Нн и н со всеми частями речи: Н и НН в разных частях речи – правила правописания слов, исключения и примеры

Н и НН в разных частях речи

Одно из сложных для усвоения правил русского языка — правописание Н и НН в разных частях речи, так же как и не с разными частями речи. Но сегодня мы рассмотрим первый случай. Для каждой части речи имеются свои тонкости написания этих суффиксов, поэтому ученики часто делают ошибки при написании слов.

Чаще они встречаются у прилагательных, причастий, наречий, реже — при написании существительных. У каждой части речи есть свои тонкости правописания двойных букв в словах.

Нормы написания суффиксов в прилагательных

Прилагательное — это часть речи, отвечающая на вопросы «какой?» и другие подобные вопросы. Оно служит для описания признаков, а суффиксы с буквами Н, НН чаще всего встречаются при образовании слов, обозначающих качественных характеристики предметов или явлений.

Если новая словоформа прилагательного образована путем прибавления к корню суффиксов -ан-, -ян-, -ин-, следует писать одну Н. Пример этого правила — слово «глиняный». Но есть слова, написание которых ему не соответствует. «Оловянный», «деревянный», «стеклянный» — эти исключения нужно запомнить.

Если для образования новой словоформы были использованы суффиксы -онн-, -енн-, то всегда пишут две буквы. Исключения из этого правила — «ветреный», «масляный». Трудности при словообразовании возникают, если корень слова оканчивается на эту букву.

При добавлении к нему суффикса, начинающегося на нее, то следует выбирать удвоенный вариант, например, «картинный». При этом одна буква будет входить в состав корня, а вторая будет суффиксом.

Основные трудности при написании Н и НН связаны с именами прилагательными. На их нормах написания и созданы правила для написания существительных и наречий, от которых они образованы. Но некоторые их формы могут получаться и от глаголов.

Поэтому в дополнение к основным правилам, учат различать отглагольное прилагательное от причастия из-за их схожих признаков.

Нормы написания суффиксов в отглагольных прилагательных и причастиях

Эти части речи имеют общие признаки и их нередко путают. Поэтому особенности правописания Н в суффиксах будут похожими. Причастие соединяет в себе свойства прилагательного и глагола. Оно обозначает свойства предмета по его действию и отвечает на глагольные вопросы.

Действуют следующие правила написания НН в этих частях речи:

1. Если в их состав входит приставка, то пишут двойной вариант, например, «вспаханный». Аналогичный вариант написания, если в состав входят суффиксы -ова-, -ева-, -ирова-: «маринованный».
2. Если для образования прилагательного был использован бесприставочный глагол совершенного вида. Нужно запомнить исключение — «раненый».
3. Также такой вариант употребляют в страдательных причастиях полной формы, стоящих в прошедшем времени.
4. Такое написание применимо к причастиям, оканчивающимся на -ованный, -ёванный. Например, «организованный».
5. Если причастие стоит в паре с зависимым словом.
6. Двойное написание встречается в причастиях, имеющих полную форму. В основе должен быть глагол совершенного вида. Для проверки вида задают вопрос «что сделать?».

Когда следует писать одну Н?

1. Если это краткое причастие.
2. В прилагательных мужского рода единственного числа. Они должны быть образованы от глагола совершенного вида.

В кратких прилагательных написание суффикса зависит от полной формы этого слова. Исключений из правил не так много, поэтому их несложно запомнить, что способствует усвоению основного правила.

Прежде чем выбирать, что писать -Н- или -НН-, нужно уметь различать причастие от отглагольного прилагательного. Для этого перед словом нужно поставить «более». Если оно будет уместно и не нарушит структуру предложения, то это будет прилагательное. Если оно не сочетается, то это — причастие.

Нормы написания Н и НН в наречиях

Чтобы определить как правильно писать суффикс в наречиях, нужно смотреть на форму причастия или прилагательного, от которого оно образовано. Если пишется двойное НН, то аналогичное количество букв будет в наречии.

Например, рассеянный — рассеянно.

Нормы написания Н и НН в существительных

Реже встречаются данные суффиксы в словах-существительных. Но и у этой части речи имеются свои особенности написания Н и НН, которые нужно учитывать.

Когда следует писать двойное НН в именах существительных?

1. Если в конце основы слова стоит Н, а суффикс начинается на эту букву.
2. Если существительное было образовано от прилагательного или причастия, в состав которых входит суффикс с двойной НН как в слове «торжественность».

В существительном следует писать Н, если оно было образовано от прилагательного с таким же количеством Н в слове, например, «пряности».

Упражнения для закрепления правописания

Для закрепления правописания суффиксов с Н и НН выполняют задания на данную тему.

1. Вставить пропущенную букву, аргументировав свой выбор.
2. Образовать наречия от прилагательного.
3. Объяснить разницу в написании одинаковых слов в разных предложениях различаться они будут количеством Н в суффиксе).
4. Образовать причастие и прилагательное от глагола.
5. Графическим способом объяснить особенности написания Н и НН в словах. Для этого нужно сделать морфемный разбор слова (выделить приставку, корень, суффикс, окончание).
6. Составить словосочетания так, чтобы в одном случае нужно было писать Н, а в другом варианте — двойную НН.
7. Написание диктантов на данную тему.
8. Морфемный разбор слова.
9. Задание на определение от какой части речи была образована данная словоформа.

Выполняя все перечисленные упражнения, нужно объяснять, почему было выбрано Н или НН. Таким образом, для закрепления правил оказываются задействованными зрительный, моторный и слуховой анализаторы.

На слух определять сколько букв Н в суффиксе надо писать, поэтому подключают и другие сенсорные системы.

Н и НН — частая ошибка, встречающаяся у школьников. Если вовремя не закрепить правильное написание этих суффиксов, то  и взрослый человек будет допускать ошибки в словах.

Чтобы лучше запомнить все тонкости написания Н и НН можно использовать изображения (таблицы, схемы, ассоциативные картинки) и стихотворения.

Таблица. Н-НН в разных частях речи

Правописание Н и НН в разных частях речи

Существительном

НН

1. Существительные на -НИК, — НИЦА и ОСТЬ, образованные от прилагательных с нн тоже пишутся с нн: общественный – общественник — общественница-общественность.

2. С нн пишутся также существительные, образованные при помощи суффиксов

-НИК, -НИЦА от существительных с основой на н: дань — данник – данница.

Н

1. В существительных, образованных от прилагательного с н, пишутся с н: юный — юность.

Запомнить:

воспитанник

избранник

священник

ставленник

утопленник

вареник

копчёности

мороженое

мученик

труженик

ученик

Прилагательном

НН

1. В прилагательных, образованных при помощи суффикса н от существительных с основой на н: камень — каменный, сон -сонный, баня — банный.

Запомнить:

бараний

сазаний

тюлений

Сюда же относиться прилагательные, образованные от существительных среднего рода на мя: имя — именной, пламя — пламенный, племя – племенной.

Запомнить:

зелёный (но зеленная палатка)

румяный

свиной

юный. Они образованны без помощи суффиксов.

безымянный

подлинный.

2. В прилагательных, образованных от существительных при помощи суффиксов ЕНН, ОНН: революция — революционный, общество – общественный.

3. В прилагательных: оловя

4. В прилагательных на -ОВАННЫЙ, -ЁВАННЫЙ, образованных от глаголов: рисковать – рискованный, корчевать – корчёванный.

Исключения: кованый, жёваный.

5. В немногих прилагательных, образованных от глаголов без приставок или с отрицанием не (в этих прилагательных нн ясно слышатся): желать — желанный, не ждать — нежданный, негаданный, непрошенный, жеманный, священный.

6. В прилагательных, образованных от глагольных основ с приставками: растерянный (вид), поношенный (костюм).

7. В кратких прилагательных пишутся

8. В первой основе сложных прилагательных пишется нн, если она образована от прилагательного с нн: вагонно-паровозный парк (парк вагонный и паровозный).

Н

1. В бесприставочных прилагательных, образованных от глаголов несовершенного вида (эти глаголы отвечают на вопрос что делать?): беситься — бешеный, вариться — варёный.

Запомнить: Бесприставочные прилагательные рассматриваемого типа, надо отличать от сходных с ними причастий, которые пишутся с нн

Груженая (прилагательное) платформа – груженная (причастие) камнем платформа.

2. Прилагательные с суффиксом ИН: куриный, гостиный.

