• 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
  • Using an Error-Annotated Learner Corpus (REALEC) in DDL Lessons
  • 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
  • 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
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

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

?

Using an Error-Annotated Learner Corpus (REALEC) in DDL Lessons

P. 112–121.
M. A. Klimova, V. K. Smilga, D. A. Overnikova
Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: learner corporadata-driven learningREALECconfusables
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Автоматизированная проверка текста, написанного на английском языке русскоязычными авторами (ADWISER) (2021)

В книге

Труды международной конференции «Корпусная лингвистика–2021»
Скифия-принт, 2021.
Похожие публикации
Distractor Generation for Lexical Questions Using Learner Corpus Data
Nikita Login, Jazykovedny Casopis 2023 Vol. 74 No. 1 P. 345–356
Добавлено: 16 сентября 2024 г.
L1 Influence on the Use of the English Present Perfect: A Corpus Analysis of Russian and Spanish Learners’ Essays
Perez-Guerra J., Смирнова Е. А., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 1 P. 101–114
Добавлено: 3 марта 2024 г.
Grammatical Metaphor Constructions: Acquisition Analysis
Галеева А. И., Гумовская Г. Н., Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики (Россия) Тематический выпуск "Лингвистика XXI века: направления, методы, перспективы развития" 2023 No. 3 P. 183–191
Данная статья исследует процесс освоения навыка включения грамматической метафоры в сложные номинативные словосочетания на материале английского языка в рамках академического дискурса. В исследовании применяется корпусная методология (пакет конкордансер-программ Lancsbox) и методы статистического анализа данных с целью сравнить частоту употребления сложных номинативных сочетаний с применением грамматической метафоры в корпусе текстов, авторами которых являются носители английского как ...
Добавлено: 18 октября 2023 г.
Word-formation complexity: a learner corpus-based study
Ляшевская О. Н., Pyzhak J.V., Виноградова О. И., Russian Journal of Linguistics 2022 Vol. 26 No. 2 P. 471–492
В статье рассматривается словообразовательная сложность учебных текстов, которая трактуется как система измерений, показывающих разнообразие приемов словообразования разного уровня, от простых до продвинутых, используемых учащимся. Анализируется взаимосвязь между сложностью и ошибками, которые учащиеся допускают в словообразовании. Исследование основано на материалах REALEC - корпуса английских экзаменационных эссе, написанных студентами университета с родным русским языком. Предлагается подход к ...
Добавлено: 5 октября 2022 г.
Hedges in Russian EAP writing: A corpus-based study of research papers in management
Смирнова Е. А., Стринюк С. А., Journal of English as a Lingua Franca 2020 Vol. 9 No. 1 P. 81–101
Добавлено: 14 октября 2020 г.
POS tagger evaluation for the automated text analysis and identification of learner error
Виноградова О. И., Бузанов А. О., Генералова С. А. и др., , in: ПРОСТРАНСТВО НАУЧНЫХ ИНТЕРЕСОВ: ИНОСТРАННЫЕ ЯЗЫКИ И МЕЖКУЛЬТУРНАЯ КОММУНИКАЦИЯ - СОВРЕМЕННЫЕ ВЕКТОРЫ РАЗВИТИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫВып. 3.: Буки Веди, 2019. Ch. 6 P. 44–49.
Добавлено: 28 декабря 2019 г.
Automated assessment of learner text complexity
Ляшевская О. Н., Irina Panteleeva, Olga Vinogradova, Assessing Writing 2021 No. 49 Article 100529
Добавлено: 20 октября 2019 г.
Inspector: The Tool For Automated Assessment Of Learner Text Complexity
Olga I. Vinogradova, Olga N. Lyashevskaya, Irina M. P., / NRU Higher School of Economics. Series WP BRP 55/LNG/2017. 2019. No. 79.
Добавлено: 10 октября 2019 г.
To automated generation of test questions on the basis of error annotations in EFL essays: a time-saving tool?
Olga Vinogradova, , in: Learner Corpora and Language TeachingVol. 92.: John Benjamins Publishing Company, 2019. Ch. 1-2 P. 29–48.
Добавлено: 8 ноября 2017 г.
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ОЦЕНКА ЛЕКСИКОНА ОБУЧАЮЩИХСЯ ПРИ ПОМОЩИ УЧЕБНОГО КОРПУСА
Виноградова О. И., ПОЛИЛИНГВИАЛЬНОСТЬ И ТРАНСКУЛЬТУРНЫЕ ПРАКТИКИ 2018 Vol. 15 No. 2018/3 P. 372–380
The role of access to a learner corpus has proved to increase efficiency of L2 acquisition for learners as well as teaching efficiency for EFL instructors. This paper presents a computer tool for a learner corpus designed at the School of Linguistics of the Higher School of Economics for both categories of users. REALEC, Russian ...
Добавлено: 8 ноября 2017 г.
Approaches to automated English essay evaluation in Russian students’ learner corpus
Ляшевская О. Н., Olga Vinogradova, , in: 4th Learner Corpus Conference. LCR 2017. Book of Abstracts.: Bozen: [б.и.], 2017. P. 200–202.
Добавлено: 8 ноября 2017 г.
4th Learner Corpus Conference. LCR 2017. Book of Abstracts
Bozen: [б.и.], 2017.
Добавлено: 7 ноября 2017 г.
Building a learner corpus for Russian
Рахилина Е. В., Выренкова А. С., Мустакимова Э. Г. и др., , in: Proceedings of the joint workshop on NLP for Computer Assisted Language Learning and NLP for Language Acquisition at SLTC.: Linköping: LiU Electronic Press, 2016. Ch. 10 P. 1–10.
Добавлено: 5 ноября 2017 г.
Использование русского учебного корпуса в преподавании РКИ: вид глагола
Ольшевская М. Ю., Международный аспирантский вестник. Русский язык за рубежом 2018 № 1 С. 13–18
На корпусном материале в статье рассматриваются распространенные ошибки в употреблении и конструировании вида глагола — с теоретической и типологической точек зрения. Используются данные учебного корпуса RLC, содержащего тексты изучающих русский язык как иностранный. Выявлены «слабые места» в усвоении данной темы иностранными учащимися. Предпринята попытка создания типологии ошибок. Показано, что наблюдаемые ошибки в образовании СВ глагола ...
Добавлено: 19 октября 2017 г.
Возможности корпусного инструмента RuSkELL в преподавании РКИ
Культепина О. А., В кн.: Многоязычие и семья.: Retorika, 2018. С. 170–183.
В статье автор предлагает рассмотреть корпусный онлайн-инструмент RuSkELL  в качестве вспомогательного ресурса при изучении русского языка. RuSkELL основан на корпусе ruTenTen11, расположенном в системе Sketch Engine, и адаптирован для использования непрофессионалами в области корпусной лингвистики. В первую очередь ресурс ориентирован на пользователей, изучающих русский язык как иностранный (L2). RuSkELL может служить эффективным дополнением к традиционным ...
Добавлено: 5 октября 2017 г.
A Searching Tool for Russian Error-Annotated Learner English Corpus
Феногенова А. С., Кузьменко Е. А., / NRU HSE. Series WP BRP "Linguistics". 2016.
Добавлено: 14 декабря 2016 г.
THE ROLE AND APPLICATIONS OF EXPERT ERROR ANNOTATION IN A CORPUS OF ENGLISH LEARNER TEXTS
Виноградова О. И., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва,1–4 июля 2016 г.)Вып. 15.: М.: Изд-во РГГУ, 2016. P. 830–840.
Добавлено: 18 мая 2016 г.
Semi-automated typical error annotation for learner English essays: Integrating frameworks
Кутузов А. Б., Кузьменко Е. А., , in: Proceedings of the 4th workshop on NLP for Computer Assisted Language Learning at NODALIDA 2015, Vilnius, 11th May, 2015Issue 114.: Linköping University Electronic Press, 2015. P. 35–41.
Добавлено: 31 мая 2015 г.
Proceedings of the 4th workshop on NLP for Computer Assisted Language Learning at NODALIDA 2015, Vilnius, 11th May, 2015
Linköping University Electronic Press, 2015.
Добавлено: 31 мая 2015 г.
Russian Error-Annotated Learner English Corpus: a Tool for Computer-Assisted Language Learning
Кутузов А. Б., Кузьменко Е. А., , in: Proceedings of the third workshop on NLP for computer-assisted language learning at SLTC 2014, Uppsala University.: Linköping: Linköping University Electronic Press, 2014. P. 87–97.
The paper describes the learner corpus composed of English essays written by native Russian speakers. REALEC (Russian Error-Annotated Learner English Corpus) is an error-annotated, available online corpus, now containing more than 200 thousand word tokens in almost 800 essays. It is one of the first Russian ESL corpora, dynamically developing and striving to improve both ...
Добавлено: 12 января 2015 г.
Russian Learner Translator Corpus
Кутузов А. Б., Kunilovskaya M., , in: Text, Speech and Dialogue 17th International Conference, TSD 2014, Brno, Czech Republic, September 8-12, 2014. Proceedings.: Springer, 2014. P. 315–323.
The project we present – Russian Learner Translator Corpus (RusLTC) is a multiple learner translator corpus which stores Russian students’ translations out of English and into it. The project is being developed by a cross-functional team of translator trainers and computational linguists in Russia. Translations are collected from several Russian universities; all translations are made ...
Добавлено: 15 сентября 2014 г.
(Не)совпадение падежа при эллипсисе в сочинительных конструкциях на материале учебных текстов носителей русского языка
Джакупова С. С., Зевахина Н. А., В кн.: Slavica Helsingiensia 45. Инструментарий русистики: Ошибки и многоязычие.: Хельсинки: Университет Хельсинки, 2014. С. 35–49.
Статья посвящена частотному типу ошибок, которые делают носители русского языка, а именно несовпадению падежа и предлога при эллипсисе в сочинительных конструкциях. ...
Добавлено: 16 июня 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору