Слова по составу разобрать онлайн: Словарь синонимов sinonim.org

Тест Разбор слова по составу по русскому языку онлайн

Последний раз тест пройден более 24 часов назад.

Для учителя

  1. Вопрос 1 из 10

    Что из нижеперечисленного не является морфемой (частью слова)

    Подсказка

    Правильный ответ

    Неправильный ответ

    В вопросе ошибка?

  2. Вопрос 2 из 10

    При разборе в первую очередь надо найти

    • Корень

    • Основу

    • Окончание

    • Приставку

    Подсказка

    Правильный ответ

    Неправильный ответ

    В вопросе ошибка?

  3. Вопрос 3 из 10

    В слове может быть несколько

    • Корней

    • Суффиксов

    • Приставок

    • Все ответы верны

    Подсказка

    Правильный ответ

    Неправильный ответ

    В вопросе ошибка?

  4. Вопрос 4 из 10

    Найдите ошибочное утверждение

    • Приставка помогает образовывать новые слова

    • Окончание всегда стоит в самом конце слова

    • В слове может быть два окончания

    • Основа – это все слово без окончания

    Подсказка

    Правильный ответ

    Неправильный ответ

    В вопросе ошибка?

  5. Вопрос 5 из 10

    В слове «начаться» окончание

    Подсказка

    Правильный ответ

    Неправильный ответ

    В вопросе ошибка?

  6. Вопрос 6 из 10

    Какой из приведенных ниже суффиксов может быть формообразующим

    • -а-

    • -л-

    • -тель-

    • -нн-

    Подсказка

    Правильный ответ

    Неправильный ответ

    В вопросе ошибка?

  7. Вопрос 7 из 10

    Чтобы найти окончание, надо

    • Поставить ударение

    • Определить часть речи

    • Изменить форму слова

    • Отбросить приставку

    Подсказка

    Правильный ответ

    Неправильный ответ

    В вопросе ошибка?

  8. Вопрос 8 из 10

    Однокоренное слово к слову «гора» — это

    Подсказка

    Правильный ответ

    Неправильный ответ

    В вопросе ошибка?

  9. Вопрос 9 из 10

    Сколько приставок в слове «побеспокоиться»?

    Подсказка

    Правильный ответ

    Неправильный ответ

    В вопросе ошибка?

  10. Вопрос 10 из 10

    Какой суффикс надо выделить в слове «дождинка»?

    • -ин-

    • -к-

    • -инк-

    • -дин-

    Подсказка

    Правильный ответ

    Неправильный ответ

    В вопросе ошибка?

Доска почёта

Чтобы попасть сюда — пройдите тест.

  • Женя Птушкин

    10/10

  • Sunnat Ishpulatov

    10/10

Рейтинг теста

3.4

Средняя оценка: 3.4

Всего получено оценок: 732.


А какую оценку получите вы? Чтобы узнать — пройдите тест.

hyphens — CSS: Каскадные таблицы стилей

Свойство CSS hyphens указывает, как слова должны переноситься через дефис, когда текст переносится через несколько строк. Он может полностью предотвратить расстановку переносов, расставлять переносы в указанных вручную точках в тексте или позволить браузеру автоматически вставлять дефисы там, где это необходимо.

Примечание: В приведенной выше демонстрации строка «Чрезвычайно длинное английское слово!» содержит скрытый ­ (мягкий дефис) символ: Чрезвычайно длинное английское слово!

. Этот символ используется для указания потенциального места для вставки дефиса, когда дефиса: вручную; указан.

Правила расстановки переносов зависят от языка. В HTML язык определяется атрибутом lang , и браузеры будут расставлять переносы только в том случае, если присутствует этот атрибут и доступен соответствующий словарь расстановки переносов. В XML необходимо использовать атрибут xml:lang .

Примечание: Правила, определяющие способ расстановки переносов, не определены явным образом в спецификации, поэтому точные расстановки переносов могут различаться в разных браузерах.

Если поддерживается, символ дефиса может использоваться для указания альтернативного символа дефиса для использования в конце разрываемой строки.

 /* Значения ключевых слов */
дефисы: нет;
дефисы: ручной;
дефисы: авто;
/* Глобальные значения */
дефисы: наследовать;
дефисы: начальные;
дефис: вернуться;
дефисы: возвратный слой;
дефисы: не установлены;
 

Свойство дефисов задается как одно значение ключевого слова, выбранное из списка ниже.

Значения

нет

Слова не разбиваются на разрывы строк, даже если символы внутри слов указывают на точки разрыва строк. Строки будут переноситься только на пробелы.

руководство

Слова разбиваются для переноса строки только в том случае, если символы внутри слова указывают на возможность разрыва строки. Дополнительные сведения см. в разделе «Предложение вариантов разрыва строки» ниже.

авто

Браузер может автоматически разбивать слова в соответствующих точках переноса, следуя любым правилам, которые он выбирает. Тем не менее, предлагаемые возможности разрыва строки (см. раздел «Предложение возможностей разрыва строки» ниже) переопределяют автоматический выбор точки разрыва, если он присутствует.

Примечание: Поведение параметра auto зависит от правильной маркировки языка для выбора соответствующих правил переноса. Вы должны указать язык, используя lang HTML-атрибут, гарантирующий применение автоматического переноса на этом языке.

Два символа Unicode используются для ручного указания возможных точек разрыва строки в тексте:

U+2010 (ДЕФИС)

«Жесткий» дефис указывает на видимую возможность разрыва строки. Даже если в этой точке строка фактически не прерывается, дефис все равно отображается.

U+00AD (застенчивый)

Невидимый, « s часто» hy phen. Этот символ не отображается визуально; вместо этого он отмечает место, где браузер должен разбить слово, если требуется перенос. В HTML используйте ­ , чтобы вставить мягкий дефис.

Примечание: Когда элемент HTML ведет к разрыву строки, дефис не добавляется.

Исходное значение ручной
Применимо к all elements
Inherited yes
Computed value as specified
Animation type discrete
 hyphens =  
none |
руководство |
auto

Задание переноса текста

В этом примере используются три класса, по одному для каждой возможной конфигурации свойства hyphens .

HTML
 
нет: без дефиса; переполнение при необходимости
Очень­длинное английское слово
<дт> manual: дефис только в &hyphen; или &застенчивый; (если нужно)
Очень­длинное английское слово
auto: дефисы там, где решает алгоритм (при необходимости)
Очень­длинное английское слово
CSS
 дд {
  ширина: 55 пикселей;
  граница: 1px сплошной черный;
}
дд.нет {
  дефисы: нет;
}
дд.руководство {
  дефисы: ручной;
}
дд.авто {
  дефисы: авто;
}
 
Result
Specification
CSS Text Module Level 3
# hyphens-property

BCD tables only load in the browser

with JavaScript enabled. Включите JavaScript для просмотра данных.
  • содержание
  • overflow-wrap (ранее word-wrap )
  • разрыв слова
  • Руководство по переносу и разрыву текста

Последнее изменение: , участниками MDN

CS388: Обработка естественного языка (онлайн-версия MS)

Это учебные материалы для онлайн-курса мастеров по НЛП. Все лекции доступны в виде видео на YouTube.

Примечание при регистрации: , если вы являетесь студентом, зачисленным в университетский городок UT Austin, , а не , вы имеете право пройти этот курс. Это жесткое требование от университет в связи с тем, что этот курс является частью программы Option III MS. Существует локальная версия CS388, которая обычно один раз в год я, Юнсол Чой или Рэй Муни преподаю курс, который вы имеете право пройти. В любом случае, вы можете ознакомиться с материалами здесь!

Если вы в настоящее время зачислены в класс, пожалуйста, обратите внимание на версию каждого опубликованного здесь задания. Задания прошлых семестров могут быть изменены.

[ОСЕНЬ 2022 ВЕРСИЯ] Задание 1: Линейная классификация настроений [загрузка кода и набора данных]

[ОСЕННЯЯ ВЕРСИЯ 2022 ГОДА] Задание 2: Настроение с помощью нейронных сетей с прямой связью [загрузка кода и набора данных]

[ОСЕНЬ 2021 ВЕРСИЯ — НЕ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ОСЕНЬЮ 2022 ГОДА] Задание 3: HMM и CRF для NER [загрузка кода и набора данных]

[ОСЕНЬ 2022 ВЕРСИЯ] Задание 4: Моделирование символьного языка с помощью RNN [загрузка кода и набора данных]

[ОСЕННЯЯ ВЕРСИЯ 2021 Г.

 – НЕ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ОСЕНЬЮ 2022 Г.] Задание 5: семантический анализ с использованием моделей кодировщика-декодера [загрузка кода и набора данных]

[ОСЕНЬ 2022 ВЕРСИЯ] Final Project: Dataset Artifacts [код и загрузка набора данных] [пример 1] [пример 2] [инструкции по экспертной оценке]

с открытым доменом
Темы и видео Показания
00 Введение
01 Линейный Двоичный Классификация Эйзенштейн 2.0–2.5, 4.2–4.4.1
Персептрон и логистическая регрессия
02 Анализ тональности и извлечение основных признаков Эйзенштейн 4.1
03 Основы Обучение, градиентный спуск
04 Персептрон
05 Персептрон как Минимизация потерь
06 Логистика Регрессия Персептрон и соединения LR
07 Настроение Анализ Недурно? Классификация настроений с использованием Методы машинного обучения Pang et al. 2002 90 139 Базовые линии и биграммы: просто, хорошо Классификация настроений и тем Ван и Мэннинг, 2012 г.
Сверточные нейронные сети для приговора Классификация Ким 2014
[Github] Прогресс НЛП в анализе настроений
08 Оптимизация Основы
09 Мультикласс Классификация Эйзенштейн 4.2
Конспект лекций для нескольких классов
10 Мультикласс Персептрон и логистическая регрессия
11 Мультикласс Примеры классификации Большой аннотированный корпус для обучения вывод на естественном языке Bowman et al. 2015
Присвоение авторства Микросообщения Schwartz et al. 2013
11-2 Справедливость в Классификация 50 лет испытаний (не)справедливости: уроки для Машинное обучение Hutchinson and Mitchell 2018

Amazon отказывается от секретного рекрутингового инструмента ИИ, который демонстрировал предвзятое отношение к женщинам

12 Невральная Сети
13 Нейронная сеть Визуализация Нейронные сети, Коллекторы и топология
14 Упреждение Нейронные сети, обратное распространение Эйзенштейн Глава 3. 1-3.3
15 Нейронная сеть Реализация
16 Нейронная сеть Обучение, Оптимизация Dropout: простой способ предотвратить переобучение Srivastava et al. 2014
Пакетная нормализация: ускорение обучения глубокой сети за счет сокращения Внутренний ковариатный сдвиг Иоффе и Сегеди 2015
Адам: Метод стохастической оптимизации Кингма и Ба 2015
Маргинал Значение адаптивных градиентных методов в машинном обучении Wilson et al. 2017
17 слов Вложения
18 Скип-грамм Распределенный Представления слов и фраз и их композиционность Миколов и др. 2013
19 Другое слово Методы встраивания Масштабируемая иерархическая распределенная языковая модель Mnih and Hinton 2008
Нейронное встраивание слов как неявная матричная факторизация Леви и Голдберг 2014
GloVe: Global Vectors for Word Представительство Pennington et al. 2014
Обогащение векторов слов с помощью Информация о подсловах Bojanowski et al. 2016
20 Предвзятость в Word Вложения Мужчина для программиста, как женщина для домохозяйки? Разоблачающее слово Вложения Bolukbasi et al. 2016
Черный для преступника, как кавказец для Полиция: обнаружение и устранение мультиклассовой предвзятости в вложениях Word Manzini et al. 2019
Губная помада на свинье: обложка методов устранения предвзятости Систематические гендерные предубеждения во встраиваниях слов, но не устраняйте их Гонен и Голдберг, 2019 г.
21 Применение Вложения, сети глубокого усреднения Конкуренты глубокой неупорядоченной композиции Синтаксические методы классификации текстов Iyyer et al. 2015
22 Часть речи Маркировка
23 Последовательность Маркировка, маркировка с помощью классификаторов
24 Скрытый Марков Модели
25 HMM: оценка параметров
26 HMM: Алгоритм Витерби
27 Поиск луча
28 HMM для маркировки POS TnT — Статистический анализатор частей речи Брантс 2000
Обогащение источников знаний, используемых в Максимальная энтропия Тегирование части речи Toutanvoa and Manning 2000
Тегирование части речи от 9От 7% до 100%: не пора ли заняться лингвистикой? Manning 2011
Обработка естественного языка с помощью Small Сети прямого распространения Botha et al. 2017
29 условных случайных полей
30 функций для NER
31 Вывод и обучение в CRF
32 Прямой-обратный алгоритм
33 НЭР Включение неместной информации в Системы извлечения информации от Gibbs Sampling Finkel et al. 2005
Проблемы проектирования и заблуждения в Распознавание именованных объектов Ratinov and Roth 2009
Нейронные архитектуры для именованных объектов Признание Lample et al.
Сверхтонкое типирование сущностей Чой и др. 2018
34 Анализ избирательных округов
35 вероятностных контекстно-свободных грамматик
36 Алгоритм CKY
37 Уточнение грамматики Точный нелексикализованный разбор Кляйна и Мэннинг 2003
38 Зависимости Поиск оптимального пересечения 1 конечной точки Деревья Питлер и др. 2013
39 Анализ зависимостей на основе перехода
40 современных парсеров Анализ максимальной маржи Taskar et al. 2004
Меньше грамматики, больше возможностей Hall et al. 2014
Нейронный анализ CRF Дарретта и Кляйна 2015
Анализ избирательного округа с помощью самоконтроля Encoder Kitaev and Klein 2018
Онлайн-обучение зависимостей с большой маржой Парсеры Макдональд и др. 2005
Эффективная зависимость третьего порядка Парсеры Ку и Коллинз 2010
Нейронная зависимость Стэнфорда на основе графов Parser на CoNLL 2017 Shared Task Dozat et al. 2017
Быстрый и точный синтаксический анализатор зависимостей с использованием Нейронные сети Чен и Мэннинг 2014
Глобально нормализованные нейронные сети на основе переходов Сети Andor et al. 2016
41 н-грамм LM
42 Сглаживание в n-граммовых LM
43 модели нейронного языка
44 базовых RNN, Elman Networks Понимание LSTM Сети
45 Гейтс и LSTM Учебник по моделям нейронных сетей для естественных Обработка языка Goldberg 2015
Понимание LSTM сети
46 приложений RNN
47 Языковое моделирование RNN
48 Визуализация LSTM Визуализация и понимание повторяющихся Сети Карпаты и др. 2016
49 ЭЛМО Глубокое контекстуализированное слово Представления Peters et al. 2018
Тюнинговать или не тюнинговать? Адаптация Представления для различных задач Peters et al. 2019
50 Теоретико-модельная семантика
51 Монтегю Семантика
52 ГКГ Учимся сопоставлять предложения к логической форме: структурированная классификация с вероятностными категориальными грамматиками Zettlemoyer and Collins 2005
53 модели Seq2seq
54 Модели Seq2seq: обучение и внедрение Запланированная выборка для прогнозирования последовательности с Рекуррентные нейронные сети Bengio et al. 2015
55 Семантический анализ Seq2seq Рекомбинация данных для нейронной семантики Разбор Цзя и Лян 2016
56 Внимание: Проблемы с моделями seq2seq Нейронный машинный перевод путем совместного обучения Выровнять и перевести Богданау и др. 2015
Решение проблемы с редкими словами в нейронной машине Перевод Luong et al. 2015
57 Внимание: модель и реализация Нейронный машинный перевод путем совместного обучения Выровнять и перевести Богданау и др. 2015
Эффективные подходы к нейронной сети, основанной на внимании Машинный перевод Луонг и др. 2015
58 Копирование и указатели Решение проблемы с редкими словами в Neural Машинный перевод Луонг и др. 2015

Рекомбинация данных для нейронной семантики Разбор Цзя и Лян 2016

Кодирование 59 частей слов и пар байтов Нейронный машинный перевод редких слов с Единицы подслов Sennrich et al. 2016

Парное кодирование байтов неоптимально для языка Предварительная подготовка моделей Bostrom and Durret 2020

60 Трансформеров Внимание — это все, что вам нужно Vaswani et al. 2017
61 Машинный перевод Введение
62 MT: Структура и оценка
63 MT: выравнивание слов
64 тонны: модели IBM Выравнивание слов на основе HMM в Статистический перевод Vogel et al. 1996
65 Машинный перевод на основе фраз Фараон: А Декодер поиска луча для моделей статистического машинного перевода на основе фраз Koehn 2004

Минимальная частота ошибок Обучение статистике Машинный перевод Ок 2003

66 Синтаксический машинный перевод Что в правиле перевода? Галлей и др. 2004
67 Нейронный машинный перевод Решение проблемы с редкими словами в Нейронный машинный перевод Луонг и др. 2015
Эффективные подходы к Нейронный машинный перевод Луонг и др. 2015
Нейронная система машинного перевода Google: Преодоление разрыва между человеческим и машинным переводом Wu et al. 2016
Новый взгляд на нейронную машину с низким уровнем ресурсов Перевод: Практический пример Сеннрих и Чжан, 2019 г.
68 BERT: моделирование маскированного языка BERT: предварительная подготовка глубокого двунаправленного Трансформеры для понимания языка Devlin et al. 2019
69 BERT: модель и приложения BERT: предварительная подготовка глубокого двунаправленного Трансформеры для понимания языка Devlin et al. 2019
Тюнинговать или не тюнинговать? Адаптация Представления для различных задач Peters et al. 2019
GLUE: многозадачный тест и анализ Платформа для понимания естественного языка Wang et al. 2019
RoBERTa: Надежно оптимизированный предварительный тренинг BERT Подход Liu et al. 2019
70 ГПТ-2 Языковые модели — это многозадачные учащиеся без присмотра Radford et al. 2018
70б ГПТ-3 Языковые модели малоэффективны для изучения Браун и другие. 2020
71 BART и др. предтренировочные BART: Шумоподавление от последовательности к последовательности, предварительное обучение для создания, перевода и понимания естественного языка Льюис и др. 2019

Изучение пределов трансферного обучения с помощью Унифицированный преобразователь текста в текст Raffel et al. 2020

72 Понимание прочитанного, введение
73 Понимание прочитанного: подготовка и исходные данные MCTest: набор данных о вызове для Машинное понимание текста с открытым доменом Richardson et al. 2013
SQuAD: более 100 000 вопросов для машины Понимание текста Rajpurkar et al. 2016
74 Внимательный Читатель Машины для обучения чтению и пониманию Германн и др. 2015
Читаем Википедию, чтобы ответить на вопросы Open-Domain Вопросы Chen et al. 2017
75 Улучшение понимания прочитанного Двунаправленный поток внимания для машины Понимание Seo et al. 2017
76 BERT для QA RACE: крупномасштабное понимание прочитанного Набор данных из исследований Lai et al. 2017
77 Проблемы с пониманием прочитанного Состязательные примеры для оценки Системы понимания прочитанного Цзя и Лян 2017
78 QA RACE: крупномасштабное понимание прочитанного Набор данных из исследований Lai et al. 2017

Скрытый поиск для слабо контролируемых Ответы на вопросы открытого домена Lee et al. 2019

Естественные вопросы

79 Многоскачковый QA Понимание вариантов дизайна набора данных для Multi-hop Reasoning Chen and Durrett 2019
Обучение извлечению путей рассуждений через График Википедии для ответов на вопросы Asai et al. 202
80 Объяснимость в НЛП Мифы об интерпретируемости моделей Lipton 2016
Deep Unordered Composition Rivals Syntactic Методы классификации текстов Iyyer et al. 2015
Методы анализа в нейронной языковой обработке: A Обзор Белинков и Гласс 2019
81 Местные пояснения: основные моменты «Почему я должен тебе доверять?» Объяснение Прогнозы любого классификатора Ribeiro et al. 2016
Аксиоматическая атрибуция для Deep Networks Сундарараджан и др. 2017
82 Пояснения к тексту Создание визуальных объяснений Хендрикс и др. др. 2016
Объяснение моделей ответов на вопросы с помощью текста Поколение Латчинник и Берант 2020
83 Зондирование модели BERT заново открывает классический конвейер НЛП Тенни и др. 2019
Что вы узнаете из контекста? Зондирование Структура предложения в контекстуализированных представлениях слов Tenney et al. 2019
84 Артефакты аннотаций Артефакты аннотаций на естественном языке Данные для вывода Gururangan et al. 2018
Гипотезы Только базовые уровни в естественном Языковой вывод Poliak et al. 2018
Модель поняла вопрос? Мудракарта и др. 2018
Понимание вариантов дизайна набора данных для Multi-hop Reasoning Chen and Durrett 2019
Swag: крупномасштабный состязательный набор данных для обоснованного вывода на основе здравого смысла Zellers et al. 2018
85 Резюме Введение
86 Извлекательное обобщение Использование MMR на основе разнообразия реранжирование для изменения порядка документов и составления резюме Carbonell and Goldstein 1998
LexRank: лексический анализ на основе графа Центральность как значимость в обобщении текста Эркан и Радев 2004
Масштабируемая глобальная модель для Резюме Gillick and Favre 2009
Пересмотр метода на основе центроидов: A Надежная основа для обобщения нескольких документов Галандари, 2017 г.
87 Нейронно-экстрактивные модели Тонкая настройка BERT для экстрактивного суммирования Лю 2019
88 Сжатое суммирование Совместное обучение извлечению и Компресс Берг-Киркпатрик и др. 2011
Единый документ на основе обучения Суммирование с ограничениями сжатия и анафоричности Durrett et al. 2016
Суммирование нейронного извлечения текста с помощью Синтаксическое сжатие Сюй и Дарретт 2019
89 Абстрактное обобщение Обобщение абстрактного предложения с Внимательные рекуррентные нейронные сети Chopra et al. 2016
Дойти до сути: Подведение итогов с Сети генераторов указателей См. et al. 2017
90 Предварительно обученное обобщение и фактичность БАРТ: Шумоподавление Предварительное обучение от последовательности к последовательности для генерации, перевода и понимания естественного языка Льюис и др. др. 2019
ПЕГАС: Предварительное обучение с использованием извлеченных предложений-пробелов для абстрактного обобщения Zhang et al. 2020
Оценка фактичности в поколении с Зависимость уровня зависимости Goyal and Durrett 2020
91 Диалог: Чат-боты
92 Нейронные чат-боты Нейросетевой подход к Контекстно-зависимая генерация диалоговых ответов Sordoni et al. 2015
Целевая функция содействия разнообразию для Модели нейронных разговоров Li et al. 2016
Персонализация диалоговых агентов: у меня есть собака, да у вас тоже есть домашние животные? Чжан и др. 2018
93 Целенаправленный диалог Волшебники Википедии: основанные на знаниях Диалоговые агенты Динан и др. 2019
94 Диалог и QA QuAC: ответы на вопросы в контексте Choi и другие. 2018

Интерпретация правил естественного языка в Разговорное машинное чтение Saeidi et al. 2018

95 Морфология
96 Морфологический анализ Контролируемое обучение завершено Морфологические парадигмы Durrett and DeNero 2013

Перевод в морфологически богатый Языки с синтетическими фразами Chahuneau et al. 2013

97 Межъязыковая маркировка и синтаксический анализ Неконтролируемая маркировка части речи с Двуязычные прогнозы на основе графиков Дас и Петров 2011

Передача из нескольких источников делексикализованного Анализаторы зависимостей McDonald et al.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

2024 © Все права защищены.