Кто-то

2 года назад

Прикольно конечно,но некоторые слова он не распознаёт вообще??

Стаканчик

2 года назад

Может просто ошибки в словах? Вот и не распознает.

Максим

1 год назад

Ошибок в словах нет. Не все программы идеальны, они часто могут работать не так, как положено

бешАннЫй УчЁнЫй

1 год назад

после запятых, и точек об’язательно нажимайте пробел иначе он пропустит слово которое совместно с запятой или точкой

Mimi

2 года назад

Сайт классный но иногда может ошибиться

W17

2 года назад

СПАСИБО, ОЧЕНЬ ПОЛЕЗНЫЙ САЙТ!!!

Алексей

2 года назад

Норм

Ксюша

2 года назад

просто супер.

Лана

2 года назад

не правильно разобрал: белой — это не существительное, а прилагательное.

демон

2 года назад

а сам подумать что это прилогательное?

Елисей

1 год назад

а как пишется слово прилагательное ты не подумал?

Ника

1 год назад

Слушай, человек просто высказал своё мнение ! Успокойся!

Синтаксический разбор предложения

Просто о синтаксическом разборе предложения

1. Охарактеризовать предложение по цели высказывания: повествовательное, вопросительное или побудительное.
2. По эмоциональной окраске: восклицательное или невосклицательное.
3. По наличию грамматических основ: простое или сложное.
4. Затем, в зависимости от того, простое предложение или сложное:

Пример синтаксического разбора простого предложения

Устный разбор:

Предложение повествовательное, невосклицательное, простое, двусоставное, грамматическая основа: ученики и ученицы учатся, распространённое, осложнено однородными подлежащими.

Письменный:

Повествовательное, невосклицательное, простое, двусоставное, грамматическая основа ученики и ученицы учатся, распространенное, осложненное однородными подлежащими.

Устный разбор:

Предложение повествовательное, невосклицательное, сложное, связь союзная, средство связи подчинительный союз потому что, сложноподчинённое предложение. Первое простое предложение: односоставное, с главным членом – сказуемым не задали, распространённое, не осложнено. Второе простое предложение: двусоставное, грамматическая основа мы с классом поехали, распространённое, не осложнено.

Письменный:

Повествовательное, невосклицательное, сложное, связь союзная, средство связи подчинительный союз потому что, СПП.

1-е ПП: односоставное, с главным членом – сказуемым не задали, распространенное, не осложнено.

2-е ПП: двусоставное, грамматическая основа – мы с классом поехали, распраненное, не осложнено.

Пример схемы (предложение, после него схема)

Другой вариант синтаксического разбора

Синтаксический разбор. Порядок при синтаксическом разборе.

В словосочетаниях:

1. Выделяем из предложения нужное словосочетание.
2. Рассматриваем строение – выделяем главное слово и зависимое. Указываем, какой частью речи является главное и зависимое слово. Далее указываем, каким синтаксическим способом связано данное словосочетание.
3. И, наконец, обозначаем каким является его грамматическое значение.

В простом предложении:

1. Определяем, каково предложение по цели высказывания – повествовательное, побудительное или вопросительное.
2. Находим основу предложения, устанавливаем, что предложение простое.
3. Далее, необходимо рассказать о том, как построено данное предложение.
   • Двусоставное оно, либо односоставное. Если односоставное, то определить тип: личное, безличное, назывное или неопределенно личное.
   • Распространённое или нераспространённое
   • Неполное или полное. Если предложение является неполным, то необходимо указать, какого члена предложения в нём не хватает.
4. Если данное предложение чем–либо осложнено, будь то однородные члены или обособленные члены предложения, необходимо это отметить.
5. Дальше нужно сделать разбор предложения по членам, при этом указав, какими частями речи они являются. Важно соблюдать порядок разбора. Сначала определяются сказуемое и подлежащее, затем второстепенные, которые входят в состав сначала – подлежащего, затем – сказуемого.
6. Объясняем, почему так или иначе расставлены знаки препинания в предложении.

https://uchim.org/russkij-yazyk/sintaksicheskij-razbor — uchim.org

Сказуемое

1. Отмечаем, чем является сказуемое — простым глагольным или составным (именным или глагольным).
2. Указать, чем выражено сказуемое:
   • простое — какой формой глагола;
   • составное глагольное — из чего оно состоит;
   • составное именное — какая употреблена связка, чем выражается именная часть.

В предложении, имеющем однородные члены.

Если перед нами простое предложение, то при его разборе нужно отметить, что это за однородные члены предложения и каким образом связаны друг с другом. Либо посредством интонации, либо и интонации с союзами.

В предложениях с обособленными членами:

Если перед нами простое предложение, то при его разборе, нужно отметить, чем будет являться оборот. Далее, разбираем слова, которые входят в этот оборот по членам предложения.

В предложениях с обособленными членами речи:

Сначала отмечаем, что в данном предложении, есть прямая речь. Указываем прямую речь и текст автора. Разбираем, объясняем, почему так, а не иначе расставлены знаки препинания в предложении. Чертим схему предложения.

В сложносочиненном предложении:

Сначала, указываем, какое предложение по цели высказывания – вопросительное, повествовательное или побудительное. Находим в предложении простые предложения, выделяем в них грамматическую основу.

Находим союзы, с помощью которых соединяются простые предложения в сложном. Отмечаем что это за союзы – противительные, соединительные или разделительные. Определяем значение всего данного сложносочиненного предложения – противопоставление, чередование или перечисление. Объясняем, почему именно таким образом в предложении расставлены знаки препинания. Затем каждое простое предложение, из которых состоит сложное, необходимо разобрать таким же образом, как разбирается простое предложение.

В сложноподчинённом предложении с придаточным (одним)

Сначала, указываем, каким предложение является по цели высказывания. Выделяем грамматическую основу всех простых предложений, из которых состоит сложное. Зачитываем их.

Называем, какое предложение является главным, а какое придаточным. Объясняем, каким именно сложноподчинённым предложением оно является, обращаем внимание на то, как оно построено, чем соединяется придаточное к главному предложению и к чему оно относится.

Объясняем, почему именно так расставлены знаки препинания в данном предложении. Затем, придаточное и главное предложения необходимо разобрать, таким образом, как разбираются простые предложения.

В сложноподчинённом предложении с придаточными (несколькими)

Называем, каким предложение является по цели высказывания. Выделяем грамматическую основу всех простых предложений, из которых состоит сложное, зачитываем их. Указываем, какое предложение является главным, а какое придаточным. Необходимо указать, каковым является подчинение в предложении – либо это параллельное подчинение, либо последовательное, либо однородное. Если существует комбинация нескольких видов подчинения, необходимо это отметить. Объясняем, почему, таким образом, в предложении расставлены знаки препинания. И, в конце, делаем разбор придаточного и главного предложений как простых предложений.

В сложном бессоюзном предложении:

Называем, каким предложение является по цели высказывания. Находим грамматическую основу всех простых предложений, из которых состоит данное сложное предложение. Зачитываем их, называем количество простых предложений, входящих в состав сложного. Определяем, какими по смыслу являются отношения между простыми предложениями. Это может быть – последовательность, причина со следствием, противопоставление, одновременность, пояснение или дополнение.

Отмечаем, каковы особенности строения данного предложения, каким именно сложноподчинённым предложением оно является. Чем в данном предложении соединены простые и к чему они относятся.

Объясняем, почему именно таким образом в предложении расставлены знаки препинания.

В сложном предложении, в котором присутствуют разные виды связи.

Называем, каким по цели высказывания, является данное предложение. Находим и выделяем грамматическую основу всех простых предложений, из которых состоит сложное, зачитываем их. Устанавливаем, что данное предложение будет являться предложением, в котором присутствуют разные виды связи. Почему? Определяем, какие связи присутствуют в данном предложении – союзная сочинительная, подчинительная или какие – либо другие.

По смыслу устанавливаем, каким образом в сложном предложении сформированы простые. Объясняем, почему именно таким образом расставлены в предложении знаки препинания. Все простые предложения, из которых составлено сложное, разбираем таким образом, как разбирается простое предложение.

Всё для учебы » Русский язык » Синтаксический разбор предложения

Page not found — Сайт учителя начальных классов Труновой М. А.

Unfortunately the page you’re looking doesn’t exist (anymore) or there was an error in the link you followed or typed. This way to the home page.

• Главная
• Нормативно- правовая база
• Давайте познакомимся
• Немного о себе
• Мои достижения
• В помощь учителю начальных классов
• • Полезные сайты
• Классному руководителю
• Проектная деятельность
• Творческие работы учащихся
• Достижения учащихся
• Страничка для родителей
• Тесты для родителей
• Для Вас, ученики
• • словари
  • Электронные библиотеки
  • тренажёры и сайты для детей
  • сайты детям
• Повторяем правила
• УМК «Школа России»
• • Технологические карты уроков УМК «Школа России»
• Перевёрнутый класс
• Функциональная грамотность
• Онлайн тесты
• Готовимся к ВПР
• Внеурочная деятельеность
• • Достижения учащихся
  • Борьба с иноземными захватчиками
• Безопасность прежде всего
• • • обуч грам звук м и буква М
• песня о мире для заучивания
• • • обуч гр Знакомство со звуком и буквой Ч
• песня к 8 марта
• nfytw 8 vfhnf
• • • матем сложение вида +5
    • русский Твердые и мягкие согласные звуки. Буквы для обозначения твердых и мягких согласных звуков. Смыслоразличительная роль согласных звуков.
    • чтен В. Осеева «Собака яростно лаяла». И. Токмакова «Купите собаку». Пересказ текста.
• ложки лагерь
• • • окр мир живая и неживая природа
    • чтен Бальмонт Поспевает брусника
    • матем Единицы времени. Час. Минута. Определение времени по часам.
    • русск корень слова.однокор слова
    • русск Как определить гласные звуки?
    • матем проверка сложения
• чтен К.И.Чуковский «Путаница»
• русск яз Буквосочетания ЖИ –ШИ, ЧА – ЩА, ЧУ – ЩУ.
• чтен Федорино горе К.И. Чуковский
• матем Письменный приём сложения вида 45+23
• русск Проверь себя. Буквосочетания жи-ши, ча-ща, чу-щу»
• муз Русские народные инструменты
• матем Письменный приём вычитания вида 57-26
• русск сочинение по картине А.С.Степанова «Лоси»
• ТЕХНОЛ Как изготовить несколько одинаковых прямоугольников? Практическая работа: Аппликация с переплетением.
• русск Как отличить звонкие согласные от глухих?
• чтен С.В.Михалков творчество писателя
• чтен С.В.Михалков «Сила воли»
• рисов О чём говорит искусство. Выражение характера изображаемых животных
• окр мир Строение тела человека.
• русск Правописание слов с парным по глухости-звонкости согласным звуком на конце слова или перед согласными
• матем Прямой угол
• чтен С.В.Михалков «Мой щенок»
• музыка Фольклор — на¬родная мудрость
• русск Правописание парных согласных в корне слова.
• ОКР МИР Если хочешь быть здоров.
• матем Письменный приём сложения вида 37+48
• родн русск Составляем развернутое толкование значения слова.
• чтен Творчество А.Л. Барто.Верёвочка
• русск яз Распознавание проверяемых и проверочных слов. Проверка парных согласных.
• матем Письменный приём сложения вида 37+53
• русск Проверка парных согласных. Изложение повествовательного текста.
• окр мир Берегись автомобиля!
• рисов Изображения характера человека: мужской образ
• матем Прямоугольник
• чтен А. Л.Барто «Мы не заметили жука»
• музыка Обряды и празд¬ники русского народа
• чтен биография Н.Носов
• окр мир Домашние опасности.
• матем Письменный приём сложения вида 87+13.
• родн русск Устанавливаем связь предложений в тексте.
• технолог Какой секрет у подвижных игрушек? Практическая работа: Игрушка качалка.
• Н.Носов «Затейники»
• окр мир Пожар
• чтение Н.Носов «Живая шляпа»
• рисование Изображение характера человека: женский образ
• матем Письменный приём вида 32+8; 40-8
• матем Письменный приём вычитания вида 50-24
• матем Письменный приём вычитания вида 52-24
• русский яз Правописание слов с разделительным мягким знаком.
• чтен Н.Носов «На горке»
• чтен Внеклассное чтение. Н.Носов «Мишкина каша», «Заплатка»
• окр мир На воде и в лесу.
• окр мир Опасные незнакомцы.
• рисов Образ человека и его характер, выраженный в объеме
• музыка Детский музы¬кальный театр. Опера
• родной русский Создаем тексты- инстукции и тексты- повествания.
• чтен Ю.Ермолаев «Два пирожных»
• русск Что такое части речи?
• матем Письменный приём вычитания вида 52-24
• окр мир Наша дружная семья.
• русск Что такое имя существительное?
• матем Свойство противоположных сторон прямоугольника
• окр мир В школе.
• чтен В.Осеева «Волшебное слово»
• русск Собственные и нарицательные имена существительные. Заглавная буква в именах, отчествах и фамилиях людей.
• матем Квадрат
• чтен В.Осеева «Хорошее»
• русск Заглавная буква в написаниях кличек животных.
• окр мир Ты и твои друзья.
• матем Конкретный смысл действия умножения.
• матем Приём умножения с помощью сложения.
• чтен В.Лунин. Стихотворение «Я и Вовка»
• русск Единственное и множественное число имён существительных.
• музыка Театр оперы и балета.Волшебная палочка
• матем Периметр прямоугольника
• чтен Осеева «Синие листья»
• матем Умножение на 1 и на 0
• окр мир Посмотри вокруг.
• рисв Выражение характера человека через украшение.
• матем Название компонентов умножения
• чтен Ф.Тютчев «Зима недаром злится…» Ф.Тютчев «Весенние воды»
• муз Опера «Рус-лан и Люд-мила» М. И. Глинки
• окр мир Ориентирование на местности.
• русск Что такое глагол?
• матем Переместительное свойство умножения
• русский Единственное и множественное число глаголов.
• чтен И.Бунин «Матери» (в сокращении)
• музыка Симфониче-ская сказка С. С. Проко-фьева «Петя и волк».
• матем Конкретный смысл деления
• русский Правописание частицы НЕ с глаголами.
• чтен А.Плещеев «В бурю»
• окр мир Формы земной поверхности.
• чтен Э.Мошковская «Я маму мою обидел…»,Е.Благинина «Посидим в тишине»
• матем Названия компонентов деления
• русск яз Что такое текст-повествование?
• окр мир Водные богатства.
• чтен Б.Заходер. «Товарищам детям»
• русск Что такое имя прилагательное?
• чтен А. Введенский «Учёный Петя»
• чтен Д.Хармс «Врун»
• окр мир В гости к весне
• русск Связь имени прилагательного с именем существительным.
• матем Приёмы умножения и деления на 10
• русск яз Прилагательные близкие и противоположные по значению.
• чтен И.Токмакова «Плим», «В чудной стране»
• музыка Сюита М. П. Му¬соргского «Кар¬тинки с вы¬ставки»
• чтен Б.Заходер «Песенки Винни-Пуха»
• матем Задачи с величинами: цена, количество, стоимость.
• русск яз Единственное и множественное число имён прилагательных.
• русск Что такое текст – описание?
• чтен Э.Успенский «Чебурашка» (из сказки «Крокодил Гена и его друзья»)
• чтен Э.Успенский «Если был бы я девчонкой…», «Над нашей квартирой»
• окр мир Россия на карте.
• рисован Линия как средство выражения: ритм линий
• русск Общее понятие о предлоге.
• музыка Звучит не-ста¬реющий Мо¬царт!
• чтен В.Драгунский «Тайное становится явным»
• окр мир Путешествие по Москве
• матем Умножение числа 2. Умножение на 2.
• технолог Какие бывают нитки? Как они используются? Практическая работа: Птичка из помпона. Цыплёнок из 2 помпонов.
• чтен Г.Остер «Будем знакомы»
• окр мир Московский кремль и Красная площадь
• чтен Внеклассное чтение. Н.Носов «Фантазёры»
• музыка Волшебный цветик семи-цветик. «И все это — И. С. Бах»
• русск яз что такое местоимение?
• матем деление на 2
• окр мир Город на Неве.
• чтен Английские народные песенки «Перчатки», «Храбрецы» (перевод К.Чуковского), «Храбрецы» (перевод С.Маршака)
• русск Что такое местоимение?
• чтен Ш.Перро «Кот в сапогах»
• окр. мир Путешествие по Оке .Проект «Города России»
• русск яз Что такое текст – рассуждение?
• окр мир Путешествие по планете.
• Чтение Ш.Перро «Красная Шапочка»
• чтение Андерсен «Огниво»
• русск яз «Текст» обобщение-повторение
• окр мир Путешествие по материкам
• рисован Ритм пятен как средство выражения. Пропорции выражают характер
• чтен Андерсен «Принцесса на горошине»
• Страны мира.Проект
• внекл чтение Андерсен «Дюймовочка»
• рисов Ритм линий и пятен, цвет, пропорции – средства выразительности
• 3 класс
• музыка Природа и музыка.Романс
• чтение Сказка Сивка-Бурка
• чтение Тютчев «Весенняя гроза», «Листья»

Как разбирать предложения — синонимы

FREDDIE SILVER

VOCAB

Разбор предложений включает определение функции каждого слова. Раньше в школе регулярно преподавали формальную английскую грамматику, полагая, что это улучшит правильное использование языка учащимися. Однако исследования показали, что выполнение формальных грамматических упражнений оказало минимальное положительное влияние на письменные сочинения учащихся. Разбор предложений вышел из моды. Сегодня педагоги говорят, что классное время лучше проводить, участвуя в письме в контексте. Тем не менее, учащимся полезно уметь определять части речи и понимать их функции в предложениях. Знание того, как разбирать предложение, может быть полезным для учащихся, изучающих английский как второй язык.

Исследуйте эту статью

• Выберите короткое предложение из газеты
• Прочитайте предложение Aloud
• Определение является основным действием
• Осмотрите на предложение
• . Нарисуйте двойную линию
• . Определите DOER
• . предложение-2
• Нарисуйте еще одну линию
• Повторите шаги
• Разработайте систему цветового кодирования

необходимые вещи

• Знание частей речи
• Текстовый материал
• Блокнот
• Цветные ручки или карандаши

1 Выберите короткое предложение из газеты

Выберите короткое предложение из газеты, журнала или книги. Скопируйте предложение в тетрадь. Оставьте пустую строку между каждой строкой письма.

Словарь

2 Прочитайте предложение вслух

Прочитайте предложение вслух. Визуализируйте смысл предложения.

3 Определите главное действие

Определите главное действие предложения. Например, в предложении «Молодой человек, который украл деньги, быстро побежал по улице», основным действием является бег, поэтому слово «побежал» является главным сказуемым предложения.

4 Изучите предложение

Изучите предложение, чтобы определить, есть ли слова, которые добавляют дополнительное описание к основному сказуемому. В этом примере дескрипторы «быстро вниз по улице». Попробуйте задать себе вопросы «как?» «куда?» и почему?» о главном предикате, в этом примере, «run», чтобы помочь вам найти дескрипторы.

5 Проведите двойную черту

Проведите двойную черту под всеми словами в полном сказуемом. В данном примере «быстро бежал по улице». Обратите внимание, что этот предикат сообщает вам о действии — «run», а также о том, где и как это произошло. Нарисуйте линию карандашом другого цвета под словом «побежал», чтобы обозначить его как основное сказуемое.

6 Идентифицировать исполнителя

Идентифицировать исполнителя действия главного предиката. Задайте себе вопрос «Кто совершил действие?» В этом примере вы спросите: «Кто бежал?» или «кто бежал?» Нарисуйте одну линию под исполнителем действия или предметом. В этом примере основным подлежащим является «мужчина».

7 Изучите предложение-2

Изучите предложение, чтобы определить, есть ли слова, которые добавляют дополнительное описание к основному предмету. В этом примере дескрипторами являются «молодой человек, который украл деньги». Попробуйте задать себе вопросы: «Какого рода?» или «какой?» о главном предмете, в этом примере «человек», чтобы помочь вам найти дескрипторы.

8 Нарисуйте еще одну линию

Нарисуйте еще одну линию под всем объектом, используя ручку другого цвета. В этом примере полным предметом является «Молодой человек, который украл деньги».

9 Повторите шаги

Повторите шаги с 1 по 8 для дополнительных предложений, чтобы попрактиковаться. Имейте в виду, что разбор предложений состоит из определения основного подлежащего и полного подлежащего, а также основного сказуемого и полного сказуемого предложения. Кроме того, синтаксический анализ включает в себя идентификацию слов, которые изменяют или описывают подлежащее и сказуемое.

10 Разработайте систему цветового кодирования

Разработайте систему цветового кодирования символов, которая поможет вам различать изменяющие слова при разборе предложений. Используйте разные цвета или знаки, такие как круглые или квадратные скобки, для определения прилагательных, таких как «молодой», и таких предложений, как «кто украл деньги».

предупреждения

• Начните с более коротких предложений, пока не освоите навык разбора предложений. Более длинные предложения с несколькими предложениями будут только сбивать вас с толку, когда вы начнете понимать эти грамматические правила.

подсказки

• Купите текст по грамматике или просмотрите онлайн-ресурсы. Изучите дополнительные сведения о грамматических компонентах предложений, таких как предложения, а также информацию о частях речи.

Об авторе

Фредди Сильвер начала писать информационные бюллетени для школьного совета округа Торонто в 1997 году. В сферу ее компетенции входят управление персоналом и профессиональное развитие. Она имеет степень магистра психологии Университета Торонто и в настоящее время работает над докторской диссертацией в Институте исследований в области образования Онтарио, уделяя особое внимание эмоциям и профессиональным отношениям.

Статьи по теме

Упражнения по синтаксическому анализу, Элементарная английская грамматика

Упражнения по разбору:

Разбор ПИШЕТ в предложении — Джеймс пишет письмо.

ПИШЕТ это

(1) глагол…. содержит утверждение.

(2) переходный… после него требуется объективный падеж.

(3) неправильный… прошедшее время и причастие прошедшего времени не образуются путем добавления ED (Present – ​​писать, Past – писать и Past Participle – писать).

(4) активный залог… он означает, что именительный падеж Джеймс действует или делает упомянутая вещь.

(5) изъявительное наклонение …. утверждение выражается прямо и без ограничений.

(6) настоящее время…. оно обозначает настоящее время.

(7) единственное число…. третье лицо (я пишу, ты пишешь, он пишет или Джеймс пишет).

(8) имеет своим подлежащим существительное Джеймс.

Сокращенная модель :

ПИШЕТ

(1) переходный глагол

(2) неправильный (настоящее – пишет, прошедшее – пишет и прошедшее причастие – пишет).

(3) активный залог

(4) изъявительное наклонение

(5) настоящее время

(6) единственное число — третье лицо

(7) имеет в качестве подлежащего существительное Джеймс.

Parse TO WIN в предложении — Джеймс рассчитывает выиграть приз.

Модель : ВЫИГРАТЬ

(1) переходный глагол

(2) неправильный (настоящее – писать, прошедшее – писать и причастие прошедшего времени – писать).

(3) действительный залог

(4) инфинитивное наклонение

(5) настоящее время

Примечание: Инфинитивное наклонение не имеет подлежащего. Следовательно, у него нет ни числа, ни личности.

Parse IS WRITING в предложении — Джеймс пишет письмо.

Модель : IS WRITING is

(1) переходный глагол

(2) неправильный (Present – ​​писать, Past – писать и Past Participle – писать)

(3) прогрессивная форма

(4) активный голос

(5) изъявительное наклонение

(6) настоящее время

(7) единственное число — третье лицо

(8) и имеет в качестве подлежащего существительное Джеймс

Parse DID WRITE в предложении — Джеймс действительно написал письмо.

Модель — DID WRITE is

(1) переходный глагол

(2) неправильный (Present – ​​писать, Past – писать и Past Participle – писать)

(3) эмфатическая форма

(4) активный голос

(5) изъявительное наклонение

(6) прошедшее время

(7) единственное число — третье лицо

(8) и имеет в качестве подлежащего существительное Джеймс.

Разбор БЫЛ НАПИСАН в предложении — Письмо было написано Джоном.

Модель — WAS WRITTEN is

(1) переходный глагол

(2) неправильный глагол (Present – ​​писать, Past – писать и Past Participle – писать)

(3) страдательный залог

(4) изъявительный наклонение

(5) прошедшее время

(6) единственное число – третье лицо

(7) и имеет в качестве подлежащего букву существительного.

Непереходные глаголы не используются в пассивном залоге, следовательно, нет необходимости указывать залог при анализе непереходных глаголов.

При разборе правильных глаголов формы настоящего, прошедшего и прошедшего причастий глагола не нужно давать.

Разберите все глаголы в следующих предложениях.

1. Мэри любит свою мать.

2. Чарльз одолжил свою книгу своему брату.

3. Джордж выучил урок.

4. Генри закончил уроки до прихода учителя.

5. Я закончу задание до возвращения отца.

6. Чарльз прочитает свою книгу.

7. Если Джон будет учиться, он станет лучше.

8. Хотя он убивает меня, но я буду доверять ему.

9. Если вы не поторопитесь, вас оставят.

10. Мальчики могут пойти в лес поиграть.

11. Уильям мог бы заняться вашим делом, если бы он был здесь.

12. Солдаты должны подчиняться приказам своих офицеров.

13. Вы должны учиться, если хотите преуспеть.

14. Пожалейте печали бедного старика.

15. Бойтесь Бога и соблюдайте Его заповеди.

16. Мэри любима своими друзьями.

17. Учитель пользовался уважением учеников.

18. Урок прочитан каждым членом класса.

19. Вас повысят, если вы будете настойчиво стремиться к лучшему.

20. Заключенный предстанет перед судьей завтра, чтобы услышать приговор.

21. Будьте трудолюбивы, и вы добьетесь успеха.

22. Будьте прилежны, и вы станете лучше.

23. Чарльз изучает урок.

24. Мальчики охотятся в лесу на кроликов.

25. Если бы он был более внимателен, он мог бы избежать наказания, которое, по его мнению, было так тяжко.

26. Когда придет почта, я немедленно пошлю за своими письмами; и я пошлю ответы на них следующей почтой.

27. У Чарльза было достаточно времени, чтобы подготовиться к уроку, прежде чем его позвали на завтрак. Уильям, похоже, усвоил урок и у него было время для упражнений.

28. Я не видел свой словарь; подскажите где он, если знаете. . дома не пользовался. Я не могу выучить урок без него. Кто-то, должно быть, спрятал его, чтобы досадить мне. Спроси горничную… может быть, она его убрала. Завтра я позабочусь, чтобы положить его в шкаф, прежде чем я пойду играть.

29. Если шел дождь, когда вы шли в город, вы должны были взять с собой зонтик или подождать под каким-нибудь укрытием, пока дождь не прекратится. Будьте осторожнее, иначе вы можете нанести вред своему здоровью.

В предыдущем предложении IT используется бесконечно.

Разберите все существительные в предыдущих предложениях.

Разобрать все статьи.

Разобрать все прилагательные.

Разобрать все местоимения.

синтаксический анализ в предложении — Englishpedia.net

1- В этом руководстве описывается рекурсивный спуск синтаксический анализ и приоритет оператора разбор .

2- В этом руководстве описывается рекурсивный спуск синтаксического анализа и приоритета оператора синтаксического анализа .

3- Мы уже разбираем нашу жизнь с помощью мощных цифровых фильтров.

4- Это в значительной степени умственная проблема разбора .

5- Этот процесс перевода называется разбором выражения.

6. Еще одна популярная стратегия для избежания лингвистических споров — грамматика зависимостей 9.0349 разбор .

7- Этот процесс называется разбором предложения.

8- XML ​​отлично подходит для его простого разбора параметров.

9- Настоящее исследование направлено на изучение парсинга процессов в беглых читателях.

10- Этот анализ является ключевым при приеме на работу.

11- Есть гораздо лучшие алгоритмы , анализирующие алгоритм, чем этот наивный алгоритм.

12- Практические приложения существуют для текстовых процессоров ограниченного разбор возможности .

13- При анализе сообщения произошла ошибка.

14- Все знают, что парсинг неприятный и медленный, верно?

15- У меня возникли проблемы с разбором всего опыта.

16- упрощает создание и анализ RSS-файлов.

17- Потребуется гораздо больше для поддержки синтаксического анализа естественного языка .

18- не буду писать свою конфигурацию разбор кода .

19- Это должно ускорить такие вещи, как синтаксический анализ XML .

20- Процесс разбора происходит, как описано в предыдущей главе.

21- Это включает в себя идентификацию, а затем анализ различных источников роста.

22- Вождение семантического разбора из ответа мира.

23- Анализ входной строки происходит следующим образом.

24- Грамматика 9Алгоритмы разбора 0349 имеют различные требования к времени и памяти.

25- разбор этого выглядит следующим образом.

26- Конечно они должны быть парсинг Хайек .

27- Тем не менее анализирует ошибку и внутренние сообщения об ошибках.

28- Тем не менее, у Google все еще есть проблемы с анализом их для соответствующего содержания обзора.

29- Система воспроизводит fetchaudio клип во время загрузки документа и разбор .

30- Это обеспечивает высокую разборчивость для компьютерного синтаксического анализа .

31- Методология, альтернативная основанному на правилах анализу , использует вероятностные методы.

32- Предоставленный алгоритм анализа основан на методах анализа диаграммы .

33- Это делает его самым мощным нисходящим детерминированным методом синтаксического анализа .

34- Почти то же самое можно сказать и о предложении 9.0349 разбор .

35- Здесь таблица синтаксического анализа определяет действия процедуры синтаксического анализа .

36- синтаксический анализ заголовков должен быть достаточно простым, используя это.

37- Обратная косая черта может быть необходима для предотвращения непреднамеренного разбора .

38- Большая часть вашего времени, вероятно, будет потрачена на разбор шаблонов.

39- Должен быть скомпилирован и связан с приложением , анализирующим .

40- Следовательно, Хелмс осторожен разбор не соответствует действительности. Парсер LL называется парсером LL(k), если он использует k токенов просмотра вперед, когда анализирует предложение.

41- Тем не менее, Google предпринял шаги, чтобы предотвратить это, анализируя цвет текста при его индексации и проверяя, является ли он прозрачным, что дает этим страницам гораздо более низкий рейтинг.

42- анализ дескриптора HID может быть сложным.

43- DMS использует технологию GLR для синтаксического анализа , что позволяет обрабатывать все практические контекстно-свободные грамматики.

44. 12 мая 2009 года Google объявил, что они будут анализировать микроформаты hReview, hCard и hProduct и использовать их для заполнения страниц результатов поиска.

45- Использование двоичного формата XML, как правило, снижает многословность XML-документов, тем самым снижая стоимость анализа , Ухудшение производительности двоичного XML http://webservices.

Другие предложения:
Связанные слова:
парсек – парсек – анализируется – анализируется – экономный – экономный – экономный – разбор – петрушка – пастернак – пастернак – парсон – пастор – пастораты – парсонс –

—————————
Этот сайт предназначен для обучения вас английским словам в контексте словосочетаний с помощью примеров предложений.
Вы можете легко запомнить слово и значение слова «разбор»
и Это быстрый способ выучить значение слова «разбор» на примерах предложений.
Всегда сосредотачивайтесь на изучении предложений с «разбором»
Мы верим, что вы легко научитесь писать и использовать слово разбор в предложении.
Вы можете попрактиковаться в правописании и использовании слова, получив 10 примеров предложений с «разбором».
20 примеров простых предложений «разбора»
Мы попытались найти и опубликовать слова с Простыми предложениями «разбора»
Составных предложений с «разбором»
Сложносочиненных предложений с «разбором»
Сложносочиненных предложений с разбором в предложение.

