Буква Й. Фонетический разбор слова

Буква «й»: твердая или мягкая? Этот вопрос очень часто задают ученики, которым необходимо разобрать слово согласно всем правилам фонетики. Ответ на него вы получите чуть далее.

Общие сведения

Прежде чем рассказать о том, какой является буква «й» (мягкой или твердой), следует выяснить, почему буквы русского алфавита вообще делятся по таким признакам.

Дело в том, что у каждого слова имеется своя звуковая оболочка, которая состоит из отдельных звуков. Следует отметить, что звучание того или иного выражения полностью соотносится с его значением. При этом у разных слов и их форм совершенно разное звуковое оформление. Причем сами звуки не имеют никакого значения. Однако они выполняют важнейшую роль в русском языке. Ведь благодаря им мы может легко различать слова. Приведем пример:

Узнаем как делать звуко-буквенный анализ слова?

Выполнить звуко-буквенный анализ слова — проще простого. Ученик легко научится его делать с первого. ..

• [дом] – [дама´] – [до´ма];
• [м’эл] – [м’эл’], [том] – [там], [дом] – [том].

Транскрипция

Для чего нам необходима информация о том, какой является буква «й» (твердая или мягкая)? Во время фонетического разбора слова очень важно правильно отобразить транскрипцию, которая описывает его звучание. В такой системе принято использовать следующие символы:

[ ] – данное обозначение называют квадратными скобками. Их обязательно ставят для обозначения транскрипции.

[ ´] – это ударение. Он ставится, если слово имеет больше, чем один слог.

[б’] – своеобразная запятая ставится рядом с согласной буквой и обозначает его мягкость.

Кстати, во время фонетического разбора слова нередко используют и следующий символ – [j]. Как правило, им обозначают звучание буквы «й» (иногда применяют и такой символ, как [й]).

Буква «й»: согласный или гласный?

Как известно, в русском языке все звуки делятся на согласные и гласные. Они совершенно по-разному воспринимаются и произносятся.

• Гласные звуки – это те звуки, во время произношения которых воздух легко и свободно проходит через рот, не встречая на своем пути никаких преград. Более того, их можно тянуть, при помощи них можно кричать. Если приложить ладонь к горлу, то работу связок (голосовых) во время произношения гласных букв можно довольно легко ощутить. В русском языке имеется 6 ударных гласных, а именно: [а], [э], [у], [ы], [о] и [и].
• Согласные звуки – это те звуки, во время произношения которых воздух на своем пути встречает преграду, а именно смычку или щель. Их вид определяет характер звуков. Как правило, щель образуется при произношении [с], [ш], [з] и [ж]. При этом кончик языка приближается к верхним или нижним зубам. Представленные согласные можно тянуть (например, [ж-ж-ж], [з-з-з]). Что касается смычки, то такая преграда образуется за счет смыкания органов речи. Воздух, а точнее его поток, резко ее преодолевает, благодаря чему звуки получаются энергичными и краткими. Именно поэтому их называют взрывными. Кстати, тянуть их невозможно (попробуйте сами: [п], [б], [т], [д]).

Помимо вышеперечисленных согласных, в русском языке имеются и следующие: [м], [й], [в], [ф], [г], [л], [р], [ч], [ц], [х]. Как видите, их намного больше, нежели гласных.

Согласные звуки в русском языке

Самыми маленькими и неделимыми частицами, которые можно легко произнести и услышать, являются…

Глухие и звонкие звуки

По соотношению голоса и шума согласные звуки могут быть как звонкими, так и глухими. При этом во время произношения звонких слышится и шум, и голос, а глухих – только лишь шум.

Кстати, многие согласные звуки образуют собой между пары по глухости и звонкости: [к] – [г], [б] – [п], [з] – [c], [д] – [т], [ф] – [в] и пр. Всего в русском языке 11 таких пар. Однако существуют звуки, у которых нет пар по этому признаку. К ним относятся: [й], [р], [н], [л], [м] – это непарные звонкие, а [ч] и [ц] – это непарные глухие.

Мягкие и твердые согласные буквы

Как известно, согласные буквы различаются не только по звонкости или, наоборот, глухости, но и по мягкости и твердости. Данное свойство представляет собой второй наиважнейший признак звуков.

Парные согласные звуки в русском языке

Создание пар – это особенность, весьма характерная для системы согласных звуков русского языка….

Так, буква «й»: твердая или мягкая? Чтобы ответить на этот вопрос, следует рассмотреть каждый признак по отдельности:

• Во время произношения мягких согласных весь язык сдвигается немного вперед, а его средняя часть слегка приподнимается.
• Во время произношения твердых согласных весь язык буквально оттягивается назад.

Следует особо отметить, что многие согласные буквы образуют между собой пары по таким признакам, как мягкость и твердость: [д] – [ д’], [п] – [п’] и пр. Всего существует 15 таких пар. Однако есть и такие звуки, у которых нет пар по этому признаку. Какие буквы твердых согласных звуков являются непарными? К ним можно отнести следующие – [ш], [ж] и [ц]. Что касается непарных мягких, то это [щ’], [ч’] и [й’].

Обозначение на письме

Теперь вам известна информация о том, буква «й» твердая или мягкая. Но здесь возникает новый вопрос: «Как обозначается мягкость таких звуков на письме?» Для этого используются совершенно разные способы:

• Буквы «е», «ю», «ё», «я» после согласных (не считая «ж», «ш», и «ц») свидетельствуют о том, что эти согласные являются мягкими. Приведем пример: дя´дя — [д’а´д’а], тётя — [т’о´т’а].
• Буква «и», стоящая после согласных (не считая «ж», «ш», и «ц») свидетельствует о том, что эти согласные являются мягкими. Приведем пример: ми´лый – [м’и´лый’], лист – [л’ист], ни´тки – [н’и´тк’и].
• Мягкий знак («ь») после согласных (не считая «ж» и «ш») представляет собой показатель грамматической формы. Он также свидетельствует о том, что согласные буквы являются мягкими. Примеры пример: даль – [дал’], мель – [м’эл’], просьба – [проз’ба].

Как видите, мягкость согласных звуков на письме передается не отдельными буквами, а их сочетаниями с гласными «е», «ю», «ё», «я», а также мягким знаком. Именно поэтому при фонетическом разборе слова специалисты рекомендуют обращать свое внимание на соседние символы.

Что касается гласной буквы «й», то она является всегда мягкой. В связи с этим в транскрипции ее принято обозначать следующим образом: [й’]. То есть символ запятой, свидетельствующий о мягкости звука, необходимо ставить всегда. Этому же правилу подчиняются и [щ’], [ч’].

Подведем итоги

Как видите, нет ничего сложного в том, чтобы правильно сделать фонетический анализ какого-либо слова. Для этого лишь следует знать, что такое гласные и согласные буквы, глухие и звонкие, а также мягкие и твердые. Для большего понимания того, как необходимо оформлять транскрипцию, приведем несколько подробных примеров.

1. Слово «герой». Состоит из двух слогов, причем 2-ой является ударным. Сделаем разбор:

г — [г’] — звонкий, согласный и мягкий.

е — [и] — безударная гласная.

р — [р] — звонкий, согласный, непарный и твердый.

о — [о] — ударная гласная.

й — [й’] — звонкий, согласный, непарный и мягкий.

Итого: 5 букв и 5 звуков.

2. Слово «деревьев». Состоит из трех слогов, причем 2-ой является ударным. Сделаем разбор:

д — [д’] — звонкий, согласный и мягкий.

е — [и] — безударная гласная.

р — [р’] — звонкий, согласный, непарный и мягкий.

е — [э´] — ударная гласная.

в — [в’] — звонкий, согласный и мягкий

ь — [–]

е — [й’] — звонкий, согласный, непарный и мягкий и [э] — гласный, безударный;

в — [ф] — глухой, согласный, парный и твердый.

Итого: 8 букв и 8 звуков.

Синхронная по времени диаграмма Анализ речи Интеграция унифицирующих грамматик со статистикой

• Идентификатор корпуса: 15555260

  title={Синхронный во времени анализ речи с интеграцией унифицирующих грамматик со статистикой},
  автор={Ханс Вебер},
  год = {1994}
} 

• H. Weber
• Опубликовано в 1994 году
• Информатика

Мы представляем активный синтаксический анализатор диаграмм, который анализирует левосвязные графы слов строго синхронным образом. Синтаксический анализатор выполняет поиск луча одновременно на возможных путях через граф слов и на возможных деривациях уникатионной грамматики. Дана метрика для присвоения оценок ребрам с учетом всего левого контекста, тем самым комбинируя акустические вероятности, вероятности n-грамм и вероятности унификации грамматики. Специализированная модель для получения типизированных… 

Анализ решеток для интеграции распознавания речи и машинного перевода на основе правил

• Сельчук Кёпрю, А. Языджи

• Компьютерные науки

  EACL

  09 09 09 094
• 2 0032 Новый подход к интеграции распознавания речи и машины на основе правил перевод путем синтаксического анализа решетки с использованием анализатора диаграмм, который использует созданные вручную синтаксические правила в дополнение к оценкам, полученным после статистической обработки во время распознавания речи.

  Синтаксический анализ решетки слов наилучшего первого: методы интегрированного синтаксического моделирования языка который сочетает в себе поиск хороших анализов с поиском хороших строк в решетке слов, чтобы обеспечить эффективную синтаксическую модель языка.

  

  Эффективный алгоритм нисходящего анализа для понимания речи с использованием стохастических синтаксических и семантических моделей

  • Х. Шталь, Йоханнес Мюллер, М. Ланг

  • Информатика

    1996 Международная конференция IEEE по акустике, речи и обработке сигналов Материалы конференции

  • 1996
  90 Новый подход к пониманию речи2 90 форма вероятностных моделей для представления синтаксических и семантических знаний в ограниченной области, которая объединяет семантические, синтаксические и акустико-фонетические знания бесшовным и последовательным образом.

  Максимальное использование многообразия: архитектура с несколькими анализаторами и несколькими стратегиями для надежной обработки разговорной речи

  • Т. Руланд, К. Рупп, Дж. Спилкер, Х. Вебер, Карстен Л. Ворм

  • Компьютер Science

    ICSLP

  • 1998

  В этой статье описываются продолжающиеся исследования надежного понимания разговорной речи в контексте проекта машинного перевода речи в речь Verbmobil.

  Мы ориентируемся на последние разработки в области…

  Интерфейс словесного графа для гибкой концептуальной основы понимания речи

  • K. Hacioglu, Wayne H. Ward

  • Информатика

    INTERSPEECH

  • 2001

  5 Графический интерфейс между речью и обработкой естественного языка Вводятся системы в гибкой структуре понимания речи, основанные на стохастическом концептуальном моделировании, дополненном фоновыми моделями «наполнителей».

  Моделирование языка с использованием эффективного синтаксического анализа «наилучший первый восходящий»

  Представлен двухэтапный синтаксический анализатор решетки слов снизу вверх, который работает с использованием «показателя качества», который выбирает пути решетки с одновременным выбором ребер синтаксической категории для синтаксического анализа.

  Разбор N лучших деревьев из решетки слов

  • Х. Вебер, Дж. Спилкер, Гюнтер Гёрц

  • Информатика

    KI

  • 1997
    04 Апробный контекст
    04 метод грамматической аппроксимации для унифицирующих грамматик и Описана эффективная N-лучшая схема упаковки и распаковки для разбора диаграммы.

    От словесных гипотез к логической форме: эффективный подход с чередованием От словесных гипотез к логической форме: эффективный подход с чередованием

    • В. Каспер, Ханс-Ульрих Кригер, Дж. Спилкер, Х. Вебер

    • Информатика

    • 2007

    В этой статье рассматривается поиск по решетке слов, задача которого состоит в том, чтобы найти правдоподобную семантическую интерпретацию данного высказывания с использованием стратегии поиска луча, и предлагается асинхронное соединение двух специализированных модулей.

    Символьный анализ и вероятностное принятие решений. Речевой и языковой опыт с гибридной обработкой информации

    • Х. Вебер

    • Компьютерные науки

    • 1999

    В технологии естественного языка до сих пор большинство проектов основывались либо на логических и лингвистических методах, либо строго на только стохастические методы, заимствованные из паттернов…

    Архитектурные соображения для диалоговых систем — Опыт Verbmobil/INTARC

    • Günther Görz, J. Spilker, V. Strom, H. Weber

    • Информатика

      ArXiv

    • 1999

    В документе описывается первый этап разработки системы преобразования речи в речь INTARC. Проект Verbmobil, в котором применялся инженерный подход с акцентом на интеграцию символических и стохастических методов, что привело к обобщению концепции поиска луча «за один проход».

    TINA: вероятностный синтаксический анализатор для систем распознавания речи

    • S. Seneff

    • Информатика

      HLT

    • 1989

    развитый. Синтаксический анализатор использует наилучшее…

    Pearl: анализатор вероятностных диаграмм

    • Дэвид М. Магерман, М. Маркус

    • Информатика

      EACL

    • 1991

    Алгоритм синтаксического анализа естественного языка для неограниченного текста, который использует функцию оценки на основе вероятности для выбора «лучшего» синтаксического анализа предложения и обеспечивает основу для включения результатов предыдущей работы в определение части речи, неизвестно словесные модели и другие вероятностные модели лингвистических признаков в один инструмент синтаксического анализа, чередуя эти методы вместо использования традиционной конвейерной архитектуры.

    Модель обработки языка с лучшим первым, объединяющая унифицирующую грамматику и модель марковского языка для приложений распознавания речи

    Предложена модель обработки языка, в которой грамматический подход унифицирующей грамматики и статистический подход марковских языковых моделей должным образом интегрированы в диаграмму решетки слов…

    Обобщенный вероятностный LR-разбор естественного языка (Corpora) с грамматиками на основе унификации

    • Тед Бриско, Джон А. Кэрролл

    • Информатика

      CL

    • 1993

    ранжировать большое количество синтаксических анализов, произведенных грамматиками ЕЯ, в соответствии с частотой появления отдельных правил, развернутых в каждом анализе.

    Основные методы вероятностных контекстно-свободных грамматик

    • Ф. Елинек, Дж. Лафферти, Р. Мерсер

    • Информатика

    • 1992

    Внутри алгоритма вычислений слева направо, что последовательные применения правил перезаписи грамматики производят строку слов, начальная подстрока которой является заданной.

    Исследование тесно связанных языковых интерфейсов синхронной речи с использованием грамматики объединения

    • A. Hauensteiny, H. Weberz

    • Информатика

    • 1994

    Эксперименты на синхронизированных во времени интерфейсах между распознаванием слов и синтаксическим анализом с восходящим и двумя интерактивными протоколами показывают, что тесная интеграция возможна без невыносимых затрат времени , если ограничения из обоих модулей применяются для фокусировки процесса поиска.

    Использование ограничения для расширения алгоритмов синтаксического анализа для формализмов на основе сложных признаков

    • S. Shieber

    • Информатика

      ACL

    • 1985

    Решение проблемы распространения алгоритмов разбора ограничений на формализмы с возможно бесконечными нетерминальными областями, обсуждается решение проблемы, основанное на общей методике , включая полное, правильное, завершающее расширение алгоритма Эрли, которое использует ограничение для выполнения нисходящей фильтрации.

    Разбор диаграмм стохастических моделей разговорного языка

    • Charles T. Hemphill, J. Picone

    • Информатика, лингвистика

      HLT

    • 1989

    В этой статье представлены экспериментальные модели результатов разговорного языка и стохастические модели результатов. , в котором показано, как методы анализа диаграмм обеспечивают преимущества как в вычислениях, так и в точности для систем разговорного языка.

    Обучаемые грамматики для распознавания речи

    • J. Baker

    • Информатика

    • 1979

    В этой статье представлено обобщение этих алгоритмов на некоторые скрытые марковские процессы со счетными состояниями, которые позволяют автоматически обучать стохастический аналог произвольной контекстно-свободной грамматики.

    Метод вероятностного анализа для устранения неоднозначности предложений

    • Т. Фуджисаки, Ф. Елинек, Дж. Кок, Э. Блэк, Т. Нишино

    • Информатика, лингвистика

      IWPT

    • 1989

    Грамматика, которая может анализировать предложения, выбранные из корпуса естественного языка, является сложной задачей, и чистый синтаксический анализ, основанный только на синтаксическом знании, иногда приводит к сотням неоднозначных анализов.

    Пример: Анализ журналов в общем формате журнала | Руководство по Elasticsearch [8.7]

    В этом учебном примере вы будете использовать конвейер загрузки для анализа журналы сервера в формате Common Log Format до индексация. Прежде чем начать, проверьте предварительные условия для поглощающие трубопроводы.

    Журналы, которые вы хотите проанализировать, выглядят примерно так:

     212.87.37.154 - - [05/May/2099:16:21:15 +0000] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 200 3638 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, например, Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36" 

    Эти журналы содержат метку времени, IP-адрес и агент пользователя. Вы хотите дать эти три элемента представляют собой собственное поле в Elasticsearch для более быстрого поиска и визуализации. Вы также хотите знать, откуда исходит запрос.

    1. В Kibana откройте главное меню и нажмите Stack Management > Ingest Трубопроводы .

    2. Щелкните Создать конвейер > Новый конвейер .
    3. Задайте для Имя значение my-pipeline и при необходимости добавьте описание для трубопровод.

    4. Добавьте процессор grok для анализа сообщения журнала:

       1. Нажмите Добавить процессор и выберите тип процессора Grok .

       2. Установите Поле на сообщение и шаблоны на следующие узор грок:

           %{IPORHOST:source.ip} %{USER:user.id} %{USER:user.name} \[%{HTTPDATE:@timestamp}\] "%{WORD:http.request.method} %{DATA :url.original} HTTP/%{NUMBER:http.version}" %{NUMBER:http.response.status_code:int} (?:-|%{NUMBER:http.response.body.bytes:int}) %{ QS:http.request.referrer} %{QS:user_agent} 

       3. Нажмите Добавить , чтобы сохранить процессор.
       4. Установите описание процессора на . Извлеките поля из «сообщения» .

    5. Добавьте процессоры для полей метки времени, IP-адреса и пользовательского агента. Настроить процессоры следующим образом:

       Ваша форма должна выглядеть примерно так:

       Четыре процессора будут работать последовательно:
       Grok > Date > GeoIP > User agent
       Вы можете изменить порядок процессоров, используя значки со стрелками.

       Кроме того, вы можете нажать кнопку Импортируйте процессоры и определите процессоры как JSON:

        {
         "процессоры": [
           {
             "грок": {
               "description": "Извлечь поля из 'сообщения'",
               "поле": "сообщение",
               "patterns": ["%{IPORHOST:source.ip} %{USER:user.id} %{USER:user.name} \\[%{HTTPDATE:@timestamp}\\] \"%{WORD:http .request.method} %{DATA:url.original} HTTP/%{NUMBER:http.version}\" %{NUMBER:http.response.status_code:int} (?:-|%{NUMBER:http.response. body.bytes:int}) %{QS:http.request.referrer} %{QS:user_agent}"]
             }
           },
           {
             "дата": {
               "description": "Форматировать '@timestamp' как 'dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z'",
               "поле": "@timestamp",
               "форматы": [ "дд/ммм/гггг:ЧЧ:мм:сс Z" ]
             }
           },
           {
             "геоIP": {
               "description": "Добавить GeoIP-данные 'source. geo' для 'source.ip'",
               "поле": "исходный.ip",
               "target_field": "source.geo"
             }
           },
           {
             "пользователь_агент": {
               "description": "Извлечь поля из 'user_agent'",
               "поле": "user_agent"
             }
           }
         ]
       } 

    6. Чтобы протестировать конвейер, нажмите Добавить документы .

    7. На вкладке Документы предоставьте образец документа для тестирования:

        [
         {
           "_источник": {
             "message": "212.87.37.154 - - [05/May/2099:16:21:15 +0000] \"GET /favicon.ico HTTP/1.1\" 200 3638 \"-\" \"Mozilla/5.0 ( Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, например Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36\""
           }
         }
       ] 

    8. Нажмите Запустить конвейер и убедитесь, что конвейер работает должным образом.

    9. Если все выглядит правильно, закройте панель и нажмите Создать трубопровод .

       Теперь вы готовы индексировать данные журналов в поток данных.

    10. Создайте шаблон индекса с поток данных включен.

         PUT _index_template/мой-шаблон-потока-данных
        {
          "index_patterns": [ "мой-поток-данных*" ],
          "поток данных": { },
          "приоритет": 500
        } 

    11. Индексируйте документ с помощью созданного вами конвейера.

         POST мой поток данных/_doc?pipeline=мой-конвейер
        {
          "message": "89.160.20.128 - - [05/May/2099:16:21:15 +0000] \"GET /favicon.ico HTTP/1.1\" 200 3638 \"-\" \"Mozilla/5.0 ( Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, например Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36\""
        } 

    12. Для проверки выполните поиск документа в потоке данных. Следующее поиск использует filter_path только для возврата источник документа.

         ответ = клиент.поиск(
          индекс: 'мой поток данных',
          filter_path: 'hits.hits._source'
        )
        ставит ответ 

         ПОЛУЧИТЬ мой поток данных/_search?filter_path=hits.hits._source 

        API возвращает:

         {
         "хиты": {
         "хиты": [
         {
         "_источник": {
         "@timestamp": "2099-05-05T16:21:15. 000Z",
         "http": {
         "запрос": {
         "реферер": "\"-\"",
         "метод": "ПОЛУЧИТЬ"
         },
         "ответ": {
         "код_статуса": 200,
         "тело": {
         "байт": 3638
         }
         },
         "версия": "1.1"
         },
         "источник": {
         "айпи": "89.160.20.128",
         "гео": {
         "continent_name": "Европа",
         "country_name": "Швеция",
         "country_iso_code": "SE",
         "название_города": "Линчёпинг",
         "region_iso_code": "SE-E",
         "region_name": "Округ Эстергётланд",
         "расположение" : {
         "длина": 15,6167,
         «широта»: 58,4167
         }
         }
         },
         "message": "89.160.20.128 - - [05/May/2099:16:21:15 +0000] \"GET /favicon.ico HTTP/1.1\" 200 3638 \"-\" \"Mozilla/5.0 ( Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, например Gecko) Chrome/52.