日语五段动词的连用形2

 
一、综述
五段动词的连用形有2种,连用形1的词尾是该行的い段假名,如“読む”变成“読み”,“书く”变成“书き”,“走る”变成“走り”等等。这样的变化用于+ます变成敬体,如:“読みます”、“书きます”、“走ります”等等,当然还有好多用处。但是在「て、ては、ても、た、たら、たり」这6个助词或助动词前面,就不能用连用形1,而必须用连用形2
连用形2 又称作“五段动词连用形的音变浊化”,一般简称为“五段动词的音变浊化”。下面介绍一下“五段动词连用形的音变浊化”的变化规则。这里前面1-4节是任何课本都有的内容;而第5节是一般课本是没有的内容。
二、具体变化
五段动词的词尾有9个,即:く、ぐ、ぶ、ぬ、む、つ、う、る
 
1い音变 当词尾く、ぐ的连用形发生音变时,就变成い,而且ぐ词尾的后续词浊化,变成「で、では、でも、だ、だら、だり」。如:
書く(かく) ーー書きーー書いーー書いていた
引く(ひく) ーー引きーー引いーー引いて、引いた

2、拨音变 当词尾ぶ、ぬ、む的连用形发生音变时,就变成,而且词尾的后续词浊化,浊化情况同上。如:
学ぶ(まなぶ)ーー学びーー学んーー学んで、学んだ
転ぶ(ころぶ)ーー転びーー転んーー転んで、転んだ

3、促音变:当词尾つ、う、る的连用形发生音变时,就变成、后续词不浊化。如:
待つ(まつ) ーー待ちーー待っーー待って、待った
保つ(たもつ)ーー保ちーー保っーー保って、保った
习う(ならう)ーー习いーー习っーー习って、习った
特殊动词
 词尾是す时没有音变,即连用形2=连用形1。如:
话す(はなす)ーー话しーー话して、话した
流す(ながす)ーー流しーー流して、流した
骗す(だます)ーー骗しーー骗して、骗した
 行く这个动词按规定应该是い音变,但是实际上是促音变。
行く(いく)ーー行きーー行っーー行って、行った

う音变:词尾是う时,有一部分动词除有促音变外,还有う音变。这是关西方言变化而来的。
 这类动词是词尾う的前面是あ段假名。发生う音变时,あ段假名先变成お段假名,然后再发生音变。
笑う(わらう)ーーわろうーーわろうて、わろうた(わらって、わらった)
洗う(あらう)ーーあろうーーあろうて、あろうた(あらって、あらった)
习う(ならう)ーーなろうーーなろうて、なろうた(ならって、ならった)
属于这一类的还有しまう、担う(になう)等。
 这类动词是词尾う的前面是お段假名,而且多数只有2个假名构成。发生う音变时,直接加て即可。 
沿う(そう)ーーそうて、そうた(そって、そった)
追う(おう)ーーおうて、おうた(おって、おった)
 问う、恋う、请う、乞う这几个动词没有按规定进行促音变,只能用上面讲的う音变,而没有一般的促音变。
问う(とう)ーー问いーー问うーー问うて、问うた
恋う(こう)ーー恋いーー恋うーー恋うて、恋うた
乞う(こう)ーー乞いーー乞うーー乞うて、乞うた  
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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