Корень в слове обращаться: Недопустимое название — Викисловарь

Содержание

Урок русского языка и презентация по теме «Корень слова. Однокоренные слова»

Ульянова Елена Владимировна, учитель 2 категории, стаж 18 лет

МОУ «Лицей №3 им. П.А. Столыпина», 2 «А» класс

Урок: Русский язык

Тип урока: урок «открытия» нового знания.

Тема: Наблюдение над однокоренными словами. Определение корня слова.

Цель:

– развитие умений анализировать однокоренные слова, выделять корень, определять лексическое значение корня и общее

значение однокоренных слов.

Задачи: 1. Учить детей работать со словарём, находить корень в родственных словах.

2. Развивать умение подбирать родственные слова, пополнять лексический запас учащихся.

3. Воспитывать интерес к изучению русского языка

4.

Прививать навыки работы с техникой.

Оборудование: компьютеры, интерактивная доска, Толковый словарь, ресурсы Интернет, карточки с заданиями.

Этапы урока

Деятельность учителя

Деятельность учащихся

Формирование УУД

Ι. Мотивация к учебной деятельности.

ΙΙ. Актуализация знаний и фиксирование индивидуального затруднения в пробном действии.

III. Этап выявления места и причины затруднения.

ΙV. Построение проектавыхода из затруднения.

V. Этап первичного закрепления с проговариванием во внешней речи.

.Этап самостоятельной работы с самопроверкой по эталону.

VΙΙ. Этап включения в систему знаний и повторения.

VΙΙΙ.Этап рефлексии учебной деятельности на уроке.

IX. Домашнее задание.

— Доброе утро, ребята! Доброе утро уважаемые гости! Пусть это утро несёт нам радость общения, наполнит наши сердца благородными чувствами. Хочу, чтоб этот урок был не только деловым, но и радостным. Хочу, чтоб вырос не только ум, но и душа.

  1. Чистописание.

— Чтоб красивей и быстрее мы писали, сделаем пальчиковую гимнастику.

Дружат в нашем классе

Девочки и мальчики,

Давай теперь подружатся

Наши пальчики…(соединять пальцы рук от мизинца к большому и наоборот)

Вот теперь все подружились

И в письме мы закружились.

— Нас ждёт….(минутка чистописания)

— Прочитайте буквосочетание записанное на доске. При помощью каких соединений соединяются эти буквы?

— Запишите эти буквосочетания до конца рабочей строки.

— Ребята, а в каких словах можно встретить это буквосочетание?

— Как вы думаете, какая работа нас ждёт впереди?

  1. Словарная работа.

— Ребята, сейчас вы будете отгадывать словарные слова, записать их в тетрадь и в кроссворд. Кто первый отгадает слово, проговаривает количество слогов, орфограммы и записывает его в кроссворд.

— Если вы верно разгадаете кроссворд, то узнаете тему урока.

1. Вычеркните повторяющиеся буквы в слове «лязлылк». Какое слово получилось? (язык)

  1. Ребус. (Воробей)

3. Осень в сад к нам пришла,

Красный факел зажгла.

Здесь дрозды, скворцы снуют.

И, галдя, её клюют. ( Рябина)

4. Соберите из слогов слово. (Береза)

5. Назовите лишнее слово в данной группе слов: учу, ученик, учил. (ученик)

— Почему вы так считаете?

6. Хозяин лесной, просыпается весной,

А зимой, под вьюжный вой,

Спит в избушке снеговой. (Медведь)

2. Работа над многозначностью слова.

— Прочитайте слово в выделенном столбце.

— Давайте выясним, где вы видели корень (многозначность).

— А Ангелина и Даша используя ресурсы Интернет и Толковый словарь, объяснят нам какое лексическое значение может иметь это слово.

– Оказывается, у слова корень несколько значений. Вспомните, как называются такие слова.

— Что общего в значении этого слова?

— Как вы думаете, какое значение слова

корень мы будем использовать, изучая новую тему?

– Сформулируйте тему.

Наблюдение над однокоренными словами. Определение корня слова.

— А как проверить действительно ли корень важная часть слова?

— Как найти корень у слова и не ошибиться?

1. Наблюдение над однокоренными словами, значением корня.

— Ребята, вспомните, из каких частей состоят растения?

— Правильно! Все на свете из чего-нибудь состоит: облака из множества водяных капель, лес — из деревьев, речь – из предложений, а предложения – из слов. Слова имеют корень.

Я вам расскажу одну историю.

Как-то много лет назад

Посадили странный сад.

Не был сад фруктовым-

Был он только словом.

-Ребята, пусть на нашем дереве вырастут листочки со словами, имеющими общий корень. А вы мне поможете.

— Как называют маленький сад?

-Человек, который работает в саду?

— Чтобы выросло растение, его сначала надо…?.

— Ягода, выросшая в саду?

— Что нужно сделать с цветком, если горшочек в котором он растёт стал ему мал?

Это слово, слово-корень

Разрастаться стало вскоре.

И плоды нам принесло-

Стало много новых слов.

— Как называются эти слова?

– Что такое однокоренные слова?

— Какая общая часть есть у всех этих слов?

— Каким значком выделяют корень в словах?

— Корень – это часть слова, причём очень важная. Как дерево растёт от корня и выпускает множество новых веток, так и от корня слова могут вырасти новые слова.

— Посмотрите, под нашим словесным деревом лежит ещё один листок со словом. Прочитайте это слово, является ли оно однокоренным слову сад? Почему?

— Прочитайте только корень в этих словах.

— Вы поняли, что означает это слово?

– А попробуйте закрыть корень и прочитать оставшиеся части. Ясен ли смысл слова?

– Без какой же части не бывает слова?

– Почему?

– Что выражает корень в однокоренных словах?

– Кто сможет сделать вывод: что такое корень?

– Сравните свои выводы с текстом в рамке учебника на с. 86.

Работа в парах.

— Вы будем работать в парах. О чем должны помнить, общаясь друг с другом?

— Хотите сами стать садовниками?

— Каждый ряд получает своё слово — корень. 1 ряд – корень — гриб -, 2 ряд – корень —мороз -, 3 ряд – корень — час

— Из предложенной группы слов: часики, грибной, грибок, часто, Морозко, грипп, заморозить, часовщик, грибница, морозец,

часовой, вы должны выбрать только однокоренные слова, выделить в них корень и объяснить, почему так считаете.

Самостоятельная работа.

— На нашу электронную почту пришло письмо.

Здравствуйте, ребята!

Меня зовут Петя Зайцев, я ученик 2 класса. Мне срочно нужна ваша помощь. Помогите мне исправить ошибки в предложении.

Я жыву влесу около старожки лисника.

Найти в нём однокоренные слова и выделить в них корень, иначе учитель мне поставит двойку.

С уважением Петя Зайцев.

— Поможем Пете справиться с этой работой?

— Над какой темой мы сегодня работали?

— Что является корнем слова?

– Найдите правильное определение корня.

— Как определить корень в слове?

— Выполните тест, соедините корни с однокоренными словами.

— А третьему ряду я предлагаю собрать из частей слова однокоренные слова и выделить в них корень.

— А сейчас мы оценим свою работу на уроке.

— Встаньте и изобразите собой шкалу успеха. Покажите, на сколько сегодня вы:

1) были успешны на уроке и чувствовали себя комфортно;

2) разобрались с темой урока;

3) умеете применять свои знания.

(Сидят за партами – плохо, слабо;

  Просто стоят – хорошо;

  Стоят,  руки вверх – отлично).

Выскажите свои впечатления.
Мне понравилось…
мне запомнилось…
было трудно…
было легко…
самое интересное…
я узнал…

– Кто сегодня получил отметку в дневник?

– За что?

1. Задание № 2, тема 9 в Рабочей тетради.

2. Упр. 100 («Дидактический материал»).

П. Придумайте сказку про корень. (По желанию.)

Эмоциональный настрой.

Записывают буквосочетания.

В словарных словах.

— Отгадывают загадки, ребусы, составляют слова из слогов слова-отгадки записывают в тетрадь и на интерактивной доске в кроссворд, проговаривая количество слогов и орфограммы в словах.

(Слайд 1)

1. Фронтальная работа.

— Читают слово в выделенном столбце.

Ответы детей.

Подземная часть растений. Внутренняя, находящаяся в теле часть зуба, волоса.

Корень уравнения. В словах (в языкознании: основная, значимая часть слова).

Начало, источник, истоки чего-нибудь.

(Слайд 2)

  1. Индивидуальная работа:

а) Находят лексическое значение слова корень в Толковом словаре.

б) Находят лексическое значение слова корень, используя Интернет ресурсы.

-Многозначными.

— Важная часть чего-либо.

— Мы будем говорить о корне как части слова.

— Формулируют тему урока.

— Предположения детей.

— Корень, стебель, плод, цветок.

Садик

садовник

посадить

садовая

пересадить

Однокоренными.

Слова, у которых общий корень, значение которого присутствует во всех словах.

Корень -сад-.

(Слайд 3)

Объяснение детей.

Вывод: (дети пытаются сделать самостоятельно).

В корне заключен смысл слова. Это главная часть слова, от него «растут» другие слова.

Без корня.

В корне заключён главный смысл слова, без корня слово не имеет смысла.

Общий смысл однокоренных слов.

Это главная часть слова.

У однокоренных слов есть общая часть – один и тот же корень.

В корне заключён общий смысл однокоренных слов.

От него образуются («растут») другие слова.

Читают правило в учебнике.

— Вежливо обращаться  друг к другу. Выслушивать мнение каждого, не перебивая. Доказывать свои версии. В группе ответы дает каждый. Быть внимательным друг к другу.  Умеешь сам – научи

Из предложенной группы слов, выбирают только однокоренные слова, объясняют, почему так считают.

(3 уч-ка работают у доски)

(Работа за партами и выполнение тестов на компьютере)

Проговаривают все орфограммы и способы их проверки, находят однокоренные слова и выделяют в них корень.

Записывают предложение.

— Отвечают на вопросы, выбирают верное утверждение.

Самостоятельно выполняют тест.

(1 уч-ся у доски)

Оценивают свою деятельность на уроке.

Личностные результаты

Формируем мотивацию к обучению и целенаправленной познавательной деятельности.

Познавательные УУД

1. Развиваем умение извлекать информацию из схем, иллюстраций, текстов.

2. Представлять информацию в виде схемы.

3. Выявлять сущность, особенности объектов.

Регулятивные УУД

1. Оценивать учебные действия в соответствии с поставленной задачей.

Коммуникативные УУД

1. Развиваем умение слушать и понимать других.

2. Строить речевое высказывание в соответствии с поставленными задачами.

Познавательные УУД

1. Развиваем умение извлекать информацию из схем, иллюстраций, текстов.

2. На основе анализа объектов делать выводы.

Коммуникативные УУД

1. Развиваем умение слушать и понимать других.

2. Строить речевое высказывание в соответствии с поставленными задачами.

3. Оформлять свои мысли в устной форме.

Личностные результаты

1. Формируем мотивацию к обучению и целенаправленной познавательной деятельности.

Регулятивные УУД

1. Развиваем умение высказывать своё предположение на основе работы с материалом учебника.

2. Прогнозировать предстоящую работу (составлять план).

Познавательные УУД

1. Развиваем умение извлекать информацию из схем, иллюстраций, текстов.

2. Выявлять сущность, особенности объектов.

3. На основе анализа объектов делать выводы.

4. Обобщать и классифицировать по признакам.

Регулятивные УУД

1. Развиваем умение высказывать своё предположение на основе работы с материалом.

Коммуникативные УУД

1. Развиваем умение слушать и понимать других.

2. Строить речевое высказывание в соответствии с поставленными задачами.

3. Оформлять свои мысли в устной форме.

4. Умение работать в паре.

Личностные результаты

1. Формируем мотивацию к обучению и целенаправленной познавательной деятельности.

Познавательные УУД

1.  Выявлять сущность, особенности объектов.

2. Обобщать и классифицировать по признакам.

Коммуникативные УУД

1. Развиваем умение слушать и понимать других.

2. Оформлять свои мысли в устной форме.

3. Умение работать в паре.

Познавательные УУД

1. Развиваем умение извлекать информацию из схем, иллюстраций, текстов.

2.  Выявлять сущность, особенности объектов.

4. На основе анализа объектов делать выводы.

5. Обобщать и классифицировать по признакам.

6. Ориентироваться на развороте учебника.

Коммуникативные УУД

1. Развиваем умение слушать и понимать других.

2. Строить речевое высказывание в соответствии с поставленными задачами.

3. Оформлять свои мысли в устной форме.

Регулятивные УУД

1. Развиваем умение высказывать своё предположение на основе работы с материалом учебника.

Регулятивные УУД

1. Оценивать учебные действия в соответствии с поставленной задачей.

2. Осуществлять познавательную и личностную рефлексию.

Коммуникативные УУД

1. Строить речевое высказывание в соответствии с поставленными задачами.

2. Оформлять свои мысли в устной форме.

Личностные результаты

1. Развиваем умения выказывать своё отношение, выражать свои эмоции.

2. Оценивать поступки в соответствии с определённой ситуацией.

Конспект урока русского языка на тему:»Корень слова» (3 класс)

Урок русского языка в 3 классе.

Тема: Корень – главная значимая часть слова. 

Цель:

— уточнение представления о корне как о главной части слова.

Задачи:

— повторить общие сведения о родственных словах, наличии в общей смысловой части;

— формировать умение их выделять по двум признакам (внешняя) и общность смысла;

— развивать речь, память, внимание, умение сравнивать и обобщать, работать в группе;

— воспитывать интерес к родному языку.

Планируемые результаты:

Предметные:

— Знать, что приставки и суффиксы образуют однокоренные слова; окончание при изменении слова образует его форму.

— Уметь указывать части речи; выполнять разбор слова по составу; выписывать однокоренные слова; подчеркивать гласные в корне;

Метапредметные:

— Вникать в смысл слова по его историческому корню, связывать появление слов в языке с событиями культуры в развитии общества.

— Выявлять главную смысловую часть слова — корень.

— Обращаться за справками к этимологическому словарю.

Личностные:

— Понимать то, что правильная устная и письменная речь есть показатель индивидуальной культуры человека.

Оборудование:

— учебник Русский язык 3 класс Л.Я Желтовская, О.Б. Калинина, часть 1.

М.: АСТ. Астрель. 2014.

Ход урока

Орг. момент

Минутка чистописания

Постановка темы урока

У заснеженной реки

В снежном переулке

Звонко носятся снежки,

Режут снег снегурки.

(С. Погореловский)

— О каком времени года этот отрывок?

— Какие слова помогли увидеть зимний пейзаж?

— Что общего во всех этих словах: заснеженная, снежный, снежки, снегурки, снег? Какая часть слова здесь повторяется? (снег-корень)

— Попробуйте подобрать еще несколько примеров к данным словам (снегоход, снеговик, снежинки…).

— Чем же мы с вами будем заниматься на сегодняшнем уроке?

Работа по теме урока

— Как вы понимаете слово «корень»? (работа с рисунками)

— Сравним рисунки. Что изображено на этих рисунках?

Рис.1 Обычное дерево.

— Какие части дерева вам известны?

— Какая часть для дерева самая важная?

— Почему?

Рис.2 «Дерево семейное»

Бабушка, дедушка папа, мама, ребёнок — родные друг другу люди, родственники.

— А почему людей называют родственниками?

(они принадлежат к одному роду, имеют общего «предка» или, как ещё говорят, общий корень)

Рис. 3 « Словообразовательное дерево».

На ветвях словообразовательного дерева «растут» слова.

— Можно ли сказать что все слова с одного словообразовательного дерева- родственники, или родственные слова? (они принадлежат к общему словообразовательному дереву, у них есть общий корень)

— Какое слово в нашем случае может быть названо общим «предком» или корнем? (вода)

— Почему? (с помощью этого слова можно объяснить значение всех других слов)

Вывод:

Мы выяснили, что с помощью корня слова может быть объяснено значение всех слов родственников; сам же корень обязательно входит в состав родственных слов и имеет в них общую буквенную форму.

Мы отметили, что у дерева корень главная часть, без которой дерево не может существовать.

У словообразовательного дерева – « корень» – это тоже самое главное, самое важное. Он ведь берёт на свои плечи смысл не только одного слова, а многих. И эти многие слова с одинаковым корнем оказываются однокоренными.

— А может ли быть слово без корня?

Давайте обратимся к дереву – и уберём корень (вода – «а», водичка– «ичка»)

— Можно ли понять значение этих слов без корня?

Поэтому корень слова определяют, как его главную значимую часть, в которой заключено общее в значении всех родственных.

— Скажите, есть ли разница в написании корня в однокоренных словах?

Работа с учебником (чтение правила стр. 92)

Закрепление

Работа в группах (по 4 чел.)

Заполните словообразовательное дерево однокоренными словами.

(Рис. 4 «Словообразовательное дерево ЛЕС»

Рис. 5 «Словообразовательное дерево ДОМ»

Рис. 6 «Словообразовательное дерево КРИК»)

Один человек от группы называет однокоренные слова, листочки с этими словами мы будем прикреплять к дереву на доске.

А теперь сравним однокоренные слова с образцом.

Работа в парах (карточки)

Корни заблудились. Помогите каждому корню найти свою «семью», соединив однокоренные слова в группы.

дубрава

хлеб скрипучий

хлебница

озеро дубок

хлебный

дуб озерцо

скрипеть

скрип хлебец

озёрный

дубовый

7. Физкультминутка

 Если вы услышали пару однокоренных слов, то хлопаете в ладоши. Если пару слов, которые не являются однокоренными, вы приседаете.

Лес- лесник, река – ручей, стена потолок, кот — котик, сад – садовый, дом – домашний, дом – дым.

8. Продолжение работы по теме урока 

9. Домашнее задание

10. Итоги урока

ЛЕС

ДОМ

ХОД

Поработайте в парах. Помогите каждому корню найти свою «семью», объединив слова в группы.

дубрава

хлеб скрипучий

хлебница

озеро дубок

хлебный

дуб озерцо

скрипеть

скрип хлебец

озёрный

дубовый

Поработайте в парах. Помогите каждому корню найти свою «семью», объединив слова в группы.

дубрава

хлеб скрипучий

хлебница

озеро дубок

хлебный

дуб озерцо

скрипеть

скрип хлебец

озёрный

дубовый

Урок 42. правописание слов с удвоенными согласными — Русский язык — 3 класс

Конспект урока.

Русский язык. 3 класс

№ 42

Раздел. Правописание частей слова

Тема. Правописание слов с удвоенными согласными

Цель:

научиться отличать орфограмму «Правописание слов с удвоенной согласной» от изученных орфограмм;

Задачи:

узнать, как правильно писать слова с удвоенной согласной;

научиться намечать способы проверки данной орфограммы.

На уроке

мы узнаем:

как правильно писать слова с удвоенной согласной;

мы научимся:

находить орфограмму;

мы сможем:

намечать способы проверки данной орфограммы.

Необходимо запомнить

Правописание слов в удвоенным согласным необходимо запомнить. Понятно, что сразу все эти слова не запомнишь. Из этого положения есть два выхода: 1) стараться постепенно, шаг за шагом, запоминать как можно больше. 2) в случае затруднения обращаться к словарю.

Тезаурус

Корень слова, согласный, скопление согласных, орфографический словарь.

Список литературы

  • В. П. Канакина, В.Г. Горецкий. Русский язык. 3 класс Учебник для общеобразовательных организаций. М.: Просвещение, 2017.
  • В.П. Канакина, Русский язык. 3 класс Рабочая тетрадь. Пособие для общеобразовательных организаций. М.: Просвещение, 2017.
  • В.П. Канакина, Русский язык. 3 класс. Проверочные работы. М.: Просвещение, 2017.
  • В.П. Канакина, Русский язык. 3 класс. Тетрадь учебных достижений. М.: Просвещение, 2017.

Планируемые результаты

На этом уроке

Узнаем:

  • как правильно писать слова с удвоенной согласной;
  • отличить орфограмму «Правописание слов с удвоенной согласной»;

Научимся:

  • находить орфограмму и намечать способы проверки данной орфограммы.

Открытые электронные ресурсы по теме урока (при наличии)

http://resh.edu.ru

https://nsportal.ru

www.prosv.ru

Теоретический материал для самостоятельного изучения

Рассмотрим рисунки. Прочитаем подписи. Что общего в них и чем они различаются?

Аллея. Троллейбус. Хоккей. Теннис

Как видно, на картинках нарисованы аллея, троллейбус, хоккей, теннис. Слова эти пишутся необычно, во всех словах есть удвоенная согласная.

На этом уроке

Узнаем:

  • как правильно писать слова с удвоенной согласной;
  • отличить орфограмму «Правописание слов с удвоенной согласной»;

Научимся:

  • находить орфограмму и намечать способы проверки данной орфограммы.

Вы уже знаете, что трудные случаи написания не объясняются правилами и их нужно запомнить. Например, нельзя объяснить, почему галерея пишется с одним л, а аллея с двумя л.

Галерея. Аллея.

Или почему в слове коридор и карикатура одно р, а в слове коррида – две?

Коридор. Карикатура. Коррида.

Вот к таким правилам и относится «Правописание слов с удвоенными согласными». Понятно, что сразу все эти слова не запомнишь. Из этого положения есть два выхода: 1) стараться постепенно, шаг за шагом, запоминать как можно больше. 2) в случае затруднения обращаться к словарю.

Для того чтобы легче запоминать эти слова, нужно запоминать их не поодиночке, а «гнёздами».

Вот первое такое «гнездо».

Коллектив, коллективный, коллекционировать, коллекция.

Что означает слово «коллектив»? Оно пришло к нам из языка древних римлян – латыни. По латыни оно означает «собирательный», а у нас – собранных вместе людей, объединённых общим делом. От этого слова происходят слова «коллективизм», что обозначает «дух сотрудничества и взаимопомощи». Коллективный (выделить красным цветом) — общий, совместный. Коллекционировать (выделить красным цветом) – собирать какие – либо интересные однородные вещи. Коллекция (выделить красным цветом) – содержащееся в порядке собрание интересных вещей.

Итак, мы с вами выучили четыре слова: коллектив, коллективизм, коллективный, коллекционировать.

Теперь гнездо слов с удвоенным м.

Программа, программный, программист. Программирование, программированный, программировать.

У древних греков слово программа обозначало «объявление», «предписание».

В русском языке образовалась целая семья слов с корнем программ-: программа, программный, программист, программирование, программированный, программирование. (слова выделяются красным, после того как произносятся).

Для того чтобы запомнить некоторые из слов с удвоенными согласными, можно запомнить следующие двустишия.

Спросите, не повысив тона:

Что больше центнер или тонна. (Выделить красным).

Необходимы соль и крупы,

Чтоб кашу наварить для группы.

Кто получит низкий балл,

Не придет на школьный бал.

Если в доме много сора,

В доме может вспыхнуть ссора.

Если пьёте в школе квас.

Не забрызгайте весь класс.

Приятнее найти под ёлкой гриб,

Чем получить ангину или грипп.

Радиоволна идёт сквозь стену.

Мы ее поймаем на антенну.

Сегодня будет «Кинопанорама».

Какая интересная программа.

Обратите внимание! Очень часто удвоенные согласные встречаются

  • в корне слов иностранного происхождения: перрон;
  • на стыке приставки и корня: поддержка;
  • на стыке корня и суффикса.

Разбор заданий

Укажите, в каких словах удвоенная согласная в корне.

  1. Перрон
  2. Рассказать
  3. Лунный

Правильный ответ

Перрон.

Укажите слова, в которых пишется удвоенная согласная.

Ап…етит, трол…ейбус, авт…обус, грам…атика, тен…ис.

Правильный ответ

Аппетит, троллейбус, грамматика, теннис.

Повышенный уровень

Укажите, в каких словах удвоенная согласная на стыке корня и суффикса.

  1. Лунный
  2. Беззвёздный
  3. Аккуратный

Правильный ответ

Лунный.

Укажите синоним к слову «прилежный» с удвоенной согласной.

  1. Аккуратный.
  2. Коллективный.
  3. Ласковый.

Правильный ответ

Аккуратный.

СПРОС Происхождение слова СЛОВАРЬ «ГЛАГОЛЪ» история корень корнеслов корнесловный смысл суть этимологический этимология слово что значит значение толкование откуда глагол

« Назад

СПРОС  23.08.2017 09:10

СПРОС – основной корень этого слова, тот же, что и в просить, восходит к древнему *prek- «молить, обращаться к первоисточнику жизни». От этого корня произошли русское прекословить, упрек; санскритское प्रश्न (прашна) «вопрос»; греческое προ­σευχῆ (просэвхи) «молитва»; английские pray (прэй) «умолять, молитва», price (прайс) «цена» (ср. «что просите за этот товар?» — цена-прайс должна соответствовать спросу), prize (прайз) «приз». Древний корень *prek- тоже является составным и восходит к древнейшим *per- «первый, проникать, первоисточник» и *kъ «кто, что; соединение, совмещение с кем-либо». Древнейшее представление о просить: «проникать к первоисточнику благодати, к Тому, от Кого все произошло»: «Если пребудете во Мне и слова Мои в вас пребудут, то, чего ни пожелаете, проси́те, и будет вам» (От Иоанна, 15:7). Приставочный корень съ/со- в слове спрос восходит к тому же древнейшему корню *kъ «кто, что; соединение, совмещение с кем-либо», что и второй корень слова прос(ить). Единое корнесловное представление о спросе: «совместное обращение к первоисточнику желаемых благ». Тот производитель благ, который может предложить товары, полностью удовлетворяющие спрос, может стать «отцом родным», предметом обожания, превозношения и поклонения со стороны сообщества жаждущих потребителей. Важно, чтобы спрос был насущным, а не искусственно созданным с целью обмана, наживы и захвата власти над потребителями: «Есть ли между вами такой человек, который, когда сын его попросит у него хлеба, подал бы ему камень? И когда попросит рыбы, подал бы ему змею? Итак если вы, будучи злы, умеете даяния благие давать детям вашим, тем более Отец ваш Небесный даст блага просящим у Него» (От Матфея, 7:9-11). Предлагая людям то, что им потребно для спасения их душ и обожения, предприниматель становится Божьим угодником и спасается сам. Формируя спрос таким образом, чтобы люди потребляли как можно больше ненужных и даже вредных, но легко и дешево производимых товаров «числом поболее, ценою подешевле», предприниматель вступает в борьбу с Богом за власть над душами потребителей, становится орудием их развращения и губит себя. Отвечая на возникший спрос, люди издревле предлагают или то, что соответствует истине и угодно Богу, или нечто свое, лукавое, выгодное с мирской суетной точки зрения: ««Иисус сказал им в ответ: спрошу и Я вас об одном; если о том скажете Мне, то и Я вам скажу, какою властью это делаю; крещение Иоанново откуда было: с небес, или от человеков? Они же рассуждали между собою: если скажем: с небес, то Он скажет нам: почему же вы не поверили ему? а если сказать: от человеков, – боимся народа, ибо все почитают Иоанна за пророка. И сказали в ответ Иисусу: не знаем. Сказал им и Он: и Я вам не скажу, какою властью это делаю. А кáк вам кажется (мнится)? У одного человека было два сына; и он, подойдя к первому, сказал: сын! пойди сегодня работай в винограднике моем. Но он сказал в ответ: не хочу; а после, раскаявшись, пошел. И подойдя к другому, он сказал тó же. Этот сказал в ответ: иду, государь, и не пошел. Который из двух исполнил волю отца? Говорят Ему: первый. Иисус говорит им: истинно говорю вам, что мытари и блудницы впередвас идут в Царство Божие» (От Матфея, 21, 28-31).

См. коньюнктура, потребеление, реклама, цена.

Rootcast: Управление Handy «Man» | Membean

Латинское корневое слово man означает «рука». Этот «удобный» корень слова позволит вам man обращаться с английскими словами, содержащими man !

Давайте поговорим о множестве «удобных» man слов, которые можно найти в английском языке. Одним из преимуществ, которыми обладает человечество, является противопоставленный большой палец, который очень помогает в способности управлять инструментами или управлять ими «руками». Когда началась промышленная революция, было много 90 003 человек 90 004 рабочего труда, или «ручного труда».Когда предметы были изготовлены человека , они в основном делались «вручную». За этими рабочими наблюдал человека агер, тот, кто «обращался» с рабочими, чтобы добиться от них наиболее эффективной работы. 90 003 человека 90 004 человека должны были убедиться, что эти рабочие выполняют правильную работу или правильную работу их «руками». И, конечно же, 90 003 человека 90 004 возраста, вероятно, могли бы получить от рабочих больше положительной работы, если бы придерживались своих 90 003 человек 90 004 нера или социальной «удобности», говоря такие вещи, как «пожалуйста» и «спасибо».Его 90 003 человека 90 004 человека действительно должны были быть в отличной форме, когда надзирали за теми, кто работал с 90 003 человеком 90 004 уре, этимологически животным удобрением, которое разбрасывали «вручную!»

После всей этой тяжелой ручной работы, что может быть лучше, чем нанять человека icure, чтобы позаботиться об этих трудолюбивых «руках»?

Можете ли вы угадать, что общего у слов man acle и e man cipation с американской историей и друг с другом? Когда рабы в Соединенных Штатах были освобождены с помощью провозглашения Линкольна E man cipation (этимологически «изъятие рук людей из их оков»), их действительные и социальные man acles, или наручники, удерживающие их «руки скованные рабством, были навсегда увезены. E man cipation Proclamation был ключевым man uscript, или документом, написанным «от руки», который был издан в разгар Гражданской войны в США.

Я надеюсь, что теперь вы сможете автоматически вместо man знать «удобный» корень слова man !

  1. манипулировать : работать «вручную»
  2. ручной : сделанный вручную
  3. изготовление : изготовление «вручную»
  4. управлять : вести «вручную»
  5. маневр : работа «вручную»
  6. манеры : социальная «удобство»
  7. навоз : удобрение для животных, разбрасываемое «вручную»
  8. маникюр : уход за «руками»
  9. наручники : ограничитель, связывающий «руки»
  10. освобождение : освобождение от «рук»
  11. рукопись : документ, написанный «от руки»

Rootcast: Доверься себе | Membean

Латинское корневое слово cred означает «верить». Этот подкаст повысит ваш уровень cred entials, когда дело доходит до понимания слов с корнем cred в них — «верьте»!

Допустим, ваш друг только что сказал вам, что летал на Луну. Вы, конечно, сочли бы это в заслуживающим доверия или не «веримым». Таким образом, вы были бы в доверительном ulous, не «веря» в то, что это произошло (если только вы не относитесь к типу cred ulous, склонному «верить» практически во что угодно).Однако позже вы можете подумать, что в cred ible feat как cred ible, или «правдоподобно», как только вы поймете, что каким-то образом попали во времени в конец 23-го века, когда подобные полеты стали обычным делом!

Если кто-то дал вам кредита за то, что вы что-то сделали, она «верит», что вы это сделали. Это основная идея финансового « кредита этого». Когда банк предлагает вам карту cred it, он «полагает», что у вас есть финансовая возможность справиться с суммой, которую вы взимаете с нее, вплоть до лимита карты. Сумма денег, или cred it line, которую банк дает вам, — это сумма денег, которую, как он «полагает», вы сможете распоряжаться в финансовом отношении, и «полагает», что вы можете позволить себе выплатить долг. Таким образом, банк является кредитным итором, или банком, дающим «веру» в финансовые возможности своих клиентов.

Когда кто-то ищет работу, он должен указать в своем резюме свои сертификаты или те квалификации, которые заставляют потенциального работодателя «верить», что он сможет выполнять работу, на которую претендует.Если эти cred entials будут проверены и окажутся ложными, этот претендент на работу, скорее всего, будет немедленно creded ited, или больше не будет «считаться» подходящим для этой работы… или заслуживающим доверия, если уж на то пошло. . Процесс аккредитации определяет, является ли то, что говорит школа, «правдоподобным» в отношении того, что, по ее словам, она делает для обучения учащихся, то есть, сколько люди могут дать школе.

Люди «верят» во многие вещи. cred o, что в переводе с латыни означает «я верю», является заявлением о личной, групповой или религиозной «вере»; с другой стороны, символ веры обычно является просто религиозной «верой».

«Верьте» этому или нет, in cred ible, как это может показаться, in cred ulous, как бы вы сейчас ни были, этот подкаст на корне слова cred теперь закончен … и вы можете «поверить» этому!

  1. невероятно : «не верится»
  2. недоверчивый : не «верящий» во что-то
  3. доверчивый : слишком легко «верить» во что-то
  4. заслуживающий доверия : «верят»
  5. кредит : состояние «верят»
  6. кредитная карта : банковская карта, позволяющая совершать покупки на сумму, которая, по мнению банка, может быть возвращена
  7. кредитный лимит : верхний диапазон расходов по «кредитной» карте
  8. кредитная линия : сумма денег, доступная кому-либо на ее «кредитной» карте
  9. кредитор : финансовое учреждение, которое вселяет «веру» в способность клиента распоряжаться деньгами
  10. учетные данные : те качества, которые вселяют «веру» в способности кандидата на работу
  11. дискредитировать : отойти от «веры» в кого-то
  12. аккредитация : процесс установления «веры» или «доверия» тому, что, по словам школы, она делает
  13. кредо : утверждение «убеждения»
  14. вероисповедание : заявление о религиозной «вере»

Лопатка: оригинальное кухонное оружие

Древнеримские шпатели в Британском музее.

Вы можете называть это шпателем , токарем , разбрасывателем , флиппером или любым количеством других имен. Шпатели бывают разных форм и размеров s. И у скромного шпателя примерно столько же применений. Но знаете ли вы происхождение шпателя? Это может вас просто удивить!

Этимология слова «шпатель» восходит к древнегреческому и латинскому . Лингвисты сходятся во мнении, что основной корень слова происходит от вариаций греческого слова « спате ».В своем первоначальном контексте покрывало относилось к широкому лезвию , похожему на те, что были найдены на мече .

В конечном итоге это слово было перенесено на латынь как слово « spatha ». Это использовалось для обозначения конкретной разновидности длинного меча .

Уменьшение размера

Прежде чем появилось современное слово «шпатель», оно претерпело ряд трансформаций как в написании, так и в произношении. Происхождение слова «стерилизация» (например, когда Боб Баркер напоминает вам о необходимости стерилизовать и стерилизовать ваших питомцев в « Цена правильная ») относится к резке мечом .А когда был добавлен уменьшительно-ласкательный суффикс «-ула», в результате получилось слово, означающее « маленький меч » — шпатель!

Так что, в некотором смысле, лопатка — это кухонный меч !

Ваш кухонный меч: лопатка Dexter Russell S284-8PCP для пекарей
>> Магазин шпателей >>

Но что такое шпатель?

В современном мире термин лопатка стал обозначать множество различных кухонных инструментов. Наиболее распространенное использование этого термина относится к кухонным инструментам, используемым для переворачивания или переворачивания , соскабливания и разбрасывания .

Токарные станки

То, что многие думают о шпателе, на самом деле более точно называют токарем в коммерческом общественном питании. У токаря широкая плоская головка прикреплена к ручке.

Как следует из названия, токарный станок используется для переворачивания или переворачивания предметов. Например, вы переворачиваете котлеты на гриле с помощью лопатки , которую часто называют лопаткой.

Поскольку эти инструменты так часто используются в кулинарии, они часто выпускаются в высокотемпературных вариантах .Эти прочные токарные станки предназначены для того, чтобы выдерживать контакт с нагретыми поверхностями и даже с пламенем. Вертушки Mercer Culinary с соответствующим названием Hell’s Handle разработаны с учетом высоких температур.

Вам понравится этот токарный станок: San Jamar® ASZTURNER Allergen Saf-T-Zone™ Turner

На самом деле существует множество различных токарных станков. У одних ручки длиннее, у других короче. Некоторые из них имеют щелевые поверхности, а другие сплошные. Существуют даже переворачиватели , предназначенные для определенных продуктов , такие как переворачиватель рыбы с прорезями Victorinox. Он разработан с наклонным краем и поверхностью с прорезями, что позволяет легко включать рыбу или другие продукты. Щели позволяют пищевым сокам стекать. В Великобритании этот тип токарного станка известен как «ломтик рыбы ». Но многие люди узнают, что это старый добрый шпатель.

>> Магазин токарей >>

Скребки

Для многих поваров и пекарей скребок – это то, что они думают, говоря о лопатке. Скребки также бывают разных форм и размеров, но часто имеют общие свойства.Например, типичный скребок имеет пластиковое лезвие или силиконовое лезвие . Лезвие часто имеет прямую кромку с одной стороны и изогнутую кромку с другой. Как следует из названия, он предназначен для соскабливания пищи со стенок мисок или сковородок.

Скребки S также можно использовать при приготовлении пищи . Следовательно, они могут быть спроектированы так, чтобы выдерживать высокие температуры. Вы часто видите высокотемпературных скребков , используемых на омлетных станциях для приготовления яиц.

Скребки трансформировались и в другие разновидности.Наиболее распространенная разновидность сочетает в себе традиционную головку скребка с вогнутой ложкообразной формой. Все эти корректировки служат основной цели — помочь шеф-повару соскребать еду или перемещать ее из одного места в другое.

 

Соскребите с этим обновлением International RSC-14HR High Heat Scraper
>> Магазин для скребков >>

Разбрасыватели

Для некоторых любителей кухни единственной настоящей лопаткой является шпатель . Разбрасыватели часто используются в выпечке для таких вещей, как глазурь тортов.Обычно лезвия прямые и имеют закругленный кончик. Как видно из исторического изображения выше, современные разбрасыватели не отошли далеко от своих корней.

Плавный оператор: Dexter Russell S2498 Traditional™ 8″ Bakers Spatula

Распределитель иногда также называют «шпателем ». Разбрасыватели также бывают самых разных форм и размеров в зависимости от конкретных потребностей шеф-повара.

За пределами кухни

Шпатели также используются в научных лабораториях.У них даже есть инструменты под названием «микрошпатели », которые помогают ученым в работе с различными химическими соединениями. Эти шпатели, как правило, полностью изготавливаются из твердой стали, чтобы противостоять воздействию химикатов, порошков или других веществ, используемых в лаборатории. Они также рассчитаны на то, чтобы выдерживать высокие температуры, поскольку различные растворы нагреваются или кипятятся в рамках научного процесса.

Хотя эти инструменты немного отличаются от скромной кухонной лопатки, у них определенно есть общий предок .

Последний удар

В конце концов, слово «шпатель» может относиться ко многим вещам. Но все эти вариации восходят к тому времени, когда мечи были обычным явлением. И хотя основным назначением меча могло быть оружие, мечи также часто использовались в качестве инструментов. По мере развития событий элементы меча превратились в то, что мы узнали бы как современный шпатель.

Итак, когда вы держите в руках лопаточку на кухне, найдите минутку, чтобы подумать о ее статусе в качестве вашего главного кухонного оружия !

идиом бесплатного словаря

Барабанные палочки могут стать надежным оружием, но Холл положил глаз на ручку крана Breakside Brewing, которую недавно установила The Independent.Пространство ручки фиолетового глиняного горшка во времена династии Мин в основном использовало геометрические формы закругленного квадрата и круглой формы, особенно закругленный квадрат более популярен. полимер для комфорта, а линия Walnut Forged, ручки которой изготовлены из ореха и нержавеющей стали, экспериментирует с необычной металлической обработкой ручек. Это позволяет пользователям использовать более низкие температуры, а новый сплав наконечника подходит для более широкого спектра применений.Доказательство показывает, что геликоиды с более чем одной ручкой также встроены. Текущие операции компании включают в себя работу трех в значительной степени автоматизированных линий пакетирования, обрабатывающих отдельные компоненты ее бизнеса: Harris 500 обрабатывает лом черных металлов; Harris Centurion работает с ломом цветных металлов; и Harris Badger упаковывает пластиковые бутылки и алюминиевые использованные контейнеры для напитков (UBC) из потока CRV. Токио, Япония, 17 октября 2005 г. — (JCNN) — Hitachi (TSE: 6501) разработала новую систему идентификации по венам пальцев на дверных ручках и руле.полдень ( 12:30 Bell & Bullock Circus Theatre, морской беспредел; 12:30 ( 13:15 The Flower-heads, латино-джазовые и пост-джазовые танцполы; 13:15 ( 13:30, Johnny Handle; 13:30 ( 14:00, Nuru Kane, традиционная западноафриканская песня в исполнении этого талантливого музыканта, 14:00 ( 14:30. ОСОБЕННОСТИ И ФУНКЦИИ: Предназначен для работы с немагнитными материалами с помощью мощного вакуумного подъемника. компания?* Держите диск только за внешний край, чтобы на его поверхности не осталось отпечатков пальцев и пятен. Сотрудники, которые обрабатывают информацию, должны быть обучены тому, чтобы поддерживать постоянное состояние конфиденциальной обработки документов. Безопасное обращение с опасными материалами отвечает интересам компании. человек-оператор и коробка (материалы). Если появляется зеленая ручка (см. Приложение 10, стр. 83), вы пропустили совмещение разъема с местами подключения символа, и вам необходимо повторить процесс.

Машинное обучение — обработка текста | by Javaid Nabi

Обработка текста — одна из наиболее распространенных задач во многих приложениях машинного обучения.Ниже приведены некоторые примеры таких приложений.

 Языковой перевод: Перевод предложения с одного языка на другой.  Анализ настроений: Чтобы определить на основе текстовой базы, является ли отношение к какой-либо теме, продукту и т. д. положительным, отрицательным или нейтральным.  Фильтрация спама: Обнаружение нежелательных и нежелательных электронных писем/сообщений.   
Предоставлено (сигмоидальное)

Эти приложения работают с огромным объемом текста для выполнения классификации или перевода и требуют большой работы на сервере.Преобразование текста во что-то, что может переварить алгоритм, — сложный процесс. В этой статье мы обсудим шаги, связанные с обработкой текста.

Шаг 1: Предварительная обработка данных

  • Токенизация — преобразование предложений в слова
  • Удаление ненужных знаков препинания, тегов
  • Удаление стоп-слов — частых слов, таких как «the», «is» и т. д., не имеющих определенной семантики
  • Stemming — слова сводятся к корню путем удаления флексии за счет удаления ненужных символов, обычно суффикса.
  • Лемматизация — еще один подход к удалению флексии путем определения части речи и использования подробной базы данных языка.
 Основополагающая форма обучения: «обучение» к общей базовой форме или корневому слову «изучение». Подробное обсуждение стемминга и лемматизации см.  здесь.Обратите внимание, что не все шаги являются обязательными и зависят от варианта использования приложения. Для фильтрации спама мы можем выполнить все вышеперечисленные шаги, но не для проблем с языковым переводом. 

Мы можем использовать Python для выполнения многих операций предварительной обработки текста.

  • NLTK — Natural Language ToolKit — одна из самых известных и наиболее часто используемых библиотек НЛП, полезная для всех видов задач, от токенизации, поиска корней, тегов, синтаксического анализа и т. д.
  • BeautifulSoup — библиотека для извлечения данных из Документы HTML и XML
 #используя библиотеку NLTK, мы можем выполнять предварительную обработку большого количества текста 
импортировать nltk
из nltk.tokenize import word_tokenize

#функция для разделения текста на слова
tokens = word_tokenize("Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку")
nltk.download('stopwords')
print(tokens)

OUT: [ «The», «быстрый», «коричневый», «лиса», «прыгает», «над», «the», «ленивый», «собака»]

  из nltk. corpus импорт стоп-слов 
stop_words = set( stopwords.words('english'))
tokens = [w вместо w в токенах, если не w в stop_words]
print(tokens)

OUT: ['The', 'quick', 'brown', 'fox' , 'jumps', 'lazy', 'dog']

 #NLTK предоставляет несколько интерфейсов стеммеров, таких как стеммер Porter, #Lancaster Stemmer, Snowball Stemmer 
от nltk.Stemmer.porter import PorterStemmer
porter = PorterStemmer()
стебли = []
для t в токенах:
стебли.append(porter.stem(t))
print(stems)

OUT: ['the', ' quick', 'brown', 'fox', 'jump', 'lazi', 'dog']

Шаг 2: Извлечение признаков

При обработке текста слова текста представляют дискретные, категориальные признаки. Как нам закодировать такие данные таким образом, чтобы они были готовы к использованию алгоритмами? Преобразование текстовых данных в векторы с действительными значениями называется извлечением признаков.Одним из самых простых методов числового представления текста является Bag of Words.

Сумка слов (BOW): Мы составляем список уникальных слов в текстовом корпусе, называемый словарным запасом. Затем мы можем представить каждое предложение или документ в виде вектора, где каждое слово представлено как 1 для присутствующего и 0 для отсутствующего в словаре. Другим представлением может быть подсчет количества раз, которое каждое слово появляется в документе. Наиболее популярным подходом является использование метода Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) .

  • Частота терминов (TF) = (Количество раз, когда термин t появляется в документе)/(Количество терминов в документе)
  • Обратная частота документа (IDF) = log(N/n), где , N — количество документов, а n — количество документов, в которых появился термин t. IDF редкого слова высок, тогда как IDF часто встречающегося слова, вероятно, будет низким. Таким образом, имеется эффект выделения слов, которые отличаются друг от друга.
  • Мы рассчитываем TF-IDF значение термина как = TF * IDF

Возьмем пример для расчета TF-IDF термина в документе.

Пример корпуса текста
  TF('красивый',Документ1) = 2/10, IDF('красивый')=log(2/2) = 0 
TF('день',Документ1) = 5/10, IDF( 'день')=log(2/1) = 0,30

TF-IDF('красивый', Document1) = (2/10)*0 = 0
TF-IDF('день', Document1) = (5/10 )*0,30 = 0,15

Как вы можете видеть для Document1 , метод TF-IDF сильно наказывает слово «красивый», но присваивает больший вес слову «день». Это связано с частью IDF, которая придает больший вес отдельным словам.Другими словами, «день» — важное слово для Document1 в контексте всего корпуса. Библиотека Python scikit-learn предоставляет эффективные инструменты для интеллектуального анализа текстовых данных и предоставляет функции для вычисления TF-IDF текстового словаря с учетом текстового корпуса.

Одним из основных недостатков использования BOW является то, что он отбрасывает порядок слов, тем самым игнорируя контекст и, в свою очередь, значение слов в документе. Для обработки естественного языка (NLP) сохранение контекста слов имеет первостепенное значение.Для решения этой проблемы мы используем другой подход, который называется Word Embedding.

Встраивание слов: Это представление текста, в котором слова, имеющие одинаковое значение, имеют аналогичное представление. Другими словами, он представляет слова в системе координат, где родственные слова, основанные на корпусе отношений, расположены ближе друг к другу.

Давайте обсудим некоторые из хорошо известных моделей встраивания слов :

Word2Vec

Word2vec принимает в качестве входных данных большой корпус текста и создает векторное пространство, где каждому уникальному слову назначается соответствующий вектор в космос.Векторы слов расположены в векторном пространстве таким образом, что слова, имеющие общий контекст в корпусе, расположены в непосредственной близости друг от друга в пространстве. Word2Vec очень известен тем, что улавливает смысл и демонстрирует его в таких задачах, как вычисление вопросов аналогии формы a к b , как c к ? . Например, мужчина относится к женщине так же, как дядя относится к ? ( тетя ) с использованием простого метода векторного смещения, основанного на косинусном расстоянии.Например, вот векторные смещения для трех пар слов, иллюстрирующие гендерное отношение:

векторных смещений для гендерного отношения

Этот тип векторной композиции также позволяет нам ответить «Король — Мужчина + Женщина =?» вопрос и прийти к результату «ферзь»! Все это действительно замечательно, если подумать, что все эти знания просто исходят из просмотра множества слов в контексте без какой-либо другой информации об их семантике. Подробнее см. здесь.

Glove

Алгоритм Global Vectors for Word Representation, или GloVe, является расширением метода word2vec для эффективного изучения векторов слов. GloVe строит явную матрицу слова-контекста или совпадения слов, используя статистику по всему текстовому корпусу. Результатом является модель обучения, которая может привести к лучшему встраиванию слов.

Рассмотрим следующий пример:

Целевые слова: лед, пар
Пробные слова: твердое тело, газ, вода, мода

Пусть P(k|w) будет вероятностью того, что слово k появляется в контексте слова w . Рассмотрим слово, тесно связанное с лед , но не с пар , например твердый . P(твердое | лед) будет относительно высоким, а P(твердое | пар) будет относительно низким. Таким образом, отношение P(твердое | лед) / P(твердое | пар) будет большим. Если мы возьмем такое слово, как газ , которое связано с паром , но не с льдом , отношение P(газ | лед) / P(газ | пар) вместо этого будет небольшим. Для слова, связанного как с льдом , так и с паром , например, вода , мы ожидаем, что отношение будет близко к единице. Подробнее см. здесь.

Встраивание слов кодирует каждое слово в вектор, который фиксирует некоторую связь и сходство между словами в текстовом корпусе. Это означает, что даже такие варианты слов, как регистр, правописание, пунктуация и т. д., будут автоматически запоминаться. В свою очередь, это может означать, что некоторые из описанных выше шагов по очистке текста могут больше не потребоваться.

Шаг 3: Выбор алгоритмов машинного обучения

Существуют различные подходы к построению моделей машинного обучения для различных текстовых приложений в зависимости от области задач и доступных данных.

Широко используются классические подходы машинного обучения, такие как «Наивный Байес» или «Машины опорных векторов» для фильтрации спама. Методы глубокого обучения дают лучшие результаты для задач НЛП, таких как анализ настроений и языковой перевод. Модели глубокого обучения очень медленно обучаются, и было замечено, что для простых задач классификации текста классические подходы ML также дают аналогичные результаты с более быстрым временем обучения.

Давайте создадим анализатор настроений на основе набора данных обзора фильмов IMDB, используя методы, обсуждавшиеся до сих пор.

Загрузите данные обзора фильмов IMDb

Набор обзоров фильмов IMDB можно загрузить отсюда. Этот набор данных для бинарной классификации настроений содержит набор из 25 000 крайне полярных обзоров фильмов для обучения и 25 000 для тестирования. Этот набор данных был использован для очень популярной статьи «Изучение векторов слов для анализа настроений».

Предварительная обработка

Набор данных состоит из тестового набора и обучающего набора по 25000 файлов каждый. Давайте сначала прочитаем файлы в кадр данных Python для дальнейшей обработки и визуализации.Тестовый и обучающий наборы далее делятся на 12500 «положительных» и «отрицательных» отзывов каждый. Мы читаем каждый файл и помечаем отрицательный отзыв как «0», а положительный отзыв — как «1».

 {'pos': 1, 'neg': 0}   df = pd. DataFrame()   для f in ('test', 'train'): 
для l in ('pos', 'neg') :
path = os.path.join(folder, f, l)
для файла в os.listdir (путь):
с открытым (os.path.join (путь, файл), 'r', кодирование = 'utf-8') в качестве входящего файла:
txt = infile.read ()
df = df.append ( [[txt, labels[l]]],ignore_index=True)
df.columns = ['review', 'sentiment']

Сохраним собранные данные в виде файла .csv для дальнейшего использования.

Пять рецензий и соответствующее настроение

Чтобы получить частотное распределение слов в тексте, мы можем использовать функцию nltk.FreqDist(), которая перечисляет первые слова, используемые в тексте, обеспечивая приблизительное представление об основных тема в текстовых данных, как показано в следующем коде:

  импорт nltk 
из nltk.tokenize import word_tokenize
обзоры = df.review.str.cat(sep=' ') #функция для разбиения текста на слова
tokens = word_tokenize(reviews)
Slovakia = set(tokens)
print(len(vocabulary) ))
Frequency_dist = nltk. FreqDist(tokens)
sorted(frequency_dist,key=frequency_dist.__getitem__, reverse=True)[0:50]

Это дает первые 50 слов, используемых в тексте, хотя это очевидно что некоторые стоп-слова, такие как и , часто встречаются в английском языке.

Топ 50 слов

Посмотрите внимательно, и вы обнаружите много ненужных знаков препинания и тегов. Исключая однобуквенные и двухбуквенные слова, стоп-слова, такие как , , , this , и , , , занимают верхнюю позицию в графике частотного распределения слов, показанном ниже.

Давайте удалим стоп-слова, чтобы еще больше очистить текстовый корпус.

  из nltk.corpus import стоп-слова   stop_words = set(stopwords.words('english')) 
tokens = [w вместо w в токенах, если не w в стоп-словах]
Верхние 50 слов

Это похоже на очистку текстовый корпус теперь и такие слова, как , стали , увидели , фильм и т. д.занимая верхние слоты, как и ожидалось.

Другой полезный инструмент визуализации пакет wordcloud помогает создавать облака слов, размещая слова на холсте случайным образом, с размерами, пропорциональными их частоте в тексте.

  из wordcloud импортировать WordCloud 
импортировать matplotlib.pyplot как plt
wordcloud = WordCloud().
generate_from_frequencies(frequency_dist)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

Построение классификатора

После очистки пришло время построить классификатор для определения тональности каждый отзыв о фильме.Из набора данных IMDb разделите тестовые и обучающие наборы по 25000 в каждом:

 X_train = df.loc[:24999, 'review'].values ​​
y_train = df.loc[:24999, 'sentiment'].values ​​
X_test = df.loc[25000:, 'review'].values ​​
y_test = df.loc[25000:, 'sentiment'].values ​​

scikit-learn предоставляет несколько отличных инструментов для предварительной обработки текста. Мы используем TfidTransformer , чтобы преобразовать корпус текста в векторы функций, мы ограничиваем максимальное количество функций до 10000.Дополнительные сведения об использовании TfidTransformer см. здесь.

  из Sklearn.feature_Extraction.text Import tfidftransformer 
из sklearn.feature_Extraction.text Import tfidfvectorizer
Вентилятор = tfidfvectorizer ()
Train_vectors = Vectoriver.fit_Transform (x_train)
test_vectors = вектора. shape, test_vectors.shape)
Обучающий и тестовый набор: 25K с 10K Features

Существует множество алгоритмов на выбор, мы будем использовать базовый наивный байесовский классификатор и обучать модель на обучающем наборе.

  из sklearn.naive_bayes import MultinomialNB   clf = MultinomialNB().fit(train_vectors, y_train)  

Наш анализатор настроений готов и обучен. Теперь давайте проверим производительность нашей модели на тестовом наборе, чтобы предсказать метки настроений.

  из sklearn.metrics import precision_score   предсказано = clf.predict(test_vectors)   print(accuracy_score(y_test,прогноз))    Вывод 0,791 

04

7 Вау!!! Базовый анализатор настроений на основе классификатора NB дает точность около 79%.Вы можете попробовать изменить длину вектора признаков и различные параметры TfidTransformer , чтобы увидеть влияние на точность модели.

Заключение: Мы подробно обсудили методы обработки текста, используемые в НЛП. Мы также продемонстрировали использование обработки текста и построили анализатор настроений с классическим подходом ML, что дало довольно хорошие результаты.

Спасибо, что прочитали эту статью, рекомендуйте и делитесь, если она вам понравилась.

Дополнительная литература:

Что является корнем или основой слова «разочарование»?

Ответить на вопрос

Похожие вопросы

  1. Что означает корень слова основа
  2. Что противоположно слову привлекательный
  3. Как вы справляетесь с болью и разочарованием
  4. Что означает корень слова НЕ МЕА
  5. В чем разница между обида и разочарование
  6. Что является противоположностью слова разочарование
  7. Является ли разочарование эмоцией
  8. Когда кто-то разочаровывает людей
  9. Почему разочарование так больно
  10. Что означает слово разочарование
  11. Как вы показываете 9 разочарование2 2 другое слово для SA
  12. Какое корневое слово для слова разочарование
  13. Какое другое слово для слова разочарование
  14. Что такое разочарование quot

Автор вопроса: Николас Лопез Дата: создано: 15 декабря 2021

Что означает корневая основа слова означает

Ответил: Доминик Миллер Дата: создано: 15 декабря 2021

Часть wo rd, который не может быть разобран, называется базовым словом, также известным как корневое слово.

Базовое слово придает слову его основное значение.

Иногда базовые слова имеют префикс, который представляет собой букву или буквы, добавленные в начало, или суффикс, который представляет собой букву или буквы, добавленные в конец..

Автор вопроса: Александр Джонсон Дата: создано: 25 сентября 2021

Что противоположно слову привлекательный

Ответил: Гарольд Уайт Дата: создано: 25 сентября 2021

привлекательный. Антонимы: непривлекательный, отвратительный, отталкивающий, неинтересный, неприятный, неприятный, уродливый, уродливый, устрашающий, отвратительный, неприступный.Синонимы: очаровательный, заманчивый, заманчивый, манящий, привлекательный, увлекательный, увлекательный, манящий, интересный, очаровательный, приятный, красивый, приятный.

Автор вопроса: Сет Батлер Дата: создано: 26 сентября 2021 г.

Как вы справляетесь с болью и разочарованием

Ответил: Рэймонд Гарсия Дата: создано: 28 сентября 2021 г. прими то, что ты чувствуешь. … Помните, вы не разочарование. … Учитесь на этом. … Напомните себе: разочарование произойдет, если вы выйдете за пределы своей зоны комфорта.… Переориентируйтесь на то, что у вас еще есть в жизни. … Обсудите это с кем-то из близких. … Если вы ожидаете совершенства, то скорректируйте их. Другие элементы… •

Автор вопроса: Леонарс Флорес Дата: создано: 30 октября 2021 г.

Что означает корень слова НЕ ОЗНАЧАЕТ

Ответил: Эван Робинсон Дата: создано : 30 октября 2021 г.

Краткая сводка. Английский префикс non-, означающий «не», встречается в сотнях английских словарных слов, таких как «бессмыслица», «нежирный» и «невозвратный».

Автор вопроса: Патрик Рассел Дата: создано: 30 августа 2021 г.

В чем разница между обидой и разочарованием

Ответил: Элайджа Харрис Дата: создано: 02 сентября 2021 г. спровоцировано наличием здоровой веры в то, что с вами плохо обращаются, подводят или предают. Вы чувствуете боль или разочарование, когда у вас возникает эмоциональная связь с другим человеком. … Разочарование — это здоровая версия обиды.

Спрашивал: Джордан Говард Дата: Создано: 24 2021 ноября

Что является противоположным разочарованием

Отвечено: Cyrus Perry Дата: Создано: 26 ноября 2021

Что такое противоположность разочарованию? ГратификацияСатисФакцияELationexubanceFelicityecstasy joyousНЕРСТЫ

Автор вопроса: Сайрус Росс Дата: создано: 10 января 2022 г.

Является ли разочарование эмоцией

Ответил: Рэймонд Санчес Дата: создано: 12 января 2022 г. не получиться так, как ты хотел.… В разочаровании вы были более бессильны перед тем, что произошло, поэтому у вас больше склонности ничего не делать или уйти от ситуации.

Автор вопроса: Гораций Родригес Дата: создано: 29 марта 2021 г.

Когда кто-то разочаровывает

Ответил: Карл Сандерс Дата: создано: 30 марта 2021 г. несчастны или недовольны тем, что что-то было не так хорошо, как ожидалось, или потому что что-то, на что мы надеялись или ожидали, не произошло. К нашему разочарованию, игра была провалена.

Автор вопроса: Джек Ховард Дата: создано: 22 марта 2021 г.

Почему разочарование так ранит

Ответил: Томас Прайс Дата: создано: 22 марта 2021 г.

Боль в вашем мозгу после разочарования реальна. Наш мозг обрабатывает такие переживания как события, которые подрывают наше равновесие и благополучие. Следовательно, появляется боль и снижается уровень нейротрансмиттеров, таких как серотонин или дофамин. Мы все задавались вопросом, почему разочарование так больно.

Автор вопроса: Клиффорд Кларк Дата: создано: 05 июля 2021 г.

Что означает слово «разочарование»

Ответил: Картер Фостер Дата: создано: 08 июля 2021 г. ожидалось, что произойдет К ее разочарованию, печенье пропало.2: кто-то или что-то, что не оправдывает надежд и ожиданий. Фильм разочаровал.

Автор вопроса: Джейсон Беннетт Дата: создано: 21 июля 2021 г.

Как вы показываете разочарование

Ответил: Натаниэль Холл Дата: создано: 22 июля 2021 г.

Английские фразы, чтобы выразить разочарованиеЭто было действительно разочаровывающим! Это было полное разочарование! Это была такая пустая трата денег! Это было не так хорошо, как я надеялся! Это было ужасно. Не верьте рекламе! На твоем месте я бы точно не заморачивался! … Ох, какая жалость! О, это позор! О, мне жаль это слышать!

Автор вопроса: Брайан Торрес Дата: создано: 20 мая 2021 г.

Какое другое слово для SAD

Ответил: Джеффри Петерсон Дата: создано: 22 мая 2021 г.

СИНОНИМЫ СЛОВА грустный 1 , мрачный, подавленный, подавленный, подавленный, подавленный, меланхолический.

Автор вопроса: Морган Морган Дата: создано: 10 декабря 2021 г.

В чем корень слова «разочарованный»

Ответил: Уильям Аллен Дата: создано: 12 декабря 2021 г. имеет одно значение, которое в основном означает «не прийти на встречу». Таким образом, вы можете представить себе слово «разочарованный» следующим образом: вы договорились о встрече с другом, но он ее сорвал.

Автор вопроса: Кэмерон Янг Дата: создано: 05 апреля 2021 г.

Какое еще слово для разочарования

Ответил: Джеймс Кэмпбелл Дата: создано: 06 апреля 2021 г.

выражения и родственные слова для обозначения разочарования, такие как: неудовольствие, уныние, разочарование, уныние, поражение, заблуждение, удовольствие, неудовлетворенность, неудовлетворенность, отложенная надежда и холодное утешение.

Автор вопроса: Джозеф Рамирес Дата: создано: 15 марта 2021 г.

Что такое цитата о разочаровании

Ответил: Альфред Хендерсон Дата: создано: 17 марта 2021 г. бывает». - В.Б. Йейтс: «Цена посредственности — разочарование». – Уильям Артур Уорд. «Ожидание хуже разочарования». — Роберт Бернс. «Разочарования для души — то же, что гроза для воздуха». – Фридрих Шиллер.

НЛП: краткое руководство по стеммингу. Стемминг — это, по сути, удаление… | by Tushar Srivastava

Stemming в основном удаляет суффикс из слова и сокращает его до корневого слова.

Например: « Flying » — это слово и его суффикс « ing », если мы удалим « ing » из « Flying », то мы получим базовое слово или корневое слово, которое равно «». Летать ».

Мы используем этот суффикс для создания нового слова из исходного основного слова.

Вот ссылка на официальные документы NLTK по Stemming

Основа глагола ждать - это ждать : это часть, общая для всех его флективных вариантов.

  1. ждать (инфинитив)
  2. (инфинитив)
  3. ждать (императив)
  4. ждать с (настоящее, 3-й человек, единственное число)
  5. ждать (настоящее, другие люди и / или множественное число)
  6. ждать ed (простое прошедшее)
  7. ожидание ed (причастие прошедшего времени)
  8. ожидание ing (прогрессивное)

Иногда написание может также измениться, чтобы образовать новое слово.

  1. Beaut Y , DUT , Y + -FFLE → Beaut I FUL, DUT I FUL ( -Y Изменения на I )
  2. y , READ y +-Mness → Hebly I Ness, Read I Ness (- y Изменения на I )
  3. Возможны + - Действительность → ab retime , Возможность IRE (- Le Изменения на IL )
  4. )
  5. MANI T , , , T + -Ion → Permi SS ION, OMI SS ION (- t меняется на ss )

Теперь возникает следующий вопрос: зачем нам это нужно в обработке естественного языка или понимании естественного языка.

Основная цель состоит в том, чтобы свести флективных форм каждого слова к общему базовому слову, корневому слову или корневому слову.

Инфлексия — это процесс словообразования, при котором слово модифицируется для выражения различных грамматических категорий, таких как время, падеж, залог, вид, лицо, число, род, наклонение, одушевленность и определенность

Есть в основном 2 ошибки в алгоритмах стемминга, которые заключаются в следующем.

Излишняя основа — это когда два слова с разными основами образуют один и тот же корень.Это также известно как ложное срабатывание.

  • универсальный
  • университет
  • вселенная

Все вышеперечисленные 3 слова относятся к универсам, что является неправильным поведением.

Хотя эти три слова этимологически связаны, их современные значения относятся к совершенно разным областям, поэтому обращение с ними как синонимами в НЛП/НЛУ, вероятно, снизит релевантность результатов поиска. к тому же корню не относятся.Это также известно как ложноотрицательный результат. Ниже приведен пример того же самого.

На данный момент существует множество способов, с помощью которых мы можем определить основу слова, и в этой статье мы сосредоточимся на 3 методах определения основы, которые являются частью алгоритма усечения основы. Мы не будем обсуждать здесь статистический или смешанный алгоритм выделения основы.

  • Это один из самых распространенных и щадящих стеммеров. Он быстрый, но не очень точный.

Ниже приведена реализация. Вы можете использовать Jupyter Notebook для запуска приведенного ниже кода.

Если вы столкнулись с какой-либо проблемой, связанной с NLTK, вы можете обратиться к моей предыдущей статье о стоп-словах, где я позаботился обо всех вышеперечисленных установках.

В выводе мы видим, как были удалены суффиксы.

Посмотрите на ввод, и вы увидите, что мы передаем « was » и получаем « wa » на выходе. Это то, что следует учитывать при менее точном алгоритме. Для повышения точности появился еще один алгоритм — SnowBall Stemmer.

  • Фактическое название этого стеммера — English Stemmer или Porter2 Stemmer
  • В Porter Stemmer были внесены некоторые улучшения, которые сделали его более точным для больших наборов данных

Ниже приведена реализация. Вы можете использовать Jupyter Notebook для запуска приведенного ниже кода.

Поскольку это было улучшением по сравнению с Porter Stemmer, мы можем видеть в результатах, насколько изящно он обрабатывал ввод «был». В этом алгоритме было сделано много улучшений. Следовательно, в настоящее время это один из моих любимых алгоритмов для работы.

В этот алгоритм была добавлена ​​еще одна важная функция, исключающая выделение стоп-слов.

Из-за этой особенности мы заметили разницу в вводе «было».

Ниже приведена реализация того же самого.

Вы также можете проверить языки, поддерживаемые в SnowBall Stemmer.

  • Это очень агрессивный алгоритм.
  • Он значительно сократит ваш рабочий набор, само по себе это утверждение имеет свои плюсы и минусы, иногда вы хотите, чтобы это было в ваших наборах данных, но максимальное время вы будете его избегать.

Агрессию можно наблюдать с помощью ввода «Забота». Оно было преобразовано в «автомобиль», что является совершенно другим словом в английском словаре.

Snowball Stemmer оказался одним из наиболее подходящих алгоритмов для моих нужд, но это полностью зависит от варианта использования и набора данных.

Еще одна важная мысль, мы должны сначала сделать Stemming или сначала удалить стоп-слова?????

Итак, по моему мнению, это зависит от

  • Если в вашем наборе данных есть стоп-слова с основами, вам следует сначала перейти к определению корней, а затем к удалению стоп-слов.
  • Если в вашем наборе данных нет стоп-слов без основ, вам следует сначала удалить стоп-слова, а затем — стемминг.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

2015-2019 © Игровая комната «Волшебный лес», Челябинск
тел.:+7 351 724-05-51, +7 351 777-22-55 игровая комната челябинск, праздник детям челябинск