Слова «книга» морфологический и фонетический разбор

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

Содержимое:

• 1 Слоги в слове «книга»
• 2 Как перенести слово «книга»
• 3 Морфемный разбор слова «книга» по составу
• 4 Сходные по морфемному строению слова «книга»
• 5 Синонимы слова «книга»
• 6 Ударение в слове «книга»
• 7 Фонетическая транскрипция слова «книга»
• 8 Фонетический разбор слова «книга» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)
• 9 Предложения со словом «книга»
• 10 Сочетаемость слова «книга»
• 11 Значение слова «книга»
• 12 Склонение слова «книга» по подежам
• 13 Как правильно пишется слово «книга»

Слоги в слове «книга»

Количество слогов: 2
По слогам: кни-га

---

кни — начальный, прикрытый, открытый, 3 буквы

га — конечный, прикрытый, открытый, 2 буквы

Как перенести слово «книга»

кни—га

Морфемный разбор слова «книга» по составу

книг	корень
а	окончание

книга

Сходные по морфемному строению слова «книга»

Сходные по морфемному строению слова

брошюра

страница

обложка

газета

бумага

Синонимы слова «книга»

1. сочинение

2. исследование

3. сборник

4. труд

5. учебник

6. атлас

7. словарь

8. кодекс

9. компиляция

10. альбом

11. альманах

12. букварь

13. календарь

14. мемуары

15. записка

16. воспоминания

17. дневник

18. кирпич

Ударение в слове «книга»

кни́га — ударение падает на 1-й слог

Фонетическая транскрипция слова «книга»

[кн’`ига]

Фонетический разбор слова «книга» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)

Буква	Звук	Характеристики звука	Цвет
к	[к]	согласный, глухой парный, твёрдый, шумный	к
н	[н’]	согласный, звонкий непарный (сонорный), мягкий	н
и	[`и]	гласный, ударный	и
г	[г]	согласный, звонкий парный, твёрдый, шумный	г
а	[а]	гласный, безударный	а

Число букв и звуков:
На основе сделанного разбора делаем вывод, что в слове 5 букв и 5 звуков.
Буквы: 2 гласных буквы, 3 согласных букв.
Звуки: 2 гласных звука, 3 согласных звука.

Предложения со словом «книга»

Именно поэтому я счёл важным написать такую книгу, в которой демонстрировались бы как различия, так и взаимосвязь между различными пониманиями свободы.

Источник: Ларс Свендсен, Философия свободы, 2016.

Об этом предупреждали местные жители, убедился в этом и автор данной книги, совершенно неожиданно заблудившись там во время одной из поездок…

Источник: Павел Распопов, Река Серга. Жемчужина природного парка «Оленьи ручьи».

Терапевты удалялись от мира в свои «монастыри», предаваясь там чтению своих священных книг и созерцанию.

Источник: Л. П. Карсавин, Монашество в средние века, 1912.

Сочетаемость слова «книга»

1. новая книга

2. настоящая книга

3. хорошая книга

4. с книгой в руках

5. книга бытия

6. книга стихов

7. автор книги

8. страницы книги

9. чтение книг

10. книга называлась

11. книга вышла

12. книга поможет

13. читать книгу

14. написать книгу

15. взять книгу

16. (полная таблица сочетаемости)

Значение слова «книга»

КНИ́ГА , -и, ж. 1. Произведение печати (в старину — также рукопись) в виде сброшюрованных, переплетенных вместе листов с каким-л. текстом. Книга большого формата. Толстая книга. Раскрыть книгу. (Малый академический словарь, МАС)

Склонение слова «книга» по подежам

Падеж	Вопрос	Единственное числоЕд.ч.	Множественное числоМн.ч.
ИменительныйИм.	что?	книга	книги
РодительныйРод.	чего?	книги	книг
ДательныйДат.	чему?	книге	книгам
ВинительныйВин.	что?	книгу	книги
ТворительныйТв.	чем?	книгой	книгами
ПредложныйПред.	о чём?	книге	книгах

Как правильно пишется слово «книга»

Орфография слова «книга»

Правильно слово пишется: кни́га

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

• 5
  к
  1
• 4
  н
  2
• 3
  и
  3
• 2
  г
  4
• 1
  а
  5

Памятка «Звуко-буквенный разбор» | Учебно-методический материал по русскому языку (1 класс) на тему:

Звукобуквенный разбор слова КНИГА.

Говорю	Делаю
Произнесу слово по частям и обозначу части в воздухе. Звук вне сочетания [ к ] обозначу точкой, сочетание [ни] обозначу дугой, сочетание [га] обозначу дугой.	Показываю рукой (указательным пальцем) звук вне сочетания точкой, сочетания — дугами в воздухе:
Обозначу части слова в тетради:		Рисую в тетради точку и дуги карандашом:
Обозначу звуки по порядку: [ к ] [ н, ] [ и ] [ г ] [ а ]		При произношении обозначаю звуки точками:
Обозначу гласные звуки: Проверю звук вне сочетания, произношу [ к ] – он произносится с преградой, значит он согласный. В первом сочетании потяну второй звук  [н, и ] ([ и ] — тянуть). Он произносится без преград – значит он гласный, обозначу звук [ и ] красным кружком. Во втором сочетании потяну второй звук  [г а ] ([ а ] — тянуть). Он произносится без преград – значит он гласный, обозначу звук [ а ] красным кружком.		Рисую в первом сочетании во второй клетке красный кружок, рисую в первом сочетании во второй клетке красный кружок.
Обозначу согласные звуки по твёрдости и мягкости. (произносить несколько раз). Произношу звук вне сочетания [ к ] – он произносится с преградой, значит он согласный. Он произносится твёрдо – обозначу его кружком простым карандашом. В первом сочетании произнесу первый звук [н,]. произносится с преградой, значит он согласный. Он произносится мягко – обозначу его синим кружком. Во втором сочетании произнесу первый звук [г]. Он произносится с преградой, значит он согласный. Он произносится твёрдо – обозначу его простым карандашом.		Рисую сверху точки колечко простым карандашом. Рисую сверху точки колечко синим карандашом. Рисую сверху точки колечко простым карандашом.
Обозначу согласные звуки по звонкости и глухости. (произносить несколько раз, закрывая уши). Произношу звук вне сочетания [ к ] – в нём больше шума, значит он глухой. Кружком закрашу простым карандашом. В первом сочетании произнесу первый звук [н,]. В нём больше голоса, значит он звонкий. Кружок закрашивать не буду. Во втором сочетании произнесу первый звук [г]. В нём больше голоса, значит он звонкий. Кружок закрашивать не буду.
Разделю слово на слоги. КНИ — ГА		Ставлю кулачок под подбородок. Сколько раз опустился кулачок, столько слогов. Проверим, посчитав гласные звуки. Гласных 2, значит слогов 2. В схеме рисую вертикальную черту:
Поставлю в слове ударение. Позову слово к себе. Ударный гласный [и] в первом слоге. Первый слог ударный.		При произношении показываю рукой, и ударный слог тяну дольше, с большей силой. В схеме ставлю значок ударения на тот звук, который тяну дольше всех (ударный).
Обозначу звуки буквами. Звук [ к ] обозначу буквой КА, звук [ н, ]  обозначу буквой ЭН, звук [ и ]  обозначу буквой И, звук [ г ]  обозначу буквой ГЭ, звук [ а ] обозначу буквой А.		Пишу буквы под значками звуков: Читаю.

Книга «Фонетический разбор слова: Объясняем трудную тему по русскому языку. 3-4 классы» из жанра Учебники: доп. пособия

Регистрация | Забыли пароль? | Правила

Разделы Художественная литература Российский боевик Триллер Современный криминальный детектив Российская историко-приключенческая проза Исторический любовный роман Фантастика Кинороманы Детские сказки, мифы и басни Басни Детские сказки Русские народные сказки Сказки в стихах Тайны и таинственные явления Тайны Гадания Толкование снов Парапсихология Бизнес Электронная коммерция Нормативные акты Менеджмент Реклама и PR Финансы Экономика Предпринимательство, торговля Компьютерная литература Интернет Основы компьютерной грамотности Windows и Office Web-дизайн. Web-мастеринг. Web-сервисы Автотранспорт Мотоциклы и мопеды Автобусы, троллейбусы Иностранные автомобили Правила дорожного движения Карты и атласы автодорог Белоруссия Россия Украина Страны Балтии Другие страны Группа в ВК Главная » Учебники: доп. пособия » Фонетический разбор слова: Объясняем трудную тему по русскому языку. 3-4 классы     Фонетический разбор слова: Объясняем трудную тему по русскому языку. 3-4 классы Автор: Ушакова О.Д. Жанр: Учебники: доп. пособия Издательство: Литера Год: 2010 Количество страниц: 48 Формат:  PDF (2.40 МБ) Дата загрузки: 24 августа 20122013-09-12 Скачать с нашего сайта Скачать в два клика Поделись с друзьями!   Аннотация Уважаемые учителя! Уважаемые мамы и папы! Главная цель данного пособия — научить ребёнка выполнять фонетический (звуко-буквенный) разбор слова. Фонетический разбор — один из важнейших видов работы на уроках русского языка. Учащиеся должны знать, чем звук отличается от буквы, какими буквами обозначается мягкость согласных звуков, как переносятся слова и т.д. Это поможет им избежать на письме многих орфографических ошибок. Комментарии Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикаци.

2011–2022

Как Бармаглот может научить вашего ученика грамматике

В классической детской поэме Льюиса Кэрролла « Алиса в стране чудес » Алиса слышит любопытное маленькое стихотворение о существе по имени Бармаглот, которое начинается со следующих загадочных строк:

Twas brillig, и slithy toves / сделал круговорот и прыгал в wabe.

Как читатели, мы, как и Алиса, задаемся вопросом: «Что такое туве и что значит для туве кружиться и прыгать?» Но я хочу, чтобы вы обратили внимание на то, что интуитивно поняли в этом бессмысленном предложении. Вы уже знаете, что toves — существительное, slithy — прилагательное, изменяющее это существительное, а gyre и gimble — глаголы, объясняющие, что делает это существительное. Но поскольку вы не знаете, что означает любое из этих слов, как вы можете знать их функцию в предложении?

