Текст с однородными чл предложения: Предложения с однородными членами 8 класс

Содержание

Предложения с однородными членами 8 класс

Краткое содержание:
Защитная окраска есть и у птиц, и у зверей, и у спасающихся, и у хищников. Представим белого тигра и отправим его на охоту. Легко ли ему будет добыть себе что-нибудь на обед? Конечно, тигр сумел бы кинуться и одолеть добычу, окажись она поблизости, но этого как раз и не случится…

Краткое содержание:
Осень пришла внезапно. Так приходит ощущение счастья от самых незаметных вещей — от далекого пароходного гудка на Оке или от случайной улыбки. Осень пришла врасплох и завладела землей — садами и реками, лесами и воздухом, полями и птицами…

Краткое содержание:
Широкий двор был весь покрыт сияющим, белым, мягким снегом. Воздух, морозный и тонкий, защипал в носу, иголочками уколол щеки. Каретник, сараи и скотные дворы стояли приземистые, покрытые белыми шапками, будто вросли в снег. Как стеклянные, бежали следы полозьев от дома через весь двор…

Краткое содержание:

В русской пейзажной живописи очень много произведений, посвященных временам года. Осень, весна, зима — любимые темы русской пейзажной живописи на протяжении всего XIX века и позднее…

Краткое содержание:
Герой повести А.С. Пушкина «Капитанская дочка» Гринев — свидетель и участник важных для России исторических событий. В основе повести — рассказ о формировании личности молодого дворянина…

Краткое содержание:
Пасмурная осень тянулась долго. Солнечных дней выпадало немного, и в комнате было тускло. Только огненный клест Капитан Клюквин веселил глаз. Красный цвет горел на его перьях. А некоторые были оторочены оранжевым, напоминали осенние листья…

Краткое содержание:
Вместо скрипки Иохим купил у прохожего горца деревянную дудку. Он считал, что ее тихие переливы больше соответствуют его горькой судьбе. Однако дудка обманула его ожидания. Она свистела, когда нужно было петь…

Диктанты 4 класс Однородные члены предложения часть 2

Диктанты по теме: «Однородные члены предложения» (продолжение…)

При написании раздела Диктанты 4 класс по теме Однородные члены предложения использовались материалы из книг:

«500 контрольных диктантов по русскому языку. 1–4 классы» Е. А. Нефедова, О. В. Узорова.
«Диктанты по русскому языку» И. Г. Гринберг, Т. Ю. Никифорова, С. В. Панкова

Белая куропатка

Зимой в заснеженной тундре падают с веток и зарываются в снег белые куропатки. На деревьях они клюют почки, а под снегом ищут мёрзлые ягоды. Там же спасаются птицы в пургу. Зимой куропатки белые, а брови у них красные. Весной они надевают праздничный наряд. Подуют тёплые ветры. Начнут таять снега. Придёт лето. Летом куропатки снова меняют наряд.

(58 слов) (Г. Снегирёв)

Грамматические задания

Выписать из диктанта предложение с однородными сказуемыми.
Выписать из диктанта слово с непроизносимой согласной. Написать проверочное слово.
Разобрать по составу слово НАРЯД. Написать ещё два слова с таким же составом.

Гнёзда

Гнездо – это птичий дом. Каких только не бывает гнёзд на свете! Гнёзда лепят, плетут, складывают. У грачей и ворон гнёзда сложены из сучков. У ремеза гнездо сплетено из мха и паутины. У ласточек слеплено из земли. Синицы, дятлы прячут свои гнёзда в дупле. Чаще всего птичье гнездо похоже на чайную чашечку. Оно сплетено из веточек, а внутри выстлано пухом, перьями или шерстью. Каждую весну большинство птиц вьёт гнёзда заново.

(70 слов)

Грамматические задания

Выписать из диктанта предложение без союзов с однородными сказуемыми.
Выписать из диктанта два слова с разделительным Ь.
Выписать из диктанта по одному имени существительному, прилагательному, глаголу. Указать части речи.

Птенцы

Вот из яичек вылупились птенцы. Жизнь птиц после этого резко меняется. Ведь в гнезде появились голодные рты. Птенцы дневных птиц вылупляются на свет днём, а ночных – ночью. У певчих и хищных птенцы вылупляются слепые и слабые. У гусей, уток птенцы рождаются бойкими, глазастыми, пушистыми. От рождения они умеют и ходить, и плавать.

Родители греют птенцов в холод, прикрывают и от дождя, и от жгучего солнца, смело кидаются на врагов.

(70 слов)

Грамматические задания

Выписать из диктанта предложение с однородными второстепенными членами.
Выписать из диктанта два слова с парной согласной в слабой позиции. Написать проверочные слова.
Написать два слова с Ъ.

Сплюшка

У меня долго жила сова-сплюшка и стала ручной. Она любила сидеть без движения и дремать. Посадили её на раму картины. Сидит на раме. Незнакомые люди принимали её за чучело. Даже свои стирали пыль с вещей и машинально проводили тряпочкой и по ней. Сплюшка спокойно сидела на руле мотоцикла. Все её принимали за тряпичный талисман. Выезжали за город, сажали её на сучок. Она не оживлялась и на сучке. Сидела, дремала и ждала угощения. Сколько раз её забывали! Приедут домой. Где сплюшка? Вернутся в лес, а она на том же месте спит спокойно.

(92 слова)

Грамматические задания

Выписать из диктанта предложение с союзом с однородными сказуемыми.
Выписать из диктанта три слова с проверяемыми безударными гласными в корне. Написать проверочные слова.
Выписать из диктанта по одному имени существительному, прилагательному, глаголу. Указать части речи.

Удивительные рыбы

Рыбы путешествуют. Они путешествуют большими косяками в поисках пищи, зимовки или икрометания.
Самое длинное и удивительное путешествие совершают угри. Из рек угри спускаются к морю. Из моря плывут в Атлантический океан. Из океана в Саргассово море. Это море без берегов посредине океана! Там угри мечут икру.
Личинки угрей подхватывает тёплое течение Гольфстрим и несёт к берегам родной Европы. В пути личинки вырастают в маленьких угрей. Они находят реки своих родителей. В этих реках рыбки становятся взрослыми и повторяют путь своих предков.

(82 слова) (по Н. Сладкову)

Грамматические задания

Выписать из диктанта предложение с союзом с однородными второстепенными членами.
Выписать из диктанта одно слово с удвоенной согласной. Написать ещё два слова на эту же орфограмму.
В первом предложении третьего абзаца указать род и число имён прилагательных.

Лес

За оградой двора древнего славянина начинался дремучий лес. Такой лес сохранился теперь только в Сибири и на Севере. Лес давал людям дичь, ягоды и грибы. В хозяйстве славян из дерева изготовляли почти всё. Люди делали и дома, и посуду, и прочую утварь. Славяне в лесу выделяли особые деревья. Эти деревья были непомерной высоты или толщины. Они считались хранителями и помощниками славянского селения. Такие деревья до сих пор украшают наши леса. Теперь их называют памятниками природы. Самыми уважаемыми деревьями были дуб, берёза, сосна.

(83 слова) (по М. Семёновой)

Грамматические задания

Выписать из диктанта предложение с однородными подлежащими.
Выписать из диктанта одно существительное с мягким знаком после шипящей. Написать ещё два слова на эту же орфограмму.

Первое предложение разобрать по членам предложения, указать части речи, выписать словосочетания.

Рыжик

У Веры был бельчонок Рыжик. Он часто садился на плечо и когтями разжимал кулачок у девочки. Там он искал орехи. На Новый год Вера повесила на ёлку игрушки, орешки и вышла принести свечки. Малыш приблизился к ёлке, схватил один орех, спрятал, а второй затащил под подушку. С этого дня зверёк делал запасы. Увидит семечки и набивает полные щёки. Приехал папин знакомый из сибирской тайги и всё объяснил. В этом году в тайге не уродились кедровые орешки. И птицы, и белки переселились за горные хребты. Но как Рыжик узнал об этом?

(91 слово) (по Г. Снегирёву)

Грамматические задания

Выписать из диктанта предложение с союзом с однородными второстепенными членами.
Выписать из диктанта одно имя собственное. Написать ещё два слова на эту же орфограмму.

Разобрать по составу слова: ШИШКИ, КЕДРОВЫЕ, ОРЕШКИ.

Беличье гнездо

Часто белки живут в дуплах деревьев. Но если нет подходящего жилища, рыжая хозяюшка сама смастерит гнездо. Дом белочка построит из веток высоко на ели или сосне. Он будет похож на большой шар с узкой лазейкой. Внутри пушистый зверёк застелет гнездо мягкой перинкой из сухой травы и клочков шерсти. Прочный и надёжный домик осенью защитит от ледяного ветра и холодного дождя. Зимой закружит по лесу метель, затрещит мороз. Маленький зверёк свернётся в гнезде клубочком и прикроет вход хвостиком. Тепло будет белочке в уютной квартирке.

(93 слова)

Слово для справки: застелет.

Грамматические задания

Подчеркните однородные члены в пятом и шестом предложениях.
Выпишите из текста синонимы к слову белка.
Выпишите из текста три имени существительных с проверяемыми безударными гласными в корне. Докажите правильность написания.

Уральские горы

Наши предки называли Уральские горы Каменным поясом. Горная цепь и правда узкой лентой протянулась от берегов Северного Ледовитого океана до степей Казахстана.

Скалистые уступы и невысокие хребты густо заросли лесами. Среди дубов и берёз, пихт и елей живут медведь, лось, соболь, заяц. В таёжных дебрях прячутся тетерев, рябчик, кедровка. Со склонов гор стремительно бегут чистые реки. Между горных вершин блестят зеркала голубых озёр.

В Уральских горах открыты богатые месторождения полезных ископаемых. Здесь добывают железную и медную руду, соль, нефть, уголь, золото, драгоценные камни.

(83 слова)

Грамматические задания

Подчеркните грамматические основы во всех предложениях второго абзаца.
Подчеркните однородные члены в последнем предложении.
Выпишите из текста три слова с орфограммой «Непроверяемый безударный гласный в корне слова»

Дары лета

Лето — удивительная пора. Сколько чудесных открытий дарит нам природа! Спешат друг за дружкой летние месяцы, и у каждого — свой сюрприз.

Июнь радует взгляд пёстрым разнотравьем лугов. Нарядный ковёр соткал он из ромашек, колокольчиков, васильков, клевера.

В середине лета в лесах и садах поспевают ягоды. Щедрой рукой наполняет июль наши лукошки земляникой, черникой, малиной, смородиной.

Грибная пора наступает в августе. Подберёзовики, боровики, рыжики, лисички, подосиновики, сыроежки, волнушки — всё это грибное богатство можно встретить в прохладной тиши лесов.

Благодарны люди летней поре да щедрость за изобилие.

(84 слова)

Слово для справки: изобилие

Грамматические задания

Выполните синтаксический разбор предложений третьего абзаца.
Разберите по составу слова: рыжики, сыроежки, прохладный.
Выпишите из текста три имени существительных с парными согласными в корне. Докажите правильность написания.

Для детей и взрослых

Произведения Сергея Владимировича Михалкова любимы нами с раннего детства. Ещё малышами мы с увлечением читали стихи про дядю Стёпу, про упрямого Фому, про бычка по кличке Фантазёр. Вместе с героями Михалкова мы переживали за Федю Финтифлюшкина, за оставленного без присмотра щенка, за бедного Костю.

Но мастер слова создавал не только стихи и басни для детей. Сергей Михалков — один из авторов текста Государственного гимна Российской Федерации. С высоких и гордых слов поэта начинается и заканчивается каждый день в нашей стране, открываются торжественные и праздничные мероприятия.

(84 слова)

Грамматические задания

Подчеркните однородные члены в последнем предложении.
Подчеркните в первом абзаце все имена собственные.
Выполните звуко-буквенный разбор слова читаем.

Навигация по записям

Текст с однородными членами предложения 5 предложений.

помогити пж задание на фото , надо только 3 задание буквы вставлять не надо я сама сделала просто как правильно сделать расположение текста // 4 класс … дам 40 баллов

Помогите пожалуйста1. Прочитай. На верхушке Фомка-поморник стоит. У самой воды — пингвины. Плывёт по океану ледяной дом. Пониже чайки устроились. В во … де их враг – хищный кит-касатка бродит. . Все стоят рядками, ровненько, как часовые. В воду — никто. 2. Составь из предложений текст. 3. Придумай к тексту заголовок и запиши его. 4. Запиши текст. Проверь свою запись.

2 предложения и синхрамический разбор

Соберите слова в предложения и запишите их.Закончите текст добавив последнее предложение.Подбирите заголовок к полученному тексту. Тихо,на,листья,земл … ю,жёлты,е, падают, мокрую .В, осеняя ,под ,парке, шуршит, ногами ,листва. По, дети, ковру ,бегают, золатому, весело.

опишите картину, используя текс упражнения 4 Н. Луговенко. Тихая ночь. 2008 г. ПОЖАЛУЙСТА ПОМОГИТЕ ДАЮ 50 БАЛЛОВ

Рассмотрите диаграмму частоты употребляя русского алфавита

Ответить на вопрос «Какова задача текста?» Сам текст: В городе потеплело, хотя солнце клонится на закат, земля подставляет под его лучи свой продрогши … й зимний бочок. Греется. Мальчик оглядывается вокруг и замечает, что снежный наст в городском сквере осел и напоминает поверхность луны. На его шероховатой, кремнистой корочке виднеются маленькие лунные цирки. И пусть не скоро распустяться почки проростёт трава, — на еловых лапах, на самых кончиках, уже появилась свежая зелень. Тёмные прошлогодние иголки жёсткие, а новые весенние иголочки ещё не окрепли, не научились колоться. Дотронься до них щекой — почувствуешь какие они нежные.

Русский язык, 5 класс Ладыженская. Номер 15 — Можно ли выступление ученицы на уроке назвать докладом в научном стиле? К какому стилю вы бы отнесли её … высказывание? Преобразуйте этот текст в научный доклад. Преобразуйте текст, пожалуйста!

— Читаем и говорим Прочитайте диалог двух друзей. Вставьте в диалог пропущенное слово. — Привет, Ержан! — Добрый день, Ерасыл! Как поживаешь? — Всё ок … ей! Только вот «комп» «завис», решил прогуляться к «френ ду», с ним «проспичить» данную проблему. — Э-э-э… Не понял… Что сделать? — К «френду» прогуляться, говорю, ну, то есть… навестить. — Ммм, понятно. А спички зачем? — Какие ещё спички?! — Ну, ты же сам сказал: «Про спички проблему»… — «Проспичить», — я сказал, а это значит – Пока я пе реписывался по «мейлу» с Дамиром, «комп», видать, какой-то виру подхватил и «завис». Вот иду теперь к «френду» за «Хэллом». Что? Дамир заболел? А «хэлп-френд» — это что? Заклинание с его болезни? Или лекарство? — 1. Вы поняли, о чём говорил Ерасыл? Как вы думаете, что ответил Ержан? Чт бы вы на месте Ержана посоветовали его другу? 2. Разыграйте диалог по ролям так, чтобы герой рассказал отцу о данной си туации на понятном языке. Используйте жесты и мимику, чтобы лучше передат слова и эмоции героев.

Спиши любые 2 предложения. Подчеркни многозначные слова.

Однородные члены предложения (Упражнения и тест)

Упражнение 1.

Прочитайте, соблюдая интонацию однородности. Определите, какими членами предложения являются однородные члены в каждом предложении и как они между собой связаны. Начертите схемы 3, 7, 8-го предложений.

1) Внизу мерно и широко шумел прибой (Казаков). 2) То солнце спрячется, то светит слишком ярко (Крылов). 3) В вагоне электрички было тесно от рюкзаков и лыж и шумно (Казаков). 4) Поворчал он, да не посмел ослушаться (Короленко). 5) Голос слепого нищего был слаб и дрожал… (Горький).6) Она молода, изящна, любит жизнь… (Чехов). 7) Они медленно прошли мимо бревенчатых глухих стен, изгородей и бань, вышли к обрыву над озером и сели на лавку под березой (Казаков). 8) Из Москвы поехал я на Калугу, Белев и Орел и сделал таким образом 200 верст лишних, зато увидел Ермолова (Пушкин).

Упражнение 2.

Спишите текст. Подчеркните однородные члены предложения в соответствии с тем, каким членом предложения они являются.

СКВОРЕЦ

Земля обсохла, душистые берёзовые почки распустились. Вспахиваются поля, вскапываются и рыхлятся огороды. Сколько выползает на свет божий разных червячков, гусениц, слизней, жучков и личинок! Скворец никогда весной не ищет своей пищи ни в воздухе на лету, ни на дереве. Его корм всюду: на земле и в земле. Знаете, сколько истребляет он в течение лета всяких вредных для сада и огорода насекомых, если считать на вес? В триста раз больше собственного веса!
Интересно глядеть, когда он, идя между грядок или вдоль дорожки, охотится за своей добычей. Походка его быстра и чуть-чуть неуклюжа.
(К. Паустовский.)

Упражнение 3.

Составьте по приведенным ниже схемам предложения с однородными членами и запишите их в следующем порядке:

а) с однородными членами, выражающими соединительные (перечислительные) значения;
б) с однородными членами, выражающими разделительные (взаимоисключение, чередование) значения;
в) с однородными членами, выражающими противительные (противопоставление, сопоставление) значения.
1. [О, О, О].
2. [О, О и О].
3. [О, но О].
4. [О или О].
5. [Не только О, но и О].
6. [То О, то О].
7. [И О, и О, и О].

Упражнение 4.

Распространите предложения однородными членами.

Образец: Писатели сильны своей связью с народом. — Великие русские писатели были сильны своей связью с родным народом, сродной страной.

1) Они боролись за справедливость.
2) Пушкин создал русский литературный язык.
3) Поэт положил начало красивому стиху и точной прозе.

Упражнение 5.

Запишите предложения под диктовку, составьте их схемы (комментированное письмо). Выпишите ряды однородных членов.

1) Сосны, берёзы, лиственницы мелькают по сторонам. (В. Песков) 2) Люди ближних сёл несли на базар овощи, хлеб, птицу, фрукты, мёд. (А. Фадеев) 3) Были это весёлые, сильные и смелые люди. (М. Горький) 4) Москва, Москва!.. Люблю тебя, как сын, как русский, — сильно, пламенно и нежно! (М. Лермонтов) 5) Перед домом разноцветные огни вспыхнули, завертелись, поднялись вверх колосьями, пальмами, фонтанами, посыпались дождём, звёздами, угасали и снова вспыхнули. (А. Пушкин)

Упражнение 6.

Выпишите из записанных на доске предложений ряды однородных членов предложения, составляя их схемы.

Образец. Был на севере я и на юге, плыл на тихой и шумной волне, но везде, как о верной подруге, о московской скучал стороне. (К. Букин.)

1) По сторонам тропы высокими и крутыми стенами стоял шиповник и цвел алым и влажным огнем. (К. Паустовский.) 2) Лена смотрела в окно на только что освободившуюся ото льда холодную гладь залива, на рыбачьи артели с сетями на гальке, на весенние караваны гусей и уток. (А. Фадеев.) 3) В мартовскую ночь зима еще украдкой возвращает морозную тишину, колкий воздух, холодный блеск луны, хрустальную звонкость наста и тонкого ледка лужиц. (Д. Зуев.) 4) Прохор фыркал, отдувался, гоготал, сплавал на ту сторону, нарвал фиалок и царских кудрей, расцветил букет огнями желтых лилий и поплыл обратно. (В. Шишков.) 5) Море лов..т стрелы молний и в своей пучине гас..т. (М. Горький.) 6) Петр Иванович быстро и совсем неслыщно встал с земли, сунул руку в мешок и вытащил оттуда свернутую сетку. (Г. Скребицкий.) 7) По горам, в лесу огни, точно звезды, плавали, опускаясь и поднимаясь по скатам холмов. (И. Гончаров.)

Упражнение 7.

Запишите предложения, подчеркните однородные члены предложения, составьте схемы, прокомментируйте, при помощи каких союзов соединены однородные члены предложения.

1) Осинник зябкий, да речушка узкая, да синий бор, да жёлтые поля, ты всех милее, всех дороже, русская, суглинистая, жёсткая земля! (А. Сурков) 2) У Сибири есть много особенностей как в природе, так и в людских правая. (И. Гончаров) 3) Или бури завываньем ты, мой друг, утомлена, или дремлешь под жужжанье своего веретена. (А. Пушкин) 4) Либо дождик, либо снег, либо будет, либо нет. (Пословица) 5) Лес не школа, да всех учит. (Пословица) 6) Приют наш мал, зато спокоен. (М. Лермонтов)
7) И снова солнечный, холодный и приятный
И день, и блеск садов.
И легкой зелени серебряные пятна
В прозрачности прудов. (В. Комаровский)
8) Был соловей влюблен в весну и зори,
И свил гнездо в смородинном кусте,
И до утра в невыплаканном горе
Он пел любовь, послушную мечте. (К. Фофанов)

Тест по теме «Однородные члены предложения»

1. Какое утверждение является неверным?

Однородные члены предложения …

1) соединяются между собой сочинительными союзами
2) отвечают на один и тот же вопрос и относятся к одному и тому же слову
3) могут быть распространенными
4) всегда выражаются одной частью речи.

2. Какую синтаксическую функцию выполняют однородные члены в предложении?

Дни стояли пасмурные, дождливые, однако теплые.

1) однородные подлежащие
2) однородные сказуемые
3) однородные определения
4) однородные обстоятельства

3. Какую синтаксическую функцию выполняют однородные члены в предложении?

Грин населил свои книги племенем смелых, простодушных, как дети, гордых, самоотверженных и добрых людей.

1) однородные подлежащие
2) однородные дополнения
3) однородные определения
4) однородные обстоятельства

4. Какую синтаксическую функцию выполняют однородные члены в предложении?

Туманы в Лондоне бывают если не каждый день, то через день непременно.

1) однородные сказуемые
2) однородные дополнения
3) однородные определения
4) однородные обстоятельства

5. Найдите в предложениях однородные члены и определите их синтаксическую функцию.

1) Мы обследовали наше новое жилье и нашли здесь много нужных вещей.
2) А Василия Блаженного, Московский Кремль, песни, стихи Пушкина, романсы Толстого любить можно.
3) Розово и зыбко явь отражается в снах.
4) Длинноногая тень от белого, в рыжих пятнах, коротконогого Мурзика.
5) Рядом со Стрелецким стояли Тася и Волошин.
А. Подлежащее. Б. Сказуемое. В. Определение. Г. Дополнение. Д. Обстоятельство.

6. Определите, как связаны между собой однородные члены.

1) Эта птица вообще любит озера, реки, болота.
2) Были здесь узкие и острые гоночные суда и широкие мореходные боты.
А. Союзная связь. Б. Бессоюзная связь.

7. Установите тип союзов, соединяющих однородные члены.

1) И учителями там были бабки, да дедки, да деревенские.
2) Крики то усиливались, то затихали.
3) Где-то далеко заворчал гром, но сошел на нет.
А. Соединительные союзы. Б. Противительные союзы. В. Разделительные союзы.

8. В каком варианте ответа указаны предложения с несколькими рядами однородных членов?

А. По сторонам тропы высокими и крутыми стенами стоял шиповник и цвел алым огнем.
Б. Море ловит стрелы молний и в своей пучине гасит.
В. Силу гнева, пламя страсти и уверенность в победе слышат тучи в этом крике.
Г. В лесу и на лугу пахло мокрой травой и свежим сеном.
1) А,В 2) Б,В 3) А,Б 4) А,Г

9. Среди предложений 1-5 найдите предложение с однородными членами. Напишите номер этого предложения.

(1) На востоке разгорается заря, и вода кажется розовой. (2) Как бы в парной легкой дымке под пение бесчисленных птиц поднимается над землёю солнце. (3) Точно живое дыхание земли, легкий золотистый туман стелется над полями, над недвижной лентой реки. (4) Все выше поднимается солнце. (5) Прохладная прозрачная роса на лугах сияет алмазной россыпью. (И.Соколов-Микитов)

10. Среди предложений 1-3 найдите предложение с однородными членами. Напишите номер этого предложения.

(1) А как хороши зимою покрытые льдом и снегом лесные озерки, застывшие малые реки, в которых продолжается невидимая глазу жизнь! (2) Хороши зимою осиновые деревья с тончайшим кружевом своих голых ветвей на фоне темного елового леса. (3) Кое-где краснеют в лесу на рябине зазимовавшие ягоды, висят яркие гроздья калины. (И.Соколов-Микитов)

Ответы:

Диктант по теме: «Однородные члены предложения» | Учебно-методический материал по русскому языку (8 класс):

Дед Макар

Я вспоминаю детство с теплом и трепетом. В нашем доме по праздникам было очень шумно. Со всех уголков страны съезжались родственники: тёти и дяди, двоюродные братья и сёстры — их приезд сам по себе всегда был праздником. Но самым ожидаемым гостем для меня был дед Макар. Старенький, морщинистый, с тёплыми глазами, сияющими каким-то нереальным светом, сгорбленный, опирающийся на корявую трость, он был похож на героя из сказок, которых мне великое множество рассказывала покойная бабушка. Дед Макар приходился то ли двоюродным, то ли троюродным дядей моему отцу. Он был одинок. Жил в какой-то глухой деревеньке, название которой я сейчас даже не могу вспомнить. Мы никогда не навещали его. Отец говорил, что дед Макар не любит шум, и всё-таки он приезжал к нам раз или два в год. Ему выражали особое почтение, как самому старшему в семье. Все его побаивались почему-то, но я никогда не испытывал перед ним страха. Я не отходил от него ни на шаг. Всё в нём поражало меня: тёплый взгляд из-под густых бровей, низкий голос с простуженной хрипотцой, тяжёлая поступь под мерный стук трости — я был очарован им.

Дед Макар обычно садился куда-нибудь в угол, доставал потёртую трубку, набивал в неё душистый табак и закуривал, глядя строго перед собой. Я садился рядом с ним, придвинув поближе деревянный стул, на который забирался с ногами, и с нетерпением ждал, когда он заговорит. Он начинал говорить внезапно, и я никогда не мог угадать этот момент, поэтому каждый раз вздрагивал, услышав его звучный голос. Дед Макар рассказывал о войне, а я впивался в него отчаянным взглядом, боясь упустить хоть слово. Его истории были мрачными, но я с необъяснимой жадностью запоминал их и хранил глубоко в сердце.

Деда Макара давно уже нет, а я всё ещё помню его взгляд, голос, запах табака, окутывающий комнату, и страшные истории его нелёгкой жизни, которые сейчас я иногда пересказываю своему сыну.

§32. Предложения с однородными членами

423. Прочитай. Найди и подчеркни главные члены предложений. Поставь к ним вопросы.

Чем отличаются второе и третье предложение от первого? А второе от третьего?

Что изменилось в этом предложении по сравнению с предыдущими? Какой вопрос возникает?

Второе и третье предложение отличаются тем, что в них по два сказуемых.
Четвертое предложение отличается тем, что в нем три подлежащих. Возникает вопрос: может ли быть в предложении два или даже три сказуемых и как их можно называть?

424. Прочитай. Найди и подчеркни главные члены в предложениях. Поставь к ним вопросы.

Сравни предложения. Чем они отличаются? Какой вывод ты можешь сделать?

Уточни в толковом словаре значение прилагательного однородный. Как ты думаешь, почему эти члены предложения так называются?

В предложениях 2,3,4 несколько сказуемых, они разделяются запятыми и соединяются союзом и. можно сделать вывод, что в предложении может быть несколько сказуемых при одном подлежащем или несколько подлежащих при одном сказуемом. Предложение с несколькими подлежащими или сказуемыми называется предложением с однородными членами. В толковом словаре слово однородный толкуется так: одинаковый, относящийся к одной и той же группе (роду, разряду).

425. Прочитай отрывок из стихотворения Г. Сапгира «Леса-чудеса». Из каких членов предложения состоит лесная песня? Прочитай ее с интонацией перечисления. Есть ли в этом отрывке друге однородные члены? Как надо прочитать это предложение? Спиши лесную песню.

Лесная песня состоит из подлежащих. В этом отрывке есть и однородные сказуемые: рассядемся, будем петь. При чтении этого стихотворения нужна интонация перечисления.

426. Прочитай текст про себя. Какие слова нужно читать с интонацией перечисления? Прочитай вслух, соблюдая интонацию перечисления.

Докажи, что древние русские имена говорят о богатстве русского языка. Встречал ли ты эти имена? Где? Расскажи. Как ты думаешь, какие фамилии образовались от этих имен?

С интонацией перечисления нужно читать имена собственные. Имена собственные, которые давали родители своим детям, говорят о богатстве русского языка. Давали имена по внешним приметам: Черняй, Чернявка, Бел, Беляй, Малюта, Некраса.

По характеру ребенка: Бессон, Молчан, Несмеяна, Неулыба, Добр, Смирной. По тем чувствам, которые дети вызывали у родителей: Любим, Любава, Милава, Нечай. Эти имена встречаются в фамилиях, которые от них произошли: Беляй – Беляев, Молчан – Молчанов, Булгак – Булгаков, Смирной – Смирнов, Любим – Любимов, Нечай – Нечаев, Черняй – Чернов, Некраса – Некрасов.

427. Спиши предложения. Найди и обозначь главные члены. Есть ли среди них однородные? Покажи графически, какие члены предложения однородные. Прочитай предложения с однородными членами. Не забудь об интонации перечисления.

428. Спиши текст. Найди и подчеркни главные члены в каждом предложении. Покажи графически однородные члены.

Подчеркни знакомые орфограммы, объясни написание.

Рассмотри еще раз схемы предложений с однородными членами. Какой знак разделает однородные члены на письме?

429. Прочитай. Определи, какая схема соответствует каждому предложению. Спиши в порядке следования схем.

Ночью в полях под напевы метели дремлют березки и ели.

На дворе стоит бычок и жует свой язычок.

Выйдет солнышко опять, в окна к нам заглянет.

430. Запиши предложения по схемам.

Гуси и лебеди гнездятся на озере.

Гуси и лебеди плавают, плещутся, ныряют.

Летом так чудесно поют зарянки и соловьи.

431. Спиши текст. Поставь, где это нужно, запятую между однородными членами. Покажи графически однородные члены.

432. Составь и запиши предложения по схемам.

Волга и Ока текут в Каспийское море.

Белые лилии и желтые кувшинки цвели в пруду.

Яркие звезды мерцали, сияли, светили.

433. Составь и запиши предложения, в которые есть: 1) два однородных подлежащих при одном сказуемом; 2) три однородных подлежащих при одном сказуемом; 3) два однородных сказуемых при одном подлежащем; 4) три однородных сказуемых при одном подлежащем. Расставь правильно знаки препинания. Подчерки орфограммы.

434. Прочитай текст. Какова его главная мысль? Перечисли знаки препинания, которые ты знаешь. Какие из них ставятся только в конце предложения, а какие – только внутри предложения?

Главная мысль текста: знаки препинания, как интонация, позволяют точнее понимать текст, помогают передать то, что нельзя передать только словами. Знаки препинания: точка, вопросительный и восклицательный знаки, многоточие. В середине предложения можно ставить запятую, тире.

435. Что могут рассказать знаки препинания о смысле и интонации этих предложений?

Составь и запиши предложения по этим схемам. Какие это предложения по цели высказывания и по интонации?

436. Прочитай. На какие вопросы отвечают выделенные слова? К каким членам предложения они относятся? Какими членами предложения являются выделенные слова – главными или второстепенными? Какой вывод об однородных членах предложения ты можешь сделать?

Спиши текст, подчеркни в предложениях грамматической основы. Графически покажи однородные члены предложения.

437. Спиши. Подчеркни главные члены. Графически обозначь однородные члены предложения. Какие они – главные или второстепенные? Объясни, почему ставится или не ставится запятая между однородными членами.

Какие это предложения по цели высказывания и по интонации? Подчеркни орфограммы в словах и между словами. Объясни написания.

438. Прочитай. Какие знаки стоят в конце предложения? Какое предложение надо прочитать с интонацией перечисления? Почему? Какие знаки нужно поставить в этом предложении?

Спиши вторую и третью строфы. Раскрой скобки, вставь пропущенные буквы.

Покажи графически однородные члены.

Матрешки тащат йод,
Бинты, пакеты с ватой.
А Ванька вдруг встает
С улыбкой плутоватой.
— поверьте, я живой!
И не нуждаюсь в няньке!
Нам падать не впервой –
На то мы Ваньки – Встаньки!

Первое предложение надо читать с интонацией перечисления, потому что есть однородные второстепенные члены предложения, однородные члены разделяются запятыми.

439. Диктант с подготовкой. Прочитай. Подчеркни и объясни орфограммы. Подчеркни простым карандашом главные члены предложений. Покажи однородные члены. Поставь, где это нужно, запятые. Закрой учебник. Напиши под диктовку.

Открой учебник, проверь написанное. К какому предложению подходит эта схема?

440. Диктант с подготовкой. Прочитай. Найди и подчеркни знакомые орфограммы. Объясни написание. Найди и подчеркни в каждом предложении грамматическую основу. Покажи графически однородные члены. Нужно ли ставить между ними запятую? Закрой учебник. Напиши под диктовку. Покажи графически однородные члены. Открой учебник, проверь написанное. Какое предложение соответствует этой схеме?

441. Составь и запиши предложения по схемам.

442. Свободный диктант.

Раздаточный материал по теме «Однородные члены предложения» (5 класс)

Однородные члены предложения К-1. Расположите предложения в нужном порядке, чтобы получился текст. Спишите его, расставляя пропущенные знаки препинания и составляя схемы предложений с однородными членами.

Быстро пр_летело лето. Исчезли цв_ты. С каждым днем все меньше и меньше становится на д_-рев_яхлист_ев. Тр_ваклонит_ся к з_мле и как будто просит снега. Пришла ос_нь. Трепетная осинка стоит вся красная б_гроваяз_л_тистая. Только озимь переливается зеленым бархатом. Но ветер срывает и это убранство.

1. Какого стиля получился текст?
2. Объясните значение слов трепетная, убранство.
3. Укажите нераспространенные предложения.

__________________________________________________________________________

Однородные члены предложенияК-2. Спишите, вставляя буквы и расставляя знаки препинания. Подчеркните однородные члены предложения и составьте их схемы.

Д_вно прошел листопад. Д_ревья догорели тускло и тихо. Зач_стили дожди. Туманы легли в н_зины над руч_ями расстелились пожнив_ю и по л_сным полянкам. Первые заморо_ки подсушили землю выв_трили последние п_левыезап_хи от конопляников от сырого жнив_я и с_ломенныхст_гов.

1. Подберите заголовок к тексту.
2. Определите и запишите тему текста.
3. Сформулируйте и запишите основную мысль.
4. Укажите нераспространенные предложения.
5. Выполните синтаксический разбор одного предложения с однородными членами.

______________________________________________________________________________________

Однородные члены предложенияК-3. Спишите текст, вставляя однородные члены предложения и расставляя знаки препинания. Подчеркните однородные члены предложения и составьте их схемы.

ЛЕС_НОЙ ПРАЗ_НИК

В лесу было весело. Со_нце теперь вставало очень рано ______ поз_но и усердно ______ всем на земле. Ле_кий туман окутал березы ______ ______. Но вот поднялось над лесом яркое солнышко ______ туман ______ деревья кусты и ______. На каждой веточке показались точно маленькие зеленые пальчики. Это стали распускаться листья.
Тут и начался л_снойпраз_ник. Засв_стал ______ в кустах соловей. В каждой луже ______ и квакали лягушки. Цвели деревья и ______. Май-ский жук с гудением носился между ветвями. Звонко и ______ куковала кукушка. Каждый веселился на свой лад. (По В.Бианки)

_____________________________________________________________________________________

Однородные члены предложенияК-4. Прочитайте текст. Разбейте его на части. При списывании расставьте знаки препинания и подчеркните однородные члены.

ДЕВОЧКА И КАМЕНЬ

Маленькая девочка жила д_леко от школы. В дождь и снег в жару и мороз она приходила в школу вовремя. Однажды утром с горы спустилась темная туча. Началась страшная буря. Дерев_я сгибались до земли. Никто (не)выходил на улицу. Вдруг сторож школы услышал в шуме бури голос. Он вышел на крыльцо. Там стояла девочка и держала в руке огромный камень. Она несла камень всю дорогу, чтобы… (По Р.Фраерману)

Допишите окончание рассказа.

_______________________________________________________________________________________

Однородные члены предложенияК-5. Прочитайте текст. Найдите в нем пов-торяющуюся мысль и запишите текст в исправленном виде, расставляя знаки препинания. Подчеркните однородные члены предложения.

ЛИСА И БЕЛКА

Лиса уже четвертый год жила в своей норе. Над лисьей норой жила белка. Она бегала по стволам деревьев прыгала с ветки на ветку шумела дразнилась. Старая лиса смотрела на нее и сердилась.
Однажды лиса легла пластом на поляне и притворилась мертвой. Белка жила прямо над лисьей норой. Белочка соскочила на траву и пробежала близко от лисы. Вдруг лиса вскочила. Белка испугалась и убежала на дерево.

_______________________________________________________________________________________

Однородные члены предложенияК-6. Спишите, исправляя пунктуационные ошибки. Подчеркните однородные члены предложения и составьте схемы предложений.

1. Каждая пчелка ношу несет в соты, спускает по капельке мед. 2. Теплый дождь ворвался в лес, долго топал, по тропинке в частый ельничек пролез прошумел в густой осинке. 3. Зацветут, зазеленеют, оживут леса и рощи. 4. Крупный дождь в лесу зеленном прошумел, по стройным кленам, по лесным цветам.

_______________________________________________________________________________________

Однородные члены предложенияК-7. Прочитайте текст. Разбейте его на части. При списывании расставьте знаки препинания и подчеркните однородные члены предложения.

ЕЖИК

Темной ноч_ю серый ежик гулял по лесу. Увидел красную клюквинку и наколол ее на серую иголочку. В луже заметил звездочку и накрыл ее листиком. Наступило утро. Под листиком вместо звезды еж нашел большое красное солнышко. Вот ежик смеялся!

_______________________________________________________________________________________

Однородные члены предложенияК-8. Отредактируйте текст, используя для этого предложения с однородными членами.

ОКАЗАЛ ПОМОЩЬ

Однажды случилась беда с березой. Треснула и прижалась к земле большая ветка березы. Вскоре под тонкой кожицей появились личинки. Они постепенно точили древесину. Береза на глазах стала гибнуть. На помощь ей пришел из леса дятел. Дятел стал березу обследовать своим крепким клювом, словно врач. Шаг за шагом дятел осмотрел большой сук, избавил его от недуга. Вскоре береза заметно помолодела, освежилась. Рана затянулась.

Однородность в предложении (особенно хорошее предложение, например, цитата, пословица …)

(1) Население деревни осталось на удивление однородным .

(2) Безработные не составляют однородную группу .

(3) Сомали является этнически и лингвистически однородной нацией .

(4) Это однородных человек.

(5) Компьютеры проверяют, является ли каждый текст стилистически однородным .

(6) Женщины не являются однородной группой .

(7) Горизонтальная конкуренция между однородными предприятиями. 2.

(8) Бедные — это не однородная группа.

(9) Мир оказывается однородным , изотропным, децентрированным.

(10) Спрос на спорт не является однородным спросом .

(11) При маскировке яркости (Sentencedict.com) после целевого слова используется однородное светлое поле .

(12) Однако на самом деле это не однородное , тесно связанное электронное мировое сообщество.

(13) Несмотря на свое поражение, лейбористы стали более однородными , чем когда-либо.

(14) Отдельные политические манежи, основанные на однородных округах, заставляют людей разлучаться, а не вместе.

(15) Самой большой однородной группой, голосующей за , был городской средний класс, а против — сельская беднота.

(16) Гомогенные катализаторы — это соединения металлов, которые растворяются в реакционной смеси и которые необходимо отделять от нее в конце.

(17) Однородные , повторяющиеся элементы связаны триангуляцией для образования непрерывной пространственной сетки.

(18) Только среди однородного белого населения Соединенных провинций Ривер Плейт независимость казалась надежной.

(19) Педагоги стараются объединить учеников со схожими способностями в классы, потому что они считают, что это однородное объединение является целесообразным.

(20) Без посторонних или посторонних примесей; свободный от чего-либо, не имеющего отношения к нему; однородный , нелегированный.

(21) Технические проблемы Невооруженным глазом мозг имеет пугающе однородный вид .

(22) Океаны Для предвзятого взгляда людей, привязанных к суше, океаны кажутся одной сплошной массой, однородной как космическое пространство.

(23) Империализм сосредоточился на одном или двух природных ресурсах, создав таким образом однородный земледельческий пролетариат , выполняющий одну и ту же работу.

(24) Множественное число здесь важно, потому что не может быть единой или однородной стратегии против расизма, потому что сам расизм никогда не бывает однородным.

(25) Сначала рассмотрим смещения в плоском трехмерном пространстве, которое является своего рода изотропным однородным пространством .

(26) Даже такие популярные футуристы, как Элвин и Хайди Тоффлер, обычно относят женщин к однородному , унисексуальному будущему.

(27) Могли быть миллионы пулов, каждый из которых содержал ипотечные ссуды с определенными характеристиками, каждый сам по себе однородных .

(28) Однако нас в первую очередь будут интересовать фазовые равновесия с участием гомогенных смесей, то есть растворов.

(29) Затем, когда данные собраны, респонденты группируются в однородных категорий в соответствии с их оценками по выбранным переменным.

(30) Следствием такой доступности времени и поддержки для профессионального развития является не однородных сотрудников.

Определение однородности по Merriam-Webster

гомосексуальный | \ ˌHō-mə-ˈjē-nē-əs , -ˈJēn-yəs \

1 : того же или подобного вида или характера

2 : однородной структуры или состава на всем протяжении культурно однородный район 3 : , обладающий свойством, что если каждая переменная заменяется на постоянную, умноженную на эту переменную, константа может быть вычтена за скобки : , имеющий каждый член одинаковой степени, если все переменные учитываются однородное уравнение

однородная смесь в предложении

SentencesMobile

В некоторых случаях коллоидная суспензия может считаться гомогенной смесью.
Смолы NORYL — редкий пример гомогенной смеси двух полимеров.
Лучше всего держатся однородные однородные смеси, такие как шоколад, сыр и ваниль.
Чайник переворачивают, чтобы получить однородную смесь.
Гомогенную смесь закрывали пробкой.
По мне, по крайней мере, в однородной смеси не может быть одновременно сладкого и кислого / горького.
Примерами дисциплин являются: управление смазкой штампа (использование незагрязненных и гомогенных смесей, количество и размещение смазки).
В результате получается однородная смесь без горячих точек в двигателе, что имеет решающее значение для сгорания водорода.
Но если основа и белки не образуют однородной смеси, суфле может подниматься неравномерно и иметь карманы из яичного белка.
Когда кофе добавляется к смазке таким образом, может получиться однородная смесь без эффекта «красных глаз».
В предложении сложно увидеть однородную смесь.
Это позволяет атлантической воде смешиваться с полярными водами, создавая более однородную смесь относительно теплой и умеренно соленой воды.
Порошкообразное лекарственное средство и наполнитель (обычно инертный сахар) добавляют к жидкому раствору и быстро перемешивают до получения гомогенной смеси.
Однако в двигателе HCCI однородная смесь топлива и воздуха сжимается, и сгорание начинается при достижении достаточного давления и температуры.
RUTF представляют собой однородную смесь богатых липидами и водорастворимых пищевых продуктов. Липиды, используемые в рецептуре RUTF, находятся в вязкой жидкой форме.
Это основная причина для разработки реакторов с дискретным твердым топливом, разделенным замедлителем, вместо использования более однородной смеси двух материалов.
Например, для более быстрого плавления соединения может потребоваться более высокая температура, но для получения гомогенной смеси может потребоваться более низкая температура.
Вместо этого у вас есть гомогенная смесь, у которой минимальная свободная энергия ниже критической температуры, поэтому вам придется варить ее на медленном огне, чтобы выпустить воздух.
Следующим развитием производства портландцемента стало внедрение вращающейся печи, которая позволила получить более прочную, более однородную смесь и непрерывный производственный процесс.
При этом образуется «однородный заряд»: однородная смесь воздуха и топлива, которая воспламеняется свечой зажигания в заданный момент вблизи вершины такта сжатия.
Когда эта реакция 1: 3 смешивается со стеклянным композитом, высокая молекулярная масса лантана вызывает увеличение гомогенной смеси расплава, что приводит к более низкой температуре плавления.

Другие предложения ： 1 2

Гомогенный vs.Однородный — в чем разница?

Если вы описываете общество, состоящее из очень похожих людей, вы бы описали это общество как однородное или однородное ?

Несмотря на сходство в написании, эти слова не являются синонимами. Один — устаревший термин из биологии, а другой — прилагательное, обозначающее тождество. Они настолько сбивают с толку, что даже профессиональные журналисты часто их неправильно используют.

Однако вы разборчивый писатель и понимаете, что правильный выбор слов может сохранить доверие к вам.Эта статья объяснит, какие из этих слов верны в вашем написании.

В чем разница между однородным и однородным?

В этом посте я сравню однородный и однородный . Я буду включать примеры предложений для каждого слова, чтобы вы могли увидеть их правильное использование в контексте.

Наконец, я покажу вам мнемонический прием, который позволяет легко выбрать гомогенный или гомогенный в вашем собственном письме.

Когда использовать гомогенный продукт

Что означает однородный? Гомогенный (произносится как huh- mah -je-nus) — устаревший биологический термин, обозначающий органов или тканей тела с генетическим сходством .

Сегодня большинство научных авторов использовали бы вместо этого более свежий термин гомологичный .

Тем не менее, если вы читаете старые научные тексты, время от времени вы можете встретить однородных .

Вот возможный пример:

Организм-хозяин отклонил даже имплантаты из однородной ткани.

Обычная ошибка с этими словами состоит в использовании слова однородный , когда автор действительно имеет в виду однородный . Поскольку гомогенный сокращается в использовании, даже в научном сообществе, этой ошибки должно быть легко избежать.

Когда использовать гомогенный продукт

Что означает однородный? Однородный (произносится как hoh-muh- jeen -ee-us) — прилагательное.Это не синоним гомогенный , , несмотря на сходство его написания с этим словом.

Однородный означает , имеющий аналогичные или однородные характеристики . Сообщество, большинство членов которого имеют схожие характеристики, например, байкерская банда, состоящая из мужчин с низким доходом в возрасте от 20 до 30 лет, у которых у всех одинаковые татуировки, можно назвать однородным. Коробка цветных мелков, содержащая только синие мелки, также будет однородной.

Вот еще несколько примеров:

Тесто для торта сначала представляет собой набор разрозненных ингредиентов, но вскоре становится липкой однородной смесью.
Показатели продаж существующих и новых филиалов удивительно однородны; статистически значимых различий между филиалами за последний квартал нет.
Чистый результат — партии, которые гораздо более однородны внутри, чем это было поколение назад. — The Washington Post

Однородный появился на английском языке с 17 века. Он в некоторой степени уникален тем, что его этимологию можно проследить как на латинском, так и на греческом языках.Его следует произносить с помощью пяти отдельных слогов, хо-мух- джен -ее-нас.

Связанное существительное с гомогенизировать — это однородность , и его глагол гомогенизировать . Вы, вероятно, видели этикетки на молоке, рекламирующие продукт как гомогенизированный . Однородный также имеет антоним гетерогенный , что означает с разными характеристиками .

Как обозначить однородный и однородный

Эти слова имеют разное произношение, и правильное произношение каждого слова является ключом к использованию правильного слова в вашем письме.

Как произносится homogenous: В произношении homogenous (huh- mah -je-nus) четыре слога.

Как произносится homogen: В произношении homogen (hoh-muh- jeen -ee-us) пять слогов. Однородный, как и его антоним, гетерогенный, оба содержат больше слогов, чем однородные.

Однородный = четыре слога.
Однородный = пять слогов.
Неоднородный = шесть слогов.

Уловка, чтобы запомнить разницу

Если вы не биолог 19 века, вам следует избегать использования гомогенного . Сегодня ученые с большей вероятностью будут использовать гомологичного вместо этого архаичного термина.

Для всех ситуаций, когда вам нужно описать что-то как имеющее похожие или однородные характеристики, выберите однородный .

Проверка однородности и однородности: Поскольку однородный имеет дополнительный E , как и слово характеристики , вы можете помнить, что однородный описывает аналогичные характеристики.

Сводка

Он однородный или однородный? Однородный — это старый научный термин, описывающий похожие ткани или органы. Он был заменен на гомологичный . Однородный — прилагательное, описывающее сходных или однородных характеристик .

Таким образом,

Однородный все еще используется в современной письменности.
Однородный в значительной степени заменен гомологичным .

Однородное определение и смысл | Словарь английского языка Коллинза

Примеры ‘однородный’ в предложении

однородный

Эти примеры были выбраны автоматически и могут содержать конфиденциальный контент. Подробнее… Однако очевидно, что молодые люди не являются однородной группой.
Times, Sunday Times (2010)
Мы предпочитаем работать и общаться в однородной группе.
Times, Sunday Times (2009)
В нем содержится однородная группа «заключенных».
Койл, Эндрю и Стерн, Вивьен Тюрьмы, которые мы заслуживаем (1994)
Он также представляет каждую группу как чрезмерно однородную.
The Times Literary Supplement (2011)
Но сегодня женщины — не такая однородная группа.
Миллер, Морин Двойной доход Еще нет детей? (1989)
Индустриальное общество представляет собой единую гомогенную культуру, общую для всего населения.
The Times Literary Supplement (2011)
Фирмы в совершенно конкурентной отрасли продают однородные продукты и устанавливают цены.
Миллер, Роджер Лерой и Фиш, Раймонд П. Х. Микроэкономика: теория цен на практике (1995)
Распространенной ошибкой было рассматривать заключенных как однородную группу с набором общих ценностей.
Койл, Эндрю и Стерн, Вивьен Тюрьмы, которые мы заслуживаем (1994)
Наши группы не являются однородными единицами.
Христианство сегодня (2000)
Говорят, что судебная власть не может быть составлена из узкой и однородной группы.
Солнце (2010)
Подробнее …
Таким образом, однородный товар — это совокупность всех товаров, которые являются идеальными заменителями.
Миллер, Роджер Лерой и Фиш, Раймонд П. Х. Микроэкономика: теория цен на практике (1995)
Африканцы тоже не были однородной группой, но сами по себе различались по убеждениям и своим ролям в обществе.
Гренвилл, Дж. А. С. История мира Коллинза в 20-м веке (1994)
Более того, отдельные работники в любой профессиональной группе не являются однородными единицами, что требует от работодателей оценки относительных навыков и способностей отдельных работников при найме рабочей силы.
Пасс, Кристофер, Лоус, Экономический словарь Брайана Коллинза (1993)
Измерение динамических корреляций слов в письменных текстах с помощью функции автокорреляции
1. Введение
Мы используем язык для передачи наших идей. Поскольку наша физическая функция ограничена говорением или написанием только одного слова за раз, мы должны преобразовать наши сложные идеи в линейные цепочки слов. В этом преобразовании важно использовать память, потому что наши мыслительные процессы намного сложнее, чем линейный объект, и это одномерное является источником различных типов корреляций, наблюдаемых в письменных текстах или речах.В связи с этим возникают вопросы, как охарактеризовать различные типы корреляций в лингвистических данных и как связать их с нашими мыслительными процессами. Эти вопросы побудили нас начать изучение динамических корреляций в письменных текстах.
Одним из основных способов выявления корреляций является анализ статистики совместной встречаемости слов, который является традиционным количественным методом в лингвистике. Этот подход успешно применялся для извлечения семантических представлений [1], автоматического извлечения ключевых слов и ключевых фраз [2] [3], анализа локального или глобального контекста [4], измерения сходства на уровне слова или контекста [5] , и многие другие задачи.Другой способ исследовать корреляции в лингвистических данных — использовать схему отображения, то есть преобразовать заданную последовательность слов или символов в тексте во временной ряд и, таким образом, зафиксировать корреляции в динамической структуре. Схема отображения имеет очевидное преимущество для нашей цели, потому что динамические корреляции могут быть связаны с лежащими в основе стохастическими процессами, которые генерируют данные временных рядов. Это означает, что если мы успешно смоделируем переведенные данные временных рядов с помощью определенного типа случайного процесса, то мы сможем получить понимание этой модели, чтобы понять отношения между текстом и представленной сложной идеей.До сих пор анализ временных рядов письменных текстов проводился на трех различных лингвистических уровнях: сопоставления выполнялись на уровне букв [6] [7] [8], на уровне слов [9] [10] [11], и на уровне контекста или темы [12] [13]. Среди них отображение на уровне слов привлекательно, потому что считается, что фундаментальная минимальная единица мысли существует на уровне слов [10]. Кроме того, отображение на уровне слов предлагает простую процедуру, с помощью которой заданная последовательность слов преобразуется во временной ряд без каких-либо дополнительных манипуляций.В отображении все слова пронумерованы в порядке появления, как я знак равно 1 , 2 , ⋯ , N , где i играет роль времени в тексте, состоящем всего из N слов. Это означает, что единицей времени отображения уровня слова является одно слово, и поэтому преобразование просто эквивалентно присвоению уникального индекса i каждому слову в соответствии с порядком его появления в тексте. В дальнейшем мы называем этот индекс «временем нумерации слов».Однако исследования, использующие отображение на уровне слов, имеют общий недостаток, заключающийся в том, что динамические корреляции не могут быть выражены надлежащим образом, и поэтому такое отображение не подходит для обсуждения стохастических свойств каждого слова. Основная причина этого заключается в том, что мы не можем определить автокорреляционную функцию (ACF) надлежащим образом, когда мы используем время нумерации слов, как будет описано в разделе 3. Эта ситуация требует использования функций распределения промежутков [9] [11] или более сложные подходы [10] для характеристики стохастических свойств слов, когда мы применяем время нумерации слов.Использование ACF, однако, важно в этом исследовании, потому что это наиболее прямая величина для выражения динамических корреляций слов и, таким образом, будет большим подспорьем в установлении связи динамических корреляций с лежащими в основе стохастическими процессами.
Цель этого исследования — найти модификацию отображения на уровне слов, которая подходит для определения и вычисления соответствующих ACF в схеме отображения. С этой модификацией мы затем вычисляем ACF для слов в письменных текстах и исследуем динамические корреляции на уровне слов с точки зрения функциональных форм ACF.В частности, мы фокусируемся на динамических корреляциях от нескольких предложений до нескольких десятков предложений, потому что сложные идеи требуют такой длины для передачи. Путем анализа ACF мы обнаружим, что функциональная форма ACF для слов с динамическими корреляциями полностью отличается от тех, которые не имеют динамических корреляций. Используя этот результат в качестве основы, будет представлена мера, которая количественно определяет силу динамических корреляций, и будет обсуждена ее достоверность.Эта мера в некотором смысле выражает важность соответствующего слова в тексте и, таким образом, имеет широкий спектр реальных приложений, в которых требуется важность каждого слова.
Остальная часть статьи организована следующим образом. В следующем разделе мы описываем связанные исследования с особым акцентом на том, как модели, используемые в соответствующих исследованиях, могут быть интерпретированы с точки зрения случайных процессов. Затем мы посвящаем раздел объяснению модификации отображения на уровне слов, определения подходящей ACF для вхождений слов и того, как вычислить ACF из реальных письменных текстов.Раздел 4 описывает 12 текстов, частые слова из которых исследуются с помощью АКФ. Эти 12 текстов представляют собой широкий спектр письменных лингвистических данных. Раздел 5 показывает наш систематический анализ АКФ, рассчитанных для слов в 12 текстах. Также представлена мера, представляющая важность слова с точки зрения динамических корреляций. В заключительном разделе мы делаем выводы и предлагаем направления будущих исследований.
2. Сопутствующие работы
2.1. Модели вхождений слов
Однородный точечный процесс Пуассона [14] со временем нумерации слов можно рассматривать как простейшую модель вхождений слов в текст, поскольку он обладает ключевым свойством «полной независимости», в котором количество вхождений рассматриваемого слова в каждая ограниченная подобласть во «времени» по тексту будет полностью независима от всех остальных.Однородный точечный процесс Пуассона подходит, если слово встречается с очень низкой постоянной вероятностью в каждую единицу времени. Это означает, что вероятность появления слова в единицу времени (для каждого слова) должна быть постоянной и фиксированной на определенном низком значении по всему тексту, чтобы надлежащим образом применить однородный точечный процесс Пуассона. Это стационарное условие слишком строгое и ограничивает применимость модели к вхождениям слов в реальных текстах. Поэтому были предприняты попытки расширения однородного точечного процесса Пуассона, чтобы снять ограничение.Мы кратко опишем здесь, как вхождения слов моделировались в двух связанных исследованиях, в которых могут быть достигнуты расширения однородного пуассоновского процесса.
Sarkar et al. [11] использовал время нумерации слов и смоделировал появление слов в текстах с помощью смеси двух однородных пуассоновских процессов, в которых один процесс описывает обычное состояние появления слов с низкой частотой встречаемости, а другой процесс выражает возбужденное состояние. состояние с высокой частотой встречаемости.Модель не фиксирует явно динамические корреляции рассматриваемого слова, а вместо этого просто указывает временной интервал, в котором динамические корреляции сохраняются, как продолжительность возбужденного состояния.
Дальнейшее расширение было достигнуто за счет использования неоднородного пуассоновского процесса, который определяется как точечный процесс Пуассона с изменяющейся во времени частотой появления [15] [16]. Adilson et al. [9] приняли формулировку одного из неоднородных пуассоновских процессов, то есть процесса Вейбулла [14] [16] [17], для моделирования вхождения слов в тексты.
Очевидно, две упомянутые выше модели обладают большей выразительностью, чем однородный пуассоновский процесс. Однако эти модели не служат для выяснения динамических корреляций встречаемости слов, потому что ключевое свойство «полной независимости» также является общим для этих двух моделей. Другими словами, поскольку свойство «полной независимости» наследуется этими двумя моделями, появление рассматриваемого слова в тексте не влияет на вероятность появления этого слова в разное время.Это свойство отсутствия памяти затрудняет применение этих моделей для выяснения динамических корреляций встречаемости слов.
Другой неудовлетворительный момент, который является общим для двух связанных исследований, заключается в том, что функция распределения пробелов использовалась для характеристики стохастических свойств рассматриваемого слова. Обратите внимание, что когда используется время нумерации слов, «промежуток» — это просто количество других слов, встречающихся между вхождениями рассматриваемого слова в текст. Следовательно, эта функция распределения не выражает явно динамическую корреляцию, хотя она подходит для представления характеристик случайных процессов, таких как однородный Пуассон, смесь двух однородных пуассоновских и неоднородных пуассоновских процессов, в которых сохраняется свойство полной независимости.
Чтобы избежать ненадлежащего использования функции распределения пробелов для представления динамических корреляций, мы отбросим функцию распределения пробелов, а в следующем разделе мы представим ACF, которая больше подходит для анализа динамических корреляций слов.
2.2. Модели лингвистических данных с ACF
Существуют и другие работы, в которых лингвистические данные рассматриваются как временные ряды, как и в этой работе, и в которых некоторые методы анализа временных рядов используются для достижения целей исследователей.Примеры классических работ, в которых используются ACF, можно увидеть в [18] и [19], где временные ряды длины предложения были проанализированы с помощью ACF. Более общий метод применения анализа временных рядов к лингвистическим данным был разработан Павловским [20]. Он использовал ACF для анализа последовательных структур в тексте на фонетическом и фонологическом уровнях [20] [21] [22] [23]. То есть направление исследования Павловского аналогично нашему, хотя он не исследовал динамические корреляции встречаемости слов.
3. Расчет АКФ для письменных текстов
Мы предлагаем использовать ACF вместо функций распределения разрывов для описания и анализа динамических корреляций в письменных текстах. В стандартной теории обработки сигналов определение ACF для стационарной системы, C ( т ) [24], и его нормализованное выражение, Φ ( т ) , даются
C ( т ) знак равно Lim Т → ∞ 1 Т ∫ 0 Т А ( τ ) А ( τ + т ) d τ (1)
Φ ( т ) знак равно C ( т ) C ( 0 ) знак равно Lim Т → ∞ 1 Т ∫ 0 Т А ( τ ) А ( τ + т ) d τ Lim Т → ∞ 1 Т ∫ 0 Т А ( τ ) А ( τ ) d τ (2)
где А ( τ ) представляет собой интересующий вас сигнал, изменяющийся во времени.Как видно из уравнений, ACF измеряет корреляцию сигнала А ( τ ) с копией самой себя, сдвинутой на некоторое время задержки t. Несколько иное определение ACF для случайного процесса используется в области анализа временных рядов [24] [25]. Это определение
р ( т ) знак равно E [ ( А ( τ ) — μ ) ( А ( τ + т ) — μ ) ] σ 2 , (3)
где μ знак равно E [ А ( т ) ] а также σ 2 знак равно E [ ( А ( т ) — μ ) 2 ] являются средними (ожидание
) и дисперсия, соответственно, стохастического сигнала А ( т ) .Предполагая эргодическую систему, в которой математическое ожидание может быть заменено пределом среднего времени [24], уравнения (2) и (3) в основном эквивалентны, за исключением того, что уравнение (3) обрабатывает отклонение от среднего значения и измеряет корреляция отклонения, но уравнение (2) измеряет динамическую корреляцию А ( τ ) сам. Это небольшое различие между уравнениями (2) и (3), однако, влияет на предельные значения ACF, поскольку запаздывание t приближается к бесконечности иным образом: р ( т ) → 0 в качестве т → ∞ всегда выполняется, по его определению, но Lim т → ∞ Φ ( т ) не всегда равно нулю.Мы принимаем уравнение (2) в качестве определения ACF в этом исследовании, потому что предельное значение ACF, заданное формулой Lim т → ∞ Φ ( т ) несет важную информацию о рассматриваемом слове, как будет описано в подразделе 5.5.
Чтобы вычислить ACF для слова на основе уравнения (2), мы должны определить оба значения: А ( т ) для слова и значение времени t для письменного текста.Поскольку мы намерены прояснить динамические свойства слов с помощью ACF, естественно, что А ( т ) указывает, встречается ли рассматриваемое слово в момент времени t. Поэтому мы определяем А ( т ) как стохастическая двоичная переменная, которая принимает значение один, если слово встречается в момент времени t, и в противном случае принимает значение ноль. Затем мы рассматриваем соответствующее определение единицы времени, так что ACF, вычисленная по уравнению (2), будет иметь свойства, которые предпочтительны для анализа динамических характеристик вхождений слов.Как упоминалось ранее, если мы используем время нумерации слов, то ACF демонстрирует любопытное поведение, которое значительно ухудшает использование ACF. Проблема с использованием времени нумерации слов заключается в том, что Φ ( т ) время нумерации слов неизменно принимает нулевое значение в т знак равно 1 потому что вероятность одновременного появления одного и того же слова в письменном тексте чрезвычайно мала. Рисунок 1 (а) схематически иллюстрирует такую ситуацию; это полностью отличается от типичной АКФ нормальной линейной системы, которая показана на рисунке 1 (b).Принятие любопытного поведения, показанного на рисунке 1 (а), означает, что мы отказываемся от почти всех стандартных методов, которые были разработаны в различных областях для анализа АКФ. Например, анализ путем подбора кривой с помощью модельных уравнений широко используется для характеристики наблюдаемых АКФ. Поскольку функциональная форма ACF с любопытным поведением, показанным на рисунке 1 (a), не была идентифицирована, мы должны отказаться от этого анализа, когда мы используем время нумерации слов. Однако, если ACF ведет себя так же, как в обычной линейной системе, и показывает постепенное уменьшение корреляции, как показано на рисунке 1 (b), то можно использовать подходящую модельную функцию, как будет показано в подразделе 5.2.
Поскольку любопытное поведение, показанное на рисунке 1 (а), неприемлемо, мы должны ввести другое определение единицы времени, отличное от времени нумерации слов. В этом исследовании мы используем порядковый номер предложения по тексту как время. В частности, если рассматриваемое слово встречается в t-м предложении (считая от начала текста), то мы говорим, что слово встречается в момент времени t. В дальнейшем это определение времени будет называться «временем нумерации предложений». Мы можем проверить, подходит ли время нумерации предложений для нашей цели, с помощью следующих рассуждений.Рассмотрим слово, которое играет центральную роль в объяснении определенной идеи. Затем в контексте описания идеи слово последовательно используется в нескольких предложениях после первого появления. Это означает, что мы можем ожидать более высокой вероятности появления слова в последующем предложении, учитывая, что слово произошло в предыдущем предложении; это заставляет АКФ принимать довольно высокие значения при т знак равно 1 и постепенно уменьшаются по мере увеличения t, что является естественным поведением ACF, показанным на рисунке 1 (b).Следовательно, время нумерации предложений позволяет ACF вести себя как обычная монотонно убывающая функция времени.
С помощью времени нумерации предложений мы можем определить сигнал появления слова, А ( т ) , как стохастическая двоичная переменная:
А ( т ) знак равно { 1 ( слово встречается в т -е предложение ) 0 ( слово не встречается в т -е предложение ) (4)
, где t — целое неотрицательное число.Из уравнения (1) мы можем определить дискретный временной аналог ACF непрерывного времени как
C ( т ) знак равно 1 N — т ∑ я знак равно 1 N — т А ( я ) А ( я + т ) , (5)
Рисунок 1.(а) Схематическое поведение ACF с временем нумерации слов; (б) Типичная АКФ обычных линейных систем.
, где N — количество предложений в рассматриваемом тексте. Дальнейшего упрощения можно добиться, отметив, что А ( я ) это двоичная переменная. Позволять п j быть порядковым номером предложения, в котором встречается рассматриваемое слово: то есть, п 1 номер предложения первого вхождения рассматриваемого слова, п 2 это второе вхождение и так далее.Если А ( я ) равен нулю в уравнении (5), то вклад А ( я ) А ( я + т ) в уравнении исчезает. Таким образом, достаточно думать только о А ( п j ) , который предполагается равным 1 в уравнении (5). Уравнение (5) затем упрощается до
C ( т ) знак равно 1 N — т ∑ я ∈ { п j } N — т А ( я ) А ( я + т ) знак равно 1 N — т ∑ j знак равно 1 м А ( п j ) А ( п j + т ) знак равно 1 N — т ∑ j знак равно 1 м А ( п j + т ) , (6)
, где мы предположили, что общее количество вхождений слова в текст равно m.Третье равенство выполняется, потому что А ( п j ) знак равно 1 по определению п j . Подстановка т знак равно 0 в приведенное выше уравнение дает C ( 0 ) знак равно м / N , и это приводит нас к нормированному выражению ACF:
Φ ( т ) знак равно C ( т ) C ( 0 ) знак равно N м ( N — т ) ∑ j знак равно 1 м А ( п j + т ) .(7)
На протяжении всей этой работы мы используем уравнение (7) для вычисления нормализованной АКФ слова.
4. Тексты
В качестве письменных текстов мы использовали английскую версию 12 книг. Они перечислены в Таблице 1 с их краткими названиями и некоторой информацией. Книг было
шт.
Таблица 1. Обзор использованных текстов на английском языке.
получено через Project Gutenberg (http://www.gutenberg.org). Пять из них — популярные романы (Кэрролл, Твен, Остен, Толстой и Мелвилл), а остальные выбраны из категорий естествознания (Дарвин, Эйнштейн и Лавуазье), психологии (Фрейд), политической экономии (Смит) и философия (Кант и Платон), чтобы представить широкий спектр письменных текстов.Предисловие, содержание и индексные страницы были удалены перед началом предварительной обработки текста, поскольку они могут действовать как шум и повлиять на окончательные результаты.
Перед вычислением нормализованной АКФ с помощью уравнения (7) мы применили следующие процедуры предварительной обработки к каждому из текстов.
1) Пустые строки были удалены, а несколько соседних пустых символов были заменены одним пустым символом.
2) Каждый из текстов был разбит на предложения с помощью инструмента сегментации предложений.Программное обеспечение доступно по адресу https://cogcomp.org/page/tools/.
3) Каждая прописная буква преобразована в строчную.
4) Сравнительная и превосходная формы прилагательных и наречий преобразованы в положительные формы. Множественные формы существительных были преобразованы в формы единственного числа, а также все формы глаголов, кроме основной формы, были преобразованы в их основную форму. Для этих преобразований мы использовали Tree Tagger, который является независимым от языка тегером части речи, доступным по адресу http: // www.cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/.
5) Строки, содержащие числа, были удалены. Все знаки препинания были заменены одним пробелом.
6) Удаление стоп-слов производилось с помощью списка стоп-слов, созданного для экспериментальной системы поиска информации SMART [26].
Некоторая базовая статистика использованных текстов, оцененная после процедур предварительной обработки, приведена в таблице 2. Заголовок «частое слово» в последнем столбце таблицы указывает на то, что слова, перечисленные в столбце, присутствуют как минимум в 50 предложениях
Таблица 2.Базовая статистика 12 текстов, оцененная после процедур предварительной обработки.
в соответствующем тексте. Обратите внимание, что набор этих часто встречающихся слов для каждого текста содержит не только слова содержания, некоторые из которых играют центральную роль в объяснении важных и конкретных идей в тексте, но также слова, которые часто встречаются просто из-за их функциональности. Первые зависят от контекста, а вторые — нет. Другими словами, первые важны для описания идеи, и поэтому ожидается, что они будут сильно коррелировать с продолжительностью, как правило, нескольких десятков предложений, в которых описывается идея.С другой стороны, не ожидается, что последние покажут какие-либо корреляции, потому что их появление не зависит от контекста, а управляется случайностью. Как будет описано в следующем разделе, мы вычислим нормализованную ACF с помощью уравнения (7) для часто встречающихся слов и обнаружим, как эти два типа часто используемых слов ведут себя по-разному с точки зрения ACF. Для вычислений мы в основном использовали программную среду R для статистических вычислений (версия 3.1.2) [27] для реализации нашего алгоритма, но дополнительное кодирование на языке программирования Java (JDK 1.6.0) был использован для ускорения расчета.
5. Характеристики коррелированных и некоррелированных АКФ
5.1. Типичные примеры коррелированных и некоррелированных ACF
На рис. 2 и 3 показаны типичные ACF для слов, демонстрирующих сильную динамическую корреляцию (рис. 2), и для слов, не демонстрирующих корреляции (рис. 3). На этих рисунках слова взяты из часто встречающихся слов дарвиновского текста. Как показано на рисунке 2, ACF для слова, имеющего сильную корреляцию, принимает начальное значение Φ ( 0 ) знак равно 1 , затем постепенно уменьшается по мере увеличения задержки.Здесь «запаздывание» означает просто параметр t Φ ( т ) и — расстояние между двумя разными моментами времени, в которых два значения А ( я ) считаются для расчета их корреляции. Поведение ACF на рисунке 2 показывает, что как только слово появляется в тексте, оно часто появляется в следующих нескольких десятках предложений, но вероятность появления постепенно снижается. Эту ситуацию можно рассматривать как ослабление вероятности появления в рассматриваемом тексте, и она очень похожа на различные релаксационные процессы, наблюдаемые в реальных линейных системах.Свойство монотонного убывания, общее для ACF для линейных систем, таким образом, подтверждает наше определение единицы времени.
В отличие от них, каждая из ACF на рисунке 3 принимает начальное значение Φ ( 0 ) знак равно 1 , затем резко убывает при т знак равно 1 к некоторому постоянному значению γ уникальный для каждого ACF в т ≥ 1 . Пошаговое поведение, наблюдаемое на рисунке 3, указывает на то, что продолжительность динамической корреляции по существу равна нулю для каждого из слов, выбранных на рисунке 3, и поэтому эти слова не имеют никаких динамических корреляций.
5.2. Подгонка кривой с использованием функций модели
Для анализа характерного поведения ACF, описанного в предыдущем подразделе, мы ввели две модельные функции для выражения ACF и попытались подогнать эти две параметризованные функции к вычисленным ACF. Одна из функций модели — Φ KWW ( т ) , который используется для ACF, показывающих динамические корреляции,
Рисунок 2. Примеры нормализованных ACF, Φ ( т ) слов, демонстрирующих сильные динамические корреляции.Показаны ACF для слов: (а) промежуточный; (б) семена; (c) орган; (г) инстинкт. Которые были выбраны из набора часто встречающихся слов в тексте Дарвина. На каждом графике кружки представляют значения ACF, полученные с использованием уравнения (7), а линия выражает функцию наилучшего соответствия. Φ KWW ( т ) (см. Подраздел 5.2) с параметрами, отображаемыми в области графика.
Рисунок 3. Примеры нормализованных ACF, Φ ( т ) слов, не имеющих динамических корреляций.ACF для слов: (а) замечание; (б) предмет; (c) объяснять; (г) причина. Которые были выбраны из набора часто встречающихся слов в тексте Дарвина. На каждом графике кружки представляют значения ACF, полученные с использованием уравнения (7), а линия выражает функцию наилучшего соответствия. Φ Пуассон ( т ) (см. Подраздел 5.2) с параметром, отображаемым в области графика.
, как на рисунке 2, и определяется как
Φ KWW ( т ) знак равно α exp { — ( т τ ) β } + ( 1 — α ) , (8)
где α , β а также τ — подгоночные параметры, удовлетворяющие условиям неравенства
0 < α ≤ 1 , (9)
0 < β ≤ 1 , (10)
0 < τ .(11)
Настройка α знак равно 1 в приведенном выше уравнении дает
Φ KWW ( т ; α знак равно 1 ) знак равно exp { — ( т τ ) β } , (12)
, которая хорошо известна как «функция Кольрауша-Вильямса-Ваттса (KWW)» или «растянутая экспоненциальная функция» и широко используется в материальных, социальных и экономических науках как феноменологическое описание релаксации для сложных систем [28].Поскольку оптимизированное значение параметра α равно единице для каждого графика на рисунке 2, ACF на рисунке 2 хорошо описываются уравнением (12), как показано всеми кривыми на рисунке. Однако мы обнаружили, что есть много слов, показывающих динамические корреляции и имеющих ACF, которые постепенно уменьшаются, но принимают положительные конечные значения в пределе. т → ∞ . Типичные примеры таких ACF, взятые из текста Дарвина, показаны на рисунке 4. Положительные конечные значения ACF как т → ∞ не может быть представлена исходной функцией KWW, уравнением (12), потому что ее предельное значение равно нулю.Чтобы расширить описательную способность модельной функции на ACF с ненулевыми предельными значениями, мы ввели один дополнительный параметр α в исходную функцию KWW и определили слегка измененную Φ KWW ( т ) показано в уравнении (8), которое допускает предельное значение 1 — α > 0 когда т → ∞ . Эта модификация обеспечивает хорошие результаты подгонки для ACF, показывающих динамические корреляции и имеющих положительные предельные значения, как показано на рисунке 4.
Другая функция модели: Φ Пуассон ( т ) , который подходит для ACF экспонатов
Рисунок 4. Примеры нормализованных ACF слов, демонстрирующих динамические корреляции и имеющих положительное конечное предельное значение как т → ∞ . ACF предназначены для: (а) разницы; (б) род; (в) гибрид; (г) формации, которые были выбраны из набора часто встречающихся слов дарвиновского текста.Круги и линии имеют то же значение, что и на рисунке 2.
нет динамических корреляций, как на рисунке 3. Φ Пуассон ( т ) определяется как понижающая функция:
Φ Пуассон ( т ) знак равно { 1 ( т знак равно 0 ) γ ( т > 0 ) (13)
, где γ — подгоночный параметр, удовлетворяющий
0 < γ < 1.(14)
Для ACF, не показывающих корреляций, как на рисунке 3, очевидно, что Φ Пуассон ( т ) это единственное необходимое выражение.
В процедурах подгонки с использованием двух модельных функций мы обнаружили, что набор Φ KWW ( т ) а также Φ Пуассон ( т ) , Уравнения (8) и (13) предлагают полную описательную способность для всех вычисленных ACF: например, при подборе с использованием Φ Пуассон ( т ) дает плохой результат, Φ KWW ( т ) обеспечивает удовлетворительную подгонку.В этом исследовании мы использовали пакет minpack.lm, который предоставляет R-интерфейс для нелинейной аппроксимации методом наименьших квадратов.
5.3. Классификация часто встречающихся слов
Еще один важный момент, который следует отметить, это то, что эти два выражения для ACF, Φ KWW ( т ) а также Φ Пуассон ( т ) , не исключают друг друга. Скорее, они неразрывно связаны в следующем смысле.Подставляя очень маленькое значение τ такой, что τ ≪ 1 в уравнение (8) дает Φ KWW ( т ) ≅ 1 — α знак равно постоянный для т ≥ 1 . Сочетая этот факт с Φ KWW ( 0 ) знак равно 1 приводит нас к пониманию вложенных отношений между Φ KWW ( т ) а также Φ Пуассон ( т ) : Φ Пуассон ( т ) формально входит в выражение Φ KWW ( т ) как особый случай τ → 0 .Это означает, что если Φ Пуассон ( т ) дает удовлетворительную подгонку, тогда Φ KWW ( т ) с небольшим значением τ также подходит для описания ACF. Пример такой ситуации показан на рисунке 5, из которого видно, что оба Φ KWW ( т ) а также Φ Пуассон ( т ) дают хорошие результаты для АКФ слова «субъект» в тексте Дарвина.Основываясь на результатах, показанных на рисунке 5, можно подумать, что функция модели Φ Пуассон ( т ) не нужно, потому что Φ KWW ( т ) дает удовлетворительную подгонку не только для динамически коррелированных ACF, как на рисунке 2, но также и для некоррелированных, как на рисунке 5 (a). Однако это неверно из-за следующих двух принципов выбора модели. Во-первых, теория выбора статистической модели говорит нам, что при
Рисунок 5.Подгонка результатов для АКФ «субъекта» в тексте Дарвина. (а) Результат с использованием Φ KWW ( т ) (б) что с помощью Φ Пуассон ( т ) показаны. Оптимизированные значения подгоночных параметров показаны на каждом графике.
моделей-кандидатов с аналогичной объяснительной способностью, самая простая модель, скорее всего, будет лучшим выбором [29]. Таким образом, в случае рисунка 5 мы должны выбрать Φ Пуассон ( т ) , у которого есть один подгоночный параметр, как лучшая модель, а не Φ KWW ( т ) , у которого есть три параметра.Во-вторых, мы должны отказаться от любой модели, если значения параметров наилучшего соответствия не имеют смысла [29]. Что касается этого момента, то аппроксимация на рисунке 5 (а) явно неуместна, поскольку значение подгоночного параметра τ ≅ 1,72 × 10 — 7 , которое формально интерпретируется как «время релаксации» вероятности появления, слишком мало, чтобы представлять реальные явления релаксации появления слов в тексте. Следовательно, второй принцип также говорит нам, что мы должны выбирать Φ Пуассон ( т ) для описания АКФ на Рисунке 5.
Основываясь на двух принципах выбора модели, описанных выше, мы устанавливаем три критерия для выбора модели, по которым лучшая модель определяется из двух кандидатов, Φ KWW ( т ) а также Φ Пуассон ( т ) . Если ACF рассматриваемого слова лучше всего описывается Φ KWW ( т ) с точки зрения критериев это слово называется словом «Тип-I».Если лучшее описание дает Φ Пуассон ( т ) , то слово называется словом «Тип-II». Слова типа I — это те слова, которые имеют динамические корреляции, как на рисунках 2 и 4, в то время как слова типа II не имеют динамических корреляций, как на рисунках 3 и 5.
Следующие критерии классифицируют слово как Тип-I или Тип-II без какой-либо двусмысленности и применяются в остальной части этой работы.
(C1) После процедуры настройки с использованием обеих функций, Φ KWW ( т ) а также Φ Пуассон ( т ) , мы оцениваем байесовский информационный критерий (BIC) [30] [31] [32] для обоих случаев.Формула расчета BIC, используемая для наших результатов подбора, будет описана в следующем подразделе. Если BIC фитинга, использующего Φ Пуассон ( т ) , BIC (Пуассон) меньше, чем BIC фитинга, использующего Φ KWW ( т ) , BIC (KWW), то мы судим, что Φ Пуассон ( т ) лучше подходит для описания ACF рассматриваемого слова, и мы классифицируем это слово как слово типа II.Это суждение с использованием BIC является более строгой реализацией первого принципа, описанного выше.
(C2) Если BIC (KWW) меньше, чем BIC (Пуассон) и наиболее подходящее значение в Φ KWW ( т ) меньше 0,01, то мы судим, что Φ Пуассон ( т ) лучше и мы классифицируем рассматриваемое слово как слово типа II. Это суждение является реализацией второго принципа, то есть мы рассматриваем значения τ меньше 0.01 как бессмысленное.
(C3) Если BIC (KWW) меньше BIC (Пуассона) и τ больше или равно 0,01, то мы считаем, что Φ KWW ( т ) лучше, и мы классифицируем это слово как слово типа I.
Причина выбора порогового значения τ равным 0,01 в критериях (C2) и (C3) заключается в следующем. Естественно считать, что минимальной единицей времени нумерации предложений является одно предложение, поскольку время ограничено положительными целыми числами.Таким образом, «эффективное время релаксации» или «эффективная продолжительность» динамических корреляций также должно принимать значения больше или равные единице. «Эффективное время релаксации» АКФ, описываемое формулой Φ KWW ( т ) приблизительно дается формулой [33] [34]
τ е знак равно Γ ( 1 / β ) τ β , (15)
где β и τ — параметры в Φ KWW ( т ) а Γ обозначает гамма-функцию.Подстановка β знак равно 0,2 в приведенное выше уравнение, где 0,2 — типичное значение β для слов типа I, как показано на рисунках 2 и 4, и решение неравенства τ е > 1.0 с уравнением (15) для τ дает условие τ > 0,008333333 . Исходя из этого результата, мы предварительно установили пороговое значение τ равным 0,01, и это значение используется в этой работе.
Мы классифицировали все часто встречающиеся слова на один из двух типов в соответствии с критериями (C1) — (C3).Таблица 3 суммирует количество слов, принадлежащих каждому из двух типов в нашем текстовом наборе. Соотношение слов типа I и типа II варьировалось от текста к тексту, но обычно слова типа I и типа II появлялись примерно в одинаковой пропорции.
5.4. Выбор модели с использованием байесовского информационного критерия
Как указано выше, мы использовали обе функции модели, Φ KWW ( т ) а также Φ Пуассон ( т ) , чтобы описать каждую из вычисленных ACF, а затем определить, какую функцию модели использовать, проверив критерии (C1) — (C3) для рассматриваемой ACF.- максимальное значение функции правдоподобия модели M, k — количество подгоночных параметров, которые необходимо оценить, а n — количество точек данных. При сравнении моделей модель с наименьшим BIC выбирается как
. ( M ) ) 2 } + k пер ( п ) .( Пуассон ) знак равно γ , количество параметров k ( KWW ) знак равно 3 или k ( Пуассон ) знак равно 1 , и n = 100, что представляет собой максимальный шаг задержки, используемый при вычислении ACF. Мы оценили BIC (KWW) и BIC (Пуассон) с помощью уравнения (17) и классифицировали рассматриваемое слово как Type-I или Type-II в соответствии с критериями (C1) — (C3), описанными выше.То есть, если BIC (KWW)
5.5. Стохастическая модель для слов типа II
Мы рассматриваем здесь стохастическую модель для слов типа II и пытаемся вывести Φ Пуассон ( т ) , которое является модельным уравнением, используемым для ACF слов типа II.Сначала предположим, что количество наблюдений Икс т рассматриваемого слова типа II в первых t предложениях текста подчиняется однородному точечному процессу Пуассона. Это связано с тем, что процесс является простейшим, имеющим свойство, состоящее в том, что непересекающиеся временные интервалы полностью независимы друг от друга, и это свойство делает процесс подходящим для случая типа II, который не показывает никаких динамических корреляций. Тогда вероятность k наблюдений за словом в t предложениях равна
.
п ( Икс т знак равно k ) знак равно ( λ т ) k k ! exp ( — λ т ) .(18)
, где λ — частота встречаемости слова (вероятность появления на предложение) и среднее значение Икс т дан кем-то E [ Икс т ] знак равно λ т [14]. Поскольку двоичная переменная вхождения слова, А ( т ) определяется уравнением (4), может быть выражено через Икс т как
А ( т ) знак равно Икс т — Икс т — 1 , (19)
среднее значение А ( т ) оказывается
E [ А ( т ) ] знак равно E [ Икс т ] — E [ Икс т — 1 ] знак равно λ т — λ ( т — 1 ) знак равно λ .(20)
Затем мы рассматриваем АКФ А ( т ) который определяется
Φ ( s ) знак равно E [ А ( т ) А ( т + s ) ] E [ ( А ( т ) ) 2 ] .(21)
Приведенное выше определение, по существу, такое же, как уравнение (2) для эргодических систем, в которых математические ожидания могут быть заменены средними по времени [24]. Мы выведем АКФ для однородного точечного процесса Пуассона из уравнения (21). Отметив, что количество вхождений в непересекающиеся интервалы является независимыми случайными величинами для однородного точечного процесса Пуассона, числитель уравнения (21) становится
E [ А ( т ) А ( т + s ) ] знак равно E [ А ( т ) ] E [ А ( т + s ) ] знак равно λ 2 .(22)
, где мы использовали уравнение (20) и свойство стационарности, E [ А ( т ) ] знак равно E [ А ( т + s ) ] . Для знаменателя уравнения (21) получаем
E [ ( А ( т ) ) 2 ] знак равно п ( А ( т ) знак равно 1 ) × 1 2 + п ( А ( т ) знак равно 0 ) × 0 2 знак равно п ( А ( т ) знак равно 1 ) знак равно λ .(23)
Первое равенство выполняется, потому что А ( т ) равно 0 или 1, и последнее равенство выполняется, потому что мы предполагаем, что частота появления (вероятность появления в единицу времени) равна λ. Подстановка уравнений (22) и (23) в уравнение (21) дает выражение для Φ ( s ) ,
Φ ( s ) знак равно { 1 ( s знак равно 0 ) λ ( s > 0 ) (24)
, что эквивалентно Φ Пуассон ( т ) определяется уравнением (13).но в среднем они слишком велики. Вероятно, это связано с размером окна, используемым при вычислении ACF. В частности, мы использовали максимальный шаг задержки 100 для расчета ACF, как показано на рисунках 2-5, поскольку мы сосредоточились на динамических корреляциях до нескольких десятков предложений. Однако если соотношение γ знак равно λ то максимальный шаг запаздывания, равный 100, слишком мал для правильной оценки γ, потому что соответствующий γ должен отражать все вхождения рассматриваемого слова по всей длине текста, как указано в уравнении (25)., представленная на рисунке 6, и дополнительная информация, представленная на рисунке 7, убеждает нас, что вывод Φ Пуассон ( т ) основанный на свойствах однородного точечного процесса Пуассона, описанный выше, является в корне правильным.
В ходе обсуждения слов типа II, описанных выше, мы можем признать, что значение подгоночного параметра γ в уравнении (13) несет важную информацию: γ является оценкой константы скорости однородного точечного процесса Пуассона.для слов типа II из каждого текста.
, и, таким образом, они становятся бесполезными для получения информации о лежащем в основе однородном точечном процессе Пуассона.
5.6. Мера динамической корреляции
Мы видели, что часто встречающиеся слова можно классифицировать как слова типа I или типа II. Очевидно, что слова типа I, имеющие динамические корреляции, более важны для текста, потому что каждое из них появляется несколько раз в прерывистой манере, чтобы описать определенную идею или тему, которые могут быть важны для текста.Напротив, каждое из слов типа II без динамических корреляций появляется примерно с постоянной скоростью в соответствии с однородным точечным процессом Пуассона, и поэтому они не могут быть связаны с каким-либо контекстом в тексте. Естественный вопрос, возникающий из приведенного выше обсуждения, заключается в том, как мы измеряем важность каждого слова с точки зрения динамических корреляций.
Как описано ранее, мы оценивали, относится ли слово к типу I или типу II, используя критерии (C1), (C2) и (C3), в которых сравнение BIC (KWW) и BIC (Пуассон) играет центральную роль для приговор.Мы вводим здесь новую величину ΔBIC для слов типа I с надеждой количественно оценить важность каждого слова. ΔBIC определяется как разница между BIC KWW) и BIC (Пуассон) для каждого слова типа I;
Δ BIC знак равно BIC ( Пуассон ) — BIC ( KWW ) . (26)
Это значение выражает степень наилучшего соответствия Φ KWW ( т ) отличается от наиболее подходящего Φ Пуассон ( т ) с точки зрения их общего функционального поведения.Поскольку мы уже видели, что Φ Пуассон ( т ) — АКФ однородного точечного пуассоновского процесса, не имеющего динамических корреляций, разница между Φ KWW ( т ) а также Φ Пуассон ( т ) ΔBIC считается интуитивной мерой, выражающей степень динамической корреляции для слов типа I.Другими словами, ΔBIC описывает степень, в которой случайный процесс, который управляет появлением рассматриваемого слова, отклоняется от однородного точечного процесса Пуассона. Обратите внимание, что ΔBIC всегда принимает положительные значения, потому что мы определяем его только для слов типа I. Таким образом, большее значение ΔBIC указывает на то, что слово имеет более сильную динамическую корреляцию. Авторы уже разработали меру отклонения от распределения Пуассона для статических частотных распределений слов в письменных текстах и использовали эту меру для задач классификации текстов [35] [36] [37].Хотя ΔBIC сильно отличается от определения статической меры, которая была разработана, основная идея, лежащая в основе них, аналогична, поскольку ΔBIC можно рассматривать как динамическую версию меры отклонения от распределения Пуассона.
В таблице 5 приведены 20 лучших слов типа I с точки зрения ΔBIC для нашего текстового набора. Каждое из этих слов кажется правдоподобным в том смысле, что это ключевое слово, которое играет центральную роль в описании определенной идеи или темы, и поэтому оно должно появляться несколько раз, когда автор объясняет идею или тему в тексте, и это выступление должно длиться, как правило, от нескольких до нескольких десятков предложений.Правдоподобие более явно выражено в академических книгах (Дарвин, Эйнштейн, Лавуазье,
).
Таблица 5. 20 лучших слов типа I с точки зрения ΔBIC. Значения ΔBIC указаны в скобках.
Фрейд, Смит, Кант и Платон), чем в романах (Кэрролл, Твен, Остин, Толстой и Мелвилл). Вероятно, это связано с тем, что слово, характеризующее определенную тему, в академических книгах больше зависит от контекста, чем в романах.
Чтобы подтвердить обоснованность использования ΔBIC для измерения отклонения от однородного точечного процесса Пуассона, мы попытались применить другую меру отклонения к нашему текстовому набору и исследовали, можно ли интерпретировать связь между ΔBIC и этой другой мерой в единообразно и последовательно.Для этой цели мы выбрали алгоритм обнаружения всплесков Клейнберга [38], потому что этот алгоритм может четко описать степень, в которой процесс, управляющий вхождениями рассматриваемого слова, отклоняется от однородного точечного процесса Пуассона, и поэтому результаты алгоритма можно легко сравнить к ΔBIC, как будет описано ниже. Более того, поскольку математическая основа алгоритма Клейнбурга полностью отличается от нашего, обоснованность использования ΔBIC будет решительно поддержана, если результаты алгоритма будут тесно и последовательно связаны с результатами ΔBIC.
Алгоритм Клейнбурга анализирует скорость увеличения частотности слов и определяет быстрорастущие слова с помощью вероятностного автомата. То есть он предполагает бесконечное количество скрытых состояний (различной степени пакетности), каждое из которых соответствует однородному точечному процессу Пуассона, имеющему свой собственный параметр скорости, а изменение частоты появления в единичном интервале времени моделируется как переход между этими скрытыми состояниями. Траектория перехода между состояниями определяется путем минимизации функции затрат, при которой дорого (дорого) подниматься на уровень выше и дешево (без затрат) спускаться на уровень.
Типичные результаты алгоритма Клейнбурга показаны на рисунке 8. Мы использовали пакет «burst», который является реализацией алгоритма обнаружения пакетов Клейнберга для среды R. Как видно на рисунках 8 (a) и 8 (b), если частота появления слов увеличивается, то изменение обнаруживается как переход от более низкого уровня пакета к более высокому. Напротив, когда частота появления слова практически постоянна по всему тексту, как показано на рисунке 8 (d), соответствующий уровень пакета не изменяется и фиксируется на самом низком уровне без пакетной передачи, как показано на рисунке 8. (е).Рисунок 8 (e) показывает, что испускание слов регулируется однородным точечным процессом Пуассона с одним параметром скорости; в то время как рисунок 8 (b) предполагает, что соответствующий процесс не может быть описан однородным процессом Пуассона, и поэтому комбинация процессов Пуассона с различными параметрами скорости уместна в рамках алгоритма Клейнбурга. Рисунок 8 (c) и Рисунок 8 (f) показывают ACF рассматриваемых слов, указывая их непуассоновскую и однородную пуассоновскую природу, соответственно.Следовательно, мы можем интуитивно понять из этих рисунков, что если процесс передачи слова моделируется различными уровнями всплеска в алгоритме Клейнбурга, то процесс отклоняется от однородного Пуассона, и, следовательно, ACF лучше всего описывается функцией KWW. Другая интуиция, полученная из рисунков, заключается в том, что мы можем измерить степень отклонения от однородного пуассоновского процесса, подсчитав, сколько переходов между уровнями пакета
Рис. 8. Результаты алгоритма обнаружения всплесков Клейнбурга.В левом и правом столбцах показаны результаты для слова «орган» и для слова «причина», соответственно, которые взяты из текста Дарвина. (a) и (d): совокупное количество вхождений слов в текст; (b) и (e): вариации уровня пакета, предсказанные алгоритмом Клейнбурга; (c) и (f): ACF для «органа» и «разума». Делая очевидной их непуассоновскую и пуассоновскую природу.
были обнаружены алгоритмом Клейнбурга. Для рисунков 8 (b) и 8 (e) эти совокупные количества переходов равны 30 и 0 соответственно.Обратите внимание, что если уровень изменяется с 1 на 2, а затем понижается с 2 до 1, количество переходов между уровнями равно двум.
На рисунке 9 показаны диаграммы разброса совокупного количества переходов (сокращенно CCT) в результатах алгоритма Клейнберга в сравнении с ΔBIC для всего нашего текстового набора, где мы использовали все слова типа I в каждом тексте. Диаграммы разброса показывают очевидную положительную корреляцию между ΔBIC и CCT для всех текстов, хотя степень корреляции зависит от текста. Для дальнейшего количественного анализа мы рассчитали коэффициенты корреляции между ΔBIC и CCT и выполнили статистическую проверку нулевой гипотезы «истинный коэффициент корреляции равен нулю».В таблице 6 суммированы результаты, показывающие, что, за исключением текста Кэрролла, все тексты имеют статистически значимую положительную корреляцию между ΔBIC и CCT с коэффициентами корреляции в диапазоне от примерно 0,7 до примерно 0,9. Нулевая гипотеза не может быть отклонена для текста Кэрролла, когда мы устанавливаем уровень значимости на α знак равно 5 % . Очевидно, что размер выборки, п знак равно 5 , слишком мало, чтобы получить статистическую значимость для этого случая, как интуитивно видно из соответствующего графика разброса на рисунке 9 (а).Результаты, показанные на Рисунке 9 и в Таблице 6, убеждают нас в том, что ΔBIC и CCT согласуются друг с другом. Таким образом, мы заключаем, что ΔBIC служит мерой отклонения от точечного процесса Пуассона. Кроме того, ΔBIC может быть более точным показателем, чем CCT, в том смысле, что он принимает непрерывные действительные значения, в то время как CCT принимает только дискретные целочисленные значения. Например, у 9 слов в тексте Эйнштейна CCT = 4, и мы легко можем присвоить ранги
.
Рис. 9. Диаграммы разброса CCT по сравнению с ∆BIC для всех текстов.
Таблица 6. Коэффициенты корреляции между ΔBIC и CCT и результаты тестов «отсутствие корреляции». Данные, использованные в расчетах, такие же, как на рис. 9.
этих 9 слов с использованием ΔBIC, как видно на диаграмме рассеяния текста Эйнштейна на рисунке 9 (g).
Кроме того, мы считаем, что ΔBIC можно использовать для измерения важности рассматриваемого слова в данном тексте, потому что он выражает степень, в которой вхождения слова коррелируют друг с другом среди последовательных предложений, а большой ΔBIC означает, что слово встречается несколько раз прерывистым и зависящим от контекста образом.Конечно, могут быть разные точки зрения, чтобы судить о важности слова; но, по крайней мере, ΔBIC предлагает четко определенные процедуры для вычислений с ясным значением в терминах стохастических свойств вхождения слова. В этом смысле ΔBIC имеет широкий спектр реальных приложений, в которых требуется степень важности каждого слова.
6. Выводы
В этом исследовании мы рассматривали реальные письменные тексты как данные временного ряда и пытались прояснить динамические корреляции слов с помощью ACF.Набор номеров последовательных предложений, назначенных от первого до последнего предложения в рассматриваемом тексте, используется как дискретизированное время для определения соответствующих ACF. Исходя из стандартного определения ACF в области обработки сигналов, мы вывели нормализованное выражение для ACF, которое подходит для выражения динамической корреляции вхождений слов. Мы рассчитали ACF для всех часто встречающихся слов (слов, встречающихся как минимум в 50 предложениях в рассматриваемом тексте) для 12 книг, выбранных из различных областей.Было обнаружено, что полученные ACF можно разделить на две группы: одна предназначена для слов, показывающих динамические корреляции, а другая — для слов без типа корреляции. Слова, показывающие динамические корреляции, называются словами типа I, и их ACF хорошо описываются модифицированной функцией KWW. Слова, не показывающие корреляции, называются словами Типа II, и их ACF моделируются простой пошаговой функцией. Для модельной функции слов типа II мы показали, что функциональная форма простой ступенчатой функции может быть теоретически выведена из предположения, что случайный процесс, управляющий появлением слова, является однородным точечным процессом Пуассона.Чтобы выбрать подходящий тип слова, мы использовали байесовский информационный критерий (BIC).
Далее мы предложили меру важности слова, ΔBIC, которая была определена как разница между BIC, использующим функцию KWW, и значением, использующим пошаговую функцию. Если ΔBIC принимает большое значение, то считается, что случайный процесс, управляющий появлением слова, сильно отклоняется от однородного точечного процесса Пуассона (который не создает никаких корреляций между двумя произвольными разделенными интервалами времени).Это указывает на то, что слово с большим ΔBIC имеет сильные динамические корреляции с некоторым диапазоном продолжительности по тексту и, следовательно, важно для рассматриваемого текста. Мы выбрали 20 лучших слов типа I с точки зрения ΔBIC для каждого из 12 текстов и обнаружили, что полученный список слов кажется правдоподобным, особенно для академических книг. Достоверность использования ΔBIC для измерения важности слова была подтверждена путем сравнения значения ΔBIC с другим показателем важности слова. В качестве другой меры мы выбрали CCT.Это было получено путем применения алгоритма обнаружения всплесков Клейнбурга. Мы обнаружили, что CCT и ΔBIC показывают сильную положительную корреляцию. Поскольку основы CCT и ΔBIC полностью отличаются друг от друга, сильная положительная корреляция между ними означает, что как CCT, так и ΔBIC являются полезными способами измерения важности слова.
В настоящее время неясен стохастический процесс, который управляет динамическими корреляциями слов типа I с большой длительностью времени. Подробное исследование в этом направлении, с помощью которого мы попытаемся определить процесс, подходящий для описания встречаемости слов в реальных текстах, зарезервировано для будущей работы.
Благодарности
Мы благодарим доктора Юсуке Хигучи за полезные обсуждения и полезные советы. Эта работа была частично поддержана JSPS Grant-in-Aid (гранты № 25589003 и 16K00160).
Однородные и однородные
Если вы еще не поняли, чем отличаются оба слова, это просто дополнительная буква «е». Тем не менее, нет никакого сходства в смысле однородного и однородного.
В этой статье Grammar.com позвольте нам понять некоторые важные различия с соответствующими примерами для каждого из слов.
Однородный

На уроках химии в школе мы чаще встречали это слово — «два вещества с однородными характеристиками…. «
Слово означает аналогичный или равномерный. Две вещи, лица или места, имеющие схожие характеристики, называются однородными. Противоположное (антонимное) слово однородного — разнородное.
Однородный — прилагательное, корень которого происходит от греческого слова homos (тот же) + genos (род). Слово получило широкое употребление с 1960-х годов.Он произносится как хо-мо-чжин-и-да и состоит всего из 5 слогов.
Некоторые общие примеры использования —

Гомогенная смесь — Если смесь содержит более одного компонента, который нельзя отдельно идентифицировать, наблюдая за смесью, она называется гомогенной смесью. Например, тесто для торта, шоколадный сироп, молоко, чай и т. Д.…
Однородная группа — группа (в образовательной среде), в которой учащиеся имеют одинаковый уровень обучения, так что они могут работать над своими сильными сторонами и интересами.Их также называют группами уровня способностей.
Однородный
Что ж, если вы не знаете это слово — просто не выучите его — оно все равно устарело. Но если вы где-то слышали или читали об этом, позвольте мне сказать вам, что до 19 века оно использовалось для разговоров о биологическом или генетическом сходстве.

Предложения с однородными членами 8 класс

Диктанты 4 класс Однородные члены предложения часть 2

Диктанты по теме: «Однородные члены предложения» (продолжение…)

Белая куропатка

Грамматические задания

Гнёзда

Грамматические задания

Птенцы

Грамматические задания

Сплюшка

Грамматические задания

Удивительные рыбы

Грамматические задания

Лес

Грамматические задания

Рыжик

Грамматические задания

Беличье гнездо

Грамматические задания

Уральские горы

Грамматические задания

Дары лета

Грамматические задания

Для детей и взрослых

Грамматические задания

Навигация по записям

Текст с однородными членами предложения 5 предложений.

Однородные члены предложения (Упражнения и тест)

Диктант по теме: «Однородные члены предложения» | Учебно-методический материал по русскому языку (8 класс):

§32. Предложения с однородными членами

Раздаточный материал по теме «Однородные члены предложения» (5 класс)

Однородность в предложении (особенно хорошее предложение, например, цитата, пословица …)

Определение однородности по Merriam-Webster

однородная смесь в предложении

SentencesMobile

Гомогенный vs.Однородный — в чем разница?

В чем разница между однородным и однородным?

Когда использовать гомогенный продукт

Когда использовать гомогенный продукт

Как обозначить однородный и однородный

Уловка, чтобы запомнить разницу

Сводка

Однородное определение и смысл | Словарь английского языка Коллинза

Примеры ‘однородный’ в предложении

Измерение динамических корреляций слов в письменных текстах с помощью функции автокорреляции

Однородные и однородные

Добавить комментарий Отменить ответ