CLASSIFICATION OF LINGUISTIC TECHNOLOGIES

Abstract

The paper identifies different types of linguistic technologies depending on the input and output data type, language system level, means and forms of communication, contingent of users. The author describes the peculiarities of the functioning of linguistic programs, systems and applications, the input of which is the text in the natural language. Special attention is paid to the applications for the statistical analysis of text documents. It is shown that the identified technologies can be used as the configurational characteristics of linguistic software.

References

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).

Author information

About this article

Publication history

• Received: June 6, 2018.
• Published: September 1, 2018.

Keywords

• 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 The Author(s)
© 2018 Gramota Publishing, LLC

User license

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)