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让我们首先概述创建检查所需的研究类型。阅读以下示例,如果您没有立即掌握所有语言术语,请不要担心!这只是说明规则形成的一个例子。我将解释您需要知道的所有术语。示例:被动语态 让我们以被动语态为例。在我们的分析中,我们会检查您是否有太多包含被动语态的句子。在这一点上没有必要确切地知道什么是被动语态——我在下面解释必要的要点。但是,如果您想了解所有来龙去脉,可以阅读这篇文章,了解如何识别被动语态以及为什么我们建议您避免使用它。想象一下,我们的任务是从头开始创建此检查。我们想对某人刚刚写的文本给出明确的建议。要给出这样的建议,最重要的一点是确定哪些句子包含被动语态,哪些不包含被动语态。作为一个小概述,这里是一个被动句的例子。

蛋糕被孩子吃掉了 还不知道是什么让这句话成为被动句

或者也许你知道是什么让这个特定的句子被动,但是你能给出英语被动句的完整定义吗 斯里兰卡电话号码 让我们深入研究主题以发现所有规则和例外!发现规则 我们怎么知道上面的句子是被动的?我们如何教我们的分析也认识到这一点?为了回答第一个问题,语言研究开始发挥作用。通过翻阅几本尘土飞扬的旧语法书(或其数字等价物),我们可以建立以下规则:英语中的被动句由助动词和过去分词组成。此外,我们了解到辅助总是在参与者之前。嗯,这是伟大的开始!但现在你可能会问自己:什么是助动词?什么是过去分词?好问题!由于它对人类来说并不是很明显,因此您可以确定软件也不知道它。但这没关系,因为我们会教他识别它们。将规则转化为逻辑和数据 现在我们已经发现了些语法规则,我们想知道如何将它们转化为我们的文本分析可以操作的逻辑。

对我们来说幸运的是 这是 个非常短的列表

对于参与者来说,这似乎有点不同。过去分词是一种动词形式,表示所爱的被爱和被创造的被创造。基本上,任何动词都可以变成分词。在这种情况下,单词列表实际上并不可行。最好制定一个更普遍的规则。在最简单的形式中,规则可以是“查找以 -ed 结尾的单词”。例如,可以将这样的规则转换为我们可以与正则表达式匹配的模型。完成的!正确的?嗯,几乎 假阴性、假阳性以及如何避免它们 我们为发现分词而建立的一般规则将涵盖许多情况,例如煮熟的、口语的或发明的。然而,这还不够。仅使用此规则,您就会得到误报和误报。当您的规则匹配不应该匹配的内容时,就会出现误报。我们以 -ed 结尾的单词规则也会导致匹配诸如 lit 之类的单词。它不是真正的过去分词。事实上,它甚至不是动词。所以我们需要过滤掉多余的

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