Сады Старой Руссы
Саженцы Садоводство Ярмарки Старая Русса
Главная » Каталог

Каталог саженцев и посадочного материала «Садов Старой Руссы»

Схема к слову свекла 1 класс


свёкла — фонетический (звуко-буквенный) разбор слова

свёкла — фонетический (звуко-буквенный) разбор слова

свё́кла

свёкла — слово из 2 слогов: свё-кла. Ударение падает на букву ё.

Транскрипция слова: [св’окла]

с — [с] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
в — [в’] — согласный, звонкий парный, мягкий (парный)
ё — [о] — гласный, ударный
к — [к] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
л — [л] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), твёрдый (парный)
а — [а] — гласный, безударный

В слове 6 букв и 6 звуков.

Цветовая схема: свёкла

За всё время слово запрашивали 43205 раз
Разбор сделан с помощью программы и не всегда может быть правильным. Представленный результат используется вами исключительно для самопроверки.

Слова с буквой ё обязательно пишите через ё. Фонетические разборы слов «еж» и «ёж» будут разными!

Примеры других слов с разборами на буквы и звуки:

phoneticonline.ru — фонетический (звуко-буквенный) разбор слов

"свёкла" фонетический разбор (звуко-буквенный)

свё́кла

Слоги: свё-кла (для анализа), свёк-ла (для переноса).

[св'о́кла] СУЩ,неод,жр ед,им
с[с]согласный, глухой парный, твердый парный
в[в']согласный, звонкий парный, мягкий парный
ё[́о]гласный, ударный
к[к]согласный, глухой парный, твердый парный
л[л]согласный, звонкий непарный (сонорный), твердый парный
а[а]гласный, безударный

Букв: 6 Звуков: 6

свёкла

свёкла́

Слоги: свё-кла (для анализа), свёк-ла (для переноса).

[св'акла́] СУЩ,неод,жр ед,им
с[с]согласный, глухой парный, твердый парный
в[в']согласный, звонкий парный, мягкий парный
ё[а]гласный, безударный
к[к]согласный, глухой парный, твердый парный
л[л]согласный, звонкий непарный (сонорный), твердый парный
а[́а]гласный, ударный

Букв: 6 Звуков: 6

свёкла

свёклы — фонетический (звуко-буквенный) разбор слова

свёклы — фонетический (звуко-буквенный) разбор слова

Свё́клы

свёклы — слово из 2 слогов: свё-клы. Ударение падает на букву ё.

Транскрипция слова: [св’оклы]

с — [с] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
в — [в’] — согласный, звонкий парный, мягкий (парный)
ё — [о] — гласный, ударный
к — [к] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
л — [л] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), твёрдый (парный)
ы — [ы] — гласный, безударный

В слове 6 букв и 6 звуков.

Цветовая схема: свёклы

За всё время слово запрашивали 359 раз
Разбор сделан с помощью программы и не всегда может быть правильным. Представленный результат используется вами исключительно для самопроверки.

Слова с буквой ё обязательно пишите через ё. Фонетические разборы слов «еж» и «ёж» будут разными!

Примеры других слов с разборами на буквы и звуки:

phoneticonline.ru — фонетический (звуко-буквенный) разбор слов

свёклу — фонетический (звуко-буквенный) разбор слова

свёклу — фонетический (звуко-буквенный) разбор слова

свё́клу

свёклу — слово из 2 слогов: свё-клу. Ударение падает на букву ё.

Транскрипция слова: [св’оклу]

с — [с] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
в — [в’] — согласный, звонкий парный, мягкий (парный)
ё — [о] — гласный, ударный
к — [к] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
л — [л] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), твёрдый (парный)
у — [у] — гласный, безударный

В слове 6 букв и 6 звуков.

Цветовая схема: свёклу

За всё время слово запрашивали 1674 раза
Разбор сделан с помощью программы и не всегда может быть правильным. Представленный результат используется вами исключительно для самопроверки.

Слова с буквой ё обязательно пишите через ё. Фонетические разборы слов «еж» и «ёж» будут разными!