Как оказалось, грамматический синтаксис предложения помогает нам расшифровать смысл, даже когда мы сталкиваемся с незнакомыми словами. Это основная часть того, как маленькие дети увеличивают свой словарный запас с такой экспоненциальной скоростью. Мы используем все виды контекстных подсказок, чтобы помочь нам построить наше понимание, и это происходит в основном на уровне интуиции. Это объясняет, почему дошкольники могут так легко следовать книге доктора Сьюза, а также объясняет, почему мы часто можем сделать вывод о значении новых слов без словаря, просто основываясь на окружающем контексте предложения или абзаца.

Посмотрите еще раз на начало этого стихотворения: мы можем выделить ряд слов, которые лингвисты называют служебными словами. «Это было», «и то», «делал», «и» и «в» сигнализируют нам, как понять, кто что делает, когда и где. Даже в случае такого загадочного бессмысленного слова, как «brillig», предыдущая функция «it was» дает нам понять, что это бессмысленное слово имеет некоторую ссылку на время в предложении: может быть, brillig — это особый праздник или время года. или время дня, или это может быть описание качества времени, например, может быть, было жарко. Но, тем не менее, мы кое-что знаем о том, как это слово структурирует остальную часть предложения. Точно так же мы можем сразу определить «toves» как наше существительное, потому что английские предложения обычно помещают подлежащее в начало предложения и из-за предшествующей функции «и». В случае «slithy» окончание y слова плюс его отношение к функции «и the» перед ним, а также к слову, звучащему как существительное, следующее за ним, предполагает его роль прилагательного.

Вы можете продолжить такой же анализ всей поэмы. Рассмотрим следующие две строчки: «Все мимсы были бороговы / И момэ раты переграбят». Опять же, не зная значения этих бессмысленных слов, я предполагаю, что ваш ученик, вероятно, может очень легко разобрать грамматические части речи.

Бармаглот и Sound Association

Поэма Бармаглот вдохновила многих лингвистов и ученых-когнитивистов на изучение того, как мы приобретаем и используем языковые навыки. На самом деле, вы можете найти много интересных исследований с такими названиями, как «Грамматическая обработка без семантики? Связанное с событием исследование потенциала мозга дошкольников с использованием предложений Бармаглота». Одним из ключевых моментов является то, что наше словоупотребление часто связано со структурой языка, под которой я подразумеваю способы, которыми звук и смысл расширяют значение за пределы буквального обозначения. Например, рассмотрим слово «всплеск» — если вы произнесете это слово вслух, вы заметите, что само слово звучит так же, как глагол/существительное, которое оно означает. Всплеск является примером звукоподражания, техники, которую поэты часто явно используют для усиления силы своего произведения. Хотя звучание слова не всегда связано с его значением, частота этого эффекта достаточно сильна, чтобы формировать то, как мы взаимодействуем со словами.

Вспомните начальную строчку из Бармаглот : когда вы слышите бессмысленное слово «хитрый», что вы сразу представляете? Я предполагаю, что вы представляете себе змею или, по крайней мере, какое-то существо, которое ползает по земле. И это слово «скользить» — еще один пример звукоподражания. Вот целое семейство связанных звуковых слов, таких как слизь, скольжение, скольжение, пятно, которые также имеют родственные значения. Бессмысленные слова Кэрролла настолько эффективны, потому что они подсознательно активируют эти ассоциации в нашем уме. Как оказалось, такого рода имплицитные ассоциации даже с бессмысленными словами настолько сильны, что одно исследование показало, что большинство участников будут точно так же ассоциировать определенные бессмысленные слова с изогнутыми объектами, а другие бессмысленные слова с прямоугольными объектами, основываясь исключительно на звуке и текстуре. (источник)

Бармаглот в переводе

Поэты — не единственные мастера слова, интересующиеся звуковыми ассоциациями и текстурой. Переводчики также учитывают эти аспекты при работе с несколькими языками. Поэма Кэрролла была написана на английском языке, но была переведена на многие языки, включая французский и немецкий. Но подождите, как вы переводите бессмысленные слова? У ученого Дугласа Р. Хофштадтера есть короткая статья по этому вопросу. Он объясняет, что многие сложности при переводе возникают из-за того, что бессмысленные слова часто зависят от сенсорных ассоциаций.

Hofstadter пишет:

В мозгу носителя английского языка слово «slithy», вероятно, в разной степени активирует такие символы, как «slimy», «slither», «slippery», «plithe» и «sly». . Делает ли «lubricilleux» то же самое в мозгу француза? Что на самом деле было бы «соответствующей вещью»? Будет ли это активировать символы, являющиеся обычным переводом этих слов? Что, если нет слова, настоящего или выдуманного, которое могло бы осуществить это? Или что, если слово существует, но оно звучит очень интеллектуально и латинско («lubricilleux»), а не земное и англо-саксонское («slithy»)? Возможно, «huilasse» было бы лучше, чем «lubricilleux»? Или латинское происхождение слова «lubricilleux» не дает о себе знать говорящему по-французски так, как если бы это было английское слово («lubricilious», возможно)?

В конечном счете, я думаю, что любой хороший переводчик этого стихотворения имеет одну главную цель: доставить удовольствие читателю. И чем больше будущий переводчик, поэт или любой писатель может исследовать семантику и синтаксис, звук и смысл, тем больше их письменные работы будут радовать читателя.

Заключение

Развитие словесности не сводится к запоминанию списков слов или составлению свода правил грамматики. Вместо этого исследование показывает нам, что наиболее эффективным подходом к грамматике, расширению словарного запаса, правописанию и т. д. является вид глубокого обучения, которое происходит, когда акцент делается на контексте, а интуиция развивается через слои смысла, как мысли, так и чувства.

Я считаю, что нам нравится игра слов, потому что она творческая, комедийная и неожиданная. Я также считаю, что языковое образование обогащается взаимодействием с игрой слов. Хотя название этого поста говорит о том, что Бармаглот может научить вашего ученика грамматике. Я думаю, что самый важный педагогический аспект стихотворения заключается в том, чтобы просто читать его вслух и наслаждаться им таким, какое оно есть, — упражнением в восторге. Конечно, вы можете использовать текст для анализа частей речи, возможно, даже используя разноцветные карандаши, чтобы отличать существительные от глаголов. Но более широкая точка зрения заключается в том, что наше изучение языка во многом похоже на океан с сокровищами, ожидающими нас, чем больше мы исследуем. Если вы и ваш ученик получаете удовольствие от общения с языком, вы можете быть уверены, что происходит глубокое обучение, такое обучение, которое продолжается после лет формального образования, настраивая вашего ученика на обучение на протяжении всей жизни.

Еженедельный информационный бюллетень

Подпишитесь на еженедельный информационный бюллетень Demme Learning, чтобы получать последние сообщения в блогах, вебинары и многое другое!

Введение в обработку текста на естественном языке | Венцислав Йорданов

Источник иконок: https://iconfinder.com

Прочитав этот пост в блоге, вы узнаете некоторые основные методы извлечения функций из , некоторые текст , поэтому вы можете использовать эти функции как вход для моделей машинного обучения .

НЛП — это раздел информатики и искусственного интеллекта, связанный с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками. Он используется для применения алгоритмов машинного обучения к тексту и речи .

Например, мы можем использовать NLP для создания таких систем, как распознавание речи , обобщение документов , машинный перевод , обнаружение спама , распознавание именованных объектов , ответы на вопросы, автозаполнение, интеллектуальный ввод и так далее.

В настоящее время у большинства из нас есть смартфоны с функцией распознавания речи. Эти смартфоны используют НЛП, чтобы понять, о чем идет речь. Также многие используют ноутбуки, операционная система которых имеет встроенное распознавание речи.

Некоторые примеры

Cortana

Источник: https://blogs. technet.microsoft.com/microsoft_presse/auf-diesen-4-saeulen-basiert-cortanas-persoenlichkeit/

В ОС Microsoft есть виртуальный помощник по имени Cortana , которая может распознавать естественный голос . Вы можете использовать его для настройки напоминаний, открытия приложений, отправки электронных писем, игр, отслеживания рейсов и посылок, проверки погоды и так далее.

Подробнее о командах Cortana можно прочитать здесь.

Siri

Источник: https://www.analyticsindiamag.com/behind-hello-siri-how-apples-ai-powered-personal-assistant-uses-dnn/

Siri — виртуальный помощник Apple Inc. . в операционных системах iOS, watchOS, macOS, HomePod и tvOS. Опять же, вы можете сделать много вещей с голос команды : начать звонок, написать кому-нибудь, отправить электронное письмо, установить таймер, сделать снимок, открыть приложение, установить будильник, использовать навигацию и так далее.

Вот полный список всех команд Siri.

Gmail

Источник: https://i.gifer.com/Ou1t.gif

Знаменитый почтовый сервис Gmail , разработанный Google, использует обнаружение спама для фильтрации спама.

NLTK ( Natural Language Toolkit ) — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными человеческого языка . Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для многих корпусов и лексических ресурсов . Кроме того, он содержит набор из библиотек обработки текста для классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и семантических рассуждений. Лучше всего то, что NLTK — это бесплатный проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом.

Мы воспользуемся этим набором инструментов, чтобы показать некоторые основы области обработки естественного языка. Для приведенных ниже примеров я предполагаю, что мы импортировали набор инструментов NLTK. Мы можем сделать это так: импорт нлтк .

In this article, we’ll cover the following topics:

1. Sentence Tokenization
2. Word Tokenization
3. Text Lemmatization and Stemming
4. Stop Words
5. Regex
6. Bag-of-Words
7. TF-IDF

1. Токенизация предложения

Токенизация предложения (также называемая сегментацией предложения ) — это проблема деления строки письменного языка в его компонент предложений . Идея здесь выглядит очень просто. В английском и некоторых других языках мы можем разбивать предложения всякий раз, когда видим знак препинания.

Однако даже в английском языке эта проблема нетривиальна из-за использования точки для аббревиатур. При обработке обычного текста таблицы сокращений, содержащие точки, могут помочь нам предотвратить неправильное назначение границ предложений . Во многих случаях мы используем библиотеки, чтобы сделать эту работу за нас, так что пока не беспокойтесь о деталях.

Пример :

Давайте посмотрим текст об известной настольной игре под названием нарды.

Нарды — одна из старейших известных настольных игр. Его историю можно проследить почти на 5000 лет до археологических открытий на Ближнем Востоке. Это игра для двух игроков, в которой у каждого игрока есть пятнадцать шашек, которые перемещаются между двадцатью четырьмя точками в соответствии с броском двух игральных костей.

Чтобы применить токенизацию предложений с помощью NLTK, мы можем использовать Функция nltk.sent_tokenize .

На выходе получаем 3 составных предложения по отдельности.

 Нарды — одна из старейших известных настольных игр. 
 Его история насчитывает почти 5000 лет, начиная с археологических открытий на Ближнем Востоке. 
 
 Это игра для двух игроков, в которой у каждого игрока есть пятнадцать шашек, которые перемещаются между двадцатью четырьмя точками в соответствии с броском двух костей.  
 

2. Токенизация Word

Токенизация Word (также называемая сегментация слов ) — это задача разделить строку письменного языка на ее составные слова . В английском и многих других языках, использующих ту или иную форму латинского алфавита, пробел является хорошим приближением к разделителю слов.

Тем не менее, у нас могут возникнуть проблемы, если мы будем разделять только по пробелам для достижения желаемых результатов. Некоторые английские составные существительные пишутся по-разному и иногда содержат пробел. В большинстве случаев мы используем библиотеку для достижения желаемых результатов, так что не беспокойтесь о деталях.

Пример :

Давайте используем предложения из предыдущего шага и посмотрим, как мы можем применить к ним токенизацию слов. Мы можем использовать функцию nltk.word_tokenize .

Вывод:

 ['Нарды', 'есть', 'один', 'из', 'самый старый', 'известный', 'доска', 'игры', '. '] 
 [' Его», «история», «может», «быть», «прослеживаться», «назад», «почти», «5000», «лет», «до», «археологический», «открытия», «в» , 'the', 'Ближний', 'Восток', '.'] 
 
 ['Это', 'есть', 'а', 'два', 'игрок', 'игра', 'где', 'каждый ', 'игрок', 'имеет', 'пятнадцать', 'шашки', 'которые', 'ход', 'между', 'двадцать четыре', 'точки', 'согласно', 'к', 'точка ', 'бросок', 'из', 'два', 'кости', '.'] 
 

Лемматизация текста и выделение корней

По грамматическим причинам документы могут содержать различных форм слова , например привод , привод , привод . Кроме того, иногда у нас есть связанных слов с похожим значением, например, нация , национальный , национальность .

Цель как выведения , так и лемматизации состоит в том, чтобы уменьшить флективные формы и иногда производные формы слова до общей базовой формы .

Источник: https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html be

собака, собаки, собаки, собаки => собака

Результат применения этого сопоставления к тексту будет примерно таким:

• собаки мальчика разного размера => собака мальчика разного размера

Стемминг и лемматизация являются частными случаями нормализации . Однако они отличаются друг от друга.

Stemming обычно относится к грубому эвристическому процессу , который отсекает концы слов в надежде на правильное достижение этой цели в большинстве случаев и часто включает удаление производных аффиксов.

Лемматизация обычно относится к правильному выполнению действий с использованием словаря и морфологического анализа слов, обычно направленного на удаление только флективных окончаний и возвращение базовой или словарной формы слова, которая известная как лемма .

Источник: https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html

Разница в том, что стеммер оперирует без знания контекста и, следовательно, не может понять разницу между словами, которые имеют разное значение в зависимости от части речи. Но у стеммеров также есть некоторые преимущества, они проще в реализации и обычно работают быстрее . Кроме того, пониженная «точность» может не иметь значения для некоторых приложений.

Примеры:

1. Лемма слова «лучше» содержит «хорошо». Эта ссылка пропускается при поиске по основам, так как требует поиска в словаре.
2. Слово «играть» является базовой формой для слова «играть», и, следовательно, оно соответствует как в корневой, так и в лемматизации.
3. Слово «встреча» может быть либо основной формой существительного, либо формой глагола («встречаться») в зависимости от контекста; например, «на нашей последней встрече» или «Мы снова встречаемся завтра». В отличие от стемминга, лемматизация пытается выбрать правильную лемму в зависимости от контекста.

После того, как мы узнали, в чем разница, давайте рассмотрим несколько примеров с использованием инструмента NLTK.

Вывод:

 Стеммер: видел 
 Лемматизатор: см. 
 Стеммер: привод 
 Лемматизатор: привод 
 

Стоп-слова

Источник: http://www.nepalinlp.com/detail/stop-words-removal_nepali/

Стоп-слова это слова, которые отфильтровываются до или после обработки текста. При применении машинного обучения к тексту эти слова могут добавить много шума . Вот почему мы хотим удалить эти нерелевантных слов .

Стоп-слова обычно относятся к наиболее распространенным словам , таким как « и », « », « a » в языке, но не существует единого универсального списка стоп-слов. Список стоп-слов может меняться в зависимости от вашего приложения.

Инструмент NLTK имеет предопределенный список стоп-слов, который относится к наиболее распространенным словам. Если вы используете его впервые, вам необходимо загрузить стоп-слова, используя этот код: nltk.download («стоп-слова») . После завершения загрузки мы можем загрузить пакет стоп-слов из nltk.corpus и использовать его для загрузки стоп-слов.

Вывод:

 ['я', 'я', 'мой', 'я', 'мы', 'наш', 'наш', 'нас', 'ты', 'ты', " у вас есть», «вы будете», «вы бы», «ваш», «ваш», «себя», «себя», «он», «его», «его», «сам», « она', «она», «ее», «ее», «сама», «это», «это», «это», «сама», «они», «их», «их», «их» , 'себя', 'что', 'который', 'кто', 'кому', 'этот', 'тот', 'этот', 'эти', 'те', 'есть', 'есть' , 'есть', 'был', 'были', 'быть', 'был', 'быть', 'иметь', 'имеет', 'иметь', 'иметь', 'делать', 'делает', ' сделал», «делает», «а», «а», «то», «и», «но», «если», «или», «потому что», «как», «до», «пока» , 'из', 'в', 'по', 'за', 'с', 'о', 'против', 'между', 'в', 'сквозь', 'во время', 'до', ' после», «выше», «ниже», «до», «от», «вверх», «вниз», «в», «вне», «вкл», «выкл», «над», «под» , 'снова', 'далее', 'тогда', 'один раз', ​​'здесь', 'там', 'когда', 'где', 'почему', 'как', 'все', 'каждый', ' оба», «каждый», «несколько», «больше», «большинство», «другой», «некоторые», «такой», «нет», «ни», «не», «только».  у', 'собственный', 'такой же', 'так', 'чем', 'тоже', 'очень', 'с', 'т', 'может', 'будет', 'просто', 'дон' , «не», «должен», «должен был», «сейчас», «д», «лл», «м», «о», «ре», «ве», «у», «у». ain', 'арен', "не", 'могл', "не мог", 'делал', "не делал", 'не делает', 'не имел', 'имел' т», «имеет», «не имеет», «убежище», «не имеет», «есть», «не является», «ма», «может», «не может», «должен» , «не должен», «нужен», «не должен», «шань», «не должен», «должен», «не должен», «был», «не был», «были» , «не было», «выиграл», «не будет», «будет», «не будет»] 

Давайте посмотрим, как мы можем удалить стоп-слова из предложения.

Вывод:

 ['Нарды', 'один', 'самый старый', 'известный', 'доска', 'игры', '.'] 

Если вы не знакомы с списков в Питон. Вот еще один способ добиться того же результата.

Однако имейте в виду, что списковые включения быстрее потому что они оптимизированы для того, чтобы интерпретатор Python обнаруживал предсказуемый шаблон во время цикла.

Вы можете задаться вопросом, почему мы конвертируем наш список в набор . Набор — это абстрактный тип данных, который может хранить уникальные значения без какого-либо определенного порядка. Операция поиска в наборе намного быстрее , чем операция поиска в списке . Для небольшого количества слов большой разницы нет, но если у вас большое количество слов, настоятельно рекомендуется использовать тип набора.

Если вы хотите узнать больше о времени, которое уходит между различными операциями для разных структур данных, вы можете посмотреть эту замечательную шпаргалку.

Регулярное выражение

Источник: https://digitalfortress.tech/tricks/top-15-commonly-used-regex/

Регулярное выражение , регулярное выражение или регулярное выражение шаблон поиска . Давайте посмотрим на некоторые основы.

• . — соответствует любому символу кроме новой строки
• \w — соответствует слову
• \d — соответствует цифре
9 ABC] — Не Матч A, B, или C
• [A - G] — Матч A Характер между A & G

Регулярные выражения. Использование BackSlashSLASHSLASHSLASHSLASHSLASHSLASHSLASH

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ. ‘\’ ) для обозначения специальных форм или для разрешения использования специальных символов без обращения к их особому значению. Этот сталкивается с использованием Python того же символа для той же цели в строковых литералах; например, чтобы соответствовать буквальному обратному слэшу, может потребоваться написать '\\\\' в качестве строки шаблона, потому что регулярное выражение должно быть \\ , а каждая обратная косая черта должна быть выражена как \\ внутри обычного строкового литерала Python.

Решение состоит в том, чтобы использовать нотацию необработанных строк Python для шаблонов регулярных выражений; обратная косая черта не обрабатывается каким-либо особым образом в строковом литерале с префиксом 'r' . Итак, r"\n" — это двухсимвольная строка, содержащая '\' и 'n' , а "\n" — это односимвольная строка, содержащая новую строку. Обычно шаблоны будут выражены в коде Python с использованием этой записи необработанных строк.

Источник: https://docs.python.org/3/library/re.html?highlight=regex

Мы можем использовать регулярное выражение, чтобы применить дополнительную фильтрацию к нашему тексту. Например, мы можем удалить все символы, не являющиеся словами. Во многих случаях нам не нужны знаки препинания, и их легко удалить с помощью регулярных выражений.

В Python модуль re обеспечивает операции сопоставления с регулярными выражениями, аналогичные тем, которые используются в Perl. Мы можем использовать функцию re.sub , чтобы заменить совпадения шаблона строкой замены. Давайте посмотрим на пример, когда мы заменяем все не-слова символом пробела.

Результат:

 'Развитие сноуборда было вдохновлено катанием на скейтборде, санях, серфинге и катании на лыжах' 

Регулярное выражение — мощный инструмент, и мы можем создавать гораздо более сложные шаблоны. Если вы хотите узнать больше о регулярных выражениях, я могу порекомендовать вам попробовать эти 2 веб-приложения: regexr, regex101.

Мешок слов

Источник: https://www.iconfinder.com/icons/299088/bag_icon

Алгоритмы машинного обучения не могут напрямую работать с необработанным текстом, нам нужно преобразовать текст в векторы чисел. Это называется извлечением признаков .

Модель «мешок слов» представляет собой популярную и простую технику извлечения признаков , используемую при работе с текстом. Он описывает появление каждого слова в документе.

Чтобы использовать эту модель, нам необходимо:

1. Разработать словарь известных слов (также называемых токенами )
2. Выбрать меру присутствия известных слов

Любую информацию о порядке

или структура слов отбрасывается . Вот почему его называют мешком слов. Эта модель пытается понять, встречается ли известное слово в документе, но не знает, где это слово в документе.

Интуиция такова, что похожих документов имеют одинаковое содержание . Кроме того, из содержания мы можем кое-что узнать о значении документа.

Пример

Давайте посмотрим, какие шаги нужно выполнить для создания модели мешка слов. В этом примере мы будем использовать только четыре предложения, чтобы увидеть, как работает эта модель. В реальных задачах вы будете работать с гораздо большими объемами данных.

1. Загрузите данные

Источник: https://www.iconfinder.com/icons/315166/note_text_icon

Допустим, это наши данные и мы хотим загрузить их в виде массива.

Для этого мы можем просто прочитать файл и разбить его по строкам.

Вывод:

 ["Мне нравится этот фильм, он смешной", "Ненавижу этот фильм", "Это было круто! Мне это нравится.», «Хороший. Мне это нравится.'] 

2. Дизайн словаря

Источник: https://www.iconfinder.com/icons/2109153/book_contact_dairy_google_service_icon

Давайте получим все уникальные слова из четырех загруженных предложений, игнорируя регистр , пунктуация и односимвольные токены. Эти слова и будут нашим словарным запасом (известными словами).

Мы можем использовать класс CountVectorizer из библиотеки sklearn для разработки нашего словаря. Мы увидим, как мы можем использовать его после прочтения следующего шага.

3. Создайте векторы документа

Источник: https://www.iconfinder.com/icons/1574/binary_icon

Далее нам нужно оценить слова в каждом документе. Задача здесь состоит в том, чтобы преобразовать каждый необработанный текст в вектор чисел. После этого мы можем использовать эти векторы в качестве входных данных для модели машинного обучения. Самый простой метод подсчета очков — отметить наличие слов 1 для наличия и 0 для отсутствия.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем создать модель мешка слов, используя упомянутый выше класс CountVectorizer.

Вывод :

Вот наши предложения. Теперь мы можем увидеть, как работает модель мешка слов.

Дополнительные примечания к модели «мешок слов»

Источник: https://www.iconfinder.com/icons/1118207/clipboard_notes_pen_pencil_icon

Сложность модели «мешок слов» возникает при принятии решения о том, как разработать словарь. известных слов (токенов) и как оценка наличия известных слов.

Проектирование словаря
Когда размер словаря увеличивается , векторное представление документов также увеличивается. В приведенном выше примере длина вектора документа равна количеству известных слов.

В некоторых случаях у нас может быть огромное количество данных , и в этом случае длина вектора, представляющего документ, может составлять тысяч или миллионов элементов. Кроме того, каждый документ может содержать только некоторые из известных слов в словаре.

Следовательно, векторные представления будут иметь лотов нулей . Эти векторы, которые имеют много нулей, называются разреженными векторами . Они требуют больше памяти и вычислительных ресурсов.

Мы можем уменьшить количество известных слов при использовании модели мешка слов для уменьшения требуемой памяти и вычислительных ресурсов. Мы можем использовать методы очистки текста мы уже видели в этой статье, прежде чем создавать нашу модель мешка слов:

• Игнорирование регистра слов
• Игнорирование пунктуации
• Удаление стоп-слов из наших документов
• Приведение слов к их базовой форме ( Лемматизация текста и выделение корней )
• Исправление слов с ошибками

Еще один более сложный способ создания словаря — использование сгруппированных слов . Это изменяет объем словаря и позволяет модели набора слов получить дополнительные сведения о документе. Этот подход называется n-грамм .

N-грамма представляет собой последовательность из числа из элементов (слов, букв, цифр, цифр и т. д.). В контексте текстовых корпусов n-граммы обычно относятся к последовательности слов. Униграмма — одно слово, биграмма — последовательность из двух слов, триграмма — это последовательность из трех слов и т. д. «n» в «n-грамме» означает количество сгруппированных слов. Моделируются только те n-граммы, которые появляются в корпусе, а не все возможные n-граммы.

Пример
Давайте посмотрим на All Bigrams для следующего предложения:
Офисное здание открыто сегодня

Все Bigrams:

• . Офис
• Офисный здание
• . Официальное здание
• . Открытое здание
• . ОТВЕТ
• . ОТВЕТ
• . ОТВЕТ
• . ОТВЕТ
• . ОТВЕТ
• . ОТВЕТ
• .
• открыто сегодня

мешок биграмм более мощный, чем подход мешка слов.

Оценка слов
После того, как мы создали наш словарь известных слов, нам нужно оценить встречаемость слов в наших данных. Мы видели один очень простой подход — бинарный подход (1 — наличие, 0 — отсутствие).

Некоторые дополнительные методы оценки:

• Подсчет . Подсчитайте, сколько раз каждое слово появляется в документе.
• Частоты . Вычислите частоту появления каждого слова в документе среди всех слов в документе.

TF-IDF

Одна из проблем с оценкой частоты слов заключается в том, что наиболее часто встречающиеся слова в документе начинают иметь самые высокие оценки. Эти частые слова могут не содержать столько « информационного прироста » по сравнению с некоторыми более редкими и специфичными для предметной области словами. Один из подходов к решению этой проблемы — .оштрафовать слов, которые встречаются во всех документах . Этот подход называется TF-IDF.

TF-IDF, сокращение от термина частотно-обратная частота документа — это статистическая мера , используемая для оценки важности слова в документе в коллекции или корпусе.

Значение оценки TF-IDF увеличивается пропорционально количеству раз, которое слово встречается в документе, но компенсируется количеством документов в корпусе, содержащих это слово.

Давайте посмотрим на формулу, используемую для расчета оценки TF-IDF для заданного термина x в документе y .

Формула TF-IDF. Источник: http://filotechnologia.blogspot.com/2014/01/a-simple-java-class-for-tfidf-scoring.html

Теперь давайте немного разделим эту формулу и посмотрим, как различные части формулы Работа.

• Частота термина (TF) : оценка частоты слова в текущем документе.

Термин Частота Формула

• Обратная частота терминов (ITF) : оценка того, насколько редко слово встречается в документах.

Формула обратной частоты документа

• Наконец, мы можем использовать предыдущие формулы для расчета оценки TF-IDF для заданного термина следующим образом:

Формула TF-IDF

Пример
Класс TfidfVectorizer из библиотеки sklearn для расчета оценок TF-IDF для заданных документов. Давайте воспользуемся теми же предложениями, что и в примере с мешком слов.

Вывод:

Опять же, я добавлю сюда предложения для удобства сравнения и лучшего понимания того, как работает этот подход.

В этом сообщении блога вы узнаете основы НЛП для текста. В частности, вы изучили следующие концепции с дополнительными подробностями:

• НЛП используется для применения алгоритмов машинного обучения с по текста и речи .
• NLTK ( Инструментарий естественного языка ) является ведущей платформой для создания программ Python для работы с данными человеческого языка
• Токенизация предложений является проблемой деления строки письменного языка на ее компоненты

  Word

  предложений токенизация — это проблема деления строки письменного языка на ее компонент слов
• Цель обоих оснований и лемматизация заключается в сокращении флективных форм и иногда производных форм слова до общей базовой формы .
• Стоп-слова — это слова, которые отфильтровываются до или после обработки текста. Они обычно относятся к наиболее распространенным словам в языке.
• Регулярное выражение — это последовательность символов, определяющая шаблон поиска .
• Модель «мешок слов» представляет собой популярную и простую технику извлечения признаков , используемую при работе с текстом. Он описывает появление каждого слова в документе.
• TF-IDF — это статистическая мера , используемая для оценки важности слова для документа в коллекции или корпусе.

Потрясающе! Теперь мы знаем основы того, как извлекать признаки из текста. Затем мы можем использовать эти функции в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения.

Вы хотите увидеть все понятия используемые в еще один большой пример ?
— Вот ты где! Если вы читаете с мобильного устройства, прокрутите вниз до конца и нажмите ссылку « Desktop version ».

• https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
• http://www.nltk.org/
• https://en.wikipedia.org/wiki/Text_segmentation
• https://en .wikipedia.org/wiki/Лемматизация
• https://en.wikipedia.org/wiki/Stemming
• https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html
• https://en.wikipedia.org/wiki/Stop_words
• https:// en.wikipedia.org/wiki/Regular_expression
• https://docs.python.org/3/library/re.html?highlight=regex
• https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-bag-words- модель/
• https://chrisalbon.com/machine_learning/preprocessing_text/bag_of_words/
• https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf

Вот интерактивная версия этой статьи, загруженная в Deepnote (облачная платформа Jupyter Notebook). Не стесняйтесь проверить это и поиграть с примерами.

Вы также можете проверить мои предыдущие сообщения в блоге. 100154

Если вы хотите получать уведомления, когда я публикую новую запись в блоге, вы можете подписаться на мою свежую рассылку.

Вот мой профиль LinkedIn на случай, если вы захотите связаться со мной. Я буду счастлив быть связанным с вами.

Спасибо, что прочитали. Я надеюсь, что вам понравилась статья. Если вам это нравится, пожалуйста, удерживайте кнопку хлопка и поделитесь им с друзьями. Буду рад услышать ваши отзывы. Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь задавать их. 😉

Знакомство с ручным редактором регулярных выражений в инструменте синтаксического анализа IDR: часть 1

Последнее обновление: 27 августа 2021 г., 15:09:19 по Гринвичу

Новичок в написании регулярных выражений? Без проблем. В этой серии блогов, состоящей из двух частей, мы расскажем об основах регулярных выражений и о том, как писать операторы регулярных выражений (регулярные выражения) для извлечения полей из ваших журналов при использовании пользовательского инструмента синтаксического анализа. Как и в случае с изучением любого нового языка, начало работы может быть самой сложной частью, поэтому мы хотим сделать его максимально простым, чтобы вы могли быстро и беспрепятственно получить максимальную отдачу от этой новой возможности.

