от его фонотактики , его набора правил, по которым набор звуков объединяется для образования морфем и слов.Сама фонотактика также может указывать на границы морфем, поскольку они могут запрещать комбинации звуков внутри морфем, которые могут возникать, когда морфемы объединяются в слова. Немецкий Ur-instinkt «основной инстинкт», например, произносится с голосовой остановкой после Ur -, что может встречаться только в начале немецких слов и морфем, таким образом выделяя слово как составное (в противном случае слово может быть проанализировано как Urin-stinkt «запах мочи».

    Четвертый момент, который также обычно игнорируется в современных подходах к
    автоматическая сегментация морфем — это кросс-лингвистических свидетельств. В
    во многих случаях носители данного языка могут сами больше не знать
    оригинальной морфологической сегментации некоторых их слов, в то время как
    сравнение с близкородственными языками все еще может выявить это. Если у нас есть
    потенциально мультиморфемное слово на одном языке, например, и только одно из
    две потенциальные морфемы, отраженные как нормальное слово на другом языке,
    это явное свидетельство того, что потенциально мультиморфемное слово действительно
    состоят из нескольких морфем.

    Предложения

    Лингвисты регулярно используют разные типы доказательств, пытаясь понять
    в
    морфологический состав слов данного языка. Если мы хотим
    к
    продвинуть область автоматической сегментации морфем, как мне кажется
    Необходимо отказаться от идеи определения морфологии языка, просто взглянув на распределение букв по словоформам. Вместо этого мы
    должен
    использовать семантическую, фонотаксическую и сравнительную информацию.В дальнейшем нам следует отказаться от идеи разработки универсальных алгоритмов сегментации морфем, а лучше изучить, какой подход лучше всего работает с каким морфологическим типом. Как
    эти аспекты могут
    быть объединенными в единую структуру, однако до сих пор не совсем понятно
    мне; и это также причина, по которой я перечисляю автоматические морфемы
    сегментация как первая из десяти моих открытых проблем в вычислительной
    лингвистика разнообразия.

    Однако даже более важным, чем стратегии решения проблемы, является то, что мы начинаем работать с обширными наборами данных для тестирования и обучения новых алгоритмов, которые стремятся идентифицировать границы морфем на разреженных данных.На данный момент таких наборов данных не существует. Такие подходы, как Morfessor, были разработаны для определения границ морфем в письменных языках, они почти не работают с фонетической транскрипцией. Но если бы у нас были доступные наборы данных для тестирования и обучения, будь то всего около 20 или 40 языков из разных языковых семей, вручную аннотированные экспертами, сегментированные как по фонетике, так и по морфемам, это позволило бы нам исследовать как существующие и новые подходы гораздо более основательно, и я ожидаю, что это может дать реальный импульс нашей дисциплине и значительно помочь нам в разработке передовых решений проблемы.

    Список литературы

    Баайен Р. Х. и Пипенброк Р. и Гуликерс Л. (ред.) (1995) Лексическая база данных CELEX. Версия 2 . Филадельфия.

    Бенден, Кристоф (2005) Автоматическое обнаружение морфем с использованием
    распределительные измерения. В: Клаус Вейхс и Вольфганг Галл (ред.):
    Классификация — вездесущий вызов
    . Берлин и
    Гейдельберг: Springer. С. 490-497.

    Бордаг, Стефан (2008) Неконтролируемая и свободная от знаний морфема
    сегментация и анализ.В: Кэрол Питерс, Валентин Джиджкун,
    Томас Мандл, Хеннинг Мюллер, Дуглас В. Оард, Ансельмо Пеньас, Вивьен Петрас и Диана Сантос (ред.): Достижения в области многоязычного и мультимодального поиска информации . Берлин и Гейдельберг: Springer, стр.
    881-891.

    Кройц, М. и Лагус, К. (2005) Неконтролируемая сегментация морфем
    и индукция морфологии из корпусов текстов с помощью Morfessor 1.0.
    Технический отчет
    . Хельсинкский технологический университет.

    Голдсмит, Джон А.и Ли, Джексон Л. и Ксантос, Арис (2017) Вычислительное обучение морфологии. Ежегодный обзор языкознания 3.1: 85-106.

    Хаммарстрём, Харальд (2006) Наивная теория аффиксации и
    Алгоритм извлечения. В: Материалы восьмого заседания
    Специальная группа ACL по компьютерной фонологии и морфологии в
    HLT-NAACL 2006, с. 79–88.

    Харрис, Зеллиг С. (1955) От фонемы до морфемы. Язык 31.2: 190-222.

    Лист, Иоганн-Маттис (2014) Сравнение последовательностей в исторической лингвистике .Дюссельдорф: издательство Дюссельдорфского университета.

    Вирпиоя, Сами, Смит, Петер, Гронроос, Стиг-Арне и Куримо,
    Mikko (2013) Morfessor 2.0: реализация Python и расширения для
    Базовый уровень Морфессора
    . Хельсинки: Университет Аалто.

    Тщательный анализ слова в композиции. «Прилежно»

    Разбор слова по составу.

    Состав слова «прилежный»:

    Добросовестный морфемный синтаксический анализ

    Морфемный синтаксический анализ слова обычно называется синтаксическим анализом слова по составу — это поиск и анализ морфем (частей слова), входящих в данное слово.

    Морфемный разбор слова прилежный очень прост. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

    Будет правильно выполнять морфемный синтаксический анализ, но для этого мы просто пройдем через 5 шагов:

    • Определение части речи слова прилежный — первый шаг;
    • второй — выберите окончание: для сопряженных слов спрягаем или склоняем, для неизменяемых (наречие, наречие, некоторые существительные и прилагательные, служебные части речи) — окончаний нет;
    • ,

    • дальше, ищем основу.Это самая легкая часть, потому что для определения основы вам просто нужно отрезать концовку. Это будет основой слова;
    • Следующий шаг — поиск корня слова. Подбираем родственные слова для усердия (их еще называют родственными), тогда корень слова будет очевиден;
    • Мы находим оставшиеся морфемы для усердного, выбирая другие слова, образованные таким же образом, как и усердный.

    Как видите, усердный анализ морфем делается просто.Теперь давайте определим основные морфемы слова прилежный и проведем их анализ.

    См. Также в других словарях:

    Отклонить слово прилежный в падежах в единственном и множественном числе …. Усердие слова прилежный в падежах

    Полный морфологический разбор слова «прилежный»: Часть речи, начальная форма , морфологические особенности и словоформы. Направление науки о языке, в котором изучается слово … Морфологический анализ прилежный

    Акцент в слове прилежный: на какой слог падает ударение и как… Правильно пишется слово «прилежный» как… Ударение в слове прилежный

    Синонимы слова «прилежный». Словарь синонимов онлайн: выберите синонимы к слову «прилежный». Синонимы, похожие слова и родственные выражения в … Синонимы к слову прилежный

    Разбор слова по составу Одно из лингвистических исследований видов, цель которого — определить структуру или состав слова, классифицировать морфемы по месту в слове и установить значение каждой из них.В школьной программе также называется морфемным синтаксическим анализом . Сайт с практическими рекомендациями поможет правильно проанализировать любую часть речи по составу онлайн: существительное, прилагательное, глагол, местоимение, причастие, причастие, наречие, числительное.

    План: Как по составу разобрать слово?

    При проведении морфемического анализа соблюдайте определенную последовательность выделения значимых частей. Начните с того, чтобы «убрать» морфемы с конца, используя метод «раздевания корня». Подходите к анализу осмысленно, избегайте необдуманных разделений.Определите значения морфем и выберите родственные слова, чтобы подтвердить правильность анализа.

    • Напишите слово в той же форме, что и в домашнем задании. Прежде чем приступить к анализу сочинения, выясните его лексическое значение (значение).
    • Определите из контекста, к какой части речи он относится. Вспомните особенности слов, относящихся к этой части речи:
      • изменчивый (есть окончание) или неизменный (не имеет окончания)
      • есть ли у него формирующий суффикс?
    • Найдите концовку.Для этого откажитесь от падежей, измените число, пол или человека, спрягите — вариативная часть будет концом. Помните о изменяемых словах с нулевым окончанием, обязательно укажите, есть ли оно: dream (), friend (), audibility (), gratitude (), eaten ().
    • Выделение основы слова — это часть без окончания (и формирующего суффикса).
    • Обозначьте префикс в основании (если есть). Для этого сравните корневые слова с приставками и без.
    • Определите суффикс (если есть).Для проверки подберите слова с разными корнями и с одним и тем же суффиксом, чтобы они выражали одно и то же значение.
    • Найдите корень root. Для этого сравните несколько связанных слов. Их общая часть — это корень. Помните о корневых словах с чередующимися корнями.
    • Если слово имеет два (или более) корня, укажите соединительную гласную (если есть): листопад, звездолет, садовник, пешеход.
    • Отметьте формообразующие суффиксы и постфиксы (если есть)
    • Еще раз проверьте синтаксический анализ и выделите все соответствующие части значками

    В младших классах разобрать слово — это означает выделить окончание и основание, после обозначить приставку суффиксом, выделить слова с одним корнем и затем найти их общую часть: корень — это все.

    * Примечание: Минобрнауки России рекомендует для общеобразовательных школ три учебных комплекса на русском языке в 5–9 классах. Разные авторы морфемного анализа состава разный подход. Чтобы избежать проблем с производительностью в домашнем задании, сравните приведенную ниже процедуру синтаксического анализа с вашим учебным пособием.

    Порядок полного морфемного анализа композиции

    Во избежание ошибок синтаксический анализ морфем предпочтительно связан с синтаксическим анализом слов.Такой анализ называется формально-семантическим.

    • Для установления части речи и графического морфемического анализа слова, то есть для обозначения всех имеющихся морфем.
    • Выпишите окончание, определите его грамматическое значение. Укажите суффиксы, образующие слово (если есть)
    • Запишите основу слова (без морфемных морфем: окончания и морфирующие суффиксы)
    • Найдите морфемы. Запишите суффиксы и префиксы, обоснуйте их выбор, объясните их значение
    • Корень: свободный или связанный.Для слов со свободными корнями составьте словообразовательную цепочку: «write-ab → write-ab → write-abb», «dry» (b) → dry-b () → dry-bb — (и) ». слова со связанными корнями, выберите слова с единой структурой: «одеть-раздеть-переодеться»
    • Запишите корень, подберите коренные слова, укажите возможные варианты, чередование гласных или согласных в корнях

    Как найти морфему в слове?

    Пример полного морфемного анализа глагола «проспал»:

    • окончание «а» указывает на форму глагола женского рода, одно число, прошедшее время, давайте сравним: проспал;
    • основание гандикапа «проспал»;
    • два суффикса: «а» — суффикс основы глагола, «л» — этот суффикс, образует глаголы прошедшего времени,
    • приставку «про» — действие со значением потери, неудобства, ср.: просчитаться, проиграть, упустить;
    • словообразовательная цепочка: сон — проспал — проспал;
    • «cn» корень — в связанных словах возможны чередования cn // cn // sleep // rash. Бандитские слова: сон, засыпание, сонливость, недосыпание, бессонница.

    Разбор слова по составу.

    Состав слова «усердно»:

    Морфемный анализ слова усердно

    Разбором слова обычно называют разбор слова по составу — это поиск и анализ морфем (частей слова), входящих в данное слово.

    Морфемный синтаксический анализ выполняется очень просто. Для этого достаточно соблюдать все правила и порядок разбора.

    Мы проведем морфемный анализ правильно, а для этого просто пройдем 5 шагов:

    • Прилежное определение части речи — первый шаг;
    • второй — выберите окончание: для сопряженных слов спрягаем или склоняем, для неизменяемых (наречие, наречие, некоторые существительные и прилагательные, служебные части речи) — окончаний нет;
    • ,

    • дальше, ищем основу.Это самая легкая часть, потому что для определения основы вам просто нужно отрезать концовку. Это будет основой слова;
    • Следующий шаг — поиск корня слова. Мы старательно подбираем родственные слова для (их еще называют родственными), тогда корень слова будет очевиден;
    • Мы находим оставшиеся морфемы для усердно, выбирая другие слова, которые сформированы таким же образом, как усердно.

    Как видите, старательно морфемный анализ, делается просто.А теперь внимательно определимся с основными морфемами слова и проведем его анализ.

    См. Также в других словарях:

    Уклоняй слово усердно в единственном и множественном числе …. Склонение слова старательно по падежам

    Полный морфологический разбор слова «усердно»: Часть речи, начальная форма, морфологические особенности и формы слова. Направление науки о языке, в котором изучается слово … Прилежно морфологический анализ

    Ударение в слове старательное: на какой слог падает ударение и как… Слово «усердно» правильно пишется как … Ударение в слове усердно

    Морфология 1 Введение Морфология Морфологический анализ (MA)

    Презентация на тему: «Морфология 1 Введение Морфология Морфологический анализ (МА)» — ​​стенограмма презентации:

    ins [data-ad-slot = «4502451947»] {display: none! important;}}
    @media (max-width: 1000 пикселей) {# place_14> ins: not ([data-ad-slot = «4502451947»]) {display: none! important;}}
    @media (max-width: 1000 пикселей) {# place_14 {width: 250px;}}
    @media (max-width: 500 пикселей) {# place_14 {width: 120px;}}
    ]]>

    1

    Морфология 1 Введение Морфология Морфологический анализ (MA)
    Использование методов FS в MA Автоматическое изучение морфологии языка Введение: marc general i la motivació d’aquest treball

    2

    Морфология 2 Морфология Результат морфологического анализа
    Структура слова как состав морфем Связанные с правилами словообразования Функции Флексия Деривация Состав Результат морфологического анализа Морфосинтаксическая категоризация (POS) e.грамм. Набор тегов Parole (VMIP1S0), более 150 категорий для испанского, например Набор тегов Penn Treebank (VBD), около 30 категорий для английского языка Морфологические особенности Число, падеж, род, лексические функции

    3

    Морфология 3 Морфологический анализ Проблемы
    Разложение слова на конкатенацию морфем Обычно некоторые морфемы содержат значение Один (корень или основа) в сгибании и образовании Более одного в составе Другие (аффиксы) обеспечивают морфологические особенности Проблемы Фонологические изменения в конкатенации морфем Морфотактика Какие морфемы могут быть объединены с какими другими

    4

    Морфология 4 Проблемы Аффиксы гибкие аффиксы  производные аффиксы
    Суффиксы, префиксы, инфиксы, интерфиксы гибкие аффиксы  производные аффиксы Производные иногда подразумевают семантическое изменение, не всегда предсказуемое Расширения значений Лексические правила За производным суффиксом может следовать гибкий суффикс love => lover => lovers Сгибание не меняет POS, иногда производное сгибание влияет на другие слова в соглашении предложения

    5

    Морфология 5 Морфотактика Фонологические изменения (морфофонология)
    Правила образования слов Допустимые комбинации между морфемами Простая конкатенация Корень / образец сложных моделей Регулярность зависит от языка Фонологические изменения (морфофонология) Изменения при конкатенации морфем Источник: переменные фонологии, морфологии и сложности орфографии .грамм. вокальная гармония

    6

    Морфология 6 1 морфема: 2 морфемы: 3 морфемы: 4 морфемы: evitar
    evitable = evitar +able 3 морфемы: inevitable = in + evitar +able 4 морфемы: inevitabilidad = in + evitar +able + idad

    7

    Морфология 7 число глагольная форма пол дом дома cheval chevaux
    Flexive Морфология число дом дома cheval chevaux casa casas словесная форма прогулка ходьба ходьба ходьба амо амас аман… пол niño niña

    8

    Морфология 8 Форма Исходная производная Морфология
    Без изменений barcelonés Префикс неизбежный Суффикс importantísimo Исходный глагол => прилагательное tardar => глагол tardío => существительное sufrir => sufrimiento существительное => существительное актер => прилагательное atletao => прилагательное atleta => прилагательное rojo => rojizo прилагательное => наречие alegre => alegremente

    9

    Морфологический анализ 1
    Типы морфологических анализаторов Формальные словари Словари эффективности словоформ Языки с несколькими вариантами (напр.грамм. Английский язык) расширяемость Возможность создания и обслуживания с помощью морфологического генератора. Языки с высокой степенью гибкости, деривация, композиция FS методы FSA 1 анализаторы уровня FST> 1 анализаторы уровня

    10

    Морфологический анализ 2
    Двухуровневые морфологические анализаторы Общая модель для языков с конкатенацией морфем Независимость между лингвистическим ПО и анализатором Допустимо для анализа и генерации Различие между лексическим и поверхностным уровнями Параллельные правила для морфофонологии Простая реализация

    11

    Морфологический анализ 3
    Морфологические правила Определите отношения между символами (поверхностью) и морфемами и сопоставьте строки символов и морфемную структуру слова.Правила правописания Выполняются на уровне букв, образующих слово. Может использоваться для определения достоверных фомологических изменений. Ричи, Пульман, Блэк, Рассел, 1987

    12

    Морфологический анализ 4
    ввод: форма вывода лемма + морфологические признаки Входные данные Вывод cat cat + N + sg cats cat + N + pl города city + N + pl слияние слияние + V + pres_part поймано (catch + V + past) или ( catch + V + past_part)

    13

    Морфологический анализ 5
    reg_noun irreg_pl_noun irreg_sg_noun множественное число лиса овца овца -s кошка мышь мышь собака 1 2 reg_noun множественное число irreg_pl_noun irreg_sg_noun Морфотактика

    14

    Морфологический анализ 6
    f o x s  c a t d g n e y m u i туман кошка собака осел мышь мышь Письмо преобразователи

    15

    Морфологический анализ 7
    лексика верхнего уровня cat + N cat + N + pl нижний уровень кошка кошки c: c a: a t: t + N:  + pl: s

    16

    Морфологический анализ 8
    Использование FST в качестве распознавателя На основе пары входных строк (одна лексическая, а другая поверхностная) и отвечает, если одна является преобразованием другой.:  ___ s #

    22

    Морфологический анализ 14
    epenthesis +: e { s: sx: xz: z} — s: s context => контекстное ограничение

    23

    Морфологический анализ 15
    e-делеция e: 0 =: C или — или — или l:: 0 или c: c mov e + ed mov ed согласовано e + ed согласовано

    24

    Морфологический анализ 16
    a-делеция a: 0 — t: t редукция иона редукция ионного контекста izdo foco context.s правила правописания FST1 FST2 … FSTn поверхностный уровень f o x e s

    26 год

    Морфологический анализ 18
    Lexicon-FST Lexicon-FST Lexicon-FST • FSTA FST1 … FSTn FSTA = FST1  …  FSTn композиция пересечения

    27

    Автоматическое изучение морфологии 1
    Проблема Основа парадигмы + affixea Получение основы Классификация основ в моделях Изучение части морфологии (например,грамм. деривационный) Два подхода Предыдущие морфологические знания отсутствуют Goldsmith, 2001 Brent, 1999 Snover, Brent, 2001, 2002 Морфологические знания могут быть использованы Oliver et al, 2002

    28 год

    Автоматическое изучение морфологии 2
    Автоматический морфологический анализ Идентификация границ между морфемами Зеллиг Харрис {префикс, суффикс} условная энтропия биграммы и триграммы с высокой вероятностью образования морфемы Изучение шаблонов или правил сопоставления между парами слов Глобальный подход (вверху- вниз) Golsdmith, Brent, de Marcken

    29

    Автоматическое изучение морфологии 3
    Система Голдсмита, основанная на MDL (минимальная длина описания) Начальное разделение: слово -> основа + суффикс, разделение всех слов Хороший кандидат для разбиения на {основы, суффикс} в слове должен быть хорошим кандидатом другими словами стратегия MI (взаимная информация) Более быстрая конвергенция Learning Signatures {подписи, основа, суффиксы} MDL

    30

    Автоматическое изучение морфологии 4
    Полуавтоматический морфологический анализ Оливер, 2004 Начинается с набора морфологических правил, написанных вручную TL: TF: Desc lemma end form окончание POS Списки негибких классов, закрытых классов и неправильных слов Корпорация сербо-хорватских 9 МВт Русский 16 МВт

    Страница не найдена | MIT

    Перейти к содержанию ↓

    • Образование
    • Исследовать
    • Инновации
    • Прием + помощь
    • Студенческая жизнь
    • Новости
    • Выпускников
    • О MIT
    • Подробнее ↓
      • Прием + помощь
      • Студенческая жизнь
      • Новости
      • Выпускников
      • О MIT

    Меню ↓

    Поиск

    Меню

    Ой, похоже, мы не смогли найти то, что вы искали!
    Попробуйте поискать что-нибудь еще!

    Что вы ищете?

    Увидеть больше результатов

    Предложения или отзывы?

    Что такое морфология? — Введение в лингвистику

    Морфология — это изучение слов.Морфемы — это минимальные единицы слов, которые имеют значение и не могут быть далее подразделены. Есть два основных типа: свободный и связанный. Свободные морфемы могут встречаться отдельно, а связанные морфемы должны встречаться с другой морфемой. Пример свободной морфемы — «плохой», а пример связанной морфемы — «ly». Он связан, потому что, хотя он имеет значение, он не может существовать отдельно. Он должен быть присоединен к другой морфеме, чтобы образовалось слово.

    Свободная морфема: плохо
    Связанная морфема: -ly
    Слово: плохо

    Когда мы говорим о словах, есть две группы: лексические (или содержательные) и функциональные (или грамматические) слова.Лексические слова называются словами открытого класса и включают существительные, глаголы, прилагательные и наречия. В эту группу можно регулярно добавлять новые слова. Функциональные слова или слова закрытого класса — это союзы, предлоги, артикли и местоимения; и новые слова не могут быть (или очень редко) добавлены в этот класс.

    Аффиксы часто являются связанной морфемой. В эту группу входят префиксы, суффиксы, инфиксы и циркумфиксы. Префиксы добавляются в начало другой морфемы, суффиксы добавляются в конец, инфиксы вставляются в другие морфемы, а циркумфиксы присоединяются к другой морфеме в начале и в конце.Ниже приведены примеры каждого из них:

    Префикс: re- добавлен, чтобы делать, производит повтор
    Суффикс: -или добавлен для редактирования, производит редактор
    Инфикс: -um- добавлен в fikas (сильный) производит фумика (чтобы быть сильным) в Bontoc
    Circumfix: ge- и -t to lieb (любовь) производит geliebt (любимый) на немецком языке

    Есть две категории аффиксов: словообразовательные и словоизменительные. Основное различие между ними состоит в том, что словообразовательные аффиксы добавляются к морфемам для образования новых слов, которые могут быть, а могут и не быть одной и той же частью речи, а флективные аффиксы добавляются в конец существующего слова по чисто грамматическим причинам.Всего в английском языке всего восемь флективных аффиксов:

    настоящее время в единственном числе от третьего лица она ждет
    -ed прошедшее время он ходил
    -ing прогрессивный она смотрит
    -en причастие прошедшего времени она съела
    множественное число три стола
    притяжательный Кот Холли
    -er сравнительный ты выше
    -ест превосходная ты самый высокий

    Другой тип связанных морфем называется связанными корнями.Это морфемы (а не аффиксы), которые должны быть присоединены к другой морфеме и не имеют собственного значения. Некоторые примеры приведены в разделе «Воспринимать» и приведены в «Отправить».

    Английские морфемы

    1. Бесплатно
      1. Открытый класс
      2. закрытый класс
    2. Связанный
      1. Приложение
        1. Производное
        2. Инфлекционный
      2. Корень

    Есть шесть способов образовывать новые слова.Составные слова — это комбинация слов, аббревиатуры образуются из инициалов слов, обратные образования создаются из удаления того, что ошибочно считается аффиксом, сокращения или вырезки сокращают более длинные слова, эпонимы создаются из имен собственных (имен), а смешение — это объединение частей слов в одно.

    Чӣ гуна калимаи "маҷалла" -ро аз рӯи таркибаш муайян кардан мумкин аст?

    Чӣ гуна калимаи "маҷалла" -ро аз рӯи таркибаш муайян кардан мумкин аст?

  • Калима маҷалла аз забони фаронсавӣ гирифта шудааст, бинобар ин ягон морфемаи (суффикси) дигарро дар он ҷудо кардан ғайриимкон аст ва тамоми калима решаест, ки дар калимаҳои ҳосилшуда пайгирӣ кардан мумкин аст:

    маҷалла, маҷалла, рӯзноманигор, рӯзноманигор.

    Азбаски ин як исми тағирёбандаи ҷинси мук ҷинси дуюмдараҷаи дуюм аст, дар охир мо сифри сифрро интихоб мекунем, ки ҳангоми тағир ёфтани калима дар ҳолатҳо ва рақамҳо амалӣ мешавад:

    маҷалла_ - маҷалла, маҷалла, маҷалла, маҷалла.

    Асоси калима маҷаллаи он аст - бе хотима.

    Дар натиҷа, мо таркиби морфемии ин калимаро менависем:

    log_ - root / end.

  • Маҷалла - ва агар, журнал + пули нақд. иқтибос; Zhur quot; - ин тарҷумаи кӯҳнаи желе аст, ки дар овони кӯдакӣ онро волидон сохтаанд ва quot; nalquot; танҳо пули нақд аст. .

  • Дар калимаи маҷалла хотима нест. Аз ин рӯ, мо як майдони холиро тарк мекунем. Асоси калима маҷалла мебошад. Ин маънои онро дорад, ки дар ин ҷо ягон пешванд ё пасванд нест. Пас ин исм зуд ҷудо карда мешавад. Боқӣ мондааст, ки калимаро дар боло давр занед, то решаро қайд кунед.

  • Пеш аз ҳама, мо қисми нутқро муайян мекунем. ЖУРНАЛ - ин калима исм хоҳад буд, калима тағирёбанда аст, бинобар ин мо таҳлилро бо равшан кардани охири он ва поя оғоз мекунем.

    Маҷаллаи-Y, маҷалла-U, маҷалла -_. ОХИР - НОЛ.

    Боқимонда дар калимаи BASIC ҷойгир аст.

    Баъд, мо бо пойгоҳ кор мекунем. Magazine-ny, маҷалла-ист, маҷалла-ҷануб, VS WORD - ин РЕШ хоҳад буд.

    ЖУРНАЛ-_.

  • Калимаи Quote; Journalquot; он ашёи беҷон аст ва ба саволи «чӣ?» ҷавоб медиҳад. Маҷалла исми мардона аст.

    Таҳлили ин калима дар таркиб, quot; маҷалла; квота; он ҳам реша ва ҳам пойгоҳ аст.

    Он на пешванд дорад, на суффикс ва на охири.

  • Ман боварӣ дорам, ки калимаи quot; journalquot;, ки ба савол чӣ ҷавоб медиҳад? як исм бо охири сифр (квадрати холӣ) ва решаи калимаи quot; journalquot; - —Журнал—, яъне тамоми калима реша аст, поя рӯзнома.

  • Маҷалла калимаи пайдоиши забони хориҷӣ буда, дурусттараш дар асри 17 аз забони фаронсавӣ ба мо омадааст.Ин калима ба қонунҳои забони русӣ итоат кард, исми мардона шуд. Реша ва пойгоҳ маҷалла аст. Анҷоми сифр

  • Исми мардона Journal дар ҷудогона аст ва ба таназзули дуввум ишора мекунад. Дар таркиби он, мо охири сифрро ҷудо хоҳем кард: Journal-Journal-Journal-Journal-Journal-Journal. Як калимаи реша чунин хоҳад буд: Journal-Journalist-Journalist-Journalist-Journalism. Решаи калима морфемаи JOURNAL мебошад.

    Мо ба даст меорем: JOURNAL_ (хотимаи реша-сифр), асоси калимаи JOURNAL.

  • Дар ин калима, реша ва пойгоҳ маҷалла, хотима сифр аст. Намедонам, шояд ҳоло дар барномаи таълимии забони русӣ аллакай қоидаҳои нав мавҷуданд, аммо понздаҳ сол пеш мо онҳоро бо ин роҳ ҷобаҷо мекардем.

  • Калимаи калима; маҷалла quot; дорои морфемҳо ё қисмҳои зерин мебошанд:

    Префикс гум шудааст.

    Реша - иқтибос; -ҷурнал- НОҲИЯИ ДАНҒАР

    Суффикс сифр аст.

    Анҷом сифр аст.

    Ва охирин чизе, ки бояд дар ёд дошт, пойгоҳ аст - quot; маҷалла НОҲИЯИ ДАНҒАР

    Барори кор

  • Тест по русскому языку по теме "Морфемика" (5 класс)

    Морфемика 5 класс

    1 вариант

    1. Подчеркните слова, имеющие нулевое окончание. 
    Спелый, шарфы, мышь, повторял, перекресток, медведь, облако, вверх.

    2. Выделите окончания
    Пишем,   умного,   лыжня,   сани, сверху.  

    3. Выберите пары слов, в которых представлены формы одного и того же слова.
    1)  художник – художница; 
    2)  берег – береговой; 
    3)  спать – спал; 
    4)  белый – беловатый;
    5)  читать – читают, 
    6)  грубое – грубая.  

    4. В каком ряду верно перечислены все морфемы, входящие в основу слова?

    1) приставка, корень, окончание

    2) корень, суффикс

    3) приставка, корень, суффикс, окончание

    4) приставка, корень, суффикс

    5. Выделите корень
    Заплетать,   вкусненький,   записался,   подлокотник,   желтоватый, налево.

    6. Закончи предложение: «Главная значимая часть слова, в которой заключено общее лексическое значение всех однокоренных слов – это…»
    1)  Приставка;   
    2)  корень;   
    3)  суффикс;   
    4)  окончание;   
    5)  основа.

     7. Выберите в каждой строчке лишнее слово, подчеркните его 
    1. Приморский, уморить, море.
    2. Росток, растение, растерять.
    3. Губа, загубить, губастый.
    4. Утихнет, тихий, утешать.
    5. Развевается, развитие, веять.

    8. Обозначьте приставки
    Сверхзвуковой, наименьший, перезагрузка, пробираться, антифашист.

    9. Образуйте слова с уменьшительно-ласкательным значением, используя суффиксы -ушк--к-, -ок, -ышк-, -ёк, -ик.

    Зуб___________, гнездо____________, зонт________, тетрадь_________, зерно___________, парень______________

    10. Выделите уменьшительно-ласкательные суффиксы. 
    Деревушка,   гвоздик,   ящик,   осинка,   сынок,   лепесток, пенёк.  

    11. Разберите по составу слова и сделайте цепочку из слов, от которых оно образовано 

    Учительская, налево, присоединила, пришкольный, заоблачный.

    Морфемика 5 класс

    2 вариант

    1. Выберите слова, имеющие нулевое окончание. 
    Слева, завтрак, легкий, читаешь, взрыв, днем, пень, учился.

    2. Выделите окончания
    Бегают,   красивым,   улицу,   вприпрыжку, мысли.  

    3. Выберите пары слов, в которых представлены формы одного и того же слова.
    1)  красивый – красив; 
    2)  решаем – решаете; 
    3)  ресницы – ресниц; 
    4)  бумага – бумажный, 
    5)  делать – сделать; 
    6)  ходить – переходить.  

    4. Какая часть слова служит для образования форм слова?

    1) окончание

    2) приставка

    3) корень

    4) суффикс

    5. Выделите корень
    Забирать,   справа,   преподнести,   хитрющий,   бельчонок, поздороваться.

    6. Закончи предложение: «Значимая часть слова, которая находится после корня и служит для образования новых слов – это…»
    1)  Приставка;   
    2)  корень;   
    3)  суффикс;   
    4)  окончание;   
    5)  основа.

     7. Выберите в каждой строчке однокоренные слова. Обозначьте корень 
    1. Переселить, пересилить, сильный.
    2. Город, горожанин, загородка.
    3. Липовый, липнет, липа.
    4. Любитель, любовь, любой.
    5. Нос, переносить, переносица.

    8. Обозначьте приставки
    Бесполезный, отрывать, суперскачки, алогичный, приступить.

    9. Образуйте слова с уменьшительно-ласкательным значением, используя суффиксы -юшк--инк, -еньк-, -ик, -чик.

    Белый___________, хозяйка____________, заяц________, пароход_________, снег___________, добрый______________

    10. Выделите уменьшительно-ласкательные суффиксы. 
    Девушка,   ключик,   ластик,   рябинка,   доченька,   потолок, паренёк.  

    11. Разберите по составу слова и сделайте цепочку из слов, от которых оно образовано 

    Настольный, приморский, справа, подорожник, парашютистка.

    ОТВЕТЫ

    1 вариант

    1. Подчеркните слова, имеющие нулевое окончание. 
    Спелый, шарфы, мышь, повторял, перекресток, медведь, облако, вверх.

    2. Выделите окончания
    Пишем,   умного,   лыжня,   сани, сверху.  

    3. Выберите пары слов, в которых представлены формы одного и того же слова.
    1)  художник – художница
    2)  берег – береговой; 
    3)  спать – спал
    4)  белый – беловатый;
    5)  читать – читают, 
    6)  грубое – грубая.  

    4. В каком ряду верно перечислены все морфемы, входящие в основу слова?

    1) приставка, корень, окончание

    2) корень, суффикс

    3) приставка, корень, суффикс, окончание

    4) приставка, корень, суффикс

    5. Выделите корень
    Заплетать,   вкусненький,   записался,   подлокотник,   желтоватый, налево.

    6. Закончи предложение: «Главная значимая часть слова, в которой заключено общее лексическое значение всех однокоренных слов – это…»
    1)  Приставка;   
    2)  корень;   
    3)  суффикс;   
    4)  окончание;   
    5)  основа.

     7. Выберите в каждой строчке лишнее слово, подчеркните его 
    1. Приморский, уморить, море.
    2. Росток, растение, растерять.
    3. Губа, загубить, губастый.
    4. Утихнет, тихий, утешать.
    5. Развевается, развитие, веять.

    8. Обозначьте приставки
    Сверхзвуковой, наименьший, перезагрузка, пробираться, антифашист.

    9. Образуйте слова с уменьшительно-ласкательным значением, используя суффиксы -ушк--к-, -ок, -ышк-, -ёк, -ик.

    Зуб – зубок (ик), гнездо - гнездышко, зонт - зонтик, тетрадь - тетрадка, Егор – Егорушка (ка), парень – паренёк.

    10. Выделите уменьшительно-ласкательные суффиксы. 
    Деревушка,   гвоздик,   ящик,   осинка,   сынок,   лепесток, пенёк.  

    11. Разберите по составу слова и сделайте цепочку из слов, от которых оно образовано 

    Учительская, налево, присоединила, пришкольный, петербуржец, заоблачный.

    учитель учить

    левый

    присоединить соединить единый

    школьный школа

    облачный облако

    ОТВЕТЫ

    2 вариант

    1. Выберите слова, имеющие нулевое окончание. 
    Слева, завтрак, легкая, читаешь, взрыв, днем, пень, учился.

    2. Выделите окончания
    Бегают,   красивым,   улицу,   вприпрыжку, мысли.  

    3. Выберите пары слов, в которых представлены формы одного и того же слова.
    1)  красивый – красив
    2)  решаем – решаете
    3)  ресницы – ресниц
    4)  бумага – бумажный, 
    5)  делать – сделать; 
    6)  ходить – переходить.  

    4. Какая часть слова служит для образования форм слова?

    1) окончание

    2) приставка

    3) корень

    4) суффикс

    5. Выделите корень
    Забирать,   справа,   преподнести,   хитрющий,   бельчонок, поздороваться.

    6. Закончи предложение: «Значимая часть слова, которая находится после корня и служит для образования новых слов – это…»
    1)  Приставка;   
    2)  корень;   
    3)  суффикс;   
    4)  окончание;   
    5)  основа.

     7. Выберите в каждой строчке однокоренные слова. Обозначьте корень 
    1. Переселить, пересилить, сильный.
    2. Город, горожанин, загородка.
    3. Липовый, липнет, липа.
    4. Любитель, любовь, любой.
    5. Нос, переносить, переносица.

    8. Обозначьте приставки
    Бесполезный, отрывать, суперскачки, алогичный, приступить.

    9. Образуйте слова с уменьшительно-ласкательным значением, используя суффиксы -юшк--инк, -еньк-, -ик, -чик.

    Белый - беленький, хозяйка - хозяюшка, заяц – заинька (чик), пароход - пароходик, снег - снежинка, добрый - добренький

    10. Выделите уменьшительно-ласкательные суффиксы. 
    Девушка,   ключик,   ластик,   рябинка,   доченька,   потолок, паренёк.  

    11. Разберите по составу слова и сделайте цепочку из слов, от которых оно образовано 

    Настольный, подорожник, справа, приморский, парашютистка.

    стол

    море

    правый

    дорожник дорожный дорога

    парашютист парашют

    Глава 15. Анализ

    .
    REBOL / Core Руководство пользователя
    Основное содержание
    Отправьте нам отзыв

    В комплекте:

    1. Обзор
    2. Простое разбиение
    3. Правила грамматики
    4. Пропуск ввода
    5. Типы соответствия
    6. Рекурсивные правила
    7. Оценка
    7.1 Возвращаемое значение
    7.2 Выражения в правилах
    7.3 Копирование ввода
    7.4 Маркировка входных данных Вход
    7.5 Изменение строки
    7.6 Использование объектов
    7.7 Отладка
    8.Работа с пробелами
    9. Блоки синтаксического анализа и диалекты
    9.1 Соответствующие слова
    9.2 Сопоставление типов данных
    9.3 Запрещенные символы
    9.4 Примеры диалектов
    9.5 Подблоки синтаксического анализа
    10. Сводка операций синтаксического анализа
    10.1 Общие формы
    10.2 Определение количества
    Пропуск значений
    10.4 Получение значений
    10.5 Использование слов
    10.6 Соответствие значений (только анализ блоков)
    10.7 Слова типа данных

    1. Обзор

    При синтаксическом анализе последовательность символов или значений разбивается на более мелкие. части.Его можно использовать для распознавания символов или значений, которые происходят в определенном порядке. Помимо предоставления мощного, читаемый и удобный подход к регулярному выражению сопоставление с образцом, синтаксический анализ позволяет вам создавать свои собственные языки для конкретных целей.

    Функция parse имеет общий вид:

    правила серии синтаксического анализа
     

    Аргумент серии - это входные данные, которые анализируются и могут быть строкой. или блок. Если аргумент является строкой, он анализируется по символам.Если Аргумент - это блок, он разбирается по значению.

    Аргумент правила определяет, как аргумент серии разобраны. Аргумент rules может быть строкой для простых типов синтаксического анализа. или блок для сложного парсинга.

    Функция parse также принимает два уточнения: / all и / ящик . Уточнение / all анализирует все символы внутри строки, включая все разделители, такие как пробел, табуляция, перевод строки, запятая и точка с запятой.Уточнение / case анализирует строка в зависимости от регистра. Если / регистр не указан, верхний и строчные буквы обрабатываются одинаково.

    2. Простое разделение

    Простая форма parse предназначена для разделения строк:

    строка синтаксического анализа нет
     

    Функция parse разделяет входной аргумент, строку, в блок из нескольких строк, разбивая каждую строку везде, где встречается разделитель, например пробел, табуляция, новая строка, запятая, или точка с запятой.Аргумент none указывает на то, что никакие другие разделители кроме этих. Например:

    зондовый синтаксический анализ "Поездка займет 21 день" нет
    ["" "Поездка" "" займет "" "21" "день"]
     

    Аналогично

    зондирующий синтаксический анализ "здесь, там, везде; хорошо" нет
    ["здесь" "там" "везде" "хорошо"]
     

    Обратите внимание, что в приведенном выше примере были удалены запятые и точки с запятой. из получившихся струн.

    Вы можете указать свои собственные разделители во втором аргументе для parse .Например, следующий код анализирует номер телефона с тире (-) разделители:

    анализ зонда "707-467-8000" "-"
    ["707" "467" "8000"]
     

    В следующем примере в качестве разделители:

    анализ зонда  {= "}
    ["IMG" "SRC" "test.gif" "WIDTH" "123"]
     

    В следующем примере строка анализируется только на основе запятых; любые другие разделители игнорируются. Следовательно, пробелы внутри строк не удаляются:

    Обычно при синтаксическом анализе строк любые пробелы (пробел, табуляция, строки) автоматически обрабатываются как разделители. (ноль)"

    3.Правила грамматики

    Функция parse принимает грамматические правила, написанные на диалект REBOL. Диалекты - это суб-языки REBOL, которые используют та же лексическая форма для всех типов данных, но допускает различный порядок значения внутри блока. В рамках этого диалекта грамматика и лексика REBOL изменен, чтобы сделать его похожим по структуре на хорошо известный BNF (Backus-Naur Form), который обычно используется для указания языковых грамматик, сетевых протоколов, форматы заголовков и т. д.

    Чтобы определить правила, используйте блок, чтобы указать последовательность входных данных. Для например, если вы хотите проанализировать строку и вернуть символы " телефон », вы можете использовать правило:

    строка синтаксического анализа ["телефон"]
     

    Чтобы разрешить любое количество пробелов или отсутствие пробелов между словами, напишите правило как это:

    строка синтаксического анализа ["телефон"]
     

    Вы можете указать альтернативные правила с помощью вертикальной черты (|). Например:

    ["телефон" | "радио"]
     

    принимает строки, которые соответствуют любому из следующего:

    телефон
    радио
     

    Правило может содержать блоки, которые рассматриваются как вспомогательные правила.Следующие линия:

    [["а" | "the"] ["phone" | "радио"]]
     

    принимает строки, которые соответствуют любому из следующего:

    телефон
    радио
    телефон
    радио
     

    Для повышения удобочитаемости запишите подправила в отдельный блок и дайте им имя, которое поможет указать их цель:

    статья: ["а" | "the"]
    устройство: ["телефон" | "радио"]
    строка синтаксического анализа [устройство статьи]
     

    В дополнение к сопоставлению одного экземпляра строки вы можете предоставить count или диапазон, который повторяет совпадение.В следующем примере представлен кол-во:

    [3 "а" 2 "б"]
     

    , который принимает строки, соответствующие:

    aaabb
     

    В следующем примере представлен диапазон:

    [1 3 «а» «б»]
     

    , который принимает строки, соответствующие любому из следующего:

    ab aab aaab
     

    Начальной точкой диапазона может быть ноль, что означает, что он не является обязательным.

    [0 3 «а» «б»]
     

    принимает строки, которые соответствуют любому из следующего:

    b ab aab aaab
     

    Используйте или , чтобы указать, что один или несколько символов совпадают.Используйте любое , чтобы указать, что совпадают ноль или более символов. Например, означает , используемое в следующей строке:

    [немного "а" "б"]
     

    принимает строки, содержащие один или несколько символов a и b:

    ab aab aaab aaaab
     

    В следующем примере используется any:

    [любой "а" "б"]
     

    , который принимает строки, содержащие ноль или более символов a или б:

    b ab aab aaab aaaab
     

    Слова некоторые и любые также могут использоваться на блоки.Например:

    [некоторые ["а" | "b"]]
     

    принимает строки, содержащие любую комбинацию символов a и б.

    Другой способ выразить необязательность символа - это указать альтернативный выбор - нет:

    ["а" | "б" | никто]
     

    В этом примере принимаются строки, содержащие a, b или никто.

    Отсутствует полезно для указания дополнительных шаблонов или для перехвата случаи ошибок, когда не совпадает ни один шаблон.

    4. Пропуск ввода

    пропускает , - и - слова позволяют пропускать ввод.

    Используйте skip , чтобы пропустить один символ, или используйте его с повторите , чтобы пропустить несколько символов:

    ["а" пропустить "б"]
    ["a" 10 пропусков "b"]
    ["a" 1 10 skip]
     

    Чтобы пропустить, пока не будет найден конкретный символ, используйте до:

    [от "а" до "б"]
     

    Предыдущий пример начинает синтаксический анализ с a и заканчивается на b, но не включает b.

    Чтобы включить конечный символ, используйте через:

    [от "а" до "б"]
     

    Предыдущий пример начинает синтаксический анализ в a, заканчивается в b и включает b.

    Следующее правило находит заголовок HTML-страницы и печатает его:

    страница: читать http://www.rebol.com/
    проанализировать страницу [через  скопировать текст в ]
    печатать текст
    REBOL Technologies
     

    Первые находят тег заголовка и сразу проходят Это. Затем входная строка копируется в переменную с именем text до тех пор, пока конечный тег найден (но не проходит мимо него, иначе текст будет включать тег).

    5. Типы соответствий

    При синтаксическом анализе строк эти типы данных и слова могут использоваться для сопоставления символов во входной строке:

    Тип соответствия

    Описание

    "abc"

    соответствует всей строке

    # "c"

    соответствует одному символу

    тег

    соответствует строке тега

    конец

    соответствует концу ввода

    (битовый набор )

    соответствует любому указанному символу в наборе

    Чтобы использовать все эти слова (кроме битового набора, который объясняется ниже) в единое правило, используйте:

    [ ["отлично" | "невероятный"] #"!"  конец]
     

    В этом примере анализируются входные строки:

     отлично! 
     невероятно! 
     

    Конец указывает, что во входном потоке ничего не следует.Все входные данные были проанализированы. Это необязательно в зависимости от того, parse должно быть проверено возвращаемое значение функции. См. Оценку раздел ниже для получения дополнительной информации.

    Битовый набор Тип данных заслуживает более подробного объяснения. Битовые наборы используется для эффективного задания наборов символов. В charset Функция позволяет указывать отдельные символы или диапазоны символов. Например, строка:

    цифра: кодировка "0123456789"
     

    определяет набор символов, содержащий цифры.Это позволяет использовать такие правила, как:

    [3 цифры »-« 3 цифры »-« 4 цифры]
     

    , который может анализировать телефонные номера в форме:

    707-467-8000
     

    Чтобы принять любое количество цифр, обычно пишут правило:

    цифры: [некоторая цифра]
     

    Набор символов также может указывать диапазоны символов. Например, набор символов можно было бы записать как:

    цифра: charset [# "0" - # "9"]
     

    В качестве альтернативы вы можете комбинировать определенные символы и диапазоны персонажей:

    the-set: charset ["+ -."#" 0 "- #" 9 "]
     

    Чтобы расширить это, вот буквенно-цифровой набор символов:

    alphanum: charset [# "0" - # "9" # "A" - # "Z" # "a" - # "z"]
     

    Наборы символов также могут быть изменены с помощью вставки и удалить функций или комбинации наборов могут быть созданы с помощью объединение и пересекает функций. Эта линия копирует набор символов цифр и добавляет к нему точку:

    цифра-точка: вставить копию цифры "."
     

    Следующие строки определяют полезные наборы символов для синтаксического анализа:

    цифра: charset [# "0" - # "9"]
    альфа: кодировка [# "A" - # "Z" # "a" - # "z"]
    alphanum: объединение альфа-цифры
     

    6.Рекурсивные правила

    Вот пример набора правил, который анализирует математические выражения и дает приоритет (приоритет) используемых математических операторов:

    expr: [термин ["+" | "-"] expr | срок]
    термин: [коэффициент ["*" | "/"] термин | фактор]
    фактор: [первичный «**» фактор | начальный]
    первичный: [некоторая цифра | "(" выражение ")"]
    цифра: кодировка "0123456789"
     

    Теперь мы можем анализировать многие типы математических выражений. Следующие примеры вернуть истину, указывая, что выражения действительны:

    пробный синтаксический анализ "1 + 2 * (3 - 2) / 4" выражение
    правда
    анализ пробы "4/5 + 3 ** 2- (5 * 6 + 1)" expr
    правда
     

    Обратите внимание, что в примерах некоторые правила относятся к самим себе.Для Например, правило expr включает выражение expr. Это полезный метод определения повторяющихся последовательностей и комбинаций. Правило рекурсивный - относится к самому себе.

    При использовании рекурсивных правил необходимо соблюдать осторожность, чтобы предотвратить бесконечную рекурсию. Например:

    выражение: [выражение ["+" | "-"] срок]
     

    создает бесконечный цикл, потому что первое, что делает expr - использует expr снова.

    7. Оценка

    Обычно вы анализируете строку, чтобы получить какой-то результат.Вы хотите сделать больше, чем просто убедитесь, что строка действительна, вы хотите что-то сделать во время ее анализа. Например, вы можете выбрать подстроки из разных частей строка, создать блоки связанных значений или вычислить значение.

    7.1 Возвращаемое значение

    Примеры в предыдущих главах показали, как анализировать строки, но безрезультатно. были произведены. Это делается только для проверки того, что строка имеет указанный грамматика; значение, возвращаемое из синтаксического анализа , указывает на его успех.Следующие примеры показывают это:

    пробный синтаксический анализ "a b c" ["a" "b" "c"]
    правда
    пробный синтаксический анализ "a b" ["a" "c"]
    ложный
     

    Функция parse возвращает истину, только если она достигает конец входной строки. Неудачное совпадение останавливает анализ ряд. Если синтаксический анализ исчерпывает значения для поиска раньше достигнув конца ряда, он не проходит через ряд и возвращает ложь :

    пробный синтаксический анализ "a b c d" ["a" "b" "c"]
    ложный
    пробный синтаксический анализ "a b c d" [от "b" до "d"]
    правда
    пробный синтаксический анализ "a b c d" [до "b" до конца]
    правда
     

    7.2 Выражения в правилах

    Внутри правила вы можете включить выражение REBOL, которое будет оцениваться, когда parse достигает этой точки в правиле. Круглые скобки используются для укажите такие выражения:

    строка: "в этом предложении есть телефон"
    строка анализа зонда [
        к "а"
        на «телефон» (распечатайте «найденный телефон»)
        до конца
    ]
    нашел телефон
    правда
     

    В приведенном выше примере анализируется строка телефона и выводится сообщение. нашел телефон после завершения матча. Если строки a или телефон отсутствует и разбор не может быть выполнен, выражение нет оценен.

    Выражения могут появляться в любом месте правила, и несколько выражений могут встречаются в разных частях правила. Например, следующий код печатает разные строки в зависимости от того, какие входы были найдены:

    строка синтаксического анализа [
        "а" | "the"
        на «телефон» (печать «ответ») |
        на «радио» (печать «слушать») |
        на «телевизор» (печать «смотреть»)
    ]
    отвечать
    строка: "на полке радио"
    
    строка синтаксического анализа [
        "а" | "the"
        на «телефон» (печать «ответ») |
        на «радио» (печать «слушать») |
        на «телевизор» (печать «смотреть»)
    ]
    Слушать
     

    Вот пример, который подсчитывает, сколько раз тег предварительного форматирования HTML появляется в текстовой строке:

    количество: 0
    страница: прочтите http: // www.rebol.com/docs/dictionary.html
    проанализировать страницу [любая [через 
     (count: count + 1)]]
    количество отпечатков
    777
     

    7.3 Копирование ввода

    Наиболее частым действием, выполняемым с помощью parse , является сбор деталей. анализируемой строки. Это делается с копией , и это за которым следует имя переменной, в которую вы хотите скопировать строку. В В следующем примере анализируется заголовок веб-страницы:

    проанализировать страницу [через  скопировать текст в ]
    печатать текст
    REBOL / Основной словарь
     

    Пример работает путем пропускания текста до тех пор, пока не будет найден & LT; название & GT; тег.Вот где он начинает копировать ввод stream и установив переменную с именем text для его хранения. Копия операция продолжается до закрытия & LT; title & GT; тег найден.

    Действие копирования также можно использовать с целыми блоками правил. Например, для правило:

    [скопировать заголовок ["H" ["1" | «2» | «3»]]
     

    строка заголовка содержит все h2, h3 или строка h4. Это также работает для больших правил с несколькими блоками.

    7.4 Маркировка входа

    Действие copy создает копию найденной подстроки, но это не всегда желательно.В некоторых случаях лучше сохранить текущая позиция входного потока в переменной.

    ПРИМЕЧАНИЕ. Слово копия , используемое при синтаксическом анализе, отличается от copy функция, используемая в выражениях REBOL. Parse использует диалект REBOL, а копия имеет другое значение внутри этого диалект.

    В следующем примере переменная begin содержит ссылку на строка ввода страницы сразу после & LT; title & GT ;. В окончание относится к строке страницы непосредственно перед .Эти переменные можно использовать так же, как и будет использоваться с любой другой серией.

    проанализировать страницу [
        через  begin: to  окончание:
        (изменение / начало части "Справочное руководство по Word", окончание)
    ]
     

    Вы можете видеть, что приведенное выше выражение синтаксического анализа фактически изменило содержимое название:

    проанализировать страницу [через  скопировать текст в ]
    печатать текст
    Справочное руководство по Word
     

    Вот еще один пример, который отмечает позицию каждого тега таблицы в HTML. файл:

    страница: прочтите http: // www.rebol.com/index.html
    таблицы: сделать блок! 20
    проанализировать страницу [
        любой [до знака "<таблица": через ">"
            (добавить индекс таблиц? пометить)
        ]
    ]
     

    Блок таблиц теперь содержит позицию каждого тега:

    таблицы таблицы foreach [
        print ["таблица найдена по индексу:" таблица]
    ]
    таблица найдена по индексу: 836
    таблица найдена по индексу: 2076
    таблица найдена по индексу: 3747
    таблица найдена по индексу: 3815
    таблица найдена по индексу: 4027
    таблица найдена по индексу: 4415
    таблица найдена по индексу: 6050
    таблица найдена по индексу: 6556
    таблица найдена по индексу: 7229
    таблица найдена по индексу: 8268
     

    ПРИМЕЧАНИЕ. Текущая позиция во входной строке также может быть изменен.В следующем разделе объясняется, как это делается.

    7.5 Изменение строки

    Теперь, когда вы знаете, как получить позицию входной серии, вы также может использовать на нем другие функции серии, в том числе вставку , удалить , а изменить . Написать сценарий, который заменяет все вопросительные знаки (?) восклицательными знаками (!), напишите:

    str: «Где индейка? Ты индейку не видел?»
    разобрать str [некоторые [на "?" отметка: (поменять отметку "!") пропустить]]
    печать str
    Где индейка! Вы видели индейку!
     

    Пропуск в хвосте продвигает ввод по сравнению с новым характер, что в данном случае необязательно, но это хорошая практика.

    В качестве другого примера, чтобы вставить текущее время везде, где слово время появляется в каком-то тексте, напишите:

    str: "в это время я бы хотел увидеть изменение времени"
    синтаксический анализ str [
        некоторые [ко "времени"
            отметка:
            (удалить / разделить метку 4: вставить метку сейчас / время)
            :отметка
        ]
    ]
    печать str
    в 14:42:12 я бы хотел увидеть изменение 14:42:12
     

    Обратите внимание на слово: mark, использованное выше. Он устанавливает вход в новый должность. Функция insert возвращает новую позицию просто мимо вставки текущего времени.Слово: знак используется для установки ввод в эту позицию.

    7.6 Использование объектов

    При разборе большой грамматики из набора правил переменные используются для создания грамматика более читабельна. Однако переменные являются глобальными и могут стать перепутаны с другими переменными, имеющими такое же имя где-то еще в программа.

    Решение этой проблемы состоит в том, чтобы использовать объект, чтобы сделать все слова правила локально в контексте. Например:

    парсер тегов: создать объект! [
        теги: сделать блок! 100
        текст: сделать строку! 8000
        html-код: [
            скопировать тег ["<" thru ">"] (добавить тег тегов) |
            скопировать txt в "<" (добавить текст txt)
        ]
        parse-tags: func [сайт [url!]] [
            очистить теги чистый текст
            проанализировать прочитанный сайт [на "<" некоторый html-код]
            теги тегов foreach [тег печати]
            печатать текст
        ]
    ]
    тег-парсер / синтаксический анализ-теги http: // www.rebol.com
     

    7.7 Отладка

    По мере написания правил иногда требуется отладка. В частности, вы может захотеть узнать, как далеко вы продвинулись в разборе правила.

    Функция trace может использоваться для наблюдения за операцией синтаксического анализа. прогресс, но это может выводить тысячи строк, которые трудно рассмотрение.

    Лучше всего вставить отладочные выражения в правила синтаксического анализа. Как Например, для отладки правила:

    [к ""]
     

    вставьте функцию print после ключевых разделов для мониторинга ваш прогресс по правилу:

    [в ""]
     

    В этом примере печатаются 1, 2 и 3, как правило обработанный.

    Другой подход - распечатать часть входной строки как синтаксический анализ бывает:

    [
       на ""
    ]
     

    Если это делается часто, вы можете создать для этого правило:

    здесь: [где: (распечатать где)]
    
    [
       в ""
    ]
     

    Функция copy также может использоваться для указания того, что подстроки были проанализированы во время обработки правила.

    8. Работа с пространствами

    Функция parse обычно игнорирует все промежуточные пробелы между сканируемыми шаблонами. Например, правило:

    ["а" "б" "в"]
     

    возвращает строки, которые соответствуют:

    abc
    до н.э.
    ab c
    а б в
    а б в
     

    и другие комбинации с аналогичным интервалом.

    Чтобы обеспечить соблюдение определенного соглашения об интервале, используйте parse с / все доработки. В предыдущем примере это уточнение заставляет синтаксический анализ соответствовать только первому регистру (abc).

    parse / all "abc" ["a" "b" "c"]
     

    При указании / все уточнения заставляют каждый символ в обрабатываемый входной поток, включая разделители по умолчанию, такие как пробел, табуляция, новая строка.

    Чтобы обрабатывать пробелы в ваших правилах, создайте набор символов, определяющий допустимые пробелы:

    spacer: charset reduce [tab newline # ""]
     

    Если вы хотите, чтобы между каждой буквой был один пробел, напишите:

    ["a" распорка "b" распорка "c"]
     

    Чтобы разрешить использование нескольких пробелов, напишите:

    пробелы: [некоторые пробелы]
    ["a" пробелы "b" пробелы "c"]
     

    Для более сложной грамматики создайте набор символов, который позволяет сканировать строка до символа пробела.

    без пробела: дополнительная прокладка
    в пространство: [некоторые непространственные | конец]
    слова: сделать блок! 20
    разобрать / весь текст [
        некоторые [скопировать слово в пробел (добавить слово слово) пробел]
    ]
     

    В предыдущем примере строится блок из всех его слов. В Дополнение Функция инвертирует набор символов. Теперь он содержит все , кроме пробелов, которые вы определили ранее. Набор символов без пробела содержит все символы, кроме пробела символы. Правило пространственного размещения принимает один или несколько символов до пробел или конец входного потока.Главное правило ожидает начала со словом, скопируйте это слово до пробела, затем пропустите пробел и начать следующее слово.

    9. Блоки синтаксического анализа и диалекты

    Блоки анализируются аналогично строкам. Набор правил определяет порядок ожидаемые значения. Однако, в отличие от парсинга строк, парсинг блоков не касается символов или разделителей. Разбор блоков производится на уровень значений, что упрощает определение и многократное использование правил грамматики Быстрее.

    Блочный синтаксический анализ - это самый простой способ создания REBOL диалектов . Диалекты - это подъязыки REBOL, которые используют одну и ту же лексическую форму для всех данных. типы, но допускают другой порядок значений в блоке. Ценности делают нет необходимости соответствовать нормальному порядку, требуемому аргументами функции REBOL. Диалекты могут обеспечить большую выразительную силу для определенных областей использовать. Например, сами правила парсера указаны как диалект.

    9.1 Соответствующие слова

    При синтаксическом анализе блока для сопоставления со словом укажите слово как буквальный:

    'название
    'когда
    'пустой
     

    9.2 Соответствие типов данных

    Вы можете сопоставить значение любого типа данных, указав данные введите слово. См. Раздел "Соответствие типов данных" ниже.

    Тип данных Word

    Описание

    строка!

    соответствует любой строке в кавычках

    раз!

    соответствует в любое время

    дата!

    соответствует любой дате

    кортеж!

    соответствует любому кортежу

    ПРИМЕЧАНИЕ. Не забывайте "!" это часть имени или ошибка будет сгенерирован.

    9.3 Запрещенные символы

    Разбор операций, разрешенных для блоков, - это те, которые имеют с конкретными персонажами. Например, нельзя указать совпадение с первым буква слова или строки, а также пробелы или символы новой строки.

    9.4 Примеры диалектов

    Несколько кратких примеров помогают проиллюстрировать разбор блоков:

    блок: [когда 10:30]
    распечатать блок синтаксического анализа ['когда 10:30]
    распечатать блок синтаксического анализа ['когда время!]
    parse block ['когда установлено время time! (время печати)]
     

    Обратите внимание, что конкретное слово можно сопоставить, используя его буквальное слово в правило (как в случае «когда»).Тип данных может быть указан скорее чем значение, как в строках выше, содержащих времени! . В Кроме того, переменной можно присвоить значение с помощью набора операция.

    Как и в случае со строками, при синтаксическом анализе блоков могут быть указаны альтернативные правила:

    правило: [некоторые [
        'когда установленное время! |
        'где установить строку! |
        'которые устанавливают людей [слово! | блокировать!]
    ]]
     

    Эти правила позволяют вводить информацию в любом порядке:

    синтаксический анализ [
        кто Фред
        где "Даунтаун Центр"
        когда 9:30
    ] правило
    печать [время, место, люди]
     

    В этом примере можно было бы использовать присвоение переменных, но он показывает, как обеспечить альтернативный порядок ввода.

    Вот еще один пример, который оценивает результаты синтаксического анализа:

    правило: [
        установить счетчик целое!
        установить строку str!
        (количество циклов [print str])
    ]
    синтаксический анализ [3 "отличная работа"] правило
    parse [3 "хижина" 1 "поход"] [какое-то правило]
     

    И, наконец, более сложный пример:

    правило: [
        установить действие ['купить | 'продавать]
        установить целое число!
        "акции" в
        установить цену в деньгах!
        (либо действие = 'продать [
                print [цена "доход" * число]
                итого: итого + (цена * число)
            ] [
                печать ["себестоимость" цена * число]
                итого: итого - (цена * количество)
            ]
        )
    ]
    
    всего: 0
    анализ [продать 100 акций по 123 доллара.45] правило
    печать ["всего:" всего]
    
    всего: 0
    синтаксический анализ [
        продать 300 акций по 89,08 доллара
        купить 100 акций по $ 120,45
        продать 400 акций по $ 270,89
    ] [какое-то правило]
    печать ["всего:" всего]
     

    Следует отметить, что это один из способов, как выражения, использующие диалект концепция, впервые описанная в главе 4, может быть оценена .

    9.5 Подблоки синтаксического анализа

    При синтаксическом анализе блока, если подблок найден, он рассматривается как один значение блока ! тип данных.Однако, чтобы разобрать субблок, вы должны вызвать синтаксический анализатор рекурсивно для этого субблока. В в слов обеспечивает эту возможность. Ожидается, что следующий значение во входном блоке - это подблок, который нужно проанализировать. Это как если бы блок! Был предоставлен тип данных . Если следующее значение не является блок! Тип данных , совпадение не выполняется и в ищет альтернативы или выходит из правила. Если следующее значение - блок, парсер правило, которое следует за в слово , используется для начала синтаксического анализа подблок.Он обрабатывается так же, как и подправило.

    правило: [дата! в [строку! время!]]
    данные: [10-янв-2000 ["Ukiah" 10:30]]
    распечатать правило синтаксического анализа данных
     

    Все обычные операции синтаксического анализатора могут применяться к в .

    правило: [
        установить дату дату!
        установить информацию в [строка! время!]]
    ]
    данные: [10-янв-2000 ["Ukiah" 10:30]]
    распечатать правило синтаксического анализа данных
    
    информация для печати
    
    правило: [дата! скопируйте элементы 2 в [строку! время!]]
    данные: [10-янв-2000 ["Ukiah" 10:30] ["Rome" 2:45]]
    распечатать правило синтаксического анализа данных
    
    зонды
     

    10.Сводка операций синтаксического анализа

    10.1 Общие формы

    Оператор

    Описание

    |

    альтернативное правило

    [блок]

    подправило

    (парен)

    оценить выражение REBOL

    10.2 Указанное количество

    Оператор

    Описание

    нет

    ничего не найдено

    опт

    ноль или один раз

    какой-то

    один или несколько раз

    любой

    ноль или более раз

    12

    повторить узор 12 раз

    1 12

    повторить узор от 1 до 12 раз

    0 12

    повторить узор от 0 до 12 раз

    10.3 значения пропуска

    Оператор

    Описание

    пропустить

    пропустить значение (или несколько, если задано повторение)

    С

    по

    предварительный ввод значения или типа данных

    С

    по

    предварительный ввод через значение или тип данных

    10.4 Получение значений

    Оператор

    Описание

    комплект

    установить следующее значение переменной

    копия

    скопировать следующую последовательность совпадений в переменную

    10.5 Использование слов

    Оператор

    Описание

    слово

    поисковое значение слова

    слово:

    отметить текущую позицию входной серии

    : слово

    установить текущую позицию серии ввода

    'слово

    соответствует слову буквально (блок синтаксического анализа)

    10.6 совпадений значений (только анализ блоков)

    Оператор

    Описание

    "Фред"

    соответствует строке "fred"

    % данные

    совпадает с именем файла% data

    10:30

    совпадает со временем 10:30

    1.2.3

    соответствует кортежу 1.2,3

    10,7 слов типа данных

    Слово

    Описание

    Тип

    !

    соответствует чему-либо с заданным типом данных

    Как извлечь первое слово из текстовой строки в Excel (3 простых способа)

    В Excel есть несколько замечательных формул, которые помогут вам разрезать текстовые данные на части.

    Иногда, когда у вас есть текстовые данные, вам может потребоваться извлечь первое слово из текстовой строки в ячейке.

    Есть несколько способов сделать это в Excel (используя комбинацию формул, используя поиск и замену и использование Flash Fill)

    В этом уроке я покажу вам несколько действительно простых способов извлечь первое слово из текстовая строка в Excel .

    Извлечь первое слово с помощью текстовых формул

    Предположим, у вас есть следующий набор данных, в котором вы хотите получить первое слово из каждой ячейки.

    Следующая формула сделает это:

     = ЕСЛИОШИБКА (LEFT (A2, FIND ("", A2) -1), A2) 

    Позвольте мне объяснить, как работает эта формула.

    Часть формулы НАЙТИ используется для поиска позиции символа пробела в текстовой строке. Когда формула находит позицию символа пробела, функция LEFT используется для извлечения всех символов перед этим первым символом пробела в текстовой строке.

    Хотя одной формулы LEFT должно быть достаточно, она выдаст ошибку, если в ячейке есть только одно слово и нет пробелов.

    Чтобы справиться с этой ситуацией, я заключил формулу LEFT в формулу IFERROR, которая просто возвращает исходное содержимое ячейки (поскольку нет пробелов, указывающих, что она пуста или содержит только одно слово).

    В этом методе есть одна хорошая черта: результат является динамическим. Это означает, что если вы измените исходную текстовую строку в ячейках в столбце A, формула в столбце B автоматически обновится и даст правильный результат.

    Если вам не нужна формула, вы можете преобразовать ее в значения.

    Извлечение первого слова с помощью функции «Найти и заменить»

    Еще один быстрый метод извлечения первого слова - использование функции «Найти и заменить» для удаления всего, кроме первого слова.

    Предположим, у вас есть набор данных, как показано ниже:

    Ниже приведены шаги по использованию функции «Найти и заменить», чтобы получить только первое слово и удалить все остальное:

    1. Скопируйте текст из столбца A в столбец B. чтобы убедиться, что у нас есть и исходные данные.
    2. Выберите все ячейки в столбце B, в которых вы хотите получить первое слово
    3. Щелкните вкладку «Главная»
    4. В группе редактирования щелкните «Найти и выбрать», а затем щелкните «Заменить».Откроется диалоговое окно «Найти и заменить».
    5. В поле «Найти» введите * (один пробел, за которым следует звездочка)
    6. Оставьте поле «Заменить на» пустым.
    7. Нажмите кнопку «Заменить все».

    Приведенные выше шаги удаляют все, кроме первого слова в ячейках.

    Вы также можете использовать сочетание клавиш Control + H , чтобы открыть диалоговое окно «Найти и заменить».

    Как это работает?

    В поле «Найти» мы использовали пробел, за которым следует звездочка.Знак звездочки (*) - это подстановочный знак, который представляет любое количество символов.

    Итак, когда мы просим Excel найти ячейки, содержащие пробел, за которым следует знак звездочки, и заменить его пробелом, он находит первый пробел и удаляет все после него, оставляя нам только первое слово.

    И если у вас ячейка, в которой нет текста или только одно слово без пробелов, вышеуказанные шаги не повлияют на нее.

    Извлечь первое слово с помощью Flash Fill

    Еще один действительно простой и быстрый способ извлечь первое слово с помощью Flash Fill.

    Flash Fill был представлен в Excel 2013 и доступен во всех последующих версиях. Он помогает при манипулировании текстом, определяя шаблон, которого вы пытаетесь достичь, и заполняет его для всего столбца.

    Например, предположим, что у вас есть набор данных ниже, и вы хотите извлечь только первое слово.

    Ниже приведены шаги для этого:

    1. В ячейке B2, которая является соседним столбцом наших данных, вручную введите «Маркетинг» (что является ожидаемым результатом)
    2. В ячейке B3 введите «HR»
    3. Выберите диапазон B2: B10
    4. Щелкните вкладку «Главная».
    5. В группе «Редактирование» щелкните раскрывающийся список «Заливка».
    6. Выберите параметр «Флэш-заливка»

    При выполнении описанных выше шагов все ячейки будут заполнены первым. слово из соседнего столбца (столбец A).

    Осторожно : В большинстве случаев Flash Fill работает нормально и дает правильный результат, но в некоторых случаях может не дать правильного результата. Просто не забудьте еще раз убедиться, что результаты соответствуют ожиданиям.

    Примечание. При вводе ожидаемого результата во второй ячейке столбца B вы можете увидеть весь текст во всех ячейках светло-серым цветом. Это результат, который вы получите, если сразу нажмете клавишу ввода. Если вы не видите серую линию, используйте опцию Flash Fill на ленте.

    Итак, это три простых метода извлечения первого слова из текстовой строки в Excel.

    Надеюсь, вы нашли этот урок полезным!

    Другие руководства по Excel, которые могут вам понравиться:

    Как анализировать данные в Excel (разделить столбец на несколько)

    Excel: как анализировать данные (разделить столбец на несколько)

    В Excel (2016, 2013, 2010) можно анализировать данные из одного столбца на два или более столбца. И вы можете сделать это за несколько простых шагов.Предположим, что столбец A содержит «Фамилия, имя». Выполните следующие действия, чтобы разделить данные из столбца A на столбец «Фамилия» и столбец «Имя». Нет необходимости в резке и вставке!

    Откройте электронную таблицу Excel, содержащую данные, которые вы хотите разделить, затем:

    1. Выделите столбец, содержащий объединенные данные (например, фамилию, имя), щелкнув букву непосредственно над столбцом.
    2. Щелкните вкладку «Данные» на ленте, затем найдите группу «Инструменты для работы с данными» и щелкните «Текст в столбцы».Появится «Мастер преобразования текста в столбцы».
    3. На шаге 1 мастера выберите «С разделителями»> щелкните [Далее].
    4. Разделитель - это символ или пробел, разделяющий данные, которые вы хотите разделить. Например, если в вашем столбце написано «Смит, Джон», вы должны выбрать «Запятая» в качестве разделителя. Выберите разделитель в ваших данных.
    5. Установите флажок «Обрабатывать последовательные разделители как один».
    6. Щелкните [Далее].
    7. В разделе «Формат данных столбца» выберите «Общие».«
    8. Щелкните значок красной стрелки / электронной таблицы в дальнем правом углу текстового поля «Место назначения».
    9. Выделите столбцы, которые вы хотите содержать разделенные данные, щелкнув буквы прямо над столбцами (вы можете выбрать столбцы из любого места в электронной таблице). Или вручную щелкните и перетащите, чтобы выбрать продажи, которые вы хотите содержать разделенные данные.
    10. Еще раз щелкните значок красной стрелки / электронной таблицы, чтобы вернуться к мастеру.
    11. Щелкните [Готово].

    Примечание:
    Если данные, которые вы хотите разделить, НЕ содержат разделителя (тире, запятой, табуляции и т. Д.) Для разделения данных, выберите «Фиксированная ширина» на первом шаге мастера «Преобразовать текст в столбец». . Эта опция позволяет вам вручную создавать подразделения в ваших данных, перетаскивая линию разрыва.

    Ключевые слова: разделение столбцов, анализ данных, разделение ячейки, отдельная информация

    Опубликовано в Компьютерная помощь

    Мое резюме прочитано неправильно.Что мне делать? - Резюме по адресу

    Если вам было показано сообщение об ошибке

    Если после загрузки резюме в Score My Resume вам было показано следующее сообщение об ошибке, мы не смогли правильно обработать ваше резюме:

    Это могло быть по разным причинам и обычно легко ремонтируется , так что не волнуйтесь! Чтобы наша система могла правильно проанализировать и проанализировать ваше резюме, убедитесь, что загруженное вами резюме:

    • на английском языке
    • содержит раздел «Опыт работы» - вы также можете включить раздел «Проекты» или «Действия»! Просто убедитесь, что вы назвали раздел что-то вроде «Опыт», «Проекты», «Действия» или «Опыт работы» и убедитесь, что заголовок раздела написан с заглавной буквы
    • находится в формате PDF, а не защищен паролем
    • использует общий шрифт (например,грамм. Calibri, Times New Roman, Arial)
    • содержит текст и не является сканированным документом или изображением (например, созданным в Photoshop) - экспортируйте его с помощью Microsoft Word или Google Docs! Убедитесь, что текст в PDF-файле выделяется.
    • - это не более 2 МБ в размере файла и не более 4 страниц (обратите внимание, что ваше резюме должно содержать не более 2 страниц!)

    После того, как вы подтвердите вышеизложенное, попробуйте повторно загрузить свое резюме - вы должны получить свое резюме! Если у вас возникли проблемы, напишите нам!

    Если вышеуказанное не работает, используйте этот шаблон Word

    Если вы выполнили указанные выше действия, и наша система не может проанализировать ваше резюме, вероятно, ваше резюме несовместимо с ATS.ATS (системы отслеживания кандидатов) - это автоматизированное программное обеспечение, которое работодатели используют для электронного анализа и обработки вашего резюме (подробнее).

    Убедитесь, что вы используете шаблон резюме, совместимый с ATS, например этот шаблон резюме (документ Word). Мы оцениваем только содержание вашего резюме (так как это наиболее важно!), Поэтому любой шаблон, который вы используете, даст такой же результат.

    Если вам не отображалось сообщение об ошибке

    Если вам показали обзор вашего резюме, но ваше резюме не было прочитано или отображено правильно, возможно, вы используете нестандартный шаблон резюме (например.грамм. многоколоночные, созданные в Photoshop или использующие разные шрифты).

    Если маркированный список был прочитан неправильно, убедитесь, что вы озаглавили раздел о своем опыте работы чем-то вроде «Опыт», «Опыт работы» и т. Д. Попробуйте использовать стандартный шрифт (например, Arial, Helvetica и т. Д.).

    Если вы можете избежать использования многоколоночного макета, сделайте это! Современное программное обеспечение для отслеживания кандидатов (например, ATS, автоматизированные инструменты, которые анализируют резюме и ранжируют их) становится лучше при чтении многоколоночного макета, но есть еще много других инструментов, которые по-прежнему не могут читать многоколоночные резюме так, как вам хотелось бы. это к.

    По всем остальным вопросам используйте контактную форму ниже, и мы свяжемся с вами в ближайшее время (обычно <24 часов)!

    Основы интеллектуального анализа текста в R

    Так что же такое интеллектуальный анализ текста? Проще говоря: интеллектуальный анализ текста - это процесс извлечения полезных идей из текста. В этой статье мы будем иметь дело с так называемым пакетом слов, то есть подходом BoW к интеллектуальному анализу текста.

    Я большой поклонник того, что сначала нужно делать, чем говорить о подходе к обучению, поэтому давайте сразу перейдем к простым практическим примерам и на их основе построим историю интеллектуального анализа текста.

    Попробуйте интеллектуальный анализ текста:

    qdap и счетные термины

    По сути, набор слов интеллектуальный анализ текста представляет собой способ подсчета терминов или н-граммов в коллекции документов. Рассмотрим следующие предложения, которые мы сохранили в текст и сделали доступными в рабочей области:

      text <- "Интеллектуальный анализ текста обычно включает в себя процесс структурирования входного текста. Общая цель, по сути, состоит в том, чтобы превратить текст в данные для анализа с помощью обработки естественного языка (НЛП) и аналитических методов." 

    Ручной подсчет слов в предложениях выше - это боль! К счастью, пакет qdap предлагает лучшую альтернативу. Вы можете легко найти 3 наиболее часто встречающихся термина (включая связи) в тексте, вызвав функцию freq_terms и указав 3.

      библиотека (qdap)
    common_terms <- freq_terms (текст, 3)  

    Объект partial_terms хранит все уникальные слова и их количество. Затем вы можете создать столбчатую диаграмму, просто вызвав функцию построения графика для объекта partial_terms .

      участок (частые_термы)  

    Первым шагом исследования текста является, конечно, загрузка самих текстовых данных, которые предполагается анализировать.

      библиотека (читатель)  
      пакет 㤼 㸱 readr 㤼 был собран под R версии 3.3.2  
      # Импортировать текстовые данные
    tweets <- read_csv ("data / NeildeGrasseTysonTweets.csv")  
      Отсутствуют имена столбцов, заполненные: 'X1' [1] Анализируется с учетом спецификации столбца:
    cols (
      X1 = col_integer (),
      дата = col_character (),
      id = col_double (),
      ссылка = col_character (),
      retweet = col_character (),
      текст = col_character (),
      author = col_character ()
    )  
      # Просмотр структуры твитов
    str (твиты)  
      Классы «tbl_df», «tbl» и «data.рама ': 2428 набл. из 7 переменных:
     $ X1: int 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
     $ date: chr «21 августа» «9 октября» «9 октября» «7 октября» ...
     $ id: число 7.67e + 17 7.85e + 17 7.85e + 17 7.84e + 17 7.84e + 17 ...
     $ link: chr "/ neiltyson / status / 767371694834978817" "/ neiltyson / status / 785186636946636800" "/ neiltyson / status / 785131023923314688" "/ neiltyson / status / 784443331568930817" ...
     $ retweet: chr «Ложь» «Ложь» «Ложь» «Ложь» ...
     $ text: chr "Тень Луны выходит на берег Орегона, пересекает США со скоростью 1800 миль в час, выезжает из Скаролины.Взгляните на Затмение Мууурики.pic.twitter.com/fIMCnEyyQy "" | __truncated__ "@huggy_panda Хрю, хрю.: -)" "Будущие заголовки из Мультивселенной: 9 ноября 2016 г .:« Трамп: как я добился избрания Хиллари при роспуске Республиканской партии ».« "| __truncated__" Оууу. Это самое приятное, что мне говорили за долгое время. Https://twitter.com/ayeshatron/status/784441432652320769… "| __truncated__ ...
     $ author: chr "deGrasseTyson" "deGrasseTyson" "deGrasseTyson" "deGrasseTyson" ...
     - attr (*, "spec") = Список из 2
      .. $ cols: Список из 7
      .. .. $ X1: list ()
      .. .. ..- attr (*, "class") = chr "collector_integer" "collector"
      .. .. $ date: list ()
      .. .. ..- attr (*, "class") = chr "collector_character" "collector"
      .. .. $ id: list ()
      .. .. ..- attr (*, "class") = chr "collector_double" "collector"
      .. .. $ link: list ()
      .. .. ..- attr (*, "class") = chr "collector_character" "collector"
      .. .. $ retweet: list ()
      .. .. ..- attr (*, "class") = chr "collector_character" "collector"
      .. .. $ text: list ()
      .. .. ..- attr (*, "class") = chr "collector_character" "collector"
      .. .. $ author: list ()
      .. .. ..- attr (*, "class") = chr "collector_character" "collector"
      .. $ default: list ()
      .. ..- attr (*, "класс") = chr "collector_guess" "сборщик"
      ..- attr (*, "класс") = chr "col_spec"  
      # Распечатать количество строк в твитах
    nrow (твиты)  
      [1] 2428  
      # Изолировать текст от твитов: tweets_text
    tweets_text <- твиты $ text
    str (tweets_text)  
      chr [1: 2428] "Тень Луны выходит на берег Орегона, пересекает США со скоростью 1800 миль в час, выезжает из Скаролины.Взгляните на Затмение Мууурики.pic.twitter.com/fIMCnEyyQy "" | __truncated__ ...  

    Построение корпуса

    Давайте теперь построим корпус из этого вектора строк. Корпус - это набор документов, но также важно знать, что в домене tm R распознает его как отдельный тип данных.

    Существует два типа данных корпуса: постоянный корпус, то есть PCorpus, и изменчивый корпус, то есть VCorpus. По сути, разница между ними связана с тем, как коллекция документов хранится на вашем компьютере.Мы будем использовать энергозависимый корпус, который хранится в оперативной памяти компьютера, а не сохраняется на диск, просто для большей эффективности памяти.

    Чтобы создать изменчивый корпус, R должен интерпретировать каждый элемент в нашем векторе текста, tweets_text , как документ. И пакет tm предоставляет для этого так называемые функции Source! В этом упражнении мы будем использовать функцию Source с именем VectorSource () , потому что наши текстовые данные содержатся в векторе. Выход этой функции называется Исходным объектом .

      библиотека (tm)
    tweets_source <- VectorSource (tweets_text)  

    Теперь, когда мы преобразовали наш вектор в объект Source, мы передаем его другой функции tm , VCorpus () , для создания нашего изменчивого корпуса. Объект VCorpus - это вложенный список или список списков. В каждом индексе объекта VCorpus есть объект PlainTextDocument , который по сути представляет собой список, содержащий фактические текстовые данные ( содержимое ), а также некоторые соответствующие метаданные ( мета ), которые могут помочь визуализировать объект VCorpus и концептуализировать все это.

      # Сделать изменчивый корпус: tweets_corpus
    tweets_corpus <- Корпорация VCorpus (tweets_source)
    # Распечатать tweets_corpus
    tweets_corpus  
      <>
    Метаданные: для конкретного корпуса: 0, уровень документа (индексированный): 0
    Содержимое: документы: 2428  
      # Распечатать данные 15 твита в tweets_corpus
    tweets_corpus [[15]]  
      <>
    Метаданные: 7
    Содержимое: символов: 117  
      # Распечатать содержание 15-го твита в tweets_corpus
    tweets_corpus [[15]] [1]  
      $ содержимого
    [1] «Более 300 метрических тонн этого вещества заключено в каждом 500-метровом металлическом астероиде, вращающемся вокруг Солнца.#ThatsGold  
      str (tweets_corpus [[15]])  
      Список из 2
     $ content: chr "В каждом 500-метровом металлическом астероиде, вращающемся вокруг Солнца, содержится более 300 метрических тонн этого вещества. #ThatsGold" "| __truncated__
     $ meta: Список из 7
      .. $ author: chr (0)
      .. $ datetimestamp: POSIXlt [1: 1], формат: «2017-03-07 16:00:13»
      .. $ description: chr (0)
      .. $ заголовок: chr (0)
      .. $ id: chr "15"
      .. $ language: chr "en"
      .. $ origin: chr (0)
      ..- attr (*, "класс") = chr "TextDocumentMeta"
     - attr (*, "класс") = chr [1: 2] "PlainTextDocument" "TextDocument"  

    Поскольку другим распространенным источником текста является фрейм данных, существует функция Source с именем DataframeSource () . Функция DataframeSource () обрабатывает всю строку как полный документ, поэтому будьте осторожны, чтобы не получить нетекстовые данные, такие как идентификаторы клиентов, при поиске документа таким образом.

      example_text <- data.frame (num = c (1,2,3), Author1 = c («Анализ текста - отличное время.», «Анализ текста дает понимание», «qdap и tm используются в интеллектуальном анализе текста. "), Author2 = c (" R - отличный язык "," R имеет множество применений "," R - это круто! "), StringsAsFactors = FALSE)
    # Создайте DataframeSource для столбцов 2 и 3: df_source
    df_source <- DataframeSource (example_text [, 2: 3])
    # Преобразование df_source в корпус: df_corpus
    df_corpus <- VCorpus (df_source)
    # Изучить df_corpus
    df_corpus  
      <>
    Метаданные: для конкретного корпуса: 0, уровень документа (индексированный): 0
    Содержимое: документов: 3  
     ул.  (df_corpus)  
      Список из 3
     $ 1: список из 2
      .. $ content: chr [1: 2] «Анализ текста - прекрасное время». «R - отличный язык»
      .. $ meta: Список из 7
      .. .. $ author: chr (0)
      .. .. $ datetimestamp: POSIXlt [1: 1], формат: «2017-03-07 16:00:14»
      .. .. $ description: chr (0)
      .. .. $ заголовок: chr (0)
      .. .. $ id: chr "1"
      .. .. $ language: chr "en"
      .. .. $ origin: chr (0)
      .. ..- attr (*, "класс") = chr "TextDocumentMeta"
      ..- attr (*, "класс") = chr [1: 2] "PlainTextDocument" "TextDocument"
     $ 2: список из 2
      .. $ content: chr [1: 2] «Анализ текста дает понимание» «R имеет множество применений»
      .. $ meta: Список из 7
      .. .. $ author: chr (0)
      .. .. $ datetimestamp: POSIXlt [1: 1], формат: «2017-03-07 16:00:14»
      .. .. $ description: chr (0)
      .. .. $ заголовок: chr (0)
      .. .. $ id: chr "2"
      .. .. $ language: chr "en"
      .. .. $ origin: chr (0)
      .. ..- attr (*, "класс") = chr "TextDocumentMeta"
      ..- attr (*, "класс") = chr [1: 2] "PlainTextDocument" "TextDocument"
     $ 3: список из 2
      .. $ content: chr [1: 2] "qdap и tm используются в интеллектуальном анализе текста" "R - это круто!"
      .. $ meta: Список из 7
      .. .. $ author: chr (0)
      .. .. $ datetimestamp: POSIXlt [1: 1], формат: «2017-03-07 16:00:14»
      .. .. $ description: chr (0)
      .. .. $ заголовок: chr (0)
      .. .. $ id: chr "3"
      .. .. $ language: chr "en"
      .. .. $ origin: chr (0)
      .. ..- attr (*, "класс") = chr "TextDocumentMeta"
      ..- attr (*, "класс") = chr [1: 2] "PlainTextDocument" "TextDocument"
     - attr (*, "class") = chr [1: 2] "VCorpus" "Corpus"  
      # Создайте VectorSource в столбце 3: vec_source
    vec_source <- VectorSource (example_text [, 3])
    # Преобразовать vec_source в корпус: vec_corpus
    vec_corpus <- VCorpus (vec_source)
    # Изучить vec_corpus
    vec_corpus  
      <>
    Метаданные: для конкретного корпуса: 0, уровень документа (индексированный): 0
    Содержимое: документов: 3  
     ул.  (vec_corpus)  
      Список из 3
     $ 1: список из 2
      .. $ content: chr "R - отличный язык"
      .. $ meta: Список из 7
      .. .. $ author: chr (0)
      .. .. $ datetimestamp: POSIXlt [1: 1], формат: «2017-03-07 16:00:14»
      .. .. $ description: chr (0)
      .. .. $ заголовок: chr (0)
      .. .. $ id: chr "1"
      .. .. $ language: chr "en"
      .. .. $ origin: chr (0)
      .. ..- attr (*, "класс") = chr "TextDocumentMeta"
      ..- attr (*, "класс") = chr [1: 2] "PlainTextDocument" "TextDocument"
     $ 2: список из 2
      .. $ content: chr "R имеет множество применений"
      .. $ meta: Список из 7
      .. .. $ author: chr (0)
      .. .. $ datetimestamp: POSIXlt [1: 1], формат: «2017-03-07 16:00:14»
      .. .. $ description: chr (0)
      .. .. $ заголовок: chr (0)
      .. .. $ id: chr "2"
      .. .. $ language: chr "en"
      .. .. $ origin: chr (0)
      .. ..- attr (*, "класс") = chr "TextDocumentMeta"
      ..- attr (*, "класс") = chr [1: 2] "PlainTextDocument" "TextDocument"
     $ 3: список из 2
      .. $ content: chr "R круто!"
      .. $ meta: Список из 7
      .. .. $ author: chr (0)
      .. .. $ datetimestamp: POSIXlt [1: 1], формат: «2017-03-07 16:00:14»
      .. .. $ description: chr (0)
      .. .. $ заголовок: chr (0)
      .. .. $ id: chr "3"
      .. .. $ language: chr "en"
      .. .. $ origin: chr (0)
      .. ..- attr (*, "класс") = chr "TextDocumentMeta"
      ..- attr (*, "класс") = chr [1: 2] "PlainTextDocument" "TextDocument"
     - attr (*, "class") = chr [1: 2] "VCorpus" "Corpus"  

    Очистка и предварительная обработка текста

    После получения корпуса, как правило, следующим шагом будет очистка и предварительная обработка текста.Для этого мы в основном будем использовать функции из пакетов tm и qdap . В области интеллектуального анализа текста слов очистка помогает агрегировать термины. Например, имеет смысл считать слова «майнер», «добыча полезных ископаемых» и «шахта» одним термином. Конкретные шаги предварительной обработки зависят от проекта. Например, слова, используемые в твитах, сильно отличаются от слов, используемых в юридических документах, поэтому процесс очистки также может быть совершенно другим.

    Общие функции предварительной обработки включают:

    • tolower () : Сделать все символы строчными
    • removePunctuation () : удалить все знаки препинания
    • removeNumbers () : удалить числа
    • stripWhitespace () : удалить лишние пробелы

    Обратите внимание, что tolower () является частью базового R , тогда как остальные три функции взяты из пакета tm .

    Давайте проверим, как эти функции работают на небольшом фрагменте обычного текста:

      # Создать объект: текст
    text <- " Она  проснулась в 6 утра. Это так рано! Она проснулась всего на 10% и начала пить кофе перед своим компьютером."
    # Все строчные
    tolower (текст)  
      [1] « она  проснулась в 6 утра, это так рано! Она проснулась всего на 10% и начала пить кофе за компьютером." 
      # Удалить знаки препинания
    removePunctuation (текст)  
      [1] «bSheb проснулась в 6 утра. Это так рано. Она проснулась всего в 10 и начала пить кофе перед своим компьютером»  
      # Удалить числа
    removeNumbers (текст)  
      [1] « Она  проснулась в полночь. Это так рано! Она проснулась всего на% и начала пить кофе перед своим компьютером».  
      # Удалить пробелы
    stripWhitespace (текст)  
      [1] " Она проснулась в 6 А.М. Так рано! Она проснулась всего на 10% и начала пить кофе за компьютером ».  

    Пакет qdap предлагает другие функции очистки текста. Каждый по-своему полезен и особенно эффективен в сочетании с другими.

    • скобкаX () : удалите весь текст в скобках (например, «Это (так) круто» заменяется «Это круто»)
    • replace_number () : заменить числа их эквивалентами слов (например, «2» становится «два»)
    • replace_abbreviation () : заменить сокращения их полными текстовыми эквивалентами (например,грамм. «Sr» становится «Senior»)
    • replace_contraction () : преобразовать сокращения обратно в их базовые слова (например, «не следует» становится «не следует»)
    • replace_symbol () Заменить общие символы их эквивалентами слов (например, «$» превращается в «доллар»)

    Давайте попробуем некоторые из этих функций на строке text , которую мы определили в предыдущем примере:

      # Удалить текст в квадратных скобках
    скобка X (текст)  
      [1] "Она проснулась в 6 часов утра.М. Так рано! Она проснулась всего на 10% и начала пить кофе за компьютером ».  
      # Заменить числа на слова
    replace_number (текст)  
      [1] « Она  проснулась в шесть утра. Это так рано! Она проснулась всего на десять процентов и начала пить кофе перед своим компьютером».  
      # Заменить сокращения
    replace_abbreviation (текст)  
      [1] « Она  проснулась в 6 утра. Это так рано! Она проснулась всего на 10% и начала пить кофе за компьютером." 
      # Заменить схватки
    replace_contraction (текст)  
      [1] « Она  проснулась в 6 утра, это так рано! Она проснулась всего на 10% и начала пить кофе перед своим компьютером».  
      # Заменить символы словами
    replace_symbol (текст)  
      [1] « Она  проснулась в 6 утра. Это так рано! Она проснулась всего на 10 процентов и начала пить кофе перед компьютером." 

    Стоп-слова

    Следующая проблема, которую мы рассмотрим, - это так называемые стоп-слова . Это слова, которые встречаются часто, но дают мало информации. Так что вы можете удалить их. Некоторые распространенные английские стоп-слова включают «I», «she’ll», «the» и т. Д. В пакете TM в этом общем списке 174 стоп-слова. Фактически, когда вы проводите анализ, вам, вероятно, нужно будет что-то добавить к этому списку. Если оставить некоторые частые слова, которые не добавляют понимания, при частотном анализе им будет уделяться слишком много внимания, что обычно приводит к ошибочной интерпретации результатов.

    Использование функции c () позволяет добавлять новые слова (через запятую) в список стоп-слов. Например, следующее добавит «word1» и «word2» к списку английских стоп-слов по умолчанию:

      all_stops <- c ("word1", "word2", стоп-слова ("en"))  

    Когда у вас есть список стоп-слов, которые имеют смысл, вы будете использовать функцию removeWords () для своего текста. removeWords () принимает два аргумента: текстовый объект, к которому он применяется, и список слов, которые нужно удалить.

      # Список стандартных английских стоп-слов
    стоп-слова ("ru")  
      [1] «я» «я» «мой» «я» «мы» «наш» «наш» «мы»
      [9] "вы" "ваш" "ваш" "себя" "себя" "он" "его" "его"
     [17] "сам" "она" "ее" "ее" "сама" "она" "ее" "сама"
     [25] "они" "их" "их" "их" "сами" "что" "что" "кто"
     [33] "кто" "это" "то" "эти" "те" "есть" "есть" "есть"
     [41] «было» «было» «быть» «было» «быть» «иметь» «было» «было»
     [49] "имея" "делать" "делает" "сделал" "делаю" "будет" "должен" "мог"
     [57] "должен" "я" "ты" "он" "она" "это" "мы" "они"
     [65] "у меня" "у" "у" "у них есть" "я бы" "ты бы" "он бы" "она"
     [73] "мы бы" "они бы" "я" "вы" "он" "она" "мы" "они"
     [81] «не» «не» «не было» «не было» «не было» «не было» «не было» «не было»
     [89] «не» «не» «не буду» «не буду» «не буду» «не должен» «не могу» «не могу»
     [97] "не мог" "не должен" "давайте" "это" "кто" "что" "здесь" "есть"
    [105] "когда" "где" "почему" "как" "а" "ан" "то" "и"
    [113] "но" "если" "или" "потому что" "как" "до" "пока" "из"
    [121] "at" "by" "for" "с" "about" "против" "между" "в"
    [129] "через" "во время" "до" "после" "выше" "ниже" "к" "от"
    [137] "вверх" "вниз" "внутрь" "за" "на" "выкл" "над" "под"
    [145] "снова" "далее" "затем" "один раз" "здесь" "там" "когда" "где"
    [153] "почему" "как" "все" "любые" "оба" "каждый" "несколько" "больше"
    [161] "большинство" "другие" "некоторые" "такие" "нет" "ни" "не" "только"
    [169] "свой" "такой же" "так" "чем" "слишком" "очень"  
      # Печатать текст без стандартных стоп-слов
    removeWords (текст, игнорируемые слова ("ru"))  
      [1] " Она проснулась в 6 А.М. Рано! Она 10% бодрствования начала пить кофе перед компьютером ».  
      # Добавить в список «кофе» и «зерно»: new_stops
    new_stops <- c ("кофе", "зерно", стоп-слова ("ru"))
    # Удалить стоп-слова из текста
    removeWords (текст, новые_стопы)  
      [1] « Она  проснулась в 6 утра. Рано! Она на 10% проснулась и начала пить перед компьютером».  

    Введение в определение основы слова и завершение основы

    Еще один полезный шаг предварительной обработки включает выделение корня слова и завершение основы.Пакет tm предоставляет функцию stemDocument () для доступа к корню слова. Эта функция либо принимает вектор символов и возвращает вектор символов, либо принимает PlainTextDocument и возвращает PlainTextDocument.

    Еще один полезный этап предварительной обработки включает выделение основы и завершение основы . Пакет tm предоставляет функцию stemDocument () для доступа к корню слова. Эта функция либо принимает вектор символов и возвращает вектор символов, либо принимает документ PlainTextDocument и возвращает документ PlainTextDocument .Например,

      stemDocument (c («вычисления», «компьютеры», «вычисления»))  

    возвращает «вычислить» «вычислить» «вычислить». Но поскольку «вычислить» - не настоящее слово, мы хотим дополнить слова так, чтобы «вычислительные», «компьютеры» и «вычисления» относились к одному и тому же слову, скажем, «компьютер», в нашем текущем анализе. .

    Мы можем легко сделать это с помощью функции stemCompletion () , которая принимает вектор символов и аргумент для словаря завершения.Словарь завершения может быть вектором символов или объектом Corpus. В любом случае словарь завершения для нашего примера должен содержать слово «компьютер» для всех слов, которые к нему относятся.

      # Создать сложный
    усложнить <- c («сложно», «усложнить», «сложно»)
    # Выполните определение корней слова: stem_doc
    stem_doc <- stemDocument (усложнить)
    # Создать словарь завершения: comp_dict
    comp_dict <- («усложнять»)
    # Выполнить завершение основы: complete_text
    complete_text <- stemCompletion (stem_doc, comp_dict)
    # Печать complete_text
    complete_text  
      сложный сложный сложный
    «усложнять» «усложнять» «усложнять»  

    Основание слова и завершение корня в предложении

    Давайте рассмотрим следующее предложение как наш документ для этого упражнения:

    «В сложной спешке Том бросился исправлять новую проблему, слишком сложно.”

    Это предложение содержит те же три формы слова «усложнять», которые мы видели в предыдущем упражнении. Разница здесь в том, что даже если вы вызовете stemDocument () для этого предложения, оно вернет предложение, не прерывая никаких слов.

      stemDocument («В сложной спешке Том бросился исправлять новое затруднение, слишком сложно.»)  
      [1] «В сложной спешке Том бросился исправлять новое осложнение, слишком сложно." 

    Это происходит потому, что stemDocument () обрабатывает все предложение как одно слово. Другими словами, наш документ представляет собой символьный вектор длины 1 вместо длины n, где n - количество слов в документе. Чтобы решить эту проблему, мы сначала удаляем знаки препинания с помощью функции removePunctuation () , затем strsplit () этот вектор символов от длины 1 до длины n, unlist () , затем переходим к основанию и повторно полный.

      text_data <- "В сложной спешке Том бросился исправлять новое затруднение, слишком сложно."
    # Убрать пунктуацию: rm_punc
    rm_punc <- removePunctuation (text_data)
    # Создать вектор символов: n_char_vec
    n_char_vec <- исключить из списка (strsplit (rm_punc, split = ''))
    # Выполните определение корней слова: stem_doc
    стержневой_док <- стволовый документ (n_char_vec)
    # Печать stem_doc
    stem_doc  
      [1] «В» «a» «сложный» «hast» «Tom» «спешка» «, чтобы« исправить »« a »« новый »
    [11] «сложный» «слишком» «сложный»  
      # Создать словарь завершения: comp_dict
    comp_dict <- c («В», «а», «усложнить», «спешить», «Том», «спешить», «к», «исправить», «новый», «тоже»)
    # Повторно заполнить базовый документ: complete_doc
    complete_doc <- stemCompletion (основа_doc, comp_dict)
    # Печать complete_doc
    complete_doc  
      В сложной ситуации Том спешит исправить
            «В» «а» «усложнять» «спешить» «Том» «спешить» «, чтобы» «исправить»
               новое усложнение слишком сложное
             «а» «новый» «усложняют» «слишком» «усложняют»  

    Применение шагов предварительной обработки к корпусу

    Пакет tm предоставляет специальную функцию tm_map () для применения функций очистки к корпусу.Сопоставление этих функций со всем корпусом позволяет очень легко масштабировать шаги очистки.

