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

Глухие и звонкие звуки.

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

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

Мягкие и твердые согласные буквы.

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

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

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

Обозначение на письме.

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

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

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

Подведем итоги.

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

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

г — [г’] — звонкий, согласный и мягкий.
е — [и] — безударная гласная.
р — [р] — звонкий, согласный, непарный и твердый.
о — [о] — ударная гласная.
й — [й’] — звонкий, согласный, непарный и мягкий.

Итого: 5 букв и 5 звуков.

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

д — [д’] — звонкий, согласный и мягкий.
е — [и] — безударная гласная.
р — [р’] — звонкий, согласный, непарный и мягкий.
е — [э´] — ударная гласная.
в — [в’] — звонкий, согласный и мягкий
ь — [–]
е — [й’] — звонкий, согласный, непарный и мягкий и [э] — гласный, безударный;
в — [ф] — глухой, согласный, парный и твердый.

Итого: 8 букв и 8 звуков.

ФОНЕТИЧЕСКИЙ РАЗБОР — Русский язык без проблем

вернуться на главную

см. «Транскрипция в школе»; «Правила переносов»,  «Произносительные нормы«,  «Краткий словарь трудных слов«, «Фонетика в таблицах»; «Фонетика в песнях»

План фонетического разбора

1. Орфографическая запись слова.
2. Деление слова на слоги и место ударения.
3. Возможность переноса.
4. Фонетическая транскрипция слова.
5. Характеристика всех звуков по порядку:
а)согласный – звонкий – глухой (парный – непарный), твёрдый – мягкий (парный – непарный), какой буквой обозначен;
б)гласный: ударный – безударный.
6. Количество звуков и букв.
7. Случаи несоответствия звука букве.

Примеры фонетического разбора (разбор под цифрой 1)
Берег
1) Орфографическая запись слова: берег
2) Ударение в слове: бéрег
3) Деление слова на слоги (перенос слова): бе-рег
4) Фонетическая транскрипция слова: [б’э́р’ик]
5) Характеристика всех звуков:
б [б’] — согласный, мягкий, звонкий, парный
е [э́] — гласный, ударный
р [р’] — согласный, мягкий-парный, звонкий-непарный
е [и] — гласный, безударный
г [к] — согласный, твердый, глухой, парный
5 букв, 5 звуков
Яма
1) Орфографическая запись слова: яма
2) Ударение в слове: `яма
3) Деление слова на слоги (перенос слова): яма
4) Фонетическая транскрипция слова: [й’ама]
5) Характеристика всех звуков:
[й’] — — согласный, мягкий, звонкий, непарный
я [á] — гласный, ударный
м [м] — согласный, твердый-парный, звонкий-непарный
а [а] — гласный, безударный
3 буквы, 4 звука
Беглый
1) Орфографическая запись слова: беглый
2) Ударение в слове: бéглый
3) Деление слова на слоги (перенос слова): бег-лый
4) Фонетическая транскрипция слова: [б’э́глый’]
5) Характеристика всех звуков:
б [б’] — согласный, мягкий, звонкий, парный
е [э́] — гласный, ударный
г [г] — согласный, твердый, звонкий, парный
л [л] — согласный, твердый-парный, звонкий-непарный
ы [ы] — гласный, безударный
й [й’] — согласный, мягкий, звонкий, непарный
6 букв, 6 звуков
Большая
1) Орфографическая запись слова: большая
2) Ударение в слове: большáя
3) Деление слова на слоги (перенос слова): боль-шая
4) Фонетическая транскрипция слова: [бал’шáй’а]
5) Характеристика всех звуков:
б [б] — согласный, твердый, звонкий, парный
о [а] — гласный, безударный
л [л’] — согласный, мягкий-парный, звонкий-непарный
ь —
ш [ш] — согласный, твердый-непарный, глухой-парный
а [á] — гласный, ударный
— [й’] — согласный, мягкий, звонкий, непарный
я [а] — гласный, безударный
7 букв, 7 звуков
Поводья
1) Орфографическая запись слова: поводья
2) Ударение в слове: повóдья
3) Деление слова на слоги (перенос слова): по-водья, по-во-дья
4) Фонетическая транскрипция слова: [павóд’й’а]
5) Характеристика всех звуков:
п [п] согласный, глухой-парный, твердый-парный
о [а] гласный безударный
в [в] согласный, звонкий-парный, твердый-парный
о [ó] гласный ударный
д [д’] согласный, звонкий-парный (д-т), мягкий-парный (д-д’)
ь — нет звука
— [й’] согласный, звонкий-непарный, мягкий-непарный
я [а] гласный безударный
7 букв, 7 звуков

Примечания:
1. Соответствие безударных гласных и обозначающих их букв (ударные соответствуют буквам)
После твердого согласного, кроме [ж], [ш], [ц]: у [у] рука [ру]ка; а [а] сама [са]ма; о [а] сома [са]ма; ы [ы] вымыть вы[мы]ть; е [ы] тестировать [ты]стировать
После [ж], [ш], [ц]: у [у] шуметь [шу]меть; е [ы] шестой [шы]стой; о [ы] шоколад [шы]колад; о [а] шокировать [ша]кировать; а [а] шары [ша]ры; а [ы] лошадей ло[шы]дей; ы [ы] цыпленок [цы]пленок; и [ы] широкий [шы]рокий
После мягкого согласного: ю [у] любить [л’у]бить; у [у] чудесный [ч’у]десный; и [и] миры [м’и]ры; е [и] менять [м’и]нять; я [и] пятак [п’и]так; а [и] часы [ч’и]сы
В начале слова: у [у] урок [у]рок; а [а] арба [а]рба; о [а] окно [а]кно; и [и] игра [и]гра; э [и] этаж [и]таж.
2. Согласные по мягкости-твердости являются парными кроме ж, ш, ц (всегда твердые дрожь [дрош]) и ч’, щ’, й’
(всегда мягкие ключ [кл’уч’])
Мягкость обозначается: а) перед буквами я, е, ё, ю, и: [м’эл], б) ь – в конце слова: [кон’]; — в середине слова у [л’] перед любым согласным: [бол’на]; — после мягкого согласного перед твёрдым: весьма [в’эс’ма]; — после мягкого согласного перед мягким: серьги [с’эр’г’и].
3. Согласные по звонкости-глухости являются парными кроме л-л’,м-м’,н-н’,р-р’,й’ (всегда звонкие) и х-х’, ц, ч’,
щ’ (всегда глухие).
Парные звонкие остаются звонкими: перед гласными: зал [зал]; перед другими звонкими: где [гд’э], брак [брак].
Парные звонкие меняются на глухие: в абсолютном конце слова: пруд [прут]; перед глухими: будка [б́утка], в поля [фпал’а].
Парные глухие остаются глухими: перед гласными: факт [факт]; перед другими глухими: кто [кто], перед непарными звонкими: к рукам [крукам]; перед [в]: свет [св’эт]
Парные глухие меняются на звонкие: перед парными звонкими (кроме [в]): афганец [авган’иц], с другом [здругам].
4. Непроизносимые согласные:
стл – [сл]: счастливый сча[сл’]ивый,
стн – [сн]: местный ме[сн]ый,
здн – [сн]: поздний по[з’н’]ий,
здц – [сц]: под уздцы под у[сц]ы,
ндш – [нш]: ландшафт ла[нш]афт,
нтг – [нг]: рентген ре[нг’]ен,
ндц – [нц]: голландцы голла[нц]ы,
рдц – [рц]: сердце се[рц]е,
рдч – [рч’]: сердчишко се[рч’]ишко,
лнц – [нц]: солнце со[нц]е
5. Случаи уподобления согласных друг другу:
[с] + [ш] → [шш]: сшить [шшыт’] = [шыт’],
[с] + [ч’] → [щ’] или [щ’ч’]: с чем-то [щ’эмта] или [щ’ч’эмта],
[с] + [щ’] → [щ’]: расщепить [ращ’ип’ит’],
[з] + [ж] → [жж]: изжить [ижжыт’] = [ижыт’],
[т] + [с] → [цц] или [цс]: мыться [мыцца] = [мыца], отсыпать [ацсыпат’],
[т] + [ц] → [цц]: отцепить [аццып’ит’] = [ацып’ит’],
[т] + [ч’] → [ч’ч’]: отчёт [ач’ч’от] = [ач’от],
[т] + [щ’] → [ч’щ’]: отщепить [ач’щ’ип’ит’],
[к’к’] → [х’к’]: лёгкий [л’ох’к’ий’], мягкий [м’ах’к’ий’]

Остались вопросы — задай в обсуждениях https://vk.com/board41801109
Усвоил тему — поделись с друзьями.
Тест на тему Фонетика
Тест на тему Фонетика и фонетический разбор

Тест на тему Фонетика и фонетический разбор слова

Тест на тему Орфоэпия

Тест на тему Ударение

Тест на тему Подвижное ударение в именах существительных
Тест на тему Твердый или мягкий согласный перед Е

Тест на тему Ударение

Тест на тему Транскрипция

Тест на тему Твердый или мягкий согласный перед Е

#обсуждения_русский_язык_без_проблем

вернуться на главную; см. «Транскрипция в школе»; «Правила переносов», «Фонетика в таблицах»; «Фонетика в песнях»

Реверсивная генерация буквы в звук / звук в букву на основе морпологии слова

Аннотация

В этой статье описывается двунаправленная система генерации букв / звука, основанная на стратегии, сочетающей методы, основанные на данных, и правила, основанные на правилах. формализм. Наш подход обеспечивает иерархический анализ слова, включая ударение, морфологию и слоговую форму. Генерация достигается с помощью метода вероятностного анализа, при котором вероятности обучаются на основе проанализированного словаря.Наши учебные и тестовые корпуса состояли из написания и произношения для высокочастотной части Коричневого корпуса (10 000 слов). Фонетические метки дополнены маркерами, указывающими на морфологию и ударение. Мы расскажем о двух различных грамматиках, представляющих историческую перспективу. Наша ранняя работа с первой грамматикой вдохновила нас на изменение формализма грамматики, что привело к большему ограничению с меньшим количеством правил. Мы оценили нашу работу по генерации буквы в звук с точки зрения точности всего слова, а также точности фонем.Для невидимого тестового набора мы достигли точности слов 69,3% и точности фонем 91,7% с использованием набора из 52 различных фонем. Хотя в этой статье основное внимание уделяется генерации буквы в звук, наша система также способна генерировать в обратном направлении, как сообщается в другом месте (Meng et al., 1994a). Мы полагаем, что наш формализм будет особенно применим для устного ввода неизвестных слов в систему распознавания.

Zusammenfassung

Dieser Artikel beschreibt ein orthographisch-phonetisches Umsetzungssystem, das in zwei Richtungen arbeitet.Es beruht auf einer Strategie, die die auf Daten basierende Technik mit dem Formalismus eines Regelwerks kombiniert. Unser Ansatz liefert dieierarchische Analyze der Wörter, die die Akzentuierung, die Morphologie und die Silbenstruktur bestimmt. Die Umsetzung wird mit einer auf Wahrscheinlichkeitstechnik beruhenden syntaktischen Анализировать durchgeführt, bei der die Wahrscheinlichkeiten anhand eines Lexikons trainiert werden. Der Training- und Testkorpus besteht aus der Buchstabierung und der Aussprache von den 10 000 meistgebräuchlichen Wörtern des Brown Corpus.Die phonetische Markierung wurde durch morphologische und akzentuelle Marker erweitert. Die Resultate werden von zwei verschiedenen Grammatiken geliefert, die zwei verschieden Entwicklungsstadien der Arbeit entsprechen. Unsere früheren Arbeiten mit der ersten Grammatik haben zu einer Modifizierung des Formalismus geführt, mit gröβeren Einschränkungen und weniger Regeln. Die Leistungsfähigkeit des Systems wurde sowohl auf Wortals auch auf Phonemebene getestet. Bei dem Testkorpus wurde auf Wortebene eine Präzision von 69,3% erreicht und auf Phonemebene 91,7% unter Verwendung von 52 Phonemen.Auch wenn dieser Artikel sich hauptsächlich mit der orthographisch-phonetischen Umsetzung befaβt, поэтому ist unser System doch auch zu der gegensätzliche Umsetzung fähig, wie bei Meng et al. (1994a) berichtet. Unserer Überzeugung nach ist dieses System поддерживает für die mündliche Eingabe unbekannter Wörter in ein Spracherkennungssystem geeignet.

Резюме

Эта статья описывает систему двунаправленной орфографически-фонетической транскрипции, основанную на сочетании стратегий, основанных на принципах работы и формах.Notre Approche fournit une analysis hiérarchique des mots, включая позицию акцента, морфологию и слоговую структуру. Создание является реалистичной техникой вероятностного синтаксического анализа вероятностей, которые не оценивают часть лексики. Nos corpus d’apprentissage et de test sont constitués d’épellations et de произношение 10 000 mots les plus féquents du Brown Corpus. L’étiquetage phonétique a été enrichi par des marqueurs indiquant la morphologie et l’accentuation.Les résultats sont fournis sur deux grammaires distinctes, соответствует à deux stades d’évolution du travail. Notre изнурения antérieur АВЭК ла premiè Grammaire нус incitéà Модификатор ль formalisme де л Grammaire, с дш abouti à дез contraintes плюс Fortes ауес Moins де règles, Nous avons Evalue ле выступление де Notre système Tant а. е. Niveau его словцо entier дие их фонемы. Pour le corpus de test, la précision atteinte au niveau du mot est de 69,3%; elle est de 91.7% au niveau du phonème, en utilisant un répertoire de 52 phonèmes.Bien que cet article traite essentielment de la transcription orthographique-phonétique, notre système est également un système de génération dans l’autre sens, comm décrit dans un article antérieur (Meng et al., 1994a). Nous pensons que notre формализм сыворотки, применимый в частности для того, чтобы вводить голосовые движения в системе разведки.

Ключевые слова

Обратимая генерация букв / звуков

Фонологический синтаксический анализ

Морфология

Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

Copyright © 1996 Elsevier B.V. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Цитирование статей

15 Акустические правила чтения и правописания | Разобрался

Когда дети и взрослые учатся читать, они связывают то, как звучат слова, с тем, как эти звуки представлены буквами. Инструкция по акустике помогает установить эти связи.

В инструкциях по фонетике также учитываются шаблоны правописания и правила правописания. Он учит части слов, называемых слогами. Изучение распространенных схем слогов может помочь людям лучше читать и писать.

Чтобы добиться успеха в обоих чтение и правописание, вот 15 важных правил, которые необходимо знать.

Каждый слог каждого слова должен иметь хотя бы один гласный звук. Гласная может стоять отдельно в слоге, например u ● nit и an ● i ● mal. Оно также может быть окружено согласными звуками, такими как струя, сон ● кин и веер ● вкус.

Гласные могут издавать разные звуки. Звуки, которые они издают, зависят от того, где они находятся в слове. Например, следует ли за гласной согласной? Это помогает определить, издает ли гласный короткий или длинный звук: go vs.получил, она против сарая, привет против него.

Когда в слоге только одна гласная и за ней следует хотя бы одна согласная, гласная обычно издает короткий звук. Примеры включают: on, itch, mas ● cot, and Wis ● con sin. Этот образец называется «закрытым слогом», потому что согласный «замыкается» на коротком гласном звуке.

Когда есть только одна гласная, и она стоит в конце слога, гласная издает длинный звук, как в словах he и ban ● jo. Этот образец называется «открытым слогом».

Когда e — последняя буква в слове, и в этом слоге есть только одна гласная, первая гласная в этом слоге обычно длинная, а e молчит, как в продаже, так и в ● боковом слоге. Этот образец слога называется «гласный-согласный-е».

Некоторые учителя называют это правилом «молчание e ». Некоторые называют это правилом «волшебный e ». Е передает всю свою силу другой гласной и заставляет эту гласную использовать свой длинный звук («произнесите ее имя»).

