Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По мате­риалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 31 мая — 3 июня 2017 г.). Вып. 16 (23): В 2 т.

Т. 1. M. : -, 2017.

Academic editor: Селегей В.

The 16th issue of the annual report “Computational Linguistics and Intellectual Technologies” contains the selected materials of the 23rd international conference “Dialogue”. The presented works reflect the areas of research in computational modelling and analysis of natural language that are traditionally represented at the conference.

Chapters

Толерантность по-русски и по-английски: корпусное исследование

Malafeev A., Орехова Е. А., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По мате­риалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 31 мая — 3 июня 2017 г.). Вып. 16 (23): В 2 т.Т. 1.: М.: Изд-во РГГУ, 2017. С. 321–332.

Tolerance is a complex and partly contradictory concept that can be understood differently not only in different cultures, but also within the same culture. This paper presents a comparative study of the perception of tolerance by Russian and English speakers based on analysis of corpus data. At the initial stage of the study, the authors ...

Added: June 17, 2017

Extracting Character Networks to Explore Literary Plot Dynamics

Skorinkin D., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По мате­риалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 31 мая — 3 июня 2017 г.). Вып. 16 (23): В 2 т.Т. 1.: М.: Изд-во РГГУ, 2017. P. 257–270.

In this paper we apply network analysis to the study of literature. At the first stage of our investigation we automatically extract networks (graphs) of characters for each part of Leo Tolstoy’s novel War and peace using two different techniques for network creation. Then we evaluate these two techniques against a set of manually created ...

Added: July 11, 2017

Distributional semantic features in Russian verbal metaphor identification.

Panicheva P., Badryzlova Y., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По мате­риалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 31 мая — 3 июня 2017 г.). Вып. 16 (23): В 2 т.Т. 1.: М.: Изд-во РГГУ, 2017. P. 179–190.

Our experiment is aimed at evaluating the performance of distributional semantic features in metaphor identification in Russian raw text. We apply two types of distributional features representing similarity between the metaphoric/ literal verb and its syntactic or linear context. Our approach is evaluated on a dataset of nine Russian verb context, which is made available to the community. The results ...

Added: August 30, 2018

Коартикуляционные изменения носовых согласных как показатель наличия просодического шва и порядка применения фонологических правил в русском языке

Knyazev S. V., Утешева А. С., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По мате­риалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 31 мая — 3 июня 2017 г.). Вып. 16 (23): В 2 т.Т. 1.: М.: Изд-во РГГУ, 2017. С. 175–195.

The paper reports some results of the research, aimed at finding out whether place coarticulation available in clusters of [labial or dental nasal + labiodental obstruent] within phonological word and in an external sandhi position in Modern Standard Russian and whether it may serve as a cue for detecting the presence of prosodic breaks and ...

Added: September 28, 2018

Некоторые инвариантные характеристики русской разговорной речи: фонетика, морфология, синтаксис (Some invariant featu res of Russian everyday speech: Phonology, morphology, syntax)

Sherstinova T., Богданова-Бегларян Н. В., Блинова О. В. et al., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По мате­риалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 31 мая — 3 июня 2017 г.). Вып. 16 (23): В 2 т.Т. 1.: М.: Изд-во РГГУ, 2017. С. 82–95.

The presented research was carried out on the material of the ORD speech corpus in the framework of the project, dedicated to study sociolinguistic variation of Russian speech and aimed at identifying diagnostic features characterizing everyday speech of major social groups (age-, gender-, status-, professional-related, etc.). The obtained results showed that practically on each linguistic ...

Added: October 6, 2018

Which IR model has a better sense of humor? Search over a large collection of jokes

Bolotova V., Blinov V., Mishchenko K. et al., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По мате­риалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 31 мая — 3 июня 2017 г.). Вып. 16 (23): В 2 т.Т. 1.: М.: Изд-во РГГУ, 2017. P. 29–41.

This paper describes experiments on humorous response generation for short text conversations. Firstly, we compiled a collection of 63,000 jokes from online social networks (VK and Twitter). Secondly, we implemented several context-aware joke retrieval models: BM25 as a baseline, query term reweighting, word2vec-based model, and learning-to-rank approach with multiple features. Finally, we evaluated these models ...

Added: November 9, 2018

Keywords: корпусная лингвистика, Компьютерные лингвистические ресурсы, Компьютерный анализ документов, Лингвистические онтологии и автоматическое извлечение знаний, Лингвистический анализ Social media, Лингвистический анализ речи, Машинный перевод текста и речи, Модели и методы семантического анализа текста, Модели общения, Теоретическая и компьютерная лексикография, Типология и компьютерная лингвистика, Формальные модели языка и их применение в компьютерной лингвистике