    Для экономии времени (и строк кода) рекомендуется использовать настраиваемую функцию, поскольку вы можете применять одни и те же функции в нескольких корпусах. Вы, наверное, догадались, что делает функция clean_corpus () . Он принимает один аргумент, корпус, применяет к нему ряд функций очистки по порядку, а затем возвращает окончательный результат.

    Обратите внимание, что функциям пакета tm не требуется content_transformer () , но функции base R и qdap нужны.

    Обязательно проверьте результаты своей функции. Если вы хотите снять денежные суммы, то removeNumbers () использовать нельзя! Кроме того, порядок этапов очистки имеет значение. Например, если вы removeNumbers () , а затем replace_number () , вторая функция не найдет ничего, что можно было бы изменить!

    Проверить, проверить и еще раз проверить!

      # Давайте найдем самые частые слова в нашем tweets_text и посмотрим, стоит ли избавляться от некоторых
    common_terms <- freq_terms (tweets_text, 30)
    участок (частые_термы)  

      # Ну ничем особо не выделяется, кроме галстуков и статей, поэтому стандартный словарь стоп-слов
    # на английском подойдет.# Создайте пользовательскую функцию, которая будет использоваться для очистки корпуса: clean_coupus
    clean_corpus <- функция (корпус) {
      корпус <- tm_map (corpus, stripWhitespace)
      корпус <- tm_map (corpus, removePunctuation)
      корпус <- tm_map (корпус, content_transformer (tolower))
      corpus <- tm_map (corpus, removeWords, Stopwords ("ru"))
        возврат (корпус)
    }
    # Примените свою настроенную функцию к tweet_corp: clean_corp
    clean_corp <- clean_corpus (tweets_corpus)
    # Распечатать очищенный твит
    clean_corp [[227]] [1]  
      $ содержимого
    [1] "спасибо именинникам, доброжелателям twitterverse, родившимся в 1958 году, но еще не чувствую дня 57"  
      # Распечатать тот же твит в исходном виде
    твиты $ text [227]  
      [1] «Спасибо всем доброжелателям Дня Рождения в Twitterverse.Родился в 1958 году, но чувствую себя и на день старше 57 ».  

    Составление матрицы документов-терминов

    Матрица "документ-термин" используется, когда вы хотите, чтобы каждый документ был представлен в виде строки. Это может быть полезно, если вы сравниваете авторов в строках или данные расположены в хронологическом порядке и вы хотите сохранить временные ряды.

      # Создаем dtm из корпуса:
    tweets_dtm <- DocumentTermMatrix (clean_corp)
    # Распечатать данные tweets_dtm
    tweets_dtm  
      << DocumentTermMatrix (документы: 2428, условия: 8406) >>
    Нестандартные / редкие записи: 26328/20383440
    Редкость: 100%
    Максимальный срок: 107
    Взвешивание: частота слагаемого (тс)  
      # Преобразовать tweets_dtm в матрицу: tweets_m
    tweets_m <- как.матрица (tweets_dtm)
    # Распечатать размеры tweets_m
    тусклый (tweets_m)  
      [1] 2428 8406  
      # Проверить часть матрицы
    tweets_m [148: 150, 2587: 2590]  
      Термины
    Документы, умирающие раньше, раньше
      148 0 0 0 0
      149 0 0 0 0
      150 0 0 0 0  
      # Так как разреженность слишком велика, т.е. доля ячеек с нулями / ячеек с другими значениями слишком велика,
    # давайте удалим некоторые из этих редко встречающихся терминов
    tweets_dtm_rm_sparse <- removeSparseTerms (tweets_dtm, 0.98)
    # Распечатать данные tweets_dtm
    tweets_dtm_rm_sparse  
      << DocumentTermMatrix (документы: 2428, условия: 40) >>
    Нестандартные / редкие записи: 3258/93862
    Редкость: 97%
    Максимальный срок: 8
    Взвешивание: частота слагаемого (тс)  
      # Преобразовать tweets_dtm в матрицу: tweets_m
    tweets_m <- as.matrix (tweets_dtm_rm_sparse)
    # Распечатать размеры tweets_m
    тусклый (tweets_m)  
      [1] 2428 40  
      # Проверить часть матрицы
    tweets_m [148: 158, 10:22]  
      Термины
    Docs full fyi get good happy just know life like moon never new night
      148 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
      149 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
      150 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      151 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      152 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0
      153 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
      154 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      155 1 ​​0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
      156 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      157 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      158 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0  

    Составление термодокументной матрицы

    TDM часто является матрицей, используемой для языкового анализа.Это потому, что у вас, вероятно, больше терминов, чем авторов или документов, и жизнь, как правило, легче, когда у вас больше строк, чем столбцов. Простой способ начать анализ информации - это преобразовать матрицу в простую, используя as.matrix () на TDM.

      # Создаем tdm из корпуса:
    tweets_tdm <- TermDocumentMatrix (clean_corp)
    # Распечатать данные tweets_tdm
    tweets_tdm  
      << TermDocumentMatrix (условия: 8406, документы: 2428) >>
    Нестандартные / редкие записи: 26328/20383440
    Редкость: 100%
    Максимальный срок: 107
    Взвешивание: частота слагаемого (тс)  
      # Преобразовать tweets_tdm в матрицу: tweets_m
    tweets_m <- как.матрица (tweets_tdm)
    # Распечатать размеры tweets_m
    тусклый (tweets_m)  
      [1] 8406 2428  
      # Проверить часть матрицы
    tweets_m [148: 158, 126: 138]  
      Документы
    Условия 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138
      12м 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      12середина 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      12-й 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      12x4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      130200pm 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      130 миль / ч 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      132pm 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      137-я 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      138 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      1382 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      13эпизод 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0  
      # Поскольку разреженность очень высока, т.е.е. доля ячеек с нулями / ячеек с другими значениями слишком велика,
    # давайте удалим некоторые из этих редко встречающихся терминов
    tweets_tdm_rm_sparse <- removeSparseTerms (tweets_tdm, 0.99)
    # Распечатать данные tweets_dtm
    tweets_tdm_rm_sparse  
      << TermDocumentMatrix (условия: 131, документы: 2428) >>
    Нестандартные / редкие записи: 6196/311872
    Редкость: 98%
    Максимальный срок: 15
    Взвешивание: частота слагаемого (тс)  
      # Преобразовать tweets_dtm в матрицу: tweets_m
    tweets_m <- как.матрица (tweets_tdm_rm_sparse)
    # Распечатать размеры tweets_m
    тусклый (tweets_m)  
      [1] 131 2428  
      # Проверить часть матрицы
    tweets_m [14:28, 10:22]  
      Документы
    Условия 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
      лучший 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      большой 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      мозг 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      звонок 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      вызывается 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      банка 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
      прохладно 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      космический 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      космос 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      любопытный 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      день 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      дней 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      не 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      земля 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
      земли 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0  

    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 9jdW1lbnQoKSBmdW5jdGlvbiB0byBnZXQgdG8gYSB3b3JkJ3Mgcm9vdC4gVGhpcyBmdW5jdGlvbiBlaXRoZXIgdGFrZXMgaW4gYSBjaGFyYWN0ZXIgdmVjdG9yIGFuZCByZXR1cm5zIGEgY2hhcmFjdGVyIHZlY3Rvciwgb3IgdGFrZXMgaW4gYSBQbGFpblRleHREb2N1bWVudCBhbmQgcmV0dXJucyBhIFBsYWluVGV4dERvY3VtZW50Lg0KDQpTdGlsbCBhbm90aGVyIHVzZWZ1bCBwcmVwcm9jZXNzaW5nIHN0ZXAgaW52b2x2ZXMgKndvcmQgc3RlbW1pbmcqIGFuZCAqc3RlbSBjb21wbGV0aW9uKi4gVGhlIGB0bWAgcGFja2FnZSBwcm92aWRlcyB0aGUgYHN0ZW1Eb2N1bWVudCgpYCBmdW5jdGlvbiB0byBnZXQgdG8gYSB3b3JkJ3Mgcm9vdC4gVGhpcyBmdW5jdGlvbiBlaXRoZXIgdGFrZXMgaW4gYSBjaGFyYWN0ZXIgdmVjdG9yIGFuZCByZXR1cm5zIGEgY2hhcmFjdGVyIHZlY3Rvciwgb3IgdGFrZXMgaW4gYSBgUGxhaW5UZXh0RG9jdW1lbnRgIGFuZCByZXR1cm5zIGEgYFBsYWluVGV4dERvY3VtZW50YC4NCkZvciBleGFtcGxlLA0KDQogICAgc3RlbURvY3VtZW50KGMoImNvbXB1dGF0aW9uYWwiLCAiY29tcHV0ZXJzIiwgImNvbXB1dGF0aW9uIikpDQoNCnJldHVybnMgImNvbXB1dCIgImNvbXB1dCIgImNvbXB1dCIuIEJ1dCBiZWNhdXNlICJjb21wdXQiIGlzbid0IGEgcmVhbCB3b3JkLCB3ZSB3YW50IHRvIHJlLWNvbXBsZXRlIHRoZSB3b3JkcyBzbyB0aGF0ICJjb21wdXRhdGlvbmFsIiwgImNvbXB1dGVycyIsIGFuZCAiY2 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 lvbihzdGVtX2RvYywgY29tcF9kaWN0KQ0KDQojIFByaW50IGNvbXBsZXRlX3RleHQNCmNvbXBsZXRlX3RleHQNCmBgYA0KIyMjIFdvcmQgc3RlbW1pbmcgYW5kIHN0ZW0gY29tcGxldGlvbiBvbiBhIHNlbnRlbmNlDQoNCkxldCdzIGNvbnNpZGVyIHRoZSBmb2xsb3dpbmcgc2VudGVuY2UgYXMgb3VyIGRvY3VtZW50IGZvciB0aGlzIGV4ZXJjaXNlOg0KDQo + 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 =

    The Linux Documentation Project

    900 04
    Информация о LDP
    FAQ
    Манифест / лицензия
    История
    Волонтеры / сотрудники
    Должностные инструкции
    Списки рассылки
    IRC
    Обратная связь

    Автор / внесите свой вклад
    Руководство для авторов LDP
    Внесите свой вклад / помогите
    Ресурсы
    Как отправить
    - Репозиторий GIT
    Загрузок
    Контакты

    Спонсор сайта LDP
    Мастерская

    LDP Wiki : LDP Wiki - это отправная точка для любой незавершенной работы
    Члены | Авторы | Посетители
    Документы

    HOWTO : тематическая справка
    последние обновления | основной индекс | просматривать по категориям
    Руководства : более длинные, подробные книги
    последние обновления / основной указатель
    Часто задаваемые вопросы : Часто задаваемые вопросы
    последние обновления / основной указатель
    страницы руководства : справка по отдельным командам (20060810)
    Linux Gazette : Интернет-журнал
    Поиск / Ресурсы

    Ссылки
    Поиск OMF
    Объявления / Разное


    Обновления документов
    Ссылка на HOWTO, которые были недавно обновлены.

    Первый синтаксический анализ

    Дело

    Первый синтаксический анализ берет загруженные тексты и разбивает каждый на составляющие истории, а также анализирует структуру каждой истории и помещает соответствующие поля в заголовки.

    Как это сделать

    Вы будете обрабатывать ваши данные папка за папкой. В подпапках каждой из этих входных папок могут быть файлы, если хотите, программа обработает их автоматически.Данные на разных языках должны находиться в разных папках.

    Первый процесс синтаксического анализа будет выполняться двумя способами в зависимости от собранных вами данных:

    a) разные загрузки поисковых запросов в разных папках.

    Если вы загружали несколько раз по разному каждый раз, ища другой поисковый запрос, то выполните этот процесс первого синтаксического анализа несколько раз, по одному разу для каждого поискового запроса. Используйте одну папку для каждого типа данных поискового слова.Например, будет папка, полная данных об изменении климата, и отдельные папки для парникового эффекта или глобального потепления и т. Д.

    Английский

    Поисковое слово Папка и любые подпапки

    Папка с поисковым словом B и подпапки

    и т. Д.

    Китайский

    Поисковое слово F Папка и подпапки

    Папка с поисковым словом G и подпапки

    и т. Д.

    b) один или несколько загрузок поискового запроса все в одной папке

    В этом случае вы можете запустить процесс первого синтаксического анализа один раз для каждого языка

    Английский

    данные в папке X и любых подпапках

    Китайский

    данные в папке Y и любых подпапках

    Для каждого прогона выберите

    • Папка загруженных файлов

    • Язык

    • Введите слово

    и нажмите «Загрузить набор для загрузки».Это покажет вам, какие загруженные файлы были найдены. Он проверит, нет ли случаев, когда одно и то же содержимое находится в двух файлах (в таком случае он предложит удалить один). Затем он перечислит все загруженные файлы. Нажмите «Обработать их».

    Исходные статьи анализируются на предмет признаков даты, автора и т. Д. Это a) направляет структуру папок и имена файлов результатов, b) содержит информацию заголовка в скобках <> в верхней части каждого текстового файла.

    Дата выходного файла Windows также устанавливается в соответствии с датой публикации его содержимого, если это 1980 год или более поздняя версия (невозможно управлять ранее).

    Ваши исходные текстовые файлы для загрузки будут преобразованы в Unicode, если еще не в Unicode. (Если они пришли с Mac, лучше сначала использовать WordSmith Text Converter на них. Компьютеры Mac обычно добавляют некоторые ненужные файлы и папки.)

    Процесс синтаксического анализа использует список полей документа, перечисленных в настройках поиска, при определении заголовков для каждой статьи.

    Если этот процесс работает удовлетворительно, список загруженных файлов будет очищен и готов для анализа следующей папки.

    admin

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *