Разбор по составу слов: радостный, таинственному, строительство
Все вопросы /Русский язык / класс
0 /10000
Ответы2
Слова состоят из четырех морфем: приставка, корень, суффикс и окончание. Разбор слова по составу подразумевает деление его на отдельные морфемы.
Порядок разбора слова по составу
- Определяем часть речи слова, поставив вопрос.
- Окончание — изменяемая часть слова. Поэтому меняем слово, пытаемся просклонять или проспрягать, чтобы найти изменяемую часть.
- Основа — это все, что остается от слова после отделения окончания. Корень, приставку и суффикс следует искать в этой части.
- Корень — общая часть родственных слов.
- В начале слова, перед корнем, найдем приставку.
- Суффикс стоит после корня, перед окончанием.
В слове совсем необязательно присутствие абсолютно всех морфем.
Существуют неизменяемые слова, наречия или деепричастия, в них окончаний нет. Если в изменяемом слове не нашли окончание, то его называют нулевым.
В словах могут отсутствовать приставки, суффиксы, но их может быть более одного. В словах «таинственному» и » строительство» по три суффикса.
Примеры разбора слов по составу
Морфемный разбор слова «радостный»
- Слово отвечает на вопрос «какой?» — является прилагательным.
- Ищем изменяемую часть: «радостного», «радостным», «радостное». Окончание — «ый».
- После отделения окончания осталась основа «радостн».
- Однокоренные слова: «рад», «радость», «обрадоваться», «радушный». Общая часть «рад» является корнем.
- Приставка — отсутствует.
- Суффиксы «ост», «н».
Разбор слова «таинственному» по составу
- «Какому?» — прилагательное.
- Изменяемая часть слова: «таинственный», «таинственная», «таинственное». Окончание — «ому».
- Основа — «таинственн».
- Однокоренные слова: «тайна», «утаить», «тайник», «притаиться». «Таи» будет корнем.
- Приставка — отсутствует.
- Суффиксы «н»,»ств», «енн».
Разбираем слово «строительство» на морфемы
- «Что» — существительное.
- Изменяемая часть: «строительства», «строительству», «строительства». Окончание — «о».
- После отделения окончания осталась основа «строительств».
- Однокоренные слова: «стройка», «выстраивать», «перестраивать», «строительный», «надстройка». «Стро» — корень.
- Приставка — отсутствует.
- Суффиксы «и», «тель», «ств».
Разбирать слово по составу начинаем с определения окончания. Основа осталась. Там всегда есть корень, иногда приставки, суффиксы.
Результат разбора слова «радостный»:
рад — корень,
ост — суффикс,
н — суффикс,
ый — окончание,
радостн — основа слова.
Результат разбора слова «таинственному»:
таи — корень,
н — суффикс,
ств — суффикс,
енн — суффикс,
ому — окончание,
таинственн — основа слова.
Разбор слова «строительство»:
стро — корень,
и — суффикс,
тель — суффикс,
ств — суффикс,
о — окончание,
Разбор слов по составу
Разбор слова по составу
Тип лингвистического анализа, в результате которого определяется структура слова, а также его состав, называется морфемным анализом.
Виды морфем
В русском языке используются следующие морфемы:
— Корень. В нем заключается значение самого слова. Слова, у которых есть общий корень, считаются однокоренными. Иногда слово может иметь два и даже три корня.
— Суффикс. Обычно идет после корня и служит инструментом для образования других слов. К примеру, «гриб» и «грибник». В слове может быть несколько суффиксов, а может не быть совсем.
— Приставка. Находится перед корнем. Может отсутствовать.
— Окончание. Та часть слова, которая изменяется при склонении или спряжении.
— Основа. Часть слова, к которой относятся все морфемы, кроме окончания.
Важность морфемного разбора
В русском языке разбор слова по составу очень важен, ведь нередко для правильного написания слова необходимо точно знать, частью какой морфемы является проверяемая буква.
Многие правила русского языка построены на этой зависимости.
