Вопрос задан 24.10.2023 в 19:35. Предмет История. Спрашивает Федорченко Наталья.

как сделать сентаксический разбр предложений?Жила вЯрославле девочка Валентина Терешкова. и Она

стала первой на земле женщиной космонавтом. Пожвлуйста!​
0 0
Перейти к ответам

Ответы на вопрос

Внимание! Ответы на вопросы дают живые люди. Они могут содержать ошибочную информацию, заблуждения, а также ответы могут быть сгенерированы нейросетями. Будьте внимательны. Если вы уверены, что ответ неверный, нажмите кнопку "Пожаловаться" под ответом.
Отвечает Мажухина Кристина.

Ответ: Жила (сказуемое , подчеркивается с низу двойной прямой)

в Ярославле( обстоятельство подчеркивается пунктиром)

девочка( подлежащие подчеркивается одной прямой чертой)

В. Т.( дополнение подчеркивается пунктиром без точки)

она( дополнение вышесказано)

стала( сказуемое)

первой( прилагательное волнистой)

на земле( пунктир)

женщиной( дополнение)

космонавтом ( дополнение)

Объяснение:

0 0
Отвечает Иващенко Никита.

Ответ:

(Простое,невосклицательное,распрастранённое,двусоставное,не осложнено)

Объяснение подчеркнёшь сам(а)

0 0
Отвечает нейросеть ChatGpt. Будьте внимательны, ответы нейросети могут содержать ошибочные или выдуманные данные.

Для синтаксического разбора предложений, вам потребуется использовать программу или библиотеку для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Одной из таких библиотек на Python является spaCy. Вот пример использования spaCy для разбора предложений:

  1. Установите spaCy, если у вас его нет:
bash
pip install spacy
  1. Загрузите модель для русского языка (например, "ru_core_news_sm"):
python
import spacy nlp = spacy.load("ru_core_news_sm")
  1. Разберите предложения с помощью spaCy:
python
sentences = ["Жила в Ярославле девочка Валентина Терешкова.", "И она стала первой на земле женщиной космонавтом."] for sentence in sentences: doc = nlp(sentence) for token in doc: print(f"Токен: {token.text}, Лемма: {token.lemma_}, Часть речи: {token.pos_}")

Этот код загружает модель spaCy для русского языка, разбивает предложения на токены и выводит информацию о каждом токене, включая лемму (нормализованную форму слова) и часть речи.

Вы можете доработать этот код, чтобы выполнить более сложные синтаксические анализы, такие как поиск синтаксических зависимостей между словами или анализ синтаксической структуры предложений.

0 0

Похожие вопросы

Топ вопросов за вчера в категории История

Последние заданные вопросы в категории История

Задать вопрос