Русский язык 3 класс Карточки по теме «Состав слова»
«Состав слова».
Карточка №1.
1.Разбери слова по составу:
Т равинка, написала, прабабушка, подорожник, поварешка, придворный, полюшко, березовый, пуховый, лисенок, северное, самокат, белохвостый
2.Подбери 3 слова к схеме:
Карточка №2.
1. Подобрать однокоренные слова с корнем -враг- -лес-
______________________________________________________________________________________________________________________________________
2.Подбери слова к схемам:
а) приставка + корень + окончание
б) приставка + корень + суффикс
Карточка №3.
1. Образуй слова с помощью данных приставок: под- от- при- у-
Ползти-………………, бежать-…………….
., тащить-………………..,
гнать-………………….., нести-………………., плыть-…………………,
водить-……………………., лететь-…………………………….
Карточка №4.
Поездка, лисёнок, приморский, снежок, зимнее, дорожки, денёк, подруга, река, строитель, учитель, школьник, садовник, подъезды, побелка, листья,
2. Образуй слова с помощью суффикса –к-.
печь — ____________________________________________
ночь — ___________________________________________
дача- _____________________________________________
дочь — _____________________________________________
река — ______________________________________________
рука — ______________________________________________
Карточка №7.
1.Разбери слова по составу
Вылет, ёлочные, ёлочка, вырез, пробежка, хлебный, посадка, кораблик, завязка, приход, машинный, излом, подарок, звёздочка, река, ночной, облака,
2.
Спишите слова. Выделите основу и окончание.
Парта, партой, у парты; высокая, высокий, высокое.
Карточка №8.
11. Составь и запиши слово. Разбери полученное слово по составу. Корень от слова одеяло суффикс от слова школьник приставка от слова подъезд окончание от слова ушки _________________________________________ 2. Распредели слова на три группы. Записка, молчаливый, листва, выходит, приморский, залепят Карточка №9 1. Разбери слова по составу. Подосиновик, пришкольный, ореховый, лисёнок, переходит. 2.Выпиши слова в три столбика: дерево, грибок, сова, пальто, адрес, шоссе
Найди в каждом столбике «лишнее» слово и зачеркни его.
2. Составь и запиши слово. Корень от слова моряк суффикс от слова школьник приставка от слова городской окончание от слова синий _______________________________ Карточка №11 Распредели слова на три группы. Ранний, пробежка, переходы, беленький, настенный, отцветёт Разбери слова по составу. Золотистый, подберёзовик, пушистая, улетит, солнышко.
|
Допиши по два своих примера с данными приставками и суффиксами.
Разбери полученное слово по составу.Вход на сайт
Красивая природа
Конец формы
Друзья сайта
.
НЛУ расставлены по частям речи и зафиксированы по смыслу | Джон Болл | Pat Inc
ИИ нуждается в понимании естественного языка (NLU) Сегодня мы завершаем обзор проблем, вызванных текущими научными моделями, чтобы в следующий раз перейти к решению.
Сопутствующее видео находится на YouTube здесь: https://youtu.be/ZwdAr8kvkj8.
Напомним, что мы поставили под сомнение гипотезу о том, что основная цель лингвистического анализа состоит в том, чтобы понять его грамматику и структуру. Хотя, возможно, это была отличная идея присоединиться к бихевиористам 19-го века.30-е, 40-е и 50-е годы, за исключением значения, были препятствием для NLU.
Синтаксический анализ и NLU называются AI-Complete — это невозможно сделать, пока все проблемы AI не будут решены вместе, потому что реальный язык настолько неоднозначен и сложен в вычислительном отношении. Мы видели доклад стэнфордского профессора Даниэля Джурафски о том, что синтаксический анализ является NP-полной проблемой[i] применительно к полноценным человеческим языкам. Это означает, что синтаксический анализ невозможен для NLU.
Сегодня мы рассмотрим другую важную проблему синтаксического анализа: связанные строительные блоки, которые создают страшный и неразрешимый комбинаторный взрыв.
Введено решение: добавление словаря без неоднозначности определений, вызванной частями речи. Это позволяет избежать потери данных, вызванной правилами.
Верит ли господствующая общественность — а под господствующей я имею в виду формальных и компьютерных лингвистов — все еще верит, что языки построены на грамматических элементах, таких как части речи? Да, это так. Как мы видели в прошлый раз, это был один из элементов, привнесенных в лингвистику Блумфилдом для непосредственного анализа составляющих в 1930-х годах на основе его исследований.
Вот изображение из выступления профессора Криса Мэннинга[ii] в Стэнфорде в 2017 году. Крис — австралиец, лингвист, а также гуру машинного обучения. Обратите внимание, что в его диаграмме есть фиксированная последовательность обработки — проработка слов, затем синтаксис (анализ!), затем значение, затем контекст.
Проблема в том, что значение слова или фразы часто определяется контекстом. И некоторые языки не так дружелюбны, как английский с его системой.
Вот 3 представления фраз на разных языках, которые, я думаю, подтверждают идею о том, что три шага (слово-фраза-значение) на самом деле являются одним шагом. Мой опыт показывает, что последний шаг также должен быть включен для NLU, так как это позволяет использовать одну систему для многих языков (на данный момент мы протестировали 9 в лаборатории), и это согласуется с алгоритмом связывания RRG от синтаксиса к семантике и обратно[ III].
Здесь в английском языке основной предикат speared имеет референтные фразы (NP на диаграмме), связывающие роли актора и подвергающегося действию, и добавляющий предикат местоположения (где) вокруг него.
Разбивка австралийского языка дьирбал по RRG Обратите внимание, что в этом языке австралийских аборигенов референтные фразы (NP) имеют элементы, разбросанные по предложению, но основной предикат по-прежнему связывает своего действующего лица и подвергающегося действию предиката местоположения, обертывающего его на периферии.
И в этом маркировке головы из Грузии синтаксис предложения для: «мужчина дал книгу женщине» является частью сказуемого (отдельным словом) и, следовательно, занимает место в уровень морфологии. Так что здесь морфология выполняет роль словосочетания-синтаксиса.
Как я покажу в другой раз, теория Патома всегда предполагает объединение языкового анализа для автоматизации обучения.
Дело в том, что по мере того, как анализируются все более разнообразные языки, решение NLU становится интеграцией синтаксиса, семантики и дискурс-прагматики. Решение становится RRG.
Я называю анализ человеческого языка сопоставлением с образцом. Паттерн не может быть декомпозирован, так как недостающая информация блокирует разрешение смысла.
Я знаю, что есть много компьютерных лингвистов, и все они будут задаваться вопросом, как их модель подрывается реальным NLU. Но, как сказал Галилей, выступая против скептиков своих наблюдений за спутниками Юпитера, «в вопросах науки авторитет тысячи не стоит скромных рассуждений одного человека»[iv].
Лексические категории (части речи или pos) являются частью древней модели языковой композиции. Pos лежит в основе наших словарей. К сожалению, само по себе pos приводит к ненужному увеличению дублирующихся определений, поскольку значения реплицируются в разных частях речи, что приводит к множеству других комбинаторных проблем, особенно при рассмотрении фраз.
Текущая модель несовершенна для NLU, но мы исправим это, добавив смысл.
В то время как словари охотно используют заглавные слова для введения изменчивых слов (например, кошка/коты в качестве существительных, счастливый/счастливейший/счастливейший в качестве прилагательных и бег/бег/бег/бег в качестве глаголов), они кропотливо копируют определения между этими частями речи.
В приведенной ниже таблице все словоформы отражают одно определение. Изменение формы отражает другие семантические элементы (лицо, время и т. д.). В некоторых общеупотребительных словах, таких как «быть» и «идти», вариация формы экстремальна, с предоставленной формой, заменяющей стандартную вариацию (например, «быть-есть-было» / «идти-пошло»).
Кажется, это разумный подход к созданию словаря. Сохраняя одно определение для нескольких форм одного и того же слова, определение пишется только один раз — или нет?
В отличие от одного заголовка для одного определения выше (представляющего одно определение для нескольких форм), значение «бег» (ниже) копируется между формой прилагательного, формой существительного и формой глагола в словаре.
Таблица 2. Текущая словоформа, несколько определенийДля ранних систем, основанных на правилах, эта двусмысленность определения приводила к ужасному взрыву правил и анализируемых древовидных структур в дополнение к проблемам обслуживания словаря.
Существует третий случай, когда слова с разными «манерами» могут работать с одним основным определением. Такой подход позволяет таким наборам заглавных слов, как «дать», «взять», «взять» + «поднять», «нести» и «схватить», использовать одно определение[vi].
Мы рассмотрим это позже.
Правила синтаксического анализа также приводят к потере данных, поскольку такой символ, как NP (собственное словосочетание), теряет значение основного слова во время применения правила.
Синтаксическая модель берет предложение терминальных символов, таких как «путешествие» и «кот», и делает их оба нетерминальными символами, NP. Модель, основанная на значении, берет первое и делает его «p:travel» (предикат, означающий путешествие), а второе — «r:cat» (референт, означающий «кошка»), плюс некоторые атрибуты. Когда предложения расширяются с помощью «в Принстон», синтаксическая система добавляет символ PP (так что теперь у нас есть NP PP), в то время как система, основанная на значении, добавляет «цель» к «p: путешествие» и ничего к «r: кошка», так как это не имеет смысла.
Потеря данных с POS и синтаксическим анализом, сохранено значение Система, основанная на значении, имеет различие между «путешествием» и «котом» — одно является предикатом, а другое — референтом.
Это смысловые (семантические) термины. Путешествие — это занятие, а кошка — вещь. И да, я знаю, что есть двусмысленные термины, из-за которых это введение кажется неадекватным. СЛЕДУЮЩИЙ шаг в NLU — проверить предикат с его аргументами, чтобы исключить недопустимые случаи. Эта проверка выполняется сначала со словарем, а затем с контекстом.
Чтобы упростить модель, мы можем предположить, что языки построены на значении слов, а не только на грамматических категориях. В дополнение к знанию значения слова, то, как оно представлено, так же важно для системы, которая его использует. Наука о мозге также говорит нам, что различные типы сенсорных репрезентаций локализованы, например такие качества, как цвет, визуальное движение, распознавание лиц и элементы речи. Это важно для автоматического изучения языка. Научный метод должен уточнить модель, чтобы отразить, как языки мира интерпретируют определение.
Контекст — единственный способ подтвердить определенные типы двусмысленности, и это можно сделать с помощью вопросов, когда говорящий неясен.
В конце концов, значение слова каким-то образом связано с реальным миром, а не только с произвольным знаком, который с ним связан. Значение также не зависит от языка. Ловля мяча на одном языке по-прежнему является действием, при котором мяч ловится, независимо от слов или фраз, используемых для его описания.
В следующий раз мы рассмотрим, как дублирование определений в разных частях речи разрешается с помощью терминов, основанных на значении, и копирования словарного метода, описанного выше. Это создает набор бессмысленных словоформ, связанных с независимым от языка определением на каком-то уровне.
Мы начали эту серию с обзора того, где мы находимся, и некоторых демонстраций, показывающих NLU в действии, преодолевая ограничения текущего научного подхода. Сериалу предстоит пройти долгий путь, поскольку мы переключаем внимание с того, что не сработало, на то, что работает.
В одном предложении NLU было затруднено из-за желания анализировать предложения независимо от контекста и значения на основе частей речи.
Мы видели, как это было определено как NP-полная задача в 1996. Решение состоит в том, чтобы вернуть части языка в более простую модель, которая может быть изучена мозгом. По мере продвижения вперед мы увидим, как теория патома позволяет изучать языки и как возможен NLU, используя обширные наблюдения за зрелой лингвистической моделью, ролевой и эталонной грамматикой, из широкого спектра разнообразных языков.
(далее — изменение словаря для устранения ключевой движущей силы комбинаторного взрыва синтаксического анализа)
[i] Даниэль Джурафски, Вероятностная модель лексического и синтаксического доступа и устранения неоднозначности , Cognitive Science 20, 1996, P 142.
[ii] Инженерная школа Стэнфордского университета, профессор Кристофер Мэннинг, YouTube, https://youtu.be/OQQ-W_63UgQ, 3 апреля 2017 г.
[iii] Роберт Д. Ван Валин-младший, Изучение интерфейса синтаксиса и семантики, Cambridge University Press, 2005, стр. 128–158.