Слова «петеньку» морфологический и фонетический разбор

Объяснение правил деление (разбивки) слова «петеньку» на слоги для переноса.
Онлайн словарь Soosle.ru поможет: фонетический и морфологический разобрать слово «петеньку» по составу, правильно делить на слоги по провилам русского языка, выделить части слова, поставить ударение, укажет значение, синонимы, антонимы и сочетаемость к слову «петеньку».

Слово петеньку по слогам

Содержимое:

• 1 Как перенести слово «петеньку»
• 2 Морфологический разбор слова «петеньку»
• 3 Разбор слова «петеньку» по составу
• 4 Предложения со словом «петеньку»
• 5 Значение слова «петеньку»
• 6 Как правильно пишется слово «петеньку»

Как перенести слово «петеньку»

пе—теньку
пете—ньку
петень—ку

Морфологический разбор слова «петеньку»

Часть речи:

Имя существительное

Грамматика:

часть речи: имя существительное;
одушевлённость: одушевлённое;
род: мужской;
число: единственное;
падеж: винительный;
отвечает на вопрос: (нет/около/вижу) Кого?

Начальная форма:

петенька

Разбор слова «петеньку» по составу

по	приставка
мал	корень
еньк	суффикс
у	суффикс

помаленьку

Предложения со словом «петеньку»

А не видя поживы, его ватага начала помаленьку расползаться. Отряды таяли с каждым днём, и конунг ничего уже не мог с этим поделать.

Борис Васильев, Владимир Мономах, 2010.

Может быть, именно поэтому и личные отношения стали помаленьку

налаживаться.

Наталья Никольская, Не ходите девки в лес.

Посему госпожа кардинал решила, что хорошего помаленьку, и перешла к активным действиям…

Татьяна Устименко, Сокровище двух миров, 2013.

Значение слова «петеньку»

ПОМАЛЕ́НЬКУ , нареч. Разг. То же, что понемногу. (Малый академический словарь, МАС)

Как правильно пишется слово «петеньку»

Правописание слова «петеньку»
Орфография слова «петеньку»

Правильно слово пишется:

Нумерация букв в слове
Номера букв в слове «петеньку» в прямом и обратном порядке:

Опубликовано: 2020-11-07

Популярные слова

воспитанник , беседами , взбежавшие , взъерошив , выскребу , высчитанною , вытравлявшей , вячеславом , гемолизом , геннадиевичи , гимнастерочку , домоустройство , завибрируют , завинчивающимся , павлиньего , парабеллумами , парковавшемся , перебираемыми , плакатная , подающее , подлетать , подросту , положительнейшего , помпонах , поохотившимся , пражского , прогульном , прокашливаться , проституируя , противогазовые , развернувшее , разделе , раскрутилось , раскусывают , расторгну , резервированного , реорганизовавшем , респонсорною , сильванер , солея

Урок путешествие «состав слова» 2 класс

Урок-путешествие

Состав слова (закрепление)

Русский язык.

2 класс.

Тема: Состав слова (обобщение)

1. Цели урока: закрепление знаний учащихся по изученной теме. Умение выделять части слова и последовательно выполнять разбор слова по составу. Развитие умения самостоятельно анализировать и оценивать свою работу. Способствование создания атмосферы хорошего настроения при организации работы на уроке. Воспитание активности и любознательности учащихся.

Ход урока

Организационный момент.

-Здравствуйте, ребята! Садитесь. Какое у вас настроение в начале урока? Выберите смайлик, который соответствует вашему настроению и приклейте его на дерево настроения.

Розовый – У меня хорошее настроение

Синий – У меня плохое настроение.

— Итак, с хорошим настроением мы начинаем урок.

Сообщение темы урока.

Чтобы тему урока узнать,

Надо запись расшифровать.

ССОЛСОТВААВ

— Правильно, тема нашего урока СОСТАВ СЛОВА

— Работать мы будем под девизом: Тот, кто знает части слова,

Тот напишет их толково!

— Ребята, на предыдущих уроках мы работали над составом слова.

— Что значит – разобрать слова по составу? (Находить части слов и выделять их)

— Какие части слов вы знаете? (окончание, основа слова, приставка, суффикс и корень)

— Сегодня на уроке мы закрепим знания о составе слов.

— Открываем тетради.

Я тетрадочку открою,

Под наклоном положу.

Я от вас друзья не скрою,

Ручку я вот так держу.

Сяду прямо, не согнусь.

За работу я возьмусь.

Сядьте ровно, аккуратно запишите число и классная работа.

— Ребята, сегодня у нас будет необычный урок, мы отправимся в путешествие. Посмотрите на слайд и попробуйте догадаться куда мы отправимся. Кто догадался?

(в космос)

— С какой буквы начинается это слово? (с согласной буквы К)

Дайте характеристику этой букве

(буква Ка имеет два звука: твёрдый – к, мягкий – кь. Согласный, глухой, парный (г-к).

Каллиграфическая минутка

— Посмотрите внимательно на слайд, найдите закономерность в написании букв и элементов. Аккуратно пропишите до конца строки.

— Итак, мы отправляемся с вами в космос. А кто знает значение этого слова?

(Космос – это пространство за пределами нашей планеты Земля).

— Посмотрите на слайд. Подумайте, какое слово «лишнее» и почему?

(Косметика – это средства, с помощью которых люди ухаживают за собой, приводят себя в порядок)

— Какие слова остались? (однокоренные)

— Почему эти слова можно назвать однокоренными? (Они имеют общий корень и являются родственными, т.е. близкими по значению)

— Назовите общий корень в словах.

— Что такое космос мы выяснили, а какое значение имеют остальные слова?

(Космический – относящийся к космосу, космонавт — человек, совершающий полет в космос)

— Ребята, назовите имя первого человека, побывавшего в космосе. (Ю.А. Гагарин)

— А теперь назовите других космонавтов.

— А теперь можно и в путь.

Далекие звезды над нами горят,

Зовут они в гости хороших ребят.

Внимание! Взлет!

Наша ракета мчится вперед.

Прощально мигнут и растают вдали

Огни золотые любимой Земли.

— Как вы думаете, что мы сможем увидеть в космосе? (планеты, спутники, звезды…)

Работа в карточках

(звезд, звезды, звездами, о звездах)

— Аня прочти задание. (Выделите в словах окончание и основу слова)

— Что в слове нужно выделить в первую очередь?

— Что такое окончание? Как его выделить в слове?

(окончание – изменяемая часть слова, которая служит для связи слов в предложении. Чтобы выделить окончание в слове, нужно изменять слово)

— После окончание нужно выделить …… (основу слова)

— Что такое основа слова?

— Выполняйте задание в карточке. Работайте в парах, советуйтесь.

— Проверим. Прочитаем по очереди. (Образец на слайде)

Возле каждого из вас на парте лежит ракета – это лист оценок. Если вы выполнили работу верно, приклейте зелёный иллюминатор. Если есть одна или две ошибки, то приклейте жёлтый иллюминатор. Если задание выполнено неверно, нужно ещё подучить. Приклейте красный иллюминатор.

— Ребята, мы с вами приземлились на неизвестной планете. Посмотрите, на этой планете растут необычные деревья. Давайте вспомним, какие части есть у дерева? (корень, ствол, ветки, листья)

— А какая часть самая главная? (корень)

— Посмотрите на это дерево. Оно необычно тем, что оно – словообразовательное. Чтобы у дерева выросли ветви – слова, нам надо ответить на вопросы:

— Как вас называют в школе? (ученики)

— Почему вас так называют? (т.к. мы учимся)

— Как называют человека, который учит? (учитель)

— С какой пословицей мы работали на прошлом уроке? (ученье – свет, а неученье – тьма)

(ученье- это знания, неученье – это невежество)

— Какая часть в слове является главной? У слова так же, как и у дерева главная часть – корень.

— Почему корень – это главная часть слова? (В нём заключено общее значение родственных слов)

— Как в слове выделить корень? (надо подобрать однокоренные слова)

— Запишите эти слова с красной строки и выделите корень.

Самопроверка по образцу

— Поднимите руки у кого нет ни одной ошибки?

— Поднимите руки у кого есть одна ошибка?

— А теперь оцените свою работу. Возле каждого из вас на парте лежит ракета – это лист оценок. Если вы выполнили работу верно, приклейте зелёный иллюминатор. Если есть одна или две ошибки, то приклейте жёлтый иллюминатор. Если задание выполнено неверно, нужно ещё подучить. Приклейте красный иллюминатор.

— Ребята, на этой планете очень интересно. Здесь растут необычные растения.

— Посмотрите на цветы. Один очень похож на цветок, который растет в нашей местности. Какой? (ромашка)

— А на этой планете такой цветок называется приставочным.

— Как вы думаете, почему? (на лепестках приставки)

— Что такое приставка? (приставка- это часть слова, которая стоит перед корнем и служит для образования новых слов)

— Образуйте с помощью этих приставок и корня -лить- новые слова, запишите их на новой строке, выделяя приставку.

— Проверьте друг у друга работу и оцените её. ВЗАИМОПРОВЕРКА КАРУСЕЛЬ

Оцените работу. Если вы выполнили работу верно, приклейте зелёный иллюминатор. Если есть одна или две ошибки, то приклейте жёлтый иллюминатор. Если задание выполнено неверно, нужно ещё подучить. Приклейте красный иллюминатор.

Физминутка

Встаньте дружно из-за парт

Разминке каждый будет рад!

Повернитесь вправо, влево,

А теперь, присядьте смело!

Поработаем ногами,

Раз, два, три!

Поработаем руками!

Раз, два, три!

Улыбнёмся: день хороший,

И похлопаем в ладоши!

— Ребята, посмотрите, за нами кто-то наблюдает. Это жители этой планеты. Им нужна наша помощь.

У них сломался мостик через реку. На одном берегу остались слова, а на другом – суффиксы.

— Ребята, давайте вспомним, что такое суффикс. (Суффикс – это часть слова, которая стоит после корня и служит для образования новых слов)

— Чтобы восстановить мостик, нужно присоединить суффиксы к словам. (устно)

(гнёздышко, совёнок, ветерок, берёзка, козочка)

— А теперь запишите полученные слова на новой строке и выделите суффикс.

Проверьте и оцените работу друг друга. (меняются др. с др.)

— Мост построен. Инопланетяне очень рады. Они говорят вам спасибо за помощь.

Вернёмся к листу оценок. Если вы выполнили работу верно, приклейте зелёный иллюминатор. Если есть одна или две ошибки, то приклейте жёлтый иллюминатор. Если задание выполнено неверно, нужно ещё подучить. Приклейте красный иллюминатор.

— Ребята у вас на партах лежат карточки с частями слов. Возьмите их, постройтесь у доски в таком порядке, в каком нужно выполнять разбор слова по составу. (окончание, основа слова, корень, приставка, суффикс)

— А вы помните какой цифрой обозначается в учебнике разбор слова по составу?

— А теперь приклеим части слова в том порядке, в каком они стоят в составе слова.

— Я для вас подготовила вот такие памятки, чтобы вы всегда помнили, как и в каком порядке нужно выполнять разбор слова по составу. Эти памятки приклейте в узелки на память.

— А теперь проверим, чему мы научились на планете.

Работа у доски (схемы состава слов)

— Нужно взять карточку. Разобрать слово по составу и соотнести со схемой у доски.

Заросли кормушка листик запах с книгой

Пришкольный братишка дубок повар в садах

Наклейка лисичка лесник выход о доме

— К доске выходим по очереди

— Остальные ребята следите за правильностью выполнения разбора друг друга.

Оцените работу. Если вы выполнили работу верно, приклейте зелёный иллюминатор. Если есть одна или две ошибки, то приклейте жёлтый иллюминатор. Если задание выполнено неверно, нужно ещё подучить. Приклейте красный иллюминатор.

Итог:

— Ребята, давайте у человечков узнаем, как называется их планета. Чтобы узнать название планеты, надо отгадать кроссворд. Помните правило поднятой руки.

1. Изменяемая часть слова.

2. Часть слова, которая стоит перед корнем и служит для образования новых слов.

3. Часть слова, которая стоит после корня и служит для образования новых слов.

4. Общая часть однокоренных слов.

— Планета, на которой мы сегодня побывали, называется Планетой МОРФЕМ.

Морфемы – это части слов, которые мы сегодня выделяли.

— Как называются части слов? (МОРФЕМЫ)

— Какие морфемы вы знаете?

Возвращаться нам пора,

По местам мои друзья!

Из полета возвратились,

Мы на землю приземлились.

— Ребята, чем мы занимались сегодня на уроке?

Выставление оценок:

— А теперь посмотрите на свои листы оценок. Как вы оцените свою работу на уроке и почему?

Рефлексия

— Вам понравилось путешествие? Какое настроение у вас в конце урока? Покажите мне. Приклейте смайлик на дерево.

Жёлтый – мне было интересно на уроке. Я всё понял.

Зелёный – испытываю равнодушие. Я не всё понял.

Голубой – Мне было не интересно. Я ничего не понял.

Домашнее задание.

-Домашнее задание я для вас приготовила на карточках, которые лежат в ваших дневниках.

• Прочитайте предложения. Спишите, в однокоренных словах выделите корень.

Под осиной растут подосиновики. В лесу работает лесник. Рыбак ловит рыбу. Муравьи живут в муравейнике.

— Спасибо за урок. Урок окончен. Можете идти на перемену.

Подходы к лемматизации с примерами в Python

Лемматизация — это процесс преобразования слова в его базовую форму. Разница между стеммингом и лемматизацией заключается в том, что лемматизация учитывает контекст и преобразует слово в его осмысленную базовую форму, тогда как стемминг просто удаляет несколько последних символов, что часто приводит к неправильному значению и орфографическим ошибкам.

Сравнение подходов к лемматизации в Python. Фото Ясмин Шрайбер

Содержание

1. Введение 2. Лемматизатор Wordnet 3. Лемматизатор Wordnet с соответствующим тегом POS 4. Лемматизатор spaCy 5. Лемматизатор TextBlob 6. Лемматизатор TextBlob с соответствующим тегом POS 7. Лемматизатор шаблонов 8. Лемматизатор Stanford CoreNLP 9. Лемматизация Gensim 10. TreeTagger 11 Сравнение NLTK, TextBlob, spaCy, Pattern и Stanford CoreNLP 12. Заключение

1. Введение

Лемматизация — это процесс преобразования слова в его базовую форму.

Разница между определением основы и лемматизацией заключается в том, что при лемматизации учитывается контекст и преобразуется слово в его осмысленную базовую форму, в то время как при определении основы просто удаляются последние несколько символов, что часто приводит к неправильному значению и орфографическим ошибкам.

Например, лемматизация правильно идентифицирует базовую форму слова «забота» как «забота», в то время как определение корня отрезает часть «инг» и преобразует ее в автомобиль. «Забота» -> Лемматизация -> «Забота» «Забота» -> Основание -> «Автомобиль»

Кроме того, иногда одно и то же слово может иметь несколько разных «лемм». Таким образом, в зависимости от контекста, в котором оно используется, вы должны определить тег «часть речи» (POS) для слова в этом конкретном контексте и извлечь соответствующую лемму.

Примеры реализации приведены в следующих разделах. Сегодня мы увидим, как реализовать лемматизацию, используя следующие пакеты Python.

1. Лемматизатор Wordnet
2. Лемматизатор Spacy
3. TextBlob
4. Образец зажимов
5. Stanford CoreNLP
6. Генсим Лемматизатор
7. Тритеггер

2. Лемматизатор Wordnet с NLTK

Wordnet — это большая, бесплатно и общедоступная лексическая база данных для английского языка, предназначенная для установления структурированных семантических отношений между словами.

Он также предлагает возможности лемматизации и является одним из первых и наиболее часто используемых лемматизаторов.

NLTK предлагает к нему интерфейс, но вы должны сначала загрузить его, чтобы использовать. Следуйте приведенным ниже инструкциям, чтобы установить nltk и загрузить wordnet .

 # Как установить и импортировать NLTK
# В терминале или в приглашении:
# pip установить nltk
# # Загрузите Wordnet через NLTK в консоли Python:
импортировать нлтк
nltk.download('wordnet')
 

Для лемматизации необходимо создать экземпляр

WordNetLemmatizer() и вызвать lemmatize() работает с одним словом.

 импорт нлтк
из nltk.stem импортировать WordNetLemmatizer
# Запустите лемматизатор Wordnet
лемматизатор = WordNetЛемматизатор()
# Лемматизация одного слова
print(lemmatizer.lemmatize("летучие мыши"))
#> летучая мышь
print(lemmatizer.lemmatize("являются"))
#> являются
печать (lemmatizer.lemmatize («ноги»))
#> стопа
 

Лемматизируем простое предложение. Сначала мы разбиваем предложение на слова, используя nltk.word_tokenize , а затем вызываем lemmatizer.lemmatize() на каждое слово. Это можно сделать в понимании списка (цикл for внутри квадратных скобок для создания списка).

 # Определите предложение, которое нужно лемматизировать
предложение = «Полосатые летучие мыши лучше всего висят на ногах»
# Tokenize: разбить предложение на слова
word_list = nltk.word_tokenize(предложение)
печать (слово_список)
#>

  

  
 ['The', 'полосатый', 'летучие мыши', 'есть', 'висит', 'на', 'их', 'лапы', 'для', 'лучший']
# Лемматизировать список слов и соединить
lemmatized_output = ' '. join([lemmatizer.lemmatize(w) для w в word_list])
печать (lemmatized_output)
#> Полосатая летучая мышь лучше всего висит на ноге
 

Приведенный выше код является простым примером использования лемматизатора wordnet для слов и предложений.