3. Прилагательные с суффиксом АН , ЯН: серебряный, конопляный, ледяной. Исключения: оловянный, стеклянный, деревянный.

4. Прилагательное ветреный. Приставочные прилагательные, образованные от слова ветер, пишутся с нн: безветренный, заветренный, подветренный.

5. В первой основе сложных прилагательных пишется н, если первая основа образованна от существительного на н:

Нужно различать:

ветреная погода – ветряной двигатель

масленый блин – масляное печенье

серебрёная ложка – серебряная чаша

солёная рыба – соляной столб

Причастии

НН

1. В полных страдательных причастиях прошедшего времени, образованных от глаголов с приставками: сломать — сломанный, посеять – посеянный.

Исключения:

названый (брат)

посажёный (отец)

смышле

2. В полных причастиях, образованных от бесприставочных глаголов совершенного вида (эти глаголы отвечают на вопрос что сделать?): купить — купленный, пленить — пленённый.

Запомнить:

нежданный

негаданный

неслыханный

невиданный

деланный

желанный

нечаянный

3. В причастиях на -ОВАННЫЙ, -ЁВАННЫЙ: организованный.

Запомнить:

кованый

жёваный

глаженый – переглаженый

стираный – перестиран

писаная красавица

Прощёное воскресенье

гладнокрашеный

домотканый

малоезженый

4. Если у причастия есть зависимое слово: сеянная через сито мука.

Н

1. В кратких причастиях: услышаны, рассказаны, изменены.

2. Если у причастия нет зависимого слова, приставки: ломаная линия

Наречиях

НН

1. Если в суффиксе полного прилагательного или причастия пишется нн, то нн сохраняются и в наречии: рассеянный человек – смотрю рассеянно, испуганное выражение лица – испуга

Правописание причастий. Русский язык, 7 класс: уроки, тесты, задания.

Презентация «Правописание -н-, -нн- в различных частях речи» | Презентация к уроку по русскому языку (10, 11 класс):

Слайд 1

Слайд 2

Теория

Слайд 3

В ПРИЛАГАТЕЛЬНЫХ -Н- и -НН-

Слайд 4

Одна буква Н пишется: В суффиксах -ан- (- ян -) — ын — (-ин-) отыменных прилагательных: лед ян ой ← лёд песч ан ый ← песок серебр ян ый ← серебро комар ин ый ← комар Исключение: стекл янн ый, олов янн ый, дерев янн ый Примечание: В прилагательных типа солов ь иный, мурав ь иный перед суффиксом -ин пишется ь

Слайд 5

Запомни! Масляный – от существительного масло в значении состоящий из масла, сделанный на масле. Масляные краски (разведенные на масле), масляный насос (работающий на масле). Масленый – от глагола маслить в значении смазанный маслом, пропитанный маслом. Масленая каша ( пропитанная маслом), масленые руки (испачканные маслом), а также масленые глаза, масленый голос (льстивый)

Слайд 6

Одна буква Н пишется в словах: Багряный, зеленый, пряный, пьяный, рдяный рьяный, румяный, свиной, синий, юный, бараний, тюлений и др.

Слайд 7

Две буквы НН пишутся: В отыменных прилагательных, образованных от основ на — н , -мя при помощи суффикса — н — : каме нн ый ← каме н ь, плам енн ый ← пла мя осе нн ий ←осе н ь весе нн ий ← вес н а семе нн ой ← се мя , семе н а време нн ый ← вре мя , време н а

Слайд 8

Две буквы НН пишутся: В суффиксах — енн — , — онн — отыменных прилагательных: торжеств енн ый ← торжество традици онн ый ← традиция Прилагательные с суффиксом — енн могут выражать субъективную оценку (большую меру признака): здоровенный тяжеленный высоченный (ср. здоровый, тяжелый, высокий)

Слайд 9

Исключение ВЕТРЕНЫЙ Образовалось не от существительного ВЕТЕР, а от устаревшего глагола ВЕ´ТРИТЬ с помощью суффикса Н . Ветре н ый человек , ветря н ой двигатель, НО: обветре нн ый, безветре нн ый

Слайд 10

Краткие прилагательные В кратких прилагательных пишется столько н , сколько было в полной форме: речь торжестве нн а (торжестве нн ая) девушка ветре н а (ветре н ая)

Слайд 11

Имя существительное В существительных, образованных от соответствующих основ, пишется столько н , сколько их было в прилагательном: нефтя н ик, конопля н ик, гости н ица, бессребре н ик родстве нн ик, имени нн ик, листве нн ица, мали нн ик

Слайд 12

в причастиях и отглагольных прилагательных -Н- и -НН-

Слайд 13

В суффиксах причастий пишется НН. Указателем на это является: Наличие приставки: полома нн ый, исправле нн ый Наличие зависимых слов: лома нн ый на мелкие куски правле нн ая редактором рукопись Бесприставочные образования от глаголов совершенного вида: Броше нн ый, купле нн ый

Слайд 14

При переходе причастия в имя прилагательное возможно изменение лексического значения слова: назва н ый брат, посаже н ый отец, смышле н ый ребенок, проще н ое воскресенье . Эти же слова в прямом их значении будут причастиями, т.е. будут иметь нн : назва нн ая пьеса, проще нн ые долги

Слайд 15

Краткие причастия Краткие страдательные причастия прошедшего времени пишутся с одной буквой н : план выполне н работа выполне н а задание выполне н о расчеты выполне н ы

Слайд 16

Отглагольные прилагательные В отглагольных прилагательных пишется н : пече н ый, коше н ый, лома н ый, правле н ый. Такие прилагательные образуются от глаголов несовершенного вида и не имеют ни приставок, ни пояснительных слова. Исключения: дела нн ый, жела нн ый, жема нн ый, медле нн ый, свяще нн ый, чва нн ый, чека нн ый и нек . др.

Слайд 17

Примечания Написание не меняется в составе сложных слов: златотка н ый, малохоже н ый; лома н ый-перелома н ый, хоже н ый-перехоже н ый. Наличие приставки не- не влияет на написание н и нн : некоше н ая трава, негаше н ая известь, небеле н ые стены Исключения: невида нн ый, негада нн ый, неждан н ый, неслыха нн ый, нечая нн ый, недрема нн ый и нек . др.

Слайд 18

Суффиксы — ованн — — — еванн — В суффиксах — ованн — — — еванн — полных и кратких отглагольных прилагательных пишется нн : взволн ова н н ая мать — мать взволн ова нн а риск ова нн ое дело — дело осуществимо, но риск ова нн о

Слайд 19

Следует отличать отглагольные прилагательные кова н ый, жева н ый, клева н ый , в которых пишется одна буква н , так как — ов — и -ев- входят в состав корня, от причастий, в которых пишутся две буквы нн : подкова нн ый, разжева нн ый, исклева нн ый

Слайд 20

От кратких форм прилагательных необходимо отличать краткие формы причастий, которые пишутся с н и, как правило, требуют пояснения: дорога изъезже н а (кем?) дети избалова н ы (кем?)

Слайд 21

Имена существительные В существительных, образованных от страдательных причастий и отглагольных прилагательных, пишется н или нн в соответствии с производящей основой: свяще нн ик ←свяще нн ый пута н ик ← пута н ый воспита нн ость ← воспита нн ый варе н ик ← варе н ый Исключение: прида н ое

Слайд 22

Наречия В наречиях пишется столько же н , сколько и в слове, от которого оно образовано: Торжестве нн ый – торжестве нн о печаль н ый — печаль н о выглядеть изыска нн о — изыска нн ый

Слайд 23

Упражнения

Слайд 24

Вставьте пропущенные буквы Карти … ая галерея, деревя … ая ложка, мыши… ая возня, безветре … ый день, торжестве… ый момент, дровя …ой склад, соловьи… ая песня, кухо … ый стол, огне… ый шквал, листве… ый лес, багря… ый закат, новая гости… ая , были… ый богатырь Проверь себя

Слайд 25

Проверь себя Картинная галерея, деревянная ложка, мышиная возня, безветренный день, торжественный момент, дровяной склад, соловьиная песня, кухонный стол, огненный шквал, лиственный лес, багряный закат, новая гостиная, былинный богатырь

Слайд 26

Вставьте пропущенные буквы Жаре… ая рыба, изране … ый зверь, невида … ый успех, богатое прида … ое , примерный труже … ик , домотка … ая скатерть, мой воспита … ик , сгуще … ое молоко, писа … ая акварелью картина, он говорил взволнова …о, произошла сплошная пута … ица , газирова … ая вода Проверь себя

Слайд 27

Проверь себя Жареная рыба, израненный зверь, невиданный успех, богатое приданое, примерный труженик, домотканая скатерть, мой воспитанник, сгущенное молоко, писанная акварелью картина, он говорил взволнованно, произошла сплошная путаница, газированная вода

Слайд 28

Вставьте пропущенные буквы Семена рассея … ы . Вы всегда рассея … ы . Земли ограниче … ы морем. Мои желания ограниче … ы . Его предки были возвыше … ы Иваном IV . Его запросы возвыше … ы . Степь была пусты…а. Свеча была погаше …а. Она была рассея …а и невнимательна. У меня любовь к книге воспита …а с детства. Стены домика выкраше … ы масляной краской. Дочь избалова …а, упряма и ветре…а. Проверь себя

Слайд 29

Проверь себя Семена рассеяны. Вы всегда рассеянны. Земли ограничены морем. Мои желания ограниченны. Его предки были возвышены Иваном IV . Его запросы возвышенны. Степь была пустынна. Свеча была погашена. Она была рассеянна и невнимательна. У меня любовь к книге воспитана с детства. Стены домика выкрашены масляной краской. Дочь избалованна, упряма и ветрена.

Слайд 30

Вставьте пропущенные буквы Золоче .. ая поверхность Соле .. ые грибы Проблема поставле ..а Поджаре .. ый лук Неписа .. ая субординация Пироги, пече .. ые с луком Отчая.. ое положение Фарширова .. ые яйца Полирова .. ая мебель Домотка .. ый коврик Златокова .. ый ларец Неглаже .. ый костюм Нетеса .. ые бревна Поноше .. ый пиджак Стена сложе ..а Смышле .. ый малыш Смотрел бессмысле ..о Соле .. ые бабушкой грибы Стира .. ая в машине скатерть Ране.. ый в ногу боец Написа .. ое письмо Вяза.ый свитер Проверь себя

Слайд 31

Проверь себя Золоченая поверхность Соленые грибы Проблема поставлена Поджаренный лук Неписаная субординация Пироги, печеные с луком Отчаянное положение Фаршированные яйца Полированная мебель Домотканый коврик Златокованый ларец Неглаженый костюм Нетесаные бревна Поношенный пиджак Стена сложена Смышленый малыш Смотрел бессмысленно Соленные бабушкой грибы Стиранная в машине скатерть Раненный в ногу боец Написанное письмо Вязаный свитер

Слайд 32

Тест

Слайд 33

Вопрос № 1 В каком ряду в каждое слово необходимо вставить только одну букву н ? голуби…ый , ю…ый , стекля…ый , осе…ий оловя…ый , масля…ый , наследстве…ый , муравьи…ый деревя…ый , ра…ий , благослове…ый , пусты…ый пья…ый , серебря…ый , сви…ой , пря…ый

Слайд 34

Вопрос № 2 Найдите словосочетание с прилагательным с суффиксом — ян -. масл…ные руки масл…ный голос масл…ные краски масл…ная бумага

Слайд 35

Вопрос № 3 Укажите верное объяснение написания выделенного слова. Берега Онежского озера были освое … ы ещё в III тысячелетии до нашей эры. Пишутся две буквы НН, так как это прилагательное образовано от местоимения свой с помощью суффикса -ЕНН-. Пишется одна буква Н, так как это краткая форма причастия, образованного от глагола освоить . Пишется одна буква Н, так как это причастие без пояснительных слов. Пишутся две буквы НН, так как это прилагательное, а не причастие; в кратком прилагательном сохраняется написание -НН-

Слайд 36

Вопрос № 4 В каком слове на месте пропуска пишется НН? 1) большие золоче .. ые ложки 2) змеи.. ый яд 3) деревня освобожде ..а 4) рискова .. ый поступок

Слайд 37

Вопрос № 5 В каком примере пишется Н? 1) плете .. ое кресло 2) погаше .. ый свет 3) слома.. ая спица 4) затеря .. ый мир

Слайд 38

Вопрос № 6 В каком варианте ответа правильно указаны все цифры, на месте которых пишется одна буква Н? Искусно выполне (1) ые кова (2) ые балко (3) ые решётки Петербурга – одно из украшений города. 1) 1, 2 2)2 3)2, 3 4)1, 3

Слайд 39

ОТВЕТЫ 4 3 2 4 1 2 Если вы допустили много ошибок, повторите правила еще раз и выполните тренировочные упражнения. Если все ваши ответы верны, эту тему вы знаете! Удачи на экзамене!

Слайд 40

Литература Бунеев Р.Н., Бунеева Е.В., Болотник Л.В. Тематические тесты для подготовки к итоговой аттестации и ЕГЭ. Русский язык. — М.: « Баласс », Изд. Дом РАО, 2004. — 208 с. (Образовательная система «Школа 2100») Гольцова Н.Г., Шамшин И.В. Русский язык. 10-11 классы: Учебник для общеобразовательных учреждений. — М.: ООО «ТИД «Русское слово — PC », 2007 Козловская Н.В., Сергеева Е.В. Тестовые задания по русскому языку для старшеклассников.- Санкт-Петербург: «Паритет», 2000 Картинки из инфотеки « Интергуру » http://www.fipi.ru/

Правописание -Н- и -НН- в различных частях речи

1. Задание 14 ЕГЭ 2017. Правописание -Н- и -НН- в различных частях речи

4. -Н- и –НН- в именах прилагательных

6. -Н и –НН- в наречиях

15. Как решать задание 14

Моя школа в online. Подготовка к ЕГЭ по русскому языку

На сегодняшний день даты проведения ЕГЭ по русскому языку определены на 6 и 7 июля. Продолжаем активную подготовку к сдаче экзамена! 

На сайте регионального Центра в разделе «Подготовка к ГИА»  размещены видеоуроки по русскому языку, подробные презентации, а также дополнительные учебные материалы к каждому уроку.

Урок №1. Тема: Информационная обработка письменных текстов различных стилей и жанров.
Что такое текст, тема, микротема, ключевые слова. Как предложения в тексте связываются с помощью союзов (сочинительных и подчинительных), лексического olympmo.ru/russ11-1.html

Урок №2. Тема: Нормы русского литературного языка.
Нормы русского литературного языка. Орфоэпические и лексические нормы русского литературного языка. 
olympmo.ru/russ11-2.html

Урок №3. Тема: Грамматические ошибки и грамматические нормы.
Морфологические и грамматические нормы. 
olympmo.ru/russ11-3.html

Урок №4. Тема: Орфографические нормы. 
Правила правописания корней и приставок. 
olympmo.ru/russ11-4.html

Урок №5. Тема: Орфографические нормы.
Правописание суффиксов разных частей речи. 
olympmo.ru/russ11-5.html

Урок №6. Тема: Орфографические нормы. 
Орфография. Правописание личных окончаний глаголов и суффиксов причастий.
olympmo.ru/russ11-6.html

Урок №7. Тема: Орфографические нормы.
Правописание НЕ и НИ с разными частями речи.
olympmo.ru/russ11-7.html

Урок №8. Тема: Орфографические нормы.
Правописание омонимичных частей речи.
olympmo.ru/russ11-8.html

Урок №9. Тема: Правописание Н и НН в разных частях речи.
Правописание Н и НН в суффиксах существительных, прилагательных, наречий, отглагольных прилагательных и причастий 
olympmo.ru/russ11-9.html

Урок №10. Тема: Речевые ошибки и речевые нормы.
Лексические нормы и виды речевых нарушений лексических норм.
olympmo.ru/russ11-10.html

Правописание –Н– и –НН– вызвали у выпускников на ЕГЭ-2018 больше всего сложностей

Правописание -Н- и -НН- в различных частях речи, ошибки в расстановке запятых, слабое понимание текста и неумение работать с черновиками, — как наиболее частые проблемы у участников ЕГЭ-2018 по русскому языку отметили эксперты Федерального института педагогических измерений (ФИПИ) при анализе результатов. В этот раз предлагаем ознакомиться с методическими рекомендациями Федеральной комиссии разработчиков КИМ для ГИА по одному из обязательных предметов.

Единый государственный экзамен по русскому языку год от года признается самым массовым. Все задания экзаменационной работы нацелены на решение практических задач и требуют от участника экзамена определенного словарного запаса и понимания грамматического строя русского языка.

Статистика выполнения работы в целом и отдельных заданий говорят о стабильности результатов ЕГЭ 2018 года по сравнению с предыдущими годами.

В целом успешно выполнены задания базового уровня. Однако больше всего сложностей вызывают задания, решение которых требует привлечения теоретических сведений: например, правописание -Н- и -НН- в различных частях речи. Неверное определение части речи ведет к ошибке в использовании правила и неверное написание слова. Чтобы выполнить задания по орфографии, необходимо было проанализировать, какой частью речи являются приведённые слова, какие грамматическое и лексическое значения они имеют, определить структуру слова. Задания по пунктуации требуют синтаксического анализа предложения, понимания смысловых отношений между частями сложного предложения и между отдельными членами предложения. Особое внимание при изучении курса русского языка необходимо обратить на формирование аналитических умений.

При детальном анализе развернутых ответов экзаменуемых (сочинение по прочитанному тексту) проявились проблемы и с пониманием текста, и с выявлением проблематики и позиции автора. Наибольшие трудности при понимании текста возникают у участников ЕГЭ при проведении смыслового анализа художественного и публицистического текстов, где основная мысль, позиция автора зачастую выражены неявно. Трудно осознавались экзаменуемыми тексты, где была ирония, сарказм.

ЕГЭ показал, что особое значение приобретает умение обучающихся анализировать и редактировать собственные письменные работы. Так, более 20% экзаменуемых не работают на экзамене с черновиком, что говорит о неумении редактировать собственные тексты и сказывается на качестве написания сочинения-рассуждения.

В качестве аргументации своего мнения выпускники чаще всего привлекают примеры из произведений, которые изучались по программе в 11 классе. Самый низкий процент выбора примеров для аргументации – из произведений современной российской литературы, этот выбор не превышает 1% от общего количества во всех анализируемых работах. В этом смысле для учителя-словесника актуальной остается задача организации систематического чтения школьников, пропаганда ценности семейного чтения. При этом особое внимание стоит обратить на то, что решение проблемы чтения, формирование мировоззренческих установок и обретение личностных смыслов возможны только усилиями всех учителей-предметников.

Напомним, ежегодно Федеральный институт педагогических измерений (ФИПИ) проводит анализ кампании по предметам и публикует методические рекомендации для учителей. Краткий обзор этих рекомендаций, подготовленных руководителями федеральных комиссий по разработке контрольных измерительных материалов ЕГЭ, помогут будущим выпускникам и их педагогам сориентироваться в том, какие задания и темы оказались наиболее сложными для участников ЕГЭ-2018, и на что стоит обратить внимание при подготовке к экзамену. Ранее свои рекомендации выпускникам дали разработчики КИМ ЕГЭ по обществознанию и истории.

NLP | Часть речи — теги по умолчанию

Что такое теги части речи (POS)?
Это процесс преобразования предложения в формы — список слов, список кортежей (где каждый кортеж имеет форму (слово, тег) ). Тег в случае является тегом части речи и указывает, является ли слово существительным, прилагательным, глаголом и т. Д.

Тегирование по умолчанию — это основной шаг для тегирования части речи. Это выполняется с помощью класса DefaultTagger.Класс DefaultTagger принимает «тег» как единственный аргумент. NN — это тег существительного в единственном числе. DefaultTagger наиболее полезен, когда он начинает работать с наиболее распространенным тегом части речи. поэтому рекомендуется использовать тег существительного.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью курса Python Programming Foundation и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS .И чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение — базовый уровень

Код №1: Как это работает?

Вывод:

[('Hello', 'NN'), ('Geeks', 'NN')]
 

Каждый теггер имеет метод tag () , который принимает список токенов (обычно список слов, созданных токенизатором слов), где каждый токен представляет собой отдельное слово. tag () возвращает список помеченных токенов — кортеж из (слово, тег) .

Как работает DefaultTagger?
Это подкласс SequentialBackoffTagger и реализует метод choose_tag () , имеющий три аргумента.

• список токенов
• индекс текущего токена, чтобы выбрать тег.
• список предыдущих тегов

Code # 2: Tagging Sentences

Выход:

[[('добро пожаловать', 'NN'), ('в', 'NN'), ('.', 'NN')],
 [("Гики", "NN"), ("для", "NN"), ("Гики", "NN")]]
 

Примечание: Каждый тег в списке предложений с тегами (в приведенном выше коде) — NN , поскольку мы использовали DefaultTagger class .

Код № 3: Показывает, как снять отметку.

Выход:

["Гики", "для", "Гики"]
 

POS-теги с помощью NLTK и фрагменты в NLP [ПРИМЕРЫ]

POS-теги

Маркировка POS (Маркировка частей речи) — это процесс разметки слов в текстовом формате для определенной части речи на основе ее определения и контекста.Он отвечает за чтение текста на языке и присвоение определенного токена (частей речи) каждому слову. Это также называется грамматической разметкой.

Давайте учимся на примере части речи NLTK:

Ввод: Все, что нам позволяет.

Вывод: [(«Все», NN), («to», TO), («разрешение», VB), («us», PRP)]

В этом руководстве вы узнаете —

шагов, задействованных в примере маркировки торговой точки:

• Токенизация текста (word_tokenize)
• примените pos_tag к шагу выше, то есть nltk.pos_tag (tokenize_text)

Примеры тегов POS NLTK:

Приведенный выше список тегов POS NLTK содержит все теги POS NLTK.NLTK POS tagger используется для присвоения грамматической информации каждому слову предложения. Установка, импорт и загрузка всех пакетов POS NLTK завершены.

Что такое фрагменты в НЛП?

Разделение на части в НЛП — это процесс, позволяющий взять небольшие фрагменты информации и сгруппировать их в большие единицы. Основное использование Chunking — это создание групп из «именных фраз». Он используется для добавления структуры к предложению с помощью тегов POS в сочетании с регулярными выражениями.Полученная группа слов называется «чанками». Это также называется мелким анализом.

При поверхностном анализе существует максимум один уровень между корнями и листьями, в то время как глубокий анализ включает более одного уровня. Мелкий анализ также называется легким анализом или фрагментированием.

Правила разбиения на части:

Предварительно определенных правил нет, но вы можете комбинировать их в соответствии с потребностями и требованиями.

Например, вам нужно пометить существительное, глагол (прошедшее время), прилагательное и координирующее соединение из предложения.Вы можете использовать правило, как показано ниже

фрагмент: {*** ?}

В следующей таблице показано, что означают различные символы:

Теперь давайте напишем код, чтобы лучше понять правило

 из nltk import pos_tag
из nltk import RegexpParser
text = "изучите php у guru99 и сделайте обучение легким".расколоть()
print ("После разделения:", текст)
tokens_tag = pos_tag (текст)
print ("После токена:", tokens_tag)
patterns = "" "mychunk: {*** ?}" ""
chunker = RegexpParser (шаблоны)
print ("После регулярного выражения:", фрагмент)
output = chunker.parse (tokens_tag)
print ("После фрагментации", вывод)
 

Выход:

 После разделения: ['learn', 'php', 'from', 'guru99', 'and', 'make', 'study', 'easy']
После токена: [('learn', 'JJ'), ('php', 'NN'), ('from', 'IN'), ('guru99', 'NN'), ('and', ' CC '), (' make ',' VB '), (' study ',' NN '), (' easy ',' JJ ')]
После Regex: чанк.RegexpParser с 1 этапом:
RegexpChunkParser с 1 правилом:
        * ** ?'>
После дробления (S
  (mychunk learn / JJ)
  (mychunk php / NN)
  из / IN
  (mychunk guru99 / NN и / CC)
  make / VB
  (mychunk Study / NN easy / JJ))
 

Вывод из приведенного выше примера тегирования части речи в Python: «make» — это глагол, который не включен в правило, поэтому он не помечен как mychunk

Вариант использования фрагментов

Chunking используется для обнаружения сущностей.Сущность — это та часть предложения, с помощью которой машина получает значение для любого намерения.

 Пример:
Температура Нью-Йорка.
Здесь Температура - это намерение, а Нью-Йорк - это сущность.
 

Другими словами, разбиение на части используется для выбора подмножеств токенов. Пожалуйста, следуйте приведенному ниже коду, чтобы понять, как фрагменты используются для выбора токенов. В этом примере вы увидите график, который будет соответствовать фрагменту именной фразы. Напишем код и нарисуем график для лучшего понимания.

для демонстрации сценария использования

 импорт НЛТК
text = "учить php у guru99"
tokens = nltk.word_tokenize (текст)
печать (токены)
tag = nltk.pos_tag (токены)
печать (тег)
грамматика = "NP: {
?  * }"
cp = nltk.RegexpParser (грамматика)
результат = cp.parse (тег)
печать (результат)
result.draw () # Он будет рисовать шаблон графически, что можно увидеть при разбиении на части существительных фраз
 

Выход:

 ['learn', 'php', 'from', 'guru99'] - это токены
[('learn', 'JJ'), ('php', 'NN'), ('from', 'IN'), ('guru99', 'NN')] - это pos_tag
(S (NP learn / JJ php / NN) от / IN (NP guru99 / NN)) - Разделение фраз существительного
 

График

Существительное Фраза разбиение График

Из графика мы можем заключить, что «learn» и «guru99» — это два разных токена, но они относятся к категории существительных, тогда как токен «from» не принадлежит существительным фразам.

Chunking используется для разделения разных токенов на один и тот же фрагмент. Результат будет зависеть от выбранной грамматики. Дальнейшее разбиение на части NLTK используется для тегирования шаблонов и исследования текстовых корпусов.

СЧЕТЧИКИ ПОЛОЖЕНИЙ

Мы обсудили различные pos_tag в предыдущем разделе. В этом конкретном руководстве вы научитесь считать эти теги. Подсчет тегов имеет решающее значение для классификации текста, а также для подготовки функций для операций на естественном языке.Я буду обсуждать с вами подход, которого придерживался guru99 при подготовке кода, а также обсуждение вывода. Надеюсь, что это поможет вам.

Как посчитать Теги:

Здесь сначала мы напишем рабочий код, а затем напишем различные шаги для объяснения кода.

 из коллекции Счетчик импорта
импортировать nltk
text = "Guru99 - один из лучших сайтов для изучения WEB, SAP, этического взлома и многого другого в Интернете".
lower_case = text.lower ()
токены = nltk.word_tokenize (нижний_ регистр)
tags = nltk.pos_tag (токены)
counts = Счетчик (тег для слова, тег в тегах)
печать (считает)
 

Выход:

Счетчик ({‘NN’: 5, ‘,’: 2, ‘TO’: 1, ‘CC’: 1, ‘VBZ’: 1, ‘NNS’: 1, ‘CD’: 1, ‘.’: 1, ‘DT’: 1, ‘JJS’: 1, ‘JJ’: 1, ‘JJR’: 1, ‘IN’: 1, ‘VB’: 1, ‘RB’: 1})

Разработка кода

1. Для подсчета тегов вы можете использовать пакет Counter из модуля коллекции. Счетчик — это подкласс словаря, который работает по принципу работы «ключ-значение».Это неупорядоченная коллекция, в которой элементы хранятся как ключ словаря, а счетчик является их значением.
2. Импортируйте nltk, который содержит модули для токенизации текста.
3. Напишите текст, pos_tag которого вы хотите посчитать.
4. Некоторые слова в верхнем регистре, а некоторые в нижнем регистре, поэтому перед применением токенизации целесообразно преобразовать все слова в нижний регистр.
5. Передайте слова через word_tokenize из nltk.
6. Вычислить pos_tag каждого токена

    Выход = [('guru99', 'NN'), ('is', 'VBZ'), ('one', 'CD'), ('of', 'IN'), ('the', ' DT '), (' лучший ',' JJS '), (' сайт ',' NN '), (' в ',' TO '), (' изучать ',' VB '), (' web ',' NN '), (', ',', '), (' sap ',' NN '), (', ',', '), (' этический ',' JJ '), (' hacking ',' NN '), (' and ',' CC '), (' много ',' RB '), (' больше ',' JJR '), (' онлайн ',' JJ ')] 

7. Теперь переходит в роль счетчика словаря.Мы импортировали в строку кода 1. Слова — это ключ, а теги — значение, а счетчик будет подсчитывать общее количество тегов, присутствующих в тексте.

Распределение частот

Распределение частот — это количество раз, когда возникает результат эксперимента. Он используется для определения частоты встречаемости каждого слова в документе. Он использует FreqDistclass и определяется модулем nltk.probabilty .

Частотное распределение обычно создается путем подсчета выборок многократного проведения эксперимента.Количество отсчетов увеличивается на единицу каждый раз. Например.

freq_dist = FreqDist ()

для токена в документе:

freq_dist.inc (token.type ())

Для любого слова мы можем проверить, сколько раз оно встречается в конкретном документе. Например.

1. Метод подсчета: freq_dist.count (‘and’) Это выражение возвращает значение количества появлений ‘and’. Это называется методом подсчета.
2. Частотный метод: freq_dist.freq (‘and’) Это выражение возвращает частоту данной выборки.

Напишем небольшую программу и подробно объясним ее работу. Мы напишем какой-нибудь текст и посчитаем частотное распределение каждого слова в тексте.

 импорт НЛТК
a = "Guru99 - это сайт, на котором вы можете найти лучшие учебные материалы для учебного пособия по тестированию программного обеспечения, курса SAP для начинающих. Учебного пособия по Java для начинающих и многого другого. Посетите сайт guru99.com и многое другое."
слова = nltk.tokenize.word_tokenize (а)
fd = nltk.FreqDist (слова)
fd.plot () 

Расшифровка кода:

1. Импортировать модуль nltk.
2. Напишите текст, распределение слов которого вам нужно найти.
3. Обозначьте каждое слово в тексте, который используется в качестве входных данных для модуля FreqDist модуля nltk.
4. Применить каждое слово к nlk.FreqDist в виде списка
5. Изобразите слова на графике с помощью функции plot ()

Визуализируйте график для лучшего понимания написанного текста

Частотное распределение каждого слова на графике

ПРИМЕЧАНИЕ: Вам необходимо установить matplotlib, чтобы увидеть график выше

Обратите внимание на график выше.Это соответствует подсчету появления каждого слова в тексте. Это помогает в изучении текста и в дальнейшем проведении сентиментального анализа на основе текста. Вкратце, можно сделать вывод, что nltk имеет модуль для подсчета появления каждого слова в тексте, который помогает в подготовке статистики функций естественного языка. Он играет важную роль в поиске ключевых слов в тексте. Вы также можете извлечь текст из PDF-файла с помощью таких библиотек, как extract, PyPDF2, и передать текст в nlk.FreqDist.

Ключевой термин — «токенизация». После токенизации он проверяет каждое слово в данном абзаце или текстовом документе, чтобы определить, сколько раз оно встречается. Для этого вам не нужен инструментарий NLTK. Вы также можете сделать это, обладая собственными навыками программирования на Python. Инструментарий NLTK предоставляет только готовый к использованию код для различных операций.

Подсчет каждого слова может оказаться бесполезным. Вместо этого следует сосредоточиться на словосочетании и биграммах, которые имеют дело с большим количеством слов в паре.Эти пары определяют полезные ключевые слова для улучшения функций естественного языка, которые могут быть переданы в машину. Пожалуйста, смотрите ниже их подробности.

Словосочетания: биграммы и триграммы

Что такое словосочетания?

Словосочетания — это пары слов, которые многократно встречаются в документе вместе. Он рассчитывается по количеству этих пар, встречающихся вместе, к общему количеству слов в документе.

Рассмотрим электромагнитный спектр такими словами, как ультрафиолетовые лучи, инфракрасные лучи.

Слова ультрафиолет и лучи не используются по отдельности и, следовательно, могут рассматриваться как словосочетание. Другой пример — компьютерная томография. Мы не говорим «КТ» и «Сканирование» по отдельности, поэтому они также рассматриваются как совместное использование.

Можно сказать, что поиск словосочетаний требует вычисления частот слов и их появления в контексте других слов. Эти конкретные наборы слов требуют фильтрации, чтобы сохранить полезные термины содержания. Затем каждый грамм слов может быть оценен в соответствии с некоторой мерой ассоциации, чтобы определить относительную вероятность того, что каждый Инграм является словосочетанием.

Совместное размещение можно разделить на два типа:

• Биграммы c Комбинация двух слов
• Триграммы комбинация трех слов

Биграммы и триграммы предоставляют более значимые и полезные функции для этапа извлечения признаков. Они особенно полезны при сентиментальном анализе текста.

Пример кода биграммы

 импорт НЛТК

text = "Guru99 - это совершенно новый вид обучения."
Токены = nltk.word_tokenize (текст)
output = list (nltk.bigrams (токены))
печать (вывод)
 

Выход:

 [('Guru99', 'есть'), ('есть', 'полностью'), ('полностью', 'новый'), ('новый', 'вид'), ('вид', 'из' ), ('из', 'обучение'), ('обучение', 'опыт'), ('опыт', '.')] 

Пример кода триграммы

Иногда становится важным увидеть в предложении пару из трех слов для статистического анализа и подсчета частоты. Это снова играет решающую роль в формировании NLP (функций обработки естественного языка), а также в текстовом сентиментальном предсказании.

Этот же код используется для вычисления триграмм.

 импорт НЛТК
text = «Guru99 - это совершенно новый вид обучения».
Токены = nltk.word_tokenize (текст)
output = list (nltk.trigrams (токены))
печать (вывод)
 

Выход:

 [('Guru99', 'есть', 'полностью'), ('есть', 'полностью', 'новый'), ('полностью', 'новый', 'добрый'), ('новый', ' kind ',' of '), (' kind ',' of ',' Learning '), (' of ',' Learning ',' Experience '), (' learning ',' experience ','. ')]]
 

Пометка предложений

Маркировка предложения в более широком смысле означает добавление меток к глаголу, существительному и т. Д., по контексту предложения. Идентификация POS-тегов — сложный процесс. Таким образом, обычная маркировка POS вручную невозможна, поскольку некоторые слова могут иметь разные (неоднозначные) значения в зависимости от структуры предложения. Преобразование текста в форму списка является важным шагом перед тегированием, поскольку каждое слово в списке зацикливается и учитывается для определенного тега. Пожалуйста, ознакомьтесь с приведенным ниже кодом, чтобы лучше понять его

 импорт НЛТК
text = "Здравствуйте, Guru99! Вам нужно создать очень хороший сайт, и мне нравится посещать ваш сайт."
предложение = nltk.sent_tokenize (текст)
для отправленного в предложение:
print (nltk.pos_tag (nltk.word_tokenize (отправлено)))
 

Выход:

[(‘Привет’, ‘NNP’), (‘Guru99’, ‘NNP’), (‘,’, ‘,’), (‘Вы’, ‘PRP’), (‘иметь’, ‘VBP’) , (‘build’, ‘VBN’), (‘a’, ‘DT’), (‘очень’, ‘RB’), (‘хорошо’, ‘JJ’), (‘site’, ‘NN’) , (‘и’, ‘CC’), (‘I’, ‘PRP’), (‘любовь’, ‘VBP’), (‘посещение’, ‘VBG’), (‘ваш’, ‘PRP $’ ), (‘сайт’, ‘NN’), (‘.’, ‘.’)]

Пояснение кода:

1. Код для импорта nltk (инструментарий естественного языка, который содержит подмодули, такие как токенизация предложений и токенизация слов.)
2. Текст, теги которого должны быть напечатаны.
3. Токенизация предложения
Реализован цикл
4. For, в котором слова выделяются из предложения, а тег каждого слова выводится на печать.

В Корпусе есть два типа POS-тэггеров:

• На основе правил
• Стохастические теги POS

1. POS Tagger на основе правил: Для слов, имеющих неоднозначное значение, применяется подход на основе правил на основе контекстной информации.Это делается путем проверки или анализа значения предыдущего или следующего слова. Информация анализируется из окружения слова или внутри него самого. Поэтому слова помечаются грамматическими правилами определенного языка, такими как использование заглавных букв и знаков препинания. например, теггер Brill.

2.Stochastic POS Tagger: В этом методе применяются различные подходы, такие как частота или вероятность. Если слово в основном помечено определенным тегом в обучающем наборе, то в тестовом предложении ему дается этот конкретный тег.Тег слова зависит не только от своего собственного тега, но и от предыдущего тега. Этот метод не всегда точен. Другой способ — вычислить вероятность появления определенного тега в предложении. Таким образом, последний тег вычисляется путем проверки наибольшей вероятности слова с определенным тегом.

POS-теги со скрытой марковской моделью

Проблемы с тегами также можно смоделировать с помощью HMM. Он рассматривает входные токены как наблюдаемую последовательность, в то время как теги считаются скрытыми состояниями, а цель состоит в том, чтобы определить последовательность скрытых состояний.Например, x = x ₁ , x ₂ , …………, x _n , где x — последовательность токенов, а y = y ₁ , y ₂ , y ₃ , y ₄ ……… y _n — это скрытая последовательность.

Как работает скрытая марковская модель (HMM)?

HMM использует распределение соединений, которое представляет собой P (x, y), где x — это входная последовательность / последовательность токенов, а y — последовательность тегов.

Последовательность тегов для x будет argmax _{y1… .yn} p (x1, x2,….xn, y1, y2, y3,… ..). Мы сгруппировали теги по тексту, но статистика таких тегов жизненно важна. Итак, следующая часть — подсчет этих тегов для статистического исследования.

Резюме

• POS-теги в NLTK — это процесс разметки слов в текстовом формате для определенной части речи на основе ее определения и контекста.
• Примеры тегов POS NLTK: CC, CD, EX, JJ, MD, NNP, PDT, PRP $, TO и т. Д.
• POS tagger используется для присвоения грамматической информации каждому слову предложения.Установка, импорт и загрузка всех пакетов тегирования части речи с помощью NLTK завершены.
• Разделение на части в НЛП — это процесс, позволяющий взять небольшие фрагменты информации и сгруппировать их в большие единицы.
• Предварительно определенных правил нет, но вы можете комбинировать их в соответствии с потребностями и требованиями.
• Разделение на части используется для обнаружения сущностей. Сущность — это та часть предложения, с помощью которой машина получает значение для любого намерения.
• Chunking используется для разделения разных токенов на один и тот же фрагмент.

(PDF) Тегер для частей речи на основе правил (RPOS) для малайских текстовых статей

58 Р. Альфред, А. Муджат и Дж. Х. Obit

статей ниже из-за наличия некоторых заимствованных слов в малайском из

английского языка.

Основываясь на результатах нашего эксперимента для новостных статей, мы также идентифицировали

некоторых слов POS-тегов, которые не удалось идентифицировать установщику POS-тегов на основе правил для малайского языка

. Эти слова POS-теги включают слова kopersai (NN), berniaga

(VB), selepas (RB), waktu (NN / AUX), bertugas (VB), selepas (RB) и waktu

(AUX).

С другой стороны, для биомедицинских статей он показывает, что основанный на правилах тегер POS

для малайского языка не смог идентифицировать некоторые слова POS-теги, которые включают

слов, заимствованных из английского языка, таких как antropometri ( anthro-

pometry — существительное), dialysis (диализ — существительное), influenasi (воспаление — существительное),

komplikasi (осложнение — существительное), vascular (сосудистый — существительное или прилагательное), nefro-

пати (нефропатия — существительное), нейропати (невропатическая — существительное), ретинопатия (ретинопатия

— существительное), инфаркси (инфаркт — существительное), миокард (миокард — существительное), ampu-

tasi (ампутация — существительное) и поверхностный (поверхностный — прилагательное).

6 Заключение

В этой статье мы обрисовали структуру для простого теггера на основе правил Part of Speech

(RPOS) для малайских текстовых статей. Основываясь на результатах нашего эксперимента, производительность

предлагаемого POS-теггера на основе правил является приемлемой по сравнению с производительностью

статистического POS-теггера, о которой сообщалось ранее. Это указывает на то, что POS-тег на основе правил —

ger для малайского языка может предсказать POS любого неизвестного слова с некоторой многообещающей точностью

.Производительность предлагаемого устройства тегов POS на основе правил для малайского языка

может быть улучшена путем добавления большего количества взаимосвязей типов слов и тегов POS в словарь тегов POS

. За счет улучшения отношений типа слова можно обрабатывать больше форматов предложений

.

Ссылки

1. Брилл, Э .: Простая основанная на правилах часть речевого теггера. В: HLT 1991: Proceedings of the

Workshop on Speech and Natural Language, pp. 112–116. Ассоциация вычислительной

лингвистики, Морристаун (1992)

2.Тезаурус Бахаса Мелайу, Новое издание Куала-Лумпур, Деван Бахаса дан Пустака

(2008) ISBN 983628558X

3. Карим, Н.С., Онн, Ф.М., Муса, Х.Х., Махмуд, А.Х .: Татабахаса Деван Эдиси Кетига.

Деван Бахаса дан Пустака, Куала-Лумпур (2008)

4. Ранаиво-Маланкон, Б.: Вычислительный анализ присоединенных слов в малайском языке. In:

8-й Международный симпозиум по малайско-индонезийской лингвистике (ISMIL8), Пенанг,

Малайзия (2004)

5.Пурварианти, А .: Разработка кросс-языковых систем для языковой пары с ограниченным исходным кодом Re-

— индонезийско-японский CLIR и CLQA, Phd. докторская диссертация, Технический университет Тоёхаси —

нология (2007)

6. Санторини, Б .: Руководство по тегированию части речи для проекта Penn Treebank, 3-я редакция —

, 2-е издание (1990)

Часть Речевых тегов для начинающих | Автор: Куртис Пайкс

Заметки из специализированного курса 2 по обработке естественного языка, неделя 2

Тегирование части речи (POS) — это популярный процесс обработки естественного языка, который относится к категоризации слов в тексте (корпусе). ) в соответствии с определенной частью речи, в зависимости от определения слова и его контекста.

На Рисунок 1 мы видим, что каждое слово имеет свой собственный лексический термин, написанный под ним, однако нам приходится постоянно выписывать эти полные термины, когда мы проводим анализ текста может очень быстро стать громоздким, особенно с увеличением размера корпуса. Поэтому мы используем краткое представление, называемое «теги » , для представления категорий.

Как упоминалось ранее, процесс присвоения определенного тега слову в нашем корпусе называется тегированием части речи (тегами POS для краткости), поскольку теги POS используются для описания лексических терминов, которые мы имеем в наш текст.

Теги части речи описывают характерную структуру лексических терминов в предложении или тексте, поэтому мы можем использовать их для предположений о семантике. Другие применения POS-тегов включают:

• Named Entity Recognition
• Co-reference Resolution
• Speech Recognition

Когда мы выполняем POS-тегирование, часто наш теггер обнаруживает слова, которые не были в словарном запасе, который был использовал.Следовательно, добавление в ваш набор данных токенов неизвестных слов поможет устройству тегов выбрать подходящие теги для этих слов.

Цепи Маркова

Взяв пример текста, который мы использовали на рис. 1 , : « Почему бы не рассказать кому-нибудь? », воображая, что предложение обрезается до« Почему бы не сказать… », и мы хотим определить, является ли следующее слово в предложении существительным, глаголом, наречием или какой-либо другой частью речи.

Итак, если вы знакомы с английским языком, вы сразу же опознаете глагол и предположите, что, скорее всего, за словом следует существительное, а не другой глагол.Следовательно, идея, показанная в этом примере, заключается в том, что тег POS, назначаемый следующему слову, зависит от тега POS предыдущего слова.

Сопоставляя числа с каждым направлением стрелки, из которых подразумевается вероятность следующего слова при текущем слове, мы можем сказать, что вероятность следующего слова в нашем предложение будет существительным, поскольку оно имеет более высокую вероятность, чем следующее слово, являющееся глаголом, если мы в настоящее время находимся на глаголе.Изображение в Рисунок 3 — отличный пример того, как модель Маркова работает в очень маленьком масштабе.

Учитывая этот пример, мы можем теперь описать модели Маркова как « стохастическая модель, используемая для моделирования случайно изменяющихся систем. Предполагается, что будущие состояния зависят только от текущего состояния, а не от событий, которые произошли до него (то есть, предполагается марковское свойство) ». ( Источник : Википедия). Следовательно, чтобы получить вероятность следующего события, ему нужны только состояния текущего события.

Мы можем изобразить цепь Маркова в виде ориентированного графа:

Линии со стрелками являются указанием направления, отсюда и название « ориентированный граф », а кружки можно рассматривать как состояния модели — состояние — это просто состояние настоящего момента.

Мы могли бы использовать эту марковскую модель для выполнения POS.Учитывая, что мы рассматриваем предложение как последовательность слов, мы можем представить последовательность в виде графика, где мы используем теги POS в качестве происходящих событий, которые будут проиллюстрированы статистикой нашего модельного графа.

Например, q1 в , рис. 4 станет NN, указывающим на существительное, q2 будет VB, что является сокращением от глагола, а q3 будет O, обозначающим все другие теги, которые не являются NN или VB. Как и в , рис. 3, , направленным линиям будет задана вероятность перехода, которая определяет вероятность перехода из одного состояния в другое.

Более компактным способом хранения вероятностей перехода и состояний является использование таблицы, более известной как «матрица перехода ».

Обратите внимание, что эта модель сообщает нам вероятность перехода одного состояния в другое только тогда, когда мы знаем предыдущее слово. Следовательно, эта модель не показывает нам, что делать, если нет предыдущего слова.Чтобы справиться с этим случаем, мы добавляем так называемое «начальное состояние ».

Теперь вы можете спросить, , как мы заполнили матрицу перехода? Отличный вопрос. Я буду использовать 3 предложения для нашего корпуса. Первый — « на станции метро», « видение этих лиц в толпе», « лепестки на мокрой черной ветке». (Обратите внимание, что это те же предложения, которые используются в курсе).Далее мы разберем, как заполнить матрицу, на этапы:

1. Подсчет вхождений пар тегов в обучающем наборе данных

 из yellowbrick.text import PosTagVisualizer


tagged_stanzas = [
    [
        [
            ('Чей', 'JJ'), ('лес', 'NNS'), ('эти', 'DT'),
            ('are', 'VBP'), ('I', 'PRP'), ('думать', 'VBP'), ('I', 'PRP'),
            ('знать', 'VBP'), ('.', '.')
            ],
        [
            ('Его', 'PRP $'), ('дом', 'NN'), ('есть', 'VBZ'), ('в', 'IN'),
            ('the', 'DT'), ('деревня', 'NN'), ('хотя', 'IN'), (';', ':'),
            ('Он', 'PRP'), ('будет', 'MD'), ('не', 'RB'), ('см.', 'VB'),
            ('я', 'PRP'), ('остановка', 'VBG'), ('здесь', 'RB'), ('Кому', 'TO'),
            ('смотреть', 'VB'), ('его', 'PRP $'), ('лес', 'NNS'), ('заполнить', 'VB'),
            ('вверх', 'RP'), ('с', 'IN'), ('снег', 'NNS'), ('.','. ')
            ]
        ],
    [
        [
            ('Мой', 'PRP $'), ('маленький', 'JJ'), ('лошадь', 'NN'), ('must', 'MD'),
            ('думать', 'VB'), ('это', 'PRP'), ('пидор', 'JJR'), ('To', 'TO'),
            ('стоп', 'VB'), ('без', 'IN'), ('a', 'DT'), ('сельский дом', 'NN'),
            ('рядом', 'IN'), ('Между', 'NNP'), ('the', 'DT'), ('лес', 'NNS'),
            ('и', 'CC'), ('замороженный', 'JJ'), ('озеро', 'VB'), ('The', 'DT'),
            ('самый темный', 'JJS'), ('вечер', 'NN'), ('из', 'IN'), ('the', 'DT'),
            ('год', 'NN'), ('.','. ')
            ]
        ],
    [
        [
            ('Он', 'PRP'), ('дает', 'VBZ'), ('его', 'PRP $'), ('жгут', 'NN'),
            ('колокольчики', 'VBZ'), ('a', 'DT'), ('встряхнуть', 'NN'), ('To', 'TO'),
            ('спросить', 'VB'), ('если', 'IN'), ('там', 'EX'), ('is', 'VBZ'),
            ('некоторые', 'DT'), ('ошибка', 'NN'), ('.', '.')
            ],
        [
            ('The', 'DT'), ('только', 'JJ'), ('другой', 'JJ'), ('звук', 'NN'),
            ('', 'NNP'), ('s', 'VBZ'), ('the', 'DT'), ('развертка', 'NN'),
            ('Of', 'IN'), ('easy', 'JJ'), ('wind', 'NN'), ('and', 'CC'),
            ('пушистый', 'JJ'), ('хлопья', 'NN'), ('.','. ')
            ]
        ],
    [
        [
            ('The', 'DT'), ('лес', 'NNS'), ('are', 'VBP'), ('прекрасный', 'RB'),
            (',', ','), ('темный', 'JJ'), ('и', 'CC'), ('глубокий', 'JJ'), (',', ','),
            ('Но', 'CC'), ('Я', 'PRP'), ('иметь', 'VBP'), ('обещания', 'NNS'),
            ('to', 'TO'), ('keep', 'VB'), (',', ','), ('And', 'CC'), ('мили', 'NNS'),
            ('к', 'TO'), ('go', 'VB'), ('before', 'IN'), ('I', 'PRP'),
            ('спать', 'VBP'), (',', ','), ('И', 'CC'), ('мили', 'NNS'),
            ('к', 'TO'), ('go', 'VB'), ('before', 'IN'), ('I', 'PRP'),
            ('спать', 'VBP'), ('.','. ')
            ]
    ]
]

# Создать визуализатор, подогнать, набрать и показать
viz = PosTagVisualizer ()
viz.fit (tagged_stanzas)
а именно шоу ()
 

  взрыв / spaCy / master / spacy / default_config.cfg
   Не удается получить пример кода с GitHub :(

Воспользуйтесь ссылкой ниже, чтобы просмотреть пример.Если вы сталкивались
неработающая ссылка, мы всегда ценим запрос на перенос в репозиторий,
или отчет в системе отслеживания проблем. Спасибо!  

  [NLP]
lang = "en"
pipeline = ["tagger", "parser", "ner"]
before_creation = ноль
after_creation = ноль
after_pipeline_creation = ноль
batch_size = 1000

[nlp.tokenizer]
@tokenizers = "spacy.Tokenizer.v1"
  

  [components.textcat]
factory = "textcat"

[components.textcat.model]
@architectures = "spacy.TextCatBOW.v2"
эксклюзивные_классы = правда
ngram_size = 1
no_output_layer = ложь
  

  python -m spacy train config.cfg --paths.train ./corpus/train.spacy  

  [корпус]

[corpora.train]
@readers = "spacy.Corpus.v1 "
путь = $ {пути: поезд}

[corpora.dev]
@readers = "spacy.Corpus.v1"
путь = $ {пути: dev}

[corpora.pretrain]
@readers = "spacy.JsonlCorpus.v1"
путь = $ {paths.raw}

[corpora.my_custom_data]
@readers = "my_custom_reader.v1"
  

  [корпус]
@readers = "my_custom_reader.v1"
train_path = $ {paths: train}
dev_path = $ {пути: dev}
shuffle = true
  

  [инициализировать]
векторы = "/ путь / к / векторы_nlp"
init_tok2vec = "/path/to/pretrain.bin"

[initialize_components]

[initialize.components.my_component]
data_path = "/ путь / к / данные_компонента"
  

  из spacy.токены импортируют DocBin
из spacy.training import Corpus

doc_bin = DocBin (docs = docs)
doc_bin.to_disk ("./ data.spacy")
reader = Corpus ("./ data.spacy")
  

  python -m spacy convert./data.json.  

  
 Пример структуры 
   [{
    "id": int,
    "параграфы": [{
        "raw": строка,
        "предложения": [{
            "токены": [{
                "id": int,
                "dep": строка,
                "голова": int,
                «тег»: строка,
                "орт": строка,
                "ner": строка
            }],
            "скобки": [{
                "первый": int,
                "последний": int,
                "label": строка
            }]
        }],
        "коты": [{
            "label": строка,
            "значение": float / bool
        }]
    }]
}]
  

  взрыв / spaCy / v2.3.x / примеры / обучение / обучение-data.json
   Не удается получить пример кода с GitHub :(

Воспользуйтесь ссылкой ниже, чтобы просмотреть пример. Если вы сталкивались
неработающая ссылка, мы всегда ценим запрос на перенос в репозиторий,
или отчет в системе отслеживания проблем. Спасибо!  

  example = Example.from_dict (doc, gold_dict)
  

  {
   "текст": str,
   "слова": Список [str],
   "леммы": Список [str],
   "пробелы": список [bool],
   "теги": список [str],
   "pos": Список [str],
   "морфы": Список [str],
   "sent_starts": список [Необязательно [bool]],
   "deps": Список [строка],
   "головы": Список [int],
   "сущности": Список [str],
   "сущности": Список [(int, int, str)],
   "коты": Dict [str, float],
   "ссылки": Dict [(int, int), dict],
}
  

  
 Примеры 
  
doc = Doc (vocab, words = ["Я", "нравится", "прочее"])
gold_dict = {"теги": ["СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ", "ГЛАГОЛ", "СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ"]}
example = Пример.from_dict (документ, gold_dict)


doc = nlp ("Лора улетела в Кремниевую долину.")
gold_dict = {"сущности": ["U-PERS", "O", "O", "B-LOC", "L-LOC"]}
example = Example.from_dict (doc, gold_dict)


doc = nlp ("Лора прилетела в Кремниевую долину.")
gold_dict = {"entity": [(0, 5, "PERSON"), (14, 28, "LOC")]}
example = Example.from_dict (doc, gold_dict)


doc = nlp ("Я очень рад этому!")
gold_dict = {"cats": {"ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЙ": 1.0, "ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ": 0.0}}
example = Example.from_dict (doc, gold_dict)


doc = nlp ("Расс Кокран, его репринты включают комиксы ЕС.")
gold_dict = {"сущности": [(0, 12, "ЛИЦО")],
             "links": {(0, 12): {"Q7381115": 1.0, "Q2146908": 0.0}},
             "sent_starts": [1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1]}
example = Example.from_dict (doc, gold_dict)
  

  [инициализировать]
Vocab_data = "/path/to/vocab-data.jsonl"
  

  
 Первая строка 
   {"lang": "en", "settings": {"oov_prob": -20.502029418945312}}
  

  
 Входная структура 
   {
    "орт": строка,
    "id": int,
    «нижний»: строка,
    «норма»: строка,
    "shape": строка
    «префикс»: строка,
    "суффикс": строка,
    "длина": int,
    «кластер»: строка,
    "проблема": float,
    "is_alpha": булево,
    "is_ascii": булево,
    "is_digit": логическое значение,
    "is_lower": булево,
    "is_punct": логическое значение,
    "is_space": bool,
    "is_title": логическое значение,
    "is_upper": логическое значение,
    "like_url": bool,
    "like_num": булево,
    "like_email": булево,
    "is_stop": логическое значение,
    "is_oov": булево,
    "is_quote": bool,
    "is_left_punct": логическое значение,
    "is_right_punct": bool
}
  

  взрыв / spaCy / master / extra / example_data / vocab-data.jsonl
   Не удается получить пример кода с GitHub :(

Воспользуйтесь ссылкой ниже, чтобы просмотреть пример. Если вы сталкивались
неработающая ссылка, мы всегда ценим запрос на перенос в репозиторий,
или отчет в системе отслеживания проблем. Спасибо!  

  {
  "name": "example_pipeline",
  "lang": "en",
  "версия": "1.0.0",
  "spacy_version": "> = 3.0.0, <3.1.0",
  "parent_package": "просторный",
  "требования": ["spacy-transformers> = 1.0.0, <1.1.0"],
  "description": "Пример конвейера для spaCy",
  "author": "Вы",
  "электронная почта": "[email protected]",
  "url": "https://example.com",
  «лицензия»: «CC BY-SA 3.0»,
  "sources": [{"name": "My Corpus", "license": "MIT"}],
  "векторы": {"ширина": 0, "векторы": 0, "ключи": 0, "имя": null},
  "pipeline": ["tok2vec", "ner", "textcat"],
  "labels": {
    "ner": ["PERSON", "ORG", "PRODUCT"],
    "textcat": ["ПОЛОЖИТЕЛЬНО", "ОТРИЦАТЕЛЬНО"]
  },
  "представление": {
    «энц_ф»: 82.7300930714, г.
    «энц_п»: 82.135523614,
    «энц_р»: 83.3333333333,
    "textcat_score": 88.364323811
  },
  "speed": {"cpu": 7667.8, "gpu": null, "nwords": 10329},
  "spacy_git_version": "61dfdd9fb"
}