Держать звуко-буквенный (фонетический) разбор слова
Часть речи: Глагол (инфинитив)
Грамматика: часть речи: глагол (инфинитив), вид: несовершенный, переходность: переходный, отвечает на вопрос: Что делать?,
Начальная форма: держать
Транскрипция: [д’иржа́т’]
Количество слогов (2): дер — жать
Переносы: дер — жать
Держать
держать, держу, держишь, нев.
1. кого-что. Иметь в руках. Держать папиросу. Держать зонтик.
| Не отпускать от себя, заставлять быть при себе. Мать крепко держала ребенка за рукав.
| Хватать, не позволяя удалиться. Держите вора!
2. кого-что. Заставлять находиться, оставаться где-нибудь против воли, насильно (преим. в заключении). Его целый год держали в тюрьме. Его не пускают в Москву и держат в провинции.
3. что. Служить опорой чему-нибудь, поддерживать. Крышу держат толстые балки.
| Останавливать напор чего-нибудь. Плотина держит воду.
4. кого-что. Придав чему-нибудь известное положение, сохранять, оставлять в нем. Держать руки над головой. Высоко держать флаг.
5. кого-что. Заставлять находиться в каком-нибудь состоянии или положении. Держать дверь открытой. Держать больного в постели. Держать кого-нибудь в черном теле, в ежовых рукавицах, в руках (см. эти слова).
6. что. Вести какое-нибудь дело, предприятие. Держать трактир. Держать торговлю фруктами.
| кого-что. Давать кому-нибудь помещение, содержать за плату (разг.). Держать жильцов. Держать пансионеров.
| кого-что. Иметь у себя, владеть кем-чем-нибудь (разг.). Держать лошадей. Держать корову.
| кого-что. Иметь у себя в качестве работника (
разг.
). Держать дворника.
7. кого-что. Класть, помещать куда-нибудь, где-нибудь (преим. для сохранности), давать кому-нибудь жилье где-нибудь. Молоко надо держать в холодном месте. Держать продукты под замком. Держать собак в комнатах.
| что. Хранить, помещать на хранение. Держать деньги в сберкассе.
| перен., что. Хранить, оставлять в каком-нибудь положении. *****
соответствующим сущ.). Держать речь (произносить речь). Держать корректуру (править корректуру). Держать контроль (производить контроль). Держать путь (совершать путь, итти).
• Держать свое слово — исполнять обещание. Держать курс на что (мор.) — двигаться в известном направлении. Держать язык за зубами — см. язык. Держи карман шире — см. карман. Держать пари —
Держать сторону, руку чью — оказывать поддержку кому-нибудь, быть чьим-нибудь сторонником. Держать ухо востро — см. востро. Держать банк (карт.) — вести игру, обладая банком (во 2 знач.).
Морфологический разбор слова «уголок»
Часть речи: Существительное
УГОЛОК — неодушевленное
Начальная форма слова: «УГОЛОК»
| Слово | Морфологические признаки |
|---|---|
| УГОЛОК |
|
| УГОЛОК |
|
Все формы слова УГОЛОК
УГОЛОК, УГОЛКА, УГОЛКУ, УГОЛКОМ, УГОЛКЕ, УГОЛКИ, УГОЛКОВ, УГОЛКАМ, УГОЛКАМИ, УГОЛКАХ
Разбор слова по составу уголок
уголок
| Основа слова | уголок |
|---|---|
| Корень | угол |
| Суффикс | ок |
| Нулевое окончание |
Разбор слова в тексте или предложении
Если вы хотите разобрать слово «УГОЛОК» в конкретном предложении или тексте, то лучше использовать
морфологический разбор текста.
Примеры предложений со словом «уголок»
1
Потом я пошел к беседке, в которой был красный уголок, потому что наши гости всегда после палаток осматривали красный уголок.
Избранное (сборник), Владимир Курочкин, 1936-1946г.2
Уголок природы, парк, лес вблизи, а тем более в черте города – это бесценное сокровище, и такими
3
Ящик за ящиком, комод за комодом, уголок за уголком были обысканы без всякого результата.
Человек толпы (сборник), Эдгар Аллан По4
Бывает, и в маленьких странах время обходит и щадит иные уголки до тех пор, пока не явится желание сохранить хоть один такой уголок неприкосновенным.
5
Даже я помню, что он мог спокойно держать « уголок» и подтягиваться с «уголком» на турнике, когда ему было за шестьдесят.
Избранные записи, Евгений Гришковец, 2014г.Найти еще примеры предложений со словом УГОЛОК
notepad++ — разбор многострочной строки для извлечения только совпадающих строк
Задавать вопрос
спросил
Изменено 10 лет, 4 месяца назад
Просмотрено 4к раз
У меня есть многострочная строка, и я хочу извлечь только те строки, которые соответствуют определенному шаблону, и отбросить остальную часть строки.
9(?:nunc (СОХРАНИТЬ ЭТУ СТРОКУ.*)?|.*\n)$ будет принудительно соответствовать всей строке, не захватывая ее (
Если строка начинается с nunc KEEP THIS LINE , \1 будет ссылаться на внутреннюю часть скобок, т. е. на строку, начинающуюся с KEEP THIS LINE и заканчивающуюся в конце строки.
Если строка , а не начинается с Обратите внимание, что это удалит только последнюю строку, но не ее. nunc СОХРАНИТЕ ЭТУ СТРОКУ 9(?:nunc (ДЕРЖАТЬ ЭТУ СТРОКУ.*)|.*(\r\n)?)
Зарегистрируйтесь или войдите в систему
Зарегистрируйтесь с помощью Google Зарегистрироваться через Facebook Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и парольОпубликовать как гость
Электронная почтаТребуется, но никогда не отображается
Опубликовать как гость
Электронная почтаТребуется, но не отображается
Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания и подтверждаете, что прочитали и поняли нашу политику конфиденциальности и кодекс поведения.
python - nltk: как предотвратить образование корней имен собственных
Используйте полный конвейер Stanford CoreNLP для обработки вашей цепочки инструментов NLP. Избегайте собственных токенизаторов, очистителей, POS-теггеров и т. д. Они не будут хорошо работать с инструментом NER.
wget http://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-full-2015-12-09.zip распаковать http://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-full-2015-12-09.zip cd stanford-corenlp-полный-2015-12-09echo "Джек Фрост работает в компании Boeing. Он управляет 5 самолетами и их экипажем в Лондоне" >test.txt java -cp "*" -Xmx2g edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP -аннотаторы tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,dcoref -file test.txt кот test.txt.out
[исход.]:
<корень>
<документ>
<предложения>
<предложение>
<токены>
<токен>
Джек
Джек
0
4
ННП
ЧЕЛОВЕК
PER0
<токен>
Мороз
Мороз
5
10
ННП
ЧЕЛОВЕК
PER0
<токен>
<слово>работает
<лемма>работа
11
16
ВБЗ
О
PER0
<токен>
<слово>для
<лемма>для
17
20
В
О
PER0
<токен>
Боинг
Боинг
21
27
ННП
ОРГАНИЗАЦИЯ
PER0
<токен>
Компания
Компания
28
35
ННП
ОРГАНИЗАЦИЯ
PER0
<токен>
<слово>.
<лемма>.
35
36
.
О
PER0
(ROOT (S (NP (NNP Jack) (NNP Frost)) (VP (VBZ works) (PP (IN for) (NP (NNP Boeing) (NNP Company)))) (. .))) < /разбор>
<тип зависимостей = "базовые зависимости">
<отложенный тип="корень">
КОРНЕВОЙ
<зависимый idx="3">работает
<деп тип="состав">
<губернатор idx="2">Фрост
<зависимый idx="1">Джек
работает
<зависимый idx="2">Мороз
<деп тип="кейс">
Компания
<зависимый idx="4">для
<деп тип="состав">
Компания
<зависимый idx="5">Боинг
<деп тип="нмод">
работает
<зависимая idx="6">Компания
<деп тип="укол">
работает
<зависимый idx="7">.
<тип зависимостей = "свернутые зависимости">
<отложенный тип="корень">
КОРНЕВОЙ
<зависимый idx="3">работает
<деп тип="состав">
<губернатор idx="2">Фрост
<зависимый idx="1">Джек
работает
<зависимый idx="2">Мороз
<деп тип="кейс">
Компания
<зависимый idx="4">для
<деп тип="состав">
Компания
<зависимый idx="5">Боинг
работает
<зависимая idx="6">Компания
<деп тип="укол">
работает
<зависимый idx="7">.
<отложенный тип="корень">
КОРНЕВОЙ
<зависимый idx="3">работает
<деп тип="состав">
<губернатор idx="2">Фрост
<зависимый idx="1">Джек
работает
<зависимый idx="2">Мороз
<деп тип="кейс">
Компания
<зависимый idx="4">для
<деп тип="состав">
Компания
<зависимый idx="5">Боинг
работает
<зависимая idx="6">Компания
<деп тип="укол">
работает
<зависимый idx="7">.
<предложение>
<токены>
<токен>
Он
<лемма>он
37
39
PRP
О
PER0
<токен>
управляет
управлять
40
47
ВБЗ
О
PER0
<токен>
<слово>5
<лемма>5
48
49
CD
ЧИСЛО
5.0
PER0
<токен>
самолет
самолет
50
58
NN
О
PER0
<токен>
<слово>и
<лемма>и
59
62
Копия
О
PER0
<токен>
их
они
63
68
PRP$
О
PER0
<токен>
команда
экипаж
69
73
NN
О
PER0
<токен>
в
<лемма>в
74
76
В
О
PER0
<токен>
Лондон
Лондон
77
83
ННП
МЕСТО
PER0
(ROOT(S(NP(PRP$He))(VP(VBZ управляет)(NP(NP(CD 5)(NN самолетов))(CC and)(NP(NP(PRP$ их)(NN экипаж) )(PP(IN in)(NP(NNP London))))))))
<тип зависимостей = "базовые зависимости">
<отложенный тип="корень">
КОРНЕВОЙ
<зависимый idx="2">управляет
управляет
<зависимый idx="1">Он
самолет
<зависимый idx="3">5
<деп тип="добж">
управляет
<зависимый idx="4">самолет
<деп тип="копия">
самолет
<зависимый idx="5">и
<губернатор idx="7">команда
<зависимые idx="6">их
самолет
<зависимый idx="7">команда
<деп тип="кейс">
<говернер idx="9">Лондон
<зависимый idx="8">в
<деп тип="нмод">
<губернатор idx="7">команда
<зависимый idx="9">Лондон
<тип зависимостей = "свернутые зависимости">
<отложенный тип="корень">
КОРНЕВОЙ
<зависимый idx="2">управляет
управляет
<зависимый idx="1">Он
самолет
<зависимый idx="3">5
<деп тип="добж">
управляет
<зависимый idx="4">самолет
<деп тип="копия">
самолет
<зависимый idx="5">и
<губернатор idx="7">команда
<зависимые idx="6">их
самолет
<зависимый idx="7">команда
<деп тип="кейс">
<говернер idx="9">Лондон
<зависимый idx="8">в
<губернатор idx="7">команда
<зависимый idx="9">Лондон
<отложенный тип="корень">
КОРНЕВОЙ
<зависимый idx="2">управляет
управляет
<зависимый idx="1">Он
самолет
<зависимый idx="3">5
<деп тип="добж">
управляет
<зависимый idx="4">самолет
<деп тип="копия">
самолет
<зависимый idx="5">и
<губернатор idx="7">команда
<зависимые idx="6">их
управляет
<зависимый idx="7">команда
самолет
<зависимый idx="7">команда
<деп тип="кейс">
<говернер idx="9">Лондон
<зависимый idx="8">в
<губернатор idx="7">команда
<зависимый idx="9">Лондон
<кореференция>
<кореференция>
<упоминание представителя="true">
<предложение>1
<начало>1
<конец>3
<голова>2
Джек Фрост
<упоминание>
<предложение>2
<начало>1
<конец>2
<голова>1
Он
<лемма>.
<тип зависимостей = "свернутые зависимости">
<отложенный тип="корень">
<предложение>
<токены>
<токен>
Или для получения вывода json:
java -cp "*" -Xmx2g edu.
stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP -annotators tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,dcoref -file test.txt -outputFormat json
И если вам действительно нужна оболочка Python, см. https://github.com/smilli/py-corenlp
$ cd stanford-corenlp-full-2015-12-09
$ export CLASSPATH=protobuf.jar:joda-time.jar:jollyday.jar:xom-1.2.10.jar:stanford-corenlp-3.6.0.jar:stanford-corenlp-3.6.0-models.jar:slf4j- api.jar
$ java -mx4g edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer &
CD
$ git клон https://github.com/smilli/py-corenlp.git
$ cd py-corenlp
$ питон
>>> из corenlp импортировать StanfordCoreNLP
>>> nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')
>>> text = ("Джек Фрост работает в компании Боинг. Он управляет 5 самолетами и их экипажем в Лондоне")
>>> output = nlp.annotate(text, properties={'annotators': 'tokenize,ssplit,pos,ner', 'outputFormat': 'json'})
>>> вывод
{u'предложения': [{u'разбор': u'SENTENCE_SKIPPED_OR_UNPARSABLE', u'индекс': 0, u'токены': [{u'индекс': 1, u'слово': u'Джек', u 'лемма': u'Джек', u'после': u' ', u'pos': u'NNP', u'characterOffsetEnd': 4, u'characterOffsetBegin': 0, u'originalText': u'Джек ', u'ner': u'ЛИЦО', u'before': u''}, {u'index': 2, u'word': u'Frost', u'lemma': u'Frost', u'after': u' ', u'pos': u'NNP', u'characterOffsetEnd': 10, u'characterOffsetBegin': 5, u'originalText': u'Frost', u'ner': u' ЛИЦО', u'до': u' '}, {u'индекс': 3, u'слово': u'работает', u'лемма': u'работает', u'после': u''', u'pos': u'VBZ', u'characterOffsetEnd': 16, u'characterOffsetBegin': 11, u'originalText': u'works', u'ner': u'O', u'before': u ' '}, {u'индекс': 4, u'слово': u'для', u'лемма': u'для', u'после': u' ', u'pos': u'IN' , u'characterOffsetEnd': 20, u'characterOffsetBegin': 17, u'originalText': u'for', u'ner': u'O', u'before': u' '}, {u'index' : 5, u'word': u'Boeing', u'lemma': u'Boeing', u'after': u' ', u'pos': u'NNP', u'characterOffsetEnd': 27, u 'characterOffsetBegin': 21, u'originalText': u'Boeing', u'ner': u'ОРГАНИЗАЦИЯ', u'before': u' '}, {u'index': 6, u'word': u 'Company', u'lemma': u'Company', u'after': u'', u'pos': u'NNP', u'characterOffsetEnd': 35, u'characterOffsetBegin': 28, u'originalText ': u'Компания', u'ner': u'ОРГАНИЗАЦИЯ', u'до': u' '}, {u'индекс': 7, u'слово': u'. ', u'лемма': u'.', u'after': u' ', u'pos': u'.', u'characterOffsetEnd': 36, u'characterOffsetBegin': 35, u'originalText': u'.', u' ner': u'O', u'before': u''}]}, {u'parse': u'SENTENCE_SKIPPED_OR_UNPARSABLE', u'index': 1, u'tokens': [{u'index': 1, u'word': u'He', u'lemma': u'he', u'after': u' ', u'pos': u'PRP', u'characterOffsetEnd': 39, u'characterOffsetBegin': 37, u'originalText': u'He', u'ner': u'O', u'before': u' '}, {u'index': 2, u'word' : u'управляет', u'лемма': u'управляет', u'после': u' ', u'pos': u'VBZ', u'characterOffsetEnd': 47, u'characterOffsetBegin': 40, u 'originalText': u'управляет', u'ner': u'O', u'до': u' '}, {u'index': 3, u'после': u' ', u'word' : u'5', u'lemma': u'5', u'normalizedNER': u'5.0', u'pos': u'CD', u'characterOffsetEnd': 49, u'characterOffsetBegin': 48, u'originalText': u'5', u'ner': u'NUMBER', u'before': u' '}, {u'index': 4, u'word': u'самолет', u' лемма': u'самолет', u'после': u' ', u'pos': u'NN', u'characterOffsetEnd': 58, u'characterOffsetBegin': 50, u'originalText': u'самолет' , и'нер': и'О', и'перед': и' '}, {и'индекс': 5, и'слово': и'и', у'лемма': и'и', и 'после': u' ', u'pos': u'CC', u'characterOffsetEnd': 62, u'characterOffsetBegin': 59, u'originalText': u'и', u'ner': u'O', u'before': u' '}, {u'index': 6, u'word': u'их', u 'лемма': u'они', u'после': u' ', u'pos': u'PRP$', u'characterOffsetEnd': 68, u'characterOffsetBegin': 63, u'originalText': u' их', u'ner': u'O', u'before': u' '}, {u'index': 7, u'word': u'экипаж', u'lemma': u'экипаж' , u'after': u' ', u'pos': u'NN', u'characterOffsetEnd': 73, u'characterOffsetBegin': 69, u'originalText': u'crew', u'ner': u 'О', u'до': u' '}, {u'индекс': 8, u'слово': u'in', u'лемма': u'in', u'после': u' ' , u'pos': u'IN', u'characterOffsetEnd': 76, u'characterOffsetBegin': 74, u'originalText': u'in', u'ner': u'O', u'before': u' '}, {u'индекс': 9, u'word': u'London', u'lemma': u'London', u'after': u'', u'pos': u'NNP', u'characterOffsetEnd': 83, u'characterOffsetBegin ': 77, u'originalText': u'Лондон', u'ner': u'LOCATION', u'before': u' '}]}]}
>>> annotated_sent0 = вывод['предложения'][0]
>>> для токена в annotated_sent0['tokens']:
.
', u'лемма': u'.', u'after': u' ', u'pos': u'.', u'characterOffsetEnd': 36, u'characterOffsetBegin': 35, u'originalText': u'.', u' ner': u'O', u'before': u''}]}, {u'parse': u'SENTENCE_SKIPPED_OR_UNPARSABLE', u'index': 1, u'tokens': [{u'index': 1, u'word': u'He', u'lemma': u'he', u'after': u' ', u'pos': u'PRP', u'characterOffsetEnd': 39, u'characterOffsetBegin': 37, u'originalText': u'He', u'ner': u'O', u'before': u' '}, {u'index': 2, u'word' : u'управляет', u'лемма': u'управляет', u'после': u' ', u'pos': u'VBZ', u'characterOffsetEnd': 47, u'characterOffsetBegin': 40, u 'originalText': u'управляет', u'ner': u'O', u'до': u' '}, {u'index': 3, u'после': u' ', u'word' : u'5', u'lemma': u'5', u'normalizedNER': u'5.0', u'pos': u'CD', u'characterOffsetEnd': 49, u'characterOffsetBegin': 48, u'originalText': u'5', u'ner': u'NUMBER', u'before': u' '}, {u'index': 4, u'word': u'самолет', u' лемма': u'самолет', u'после': u' ', u'pos': u'NN', u'characterOffsetEnd': 58, u'characterOffsetBegin': 50, u'originalText': u'самолет' , и'нер': и'О', и'перед': и' '}, {и'индекс': 5, и'слово': и'и', у'лемма': и'и', и 'после': u' ', u'pos': u'CC', u'characterOffsetEnd': 62, u'characterOffsetBegin': 59, u'originalText': u'и', u'ner': u'O', u'before': u' '}, {u'index': 6, u'word': u'их', u 'лемма': u'они', u'после': u' ', u'pos': u'PRP$', u'characterOffsetEnd': 68, u'characterOffsetBegin': 63, u'originalText': u' их', u'ner': u'O', u'before': u' '}, {u'index': 7, u'word': u'экипаж', u'lemma': u'экипаж' , u'after': u' ', u'pos': u'NN', u'characterOffsetEnd': 73, u'characterOffsetBegin': 69, u'originalText': u'crew', u'ner': u 'О', u'до': u' '}, {u'индекс': 8, u'слово': u'in', u'лемма': u'in', u'после': u' ' , u'pos': u'IN', u'characterOffsetEnd': 76, u'characterOffsetBegin': 74, u'originalText': u'in', u'ner': u'O', u'before': u' '}, {u'индекс': 9, u'word': u'London', u'lemma': u'London', u'after': u'', u'pos': u'NNP', u'characterOffsetEnd': 83, u'characterOffsetBegin ': 77, u'originalText': u'Лондон', u'ner': u'LOCATION', u'before': u' '}]}]}
>>> annotated_sent0 = вывод['предложения'][0]
>>> для токена в annotated_sent0['tokens']:
.