Слова «словесность» морфологический и фонетический разбор

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

Слово словесность по слогам

Содержимое:

• 1 Слоги в слове «словесность» деление на слоги
• 2 Как перенести слово «словесность»
• 3 Морфологический разбор слова «словесность»
• 4 Разбор слова «словесность» по составу
• 5 Синонимы слова «словесность»
• 6 Предложения со словом «словесность»
• 7 Сочетаемость слова «словесность»
• 8 Значение слова «словесность»
• 9 Как правильно пишется слово «словесность»
• 10 Ассоциации к слову «словесность»

Слоги в слове «словесность» деление на слоги

Количество слогов: 3
По слогам: сло-ве-сность

---

По правилам школьной программы слово «словесность» можно поделить на слоги разными способами. Допускается вариативность, то есть все варианты правильные. Например, такой:
сло-вес-ность

По программе института слоги выделяются на основе восходящей звучности:
сло-ве-сность

Ниже перечислены виды слогов и объяснено деление с учётом программы института и школ с углублённым изучением русского языка.

---

сло — начальный, прикрытый, открытый, 3 буквы

ве — средний, прикрытый, открытый, 2 буквы

сность — конечный, прикрытый, закрытый, 6 букв
с примыкает к этому слогу, а не к предыдущему, так как не является сонорной (непарной звонкой согласной)

Как перенести слово «словесность»

сло—весность
слове—сность
словес—ность

Морфологический разбор слова «словесность»

Часть речи:

Имя существительное

Грамматика:

часть речи: имя существительное;
одушевлённость: неодушевлённое;
род: женский;
число: единственное;
падеж: именительный, винительный;
отвечает на вопрос: (есть) Что?, (вижу/виню) Что?

Начальная форма:

словесность

Разбор слова «словесность» по составу

слов	корень
ес	суффикс
н	суффикс
ость	суффикс
ø	нулевое окончание

словесность

Синонимы слова «словесность»

1. литература

2. письменность

3. изящная литература

4. изящная словесность

5. художественная литература

Предложения со словом «словесность»

Так, в стихах и прозе он создаёт ряд литературных вступлений к комментируемым им авторам, и эти плоды его пера не лишены достоинств изящной словесности.

Источник: Анджело Полициано, Лоренцо Медичи и поэты его круга. Избранные стихотворения и поэмы, 2013.

Специалисты и просто любители русской словесности делятся на два непримиримых лагеря, обвиняя противную сторону во всех грехах смертных.

Источник: Бизнес-лекарь, Блоги ведут не боги. 5 рецептов копирайтинга.

Дело литературных критиков расставлять поэтов по ранжиру, определяя каждому ту или иную ступеньку на лестнице заслуг перед отечественной словесностью.

Источник: В. С. Кожемяко, Тайны политических убийств, 2014.

Сочетаемость слова «словесность»

1. русская словесность

2. изящная словесность

3. российская словесность

4. любители изящной словесности

5. учитель словесности

6. общество любителей российской словесности

7. преподавать словесность

8. любить словесность

9. (полная таблица сочетаемости)

Значение слова «словесность»

СЛОВЕ́СНОСТЬ , -и, ж. 1. Устар. Художественная литература и устное народное творчество, а также совокупность литературных и фольклорных произведений какого-л. народа. История словесности. Русская словесность. Народная словесность. (Малый академический словарь, МАС)

Как правильно пишется слово «словесность»

Правописание слова «словесность»
Орфография слова «словесность»

Правильно слово пишется: слове́сность

Гласные: о, е, о;
Согласные: с, л, в, с, н, с, т;

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

• 11
  с
  1
• 10
  л
  2
• 9
  о
  3
• 8
  в
  4
• 7
  е
  5
• 6
  с
  6
• 5
  н
  7
• 4
  о
  8
• 3
  с
  9
• 2
  т
  10
• 1
  ь
  11

Ассоциации к слову «словесность»

• Любитель

• Художество

• Русская

• Преподавание

• Гимназия

• Член-корреспондент

• Грамматик

• Преподаватель

• Семинарий

• Литератор

• Богословие

• Лицей

• Академия

• Кафедра

• Письменность

• Альманах

• Поэзия

• Просвещение

• Филолог

• Проза

• Поприще

• Бакалавр

• Ломоносов

• Пансион

• Математика

• Пушкин

• Древность

• Красноречие

• Университет

• Лермонтов

• Наука

• Классик

• Обозрение

• Очерк

• Введение

• Диссертация

• Эпос

• Духовная

• Шедевр

• Разбор

• Дарование

• Учитель

• Литература

• Академик

• Отделение

• Рисование

• Сочинение

• Гоголь

• Басня

• Знаток

• Сборник

• Произведение

• Заглавие

• Профессор

• Физика

• Общество

• Магистр

• Археология

• Исток

• Санкт-петербург

• Философия

• Лекция

• Фольклор

• Народность

• Воспитанник

• Слог

• Изящный

• Сетевой

• Кадетский

• Белинский

• Устный

• Латинский

• Филологический

• Петербургский

• Казанский

• Древнерусский

• Пушкинский

• Литературный

• Действительный

• Вольный

• Прозаический

• Виленский

• Российский

• Статский

• Жуковский

• Греческий

• Императорский

• Отечественный

• Славянский

• Харьковский

• Университетский

• Педагогический

• Почётный

• Языковый

• Рукописный

• Народный

• Эстетический

• Поэтический

• Преподавать

• Присудить

Разбор слов по составу

Разбор слова по составу

Тип лингвистического анализа, в результате которого определяется структура слова, а также его состав, называется морфемным анализом.

Виды морфем

В русском языке используются следующие морфемы:

— Корень. В нем заключается значение самого слова. Слова, у которых есть общий корень, считаются однокоренными. Иногда слово может иметь два и даже три корня.

— Суффикс. Обычно идет после корня и служит инструментом для образования других слов. К примеру, «гриб» и «грибник». В слове может быть несколько суффиксов, а может не быть совсем.
— Приставка. Находится перед корнем. Может отсутствовать.
— Окончание. Та часть слова, которая изменяется при склонении или спряжении.
— Основа. Часть слова, к которой относятся все морфемы, кроме окончания.

Важность морфемного разбора

В русском языке разбор слова по составу очень важен, ведь нередко для правильного написания слова необходимо точно знать, частью какой морфемы является проверяемая буква. Многие правила русского языка построены на этой зависимости.

Пример

В качестве примера можно взять два слова: «чёрный» и «червячок». Почему в первом случае на месте ударной гласной мы пишем «ё», а не «о», как в слове «червячок»? Нужно вспомнить правило написания букв «ё», «е», «о» после шипящих, стоящих в корне слова. Если возможно поменять форму слова либо подобрать родственное ему так, чтобы «ё» чередовалась с «е», тогда следует ставить букву «ё» (чёрный — чернеть). Если чередование отсутствует, тогда ставится буква «о» (например, чокаться, шорты).

В случае же со словом «червячок» «-ок-» — это суффикс. Правило заключается в том, что в суффиксах, если стоящая после шипящих букв гласная находится под ударением, всегда пишется «о» (зрачок, снежок), в безударном случае — «е» (платочек, кармашек).

Как разобрать слово по составу

Для помощи начинающим существуют морфемно-орфографические словари. Можно выделить книги таких авторов, как Тихонов А.Н., Ожегов С.И., Рацибурская Л.В.

В любом слове непременно должны присутствовать корень и основа. Остальных морфем может и не быть. Иногда слово целиком может состоять из корня (или основы): «гриб», «чай» и т.

д.

Этапы морфемного анализа

Чтобы морфемный разбор слов было легче осуществить, следует придерживаться определенного алгоритма:

— Сначала нужно определить часть речи, задав вопрос к слову. Для прилагательного это будет вопрос «какой?», для существительного — «что?» или «кто?».
— Затем нужно выделить окончание. Чтобы его найти, слово нужно просклонять по падежам, если часть речи это позволяет. Например, наречие изменить никак нельзя, поэтому у него не будет окончания.
— Далее нужно выделить основу у слова. Все, кроме окончания, — основа.
— Потом следует определить корень, подобрав родственные однокоренные слова.
— Определяется приставка, а потом суффиксы (при их наличии).

Особенности разбора

Иногда подход к морфемному разбору в программах университета и школы может отличаться. Во всех случаях различия аргументированы и имеют право на существование. Поэтому стоит ориентироваться на морфемный словарь, рекомендованный в конкретном учебном заведении.

Только что искали: кожухр 1 секунда назад тнжвоась 1 секунда назад донам 1 секунда назад г н е у б д и 1 секунда назад б о т о к с 2 секунды назад таронц 2 секунды назад слова анаграммы 2 секунды назад перптаь 2 секунды назад г а д е т е л 2 секунды назад рощзпиое 3 секунды назад вранное 3 секунды назад митя 3 секунды назад нтевеса 3 секунды назад префикс 4 секунды назад п р и с я г а 4 секунды назад

python 3.x — слово отсутствует в словаре

Задавать вопрос

спросил 3 года 9 месяцев назад

Изменено 3 года, 9 месяцев назад

Просмотрено 790 раз

Первое использование word2vec и файл, с которым я работаю, находится в Формат XML . Я хочу просмотреть патенты, чтобы найти каждый заголовок, а затем применить word2vec , чтобы увидеть, есть ли похожие слова (для обозначения похожих заголовков).

До сих пор я анализировал файл XML с помощью дерева элементов для извлечения каждого заголовка, затем я применил send_tokenizer , а затем твит tokenizer , чтобы вернуть список предложений, в которых каждое слово было токенизировано (не уверен, что это было лучший способ). Затем я помещаю токенизированные предложения в свои word2vec и проверили с одним словом, чтобы увидеть, возвращает ли оно вектор. Кажется, это работает только для слова в первом предложении. Я не уверен, что он распознает все предложения?

 импортировать numpy как np
    импортировать панд как pd
    импортный генсим
    импортировать нлтк
    импортировать xml.etree.ElementTree как ET
    из gensim.models.word2vec импортировать Word2Vec
    из nltk.tokenize импортировать word_tokenize
    из nltk. tokenize импортировать sent_tokenize
    из nltk.corpus импортировать стоп-слова
    из nltk.tokenize импортировать TweetTokenizer, send_tokenize
    дерево = ET.parse('6785.xml')
    корень = дерево.getroot()
    для ребенка в root.iter("Title"):
        Patent_Title = дочерний.текст
        предложение = Patent_Title
        stopWords = set(stopwords.words('английский'))
        токены = nltk.sent_tokenize (предложение)
        печать (токены)
        tokenizer_words = TweetTokenizer()
        tokens_sentences = [tokenizer_words.tokenize(t) для t в токенах]
        #print(tokens_sentences)
        модель = gensim.models.Word2Vec(tokens_sentences, min_count=1,size=32)
        слова = список (модель.wv.vocab)
        печать (слова)
        печать (модель ['Солнечная'])
 

Я ожидаю, что он идентифицирует слово «солнечный» в предложении и распечатает вектор, после чего я смогу искать похожие слова. Я получаю сообщение об ошибке :

слово «Солнечный» отсутствует в словаре»

• python-3. x
• word2vec

10

Просто обрабатывать ошибки как исключения при возникновении первого цикла.

 # print(model['Solar'])
пытаться:
    печать (модель ['Солнечная'])
кроме Исключения как e:
    проходить
 

Рабочий код:

 импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортный генсим
импортировать нлтк
импортировать xml.etree.ElementTree как ET
из gensim.models.word2vec импортировать Word2Vec
из nltk.tokenize импортировать word_tokenize
из nltk.tokenize импортировать sent_tokenize
из nltk.corpus импортировать стоп-слова
из nltk.tokenize импортировать TweetTokenizer, send_tokenize
дерево = ET.parse('6785.xml')
корень = дерево.getroot()
для ребенка в root.iter("Title"):
    Patent_Title = дочерний.текст
    предложение = Patent_Title
    stopWords = set(stopwords.words('английский'))
    токены = nltk.sent_tokenize (предложение)
    печать (токены)
    tokenizer_words = TweetTokenizer()
    tokens_sentences = [tokenizer_words. tokenize(t) для t в токенах]
    #print(tokens_sentences)
    модель = gensim.models.Word2Vec(tokens_sentences, min_count=1,size=32)
    слова = список (модель.wv.vocab)
    печать (слова)
    пытаться:
        печать (модель ['Солнечная'])
    кроме Исключения как e:
        проходить
 

9

Просто потому, что Solar не входит в ваш корпус.

Word2Vec пытается сгенерировать векторы слов для каждого слова в ваших tokens_sentences . Если бы учебный корпус не включал слово/токен, который вы пытаетесь найти, в word2vec не было бы вектора слова для этого слова, и поэтому вы получили бы ошибку.

Совет: попробуйте сделать ваши текстовые данные нечувствительными к регистру. То есть сделать весь текст строчным (верхний регистр тоже работает, но не по соглашению).

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Питон | Разделить предложение на список слов

Получив предложение, напишите программу на Python для преобразования данного предложения в список слов.

Примеры:  

  Ввод:  «Привет, мир»
  Вывод:  ['Hello', 'world'] 

Метод 1: разбить предложение на список с помощью split()

Самый простой подход, предоставляемый Python для преобразования заданного списка предложений в слова с отдельными индексами заключается в использовании метода split() . Этот метод разбивает строку на список, где каждое слово является элементом списка. У нас есть альтернативные способы использования этой функции для достижения требуемого результата.

Питон3

lst =   "Geeks For geeks" print ( lst.split())

Output:  

 ['Geeks', 'For ', 'вундеркинды'] 

Способ 2. Разделите предложение на список u пойте для цикла

Мы также можем использовать цикл Python для разделения первого элемента. Этот метод также полезен, если у нас есть более одного элемента.

Python3

9002 9002 9002 9002 9002 9002 9002 9002 9002 9002 9002 9002

4 . ‘, ‘а’, ‘портал’, ‘для’, ‘вундеркиндов’]

Способ 3: Разделите предложение на список u sing join() 

Мы можем разделить данный список, а затем соединить его, используя функцию join(). Мы также можем использовать это, когда у вас есть список строк или одна строка внутри списка.

Python3

DEF Преобразование (LST): Вернуть (I для I . LST = 'Geeksforgeeks - это портал для фанатов' Print (Convert (LST)) 9003

DEF Преобразование (LST): return '.0013 LST = 'Hello Geeks for Geeks' Печать (конвертировать (LST))

:

:

:

:

:

1 9. ‘, ‘geeks’]

Способ 4: разбить предложение на список с помощью nltk

Для решения нашей конкретной проблемы можно использовать метод word tokenize() из библиотеки nltk. Эта функция делит строку на несколько подстрок, принимая строку в качестве входного параметра.

Python3

import nltk nltk.download( 'punkt' )   string = "This is a sentence" LST = nltk.word_tokenize (String) Печать (LST)

: 9017 9003 9003 9003 9017.0029

Метод 5: Использование re

Подход заключается в использовании регулярных выражений для разделения предложения на список слов. Here is an example of how this could be done using the re module:

Python3

import re   def split_sentence(sentence):      return re. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт