Разобрать слово по составу понятие: Страница не найдена

Содержание

Определение, фонетический (звуко-буквенный) разбор и разбор слова по составу

На данной странице представлено лексическое значение слова «понятие», а также сделан звуко-буквенный разбор и разбор слова по составу с транскрипцией и ударениями.

Оглавление:

  1. Значение слова
  2. Звуко-буквенный разбор
  3. Разбор по составу

Значение слова

ПОНЯТИЕ, я, ср.

1. Логически оформленная общая мысль о классе предметов, явлений; идея чего-н. П. времени. П. качества. Понятия науки.

2. Представление, сведения о чёмн. Иметь, получить п. о чёмн.

3. обычно мн. Способ, уровень понимания чего-н. У детей свои понятия.

Понятия не имею (разг.) не знаю, не имею представления о ком-чёмн. Когда уходит поезд? Понятия не имею.

С понятием кто (прост.) об умном человеке.

С понятием делается что (прост.) делается что-н. умно, разумно.

Без понятия кто (прост.) ничего не понимает.

| прил. понятийный, ая, ое (к 1 знач.; спец.). Понятийные категории.

Фонетический (звуко-буквенный) разбор

поня́тие

понятие — слово из 4 слогов: по-ня-ти-е. Ударение падает на 2-й слог.

Транскрипция слова: [пан’ат’ий’э]

п — [п] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
о — [а] — гласный, безударный
н — [н’] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), мягкий (парный)
я — [а] — гласный, ударный
т — [т’] — согласный, глухой парный, мягкий (парный)
и — [и] — гласный, безударный
е — [й’] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), мягкий (непарный, всегда произносится мягко)
— [э] — гласный, безударный

В слове 7 букв и 8 звуков.

Цветовая схема: понятие


Разбор слова «понятие» по составу

понятие

Части слова «понятие»: поня/ти/е
Состав слова:
поня — корень,
ти — суффикс,
е — окончание,
поняти — основа слова.



это что? Что такое морфемный разбор?

Наверняка каждый школьник сталкивался с таким определением, как морфема. Это понятие довольно тесно связано с составом слова, и его знание помогает выполнить морфемный анализ. Давайте поговорим о том, что это такое. Разберемся также и с тем, что такое морфемный разбор.

Что такое морфема?

Морфема – это наименьшая значимая часть слова. Впервые термин был введен известным ученым Бадуэном де Куртенэ еще в середине XIX века и используется в лингвистике до сих пор.

Все слова состоят из морфем. Они — кирпичики, из которых составляются слова. Каждая составляющая имеет имеет свое значение и роль. Выделяют следующие типы морфем: обязательные и необязательные. Обязательная всегда присутствует в слове и называется корнем. Необязательные могут как входить в состав лексемы, так и не входить в него. Эти морфемы называются аффиксами. Давайте рассмотрим каждый вид в отдельности.

Обязательные морфемы

Как уже упоминалось, обязательная морфема в русском языке всего одна, и она называется корнем. Нет такого слова, которое бы существовало без данной морфемы. Слова без корня (исключение — некоторые служебные части речи) отсутствуют в русском языке.

Она главная, так как несет основное лексического значение. К примеру, лексема лес, лесной, лесник объединяет один корень — лес. Все эти слова имеют схожее значение, связанное с лесом. Единственное — их различие в оттенках. Так, лес – пространство, покрытое деревьями; лесной – относящийся к лесу; лесник – человек, который сторожит его.

В сложных словах есть несколько корней, к примеру, в слове светлоликий два корня – свет и лик. Не забывайте об этом при разборе слова. В основном сложные слова имеют два корня, в некоторых случаях могут встречаться слова с большим набором.

Необязательные морфемы

Необязательные морфемы русского языка — аффиксы. Среди них выделяют следующие:

  • префиксы, или приставки;
  • постфиксы, или суффиксы;
  • флексии, или окончания;
  • интерфиксы.

Они могут присутствовать в слове или же нет. При этом каждая новая необязательная морфема придает ему новое значение.

Первые два вида морфем передают лексическое и грамматическое значение. Флексии же выражают только грамматическое значение слова. Даже нулевое, то есть не имеющее звукового выражения, окончание показывает, какое грамматическое значение имеет лексема.

Префиксы и постфиксы

Разберем для начала те морфемы, которые придают новые лексические и грамматические оттенки.

Префиксы всегда располагаются в начале слова и изменяют его значение. В русском языке насчитывается около 70 префиксов. Большинство их образовано от предлогов. В школе зачастую их называют приставками. Каждая приставка имеет свое значение и меняет оттенок слова. К примеру, ехать – двигаться куда-то; подъехать – приблизиться к чему-либо.

При этом меняется лексическое значение слова, но часть речи, к которой оно принадлежит, остается неизменной.

Постфиксы всегда располагаются между корнем и флексией (если она есть в слове). Они служат не только для образования нового значения, но и для того, чтобы образовать новую часть речи. Так, с помощью суффикса -н- от существительного лес обрадовалось прилагательное лесной.

Некоторые суффиксы образовывают новый оттенок значения. Так, есть уменьшительно-ласкательные суффиксы, такие как: -ушк-, -чик-, -очк- и другие. С помощью них образуются лексемы с новым оттенком значения. Например: ухоушко, палецпальчик, корзина – корзиночка.

В слове может быть несколько приставок и суффиксов. Все зависит от строения лексемы, ее значения. Поэтому, делая разбор по морфемам слова, следует обратить на это особое внимание.

Интерфиксы

Данные морфемы служат для связи нескольких корней в сложных словах. К примеру, слово лоботряс состоит из двух слов — лоб и тряс. Они связаны между собой интерфиксом –о-. Интерфиксы не всегда изучаются в школе, зачастую о них говорят лишь в старших классах, и то мельком.

Основа слова

Узнав, что морфема — это значима часть лексемы, следует вспомнить и еще об одной немаловажной части – основе. Это неизменяемая часть слова, то есть его часть без окончания. Основа заключает в себе основное лексическое значение и может состоять из одного лишь корня или корня и аффикса (аффиксов). В глаголах основа может прерываться окончанием, если есть постфикс –ся или -сь. Например, в слове покупалась основа будет прерываться окончанием и выглядеть как покупал-а-сь.

Флексии

Данные морфемы употребляются для того, чтобы выразить грамматическое значение. В школьной программе они носят название окончаний. С их помощью определяется грамматическое значение. Для существительных это род, число, падеж. Флексии присутствуют во всех частях речи, исключая неизменяемые, такие как наречие, союз, предлог. В этих частях речи они не выделяются. Во всех остальных частях речи при отсутствии окончания оно принимается за нулевое.

К примеру, в слове лес окончание будет нулевым, в слове леса окончание будет –а. При этом окончание данного слова будет выражать то, что данное существительное относится к множественному числу и находится в именительном падеже.

Морфемный разбор слова

Итак, мы выяснили, что морфема — это наименьшая значимая часть лексемы. Теперь поговорим о морфемном разборе. Для того чтобы правильно сделать морфемный разбор, необходимо придерживаться следующих правил.

1. Сначала анализируемую лексему выписываем из предложения или текста в том виде, в котором она там присутствует.

2. Определяем часть речи и то, изменяемая ли она. Если да, переходим к пункту 3, если нет — к пункту 4.

3. Находим окончание. Для этого склоняем по родам или падежам, числам. Изменяемая часть и будет окончанием.

4. Выделяем основу. Основа — это все слово без окончания.

5. Находим корень. Для этого подбираем однокоренные слова из разных частей слова.

6. Выделяем приставку, которая стоит перед корнем .

7. Выделяем суффиксы. Для этого подбираем слова со схожими суффиксами, но разными корнями. Помните, что некоторые слова могут иметь несколько приставок и суффиксов. К примеру, слово пренеприятный имеет две приставки: пре-не-приятный. А в слове мечтательница три суффикса: мечт-а-тель-ница.

Вот и весь разбор по составу.

Пример морфемного разбора

Давайте разберем одно слово, чтобы вы увидели принцип морфемного разбора и запомнили последовательность действий. Возьмем для при мера предложение: «Давно не видел старика».

1. Выписали слово «старика».

2. Просклоняли: старик, старику – существительное, изменяемое.

3. Просклоняли еще раз: старик, старику, стариками, окончание слова старика – а.

4. Отбрасываем окончание. Основа — старик.

5. Подбираем однокоренные лексемы: старость, стареть – корень стар.

6. У нас нет ничего перед корнем, значит, приставки в слове нет.

7. Подбираем слова с суффиксом -ик-, если они есть. Мужик, носик – суффикс – ик.

Как видите, ничего сложного в разборе слова нет. Главное, строго следовать алгоритму, чтобы не сбиться и правильно все определить, а также понимать, что такое морфема. Примеры с различными морфемами следует также научиться правильно подбирать.

Если же вы сомневаетесь в правильности разбора, вы всегда можете найти морфемный словарь русского языка и посмотреть в нем, из каких морфем состоит то или иное слово, как именно оно образовано. Вы можете воспользоваться словарями под редакцией Потихи З. А. или Тихонова А. Н.

Итак, мы узнали, что морфема – это наименьшая значимая часть слова, определили, какие бывают морфемы, поговорили о каждой из них. Также выяснили, как правильно делать морфемный разбор слова и рассмотрели пример этого разбора. Вспомнили о словарях, которые помогут вам проверить правильность разбора слова. Надеемся, статья была вам полезна.

Определение и примеры морфем в английском языке?

В грамматике и морфологии английского языка морфема — это лингвистическая единица, имеющая определенное значение, которую нельзя разделить на более мелкие части, чтобы при этом они по-прежнему сохраняли смысл. Она состоит из слова, например, dog / собака, или его части, как s в конце dogs /собаки.

У морфемы есть две стороны, семантическая — содержание, то есть значение, которое мы вкладываем в слово. И фонетическая — непосредственно само слово, которое передает заложенный в него смысл.

Etymology / Этимология

Термин “морфема” происходит из французского языка, который в свою очередь заимствовал его от греческого слова “форма”.

Classification and Examples / Классификация и примеры
  • В качестве морфемы может выступать префикс.

What does it mean to pre-board? Do you get on before you get on? (George Carlin) / Что означает предварительная посадка? Вы садитесь прежде, чем сесть? (Джордж Карлин)

  • Отдельные слова также могут быть морфемами.

They want to put you in a box, but nobody’s in a box. You’re not in a box. (John Turturro) / Тебя хотят засунуть в ящик, но в ящике — никто. Ты не в ящике. (Джон Туртурро)

  • Морфемами могут быть сокращенные слова.

Youre not alone. / Ты не одинок.

Morphs and Allomorphs / Морфы и алломорфы

Слово может состоять из одной морфемы (sad / грустный) или двух или более (unluckily / к несчастью), причем каждая обычно имеет определенное значение.

Когда морфема является частью слова, она называется морф. Если морфему можно представить ​​более чем одним морфом, они выступают алломорфами.

Например, префиксы in- (insane / безумный), il- (illegible / неразборчивый), im- (impossible / невозможный), ir- (irregular / неправильный) являются алломорфами одной и той же отрицательной морфемы.

Free and bound morphemes / Свободные и связанные морфемы

Морфемы — самые мелкие единицы значения в языке. Они делятся на два типа:

  • Free / Свободные

Существуют в виде отдельных слов: eat / есть, date / дата, weak / слабый.

Многие слова в английском состоят из одной свободной морфемы. Например, любое слово в приведенном предложении представляет собой отдельную морфему:

I need to go now, but you can stay. / Мне нужно идти, но ты можешь остаться.

Ни одно из девяти слов в этом предложении не может быть разделено на более мелкие части, так, чтобы они сохраняли смысл.

  • Bound / Связанные

Они не могут существовать по отдельности, не теряя смысла. Связанные морфемы состоят из двух отдельных классов:

  • Base (root) / Основа (корень)

Основа или корень — это морфема, которая придает слову его основное значение. Примером морфемы со свободной основой является слово woman / женщина в слове womanly / женственный. Примером морфемы со связанной основой является sent в слове dissent / инакомыслие.

Аффикс — это связанная морфема, которая стоит до или после основы. Аффикс, который стоит перед базой, называется префиксом. Некоторыми примерами префиксов являются ante, pre-, un и dis-, как в следующих словах:

antedate / предвосхищать

prehistoric / доисторический

unhealthy / нездоровый

disregard / невнимание

Аффикс, который идет после базы, называется суффиксом. Примерами суффиксов являются

ly, er, ism и ness, как в следующих словах:

happily / счастливо

gardener / садовник

capitalism / капитализм

kindness / доброта

Также при добавлении к определенным типам слов суффиксы выполняют различные грамматические функции:

-s Noun plural / существительное во множественном числеCats / кошки

 

-‘s Noun possessive / притяжательный падеж существительногоMother’s / мамин (принадлежащий маме)
-s Verb present tense third person
singular / глагол настоящего времени третьего лица единственного числа
Has / имеет
-ingVerb present participle, gerund / причастие настоящего времени, герундийWalking / гуляя, гуляющий
-ed Verb simple past tense / глагол в простом прошедшем времениSwitched / Переключил
-enVerb past perfect participle / причастие прошедшего времениHaving been / будучи
-er Adjective comparative / прилагательное в сравнительной степениBigger / Больше
-estAdjective superlative / прилагательное в превосходной степени Biggest / Самый большой

Morphemes as Meaningful Sequences of Sounds / Морфема как осмысленная последовательность звуков

Слово не может быть разделено на морфемы просто по слогам и их звучанию. У некоторых морфем, например, у apple / яблока, больше одного слога. Другие, например, окончание s, не имеют ни одного. Морфема — это форма (последовательность звуков) с узнаваемым смыслом. Если мы знаем историю или этимологию слова, это может оказаться полезным для разделения его на морфемы, но решающим фактором является связь между формой и значением.

Морфема может иметь более одного варианта произношения или написания. Например, обычное окончание множественного числа существительного имеет два написания (s и es) и три варианта произношения (s-звук, как в backs / спины, z-звук как в bags / мешки, и оглушенный z-звук, как в batches / партии.) Такое изменение типично для морфем английского языка, хотя в написании не отражается.

Знание морфемики позволяет понять, как образуются и усложняются слова.  Помогает правильным образом связывать разные понятия в одно. Ведь ежедневно в мире образуются новые словоформы, которые отражают эволюцию мира и развитие технологий, а за этим всегда следуют изменения в языке. Все это естественным образом расширяет лексикон. Вот почему это важная часть обучения, имеющая вполне прикладное значение.

Что такое Основа (часть слова) 👍

Основа – это часть слова, которая выражает его лексическое зна­чение и находится перед окончанием или (реже) перед словоизмени­тельным суффиксом. Например, в словах земля, мечтательный основы земл – и мечтателън – находятся перед окончаниями, а в слове играли основа игра – перед суффиксом прошедшего времени – л-. Основа мо­жет совпадать со словом, если слово не имеет форм словоизменения: беж, вдруг, пальто и т. п. В некоторых случаях встречаются прерыви­стые основы.

Это бывает в словах с двумя флексиями: у существитель­ного кресло-качалка

основа кресл…качалк~, у числительных триста, пятьдесят основа тр…ст~, пят(ь)…десят-. Прерывистая основа бу­дет и у слов, в составе которых есть постфиксы: у местоимения какой – то основа как…то, у глагола разыграться основа разыгра…ся.

В зависимости от их структуры различаются основы производные и непроизводные. Непроизводные основы, как правило, не членятся на морфемы, они совпадают с корнем: лепесток-(п), палк-(а), жадн­ей). Производные основы состоят из нескольких морфем: корня и одного или нескольких суффиксов, корня и одного или нескольких префиксов, корня и различных сочетаний

префиксов и суффиксов и т. п. Например: основы шелк-ов-ист-(ый), зл-ост-н-ост-н-(ый), пере­ход-(а), рас-крас-ав-иц-(а), по-при-держ-а-(ть) и др.

Следует понимать, что понятия членимости и производности основы не совпадают: первое несколько шире второго, поскольку бывают не­производные основы, которые членятся на корень и формообразующий суффикс (такой является, в частности, глагольная основа игр-a – в слове играть) или бывают непроизводные основы, членимые на связанный корень и аффикс (например, об-у-,раз-у – в словах обуть, разуть).

Производным и непроизводным основам противопоставлены осно­вы производящие, т. е. те, от которых образуются новые слова. Данный тип основ, как видно из определения, выделяется на базе их словоо­бразовательной функции без учета их морфологического устройства: т. е. производящей может быть как производная, так и непроизводная основа, на базе которой тем или иным способом образовано слово. Так, для образования слова травка используется непроизводная основа трав-, а для образования слова перечитывать – производная основа перечит-.

Обе эти основы в вышеприведенных примерах являются производящими.

Глоссарий:

– основа слова примеры

– основа слова правило

– что такое основа слова

– что такое основа правило

– что такое основа слова правило

Общее понятие о суффиксе. 3-й класс

Цели:

  • Формирование представления о суффиксе и ознакомление со словообразующей ролью суффикса в русском языке.
  • Формирование умений: образовывать группы однокоренных слов с данными суффиксами; разбирать слова по составу.
  • Развитие орфографической зоркости, совершенствование навыка письма ,воспитание аккуратности, привитие интереса к изучению состава слова.

Оборудование: учебник, тетрадь, плакат (алгоритм разбора слова по составу), карточки с заданием, магнитная доска, магнитики, презентация урока, компьютер.

Ход урока

1. Организационный момент.

Мы за парты тихо сели
И на доску посмотрели.

2. Проверка домашнего задания.

— Вы выполняли домашнее задание упр.36 (стр.125-126). Проверьте, правильно ли вы выделили приставки в словах, сравнив с эталоном на доске: принёс, назвал, пошёл, осмотрел, прописал.

— Вспомните, какую часть слова мы называем приставкой?

( Приставка — это часть слова, которая служит для образования новых слов и стоит перед корнем).

3. Чистописание.

— Пропишите слово лебедь.

— Подберите к нему родственное слово.

(Лебёдушка, лебединая)

— Какими являются эти слова по отношению друг к другу?

(Родственными)

— Отделите основу, выделите корень.

— Кто знает, как называется часть слова, стоящая поле корня, с помощью которой мы образовали родственные слова?

— Прочитаем об этой части слова на плакате.

(Суффикс — это часть слова, которая служит для образования новых слов и стоит после корня)

4. Сообщение темы и цели.

— Сформулируйте тему нашего урока.

(Суффикс — часть слова.)

— Какие цели мы поставим перед собой на этом уроке?

(Узнать что такое суффикс, где стоит в слове, для чего служит в нашем языке? Будем учиться образовывать однокоренные слова с помощью суффиксов).

5. Работа над новым материалом.

— Настало время познакомиться с новой морфемой, которая называется суффикс.

— Отгадайте загадку.

Чтобы осень не промокла,
Не раскисла от воды,
Превратил он лужи в стёкла,
Сделал снежными сады.
(Мороз)

— Подберите однокоренные слова к слову мороз.

— Запишите на доске и в тетрадях однокоренные слова к слову мороз:

Мороз, заморозки, морозец.

— Выделите окончание в словах заморозки и морозец.

— Отделите основу от окончания в этих словах.

— Назовите те части, при помощи которых образованы эти слова от корня — мороз.

(- к, — ец)

— Сделайте вывод: какими способами можно образовать родственные слова?

(Родственные слова можно образовать с помощью приставки и с помощью суффикса.)

— Послушайте стихи.

Состав слова

Слово делится на части,
Ах, какое это счастье!
Может каждый грамотей
Делать слово из частей!
На конце любого слова
Окончанье ищет Вова.
Изменяемая часть
С другим словом держит связь.
Окончанье он найдёт,
Его в рамочку возьмёт.
Перед корнем есть приставка,
Слитно пишется она,
И при помощи приставки
Образуются слова.
После корня он стоит,
Перед окончанием.
Его я если заменю,
Другое слово получу.
Обозначу уголком.
Называю суффиксом.

— Вспомните, что в стихах сказано о приставке? Для чего она служит?

— Запишем соответственный отрывок из стихотворения в тетрадь.

— Что сказано о суффиксе? Что общего между приставкой и суффиксом?

— Запишите соответствующий отрывок из стихотворения.

— Запомните, чтобы разобрать слово по составу, надо выделить все его части.

— Подумайте, с чего мы будем начинать разбор слова по составу? Составим план ( алгоритм) разбора слова по составу.

(Выслушиваются предположения учащихся и их аргументы, после чего на доску вывешивается плакат с алгоритмом разбора слова по составу.)

Разбор слова по составу

1. Найти основу слова (для этого выделить окончание, изменив форму слова).

2. Выделить корень (для этого подобрать однокоренные слова).

3. Выделить приставку (она стоит перед корнем).

4. Выделить суффикс (он стоит после корня).

— Сравните наш алгоритм с эталоном, данным на плакате.

6. Физминутка.

На доске записаны слова:

Гора-горка, лес-лесок, поле-полюшко, сом-сомик, внук- внучёк, город-городок, мяч-мячик, слово-словечко.

При указании на слово, в котором нет суффикса, дети приседают. Если в слове есть суффикс-поднимают руки вверх.

— Назовите суффиксы из данных слов, которые вы запомнили.

7. Продолжение работы по теме.

1) Коллективная работа.

Работа со словами по картинкам ( демонстрируется картинка на слайде презентации, а учащиеся образовывают однокоренные слова с помощью суффикса — ёнок).

Слова разбираются по составу. Составляется схема к данным словам.

Кот-котёнок , гусь-гусёнок, слон-слонёнок, олень-оленёнок, тигр-тигрёнок, лев-львенок.

2) Самостоятельная работа по карточкам. Задания на карточках предлагаются разные по уровню сложности.

Для слабо подготовленных детей.

Для средне подготовленных детей.

Для сильно подготовленных детей.

Собери слова.

— Самопроверку и самооценку работы по карточкам проведём по ключам, которые помещены в карманчике с обратной стороны карточек.

— Чтение вывода по учебнику,тр.129.

8. Словарная работа.

— Сегодня вы узнаете новое словарное слово.

— Прочитайте это слово — погода.

— На какой слог падает ударение?

— Какую безударную непроверяемую гласную надо запомнить?

— Запишите это слово.

— Образуйте однокоренные слова от слова погода при помощи суффиксов.

(Погода, погодка, погодные (условия)).

— Какие суффиксы вы использовали для образования этих слов?

— Придумайте предложение со словом погода и запишите с комментированием.

На улице стоит холодная пода.

— Подчеркните главные члены предложения.

9. Домашнее задание.

— Упр.39 (стр.127). Выпишите из словаря 3 имени существительных, образуйте от них родственные слова с помощью суффиксов.

10. Итог урока.

1. Обобщение.

— Из скольких частей может состоять основа слова?

— Какая часть должна обязательно входить в основу слова?

— При помощи каких частей можно образовывать родственные слова?

— Что значит разобрать слово по составу? Как это делать?

2. Рефлексия.

— Какое задание больше всего понравилось?

— С каким настроением уходим с урока?

3. Выставление отметок.

— Урок окончен. Спасибо. Молодцы.

Что значит разобрать предложение по составу

С первого класса школьников знакомят с различными видами лингвистического разбора. Начинается все с деления лексем на слоги и звуки. Во втором классе добавляется разбор слова по составу. Предложение – следующая единица, с которой дети должны познакомиться. Поговорим о том, как правильно выполнять синтаксический разбор и с какими трудностями тут можно столкнуться.

Грамматическая основа

Предложение – это синтаксическая единица, состоящая из связанных между собой слов. Оно передает относительно законченную мысль. Разбор предложения по составу предполагает определение ролей, которые выполняют отдельные слова.

Начинать анализ рекомендуется с выделения грамматической основы. В нее входят два члена предложения:

  • Подлежащее, которое называет предмет или объект речи. Оно отвечает на вопросы именительного падежа: «Кто? Что?». Чаще всего подлежащим оказывается имя существительное (кот спит) или местоимение (я пошел). При разборе этот член предложения подчеркивается одной линией.
  • Сказуемое, рассказывающее о том, что произошло с подлежащим. Чаще всего к нему задают вопрос: «Что делает?», хотя возможны и другие варианты (Что он? Какой он?). Обычно в роли сказуемого выступает глагол, но бывают исключения (Этот человек – мой отец). Подчеркивают его двумя чертами.

В предложении могут присутствовать оба главных члена либо один из них. Например: «Зима. Светает».

Второстепенные члены

Грамматическая основа – необходимый атрибут любого предложения. А вот второстепенные члены присутствуют не всегда. Прежде чем выполнить разбор предложения по составу, вспомним их.

  • Определение описывает предмет, называя его признаки. К нему задают вопросы: «Какой/ая/ое/ие?» или «Чей?». Чаще всего эту роль выполняют прилагательные или причастия. При разборе определение принято обозначать волнистой чертой.
  • Дополнение конкретизирует информацию о предмете и отвечает на вопросы любых падежей, кроме именительного (чем? о ком? чему?). Часто им оказываются существительные. Подчеркивают дополнение пунктиром.
  • Обстоятельство рассказывает об особенностях действия: его цели, месте, причине, времени и пр. Этот член предложения отвечает на вопросы: «Как? Откуда? Где? Зачем? Когда? Куда? Почему?». Часто выражается существительными, наречием, деепричастием. Выделяется пунктирной чертой с точками.

Трудные случаи

Какие проблемы возникают у учащихся при разборе предложения по составу? Далеко не все могут четко определить роль конкретного слова. Тем более, что к некоторым членам предложения можно задать сразу два вопроса. Например: «жил (где? в чем?) в доме». В таком случае предлагается остановиться на одном варианте.

Проблемы возникают и с определением роли различных оборотов (причастного, деепричастного). В школе принято выделять их как один член предложения. Если в разбираемом высказывании присутствует прямая речь, то она считается отдельным предложением.

Много вопросов связано со служебными частями речи. С одной стороны, они не являются членами предложения. Но могут входить в состав обособленных оборотов (купающийся в речке) или сказуемых (пусть приходят, не видел). Во многих учебниках русского языка детей учат подчеркивать предлоги вместе с существительными, к которым они относятся. А вот вводные слова, обращения никак не выделяются.

Разбор предложения по составу: пример

Посмотрим, как на практике выполняется этот вид разбора. Возьмем простое предложение, которое вы можете прочесть на картинке.

  1. Находим подлежащее. Для этого используем вопрос: «Что?». В предложении говорится о солнце, подчеркиваем это слово. Сверху помечаем часть речи.
  2. Что сделало солнце? Осветило. Мы нашли сказуемое, оно выражено глаголом. Сверху рисуем стрелку, подписываем вопрос.
  3. Теперь выделяем второстепенные члены предложения. Осветило когда? Утром. Значит, перед нами обстоятельство. Подчеркиваем, подписываем часть речи – существительное, проводим стрелку от сказуемого.
  4. Осветило что? Деревню. Мы нашли дополнение, и оно тоже выражено существительным. Помечаем все это в тетради, обозначаем графически.
  5. Деревню какую? Родную. Это имя прилагательное является определением. Подчеркнем его волнистой чертой, подпишем сверху вопрос, а также часть речи.

Разбор по составу сложных предложений

В приведенном выше примере присутствовала одна грамматическая основа. Однако их может быть и несколько. Такие предложения называются сложными. Одно из них перед вами на картинке. Разберем его по членам предложения.

  1. Находим грамматические основы. Что? Листок. Это подлежащее. Что листок делает? Летит. Перед нами сказуемое. Подчеркиваем их, подписываем части речи. Читаем предложение дальше. Что? Холодок. Как видите, в предложении два подлежащих. Что холодок делает? Набегает. Вторая грамматическая основа найдена.
  2. Находим границы простых предложений, нумеруем каждую часть сверху. Можно разграничить их вертикальной чертой.
  3. Выделяем второстепенные члены сначала в одной части предложения, а затем в другой. Обозначаем их графически. Подписываем части речи.

Разбор предложения по составу – задача нелегкая. Порой профессиональные лингвисты не могут прийти к однозначному решению, определяя роль того или иного слова. Однако с практикой он будет даваться вам все легче и легче. Главное – не бояться ошибок и проявлять терпение.

Описание

Сервис позволяет провести автоматический бесплатный синтаксический и морфологический разбор предложения или текста онлайн. Сервис выделяет члены предложения: подлежащее, сказуемое, определение, дополнение, обстоятельство, над каждым словом приводится морфологическая информация о части речи по данному слову. При использовании сервиса учитывайте, что правильность разбора на данный момент составляет примерно 80%, поэтому представленный результат необходимо подвергать тщательной проверке. В комментариях можете указывать найденные ошибки, мы будем стараться их исправить 🙂

Буквы Е и Ё (две разные буквы), наличие орфографических и пунктуационных ошибок в тексте влияют на результат разбора.

Результаты хранятся 7 дней (сохраняйте адрес страницы с разбором вашего предложения).

Справочная информация

Понятие синтаксиса

Синтаксис изучает строение текста, связь между частями речи, предложениями и словосочетаниями. Какие же именно темы затрагивает синтаксис?

Правильное построение и верный состав предложений, а также словосочетаний.

Рассмотрение связующих слов внутри синтаксических единиц.

Темы, относящиеся к синтаксическим единицам, их главная роль в языке.

Определение главных и второстепенных членов предложения, упор на грамматическую основу.

Если обратиться к созданию науки о синтаксисе, то придется углубиться в 19 век. А сами предпосылки появления термина «синтаксис» появились еще в далеком античном мире. Люди принимали синтаксические разбор, как нечто, которое способно прояснить предложение и длинное словосочетание. Спустя время синтаксис помог разбирать не только отдельные части, но и целые тексты.

Понятие синтаксического разбора предложения

Вся наша речь строится на словах, которые мы постоянно собираем в одно предложение. Для того, чтобы понять смысл, идею и посыл, важно провести анализ. Так, в каждом отрывке существуют особые составные части. Синтаксический разбор включает в себя способность найти и выделить основные моменты в тексте, при этом поняв, каким именно является каждое предложение. Оно делится на простое и сложное. Помимо этого, важно учитывать, какой тип связи в тексте. Например, существует согласование, управление или примыкание. Обычно, для этого устанавливается главное слово, по которому и определяется смысл синтаксиса. Затем, по правилу определяется время, наклонение, действующие лица и число главных членов.

Члены предложения: подлежащее, сказуемое, определение, обстоятельство, дополнение

Если бы не было деления на определенные названия, то нельзя бы было вообще понять суть синтаксиса в речи. Но, русскому языку повезло. Здесь есть всё, что необходимо для разбора.

Подлежащее. Главнейший член предложения, без которого буквально не существует нашей речи. Это может быть, как неодушевленный предмет, так и обычный живой человек. Единственные два вопроса, на которые отвечает подлежащие – это «Кто?» и «Что?». Часто употребляемые в роли подлежащего части речи – это существительное или местоимение. На письме выделять необходимо одной неразрывной чертой. Смотрите пример: моя кошка очень любит молоко. В данном предложении подлежащим будет слово «кошка», выраженное обычным существительным женского пола. Или такой пример: он обожает пиццу и морепродукты. А вот здесь подлежащим станет местоимение «он» мужского пола.

Сказуемое. Еще один важный член предложения, которые необходимо подчеркивать двумя неразрывными линиями. Основной вопрос, на который отвечает сказуемое – это «Что делать?» и «Что сделать?», «Каков?», «Кто он / Что он?». Как правило, в 80% случаев сказуемое – это глагол, т.е. действие. Например: мама любит цветы. В данном предложении слово «любит» является сказуемым, так как это действие.

Дополнение. Важный член в предложении, но не являющийся главным. Наоборот, дополнение – второстепенно. Оно относится к предмету, который отвечает на вопрос «Что?» или «Кто?», поставленный в винительном падеже. Подчеркивается такая основа пунктирной линией. Смотрите: я пишу письмо, слушаю песню. Слово «песню» будет дополнением, так как именно оно отвечает на вопрос винительного падежа.

Обстоятельство. Вспомогательная часть в тексте, важная для наполнения и красочности речи. Не было бы данного пункта – было бы скучно, уж поверьте. Итак, обстоятельство – это качество, признак, отвечающий на вопрос «Куда?», «Зачем?», «Когда?», «Как?». А вот и пример подоспел: мы уехали в Париж. Смотрите, было бы неинтересно знать, что люди просто уехали. Намного важнее узнать информация, куда именно было направление. Отсюда находим обстоятельство «в Париж», отвечающее на вопрос «Куда?».

Определение. Для того, чтобы речь была красочной, многогранной, нескучной и разной – важно включать определения. Они отвечают на вопрос «Какой?», «Какая?». Часто в речи определение выражается прилагательным, т.е. частью речь, которая описывает предмет от и до. Поглядите на пример: животные обитают в дремучих джунглях. Слово «дремучий» – как раз является определением, так как отвечает на вопрос «Какой?» помогает конкретнее представить и понять, какими именно являются джунгли.

Как выполнять синтаксический анализ простого и сложного предложения

Чтобы было понятнее, давайте возьмем несколько примеров.

Разбор простого предложения

Алексею вручили медаль за отвагу, мужество и героизм, проявленные в жестоких боях во время Великой Отечественной Войны.

Во-первых, определите основы в предложении: первая часть главная, так как здесь присутствует основное сказуемое, а вторая – придаточная, дополняющая то, о чем говорится в самом начале. По структуре предложение является утвердительным, повествовательным. По эмоциональной окраске восклицание отсутствует. Считая основы, предложение простое, двусоставное и распространенное. Здесь есть осложнение, которое выделяется запятой – как видите, вторая часть четко выражена причастным оборотом.

Разбор сложного предложения

Вчера учитель по английскому языку не записал домашнее задание, мы всем классом ничего не сделали на сегодняшний урок.

Обратите внимание на предложение, в нем есть повествование, т.е. содержится определенный факт, мини-сообщение. Если же судить по эмоциональной окраске, то восклицание отсутствует. Посчитав грамматические основы, делаем вывод, что их целых две. А это означает, что предложение сложное. Смотрите: в первой части основа слова «учитель не записал», а во второй – «мы не сделали». Союзов здесь тоже нет, а это значит, что оно – бессоюзное, но с запятой, которая разделяет две важные части.

Вот, наглядный пример того, как выглядит синтаксический разбор двух типов предложения. Нас учат в школе точно также, просто со временем все забывается.

Порядок разбора

Нас учат по-разному, с чего лучше начинать анализ. Кто-то считает, что приоритетно дать общую характеристику предложению. Другие же, наоборот, придерживаются мнения, что важно определить все части в предложении, а только затем приступать к основной характеристике. Лучше всего более верный вариант скомпоновать в небольшую памятку, чтобы вам же было впоследствии удобнее ею пользоваться.

Для начала прочитайте внимательно исходное предложение с простым карандашом в руке, определив, какова цель высказывания.

После этого посмотрите внимательно на интонацию, которая всегда прописывается в самом конце (вопросительный знак или восклицательный).

Теперь, найдите состав предложения, выделяя карандашом основу. Это может быть, как простое, так и сложное предложение.

Посмотрите, есть ли средства связи между частями, т.е. союзы, которые соединяют две части.

Имеются ли второстепенные члены. Если да, то предложение считается распространенным, т.е. включает в себя разные части речи.

Если можно, то найдите обороты. Они бывают причастными и деепричастными.

Вот так легко можно понять, что же такое синтаксический анализ. На самом деле, все это не сложно, если выучить и понять алгоритм выполнения. Вспомните, как на уроках нас часто «гоняли» и заставляли выполнять домашнее задание на синтаксис каждый раз. Набив руку, каждый школьник за считанные минуты сделает разбор предложения и представит его классу. И еще один момент: никогда не бойтесь больших текстов. Да, они оснащены огромными основами, описаниями, моментами и знаками препинания, но тем они и красочные! Мы охотнее представляем себе что-то в подробных деталях, нежели сухое предложение из пяти слов. Так что, не паникуйте при виде предложения, где полно основ и частей речи. Зато синтаксический анализ получится громоздким, но максимально открытым.

Морфологический разбор слова

Под морфологическим разбором слова понимают полную грамматическую характеристику той или иной словоформы. В ходе данного процесса нужно чётко определить, к какой из частей речи необходимо отнести анализируемое слово, какие у него постоянные и изменяемые признаки, а также в какой из форм его следует употреблять. Кроме того, определяется роль слова в заданном предложении.

Морфологическому разбору подвергаются лишь слова, которые представлены в определённом предложении. Это имеет большое значение, поскольку для русского языка характерно распространение омонимии форм, а также частей речи. Дать правильную характеристику слова, которое представляется изолированно, в отрыве от контекста, практически невозможно.

Важность морфологического разбора слова заключается в том, что быстрее осваиваются грамматические категории, а также они становятся легкоразличимыми в процессе практической деятельности.

При выполнении морфологического разбора, нужно помнить, что не для каждого слова характерно наличие стандартного набора категорий. Кроме того, могут возникнуть затруднения с чёткой идентификацией той или иной категории.

Несмотря на то, что имеются разночтения в сфере морфологического разбора слов, на текущий момент разработаны общие требования. Прежде всего, нужно следовать чёткому алгоритму. При соблюдении установленных требований, гораздо легче осуществлять морфологический разбор того или иного слова. Если отступать от правил, то это будет приводить к возникновению ошибок в ходе анализа, поскольку даже неправильный порядок разбора внесёт хаос в данный процесс.

Действия по морфологическому разбору слова осуществляют в следующей последовательности:

Записывается словоформа слова, которое анализируется – оно должно быть указано так, как его используют в контексте, не подвергая каким-либо изменениям.

Определяется для слова начальная форма. Каждая часть речи характеризуется индивидуальными правилами приведения слов в эту форму. К примеру, для существительного характерно наличие именительного падежа и единственного числа. Что касается глагола, то здесь всегда используется неопределённая форма.

Указывается грамматическое значение анализируемого слова в качестве части речи. К примеру, для существительного это будет предмет, а для глагола – действие.

Определяются грамматические категории, которые являются неизменяемыми. Такие категории также находятся в зависимости от частей речи. Если рассматривать существительное, то оно может быть собственное и нарицательное. Кроме того, используется род, склонение, а также одушевлённость и неодушевлённость. Для глагола характерно наличие возвратности, переходности, вида и спряжения.

Указывается, в какой из форм применяется слово в обозначенном контексте. Категории, которые изменяются, определяются исключительно по словоформе.

Определяется синтаксическая роль слова в указанном предложении. При этом данное предложение рассматривается очень внимательно, так как порой слова выполняют те функции, которые для них несвойственны. Например, существительное преимущественно выступает в качестве подлежащего и дополнения. Что касается глагола, то он бывает сказуемым.

Если в точности придерживаться данного алгоритма, то осуществлять морфологический разбор любого слова становится гораздо удобнее. Более того, это способствует высокому качеству выполняемой работы по проведения морфологического разбора того или иного слова.

Разбор предложения по составу называют синтаксическим. Он один из первых, который изучают в школе. Сначала процесс может вызывать трудности, однако, уже после двух разборов многие люди быстро находят все составляющие. Поможет в разборе знание частей речи, правила об основе и второстепенных членах предложения, понимание связи слов в словосочетании. Это проходят к концу начальной школы, поэтому ученики 5 класса выполняют разбор без труда.

Следование простому плану

Придерживаясь определённой последовательности, можно быстро сделать разбор. Для этого понадобится обратить внимание на такие этапы:

  1. Определить, к какому типу относится фраза: повествовательному, вопросительному или побудительному.
  2. По эмоциональному окрасу отличают восклицательное и невосклицательное предложение.
  3. Затем переходят к грамматической основе. Её нужно найти, обозначить способ выражения, указать, является предложение простым или сложным.
  4. Определить односоставность и двусоставность написанного.
  5. Найти дополнительные члены предложения. Они покажут, является оно распространённым или нет.
  6. С помощью определённых видов линий выделить каждый второстепенный член предложения. При этом над словом указывают, каким оно является членом предложения.
  7. Обозначить, имеются ли пропущенные члены предложения в предлагаемой фразе, что позволит определить, полным или неполным является высказывание.
  8. Имеются ли осложнения.
  9. Дать характеристику написанному.
  10. Составить схему.

Чтобы правильно и быстро провести синтаксический разбор, нужно знать, что представляет собой основа и второстепенные члены.

Основа

В любой основе имеется подлежащее и сказуемое. При разборе первое слово подчёркивается одной линией, второе – двумя. Например, «Наступила ночь». Здесь грамматической основой выступает полная фраза. В ней подлежащее слово «ночь». Подлежащее не может находиться ни в каком другом падеже, кроме именительного.

По соседству находится сказуемое «наступила», которое описывает действие, совершённое с подлежащим. (Пришёл рассвет. Наступила осень.) В зависимости от того, простым или сложным является предложение, выделяют одну или две основы. В высказывании «Жёлтые листья опадают с деревьев» одна грамматическая основа. А здесь две основы: «Луна спряталась – наступило утро».

Перед синтаксическим разбором фразы необходимо найти дополнительные члены предложения:

  1. Чаще всего дополнение — это существительное или местоимение. Ко второму члену предложения могут добавляться предлоги. Оно отвечает на все вопросы падежей. Сюда не входит именительный падеж, так как он может быть только у подлежащего. Посмотри (куда?) на небо. Обсудим (что?) вопрос. В семантическом значении они стоят в одном ряду с существительным.
  2. Определение выполняет описательную функцию, отвечая на вопрос «Какой? Чей?». Часто сложно выявить член предложения из-за того, что оно бывает двух видов. Согласованное, когда два слова находятся в одном лице, роде, числе и падеже. Несогласованное выступает словосочетанием с управлением и примыканием. Например: «На стене висит книжная полка. На стене висит полка для книг». В обоих случаях можно задать вопрос: какая? Однако отличием является согласованность и несогласованность определения.
  3. Обстоятельство описывает образ действия, время. Считается самым обширным членом предложения. Мы встретились (где?) в магазине. (Когда?) Вчера мы ходили в кино. Я (как?) легко сделаю упражнение. Это приводит к тому, что обстоятельство часто путают с дополнением. Здесь важно правильно поставить вопрос от главного слова к зависимому.

Взаимосвязь при написании

Важно сказать, что все второстепенные члены обязательно связаны с одним из главных слов. Определение находится в составе подлежащего, поэтому вопросы задают именно от этого члена предложения. А вот дополнение и обстоятельство связано со сказуемым.

На письме при разборе следует обозначить второстепенные члены. Если подлежащее и сказуемое подчёркивают одной и двумя линиями соответственно, то дополнение выделяют пунктирной линией, определение – волнистой, обстоятельство – точкой и тире. При синтаксическом разборе следует обязательно указывать в графическом варианте, чем является каждое слово.

Практическое занятие

Рассмотрим простое предложение:

Зимой туристы отправляются на горнолыжный курорт.

Начинают с основы. Здесь она представлена словосочетанием «туристы отправляются». То есть подлежащее — туристы, сказуемое – отправляются. Это единственная основа, значит, написанное является простым высказыванием. Так как имеются дополнительные члены, то оно является распространённым.

Теперь можно заняться поиском дополнений. Здесь при написании его не использовали. За ним следует определение: на (какой?) горнолыжный курорт. И можно выделить обстоятельства. Отправляются (куда?) на курорт, отправляются (когда?) зимой.

Вот так выглядит предложение при разборе по составу: Зимой (обст.) туристы (подл.) отправляются (сказ.) на горнолыжный (опр.) курорт (доп.).

Пример сложного предложения:

Солнце зашло за тучу, с неба пошёл мелкий дождь.

Сначала ищем основу. В предложении речь идёт о солнце и дожде. Значит, основы в предложении две: солнце зашло, и дождь пошёл. Теперь нужно найти дополнительные члены предложения в каждой основе. Зашло (куда?) за тучу; пошёл (какой?) мелкий, пошёл (откуда?) с неба.

Вот так нужно разбирать распространённые предложения по составу:

Мальчик сидел на крыше дома и смотрел на звёздное небо, притягивающее взгляд.

(Повествовательное, невосклицательное, простое, двусоставное, распространённое, полное, осложнено однородными сказуемыми и обособленным определением, выраженным причастным оборотом).

Здесь основа – мальчик сидел и смотрел, поэтому сказуемых два. Находим второстепенные члены предложения. Сидел (где?) на крыше (чего?) дома. Смотрел (куда?) на небо, (какое?) звёздное. Небо (какое?), притягивающее взгляд.

То есть после нахождения всех составляющих высказывания, оно будет выглядеть так:

Мальчик (подл.) сидел (сказ.) на крыше (обст.) дома (доп.) и смотрел (сказ.) на звёздное (опред.) небо (обст.), притягивающее взгляд (опред.).

Синтаксический разбор предложения делать несложно. Главное, придерживаться шагов, начиная с поиска главных членов предложения. Они являются основой. Затем переходят к второстепенным. В конце разбора каждый из них подчёркивают определённой линией.

Видео

Из видео вы узнаете, как правильно сделать синтаксический разбор предложения.

Морфемика (упражнения и тест)


Упражнение 1.

Подберите к указанным словам однокоренные, чтобы в них обнаружилось чередование гласных и согласных в корне.

 Дорога, берег, снег, блеск, свет, лицо, испечь, брызгать, собирать, рассмешить, укрепить, любить, холод, искать, вырос.


Упражнение 2.

Выделите основу и окончание в следующих словах.

Басенки, засветло, красота, брюки, увлекались, по-осеннему, призываю, настольный, жалко, кенгуру, медвежий, бегун, срочно, духовный, метро, отрезать, заповедник, бегут, испугавшись, хорош, сочнее.


Упражнение 3.

Обозначьте суффиксы в словах. К выделенным словам подберите другие слова с таким же суффиксом (по значению).

Студентка, поплавок, геройство, грузинка, медвежонок, сибиряк, доброта, музыкант, дождик, весенний, духовность.


Упражнение 4.

Обозначьте в словах приставку. К выделенным словам подберите другие слова с такой же приставкой (по значению).

Взлететь, отрубить, надкусить, безграничный, рассердиться, сверхсрочный, преграда, подбежать, пришкольный.


Упражнение 5.

Сделайте письменный морфемный разбор данных слов.

Теснота, воссоединение, верхний, допоздна (читать), недалекий, наслаждение, топленое (молоко), пылесос, съездить, налево (повернуть), ослепительный, льстиво (говорить), неустойчивая (погода), трубопровод, черноморский (флот), вороний (крик), давление, пилотаж.

 

Тест по теме «Морфемика»


1. Какое слово неправильно разбито на морфемы:


А) подо-жд-а-в,
Б) не-по-движ-ен-, 
В) с-верк-а-вш-ий, 
Г) (много) из-мен-ений.

2. Какое слово верно разбито на морфемы? 

 
А) сер-ов-ат-ое, 
Б) на-столь-ный, 
В) вы-воз-ит, 
Г) рассказ-чиц-а.

3. Какое слово состоит из пяти морфем?


А) подготовка,
Б) превзошли,
В) стремится,
Г) утомлен.

4. В каком слове есть суффикс -н-?


А) бессменный,
Б) лиственный, 
В) увеличен,
Г) львиный.

5. Какое слово состоит из приставки, корня, одного суффикса и окончания?


А) перелистывая,
Б) скудный,
В) раздробление, 
Г) пересыпавший.

6. Какое слово состоит из двух приставок, корня, одного суффикса и окончания?


А) водица, 
Б) напутствовать,
В) загордиться, 
Г) переоценка.

7. Какое слово состоит из приставки, корня и окончания


А) переулок,  
Б) огородный,   
В) обнова,  
Г) освещение.

8. В каком слове нет суффикса?


А) огурец,
Б) ребенок,  
В) речка, 
Г) горошек.

9. Отметьте «лишнее» среди родственных.


А) пахать, 
Б) пахота, 
В) пахнуть,  
Г) пахарь.

10.  Какое слово не является родственным остальным?


А) дорожить, 
Б) придорожный, 
В) дорога,  
Г) подорожник.

11.  Какое слово состоит из приставки, корня, одного суффикса и окончания?


А) издалека,
Б) насаженный,
В) прослушавший,
Г) приготовлю.

12.  Какое слово состоит из приставки, корня, одного суффикса и окончания?


А) посадка,
Б) заморгавший, 
В) соловушка, 
Г) складывая

13.  В каком ряду все слова родственные?


А) пригорок, горестный, взгорье;
Б) годный, годовой, наводнение;
В) водный, заводить, наводнение;
Г) гордость, горделивый, загордиться.

14.  Укажите слово с нулевым окончанием.


А) пятого,
Б) ходить, 
В) лисий, 
Г) зарумянились.

15.  В каком слове правильно выделено окончание?


А) занижены-й,
Б) обещани-е, 
В) обладае-шь, 
Г) предчувств-ую.

16.  В каком слове нет приставки?


А) примерка,
Б) прищепка, 
В) принцесса, 
Г) пришелец.

17.  В каком слове верно выделена приставка?


А) подо-рожник, 
Б) подо-зревать, 
В) подо-блачный, 
Г) по-дборщик.

18.  В каком слове неправильно выделен суффикс?


А) сель-ск-ий, 
Б) парашют-ист-к-а, 
В) лепет-ал-и,
Г) заоблач-н-ый.

19.  Укажите слово, которое состоит из корня, двух суффиксов и окончания.


 А) разбушевались, 
Б) служила, 
В) водительские,
Г) наступление.

20.  В каком слове неправильно выделен корень?


А) по-золоч-енный,
Б) за-дрож-али, 
В) за-жгл-ась, 
Г) син-еет.

 

                                                                                               Ответы:

 

 

 

Новый гибридный подход к автоматическому обнаружению отрицания в отчетах о клинической радиологии

Гипотеза исследования

В этом эксперименте мы проверили следующие две гипотезы:

  • 1 Структурная информация, хранящаяся в деревьях синтаксического анализа, помогает определить масштаб отрицания.

  • 2 Для отчетов о радиологии грамматика отрицания с хорошим охватом может быть получена из небольшого количества отчетов, и гибридный подход может обеспечить хорошую производительность с использованием такой грамматики.

В рамках данного исследования рассматриваются только полные отрицания (в отличие от частичных отрицаний, таких как «вероятно, нет») внутри предложения. Фразы считались отрицательными, если в клиническом документе они были указаны как «полностью отсутствующие». Нормальные результаты и результаты тестов не были признаны отрицательными на основании обсуждений с врачами. В следующем примере, приведенном Mutalik et al., «Несколько культур крови, всего шесть, были отрицательными», «несколько культур крови» не считались отрицательными, потому что это существительное выражение, представляющее тест, результаты которого были нормальный.Отрицания внутри слова не учитывались, как в случае отрицательного префикса или суффикса, потому что они часто семантически неоднозначны, более того, лучший способ представления этих слов может зависеть от контролируемой терминологии, используемой для кодирования понятий. Например, люди согласятся, что «нелюбезный» — это отрицание, означающее «не нежный», однако «бесцветный» сам по себе является понятием в SNOMED CT (263716002) для описания цветового атрибута: прозрачный. Люди могут не согласиться с тем, является ли это истинным отрицанием или как его представить: «бесцветным» (263716002) или отрицанием «цветов» (263714004).Муталик и др. привели больше примеров в своей статье: 14 «Последняя проблема заключается в том, что многие концепции UMLS сами по себе представляют антонимичные формы других концептов, например, слова, начинающиеся с« анти- »,« ан- »,« не- »и« не ». -. » Такие формы не обязательно являются отрицанием. (Таким образом, при наличии эпилепсии используется противоэпилептический препарат; «некурящий», однако, является истинным отрицанием.) »Мы решили разметить отрицательные биомедицинские словосочетания-существительные вместо концепций UMLS, чтобы сосредоточиться на оценке отрицания. обнаружение в этом эксперименте.Концепции, представленные этими отрицаемыми фразами, в контролируемой терминологии или нет, являются отрицательными концепциями.

Получение грамматики отрицания

Коллекция документов, использованная в нашем исследовании, состояла из 1000 деидентифицированных радиологических отчетов шести распространенных методов визуализации из Медицинского центра Стэнфордского университета. После получения схемы классификации на основе грамматики из ограниченного набора из 30 отчетов (см. Ниже) охват классификации был подтвержден с помощью еще 470 отчетов.Эти 500 отчетов послужили обучающим набором. Модуль обнаружения отрицания (NDM) был реализован с использованием вышеуказанной грамматики, которая позже была протестирована на наборе из 132 отчетов, случайно выбранных из оставшихся 500 отчетов.

Чтобы построить грамматику отрицания в радиологических отчетах, мы вручную идентифицировали предложения с отрицанием в 30 отчетах всех шести модальностей и размеченные сигналы отрицания, отрицательные фразы и шаблоны отрицания. Мы также изучили опубликованную литературу, чтобы составить более обширный список возможных паттернов отрицания с лингвистической точки зрения.Примеры и закономерности были рассмотрены врачом с точки зрения клинического применения, чтобы построить предварительную классификацию отрицаний. Отрицания классифицировались на основе синтаксических категорий сигналов отрицания и паттернов фраз. Ниже приводится пример одного из таких правил грамматики для типа отрицания, подобного прилагательному, где сигнал отрицания является определителем, например «нет», или предлогом, например «без», или прилагательным, например «отсутствует», за которым следует именная фраза для исключения фраз.Определители и предлоги отличаются от прилагательных. Однако словосочетания с существительными, такие как «свидетельство наличия» после «нет», «без» или «отсутствует», точно так же определяют объем отрицаемых фраз. Поэтому мы классифицируем эти три вместе, чтобы уменьшить общее количество грамматических правил.

  • Отрицание, подобное прилагательному: Фразовое: NounPhrase

  • Образец выражения: N [JJ] NN⊻NNS {of⊻for⊻to подсказывать} NegdPhr

  • N → {no⊻without⊻absent}

  • JJ → {маммографический⊻значительный}

  • NN → {доказательственный⊻feature⊻areapattern⊻history⊻sign}

  • NNS → {features⊻areas⊻patterns⊻signs}

  • Грамматика:

  • PP → IN0 NP

  • IN0 → {без}

  • NP → NP PP

  • NP → DT⊻JJ0 [JJ1] NN⊻NNS

  • NP → [JJ1] NN⊻ NNS

  • DT → {no}

  • JJ0 → {отсутствует}

  • JJ1 → {маммографический⊻ значимый}

  • NN → {доказательственный⊻особенность⊻пространственный шаблон}

    подпись
  • NNS → {features⊻areas⊻patterns⊻signs}

  • PP → IN NP

  • IN → {of⊻for}

  • NP → NegdPhr

Пример: нет свидетельств увеличения шейных лимфатических узлов.

Примечание: N — сигнал отрицания, [JJ] — необязательное прилагательное, NN — существительное в единственном числе, NNS — существительное во множественном числе, IN — предлог, NegdPhr — отрицаемая фраза, NP — фраза существительного, VP — глагольная фраза, PP — предложная фраза, A⊻B — либо A, либо B.

показывает дерево синтаксического анализа вышеуказанного предложения, сгенерированного Stanford Parser, с каждым токеном предложения, помеченным тегом части речи (POS). Тег POS определяет синтаксическую категорию компонента предложения, например JJ для прилагательного и NN для существительного.Как показано в каждом грамматическом правиле, подобное приведенное выше было далее преобразовано в структурное правило для извлечения отрицательных фраз в дереве синтаксического анализа: 1. Найдите именную фразу (NP) с головой из небольшого набора существительных, таких как «свидетельство» и модифицированных словом «нет», «без» или «отсутствует»; 2. Найдите предложную фразу (PP), озаглавленную «of» или «for», после приведенной выше NP; 3. Извлеките NP из приведенного выше PP, который содержит инвертированную фразу (NegdPhr).

Пример, показывающий, как использовать структурное правило для извлечения инвертированных фраз.

Используя сценарий PERL, 1384 предложения, содержащие возможные отрицания, были извлечены из 6 590 предложений в оставшихся 470 отчетах обучающей выборки. Затем мы разметили 1384 предложения, используя черновой вариант классификации, и повторили процесс проверки, чтобы улучшить грамматику. Чтобы дополнительно подтвердить полноту классификации, мы проверили 1600 предложений, отмеченных сценарием как не содержащие отрицаний. В результате было обнаружено 14 случаев отрицания, ни один из которых не выявил каких-либо новых синтаксических паттернов, но все же добавил два дополнительных сигнала отрицания в наш список.

В ходе описанного выше процесса была получена исчерпывающая синтаксическая классификация отрицаний в радиологических отчетах. Классификация была показана в, с отрицанием, сначала классифицированным на основе синтаксической категории сигналов отрицания как прилагательное (например, «нет, отсутствует» и предлог, например «без»), наречие (например, «не»). , глагол (например, «отрицать») и существительное (например, «отсутствие») соответственно. Чтобы найти отрицательные фразы, отрицания дополнительно классифицируются на основе паттернов фраз, включая слова, имеющие решающее значение для определения паттернов отрицания и самих паттернов отрицания.Первые два столбца таблицы содержат синтаксические категории сигналов отрицания и паттерны фраз, которые поддерживают обнаружение отрицательных фраз не в непосредственной близости от сигналов отрицания на выходе анализатора NLP. Третий столбец содержит примеры для каждой категории, где сигналы отрицания выделены полужирным шрифтом , , шаблоны отрицания — курсивом, , а отрицательные фразы подчеркнуты.

Таблица 1

Таблица 1 Классификация отрицаний, основанная на синтаксической категории сигнала отрицания и образцах фраз

+ предлоги)
Тип сигнала отрицания Образец фраз Пример
Предложение Левая подчелюстная железа хирургическим путем отсутствует .
Прилагательная фраза IV доступ был не удалось установить .
Существительное словосочетание Три изображения левого плеча нет свидетельства перелома .
Простой Отсутствует сигнал потока по всей правой общей сонной артерии.
Наречие «Быть» прилагательное Ранее идентифицированный изоэхогенный узелок — это , а не , присутствующий на текущем обследовании .
«Быть» глагол-причастие прошедшего времени Правый яичник — это не видно .
«Делай» Там не не кажется каким-либо значительным остеолизом.
Глагол Пассивный глагол Веретенообразная аневризма была исключена .
Активный глагол Пациент отказал в внутривенном доступе.
Существительное Отсутствие из Mass Effect выступает против неопластического процесса.
Двойное отрицание (не отрицание) Мы, , не можем исключить злокачественности.

показывает взаимосвязь между категориями более интуитивно в виде дерева. Дочерние узлы первого уровня — это синтаксические категории сигналов отрицания, глагола, наречия, прилагательного и существительного. SuffixNeg и PrefixNeg — это отрицания, отмеченные суффиксами и префиксами, которые не рассматривались в этом исследовании.Узлы под ними представляют собой подкатегории, основанные на образцах фраз. Наконец, листовые узлы содержат пример категории отрицания с NegdPhr, представляющей отрицательную фразу. Пожалуйста, обратитесь к Приложению A (доступному в качестве онлайн-дополнения к данным на сайте www.jamia.org) для получения более подробной информации. В двойном отрицании нет отрицательных фраз, поэтому на рисунке оно не показано.

Дерево классификации отрицания. Классы отрицания показаны в прямоугольных ячейках. Примеры отрицания показаны в овальных рамках листа.

Регулярные выражения были разработаны с использованием отрицательных сигналов, таких как «нет», и важных текстовых функций, таких как «доказательства» в приведенном выше примере. Они сопоставили шаблоны отрицания в целом с высокой чувствительностью, в то время как смогли классифицировать отрицания по указанным выше категориям при применении по порядку. После обнаружения отрицания NDM прошел по дереву синтаксического анализа, чтобы найти отрицаемые фразы с высокой специфичностью. NDM обычно начинается с узла, содержащего отрицательный сигнал. Используя грамматику, соответствующую типу отрицания, NDM извлек узел (узлы) дерева отрицательной именной фразы.Как отмечают Чапман и др., Некоторые существительные, такие как «изменение», не являются реальным отрицанием, когда они появляются в начале отрицательной именной группы. Существуют также союзы, такие как «но», предлоги, такие как «кроме», и наречия, такие как «кроме», чтобы уменьшить область отрицания в составе составной именной группы. Таким образом, извлеченные словосочетания с именами были просканированы на предмет псевдоотрицания и уменьшены для создания окончательной версии отрицательных фраз. Множественные отрицания (определяемые наличием более одного сигнала отрицания) в одном предложении обрабатывались несколько раз в порядке слов в соответствии с каждым отдельным типом отрицания.В корпусе с ограниченными текстовыми образцами часто встречались двойные отрицания. Перед подсчетом множественных отрицаний их отсеивали с помощью регулярных выражений.

Пример вывода дерева синтаксического анализа Stanford Parser показан в. Это предложение может создавать трудности для большинства алгоритмов обнаружения отрицания, не использующих структурную информацию в дереве синтаксического анализа предложения, потому что отрицаемая фраза «Ранее идентифицированный изоэхогенный узел справа» и сигнал отрицания «не» разделяются фразой «больше». чем 7 мм.Однако с помощью дерева синтаксического анализа становится ясно, что синтаксически глагольная фраза (VP) «не видна…» отрицает свое подлежащее, именную группу (NP), состоящую из двух существительных фраз: «Ранее идентифицированные изоэхогенный узелок справа »и« более 7 мм ». Таким образом, с помощью дерева синтаксического анализа и грамматики, разработанной на предыдущем шаге, мы смогли пометить их обоих как отрицательную составную именную фразу.

Дерево синтаксического анализа случая отрицания, когда отрицательная фраза «Ранее идентифицированный изоэхогенный узелок» находится на расстоянии от отрицательного сигнала «нет».”

Представляем наш инструмент релевантности контента

Извлечение текстовых фрагментов с веб-страницы

Есть несколько факторов, которые означают, что мы не можем извлечь текстовый фрагмент путем синтаксического анализа HTML из URL-адреса страницы: веб-страницы могут загружаться асинхронно, отображаться с помощью JavaScript , в зависимости от размера экрана или любых других факторов, которые означают, что HTML-код, загруженный с URL-адреса страницы, не совпадает с версией, которую видит пользователь.

Простой способ отобразить страницу так, как она кажется пользователю, — это загрузить веб-страницу, а затем скопировать и вставить текст.Однако на масштабное выполнение этого требуется много времени; нам нужно найти средства для автоматизации нормальной работы браузера. Решения для этого включают phantomjs, Selenium и доступ к Chrome в безголовом режиме.

Технически теперь мы можем анализировать HTML-код отображаемых страниц с помощью сценария. Однако это не приведет к последовательным и эффективным результатам на всех веб-страницах, поскольку мы не хотим включать все содержимое страницы, например навигацию по сайту или юридические заявления об отказе от ответственности. Нам нужно будет использовать детерминированные правила, чтобы исключить этот контент; количество правил и возможностей, необходимых для этого для веб-страниц в масштабе, не определено, и поэтому невозможно.

Помимо правил, определяющих, является ли конкретный HTML-раздел частью содержимого главной страницы, нам также понадобится набор правил, определяющих, насколько важен текстовый раздел для общего содержимого веб-страницы. раздел, напечатанный мелким шрифтом внизу, придает больший вес, чем заголовок вверху? А как насчет бокового раздела? Как узнать, где отображаются разделы HTML?

Существует слишком много способов структурировать HTML, CSS и JavaScript, чтобы реально иметь возможность рассматривать эту задачу с использованием детерминированного подхода.Даже если бы мы смогли создать правила, которые работали, веб-разработка изменилась бы так быстро, что вскоре устарела бы: все, что нужно, — это выпуск новой CMS или появления новой парадигмы веб-дизайна, и правила больше не применяются.

Следовательно, в данном случае невозможно использовать детерминированный подход к извлечению контента. Однако люди могут делать это интуитивно очень легко; большинство людей могут определить, какой текст является частью содержимого главной страницы, без необходимости читать содержимое веб-страницы, используя визуальные подсказки, такие как макет страницы.

Собственное руководство по поиску Google использует аналогичный метод анализа веб-страницы:

Google принимает во внимание ваше нетекстовое содержание и общий визуальный макет, чтобы решить, где вы будете отображаться в результатах поиска. Визуальные аспекты вашего сайта помогают нам полностью усвоить или понять ваши веб-страницы.

Используя визуальные подсказки, Google может лучше понимать контент, который мы публикуем на сайте, так же, как это делает человек, и, следовательно, доставлять контент, который люди считают полезным и актуальным (а не контент, который лучше всего удовлетворяет данной модели релевантности. ).Создав решение, имитирующее этот подход, мы сможем создать вечнозеленый инструмент, который выдержит испытание временем. Поэтому мы решили подойти к задаче как к проблеме видения машинного обучения.

Мы собрали большой набор разнообразных страниц из исторических поисков SERPLab и приступили к созданию набора данных, который мы могли бы использовать для обучения нейронной сети тому, как извлекать контент. Вместо того, чтобы использовать HTML / CSS код , отображаемый браузером, мы смотрели прямо на изображение страницы.Затем мы использовали API Google Vision для распознавания всех текстовых блоков, содержащихся на каждой странице:

Мы попросили всю команду Search Laboratory просмотреть изображения страниц и классифицировать каждый из этих текстовых блоков на предмет того, считают ли они его частью основное содержание веб-страницы. Это дало нам огромный помеченный набор данных текстовых блоков и соответствующих изображений страниц, который мы использовали для обучения модели глубокого обучения TensorFlow прогнозированию вероятности того, что данный текстовый блок станет частью содержимого главной страницы.

Мы обучили модель использовать различные особенности текстового блока (такие как его размер, его расположение на странице, размер текста, плотность текста и т. Д.), А также само изображение страницы (например, визуальный макет и функции на которую смотрят и люди, и Google). В результате у нас появилась надежная модель, которая прогнозирует вероятность того, что данный блок текста будет считаться частью содержания страницы.

% PDF-1.3 % 1 0 объект > эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 объект > эндобдж 5 0 объект > эндобдж 6 0 объект > эндобдж 7 0 объект > эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 10 0 объект > эндобдж 11 0 объект > эндобдж 12 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 14 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [1 0 0] / H / I / Rect [97.641 743.852 105.148 755.646] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 15 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [136.305 690.081 193.154 701.449] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 16 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [196.939 690.081 221.186 701.449] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 17 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [213.134 676.106 260.887 687.9] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 18 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [264.348 676.106 288.333 687.9] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 19 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [128.272 649.007 198.984 660.802] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 20 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [202.459 649.007 226.4 660.802] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 21 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [191.506 581.262 261.362 593.056] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 22 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [264.806 581.262 288.398 593.056] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 23 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [195,829 554,589 258,276 565,957] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 24 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [262,626 554,589 286,306 565,957] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 25 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [193.79 455.288 247.365 467.082] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 26 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [251.718 455.288 280.239 467.082] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 27 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [280.96 455.288 288.38 467.082] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 28 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [74,313 346,894 130,387 358,688] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 29 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [133,868 346,894 157,897 358,688] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 30 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 1 0] / H / I / Rect [172.T]: jf˕C «> ۄ) RT69NN $ t] {O4Q4e, Rq? 𼓵 + 6} 7 Q @` upqNX) @ B, S} N = a3F

Избранные публикации доктора Лилы Глейтман

Глейтман, Л. Р., Либерман, М. Ю., МакЛемор, К. А., и Парти, Б. Х. (2019) Невозможность овладения языком (и как они это делают). Ежегодный обзор языкознания, 5, 1-24.

Картмилл, Э. А., Армстронг, Б. Ф., Глейтман, Л. Р., Голдин-Мидоу, С., Медина, Т. Н., & Трюсвелл, Дж. К. (2013). Качество раннего вклада родителей предсказывает словарный запас ребенка через 3 года.PNAS; досрочно опубликовано 24 июня 2013 г., DOI: 10.1073 / pnas.1309518110

Trueswell, J. C., Medina, T. N., Hafri, A., & Gleitman, L. R. (2013). Предлагайте, но проверяйте: быстрое сопоставление соответствует кросс-ситуационному изучению слов. Когнитивная психология, 66 (1), 126-156.

Глейтман, Л. И Папафрагу А. (2013). Отношения между языком и мыслью. В Д. Райсберге (ред.), Справочник по когнитивной психологии . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.

Глейтман, Л.И Ландау Б. (2012). Каждый ребенок изолирован: эксперименты природы в изучении языка. В М. Пиаттелли-Пальмарини и Р. К. Бервик (ред.), Богатые языки из плохих источников . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

Gleitman, L.R., Connolly, A.C., & Armstrong, S.L. (2012). Могут ли представления прототипов поддерживать композицию и декомпозицию? В M. Werning, W. Hinzen и E. Machery (Eds.), Оксфордский справочник по композиционности. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

Ли П., Абарбанелл Л., Глейтман Л. и Папафрагу А. (2011). Пространственное мышление у тенеджапских майя. Познание, 120 , 33-53.

Medina, T.N., Snedeker, J., Trueswell, J.C., & Gleitman, L.R. (2011). Как слова можно и нельзя выучить путем наблюдения. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108 : 9014-9019.

Глейтман, Л. Р. (2009). Усвоенный компонент изучения языка. В М. Пьяттелли-Пальмарини, П.Салабуру и Дж. Уриагарека (ред.), Разумов и языка: Встречи с Ноамом Хомским (239-256). Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

Наппа, Р., Уэссел, А., МакЭлдун, К.Л., Глейтман, Л.Р., и Трюсвелл, Дж. К. (2009). Использование взгляда говорящего и синтаксиса в обучении глаголам. Изучение и развитие языков, 5 (4), 203-234.

Коннолли, А.С., Фодор, Дж. А., Глейтман, Л. Р., и Глейтман, Х. (2007). Почему стереотипы даже не действуют по умолчанию. Познание, 103 (1), 1-22.

Глейтман, Л., Январь, Д., Наппа, Р., & Трюсвелл, Дж. К. (2007). О компромиссе между восприятием события и формулировкой высказывания. Журнал памяти и языка, 57 (4), 544-569.

Папафрагу А., Кэссиди К. и Глейтман Л. (2007). Когда мы думаем о мышлении: глаголы приобретения веры. Познание, 105 (1), 125-165.

Trueswell, J.C & Gleitman, L.Р. (2007). Обучение синтаксическому анализу и его значение для усвоения языка. В Г. Гаскелл (ред.) Оксфордский справочник по психолингвистике.

Гуревиц, Ф., Папафрагу, А., Глейтман, Л., и Гельман, Р. (2006). Асимметрии в получении чисел и квантификаторов. Language Learning and Development, 2 (2), 2006, 77-96.

Папафрагу А., Мэсси К. и Глейтман Л. (2006). Когда английский предполагает то, что предполагает греческий: межъязыковое кодирование событий движения. Познание, 98 (3), B75-B87.

Глейтман, Л.Р., Кэссиди, К., Наппа, Р., Папафрагу, А., Трюсвелл, Дж. К. (2005). Трудные слова. Изучение и развитие языков, 1 (1), 23-64.

Глейтман, Л. Р. и Фишер, К. (2005). Универсальные аспекты изучения слов. В J. McGilvray (Ed.), The Cambridge Companion to Chomsky . Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

Наппа, Р., Январь, Д., Глейтман, Л. И Трюсвелл, Дж.С. (2004). Обращение внимания на: эффекты прайминга восприятия на порядок слов. Труды 26-й ежегодной конференции Общества когнитивных наук.

Лидз, Дж., Глейтман, Х., и Глейтман, Л. (2003). Понимание важности ввода: изучение глаголов и след универсальной грамматики. Познание, 87 (3), 151-178.

Снедекер, Дж., И Глейтман, Л. (2003). Почему сложно обозначить наши концепции. В С. Ваксман и Г. Холл (ред.), Плетение лексики . Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Фишер К. и Глейтман Л. Р. (2002). Овладение языком. В Х. Ф. Пашлере (Серия ред.) И К. Р. Галлистель (издание тома), Справочник Стивенса по экспериментальной психологии , том 1: Обучение и мотивация (стр. 445-496). Нью-Йорк: Вили.

Ли П. и Глейтман Л. (2002). Переворачивая столы: язык и пространственное мышление. Познание, 83 (3), 265-294.

Минц, Т.Х. и Глейтман, Л. (2002). Прилагательные действительно изменяют существительные: постепенный и ограниченный характер раннего усвоения прилагательных. Познание, 84 (3), 267-293.

Папафрагу А., Мэсси К., Глейтман Л. (2002). Встряхивание, грохот, н-ролл: представление движения в языке и познании. Познание, 84 (2), 189-219.

Hurewitz, F., Brown-Schmidt, S., Thorpe, K., Gleitman, L.R. И Trueswell, J.C. (2001). Одна лягушка, две лягушки, красная лягушка, синяя лягушка: факторы, влияющие на синтаксический выбор детей при производстве и понимании. Журнал психолингвистических исследований, 29 (6), 597-626.

Gillette, J., Gleitman, L.R., Gleitman, H., Lederer, A. (1999). Человеческое моделирование изучения словарного запаса. Познание, 73 , 135-176.

Gleitman, L., Gleitman, H., Miller, C., & Ostrin, R. (1996). «Подобные» и подобные концепции. Познание, 58 (3), 321-376.

Глейтман, Л., и Ньюпорт, Э. (1995). Изобретение языка детьми: экологическое и биологическое влияние на овладение языком.В Л. Глейтман и М. Либерман (ред.), Приглашение к когнитивной науке (Том 1). Кембридж, Массачусетс: MIT Press.

Фишер, К., Холл, Д. Г., Раковиц, С., и Глейтман, Л. (1994). Когда лучше получать, чем отдавать: синтаксические и концептуальные ограничения для увеличения словарного запаса. Lingua, 92 , 333-375.

Фаулер А. Э., Гельман Р. и Глейтман Л. Р. (1994). Курс овладения языком у детей с синдромом Дауна. В Х. Флагере-Флусберге (Ред.), Ограничения на овладение языком: исследования атипичных детей . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум.

Глейтман, Л. и Глейтман, Х. (1992). Картинка стоит тысячи слов, но вот в чем проблема: концептуальные и структурные факторы при пополнении словарного запаса. Современные направления психологической науки , 1 (1).

Фишер К., Глейтман Л. и Глейтман Х. (1991). О смысловом наполнении фреймов подкатегории. Когнитивная психология, 23 , 331-392.

Глейтман, Л. (1990). Структурные источники значений глаголов. Language Acquisition, 1 (1), 3-55.

Ландау Б. и Глейтман Л. Р. (1985). Язык и опыт: свидетельства слепого ребенка . Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета.

Глейтман, Л., Ньюпорт, Э., и Глейтман, Х. (1984). Текущее состояние гипотезы мотереза. Journal of Child Language, 11 (2), 43-79.

Армстронг, С., Глейтман, Л., и Глейтман, Х. (1983). Каких некоторых концепций может не быть. Познание, 13 (3), 263-308.

Gleitman, H., & Gleitman, L. (1979). Использование языка и суждение о языке. В C. Fillmore, D. Kemler & W. Wang (Eds.), Индивидуальные различия в языковых способностях и языковом поведении . Нью-Йорк: Academic Press.

Фельдман, Х., Голдин-Мидоу, С., и Глейтман, Л. (1978). Помимо Геродота: создание языка глухими детьми, лишенными лингвистики.В A. Lock (Ed.), Действие, жест и символ: появление языка . Лондон: Academic Press.

Глейтман, Л. Р., и Розин, П. (1977). Структура и навыки чтения I: Связь между орфографией и структурой языка. В А. Ребере и Д. Скарборо (ред.), К психологии чтения. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум.

Ньюпорт, Э., Глейтман, Х., и Глейтман, Л. (1977). Мама, я лучше сделаю это сам: Некоторые эффекты и не-эффекты материнского стиля речи.В К. Сноу и К. Фергюсон (ред.), Разговор с детьми: языковой ввод и овладение . Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Розин П. и Глейтман Л. Р. (1977). Структура и освоение чтения II: процесс чтения и освоение алфавитного принципа. В А. Ребере и Д. Скарборо (ред.), К психологии чтения. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум.

Глейтман Л., Глейтман Х. и Шипли Э. (1973). Становление ребенка грамматиком. Познание, 1 (2), 137-164.

Шипли, Э., Смит, К., и Глейтман, Л. (1969). Исследование в овладении языком: Бесплатные ответы на команды. Язык, 45 (2), 322-342

3.4 Структура слогов — Основы лингвистики

Кэтрин Андерсон

Произносимые слова состоят из слогов, но слоги также имеют внутреннюю структуру. Этот модуль рассматривает, как мысленная грамматика организует согласные и гласные внутри слогов.

Проверьте себя


Видео скрипт

В предыдущем разделе мы видели, что слог — это пик звучности, окруженный менее звучными звуками. Мы знаем, что звучность — это акустическая энергия, и теперь, когда мы понимаем, как создается речь, мы знаем, что самые звучные звуки, обладающие наибольшей акустической энергией, — это звуки, которые производятся без препятствий речевому тракту. Самые звонкие звуки — это гласные. С другой стороны, согласные имеют препятствие в голосовом тракте, поэтому они менее звучные.Таким образом, мы могли бы также думать о слоге как о гласной, окруженной некоторыми согласными. Это хорошее начальное определение, но оно немного сложнее, как мы увидим в этом и следующих разделах.

Наша мысленная грамматика не только организует слова в слоги, но также структурирует то, что находится внутри слога. Давайте взглянем. Название самой звучной части слога — ядро ​​. В типичном слоге ядром будет гласная, производимая при свободном голосовом тракте.Сегменты, которые идут перед ядром, называются началом , а если есть какие-либо сегменты после ядра, они называются кодом . Ядро и код вместе образуют единицу, которую мы называем рифмой , и лингвисты любят использовать греческую сигму (σ) для обозначения всего слога.

Давайте посмотрим, как это работает в некоторых английских словах. Когда мы говорим, что слово «односложное», это просто означает, что оно состоит из одного слога. Начнем с красивого простого слова, например, большой [bɪɡ].Ядро — самая звучная часть, поэтому в этом слове гласная [ɪ] — это ядро. Согласная, которая идет после ядра гласной [ɡ], является кодой, а согласная, которая идет перед [b], — началом. Единственная часть слога, которая всегда должна присутствовать, — это ядро. У некоторых слогов есть начало, но нет кода, например, у слова day [deɪ], а у некоторых слогов есть начало, но нет начала, например, у слова eat [it]. А у случайного слога нет ни начала, ни кода, только ядро, как у слова I [aɪ]!

А как насчет односложного слова, в котором больше согласных? Давайте посмотрим на экранов .Опять же, гласная [i] является ядром этого слога, а согласные [nz], идущие после ядра, образуют коды. Перед ядром три согласных [skɹ], и они образуют начало. Когда в начале или коде есть группа согласных, мы называем их кластером .

Односложные слова довольно просты. Как это работает со словами, у которых больше одного слога, например, raptor? У него два слога, поэтому у него два ядра [æ] [ə]. Согласная в начале слова [ɹ] — это начало первого слога, а согласная в конце слова [ɹ], очевидно, является кодой второго слога.А как насчет этих двух согласных в середине? В слове raptor [p] — это код первого слога, а [t] — начало второго слога, но есть и другие логические возможности. Мы могли бы так же легко сказать, что у первого слога есть кластер кода [pt], или что у второго слога есть кластер начала [pt]. Как мысленная грамматика организует согласные в середине многосложного слова?

Что ж, это не случайность, и мысленная грамматика не просто пытается равномерно распределить согласные.В ментальной грамматике действует систематический принцип: начальных элементов являются жадными . Чтобы понять, что это означает, давайте посмотрим на слово, в центре которого есть набор согласных, например эмблема . В середине этого слова три согласных [mbl], так что есть четыре логических варианта их организации. Может быть, все согласные идут в начале второго слога. Может случиться так, что все они идут в коде первого слога, или они могут быть разделены между кодой первого и началом второго, с парой возможных перестановок.Что делает мысленная грамматика с этими согласными?

Принцип «жадности» начала означает, что начало требует как можно большего количества согласных. Итак, этот первый вариант здесь имеет самое жадное начало: у него наибольшее количество согласных в начале. Но это выглядит довольно странно, не правда ли, когда слог начинается с [mbl]? Жадное начало берет как можно больше согласных в грамматике этого языка. Согласно принципу грамматики английского языка, слова не начинаются с группы вроде [mbl], как и слоги.Из этих четырех вариантов один из возможных в английском имеет самое жадное начало: [m] — это код первого слога, а группа согласных [bl] — начало второго слога.

Давайте рассмотрим еще один пример, чтобы проиллюстрировать эту идею о том, что начала жадны. Рассмотрим слово некрасивый . Две гласные [ʌ] [i] образуют два ядра слогов; нет начала для первого слога и нет кода для второго слога. Итак, есть три логических возможности для этих средних согласных [ɡl] — они обе могут быть кодой; они оба могли быть началом; или они могли разделить разницу.Что делает ментальная грамматика? Начало жадное, поэтому хочет взять как можно больше согласных. Мы знаем, что [ɡl] — возможное начало в английском языке, потому что есть много слов, начинающихся с [ɡl], например, glue , glass , glamour . Итак, поскольку [ɡl] — это возможный грамматический начальный кластер в английском языке, начало второго слога берет его полностью и не оставляет согласных в коде первого слога.

Подведем итоги. Слоги — это единицы в словах, и у них также есть собственная внутренняя структура.У каждого слога есть ядро, которое является самой звучной частью слога: гласной или другим звучным звуком. Если есть менее звучные согласные, они составляют начало и код слога. А в середине слова начала жадные: они принимают столько согласных, сколько могут, в пределах ограничений грамматики языка.

Мои первые пятнадцать компиляторов —position.al

Обновление (июль 2019 г.): Пересмотренная версия этого поста теперь появилась в PL Perspectives , блоге SIGPLAN.

В моем последнем посте я написал о нескольких способах использования слова «транспилер». В этом посте я предложу более личный взгляд на эту тему, основанный на моем собственном опыте изучения разработки компиляторов.

Первым компилятором, над которым я когда-либо работал, был тот, который я написал весной 2009 года для курса компиляторов для выпускников Кента Дибвига в Университете Индианы. На самом деле, в том семестре я написал не только один компилятор для курса Кента; Я написал пятнадцать компиляторов, по одному на каждую неделю курса.У первого был язык ввода, более или менее заключенный в скобки на ассемблере; его целевым языком была сборка x86-64. Каждую неделю мы добавляли новые проходы в начало компилятора предыдущей недели, в результате чего создавался новый компилятор с тем же целевым языком, что и компилятор предыдущей недели, но с языком ввода немного более высокого уровня. 1 К концу курса у меня был компилятор, который скомпилировал существенное подмножество Scheme в x86-64, структурированное как сорок небольших проходов.Каждый проход транслировался со своего языка ввода на язык немного более низкого уровня или имел один и тот же язык ввода и вывода, но выполнял некоторый анализ или оптимизацию на нем.

Все это стало намного проще, потому что мы использовали подход «нанопроход» при разработке компилятора, поддерживаемый фреймворком nanopass, исходный код которого с тех пор был открыт. Фреймворк nanopass предоставляет более или менее предметно-ориентированный язык для разработки компиляторов, которые структурированы как серия небольших проходов с четко определенными языками ввода и вывода.Фреймворк поощряет вас создавать компилятор, сначала определяя промежуточные языки, а затем определяя проходы компилятора, которые будут переводить между ними. Он предоставляет средства для этого с минимальными накладными расходами.

Мы можем думать о подходе с использованием нанопроходов как о взятии идеи библиотек комбинаторов синтаксического анализатора, в которых синтаксический анализатор строится из нескольких более мелких синтаксических анализаторов, и распространении этой идеи на разработку всего компилятора. Используя библиотеку комбинатора синтаксического анализатора, вы пишете синтаксический анализатор, начиная с набора примитивных синтаксических анализаторов (скажем, анализирующих числа или символы) и комбинируя их, в конечном итоге создавая способность синтаксического анализа сложного языка.Язык, который мы можем разобрать, становится все красивее и интереснее, но на каждом этапе пути есть парсер. Точно так же при разработке компилятора полезно иметь возможность думать о том, что у вас есть на каждом этапе процесса, как о уже , являющемся компилятором; по мере вашего продвижения он становится компилятором для языка, который все больше отличается от целевого языка.

Вот почему я говорю, что написал пятнадцать компиляторов, когда проходил курс Кента. В конце первой недели (и в конце второй недели и так далее для каждой недели) Я написал компилятор ! Конечно, компилятор, который у меня был в конце первой недели, был компилятором для языка ввода, который не сильно отличался от языка вывода.Но он преобразовал код на своем языке ввода в код ассемблера, на котором я мог затем запустить ассемблер, создав рабочий исполняемый файл. Это было действительно интересно!

В моем последнем посте я упомянул два разных определения «транспилятора», которые совпадают, только если мы предполагаем, что компиляторы всегда имеют язык ввода высокого уровня. Мой опыт прохождения курса Кента научил меня избегать этого предположения. Напротив, было полезно думать о том, что я написал на первой неделе курса Кента, как о компиляторе, несмотря на то, что он имел довольно низкоуровневый язык ввода.Во-первых, было очень мотивировано сказать, что у меня был работающий компилятор на каждом этапе прохождения курса. Некоторый опыт разработки компилятора представляет собой долгую утомительную работу, когда вы пишете код месяцами, даже не имея ничего, что могло бы создать исполняемый файл, который можно было бы запустить. С другой стороны, в курсе Кента мы получали удовольствие каждую неделю. Кроме того, представление о каждом компоненте полного компилятора как о как о самом как о компиляторе было полезно, потому что оно побуждало нас структурировать наш код читаемым, модульным и поддерживаемым способом, почти так же, как библиотеки комбинаторов синтаксического анализатора поддерживают разработку читаемые, модульные, поддерживаемые парсеры.

Если мы возьмем «компилятор, который осуществляет перевод между языками программирования, которые работают примерно на том же уровне абстракции», как определение «транспилятор», то однопроходный компилятор, который я написал на первой неделе курса Кента, был транспилятором. То же самое верно и для любого другого индивидуального прохода компилятора, написанного мной в ходе курса. Но, конечно, мы никогда не задумывались над тем, чтобы просто назвать их компиляторами. Как заметил мой друг и наставник Сэм Тобин-Хохштадт, введение нового слова вместо простого слова «компилятор» создает ненужный разрыв в сообществе разработчиков компиляторов и препятствует обмену знаниями через этот разрыв.В качестве конкретного примера этого, вот вопрос, заданный на Stack Overflow в 2012 году кем-то, кто хотел написать транспилятор, но не знал, что делать дальше. Они написали:

Теперь следующее, что я хотел бы сделать, это преобразовать этот исходный код в другой исходный код, таким образом перенеся его. Но как это работает? Я не могу найти никаких прямых руководств, объяснений по этому поводу.

Существует множество руководств, курсов, книг и тому подобного о том, как писать компиляторы .Но если кто-то считает, что написание транспилятора — не то же самое, что написание компилятора, ему может не прийти в голову просмотреть какой-либо из этих материалов. Возможно, они даже пришли к выводу, что написание компилятора — это монолитная и недостижимая задача, на которую могут надеяться лишь немногие избранные, а не что-то, что можно разбить на серию относительно небольших, четко определенных и доступных шаги, и поэтому они могут уклоняться от прохождения курса или чтения книги о разработке компиляторов.Возможно, такой ситуации можно было бы избежать, если бы мы просто называли каждый компилятор компилятором, независимо от того, насколько мала или велика разница в уровне абстракции между его языками ввода и вывода.

Выбор слов, которые мы используем, чтобы говорить о компиляторах, имеет для меня значение, потому что я не хочу, чтобы кто-то боялся писать компилятор или верил, что компиляторы должны быть написаны монолитно. Мне понравился педагогический подход, применявшийся в курсе Кента, потому что структурирование моего компилятора в виде группы маленьких компиляторов значительно упростило его написание, отладку и поддержку, чем если бы он был структурирован монолитно.Эти пятнадцать недель были большим трудом, но они также были самым увлекательным занятием, которое я когда-либо испытывал при написании кода. Более того, именно благодаря прохождению этого курса я смог пройти стажировку, работая над Rust пару лет спустя — не из-за каких-то конкретных навыков, которые я изучил в курсе 2 , а потому, что после прохождения курса я считал, что компилятор — это то, что я мог бы написать, и что-то, что я хотел, чтобы написал. Конечно, многие компиляторы — включая Rust в то время — монолитно структурированы и трудны для понимания, но дело в том, что компиляторы не должны быть такими! Курс Кента показал мне, что компиляторы могут быть красивыми, хотя зачастую и не так.Это заставило меня захотеть, чтобы работал над компиляторами.

Если бы я думал о компиляторе, который я написал для курса Кента, как о просто кучке склеенных вместе транспиляторов, а не как о компиляторе , то я, возможно, никогда бы не подал заявку на эту стажировку в Rust, возможно, не научился бы всему, чему научился. работал над Rust два лета, и, возможно, не узнал бы много людей, чье присутствие в моей жизни помогло мне построить исследовательскую карьеру. Когда Сэм говорит, что использование слова «транспилятор» «отделяет [людей] от полезных знаний и сообщества», он имеет в виду то, что легко могло случиться с меня .И я мог бы в конечном итоге поверить, что Real Compilers ™ должны иметь монолитную структуру, что сделало бы меня хуже при написании настоящих компиляторов.

Спасибо Джасиму Абиду, Леа Олбоу, Дэвиду Альберту, Майклу Арнцениусу, Руди Чену, Харрисону Кларку, Карлу Дугласу, Джулии Эванс, Джеффу Фаулеру, Филиппу Го, Лоре Линдзи, Шону Мартину, Энди МакКлюру, Иену Маккой, Вайбхави Сагар Стрикленду и Сэму Тобину-Хохштадту за отзывы о черновиках этой публикации или обсуждение ее со мной аспектов.

Символическое мышление (символический ИИ) и машинное обучение

Глубокое обучение имеет свои недостатки, и многие из них обращаются к другим отраслям ИИ, когда надеются на будущее. Символическое мышление — одна из таких ветвей.

Два самых больших недостатка глубокого обучения — это отсутствие интерпретируемости модели (т.е. почему моя модель сделала такой прогноз?) И большой объем данных, который требуется глубоким нейронным сетям для обучения. Нейронные сети жаждут данных.

Сам Джефф Хинтон выразил скептицизм по поводу того, станет ли обратное распространение, рабочая лошадка глубоких нейронных сетей, дальнейшим развитием ИИ. 1

Исследования так называемого однократного обучения могут решить проблему нехватки данных глубокого обучения, в то время как глубокое символическое обучение или предоставление глубоким нейронным сетям возможности манипулировать, генерировать и иным образом сосуществовать с концепциями, выраженными в строках символов, может помочь решить проблему объяснимости, потому что после все люди общаются с помощью знаков и символов, и это то, чего мы желаем от машин. 2 Недавняя работа Массачусетского технологического института, DeepMind и IBM продемонстрировала мощь комбинирования техник коннекционизма, таких как глубокие нейронные сети, с символическими рассуждениями.

Применение обучения с подкреплением к моделированию »

Знаки, символы, обозначения и обозначения

Слова знак и символ происходят от латинских и греческих слов, соответственно, которые означают знак или знак , как в «возьми эту розу в знак моего уважения». Оба слова означают «означать что-то другое» или «представлять что-то еще».

Это что-то еще может быть физическим объектом, идеей, событием, что угодно. Для наших целей знак или символ — это визуальный образец, скажем, символ или строка символов, в которые заложено значение, и этот знак или символ указывает на что-то еще. Это может быть переменная x , указывающая на неизвестное количество, или слово rose , указывающее на красные изгибающиеся лепестки, расположенные один над другим по тугой спирали на конце стебля. шипы. 3

Означающее указывает на означаемое, как палец, указывающий на луну. 4 Символы сжимают сенсорные данные таким образом, чтобы люди, большие приматы с ограниченной пропускной способностью, могли обмениваться информацией друг с другом. 5 Можно сказать, что они необходимы для преодоления биологических узких мест в пропускной способности. Поскольку компьютеры страдали от одних и тех же узких мест, их создатели полагались на слишком человеческие уловки, такие как символы, чтобы обойти пределы обработки, хранения и ввода-вывода.По мере роста вычислительных мощностей способ оцифровки и обработки нашей аналоговой реальности также может расширяться, пока мы не будем манипулировать тензорами с миллиардами параметров вместо семизначных строк.

Символы также служат для передачи обучения в другом смысле, не от одного человека к другому, а от одной ситуации к другой в течение жизни отдельного человека. То есть символ предлагает уровень абстракции над конкретными и гранулярными деталями нашего сенсорного опыта, абстракцию, которая позволяет нам перенести то, что мы узнали в одном месте, на проблему, с которой мы можем столкнуться в другом месте.Учитывая, что в реальной жизни сигналы вознаграждения редки и их трудно связать с их причинами (некоторые из причин, по которым вы недовольны, могут быть связаны с действиями, которые вы предприняли много лет назад — вы можете догадаться, какие из них?), Символы — это способ передача сигналов вознаграждения, усвоенных в одной ситуации, при столкновении с другим сценарием без четких вознаграждений. В определенном смысле каждая абстрактная категория, например стул , , утверждает аналогию между всеми разрозненными объектами, называемыми стульями, и мы переносим наши знания об одном стуле на другой с помощью символа.

Комбинации символов, которые выражают их взаимосвязь, можно назвать рассуждением , и когда мы, люди, соединяем вместе кучу знаков, чтобы выразить мысль, как я делаю сейчас, вы могли бы назвать это символической манипуляцией . Иногда эти символические отношения необходимы и дедуктивны, как, например, с формулами чистой математики или выводами, которые можно сделать из логического силлогизма, такого как этот старый римский каштан:

  Все люди смертны; Кай - мужчина; поэтому Гай смертен. 

В других случаях символы выражают уроки, которые мы индуктивно извлекаем из нашего жизненного опыта, например: «ребенок, кажется, предпочитает гуся со вкусом гороха (так что, черт возьми, давайте позаботимся о том, чтобы мы держали его в холодильнике)» или E = mc 2 .

Символический AI

Символический искусственный интеллект, также известный как хороший, старомодный ИИ (GOFAI), был доминирующей парадигмой в сообществе ИИ с послевоенной эпохи до конца 1980-х годов.

Реализации символьных рассуждений называются механизмами правил, экспертными системами или графами знаний.Смотрите Cyc для одного из более длительных примеров. Google также сделал большой запрос, который предоставляет информацию в верхнем поле под вашим запросом, когда вы ищете что-то простое, например, столицу Германии. Эти системы, по сути, представляют собой груды вложенных операторов if-then, делающих выводы о сущностях (понятных человеку концепциях) и их отношениях (выраженных в хорошо понятной семантике, такой как X is-a man or X live-in Acapulco ).

Представьте, как Turbotax удается отразить налоговый кодекс США — вы сообщаете ему, сколько вы заработали, сколько у вас иждивенцев, и другие непредвиденные обстоятельства, и он вычисляет налог, который вы должны по закону — это экспертная система.

Внешние концепции добавляют в систему ее программисты-создатели, и это важнее, чем кажется…

Одно из основных различий между машинным обучением и традиционным символическим мышлением заключается в том, где происходит обучение. В машинном и глубоком обучении алгоритм изучает правила, устанавливая корреляции между входами и выходами. В символическом мышлении правила создаются посредством вмешательства человека. То есть, чтобы построить символическую систему рассуждений, сначала люди должны изучить правила, по которым связаны два явления, а затем жестко закодировать эти отношения в статической программе.Этому различию посвящен известный хакерский коан:

.
  В те дни, когда Сассман был новичком, Мински однажды пришел к нему, когда он сидел, взламывая PDP-6.
«Что ты делаешь?» - спросил Минский.
«Я обучаю нейронную сеть с произвольным подключением к игре в крестики-нолики», - ответил Сассман.
«Почему сеть подключается случайным образом?» - спросил Мински.
«Я не хочу, чтобы у него были какие-либо предубеждения относительно того, как играть», - сказал Сассман.
Минский затем закрыл глаза.
"Почему ты закрываешь глаза?" - спросил Суссман своего учителя.«Так что комната будет пуста».
В этот момент Сассман просветлел.
  

Жестко запрограммированное правило — это предубеждение. Это одна из форм предположения, причем сильная, в то время как глубокие нейронные архитектуры содержат другие предположения, обычно о том, как им следует учиться, а не о том, к какому выводу они должны прийти. В идеале, очевидно, следует выбирать допущения, которые позволяют системе гибко учиться и принимать точные решения относительно вводимых данных.

Проблемы с символическим ИИ (GOFAI)

Одним из главных камней преткновения символического ИИ, или GOFAI, была сложность пересмотра верований после того, как они были закодированы в системе правил.Экспертные системы монотонны; то есть, чем больше правил вы добавляете, тем больше знаний закодировано в системе, но дополнительные правила не могут отменить старые знания. Монотонный в основном означает в одном направлении ; т.е. когда одно повышается, другое повышается. Поскольку алгоритмы машинного обучения могут быть переобучены на новых данных и будут пересматривать свои параметры на основе этих новых данных, они лучше кодируют предварительные знания, которые при необходимости можно отозвать позже; т.е. если им нужно узнать что-то новое, например, когда данные нестационарны.

Второй недостаток символического мышления состоит в том, что сам компьютер не знает, что означают символы; то есть они не обязательно связаны с какими-либо другими представлениями о мире несимволическим образом. Опять же, это контрастирует с нейронными сетями, которые могут связывать символы с векторизованными представлениями данных, которые, в свою очередь, являются просто переводами необработанных сенсорных данных. Итак, когда мы думаем о GOFAI и нейронных сетях, основная проблема заключается в том, как заземлить символы или связать их с другими формами значения, которые позволили бы компьютерам сопоставить изменяющиеся необработанные ощущения мира с символами, а затем рассуждать о них.

Тогда возникает один вопрос: для кого символы? Они вообще полезны для машин? Если символы позволяют homo sapiens обмениваться информацией и манипулировать ею на основе фундаментальных физиологических ограничений, прекрасно, но почему машины должны их использовать? Почему бы машинам не разговаривать друг с другом в векторах или на каком-то писклявом языке дельфинов и факсов? Рискну поспорить: когда машины действительно начнут говорить друг с другом внятно, это будет на языке, который люди не могут понять.Возможно, слова имеют слишком низкую пропускную способность для машин с высокой пропускной способностью. Может быть, им нужно больше измерений, чтобы однозначно выразить себя. Язык — это всего лишь замочная скважина в двери, которую миновали машины. 6 В лучшем случае естественный язык мог бы быть API, который ИИ предлагает людям, чтобы они могли ездить на его хвосте; в худшем — отвлечение от того, что составляет настоящий машинный интеллект. Но мы путали это с высотой достижений, потому что естественный язык — это то, как мы показываем, что мы умны.

Сочетание глубоких нейронных сетей и символических рассуждений

Как мы можем объединить способность глубоких нейронных сетей изучать вероятностные корреляции с нуля с абстрактными концепциями и концепциями более высокого порядка, которые полезны для сжатия данных и их комбинирования по-новому? Как мы можем научиться придавать новое значение концепциям и использовать атомарные концепции в качестве элементов более сложных и составных мыслей, таких как язык позволяет нам выражать их во всей своей естественной пластичности?

Сочетание символических рассуждений с глубокими нейронными сетями и глубоким обучением с подкреплением может помочь нам решить фундаментальные проблемы рассуждений, иерархических представлений, трансферного обучения, устойчивости перед лицом противоборствующих примеров и интерпретируемости (или объяснительной силы).

Обучение с учителем: базовый гибридный ИИ

Давайте посмотрим, как они в настоящее время пересекаются и как могут. Прежде всего, каждая глубокая нейронная сеть, обученная путем обучения с учителем, сочетает в себе глубокое обучение и символические манипуляции, по крайней мере, в элементарном смысле. Потому что символическое мышление кодирует знания в символах и цепочках знаков. При обучении с учителем эти строки символов называются метками — категориями, по которым мы классифицируем входные данные с помощью статистической модели.Выходные данные классификатора (допустим, мы имеем дело с алгоритмом распознавания изображений, который сообщает нам, смотрим ли мы на пешехода, знак остановки, полосу движения или движущийся полугрузовик) может запускать бизнес-логику, которая реагирует на каждую классификацию. Эта бизнес-логика — одна из форм символических рассуждений.

1) Хинтон, Янн ЛеКун и Эндрю Нг предположили, что работа над обучением без учителя (обучение на основе немаркированных данных) приведет к нашим следующим открытиям.

2) Две проблемы могут пересекаться, и решение одной может привести к решению другой, поскольку концепция, которая помогает объяснить модель, также поможет ей распознать определенные закономерности в данных с использованием меньшего количества примеров.

3) Самое странное в описании знаков, конечно, заключается в том, что в рамках текста мы просто используем один набор знаков для описания другого в надежде, что читатель отреагирует на сенсорное воскрешение и предложение. необходимые аналоговые памяти красный и шип . Но вы меня поняли. (Это становится еще более странным, если учесть, что сенсорные данные, воспринимаемые нашим разумом и к которым относятся знаки, сами по себе являются знаками вещи в себе, которую мы не можем знать.)

4) В японском буддизме мастера дзэн часто говорят, что их учения подобны пальцам, указывающим на луну. Палец - это не луна, но он полезен для направления. Точно так же каждый знак - это палец, указывающий на ощущения.

5) Согласно науке, средний говорящий по-английски американец говорит со скоростью около 110–150 слов в минуту (слов в минуту). Как вы думаете, сколько реальности уместится в десятиминутной передаче?

6) «Хорошо, теперь мы подходим к тому, что я обещал, и провел вас через весь скучный синопсис того, что привело к этому в надеждах.Имея в виду, что значит умереть, что происходит. Правильно? Это то, что все хотят знать. И ты знаешь, поверь мне. Независимо от того, решите ли вы пройти через это или нет, отговорю ли я вас как-то так, как вы думаете, я попытаюсь это сделать или нет. Во-первых, это не то, что думают другие. По правде говоря, вы уже знаете, на что это похоже. Вы уже знаете разницу между размером и скоростью всего, что проносится сквозь вас, и крошечной неадекватной частичкой всего этого, о которой вы когда-либо можете сообщить кому-либо.Как будто внутри вас находится эта огромная комната, полная того, что в тот или иной момент кажется всем во всей вселенной, и все же единственные части, которые выходят наружу, должны каким-то образом протиснуться через одну из тех крошечных замочных скважин, которые вы видите под ручкой в ​​старых дверях. . Как будто мы все пытаемся увидеть друг друга через эти крохотные замочные скважины. Но ручка есть, дверь можно открыть. Но не так, как вы думаете. Но что, если бы вы могли? Подумайте на секунду - что, если бы все бесконечно плотные и изменчивые миры вещей внутри вас в каждый момент вашей жизни оказались теперь каким-то образом полностью открытыми и выразимыми впоследствии, после того, о чем вы думаете, когда вы умерли, потому что что, если бы потом сейчас каждый момент сам по себе является бесконечным морем, или промежутком, или течением времени, в котором это можно выразить или передать, и вам даже не нужен организованный английский, вы можете, как говорится, открыть дверь и оказаться в чьей-либо комнате во всех своих собственные разнообразные формы, идеи и грани? Потому что послушайте - у нас не так много времени, вот где Lily Cache немного наклоняется, и берега начинают становиться крутыми, и вы можете просто разглядеть очертания неосвещенного знака фермерского хозяйства, которое больше не открывается, последний знак перед мост - так что слушайте: что вы думаете о себе? Миллионы и триллионы мыслей, воспоминаний, сопоставлений - даже таких сумасшедших, как вы думаете, - которые мелькают в вашей голове и исчезают? Некоторая сумма или остаток из них? Ваша история? Вы знаете, сколько времени прошло с тех пор, как я сказал вам, что был мошенником? Вы помните, что вы смотрели на часы, висящие на заднем плане, и видели время - 9:17? На что ты сейчас смотришь? Стечение обстоятельств? Что делать, если совсем не прошло времени? По правде говоря, вы это уже слышали.Вот на что это похоже. Это то, что дает место вселенным внутри вас, всем бесконечным изогнутым фракталам связи и симфониям разных голосов, бесконечности, которую вы никогда не сможете показать другой душе. И вы думаете, что это делает вас мошенником, крошечной долей, которую когда-либо видели? Конечно, вы мошенник, конечно, люди никогда не видят вас. И, конечно, вы это знаете, и, конечно, вы пытаетесь управлять тем, какую часть они видят, если вы знаете, что это только часть. А кто бы не стал? Это называется свободой воли, Шерлок.Но в то же время именно поэтому так приятно сломаться и плакать перед другими, или смеяться, или говорить на языках, или петь на бенгальском - это уже не английский, его не протискивают ни в какую дырку ». - Дэвид Фостер Уоллес, «Старый добрый неон»

Дополнительная литература по символическому AI

Другие сообщения в Pathmind Wiki

Ресурсы для глубокого обучения и символического мышления

На этой странице представлены некоторые недавние заметные исследования, в которых делается попытка объединить глубокое обучение с символическим обучением, чтобы ответить на эти вопросы.

Мы предлагаем Neuro-Symbolic Concept Learner (NS-CL), модель, которая изучает визуальные концепции, слова и семантический анализ предложений без явного контроля над любым из них; вместо этого наша модель учится, просто глядя на изображения и читая парные вопросы и ответы. Наша модель строит объектно-ориентированное представление сцены и переводит предложения в исполняемые символьные программы. Чтобы связать обучение двух модулей, мы используем модуль нейросимволических рассуждений, который выполняет эти программы на представлении скрытой сцены.По аналогии с изучением человеческих концепций, учитывая проанализированную программу, модуль восприятия изучает визуальные концепции на основе языкового описания объекта, на который делается ссылка. Между тем, изученные визуальные концепции облегчают изучение новых слов и анализ новых предложений. Мы используем обучение по учебной программе, чтобы направлять поиск в большом композиционном пространстве изображений и языка. Обширные эксперименты демонстрируют точность и эффективность нашей модели при изучении визуальных концепций, представлений слов и семантического анализа предложений.Кроме того, наш метод позволяет легко обобщать новые атрибуты объектов, композиции, языковые концепции, сцены и вопросы и даже новые программные области. Он также расширяет возможности приложений, включая визуальные ответы на вопросы и двунаправленный поиск изображения и текста.

Глубокое обучение с подкреплением (DRL) позволяет использовать возможности глубоких нейронных сетей для решения общей задачи обучения методом проб и ошибок, и его эффективность была убедительно продемонстрирована на таких задачах, как видеоигры Atari и игра Go.Однако современные системы DRL унаследовали ряд недостатков от методов глубокого обучения текущего поколения. Например, для эффективной работы им требуются очень большие наборы данных, в результате чего они медленно учатся, даже когда такие наборы данных доступны. Более того, им не хватает способности рассуждать на абстрактном уровне, что затрудняет реализацию когнитивных функций высокого уровня, таких как переносное обучение, рассуждения по аналогии и рассуждения на основе гипотез. Наконец, их работа в значительной степени непрозрачна для людей, что делает их непригодными для областей, в которых важна проверяемость.В этой статье мы предлагаем архитектуру сквозного обучения с подкреплением, включающую нейронный сервер и символический интерфейс, способный преодолеть каждый из этих недостатков. В качестве доказательства концепции мы представляем предварительную реализацию архитектуры и применяем ее к нескольким вариантам простой видеоигры. Мы показываем, что получившаяся система - хотя и является всего лишь прототипом - эффективно обучается и, приобретая набор символических правил, которые легко понятны людям, значительно превосходит обычную, полностью нейронную систему DRL в стохастическом варианте игры.

Искусственные нейронные сети

- это мощные аппроксиматоры функций, способные моделировать решения широкого спектра задач, как контролируемых, так и неконтролируемых. По мере увеличения их размера и экспрессивности увеличивается и дисперсия модели, что приводит к почти повсеместной проблеме переобучения. Несмотря на то, что различные методы регуляризации модели смягчают его, обычным лекарством является поиск больших объемов обучающих данных, которые не всегда легко получить, которые в достаточной степени аппроксимируют распределение данных в области, в которой мы хотим протестировать.Напротив, методы логического программирования, такие как индуктивное логическое программирование, предлагают чрезвычайно эффективный процесс обработки данных, с помощью которого модели могут быть обучены рассуждать в символических областях. Однако эти методы не могут иметь дело с множеством доменов, в которых могут применяться нейронные сети: они не устойчивы к шуму или неправильной маркировке входных данных и, что, возможно, более важно, не могут применяться к несимвольным доменам, где данные неоднозначны. , например, работа с необработанными пикселями. В этой статье мы предлагаем структуру дифференцируемой индуктивной логики, которая может не только решать задачи, для которых подходят традиционные системы ILP, но и демонстрирует устойчивость к шумам и ошибкам в обучающих данных, с которыми ILP не может справиться.Кроме того, поскольку он обучается обратным распространением вероятности цели, его можно гибридизировать, подключив его к нейронным сетям по неоднозначным данным, чтобы применять к доменам, которые не могут быть адресованы ILP, обеспечивая при этом эффективность и обобщение данных за пределами того, что нейронные сети на их собственное можно достичь.

Недавняя адаптация методов, основанных на глубоких нейронных сетях, к областям обучения с подкреплением и планирования позволила добиться заметного прогресса в решении отдельных задач.Тем не менее, прогресс в передаче от одной задачи к другой остается ограниченным. Стремясь к эффективному и надежному обобщению, мы представляем Schema Network, объектно-ориентированный симулятор генеративной физики, способный распутывать множество причин событий и рассуждать в обратном порядке по причинам для достижения целей. Богато структурированная архитектура Schema Network позволяет изучать динамику среды непосредственно из данных. Мы сравниваем Schema Networks с Asynchronous Advantage Actor-Critic и Progressive Networks по набору вариантов Breakout, сообщая результаты по эффективности обучения и нулевому обобщению, последовательно демонстрируя более быстрое, надежное обучение и лучшую передачу.Мы утверждаем, что обобщение на основе ограниченных данных и изучение причинно-следственных связей являются важными способностями на пути к в целом интеллектуальным системам.

Мы представляем модель Deep Symbolic Network (DSN), цель которой - стать версией Deep Neural Networks (DNN) в виде белого ящика. Модель DSN обеспечивает простую, универсальную, но мощную структуру, подобную DNN, для представления любых знаний о мире, которые прозрачны для людей. Гипотеза, лежащая в основе модели DSN, заключается в том, что любой тип объектов реального мира, обладающих достаточно общими характеристиками, отображается в человеческом мозге как символ.Эти символы связаны ссылками, представляющими композицию, корреляцию, причинную связь или другие отношения между ними, образуя глубокую иерархическую структуру символической сети. Ожидается, что модель DSN, основанная на такой структуре, будет учиться, как люди, из-за своих уникальных характеристик. Во-первых, он универсален, в нем используется одна и та же структура для хранения любых знаний. Во-вторых, он может изучать символы из мира и автоматически создавать глубокие символические сети, используя тот факт, что объекты реального мира были естественным образом разделены сингулярностями.В-третьих, он является символическим, способным выполнять причинную дедукцию и обобщение. В-четвертых, символы и связи между ними прозрачны для нас, и, таким образом, мы будем знать, чему он научился или нет - что является ключом к безопасности системы ИИ. В-пятых, его прозрачность позволяет учиться с относительно небольшими данными. В-шестых, его знания можно накапливать. И последнее, но не менее важное: он более удобен для обучения без учителя, чем DNN. Мы представляем подробную информацию о модели, алгоритме, обеспечивающем ее способность к автоматическому обучению, и описываем ее полезность в различных случаях использования.Цель этой статьи - вызвать широкий интерес к ее развитию в рамках проекта с открытым исходным кодом, основанного на модели Deep Symbolic Network (DSN) в направлении развития общего ИИ.

Хотя глубокое обучение имеет исторические корни, уходящие в прошлое, ни термин «глубокое обучение», ни подход не были популярны чуть более пяти лет назад, когда эта область была возрождена такими статьями, как классическая глубокая сеть Крижевского, Суцкевера и Хинтона (2012 г.). модель Imagenet.Что было открыто на месторождении в последующие пять лет? На фоне значительного прогресса в таких областях, как распознавание речи, распознавание изображений и игры, а также значительного энтузиазма в популярной прессе, я представляю десять проблем, связанных с глубоким обучением, и предлагаю дополнить глубокое обучение другими методами, если мы для достижения общего искусственного интеллекта.

Задачи, которые агент должен будет решить, часто не известны во время обучения.Однако, если агент знает, какие свойства среды мы считаем важными, то после изучения того, как его действия влияют на эти свойства, агент может использовать эти знания для решения сложных задач без специального обучения для них. С этой целью мы рассматриваем установку, в которой среда дополняется набором определенных пользователем атрибутов, которые параметризуют интересующие функции. Мы предлагаем модель, которая изучает политику перехода между «соседними» наборами атрибутов и поддерживает график возможных переходов.Учитывая задачу во время тестирования, которая может быть выражена в терминах целевого набора атрибутов и текущего состояния, наша модель определяет атрибуты текущего состояния и ищет пути в пространстве атрибутов, чтобы получить план высокого уровня, а затем использует его политика низкого уровня для выполнения плана. В играх с сеткой и наложении трехмерных блоков мы показываем, что наша модель может быть обобщена на более длинные и сложные задачи во время тестирования, даже если она видит только короткие простые задачи во время обучения. TL; DR: Планирование на основе композиционных атрибутов, которое обобщается на длинные тестовые задачи, несмотря на то, что его обучают коротким и простым задачам.

К. Ляо и Т.А. Поджио

Мы исследуем нетрадиционное направление исследований, которое направлено на преобразование нейронных сетей, класса распределенных, коннекционистских, субсимвольных моделей на символический уровень с конечной целью достижения интерпретируемости и безопасности ИИ. С этой целью мы предлагаем объектно-ориентированное глубокое обучение, новую вычислительную парадигму глубокого обучения, которая принимает интерпретируемые «объекты / символы» в качестве базового репрезентативного атома вместо N-мерных тензоров (как в традиционном «ориентированном на особенности» глубоком обучении). .Для визуальной обработки каждый «объект / символ» может явно упаковать общие свойства визуальных объектов, такие как его положение, поза, масштаб, вероятность быть объектом, указатели на части и т. Д., Обеспечивая полный спектр интерпретируемых визуальных знаний на всех уровнях. . Он достигает формы «символического распутывания», предлагая одно решение важной проблемы распутанных представлений и инвариантности. Базовые вычисления сети включают в себя прогнозирование высокоуровневых объектов и их свойств на основе низкоуровневых объектов и связывание / агрегирование соответствующих объектов вместе.Эти вычисления работают на более фундаментальном уровне, чем свертки, рассматривая свертку как частный случай, будучи значительно более общим, чем она. Все операции выполняются в режиме, управляемом вводом, поэтому естественным образом поддерживаются разреженность и динамические вычисления на выборку, дополняя недавние популярные идеи динамических сетей и позволяя использовать новые типы аппаратного ускорения. Мы экспериментально показали на CIFAR-10, что он может выполнять гибкую визуальную обработку, конкурируя по производительности с ConvNet, но без использования свертки.Кроме того, он может использоваться для новых поворотов изображений, для которых он не был обучен.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *