КЛАССИФИКАЦИЯ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ

Аннотация

Выделяются различные виды лингвистических технологий в зависимости от типа входных и выходных данных, уровня системы языка, средств и форм коммуникации, контингента пользователей. Описываются особенности функционирования лингвистических программ, систем и приложений, на входе у которых - текст на естественном языке. Особое внимание уделяется приложениям для статистического анализа текстовых документов. Показано, что выделенные виды технологий могут использоваться в качестве конфигурационных характеристик лингвистического программного обеспечения.

Источники

1. Косач Д. И., Жидкова Л. О., Белехов А. Н. Виртуальные голосовые помощники с элементами искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // Научный альманах. 2016. № 3-3 (17). URL: http://ucom.ru/doc/na.2016.03.03.083.pdf (дата обращения: 06.06.2018).
2. Соловьёв А. А., Пескова О. В. Построение вопросно-ответной системы для русского языка: модуль анализа вопросов [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/v/postroenie-voprosno-otvetnoy-sistemy-dlya-russkogo-yazyka-modul-analiza-voprosov (дата обращения: 06.06.2018).
3. Яцко В. А. Алгоритмы и программы автоматической обработки текста [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/ article/v/algoritmy-i-programmy-avtomaticheskoy-obrabotki-teksta (дата обращения: 06.06.2018).
4. Яцко В. А. Принципы исследования исторического развития информатики // Научно-техническая информация. Серия 1. Организация и методика информационной работы. 2017. № 9. С. 1-9.
5. Яцко В. А., Клещ А. В. Особенности автоматической обработки чатов // Естественные и технические науки. 2011. № 5. С. 319-327.
6. Francis W. N., Kucera H. Computational analysis of present day American English. Providence, R. I.: Brown University Press, 1967. 424 p.
7. http://dep.chs.nihon-u.ac.jp/english_lang/tukamoto/kwic_e.html (дата обращения: 06.06.2018).
8. http://lexically.net/LexicalAnalysisSoftware (дата обращения: 06.06.2018).
9. http://www.laurenceanthony.net/software/antconc (дата обращения: 06.06.2018).
10. Ide N., Keith Suderman K. GrAF: а graph-based format for linguistic annotations [Электронный ресурс] // Proceedings of the Linguistic annotation workshop. Prague, 2007. P. 1-8. URL: https://www.cs.vassar.edu/~ide/papers/LAW.pdf (дата обращения: 06.06.2018).
11. Kim Y., Jeong S. R., Ghani I. Text opinion mining to analyze news for stock market prediction [Электронный ресурс] // International Journal of Advances in Soft Computing and Its Applications. 2014. Vol. 6. № 1. Special issue. P. 1-13. URL: http://home.ijasca.com/data/documents/Paper-ID-424-IJASCA_Formated.pdf (дата обращения: 06.06.2018).
12. Schiel F., Heinrich C. Laying the foundation for in-car alcohol detection by speech [Электронный ресурс] // Proceedings of Interspeech. Brighton, 2009. P. 983-986. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/934c/b738afe2fa6ab2231c189c49cd84fa 7331e7.pdf (дата обращения: 06.06.2018).
13. The handbook of computational linguistics and natural language processing [Электронный ресурс] / ed. by A. Clark, C. Fox, S. Lappin. Oxford: Wiley-Blackwell, 2010. 802 p. URL: http://course.duruofei.com/wp-content/uploads/2015/05/ Clark_Computational-Linguistics-and-Natrual-Language-Processing.pdf (дата обращения: 06.06.2018).

Финансирование

Исследование выполнено при поддержке гранта РФФИ 16-07-00014.

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Поступила в редакцию: 6 июня 2018.
• Опубликована: 1 сентября 2018.

Ключевые слова

• лингвистические технологии
• критерии классификации
• лингвистические программы, системы, приложения
• конкордансы
• компьютерная лингвистика
• информационная наука
• linguistic technologies
• classification criteria
• linguistic programs, systems, applications
• concordances
• computational linguistics
• informational science

Copyright

© 2018 Автор(ы)
© 2018 ООО Издательство «Грамота»

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)