• Предложение с выделением и разделением


    2. Знаки препинания: знаки завершения, разделения, выделения.

    2. Знаки препинания: знаки завершения, разделения, выделения.

     Знаки завершения:

    . – точка

    ? – вопросительный знак

    ! – восклицательный знак

    Точка – конец повествовательного предложения.

    Вопросительный знак – конец вопросительного предложения.

    Восклицательный знак – ставится в конце повествовательного и вопросительного предложений, которые произносятся с особым чувством.

    Знаки разделения.

    Точка.

    • Разделяет предложения.

    Запятая.

    • Между однородными членами предложения.
    • Между простыми предложениями в сложном – в ССП, СПП, БСП.
    • При обращении.
    • При вводных словах.

     Двоеточие.

    • После обобщающего слова перед однородным членами.
    • После слов автора перед прямой речью.
    • Между простыми предложениями в БСП.

    Тире.

    • Между подлежащим и сказуемым.
    • Перед словами автора после прямой речи.
    • После перечисления однородных членов, стоящих после обобщающего слова, если предложение не заканчивается.
    • Перед обобщающим словом после однородных членов.
    • Перед репликами в диалоге.
    • В неполном предложении.

     Точка с запятой.

    • Между простыми предложениями в БСП.

    Знаки выделения.

    Две запятые.

    • Причастный оборот.
    • Деепричастный оборот.
    • Сравнительный оборот.
    • Придаточное предложение в СПП, находящееся в середине главного.
    • Обращение.
    • Вводное слово.

     Тире.

    • БСП.
    • Приложение.
    • Вставная конструкция.
     А теперь легко ответить на вопросы учебника.
    • На какие группы по назначению делятся знаки препинания? (Знаки завершения, разделения, выделения).
    • Какая группа содержит наибольшее количество знаков? (Знаки разделения).
    • Какой разделительный знак препинания, кроме точки, по вашему мнению, употребляется чаще других? (Запятая).

    Как разделить предложения | Блог грамматической инженерии

    Эта статья написана в соавторстве с инженером грамматики Алексеем Слюсаренко.


    В Grammarly мы используем множество стандартных базовых технологий НЛП, чтобы помочь нам немного разобраться в беспорядке, который представляет собой тексты на естественном языке (в частности, на английском). Проблема всех этих технологий в том, что даже небольшие ошибки в их выводе часто умножаются последующими алгоритмами. Поэтому, когда сложный алгоритм обнаружения ошибок должен работать с отдельными предложениями, но получает фрагмент предложения или пару, объединенную вместе, он может найти внутри всевозможные забавные вещи.

    В этом посте мы анализируем проблему разделения предложений для английских текстов и оцениваем некоторые подходы к ее решению. Как обычно, хорошие данные являются ключевыми, и мы обсуждаем, как мы используем OntoNotes и MASC corpora для этой задачи.

    Проблема

    На первый взгляд может показаться, что разделение предложений относительно легко по стандартам НЛП. Что может быть проще, чем найти закрывающие знаки препинания и разделение на их основе? Но присмотритесь внимательнее: если вы рассмотрите все различные угловые случаи, такие как неизвестные сокращения, разные адреса электронной почты, а также разные стили пунктуации внутри кавычек, вы можете не быть так уверены.

    Вот некоторые из характерных примеров.

    ПРИМЕР ОПИСАНИЕ
    Он добавляет гораздо менее веселым тоном, что правительство говорит о создании горы . Куаньинь национальный парк в течение долгого времени и запретил строительство или использование горы. Имена после сокращения, без разделения
    Производитель автомобилей класса люкс в прошлом году продал в США 1214 автомобилей . Говард Мошер, президент и главный исполнительный директор, сказал, что ожидает роста производителя роскошных автомобилей в Великобритании и Европе, а также на рынках Дальнего Востока. Имена после сокращения, разделенные
    JW считает себя Царством Божьим на земле. («Киндом Холл» ) Так что можно ожидать, что они не видят причин бежать и сообщать обо всем правительству. Нестандартные концы предложений (скобки)

    Большой список представлен в разделе «Оценка».

    Поскольку разделение предложений лежит в основе многих действий НЛП, оно обеспечивается большинством фреймворков и библиотек НЛП. Мы используем инструменты Java для выполнения такой базовой обработки, поэтому нас в первую очередь интересовали библиотеки Java, и вот некоторые из них:

    Они основаны на трех основных подходах:

    • статистический вывод (например, логистическая регрессия в OpenNLP)
    • правил на основе регулярных выражений (GATE)
    • сначала токенизация с использованием конечных автоматов, а затем разделение предложений (Stanford CoreNLP)

    Для целей этой статьи мы будем использовать разделитель предложений OpenNLP (как тот, которым довольно легко управлять) и попытаемся получить его качество на максимально возможном уровне с некоторой дополнительной постобработкой.

    Оценка

    Мы накопили много интересных случаев отказа нашего разделителя предложений и хотели посмотреть, как другие системы справляются с ними. Кроме того, мы хотели улучшить сплиттер, который мы используем, или взять лучшие части других инструментов, если они лучше в некоторых аспектах. Основным параметром для нас было качество . Скорость не была так важна, потому что следующие шаги обработки текста в любом случае занимают на порядки больше времени.

    Для проведения надежной оценки вам необходим надежный набор данных с точки зрения размера и качества (т.е.д., аннотированные вручную), а также охват различных жанров текста и стилей письма, а также статистически достоверное распределение образцов. Здесь нет идеального кандидата, но из существующих корпусов, о которых мы знаем, мы сочли OntoNotes 4 и MASC наиболее подходящими для этой задачи. Безусловно, у них есть свои проблемы и недостатки, но в целом они достаточно хороши.

    Прежде всего, вот результаты оценки этих двух корпусов:

    Традиционные показатели качества разделения предложений такие же, как и для любой задачи классификации: точность и отзыв.Однако для этой оценки был выбран более простой метод - количество предложений, которые были неправильно разбиты. После наблюдения за некоторыми неудачными случаями использования разделителей предложений, этот показатель был изменен на более надежный; перед подсчетом количества неудачных предложений все не буквенно-цифровые символы были удалены. Так, например, для случаев с кавычками и разделение по точкам, и по кавычкам считалось действительным.

    Только 30% корпуса OntoNotes использовалось для оценки, а остальные 70% были зарезервированы для обучения.

    Анализ ошибок

    Почему результаты разные? Ручная проверка случаев отказа показала следующее:

    • В корпусе MASC очень много ошибок. Этот факт объясняет, почему результаты для корпуса MASC хуже, чем для OntoNotes. Следовательно, MASC хорош только как вторичный источник оценки.
    • В корпусе MASC есть более современные специальные случаи, такие как URL-адреса, электронные письма, форматирование HTML, цитаты и т. Д.
    • Есть много нетривиальных случаев, поэтому качество во многом зависит от набора обучающих данных и количества функций, используемых для модели.

    Вот список самых распространенных сложных случаев:

    ПРИМЕР ОПИСАНИЕ
    В некоторых школах даже профессионалы с докторской степенью . ученых степеней возвращаются в школу для получения степени магистра. Строчная буква после точки, без разделения
    Если Гарвард не примет, я пройду тест, чтобы поступить в Йельский университет . многие родители ставят перед своими детьми цели, а может быть, они их не ставят. Строчная буква за точкой, разделенная (ручные ошибки / неофициальный текст)
    Он добавляет гораздо менее забавным тоном, что правительство говорит о создании Mt . Куаньинь национальный парк в течение долгого времени и запретил строительство или использование горы. Имена после сокращения, без разделения
    Производитель автомобилей класса люкс в прошлом году продал в США 1214 автомобилей . Говард Мошер, президент и главный исполнительный директор, сказал, что ожидает роста производителя роскошных автомобилей в Великобритании и Европе, а также на рынках Дальнего Востока. Имена после сокращения, разделенные
    Нет, на мой взгляд, журнал не «защищал подлость, мошенничество, растрату, хищение, торговлю влиянием и злоупотребление общественным доверием ... », он защищал соответствующие конституционные гарантии и практический здравый смысл. Многоточие, разделенное
    Увидев список того, что не может быть открыто и / или дежурно ... , который, я также совершенно уверен, не полный ... , я сойду на ноги .... и прогнозируем ... , что этого не произойдет. Многоточие, без разделения
    Бхарат Ратна Авул Пакир Джайнулабдин Абдул Калам также зовется доктором А . С . J Abdul Kalam. Инициалы, без разделения
    Агентство подтвердило рейтинг привилегированных акций American Continental на уровне C . Сберегательное подразделение American Continental, расположенная в Лос-Анджелесе Lincoln Savings & Loan Association, находится в процессе конкурсного производства, и материнская компания подала заявление о защите от судебных исков кредиторов в соответствии с главой 11 Федерального кодекса о банкротстве. Похоже на инициалы, расколотые
    Сначала Ван спросил: «Вы уверены, что хотите, чтобы оригинальная надпись была стёрта ? »Недолго думая, Хуан сказал« да ». Цитаты, раскол
    «Слишком много, нас только двое, как мы будем есть этот ? , - спросил я молодого Чжао, удивленно глядя на него. Цитаты, без разделения
    JW считает себя Царством Божьим на земле.(«Киндом Холл» ) Так что можно ожидать, что они не видят причин бежать и сообщать обо всем правительству. Нестандартные концы предложений (скобки)
    Всем, пожалуйста, обратите внимание на мой блог на Donews http: // blog . доньюс . com / pangshengdong. То, что я говорю, не обязательно верно, но я уверен, что если вы внимательно прочитаете это, это должно дать вам начало. URL

    Улучшение стандартных характеристик

    Преимущество систем, основанных на статистике, заключается в том, что они могут стать лучше с улучшенными обучающими наборами.Большая часть изученного нами программного обеспечения обучается на Penn TreeBank. У него есть хорошо известные проблемы с размером, охватом и современностью. Практическое правило состоит в том, чтобы рассматривать системы, обученные Penn Treebank, только в качестве примеров систем; чтобы получить наилучшие результаты, необходимо их переобучить на более адекватном для домена наборе данных.

    Вот результаты пошагового улучшения разветвителя:

    Шаги улучшения были следующие:

    • 70% корпуса OntoNotes было использовано для переобучения разделителя OpenNLP.
    • Если во время постобработки одно предложение заканчивается на «р». а следующий начинается с числа, затем эти предложения объединяются.
    • Если во время постобработки одно предложение заканчивается вопросительным или восклицательным знаком, за которым следует двойная кавычка, а другое предложение начинается со строчной буквы, то эти предложения объединяются.
    • Наконец, были добавлены другие небольшие настройки (например, «например» и «то есть» объединение), но это дало менее заметный эффект.

    Мы можем снова заметить, что в корпусе MASC есть проблемы с неправильными аннотациями, потому что после улучшения «он сказал» частота ошибок в корпусе MASC увеличилась, тогда как ручное наблюдение показывает, что реальное качество улучшилось. Итак, давайте посмотрим на окончательное сравнение, протестировав 30% корпуса OntoNotes:

    Наконец, обратите внимание, что некоторые факторы не были учтены в этом графике, например:

    • Некоторые из разделителей могли использоваться в OntoNotes для обучения, поэтому их оценка может быть искусственно хорошей.
    • Окончательная (после этого сравнения) модель сплиттера может быть переобучена на всем корпусе OntoNotes. Это должно еще больше повысить конечную точность.

    Решено ли разбиение предложений?

    Производительность, которую мы смогли получить в нашей оценке, довольно хорошая: коэффициент ошибок 1,6%, что представляет собой снижение коэффициента ошибок более чем на 60% по сравнению с исходным вариантом OpenNLP. Если посмотреть на это с человеческой точки зрения, с какой точностью мы можем разбивать предложения? Думаю, что 99,95% не так уж и далеко.Как мы можем получить компьютерную систему? Один из подходов может заключаться в добавлении большего количества правил, созданных вручную. Другой - использование специальных алгоритмов (синтаксический анализ предложений или языковых моделей) для сложных случаев, таких как сокращения, за которыми следуют имена собственные.

    Наконец, мы не рассматривали случай разделения предложений при отсутствии знаков препинания. Во-первых, это относительно сложный случай, а во-вторых, для нас это ошибка, которую, как мы ожидаем, наши алгоритмы обнаружат на более поздних этапах обработки.

    .

    python - Как разбить текст на предложения?

    Переполнение стека
    1. Около
    2. Товары
    3. Для команд
    1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
    2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
    .

    php - Разбить предложение на слова

    Переполнение стека
    1. Около
    2. Товары
    3. Для команд
    1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
    2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
    3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
    4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
    .

    Разделение строк в Python без split ()

    Переполнение стека
    1. Около
    2. Товары
    3. Для команд
    1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
    2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
    3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
    4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
    .

    Смотрите также