4. Соединения согласных и диграфы

Диграф — это причудливое слово для двух букв, которые представляют один звук. В орграфе, состоящем из согласных, две согласные работают вместе, образуя новый звук. Примеры включают ch ap, sh ip, th in, wh iz и ph oto. Согласные сочетания бывают разными. Эти группы из двух или более согласных работают вместе. Но в отличие от диграфов, их отдельные звуки все еще можно услышать, поскольку они смешаны друг с другом.Примеры включают cl am, gr a sp и scr ub.

В орграфе гласных две гласные располагаются рядом. Первая гласная длинная и говорит ее имя. Вторая гласная молчит, например, b oa t, p ai nt и b ea ch.

Иногда две гласные вместе образуют новый звук. Это называется дифтонг. Примеры включают cl или d и b oi l.

Когда в слоге есть гласная, за которой следует r , гласная «контролируется» r и издает новый звук.Примеры включают машину, птицу, микроб, форму и травму. Это правило иногда называют «властным r », потому что r «надавливают» на гласную, чтобы создать новый звук.

Любая гласная может давать звук шва; звучит как слабенький эх или ih . Такие слова, как fr o m и fin a l, имеют звук schwa. Некоторые слова имеют более одного звука schwa, например a partm e nt и b a nan a . Это самый распространенный звук в английском языке.

8. Мягкий

Когда после буквы c идут гласные e , i или y , обычно издает тихий звук. Примеры: ce nt, ci rcus и cy clone. С другими гласными буква c издает жесткий звук, например, ca t и co t.

Точно так же, когда за буквой g следуют гласные e , i или y , это обычно издает мягкий звук.Примеры: ge l, gi ant и gy m. С другими гласными буква g издает жесткий звук, например, ga s, go rilla и yo gu rt.

9. Правило «fszl» (fizzle)

Буквы f , s , z и l обычно удваиваются в конце односложного слова сразу после короткого гласный звук. Примеры включают st uff , gr ass , f uzz и sh ell .Исключения включают qu iz и b us .

Когда односложное слово заканчивается звуком / k / сразу после короткой гласной, оно обычно пишется как ck , например, d uck и tr ick . Когда звук / k / следует за согласным, долгим гласным или дифтонгом, он обычно пишется как k , например t ask , c ake , s oak и h awk .

11. Звук / j / и звук / ch /

В односложном слове, когда звук / j / следует сразу за короткой гласной, он записывается как dge , как в b adge , h край , br idge , d odge и sm udge .( d «защищает» гласную от правила «magic e ».)

В односложном слове, когда звук / ch / следует сразу за короткой гласной, обычно пишется tch , как в c atch , f etch , st itch , bl otch и cl utch . Исключениями из этого правила являются s uch , m uch , r ich и wh ich .

Когда слова оканчиваются на молчание e , отбросьте e перед добавлением — ing .Примеры: езда на велосипеде / езда на велосипеде, отдача / отдача и уклонение / уклонение. Это правило также применяется к другим суффиксам, которые начинаются с гласных, например — ed , — er , — able и — ous . Примеры: горевать / горевать, возбуждать / возбуждать и надеяться / надеяться.

В односложном слове, таком как win , где за одной короткой гласной следует одна согласная, удвойте согласную перед добавлением суффикса, который начинается с гласной. Примеры: wi nn er, wi nn ing, wi nn able.

Для большинства слов добавьте s , чтобы сделать их множественным числом, как в cat / cat s . Но когда слово в единственном числе заканчивается на s , sh , ch , x или z , добавьте es , чтобы сделать его множественным числом, как в классе es , brush es и лиса es .

Чтобы слово во множественном числе оканчивается на гласную, сразу за которой следует y , просто добавьте s , как в игрушке / игрушке s . Когда y следует сразу за согласным, измените y на i и добавьте es .Примеры: family / famili es , pony / poni es и договор / соглашения es .

Суффиксы подчиняются аналогичному набору правил и . Если перед y стоит гласная, оставьте y и просто добавьте суффикс. Примеры: играть / играть и и раздражать / раздражать и .

Когда слово заканчивается согласной, за которой сразу следует y , измените y на i перед добавлением суффиксов, например — ed и — est .Примеры включают carry / carri ed и happy / happy est .

Но когда суффикс начинается с i , оставьте y и просто добавьте суффикс, как в fly / fly ing и baby / baby ish .

Большинство слов в английском языке соответствуют правилам фонетики. Но любые исключения из этих правил необходимо учить и запоминать для чтения и правописания. Эти слова часто встречаются в списках слова прицела или часто встречающиеся слова.

A против An // Purdue Writing Lab

Эта страница предоставлена ​​вам OWL в Университете Пердью. При печати этой страницы вы должны включить полное юридическое уведомление.

Авторские права © 1995-2018, Лаборатория письма и СОВ при Университете Пердью и Пердью. Все права защищены. Этот материал нельзя публиковать, воспроизводить, транслировать, переписывать или распространять без разрешения. Использование этого сайта означает принятие наших условий добросовестного использования.

статей: A против

Резюме:

В этом небольшом раздаточном материале говорится, какой артикль использовать перед существительным — «а» или «ан».

Как узнать, когда использовать неопределенные артикли?

Выбор артикля основан на фонетическом (звуковом) качестве первой буквы в слове, а не на орфографическом (письменном) представлении буквы. Если первая буква издает гласный звук, вы используете «an»; если первая буква будет издавать звук типа согласного, вы используете «а».«Однако, даже если вы следуете этим основным правилам, когда решаете использовать« a »или« an », помните, что есть некоторые исключения из этих правил.

«А» стоит перед словами, начинающимися с согласных.

• кот
• собака
• фиолетовый лук
• буйвол
• большое яблоко

«An» стоит перед словами, начинающимися с гласных:

• абрикос
• яйцо
• индиец
• орбита
• восстание

Исключения

Используйте «an» перед слабым или ненадежным «h».«Поскольку« h »не имеет фонетического представления или слышимого звука, звук, следующий за артиклем, является гласным; следовательно, используется« an ».

• мир почетный
• честная ошибка

Когда «u» издает тот же звук, что и «y» в «you», или «o» издает тот же звук, что и «w» в слове «won», тогда используется a. Звук «y» в начале слова («единорог») фонетически является скользящим [j], который имеет согласные свойства; следовательно, он рассматривается как согласный, требующий «а.«

• штуцер
• единый фронт
• единорог
• салфетка б / у
• корабль США
• одноногий

Для получения дополнительной информации посетите страницу OWL об использовании статей.

Обретение голоса | Экономист

Компьютерные переводы стали намного лучше, но по-прежнему требуют участия человека

В «ЗВЕЗДНОМ ТРЕКЕ» это был портативный универсальный переводчик; в «Путеводителе по Галактике автостопом» в ухо удобно попала Вавилонская рыба.В научной фантастике для встречи далеких цивилизаций обычно требуется какое-то устройство, позволяющее им разговаривать. Высококачественный автоматический перевод кажется даже более волшебным, чем другие виды языковых технологий, потому что многим людям трудно говорить на нескольких языках, не говоря уже о переводе с одного на другой.

Идея существует с 1950-х годов, и компьютеризированный перевод до сих пор известен под странным прозвищем «машинный перевод» (МП). Это восходит к первым дням холодной войны, когда американские ученые пытались заставить компьютеры переводить с русского.Их вдохновили успехи Второй мировой войны в области взлома кодов, которые в первую очередь привели к развитию компьютеров. Для них набор кириллических букв на странице русского текста был всего лишь закодированной версией английского языка, а преобразование его в английский было лишь вопросом взлома кода.

Ученые из IBM и Джорджтаунского университета были среди тех, кто думал, что проблема будет быстро решена. Запрограммировав в компьютер всего шесть правил и словарный запас из 250 слов, они провели демонстрацию в Нью-Йорке 7 января 1954 года и с гордостью выполнили 60 автоматизированных переводов, в том числе «Ми перьедаем мислый посыдством рыхы», который правильно получился как « Мы передаем мысли с помощью речи.Леон Достерт из Джорджтауна, ведущий ученый, легко предсказал, что полностью реализованная МП станет «свершившимся фактом» через три-пять лет.

Вместо этого, после более чем десятилетней работы, отчет 1966 года комитета под председательством Джона Пирса, упомянутый во введении к этому отчету, зафиксировал горькое разочарование результатами и призвал исследователей сосредоточиться на узких, достижимых целях, таких как автоматизация словари. Финансируемая государством работа над МП ушла в почти спячку на два десятилетия.То немногое было сделано частными компаниями. Самым известным из них был Systran, который предоставлял грубые переводы, в основном для вооруженных сил Америки.

La plume de mon ordinateur

Ученые увязли в своем подходе, основанном на правилах. Относительно хорошо справившись со своей системой из шести правил, они пришли к выводу, что, если бы они запрограммировали больше правил, система стала бы более сложной и тонкой. Вместо этого стало больше шансов производить ерунду.Добавление дополнительных правил, говоря современным языком разработчиков программного обеспечения, не «масштабировалось».

Помимо сложности программирования множества правил и исключений грамматики, некоторые ранние наблюдатели отметили концептуальную проблему. Значение слова часто зависит не только от его словарного определения и грамматического контекста, но и от значения остальной части предложения. Иехошуа Бар-Хиллель, израильский пионер МП, понял, что «ручка в коробке» и «коробка в ручке» потребуют разных переводов слова «ручка»: любая ручка, достаточно большая, чтобы вместить коробку, должна быть вольер для животных, а не пишущий инструмент.

Как можно научить машины достаточному количеству правил, чтобы проводить такие различия? Им нужно было дать некоторые знания о реальном мире, задача, выходившая далеко за рамки машин или их программистов в то время. Два десятилетия спустя IBM наткнулась на подход, который возродил оптимизм в отношении MT. Его система Candide была первой серьезной попыткой использовать статистические вероятности, а не правила, разработанные людьми для перевода. Для статистического машинного перевода «на основе фраз», такого как распознавание речи, необходимы обучающие данные, на которых можно учиться.Кандид использовал канадский Hansard, который публикует парламентские дебаты в этой стране на французском и английском языках, предоставляя огромное количество данных за то время. Фразовый подход гарантирует, что при переводе слова будут правильно учтены окружающие слова.

Но качество не резко возросло до тех пор, пока Google, который поставил перед собой цель проиндексировать весь Интернет, не решил использовать эти данные для обучения своих систем перевода; в 2007 году он перешел с механизма на основе правил (предоставленного Systran) на собственную систему, основанную на статистике.Чтобы создать его, Google просмотрел около триллиона веб-страниц в поисках любого текста, который выглядел бы как перевод другого — например, страниц, оформленных одинаково, но с разными словами, и, возможно, подсказки, такой как адрес одной страницы, заканчивающейся на / en, а другой оканчивается на / fr. По словам Макдуфа Хьюза, главного инженера Google Translate, простой подход с использованием огромных объемов данных казался более перспективным, чем умный подход с меньшим количеством данных.

Обучение параллельным текстам (которые лингвисты называют корпусами, множественное число корпусов) создает «модель перевода», которая генерирует не один, а серию возможных переводов на целевой язык.Следующим шагом является проверка этих возможностей через одноязычную языковую модель на целевом языке. По сути, это набор ожиданий относительно того, каким, вероятно, будет правильное и типичное предложение на целевом языке. Построить одноязычные модели не так уж сложно. (Параллельные корпуса, переведенные человеком, трудно найти; большие объемы одноязычных обучающих данных — нет.) Как и в модели перевода, языковая модель использует статистический подход грубой силы для изучения обучающих данных, а затем ранжирует результаты из модель перевода в порядке правдоподобия.

Статистический машинный перевод возродил оптимизм в этой области. Интернет-пользователи быстро обнаружили, что Google Translate намного лучше, чем основанные на правилах онлайн-движки, которые они использовали раньше, такие как BabelFish. Такие системы по-прежнему допускают ошибки — иногда незначительные, иногда забавные, иногда настолько серьезные или так много, что результаты не имеют смысла. А языковые пары, такие как китайский-английский, которые не связаны между собой и сильно отличаются по своей структуре, затрудняют точный перевод, чем пары родственных языков, таких как английский и немецкий.Но чаще всего Google Translate и его бесплатные онлайн-конкуренты, такие как Microsoft Bing Translator, предлагают удобное приближение.

Такие системы будут улучшаться, опять же с помощью глубокого обучения цифровых нейронных сетей. Ассоциация компьютерной лингвистики проводит семинары по машинному программированию каждое лето с 2006 года. Одним из событий является соревнование машин машинного перевода, которые проиграли сбор текстов новостей. В августе 2016 года в Берлине системы машинного перевода на основе нейросетей были первыми (из 102).

Теперь Google выпустила собственный движок на основе нейронной сети для восьми языковых пар, что во многом устраняет разрыв в качестве между своей старой системой и переводчиком-человеком. Это особенно актуально для близкородственных языков (например, крупных европейских) с большим количеством доступных обучающих данных. Результаты все еще явно несовершенные, но гораздо более плавные и точные, чем раньше. Перевод между английским и (скажем) китайским и корейским пока не так хорош, но нейронная система также принесла явное улучшение.

Фактор Coca-Cola

Перевод на основе нейронных сетей фактически использует две сети. Один из них — кодировщик. Каждое слово входного предложения преобразуется в многомерный вектор (серию числовых значений), и при кодировании каждого нового слова учитывается то, что произошло ранее в предложении. Марчелло Федерико из итальянской частной исследовательской организации Fondazione Bruno Kessler использует интригующую аналогию для сравнения нейросетевого перевода с переводом на основе фраз.Последнее, по его словам, похоже на описание Coca-Cola с точки зрения сахара, воды, кофеина и других ингредиентов. Напротив, первый кодирует такие характеристики, как плавность, темнота, сладость и газообразность.

После того, как исходное предложение закодировано, сеть декодера генерирует дословный перевод, снова принимая во внимание непосредственно предшествующее слово. Это может вызвать проблемы, когда значение таких слов, как местоимения, зависит от слов, упомянутых намного ранее в длинном предложении.Эта проблема смягчается с помощью «модели внимания», которая помогает сосредоточить внимание на других словах предложения вне непосредственного контекста.

Трансляция нейронной сети требует мощных вычислительных мощностей как для первоначального обучения системы, так и для ее использования. Сердцем такой системы могут быть графические процессоры, которые сделали возможной революцию глубокого обучения, или специализированное оборудование, такое как блоки тензорной обработки (TPU) Google. Небольшие переводческие компании и исследователи обычно арендуют такую ​​вычислительную мощность в облаке.Но наборы данных, используемые при обучении нейронных сетей, не должны быть такими обширными, как для систем, основанных на фразах, что должно дать небольшим компаниям шанс конкурировать с такими гигантами, как Google.

До полностью автоматизированного высококачественного машинного перевода еще далеко. На данный момент остается несколько проблем. Все текущие машинные переводы выполняются предложение за предложением. Если перевод такого предложения зависит от значения предыдущих, автоматизированные системы будут делать ошибки. Длинные предложения, несмотря на такие уловки, как модель внимания, бывает трудно перевести.И, в частности, нейросетевые системы борются с редкими словами.

Тренировочные данные также недостаточны для многих языковых пар. Между европейскими языками их много, поскольку институты Европейского Союза производят огромное количество материалов, переведенных людьми между 24 официальными языками ЕС. Но для малых языков таких ресурсов мало. Например, существует несколько параллельных текстов на греческом и урду, на которых можно обучить машину перевода. Таким образом, система, которая утверждает, что предлагает такой перевод, на самом деле обычно запускает его через промежуточный язык, почти всегда английский.Это предполагает два перевода, а не один, что увеличивает вероятность ошибок.

Даже если машинный перевод еще не совершенен, технологии уже могут помочь людям переводить гораздо быстрее и точнее. «Память переводов», программное обеспечение, в котором хранятся уже переведенные слова и сегменты, впервые начали использоваться еще в 1980-х годах. Для тех, кто часто переводит один и тот же материал (например, инструкции по эксплуатации), они обслуживают уже переведенные фрагменты, экономя много времени и дублирования.

Аналогичный трюк заключается в обучении машин машинного перевода тексту, имеющему дело с узкой областью реального мира, такой как медицина или право. По мере совершенствования программных технологий и ускорения работы компьютеров обучение становится проще и быстрее. Бесплатное программное обеспечение, такое как Moses, разработанное при поддержке ЕС и используемое некоторыми штатными переводчиками, может обучать любой, у кого есть параллельные корпуса. Например, специалист по медицинскому переводу может обучить систему только медицинским переводам, что сделает их более точными.

На другом конце лингвистической сложности движок машинного перевода может быть оптимизирован для более короткого и простого языка, который люди используют в речи, чтобы извергать грубые, но почти мгновенные переводы речи в речь. Это то, что делает Microsoft Skype Translator. Его качество улучшается за счет обучения речи (например, субтитрам из фильмов и общепринятым фразам), а не параллельному тексту, производимому Европейским парламентом.

Управление переводами также извлекло выгоду из инноваций, с умным программным обеспечением, позволяющим компаниям быстро комбинировать лучшее из машинного перевода, памяти переводов, индивидуальной настройки переводчика и т. Д.Программное обеспечение для управления переводами направлено на то, чтобы исключить агентства, которые выступали в качестве посредников между клиентами и армией внештатных переводчиков. Джек Велде, основатель Smartling, фаворита отрасли, говорит, что в будущем заказчики переводов будут выбирать, сколько человеческого вмешательства потребуется для перевода. Быстрая автоматическая подойдет для контента с низкими ставками и коротким сроком службы, но для наиболее важного контента все равно потребуется полностью вручную отредактированная версия. Отмечая, что у MT есть как решительные сторонники, так и убежденные противники, г-н Велде говорит, что ни то, ни другое: «Если вы займете догматическую позицию, вы не будете оптимизированы для нужд клиента.”

Программа переводов будет становиться все лучше. Не только инженеры будут продолжать настраивать свои статистические модели и нейронные сети, но и сами пользователи будут вносить улучшения в свои собственные системы. Например, небольшой, но вызывающий всеобщее восхищение стартап Lilt использует машинный перевод на основе фраз в качестве основы для перевода, но простой в использовании интерфейс позволяет переводчику исправлять и улучшать результаты работы системы машинного перевода. Каждый раз, когда это делается, исправления возвращаются в механизм перевода, который учится и совершенствуется в режиме реального времени.Пользователи могут создать несколько разных воспоминаний — медицинское, финансовое и так далее, — которые помогут в будущих переводах в этой специализированной области.

TAUS, отраслевая группа, недавно выпустила отчет о состоянии переводческой отрасли, в котором говорится, что «за последние несколько лет отрасль переводов бурно развивалась с появлением новых инструментов, платформ и решений». В прошлом году Яап ван дер Меер, основатель и директор TAUS, написал провокационный пост в блоге под названием «Будущее не нуждается в переводчиках», утверждая, что качество машинного перевода будет улучшаться и что для многих приложений неидеальный перевод будет хорошим достаточно.
«Переводчик» будущего, вероятно, будет больше похож на специалиста по контролю качества, решающего, какие тексты требуют наибольшего внимания к деталям, и редактирования вывода программного обеспечения машинного перевода. Это может быть необходимо, потому что компьютеры, какими бы сложными они ни были, еще не могут по-настоящему понять, что означает текст.

Обратные буквы в слове java

Найдите самое длинное слово в словаре, которое имеет свойство удалять по одной букве за раз (с конца или с середины), и полученная строка также является словом в словаре.Например, STRING — это слово из 6 букв с этим свойством (STRING -> STING -> SING -> SIN -> IN -> I). Обратный постзаказ против предзаказа.

Java Notepad — это простой в использовании текстовый процессор, разработанный на Java, который, как следует из названия, напоминает Блокнот Windows. Он поставляется со стандартным набором опций для написания текста и резервов …

09 декабря 2010 · Программа BlueJ по переворачиванию текста — слова предложений отображаются в обратном порядке. Ввод в этой задаче будет состоять из числа из строк английского текста, состоящих из букв английского алфавита, знаков препинания — апострофа, точки, запятой, точки с запятой, двоеточия и пробелов.

Чтобы проверить, равны ли две строки в Java, вы можете использовать метод String.equals (otherString). Если вы хотите проверить, равны ли строки, игнорируя регистр, вы можете использовать String.equalsIgnoreCase (otherString). В этом руководстве содержатся подробные примеры для этих сценариев.

Программа на Java для преобразования строки, вводимой пользователем. Метод charAt используется для получения отдельных символов из строки, и мы добавляем их в обратном порядке. К сожалению, в классе String нет встроенного метода для переворота строки, но создать его довольно просто.

инструментов для обработки текстовых данных .. awk, очень мощный язык обработки текстовых данных .. perl, еще более функциональный язык .. вырезание, простой инструмент на основе полей .. сортировка, сортировка строк текстового файла .. жаргон данных @@ delimiter Это что-то, что разделяет 2 поля или отмечает начало или конец некоторых данных.

Вызов Java из Котлина. Вызов Котлина с Явы. JavaScript. Настройка проекта. Динамический тип. … повернуть вспять. toIndex — конец диапазона (исключительного) для реверсирования.

Этот пример java показывает, как перебирать все символы в строке. … Обратные символы в каждом слове в предложении … Перевести буквы на телефонные номера.

Asl практических предложений

Учебная программа по жестовому языку для учителей и учеников на дому. Signing Time — единственная система раннего обучения, сочетающая в себе силу музыки и языка жестов, чтобы создать исключительный опыт обучения для детей от рождения до начальной школы. Исследования показывают, что жесты в классе могут пополнить словарный запас и улучшить социальное взаимодействие для учащихся всех способностей.Выберите один из наших практических тестов ACCUPLACER Sentence Skills прямо сейчас и приступайте! Тест ACCUPLACER Sentence Skills, состоящий из 20 вопросов с несколькими вариантами ответов, оценивает вашу способность определять логику предложения, понимать его структуру и видеть взаимосвязь между одним предложением и другим. Это важный шаг при поступлении в колледж.

Добро пожаловать на подписанный английский веб-сайт. Жестовый английский — это диалект языка жестов, который соответствует каждому устному слову английского языка. Он в основном используется для развития языка, позволяя учителю усилить устное слово его эквивалентным знаком.Автор: Адан Р. Пенилла, II, Анджела Ли Тейлор. В американском жестовом языке (ASL) вы можете собирать слова в своем предложении в разном порядке, в зависимости от содержания вашего диалога. Некоторые предложения следует подписывать в естественном английском порядке, поскольку их перестановка может вызвать путаницу.

14 марта, 2017 · Сложные предложения ASL # 1 Я не очень люблю рыбу, они грубые … РЫБА НЕ НРАВИТСЯ Я ОНИ. Вы снова обращаетесь к рыбе с ОНИ, потому что, если вы этого не делаете, вы говорите, что вы отвратительны… # 2 Я иду в библиотеку завтра за новой книгой .. ЗАВТРА БИБЛИОТЕКА Я иду КНИГУ НОВЫЙ ЗАЙМ. Это более ясно … В видео слева Либби прекрасно объясняет разницу между ASL, PSE и SEE. Научитесь подписывать «учиться» протяните свою недоминантную руку перед собой и используйте ее для движения, как будто вы что-то схватываете, а затем подносите ко лбу.

Практика: Сложные и сложно-сложные предложения. Это текущий выбранный элемент. Сложные и сложно-сложные предложения.Google Classroom. Facebook.Practice Sentences — как для подростков. Aslteen.com Практика предложений Итак, теперь, когда вы узнали несколько знаков, пора задействовать их в разговоре! Ниже перечислены некоторые практические предложения на ASL с использованием правильной грамматики и синтаксиса. Если вы хотите освежить в памяти грамматику и синтаксис ASL, есть видео в верхней части урока 2, которое поможет вам.

Американский язык жестов: словарь ASL, уроки грамматики, фразовый перевод, дактилоскопия Изучение ASL как второго языка (L2) доставляет удовольствие.Двуязычие имеет не только преимущества, но и … Практикуйте предложения Итак, теперь, когда вы выучили некоторые знаки, пора задействовать их в разговоре! Ниже перечислены некоторые практические предложения на ASL с использованием правильной грамматики и синтаксиса. Если вы хотите освежить в памяти грамматику и синтаксис ASL, есть видео в верхней части урока 2, которое поможет вам.

Звуковые правила — Звуки буквы g (Бесплатная рабочая тетрадь) |…

Буква «g» близка к тому, чтобы следовать звуковому правилу, аналогичному правилу для буквы «c».«Например, оно всегда произносится как / г /, если за ним не следует« е »,« я »или« у ». Таким образом, у нас есть игра , получилось и жевательная резинка , а также glad , grand и rugby . И, как и в случае с «Правилом c», правда, что буква «g» делает звук / j / только , когда за ней следуют «e», «i» или «y ,.» Однако, к сожалению, нельзя быть уверенным в том, что будет произноситься как / j /. В некоторых таких случаях «g» по-прежнему воспроизводит звук / g /.

Слова с «ge» обычно следуют правилу, но тогда у нас есть очень распространенное слово , получается , плюс такие слова, как rugged и shrupped . Комбинация «gy» обычно работает, но это не очень распространенное явление, и тогда слова «gi» встречаются повсюду: гигант , имбирь и gist , смещенные словами типа gift , жабра и дают .

Из-за гораздо меньшей надежности шаблона в случае буквы «g» не рекомендуется обучать жесткому и быстрому правилу g .Однако вот таблица, в которой подчеркивается, что буква «g» представляет два разных звука, / g / и / j /.

Обратите внимание, что приведенный выше рабочий лист не относится к правилу фонетики, определяющему, какое произношение использовать в конкретной ситуации. Вы можете решить, достаточно ли взрослый ваш ребенок, чтобы понимать несколько разные обстоятельства относительно того, когда «g» — это / g /, а когда — / j /. В любом случае вы должны убедиться, что ваш ребенок понимает, что он должен быть готов попробовать оба звука в незнакомом слове.

Между прочим, еще одна причина не преподавать правило фонетики для буквы «g» состоит в том, что начальные сочетания «gl» и «gr» трудно произносить с использованием звука / j / для буквы «g» ( jlad ? и jrip ?) в отличие от случая с буквой «c», где «cl» можно было произносить как «sl», а такое слово, как clip , могло быть неправильно прочитано как slip .