113 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Как произвести синтаксический разбор предложения online

Как произвести синтаксический разбор предложения online

Школьников, студентов филологических факультетов, да и людей с другими смежными целями часто интересует анализ словесных конструкций. Сегодня мы поговорим о том, как сделать синтаксический разбор предложения онлайн, какие сервисы с этим справятся. На самом деле в сети много сайтов, предлагающих подобные услуги, вот только не всегда ресурс оказывается эффективным и удобным. Мы познакомимся с самыми популярными и функциональными продуктами.

Как сделать синтаксический разбор предложения на русском языке

ProgaOnline

ProgaOnline — единственный веб-ресурс, в состав которого входит сервис для синтаксического разбора предложений на русском языке. Он обрабатывает тексты размером до 15 000 символов.

Сервис не только определяет и подчеркивает члены предложения, но и показывает морфологию каждого слова: часть речи, число, род, падеж.

К сожалению, ProgaOnline не описывает предложение, как этого требует полноценный синтаксический разбор. Он показывает только основную информацию. Давать описание (повествовательное, невосклицательное, простое, двусоставное и т.п.) вам придётся самостоятельно.

Плюс этого ресурса в том, что у него есть версия для Android, которая показывает части речи в предложении. Приложение доступно для бесплатного скачивания в Google Play.

Школьный помощник

«Школьный помощник» — сервис, помогающий закрепить знания или изучить материал, пропущенный в школе. Здесь нет такого функционала, как у ProgaOnline. Помощник не выдает готовый результат, он предлагает лишь прокачать навыки синтаксического разбора предложений, чтобы эта задача перестала вызывать у вас затруднения.

Тест «Синтаксический разбор простого предложения» состоит из четырёх заданий. В первом требуется выбрать правильный вариант синтаксического разбора. Во втором, третьем и четвёртом нужно определить члены предложения.

Для каждого задания есть готовое решение, но оно доступно только зарегистрированным пользователям.

В самом тесте никакой справочной информации нет. После проверки задания вы получите ответ, правильно или неправильно оно выполнено.

Учим Орг

«УчимОрг» — сайт, на котором публикуются различные материалы для учёбы. Функции синтаксического разбора предложений он также не содержит, но здесь есть полезные материалы для освоения этой темы. На этой странице подробно описано, как делать синтаксический разбор. Есть наглядные примеры с подчеркиванием грамматической основы и других членов предложения.

Как составить схему

Рисовать схему нужно после выполнения самого разбора. Произведите сперва обобщающий пунктационный разбор, иначе она рискует быть неполной или неверной.

Предлагаем составление схемы по следующей последовательности:

  • рисуем скобки – в простом и сложносочиненном высказывании всегда нужны квадратные скобки, т.к. оно не имеет зависимых частей, а в сложноподчиненном –квадратными обозначается главная часть, а круглыми – зависимая;
  • делаем графическое отображение предложения внутри, отмечая только грамматическую основу прямыми линиями в логическом порядке, никаких пунктирных или волнистых подчеркиваний.
  • если есть союз или союзное слово, оно пишется буквами, а сверху подписывается с. или с. с.
  • если сложноподчиненное, нужно нарисовать стрелку от главной части и подписать сверху вопрос к придаточной, на который она отвечает.

Например, схематический анализ сложноподчиненного предложения с разными видами связи выглядит так:

Я не хотел никого обидеть, но Саша надулся и сказал, что теперь он не будет со мной общаться.

Грамматическую основу рисуют только в главных частях, а союз в придаточной находится только внутри скобок, в отличие от независимых частей.

Омонимы — это слова одинаковые по написанию, но разные по значению, такие слова могут попасться в предложении и программа не может определить какой смысл несет слово. Здесь нужно выбрать подходящей разбор слова в предложение, смотрите по контексту.

Для этого вам помогут морфологические признаки слова, чтобы их увидеть наведите на слово и в раскрывающемся меню выберите «Все характеристики».

Поисковые системы оценивают качество и релевантность статьи по содержащимся в ней словам и словосочетаниям (коллокациям). Чем больше в тексте тематичных ключевых фраз, тем больше шансов, что он получит высокую оценку.

Соответственно, если в тексте будет мало ключевых слов, но много «воды» — стоп-слов, вставных слов, шаблонных фраз, качество статьи будет низким.

Читать еще:  Gmail не приходит код подтверждения. Как подтвердить способ оплаты. Что делать, если не приходит смс с кодом

Но и слишком большое количество ключевиков — тоже плохо, такой документ получит отметку «переспам» и вряд ли будет показан в поисковой выдаче.

Оценить эти показатели поможет сервис семантического анализа, который покажет процент ключевых слов и количество стоп-слов в тексте.

SEO анализ текста Адвего определяет:

  • плотность ключевых слов, процент ключевых фраз;
  • частотность слов;
  • количество стоп-слов;
  • объем текста: количество символов с пробелами и без пробелов;
  • количество слов: уникальных, значимых, всего;
  • водность, процент воды;
  • тошноту текста, классическую и академическую;
  • количество грамматических ошибок.

Наш онлайн сервис показывает семантическое ядро текста страницы — все значимые и ключевые слова, что позволит оценить, по каким запросам она будет показываться выше после того, как проведет поиск ключевых слов в тексте.

Также семантический анализ показывает все стоп-слова и грамматические ошибки.

Пример отчета проверки семантического SEO анализа текста онлайн

Как рассчитывается тошнота текста

Классическая тошнота определяется по самому частотному слову — как квадратный корень из количества его вхождений. Например, слово «текст» встречается на этой странице 16 раз, классическая тошнота будет равна 4.

Важно! Максимально допустимое значение классической тошноты зависит от объема текста — для 20 000 знаков тошнота, равная 5, будет нормальной, а для 1000 знаков — слишком высокой.

Академическая тошнота определяется как отношение самых частотных и значимых слов по специальной формуле. Нормальное значение — в пределах 5-15%.

По тошноте текста можно судить о натуральности текста и его SEO-оптимизации под поисковые запросы. Высокий показатель тошноты онлайн для поисковиков является плохим знаком.

Как рассчитывается водность текста

Процент воды в Адвего определяется как отношение незначимых слов к общему количеству слов. То есть чем больше в статье значимых слов, тем меньше в итоге «воды».

Конечно, невозможно написать сео текст совсем без воды, нормальный показатель — 55%-75%.

Чтобы уменьшить процент водности, необходимо почистить текст от широко распространенных фраз и терминов, вставных слов: «в современном мире», «так сказать», «всем известно» и т. п. Также повышает качество текста употребление специализированных терминов и профессиональной лексики.

Лучшие сервисы для онлайн анализа

Lexis Res

Сайт Lexis Res – один из лучших сервисов для синтаксического разбора по членам на английском языке. Главное преимущество – подробное описание всех значений отдельно взятого слова, что поможет пользователям, изучающим английский язык.

Интерфейс состоит из двух кнопок. Команда «Analyse» запускает процесс. Результаты доступны в нижней части страницы. Функция «Random sentences» позволит ознакомиться с работой сайта на примере случайного предложения.

Плюсы:

  • Подробный синтаксический анализ.
  • Отсутствие назойливой рекламы.
  • Широкий функционал сервиса.
  • Минималистский интерфейс.
  • Обширная база слов.

Минусы:

  • Ресурс адаптирован только для английских выражений.
  • Отсутствие графических обозначений.
  • Без должных знаний иностранного языка читать подробные пояснения будет трудно.

Delph-in

Сервис Delph-in — еще один англоязычный ресурс, посвященный синтаксическому анализу. Уникальность состоит в том, что здесь используется язык программирования Linguistic Knowledge Builder, который применяет в зарубежных университетах.

Использование метода Linguistic Knowledge Builder дает преимущества в плане детальности и его составляющих. За визуализацию отвечает технология English Resource Grammar, которая также используется в иностранном образовании.

Достоинства:

  • Отлично подходит для изучения узконаправленных предложений.
  • Огромное количество инструментов для синтаксического разбора по частям речи.
  • Нет ограничений на число символов.

Недостатки:

  • Полноценно работать с сервисом смогут люди, обладающие хорошей базой английской.
  • Громоздкий интерфейс, на освоение которого придется потратить время.

MorphologyOnline

Сайт MorphologyOnline – русскоязычный ресурс, посвященный синтаксису. Интерфейс сайта умещается в одну кнопку. От пользователя требуется ввести необходимое слово, а программа проанализирует его.

Для удобства пользователей сервис провидит поэтапную проверку. В большинстве случаев процесс проверки осуществляет в три этапа: определение части речи, морфологические признаки и вероятная синтаксическая роль.

Плюсы:

  • Подробный анализ.
  • Оперативная работа сайта.
  • Отсутствие рекламы.

Минусы:

  • Разбор осуществляется в рамках одного слова.
  • Основной акцент ресурса сделан на морфологии.
  • Узкая специализация.

Грамота.ру

Грамота.ру – русскоязычный сайт, разбирающий запрашиваемое слово. Представленный сервис осуществляет проверку выбранного слова не только по синтаксическим и морфологическим признакам, но прогоняет выбранное слово по всем популярным словарям, включая словарь специализированных терминов.

Достоинства:

  • Подробный анализ слова, включающий поиск значения по словарям.
  • Приятный пользовательский интерфейс.
  • Возможность выбирать критерии.

Недостатки:

  • За раз программа разбирает одно слово.
  • Сайт больше ориентирован на морфологический разбор.

Goldlit

Сайт Goldlit — это один из лучших порталов для синтаксического разбора. Ключевое преимущество перед русскоязычными конкурентами – возможность анализировать предложения целиком.

Алгоритм действий предельно прост: пользователь вводит фразу или слово. Портал обрабатывает информацию и разбирает каждое слово в отдельности. Возле каждого члена пишется начальные формы слова, часть речи к которому оно принадлежит, а после производится грамматический анализ и склонение по падежам.

Читать еще:  Как настроить интернет на Мегафоне

Плюсы:

  • Детальный синтаксический и грамматический разбор.
  • Нет ограничений по тематике и числу знаков.
  • Дружелюбный интерфейс.
  • Сайт прост в освоении.
  • Дополнительная информация по литературе.

Минусы:

  • Отсутствие справочников по грамматике.
  • Сервис больше направлен на литературу.

Сервисы для синтаксического разбора предложения

Школьный Ассистент

Этот сервис стоит особо отметить, так как на нем можно выполнить упражнения в онлайн-режиме. Если это сделать, вы поймете по теме гораздо больше, чем просто после чтения теории. Ответы на задания доступны только зарегистрированным пользователям. Упражнения на сайте Ассистента

Учим Орг

Здесь есть схема разбора простого и сложного предложения в табличном виде и примеры разбора. Находится шпаргалка тут.

Та же самая схема синтаксического разбора, в деталях описано построение схемы предложения, а примеров нет. Эта шпаргалка разбора находится здесь.

Язнайка

Та же схема разбора, очень много примеров с подчеркнутыми членами предложения. Особенно много подчеркнуто простых предложений. Находится шпаргалка тут.

Главсправ

А это сухая справка по синтаксическому разбору без примеров.

ГлавРед

Здесь нет синтаксического разбора предложения по школьной схеме. Но есть проверка текста на качество с анализом синтаксиса. Так что сервис находит и выделяет синим цветом некачественные конструкции, а также предлагает их изменить. Он может выделить неопределенно-личное предложение, причастие, залог, указать на чересчур сложный синтаксис. Примерно так же, как это делает редактор Word, подчеркивая синтаксические ошибки зеленым цветом. Только здесь больше конструкций захвачено, и акцент не на правильности пунктуации, а на самой структуре предложения.

Этот сервис нужен журналистам, редакторам и всем тем, кто следит за качеством письменного текста.

Чтобы воспользоваться сервисом:

  1. Откройте сайт glvrd.ru.
  2. Вставьте текст в пустое поле.
  3. Перейдите на вкладку «Синтаксис».
  4. Некачественные места в тексте будут выделены цветом.
  5. Если на них щелкнуть мышью, справа появится объяснение.

Синтаксический анализ текста в Главреде

Сравнение

В таблицы выше я перечислил лучшие из лучших сервисов, которые могут помочь Вам в выполнении ваших заданий по синтаксическому разбору предложений.

Если Вы ознакомились с таблицей, я предлагаю начать разбирать каждый из сервисов и начнем мы с самой последней строчки нашего списка и постепенно дойдем до лидера нашего ТОПа.

Название сервисаЯзык сервисаСлово/предложениеСсылка
GoldLitРусскийПредложениеhttp://goldlit.ru/component/slog
Грамота.руРусскийСловоhttp://gramota.ru/slovari/dic
Морфология онлайнРусскийСловоhttp://morphologyonline.ru
Delph-inАнглийскийПредложениеhttp://erg.delph-in.net/logon
Lexis ResАнглийскийПредложениеhttp://www.lexisrex.com/English/Sentence-Study/

Этап №2. Находим сказуемое. Вопросы: ЧТО ДЕЛАЕТ? (и др.)

Какие бывают сказуемые?

Сказуемое связано с подлежащим и отвечает на вопрос, который задается к нему от подлежащего: Что делает предмет?

Но при соответствующем выражении подлежащего (см. таблицу выше) это могут быть и другие вопросы: Что такое предмет?, Каков предмет) и т.п.

Примеры:

  • Волк вышел из лесу (Задаем вопрос от действующего лица, от подлежащего: волк что сделал? Вышел — это сказуемое, выраженное глаголом).
  • Лохматая черная собака вдруг выскочила откуда-то из зарослей осоки (Собака что сделала? Выскочила).
  • Я улыбнулась и пошла вперед. (Я что сделала — улыбнулась и пошла).

Сказуемые в русском языке бывают трех типов:

  • Простое глагольное (один глагол). Пример: Волк вышел.
  • Составное глагольное (вспомогательный глагол + инфинитив). Пример: Я хочу есть. Я должен поехать в Суздаль (по сути два глагола в сказуемом).
  • Составное именное (глагол-связка + именная часть). Пример: Я буду учителем (по сути глагол и другая часть речи в сказуемом).

Смотрите также:

Синтаксический анализ текстов с помощью SyntaxNet

Для одной из задач мне понадобился синтаксический анализатор русскоязычных текстов. Что это такое. Например, у нас есть предложение «Мама мыла раму». Нам нужно получить связи слов в этом предложении в виде дерева:

Из этого дерева понятно, что связаны слова «мама» и «мыла», а также «мыла» и «раму», а слова «мама» и «раму» напрямую не связаны.

Статья будет полезна тем, кому понадобился синтаксический анализатор, но не понятно, с чего начать.

Я занимался этой темой несколько месяцев назад, и на тот момент нашел не много информации по поводу того, где бы взять готовый и желательно свободный анализатор.

На Хабре есть отличная статья об опыте работы с MaltParser. Но с тех пор некоторые пакеты, используемые для сборки, переехали в другие репозитории и чтобы собрать проект с нужными версиями библиотек, придется хорошенько потрудиться.

Есть и другие варианты, среди которых SyntaxNet. На Хабре я не нашел ничего про SyntaxNet, поэтому восполняю пробел.

Что такое SyntaxNet

По сути SyntaxNet — это основанная на TensorFlow библиотека определения синтаксических связей, использует нейронную сеть. В настоящий момент поддерживается 40 языков, в том числе и Русский.

Установка SyntaxNet

Весь процесс установки описан в официальной документации. Дублировать инструкцию здесь смысла не вижу, отмечу лишь один момент. Для сборки используется Bazel. Я попробовал собрать проект с его помощью у себя на виртуалке с Ubuntu 16.04 x64 Server с выделенными 4-мя процессорами и 8 ГБ оперативной памяти и это не увенчалось успехом — вся память съедается и задействуется своп. После нескольких часов я прервал процесс установки, и повторил всё, выделив уже 12 ГБ оперативной памяти. В этом случае все прошло гладко, в пике задействовался своп только на 20 МБ.

Читать еще:  ТОП-20 Программ Для Записи Видео с Экрана +Бесплатныe

Возможно есть какие-то настройки, с помощью которых можно поставить систему в окружении с меньшим объемом оперативной памяти. Возможно сборка выполняется в нескольких параллельных процессах и стоило выделять виртуальной машине только 1 процессор. Если вы знаете, напишите в комментариях.

После завершения установки я оставил для этой виртуальной машины 1ГБ памяти и этого хватает с запасом для того, чтобы успешно парсить тексты.

В качестве размеченного корпуса я выбрал Russian-SynTagRus, он более объемный по сравнению с Russian и с ним точность должна получаться выше.

Использование SyntaxNet

Чтобы распарсить предложение, переходим в каталог tensorflow/models/syntaxnet и запускаем (путь к модели — абсолютный):

В файле result.txt получаем примерно такой вывод, я заменил данные в 6-й колонке на «_», чтобы тут не переносились строки, иначе неудобно читать:

Данные представлены в формате CoNLL-U. Тут наибольший интерес представляют следующие колонки:

1. порядковый номер слова в предложении,
2. слово (или символ пунктуации),
4. часть речи, тут можно посмотреть описание частей речи,
7. номер родительского слова (или 0 для корня).

То есть мы имеем дерево, в которм слово «мыла» — корень, потому что оно находится в той строке, где колонка номер 7 содержит «0». У слова «мыла» порядковый номер 2. Ищем все строки, в которых колонка номер 7 содержит «2», это дочерние элементы к слову «мыла». Итого, получаем:

Кстати, если разобраться подробнее, то дерево не всегда удачно представляется все зависимости. В ABBYY Compreno, например, в дерево добавляют дополнительные связи, которые указывают на связь элементов, находящихся в разных ветках дерева. В нашем случае таких связей мы не получим.

Интерфейс

Если вам критична скорость парсинга текстов, то можно попробовать разобраться с TensorFlow Serving, с помощью него можно загружать модель в память один раз и далее получать ответы существенно быстрее. К сожалению, наладить работу через TensorFlow Serving оказалось не так просто, как казалось изначально. Но в целом это возможно. Вот пример, как это удалось сделать для корейского языка. Если у вас есть пример как это сделать для русского языка, напишите в комментариях.

В моем случае скорость парсинга не была сильно критичной, поэтому я не стал добивать тему с TensorFlow Serving и написал простое API для работы с SyntaxNet, чтобы можно было держать SyntaxNet на отдельном сервере и обращаться к нему по HTTP.

В этом репозитории есть и веб интерфейс, который удобно использовать для отладки, чтобы посмотреть как именно распарсилось предложение.



Чтобы получить результат в JSON, делаем такой запрос:

Получаем такой ответ:

Уточню один момент. Bazel интересным образом устанавливает пакеты, так, что часть бинарников хранится в

/.cache/bazel . Чтобы получить доступ к их исполнению из PHP, я на локальной машине добавил права на этот каталог для пользователя веб сервера. Наверное той же цели можно добиться более культурным путем, но для экспериментов этого достаточно.

Что еще

Еще есть MaltParser, о котором я упомянул вначале. Позже я обнаружил, что тут можно скачать размеченный корпус SynTagRus и даже успешно обучил на нем свежую версию MaltParser, но не нашел пока времени довести дело до конца и собрать MaltParser целиком, чтобы получать результат парсинга. Эта система немного иначе строит дерево и мне для своей задачи интересно сравнить результаты, получаемые с помощью SyntaxNet и MaltParser. Возможно в следующий раз удастся написать об этом.

Если вы уже успешно пользуетесь каким-либо инструментом для синтаксического анализа текстов на русском языке, напишите в комментариях, чем вы пользуетесь, мне и другим читателям будет интересно узнать.

UPD
Весьма полезные уточнения от buriy в комментарии ниже:

синтаксический анализ там намного лучше работал бы, если бы не было ошибок в модели морфологии, которая не основана на словарях, а тоже является нейросетью

Во входном формате знаки пунктуации — отдельные токены.

Поэтому предложения на вход надо подавать таком виде, чтобы знаки препинания были с двух сторон отделены пробелами.

Ну и ещё точка в конце предложения иногда что-то меняет

Перед финальной точкой тоже должен стоять пробел, так устроен входной формат и на таких примерах модель обучалась

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:
Adblock
detector