状语从句

我们之前学过,如果多件事不一样重要,连在一块,就连成了“复合句”。

1.状语从句的含义

一个句子作状语,表达“描述性”的信息。
描述时间、地点、条件、原因、结果…

状语从句的写法

状语从句的写法,和宾语从句、定语从句很像,都可以写成一个陈述句前面加上一个连接的词。但是状语从句后面的陈述句,是一个完整的陈述句,不缺成分。前面这连接词是用来表示这个句子是描述什么的,比如描述时间的,就是时间连接词。
所以状语从句的写法就是:一个完整的陈述句,前面加上从属连词。

状语从句的分类

状语从句可以分为9种,但是和后面句子没有关系,主要就是由前面的从属连词来决定。

1.时间状语从句

when,while,as 当...的时候
befor,after,since,until
as soon as  一....就
no sooner...than

2.地点从句

where

3.原因状语从句

because,since,as

4.结果状语从句

so...that, #太...所以
such...that, #太...所以
so that #就表示“所以”

so后面跟形容词和副词,such后面跟名词或名词词组
5.目的状语从句

so that...,  
in order that...
#都表示“目的是...."

6.条件状语从句

if,
unless, #除非
as long as #只要....

7.让步状语从句

although,though #尽管...
even though,as

8.比较状语从句

than #比较级
as #原级

9.方式状语从句

as #按照...方式
1. Do it as I  told you yesterday.
2. When in Rome,do as Romans do.

状语从句的时态

其他从句的时态没有什么特殊的变化,但是状语从句的时态有点儿特殊的变化。
1.时间状语从句中表示将来
2.条件状语从句中表示将来

这两种情况,都不用将来时,都用一般现在时。

如果明天下雨,我们就不去公园
if it rains tomorrow,we will not go to park.
#这就是所谓的“主将从现”,主句正常的用将来时,从句用一般现在时。
#并不是所有的从句都如此,只有时间状语从句和条件状语从句
I will let him know,when he comes home later.

状语从句的位置

可以放在主句的前面/后面/中间

If it rains tomorrow,we will not go to the park.
We wiil not go to the park,if it rains tomorrow.
We,if it rains tomorrow,will not go to the park
### 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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