46234

Основные системные группировки лексики в языке. Критерии классификации

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

функциональнограмматическая на основе частей речи 2. по стилистической характеристике нейтральная межстилевая и стилистически маркированной высокой официальной научной книжной речи разговорной и просторечной устной речи. Общенародные слова общеупотребительная лексика для всех говорящих на русском языке основная масса таких слов устойчива и употребительна во всех стилях речи.

Русский

2013-11-20

14.36 KB

26 чел.

38. Основные системные группировки лексики в языке. Критерии классификации.

 1. функционально-грамматическая( на основе частей речи)

2. тематическая (по сфере  по области употребления)

3. экспрессивно-стилистические (разговор, худ, официальный, и т.д.)

4. функционально-частотная ( фонд и периферия языка)

5. оппозитивные группировки (создаются по формам и сдержат принципам)

Принципы классификации лексики в языке:

Слова, образующие лексику русского языка, отличаются друг от друга:

1. происхождение – исконно русская и заимствованная (из старослав. и др.)

2. по степени употребительности – активный и пассивный словарный запас (1 – регулярно и часто воспроизводимые, 2 – устаревшая и новая – историзмы, архаизмы, неологизмы). 

3. по сфере употребления – общеупотребительная и ограниченная территориально (диалектизмы), профессионально (термины и профессионализмы), и социально (жаргонизмы).

4. по стилистической характеристике – нейтральная (межстилевая) и стилистически маркированной высокой, официальной, научной – книжной речи, разговорной и просторечной – устной речи.

С точки зрения сферы употребления выделяют два основных пласта:

1. Общенародные слова – общеупотребительная лексика для всех говорящих на русском языке, основная масса таких слов устойчива и употребительна во всех стилях речи.

2. Слова ограниченные в употреблении (диалектизмы, профессионализмы, термины, арго)


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

45349. Модели представления знаний 64 KB
  Декларативная модель представления знаний основывается на предположении что проблема предоставления некоторой предметной области решается независимо от того как эти знания потом будут использоваться. Такую модель можно разделить на две части: статически описательные модели знаний и механизм вывода оперирующий этими структурами и практически независимый от их содержательного наполнения. Декларативные модели представления знаний Семантические сети Семантические сети были предложены американским психологом Куиллианом.
45350. Инструментарии построения экспертных систем 30 KB
  Инструментальное средство разработки экспертных систем это язык программирования используемый инженером знаний или и программистом для построения экспертной системы. Оболочки экспертных систем Системы этого типа создаются как правило на основе какойнибудь экспертной системы достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системыпрототипа удаляются компоненты слишком специфичные для области ее непосредственного применения и оставляются те которые не имеют узкой специализации.
45351. Интеллектуальные базы данных 29.5 KB
  Развитие приложений ИС требует реализации более легкого и удобного доступа к базам данных. Другой продукт это КЕЕ Connection Intelli Corportion который переводит команды КЕЕ КЕЕ Knowledge Engineering Environment в запросы БД и автоматически поддерживает тракт данных флуктуирующих туда и обратно между базой знаний КЕЕ и реляционной БД использующей SQL. Другими преимуществами такой интеграции являются способности использовать символьное представление данных и улучшения в конструкции операциях и поддержании СУБД.
45352. Методы распознавания образов 27 KB
  Этот метод требует либо большого количества примеров задачи распознавания с правильными ответами либо специальной структуры нейронной сети учитывающей специфику данной задачи. Методы распознавания образов В целом можно выделить три метода распознавания образов: Метод перебора. Например для оптического распознавания образов можно применить метод перебора вида объекта под различными углами масштабами смещениями деформациями и т.
45353. Пандемониум Селфриджа 56 KB
  Демоны это относительно автономные сущности выполняющие элементарные функции. На самом нижнем уровне находятся демоны данных или демоны изображения рис. Вычислительные демоны обрабатывая визуальную информацию от демонов данных вырабатывают признаки и передают их демонам понимания. Демоны понимания всего лишь вычисляют взвешенные суммы сигналов поступающих от вычислительных демонов.
45354. Методы обучения нейросетей 62 KB
  Эта теория ставит своей задачей поиск минимума некоторой целевой функции функционала  которая зависит от нескольких переменных представленных в виде вектора w=[w1 w2 . Все градиентные методы теории оптимизации основаны на разложении целевой функции w в ряд Тейлора в окрестности некоторой начальной точки w nмерного пространства переменных: где p вектор вдоль которого строится разложение в ряд Тейлора gw вектор градиента целевой функции . Согласно методу наискорейшего спуска реализованному в алгоритме обратного...
45355. Рекуррентные сети 91.5 KB
  В связи с этим были предприняты попытки дополнить искусственные нейронные сети обратными связями что привело к новым неожиданным результатам. Таким образом под воздействием входных сигналов х1 и х2 на выходе сети в момент времени t вырабатываются сигналы y1t и y2t а в следующий момент времени под воздействием этих сигналов подаваемых на вход вырабатываются новые выходные сигналы y1t1 и y2t1. Для всякой рекуррентной сети может быть построена идентичная сеть без обратных связей с прямым распространением сигнала поэтому для...
45356. Направления исследований в области искусственного интеллекта 30.5 KB
  Второй подход в качестве объекта исследования рассматривает системы искусственного интеллекта. Третий подход ориентирован на создание смешанных человекомашинных или как еще говорят интерактивных интеллектуальных систем на симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Сообщения об уникальных достижениях специалистов в области искусственного интеллекта суливших невиданные возможности пропали со страниц научнопопулярных изданий много лет назад.
45357. Области применения систем искусственного интеллекта 47 KB
  В распознавании образов имеется хорошо разработанный математический аппарат и для не очень сложных объектов разработаны системы классификации по признакам по аналогии и т. Алфавит признаков придумывается разработчиком системы. Экспертные системы Экспертными системами называют сложные программные комплексы аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей. В этом случае говорят что происходит обучение экспертной системы.