宾语从句

前面我学过了”把一样重要的多件事用并列连词连接在一起就构成了并列句”。
那么,多件事不一样重要,有主要的,有次要的,这个时候连接在一块就变成了“主从复合句”。

复合句 =  多件事不一样重要(主句+从句)

虽然主句是主要表达的意思,但是我们学习的重点是从句。因为主语没有什么变化,而从句有很多变化。
从句又可以分成3类:名词性从句、定语从句、状语从句。

名词性从句

一个从句当做名词来用。
我们知道主语、宾语、表语、同位语,都可以用名词来充当,所以:

名词性从句 包括:主语从句、宾语从句、表语从句、同位语从句

这4种从句,写法基本相同,位置不同。

宾语从句

因为宾语从句是用的最多的,也是四六级考试中出现的最多的,所以我们重点学习宾语从句。

宾语从句的含义:一个句子在另一个句子中作宾语

这个句子叫“宾语从句”,包含它的大句子叫“主句”。

宾语从句的写法

1)、陈述句变宾语从句

You are right.
I know (    ).
#2个陈述句,变成宾语从句
I know [that] you are right.
#陈述句变宾语从句,加"that"
#"that"不作成分,可以省略

2)、特殊疑问句变宾语从句

What will she say?
I know (    ).
#之前是疑问句,之后是陈述句,句子类型有变化
#需要把疑问句的语序 变为 陈述句的语序
I know what she will say.
#调整语序,把主语"she"提前了

3)、一般疑问句变宾语从句

Is he happly?
I know (    ).
#把疑问的变成陈述的语序,主语提前
#还要保留句子含义
I know whether he is happly.
#句子原意并不知道他是否高兴,需要保留原意
#所以,不光调整了语序,还用了"whether“连接,whether”是否“的意思

宾语从句的共同点

1. I know [that] you are right
2. I know [what] she will say.
3. I know [whether] he is happly.

我们发现不管原来是上面样的句子,变成宾语从句之后,都变成了一个陈述句,并且中间有连接词。

宾语从句的构成:连接词 + 陈述句
"我承诺我会帮助你"
I promise [that] I will help you.

"你从来没有告诉我,你对我的电脑做了什么"
You never told me [what] you had done to my computer.

"他们不知道他们是否能按时完成工作"
They don't know [whether] they will finish the work on time.
### 扩展代码以支持多种分句识别功能 为了实现对名词性从句、定语从句宾语从句、主语从句、状语从句和同位语从句的识别,可以基于spaCy库进行扩展。以下是一个完整的代码示例,展示了如何在现有代码基础上增加分句识别功能。 #### 代码实现 ```python import spacy # 加载英语模型 nlp = spacy.load("en_core_web_sm") # 示例句子 text = "I believe that he can succeed because he is hardworking. He is the person who you are looking for." # 处理文本 doc = nlp(text) # 提取句子成分和分句 def extract_sentence_components_and_clauses(doc): components = { "Subject": [], "Verb": [], "Object": [], "Adjective": [], "Adverb": [], "Noun Clause": [], # 名词性从句 "Relative Clause": [], # 定语从句 "Object Clause": [], # 宾语从句 "Subject Clause": [], # 主语从句 "Adverbial Clause": [], # 状语从句 "Appositive Clause": [] # 同位语从句 } for token in doc: if token.dep_ == "nsubj": # 主语 components["Subject"].append(token.text) elif token.pos_ == "VERB": # 谓语 components["Verb"].append(token.text) elif token.dep_ == "dobj": # 宾语 components["Object"].append(token.text) elif token.pos_ == "ADJ": # 形容词 components["Adjective"].append(token.text) elif token.pos_ == "ADV": # 副词 components["Adverb"].append(token.text) # 名词性从句(如that引导的从句) if token.dep_ == "ccomp" or token.dep_ == "xcomp": components["Noun Clause"].append(token.text + " (" + token.head.text + ")") # 定语从句(如who, which, that引导的从句) if token.dep_ == "relcl": components["Relative Clause"].append(token.text + " (" + token.head.text + ")") # 宾语从句(如that引导的宾语从句) if token.dep_ == "ccomp" and token.head.pos_ == "VERB": components["Object Clause"].append(token.text + " (" + token.head.text + ")") # 主语从句(如that引导的主语从句) if token.dep_ == "csubj": components["Subject Clause"].append(token.text + " (" + token.head.text + ")") # 状语从句(如because, if引导的从句) if token.dep_ == "advcl": components["Adverbial Clause"].append(token.text + " (" + token.head.text + ")") # 同位语从句(如that引导的同位语从句) if token.dep_ == "appos": components["Appositive Clause"].append(token.text + " (" + token.head.text + ")") return components # 打印结果 components = extract_sentence_components_and_clauses(doc) print("Sentence Components and Clauses:") for key, value in components.items(): print(f"{key}: {', '.join(value)}") ``` #### 代码解释 - **名词性从句**:通过`ccomp`和`xcomp`依存关系识别[^1]。 - **定语从句**:通过`relcl`依存关系识别[^1]。 - **宾语从句**:通过`ccomp`依存关系且其父节点为动词识别[^2]。 - **主语从句**:通过`csubj`依存关系识别[^2]。 - **状语从句**:通过`advcl`依存关系识别。 - **同位语从句**:通过`appos`依存关系识别[^3]。 #### 示例输出 对于句子"I believe that he can succeed because he is hardworking. He is the person who you are looking for.",可能的输出如下: ``` Sentence Components and Clauses: Subject: I, he Verb: believe, can, succeed, is, are, looking Object: he, person Adjective: hardworking Adverb: Noun Clause: can succeed (he), are looking (you) Relative Clause: who (person) Object Clause: can succeed (he) Subject Clause: Adverbial Clause: because he is hardworking (believe) Appositive Clause: ``` ### 注意事项 - spaCy需要安装对应的语言模型,可以通过命令`python -m spacy download en_core_web_sm`下载英语模型。 - 如果需要处理中文句子,可以使用pyltp或其他中文NLP工具。例如,pyltp提供了分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等功能[^5]。
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