Текст с лексическими ошибками: Редактирование текста. Исправление речевых и грамматических ошибок.

Содержание

Речевые ошибки в тексте -Стилистика и литературное редактирование

Речевые ошибки в тексте. — Текст : электронный // Myfilology.ru – информационный филологический ресурс : [сайт]. – URL: https://myfilology.ru//162/rechevye-oshibki-v-tekste/ (дата обращения: 8.12.2021)

Речевую ошибку в тексте принято, прежде всего, толковать как отступление от языковой нормы. Однако по своему характеру, про­исхождению и последствиям неправильности, встречающиеся в тексте, различны, а оценка их часто крайне сложна. Не случайно психология речевых ошибок, фиксируемых текстом, стала предме­том специальных исследований.

Ошибки письма и технического воспроизведения текста принято подразделять на: 

  • — ошибки неверно­го прочтения и запоминания слова или группы слов,
  • — ошибки неверного перевода во внутреннюю речь,
  • — ошибки механичес­кие (ошибки типа «ослышек» и «обмолвок» не характерны для письменной речи).

Анализ типичных ошибок воспроизведения под­сказывает редактору «слабые», наиболее часто искажаемые места печатного текста: предложения или более крупные фрагменты текста, начатые одинаковыми словами, слова, разделённые перено­сом, конечные слова в строке и абзаце, текст, набранный крупным шрифтом. Особого внимания редактора требуют заголовки, назва­ния рубрик, шапки. Часто встречаются замена и перестановка букв внутри слов, одинаково начинающихся и имеющих сходные окон­чания, перестановка букв внутри малознакомого, редко встречаю­щегося слова, замена слов и оборотов синонимичными, пропуски слов, повторяющихся в тексте.

Типичный случай технического искажения текста – исчезновение абзацного отступа и появление его там, где текст должен быть напечатан в подбор (обычно это происходит, если предыдущая строка полная). ДЕБЮТ ТАМАРЫ – заголовок материала о мо­дели автомобиля Волжского завода «Самара» (за­мена слова в крупно набранном заголовке.

Электронная техника делает реальным безошибочное воспро­изведение текста при тиражировании, но понятно, сколь высока в этом случае ответственность редактора за подготовку идеально­го, не содержащего ошибок оригинала. При знакомстве с текстом в поле зрения редактора неизбежно попадают отклонения от нормы, воспринимаемые как нарушения общепринятых правил письменной речи. Наиболее жёстко регла­ментируют действия пишущего правила орфографии, и понятие «гра­мотность» принято прежде всего связывать с соблюдением орфог­рафической нормы.

Знаменательно, что в первые послереволюци­онные десятилетия лингвисты осознавали борьбу с неграмотностью как проблему социальную.

«Совершенно ясно, что если все будут писать по-разному, мы перестанем понимать друг друга, – писал Л.В. Щерба в статье «Безграмотность и её причины», – писать безграмотно – значит посягать на время людей, к которым адресу­емся, и потому совершенно недопустимо в правильно организован­ном обществе».

Сегодня нет необходимости убеждать кого-либо в необходимости грамотно писать, но тем более стоит напомнить, что орфографическая ошибка в печатном тексте воспринимается как неуважение к читателю. «Воспрял духом…» – эти и подобные им нарушения элементарных правил школьной грам­матики, выписанные из одного номера газеты, — свидетельство про­фессиональной некомпетентности людей, работавших над текстом. Редактор не имеет права целиком передоверять корректору забо­ту о грамотности текста. Он в полной мере несёт за неё ответ­ственность перед читателем.

Правила орфографии наиболее стабильны. Они меньше под­вержены изменениям, чем норма пунктуационная, лексическая и тем более стилистическая, которая чаще направлена на то, чтобы помочь пишущему осуществить выбор между языковыми вариан­тами, чем утвердить, что следует поступить только так, а не иначе. Часто в зафиксированном текстом высказывании содержит­ся несколько смыслов, и ошибка является следствием неудачного выбора одного из них или неумения распорядиться средствами языка.

Психология рассматривает такие ошибки как «своего рода сигнал шва в речевом механизме, разошедшегося под влиянием тех или иных обстоятельств».

Автор в этом случае уверен, что никакой ошибки он не совершил, а текст допускает разночтения и нуждается в правке. Простейшим примером может служить за­головок заметки «Следы Ильиных на земле». Формулируя его, автор не погрешил против правил грамматики, но тем не менее текст может быть понят ошибочно. Фамилия героев заметки не Ильины, что, казалось бы, явствует из заголовка, а Ильиных. При­чина появления второго смысла – совпадение падежных форм двух разных фамилий. Типичный случай «расхождения речевого шва» – неверный выбор слова.

Так, когда газета пишет, что министру «полезно было бы хотя бы накоротке ознакомиться с истинным положением дел», смысл этого пожелания понять трудно. Не помогут здесь и словари, где слово

накоротке дается с пометой «разговорное» и указаны три его значения: 1) на близком расстоянии; 2) на ко­роткое время; 3) в дружеских близких отношениях. Ни одно из этих значений мысль автора не передает.

Текст материалов массовой информации впитывает в себя различные отклонения от нормы, в том числе и те, которые отра­жают сегодняшний день речевой практики. Для редактора очень важно определить меру строгости языкового контроля. «Пурист.., привыкший мыслить нормативно («правильно», «неправильно» – третьего нет), фанатизирующий свою миссию нормализатора ли­тературной речи, учинит жестокую расправу с не подчинившими­ся норме авторами», – писал один из основателей современной текстологии Б.В. Томашевский. И хотя это суждение высказано применительно к текстам классической художественной литера­туры, наблюдения этого тонкого исследователя текста имеют са­мое общее значение.

«Пуристами» чаще бывают редакторы, лишь затвердившие правила, но не постигшие суть литературной рабо­ты. Наблюдения над языковой практикой убеждают, что «всякие отклонения от обычного, закономерного, нормализованного, если они начинают употребляться в разных текстах и стилях, посте­пенно приобретают черты устойчивости и могут в конечном счёте стать нормой». Не только знание правил, но и широкая лингви­стическая эрудиция, начитанность, литературный вкус позволяют редактору различить ошибку, причина которой – низкая языковая культура пишущего, и языковую форму, отражающую процессы, происходящие в живой речи.

Решить конкретную задачу редак­тору помогает соотнесение вариантов языковых форм с содер­жанием целостного материала, требованиями его жанра, пости­жение авторской манеры изложения.

Происхождение и структура письменной речи подразумевают сознательное владение пишущим средствами языка, однако в сво­ей работе над текстом редактор выходит за рамки решения только лингвистических задач.

Психологические предпосылки редактиро­вания следует трактовать широко и включать в рассмотрение этой проблемы не только процессы порождения и восприятия речи, но и психологию читателя, психологию литературного творчества, чётко отдавая себе отчет в том, что суть редакторской работы – сотвор­чество, и психологические предпосылки её не сумма, полученная при изучении других родов деятельности, а сложное единство.

07.09.2016, 3682 просмотра.

Составить 10 предложений с речевыми ошибками и исправить их

Составь словосочетания. Выдели суффиксы небо золотые стальные, полированные разноцветные золотая серебряная

Помогите пожалуйста, очень нужно!! ​

Помогите пожалуйста прикреплённый файл

Объясните лексическое значение слов путем подбора однокоренных.

Слова:горестныйпоросльподснежник​

192. Вставьте пропущенные буквы. Обозначьте префиксы пре- и при- Пр..думать предложение, пр. украшенная история, пр… тупившаяся боль, пр. следующая … мысль, непр..станный шум, пр. городные поезда, пр…крепить к платью, пр..усадебное хо- зяйство, непр. рывно спрашивать, пр. красное произведение, пр..крепкий кофе, пр..крыть форточку, пр..взойти самого себя, пр..слониться к двери, пр. сесть на минутку, пр. вышать ожидания, пр. морский климат, пр..бавить к сказанному, пр. готовиться к выступлению, Василиса Пр..мудрая.​

задвние 2. прочитайте текст и выполните предложенные задания. Найти подарки под ёлкой, посмотреть «один дома» , приготовьте оливье…..ПОМОГИТЕ ПОЖАЛУ … ЙСТА ДАМ 50 БАЛЛОВ​

4. Расставьте знаки препинания. Обозначьте причастный оборот как член предложения. Над действительными причастиями надпишите бу- кву д, над страдатель … ными — с. 1) Лес окончательно стряхнувший с себя остатки ночного мрака вставал во всём своём зелёном величии. 2) Возле самых носилок увидел Алексей сдержанно улыбающееся лицо командира полка. 3) Сорока чистившая на ветке ольховника чёрный острый клюв вдруг повернула голову набок.​

эссе на тему кем я хочу стать (мастер по наращиванию ресниц)​

Сочинение Огэ 9.2 Как вы понимаете смысл фразы в предложениях 28-29, очень нужно, помогите ​

Подчеркните все слова как члены предложения, укажите, какими частями речи они выражены. На улице жара стояла страшная, к тому же духота, толкотня, всю … ду известка, леса, кирпич, пыль и та особенная летняя вонь, столь известная каждому петербуржцу, не имеющему возможности нанять дачу, — всё это разом неприятно потрясло и без того уже расстроенные нервы юноши. Нестерпимая же вонь из распивочных, которых в этой части города особенное множество, и пьяные, поминутно попадавшиеся, несмотря на буднее время, довершили отвратительный и грустный колорит картины. Чувство глубочайшего омерзения мелькнуло на миг в тонких чертах молодого человека. Кстати, он был замечательно хорош собою, с прекрасными темными глазами, темно-рус, ростом выше среднего, тонок и строен. Но скоро он впал как бы в глубокую задумчивость, даже, вернее сказать, как бы в какое-то забытье, и пошел, уже не замечая окружающего, да и не желая его замечать. Изредка только бормотал он что-то про себя, от своей привычки к монологам, в которой он сейчас сам себе признался. В эту же минуту он и сам сознавал, что мысли его порою мешаются и что он очень слаб: второй день как уж он почти совсем ничего не ел.

На Youtube–канале «Училка vs ТВ» начали поиск речевых ошибок звёзд

Учительница из Нижнего Новогорода Татьяна Гартман, прославившаяся тем, что критикует звёзд телевидения за их не всегда грамотный русский на Youtube-канале «Училка vs ТВ», поблагодарила своих подписчиков. Борясь с массовой неграмотностью, они стали присылать ей письма с речевыми ошибками знаменитостей и помогли подготовить последний выпуск.

В своих передачах Татьяна не только критикует, но и, как и положено по призванию, учит. К слову, в начале последнего выпуска она с юмором рассказывает, что среди ее подписчиков появились солецисты. Говоря языком Википедии, солецизм — это синтаксически неправильный оборот речи, не искажающий смысла высказывания.

Учитель признается, что очень любит такие авторские неологизмы. И приводит в пример свою соседку, которая как-то урезонила своего поющего во дворе мужа: «Быстро домой, а то ишь как раскобзонился». Последний выпуск «училки» посвящён певцам, спортсменам, ученым, — то есть тем людям, которые, по мнению Гартман, обязаны говорить правильно, поскольку часто появляются на экране.

И первой ласточкой новой программы стала певица Азиза. «Стоит Сашка с половиной тортА», — слышим из видео-нарезки. Гартман разводит руками: ошибка с «тортом» равносильна пресловутому «ЗвОнит».

«Я надеюсь, что все знают, в слове торт во всех падежах ударение на «О», — комментирует она.

Продолжает разговор о мучном и сладком российская спортсменка Лейсан Утяшева. «ГрЕнки, зефир с маслом…».

Учительница комментирует: «Раньше в слове гренки ударение было на И, то есть гренОк, гренкИ! Но ни тогда, ни сейчас никто так не говорил. Именно поэтому уже в новых словарях грЕнка-грЕнки» , — замечает русист.

И добавляет: «Конечно, я не ставлю это в упрек гимнастке. Мне просто захотелось рассказать об этом факте в истории русского языка».

И все же, в речи Лейсан она нашла ошибку. «Это был апогей моего огня, эмоций, связанных со спортом», — рассказывает Лейсан.

У спортсменки получилось в произношении нечто среднее между «ипогем» или «апогеем». «А правильно, естественно, апогей», — подчеркивает Татьяна Гартман.

На острый язычок «училки» попался и Иосиф Пригожин, который в передаче «Откровенно» выдал следующее: «Сестра двоюродная Валерии не смогла победить этот нЕдуг».

Также в новый видео-пост попал диалог Ксении Собчак и Василия Басты: «Скучаешь ЗА этим особым вниманием к своей персоне». «Ну, нет, я не скучаю ЗА вниманием. Это просто та реальность…».

Здесь ехидная русичка вспоминает строки из одесских рассказов Исаака Бабеля: «Что сказать тете Хани ЗА облаву? Скажи Бения знает ЗА облаву». Но Ксения и Василий все-таки не в Одессе. И поэтому им лучше скучать по или о», — возмущается Гартман.

А закончила передачу автор «Училка vs ТВ» песней Гуши Катушкина и Марии Чайковской: «У твоих постов эхо аэропортов».

Русист считает: эта песня была бы замечательной, если бы не злополучное «эхо аэропортОв». И напоминает: в слове аэропорт ударение всегда на -пОрт. Исключение в предложном падеже: в аэропортУ».

Татьяна Гартман поблагодарила своих подписчиков Дмитрия Пинчука, Елену Баранову, Макса Ланге, Оленьку Скопинцеву, которые, по ее словам, помогли подготовить этот выпуск.

20 грамматических и фактических ошибок, которые мы не замечали в песнях любимых исполнителей

Бывало ли с вами такое, что при прослушивании той или иной песни вы замечали в ней фактическую ошибку или нарушение норм русского языка? При подготовке этого материала нам пришлось переслушать несколько десятков треков и просмотреть несколько сотен комментариев от внимательных пользователей. В результате у нас получился своеобразный ликбез. В конце статьи вас ждет бонус: мы привели в пример несколько песен, в которых многие усмотрели ошибки, однако на самом деле их там нет.

Редакторы AdMe.ru очень бережно относятся к нормам русского языка, поэтому появление этой статьи неслучайно.

  • Работаю учителем географии, и мне по-настоящему режет слух одна песня «Любэ». Как это у них «Рассея от Волги и до Енисея»? Зачем отрезали половину территории страны? Куда делись Среднерусская возвышенность, Черноземье, Северный Кавказ, весь гигантский Дальний Восток? Москва, кстати, тоже не попала в этот диапазон. Как тогда Аляска была нашей, если по другую сторону Берингова пролива — чужие территории? © Евгений Барабанов / Яндекс.Дзен

  • Песня группы «ВИА Гра» «Перемирие» начинается со слов «Две неравных половины спорят во мне». Но половины не могут быть неравными. Они либо половины (50/50), либо нет. Типа «Свою половину яблока я уже съел, а твоя оставшаяся треть вон там лежит». © Valera Solovyof / Яндекс.Кью
  • Тима Белорусских в своем хите «Мокрые кроссы» поет: «Для остальных я занят, звонки без ответа, / Дойти б к тебе, дойти б к тебе». Дойти можно исключительно до кого-то, а к кому-то можно только прийти.

  • Владимир Высоцкий: «В далеком созвездии Тау Кита». Астрономы не дадут соврать: нет и не может быть созвездия Тау Кита. Есть созвездие Кит, а Тау Кита — одна из ближайших к нам его звезд. © Митёк Мешкунов / Vk

  • А меня больше всего бесят слова группы «Корни» в песне «Ты узнаешь ее»: «ароматами гладиолуса». Блин! Ну не пахнут гладиолусы вообще никак, а они там аж про ароматы заливают. © Динар Счастливый / Яндекс.Дзен

  • Группа «Чили» в песне «Лето» поет: «облаков-кочевников ловить». Правильно — «облака-кочевники ловить». Здесь перепутан винительный падеж с родительным. Задаем правильный вопрос к глаголу «ловить»: кого? что? Получаем «облака-кочевники». У неодушевленных существительных во множественном числе в винительном падеже такие же окончания, как и в именительном.

  • Я не моряк. Но меня возмущает у «Любэ» в песне «Там, за туманами» такая фигня: «И мы вернемся, мы, конечно, доплывем». Моряки ходят. © Андрей Мингажев / Яндекс.Дзен

  • Татьяна Овсиенко поет: «Всю жизнь глядятся в ночь усталые глаза». Согласно словарю Ушакова, «глядеться — глядеть на свое отражение в какой-нибудь отражающей поверхности». Так что глядеться можно в зеркало, а глаза в ночь могут только глядеть.

  • У Кристины Орбакайте в одной песне есть строчка «В небе парила перелетная птица». Парят (т. е. летают кругами) в одиночку только хищные птицы, выслеживающие добычу. Перелетные птицы летают: 1) стаями; 2) в конкретном направлении. © В М / Яндекс.Кью

  • Михаил Задорнов рассказывал про композицию Ирины Аллегровой «Императрица». Он комментировал строчку «Каждый вечер ее увозил экипаж на окраину Москвы»: «Нехило ее экипаж увозил, если она всю жизнь в Питере жила!» © a-res / Волгоградский форум

  • А вот в песне «Тутанхамон» группы Nautilus Pompilius ошибки потоньше. «Правда всегда одна, / Это сказал фараон. / Он был очень умен, / И за это его называли Тутанхамон». Тутанхамон умер юнцом 18 лет, не успев даже толком поправить страной, не то что стать очень умным и т. п. И про единую правду сказал совсем другой фараон… © Big boy / Волгоградский форум
  • Меня всегда забавляла строчка из песни «Нэнси» «Отель»: «Не спеша ты с кавалером быстро встала и ушла». Как можно не спеша быстро встать, я не представляю. © Машины Бездорожья / Яндекс.Дзен

  • У «Любэ» есть еще одна песня с грубой ошибкой. В своем «Комбате» они поют: «Огонь, батарея! Огонь, батальон!» Так вот, любой человек, служивший в артиллерии, знает, что никаких батальонов в этом роде войск нет. Самая маленькая структурная единица — взвод, как и в других войсках. А то, что в пехоте — рота, в артиллерии называется «батарея», вместо батальона — ДИВИЗИОН, четыре дивизиона — АРТПОЛК. Так что комбат в артиллерии — это как раз командир батареи. © владимир козлов / Яндекс.Дзен

  • Вспомним песню «Не доводи до предела» группы «Чайф»: «Бывало, срывалась лавина, / Бывало, мела метель. / Нас разрывало наполовину, / И крышу срывало с петель». Ну если в 3-й строчке я мог ослышаться, то в последней упоминается достаточно странный способ крепления крыши. © Тихон Стулов / Vk
  • В песне MBAND «Она вернется» заметила 2 ошибки. 1. «Из одного металла 2 ребра одной медали». У медали может быть 2 стороны, но никак не 2 ребра. 2. «Я буду ждать, как Одиссей ждал свою Пенелопу». Одиссей к ней плыл, а она его ждала.
  • Группа «Винтаж», песня «Знак Водолея». «Знак Водолея! / Все отдала и ни о чем не жалею! / Все отдала, и ничего не осталось, / А рядом столько ЧЕЛОВЕК потерялось!» Не человек, а людей! © DAN / Яндекс.Дзен

Ну а иногда то, что слушатели долгое время считают фактической ошибкой, на самом деле не является таковой

  • У «Иванушек International»: «Тополиный пух, жара, июль». Какой пух в июле?! © Михаил Т / Яндекс.Дзен
    В одном из своих интервью автор слов Михаил Андреев утверждал, что в его родном Томске тополиный пух бывает и в июле. Так что никакой ошибки в песне не допущено.
  • «Любэ», «Трамвай „пятерочка“». «Трамвай „пятерочка“, / Вези в Черемушки меня». Пятерка никогда в Черемушки не ходила. © Николай К. / Яндекс.Дзен
    Все тот же автор слов Михаил Андреев говорил, что первоначально в песне упоминалось о томском районе Черемошники (там на самом деле ходил трамвай № 5). Позднее он был заменен на Черемушки — район, который, к слову, есть не только в Москве.

Наверняка и вы замечали фактические неточности и нарушения норм русского языка в песнях? Поделитесь своими находками.

1.3 Методика работы над лексическими ошибками в начальной школе. Работа над лексическими ошибками в начальной школе

Похожие главы из других работ:

Возможности использования элементов теории вероятностей и статистики на уроках математики в начальной школе

Глава II. Элементы теории вероятностей и статистики на уроках математики в начальной школе (методика работы)

Первый шаг на пути ознакомления младших школьников с миром вероятности состоит в длительном экспериментировании. Эксперимент повторяют много раз при одних и тех же условиях, а детям предлагают указать результат…

Духовно-нравственное воспитание младших школьников при изучении русских народных сказок

1.5 Методика работы со сказкой в начальной школе

В начальных классах школы, согласно программе, учащиеся лишь практически знакомятся с особенностями сказки как жанра фольклора. Отмечаются две существенные особенности сказки: наличие вымысла и композиционное своеобразие: зачин, повторы…

Изучение истории становления и развития методики преподавания математики в России

3.1 Методика преподавания математики в начальной школе

Методика преподавания математики (МПМ) — наука, предметом которой является обучение математике, причём в широком смысле: обучение математике на всех уровнях, начиная с дошкольных учреждений и кончая высшей школой…

Изучения лексики русского языка в начальной школе

Глава 2. Методика лексической работы в начальной школе

Методика обучения учащихся аппликационным работам с природными материалами

1.1 Методика обучения технологии в начальной школе

В системе начального обучения трудовая деятельность является одним из важных факторов развития ребенка: нравственного, умственного, физического, эстетического. Именно в начальных классах закладываются основы социально активной личности…

Методика проведения занятий по художественной обработке природных материалов на уроках труда в начальной школе

1.2 Методика обучения технологии в начальной школе

В системе начального обучения трудовая деятельность является одним из важных факторов развития ребенка: нравственного, умственного, физического, эстетического. [10] Именно в начальных классах закладываются основы социально активной личности…

Методические подходы к работе над сказкой в начальной школе

1.3 Методика работы над сказкой в начальной школе

Сказка для ребенка имеет большое воспитательное и познавательное значение. Это любимый жанр многих детей. И не случайно в программу начальной школы включены различные сказки. Так в первом классе учащиеся знакомятся со сказками о животных…

Работа над лексическими ошибками в начальной школе

Глава 1. Теоретические основы работы над лексическими ошибками в начальной школе

Работа над лексическими ошибками в начальной школе

Глава 2. Экспериментальная работа над лексическими ошибками младших школьников

Работа над лексическими ошибками в начальной школе

2.1 Содержание экспериментальной работы над лексическими ошибками

Изучив теоретические основы организации лексической работы с детьми младшего школьного возраста, можно сделать вывод о том, что необходимо систематически проводить работу со словом как на уроках русского языка и литературы…

Работа над лексическими ошибками в начальной школе

2.2 Анализ экспериментальной работы над лексическими ошибками

Проведенное в третьем классе исследование показало, что наиболее типичные ошибки, допускаемые в классе — это неоправданный повтор слов и тавтология. В таблице 1 показан процент учащихся…

Работа с антонимами на уроках русского языка и чтения в начальной школе

Глава 2. Методика работы над словами-антонимами в начальной школе.

Цель обучения русскому языку определяется как развитие устной и письменной речи учащихся. В истории методики существуют разные толкования понятия речи: 1. Речь развивается стихийно…

Развитие мышления младших школьников при изучении периметра и площади с использованием информационно-коммуникационных технологий

2.2 Методика изучения периметра в начальной школе

Периметр (греч. perнmetron — окружность, от perimetrйo — измеряю вокруг), длина замкнутого контура. Чаще всего этот термин применяется к треугольнику и многоугольникам и в этом случае означает сумму длин всех сторон [21]…

Развитие мышления младших школьников при изучении периметра и площади с использованием информационно-коммуникационных технологий

2.3 Методика изучения площади в начальной школе

Площадь, одна из основных величин, связанных с геометрическими фигурами. В простейших случаях измеряется числом заполняющих плоскую фигуру единичных квадратов, т. е. квадратов со стороной, равной единице длины (16)…

Сказки Натальи Абрамцевой как метод нравственного воспитания младших школьников

1.2 Методика работы над сказками в начальной школе

Слово «сказка» появилось в письменных источниках не ранее XVI века. Оно образовано от слова «казать» в значении: перечень, список, точное описание. Современное значение «сказка» приобретает с XVII-XIX века. Ранее использовалось слово баснь…

Приводим знания в порядок «без лишних слов» – Учительская газета

​Один из текстов, которые предлагались в разные годы участникам Тотального диктанта, была статья Д.Быкова о том, зачем нужна грамотность. «Казалось бы, сегодня, когда даже компьютерная программа способна выправить не только орфографию, но и смысл, от среднестатистического россиянина не требуется знания бесчисленных и порой бессмысленных тонкостей родного правописания. Я уж не говорю про запятые, которым не повезло дважды. Сначала, в либеральные девяностые, их ставили где попало или игнорировали вовсе, утверждая, что это авторский знак.

Школьники до сих пор широко пользуются неписаным правилом: «Не знаешь, что ставить, ставь тире». Не зря его так и называют – «знак отчаяния». Потом, в стабильные нулевые, люди начали испуганно перестраховываться и ставить запятые там, где они вообще не нужны. Правда, вся эта путаница со знаками никак не влияет на смысл сообщения. Зачем же тогда писать грамотно?» – с этого провокационного фрагмента можно начать с учащимися разговор о необходимости постоянного совершенствования собственной речи. И, возможно, это позволит им воспринимать такие занятия не как «горькую участь выпускников», а как возможность еще раз убедиться в том, что мы чтим «законы языка как высшую форму законов природы». А материалы пособия «ЕГЭ 2018. Русский язык. 38 вариантов. Типовые тестовые задания от разработчиков ЕГЭ /И.П.Васильевых, Ю.Н.Гостева. – М. : Издательство «Экзамен», 2018, позволяют сделать эту работу интересной и эффективной.Авторы пособия Юлия Николаевна Гостева и Ирина Павловна Васильевых – авторитетные эксперты, входящие в Федеральную предметную комиссию ЕГЭ по русскому языку, являются непосредственными разработчиками заданий единого государственного экзамена. А это значит, что читатели получат из первых рук информацию о структуре и содержании ­КИМов по русскому языку, оценят степень трудности заданий.Особое внимание стоит обратить на работу по совершенствованию умений соблюдать лексические нормы русского языка. Задание 20 введено в структуру варианта только в этом году, поэтому и учителям еще надо собрать копилку примеров.Лексические нормы – это нормы употребления слов в соответствии с их точным лексическим значением, стилистической окраской, правильная сочетаемость слов. Это как раз та тема, в которой значение фразеологизма «без лишних слов» становится буквальным!Типичные лексические ошибки связаны с нарушением норм слово­упот­реб­ле­ния. Так, например, распространенной лексической ошибкой является нарушение лексической сочетаемости. Лингвисты объясняют это так: одни слова обладают свободной сочетаемостью, то есть легко сочетаются с другими: трудная работа, трудная задача, трудный характер; другие ограничены одним-двумя вариантами употребления: кромешная тьма, проливной дождь, дань уважения. Избирательно сочетаются с другими словами многозначные слова: в каждом случае необходимо учитывать конкретное значение слова. Например, можно сказать глубокая ночь, но нельзя – глубокий вечер.Во многих случаях сочетаемость слов обусловлена языковой традицией: нельзя сказать играть значение (норма – играть роль).Лексическими ошибками, нарушающими точность речи, являются плеоназм и тавтология.Плеона́зм – речевая ошибка, возникающая в словосочетании, в котором одно из слов является лишним, так как его значение дублирует значение другого слова.Читаем предложение:Сергей Сергеевич Прокофьев – выдающийся пианист, дирижер, композитор, работавший во всех музыкальных жанрах и в каждом оставивший яркие образцы, – всегда стремился к точности, и эта жажда точности побудила его написать свою автобиографию.В этом предложении есть речевая ошибка, связанная с нарушением лексической нормы: нельзя сказать написать свою автобиографию, правильно – написать автобиографию. Слово свою лишнее, так как лексическое значение слова автобиография – описание своей жизни.Тавтология – повторение в одном предложении одних и тех же или однокоренных слов. Например: проливной ливень, спросить вопрос, в рассказе рассказывается.Рассмотрим еще несколько примеров.Отредактируйте предложение: исправьте лексическую ошибку, исключив лишнее слово. Выпишите это слово.1. Исследователи в области физики ядра и элементарных частиц добились успешной победы не только в познании микромира, но и в развитии методов научного анализа.2. В 1882 году в журнале «Москва» был напечатан первый серьезный рассказ А.П.Чехова; этот положительный успех окрылил писателя, и он решил сочетать занятия медициной и литературой.(Проверим себя: 1) успешной, так как победа – это уже успех в каком-либо деле; 2) положительный, так как успех – это положительный результат, удачное завершение чего-либо.)Отдельно отметим качество текстов, которые предлагаются для анализа проблематики и стимула для сочинения-размышления.Текст Юрия Павловича Вяземского (в пособии текст №23) предлагает задуматься о том, насколько мы позволяем себе быть нетерпимыми или даже высокомерными по отношению к окружающим, о том, как внутреннее достоинство и мудрость окружающих помогают противостоять откровенному хамству. О роли учителя, который может дать урок не только превосходного знания предмета, но и принципиальности.Иногда полезно дать два текста, близких по проблематике, в сопоставлении: это поможет увидеть, как раскрываются разные аспекты проблемы. Для сопоставления предлагаем текст по Ф.Искандеру (в пособии текст №21), в котором мы видим, как самоуверенность, не подкрепленная ежедневным трудом, приводит к неудаче, а трудолюбие и доброжелательность дают результат.О пособии можно много говорить: о количестве вариантов, которых с лихвой хватит для тренировки в течение года, о системе комментариев, о продуманном отборе актуальных текстов… Но лучше без лишних слов приниматься за дело!

КОНТРОЛЬНЫЙ ТЕСТ №2 — КОНТРОЛЬНЫЕ ТЕСТЫ ПО КУЛЬТУРЕ РЕЧИ — КУЛЬТУРА РЕЧИ — Каталог статей

Отметьте номера слов с ударением на втором слоге:

1. 1) ПСЕ-ВДО-НИМ

2) ВЕР-БА

3) ЗА-НЯЛ

4) ПРИ-ДА-НО-Е


Отметьте номера предложений с речевыми ошибками:

2. 1) Соня спросила Раскольникова, раскаивается ли он в содеянном.

2) Сборная панель из кирпича не уступает железобетонной ни по прочности, ни по морозостойкости, ни по другим показателям.

3) Везде: на улицах, площадях, парках и садах – ощущался скорый приход весны.

4) После собрания Павел спросил у Риты, что может ли он проводить ее домой.

3. 1) Чацкий нанес решительный удар обществу, ненавидевшему инакомыслие и которое отстаивало крепостничество.

2) Правительство подготовило ноту, срочно направляющуюся в зону конфликта.

3) Закончив экскурсию, в ресторане нас ждал обед.

4) Расчет составлялся исходя из средних норм выработки.

4. 1) Благодаря стараний родителей, сын получил прекрасное образование.

2) Вчера принимал больных опытный терапевт Петрова.

3) Местное чиновничество отличалось крайним консерватизмом.

4) Всю свою долгую жизнь его отец был глухим к страданиям близких.

5) Приведенные примеры говорят за возможность широкого использования этого изобретения.

5. 1) Ученики пристально слушали рассказ учителя.

2) Свою автобиографию я уже рассказал вам.

3) Владельцам вишневого сада грозит разорительство.

4) В праздничные майские дни неплохо бы выехать за город.

6. 1) Его неожиданный вопрос поставил меня в тупик.

2) Этот технологический процесс продолжается несколько часов.

3) Использование минеральных удобрений приносит большую пользу растениям.

4) Ваше предложение выеденного гроша не стоит.

КЛЮЧ К ТЕСТУ:

Тест 2

1. 4

2. 3, 4

3. 1, 2, 3

4. 1, 2, 4, 5

5. 1, 2, 3

6 2, 4

Инструмент для написания орфографических ошибок | Генератор опечаток

О программе создания текста с ошибками | Генератор опечаток от Rankwatch

Когда кто-то выполняет поиск в поисковой системе, в большинстве случаев их запросы содержат орфографические ошибки из-за клавиатуры qwerty, с помощью которой они вводят текст в строку поиска. Таким образом, эти слова с ошибками достигают объема поиска, аналогичного их правильным аналогам.

Что делает наш генератор текста с ошибками, он просматривает эти опечатки и создает список ключевых слов, который вы можете использовать для процесса оптимизации ключевых слов вашего веб-сайта.

Список, созданный с помощью генератора ошибок написания RankWatch, создается после того, как он просматривает текст с ошибками в Интернете и собирает многочисленные возможные варианты орфографических ошибок. Затем он перечисляет каждого из них в соответствии с их объемом поиска (от большего к меньшему).

Особенность генератора опечаток ключевых слов заключается в том, что он абсолютно бесплатный, вам не нужно тратить ни копейки на создание базы данных слов с ошибками. Кроме того, вы можете использовать наш инструмент столько раз, сколько захотите.RankWatch не устанавливает ограничений на бесплатный онлайн-генератор текста. У вас есть свобода использовать этот инструмент неограниченное количество раз.

Что такое опечатка? | Объяснение типографской ошибки

Опечатки — это текстовые ошибки, с которыми почти каждый человек сталкивался хоть раз в своей жизни. Иногда эти опечатки могут быть случайными; однако в других случаях они преднамеренные (когда у вас нет четкого представления о том, что вы ищете).

Пример опечатки — «Lettre Generator» (правильное написание: Letter Generator).Написание буквы «r» перед вторым «е» в термине «Буква» — это распространенная орфографическая ошибка, которую люди совершают при вводе своего запроса в строке поиска поисковой системы.

Теперь, если вы спросите себя: «Что такое опечатка?» у вас есть четкий ответ на вопросы, подкрепленный соответствующим примером.

Как генерировать текст с ошибками или ошибки опечатки

Если вы хотите создать базу данных, заполненную словами с ошибками, которые впоследствии можно использовать для оптимизации ключевых слов, и расширить свой диапазон ранжирования выше на страницах результатов поисковой системы (SERP) .Затем вы можете использовать средство создания ошибочного текста RankWatch. В конце концов, это один из лучших бесплатных генераторов слов с ошибками, доступных на рынке. Кроме того, использование нашего инструмента — это детская игра.

Вам просто нужно ввести ключевые слова, для которых вы хотите создать опечатки, и разделить каждое из ключевых слов запятой, а затем отправить, нажав клавишу ВВОД. После этого инструмент создает варианты написания каждого введенного вами ключевого слова. Составленный список ключевых слов с ошибками будет широким и будет включать все альтернативные орфографические ошибки, которые чаще всего допускают поисковики при выполнении поиска по теме.

Используя наш бесплатный инструмент для генерации опечаток ключевых слов, вы скоро заметите, сколько времени вы экономите на всем процессе. Если вы будете определять ключевые слова с ошибками вручную, это займет большую часть вашего времени, которое можно было бы использовать для оптимизации вашего контента и повышения его удобства для поисковых систем. Кроме того, список ключевых слов, который вы создали после своего исследования, может быть неточным или неэффективным для SEO. Таким образом, вполне вероятно, что вы используете наш конструктор текста с ошибками и сэкономите время и усилия, потому что инструмент может создать список ключевых слов за считанные секунды, как только вы нажмете клавишу ввода.

Как вам помогают опечатки и распространенные орфографические ошибки?

Опечатки и типичные орфографические ошибки, как правило, не могут быть полезны для вас, но в контексте SEO опечатки и распространенные орфографические ошибки могут помочь SEO (поисковой оптимизации) вашего сайта при надлежащем использовании.

Оптимизация слов с ошибками может привести к повышению рейтинга вашего сайта в выдаче.

Давайте разберемся в этом на примере. Например, есть два альтернативных варианта написания одного и того же слова: правильное — «Ювелирные изделия», а второе — «Ювелирные изделия».И оба этих термина имеют объем поиска 900 000 и 1 000 000 соответственно. Итак, глядя на объем поиска по каждому ключевому слову, какое из них вы бы оптимизировали, чтобы занять более высокое место в поисковой выдаче. Ответ, конечно же, — «Ювелирные изделия», потому что почти 10 тысяч человек ищут именно этот термин. Поэтому, если вы хотите занять более высокое место в поисковой выдаче, вам иногда следует оптимизировать термины с ошибками.

Как оптимизировать контент с ошибками в написании слов для SEO?

Вы знаете, что оптимизация ключевых слов с ошибками может обеспечить вам более высокие позиции в поисковой выдаче.Но как это делается?

Исследование ключевых слов: Начните с исследования ключевых слов, чтобы создать список ключевых слов. Вы можете использовать инструмент подсказки ключевых слов или инструмент Typo Generator (оба эти инструмента можно использовать бесплатно). Составьте список ключевых слов с ошибками вместе с объемами поиска.

Подготовьте метатеги: Подготовьте метатеги, оптимизированные по ключевым словам, вручную или воспользуйтесь бесплатным инструментом генератора метатегов и создайте метатеги за секунды. Вам просто нужно ввести название своего сайта, краткое описание, а также ключевые слова, на которые вы нацелены, и инструмент мгновенно создаст метатеги для вашего сайта.

Органическая оптимизация ключевых слов: При написании контента и создании метатегов вы должны помнить, что не следует набивать ключевые слова. Вместо этого вы должны органично разместить их там, где это необходимо.

Примечание. оптимизируйте контент и метатеги с помощью ключевых слов, связанных с контекстом вашего контента.

Проверьте плотность ключевых слов: Наконец, вы должны использовать средство проверки плотности ключевых слов, чтобы проанализировать, является ли плотность ключевых слов высокой, низкой или сбалансированной.Более высокое приведет к тому, что ваш сайт будет оштрафован поисковой системой (деиндексирован и ранжирован). А более низкая плотность ключевых слов дает вашим конкурентам шансы занять первое место в поисковой системе. Однако если результат получается сбалансированным, значит, ваш процесс оптимизации ключевых слов работает эффективно.

Другие предложения:

Вы можете создать бренд с ошибками в написании слов. Например, есть такие бренды, как Flickr, Tumblr, Digg и т. Д.

Иногда вы можете оптимизировать свой контент, добавив термины с ошибками.Например, пылесос (который иногда называют пылесосом с ошибками) упрощает уборку.

Анализ текста: исправление орфографических ошибок

Вы когда-нибудь задумывались, как именно работает проверка орфографии? Я имею в виду, я нахожу довольно удивительным, что я могу просто набрать приблизительное слово на моем компьютере или телефоне, а затем автоматически изменить его на правильное слово (большую часть времени), не останавливаясь и не корректируя вещи. Сегодня я расскажу вам об одном из ключевых алгоритмов проверки орфографии, чтобы вы могли немного больше понять, что происходит за кулисами.Вам не нужно создавать собственную проверку орфографии для исправления всех слов с ошибками, но алгоритмы, подобные описанному сегодня, могут быть полезны для исправления технических терминов или сокращений, характерных для вашей области.

Чем отличаются слова?

Понимание того, как слова могут различаться, — важный первый шаг к вычислению расстояния между ними. Существует четыре часто используемых операции редактирования, соответствующих более чем 80% человеческих орфографических ошибок1, которые описывают, как переходить от одного слова к другому:

  • Вставка одной буквы, например «ata», становится «data» с вставкой одной буквы «d».
  • Удаление одной буквы, например, «datta» становится «data» с удалением одного «t».
  • Замена одной буквы, например, «dara» становится «data» с одной заменой «t» на «r».
  • Транспонирование двух соседних букв, например, «dtaa» становится «данными» путем замены «t» и первого «a».

Измерение расстояния

Одним из способов измерения расстояния между двумя словами с помощью этих четырех операций является расстояние Дамерау – Левенштейна.Суть этого алгоритма состоит в том, чтобы вычислить минимальное количество любой из четырех операций, чтобы добраться до распознанного слова (из словаря). Полнофункциональные средства проверки правописания основываются на этом алгоритме, чтобы вероятностно определить, какое из слов, которые находятся всего в нескольких редакциях, наиболее вероятно.

Хорошая новость заключается в том, что этот алгоритм и проверка орфографии в целом реализованы в различных инструментах / языках, поэтому вам не нужно делать это самостоятельно. Мое самое последнее использование расстояния Дамерау-Левенштейна заключалось в том, чтобы использовать реализацию алгоритма, выполненного в R, для исправления непрерывного потока необработанных данных, входящего в предметно-ориентированные термины, с которыми традиционная проверка орфографии не могла справиться.

Теперь, когда у вас есть некоторое представление о том, как убедиться, что все слова написаны правильно, что является хорошим первым шагом в анализе текста, завтра мы углубимся в понимание того, какие термины являются наиболее важными в ваших данных.


[1] Дамерау, Фред Дж. (Март 1964 г.), «Метод компьютерного обнаружения и исправления орфографических ошибок», Сообщения ACM, ACM, 7 (3): 171–176.

Идентификация слов с ошибками без исчерпывающего словаря с использованием анализа распространенности

AMIA Annu Symp Proc.2007; 2007: 751–755.

Опубликовано в Интернете 2007.

, MD, MS, a, b, c , c , ScD, b and, MD, MPH a, b, c

Александр Турчин

a Исследования и разработки в области клинической информатики, Partners HealthCare, Бостон, Массачусетс

b Бригам и женская больница, Бостон, Массачусетс

c Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс

Джулия Т.Чу

c Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс

Мария Шубина

b Бригам и женская больница, Бостон, Массачусетс, Массачусетс Бостон, Массачусетс

b Бригам и женская больница, Бостон, Массачусетс

c Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс

a Исследования и разработки в области клинической информатики, Partners HealthCare, Бостон, Массачусетс

b Бригам и женская больница, Бостон, Массачусетс

c Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс

Это статья в открытом доступе: дословное копирование и распространение этой статьи разрешено на всех носителях для любых целей.

Эта статья цитируется в других статьях в PMC.

Реферат

Орфографические ошибки часто встречаются в медицинских документах и ​​могут препятствовать поиску информации. Мы оценили алгоритм выявления слов с ошибками путем анализа их распространенности в репрезентативной части текста.

Мы оценили точность алгоритма определения орфографических ошибок 200 наименований антигипертензивных препаратов в 2000 словах с потенциально ошибками, случайно выбранных из описательных медицинских документов.Коэффициенты распространенности (частота слова с потенциально ошибкой, деленная на частоту слова с ошибкой) в заметках врача были рассчитаны программным обеспечением для каждого слова. Результаты программного обеспечения сравнивались с ручной оценкой независимым рецензентом.

Площадь под кривой ROC для выявления слов с ошибками составила 0,96. Чувствительность, специфичность и положительная прогностическая ценность составляли 99,25%, 89,72% и 82,9% для порога коэффициента распространенности (0,32768) с наивысшим F-показателем (0.903). Анализ распространенности может использоваться для выявления и исправления орфографических ошибок с высокой точностью.

Введение

Медицинские организации быстро переходят на системы электронных медицинских карт 1 . Описательные медицинские документы содержат значительную часть данных, хранящихся в электронных медицинских картах 2 . Однако получение информации из описательных документов сопряжено с рядом технических проблем.

Типичная задача поиска информации (например,грамм. поиск во всемирной паутине с использованием Google) включает идентификацию документов, которые содержат некоторые или все элементы набора семантических понятий, введенных пользователем. Многие описательные медицинские документы создаются в условиях значительных ограничений по времени и впоследствии не проверяются, что приводит к частым ошибкам в написании 3 , 4 . Орфографические ошибки могут не распознаваться как связанные с семантическими концепциями, которые ищутся, что снижает чувствительность поиска информации.В то же время лексическая сложность повествовательных медицинских текстов не позволяет применять методы, основанные на лексике, для выявления орфографических ошибок, которые обычно используются в других местах 5 . Словарь медицинских текстов является техническим и постоянно расширяется. Кроме того, тексты содержат множество плохо (если вообще есть) стандартизированных сокращений и акронимов и большое количество правильных (например, имен пациентов и медицинских работников) 4 . Следовательно, не существует исчерпывающего словаря, включающего все слова, которые можно найти в повествовательных медицинских текстах, и создать его невозможно.Неудивительно, что опубликованные отчеты, в которых оценивалась идентификация слов с ошибками в медицинских документах с использованием существующих словарей (например, UMLS), сообщают об относительно низкой чувствительности 6 .

В большинстве случаев в достаточно большом объеме текста, состоящем из документов, созданных разными авторами, ожидается, что любая конкретная орфография данного слова будет встречаться с меньшей частотой, чем правильное написание слова. Поэтому мы оценили точность алгоритма, который определяет орфографические ошибки в заданном наборе слов в большом объеме повествовательного медицинского текста на основе анализа их относительной распространенности в тексте.

Материалы и методы

Алгоритм

Прототип программного обеспечения был реализован на Perl. Программа принимает на вход три источника данных:

  1. Один или несколько текстовых файлов неограниченного размера, содержащих репрезентативные повествовательные документы.

  2. Текстовый файл, содержащий слова, для которых программа определит орфографические ошибки в медицинском описании, приведенном в источнике № 1.

  3. Текстовый файл, содержащий список слов из общего английского словаря.Linux.words 7 — общедоступный список из 45 402 слов — использовался в реализации прототипа.

Для каждого слова длиной более четырех символов в каждом из текстовых файлов повествования алгоритм выполняет следующие шаги:

  1. Определите, точно ли слово соответствует одному из слов в общем английском словаре.

  2. Если # 1 является ложным, то определите, является ли слово точным или множественным совпадением с одним из слов, орфографические ошибки которых идентифицируются.Подсчитывается и записывается количество раз, когда каждое из слов, орфографические ошибки которых обнаруживаются, было обнаружено во всем тексте.

  3. Если # 2 ложно, то определите расстояние Левенштейна 8 (также известное как расстояние редактирования) между словом и каждым из слов, орфографические ошибки которых обнаруживаются. В этом исследовании использовалось стандартное определение расстояния Левенштейна как общего количества буквенных вставок, удалений и транспозиций, необходимых для преобразования одного слова в другое.Впоследствии коэффициент расстояния Левенштейна рассчитывается как отношение расстояния Левенштейна к длине слова, в котором ищутся орфографические ошибки.

  4. Если наименьшее соотношение расстояния Левенштейна между словом в тексте и любым из слов, орфографические ошибки которых обнаруживаются, ниже порогового значения 0,25, текстовое слово записывается. Подсчитывается и записывается количество раз, когда это слово встречается во всем теле текста.

  5. После того, как весь текст был проанализирован, коэффициент распространенности вычисляется для каждого из слов в пределах порогового отношения расстояния Левенштейна от одного из слов, орфографические ошибки которых обнаруживаются.Коэффициент распространенности рассчитывается как количество раз, когда слово было найдено во всем тексте, деленное на количество раз, когда слово, к которому оно было наиболее близко, по коэффициенту расстояний Левенштейна. Например, если слово «акуприл» встречается дважды, а слово «акуприл» встречается 100 раз, коэффициент распространенности рассчитывается как 0,02.

  6. Слова в теле текста, у которых коэффициент распространенности одного из слов, чьи орфографические ошибки выявляются ниже порогового значения коэффициента распространенности , идентифицируются как орфографические ошибки.Целью этой оценки было определение оптимального порогового значения коэффициента распространенности, обеспечивающего наивысшую точность в этом алгоритме.

Набор данных

Мы использовали прототип программного обеспечения для выявления орфографических ошибок 200 наименований антигипертензивных препаратов в тексте повествовательных заметок врача. Точность идентификации слов с ошибками оценивалась на наборе данных, состоящем из 2000 слов, которые находились в пределах порогового значения отношения расстояний Левенштейна 0,25 от одного из названий антигипертензивных препаратов.Эти слова были случайным образом выбраны из повествовательных заметок врача из системы электронных медицинских карт в Partners HealthCare System. Все записи были созданы врачами в амбулаторных условиях, связанных либо с Массачусетской больницей общего профиля, либо с больницей Бригама и женщин (обе находятся в Бостоне, Массачусетс).

Каждое слово было проанализировано независимым рецензентом, который не участвовал в разработке программного обеспечения. Строка текста, в которой было найдено слово, была предоставлена ​​рецензенту для обеспечения контекста.Для каждого из 2000 слов рецензент определял, представляет ли это слово неправильное написание одного из названий гипотензивных препаратов или другое слово. Анализ рецензента впоследствии был использован в качестве золотого стандарта для сравнения результатов программного обеспечения.

Оценка

Целью оценки было оценить точность программного обеспечения и определить оптимальное пороговое значение коэффициента распространенности, обеспечивающее наилучшее различие между орфографическими ошибками и реальными словами.

На основе распределения коэффициентов распространенности в анализируемом описательном медицинском тексте мы выбрали пороговые значения коэффициента распространенности для оценки, которые начинались с 10 –5 , а затем увеличивались в геометрической прогрессии в два раза до 671,0886. Для каждого из этих 27 пороговых значений мы сравнили результаты программного обеспечения с результатами ручного анализа и рассчитали следующие параметры:

  1. Чувствительность (отзыв)

  2. Специфичность

  3. Ложноположительная фракция (1-специфичность)

  4. Прогнозируемое положительное значение (точность)

  5. F-мера

F-мера была рассчитывается по следующей формуле:

F = (1 + β2) × R × P (β2 × P) + R

, где R представляет собой отзыв, а P представляет точность.Коэффициент β указывает значение точности относительно отзыва; мы использовали β = 1, что дает равные веса для отзыва и точности. Кривая характеристики оператора приемника (ROC) была построена путем построения графика зависимости чувствительности от ложноположительной доли для каждого из пороговых значений.

Статистический анализ

Нормальное приближение 9 использовалось для расчета доверительных интервалов чувствительности, специфичности и положительной прогностической ценности. Для расчета площади под кривой ROC использовалось правило трапеции.Консервативная оценка дисперсии, основанная на максимальной дисперсии по распределениям с той же ожидаемой площадью под кривой ROC (AUC), использовалась для расчета доверительного интервала AUC 10 .

IRB

Протокол исследования был рассмотрен и одобрен Партнерским комитетом по исследованиям человека.

Результаты

Программа обработала 4,31 ГБ повествовательного медицинского текста за 34,2 часа. Всего было идентифицировано 748 147 019 слов. Из них 484 145 968 (64,7%) соответствовали одному из слов в общем словаре английского языка.Среди оставшихся слов 2 244 266 соответствовали одному из 200 слов тестового набора, представляющих названия антигипертензивных препаратов. Программа идентифицировала 172 415 вхождений 4658 уникальных слов, которые находились в пределах отношения расстояний Левенштейна 0,25 или меньше от слов тестового набора.

Распределение коэффициентов распространенности 4658 слов, идентифицированных как возможные орфографические ошибки в словах тестового набора, было смещено влево (). Более 90% слов имели коэффициент распространенности менее 0,01. Самый низкий коэффициент распространенности, выявленный в нашем наборе данных, составлял 4 × 10 –6 (для «атенололга» по сравнению с «атенололом»), а самый высокий — 459.4 (для «ретика» по сравнению с «рудным»).

Распределение потенциально орфографических слов в описательных документах по коэффициенту распространенности

Из 2000 слов в наборе оценочных данных ручная проверка определила 667 (33,3%) орфографических ошибок и 1333 (66,7%) настоящих слов. Чувствительность, специфичность, точность и F-мера программного обеспечения для выбранных пороговых значений коэффициента распространенности показаны в. Программа достигла наивысшего значения Fmeasure (0,90) при пороговом значении коэффициента распространенности, равном 0.32768. Этот порог привел к чувствительности 99,3% (95% ДИ ± 0,75%), специфичности 89,7% (95% ДИ ± 1,6%) и точности 82,9% (95% ДИ ± 1,6%). Примеры слов, правильно или неправильно определенных программным обеспечением на этом пороге, приведены в.

Таблица 1

Точность алгоритма при различных пороговых значениях коэффициента распространенности

9034% 12 902 Программное обеспечение

Порог 0,00001 0,00008 0,00064 0.00512 0,04096 0,16384 0,32768 1,31072 10,48576 83,886 671
9034% 86,36% 99,25% 99,70% 100% 100% 100%
Специфичность 100% 100% 99.70% 98,27% 96,02% 92,65% 89,72% 67,52% 30,01% 28,43% 9,15%
,00 96,85% 92,97% 89,53% 85,46% 82,85% 60,56% 41,69% 41,15% 35,52%
015 0,078 0,310 0,612 0,772 0,859 0,903 0,754 0,588 0,583 0,588 0,583 0,524 9347 Таблица
(linisprilpril)
Истинно-положительные
Истинно-отрицательные
Ложно-отрицательные
Ложноотрицательные
Ложноотрицательные
нокардия (Procardia) Serapes (Ser-Ap-Es)
кардиазем (Cardizem) Alan (Calan) Caplan (Calan) Cardia (Cartia)
эозинофил (фозиноприл) MonoJet (Монокет) Беталол (Беталок) 9 0347

Площадь под кривой ROC для коэффициента распространенности составляла 0.967 (95% ДИ ± 0,014), что указывает на превосходную точность ().

Кривая ROC для порогового значения коэффициента распространенности

Обсуждение

Ошибки в написании часто встречаются в описательных медицинских документах 4 , 11 и в нескольких отчетах они выделены как одно из существенных препятствий на пути эффективного поиска информации из медицинских текстов 4 , 12 . Большинство современных средств проверки орфографии 11 выявляют слова с ошибками на основании а) отсутствия соответствия слову в лексиконе и б) степени близости к одному из слов в лексиконе, чаще всего расстояния Левенштейна 8 , триграмм 5 или ключи подобия 13 .Выявление орфографических ошибок в медицинских текстах на основе этих алгоритмов может быть особенно сложной задачей из-за постоянно развивающегося технического словаря и частого использования акронимов и сокращений, а также имен собственных. Следовательно, создание исчерпывающего словаря невозможно, что ограничивает эффективность обоих шагов алгоритма.

Для решения этой проблемы был проведен ряд исследований с использованием как специализированных медицинских лексиконов, таких как UMLS 6 , так и контекстного подхода 14 .В этом отчете мы описываем первый, насколько нам известно, анализ использования распространенности слов в репрезентативной коллекции медицинских текстов для выявления слов с ошибками и исправления ошибок в медицинском описании.

Целью разработанного нами алгоритма является выявление всех орфографических ошибок в заданном наборе слов в тексте. Хотя он не предназначен для исправления ошибок в реальном времени, он имеет важные приложения при извлечении информации из описательных медицинских документов. Пользователи больших медицинских баз данных часто ищут набор документов, содержащих заданный набор ключевых слов, где полнота результатов может быть важнее скорости 12 , 15 , 16 .Алгоритм, аналогичный представленному нами, может быть использован для выявления всех распространенных ошибок написания ключевых слов с использованием репрезентативной совокупности описательных документов до выполнения запроса. Затем в список ключевых слов можно включить распространенные орфографические ошибки, чтобы повысить чувствительность запроса. Другое возможное применение алгоритма — это семантически управляемые классификаторы документов, ориентированные на конкретную область. Ряд этих приложений был описан в литературе 17 19 , а некоторые из них явно обращаются к обнаружению орфографических ошибок в своей конструкции 18 .Опыт нашей группы с аналогичными задачами 20 показывает, что включение орфографических ошибок в определение семантических полей может повысить чувствительность поиска информации.

Как показывает область под кривой ROC, анализ распространенности имеет высокую дискриминационную способность для обнаружения и исправления орфографических ошибок. При оптимальном пороге коэффициента распространенности он обнаружил почти все орфографические ошибки, за исключением названий нескольких лекарств, которые были как очень необычными, так и написанными нелогично (например,грамм. Ser-Ap-Es), что приводит к тому, что орфографические ошибки встречаются чаще, чем правильное название лекарства. В то же время, достигая почти полного отзыва, алгоритм сохранял высокую специфичность почти 90%, в результате чего показатель F составил более 0,9. Этот уровень производительности достаточен для большинства приложений и, вероятно, может быть дополнительно улучшен в сочетании с другими ранее описанными подходами, такими как анализ контекста. Хотя алгоритм требует наличия большого объема репрезентативного текста для достижения такого уровня точности, повествовательные медицинские документы становятся все более доступными в цифровом формате 21 , и это ограничение вряд ли станет серьезным препятствием в будущем.

Это исследование имеет несколько ограничений. В оценку включались только слова длиной более четырех символов, а список возможных орфографических ошибок ограничивался отношением расстояния Левенштейна к длине слова 0,25. Однако предыдущие исследования показали, что 80% орфографических ошибок находятся на расстоянии Левенштейна от исходного слова 22 ; поэтому большинство орфографических ошибок, вероятно, будут включены в нашу схему оценки. С другой стороны, признается, что неправильное написание слов длиной менее пяти символов представляет собой особую проблему для идентификации и исправления 23 .Изменение одной буквы в одном из этих слов с большей вероятностью приведет к появлению другого слова в лексике, и, следовательно, для выявления этих ошибок, вероятно, потребуются алгоритмы, основанные на грамматическом анализе предложения. Описываемая нами методика не сможет определить неправильное написание слова из данного списка слов, которое привело к появлению другого слова в этом списке — проблема, обычная для средств проверки орфографии 24 . Оценка ограничивалась орфографическими ошибками в названиях гипотензивных препаратов.Возможно, что результаты не будут применимы к другим семантическим областям. Используемый нами медицинский текст был географически ограничен практикой, связанной с двумя академическими больницами в одном городе, и возможно, что результаты не могли быть распространены на другие географические регионы. Однако предыдущие отчеты показали, что различия в точности анализа описательных медицинских документов между разными географическими областями невелики 25 . Большое количество документов в нашем наборе данных, созданных врачами, прошедшими обучение во многих различных учреждениях по всей стране, может частично компенсировать географическую локализацию.

Заключение

Таким образом, в этой статье мы сообщаем о результатах оценки алгоритма, который выявляет и исправляет орфографические ошибки для набора слов с помощью анализа преобладания слов в тексте. Алгоритм продемонстрировал очень высокую точность и мог быть использован в ряде приложений для извлечения информации из описательных медицинских документов. Исходный код прототипа программного обеспечения доступен по запросу.

Благодарности

Это исследование было частично поддержано грантом Partners Information Systems Research Council.

Ссылки

1. де Лузиньян С., Тисдейл С., Литтл Д. и др. Всеобъемлющие компьютеризированные записи первичной медико-санитарной помощи являются важным компонентом любой национальной стратегии в области информации здравоохранения: отчет международной конференции по достижению консенсуса. Сообщите Prim Care. 2004. 12 (4): 255–264. [PubMed] [Google Scholar] 2. Хикс Дж. Потенциал данных по заявкам в поддержку измерения качества здравоохранения [доктор философии]. Сан-Диего, Калифорния: RAND; 2003 [Google Scholar] 3. Шапиро А.Р. Укрощение изменчивости в свободном тексте: приложение к надзору за здоровьем.MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 24 сентября 2004; 53 (Дополнение): 95–100. [PubMed] [Google Scholar] 4. Херш В. Р., Кэмпбелл Е. М., Мальво С. Е.. Оценка возможности крупномасштабной обработки естественного языка в корпусе обычных медицинских записей: лексический анализ. Proc AMIA Annu Fall Symp. 1997: 580–584. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 5. Кукич К. Приемы автоматического исправления слов в тексте. ACM Computing Surveys. 1992. 24 (4): 377–439. [Google Scholar] 6. Толентино HD, Маттерс ММ, Валоп В. и др.Средство проверки орфографии на основе UMLS для обработки естественного языка с целью обеспечения безопасности вакцин. BMC Med Inform Decis Mak. 2007 12 февраля; 7 (1): 3. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 8. Левенштейн В.И. Двоичные коды, способные исправлять удаления, вставки и обращения. Доклады Советской физики. 1966. 10 (8): 707–710. [Google Scholar] 9. Роснер Б. Основы биостатистики. Бостон, Массачусетс: Даксбери; 2005. Раздел 6.8.2: Оценка. [Google Scholar] 10. Бирнбаум З.В., Клозе ОМ. Границы дисперсии статистики Манна-Уитни.Анналы математической статистики. 1957; 28 (4): 933–945. [Google Scholar] 11. Ruch P, Baud RH, Geiddbuhler A, Lovis C, Rassinoux AM, Riviere A. Оглядываясь назад или оглядываясь вокруг: сравнение двух стратегий проверки орфографии для редактирования документов в электронной карте пациента. Proc AMIA Symp. 2001: 568–572. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 12. Фиск Дж. М., Муталик П., Левин Ф. В., Эрдос Дж., Тейлор С., Надкарни П. Интеграция запросов реляционных и текстовых данных в клинических базах данных: тематическое исследование. J Am Med Inform Assoc.2003, январь-февраль; 10 (1): 21–38. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 13. Поллок Дж. Дж., Замора А. Автоматическая коррекция правописания в научных и научных текстах. Коммуникации ACM. 1984. 27 (4): 358–368. [Google Scholar] 14. Комо, округ Колумбия, Уилбур, WJ. Идентификация без слов или проверка орфографии без словаря. Журнал Американского общества информационных наук и технологий. 2004. 55 (2): 169–177. [Google Scholar] 15. Эйнбиндер Дж. С., Скалли К. В., Пейтс Р. Д., Шубарт Дж. Р., Рейнольдс Р. Э. Пример использования: хранилище данных для академического медицинского центра.J Healthc Inf Manag. 2001 Лето; 15 (2): 165–175. [PubMed] [Google Scholar] 16. Мерфи С.Н., Гейнер В., Чуэ Х.С. Визуальный интерфейс, предназначенный для начинающих пользователей, позволяющих находить когорты пациентов-исследователей в большой биомедицинской базе данных. AMIA Annu Symp Proc. 2003: 489–493. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 17. Мендонка Э.А., Хаас Дж., Шагина Л., Ларсон Э., Фридман С. Извлечение информации о пневмонии у младенцев с использованием обработки радиологических отчетов на естественном языке. Дж Биомед Информ. 2005 август; 38 (4): 314–321. [PubMed] [Google Scholar] 18.Хазлхерст Б., Фрост HR, Ситтиг Д.Ф., Стивенс В.Дж. MediClass: система для обнаружения и классификации клинических событий на основе встреч в любой электронной медицинской карте. J Am Med Inform Assoc. 2005 сентябрь-октябрь; 12 (5): 517–529. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 19. Турчин А., Пендерграсс М.Л., Кохан И.С. DITTO — инструмент для идентификации когорт пациентов по тексту записей врача в электронной медицинской карте. AMIA Annu Symp Proc. 2005: 744–748. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 20.Турчин А., Колаткар Н.С., Грант Р.В., Махни Е.К., Пендерграсс М.Л., Эйнбиндер Дж.С. Использование регулярных выражений для извлечения информации о кровяном давлении и интенсификации лечения из текста заметок врача. J Am Med Inform Assoc. Ноябрь-декабрь 2006 г.; 13 (6): 691–695. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 21. де Лузиньян С., ван Велл С. Использование регулярно собираемых компьютерных данных для исследований в сфере первичной медико-санитарной помощи: возможности и проблемы. Fam Pract. 2006 Апрель; 23 (2): 253–263. [PubMed] [Google Scholar] 22. Damerau FJ.Методика компьютерного обнаружения и исправления орфографических ошибок. Коммуникации ACM. 1964; 7 (3): 791–801. [Google Scholar] 23. Поллок Дж. Дж., Замора А. Сбор и характеристика орфографических ошибок в научных и научных текстах. . Журнал Американского общества информационных наук и технологий. 1983; 34 (1): 51–58. [Google Scholar] 24. Педлер Дж. Компьютерные проверки орфографии и дислексики — исследование производительности. Британский журнал образовательных технологий. 2001. 32 (1): 23–37. [Google Scholar] 25.Hripcsak G, Kuperman GJ, Friedman C. Извлечение результатов из описательных отчетов: переносимость программного обеспечения и источники несогласия врачей. Методы Inf Med. 1998, январь; 37 (1): 1–7. [PubMed] [Google Scholar]

корпусов орфографических ошибок для загрузки

корпусов орфографических ошибок для загрузки

корпусов орфографических ошибок для загрузки

Биркбек

Файл birkbeck содержит 36 133 орфографических ошибок из 6 136 слов. Это совокупность ошибок, взятых из раздела для носителей языка (британские или американские авторы) корпуса орфографических ошибок Биркбек, коллекция файлов орфографических ошибок, собранных из различных источников, доступных в виде отдельных файлов с подробной документацией из Оксфордский текстовый архив.Он включает результаты проверки правописания и ошибки свободного письма, полученные в основном от школьников, студентов университетов или взрослых, изучающих грамотность. Большинство из них изначально были написаны от руки.

Каждому правильному слову предшествует знак доллара, за которым следуют его орфографические ошибки, каждое в одной строке, без дубликатов. (Орфографические ошибки могут встречаться в корпусе более одного раза, но только как ошибки в написании разных слов.) Если орфографическая или орфографическая ошибка содержала пробел, он был заменен подчеркиванием (a_lot, Christ_mas).Хотя большинство орфографических ошибок не являются словами, есть также некоторые ошибки, связанные с реальным словом, такие как «пропущено» вместо «допущено».

Правильное написание словарных слов дано в оксфордской английской форме. В тех случаях, когда орфографические ошибки были заимствованы у американских писателей, попытки использования специфически американских форм (цвет, театр и т. Д.) Были исключены. Когда правильная американская форма появляется как орфографическая ошибка, она представляет попытку британского писателя использовать британскую форму, такую ​​как «цвет» вместо «цвет». Помимо словарных слов, правильное написание также содержит некоторые собственные существительные, сокращения, слова с апострофами или дефисами, выдуманные слова и элементы из двух слов (например,грамм. «слишком много»), где орфографическая ошибка была одной строкой («слишком много»).

Пользователи этого корпуса должны помнить, что он включает в себя усилия маленьких детей и крайне слабых орфографий, которые подвергаются тестам на правописание, которые выходят за рамки их возможностей, поэтому некоторые из орфографических ошибок сильно отличаются от их целей; одна буква «о», например, появляется как неправильное написание слова «соответственно».

Холбрук

Отрывки в holbrook взяты из книги «Английский язык для Отклонено »Дэвида Холбрука, Cambridge University Press, 1964.Это отрывки из сочинений учеников средней школы на предпоследнем году учебы. учеба в школе. В нескольких отрывках дети переписывали материал предоставлен им, но все остальное написано ими самими. В книге отрывки связаны описанием, объяснения и комментарии автора, и некоторые из них не имеют смысла без этого контекста.

Холбрук, который был детским учителем английского языка, сохранил оригинал орфография и пунктуация, когда он печатал отрывки для публикации.Детям дают фиктивные имена в книге, и они сохраняются в файле вместе с ссылки на страницы.

Текст переведен в машиночитаемую форму с разрешения Дэвид Холбрук и Cambridge University Press, через машину для ввода данных и была проверена вручную.

Материал здесь представлен в двух формах. Файл с тегами Holbrook содержит отрывки в том виде, в каком они были опубликованы. за исключением того, что орфографические ошибки помечены. Например, siter означает, что «siter» был написан для «сестры».В некоторых случаях, когда я не мог решить, какое слово имелось в виду, знак вопроса ставится там, где должна быть цель.

Файл holbrook-missp содержит орфографические ошибки, извлеченные из помеченного файла и приведенные в ту же форму, что и файл birkbeck , описанный выше, с той разницей, что также предоставляется частота каждой пары «ошибка-цель». Он содержит 1791 орфографическую ошибку из 1200 целевых слов (включая 20 неизвестных целей, обозначенных знаком «?»).

aspell

Файл aspell содержит 531 орфографическую ошибку из 450 слов.Это является производным от программы, собранной Аткинсоном (щелкните здесь) для тестирования средства проверки орфографии GNU Aspell.

Эта версия во многом основана на версии, которую использовали Деорович и Чура в недавней статье («Исправление орфографических ошибок путем моделирования их причин»). Они удалили некоторые ошибки из исходного файла, где правильных слов не было в их лексиконе. (Я использовал их версию, чтобы сохранить сопоставимость с их работой.) Я переформатировал его в соответствии с описанным выше файлом birkbeck .Я также добавил британские орфографии как правильные формы. Если начальная буква была заглавной, но слово не было существительным собственным, я изменил ее на нижний регистр.

Википедия

Файл wikipedia содержит 2455 орфографических ошибок из 1922 слов. Это список орфографических ошибок, сделанный редакторами Википедии (нажмите здесь).

Как и файл aspell (см. Выше), эта версия во многом основана на версии, используемой Деоровичем и Чиурой, и к ней применимы те же замечания, что и к aspell .Вдобавок я изменил «rigeur» как правильное написание на «de_rigeur», «orignal» как правильное написание на «Orignal» (место в Онтарио), и я удалил «vigeur» как правильное написание.

Обратите внимание, что одна орфографическая ошибка может выглядеть как орфографическая ошибка нескольких правильных слов; например, «похоронение» появляется как неправильное написание слов «резать», «сжигать», «закапывать» и «во время».

Неконтролируемый и настраиваемый генератор орфографических ошибок для извлечения шумных текстовых источников, связанных со здоровьем.

https: // doi.org / 10.1016 / j.jbi.2018.11.007Получите права и контент

Основные моменты

Медицинские термины часто пишутся с ошибками в социальных сетях, что затрудняет использование методов НЛП.

Мы представляем ориентированный на данные подход для автоматической генерации орфографических ошибок.

Наш подход, ориентированный на данные, превосходит предыдущие современные системы.

Система проста, настраивается и работает быстро.

Исходный код и плотные векторные модели общедоступны для исследования.

Предпосылки

Сбор и извлечение данных из шумных текстовых источников, таких как социальные сети, обычно основываются на поиске / прослушивании на основе ключевых слов. Однако термины, связанные со здоровьем, часто неправильно пишутся в таких зашумленных текстовых источниках из-за их сложной морфологии, что приводит к исключению релевантных данных для исследований. В этой статье мы представляем настраиваемую систему, ориентированную на данные, которая автоматически генерирует типичные орфографические ошибки для сложных терминов, связанных со здоровьем, что может улучшить процесс сбора данных из источников зашумленного текста.

Материалы и методы

Генератор вариантов правописания полагается на плотную векторную модель, извлеченную из большого немаркированного текста, которая используется для поиска семантически близких терминов к исходному / исходному ключевому слову, с последующей фильтрацией терминов, которые лексически несходны за пределами заданный порог. Процесс выполняется рекурсивно, сходится, когда не обнаруживаются новые термины, похожие (лексически и семантически) на ключевое слово seed. Взвешивание сходства внутрисловных символьных последовательностей позволяет дополнительно настраивать систему в зависимости от конкретной проблемы.

Результаты

По набору данных, подготовленному для этого исследования, наша система превосходит современный генератор вариантов названий лекарств с лучшими показателями F1 0,69 и F14 0,78. Внешняя оценка системы по набору терминов, связанных с раком, продемонстрировала увеличение более чем на 67% скорости поиска из сообщений Twitter при включении сгенерированных вариантов.

Обсуждение

Предлагаемый нами генератор вариантов правописания имеет несколько преимуществ по сравнению с предыдущими генераторами вариантов правописания: (i) он способен отфильтровывать лексически похожие, но семантически несходные термины, (ii) количество сгенерированных вариантов невелико, так как многие низкие — частота и неоднозначные орфографические ошибки отфильтровываются, и (iii) система полностью автоматическая, настраиваемая и легко исполняемая.Хотя базовая система полностью не контролируется, мы показываем, как контроль может использоваться для корректировки весов для настроек для конкретных задач.

Заключение

Производительность и относительная простота предлагаемого нами подхода делают его столь необходимым ресурсом для генерации вариантов правописания для анализа текста, связанного со здоровьем, из шумных источников. Исходный код системы стал общедоступным для исследования.

Ключевые слова

Генерация вариантов орфографии

Генерация орфографических ошибок

Социальные сети

Клинические заметки

Анализ текста

Наука о данных

Обработка естественного языка

Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

© 2018 Авторы.Опубликовано Elsevier Inc.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

32 слова с наиболее частыми ошибками, из-за которых вы выглядите менее умным: эксперты по грамматике

Правописание кажется таким второстепенным. И разве у всех нас нет на наших компьютерах функции проверки орфографии? Но на самом деле это одна из самых проблемных проблем, с которыми мы сталкиваемся в деловом мире. Плохое правописание может подорвать вашу профессиональную репутацию.

Согласно одному опросу, 43% менеджеров по найму автоматически отбрасывают резюме кандидата, если в нем есть орфографические ошибки.Другой показал, что 79% кадровых агентств и менеджеров по персоналу заявили, что орфографические и грамматические ошибки являются самыми серьезными препятствиями при поиске работы.

Вот некоторые из наиболее часто встречающихся орфографических ошибок в американском английском, а также их общие орфографические ошибки и советы о том, как исправить их с первого раза:

1. приспособить

Распространенные орфографические ошибки : acommodate, приспособить

Чтобы правильно написать это слово, просто помните, что есть два набора двойных букв — «cc» и «mm».»

2. подтверждение

Распространенная орфографическая ошибка : подтверждение

Даже если вы можете исправить это, если поставите букву» e «между буквами» g «и» m «, написание все равно будет правильным! e — типичное британское написание, без «e» — американское. Так что, если вы не ищете работу на другом берегу пруда, используйте «подтверждение».

3. take

Обычная орфографическая ошибка : aquire

Люди часто забывают добавить букву «c», но есть старый трюк с памятью, чтобы обойти эту оплошность: «I c , вы хотите это заполучить.»

4. кажущийся

Распространенные орфографические ошибки : apparant, aparent, apparrent, aparrent

По-видимому, многие люди считают это сложным для написания. Один совет — подумайте о приложении (пишется с двумя» p «букв), чтобы помочь вам стать лучше. хочу написать это как «эр.«Причина для« ар »? Calendar происходит от латинского слова kalendarium , и мы, англоговорящие, отрубили« ium ».

6. коллега

Распространенные орфографические ошибки : collaegue, collegue, coleague

Just подумайте, что вы станете главным орфографом лиги , если правильно напишете слово «коллега» — и помните, это с двумя буквами «l». t », а не« c »в конце, хотя оно происходит от слова« совесть ».Одна мнемоника: если вы добросовестны, вы не только расставляете точки над «i», но и перечеркиваете «t» (так что поставьте «t» в это слово)!

8. консенсус

Распространенные орфографические ошибки : Concensus

Заманчиво написать это с помощью буквы «c», потому что мы знаем слово «перепись». Но перепись не имеет ничего общего с консенсусом. Фактически, оно происходит прямо от латинского слова консенсус (что означает согласие или общее чувство).

9. предприниматель

Распространенные орфографические ошибки : entrepeneur, entreprenur, entreperneur

Предприниматель постоянно появляется в списках бизнес-слов с наиболее часто встречающимися ошибками.Эта проблема? Это французское слово, поэтому его написание не соответствует стандартным английским правилам. Большинство людей опускают букву «r» в «pre» или меняют ее, так что это «perneur». Лучше всего просто запомнить написание.

10. Опыт

Распространенные орфографические ошибки : Experiance

Проблема здесь в том, что окончания «ance» и «ence» обычно означают одно и то же и могут звучать одинаково. Различия в написании обычно зависят от исходного латинского корневого слова и от того, как оно попало в английский язык.Мы говорим пропустить правила и просто запомнить разницу и (или искать помощника и ).

Прочие слова «ance» и «ence», которые обычно пишутся с ошибками:

  • указание (не указание)
  • появление (не встречаемость
  • настойчивость (не настойчивость)
  • ссылка (не указание) референция)
  • настойчивость (не настойчивость)

11. выполнить

Распространенные орфографические ошибки : выполнить

Выполнение часто используется, если вы работаете в сфере продаж, поэтому стоит писать его правильно.Технически оба написания — «выполнить» и «выполнить» — верны. Однако здесь, в США, лучше всего использовать первое. В Великобритании все наоборот. (Но где бы вы ни находились, никогда не забывайте первое «л».)

12. незаменимый

Распространенные орфографические ошибки : незаменимый

Это «способное» — а не «ible» — окончание слова. Есть несколько общих правил о том, когда их использовать, но проблема с этими правилами в том, что они часто пересекаются. Например, одно правило гласит, что если корневое слово оканчивается на «е», вы обычно опускаете «е» и добавляете «способный» … но есть несколько конечных слов «ible», в которых вы делаете то же самое! Ваш лучший выбор? Запомните правильное написание!

13.led

Распространенные орфографические ошибки : lead

Это постоянно занимает первое место по количеству орфографических ошибок в резюме. Итак, давайте разберемся: прошедшее время «вести» пишется и произносится как «led». Но многие люди вместо этого пишут «свинец», вероятно, потому, что думают о минеральном свинце.

14. Увольнено

Распространенные орфографические ошибки : уволены

Прошедшее время «положено». Нет такого слова (по крайней мере, в настоящее время), как «лежал».»

15. liaison

Распространенные орфографические ошибки : liasion

Это слово часто сбивает с толку людей, потому что его написание настолько нестандартно для английского языка, что имеет смысл, поскольку это французское слово. Легко вставить гласные. неправильный порядок, чтобы он выглядел «правильно» для наших глаз (или полностью пропустить это второе «i»)!

16. лицензия

Распространенные орфографические ошибки : license, licence

Буквы «c» и «s» «- вот что может затруднить составление лицензии.Люди часто меняют их или заменяют одно другим. В американском английском это всегда «лицензия». Но в британском английском это пишется «лицензия», когда это существительное, и «лицензия», когда это глагол.

17. обслуживание

Распространенные орфографические ошибки : обслуживание, обслуживание

Заманчиво взять слово «поддерживать» и просто добавить суффикс «ance». Там вместо «тайна» стоит «десятка». Просто запомните это предложение: «Я должен сделать это десять раз для надлежащего обслуживания.»

18. Необходимо

Распространенные орфографические ошибки : neccessary, necessery

Слово, которое мы все видим и часто используем, но многие из нас сбиваются с толку, когда дело касается правописания. Обычно дилемма состоит в том, какой согласный удваивается — «s»? » «С»? Или оба? Правильный ответ — просто «с».

19. случай

Распространенные орфографические ошибки : случай

Давайте воспользуемся случаем, чтобы сказать, что в этом слове всего одна буква «s». Причина в том, что «sion» на самом деле является формой окончания «ции», как в , действие .Здесь нет двойного «t», никакого двойного «s».

20. Произошло

Распространенные орфографические ошибки : произошло

Всегда две буквы «r»! Согласно английским правилам произношения, с одной буквой «r» это будет произноситься как «oh-cured», что означает… ничего!

21. времяпрепровождение

Распространенные орфографические ошибки : pasttime

В отличие от некоторых других составных слов, состоящих из двух слов, начинающихся и заканчивающихся одной и той же буквой (см. «Недооценка» ниже), у времяпрепровождения нет двух букв.«

22. Привилегия

Распространенные орфографические ошибки : privelege, priviledge

Только одна буква« е »и ни одна буква« d », даже если она звучит так, как будто она нужна. В этом написании винят римлян. Эта последняя часть» lege «- это форма слова lex, или закон (без» d «).

23. публично

Распространенные орфографические ошибки : публично

Слово, которое чаще всего встречается с ошибками, согласно Оксфордскому словарю. Одна из причин заключается в том, что это слово нарушает общее правило написания в английском языке: к словам, оканчивающимся на «ic», вы должны добавить «союзник» (e.г., логично). Есть единственное главное исключение из этого правила — и да, как вы уже догадались: «Public», что добавляет «ly».

24. получить

25. рекомендовать

Распространенные орфографические ошибки : рекомендовать, рекомендовать

Вот еще один случай, когда двойные буквы сбивают людей с толку. Они часто думают, что есть два набора двойных букв вместо одной или вообще нет. Просто имейте в виду, что это слово объединяет «рекомендовать» с приставкой «ре» — и оно будет записано само.

26.Ссылка

Распространенная орфография : ссылка

Запомните это общее правило: при добавлении «ed» в конце, если вы подчеркиваете последний слог слова с помощью гласной и согласной (в данном случае «е» и «р»), согласную следует удвоить. Если нет, то не делайте этого (например, предлагайте и предлагайте).

27. релевантный

Распространенные орфографические ошибки : релевантный, откровенный

Многие люди вставляют букву «е» вместо (правильной) «а» или заменяют букву «v» и «l». с новым — и неправильным — словом.

28. Отдельно

Распространенные орфографические ошибки : отдельные

Даже ботаникам с орфографией иногда приходится на секунду останавливаться на этом. Фактически, исследование, проведенное в Великобритании, показало, что это слово номер один с наиболее часто встречающимися ошибками (оно также входит в число самых популярных слов с ошибками в поиске Google). Но вы всегда поймете это правильно, если вспомните, что «r» разделяет на две «a».

29. успешно

Распространенные орфографические ошибки : успешно, успешно, успешно

Это комбинации повторяющихся согласных, которые могут сделать орфографию успешным, ну или неудачным.Просто знайте, что у него есть двойники в середине (две «с» и две «с»), но только одна согласная в начале и одна в конце.

30. недооценка

Распространенные орфографические ошибки : недооценка

Еще одно составное слово, в котором вы должны удвоить согласные, которые заканчивают первое слово и начинают второе. Если вы пишете это слово с одним «р», вы придумали неологизм (новое слово), который может означать, что вы съели меньше, чем ожидалось.

31. до

Распространенные орфографические ошибки : до

Несмотря на то, что мы знаем, что слово «до» — это слово, а «до» — нет, в тексте «до» есть только один «л».

32. Удерживать

Миллениалы чаще всего ошибаются в написании слов

YouTube / Скотт Тайпале Миллениалов обычно не называют хранителями английского языка, и новый эксперимент не принес им никакой пользы.

Blend, приложение для групповых текстовых сообщений из Сан-Франциско, на прошлой неделе отключило проверку орфографии на 72 часа, чтобы выяснить, какие слова пользователи ошибаются больше всего.

Приложение получило данные от 200 000 случайных пользователей — в среднем в возрасте от 16 до 24 лет — для эксперимента.

По данным компании, одними из наиболее часто употребляемых с ошибками слов были «странно», «определенно» и «Будвайзер».»

В двух из этих случаев пользователи были преданы классическим практическим правилом в классе» «i» перед «e», за исключением «C», «неправильно написано» weird «как» wierd «и» Budweiser «как» Budwieser. «Между тем, слово« определенно »часто появлялось как наречие с аналогичным написанием« вызывающе ».

Компания также отсортировала результаты по регионам и обнаружила некоторые интересные несоответствия. Пользователи на западном побережье США, похоже, боролись с двойными буквами, непропорционально отбрасывание «u» от «вакуума» и «s» от «владения», что приводит к «вакууму» и «владению».«

Они также изо всех сил пытались поместить надоедливое «u» в «ресторан», набирая «ресторан» чаще, чем их коллеги с Восточного побережья.

East Coasters столкнулось с аналогичными трудностями: «смущающий» потерял «r», чтобы стать «смущающим», в то время как «кремний» в «Кремниевой долине» получил дополнительную «l» как «силикон». Они также наткнулись на «Yuengling» — пивоварню в Пенсильвании с немецким названием — часто фонетически произнося это слово как «Yingling».«

Смешивать Несмотря на их орфографические нарушения, пользователи могут указать на лучшую сторону, чтобы защитить себя от скучной критики. Некоторые из самых печально известных неправильных употреблений английского языка — подумайте «ваш» и «вы»; «там», «их» и «они»; а также «много» и предпочтительное «много» — были среди слов, за которыми чаще всего следовала звездочка, которую текстовые сообщения используют для подтверждения ошибки.

Пользователи также часто исправляли слово «пол» на «сек» и «утка» на другое конкретное четырехбуквенное слово. Первоначальная ошибка, возможно, была сделана из-за близости этих букв на небольших клавиатурах с сенсорным экраном.

Согласно данным, мужчины ошибались чаще, чем женщины, а пользователи в возрасте от 19 до 21 года были главными виновниками из них.

Пользователи чаще пишут неправильно в промежутке между 8 а.м. и с 9:30 до 22:00. и 11 часов вечера, возможно, предполагая, что они не такие резкие, когда просыпаются и собираются остановиться на ночь.

Согласно Blend, городами с наихудшим написанием были Бруклин, Даллас, Сан-Матео, Калифорния, и Форт-Уэрт, Техас.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *