• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Инструментальные средства для разработки систем извлечения информации из русскоязычных текстов
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
2 сентября 2026 г.
Время показать свое исследование: открыт прием заявок на НИРС-2026
Иногда готовая работа — это не результат, а хорошая основа для следующего шага. Участие в Конкурсе научно-исследовательских работ студентов (НИРС) позволяет показать исследование экспертам, получить независимую оценку и определить дальнейшее направление работы. Рассказываем о ключевых особенностях подачи работ на Конкурс НИРС — 2026.
1 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ создали новый корпус детской русской речи
Исследователи Центра языка и мозга НИУ ВШЭ представили RusLan-M — открытый мультимедийный корпус, который позволяет проследить развитие русской речи у детей от первых слов до появления сложных грамматических конструкций. В базе собраны около 41 часа видеозаписей и более 35 тысяч детских высказываний. Новый ресурс поможет ученым точнее изучать, как дети осваивают русский язык, а в перспективе — создавать более надежные инструменты для оценки речевого развития. Исследование опубликовано в журнале Language Resources and Evaluation.
31 августа 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ предложили по-новому считать неформальную занятость в России
Действующие подходы Росстата к оценке неформальной занятости в России уже не в полной мере отражают современную ситуацию на рынке труда. К такому выводу в своем исследовании пришли экономисты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. Ученые считают, что новые международные стандарты помогут получать более достоверные данные о рынке труда, а значит, принимать более эффективные государственные решения.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Инструментальные средства для разработки систем извлечения информации из русскоязычных текстов

.
Большакова Е. И., Ефремова Н. Э., Шариков Г. Ф.

В работе представлен краткий обзор и сравнительный анализ языковых и программных средств пяти инструментальных систем, применяемых для построения приложений для извлечения информации из текстов на русском языке: систем GATE и RCO Pattern Extractor, программного комплекса LSPL, процессора DSTL, Томита-парсера. По результатам проведенного анализа намечаются наиболее важные направления развития языка LSPL и поддерживающих его программных средств.

Язык: русский
Ключевые слова: Извлечение информации из текстараспознание языковых выраженийшаблоны языковых конструкцийязык LSPLлингвистические правила

В книге

Новые информационные технологии в автоматизированных системах: материалы восемнадцатого научно-технического семинара
М.: Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 2015.
Похожие публикации
Комбинирование методов для извлечения терминов из научно-технического текста
Большакова Е. И., Семак В. В., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2021 Т. 25 № 4 С. 239–242
Представлен подход к автоматическому извлечению терминов из отдельного научного текста, сочетающий в себе известные методы: лингвистические шаблоны, статистические меры терминологичности, методы ранжирования графов. Описаны комбинированные методы и этапы извлечения, отбора и ранжирования терминов, реализованные при обработке документов на русском языке. Представлены результаты экспериментов по извлечению терминов из учебных текстов по математике и программированию. Оценки эффективности ...
Добавлено: 23 ноября 2023 г.
Система для извлечения информации из текстов на базе лексико-синтаксических шаблонов
Большакова Е. И., Иванов К. М., Сапин А. С. и др., В кн.: Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2016 (3-7 октября 2016г., г.Смоленск, Россия): Труды конференцииТ. 1.: Смоленск: Универсум, 2016. С. 14–22.
Описывается текущее состояние программной системы с открытым кодом, разработанной и применяемой для построения различных приложений по извлечению информации из текстов на русском языке. Извлекаемая информация специфицируется в виде лексико-синтаксических шаблонов и правил языка LSPL. ...
Добавлено: 5 сентября 2017 г.
Information Extraction Based on Deep Syntactic-Semantic Analysis
Skorinkin D.A., Budnikov E. A., Stepanova M. E. и др., Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии 2016 No. 15 P. 721–733
Добавлено: 28 августа 2016 г.
Язык лексико-синтаксических шаблонов LSPL: опыт использования и пути развития Программные системы и инструменты
Большакова Е. И., В кн.: Программные системы и инструменты: тематический сборник.Т. 15.: [б.и.], 2014.
В работе рассматривается опыт использования языка лексико-синтаксических шаблонов LSPL, предназначенного для формального описания лексических и поверхностно-синтаксических свойств языковых конструкций в системах автоматической обработки текстов на русском языке. Кратко характеризуются и сравниваются выразительные возможности языка LSPL и аналогичных языков наиболее известных систем извлечения информации из русскоязычных текстов. Обсуждаются разработанные с помощью LSPL приложения, требующие анализа текстов ...
Добавлено: 26 октября 2015 г.
Sustainable Advantage for the Investor Relations Team through Semantic Content
Хладки Д., , in: Semantic Web.: InTech, 2010. Ch. 4 P. 63–76.
Semantic web technologies promise to bring companies closer to their customers and deliver to consumers more relevant content than ever before. Two technologies in particular will help build sustainable advantage for the investor relations team. The first is natural language processing and second content enhancement. Intuitively, semantic content should help establish a higher quality of ...
Добавлено: 19 октября 2014 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору