Разобрать слово по составу слово смотреть: Страница не найдена

Содержание

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

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

Оглавление:

Значение слова
Звуко-буквенный разбор
Разбор по составу

Значение слова

СМОТРЕТЬ, смотрю, смотришь; смотренный; несов.

1. на кого-что и во что. Направлять взгляд, чтобы увидеть кого-что-н., глядеть. С. на собеседника. С. в окно. С. в глаза кому-н. (также перен.: о правдивом, честном взгляде). С. вперёд (также перен.: думать о будущем, о том, что предстоит).

2. кого-что. Присутствуя гден. и рассматривая, знакомиться с кем-чем-н., изучать. С. картины. С. выставку. С. объявление.

3. что. То же, что видеть (в 7 знач.). С. пьесу, фильм, телепередачу.

4. кого-что. Производить осмотр, обследование. Врач смотрит больного. С. пусковой объект.

5. за кем-чем. Иметь попечение, заботиться о ком-чёмн. С. за детьми. С. за порядком.

6. на кого-что. Брать пример с кого-н., считаться с кем-н. (разг.). Не смотрите на лентяев.

7. на кого-что. Так или иначе относиться к кому-чему-н., оценивать кого-что-н. С. на вещи просто. Как ты смотришь на это дело?

8. кем-чем. Иметь какой-н. вид (разг.). С. молодцом.

9. (1 и 2 л. не употр.). Быть обращённым, повёрнутым кудан. Окна смотрят в сад. Дом смотрит в переулок.

10. смотри (те), обычно с отриц. , в знач. частицы. Выражает предостережение, предупреждение. Смотрите, не опоздайте! Смотри у меня! (угроза). Смотри не трусь! (не трусить!). Смотри же приходи, я жду.

11. смотрю, смотришь, вводн. сл. Как видно, как можно заключить (разг.). Ты, смотрю, совсем ослабел. Он, смотришь, всех перегонит.

• Смотреть не на что (разг.) о ком-чёмн. невзрачном, непривлекательном. Домишко смотреть не на что. Мужичонка плюгавенький смотреть не на что.

Куда смотрит кто? (разг. неодобр.) почему не замечает, не реагирует так, как нужно? Подросток курит, куда смотрят родители?

На тебя (на меня, на него) смотрит что (разг. шутл.) говорится тому, кто потерял или ищет что-н.: вот оно, и искать нечего. Ищу шапку, а она на меня смотрит.

Смотря по чему, предлог с дат. п. в зависимости от чего-н., применительно к чему-н. Действовать смотря по обстоятельствам.

Смотря кто (что, как, где, когда, зачем и др.) обозначает зависимость выбора от того, на что указывает мест. слово. Ты любишь гулять? Смотря где. Хотите варенья? Смотря какого.

Смотря по тому как (что, где, когда, откуда и др.), в знач. союза в зависимости от того, на что указывает мест. слово. Действуйте, смотря по тому, как сложится обстановка. Поеду смотря по тому, когда пришлют вызов.

| сов. посмотреть, отрю, отришь (к 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 и 11 знач.).

| прил. смотровой, ая, ое (ко 2 знач.). Смотровая щель в танке. Смотровое стекло. Смотровая площадка (для осмотра местности). С. ордер (на осмотр получаемой квартиры, помещения).

Фонетический (звуко-буквенный) разбор

смотре́ть

смотреть — слово из 2 слогов: смо-треть. Ударение падает на 2-й слог.

Транскрипция слова: [сматр’эт’]

с — [с] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
м — [м] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), твёрдый (парный)
о — [а] — гласный, безударный
т — [т] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
р — [р’] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), мягкий (парный)
е — [э] — гласный, ударный
т — [т’] — согласный, глухой парный, мягкий (парный)
ь — не обозначает звука

В слове 8 букв и 7 звуков.

Цветовая схема: смотреть

Разбор слова «смотреть» по составу

смотреть (программа института)
смотреть (школьная программа)

Части слова «смотреть»: смотр/е/ть
Часть речи: глагол
Состав слова:
смотр — корень,
е, ть — суффиксы,
нет окончания,
смотре — основа слова.

Примечание: ть является формообразующим суффиксом и не входит в основу слова, но во многих школьных программах ть отмечается как окончание.

Песню «Позвони мне, позвони» переделали на современный лад — Культгид

НАВЕРХ

#Кинематограф #Топы #Рецензии #Мир ТВ #Wink #Музыка #Шоу-бизнес #Искусство #Светская хроника

17.09.22, 07:24

Источник:

Sibnet.ru

908 3

Песня «Позвони мне, позвони» из фильма «Карнавал» спустя 40 лет зазвучала по-новому в исполнении DJ Smash и певицы Nivesta.

DJ Smash и Nivesta выпустили песню и клип «Позвони», где частично использованы слова и музыка из легендарной песни «Позвони мне, позвони».

Песня впервые была исполнена в фильме 1981 года «Карнавал», на экране ее пела героиня актрисы Ирины Муравьевой. На самом деле для фильма ее записала Жанна Рождественская. Но через два года из-за популярности композиции Муравьева все-таки записала песню в своем исполнении.

Трек «Позвони» от DJ Smash и Nivesta вписался в современные реалии. Куплеты и припев в нем практически полностью изменены, но мотив и суть оригинала легко узнается.

«Позвони мне, позвони! Позвони мне, ради Бога. Приезжай и обними, все равно, что скажет кто-то», — поется в новом варианте песни.

Еще по теме

Лепс с Ваней Дмитриенко выпустили песню «Бейби»

Абоненты Ростелекома получат уникальную скидку на фестиваль

Группа «ДДТ» выпустила клип на новую песню

Гагарина и Билан выпустили совместный трек «Души»

смотреть все

Культгид #Музыка

Папа Римский назвал Запад «кладбищем человечества» — Политика

Алтайский край
Бурятия
Забайкальский край
Иркутская область
Кемеровская область
Красноярский край
Новосибирская область
Омская область
Республика Алтай
Томская область
Хакасия
Республика Тыва
Все города Сибири

Авторизируйтесь,

чтобы продолжить

Некоторые функции доступны только зарегистрированным пользователям

ЛогинПароль

Неправильный логин или пароль

Напомнить пароль

Войти с помощью

Нет учетный записи?

Зарегистрироваться

18 сентября, вс, 00:59

НАВЕРХ

#Мир #Россия #Местная власть #Говорят о России #Законы #Активисты #История

16.

09.22, 12:06

Источник:

ТАСС

1229 4

Фото: Aleteia Image Department / CC BY-SA 2.0

Западные страны идут по ложному пути и перестали быть образцовым примером, считает папа Римский Франциск.

«Запад в целом в настоящий момент не является образцовым примером, далеко не прилежен», — приводит ТАСС слова Франциска, сказанные на пути из Казахстана.

По мнению понтифика, «Запад пошел ошибочными путями, например в плане социальной справедливости». «[Запад] сегодня самое большое кладбище не Европы, но человечества. Запад забывает принимать [мигрантов], когда нуждается в людях. Что мы думаем о демографической зиме? Нам нужны люди в Испании, в Италии. <…> Почему Запад не проводит политику интеграции мигрантов?» — отметил Франциск.

Он отметил, что это проблема «понимания ценностей». Франциск напомнил, что не самая благополучная социально-экономическая ситуация становится почвой для распространения популизма.

Папа Римский полагает, что Европе нужно вернуться к основополагающим ценностям. «Мы сейчас не на высоте, чтобы помогать другим народам», — считает Папа Римский.

Глава католической церкви 13 сентября прибыл в Казахстан, где пробыл три дня.

Еще по теме

Байден пригрозил России за применение ядерного оружия

Путин прокомментировал контрнаступление украинских войск

Россия вышла из-под юрисдикции ЕСПЧ

Путин пожелал «как можно быстрее» завершить конфликт на Украине

смотреть все

Политика #Мир

python — регулярное выражение для разбора структуры слова

Задавать вопрос

спросил 10 лет, 5 месяцев назад

Изменено 10 лет, 5 месяцев назад

Просмотрено 788 раз

Я пытаюсь создать свое первое нетривиальное регулярное выражение (для использования в Python), но не могу.

Предположим, что слово в языке X (НЕ английском) представляет собой последовательность минимальных «структур». Каждая «структура» может быть:

 Независимая гласная (в основном одна буква алфавита)
Согласная (одна буква алфавита)
Согласная, за которой следует правая гласная
Гласная слева, за которой следует согласная
(Определенные гласные, присоединяемые слева), за которыми следует согласная, за которой следует (определенные гласные, присоединяемые справа)

Например, это слово из 3 символов:

 <согласная><гласная слева><независимая гласная>

— это , а не допустимое слово, и оно не должно совпадать с регулярным выражением, потому что справа от присоединяемой слева гласной нет согласной.

Я знаю все диапазоны Unicode — диапазоны Unicode для согласных, независимых гласных, гласных, присоединяемых слева, и так далее.

Вот что у меня есть:

 WordPattern = (
ур'('
ур'[\u0985-\u0994]|'
ур'[\u0995-\u09B9]|'
ур'[\u0995-\u09B9(\u09BE|[\u09C0-\u09C4])]|'
ур'[(\u09BF|\u09C7|\u09C8)\u0995-\u09B9]|'
ур'[(\u09BF|\u09C7|\u09C8)\u0995-\u09B9(\u09BE|[\u09C0-\u09C4])]'
ур')+'
)

Не работает. Помимо того, что он работает, у меня есть три конкретные проблемы:

Мне нужно разбить регулярное выражение на несколько строк, иначе код будет выглядеть ужасно. Как мне это сделать?
Я хотел бы использовать подстановку строк/какие-то шаблоны для «именования» диапазонов Unicode, для удобочитаемости кода и для предотвращения многократного ввода диапазонов Unicode.
(Кажется, это очень сложно) Список допустимых минимальных «структур» придется расширить позже. Есть ли способ настроить своего рода механизм «цикла» в регулярном выражении, чтобы он работал для всех допустимых структур в списке?

Будем признательны за любую помощь. Новичку это кажется очень сложным!

python
регулярное выражение
unicode
сопоставление с образцом

Подходящим инструментом для морфологического анализа языков с нетривиальной морфологией являются «преобразователи конечных состояний». Существуют надежные реализации, которые вы можете отследить и использовать (одна от Xerox Parc). Есть тот, у которого есть привязки к python (для использования в качестве внешней библиотеки). Погугли это.

FST основаны на автоматах с конечным числом состояний, таких как (чистые) регулярные выражения, но они ни в коем случае не являются заменой. Это сложный механизм, поэтому, если ваши цели просты (например, слоговое деление для расстановки переносов), вы можете поискать что-то более простое. Например, существуют алгоритмы машинного обучения, которые «выучат» расстановку переносов. Если вас действительно интересует морфологический анализ, вам есть , чтобы посмотреть на FST.

Теперь о вашем алгоритме, если вам действительно нужна тривиальная реализация: поскольку любая гласная или согласная может быть независимой, ваши правила неоднозначны: они позволяют анализировать «ab» как «ab». Такие неоднозначности означают, что подход с регулярными выражениями, вероятно, никогда не будет работать, но вы можете получить лучшие результаты, если сначала поместите более длинные регулярные выражения, поэтому они используются вместо коротких, когда применимы оба. Но на самом деле вам нужно построить синтаксический анализатор (вручную или с помощью модуля) и попробовать разные вещи пошагово. Это отличается от того, что вы себе представляли: настройте цикл, который использует разные регулярные выражения и «потребляет» строку пошагово.

Однако мне кажется, что то, что вы описываете, по сути является слоговым построением. И почти универсальное правило слогообразования таково: слог состоит из основной гласной плюс столько предшествующих («начальных») согласных, сколько позволяют правила языка, плюс любые последующие согласные, которые не могут принадлежать следующему слогу. Правило называется «максимальное начало», и его следствием является то, что легче разобрать ваши слоги в обратном направлении (от конца слова). Попробуйте.

пс. Вы, вероятно, знаете это, но если вы поместите следующую строку в качестве второй строки в свои скрипты, вы сможете встроить бенгальский язык в свои регулярные выражения:

 # -*- coding: utf-8 -*-

Мне нужно разбить регулярное выражение на несколько строк, иначе код будет выглядеть ужасно. Как мне это сделать?

Используйте флаг re.VERBOSE при компиляции регулярного выражения.

 шаблон = re.compile(r"""(
                            [\u09aeiou]*'

Список допустимых минимальных «структур» будет расширен позже. Есть ли способ настроить своего рода механизм «цикла» в регулярном выражении, чтобы он работал для всех допустимых структур в списке?

Я не уверен, понимаю ли я, что вы имеете в виду, но… предположим, у вас есть список (не скомпилированных) RE, скажем, шаблонов , тогда вы можете вычислить их объединение с помощью

 re.compile("( %s)" % "|".join(шаблоны))

Будьте осторожны со специальными символами при построении RE таким образом и используйте re.escape при необходимости.

Твой ответ

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Обязательно, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Анализ предсказуемых шаблонов с использованием привязки

Последнее обновление
Сохранить как PDF

Оператор синтаксического анализа (также называемый якорем синтаксического анализа) анализирует строки в соответствии с указанными начальными и конечными якорями, а затем помечает их как поля для использования в последующих функциях агрегирования в запросе, таких как сортировка, группировка или другие функции.

В этом разделе описывается, как использовать инструмент пользовательского интерфейса привязки синтаксического анализа для добавления синтаксического анализа в запрос, а также приводятся подробные сведения о структуре оператора привязки синтаксического анализа.

Синтаксис

| разобрать "*" как <поле>
| разобрать "*" как <поле> [nodrop]
| parse [field=] "*" как

Параметры

Параметр nodrop заставляет результаты также включать сообщения, которые не соответствуют ни одному сегменту условия анализа. Дополнительные сведения см. в разделе Анализ nodrop.
Параметр field=fieldname позволяет указать поле для анализа, отличное от сообщения по умолчанию. Дополнительные сведения см. в разделе Поле анализа.

Правила

Созданные пользователем поля, такие как извлеченные или проанализированные поля, могут быть названы с использованием буквенно-цифровых символов и символов подчеркивания ( _ ). Поля должны начинаться с буквенно-цифрового символа.
Если поле не указано, используется весь текст входящих сообщений.
В качестве заполнителя для извлеченного поля используется подстановочный знак. Подстановочные знаки должны быть разделены пробелом или другим символом. ** недействителен. Вместо этого используйте другой оператор синтаксического анализа, например синтаксический анализ регулярного выражения.
Количество подстановочных знаков в строке шаблона должно совпадать с количеством переменных.
Для одного оператора синтаксического анализа разрешено несколько извлечений.
Символы, заключенные в двойные (не одинарные) кавычки, являются строковыми литералами. Используйте обратную косую черту, чтобы избежать двойных кавычек в строке. Например:
- | анализировать "\"уровень\" : *," как уровень

Инструмент пользовательского интерфейса привязки анализа

Вы можете использовать инструмент пользовательского интерфейса привязки анализа, чтобы выделить текст сообщения для анализа, определить поля анализа и выполнить действие анализа.

Для анализа с помощью инструмента привязки анализа:

Запустите поиск.
В результатах поиска найдите сообщение с текстом, который вы хотите разобрать.
Выделите текст, щелкните правой кнопкой мыши и выберите Разберите выделенный текст .
Откроется диалоговое окно Parse Text , в котором отобразится выделенный вами текст.
Выберите текст для первого поля синтаксического анализа и нажмите Нажмите, чтобы извлечь это значение .
Выделенный текст заменен звездочкой (*).
Введите имя (без пробелов) для поля синтаксического анализа в области Поля .
Если вы хотите проанализировать дополнительные поля, добавьте запятую после имени поля и повторите действие анализа. На следующем снимке экрана показаны три проанализированных поля: method , ip и port (именно в таком порядке). Обратите внимание, что три поля соответствуют трем звездочкам в анализируемом тексте.
Нажмите Отправить .
Запрос обновлен созданной вами операцией синтаксического анализа.
Щелкните Start , чтобы отобразить результаты поиска, которые теперь показывают проанализированное сообщение.

Примеры

Пример сообщения журнала:

2 августа, 04:06:08: хост=10.1.1.124: локальное/ssl2 уведомление mcpd[3772]: пользователь=jsmith@demo. com: серьезность=предупреждение: 01070638:5: статус мониторинга члена пула 172.31.51.22:0 отключен.

В следующих примерах start_anchor — это «user=» , а stop_anchor — «:» , что означает конец адреса электронной почты. Звездочка ( * ) — это шарик, представляющий проанализированный термин. В примерах создается новое поле для каждого сообщения с именем «user» , и это поле будет содержать значение адреса электронной почты, в данном случае jsmith @demo.com .

... | parse "user=*:" as user

Оператор разбора также позволяет извлекать несколько полей в одной команде:

... | анализировать "user=*: серьезность =*:" как пользователь, серьезность | ...

В этом примере из примера сообщения журнала создаются два поля: [email protected] и серьезность = предупреждение .

Поля имен со специальными символами

Вы можете создавать имена полей, содержащие специальные символы, например пробелы, тире, обратную или прямую косую черту, используя следующий синтаксис:

... | разобрать "" как %"<имя поля со специальными символами>"

Например, этот запрос позволит вам проанализировать фразу «Идентификатор класса», включая пробел:

... | анализировать "[Классификация:*]" как %"Идентификатор класса"

Специальные символы в именах полей не разрешены при разборе регулярных выражений. Вы должны переименовать поле после синтаксического анализа. Пример: экстракт "\[Классификация:(?.*)\]" | class_id as %"Class ID"

Использовать разрывы строк в качестве привязки

Если ваши журналы доставляются в многострочном формате, вы можете выполнять синтаксический анализ до разрыва строки в сообщении. Для этого используйте следующие регулярные выражения в качестве привязки к разрыву строки:

Журналы Linux: \n
Журналы Windows: \r

Например, если в наших журналах есть следующее сообщение:

  12:08:10,651 INFO sample_server ReportEmailer:178 - ОТЛАДОЧНАЯ ОТПРАВКА СООБЩЕНИЯ:
    Кому: example@sumologic. com
    Тема: Разрыв новой строки в сообщении

, чтобы получить адрес «Кому:», вы можете использовать следующие запросы:

... | разобрать "Кому: *\n" как toAddress

или

... | разобрать "Кому: *\r" как toAddress

, который возвращает [email protected] в столбце toAddress .

Наверх

Тип изделия
Тема
Операторы
Операторы синтаксического анализа
Теги
1. анкер
2. оператор
3. разбор
4. выделенный текст

Анализ синтаксиса — Amazon Comprehend

Использовать анализ синтаксиса для разбора слов из документа и возврата части речи или синтаксиса функция для каждого слова в документе. Вы можете идентифицировать существительные, глаголы, прилагательные и так далее в вашем документе. Используйте эту информацию, чтобы получить более полное представление о содержании вашего документах и понимать взаимосвязь слов в документе.

Например, вы можете искать существительные в документе, а затем искать глаголы, связанные с те существительные. В предложении типа «Моя бабушка передвинула диван» можно увидеть существительные, «бабушка» и «диван» и глагол «переехал». Вы можете использовать эту информацию для построения приложений для анализа текста на наличие интересующих вас словосочетаний.

Чтобы начать анализ, Amazon Comprehend анализирует исходный текст, чтобы найти отдельные слова в текст. После разбора текста каждому слову присваивается часть речи, которую оно занимает в тексте. исходный текст.

Amazon Comprehend может распознавать следующие части речи.

Жетон	Часть речи
АДЖ	Прилагательное Слова, которые обычно изменяют существительные.
АДП	Приложение Начало предложной или послеложной фразы.
АДВ	Наречие Слова, которые обычно изменяют глаголы. Они также могут изменять прилагательные и другие наречия.
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ	Вспомогательный служебные слова, которые сопровождают глагол глагольной фразы.
КОНДЖ	Координационное соединение Сочинительный союз соединяет слова, словосочетания или предложения в предложении, не подчиняя их Другой.
КОНЖ	Соединение Союз соединяет слова, фразы или предложения в предложении.
ДЭТ	Определитель Артикли и другие слова, обозначающие конкретное именное словосочетание.
ИНТЖ	Междометие Слова, используемые как восклицание или часть восклицания.
СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ	Существительное Слова, обозначающие человека, место, вещь, животное или идею.
НОМЕР	Число Слова, обычно определители, прилагательные или местоимения, которые выражают количество.
О	Прочее Слова, которым нельзя отнести к категории частей речи.
ЧАСТЬ	Частица служебные слова, связанные с другим словом или фразой для придания значения.
ПРОН	Местоимение Слова, заменяющие существительные или словосочетания.
ПРОПН	Имя собственное Существительное, которое является именем определенного лица, место или предмет.
ПУНКТ	Пунктуация Неалфавитные символы, разделяющие текст.
СКОНЖ	Подчинительный союз Союз, соединяющий зависимое предложение с предложением. Пример подчинительный союз «потому что».
СИМ	Символ Словесные объекты, такие как знак доллара ($) или математические символы.
ГЛАГОЛ	Глагол Слова, обозначающие события и действия.

Дополнительную информацию о частях речи см. в разделе Универсальные теги POS на Веб-сайт универсальных зависимостей .

Операции возвращают токены, идентифицирующие слово и часть речи, в которой находится слово. представляет в тексте. Каждый токен представляет слово в исходном тексте. Он обеспечивает место слова в источнике, часть речи, которую слово занимает в тексте, уверенность Amazon Comprehend в том, что часть речи была правильно определена, а слово, был извлечен из исходного текста.

Ниже представлена структура списка синтаксических токенов. Генерируется один синтаксический токен для каждого слова в документе.

 {
   «Синтаксические маркеры»: [
      {
         "BeginOffset": число,
         "EndOffset": число,
         "Часть речи": {
            "Оценка": число,
            "Тег": "строка"
         },
         "Текст": "строка",
         «TokenId»: номер
      }
   ]
}

Каждый токен содержит следующую информацию:

BeginOffset и EndOffset — Предоставляет местоположение слово во вводном тексте.
PartOfSpeech — Предоставляет две части информации, тег который определяет часть речи и Score , который представляет уверенность что Amazon Comprehend Syntax имеет правильное определение части речи.
Text — Предоставляет идентифицированное слово.
TokenId — Предоставляет идентификатор токена. Идентификатор — это положение токена в списке токенов.

Javascript отключен или недоступен в вашем браузере.

Чтобы использовать документацию Amazon Web Services, должен быть включен Javascript. Инструкции см. на страницах справки вашего браузера.

Условные обозначения документов

Целевая тональность

Amazon Comprehend Custom

Извлечение текста из файлов docx Word с помощью Power Automate

В этом сообщении объясняется, как извлекать текст из файлов docx Microsoft Word, используя только встроенные действия в Power Automate. Существуют сторонние действия, которые, скорее всего, являются более сложными и, безусловно, могут упростить этот процесс.

Файлы docx на самом деле являются zip-файлами

Первое, что важно понять, это то, что файл word docx на самом деле является zip-файлом, который содержит несколько папок и файлов. Корень zip-папки содержит следующие файлы:

Папка word в корне zip-файла содержит дополнительные файлы и папки:

В папке word есть файл с именем document.xml (иногда documentN.xml), который содержит фактическое содержимое документа, и это файл, который мы будем анализировать с помощью Power Automate. Мой пример документа Word выглядит так:

Содержимое document.xml содержит:

  0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
 microso ft.com/office/word/2006/wordml" xmlns:wps="http://schemas.microsoft.com/office/word/2010/wordprocessingShape" mc:Ignorable="w14 w15 wp14">
  <ш:тело>
    
      
        
          
          
        
      
      
      
      
        
          
          
        
        Как извлечь 
      
      
        
          
          
          
          
        
        текст 
      
      
        
          
          
        
        из файла docx Microsoft Word
      
      
        
          
          
        
        . 
      
    
    
      
        
        
          
          
        
      
    
    
      
        
        
          
          
        
      
      
        
          
          
        
        В этом документе объясняется, как извлечь текст из документа Microsoft Word с помощью стандартных действий Power Automate. Результат не идеален, но его должно быть достаточно для базового использования.

Как видно из вышеизложенного, текстовые данные находятся в строках 18, 27, 34, 41 и 66 файла XML.

Шаг 1. Извлеките содержимое документа Word

Чтобы получить доступ к содержимому document.xml , сначала необходимо извлечь файл docx. Используйте действие потока Извлечь архив в папку , чтобы извлечь файл docx во временную папку. Убедитесь, что вы установили для параметра перезаписи значение «Да».

Примечание: Вы не сможете выбрать текстовый документ из файлового браузера в рамках действия, потому что оно фильтрует доступные файлы и показывает только файлы с расширением .zip. Так что вы можете либо:

Переименуйте файл docx в .zip
Вставьте путь к файлу вручную или используйте динамическое содержимое из предыдущего шага

В моем потоке действие выглядит следующим образом:

Вывод Извлечь архив в папку Действие представляет собой массив объектов, который содержит информацию о каждом файле, извлеченном из архива. Этот вывод необходимо отфильтровать, чтобы мы могли получить идентификатор файла document. xml. Поэтому добавьте действие массива фильтров и используйте вывод Распаковать архив в папку в качестве входных данных для фильтра. Щелкните ссылку редактирования в расширенном режиме и используйте это выражение фильтра:

 @and(startsWith(item()['Name'], 'document'),endsWith(item()['Name'], 'xml' ))

Это отфильтрует массив и сузит его до файла, содержащего содержимое документа. Вот как выглядит мой массив фильтров:

Шаг 3 — Получите содержимое файла document.xml

Добавьте действие Получить содержимое файла и используйте это выражение для файла:

 first(body('Filter_array'))['Id']

Это должно выглядеть так:

Шаг 4.

Захват содержимого текстовых элементов

Наконец, добавьте действие создания и используйте следующее выражение:

 xpath(xml(outputs('Get_file_content')?['body']), '//*[name()=''w:t'']/text()')

Вот как это выглядит в моем потоке:

Выражение xpath захватит каждый элемент с именем w:t и вернет массив строк содержимого, найденного в этих элементах. Нажмите здесь, если вы хотите узнать больше о структуре файла word docx. На выходе моего образца документа был получен следующий массив:

 [
  "Как извлечь",
  "текст",
  "из файла docx Microsoft Word",
  ". ",
  «В этом документе объясняется, как извлечь текст из документа Microsoft Word с помощью стандартных действий Power Automate. Результат не идеален, но его должно быть достаточно для базового использования».
]

На этом этапе вы можете либо перебрать результаты, либо использовать простое выражение соединения для создания одной строки из результатов. Вот скриншот всего процесса:

Как видно из вышеизложенного, можно довольно легко извлечь текст из файла Word docx с помощью Power Automate, а более сложное выражение xpath может предназначаться для определенных областей текста.

Анализ пользовательских запросов — документация Whoosh 2.7.4 в

объектов запроса (объекты из модуля whoosh.query ).

Например, запрос пользователя:

 рендеринг затенение

могут быть проанализированы в объекты запроса следующим образом:

 And([Term("content", u"rendering"), Term("content", u"shading")])

Whoosh включает в себя мощный модульный синтаксический анализатор пользовательских запросов в 9Модуль 0077 whoosh. qparser . Парсер по умолчанию реализует язык запросов аналогичный тому, который поставляется с Lucene. Однако, изменив плагины или используя такие функции, как whoosh.qparser.MultifieldParser() , whoosh.qparser.SimpleParser() или whoosh.qparser.DisMaxParser() , вы можно изменить работу парсера, получить более простой парсер или изменить запрос синтаксис языка.

(В предыдущих версиях Whoosh синтаксический анализатор запросов был основан на pyparsing . Новый рукописный синтаксический анализатор менее хрупок и более гибок.)

Примечание

Помните, что вы можете напрямую создавать объекты запроса программно, используя объекты в модуле whoosh.query . Если вы не обрабатываете фактические пользовательские запросы, это предпочтительнее построения строки запроса только для разобрать его.

Использование синтаксического анализатора по умолчанию

Чтобы создать объект whoosh. qparser.QueryParser , передайте ему имя поле по умолчанию для поиска и схема индекса, который вы будете искать.

 из whoosh.qparser импортировать QueryParser
синтаксический анализатор = QueryParser («контент», схема = myindex.schema)

Совет

Вы можете создать экземпляр объекта QueryParser без указания схемы, однако синтаксический анализатор не будет обрабатывать текст пользовательского запроса. Это полезно для отладки, когда вы хотите увидеть, как QueryParser создаст запрос, но не хотите составлять схему только для тестирования.

Если у вас есть объект QueryParser , вы можете вызвать parse() для разбора строка запроса в объект запроса:

 >>> parser.parse(u"альфа ИЛИ бета-гамма")
And([Or([Term('content', u'alpha'), Term('content', u'beta')]), Term('content', u'gamma')])

Функции и синтаксис см. в справочнике по языку запросов. языка запросов парсера по умолчанию.

Общие настройки

Поиск любых терминов вместо всех терминов по умолчанию

Если пользователь явно не указал И 9Пункты 0078 или ИЛИ :

 физически корректный рендеринг

. ..по умолчанию синтаксический анализатор обрабатывает слова так, как если бы они были связаны И , это означает, что для соответствия документа должны присутствовать все термины:

 физически И на основе И рендеринг

Чтобы изменить синтаксический анализатор для использования вместо него ИЛИ , чтобы любое из условий могло быть присутствует для соответствия документа, т. е.:

 физически ИЛИ на основе ИЛИ рендеринга

...настроить QueryParser с помощью group аргумент ключевого слова, подобный этому:

 from whoosh import qparser
parser = qparser.QueryParser (имя поля, схема = myindex.schema,
                             группа = qparser.OrGroup)

Запрос Или позволяет указать, что документы, содержащие больше термины оцениваются выше. Например, если пользователь ищет foo bar , документ с четырьмя вхождениями foo обычно превосходит документ который содержал по одному вхождению каждого из foo и бар . Тем не менее, пользователи обычно ожидают документы, которые содержат больше слов, которые они искали чтобы набрать больше очков. Чтобы настроить синтаксический анализатор для создания групп ИЛИ с этим поведение, используйте метод класса factory() класса OrGroup :

 og = qparser.OrGroup.factory(0.9)
parser = qparser.QueryParser (имя поля, схема, группа = og)

, где аргумент factory() является коэффициентом масштабирования бонуса (между 0 и 1).

`Разрешение пользователю искать несколько полей по умолчанию`

Конфигурация QueryParser по умолчанию принимает термины без явных полей и присваивает их полю по умолчанию, которое вы указали при создании объекта, поэтому например, если вы создали объект с помощью:

 parser = QueryParser("content", schema=myschema)

И пользователь ввел запрос:

 три слепые мыши

Синтаксический анализатор обработает его как:

 контент:три контент:слепой контент:мыши

Однако вы можете разрешить пользователю поиск несколько полей по умолчанию. За Например, вы можете захотеть, чтобы «неполные» термины выполняли поиск как по заголовку , так и по заголовку и контента полей.

В этом случае вы можете использовать whoosh.qparser.MultifieldParser . Это точно так же, как обычный QueryParser, но вместо строки имени поля по умолчанию он принимает последовательность имен полей:

 из whoosh.qparser import MultifieldParser
mparser = MultifieldParser(["название", "содержание"], схема=схема)

Когда этот экземпляр MultifieldParser анализирует трех слепых мышей , он обрабатывает их как:

 (заголовок:три ИЛИ содержание:три) (заголовок:слепой ИЛИ содержание:слепой) (заголовок:мыши ИЛИ содержание:мыши)

`Упрощение языка запросов`

Если у вас есть анализатор:

 parser = qparser.QueryParser("content", schema=myschema)

вы можете удалить из него функции с помощью метод remove_plugin_class() .

Например, чтобы убрать возможность пользователя указывать поля для поиска:

 parser.remove_plugin_class(qparser.FieldsPlugin)

Чтобы удалить возможность поиска подстановочных знаков, которые могут быть вредны для запроса производительность:

 parser.remove_plugin_class(qparser.WildcardPlugin)

См. модуль qparser для получения информации о подключаемых модулях, включенных в Парсер запросов Whoosh.

`Изменение синтаксиса AND, OR, ANDNOT, ANDMAYBE и NOT`

Анализатор по умолчанию использует английские ключевые слова для AND, OR, ANDNOT, ANDMAYBE, и функции НЕ:

 синтаксический анализатор = qparser.QueryParser («контент», схема = моя схема)

Вы можете заменить объект OperatorsPlugin по умолчанию на замените английские токены по умолчанию своими собственными регулярными выражениями.

whoosh.qparser.OperatorsPlugin реализует возможность использования И, Предложения OR, NOT, ANDNOT и ANDMAYBE в запросах. Вы можете создать новый экземпляр OperatorsPlugin и использовать И , Или , Не , И Не и AndMaybe аргументы ключевого слова для изменения шаблонов токенов:

 # Используйте испанские эквиваленты вместо AND и OR
op = qparser.OperatorsPlugin(And="Y", Or="O")
parser.replace_plugin(оп)

Кроме того, вы можете изменить синтаксис оператора NOT :

 np = qparser.OperatorsPlugin(Not=' NO ')
parser.replace_plugin(np)

Аргументы могут быть строками шаблонов или предварительно скомпилированными объектами регулярных выражений.

Например, чтобы изменить синтаксический анализатор по умолчанию для использования типографских символов вместо слов для функций И, ИЛИ, И НЕ, И МОЖЕТ БЫТЬ и НЕ:

 синтаксический анализатор = qparser.QueryParser («контент», схема = моя схема)
# Это регулярные выражения, поэтому мы должны экранировать вертикальную черту
op = qparser. OperatorsPlugin(And="&", Or="\\|", AndNot="&!", AndMaybe="&~", Not="\\-")
parser.replace_plugin(оп)

`Добавление меньше чем, больше чем и т.д. открытый диапазон:`

 поле: {яблоко до]

whoosh.qparser.GtLtPlugin позволяет указать тот же поиск, что и это:

 поле:>яблоко

Плагин позволяет использовать > , < , >= , <= , => или =< после спецификатор поля и переводит выражение в эквивалентный диапазон:

 date:>='31 марта 2001'
дата: [31 марта 2001 г. по]

`Добавление запросов нечетких терминов`

Нечеткие запросы хороши для обнаружения орфографических ошибок и похожих слов. whoosh.qparser.FuzzyTermPlugin позволяет искать «нечеткие» термины, то есть термины, которые не обязательно должны точно совпадать. Нечеткий термин будет соответствовать любому аналогичный термин в течение определенного количества «правок» (вставок символов, делеции и/или транспозиции – это называется «системой Дамерау-Левенштейна». изменить расстояние»).

Чтобы добавить нечеткий плагин:

 parser = qparser.QueryParser("имя поля", my_index.schema)
parser.add_plugin(qparser.FuzzyTermPlugin())

Как только вы добавите нечеткий плагин в синтаксический анализатор, вы можете указать нечеткий термин, добавление ~ , за которыми следует необязательное максимальное расстояние редактирования. Если вы не укажите расстояние редактирования, по умолчанию 1 .

Например, следующий «нечеткий» запрос термина:

будет соответствовать cat и всем терминам в индексе в пределах одного «редактирования» cat, например, преобразовать (вставить s ), в (удалить c ) и действие (переставить в и в ).

Если вы хотите, чтобы кошка соответствовала bat , требуется две правки (удалить c и вставьте b ), поэтому вам нужно будет установить максимальное расстояние редактирования на 2 :

Поскольку каждое дополнительное редактирование, которое вы разрешаете, увеличивает количество возможностей это необходимо проверить, редактирование расстояний больше 2 может быть очень медленным.

Часто бывает полезно потребовать, чтобы первые несколько символов нечеткого термина точно совпадают. Это называется префикс. Вы можете установить длину префикса добавив косую черту и число после расстояния редактирования. Например, чтобы использовать максимальное расстояние редактирования 2 и длина префикса 3 :

 johannson~2/3

Можно указать префикс без указания расстояния редактирования:

 johannson~/3

Расстояние префикса по умолчанию: 0 .

`Разрешение сложных фразовых запросов`

Настройка синтаксического анализатора по умолчанию разрешает фразовые (близкие) запросы, такие как:

 "библиотека поиска свист"

Запрос фразы по умолчанию размечает текст между кавычками и создает искать эти термины в непосредственной близости.

Если вы хотите выполнить более сложный поиск близости, вы можете заменить фразу плагин с whoosh.qparser.SequencePlugin , который разрешает любой запрос между цитатами. Например:

 "(джон ИЛИ Джон ИЛИ Джонатан~) Питерс*"

Синтаксис последовательности позволяет добавить коэффициент «небрежности», как и в обычной фразе:

 "(john OR jon OR jonathan~) peters*"~2

Чтобы заменить плагин фразы по умолчанию плагином последовательности:

 parser = qparser.QueryParser("fieldname", my_index.schema)
parser.remove_plugin_class(qparser.PhrasePlugin)
parser.add_plugin(qparser.SequencePlugin())

В качестве альтернативы вы можете оставить плагин фразы по умолчанию и указать последовательность добавить другой синтаксис, указав регулярное выражение для начала/конца маркер при создании плагина последовательности. Регулярное выражение должно иметь именованная группа slop для коэффициента slop. Например:

 parser = qparser.QueryParser("имя поля", my_index.schema)
parser.add_plugin(qparser.SequencePlugin("!(~(?P[1-9][0-9]*))?"))

Это позволит вам использовать обычные фразовые запросы и запросы последовательности на одновременно:

 "обычная фраза" И !запрос последовательности~2!

`Расширенная настройка`

`Аргументы QueryParser`

QueryParser поддерживает два дополнительных аргумента ключевого слова:

group

Класс запроса, используемый для объединения подзапросов, когда пользователь явно не укажите логический оператор, например AND или OR . Это позволяет изменить оператор по умолчанию от И до ИЛИ .

Это будет whoosh.qparser.AndGroup или класс whoosh.qparser.OrGroup ( не экземпляр объекта), если только вы написали свой собственный синтаксис группировки, который хотите использовать.

термкласс

Класс запроса для переноса отдельных терминов.

Это должен быть подкласс whoosh.query.Query ( не экземпляр объект), который принимает строку имени поля и текстовую строку термина в формате Unicode в своем __инициализация__ 9Метод 0078. Значение по умолчанию — whoosh.query.Term .

Это полезно, если вы хотите изменить класс терминов по умолчанию на whoosh.query.Variations , или если вы написали собственный класс терминов вы хотите, чтобы синтаксический анализатор использовал вместо тех, которые поставляются с Whoosh.

 >>> из whoosh. qparser импортировать QueryParser, OrGroup
>>> orparser = QueryParser("content", schema=myschema, group=OrGroup)

`Настройка плагинов`

Функционал парсера запросов обеспечивается набором плагинов. Вы можете удалить плагины, чтобы удалить функциональность, добавить плагины, чтобы добавить функциональность, или заменить плагины по умолчанию на перенастроенные или переписанные версии.

whoosh.qparser.QueryParser.add_plugin() , whoosh.qparser.QueryParser.remove_plugin_class() и whoosh.qparser.QueryParser.replace_plugin() методов позволяют вам манипулировать плагины в объекте QueryParser .

Информацию о доступных подключаемых модулях см. в модуле qparser.

`Создание пользовательских операторов`

Решите, хотите ли вы PrefixOperator , PostfixOperator или ИнфиксОператор .
Создайте новый подкласс whoosh.qparser.syntax. GroupNode для хранения узлы, затронутые вашим оператором. Этот объект отвечает за создание объект whoosh.query.Query , соответствующий синтаксису.
Создайте шаблон регулярного выражения для синтаксиса запроса оператора.
Создайте объект OperatorsPlugin.OpTagger из приведенной выше информации.
Создайте новый экземпляр OperatorsPlugin , настроенный с вашим пользовательским оператор(ы).
Замените OperatorsPlugin по умолчанию в вашем синтаксическом анализаторе новым экземпляром.

Например, если вы создавали оператор ДО :

 из whoosh import qparser, запрос
optype = qparser.InfixOperator
шаблон = "ДО"
класс Перед группой (qparser.GroupNode):
    слияние = Истина
    qclass = запрос. Заказанный

Создайте OpTagger для вашего оператора:

 btagger = qparser.OperatorPlugin.OpTagger(шаблон, BeforeGroup,
                                          qparser. InfixOperator)

По умолчанию инфиксные операторы являются левоассоциативными. Сделать правоассоциативный инфиксный оператор, сделайте следующее:

 btagger = qparser.OperatorPlugin.OpTagger(шаблон, BeforeGroup,
                                          qparser.InfixOperator,
                                          левый assoc=ложь)

Создайте экземпляр OperatorsPlugin с вашим новый оператор и замените плагин операторов по умолчанию в парсере запросов:

 qp = qparser.QueryParser("text", myschema)
my_op_plugin = qparser.OperatorsPlugin([(btagger, 0)])
qp.replace_plugin(my_op_plugin)

Обратите внимание, что список операторов, который вы указываете с первым аргументом, IN ДОПОЛНЕНИЕ К операторам по умолчанию (И, ИЛИ и т.д.). Чтобы выключить один из операторы по умолчанию, вы можете передать None в соответствующий аргумент ключевого слова:

 cp = qparser.OperatorsPlugin([(optagger, 0)], And=None)

Если вам нужен ТОЛЬКО ваш список операторов и ни один из операторов по умолчанию, используйте аргумент ключевого слова clean :

 cp = qparser. OperatorsPlugin([(optagger, 0)], clean=True)

Операторы, находящиеся выше в списке, связаны более тесно, чем операторы, расположенные позже в списке. список.

`Понять, как работают структурированные данные | Центр поиска Google | Documentation`

Поиск Google усердно работает, чтобы понять содержание страницы. Вы можете помочь нам, предоставив явные подсказки о значении страницы для Google, включая структурированные данные на странице. Структурированные данные — это стандартизированный формат для предоставления информации о странице и классификации содержание страницы; например, на странице рецептов, каковы ингредиенты, приготовление время и температура, калории и так далее.

  Если вы используете CMS, такую как Wix или WordPress,  вы не сможете
для редактирования вашего HTML напрямую. Вместо этого ваша CMS может иметь страницу настроек поиска, или вы можете
установить плагин, позволяющий указывать структурированные данные. Найдите инструкции о
добавление структурированных данных в вашу CMS (например, выполните поиск «структурированные данные wix» или «плагин структурированных данных wordpress»). Google использует структурированные данные, которые он находит в Интернете, чтобы понять содержание страницы,
а также для сбора информации о сети и мире в целом. Например,
вот фрагмент структурированных данных JSON-LD, который может появиться на странице рецепта, с описанием названия рецепта, автора рецепта и других деталей:
  <голова>Кофейный торт для вечеринки