Презентация «Все виды разбора» | Презентация к уроку по русскому языку по теме:

Слайд 1

Слайд 2

Фонетический разбор. Разбор слова по составу. Слово- образовательный разбор. Морфологи- ческий разбор всех само- стоятельных частей речи. Содержание

Слайд 3

Записать слово, разделить на слоги, поставить ударение. Записать транскрипцию слова. Указать, какими буквами обозначены звуки, и охарактеризовать их по порядку: гласный – ударный или безударный; согласный – звонкий или глухой, твердый или мягкий. Определить количество букв и звуков в слове. План фонетического разбора

Слайд 4

Аист а – ист [аист] А [ а ]- гласный, ударный. И [ и ]- гласный, безударный. С [ с ]- согласный, глухой, твердый. Т [ т ]- согласный, глухой, твердый. 4 буквы, 4 звука Образец фонетического разбора

Слайд 5

Выделить окончание Выделить основу Выделить корень Выделить приставку Выделить суффикс Обозначить все части слова. План разбора слова по составу

Слайд 6

Листва Дать толкование лексического значения слова (по толковому словарю): слово листва имеет собирательное значение – это листья растения, куста, дерева. Сопоставить состав данного слова с однокоренным и определить ту часть (или части) слова, при помощи которой оно образовано: листва – лист. Слово листва образовано от слова лист при помощи суффикса – в — . Выявить основу, от которой образовано слово: Лист в а лист ( суффиксальный способ ). Словообразовательный разбор слова

Слайд 7

Суффиксальный способ Приставочный способ Приставочно – суффиксальный способ Сложение слов Сложение основ Способы образования слов

Слайд 8

Часть речи. Начальная форма (именительный падеж единственного числа). Собственное или нарицательное. Одушевленное или неодушевленное. Род. Склонение. Падеж. Число. Синтаксическая роль. План морфологического разбора имени существительного

Слайд 9

У больного был сильный жар. Жар – существительное. Начальная форма – жар. Неодушевленное. Мужского рода. Второго склонения. Именительного падежа. Единственного числа (формы множественного числа нет). Что? Жар (подлежащее). Образец морфологического разбора имени существительного

Слайд 10

Часть речи. Начальная форма (именительный падеж единственного числа мужского рода). Разряд (качественное, относительное или притяжательное). Полная или краткая форма (у качественных прилагательных). Степень сравнения (у качественных прилагательных). Падеж. Число. Род (в единственном числе). Синтаксическая роль. План морфологического разбора имени прилагательного

Слайд 11

Зацвела черемуха, и грянули черемуховые холода. Черемуховые – прилагательное. Начальная форма – черемуховый. Относительное. Именительного падежа. Множественного числа. Холода (какие?) черемуховые (определение). Образец морфологического разбора имени прилагательного

Слайд 12

Часть речи. Начальная форма (именительный падеж – у количественных, дробных и собирательных числительных. Именительный падеж единственного числа мужского рода у порядковых числительных). Простое, сложное или составное. Разряд (количественное, дробное, собирательное или порядковое). Падеж. Число. Род. Синтаксическая роль. План морфологического разбора имени числительного

Слайд 13

Семеро одного не ждут. Семеро – числительное. Начальная форма – семеро. Простое, собирательное. Именительного падежа. Семеро (подлежащее). Образец морфологического разбора имени числительного

Слайд 14

Часть речи. Начальная форма (именительный падеж единственного числа). Разряд. Лицо (у личных местоимений). Падеж. Число (если есть). Род (если есть). Синтаксическая роль. План морфологического разбора местоимения

Слайд 15

Таков мой вывод. Таков – местоимение. Начальная форма – таковой. Указательное. Единственное число. Мужской род. Вывод (каков?) таков (сказуемое). Образец морфологического разбора местоимения

Слайд 16

Часть речи. Начальная форма (инфинитив). Возвратный или невозвратный. Переходный или непереходный. Вид. Спряжение. Наклонение. Время (у глаголов в изъявительном наклонении). Лицо (если есть). Число. Род (если есть). Синтаксическая роль. План морфологического разбора глагола

Слайд 17

С моря дул свежий ветер. Дул – глагол. Начальная форма – дуть. Невозвратный, непереходный, несовершенного вида. Первого спряжения, изъявительного наклонения, прошедшего времени, единственного числа, мужского рода Ветер (что делал?) дул (сказуемое). Образец морфологического разбора глагола

Слайд 18

Часть речи. Начальная форма (именительный падеж единственного числа мужского рода). Действительное или страдательное. Время. Вид. Возвратное или невозвратное. Полная или краткая форма (у страдательных причастий). Падеж (у полных причастий). Число. Род (в единственном числе). Синтаксическая роль. План морфологического разбора причастия

Слайд 19

Глаза у птицы были закрыты, но клюв не закрывался. Закрыты – причастие. Начальная форма – закрытый. Страдательное, прошедшего времени. Совершенного вида. Невозвратное, краткой формы. Множественного числа. Глаза (каковы?) были закрыты (входит в состав сказуемого). Образец морфологического разбора причастия

Слайд 20

Часть речи. Вид. Возвратное или невозвратное. Неизменяемость. Синтаксическая роль. План морфологического разбора деепричастия

Слайд 21

Будучи в Париже, я посетила Лувр. Будучи – деепричастие. Несовершенного вида. Невозвратное. Неизменяемая часть речи. Посетила (когда?) будучи в Париже (обстоятельство времени, выраженное деепричастным оборотом). Образец морфологического разбора деепричастия

Слайд 22

Часть речи. Разряд по значению. Начальная форма (для степеней сравнения). Степень сравнения (если есть). Неизменяемость. Синтаксическая роль. План морфологического разбора наречия

Слайд 23

Образец морфологического разбора наречия Они уехали в деревню еще на прошлой неделе. Еще – наречие. Неизменяемая часть речи. Уехали (когда?) еще на прошлой неделе (обстоятельство времени).

Слайд 24

О.Д.Ушакова Все виды разбора по русскому языку 5-9 классы ru.wikipedia.org/wiki / Орфограмма Источники

в контексте. Что означает «… складная ширма, опрокинутая на бок, и выложенная красной гофрированной бумагой коробка для сбора»?

1. Означает ли наконечник «имеющий определенный цвет или материал на конце или кончике»?

2. Является ли наконечником прилагательным?

В английском языке причастия прошедшего времени глаголов действуют как модификаторы (особенно «постположительные» прилагательные или прилагательные, которые следуют за существительным, а не предшествуют ему), а значение «X Y’ed» является сокращением для «X, который есть Y’ed» или «X, который был Y’ed». Таким образом, «раскладной экран, опрокинутый на бок» = «раскладной экран, опрокинутый на бок»

3. Означает ли складывание «возможность складывания в меньшую форму»?

4. Означает ли экран «большую плоскую белую поверхность, на которой демонстрируются изображения или фильмы»?

В английском языке много составных «слов из двух слов», где два слова вместе действительно описывают отдельное понятие, даже если отдельное понятие связано со значениями отдельных слов. В этих случаях не стоит разбивать отдельные слова, просто представьте, что между ними стоит дефис, что делает их одним словом.

6. Означает ли из «используется для обозначения того, из чего что-то сделано»?

Да. Из подразумевается, что вещи, используемые для создания X, обычно не используются для создания X.

7. Означает ли строка в предложении «и выложить ящик для сбора красной гофрированной бумагой» «покрыть внутреннюю поверхность (чего-либо)»?

Это может использоваться для обозначения покрытия любой плоской поверхности чем-то тонким, например, бумагой, что подразумевает украшение или защиту. Типичное значение — застелить пол газетой, чтобы домашнее животное не устроило постоянный беспорядок.

8. Имеют ли в в предложении: «и обложил коробку для сбора красной гофрированной бумагой» то же значение, что и слово «с» в предложении «Я обложил коробку бумагой»?

Можно обменять в с с здесь. Возможно, что с могут иметь инструментальное значение, например. Я выложил в коробку инструмент X из вещества Y , тогда как в не может иметь такого значения.

9. Какое значение слова «в» используется в предложении «и выложила ящик для сбора красной гофрированной бумагой»?

Если X полностью покрывает Y, можно сказать, что X равно в Y. Например, если вы прячетесь под одеялом, можно сказать, что вы находитесь в пустой сети. Или одежду.

Я искал слово «в» в Словаре для учащихся Merriam-Webster, но не смог найти определение «в», которое соответствовало бы значению «с» в предложении: «Я выложил коробку бумагой».

Предлоги в английском и большинстве языков очень гибкие и зависят от того, как пишущий или говорящий логически, пространственно или причинно воспринимает вещи в данный момент. Разные писатели/спикеры могут по-разному смотреть на вещи и выражать их немного по-разному. Словарь действительно не может дать точных определений. Вам придется наблюдать и подражать шаблонам, которые вы видите в реальном тексте и речи, чтобы полностью их выучить.

10. Означает ли слово «буря» «ситуацию, в которой люди очень расстроены или взволнованы»?

Tempest — довольно вызывающее воспоминания слово, которое может означать «дело, сделанное в безумии вдохновения, страха и т. д.». Имейте в виду, что tempest — это шторм, и именно это чувство автор пытается передать.

5 ИИ-инструменты для подведения итогов исследовательской работы

Сложность и технический характер содержания научных статей делают их чтение сложной задачей. Эти исследовательские статьи могут быть трудными для понимания, особенно для неспециалистов или новичков в этой области, поскольку они часто содержат специализированную лексику, сложные концепции и сложные методологии. Количество жаргона и технических терминов может выступать в качестве барьера, затрудняя понимание содержания читателями.

Кроме того, исследовательские работы часто погружаются в сложные теории, модели и статистические анализы, требуя глубокого базового понимания предмета для обеспечения адекватного понимания. Объемность исследовательских работ и требование критической оценки предоставленных данных только усугубляют проблему.

В результате читателям может быть сложно выделить ключевые моменты, определить значимость результатов и объединить данные в последовательную перспективу. Часто требуется настойчивость, постепенное накопление знаний в предметной области и создание эффективных методов чтения, чтобы преодолеть эти препятствия.

Для решения этой сложности можно использовать инструменты на базе искусственного интеллекта (ИИ), которые помогают справиться со сложностью чтения исследовательских работ. Они могут составлять краткие сводки, упрощать язык, обеспечивать контекстуализацию, извлекать соответствующие данные и давать ответы на определенные вопросы. Используя эти инструменты, исследователи могут сэкономить время и улучшить понимание сложных документов.

Но важно помнить, что инструменты ИИ должны поддерживать человеческий анализ и критическое мышление, а не заменять их. Чтобы обеспечить правильность и надежность данных, собранных из исследовательских публикаций, исследователи должны проявлять осторожность и использовать свой опыт в предметной области для проверки и анализа результатов, полученных с помощью методов ИИ.

Вот пять инструментов ИИ, которые могут помочь подвести итог исследовательской работе и сэкономить время.

ChatGPT

ChatGPT играет решающую роль в подведении итогов научных работ, извлекая ключевую информацию, предлагая краткие резюме, демистифицируя технический язык, контекстуализируя исследования и поддерживая обзоры литературы. С помощью ChatGPT исследователи могут получить полное представление о документах, а также сэкономить время.

• Экстраполяция ключевых моментов: ChatGPT может анализировать исследовательскую статью и выделять ее основные идеи и наиболее важные выводы. Это может привлечь внимание к важным деталям, включая цели, методы, результаты и выводы исследования.
• Конденсация информации: ChatGPT может предоставлять краткие обзоры научных статей, которые точно отражают их основные положения путем обработки их текста. Он может сжимать большие предложения или разделы в более короткие, удобные для чтения резюме, давая краткое изложение основных моментов и вкладов статьи.
• Упрощение технических терминов: Технические термины и сложная терминология часто используются в исследовательских работах. Чтобы сделать резюме более понятным для более широкой аудитории, ChatGPT может перефразировать и уточнить эти термины. Он может предлагать объяснения простыми словами, чтобы помочь читателям понять материал.
• Контекстуализация: ChatGPT может контекстуализировать исследовательскую работу, связывая ее с предшествующим пониманием или подчеркивая ее значимость в рамках более крупного исследования. Давая читателям полное представление о значении статьи, она может включать справочную информацию или ссылки на соответствующие теории, исследования или тенденции.
• Обработка дополнительных вопросов: Исследователи могут общаться с ChatGPT, чтобы задать конкретные вопросы, касающиеся исследовательской работы, чтобы получить дополнительную информацию или уточнения по определенным вопросам. Основываясь на своей базе знаний, ChatGPT может предложить дополнительную информацию или информацию.

Связано: 10 способов использования ChatGPT разработчиками блокчейнов И ChatGPT, и QuillBot можно использовать вместе. При совместном использовании ChatGPT и QuillBot начните с вывода ChatGPT и вставьте его в QuillBot.

Затем QuillBot анализирует текст и предлагает предложения по улучшению удобочитаемости, связности и вовлеченности. У каждого есть свобода выбора между многими стилями письма, в том числе экспансивным, образным, простым и резюмирующим. Чтобы еще больше персонализировать текст и придать ему особый голос и тон, пользователи могут изменить структуру предложения, выбор слов и общую композицию.

Инструмент Summarizer QuillBot может помочь разбить сложную информацию на удобочитаемые пункты. Чтобы понять исследовательскую работу, можно либо напрямую ввести контент в QuillBot, либо сотрудничать с ChatGPT для создания сжатого вывода. После этого они могут использовать Summarizer QuillBot для дальнейшего обобщения сгенерированного вывода. Этот оптимизированный подход позволяет эффективно обобщать исследовательскую работу.

SciSpacy

SciSpacy — специализированная библиотека обработки естественного языка (NLP) с упором на обработку научного текста. Он использует предварительно обученные модели для идентификации и аннотирования отношений и сущностей, характерных для данной области.

Он также содержит функции для сегментации предложений, токенизации, тегирования частей речи, анализа зависимостей и распознавания именованных объектов. Исследователи могут получить более глубокое представление о научной литературе, используя SciSpacy, чтобы оптимизировать свои процедуры анализа и обобщения, извлекать важные данные, находить соответствующие объекты и обнаруживать важные вещи.

IBM Watson Discovery

Инструмент IBM Watson Discovery на основе искусственного интеллекта позволяет анализировать и обобщать научные публикации. Он использует передовые методы машинного обучения и NLP для извлечения информации из огромных объемов неструктурированных данных, включая документы, статьи и научные публикации.

1.. Некоторые инструменты искусственного интеллекта, которые могут предоставлять резюме или обзоры статей. Вот три примера:
1. IBM Watson Discovery: использует алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения для составления резюме научных работ.

— SULTECH (@sultechsolution) 1 июня 2023 г.

Чтобы понять контекст, идеи и ссылки внутри текста, Watson Discovery использует свои когнитивные возможности, которые позволяют исследователям находить незамеченные закономерности, тенденции и связи. Это упрощает навигацию и обобщение сложных исследовательских работ, поскольку может выделять важные объекты, отношения и темы.

С помощью Watson Discovery исследователи могут создавать уникальные запросы, фильтровать и классифицировать данные, а также составлять сводки соответствующих результатов исследований. Кроме того, программа включает в себя широкие возможности поиска, позволяющие пользователям выполнять точный поиск и получать определенные данные из огромных библиотек документов.

Исследователи могут быстрее и с меньшими усилиями читать и понимать длинные исследовательские работы, используя IBM Watson Discovery. Он предлагает тщательную и эффективную технику поиска нужной информации, изучения новых вещей и облегчения обобщения и оценки научного материала.

Связано: 5 реальных приложений обработки естественного языка (NLP)

Semantic Scholar

Semantic Scholar – это академическая поисковая система на базе искусственного интеллекта, которая использует алгоритмы машинного обучения для понимания и анализа научной информации.

Чтобы предоставить подробные резюме основных выводов исследовательских публикаций, Semantic Scholar собирает из них важные данные, включая рефераты, цитаты и ключевые термины. Кроме того, он предоставляет такие инструменты, как тематическая группировка, рекомендации по связанным исследованиям и анализ цитирования, которые могут помочь исследователям найти и обобщить соответствующую литературу.