Примеры других слов с разборами на буквы и звуки:

phoneticonline.ru — фонетический (звуко-буквенный) разбор слов

Фонетический звуко-буквенный разбор слова "СВЁКЛА"

свё́кла→[св'окла]

В слове «свё́кла»: слогов—2 (свё-кла), букв—6, звуков—6:

с
[с]:согласный, парный глухой, парный твёрдый
в
[в']:согласный, парный звонкий, сонорный, парный мягкий
ё
к
[к]:согласный, парный глухой, парный твёрдый
л
[л]:согласный, непарный звонкий, сонорный, парный твёрдый
а

Рекомендованные переносы: свёкла

Обратите внимание: разбор слова вычисляется алгоритмически, поэтому может быть недостоверным. Помните, что вы используете результаты на свой страх и риск.

Фонетический разбор слова СВЁКЛА: транскрипция, ударение, звуковой анализ

Фонетический разбор слова свёкла показывает как оно произносится (транскрипция и ударение), сколько букв, звуков и слогов содержит.

Разбор по слогам, ударение, транскрипция

Слово можно разделить на 2 слога: свё-кла

Ударение падает на букву ё свё́кла.

Транскрипция слова [св’окла] — это графическая запись звучания.

Звуко-буквенный разбор

Звуковой анализ показывает количество букв и звуков, он не влияет на произношение:

  • с — [с] — согласный, глухой парный, твёрдый парный
  • в — [в’] — согласный, звонкий парный, мягкий парный
  • ё — [о] — гласный, ударный
  • к — [к] — согласный, глухой парный, твёрдый парный
  • л — [л] — согласный, звонкий непарный, сонорный, твёрдый парный
  • а — [а] — гласный, безударный

6 букв, 6 звуков

Звуко-буквенный разбор слова свёкла по звукам и буквам может быть включён в программу обучения 1, 2, 3, 4, 5 или 6 класса.

Цветовая схема

Звуковая схема слова свёкла (она же цветовая):

рабочих листов словарного запаса для первого класса - распечатываются и организованы по предметам

Рабочие листы > Словарь > 1 класс

Словарь и рабочие листы словоупотребления для 1 класса

Используйте эти рабочие листы, чтобы попрактиковаться и улучшить словарный запас и использование слов. Эти упражнения по лексике относятся к 1-му классу; многие из них используют картинки для описания значений слов. В этом разделе также рассматриваются суффиксы, омонимы, омофоны, синонимы, антонимы и алфавитное расположение.

Значения слов

Сопоставьте картинки со словами: обведите картинку, которая имеет то же значение, что и его слово

Сопоставьте и напишите слова: обведите правильное слово и напишите его в строке

Определения: выберите правильное определение для каждого слова

Контекстные подсказки: выясните значение слов с помощью перекрестных подсказок

Категоризация: сортировка слов по категориям

Слова в группах: неправильное слово зачеркнуть

предложений

Предложения: напишите правильное слово, чтобы завершить предложение

Сопоставьте предложения с картинками: проведите линии от предложений к их картинкам

Омонимы, омофоны и словоупотребление

Многозначные слова: определение омонимов

Омофоны: напишите правильные похожие по звуку слова, чтобы завершить каждое предложение

К , тоже или два ?

Am , - это или - это ?

Я или мне ?

Списки слов

Поиск слова: обведите скрытые слова

Скрытые буквы: напишите правильную букву в поле для каждого слова

Смешанные слова: определите перемешанные слова и запишите их

Отсутствующие буквы: введите недостающую букву, чтобы дополнить каждое слово

Кроссворды с картинками: кроссворды с картинками для детского сада ко 2 классу

Суффиксы и составные слова

Суффиксы: подчеркните суффикс и обведите корневое слово

Определите суффиксы: выберите правильный суффикс, чтобы завершить предложение

Определите корневое слово: напишите корневое слово и суффикс

Добавление-к корневым словам: заменить корневые слова на слова, оканчивающиеся на -ing

Добавлен к корневым словам: пишется в конце корневых слов

Составные слова: проведите линии от одного слова к другому, чтобы образовать составные слова

Напишите составные слова: используйте картинки как подсказки для написания составных слов

Синонимы и антонимы

Синонимы: сопоставьте и напишите слова со схожим значением

Синонимические кроссворды: разгадывайте эти кроссворды, сопоставляя синонимы

Антонимы: выберите слово с «противоположным» значением

По алфавиту

Обведите первое слово в алфавитном порядке

Напишите 10 слов в алфавитном порядке

Образец словарного запаса для 1-го класса

.

Сопоставьте и напишите слова к картинкам для 1 класса

Рабочие листы > Словарь > 1 класс > Сопоставьте слова с картинками и напишите слова

Рабочие листы: сопоставление и написание слов

Ниже приведены шесть версий нашей таблицы словарного запаса для 1 класса, в которых определяется слово, имеющее то же значение, что и его изображение, а затем ученикам предлагается написать это слово. Эти рабочие листы представляют собой файлы в формате pdf.

Аналогичный:

Сопоставьте картинки со словами

Правильное определение

.

Word2Vec для фраз - обучение встраиванию более чем одного слова | Автор: Моше Хазум

Мы можем легко создавать биграммы с помощью нашего неконтролируемого корпуса и использовать их в качестве входных данных для Word2Vec. Например, предложение «Я ходил сегодня в парк» будет преобразовано в «Я_ ходил ходил_ сегодня_в_парк», и каждая биграмма будет рассматриваться как юниграмма в обучающей фразе Word2Vec. Это будет работать, но есть некоторые проблемы с этим подходом:

  1. Он будет изучать вложения только для для биграмм, в то время как многие из этих биграмм не совсем значимы (например, «walk_today»), и мы будем пропустите вложения для юниграммы, такие как «гулял» и «сегодня».
  2. Работа только с биграммами создает очень разреженный корпус. Подумайте, например, о предложении выше «Я сегодня гулял в парке». Скажем, целевое слово - «walk_today», этот термин не очень часто встречается в корпусе, и у нас не будет много контекстных примеров, чтобы узнать репрезентативный вектор для этого термина.

Итак, как решить эту проблему? как нам извлекать только значимые термины, сохраняя слова как единую грамму, если их взаимная информация достаточно сильна? Как всегда, ответ внутри вопроса - взаимная информация .

Взаимная информация (MI)

Взаимная информация между двумя случайными величинами X и Y является мерой зависимости между X и Y. Формально:

Взаимная информация (MI) случайных величин X и Y.

В нашем случае , X и Y представляют все биграммы в корпусе, так что y идет сразу после x.

Точечная взаимная информация (PMI)

PMI - это мера зависимости между конкретными вхождениями x из y. Например: x = гулял, y = сегодня.Формально:

PMI конкретных вхождений x и y.

Легко видеть, что когда два слова x и y встречаются вместе много раз, но не по отдельности, PMI (x; y) будет иметь высокое значение, тогда как он будет иметь значение 0, если x и y полностью независимы.

Нормализованная точечная взаимная информация (NPMI)

Хотя PMI - это мера зависимости встречаемости x и y, у нас нет верхней границы ее значений [3]. Нам нужна мера, которую можно сравнивать между всеми биграммами, поэтому мы можем выбирать только биграммы выше определенного порога.Мы хотим, чтобы показатель PMI имел максимальное значение 1 для идеально коррелированных слов x и y. Формально:

Нормализованная точечная взаимная информация о x и y.

Подход, управляемый данными

Другой способ извлечения фраз из текста - использовать следующую формулу [4], которая учитывает количество юниграмм и биграмм и коэффициент дисконтирования для предотвращения создания биграмм. слишком редких слов. Формально:

Подробнее читайте в этой статье.

Теперь, когда у нас есть способ извлекать значимые биграммы из большого неконтролируемого корпуса, мы можем заменить биграммы с NPMI выше определенного порога на одну униграмму, например: «точка перегиба» будет преобразована в « inflection_point ».Создать триграммы легко, используя преобразованный корпус с биграммами и снова запустив процесс (с более низким порогом) для формирования триграмм. Точно так же мы можем продолжить этот процесс до n-граммов с уменьшающимся порогом.

Наш корпус состоит из ~ 60 миллионов предложений, содержащих в общей сложности 1,6 миллиарда слов. На построение биграмм с использованием подхода, основанного на данных, у нас ушло 1 час. Наилучшие результаты достигаются при пороговом значении 7 и минимальном количестве терминов 5.

Мы измерили результаты, используя оценочный набор, содержащий важные биграммы, которые мы хотим идентифицировать, например, финансовые термины, имена людей (в основном генеральные директора и финансовые директора) города, страны и т. д.Используемая нами метрика - это простой пример: по нашим извлеченным биграммам, каков охват в оценочном тесте. В этой конкретной задаче мы больше заботимся об отзыве, а не о точности, поэтому мы позволили себе использовать относительно небольшой порог при извлечении биграмм. Мы принимаем во внимание, что наша точность может ухудшиться при снижении порога, и, в свою очередь, мы можем извлечь биграммы, которые не очень ценны, но это предпочтительнее, чем пропустить важные биграммы при выполнении задачи расширения запроса.

Пример кода

Чтение корпуса построчно (мы предполагаем, что каждая строка содержит одно предложение) при эффективном использовании памяти:

 def get_sentences (input_file_pointer): 
while True:
line = input_file_pointer.readline ()
if not line:
break

yield line

Очистите предложения, удалив начальные и конечные пробелы, нижний регистр, удалите знаки препинания, удалите ненужные символы и уменьшите повторяющееся пространство до одного пробела (обратите внимание, что в этом нет необходимости, потому что позже мы будем токенизировать наше предложение пробелом):

 import redef clean_sentence (предложение): 
предложение = предложение.a-z0-9 \ s] ',' ', предложение)
return re.sub (r' \ s {2,} ',' ', предложение)

Обозначьте каждую строку простым разделителем пробела (более сложные методы для токенизации существуют, но токенизация с помощью простого пробела дала нам хорошие результаты и хорошо работает на практике), и удалите стоп-слова. Удаление стоп-слов зависит от задачи, и в некоторых задачах НЛП сохранение стоп-слов дает лучшие результаты. Следует оценить оба подхода. Для этой задачи мы использовали набор стоп-слов Spacy.

 из spacy.lang.en.stop_words import STOP_WORDSdef tokenize (предложение): 
return [токен для токена в предложении.split (), если токен не в STOP_WORDS]

Теперь, когда у нас есть представления наших предложений в виде двумерной матрицы очищенных токенов, мы можем строить биграммы. Мы будем использовать библиотеку Gensim, которая действительно рекомендуется для семантических задач NLP. К счастью, в Genim есть реализация для извлечения фраз, как с NPMI, так и с описанным выше подходом Mikolov et al. Можно легко управлять гиперпараметрами, например определять минимальное количество терминов, пороговое значение и оценку («по умолчанию» для подхода, основанного на данных, и «npmi» для NPMI).Обратите внимание, что значения различаются между двумя подходами, и это необходимо учитывать.

 из gensim.models.phrases import Phrases, Phraserdef build_phrases (предложения): 
phrases = Phrases (предложения,
min_count = 5,
threshold = 7,
progress_per = 1000)
return Phraser (phrases)

После того, как мы закончим построив модель фраз, мы можем легко сохранить ее и загрузить позже:

 phrases_model.save ('phrases_model.txt') phrases_model = Phraser.load ('phrases_model.txt ') 

Теперь, когда у нас есть модель фраз, мы можем использовать ее для извлечения биграмм для данного предложения:

 def предложение_to_bi_grams (phrases_model, предложение): 
return' '.join (phrases_model [предложение])

Мы хотим создать на основе нашего корпуса новый корпус со значимыми биграммами, объединенными вместе для дальнейшего использования:

 def предложения_to_bi_grams (n_grams, input_file_name, output_file_name): 
с open (input_file_name, 'r') как input_file_pointer:
с open (output_file_name, 'w +') как out_file:
для предложения в get_sentences (input_file_pointer):
cleaned_sentence = clean_sentence (предложение)
tokenized_sentence = tokenize (cleaned_sentence)
parsed_sentence = предложение_to_bitence_grams (n_sentence_gram)напишите (parsed_sentence + '\ n')
.

Многозначные слова для 1 класса

Рабочие листы > Словарь > 1 класс > Многозначные слова

Рабочие листы по омонимам: многозначные слова

В английском языке много слов, которые звучат одинаково и пишутся одинаково, но имеют несколько значений, также называемых омонимами. В этих рабочих листах учащихся просят определить два значения каждого слова.

Аналогичный:

Составные слова

Составные слова

.

Смотрите также


Телефоны:
Санкт-Петербург
+7 (921) 442-69-72
Старая Русса
+7 (81652) 327-90