Пример
В качестве примера можно взять два слова: «чёрный» и «червячок». Почему в первом случае на месте ударной гласной мы пишем «ё», а не «о», как в слове «червячок»? Нужно вспомнить правило написания букв «ё», «е», «о» после шипящих, стоящих в корне слова. Если возможно поменять форму слова либо подобрать родственное ему так, чтобы «ё» чередовалась с «е», тогда следует ставить букву «ё» (чёрный — чернеть). Если чередование отсутствует, тогда ставится буква «о» (например, чокаться, шорты).
В случае же со словом «червячок» «-ок-» — это суффикс. Правило заключается в том, что в суффиксах, если стоящая после шипящих букв гласная находится под ударением, всегда пишется «о» (зрачок, снежок), в безударном случае — «е» (платочек, кармашек).
Как разобрать слово по составу
Для помощи начинающим существуют морфемно-орфографические словари. Можно выделить книги таких авторов, как Тихонов А.Н.
, Ожегов С.И., Рацибурская Л.В.
В любом слове непременно должны присутствовать корень и основа. Остальных морфем может и не быть. Иногда слово целиком может состоять из корня (или основы): «гриб», «чай» и т.д.
Этапы морфемного анализа
Чтобы морфемный разбор слов было легче осуществить, следует придерживаться определенного алгоритма:
— Сначала нужно определить часть речи, задав вопрос к слову. Для прилагательного это будет вопрос «какой?», для существительного — «что?» или «кто?».
— Далее нужно выделить основу у слова. Все, кроме окончания, — основа.
— Потом следует определить корень, подобрав родственные однокоренные слова.
— Определяется приставка, а потом суффиксы (при их наличии).
Особенности разбора
Иногда подход к морфемному разбору в программах университета и школы может отличаться.
Во всех случаях различия аргументированы и имеют право на существование. Поэтому стоит ориентироваться на морфемный словарь, рекомендованный в конкретном учебном заведении.
Только что искали: пыткапр сейчас порнк сейчас пацанки сейчас ринит-опера сейчас у о м х а т сейчас народ сейчас мочалка 1 секунда назад пелена 1 секунда назад карниид 1 секунда назад л к с о о 1 секунда назад трлбоое 1 секунда назад у л е т р м б 1 секунда назад совесть 1 секунда назад едрнбо 1 секунда назад настрой 2 секунды назад
[PDF] Deep Unordered Composition Rivals Syntactic Methods for Text Classification title={Глубокая неупорядоченная композиция конкурирует с синтаксическими методами классификации текста}, автор = {Мохит Ийер и Варун Манджунатха и Джордан Л. Бойд-Грабер и Хэл Даум {\’e}}, booktitle={Ежегодное собрание Ассоциации компьютерной лингвистики}, год = {2015} }
Многие существующие модели глубокого обучения для задач обработки естественного языка сосредоточены на изучении композиционности их входных данных, что требует большого количества дорогостоящих вычислений.
Просмотр на ACL
CS.Colorado.eduк универсальным перефрастическим предложениям.0004
В этой работе рассматривается проблема изучения вложений парафразных предложений общего назначения на основе наблюдения из базы данных Paraphrase и сравниваются шесть композиционных архитектур, обнаруживая, что наиболее сложные архитектуры, такие как долговременная кратковременная память (LSTM) рекуррентные нейронные сети лучше всего работают с данными в домене.
Модель явного взаимодействия для классификации текста
- Цуньсяо Ду, Чжаочжэн Чен, Фули Фэн, Лэй Чжу, Тянь Ган, Лицян Не
Информатика
AAAI
- 2019
Разработана новая структура EXplicit InterAction Model (получившая название EXAM), оснащенная механизмом взаимодействия для включения сигналов соответствия на уровне слов в задачу классификации текста.
Новый взгляд на простые нейронно-вероятностные языковые модели
- Сименг Сун, Мохит Ийер
Информатика
NAACL
- 2021
Эта статья пересматривает нейровероятностную языковую модель Bengio et al. (2003), который просто объединяет вложения слов в фиксированном окне и передает результат через сеть прямой связи для предсказания следующего слова, что приводит к небольшому, но последовательному уменьшению недоумения в трех наборах данных моделирования языка на уровне слов.
Надежная самообучающаяся платформа для межъязыковой классификации текстов
- Xin Dong, Gerard de Melo
Информатика
EMNLP
- 2019
В этом документе представлена элегантно простая и надежная система самообучения, позволяющая включать немаркированные образцы не на английском языке в процесс тонкой настройки предварительно обученных многоязычных моделей представления, а также отмечается значительное повышение эффективности классификации документов и настроений.
для целого ряда различных языков.
Метод глубокого обучения для встраивания предложений на основе кодирования матрицы Адамара
Few-Shot Transfer Learning for Text Classification With Lightweight Word Embedding Based Models
- Chongyu Pan, Jian Huang, Jianxing Gong, Xingsheng Yuan
Computer Science
IEEE Access
- 2019
A modified hierarchical pooling Стратегия по сравнению с предварительно обученными вложениями слов предлагается для классификации текста методом обучения с передачей в несколько шагов и демонстрирует значительную эффективность классификации в задачах обучения с передачей за несколько шагов по сравнению с другими альтернативными методами.
чувствительные к зависимости сверточные нейронные сети для моделирования предложений и документов
- Rui Zhang, Honglak Lee, Dragomir R. Radev
Компьютерная наука
NAACL
- 2016 9007
DSCL
- 2016 9000
DSCL. через сети с длинной краткосрочной памятью и последующее извлечение признаков с помощью операторов свертки, не полагается на синтаксические анализаторы и дорогостоящую маркировку фраз и, таким образом, не ограничивается задачами на уровне предложений.
Базовый уровень нуждается в большей степени любви: на простых моделях, основанных на словах и связанных с ними механизмах объединения
- Dinghan Shen, Guoyin Wang, L. Carin
Компьютерная наука
ACL
- 2018
. пошаговое сравнительное исследование между простыми моделями на основе встраивания слов (SWEM), состоящее из операций объединения без параметров, по сравнению с моделями RNN / CNN на основе встраивания слов, и предлагает две дополнительные стратегии объединения по сравнению с изученными вложениями слов: операция максимального объединения для улучшения интерпретируемости и операция иерархического объединения, которая сохраняет пространственную информацию в текстовых последовательностях.
Переосмысление наших предположений об оценке языковой модели
- Nancy Fulda
Компьютерная наука
SAI
- 2020
. задачи и приняли парадигму, в которой они вместо этого рассматриваются как хранилища неявных знаний, которые можно использовать для решения задач рассуждений на основе здравого смысла с помощью линейных операций над встроенным текстом.
Пересмотр важность правил кодирования логики в классификации настроений
- Kalpesh Krishna, P. Jyothi, Mohit Iyyer
Компьютерная наука
EMNLP
- 2018 9007
- 2018 9000 9000 70030. синтаксически сложные входные данные, такие как предложения A-но-B, и краудсорсинговый анализ показывают, как ELMo превосходит базовые модели даже в предложениях с неоднозначными ярлыками тональности.
SHOWING 1-10 OF 42 REFERENCES
SORT BYRelevanceMost Influenced PapersRecency
Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank
- R. Socher, Alex Perelygin, Christopher Potts
Computer Science
EMNLP
- 2013
Дерево настроений, которое включает в себя подробные метки настроений для 215 154 фраз в деревьях синтаксического анализа 11 855 предложений и ставит новые задачи для композиционности настроений, а также представляет рекурсивную нейронно-тензорную сеть.
Свожденная нейронная сеть для моделирования предложений
- Nal Kalchbrenner, Edward Grefenstette, P. Blunsom
Компьютерная наука
ACL
- 2014
. Разрешная архитектора Dybbelemic DOUBBEDN DINOLALALALALALALALALALALALALALALALALALALN DINGAL DINESALN DINERING DINELALALALALALEN DINGEL DINGELNN DINELALALALALALENN DYNELALE DINESLENN DINERICMIC. который используется для семантического моделирования предложений и индуцирует граф признаков над предложением, который способен явно фиксировать короткие и долгосрочные отношения.
Глубокие рекурсивные нейронные сети для композиции на языке
- Ozan Irsoy, Claire Cardie
Компьютерная наука
NIPS
- 2014
. и превосходит предыдущие базовые показатели в задаче анализа настроений, включая мультипликативный вариант RNN, а также недавно введенные векторы абзацев.
Нейронная сеть для фактических вопросов, отвечающих на параграфы
- Mohit Iyyer, Jordan L. Boyd-Graber, L. Claudino, R. Socher, Hal Daumé
Компьютерная наука
EMNLP
- 2014
Полууправляемые рекурсивные автоэнкодеры для прогнозирования распределения настроений
- Р. Сочер, Джеффри Пеннингтон, Э. Хуанг, А. Нг, Кристофер Д. Мэннинг
Информатика
EMNLP
- 2011
Каркас машинного обучения на основе рекурсивного кодирования предложений для романов прогнозирование распределения меток тональности, которое превосходит другие современные подходы к широко используемым наборам данных, без использования какой-либо предопределенной лексики тональности или правил смещения полярности.
Динамическое объединение и развертывание рекурсивных автоэнкодеров для обнаружения парафраз
- R. Socher, E. Huang, Jeffrey Pennington, A. Ng, Christopher D. Manning
Computer Science
NIPS
- 2011
RAE) и неконтролируемые RAE, основанные на новой раскрывающейся цели, и изучают векторы признаков для фраз в синтаксических деревьях, чтобы измерить сходство слов и фраз между двумя предложениями.
Улучшенные семантические представления из древовидных сетей долговременной кратковременной памяти
- Кай Шэн Тай, Р. Сочер, Кристофер Д. Мэннинг
Информатика
ACL
- 2015
Введено дерево-LSTM, которое превосходит древовидную структуру сети по производительности, обобщение LSTM. существующие системы и сильные базовые показатели LSTM по двум задачам: прогнозирование семантической связи двух предложений и классификация настроений.
Последовательное обучение с помощью нейронных сетей
- Илья Суцкевер, Ориол Виньялс, Куок В. Ле
Информатика
NIPS
- 2014
что изменение порядка слов во всех исходных предложениях заметно улучшило производительность LSTM, потому что это привело к появлению множества краткосрочных зависимостей между исходным и целевым предложением, что упростило задачу оптимизации.
Снутренние нейронные сети для классификации предложений
- Yoon Kim
Компьютерная наука
EMNLP
- 2014
CNN Deblement Deblement On Come Art на 4 TAS, которые 7 TAS -модели. анализа и классификации вопросов, и предлагается использовать как специфические для задачи, так и статические векторы.
Базовые линии и биграммы: простая, хорошая тональность и классификация тем
- Сида И. Ванг, Кристофер Д. Мэннинг
Информатика
ACL
- 2012
Показано, что включение словесных биграмм дает постоянные преимущества в задачах анализа тональности Вариант SVM, использующий коэффициенты количества журналов NB в качестве значений признаков, стабильно хорошо работает в разных задачах и наборах данных.
6.2.2: Анализ составляющих предложения, построение предложения
- Последнее обновление
- Сохранить как PDF
- R.
- Идентификатор страницы
- 74525
- Простое предложение: Содержит одно подлежащее и глагол.
- Пример: Мобильный телефон зазвонил прямо перед уроком.
- Пример: Мобильный телефон зазвонил прямо перед уроком.
- Сложносочиненное предложение: Содержит два полных предложения (самостоятельных предложения), соединенных сочинительным союзом (для, и, ни, но, или, еще, так).
- Пример: Мобильный телефон зазвонил прямо перед уроком, поэтому ученица быстро выключила звонок своего телефона.
- Пример: Мобильный телефон зазвонил прямо перед уроком, поэтому ученица быстро выключила звонок своего телефона.
- Сложное предложение: Содержит независимое предложение, соединенное с одним или несколькими зависимыми предложениями.
- Пример: Чтобы не прерывать занятия во время урока, ученица выключила звонок своего телефона.
- Пример: Чтобы не прерывать занятия во время урока, ученица выключила звонок своего телефона.
- Сложносочиненное предложение: Содержит комбинацию сложноподчиненного предложения и сложноподчиненного предложения.
- Пример: чтобы не отвлекаться от занятий в классе, ученица выключила звонок телефона и положила наушники в рюкзак.
- Не параллельно: Президент ездил в несколько городов, встречался с избирателями, произносил речи и запрашивал средства на предвыборную кампанию.
- Параллельный: Президент побывал в нескольких городах, встречаясь с избирателями, произнося речи и запрашивая средства на предвыборную кампанию.
- Глаголы появляются как инфинитивы (от до + глагол ) или герундий (- слова )? Как настоящее время или прошедшее время? (Выберите залог и время глагола, соответствующие окружающим предложениям.)
- Имеются ли существительные или местоимения и их модификаторы в постоянной форме?
- Предложений в виде букваря: Президент Кеннеди был застрелен 22 ноября 1963 года. Это произошло в Далласе, штат Техас. Это событие сильно повлияло на всю страну.
- Пересмотрено: Убийство президента Кеннеди 22 ноября 1963 года в Далласе, штат Техас, сильно повлияло на нацию.
- Серия связанных предложений: Центральный парк — городской парк площадью 843 акра.
Anyalce
Socher, Alex Perelygin, Christopher Potts
Сочер, Джеффри Пеннингтон, Э. Хуанг, А. Нг, Кристофер Д. Мэннинг
Прочтите эту статью.
Разнообразная структура предложений в вашем письме помогает вашему письму быть понятным для вашей аудитории и может помочь поддерживать интерес ваших читателей.
Почему важно изменять структуру предложений?
Слишком много простых и сложных предложений могут сделать письмо прерывистым, но слишком много сложных и составных-сложных предложений могут затруднить письмо. Стремитесь к балансу, комбинируя предложения различной структуры и длины в своей статье.
Каковы некоторые распространенные способы построения предложения?
Использование параллельной структуры
Что такое параллельная структура?
Параллельная структура образуется, когда слова в предложении объединены последовательным использованием грамматических форм. Этот стилистический элемент также называют параллелизмом или параллельным построением.
Почему важно использовать параллельную структуру?
Отсутствие параллельной структуры может нарушить ритм предложения, сделав его грамматически несбалансированным.
Правильная параллельная структура помогает установить баланс и плавность в хорошо построенном предложении; согласование связанных идей способствует удобочитаемости и ясности.
Давайте рассмотрим пример
Как изменить предложение, чтобы отразить параллельную структуру
1. Найдите список в предложении: Найдите слова или фразы равной важности, которые разделены запятыми и соединены союзом
Не параллельно: д-р Калл призвал своих студентов инициировать собственное обучение, творчески решать проблемы и мыслить независимо. (В этом предложении доктор Калл хочет, чтобы его ученики делали или были тремя вещами, но элементы в этом списке не параллельны по структуре.
)
2. Оцените словоформы в списке.
3. Измените слова в списке, чтобы создать правильную параллельную структуру.
Параллель: д-р Калл призвал своих учеников стать целеустремленными учениками, творчески решать проблемы и мыслить независимо. (В этом предложении доктор Калл хочет, чтобы его ученики были тремя вещами, а не комбинацией бытия и действия. Кроме того, список следует образцу, поскольку все существительные и прилагательные появляются в параллельной форме.)
Избегайте предложений в стиле букваря
Как эффективно комбинировать короткие предложения
Предложение в стиле букваря — это короткое и простое предложение, которое обычно включает одно подлежащее и глагол.
В то время как короткие и упрощенные предложения могут быть эффективно использованы, чтобы подчеркнуть мысль или прояснить запутанное утверждение, частое их использование может сделать статью прерывистой и прервать ее течение. Предложения в стиле букваря могут быть объединены в более сложное предложение.
Рассмотрим несколько примеров
Пересмотр предложений в виде букваря:
Исправление коротких связанных предложений:
Простые предложения на одну тему также можно комбинировать с помощью сочинительных союзов (за, и, ни, но, или, еще, так) и/или изменяющих предложений.