Возможность анализировать и визуализировать данные журналов — независимо от того, критичны они для аналитики безопасности или нет — уже некоторое время доступна в InsightIDR . Если вы предпочитаете создавать настраиваемые поля из своих журналов нетехническим способом, вы можете просто перейти к пользовательскому инструменту синтаксического анализа , пройти через мастер инструмента синтаксического анализа, чтобы найти шаг «извлечь поля», и перетащить курсор на данные журнала, которые вы хотите извлечь, чтобы начать определение имен полей.

Следующее руководство даст вам базовые навыки и знания, необходимые для написания правил синтаксического анализа с использованием регулярных выражений.

Что такое регулярные выражения?

В технических приложениях иногда требуется способ поиска определенных шаблонов в текстовых строках. Например, предположим, что у вас есть следующие строки журнала, которые представляют собой текстовые строки:

 10 мая 12:43:12 SECRETSERVERHOST CEF:0|Thycotic Software|Secret Server|10.9.000002|500|Системный журнал|7|msg=The с сервером связаться не удалось. rt=10 мая 2021 12:43:12
10 мая 12:43:41 SECRETSERVERHOST CEF:0|Thycotic Software|Секретный сервер|10.9.000002|500|Системный журнал|7|msg=Сервер RPC недоступен. rt=10 мая 2021 12:43:41
 

Вам нужно найти часть сообщений в строках журнала, то есть все, что находится между «msg=» и «rt=». С этими двумя строками журнала я мог бы нажать простую кнопку и просто скопировать текст вручную, но очевидно, что этот подход не будет работать, если у меня есть сотни или тысячи строк, из которых мне нужно вытащить поле.

Здесь на помощь приходят регулярные выражения, часто сокращаемые до регулярных выражений. Регулярные выражения позволяют выполнять поиск по тексту в соответствии с шаблонами, такими как «msg=», поэтому вы можете легко извлечь нужный текст.

Как это работает?

У меня есть секрет, которым я хочу поделиться с вами о регулярных выражениях: на самом деле это не так сложно. Если вы хотите изучить его очень глубоко и понять каждую функцию, это история для другого дня. Однако, если вы хотите узнать достаточно, чтобы разобрать некоторые поля и продолжить свою жизнь, эти простые советы помогут вам сделать это.

Прежде чем мы начнем, вам нужно понять, что регулярное выражение имеет некоторые правила, которым необходимо следовать. Лучший образ мышления, чтобы освоить регулярное выражение, по крайней мере, на некоторое время, — это следовать правилам, не беспокоясь о том, почему.

Вот некоторые из основных правил регулярных выражений:

• Все регулярное выражение заключено в косую черту («/»).
• Совпадения с образцом начинаются с обратной косой черты («\»).
• С учетом регистра.
• Это требует, чтобы вы соответствовали каждому символу текста, который вы ищете.
• Требуется, чтобы вы выучили специальный язык для сопоставления символов.

Специальный язык регулярных выражений определяет соответствие искомого текста. Вам нужно начать сопоставление с образцом с обратной косой черты («\»). После этого вы должны использовать специальный символ для обозначения того, что вы хотите сопоставить. Например, буква или «словный символ» соответствует «\w», а число или «цифровой символ» соответствует «\d».

Если мы хотим сопоставить все символы в строке, например:

cat

Мы можем использовать «\w», так как «\w» соответствует любому «символу слова» или букве, поэтому:

\w\w \w

Соответствует трем символам «c», «a» и «t». Другими словами, первый «\w» соответствует символу «c»; «\w\w» соответствует «ca»; и «\w\w\w» соответствует «кошке».

Как видите, «\w» соответствует любой отдельной букве от «a» до «z», а также соответствует буквам от «A» до «Z». Помните: регулярное выражение чувствительно к регистру.

«\w» также соответствует любому числу. Однако «\w» НЕ соответствует пробелам или другим специальным символам, таким как «-», «:» и т. д. Чтобы соответствовать другим символам, вам нужно использовать их специальные символы регулярных выражений или другие методы, которые мы рассмотрим здесь.

Начало работы с регулярными выражениями

Прежде чем мы продолжим, самое время потратить несколько минут, чтобы найти «шпаргалку» регулярных выражений, которая вам нравится.

У Rapid7 есть один, который вы можете использовать: https://docs.rapid7.com/insightops/regular-expression-search/, или у вас может быть совершенно другой, который вы предпочитаете. Как бы то ни было, эти руководства помогут вам отслеживать все варианты соответствия.

Пока мы на этом, давайте также найдем инструмент для тестирования регулярных выражений, который мы можем использовать, чтобы попрактиковаться в нашем регулярном выражении. https://regex101.com/ очень популярен, так как это инструмент и шпаргалка в одном, хотя вы можете найти другой инструмент, который захотите использовать вместо него.

InsightIDR поддерживает версию регулярного выражения под названием RE2, поэтому, если ваш инструмент синтаксического анализа поддерживает вариант Golang/RE2, вы можете выбрать его, чтобы попрактиковаться в конкретном варианте, который использует InsightIDR.

Чтобы следовать за мной, откройте предпочитаемый инструмент для тестирования регулярных выражений. Введите какой-нибудь текст для соответствия и какое-нибудь регулярное выражение, и посмотрите, что произойдет!

Давайте рассмотрим другой способ сопоставления строки «кошка». Вы можете использовать литералы, что означает, что вы просто вводите символ, который хотите сопоставить:

Это означает, что вы буквально хотите сопоставить строку «кошка». Он соответствует «кошке» и ничему другому.

Давайте посмотрим на другой пример. Скажем, мне нужно сопоставить строку:

san-dc01

Как мы видели ранее, вы можете использовать «\w» для сопоставления символов слова. Чтобы сопоставить число, вы можете использовать «\w» или «\d». «\d» будет соответствовать любому числу или «цифре». Однако как вы можете сопоставить «-»?

Дефис («-«) не является символом слова, поэтому «\w» ему не соответствует. В этом случае мы можем сказать регулярному выражению, что хотим сопоставить «-» буквально:

\w\w\w-\w\w\d\d

Существуют и другие варианты. Символ точки или точки («.») в регулярном выражении означает соответствие любому отдельному символу. Это также работает для разбора строки «san-dc01»:

\w\w\w.\w\w\d\d

Хотя это работает, набирать все эти «\w» утомительно. Здесь пригодятся подстановочные знаки, иногда называемые квантификаторами регулярных выражений.

Два самых распространенных:

* соответствует 0 или более символам

+ соответствует 1 или более символам

«\w*» означает «соответствует 0 или более символам слова», а «\w+» означает «соответствует 1 или более словесных символов».

Давайте воспользуемся этими новыми подстановочными знаками для сопоставления с некоторым текстом. Скажем, у нас есть эти две строки:

cat

san-dc01

Мне нужен один шаблон регулярного выражения, который будет соответствовать обеим строкам. Давайте сначала сопоставим «кот». Регулярное выражение, которое мы использовали ранее:

\w\w\w

соответствует строке, поэтому вы можете видеть, что использование этого подстановочного знака тоже будет работать:

\w+

Теперь давайте посмотрим на соответствие «san-dc01». . Я могу использовать это:

\w+-\w+

Это означает «сопоставить столько символов слова, сколько есть, за которым следует тире, а затем столько символов слова, сколько есть». Однако, хотя это соответствует «san-dc01», оно не соответствует «cat». В строке «кошка» нет символов «-», за которыми следуют символы.

Добавленное нами регулярное выражение «-\w+» соответствует строке только в том случае, если символ «-» является частью строки. Кроме того, «\w+» означает «соответствие одному или нескольким числам». Другими словами, «\w+» означает «сопоставить хотя бы один символ слова с любым их количеством». Таким образом, нам нужно использовать здесь «\w*», чтобы указать, что часть строки «dc01» может не всегда существовать. Нам также нужно использовать «-*», чтобы указать, что «-» может не всегда существовать в строке, которую нам нужно сопоставить.

Следовательно, это должно сработать для разбора обеих строк:

\w+-*\w*

К настоящему моменту вы, возможно, уже заметили еще одну важную вещь о регулярных выражениях: обычно существует множество различных шаблонов, которые будут соответствовать одному и тому же тексту.

Иногда я замечаю, что люди высокомерно относятся к своим регулярным выражениям, и эти люди могут насмехаться над вами, если они думают, что вы могли бы создать более короткий шаблон или более эффективный. Оспа в их доме! Не беспокойтесь об этом прямо сейчас. Гораздо важнее, чтобы ваш шаблон регулярного выражения работал, чем чтобы он был коротким или впечатляюще сложным.

Давайте рассмотрим другой способ сопоставления наших строк: вы можете использовать класс символов для сопоставления.

Класс символов определяется с помощью квадратных скобок «[» и «]». Это просто означает, что вы хотите, чтобы регулярное выражение соответствовало всему, что включено в ваш определенный класс.

Это проще, чем кажется! Поскольку наши строки «cat» и «san-dc01» содержат символы, которые соответствуют либо «\w», либо буквальному «-», наш класс символов — «[\w-]».

Теперь мы можем использовать «+», чтобы указать, что наша строка содержит один или несколько символов из класса символов:

[\w-]+

Дополнительные регулярные выражения для разбора журнала

Помимо «\w» и «\d», у меня есть еще несколько регулярных выражений, на которые я хочу обратить ваше внимание. Первый — «\s», так вы сопоставляете пробелы.

«\s» соответствует любому пробельному символу, а «\s+» соответствует одному или нескольким пробельным символам.

Далее, помните, что точка («.») соответствует любому символу. Точка становится особенно мощной, когда вы комбинируете ее со звездой («*»). Помните: звездочка означает совпадение 0 или более символов. Таким образом, «точка-звезда» («.*») будет соответствовать любым символам столько раз, сколько они встречаются, включая отсутствие совпадений. Другими словами, «.*» соответствует чему угодно. 9\d]+» означает сделать наоборот или сопоставить все , кроме для любого символа цифры!

Примеры разбора журнала

Вернемся к тому, с чего мы начали, пытаясь разобрать поле msg из наших журналов:

  10 мая 12:43:12 SECRETSERVERHOST CEF:0|Thycotic Software|Secret Server|10.9.000002| 500|Системный журнал|7|msg=С сервером невозможно связаться. rt=10 мая 2021 12:43:12
10 мая 12:43:41 SECRETSERVERHOST CEF:0|Thycotic Software|Секретный сервер|10. 9.000002|500|Системный журнал|7|msg=Сервер RPC недоступен. rt=10 мая 2021 12:43:41
 

Вы скопировали и вставили эти строки журнала в тестер регулярных выражений? Если нет, то сделайте это сейчас.

Нам нужно разобрать литеральную строку «msg=». Эти литералы в строках журнала часто являются «ключевой» частью пары ключ-значение и иногда называются якорями вместо литералов, поскольку они одинаковы в каждой строке журнала. Чтобы проанализировать их, вы обычно указываете литеральную строку для сопоставления.

Далее нам нужно прочитать следующее значение. У вас есть несколько разных подходов, которые вы можете использовать здесь. Обычный способ анализа значения — прочитать все, что следует, до следующего литерала или привязки. Помните: есть много способов сделать это, но ваше регулярное выражение может выглядеть так:

msg=.*rt=

Кстати, если вы знакомы с регулярными выражениями, вы знаете, что жадная «*» создает неэффективные правила синтаксического анализа, но давайте не будем слишком беспокоиться об этом прямо сейчас. Однако тонкость этого заключается в том, что вы никогда не должны использовать точку («.*») для правил синтаксического анализа. Однако это полезно для поиска и попытки выяснить структуру журнала.

Другой способ прочитать значение — использовать класс символов:

msg=[\w\s\.]+rt=

Давайте разберем класс символов, чтобы точно определить, что указано. «\w» означает совпадение с любым символом слова. «\s» означает соответствие любому пробелу. Нам также нужно сопоставить литеральную точку, так как она появляется в значении msg, но точка или точка имеют особое значение в регулярном выражении. Когда символы имеют особое значение в регулярном выражении, например косая черта, квадратные скобки, точка и т. д., их необходимо «экранировать», что вы делаете, помещая перед ними обратную косую черту («\»). Поэтому, чтобы соответствовать периоду, нам нужно использовать «\». в классе персонажей.

Помните: определение класса символов означает, что вы хотите сопоставить любой символ, определенный в классе, а «+» в конце класса означает «соответствие одному или нескольким из этих символов». В этом случае «[\w\s\.]+» означает «соответствовать любому символу слова, любому пробелу или точке столько раз, сколько встречается». Сопоставление остановится, когда следующий символ в последовательности не является символом слова, пробелом или точкой ИЛИ, когда будет найдена следующая часть регулярного выражения. Следующая часть регулярного выражения — буквальная строка « rt=» , поэтому регулярное выражение будет извлекать » [\w\s\.]+»

символов, пока не дойдет до » rt=» .

Наконец, есть еще один синтаксис регулярных выражений, который полезно понимать при использовании регулярных выражений с InsightIDR, — это использование групп захвата. Группа захвата — это то, как вы определяете имена ключей в регулярном выражении. Группы захвата на самом деле гораздо больше, но давайте сузим наше внимание до того, что нам нужно знать для их использования с InsightIDR. Чтобы указать именованную группу захвата для наших целей, используйте следующий синтаксис:

(?Pputyourregexhere)

Регулярное выражение, которое вы помещаете в группу захвата, используется для чтения значения, которое будет соответствовать «keyname». Давайте посмотрим, как это работает с нашими журналами.

Допустим, у нас есть несколько журналов в формате пары ключ-значение (KVP), и мы хотим определить и проанализировать ключ «msg». Мы знаем, что это регулярное выражение соответствует нашим журналам: « msg=[\w\s\.]+rt= ». Теперь нам нужно сделать еще один шаг и определить ключ «msg» и его значения. Мы можем сделать это с помощью именованной группы захвата:

msg=(?P[\w\s\.]+)rt

Давайте разберем это. Мы хотим прочитать литеральную строку «msg=», а затем поместить все после нее в группу захвата, остановившись на буквальной строке «rt=». Группа захвата определяет ключ, который также можно представить как «имя поля», как «msg»: « (?P» .

Если бы мы хотели проанализировать имя поля как что-то другое, мы могли бы указать это между «<>» Например, если бы мы хотели, чтобы имя поля было «сообщение» вместо «msg», мы бы использовали: « (?P ».

Следующее регулярное выражение — это то, что мы хотим прочитать для части значения нашей пары ключ-значение. Другими словами, это то, что мы хотим извлечь для «msg». Мы уже знаем из нашей предыдущей работы, что класс символов «[\w\s\.]» соответствует нашим журналам, так что это то, что используется для этого регулярного выражения.

использовали общий инструмент для тестирования наших регулярных выражений. В следующем блоге мы будем использовать то, что мы рассмотрели здесь, чтобы написать наши собственные правила синтаксического анализа в InsightIDR с использованием пользовательского инструмента синтаксического анализа в режиме редактора регулярных выражений.

Узнайте больше о максимально эффективном использовании редактора регулярных выражений во второй части этой серии блогов.

Разбор мороза: рост фразы поэта в «Морозе в полночь» | Думая через поэзию: полевые отчеты о романтической лирике

Фильтр поиска панели навигации Oxford Academic Thinking Through Poetry: Field Reports on Romantic LyricLearning Theory and Cultural StudiesBooksJournals Термин поиска мобильного микросайта

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации Oxford Academic Thinking Through Poetry: Field Reports on Romantic LyricLearning Theory and Cultural StudiesBooksJournals Термин поиска на микросайте

Расширенный поиск

• Иконка Цитировать Цитировать

• Разрешения

• Делиться
  • Твиттер
  • Подробнее

Cite

Левинсон, Марджори и Марджори Левинсон, 9 лет0005

«Разбор мороза: рост предложения поэта в «Морозе в полночь»»

,

Размышление о поэзии: полевые отчеты о романтической лирике

(

Оксфорд,

9n , 2005; онлайн;

Oxford Academic

, 20 сентября 2018 г.

), https://doi.org/10.1093/oso/9780198810315.003.0009,

, по состоянию на 24 сентября 2022 г.

5 . Выберите формат Выберите format.ris (Mendeley, Papers, Zotero).enw (EndNote).bibtex (BibTex).txt (Medlars, RefWorks)

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации Oxford Academic Thinking Through Poetry: Field Reports on Romantic LyricLearning Theory and Cultural StudiesBooksJournals Термин поиска мобильного микросайта

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации Oxford Academic Thinking Through Poetry: Field Reports on Romantic LyricLearning Theory and Cultural StudiesBooksJournals Термин поиска на микросайте

Advanced Search

Abstract

Чтение «Мороза в полночь» Кольриджа в центре этой главы раскрывает познавательные и эстетические возможности видения письма. Он делает это, анализируя встречу с видимым сценарием, опыт, который может быть понят как переработка ранее непризнанного источника, сцены написания в книге Дэвида Юма «Трактат о человеческой природе» , книга 4. Именно такая встреча является деятельность в игре с фигурой оконного мороза и со всем стихотворением. Вообще говоря, формирование предложения рассматривается как аналог формирования мороза. Таким образом, дискуссия стремится сместить чувственный регистр критики стихотворения с его традиционного акцента на акустике на новую оценку видимого.

Ключевые слова: Сэмюэл Тейлор Кольридж, мороз, грамматика, визуальность, Дэвид Юм, лирическая поэзия, романтизм, теория литературы

Предмет

Теория литературы и культурология

В настоящее время у вас нет доступа к этой главе.

Войти

Получить помощь с доступом

Получить помощь с доступом

Доступ для учреждений

Доступ к контенту в Oxford Academic часто предоставляется посредством институциональных подписок и покупок. Если вы являетесь членом учреждения с активной учетной записью, вы можете получить доступ к контенту одним из следующих способов:

Доступ на основе IP

Как правило, доступ предоставляется через институциональную сеть к диапазону IP-адресов. Эта аутентификация происходит автоматически, и невозможно выйти из учетной записи с IP-аутентификацией.

Войдите через свое учреждение

Выберите этот вариант, чтобы получить удаленный доступ за пределами вашего учреждения. Технология Shibboleth/Open Athens используется для обеспечения единого входа между веб-сайтом вашего учебного заведения и Oxford Academic.

1. Нажмите Войти через свое учреждение.
2. Выберите свое учреждение из предоставленного списка, после чего вы перейдете на веб-сайт вашего учреждения для входа.
3. Находясь на сайте учреждения, используйте учетные данные, предоставленные вашим учреждением. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
4. После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.

Если вашего учреждения нет в списке или вы не можете войти на веб-сайт своего учреждения, обратитесь к своему библиотекарю или администратору.

Войти с помощью читательского билета

Введите номер своего читательского билета, чтобы войти в систему. Если вы не можете войти в систему, обратитесь к своему библиотекарю.

Члены общества

Доступ члена общества к журналу достигается одним из следующих способов:

Войти через сайт сообщества

Многие общества предлагают единый вход между веб-сайтом общества и Oxford Academic. Если вы видите «Войти через сайт сообщества» на панели входа в журнале:

1. Щелкните Войти через сайт сообщества.
2. При посещении сайта общества используйте учетные данные, предоставленные этим обществом. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
3. После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.

Если у вас нет учетной записи сообщества или вы забыли свое имя пользователя или пароль, обратитесь в свое общество.

Вход через личный кабинет

Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для предоставления доступа своим членам. Смотри ниже.

Личный кабинет

Личную учетную запись можно использовать для получения оповещений по электронной почте, сохранения результатов поиска, покупки контента и активации подписок.

Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для предоставления доступа своим членам.

Просмотр учетных записей, вошедших в систему

Щелкните значок учетной записи в правом верхнем углу, чтобы:

• Просмотр вашей личной учетной записи, в которой выполнен вход, и доступ к функциям управления учетной записью.
• Просмотр институциональных учетных записей, предоставляющих доступ.

Выполнен вход, но нет доступа к содержимому

Oxford Academic предлагает широкий ассортимент продукции. Подписка учреждения может не распространяться на контент, к которому вы пытаетесь получить доступ. Если вы считаете, что у вас должен быть доступ к этому контенту, обратитесь к своему библиотекарю.

Ведение счетов организаций

Для библиотекарей и администраторов ваша личная учетная запись также предоставляет доступ к управлению институциональной учетной записью. Здесь вы найдете параметры для просмотра и активации подписок, управления институциональными настройками и параметрами доступа, доступа к статистике использования и т. д.

Покупка

Наши книги можно приобрести по подписке или приобрести в библиотеках и учреждениях.

Информация о покупке

8 английских фраз, которые не имеют смысла

Английский язык полон красочных оборотов речи. Если вы носитель языка, вы, вероятно, выучили многие из них путем осмоса. Значение их кажется настолько очевидным, что вы, возможно, никогда не задумывались, почему скрипка так подходит или почему «холодная индейка» означает бросить что-то. Конечно, во всем есть какая-то логика, но есть некоторые английские фразы, которые не имеют смысла.

Может быть много причин, по которым некоторые фразы не имеют смысла. Может быть, их первоначальное значение было утеряно со временем или изменились определения отдельных слов. Давайте рассмотрим некоторые из этих идиом и пословиц поближе, чтобы увидеть, где именно что-то идет не так.

потеть как свинья

Значение: сильно потеть

Это может показаться логичным. Свиньи сильно потеют, не так ли? Оказывается, на самом деле нет. Да, у них есть несколько потовых желез, как и у других млекопитающих, но их предпочтительный метод охлаждения — это найти приятную грязевую ванну.

Тогда почему мы говорим, что кто-то потеет как свинья? Оказывается, это сокращение от старой фразы: «потеть, как чугун». Это результат процесса, когда горячее железо выливали на песок, и оно образовывало маленькие шарики, похожие на свиней (поэтому мастера-металлурги называли это «чугун»). По мере остывания на нем собирались капли воды, из-за чего утюг выглядел потным. Это довольно неясное происхождение очень широко используемой фразы.

идет дождь, кошки и собаки

Значение: идет сильный дождь

За всю зарегистрированную историю погоды было несколько случаев, когда животные падали с неба. Сильные ветры во время штормов заставляли дружелюбных к воде существ, таких как рыбы и лягушки, бросать очень потрясенных людей на землю внизу. Но никогда не было сообщений о том, что кошки и собаки падают дождем.

К сожалению, непонятно, откуда взялась идея душа для животных. Теории варьируются от неправильного понимания древнеанглийского слова «катадуп», что означало водопад, до ссылки на скандинавскую мифологию. Мы знаем, что самое раннее упоминание об этой идее происходит из сборника стихов 17-го века Генри Вогана, который писал, что крыша переживет «собаки и кошки, попавшие под дождь». Возможно, тогда идея заключалась просто в том, что если собаки и кошки будут лить дождь с неба, они нанесут значительный ущерб зданиям внизу.

зол как мартовский заяц

Значение: не в своем уме

Льюис Кэрролл играл со многими английскими идиомами в своей серии «Алиса в стране чудес». Он основывал персонажей на этих английских фразах, которые не имели смысла, потому что он думал, что это смешно. Фраза «ухмыляться, как Чеширский кот», например, вдохновила на создание бесплотного кота, который всегда улыбается в его книгах. По иронии судьбы, книги Льюиса Кэрролла стали настолько популярными, что высказанные им фразы запоминаются главным образом потому, что он их использовал. Их происхождение часто теряется.

Здесь речь идет о Мартовском зайце, который «сумасшедший» в смысле «не в своем уме», а не «злой». Однако что это на самом деле означает? Если переставить фразу, она обретает чуть больше смысла: «безумный, как заяц в марте». Идея состоит в том, что март — это брачный период для зайцев, поэтому животные становятся особенно гиперактивными. Они не «сумасшедшие», но определенно могут казаться такими в безумии размножения.

собачьи дни лета

Значение: самое жаркое время лета

Август — время года, когда кажется, что осень и зима никогда больше не наступит. Да, это собачьи дни лета. И, конечно же, образ собаки, изнуряющей от жары, очень хорошо передает настроение месяца. Однако кажется, что называть их собачьими днями, по крайней мере, немного натянуто, особенно когда все животные страдают под солнцем.

Как оказалось, собачьи дни лета происходят от другой звезды: Сириуса. Звезда была самой яркой точкой в ​​созвездии Большого Пса, которое представляло собой одну из охотничьих собак Ориона. Греки считали, что в то время года, когда Сириус и Солнце восходят в небе в одно и то же время (с июля по август), объединенная интенсивность двух звезд является причиной летней жары. Конечно, они ошибались, но фраза прижилась.

пнуть ведро

Значение:  to die

Существует бесчисленное множество эвфемизмов для обозначения смерти, некоторые из которых более логичны, чем другие. Этот, например, попадает в категорию английских фраз, которые не имеют смысла. Что может означать пнуть ведро? Является ли вода в ведре символом вашей жизни? Возможно, более странным является то, что это настолько распространенный эвфемизм, что он вдохновил на создание другой общей фразы: список ведра.

Происхождение этой фразы невероятно туманно. Оно появилось в печати с 18 века, и даже тогда, похоже, люди не знали, что оно означает. Может быть, это была отсылка к тому, что кого-то повесили и выбили из-под себя ведро. Может быть, это из малоизвестной практики в мясной промышленности Норфолка, Англия, когда животных привязывали к деревянному столбу, называемому «ведром», перед тем, как убить. В христианстве также существует старая традиция, когда к ногам умершего ставили ведро со святой водой. Мы, вероятно, никогда не узнаем наверняка.

сломай ногу

Значение: удачи!

Театр наполнен старыми суевериями. Ни в коем случае нельзя говорить «Макбет», в зале должен постоянно гореть хотя бы один свет, и никогда не следует насвистывать за кулисами. Наиболее важным здесь является то, что вы не должны говорить «удачи», потому что это почти гарантирует неудачу, поэтому вместо этого люди говорят «сломать ногу». Однако, если подумать, почему именно эта фраза уместна в данной ситуации? Не будет ли полной противоположностью слову «удачи» быть «неудача»?

В этот момент вы, возможно, не удивитесь, узнав, что это еще одно происхождение фразы, с которым никто не согласен. Одна из более сильных теорий состоит в том, что это слово происходит от старой фразы на немецком и идише, потому что «сломать шею и ногу» смутно звучало как «успех и благословение». Одно из первых его применений было во время Первой мировой войны, когда пилоты ВВС Германии саркастически желали друг другу «сломать шею и ногу» перед взлетом. В какой-то момент после этого он сделал прыжок в театр. Интересно, что одно из первых применений, связанных с театром, принадлежит драматургу Эдне Фербер, которая писала о дублерах, надеясь, что звезды действительно сломают себе ноги, чтобы у них была возможность выйти на сцену. Может быть, тогда «сломать ногу» не всегда было такой ласковой фразой.

зеница моего ока

Значение:  человек или объект, любимый больше всех остальных

Из всех фруктов в мире кажется странным, что яблоко было выбрано выше всех других в качестве символа любви. Конечно, яблоки хороши, но действительно ли они самая сладкая вещь, с которой можно сравнить вашу любовь? Возможно нет. Фраза «зеница моего глаза» очень старая, и она не всегда означала то, что означает сегодня. Его можно проследить по крайней мере до 9 века нашей эры, когда он был написан на древнеанглийском королем Эльфредом Великим, но в тот момент он относился к зрачку глаза.

Неясно, как именно произошел переход от «ученика» к «любимой вещи». Шекспир писал в «Сон в летнюю ночь» о магии Купидона, погружающейся в зеницу ока, что, кажется, означает «ученик», но силы Купидона связаны с любовью, поэтому здесь может быть двойной смысл. Однако есть одна часть фразы, которую мы можем демистифицировать: использование слова «яблоко». Некоторое время слово «яблоко» было общим термином для «фрукта» (именно так ананас получил свое название, несмотря на то, что это вовсе не яблоко). Таким образом, первоначальной «зеницей ока» был не красный или зеленый фрукт, который мы едим сегодня, а любой фрукт.

вы не можете получить свой пирог и съесть его тоже

Значение: вы не можете получить это в обоих направлениях

Это действительно английская фраза, которая не имеет смысла? Это спорно. Некоторые люди думают, что это имеет смысл, в то время как другие испытывают трудности с его разбором. Что значит съесть торт, а съесть его ? Современная путаница может быть связана с двойным значением слова «иметь». В определенных ситуациях «иметь торт» является синонимом «есть торт». Эта фраза пытается сказать, что вы не можете получить свой пирог — то есть обладать им — и съесть его, потому что, как только он съеден, у вас его больше нет.

Фраза, вероятно, имела смысл для Томаса Кромвеля, которому герцог Норфолк сказал еще в 1538 году, что «человек не может иметь свой пирог и есть свой пирог». С тех пор эта фраза претерпела множество вариаций. Порядок часто менялся (было бы больше смысла, если бы это было «Вы не можете съесть свой торт и получить его тоже»?).

Латинский словарь онлайн-перевод LEXILOGOS

Латинский словарь онлайн-перевод LEXILOGOS

Латинский словарь

Римская цивилизация

Латиноамериканка Латиноамериканка

Словарь

Введите слово и выберите словарь:

Предупреждение! JavaScript отключен, функциональность Lexilogos недоступна.
Вы должны включить JavaScript в своем веб-браузере: см. инструкции.

Latin > Английский словарь и перевод

Персей Коллатинус

Оливетти LatDict Глосбе Google

Английский > Латинский словарь и перевод

Оливетти LatDict Глосбе Google

Medieval Latin

Du Cange

Latin > French

Gaffiot page

Gaffiot text

Gaffiot text + quotes

Latin > Italian

Calonghi

Latin > Spanish

Де Мигель Valbuena

Латинский > Немецкий

Georges page

Georges texte

латинский словарь

LSJ. gr Логейон Викториум склонение и спряжение Википедия поиск Гугл Гугл книги

• Perseus: латинско-английский словарь Чарлтона Льюиса и Чарльза Шорта (1879 г.)

• Collatinus-Biblissima: онлайн-поиск в латинских словарях: Lewis & Short (латино-английский), Gaffiot (латино-французский), Calonghi (латино-итальянский, 1898 г.), De Miguel (1867 г.) и Valbuena (1819 г.) (латино-английский). испанский), Georges (латино-немецкий, 1913)

• Lsj.gr: онлайн-поиск на греческом, латинском, английском, французском, немецком языках (Lewis & Short, Gaffiot, Georges…)

• Logeion: онлайн-поиск на латыни, греческом языке (Lewis & Short, Gaffiot, Du Cange…) и примеры из корпуса

• Слова Уитакера онлайн: латинско-английский словарь (со словами, образованными склонением и спряжением) НОВИНКА

• LatDict: латинско-английский словарь

• Китайский университет Гонконга: латинско-английский словарь

• AlbertMartin: латинско-немецкий словарь

• Auxilium: латинско-немецкий словарь

• Navigium: латинско-немецкий словарь

• LatijnNederlands: Латинско-голландский словарь

• Dizionario-latino. com: латинско-итальянский словарь

• Латинский словарь, основанный на издании Эндрюса латинского словаря Фрейнда Чарльтона Льюиса и Чарльза Шорта (1879 г.)

• Обширный и критический латино-английский лексикон, основанный на латино-немецком лексиконе Уильяма Фройнда Итана Аллена Эндрюса (1857 г.)

• Латинский словарь для школ Чарлтона Льюиса (1916)

• Латино-английский словарь для младших школьников Джона Уайта (19 лет).04)

• Обширный и критический англо-латинский словарь Уильяма Смита и Теофила Холла (1871 г.)

• Обширный и критический англо-латинский словарь, основанный на латинско-немецком словаре Чарльза Эрнеста Джорджа Джозефом Риддлом, Томасом Арнольдом и Чарльзом Антоном (1864 г.)

• Англо-латинский словарь для колледжей и школ Джозефа Риддла (1838 г.)

• Обширный словарь латинского языка, составленный в основном из Magnum Totius Latinitatis Lexicon 9.1004 Фаччолати и Форчеллини, Фредерик Леверетт (1838)

• Англо-латинский словарь

• Латинский словарь Эйнсворт, отредактированный Александром Джеймисоном (1847 г. )

• Thesaurus linguae latinæ compendiarius, латинский словарь Эйнсворт, переработанный Бенджамином Битсоном и Уильямом Эллисом (1843 г.)

• Словарь английского и латинского языков Роберта Эйнсворта в редакции Томаса Морелла (1773 г.): I и II

• Thesaurus linguæ latinæ compendarius или Краткий словарь латинского языка Роберта Эйнсворта, переработанный Сэмюэлем Патриком (1751 г.)

• Латинский разговорник Карла Мейснера и Генри Уильяма Одена (1894 г.)

• Discernenda, фразы и идиомы на латыни, автор JS Howell (1901)

• Словарь латинских фраз Уильяма Робертсона (1824 г.)

→ Латино-французский словарь: латинско-французский словарь Феликса Гаффио (1934)

• Dictionnaire latin-français [PDF] Латино-французский словарь Феликса Гаффио, отредактированный и опубликованный Жераром Греко (2016)

• Gaffiot.fr: — Словарь французского языка Феликса Гаффио, онлайн-поиск и ссылки на латинские тексты, цитируемые

• Dizionario latino-italiano: латинско-итальянский словарь, автор Ферруччо Калонги, основанный на словаре Карла Эрнста Джорджа (1898 г. )

• Итальяно-латиноамериканский Dizionario

• Diccionario auxiliar espanol-latino para el uso moderno del latin, Хосе Хуан дель Кол (2007)

• Diccionario latino-español etimológico: этимологический латинско-испанский словарь Раймундо де Мигеля и маркиза де Моранте (1867 г.)

• Новый латино-испанский словарь по этимологии и переводу синонимос (1921)

• Diccionario latino-español (Valbuena реформадо): латино-испанский словарь, составленный Мануэлем де Вальбуэна в редакции Мартинеса Лопеса (1862 г.)

• Diccionario español-latino Мануэля де Вальбуэна (1866 г.)

• Dicionario escolar latino-portugues: Латино-португальский словарь Эрнесто Фариа (1975): A-J & K-Z

• Dicionário latino-português: латинско-португальский словарь Франсиско Торриньи (1937)

• Португальско-латиноамериканский словарь (1939 г.))

• Diccionario latino-portuguez: латино-португальский словарь Франсиско душ Сантоса Сараива, основанный на словаре Кичера (1910 г. )

• Diccionario portuguez-latino: португальско-латинский словарь Педро Хосе да Фонсека (1879)

• Ausführliches lateinisch-deutsches Handwörterbuch: латинско-немецкий словарь Карла Эрнста Джорджа (1918 г.) + издание 1843 г.: A-J & K-Z

• Kleines deutsch-latinisches Handwörterbuch (1910)

• Wörterbuch der lateinischen Sprache: латинско-немецкий словарь Уильяма Фройнда (1834 г.)

А-С — Д-К — Л-К — Р-З

• Этимологический словарь латинского языка Фрэнсиса Вальпи (1828 г.)

• Handbuch der lateinischen Etymologie: латинская этимология Людвига Дедерляйна (1841 г.)

• Справочник латинских синонимов Эдгара Шамуэя (1884 г.) на основе Kurzgefaßte lateinische Synonymik

Мейснера.

• Справочник Додерлейна по латинским синонимам (1874 г.)

• Handbuch der lateinischen Synonymik Людвига Дедерляйна (1849)

• Словарь латинских синонимов для школ и частных студентов Людвига Рамсхорна (1841 г.)

• Lateinische Synonymik Людвига Рамсхорна (1831 г. ): AG и HZ

• Латинские синонимы с их различным значением, Жан-Батист Гарден-Дюмениль, перевод и редакция Дж. М. Госсета (1819 г.)

• Латинские синонимы Жана-Батиста Гарден-Дюмениля и Ж.-А. Овре (1845)

• Трактат синонимов латинского языка Эмиля Барро и Эрнеста Грегуара (1853)

• Вклад Генри Неттлшипа в латинскую лексикографию (1889 г.)

• Dizionario di Abbreviature Latin ed Italane, usate nelle carte e codici: словарь латинских и итальянских сокращений Адриано Каппелли (1929)

Латинские цитаты и выражения

• Юни: латинские цитаты и выражения, переведенные на английский язык

• Латинские максимы переведены на английский

• Ab nihilo: латинские цитаты и выражения, переведенные на французский язык

• DeChile.net: латинские цитаты переведены на испанский

• Словарь латинских цитат Томаса Бенфилда Харботтла (1909 г.)

• Словарь латинских цитат, пословиц, максим и девизов, классических и средневековых, включая юридические термины и фразы, Генри Томаса Райли (1866 г. )

Современная латынь

• Glossarium anglico-latinum: философский англо-латинский глоссарий Гуалтериуса Редмонда

• Разговорная латынь (отрывки) Джона Траупмана (2007)

Латинский язык

→ Латинская клавиатура для ввода диакритических знаков (длинные и короткие гласные)

• Dizionario-latino: склонение существительных и спряжение глаголов

• Verbix: спряжение латинских глаголов

• Римские числа: конвертация и калькулятор

• Техасский университет: латинская грамматика

• Латынь для начинающих (с иллюстрациями) (2001)

• Младший читатель латыни Фредерика Сэнфорда и Гарри Скотта (1922)

• Латинская грамматика Чарльза Беннета (1918)

• Основы латыни для начинающих, Генри Карр Пирсон (1915)

• Латинская грамматика Гилдерслив, Бэзил Гилдерслив и Гонсалес Лодж (1903)

• Латинская грамматика Аллена и Гриноу для школ и колледжей, Джозеф Аллен и Джеймс Гриноу (1903)

• Латинская грамматика для школ и колледжей Джорджа Лейна (1903)

• Латынь для первого года обучения Уильяма Коллара (1901)

• Грамматика латинского языка для использования в школах и колледжах, Итан Аллен Эндрюс и Соломон Стоддард (1870 г. )

• Латинская грамматика государственной школы Бенджамина Холла Кеннеди (1879 г.)

• Практическая грамматика латинского языка Джорджа Адлера (1858 г.)

• Очерки латинской фонетики Макса Нидерманна (1910)

• Латинский язык: исторический очерк его звуковых интонаций и синтаксиса, Чарльз Беннетт (1907)

• Латинский язык: исторический отчет о латинских звуках, основах и сгибаниях, Уоллес Линдсей (1894 г.)

• Formenlehre der lateinischen Sprache: морфология латинского языка Фридриха Нойе (1902): I и II — III — IV

• Handbuch der lateinischen Laut- und Formenlehre: латинская фонетика и морфология, Фердинанд Зоммер (1902)

• О латинском языке (De latina lingua) Варрона, латинский текст и английский перевод (1938 г.): I и II

Латинские тексты и литература

• Персей: латинские тексты и перевод на английский

• Библиотека Августы: классическая и средневековая

• Латинская библиотека: классическая и средневековая

• Внутритекст: классический и средневековый

• Филологический музей: Латинские тексты 16 ^го -17 ^го века

• Weblettres: латинские тексты и переводы на французский язык

• Remacle: латинские тексты и переводы на французский

• Латинские авторы

• Bibliotheca classica selecta: латинские тексты и переводы на французский язык

• Гипертекст с таблицей соответствия

• Juxta: латинские тексты и переводы на французский язык

• Римское право: тексты на латыни и переводы на английский и французский языки

• История латинской литературы Маркуса Саутвелла Димсдейла (1915)

• Введение в классическую латинскую литературу Уильяма Крэнстона Лоутона (1904 г. )

• Латинская литература Джона Уильяма Маккейла (1895 г.)

• Латинская литература Империи Альфреда Гудемана (1898 г.): проза и поэзия

• Простые латинские истории для начинающих с примечаниями и латинско-английской лексикой Джорджа Беннета (1892)

• Латинские отрывки, являющиеся образцами латинского языка и литературы, Эдмунда Смита (1882 г.)

• Фрагменты и образцы ранней латыни с введениями и примечаниями Джона Вордсворта (1874 г.)

• Тертуллиан (2 ^-й век)

• Moriae Encomium Эразма (16 ^-й -й век)

→ Латинский перевод Библии, Вульгата

Современная латынь

• Эфемериды: новости на латыни

• Radiobremen: Nuntii latini, ежемесячные новости на латыни (+ аудио)

Первая статья Всеобщей декларации прав человека

Omnes homines liberi aequique dignitate atque juribus nascuntur.
Ratione conscientiaque praediti sunt et alii erga alios cum fraternitate se gerere debent.