Обратите внимание, что это не помогло. Потому что «есть» не преобразуется в «быть», а «висит» не преобразуется в «висит», как ожидалось.

Полное мастерство машинного обучения

Вы хотите изучать AI / ML, как опытные специалисты по данным?

Перейти от нуля к работе с признанной сертификацией. Решайте проекты с реальными данными компании и осваивайте искусственный интеллект и машинное обучение.

Да, хочу. Возьми меня туда!

Полное овладение машинным обучением

Пройдите путь от нуля до готовности к работе с признанной сертификацией. Получите мышление, уверенность и навыки, которые делают Data Scientist очень ценным.

Да, хочу. Возьми меня туда!

Это можно исправить, если мы предоставим правильный тег «часть речи» (тег POS) в качестве второго аргумента для lemmatize() .

Иногда одно и то же слово может иметь несколько лемм в зависимости от значения/контекста.

 print(lemmatizer.lemmatize("полосы", 'v'))
#> полоса
print(lemmatizer.lemmatize("полосы", 'n'))
#> полоса 
  

3. Лемматизатор Wordnet с соответствующим POS-тегом

Для больших текстов может оказаться невозможным вручную указать правильный POS-тег для каждого слова.

Итак, вместо этого мы найдем правильный POS-тег для каждого слова, сопоставим его с правильным входным символом, который принимает WordnetLemmatizer, и передадим его в качестве второго аргумента в lemmatize() .

Итак, как получить POS-тег для данного слова?

В nltk он доступен через метод nltk.pos_tag()

. Он принимает только список (список слов), даже если это одно слово.

 печать (nltk.pos_tag (['ноги']))
#> [('ноги', 'ННС')]
печать (nltk.pos_tag (nltk.word_tokenize (предложение)))
#> [('The', 'DT'), ('полосатый', 'JJ'), ('летучие мыши', 'NNS'), ('are', 'VBP'), ('висящий', 'VBG '), ('на', 'В'), ('их', 'PRP$'), ('ножки', 'ННС'), ('для', 'В'), ('лучший', ' JJS')]
 

nltk. pos_tag() возвращает кортеж с тегом POS. Ключевым моментом здесь является сопоставление POS-тегов NLTK с форматом, который примет лемматизатор wordnet. Функция get_wordnet_pos() , определенная ниже, выполняет эту работу по сопоставлению.

 # Лемматизировать с POS-тегом
из nltk.corpus импортировать wordnet
защита get_wordnet_pos (слово):
    """Сопоставьте тег POS с первым символом, который lemmatize() принимает"""
    тег = nltk.pos_tag([word])[0][1][0].upper()
    tag_dict = {"J": wordnet.ADJ,
                "N": wordnet.СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ,
                "V": wordnet.ГЛАГОЛ,
                "R": wordnet.ADV}
    вернуть tag_dict.get(тег, wordnet.NOUN)
# 1. Инициализировать лемматизатор
лемматизатор = WordNetЛемматизатор()
# 2. Лемматизируйте одно слово с соответствующим тегом POS
слово = 'ноги'
print(lemmatizer.lemmatize(слово, get_wordnet_pos(слово)))
# 3. Лемматизируйте предложение с соответствующим тегом POS
предложение = «Полосатые летучие мыши лучше всего висят на ногах»
print([lemmatizer.
  lemmatize(w, get_wordnet_pos(w)) для w в nltk.word_tokenize(предложение)])
#> ['The', 'раздеть', 'летучая мышь', 'быть', 'повесить', 'на', 'их', 'нога', 'за', 'лучший']
 

 

4. Лемматизация spaCy

spaCy — это относительно новый инструмент в этой области, который позиционируется как мощное промышленное ядро ​​НЛП.

Он поставляется с готовыми моделями, которые могут анализировать текст и вычислять различные функции, связанные с НЛП, с помощью одного единственного вызова функции.

Конечно, это также дает лемму слова. Прежде чем мы начнем, давайте установим spaCy и загрузим модель «en».

 # Установить spaCy (запустить в терминале/подсказке)
импорт системы
!{sys.executable} -m pip install spacy
# Скачать модель spaCy 'en'
!{sys.executable} -m spacy скачать ru
 

spaCy по умолчанию определяет тег части речи и присваивает соответствующую лемму. Он поставляется с кучей готовых моделей, где «en», который мы только что скачали выше, является одним из стандартных для английского языка.

 импортное пространство
# Инициализировать пространственную модель en, оставив только компонент тега, необходимый для лемматизации.
nlp = spacy.load('en', disable=['parser', 'ner'])
предложение = «Полосатые летучие мыши лучше всего висят на ногах»
# Разобрать предложение, используя загруженный объект модели 'en' `nlp`
документ = nlp (предложение)
# Извлекаем лемму для каждого токена и соединяем
" ".join([token.lemma_ для токена в документе])
#> 'стриптиз-биту повесить на -PRON- ногу навсегда'
 

Он сделал все лемматизации, которые Wordnet Lemmatizer поставил с правильным тегом POS. Кроме того, он также лемматизировал «лучший» в «хороший». Хороший! Вы увидите, что символ -PRON- появляется всякий раз, когда пробел обнаруживает местоимение.

5. TextBlob Lemmatizer

TexxtBlob также является мощным, быстрым и удобным пакетом НЛП. Используя объекты Word и TextBlob , довольно просто анализировать и лемматизировать слова и предложения соответственно.

 # pip установить textblob
из textblob импортировать TextBlob, Word
# Лемматизировать слово
слово = 'полосы'
ш = слово (слово)
w.lemmatize ()
#> полоса
 

Однако, чтобы лемматизировать предложение или абзац, мы анализируем его с помощью TextBlob и вызываем функцию lemmatize() для проанализированных слов.

 # Лемматизировать предложение
предложение = «Полосатые летучие мыши лучше всего висят на ногах»
отправлено = TextBlob(предложение)
" ". join([w.lemmatize() для w в send.words])
#> 'Полосатая летучая мышь лучше всего висит на ноге'
 

С самого начала он не очень хорошо работал, потому что, как и NLTK, TextBlob также использует wordnet для внутренних целей. Итак, давайте передадим соответствующий POS-тег в метод lemmatize() .

6. Лемматизатор TextBlob с соответствующим POS-тегом

 # Определите функцию для лемматизации каждого слова с его POS-тегом
def lemmatize_with_postag (предложение):
    отправлено = TextBlob(предложение)
    tag_dict = {"J": 'а',
                «Н»: «н»,
                «В»: «в»,
                «Р»: «р»}
    words_and_tags = [(w, tag_dict. get(pos[0], 'n')) для w, pos в send.tags]
    lemmatized_list = [wd.lemmatize(tag) для wd, тег в words_and_tags]
    вернуть " ".join (лемматизированный_список)
# Лемматизировать
предложение = «Полосатые летучие мыши лучше всего висят на ногах»
lemmatize_with_postag(предложение)
#> 'Полосатая летучая мышь лучше всего будет висеть на ноге'
 

7. Pattern Lemmatizer

Pattern by CLiPs — универсальный модуль со многими полезными возможностями НЛП.

 шаблон установки !pip
 

Если у вас возникли проблемы при установке шаблона, ознакомьтесь с известными проблемами на github. Я сам столкнулся с этой проблемой при установке на mac.

 шаблон импорта
из pattern.en лемма импорта, лексема
предложение = "Полосатые летучие мыши висели на ногах и питались лучшей рыбой"
" ".join([лемма(wd) для wd в предложении.split()])
#> 'полосатая летучая мышь будет висеть на ногах и есть лучшую рыбу'
 

Вы также можете просмотреть возможные лексемы для каждого слова.

 # Лексем для каждого слова
[лексема (wd) для wd в предложении.split()]
#> [['the', 'thes', 'thing', 'thed'],
#> ['полоса', 'полоса', 'полоса', 'полосатый'],
#> ['bat', 'bats', 'batting', 'batted'],
#> ['быть', 'есть', 'есть', 'есть', 'быть', 'было', 'были', 'было',
#> . «нет», «не», «не есть», «не было», «не было»],
#> ['висит', 'зависает', 'зависает', 'зависает'],
#> ['он', 'онс', 'онинг', 'онед'],
#> ['их', 'их', 'их', 'их'],
#> ['ноги', 'ноги', 'ноги', 'ноги'],
#> ['и', 'и', 'и', 'и'],
#> ['есть', 'есть', 'есть', 'есть', 'есть'],
#> ['лучший', 'лучший', 'лучший', 'лучший'],
#> ['fishes', 'fishing', 'fishesed']]
 

Вы также можете получить лемму, проанализировав текст.

 из разбора импорта pattern.en
print(parse('Полосатые летучие мыши висели на ногах и питались лучшей рыбой',
            лемматы = Истина, теги = Ложь, куски = Ложь))
#>The/DT/полосатые/JJ/полосатые летучие мыши/NNS/летучие мыши были/VBD/висят/VBG/висят на/IN/на их/PRP$/их
#> ноги/NNS/ноги и/CC/и ели/VBD/есть лучшие/JJ/лучшие рыбы/NNS/рыбы
 

8.

Лемматизация Stanford CoreNLP

Standford CoreNLP — популярный инструмент NLP, изначально реализованный на Java. Вокруг него написано множество оберток для Python. Тот, который я использую ниже, довольно удобен в использовании.

Но перед этим вам необходимо загрузить Java и программное обеспечение Standford CoreNLP.

Перед тем, как перейти к коду лемматизации, убедитесь, что у вас есть следующие требования: Шаг 1: Установлена ​​Java 8. Вы можете загрузить и установить со страницы загрузки Java. Пользователи Mac могут проверить версию Java, набрав java -version в терминале. Если 1.8+, то нормально.

В противном случае выполните следующие действия.

 варить обновление
варить установить jenv
варить бочку установить java
 

Шаг 2: Загрузите программное обеспечение Standford CoreNLP и разархивируйте его.

Шаг 3: Запустите сервер Stanford CoreNLP с терминала. Как? cd в папку, которую вы только что разархивировали, и запустите следующую команду в терминале:

 cd stanford-corenlp-full-2018-02-27
java -mx4g -cp "*" edu. stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -annotators "tokenize,ssplit,pos,lemma,parse,sentiment" -port 9000 -timeout 30000
 

Это запустит StanfordCoreNLPServer, прослушивающий порт 9000.

Теперь мы готовы извлечь леммы на python. В stanfordcorenlp , лемма встроена в выходные данные метода annotate() объекта соединения StanfordCoreNLP (см. код ниже).

 # Запустите `pip install stanfordcorenlp`, чтобы установить пакет stanfordcorenlp
из stanfordcorenlp импорт StanfordCoreNLP
импортировать json
# Подключиться к серверу CoreNLP, который мы только что запустили
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost', порт=9000, время ожидания=30000)
# Определяем свойства, необходимые для получения леммы
реквизит = {'аннотаторы': 'поз, лемма',
         'трубопроводный язык': 'en',
         'выходной формат': 'json'}
предложение = "Полосатые летучие мыши висели на ногах и питались лучшей рыбой"
parsed_str = nlp.annotate (предложение, свойства = реквизит)
parsed_dict = json. loads(parsed_str)
parsed_dict
#> {'предложения': [{'индекс': 0,
#> 'токены': [{'после': ' ',
#> 'до': '',
#> 'characterOffsetBegin': 0,
#> 'characterOffsetEnd': 3,
#> 'индекс': 1,
#> 'lemma': 'the', << ----------- ЛЕММА
#> 'originalText': 'The',
#> 'поз': 'ДТ',
#> 'слово': 'The'},
#> {'после': ' ',
#> 'до': ' ',
#> 'characterOffsetBegin': 4,
#> 'characterOffsetEnd': 11,
#> 'индекс': 2,
#> 'лемма': 'полосатый', << ----------- ЛЕММА
#> 'originalText': 'полосатый',
#> 'поз': 'JJ',
#> 'слово': 'полосатый'},
#> {'после': ' ',
#> 'до': ' ',
#> 'characterOffsetBegin': 12,
#> 'characterOffsetEnd': 16,
#> 'индекс': 3,
#> 'lemma': 'bat', << ----------- ЛЕММА
#> 'originalText': 'летучие мыши',
#> 'поз': 'ННС',
#> 'слово': 'летучие мыши'}
#> ...
#> ...
 

Вывод nlp.annotate() был преобразован в dict с использованием json.loads .

Теперь нужная нам лемма встроена парой слоев внутрь parsed_dict .

Итак, здесь нам нужно просто значение леммы из каждого словаря.

Я использую приведенные ниже списки, чтобы добиться цели.

 lemma_list = [v для d в parsed_dict['предложения'][0]['токены'] для k,v в d.items(), если k == 'лемма']
" ".join(лемма_список)
#> 'полосатая летучая мышь висит на ноге и ест лучшую рыбу'
 

Давайте обобщим эту замечательную функцию, чтобы обрабатывать большие абзацы.

 из stanfordcorenlp импорт StanfordCoreNLP
импортировать json, строку
def lemmatize_corenlp (conn_nlp, предложение):
    реквизит = {
        «аннотаторы»: «pos, lemma»,
        'трубопроводный язык': 'en',
        'выходной формат': 'json'
    }
    # разбить на слова
    посылает = conn_nlp.word_tokenize (предложение)
    # удалить знаки препинания из токенизированного списка
    sents_no_punct = [s вместо s в сообщениях, если s не в строке.пунктуация]
    # формировать предложение
    предложение2 = " ".join(sents_no_punct)
    # аннотировать, чтобы получить лемму
    parsed_str = conn_nlp.annotate (предложение2, свойства = реквизит)
    parsed_dict = json. loads(parsed_str)
    # извлечь лемму для каждого слова
    lemma_list = [v для d в parsed_dict['предложения'][0]['токены'] для k,v в d.items(), если k == 'лемма']
    # составить предложение и вернуть его
    вернуть " ".join(lemma_list)
# установить соединение и вызвать `lemmatize_corenlp`
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost', порт=9000, время ожидания=30000)
lemmatize_corenlp (conn_nlp = nlp, предложение = предложение)
#> 'полосатая летучая мышь висит на ноге и ест лучшую рыбу'
 

9. Gensim Lemmatize

Gensim предоставляет средства лемматизации на основе пакета шаблона .

Его можно реализовать с помощью метода lemmatize() в модуле utils .

По умолчанию lemmatize() разрешает использовать только теги «JJ», «VB», «NN» и «RB».

из gensim.utils импортировать лемматизировать
предложение = "Полосатые летучие мыши висели на ногах и питались лучшей рыбой"
lemmatized_out = [wd.decode('utf-8'). split('/')[0] для wd в lemmatize(предложение)]
#> ['полосатый', 'летучая мышь', 'быть', 'повесить', 'нога', 'есть', 'лучший', 'рыба']
 

10. TreeTagger

Treetagger — это тегировщик частей речи для многих языков.

И это также дает лемму слова.

Вам необходимо загрузить и установить само программное обеспечение TreeTagger, чтобы использовать его, выполнив указанные шаги.

 # pip установить treetaggerwrapper
импортировать treetaggerwrapper как ttpw
tagger = ttpw.TreeTagger(TAGLANG='en', TAGDIR='/Users/ecom-selva.p/Documents/MLPlus/11_Lemmatization/treetagger')
tags = tagger.tag_text("Полосатые летучие мыши висели на ногах и питались лучшей рыбой")
lemmas = [t.split('\t')[-1] для t в тегах]
#> ['the', 'полосатый', 'летучая мышь', 'быть', 'повесить', 'на', 'их', 'нога', 'и', 'есть', 'хорошо', 'рыба' ] 

Treetagger действительно хорошо справляется с преобразованием «лучшего» в «хорошее», а также для других слов. Для дальнейшего чтения обратитесь к документации TreeTaggerWrapper.

11. Сравнение NLTK, TextBlob, spaCy, Pattern и Stanford CoreNLP

Давайте запустим лемматизацию, используя 5 реализаций для следующего предложения, и сравним результат.

 предложение = """После нападения мышей заботливые фермеры отправились в Дели в поисках лучших условий жизни.
Полиция Дели во вторник обстреляла протестующих фермеров из водометов и слезоточивого газа.
ломать баррикады своими автомобилями, автомобилями и тракторами."""
# НЛТК
из nltk.stem импортировать WordNetLemmatizer
лемматизатор = WordNetЛемматизатор()
pprint(" ".join([lemmatizer.lemmatize(w, get_wordnet_pos(w)) для w в nltk.word_tokenize(предложение) если w не в string.punctuation]))
# ('После нападения мышей фермер отправится в Дели за хорошей жизнью'
# 'Состояние полиции Дели во вторник обстреляло водометами и снарядом со слезоточивым газом '
# 'протест фермера, они пытаются сломать баррикаду своим автомобилем и '
# 'трактор')
# Просторный
импортировать просторный
nlp = spacy.load('en', disable=['parser', 'ner'])
документ = nlp (предложение)
pprint(" ". join([token.lemma_ для токена в документе]))
# («следите за нападением мышей, позаботьтесь о фермере, отправляйтесь в Дели за хорошими условиями жизни»
# '. Полиция Дели во вторник обстреляла протестующих из водометов и слезоточивого газа
# 'фермер как -PRON- попробуй сломать баррикаду с -PRON- машиной, автомобилем и '
# 'трактор.')
# Текстовый Блоб
pprint (lemmatize_with_postag (предложение))
# ('После того, как фермер позаботится о нападении мышей, отправляйтесь в Дели за хорошей жизнью'
# 'Состояние полиции Дели во вторник обстреляло водометами и снарядом со слезоточивым газом '
# 'протест фермера, они пытаются сломать баррикаду своим автомобилем и '
# 'трактор')
# Шаблон
лемма импорта из pattern.en
pprint(" ".join([лемма(wd) для wd в предложении.split()]))
# ('следите за атаками мышей, позаботьтесь о фермере, отправляйтесь в Дели, чтобы жить лучше'
#  'условия. Полиция Дели во вторник открыла огонь из водометов и слезоточивого снаряда
# 'протест фермера, они пытаются сломать баррикаду своими автомобилями, автомобилями и '
# 'тракторы. ')
# Стэнфорд
pprint (lemmatize_corenlp (conn_nlp = conn_nlp, предложение = предложение))
# ('следуй за фермером, атакующим мышь, отправляйся в Дели за лучшей жизнью'
# 'Состояние полиции Дели во вторник обстреляло водометами и слезоточивым снарядом '
# 'протест фермера, когда они пытаются сломать баррикаду с помощью своего автомобиля и '
# 'трактор')
 

12. Заключение

Итак, это методы, которые вы можете использовать, когда беретесь за проект НЛП.

Я был бы рад узнать, есть ли у вас какие-либо новые подходы или предложения в ваших комментариях.

Приятного обучения!

Лучшее первое слово в Wordle… по математике – Эндрю Стил

Перейти к содержимому

Можете ли вы рассчитать лучшее начальное слово?

Опубликовано 10 февраля 2022 г. 25 мая 2022 г.

Прочтите мою книгу Ageless: новая наука о старении без старения !

Wordle может показаться игрой слов, но на самом деле это математическая игра. Вместо того, чтобы спорить о лучшем вступительном слове, почему бы не вычислить его с помощью теории информации?

Большое спасибо Tran Nguyen за всю ее помощь с этим видео… в частности, за то, что вдохновила нас на графики, показывающие энтропию различных начальных слов. А также большое спасибо Джейсону Лишке за то, что он открыл исходный код его кода для решения Wordle, который я безжалостно взломал, чтобы выполнить вычисления для этого видео!

Вы можете найти таблицу оптимальных вступительных слов в соответствии с этим методом ниже:

Лучшие вступительные слова

ALL ALL ALL ALL SARWLAD.

	Легкая режим				СРЕДНЯ
	все слова		общие слова
ранг	слово	получается выиграть	слово	получается выиграть	слово получается	2	2	получается	word	turns to win
1.	REAST	3.604	TRACE	3.625	TRAPE	3.805	TRACE	3.840
2.	TRACE	3.608	CRANE	3.635	PRATE	3.808	SLATE	3.841
3.	CRANE	3.610	ROAST	3.638	SALET	3.811	LEAST	3.846
4.	CARLE	3.611	SLATE	3.640	LEANT	3.812	LEANT	3.850
5.	TORSE	3.613	TRICE	3.641	REAST	3.814	TRAIN	3.851
6.	RANCE	3.614	CRATE	3.642	TRACE	3.815	PRATE	3.852
7.	SALET	3.614	SLANT	3.648	CRANE	3.816	SLANT	3,852
8.	Сланец	3,616	Старе	3,648	2	3,818		3,818		3,818		3,818		3,818		3,818		3,818		3,648	.0317
9.	SNARE	3.617	LEAST	3.651	SLATE	3.827	CRANE	3.855
10.	CRATE	3.620	PRATE	3.653	CRATE	3.829	TALES	3.857
11.	LEAST	3.620	REACT	3.654	CARET	3.829	TRIPE	3.862
12.	TRONE	3.620	CORSE	3.655	CARLE	3.829	SPATE	3.863
13.	CARET	3.621	CADRE	3.655	TRICE	3.829	PLATE	3.864
14.	ROAST	3.621	TRADE	3.656	PRASE	3.830	TRICE	3.864
15.	CARTE	3.621	TRAIN	3.657	SLANE	3.832	DEALT	3. 866
16.	ROSET	3.621	DEALT	3.657	PEART	3.832	TRIES	3.866
17.	PRASE	3.622	SNARE	3.657	ARTEL	3.833	TRAIL	3.867
18.	TRINE	3.622	LANCE	3.657	RESAT	3.834	STALE	3,868
19.	TOILE	3.623	CARET	3,658	TRAGION	3,8359	.0317
20.	TRICE	3.623	STALE	3.660	PARSE	3.835	TRADE	3.870
21.	SLART	3.625	SLICE	3.660	REIST	3.836	LANCE	3.870
22.	PARSE	3.625	STORE	3.660	CARTE	3.838	CLEAT	3.871
23.	TRADE	3.626	SCALE	3.661	REACT	3.838	CARET	3.873
24.	SOREL	3.627	TRIPE	3.662	CARSE	3.838	TRIAL	3.873
25.	STARE	3.627	STILE	3.664	SETAL	3.839	CREST	3.875
26.	RAINE	3.628	TRAIL	3.664	TORSE	3.839	SCALE	3.875
27.	SLANE	3.628	LEANT	3.664	TRINE	3.840	PLANE	3. 876
28.	REACT	3.631	TEARS	3.666	SLART	3.841	REACT	3.877
29.	CARSE	3.633	SAINT	3.667	TEALS	3.841	LEARN	3.883
30.	PEART	3.634	SPATE	3.668	TRIES	3.841	NACRE	3.884
31.	REIST	3.634	RAISE	3.669	EARNT	3.844	PEARL	3.884
32.	TRAPE	3.634	PARSE	3.670	STALE	3,844	Cadre	3,885
33.	Heart	3,635	Cater	3,635		3,635		3,635		3,635	. 0352	3.885
34.	ARTEL	3.635	CRAPE	3.670	TERAS	3.844	CASTE	3.886
35.	EARST	3.635	PLATE	3.671	ALERT	3.845	TREAD	3.886
36.	RONTE	3.635	PLANE	3.671	RANCE	3.847	ROAST	3.887
37.	STALE	3.635	SNORE	3.671	CATER	3.848	ALERT	3.888
38.	PRATE	3.636	AROSE	3.672	STANE	3.849	HEART	3.888
39.	RAILE	3.636	NITRE	3.672	ALTER	3. 849	STARE	3.888
40.	TASER	3.636	SIREN	3.673	TEARS	3.850	CORSE	3.889
41 .	SOARE	3,637	TARGE	3,673	ROAT	3,850	PARSE	3,850	.0352	3.637	ALTER	3.674	SANER	3.851	TAPER	3.891
43.	TEARS	3.637	CREST	3.674	LEARN	3.852	SNARE	3.891
44.	ANTRE	3.638	TRIED	3.674	TRONE	3.852	TRIED	3.891
45.	LEANT	3.638	CLEAT	3.675	ROAST	3.853	TEARS	3. 892
46.	ROATE	3.638	TRIAL	3.676	STARE	3.853	NEARS	3.892
47.	TARES	3.640	SCARE	3.677	HEART	3.854	LITRE	3.892
48.	AROSE	3.641	TREAD	3.678	ORATE	3.854	STEAL	3.892
49.	EARNT	3.641	СЛАНКА	3.678	TASER	3,854	CATER	3,893
50.
50.
50.
50.
.	LATER	3.854	STILE	3.894
51.	PARLE	3.642	GRATE	3. 679	EARST	3.854	TENOR	3.895
52.	RESAT	3.642	NACRE	3.679	TARES	3.855	RINSE	3.896
53.	SLIER	3.643	TRIES	3.679	ROSET	3.855	SAINT	3.896
54.	STORE	3.643	CLEAR	3.680	SNARE	3.856	SLICE	3.896
55.	STIRE	3.645	PEARL	3.680	STORE	3.857	SORTA	3.897
56.	PAIRE	3.648	ALONE	3.682	TOILE	3.857	ALTER	3.897
57.	CATER	3. 648	STAIR	3.682	SCARE	3.857	STAIR	3.897
58.	ORATE	3.649	ALIEN	3.682	PARLE	3.858	SIREN	3.898
59.	SANER	3.649	HEART	3.682	ANTRE	3.859	RATES	3.899
60.	SETAL	3.649	LATER	3.682	SERAL	3.859	SCARE	3.899
61.	ARIEL	3.650	SPARE	3.682	STRAE	3.859	SHALE	3.899
62.	ALERT	3.650	CASTE	3.683	RATEL	3.860	SNORE	3.900
63.	SERAL	3.651	ALERT	3.683	ALINE	3.860	SPARE	3.901
64.	ALTER	3.651	TALES	3.684	ARETS	3.862	LATER	3.901
65.	SCARE	3.651	AISLE	3.685	LITRE	3.862	NITRE	3.901
66.	LIANE	3.652	CARES	3.685	SOREL	3.863	GRATE	3.902
67.	RATEL	3.652	RINSE	3.686	TALER	3.865	IRATE	3.902
68.	COATE	3.653	RATES	3.686	ALIEN	3,867	CLEAR	3. 903
69.		3,653	LEANG	3,687		3,687		3,657		3,653		3,653		3,653			0352	3.904
70.	TALER	3.654	IRATE	3.689	RATES	3.869	ALIEN	3.906
71.	AISLE	3.655	SAUTE	3.690	ARIEL	3.870	SATED	3.910
72.	ALINE	3.656	TENOR	3.690	REALS	3.870	TARGE	3.911
73.	ALONE	3.656	TAPER	3.690	LIANE	3.872	ASTER	3.912
74.	SAINE	3.656	SOLAR	3.691	STEAR	3.872	CANOE	3.912
75.	ARISE	3.657	GLARE	3.692	PAIRE	3.873	NARES	3.913
76.	LATER	3.657	SORTA	3.693	STIRE	3.874	RENAL	3.913
77 .	IRATE	3.657	PATER	3.694	RAINE	3.875	BLARE	3.914
78.	TRIES	3.658	STEAL	3.695	IRATE	3.876	LITER	3.914
79.	ALIEN	3.659	LITRE	3.695	SAUTE	3.878	CARES	3. 916
80.	TEALS	3.660	SATED	3.696	ALONE	3.880	ALONE	3.921
81.	TERAS	3.660	CANOE	3.697	RAILE	3.880	THANE	3.923
82.	SAICE	3.661	SUITE	3.698	SHARE	3.883	SAUTE	3.923
83.	SAUTE	3.662	THANE	3.698	LARES	3.884	LASER	3.924
84.	RATES	3.662	BLARE	3.698	RALES	3.885	SOLAR	3.925
85.	SHARE	3.663	NARE	3,700	Урат	3,885	Hater	3,926
86.	до																																	.0352	SLIER	3.887	ARISE	3.927
87.	LITRE	3.663	SHARE	3.702	COATE	3.888	AISLE	3.927
88.	ARETS	3.666	LASER	3.702	SOARE	3.888	RAISE	3.928
89.	TALES	3.666	HATER	3.703	RAISE	3.889	GLARE	3.928
90.	LEARN	3.667	ASTER	3.704	LASER	3.889	ANISE	3.930
91.	URATE	3. 672	LOSER	3.705	TOISE	3.892	LOSER	3.932
92.	ARLES	3.674	ANISE	3.708	SAINE	3.894	ATONE	3.934
93.	REALO	3.674	ATONE	3.710	ARLES	3,895	САБЕР	3,937
94.	Стеар	3,674		3,714	.0352	3.940
95.	REALS	3.675	ORIEL	3.716	OATER	3.898	SUITE	3.943
96.	LARES	3.678	SHEAR	3.717	AISLE	3.899	ORIEL	3.951
97.	RALES	3.679	NEARS	3. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт