?
Russian challenges for quantitative research
P. 3–29.
Ключевые слова: русский языканализ данныхкорпусная лингвистикаRussian languagecorpus linguisticsрусистикаэкспериментальная лингвистикаdata analysisExperimental Linguisticsквантитативная лингвистикаquantitative methods in linguisticsRussian linguisticsquantitative linguisticsквантитативные методы в лингвистике
Wiley-Blackwell, 2026.
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Белова П. Е., Когнитивные исследования языка 2025 № 1 (62) С. 56–60
Данная статья представляет результаты изучения содержания концепта ПРОСТРАНСТВО в русском языковом сознании на материале художественных прозаических текстов разных жанров, созданных во второй половине XX и в XXI в. и представленных в НКРЯ. Анализ проведен с учетом таких культурно-языковых фильтров, как пропозициональные установки, предметно-понятийные корреляции и метафорические преобразования. ...
Добавлено: 16 августа 2026 г.
Каногина П. Е., Когнитивные исследования языка 2026 Т. 2 № 67 С. 118–122
Данная статья посвящена изучению концептуализации пространства города в русской художественной прозе во второй половине XX в. и в первой четверти XXI в. на примере городских улиц. Для выбранного объекта открытого городского пространства через анализ системы когнитивных признаков, предметно-понятийных корреляций, пропозициональных и метафорических моделей были установлены особенности его концептуализации. ...
Добавлено: 16 августа 2026 г.
Сатдаров К. Е., Харламова Д. С., Якубой А. И. и др., , in: Computational linguistics and intellectual technologies. Papers from the Annual International Conference "Dialogue" (2025)Vol. 23.: [б.и.], 2025. P. 312–321.
В статье описывается разработка морфологически размеченного корпуса для фарерского языка – мало ресурсного германского языка. Описывается создание большого корпуса современных новостных текстов с
автоматической разметкой, выполненной с помощью специально обученной модели SpaCy. Мы демонстри312
руем эффективность создания лингвистических ресурсов для малоресурсных языков при минимальном количестве начальных данных. На основе небольшого, но качественно размеченного набора данных OFT была
обучена ...
Добавлено: 6 августа 2026 г.
Харламова Д. С., Русский язык в научном освещении 2024 № 2 (48) С. 129–149
В статье исследуется история возникновения и эволюции идиомы от корки до корки. Мы использовали словарные данные и материалы НКРЯ и Google Books, чтобы установить примерное время появления данного выражения, а также предложить возможные объяснения его происхождения. Развитие конструкции от корки до корки связано с расширением ее сочетаемости: на этом пути можно выделить несколько этапов, которые ...
Добавлено: 6 августа 2026 г.
Зубов В. И., Вопросы лексикографии 2026 № 40 С. 64–86
В статье представлена база данных равноправных произносительных вариантов современного русского языка, разработанная на материале трёх нормативных орфоэпических словарей: https://varuspeech.ru/. Описываются принципы отбора и систематизации вариантов, а также методика их разметки по типам и областям вариативности. Показаны расхождения между источниками и общие тенденции равноправной вариативности для отдельных форм и для лексем, а также роль частотности лексем ...
Добавлено: 23 июля 2026 г.
Тискин Д. Б., Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии 2026 No. 24 P. 656–665
D:/Output/2025/Dialogue_after_review.pdfНесмотря на значительный интерес к факторам, определяющим выбор между личными и возвратными местоимениями с антецедентом в русском языке, роль отношения к антецеденту (кореферентность или связывание) остаётся слабо изученной, а приемлемость отдельных примеров вызывает споры. В настоящей работе на материале веб-корпусов (Araneum и ГИКРЯ) исследуется влияние, оказываемое на интерпретацию местоимения как кореферентного фокусному антецеденту или связанного ...
Добавлено: 19 июля 2026 г.
М.: Институт русского языка им. В.В. Виноградова РАН, 2026.
Сборник тезисов Пятнадцатых Шмелёвских чтений (К 100-летию со дня рождения академика Дмитрия Николаевича Шмелева) Жизнь слова: Научное наследие академика Д. Н. Шмелева в контексте современности. Охватывает разные аспекты современной русистики: от исторической лексикологии до современных трансформаций прагматики и семантики слов. ...
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Корчагин К. М., Русская речь 2019 Т. 6 С. 113–127
Поэтический корпус в составе Национального корпуса русского языка — инструмент для исследователей русской поэзии и поэтическо го языка. Корпус содержит обширную коллекцию русской поэзии XVIII ХХ веков, отражает все заметные поэтические направления и продол жает пополняться. В нем присутствуют два типа разметки — граммати ческая и стиховедческая. Если первая совпадает с разметкой в основ ном ...
Добавлено: 19 июня 2026 г.
Burkova S., Khristoforova E., Kimmelman V., , in: Advances in Sign Language Corpus Linguistics.: John Benjamins Publishing Company, 2023. P. 90–129.
Добавлено: 3 июня 2026 г.
Настоящее учебное пособие представляет собой учебно-методический комплекс по ан-глийскому языку для специальных целей (ESP) в сфере экономики материальных и нема-териальных активов. При формировании пособия применены (i) современные методы кор-пусной лингвистики, включая частотный анализ и выявление ключевых слов на основе анализа аутентичных текстов, отражающих актуальные тенденции профессионального дискурса, а также (ii) технологии искусственного интеллекта для автоматизированной ...
Добавлено: 16 мая 2026 г.
Незнанов А. А., Глушко А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Незнанов А. А., Емельянов В., Глушко А. А. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 42–45.
Сложность задач обработки данных в корпоративных информационных системах нефтегазовой отрасли постоянно растёт в том числе в связи с постоянным ростом количества и разнообразия данных, что требует внедрения современных методологий и инструментов управления данными и знаниями. Многие архитектурные решения уже апробированы консорциумом OSDU, но в условиях локализации и быстро изменяющегося IT-ландшафта необходима не просто попытка повторить ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.