?
Дискриминативная лемматизация сокращений в эпоху LLM
В работе представлено исследование эффективности дискриминативных методов лемматизации сокращений в русскоязычных текстах. В отличие от генеративных подходов, дискриминативные модели осуществляют выбор оптимальной леммы из фиксированного набора вариантов, что исключает риск генерации грамматически некорректных словоформ. Впервые для русского языка проводится комплексный анализ четырех контекстно-ориентированных подходов: (1) ранжирования на основе маскированного языкового моделирования, (2) бинарной классификации, (3) многоклассовой классификации, а также (4) обучения с использованием инструкций. Особое внимание уделено случаям контекстной неоднозначности, когда одно сокращение в пределах одного текстового фрагмента соответствует разным лемам. Результаты демонстрируют, что многоклассовая классификация с дообучением предобученных моделей достигает наивысшего качества (F-мера с макроусреднением – 97.75–99.92% в зависимости от сокращения); однако в условиях ограниченного объема обучающих данных обучение с использованием инструкций и ранжирование на основе маскированного языкового моделирования показывают перспективные результаты. Кроме того, эффективность данных подходов возрастает в случаях контекстной неоднозначности. Исследование вносит вклад в развитие методов обработки русскоязычных текстов, предлагая практические рекомендации по выбору архитектур для задач лемматизации сокращений.