Распространяйте любовь

Измерение сложности текста с помощью частоты синтаксического дерева

• Список журналов
• Рукописи авторов HHS
• PMC5644354

J Assoc Inf Sci Technol. Авторская рукопись; доступно в PMC 2018 1 сентября. 2017 сен; 68(9): 2088–2100.

Опубликовано онлайн 2017 июня 20. DOI: 10.1002/ASI.23855

PMCID: PMC56444354

NIHMSID: NIHMS839750

,93

, ¹

1,

, ¹

1,

. Информация об авторе Информация об авторских правах и лицензиях Отказ от ответственности

Упрощение текста часто основывается на устаревших, недоказанных формулах удобства чтения. В качестве альтернативы, мотивированной успехом знакомства с термином, мы тестируем дополнительную меру: знакомство с грамматикой. Знакомство с грамматикой измеряется частотой 3 ^rd дерево синтаксического анализа предложения уровня и полезно для оценки отдельных предложений. Мы создали базу данных из 140 тысяч уникальных структур синтаксического анализа уровня 3 ^rd путем анализа и объединения всех 5,4 млн предложений в английской Википедии. Затем мы рассчитали частоты грамматики по всему корпусу и создали 11 частотных интервалов. Мы оцениваем показатель с помощью пользовательского исследования и анализа корпуса.

Для исследования пользователей мы выбрали 20 предложений случайным образом из каждой корзины, контролируя длину предложения и частоту терминов, и набрали 30 читателей для каждого предложения (N = 6600) на Amazon Mechanical Turk. Мы измеряли фактическую сложность (понимание) с помощью теста Клоуза, воспринимаемую сложность с помощью 5-балльной шкалы Лайкерта и время, затраченное на изучение. Предложения с более частыми грамматическими структурами, даже с очень разной поверхностной презентацией, были легче для понимания, воспринимались как более легкие и требовали меньше времени для чтения. Результаты формул удобочитаемости коррелируют с воспринимаемой, но не с фактической сложностью. Наш анализ корпуса показывает, как метрика может использоваться для понимания регулярности грамматики в широком диапазоне корпусов.

Ключевые слова: Понимание, Медицинская грамотность, Обучение пациентов, Упрощение текста, Удобочитаемость, Сложность текста

Создание читаемого и понятного текста имеет решающее значение во многих областях, таких как образование, здравоохранение и распространенные и рентабельные способы распространения информации (Farmer et al. , 2008). Формулы удобочитаемости, такие как формула уровня успеваемости Флеша-Кинкейда (Kincaid, Fishburne Jr, Rogers, & Chissom, 1975), Simple Measure of Gobbledygook (SMOG) (McLaughlin, 19).69) и индекс Ганнинга-Фокса (Kim et al., 2007) часто используются во многих областях для создания более понятного текста. К сожалению, существует мало доказательств того, что они эффективны для улучшения понимания за счет их использования. Они используют слишком простую текстовую статистику, такую ​​как длина предложения и количество слогов, для измерения удобочитаемости, которая может коррелировать с уровнем удобочитаемости, установленным экспертами, но не приводит к конкретным методам упрощения текста, и не было доказано, что они надежно производят более простые тексты. текст (Брюс, Рубин и Старр, 19 лет)81; Коннацер, 1999). В частности, в специализированных областях основные принципы не выполняются, например, в медицине более короткие слова не всегда легче понять: «апноэ» в сравнении с «диабетом». Простое использование более коротких предложений и слов с меньшим количеством слогов не делает текст более понятным и информативным.

В предыдущей работе мы разработали «знакомство с термином», новую меру сложности слов, которая использует веб-корпус Google для измерения сложности слов. На основе этой меры мы разработали полуавтоматический инструмент для лексического упрощения. Инструмент идентифицирует сложные термины, а затем предлагает более простые варианты на основе онтологий и тезаурусов. Автор выбирает из этих предложений, чтобы сделать упрощение. Наш подход был подтвержден в исследованиях пользователей и показал, что он значительно снижает сложность текста и улучшает понимание пользователями (Leroy, Endicott, Kauchak, Mouradi, & Just, 2013).

Вдохновленные этими выводами, мы предполагаем, что не только на уровне слов, но и в целом явления, с которыми читатели сталкиваются чаще, легче понять. В основе этого могут лежать эффекты прайминга. В этой статье мы исследуем, как грамматическая частота влияет на сложность предложения, и вводим новую меру сложности текста на уровне предложения, основанную на грамматической структуре предложения. В частности, мы утверждаем, что частота древовидной структуры предложения будет влиять на удобочитаемость и понятность текста; предложения с более частой грамматической структурой (и, следовательно, более знакомые) будут рассматриваться как более простые и будет легче понять. В отличие от традиционных показателей удобочитаемости, наш подход можно естественным образом применять как к отдельным предложениям, так и к длинным текстам, и он может дать конкретные рекомендации по упрощению, т. е. изменению грамматической структуры. Кроме того, частота грамматики дополняет знакомство с термином; как слова, которые используются в предложении, так и грамматическая структура предложения влияют на понимание.

Наш подход не зависит от предметной области и опирается только на корпус предложений, однако областью применения нашего долгосрочного проекта и областью нашего исследования корпуса является сфера здоровья и медицины, поэтому мы кратко рассмотрим использование существующих показателей удобочитаемости в этот домен и сравнить наши результаты с ними. Медицинская сфера является особенно важной областью применения для измерения удобочитаемости и упрощения текста, поскольку, по оценкам, около 90 миллионов американцев не имеют достаточной грамотности в вопросах здоровья (Комитет по грамотности в вопросах здоровья — Институт медицины национальных академий, 2004 г.), и этот дефицит обходится экономике США в сумму от 106 до 238 миллиардов долларов в год (Вернон, Трухильо, Розенбаум и ДеБуоно, 2007). Одним из ключевых методов устранения этого неравенства является определение экономичных и эффективных методов распространения информации. В настоящее время большинство методов сосредоточено на предоставлении текста, который подходит для чтения пациентами и потребителями медицинской информации. Инструменты, продвигаемые и используемые для оптимизации сложности текста, почти всегда являются формулами удобочитаемости. Их использование часто поощряется в медицинской профессии требованием писать и общаться в 5 ^-й -й или 6-й ^-й -й уровень (например, для информированного согласия на клинические испытания) (Weiss, 2007).

Формулы удобочитаемости применяются к материалам для обучения пациентов (Adkins & Singh, 2001; Brandt, McCree, Lindley, Sharpe, & Hutto, 2005), материалам о тяжелой утрате (Rathbun, Thornton, & Fox, 2008), формам информированного согласия (Brainard , 2003) и даже обзоры (Maples, Franks, Stevens, & Wallace, 2010). К сожалению, хотя эти формулы удобочитаемости широко используются, не было доказано, что они положительно влияют на преподавание необходимой информации. Наша работа здесь делает шаг к более совершенным инструментам упрощения за счет 1) введения основанного на данных подхода на уровне предложений для измерения грамматической сложности предложения и 2) конкретного измерения воздействия этой меры с использованием и насколько сложным выглядит предложение (воспринимаемая сложность), а также насколько сложно предложение понять (фактическая сложность). Немногие, если вообще делают это различие.

Чтобы обеспечить всесторонний и систематический подход к измерению сложности текста, необходимо изучить множество различных типов функций, например. лексический, синтаксический и дискурсивный. Каждая из этих категорий характеристик текста по-разному влияет на сложность текста и предоставляет возможности для упрощения. В этой работе мы сосредоточимся на синтаксической сложности, хотя здесь мы кратко рассмотрим роль слов, поскольку они играют решающую роль в большинстве систем упрощения.

Роль слов в упрощении

Слова играют решающую роль в понимании. Тексты, содержащие слова, которых читатель не знает, будет труднее понять. Многие ранние формулы удобочитаемости пытались уловить это и в значительной степени опирались на характеристики слов для измерения сложности текста (Kim et al., 2007; Kincaid et al., 1975; McLaughlin, 1969). количество слогов (при условии, что более длинные слова сложнее) или наличие слова в заранее определенном списке слов (Bailin & Grafstein, 2001). Недавние подходы к прогнозированию сложности текста, которые основаны на обученных моделях с использованием размеченных данных, показывают, что признаки на уровне слов в высокой степени предсказывают сложность текста (Collins-Thompson & Callan, 2005; Leroy, Miller, Rosemblat, & Browne, 2008; Pitler & Nenkova, 2008).

Важность отдельных слов была также показана в исследованиях корпусов, которые систематически сравнивают использование словарного запаса в текстах разного уровня сложности. Сравнение статей в простой английской Википедии — одном из крупнейших общедоступных корпусов упрощенного текста — со статьями в английской Википедии показало, что в простых текстах используются более простые слова, меньше общих слов и слова более общего характера (Coster & Kauchak, 2011; Napoles & Дредзе, 2010; Чжу, Бернхард и Гуревич, 2010). Аналогичные результаты были обнаружены в других общих доменных корпусах, таких как упрощенные тексты новостей (Xu, Callison-Burch, & Napoles, 2015), а также в анализе конкретных доменов, например. медицинские тексты (Leroy, Endicott, Mouradi, Kauchak, & Just, 2012; Leroy & Endicott, 2011). Также было обнаружено, что определенные типы слов более распространены в более простых текстах, включая служебные слова и глаголы (Kauchak, Leroy, & Coster, 2012; Leroy & Endicott, 2011). Эффекты на уровне слов также были показаны на других языках, например. Португальский (Alu et al., 2008) и испанский (Bott & Saggion, 2011).

Вдохновленные этими корпусными исследованиями, мы создали общую меру сложности слов, знакомство с терминами, которая зависит от частоты появления слов в Интернете с помощью веб-корпуса Google (Brants & Franz, 2006). Мы обнаружили, что в простых текстах использовалось больше часто встречающихся слов (т. е. более знакомых слов), в то время как в сложных текстах использовалось более низкочастотных слов (т. е. менее знакомых) (Leroy et al., 2012; Leroy & Endicott, 2011). Мы создали инструмент, который упрощает тексты, предлагая более простые (т.е. более частотные) слова для сложных (т.е. менее часто встречающихся) слов, идентифицированных в тексте. Исследование пользователей показало, что тексты, связанные со здоровьем, упрощенные медицинским библиотекарем с помощью этого инструмента, воспринимались как более простые, их было легче понять и они способствовали большему обучению (Leroy, Endicott, et al. , 2013). Эта статья представляет собой естественное расширение этого процесса проверки на уровне слов, вместо этого использующее грамматика частота для упрощения.

Роль синтаксиса в упрощении

Синтаксис или грамматика языка определяет, как слова и фразы взаимодействуют при формировании предложений. Исторически сложилось так, что тем, кто пишет медицинские тексты для пациентов, рекомендуется избегать проблемных синтаксических структур, например. пишите в активном залоге (вместо пассивного) и избегайте длинных предложений («Краткое руководство Health.gov по грамотности в вопросах здоровья»; «Как писать легкие для чтения медицинские материалы»). Исследования пользователей показали, что грамматика влияет на удобочитаемость текста, что измеряется тестом Клоуза (Тейлор, 19 лет).53), в котором участников просят заполнить пропущенные слова в текстах. Например, было показано, что разделение длинных предложений улучшает показатели Клоуза (Kandula, Curtis, & Zeng-Treitler, 2010), а аддитивные и каузальные соединители было легче заполнить, чем состязательные или последовательные соединители (Goldman & Murray, 1992). Было высказано предположение, что грамматические трудности особенно важны для изучающих иностранный язык, поскольку они все еще пытаются выучить соответствующие грамматические структуры языка (Callan & Eskenazi, 2007; Clahsen & Felser, 2006). Задача состоит в том, чтобы определить полезную метрику для эффективного и действенного измерения грамматической сложности предложения с демонстрацией влияния на понимание читателем посредством исследований пользователей, а не наблюдений экспертов.

При изучении корпусов были обнаружены различные синтаксические различия между простыми и сложными текстами. Например, различия в частотах различных частей речи показывают, что простые тексты содержат более высокую долю глаголов, служебных слов и наречий, а сложные тексты содержат более высокую долю прилагательных и существительных (Kauchak et al., 2012; Leroy et al. ., 2012; Leroy & Endicott, 2011, 2012; Leroy, Eryilmaz, & Laroya, 2006; Leroy, Helmreich, & Cowie, 2008), а также более длинные именные группы (Napoles & Dredze, 2010). Кроме того, как указано в руководствах по написанию медицинских текстов, в простых текстах чаще используется активный залог, а не пассивный (Leroy, Helmreich, & Cowie, 2010a, 2010b). Также были замечены различия в структурах предложений высокого уровня, например. порядок субъект-глагол-объект по сравнению с порядком объект-субъект-глагол (Devlin & Unthank, 2006). Некоторый первоначальный успех был достигнут с помощью автоматизированных систем упрощения, которые выполняют синтаксические преобразования, например. отбрасывание предложных фраз и инфинитивов и изменение времени глаголов (Feblowitz & Kauchak, 2013; Laetitia Brouwers, 2014; Woodsend & Lapata, 2011; Zhu et al., 2010), хотя предстоит еще много работы.

В предыдущей работе мы провели предварительное корпусное исследование частотности грамматики, которое показало, что в сложных текстах используется более широкий набор высокоуровневых грамматических структур (Каучак и др., 2012). Однако из-за большого количества возможных структурных вариаций не было обнаружено четких указаний, показывающих, что конкретные структуры преимущественно появляются как в простых, так и в сложных документах. В этой работе мы предлагаем гораздо более детальный анализ. Мы предлагаем меру сложности текста, основанную на грамматической частоте, и показываем, как ее можно использовать для идентификации предложений со сложной синтаксической структурой. В частности, грамматическая сложность предложения измеряется на основе частоты встречаемости древовидной структуры синтаксического анализа верхнего уровня предложения в большом корпусе.

Измерение грамматической частоты

Для измерения частотности различных грамматических структур мы использовали предложения из английской Википедии (https://en.wikipedia.org/). Википедия является одним из наиболее распространенных ресурсов для потребителей с общей информацией (Safran, 2012), а также полезна для сбора информации по более специализированным темам, т. е. примерно 80% онлайн-пользователей читают в Интернете тексты, связанные со здоровьем (Fox, 2011). ).. Мы загрузили всех статей из английской Википедии в июне 2013 года. Затем мы предварительно обработали статьи, разбили их на предложения с помощью инструментария Stanford CoreNLP (Manning et al. , 2014) (всего 5,4 миллиона предложений) и проанализировали каждый с использованием Berkeley Parser (Petrov, Barrett, Thibaux, & Klein, 2006).

показывает два примера предложений из корпуса с индуцированной структурой синтаксического анализа. Уровень 1 ^st дерева разбора равен S , 2 ^nd уровень [S [NP VP.]] и 3 ^rd уровень [S [NP [DT NN]] [ VP [VBZ NP]] [‥]] , который на рисунке выделен зеленой пунктирной рамкой. Точно так же уровень 1 ^st дерева синтаксического анализа равен S , уровень 2 ^nd [S [NP VP].]] и 3-й уровень [S [NP [DT JJS JJ NN] [VP [VBZ NP, S] [‥]] .

Открыть в отдельном окне

Пример деревьев синтаксического анализа, сгенерированных автоматически с помощью синтаксического анализатора Беркли. Верхний пример (а) представляет собой высокочастотную структуру, а нижний пример (б) — низкочастотную структуру. Уровень 3 ^rd дерева синтаксического анализа выделен зеленой пунктирной рамкой.

Мы используем уровень 3 ^rd дерева синтаксического анализа для количественной оценки грамматической сложности предложения. Мы решили сосредоточиться на 3 ^rd , поскольку он представляет собой компромисс между общностью и специфичностью. На уровне 2 ^и структуры являются более общими и, следовательно, с большей вероятностью совпадают, однако степень детализации меньше, чем на уровне 3 ^и ; существует в 10 раз больше уникальных структур уровней 3 ^rd , чем 2 структур уровней ^nd . Например, предложения в совместно используют одно и то же дерево синтаксического анализа уровня 2 ^и , но имеют разные деревья синтаксического анализа уровня 3 ^rd . Однако, если мы используем более глубокую глубину, чем 3 ^rd слишком много уникальных структур, что снижает возможность обобщения структур в разных предложениях. 45% предложений в корпусе (2,47 млн) имеют уникальные структуры дерева синтаксического анализа уровня 4 ^th , часто потому, что уровень 4 ^th регулярно включает лексические компоненты. Например, 4 ^-й -й уровень дерева синтаксического анализа будет включать слова «сердце есть», что делает маловероятным его обобщение на другие предложения.

Мы вычислили частоту всех возможных 3 9Структуры уровня 0590 rd , обнаруженные в 5,4 миллионах предложений из Википедии, приводят к сопоставлению любой структуры уровня 3 ^rd с ее частотой. Например, структура in является одной из наиболее часто встречающихся грамматических структур. Даже при одной и той же базовой структуре уровней 3 ^rd предложения могут представляться совершенно по-разному. показывает примеры для различных грамматических структур. В каждой строке показаны два предложения с одинаковой структурой уровня 3 ^rd , но с разной частотностью, в порядке от наиболее частого к наименее частому. Поскольку мы фокусируемся на высокоуровневой структуре, длина предложений с одинаковой структурой также может сильно различаться.

Таблица 1

Примеры предложений из корпуса Википедии с их грамматической структурой 3-го уровня и частотностью этой структуры.

Грамматическая структура	Корпус Частота	Пример приговора
[S NP [DT NN]]
	[S NP NN]]
корзина 1)		[[В] ДТ [окраска] НН ] НП [[предложения] VPZ [изображение одиночной фигуры Аарона в священническом облачении празднования Йом-Киппур в пустыне Скиния] NP ] VP .
	[[The] DT [пена] NN ] NP [[имеет] VPZ [антимикробные свойства ] NP 5 VP ]
[S [NP [NNP CC NNP]     [VP [ADVP VBD NP PP]     [‥]]	3 (bin 6)	[[Кактус] NNP [и] CC [Молодой] NNP ] NP [кратко] ADVP [удерживаемый] VBD [the CWA tag titles] 85 07 9509 PP ] VP .
		. матч] NP [на WrestleMania XX] PP ] VP .
[S [NP [DT JJ JJS NN]]     [VP [VBZ NP, S]]     [‥]]	2 (бин 11)	[[The] 15st JJS [английский] JJ [перевод] NN ] NP [есть] VBZ [академия] NP , [относится к учреждениям среднего образования 90] 5 1VP 7900
		[[The] DT [самый ранний] JJS [такой] JJ [источник] NN ] NP [есть] VBZ [жизнь Дунстана Осберна Кентерберийского] NP , [вероятно написано в 1080-х годах] 1080 10VP

Открыть в отдельном окне

Чтобы удалить аномальные данные и возможные неточности, мы проигнорировали любую структуру, которая встречалась только один раз среди 5,4 миллионов предложений. После фильтрации получается 139 969 уникальных структур уровней 3 ^rd . Даже при удалении уникальных грамматических структур частотное распределение предложений крайне неравномерно. показывает график логарифмической частоты структур, отсортированных от наиболее часто встречающихся к наименее. Как и многие другие текстовые феномены, грамматическая частота следует распределению, подобному Ципфу, с наиболее распространенными структурами, встречающимися очень часто, и многими структурами, встречающимися нечасто, хотя частота грамматики особенно экстремальна.

Открыть в отдельном окне

График корпусной частоты (логарифмическая шкала) для 3 структур уровня ^rd , отсортированных от наиболее часто встречающихся к наименее.

Применение меры грамматической частоты

Для любого предложения грамматическая частота может быть рассчитана следующим образом:

1. разбор предложения с помощью синтаксического анализатора Беркли,

2. извлечение дерева разбора уровня 3 ^rd и

3. поиск частоты этой структуры в базе данных частот грамматики.

Структурам, которые не найдены, можно присвоить частоту 0. Мы предполагаем, что предложения с более часто встречающимися структурами легче понять, а те, которые встречаются реже, труднее понять. Этот подход к измерению грамматической сложности текста представляет собой обобщенный и основанный на данных подход, который выходит за рамки конкретных, основанных на теории грамматических компонентов сложности текста (например, активный и пассивный залог, самостоятельные предложения и т. д. (Meyer & Rice, 1984)) и обеспечивает общую основу для измерения грамматической сложности. Отдельные структуры, такие как пассивные и активные, можно рассматривать как подмножество нашего общего подхода.

Оценка способности меры оценивать сложность предложения: исследование пользователей

Чтобы оценить грамматическую частоту и ее связь с пониманием читателя, мы провели пользовательское исследование с основной интересующей переменной — грамматической частотой предложения. Чтобы свести к минимуму смешанные факторы, которые могут повлиять на сложность предложения, мы учитываем длину предложения и знакомость терминов.

Стимулы

Мы ранжировали 139 939 уникальных структур уровня 3 ^rd и разделили их на 11 частотных интервалов. Корзина 1 ^st содержала 1% наиболее часто используемых грамматических конструкций. Следующие 10% наиболее часто встречающихся попали в ячейку 2 ^и , следующие 10% — в ячейку 3 ^и и т. д. Наконец, ячейка 11^{-я ​​} содержит оставшиеся предложения с 10% наименее частыми грамматическими структурами. Хотя можно протестировать различное количество бинов, мы выбрали одиннадцать бинов, чтобы увидеть влияние наиболее часто встречающихся структур (верхний бин), и десять дополнительных бинов, чтобы увидеть тенденции, если они существуют.

Каждое из 5,4 миллиона предложений Википедии может быть сопоставлено с одним из 11 частотных интервалов, и мы выбрали их подмножество для нашего исследования. Чтобы избежать очень длинных и очень коротких предложений и частично смягчить эффекты длины, мы отбирали только те предложения, длина которых находилась в пределах одного стандартного отклонения от средней длины предложения в корпусе. Предполагая, что длины следуют нормальному распределению, эта выборка составляет примерно 2/3 ^рядов предложений, удаляя 1/6 9059 предложений.0 самое короткое и 1/6 самое длинное предложение.

Для каждого из 11 частотных интервалов мы случайным образом выбрали 20 предложений. Чтобы контролировать другие характеристики текста, которые могут повлиять на сложность текста, и увидеть, как частота грамматики взаимодействует со вторичными характеристиками, мы контролировали две переменные при выборе этих предложений: длину предложения и знакомство с термином, оба из которых, как было показано ранее, влияют на сложность текста (Ким и др., 2007; Кинкейд и др., 1975; Лерой и др., 2012; Лерой и Каучак, 2013 г.; Маклафлин, 1969).

Для контроля длины предложения предложения в оставшемся корпусе были разделены на длинные, средние и короткие предложения, представляющие верхнюю треть, среднюю треть и нижнюю треть по длине соответственно. Затем в каждом частотном интервале мы выбрали половину (десять) длинных предложений и половину коротких предложений. Чтобы контролировать знакомство с термином, мы рассчитали знакомство с термином каждого предложения как среднее знакомство с термином каждого слова в этом предложении. Знакомство каждого слова измерялось частотой в веб-корпусе Google, что примерно соответствует частоте появления в сети. Как и в случае с длиной, мы разделили предложения на трети на основе средней степени знакомства с термином, и в каждую ячейку попали половина (десять) из верхней трети («высокая» узнаваемость) и половина из нижней трети («низкая» узнаваемость).

В результате этого процесса была получена выборка из 220 предложений в 11 частотных интервалах, каждый из которых содержал 5 длинных предложений с высокой знакомостью, 5 длинных с низкой знакомостью, 5 коротких с высокой знакомостью и 5 коротких с низкой знакомостью. показаны примеры предложений для каждой из этих четырех категорий из трех корзин.

Таблица 2

Примеры предложений, использованных в этом исследовании.

Частота Процентиль бин	Предложение Длина	Term Familiarity	Example Sentence
Top 1% (1 st bin)	Short	High	Soondae, a sausage made of cellophane noodles and pork blood, is widely eaten .
		Низкий	Рукоположение, уполномочивающее женщин стать дьяконами законодательства, было принято в 1986 году, и они были впервые рукоположены в 1987 году. 0745	Движение масс является важной частью эрозионного процесса и часто является первой стадией разрушения и переноса выветрелых материалов в горных районах.
	Низкий	Компания установила системы освещения на основе электрической дуги , разработанные Теслой, а также разработала конструкций для коллекторов динамо-электрических машин, первых патентов, выданных Тесле в США.
	(6 й ячейка)	Короткий	Высокий	Не имея возможности победить его в лоб, Старк инсценирует смерть Железного человека , намереваясь навсегда отказаться от костюма.
Низкий			Его жена Ашхен занимала деньги у Политбюро жен, у которых было меньше детей.
Длинный		Высокий	Камень и кирпич стали основным строительным материалом города после того, как строительство деревянных каркасных домов было ограничено после Великого пожара 1835 года.
		Низкий	В 1990-х годах она снова взяла время из своей карьеры, чтобы перевести в румынскую больницу, чтобы чистить койки, стирать и ухаживать за больными и умирающими сиротами.
(11 th bin)	Short	High	Тем не менее, CBC продолжала программировать NWI, при этом большая часть программ одновременно транслировалась на внутренней службе Newsworld .
		Низкий	Таким образом, «25 век» стал треком и потенциальное название группы стало лейблом.
	Длинная	Высокая	Кроме того, из-за речного притока вода в море имеет низкую соленость и высокое содержание биологических веществ, таких как зеленые водоросли, которые влияют на цвет воды.
		Низкий	Опытный игрок в парном разряде, Клийстерс чрезвычайно комфортно играет в сетке и сочетает свою агрессивную игру с дроп-шотами и ударами слева, чтобы заманить своих противников в сетку, где многие игроки 0537 неудобно.

Открыть в отдельном окне

показывает сводную статистику для 220 предложений, использованных в исследовании, усредненную по частотным бинам. Длина предложений и знакомство с терминами были примерно одинаковыми во всех бинах. В среднем длинные предложения были в 1,8 раза длиннее (содержали на 14 слов больше), а предложения с более частотными словами содержали слова, которые встречались в среднем в 1,7 раза чаще. Тест парных выборок t показал, что наши две контрольные переменные эффективны, при этом длина коротких и длинных предложений значительно различается (t(10) = −60,47, p < 0,001), а частота слов значительно различается между высоким и низким значениями. группа (t(10) = -38,47, p <0,001). Влияние частоты грамматики, интересующей нас переменной, обсуждается в разделе результатов.

Таблица 3

Сводная статистика для 220 предложений, использованных в этом исследовании.

Frequency bin	Average grammar frequency	Average sentence length		Average word frequency (in billions)
		short	long	низкий	высокий
1 st bin	3449	18. 7	33.3	4.1	6.7
2 nd bin	75	18.9	32.6	4.0	6.9
3 rd bin	9.8	18.7	33.3	4.1	7.1
4 th bin	5. 5	18.6	33.6	4.0	7.0
5 th bin	4.1	19.3	32.1	3.8	7.1
6 th bin	3.0	18.2	32.8	3.6	6,8
7 TH BIN	2,7	17,5	32,5	3,9	6,5
6,5
			11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111119н. 0745	33.9	4.0	7.2
9 th bin	2.0	17.2	31.6	3.8	6.6
10 th bin	2.0	17.3	32.3	3.9	6.6
11 th bin	2. 0	17.8	31.3	4.1	6.8
Average	323	18,2	32,7	3,9	6,8

Открыть в отдельном окне

Metrics для Speciation Specients On Expections Speciators On Expective On Appecietys On Appecietys On Excience On Appecietys On Expections On Expections On Expections Is Apeads On Expeciations Is Apeads On ExcienseS. .

Для измерения фактической сложности (первая зависимая переменная) мы использовали тест Клоуза. Базовый тест Клоуза включает замену каждого n ^th слова в тексте пробелом. Затем участников просят заполнить пропуски, и они получают баллы в зависимости от того, сколько их ответов соответствует исходному тексту (Тейлор, 19 лет). 53). Первоначально тест Клоуза предназначался для демонстрации различий в сложности разных текстов, хотя он также использовался для измерения уровней удобочитаемости текстов (Collins, Currie, Bakken, Vawdrey, & Stone, 2012; Taylor, 1953) и понимания пользователем. Бормут, 1969; Сиддхартхан, 2002). Он использовался во многих исследованиях, в том числе для измерения уровня владения языком 2 ^и (Goldman & Murray, 1992), влияния привычек чтения на владение языком (Leroy, Kauchak, et al., 2013) и для оценки процедур упрощения (Kandula et al. др., 2010).

Мы использовали тест Клоуза с множественным выбором. Для каждого предложения были случайным образом выбраны четыре существительных и заменены пробелами. Для каждого предложения мы создаем пять вариантов множественного выбора, содержащих четыре удаленных слова в разных случайных порядках, один из которых является правильным порядком. Использование версии теста Клоуза с множественным выбором позволяет автоматически подсчитывать баллы и устраняет любую субъективность во время оценки. показывает пример пустого предложения и пять его вариантов (вариант b — правильный ответ). Мы разрешали выбирать предложения/существительные только в том случае, если порядок существительных был однозначным, например. список существительных, разделенных запятыми, не допускается, поскольку допустим любой порядок существительных.

Открыть в отдельном окне

Пример Закрыть тестовое задание, назначенное пользователям.

Чтобы измерить воспринимаемую сложность (вторая зависимая переменная), участников попросили оценить предложения по 5-балльной шкале Лайкерта, где более высокие числа соответствуют более сложным предложениям. В частности, мы задавали вопрос «Насколько сложным это предложение будет выглядеть в тексте» и предлагали пять вариантов ответа: «Очень просто», «Легко», «Ничего, сложно» и «Очень сложно».

В дополнение к предполагаемой и фактической сложности мы также собрали время, которое участники потратили на выполнение задания (третья зависимая переменная). Время завершения связано со временем чтения, которое часто используется в качестве меры когнитивной нагрузки (Raney, 19 лет).93) и трудности с текстом (Cirilo & Foss, 1980; Mandler & Goodman, 1982).

Участники исследования

Мы набрали участников для исследования из Amazon Mechanical Turk (MTurk). MTurk — это инструмент краудсорсинга, в котором запрашивающие могут загружать задачи, которые должны быть выполнены группой работников за определенную плату. MTurk использовался во многих исследовательских целях, начиная от пользовательских исследований и заканчивая аннотированием данных и созданием субъективных рейтингов (Хао, Русанов, Боланд и Венг, 2014; Киттур, Чи и Су, 2008), и было показано, что он дает результаты, аналогичные от других человеческих субъектов. Кроме того, он позволяет использовать большое количество участников (более полумиллиона) из различных групп с различными демографическими характеристиками (Paolacci, Chandler, & Ipeirotis, 2010; Ross, Irani, Silberman, Zaldivar, & Tomlinson, 2010). .

Для каждого из 220 предложений мы набрали 30 участников, всего N = 6600 образцов. Чтобы обеспечить качество и точность данных, участники должны были находиться в пределах Соединенных Штатов и иметь предыдущий рейтинг одобрения 95%. Благодаря настройке MTurk участники могут выбирать, сколько предложений закончить. Затем MTurk гарантирует, что для заданного предложения у каждого из 30 участников разные. Для всех участников мы собрали демографические данные, включая пол, возраст, уровень образования, этническую принадлежность и расу.

Участники

Всего в исследовании приняли участие 143 человека. Участники завершили в среднем 46 предложений, хотя медиана была ниже — 18 предложений. показывает демографическую информацию об участниках. Среди участников было примерно поровну мужчин и женщин. 50% участников были моложе 30 лет и 90% моложе 50 лет. Каждый участник имел как минимум аттестат о среднем образовании, а 43% имели как минимум степень бакалавра. Участники были преимущественно белыми (87%).

Таблица 4

Сводные демографические данные участников исследования.

	Characteristic	N = 143	(%)
Gender
	Female	71	50
	Male	72	50
Возраст
	30 or younger	71	50
	31–40	36	25
	41–50	21	15
	51–60	12	8
	61–70	3	2
	71 or older	0	—
Education (Highest Completed)
	Less than High School	0	—
	High School Diploma	53	37
	Associate’s Degree	28	20
. 0745	1	1
Race (Multiple choices allowed)
	American Indian / Native Alaskan	4	3
	Asian	10	7
	Черный или афроамериканец	11	8
	Коренной житель Гавайских островов или других тихоокеанских островов 1
1
	White	125	87
Ethnicity
	Hispanic or Latino	6	4
	Not Hispanic или латиноамериканский	137	96

Открыть в отдельном окне

Фактическая сложность

) на фактической сложности. Мы провели дисперсионный анализ с тремя независимыми переменными: ячейка частотности грамматики (1-11 ячеек), длина предложения (длинное или короткое) и средняя частота слов (высокая или низкая). В каждом условии (11 × 2 × 2) было 5 предложений, и для каждого предложения мы собрали 30 ответов, в результате чего получился набор данных N = 6600. Дисперсионный анализ позволяет нам определить, существуют ли какие-либо основные эффекты какой-либо из наших переменных, т. е. влияние одной переменной на все уровни другой переменной, и эффекты взаимодействия, т. е. влияние одной переменной, которое изменяется в зависимости от уровня другой переменной. переменная, между интересующими нас переменными (частота грамматики, длина предложения и знакомство с термином) для нашей оценочной метрики (в данном случае фактической трудности. Он делает это с помощью одного статистического теста, избегая проблемы комбинированной неопределенности при применении нескольких тестов, например t-тесты

показывает фактические оценки сложности, усредненные по интервалам частоты. Поскольку тест Клоуза с множественным выбором дает участникам несколько подсказок для выбора правильного ответа, в целом результаты, как правило, выше. Для более частых структур точность теста Клоуза довольно постоянна, около 90%. Однако по мере того, как грамматические структуры встречаются реже, точность довольно последовательно падает до конечного уровня около 86% (начиная с бина 6). ANOVA показывает, что этот эффект значителен (F(10,6556) = 5,404, p <0,001), т. е. существует влияние частоты грамматики на реальную сложность. Не было никаких основных эффектов длины предложения или знакомства с термином.

Открыть в отдельном окне

Процент верных ответов в тесте Клоуза (фактическая сложность) для различных интервалов частоты грамматики. Более высокие баллы означают лучшее понимание.

Наши результаты показали эффекты взаимодействия. Влияние грамматической частоты гораздо менее выражено для коротких предложений () и для предложений с менее частотными словами (). ANOVA показывает, что эти различия значимы (F(10,6556)=3,453, p<0,001) для частоты грамматики и длины предложения и (F(10,6556)=1,870, p=0,044) для частоты грамматики и длины предложения. термин знакомство. Кроме того, взаимодействие между всеми тремя переменными также значимо (F(10, 6556) = 4,650, p <0,001).

Чтобы завершить этот анализ и понять силу влияния на реальную сложность, мы рассчитали односторонний коэффициент корреляции Пирсона между частотой грамматики и фактической сложностью (процент правильности) как для необработанных баллов, так и для баллов, агрегированных по частотному интервалу. Отрицательная корреляция между частотой грамматики и фактической сложностью предложения (исходные баллы: N = 6600, r = -0,053, p <0,01; средние значения по бинам: N = 11, r = -0,596, p <0,05), указывающая на то, что предложений, в которых использовались менее часто встречающиеся конструкции, было труднее понять .

Воспринимаемая трудность

Мы провели параллельный анализ воспринимаемой трудности. показывает средний воспринимаемый участниками рейтинг трудности 220 предложений в каждой ячейке. Следуя общепринятой практике, мы рассматриваем эту шкалу как непрерывную и рассчитываем средние баллы для каждой ячейки (Norman, 2010). Более низкие баллы указывают на предложения, которые воспринимаются как более легкие. Для более часто встречающихся структур рейтинг сложности колеблется около 2,0, однако по мере того, как структуры становятся менее знакомыми (частота уменьшается), они воспринимаются как более сложные. Дисперсионный анализ воспринимаемой трудности показывает основной эффект для частотного бина (F(10, 6556) = 90,108, р < 0,001). В отличие от фактической сложности, мы также обнаруживаем основное влияние длины предложения на воспринимаемую сложность: более длинные предложения воспринимаются как более сложные (в среднем 2,2), чем более короткие предложения (в среднем 2,0). Удивительно, но средняя частота терминов не влияла на воспринимаемую сложность.

Открыть в отдельном окне

Оценки воспринимаемой сложности предложений в каждом из интервалов частоты грамматики. Баллы варьировались от 1 до 5, при этом более низкие баллы соответствовали более простым предложениям (1: «Очень просто» — 5: «Очень сложно»).

Как и в случае с реальной сложностью, некоторые эффекты взаимодействия являются значительными и могут быть замечены в . Влияние частоты грамматики на воспринимаемую сложность меньше в более коротких предложениях и предложениях с более низкой частотой терминов. ANOVA показывает, что оба эти взаимодействия значимы (F(10, 6556) = 5,648, p < 0,001, для частоты грамматики и длины предложения, и F(10,6556) = 5,332, p < 0,001, для частоты грамматики и знакомства с термином. ). Как высокочастотные, так и низкочастотные предложения показывают скачок сложности, хотя это происходит раньше (ячейка 7) для низкочастотных предложений, чем для высокочастотных предложений (ячейка 8).

Хотя это и не является нашим основным интересом, мы также сообщаем о значимой взаимосвязи между длиной предложения и знакомостью термина с воспринимаемой сложностью (F(10,6556) = 4,252, p = 0,039) и значимой трехсторонней взаимосвязи между всеми тремя переменными ( F(10,6556) = 5,734, p <0,001).

Мы завершаем наш анализ односторонним коэффициентом корреляции Пирсона между частотой грамматики и воспринимаемой сложностью. Существует положительная корреляция между частотой и воспринимаемой сложностью: участников оценили предложения с менее часто встречающимися грамматическими конструкциями как более сложные (N = 6600, r = 0,042, p < 0,01).

Наконец, сравнив обе наши зависимые переменные (действительную и воспринимаемую сложность), мы обнаружили значительную корреляцию между тем, насколько хорошо читатели выполнили тест Клоуза, и тем, насколько сложным, по их мнению, было предложение. Более низкая точность коррелировала с более высокими показателями сложности (N = 11, r = -0,574, p < 0,05; N = 6600, r = -0,203, p < 0,01): 90 576 предложений, которые было труднее понять участникам, также выглядели более сложными . Это подтверждает необходимость сделать предложения более понятными (фактическая сложность) и более простыми (воспринимаемая сложность).

Время

Мы провели дисперсионный анализ общего времени, затрачиваемого на выполнение задания по каждому предложению, которое включает время на чтение предложения, выполнение теста Клоуза и субъективную оценку сложности. Однако, поскольку воспринимаемая сложность всегда измеряется по одной и той же 5-балльной шкале Лайкерта, мы утверждаем, что затраченное время в основном отражает время, необходимое для чтения предложения и решения задачи Клоуза. Мы обнаружили основное влияние частоты грамматики на время: предложения в ячейках с более низкой частотой занимают больше времени (F (10,6556) = 3,575, p <0,001). Кроме того, ожидаемый основной эффект от длины предложения: более длинные предложения занимают больше времени. Никакие другие основные или двусторонние взаимодействия не были значимыми, однако трехстороннее взаимодействие между всеми тремя независимыми переменными было значимым (F(10,6556) = 1,9).96, р = 0,030).

Корреляционный анализ подтверждает эти результаты и дает представление о силе взаимосвязи. Выявлена ​​достоверная корреляция между частотой грамматики и затраченным временем (N = 6600, r = 0,024, p < 0,05): предложений с менее знакомыми грамматическими структурами потребовали больше времени для выполнения задания . Напомним, что предложения в корзинах имеют одинаковую длину и знакомый термин — два других фактора, которые могут играть роль в затраченном времени.

Как ожидаемая, так и реальная сложность коррелировала с затраченным временем: участники тратили больше времени на предложения, которые они считали более сложными (N = 11, r = 0,936, p < 0,01; N = 6600, r = 0,208, p < 0,01). и они также тратили больше времени на предложения, которые на самом деле были более сложными (N = 11, r = -0,538, p < 0,05; N = 6600, r = -0,093, p < 0,01).

Сводка эффектов

показывает сводку всех результатов ANOVA для трех показателей оценки.

Таблица 5

Сводные результаты ANOVA, показывающие статистическую значимость основного эффекта и эффектов взаимодействия для трех показателей оценки.

Main effect	Interaction effects	p-values ​​
Actual Difficulty		p < 0. 001
	sentence length	p < 0.001
	срок знакомства	p = 0.044
	sentence length and term familiarity	p < 0.001
Perceived Difficulty		p < 0.001
	sentence length	p < 0,001
	знакомство с термином	p < 0,001
	длина предложения и знакомство с термином	p < 0,001
Time		p < 0. 001
	sentence length	p < 0.001
	term familiarity	not significant
	sentence length and знакомство с термином	p = 0,030

Открыть в отдельном окне

Связь с существующими показателями сложности

Формулы удобочитаемости являются основным инструментом, используемым в медицинском сообществе для оценки сложности текста и «управления» упрощением текста (Weiss, 2007). Чтобы оценить эффективность этих формул удобочитаемости для прогнозирования сложности текста, мы рассчитали баллы удобочитаемости для 220 предложений, используя три наиболее часто используемых показателя удобочитаемости: показатель легкости чтения Флеша, уровень оценки Флеша-Кинкейда (ФК) (Kincaid et al. , 1975) и формула удобочитаемости SMOG (McLaughlin, 1969).

Мы рассчитали двусторонний коэффициент корреляции Пирсона между каждым из показателей удобочитаемости и зависимыми переменными, используемыми для измерения текста в нашем исследовании пользователей (воспринимаемая сложность, фактическая сложность и время). Ни один из трех показателей удобочитаемости существенно не коррелировал ни с фактической сложностью, ни с временем. Показатели удобочитаемости, используемые в настоящее время, не предсказывают, насколько вероятно, что пользователи поймут содержание текста .

Однако все три показателя удобочитаемости достоверно коррелировали с воспринимаемой сложностью (Флеш: r = -0,22, p < 0,001; FK: r = 0,25, p < 0,001; SMOG: r = 0,10, p < 0,01): предложения, которые были оценены как более легкие по показателям удобочитаемости, люди считали их более легкими. Хотя поначалу это может показаться полезным, это также может быть проблематично при использовании для упрощения текста. Эти показатели удобочитаемости используются для того, чтобы помочь авторам-медикам создать более понятный текст. Писатели могут создавать текст, который они считают, что проще, и подтверждают это с помощью формул удобочитаемости, однако они могут не создавать текст, который на самом деле легче понять читателям.

В качестве примера показана фактическая сложность и предполагаемая сложность предложений относительно уровня обучения Флеша-Кинкейда. Как показывают результаты корреляции, воспринимаемая сложность возрастает по мере повышения уровня обучения. Тем не менее, фактическая сложность остается более или менее постоянной по мере повышения уровня обучения, то есть, хотя Флеш-Кинкейд указывает, что текст становится более сложным, участники понимают текст одинаково хорошо. Более зашумленные результаты на малых и больших уровнях обучения связаны с небольшим количеством предложений, которые имели этот уровень обучения.

Открыть в отдельном окне

Фактическая и воспринимаемая сложность, измеренная в нашем исследовании пользователей для 220 предложений, разделенных на группы по уровням Флеша-Кинкейда.

Частота грамматики также может использоваться в качестве инструмента анализа корпуса для понимания высокоуровневых грамматических характеристик корпуса.

Корпуса

В качестве демонстрационного исследования мы собрали три различных медицинских корпуса, посвященных распространенным заболеваниям. Мы выбрали болезни из основных причин смерти из последнего исследования смертности CDC (Murphy, Kochanek, Xu, & Heron, 2015): болезни сердца, рак, респираторные заболевания, инсульт, болезнь Альцгеймера, диабет, грипп, пневмония, нефрит, нефроз и суицид. Корпуса были собраны из разных источников, к которым пациенты могли обратиться за медицинской информацией об этих заболеваниях:

• PubMed : Мы провели поиск в базе данных PubMed, которая содержит выдержки из медицинских исследовательских публикаций, по каждому из вышеуказанных заболеваний и загрузили все выдержки из полученных соответствующих статей.

• Cochrane : База данных Cochrane (http://www. cochrane.org/) содержит обзоры исследований в области здравоохранения и политики здравоохранения и может быть полезным источником для пациентов и практикующих врачей, чтобы узнать о текущих медицинских исследованиях. исследования по теме. Как и в PubMed, мы искали каждое из вышеперечисленных заболеваний и загружали все рефераты статей для соответствующих обзоров.

• Блоги : Мы нашли десять разных блогов, в которых обсуждаются распространенные медицинские заболевания, и скачали все сообщения с сайтов. Блоги не были написаны медицинскими исследователями или медицинскими работниками.

Каждый из текстов был токенизирован и разделен на предложения с помощью набора инструментов Stanford CoreNLP, а затем проанализирован с помощью синтаксического анализатора Беркли (такая же предварительная обработка, что и для частотных бинов). показывает количество статей и количество предложений для каждого из трех корпусов.

Таблица 6

Размер по количеству текста и количеству предложений трех корпусов, проанализированных с использованием бинов частоты грамматики.

Открыть в отдельном окне

Для каждого предложения мы определили, к какой ячейке знакомства с грамматикой относится предложение из 3 ^rd уровня дерева разбора. 3 структуры уровня ^rd , которые не были найдены (т.е. ранее не встречались в базе данных), были помещены в последнюю (11 ^th ) ячейку, поскольку они представляют очень редкие структуры (т.е. частота 0 в базе данных).

Результаты

показывает долю предложений из каждого из трех корпусов, попавших в каждую из 11 грамматических ячеек. Выделяются несколько ключевых выводов. Все корпуса следовали более или менее ожидаемому образцу: большинство предложений попадало в наиболее часто встречающиеся ячейки, а затем их количество уменьшалось в последующих ячейках. В PubMed было больше всего предложений в ячейке 1 (наиболее часто встречающейся ячейке) из трех корпусов. Глядя на предложения в ячейке 1, многие из них можно отнести к последовательному стилю письма, используемому при написании тезисов для исследований, связанных со здоровьем. У Кокрейн было почти 10% предложений, попавших в ячейку 8, что на первый взгляд удивительно. Однако это снова произошло из-за общего шаблона, используемого в Кокрейновских рефератах для выделения различных аспектов обзоров, например. «Основной результат: …» и «Критерии выбора: …». Во всех трех корпусах также было много структур предложений, которые ранее не встречались, что привело к большому количеству предложений в ячейке 11. Поскольку блоги, как правило, использовали более непринужденный (а иногда и неграмотный) стиль письма, блоги имели больше всего в этой категории.

Открыть в отдельном окне

Доля предложений, попадающих в каждый из 11 бинов грамматической частоты для трех корпусов.

Для этих трех корпусов мы уже обладаем высоким уровнем понимания стиля письма (т. е. рефераты исследований, как правило, носят технический характер, но используют общие структуры, а блоги, как правило, используют более разнообразные и более случайные грамматические структуры). Для новых корпусов знакомство с грамматикой может помочь понять регулярность используемых грамматических структур. Кроме того, даже для известных корпусов это может помочь выявить другие ранее неизвестные закономерности/аномалии, например, в Кокрановском корпусе.

Это исследование также подчеркивает, что частота грамматики является лишь одним из компонентов сложности текста. Чтобы избежать смешанных факторов, в исследовании пользователей мы сохранили знакомое слово (в качестве показателя сложности слова) постоянным для различных грамматических структур. Без этого может быть сложнее измерить влияние второстепенных характеристик сложности, таких как грамматика. Например, в приведенном выше анализе рефераты PubMed, как правило, труднее понять, чем блоги, но, основываясь только на частоте грамматики, они кажутся более легкими, поскольку содержат более часто встречающиеся структуры. Этот анализ, однако, игнорирует сложность слова. В корпусе PubMed использовались более редкие термины со средней знакомостью терминов 2,83 млн на слово по сравнению с корпусом блогов 2,9.6М/слово.

В этом исследовании мы делаем два основных вклада. Во-первых, мы показываем, что текущие показатели удобочитаемости неэффективно измеряют сложность текста. Показатели удобочитаемости, основанные на длине слов и предложений, коррелируют с тем, насколько сложными люди считают предложения, но они не коррелируют с вероятностью того, что человек поймет это предложение. Во-вторых, что более важно, мы вводим новую меру сложности текста, которая использует частоту появления 3 ^{rd 9059.Грамматическая структура 1 уровня, где частота вычисляется с использованием структур всех предложений в английской Википедии. Этот показатель можно применять к новым предложениям, чтобы предсказать сложность предложения. Мы проверили эту новую меру сложности текста с помощью пользовательского исследования, изучив 220 предложений с 30 оценками на каждое предложение (N = 6600), и обнаружили, что существует значительное влияние частоты грамматики как на то, насколько сложным, по мнению человека, является это предложение (воспринимаемая сложность), а также насколько легко понять это предложение (фактическая сложность).}

Неудивительно, что фактическая сложность в меньшей степени зависит от грамматики коротких предложений. Одним из объяснений может быть то, что более короткие предложения легко понять, а влияние грамматики трудно обнаружить (эффект потолка). Точно так же в предложениях с низким термином знакомства (т. е. в более сложных словах) знакомство с грамматикой не влияет на сложность текста, поскольку пользователи борются с лексической сложностью. Однако в предложениях с очень знакомыми терминами, которые легче понять, частота грамматики действительно влияет на реальную сложность; только в предложениях, где слова более знакомы, грамматическая частотность оказывает сильное влияние. Интересно, что в целом частота терминов оказала очень незначительное влияние на реальную сложность. Основываясь на этих наблюдениях, мы предполагаем, что существует связь между грамматической частотой и частотой терминов. Будущие исследования необходимы для полной проверки этих гипотез.

Наше исследование имеет ограничения. Понимание текста оценивалось по отдельным предложениям. Работа с более длинным текстом может уменьшить эффект, когда доступно больше контекстной информации. Наш статистический анализ показывает только значительные взаимодействия, и мы использовали визуальный осмотр для интерпретации различных закономерностей. Для подтверждения этих закономерностей необходимы дальнейшие исследования.

При наличии нового предложения грамматическая частота может использоваться для автоматической оценки грамматической сложности предложения, как показано в анализе корпуса. Мы создали предварительный инструмент, который делает это, анализируя предложение, извлекая 3 ^rd дерево синтаксического анализа уровня, а затем поиск соответствующей ячейки частоты грамматики. Предложения с проблемными (т. е. низкочастотными структурами) могут быть автоматически помечены флажком, чтобы медицинский писатель мог затем исправить их до более простого варианта (т. е. более частотной структуры). Например, даже простая эвристика идентификации всех предложений в ячейках 7–11 пометит предложения со значительно более низким пониманием пользователя. В нашем исследовании, сравнивая предложения из ячеек 7–11 с предложениями из ячеек 1–6: воспринимаемая сложность ниже 2,26 против 2,0, снижение на 12%; фактическая сложность составляет 87,6% против 91,4%, разница ~4%; а время, затрачиваемое на обработку предложения, составляет 39,8 с против 44,3 с, что на 4,5 с больше. Оптимальное количество и распределение ячеек можно проверить статистически, оценив различные перестановки. Однако количество бинов также имеет значение для нашего будущего инструмента. Корзины меньшего размера обеспечивают более высокую степень детализации и позволяют более точно настроить отзывы и предложения, но требуют больше данных для получения точных оценок качества корзины. Для больших бинов легче собирать данные, но они представляют меньшую степень детализации различий в грамматике и потребуют от пользователей инструментов внесения более крупных изменений в грамматику без обратной связи с инструментами. В дальнейшей работе мы планируем еще больше усовершенствовать текущий инструмент, предложив преобразование, которое улучшит грамматическую частоту, например. путем изучения правил грамматической трансформации из параллельного корпуса нормальных и упрощенных предложений (Feblowitz & Kauchak, 2013; Woodsend & Lapata, 2011; Zhu et al., 2010).

Исследование, представленное в этой публикации, было поддержано Национальной медицинской библиотекой Национальных институтов здравоохранения под номером R01LM011975. Содержание является исключительной ответственностью авторов и не обязательно отражает официальную точку зрения Национальных институтов здравоохранения.

• Адкинс А.Д., Сингх Н.Н. Уровень чтения и удобочитаемость учебных материалов для пациентов в области психического здоровья. Журнал детских и семейных исследований. 2001;10(1):1–8. [Академия Google]
• Alu SM, Specia L, Pardo TAS, Maziero EG, Fortes RPM. К системам автоматического упрощения текста на бразильском португальском языке; Документ, представленный на материалах восьмого симпозиума ACM по разработке документов; Сан-Паулу, Бразилия. 2008. № 237, с. [Google Scholar]
• Байлин А., Графштейн А. Лингвистические предположения, лежащие в основе формул удобочитаемости: Критика. Язык и общение. 2001;21(3):285–301. [Google Scholar]
• Бормут младший. Фактор достоверности тестов Клоуза как меры способности понимать прочитанное. Ежеквартальное исследование «Чтение исследований». 1969;4(3):358–365. [Google Scholar]
• Bott S, Saggion H. Упрощение испанского текста: предварительное исследование. Procesamiento del lenguaje естественный. 2011;47:87–95. [Google Scholar]
• Брейнард Дж. Исследование показало, что формы согласия на проведение исследований сложны для понимания. Летопись высшего образования. 2003;49(19):A21–A22. [PubMed] [Google Scholar]
• Brandt HM, McCree DH, Lindley LL, Sharpe PA, Hutto BE. Оценка печатных учебных материалов по ВПЧ. Контроль рака. 2005; 12 (прил. 2): 103–106. [PubMed] [Академия Google]
• Брантс Т., Франц А. 5-граммовый корпус Google Web 1T, версия 1.1. 2006 LDC2006T13. [Google Scholar]
• Брюс Б.К., Рубин А., Старр К.С. Почему формулы удобочитаемости не работают. 1981 [Google Scholar]
• Каллан Дж., Эскенази М. Объединение лексических и грамматических особенностей для повышения удобочитаемости текстов на первом и втором языках; Документ представлен на NAACL HLT.2007. [Google Scholar]
• Сирило Р.К., Foss DJ. Структура текста и время чтения предложений. Журнал вербального обучения и вербального поведения. 1980;19(1):96–109. [Google Scholar]
• Clahsen H, Felser C. Грамматическая обработка у изучающих язык. Прикладная психолингвистика. 2006;27(01):3–42. [Google Scholar]
• Коллинз С.А., Карри Л.М., Баккен С., Водри Д.К., Стоун П.В. Инструменты проверки грамотности в вопросах здоровья для приложений электронного здравоохранения: систематический обзор. Журнал биомедицинской информатики. 2012;45(3):598–607. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Коллинз-Томпсон К., Каллан Дж. Прогнозирование трудности чтения с помощью статистических языковых моделей. Журнал Американского общества информационных наук и технологий. 2005;56(13):1448–1462. [Академия Google]
• Комитет по грамотности в вопросах здоровья – Институт медицины национальных академий. 2004 г. Получено с https://iom.nationalacademies.org/~/media/Files/ReportFiles/2004/Health-Literacy-A-Prescription-to-End-Confusion/healthliteracyfinal.pdf. [Google Scholar]
• Connatser BR. Последние обряды для формул удобочитаемости в технической коммуникации. Журнал технического письма и коммуникации. 1999;29(3):271–288. [Google Scholar]
• Костер В., Каучак Д. Простая английская Википедия: новая задача по упрощению текста; Документ, представленный на слушаниях 49Ежегодное собрание Ассоциации компьютерной лингвистики: Технологии человеческого языка: краткие доклады — Том 2; Портланд, штат Орегон. 2011. [Google Scholar]
• Devlin S, Unthank G. Помощь людям с афазией в обработке онлайн-информации; Документ, представленный на материалах 8-й международной конференции ACM SIGACCESS по компьютерам и доступности; Портленд, Орегон, США. 2006. [Google Scholar]
• Farmer AP, Légaré F, Turcot L, Grimshaw J, Harvey E, McGowan JL, Wolf F. Печатные учебные материалы: влияние на профессиональную практику и результаты лечения. Cochrane Database Syst Rev. 2008;3(3) [PubMed] [Google Scholar]
• Фебловиц Д., Каучак Д. Упрощение предложения как преобразование дерева; Документ, представленный на Proc. Второго семинара по прогнозированию и улучшению читаемости текста для целевых групп читателей. 2013. [Google Scholar]
• Fox S. Вопросы здравоохранения. Проект Pew Internet & American Life. 2011 [Google Scholar]
• Goldman SR, Murray JD. Знание соединителей как средств сплочения в тексте: сравнительное исследование носителей английского языка и английского как второго языка. Журнал педагогической психологии. 1992;84(4):504. [Google Scholar]
• Хао Т., Русанов А., Боланд М. Р., Венг С. Кластеризация клинических испытаний со схожими критериями приемлемости. Журнал биомедицинской информатики. 2014;52:112–120. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Health.gov Краткое руководство по грамотности в вопросах здоровья. Получено с http://www.health.gov/communication/literacy/quickguide/factsbasic.htm.
• Как писать легко читаемые материалы о здоровье. Получено с http://www. nlm.nih.gov/medlineplus/etr.html.
• Янц Н.К., Беккер М.Х. Модель веры в здоровье: десятилетие спустя. Санитарное просвещение и поведение. 1984; 11(1):1–47. [PubMed] [Google Scholar]
• Кандула С., Кертис Д., Зенг-Трейтлер В. Инструмент семантического и синтаксического упрощения текста для медицинских материалов; Документ представлен на AMIA Annu Symp Proc.2010. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Каучак Д., Лерой Г., Костер В. Систематический грамматический анализ простого и сложного медицинского текста; Документ представлен на осеннем симпозиуме Американской ассоциации медицинской информатики (AMIA). 2012. [Академия Google]
• Ким Х., Горячев С., Роземблат Г., Браун А., Кесельман А., Зенг-Трейтлер В. За пределами поверхностных характеристик: новое измерение читабельности текста о здоровье; Документ представлен на ежегодном симпозиуме AMIA Proceedings.2007. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Kincaid JP, Fishburne Jr RP, Rogers RL, Chissom BS. Вывод новых формул читаемости (автоматический индекс читаемости, подсчет тумана и формула легкости чтения по флешу) для рядового состава ВМФ. 1975 г. Получено с. [Академия Google]
• Kittur A, Chi EH, Suh B. Краудсорсинговые исследования пользователей с помощью Mechanical Turk; Документ, представленный на конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах. 2008. [Google Scholar]
• Летиция Брауэрс Д.Б., Анн-Лора Лигоза, Томас Франсуа. Синтаксическое упрощение предложений для французского языка; Документ, представленный на материалах 3-го семинара по прогнозированию и улучшению читаемости текста для целевых групп читателей (PITR) @ EACL.2014. [Академия Google]
• Лерой Г., Эндикотт Дж., Муради О., Каучак Д., Джаст М. Повышение воспринимаемой и фактической сложности текста для потребителей медицинской информации с использованием полуавтоматических методов; Доклад представлен на осеннем симпозиуме AMIA.2012. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Leroy G, Endicott JE. Электронные библиотеки: для культурного наследия, распространения знаний и создания будущего. Спрингер; 2011. Термин «знакомство» для обозначения предполагаемой и фактической сложности текста в медицинских цифровых библиотеках; стр. 307–310. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Лерой Г., Эндикотт Дж. Э. Сочетание NLP с методами, основанными на фактических данных, для поиска текстовых метрик, связанных с воспринимаемой и фактической сложностью текста; Документ, представленный на материалах 2-го Международного симпозиума по информатике здравоохранения ACM SIGHIT. 2012. [Google Scholar]
• Leroy G, Endicott JE, Kauchak D, Mouradi O, Just M. Пользовательская оценка влияния алгоритма упрощения текста с использованием термина знакомство на восприятие, понимание, обучение и запоминание информации. Журнал медицинских интернет-исследований. 2013;15(7) [бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Лерой Г., Эрилмаз Э., Лароя Б.Т. Характеристики текста информации о здоровье; Документ представлен на ежегодном симпозиуме AMIA. 2006. [Google Scholar]
• Лерой Г., Хелмрейх С., Коуи Дж. Оценка информации о здоровье в Интернете: помимо формул удобочитаемости. 2008 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Leroy G, Helmreich S, Cowie JR. Влияние лингвистических особенностей и перспективы оценки на воспринимаемую сложность медицинского текста; Документ представлен на Системных науках (HICSS), 43-я Гавайская международная конференция 2010 г., 2010a. [Академия Google]
• Лерой Г., Хелмрейх С., Коуи Дж. Р. Влияние характеристик текста на воспринимаемую и реальную сложность медицинской информации. Международный журнал медицинской информатики. 2010b;79(6):438–449. [PubMed] [Google Scholar]
• Лерой Г., Каучак Д. Влияние знакомства со словом на реальную и воспринимаемую сложность текста. Журнал Американской ассоциации медицинской информатики. 2013 амиаджнл-2013-002172. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Лерой Г., Каучак Д., Муради О. Пользовательское исследование, измеряющее влияние лексического упрощения и улучшения связности на воспринимаемую и реальную сложность текста. Международный журнал медицинской информатики. 2013;82(8):717–730. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Лерой Г., Миллер Т., Розембла Г., Браун А. Сбалансированный подход к оценке медицинской информации: наивный байесовский классификатор на основе словарного запаса и формулы удобочитаемости. Журнал Американского общества информационных наук и технологий. 2008;59(9):1409–1419. [Google Scholar]
• Мэндлер Дж.М., Гудман М.С. О психологической обоснованности структуры рассказа. Журнал вербального обучения и вербального поведения. 1982;21(5):507–523. [Google Scholar]
• Manning C, Surdeanu M, Bauer J, Finkel J, Bethard SJ, McClosky D. The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit; Документ, представленный на Ассоциации компьютерной лингвистики: демонстрация систем. 2014. [Академия Google]
• Мэйплз П., Фрэнкс А., Стивенс А.Б., Уоллес Л.С. Разработка и проверка низкограмотного вопросника знаний о хронической обструктивной болезни легких (COPD-Q) Обучение пациентов и консультирование. 2010;81(1):19–22. [PubMed] [Google Scholar]
• McLaughlin GH. Оценка SMOG: новая формула удобочитаемости. Журнал чтения. 1969; 12(8):639–646. [Google Scholar]
• Макнамара Д.С., Кинч Э., Сонгер Н.Б., Кинч В. Всегда ли хорошие тексты лучше? Взаимодействие согласованности текста, фоновых знаний и уровней понимания при обучении по тексту. Познание и обучение. 1996;14(1):1–43. [Google Scholar]
• Meyer BJ, Rice GE. Структура текста. Справочник по исследованию чтения. 1984; 1: 319–351. [Google Scholar]
• Мерфи С.Л., Кочанек К.Д., Сюй Дж., Херон М. Национальные статистические отчеты о естественном движении населения. Национальные статистические отчеты о естественном движении населения. 2015;63(9) [PubMed] [Google Scholar]
• Napoles C, Dredze M. Изучение простой Википедии: размышления в освоении абеседарианского языка; Документ, представленный на семинаре NAACL HLT 2010 по компьютерной лингвистике и письму: процессы письма и средства авторства; Лос-Анджелес, Калифорния. 2010. [Google Академия]
• Норман Дж. Шкалы Лайкерта, уровни измерения и «законы» статистики. Достижения в области медицинского образования. 2010;15(5):625–632. [PubMed] [Google Scholar]
• Паолаччи Г., Чендлер Дж., Ипейротис П.Г. Проведение экспериментов на механической турке Amazon. Суждение и принятие решения. 2010;5(5):411–419. [Google Scholar]
• Петров С., Барретт Л., Тибо Р., Кляйн Д. Изучение точной, компактной и интерпретируемой аннотации дерева; Документ, представленный на материалах 21-й Международной конференции по компьютерной лингвистике и 44-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики; Сидней, Австралия. 2006. [Google Академия]
• Питлер Э., Ненкова А. Пересматривая удобочитаемость: унифицированная структура для прогнозирования качества текста; Документ, представленный на конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка. 2008. [Google Scholar]
• Raney GE. Мониторинг изменений когнитивной нагрузки при чтении: анализ событийного потенциала мозга и времени реакции. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 1993;19(1):51. [PubMed] [Google Scholar]
• Rathbun A, Thornton LA, Fox JE. Окупаются ли наши инвестиции ?: Исследование уровня чтения и материалов о тяжелой утрате. Американский журнал хосписной и паллиативной медицины. 2008;25(4):278–281. [PubMed] [Академия Google]
• Росс Дж., Ирани Л., Зильберман М., Залдивар А., Томлинсон Б. Кто такие краудворкеры?: изменение демографических данных в механических турках; Документ, представленный на CHI’10 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems.2010. [Google Scholar]
• Сафран Н. Википедия в поисковой выдаче. 2012 г. Получено с http://www.conductor.com/blog/2012/03/wikipedia-in-the-serps-appears-on-page-1-for-60-of-informational-34-transactional-queries/ [ Google Scholar]
• Siddharthan A. Архитектура системы упрощения текста; Документ, представленный на конференции Language Engineering; 2002 г.; 2002. Материалы. [Академия Google]
• Тейлор В. Л. «Процедура закрытия»: новый инструмент для измерения удобочитаемости. Журналистика ежеквартально. 1953; 30: 415–433. [Google Scholar]
• Vernon JA, Trujillo A, Rosenbaum SJ, DeBuono B. Низкая грамотность в вопросах здоровья: последствия для национальной политики в области здравоохранения. 2007 [Google Scholar]
• Weiss BD. Медицинская грамотность и безопасность пациентов: помогите пациентам понять (Руководство для врачей), 2007 г. [Google Scholar]
• Вудсенд К., Лапата М. Обучение упрощению предложений с помощью квазисинхронной грамматики и целочисленного программирования; Доклад, представленный на материалах конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка. 2011. [Академия Google]
• Xu W, Callison-Burch C, Napoles C. Проблемы в текущих исследованиях по упрощению текста: новые данные могут помочь. Труды Ассоциации компьютерной лингвистики. 2015;3:283–297. [Google Scholar]
• Чжу З., Бернхард Д., Гуревич И. Одноязычная древовидная модель перевода для упрощения предложений; Доклад, представленный на материалах 23-й международной конференции по компьютерной лингвистике. 2010. [Академия Google]

Как проанализировать предложение за 6 простых шагов

Вам интересно, как анализировать предложение? Вы, вероятно, узнали, как это сделать, на уроках английского, но всегда полезно освежить знания.

Если вы хотите стать лучшим писателем, необходимо практиковаться. Каждое предложение имеет значение, и время от времени полезно разбивать его на части. Независимо от того, имеете ли вы дело с простыми или сложными предложениями, вам необходимо выяснить, как предложения связаны друг с другом. Один из лучших способов сделать это — разбить отдельные предложения.

Что нужно сделать, если вы хотите проанализировать предложение? Анализ предложения может быть сложной задачей, и есть несколько вариантов структуры предложения, из которых можно выбрать. Лучший способ — сначала научиться разбивать простое или сложное предложение и строить его.

Содержание

• Необходимые материалы
• Шаг 1. Определите тип предложения, с которым вы работаете
• Шаг 2. Выберите подлежащее предложения
• Шаг 3. Определите действие или глагол
• Шаг 4. Найдите любые объекты в предложении
• Шаг 5. Выделите любые модификаторы и выясните, что они сочетаются с
• Шаг 6. Определите любые союзы или переходы в предложении
• Советы по анализу предложения
• Финал Слово о том, как анализировать предложение
• Часто задаваемые вопросы О том, как анализировать предложение
• Автор

Необходимые материалы

Если вы хотите научиться анализировать предложение, вам необходимо иметь несколько материалов. К ним относятся:

• У вас должны быть предложения, которые вы будете анализировать. Они должны быть либо в книге, либо на листе бумаги перед вами.
• У вас должна быть записная книжка, в которую вы можете переписать предложения на большой лист бумаги. Вам потребуется больше места для их анализа.
• У вас должен быть карандаш или ручка , чтобы вы могли записывать свои мысли.
• Возможно, вам понадобятся разноцветные карандаши, ручки или маркеры, чтобы разбивать предложения на части. Это важно для разбора каждого слова или фрагмента предложения.

Вам не нужно иметь много материалов для анализа предложения, но вы должны иметь перечисленные выше предметы.

Шаг 1. Определите тип предложения, с которым вы работаете

При анализе предложения первое, что вам нужно сделать, – это определить тип предложения, которое вы будете анализировать. Предложения бывают разных видов и форм, и тип предложения, на которое вы смотрите, будет диктовать, как вы его разберете.

Например, у вас может быть повествовательное предложение, в котором говорится о том, что произошло. Или у вас может быть императивный оператор, который дает команду читателю.

У вас также может быть вопросительное предложение, которое задает вопрос. У вас может быть даже восклицательное предложение, которое обычно заканчивается восклицательным знаком.

Все эти предложения имеют несколько иную структуру. Если вы сможете понять, какой тип предложения перед вами, вам будет легче его разобрать. Вы должны практиковаться в разбиении нескольких типов предложений, чтобы лучше понимать их все.

Шаг 2. Выберите тему предложения

После того, как вы определились с типом предложения, вы можете выбрать тему. Подлежащее — это первая часть предложения, которую вы хотите определить, потому что все остальное относится непосредственно к подлежащему. Вот несколько важных моментов, о которых следует помнить:

• Если вы имеете дело с повелительным предложением, дающим команду, субъектом обычно является читатель. Прочтите команду и выясните, кто ее цель. Целью этой команды является подлежащее предложения. Если вы не можете определить цель этой команды, есть большая вероятность, что это читатель, то есть «вы».
• Если перед вами вопросительное предложение, подлежащее часто стоит в начале предложения. Например, если задан вопрос «кто это читает», подлежащее — «кто». Существуют и другие ситуации, когда подлежащее может стоять после сказуемого. Например, если кто-то спрашивает: «Это ваши книги», речь идет о «вы».
• В простом повествовательном предложении подлежащее обычно стоит в начале предложения. Так, например, если в предложении «он читает», подлежащее — «он».

Помните, что в вашем предложении может быть несколько подлежащих. Если в предложении несколько подлежащих, они обычно соединяются союзом, например, «и».

Шаг 3. Определите действие или глагол

После того, как вы определили подлежащее, следующим шагом будет определение глагола. Опять же, вам нужно разобрать множество частей речи, но вам нужно найти глагол в предложении, потому что это указывает на действие субъекта.

В большинстве случаев вы можете найти глагол сразу после подлежащего; однако, если в предложении задается вопрос, вам может понадобиться посмотреть на область, предшествующую подлежащему, чтобы найти глагол.

Помните, что некоторые глаголы являются глаголами действия, в то время как другие глаголы могут быть вспомогательными глаголами. Если вы определили вспомогательный глагол, вам следует поискать другой глагол в предложении. Обычно эти глаголы работают вместе, чтобы описать действие субъекта.

Наконец, как в одном предложении может быть несколько подлежащих, так и в предложении может быть несколько глаголов. Вы можете найти несколько глаголов, связанных вместе с помощью союза, например, «или», или «и». Например, в предложении «мы идем плавать, кататься на велосипеде и ходить в походы» в предложении три глагола, и все они 9 0007

Шаг 4: Найдите какие-либо объекты в предложении

Следующим шагом будет поиск любых объектов, которые могут присутствовать в предложении. Не все предложения будут иметь объекты. Например, в предложении «Джон бежит» нет прямого или косвенного дополнения. С другой стороны, во многих предложениях есть как прямые объекты, так и косвенные объекты. Вы должны идентифицировать их, чтобы определить истинное значение предложения.

Прямое дополнение отвечает на вопрос «кто» или «что». Например, если предложение звучит так: «Мэри поймала мяч», вы можете задать вопрос «Мэри поймала что?» В данном случае Мэри поймала мяч. Таким образом, мяч является прямым дополнением в этом предложении.

Напротив, косвенный объект отвечает на вопрос кто, для кого или что. Например, предложение может быть изменено на «Иоанн через чашу Марии». Теперь вопрос: «Джон бросил чашку, кому?» В данном случае Джон бросил чашку. Следовательно, в приведенном выше предложении полицейский является косвенным дополнением.

Может потребоваться много практики, чтобы отличить прямое дополнение от косвенного. Таким образом, вы должны попытаться проанализировать несколько предложений. Это облегчит вам определение того, какие объекты являются прямыми, а какие – косвенными. Помните, что в одном предложении может быть несколько объектов.

Шаг 5. Выделите любые модификаторы и выясните, с чем они сочетаются

После определения отдельных объектов в предложении вам также необходимо найти модификаторы. Помните, что некоторые модификаторы могут состоять из нескольких слов или фраз. В зависимости от того, где в предложении находится модификатор, вы должны выяснить, с чем он связан.

Например, прилагательные обычно ставятся непосредственно перед существительным, с которым они идут. Независимо от того, смотрите ли вы на подлежащее или на один из объектов в предложении, прилагательные обычно идут прямо перед ним. Например, если предложение звучит так: «Джон бросил большой мяч». Прилагательное «большой» стоит прямо перед объектом «мяч». Поэтому «большой» идет со словом «мяч».

Наречия используются для изменения глаголов. В некоторых ситуациях наречия можно ставить перед глаголами; однако во многих случаях наречия идут после глагола, который они изменяют. Попробуйте определить наречия в предложении и выяснить, куда они идут. Например, многие наречия заканчиваются на -ly.

Это два основных типа модификаторов. Попробуйте определить их в предложении и связать с определенной областью.

Шаг 6. Определите любые союзы или переходы в предложении

Наконец, вы должны попытаться определить любые союзы или переходы в предложении. Если вы имеете дело со сложным предложением, где-то должен быть союз или переход, который показывает, когда предложение переходит к следующей части. Например, запятая или точка с запятой могут соединять две независимые фразы. Возможно, вы захотите использовать другой цвет, чтобы идентифицировать эти соединения как переходы.

Если вы имеете дело с двумя независимыми предложениями, вы можете выполнить все шаги, описанные выше, для второго предложения в предложении. Другое независимое предложение должно иметь собственное подлежащее и глагол. Чтобы закончить анализ другого независимого предложения, вы должны быть в состоянии определить, почему два предложения связаны вместе и почему автор мог подумать, что это хорошая идея.

Советы по анализу предложения

Вы должны быть в состоянии повторить описанные выше шаги для нескольких предложений. Анализировать и составлять схемы разных предложений может быть непросто, но есть несколько советов, которым вы, возможно, захотите следовать. Среди них:

• Попробуйте попрактиковаться в анализе нескольких типов предложений. Каждое предложение имеет немного другую структуру, и чем больше вы практикуетесь, тем лучше у вас это получается.
• При анализе предложений вы должны использовать разные цвета для разных шагов. Так вам будет легче увидеть, как отдельные компоненты предложений соотносятся друг с другом.
• Разделите на части речи. Это поможет вам с синтаксисом, фразами с предлогами, фразами с прилагательными и другими частями английской грамматики.
• Всегда переписывайте предложение в блокноте, используя крупный шрифт. Таким образом, у вас будет достаточно места для анализа предложения, и вам не придется щуриться, чтобы прочитать написанное.

Немного потренировавшись, вы сможете лучше анализировать предложения. В конце концов, вы сможете анализировать предложение, просто взглянув на него, что облегчит вам интерпретацию письменных произведений.

Заключительное слово о том, как анализировать предложение

Вот несколько наиболее важных шагов, которые вы должны выполнить, чтобы проанализировать предложение. Анализ предложения имеет решающее значение, потому что вам нужно увидеть, как отдельные части предложения сочетаются друг с другом. Если вы не знаете, как субъект, глагол и дополнение соотносятся друг с другом, вы можете не знать, что говорит автор.

Когда вы анализируете предложение, полезно переписать его на другом листе бумаги более крупным шрифтом. Таким образом, у вас будет больше места для тщательного изучения отдельных компонентов предложения. Кроме того, было бы лучше, если бы вы пытались регулярно практиковаться в анализе предложения. Так вы сможете улучшить свои навыки.

Часто задаваемые вопросы о том, как анализировать предложение

Из каких частей состоит предложение?

Каждое предложение отличается, поэтому каждое из них будет состоять из немного отличающихся друг от друга частей. В большинстве предложений есть подлежащее и глагол. В некоторых предложениях также будут модификаторы, прямые объекты и косвенные объекты.

Почему важно научиться анализировать предложение?

Очень важно научиться анализировать предложение, потому что вам нужно выяснить, какое действие оно предпринимает, кто его выполняет и почему это важно. Когда вы читаете эссе или рассказ, вам нужно следить за тем, что происходит. Способность анализировать предложение может помочь вам сделать именно это.

Есть несколько типов предложений?

Да, есть несколько типов предложений. Например, предложения могут быть простыми, составными или сложными. Кроме того, вы можете разделить предложения на повествовательные, вопросительные или повелительные. Разные типы предложений имеют разную структуру, поэтому вам нужно выяснить, с каким предложением вы работаете.

Как лучше анализировать предложения?

Если вы хотите лучше анализировать предложения, вам необходимо регулярно практиковаться. Чем больше предложений вы изучите, тем лучше у вас это получится.

Присоединяйтесь к более чем 15 000 писателей сегодня

Получите БЕСПЛАТНУЮ книгу с подсказками по письму и узнайте, как заработать больше денег на писательстве.

Автор

Часто задаваемые вопросы о проверке грамматики в Word

Версию этой статьи для Microsoft Word 2000 см. по адресу
211519.

Версию этой статьи для Microsoft Word 98 см. по адресу
181863.

Версию этой статьи для Microsoft Word 97 см. по адресу
167655.

Резюме

В этой статье приведены ответы на наиболее часто задаваемые вопросы о средстве проверки грамматики в Microsoft Office Word 2007, Microsoft Office Word 2003 и Microsoft Word 2002.

Дополнительная информация

1. Что означает наличие в Word средства проверки грамматики «естественного языка»?

   Средство проверки грамматики в Word выполняет всесторонний и точный анализ (также известный как «разбор») отправленного текста вместо того, чтобы просто использовать серию эвристик (или сопоставление с образцом) для отметки ошибок. Инструмент проверки грамматики анализирует текст на синтаксическом уровне и на более глубоком логическом уровне, чтобы понять взаимосвязь между действиями и людьми или вещами, которые выполняют эти действия. Например, средство проверки грамматики Word анализирует следующее сложное предложение 9.0007

   Легенда гласит, что это Королевство было создано тремя древними магами, чьи магические силы управляли миром и сделали их бессмертными и всемогущими. и переписывает его из пассивного залога в активный залог для ясности. Средство проверки грамматики также выделяет относительное предложение между запятыми:

   .

   Легенда гласит, что три древних мага, чьи магические силы управляли миром и сделали их бессмертными и всемогущими, создали это Королевство. Примечание. По умолчанию эта функция не включена. Чтобы включить эту функцию, выполните следующие действия:
   

   1. Запустить Word.

   2. В меню Инструменты выберите
      Параметры .

   3. На вкладке Правописание и грамматика в области Грамматика измените поле Стиль письма на Грамматика и стиль .

   4. Щелкните OK , чтобы закрыть диалоговое окно
      Параметры .

2. Кто разработал средство проверки грамматики Word?

   Средство проверки грамматики полностью разработано и принадлежит Microsoft.

3. Каковы основные различия между средством проверки грамматики Word и другими решениями для проверки грамматики от сторонних поставщиков?

   Одно из ключевых отличий средства проверки грамматики Word от других решений для проверки грамматики заключается в том, что средство проверки грамматики в Word использует расширенные методы синтаксического анализа для понимания структуры предложения. Сторонние решения для проверки грамматики могут полагаться в основном на «сопоставление с образцом». «Сопоставление с образцом» означает, что программа использует метод, который сопоставляет проверяемый текст с образцами текста, хранящимися во внутренней базе данных.

4. Каковы имена файлов средства проверки грамматики и где они установлены?

   Программа установки Word по умолчанию устанавливает средство проверки грамматики. Средство проверки грамматики английского языка (США) состоит из двух файлов:
   

   .

   • Msgr3en.dll установлен в следующую папку:

     Диск :\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\Proof\1033

   • org/ListItem»>

     Msgr3en.lex установлен в следующую папку:

     Диск :\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\Proof\

5. Сколько памяти требуется моему компьютеру, чтобы Word мог проверять грамматику в моем документе по мере его ввода?

   Word автоматически включает средство проверки грамматики, если на компьютере достаточно свободной памяти. Метод проверки грамматики, который включается при настройке и первом запуске Word, зависит от объема доступной памяти на вашем компьютере.

   Вручную используйте средство проверки грамматики (8 МБ или более):

   Чтобы запустить средство проверки грамматики при нажатии кнопки Правописание и грамматика в меню Сервис, ваш компьютер должен иметь более 8 мегабайт (МБ) физической оперативной памяти. Если у вас меньше 8 МБ, функция Проверять грамматику при вводе по умолчанию отключена при первом запуске Word.

   Автоматически использовать средство проверки грамматики (12 МБ или больше):

   Чтобы постоянно запускать параметр Проверять грамматику при вводе (чтобы отображать грамматические ошибки волнистым подчеркиванием), на вашем компьютере должно быть не менее 12 МБ физической памяти. . Если на вашем компьютере менее 12 МБ ОЗУ, при первом запуске Word будет установлен флажок «Скрыть грамматические ошибки».

   Чтобы включить Проверять грамматику при вводе , выберите «Параметры» в меню «Сервис», перейдите на вкладку «Правописание и грамматика» и установите флажок «Проверять грамматику при вводе ».

   Примечание. Для всех западноевропейских языков, кроме английского, параметр
   Проверять грамматику при вводе по умолчанию отключен. (Средство проверки английской грамматики включено во все версии Word.)
   

6. Где находятся записи реестра для средства проверки грамматики?

   Важно Этот раздел, метод или задача содержат шаги, которые сообщают вам, как изменить реестр. Однако при неправильном изменении реестра могут возникнуть серьезные проблемы. Поэтому убедитесь, что вы выполните следующие действия внимательно. Для дополнительной защиты создайте резервную копию реестра перед его изменением. Затем вы можете восстановить реестр, если возникнет проблема. Для получения дополнительных сведений о резервном копировании и восстановлении реестра щелкните следующий номер статьи базы знаний Майкрософт:

   322756 Резервное копирование и восстановление реестра в Windows
   Параметры грамматики для каждого пользователя:

   Примечание Word создает этот параметр, если параметр не существует в реестре Windows:

   HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Shared Tools\Proofing Tools\Grammar\MSGrammar В этом подразделе Word регистрирует номер версии грамматики (3.0 в случае английского), идентификаторы языка (1033 в случае американского английского) и параметры грамматики, которые вы выбираете на вкладке Правописание и грамматика в диалоговом окне «Параметры» (меню «Инструменты»). В Word на вкладке «Правописание и грамматика» можно выбрать два стиля письма: «Грамматика и стиль» или «Только грамматика». Эти параметры определяются в записях Name в подразделах Option Set 0 и Option Set 1. Для каждого из этих параметров вы также можете установить правила, которые Word использует для проверки грамматики. Чтобы установить эти правила, нажмите «Настройки» на вкладке «Правописание и грамматика». Эти настройки также хранятся в виде двоичных инструкций в записях данных в подразделах Option Set 0 и Option Set 1.

   Примечание. Если вы обновили более раннюю версию Word, записи имени будут определены как случайные, стандартные, формальные, технические или пользовательские, а не только как Грамматика и стиль или Грамматика. В этом случае реестр будет иметь подразделы от Option Set 0 до Option Set 4, которые соответствуют каждому из этих стилей написания.

   Настройки Grammar Machine:

   Примечание. Этот параметр должен существовать для проверки грамматики на определенном языке.

   HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Shared Tools\Proofing Tools\Grammar В этом ключе находятся идентификаторы языков (1033, 2057, 3081), атрибуты обычного стиля и значения Dictionary и Engine, которые содержат соответственно полные пути к .lex и .dll файлы.

   Примечание Не все файлы проверки грамматики языка автоматически регистрируются после копирования файлов грамматики в определенное место. Поэтому всегда рекомендуется использовать программу установки для установки файлов проверки грамматики (и других средств проверки).

7. Почему средство проверки грамматики помечает слова, которые не следует помечать, и почему предлагает неверные предложения?

   Как правило, средство проверки грамматики неправильно отмечает слова или предлагает неверные предложения, когда синтаксический анализатор (то есть компонент проверки грамматики, анализирующий лингвистическую структуру предложения) не может определить правильную структуру анализируемого предложения.

   Несмотря на то, что средство проверки грамматики является современным в своей категории, оно (как и любая другая коммерчески доступная программа проверки грамматики) не является совершенным. Поэтому, когда вы используете средство проверки грамматики, вы можете столкнуться с некоторым количеством флажков «ложь» или «подозрение» и последующими неправильными предложениями; однако средство проверки грамматики в Word 2002 и более поздних версиях значительно улучшено по сравнению с более ранними версиями Microsoft Word.

8. Почему средство проверки грамматики не может обнаружить ошибки во фразе «Мы обошли два магазина, чтобы…»?

   Средство проверки грамматики предназначено для обнаружения ошибок, которые обычные пользователи совершают каждый день. Вы всегда можете составить предложения, которые могут запутать инструмент проверки грамматики.

9. org/ListItem»>

   Когда средство проверки грамматики работает в фоновом режиме (подчеркнуто волнистой линией), почему оно помечает ошибки в другом порядке, чем когда я нажимаю «Правописание и грамматика» в меню «Сервис»?

   Когда вы выбираете Орфография и грамматика в меню Сервис, средство проверки грамматики запускается на переднем плане и имеет контроль над документом. То есть вы не можете работать с документом, пока инструмент проверки грамматики проверяет ваш документ.

   Однако, когда средство проверки грамматики работает в фоновом режиме (подчеркнуто волнистой линией), оно пытается добиться логического потока слева направо и не так критично относится к структуре предложения, как при запуске проверки грамматики инструмент вручную (на переднем плане). Таким образом, когда средство проверки грамматики работает в фоновом режиме, ошибка, отмеченная первой, всегда возвращает предложение, независимо от ее положения в предложении.

10. org/ListItem»>

    Почему «Игнорировать все» не работает так, как я ожидал?

    Например, если я нажму «Игнорировать все» для этого предложения, которое помечено как фрагмент

    После подачи обеда. в том же сеансе проверки средство проверки грамматики останавливается на других предложениях, которые также помечены как фрагменты, например:

    .

    Над моим трупом. Инструмент проверки грамматики классифицирует (внутренне) эти два предложения как разные типы фрагментов. В этих примерах средство проверки грамматики игнорирует один из этих типов, но не другой. Таким образом, очевидное несоответствие в том, как работает Ignore All.

11. Почему ошибки не отмечаются в последовательности слева направо?

    В большинстве случаев средство проверки грамматики пытается помечать ошибки слева направо. В некоторых случаях это невозможно, потому что средство проверки грамматики требует, чтобы вы сначала исправили наиболее логическую ошибку (эта ошибка может быть не первой ошибкой). В этом случае ошибки пунктуации или пробелов помечаются перед конкретными или ограниченными грамматическими ошибками.

12. Почему некоторые пассивные предложения помечаются флажками и предлагаются для перезаписи, а другие пропускаются?

    Примечание. Эта проблема возникает с другими правилами в дополнение к правилу пассивной конструкции.

    Например, следующее пассивное предложение не помечено:

    Срок действия настоящего Соглашения начинается с Даты вступления в силу и продолжается до тех пор, пока Volcano Coffee не расторгнет его в письменной форме в любое время по причине или без таковой. Для некоторых типов предложений, когда нет четкого синтаксического подлежащего, средство проверки грамматики не пытается пометить предложение.

13. org/ListItem»>

    Почему, когда я щелкаю правой кнопкой мыши грамматическую ошибку (ошибка, отмеченная волнистой линией), в контекстном меню не отображаются те же параметры, которые доступны в диалоговом окне «Правописание и грамматика»?

    Например, если элемент отмечен флажком, а средство проверки грамматики не предлагает подсказок, доступны только следующие варианты: проигнорировать предложение (и, возможно, пропустить другие ошибки в этом предложении) или щелкнуть команду Грамматика, чтобы вызвать Проверка орфографии. диалоговое окно Грамматика.

    В фоновом режиме (подчеркивание волнистой линией) средство проверки грамматики использует упрощенный интерфейс. Если вы хотите просмотреть все возможные ошибки в предложении, вы должны нажать Грамматика в контекстном меню.

14. Почему некоторые пары слов, которые обычно путают, работают только в одном направлении?

    Например, в средстве проверки грамматики и «блоха», и «беги» помечаются как часто путаемые слова, но с парой «ваш» и «вы» только слово «ваш» помечается как обычное путаное слово.

    Средство проверки грамматики обрабатывает некоторые пары слов, которые часто путают, однонаправленным способом, чтобы упростить анализатору проблему. Средство проверки грамматики было разработано таким образом, чтобы уменьшить количество элементов, отмеченных средством проверки грамматики, но не являющихся истинными грамматическими ошибками.

15. Когда предложение помечается как слишком длинное, почему это единственный совет, который дается для предложения?

    Длинные предложения часто трудно читать как для людей, так и для средства проверки грамматики. Инструмент проверки грамматики недостаточно совершенен, чтобы обнаруживать грамматические ошибки в длинных предложениях. Если вы сомневаетесь в грамматической правильности длинного предложения, вам следует разбить его на предложения меньшего размера.

16. org/ListItem»>

    Почему средство проверки правописания игнорирует текст, заключенный в кавычки?

    Средство проверки грамматики предполагает, что текст в прямой цитате не подлежит критике.

17. Почему средство проверки грамматики игнорирует текст во вложенных документах, например заголовки, нижние колонтитулы и аннотации?

    По своей конструкции средство проверки грамматики не анализирует текст в верхних и нижних колонтитулах или аннотациях. Верхние и нижние колонтитулы обычно не содержат полных предложений. Точно так же аннотации могут быть написаны во фрагментах предложений и не подходят для проверки грамматики.

18. Почему я не могу изменить значения параметров грамматики и стиля письма по умолчанию, например длину предложения?

    Эти значения по умолчанию встроены в грамматику и стиль письма. Встроенные значения по умолчанию для грамматики и стиля письма включают:
    

    • Длина длинного предложения

    • Следующие существительные

    • Последовательные предложные фразы

    • Слова в разделенных инфинитивах

    В следующей таблице перечислены конкретные значения встроенной грамматики и стиля письма по умолчанию.

    Вариант стиля Встроенная настройка
    —————————————— —————-

    Длина длинного предложения 60 слов

    Следующие друг за другом существительные более 3

    Следующие друг за другом предложные фразы более 3

    Слова в разделенных инфинитивах более 1

19. org/ListItem»>

    Что означает статистика грамматики?

    Когда Microsoft Word завершит проверку орфографии и грамматики, он может отобразить информацию об уровне чтения документа, включая оценки удобочитаемости (см. вопрос 20). Каждая оценка удобочитаемости основывается на среднем количестве слогов в слове и слов в предложении.

    Текст оценивается по 100-балльной шкале; чем выше балл, тем легче понять документ. Для большинства стандартных документов старайтесь набрать примерно от 60 до 70 баллов.

20. На каких формулах основана эта статистика?

    Оценка легкости чтения по Флешу

    Формула для оценки легкости чтения по Флешу:

    206,835 — (1,015 x ASL) — (84,6 x ASW)
    где:

    ASL = средняя длина предложения (количество слов, деленное на количество предложений)

    ASW = среднее количество слогов в слове (количество слогов, деленное на количество слов)

    Flesch-Kincaid Grade Балл за уровень

    Оценка Flesch-Kincaid Grade Level оценивает текст на уровне начальной школы США. Например, оценка 8,0 означает, что восьмиклассник может понять документ. Для большинства стандартных документов стремитесь к оценке примерно от 7,0 до 8,0.

    Формула оценки уровня Флеша-Кинкейда:

    (0,39 x ASL) + (11,8 x ASW) — 15,59
    где:

    ASL = средняя длина предложения (количество слов, деленное на количество предложений)

    ASW = среднее количество слогов в слове (количество слогов разделить на количество слов)
    

21. Кто использует эти стандарты чтения?

    Различные государственные учреждения требуют, чтобы определенные документы или формы соответствовали определенным стандартам удобочитаемости. Например, в некоторых штатах требуется, чтобы страховые формы имели определенный балл удобочитаемости.

22. Сколько слов и фраз в грамматическом словаре?

    Грамматический словарь включает примерно 99 000 слов и выражений в неизмененной форме. (То есть в это число не входят такие слова, как «пошли», «дети» и т. д., которые являются изменчивыми формами слов «идти» и «ребенок».)

23. На чем основан грамматический словарь?

    Он основан на Словаре современного английского языка Лонгмана и Словаре английского языка американского наследия, третье издание.

24. Чем средство проверки грамматики английского языка отличается, если я запускаю его на тексте на английском языке в Великобритании и на английском языке в США?

    Разница между проверкой текста на английском языке в Великобритании и на английском языке в США заключается главным образом в орфографических различиях между двумя языками. Например, «цвет» в отличие от «цвет». Эти различия не влияют на грамматику.

    Большинство правил грамматики применимы ко всему тексту на английском языке (США и Великобритания). Однако некоторые грамматические правила различаются в зависимости от выбранного языка:
    

    • Премодификаторы множественного числа, которые очень часто используются в британском английском, помечаются не для британского английского, а для американского английского.

    • Согласование подлежащего и глагола с собирательными существительными, где глагол используется во множественном числе, не помечается в британском английском, но помечается в американском английском. См. следующий пример:

    Команда планирует мобилизацию в ближайшее время.

25. Почему некоторые объяснения не связаны с отмеченной ошибкой?

    Например, в предложении

    Пошли домой.