?
Особенности построения морфопроцессора русского языка CrossMorphy
С. 73–81.
Сапин А. С., Большакова Е. И.
Описываются морфологический словарь разработанного морфологического процессора CrossMorphy и реализованные в нем методы обработки незнакомых слов, разрешения морфоомонимии и распознавания морфемного состава русскоязычных словоформ. Приводится сравнение функций процессора с несколькими распространенными свободно доступными модулями морфологического анализа для русского языка.
В книге
Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 2017.
П.Е. Белова, А.К. Сафарян, В кн.: Научно-практическая конференция с международным участием "Национальные и международные тенденции и перспективы развития судебной экспертизы". Сборник докладов.: Н. Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2024.
В данной статье представлено описание системы автоматического поиска и извлечения побуждений из текстов на русском языке FindImper, основанной на поиске глагольных форм и синтаксических связей. Алгоритм реализован на языке программирования Python с использованием библиотек для морфологического и синтаксического анализа и набора правил. Данный инструмент направлен на оптимизацию работы эксперта-лингвиста и доступен к использованию через веб-сайт ...
Добавлено: 30 января 2026 г.
Morozov D., Astapenka L., Glazkova A. и др., , in: Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)Vol. 1: Long papers.: Association for Computational Linguistics, 2025. P. 6795–6815.
Алгоритмы автоматической сегментации морфем применимы в различных задачах, таких как построение токенизаторов и обучение языку. Для славянских языков разработка таких алгоритмов осложняется богатыми деривационными возможностями этих языков. Предыдущие исследования показали, что в среднем эти алгоритмы уже достигли экспертного уровня качества. Однако ключевой нерешенной проблемой является значительное снижение производительности при сегментации слов, содержащих корни, отсутствующие в ...
Добавлено: 17 июля 2025 г.
Morozov D., Garipov T., Ляшевская О. Н. и др., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 71–84
Introduction: Numerous algorithms have been proposed for the task of automatic morpheme segmentation of Russian words. Due to the differences in task formulation and datasets utilized, comparing the quality of these algorithms is challenging. It is unclear whether the errors in the models are due to the ineffectiveness of algorithms themselves or to errors and inconsistencies ...
Добавлено: 7 января 2025 г.
Белова П.Е., Сафарян А. К., В кн.: Современный медиатекст и судебная экспертиза: междисциплинарные связи и экспертная оценка: сборник научных работ по итогам Международной научно-практической конференции «Современный медиатекст и судебная экспертиза: междисциплинарные связи и экспертная оценка».: М.: ООО «СОЮЗКНИГ», 2023. С. 46–56.
В статье представлено описание системы автоматического поиска и извлечения побуждений из текстов на русском языке FindImper, основанной на поиске глагольных форм, выражающих значение побуждения, и реализованной на языке Python с использованием библиотек для морфологического и синтаксического анализа и набора правил. ...
Добавлено: 29 октября 2023 г.
Люкина Е. В., Лытаева М. А., Вестник Томского государственного университета. Филология 2020 № 68 С. 27–41
Статья посвящена новому методу предсказания морфологической парадигмы неизвестных (несловарных) слов русского языка. Метод позволяет в инкрементальном режиме, т.е. по мере поступления очередной словоформы, в полностью автоматическом режиме, без участия человека, предсказать морфологическую парадигму слова. Метод основан на ансамблевом предсказании морфологической парадигмы по одной словоформе и последовательном формировании частичных парадигм по нескольким словоформам, на основе которых ...
Добавлено: 11 декабря 2020 г.
Мальтина Л. П., Малафеев А. Ю., , in: Supplementary Proceedings of the 7th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2018), Moscow, Russia, July 5-7, 2018.: Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2018. Ch. 9 P. 85–94.
Добавлено: 15 февраля 2019 г.
Sorokin A., Шаврина Т. О., Ляшевская О. Н. и др., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies. International Conference "Dialogue 2017" ProceedingsVol. 1. Issue 16 (23).: M.: -, 2017. P. 297–313.
MorphoRuEval-2017 — соревнование по морфологической разметке, призванное стимулировать развитие технологий морфологической обработки текстов на русском языке, в особенности текстов из сети Интернет, как нормативных( новости, литературные тексты), так и менее формального характера (блоги и другие социальные медиа). Данная статья посвящена сравнению методов, использованных командами-участниками соревнования, а также проблемам унификации различных существующих обучающих коллекций для русского ...
Добавлено: 9 октября 2018 г.
Ravishankar V., Таерз Ф. М., Gatt A., Procedia Computer Science 2017 Vol. 117 P. 175–182
Добавлено: 10 ноября 2017 г.
Алексеева С. В., Слюсарь Н. А., Вопросы психолингвистики 2017 Т. 32 С. 12–27
В целом ряде психолингвистических экспериментов исследуется влияние на восприятие слова близких по написанию слов, или орфографических соседей (например, крот – корт). Обращение к такому материалу позволяет выявить некоторые закономерности восприятия графического облика слов при чтении и поиска слов в ментальном лексиконе, а также пролить свет на ряд других актуальных для психолингвистики проблем. Однако на материале ...
Добавлено: 9 октября 2017 г.
Кузьменко Е. А., Мустакимова Э. Г., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. По материалам ежегодной Международной конференции "Диалог" (2015).: М.: Изд-во РГГУ, 2015. P. 388–398.
Добавлено: 30 июля 2015 г.
Борисова Л. А., В кн.: Инновационные технологии в логистике и управлении цепями поставок.: М.: Эс-Си-Эм Консалтинг, 2015. С. 81–90.
В случаях, когда не хватает достоверной информации для построения финансовой или имитационной моделей компании применяются морфологические матрицы для обоснования стратегических решений в логистике. Морфологический анализ–средство изучения всевозможных комбинаций вариантов управленческих решений, предлагаемых для формирования логистической стратегии компании. Если записать в столбец все функции логистической системы, а затем напротив каждой функции построчно указать всевозможные варианты ее ...
Добавлено: 29 июня 2015 г.
Kirill Maslinsky, , in: TALN-RECITAL 2014 Workshop TALAf 2014 : Traitement Automatique des Langues Africaines (TALAf 2014: African Language Processing).: Marseille: Association pour le Traitement Automatique des Langues, 2014. P. 114–122.
Добавлено: 26 марта 2015 г.
Романов Д. А., Современные технологии делопроизводства и документооборота 2014 № 9 С. 21–30
В первой части статьи рассмотрены некоторые базовые технологии для анализа и поиска неструктурированной текстовой информации - морфологический, синтаксический и семантический анализ, анализ эмоциональной окраски, выделение именованных сущностей, фактов и мнений, поиск похожих документов, автоаннотирование, анлиз информационных потоков в социальных сетях и др. ...
Добавлено: 19 марта 2015 г.
Клышинский Э. С., В кн.: Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика.: М.: Московский государственный институт электроники и математики, 2011. С. 106–140.
В данном разделе дается информация о начальных этапах анализа текстов на естественном языке: графематический, морфологический, предсинтаксический. Приводятся методы построения программных систем для реализации указанных этапов. ...
Добавлено: 12 апреля 2012 г.