Research of Synonymous Relations in the Terminology of Computational Linguistics

Abstract

The aim of the research is to reveal the characteristic features of synonymous relations in the terminology of computational linguistics on the basis of their complex analysis. The article identifies the reasons for the presence of synonymous terms in the professional sphere of computational linguistics, and conducts their study from the point of view of etymology and morphological nature. The scientific originality of the research lies in the compilation of a classification of synonymous relations in the analysed terminology according to the most significant features. The results obtained have shown the use of interchangeable word combinations, their reduced verbal forms, abbreviations and syntactic variants in the terminology of computational linguistics.

References

1. Агузумцян Р. В., Великанова А. С., Польщиков К. А. О применении интеллектуальных технологий обработки естественного языка и средств виртуальной реальности для поддержки принятия решений при подборе исполнителей проектов // Экономика. Информатика. 2021. Т. 48. № 2.
2. Ахманова О. С. Словарь лингвистических терминов. М.: Едиториал УРСС, 2004.
3. Бабалова Г. Г., Широбоков С. Н. Синонимия компьютерной терминологии // Наука о человеке: гуманитарные исследования. 2018. № 4.
4. Большакова Е. И., Воронцов К. В., Ефремова Н. Э. и др. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных. М.: Изд-во НИУ ВШЭ, 2017.
5. Вакулик И. И., Сичкарь И. Ю. Медицинская терминология и эквивалентная синонимия: особенности образования // Гуманитарные научные исследования. 2020. № 11.
6. Дасовхаджиева А. А. К вопросу о синонимии в терминологии спорта // Lingua-Universum. 2020. № 3.
7. Кормалев Д. А., Куршев Е. П., Сулейманова Е. А. и др. Архитектура инструментальных средств систем извлечения информации из текстов // Программные системы: теория и приложения. 2004. Т. 2.
8. Кузнецов С. А. Большой толковый словарь русского языка. СПб.: Норинт, 2000.
9. Польщиков К. А., Лазарев С. А., Константинов И. С. Модель для оценки эффективности выполнения робототехнической системой коммуникативных функций // СТИН. 2020. № 6.
10. Польщиков К. А., Польщикова О. Н., Игитян Е. В. и др. Алгоритм поддержки принятия решений по выбору средств обработки больших массивов естественно-языковых данных // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2019. Т. 46. № 3.
11. Русско-английский тезаурус по компьютерной лингвистике (РАТКЛ). 2021. URL: https://uniserv.iis.nsk.su/thes/search.php
12. Таранова Е. Н., Бубырева Ж. А., Таранов А. О. Проблема синонимии в специальной терминологии // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2016. № 2.
13. Тестелец Я. Г. Введение в общий синтаксис. М.: РГГУ, 2001.
14. Хобсон Л., Ханнес Х., Коул Х. Обработка естественного языка в действии. СПб.: Питер, 2020.
15. Arts S., Hou J., Gomez J. C. Natural language processing to identify the creation and impact of new technologies in patent text: Code, data, and new measures // Research Policy. 2021. Vol. 50.
16. Blei D. M. Probabilistic topic models // Communications of the ACM. 2012. Vol. 55. № 4.
17. Blei D., Lafferty J. A correlated topic model of science // Annals of Applied Statistics. 2007. Vol. 1.
18. Dehouche N. Plagiarism in the age of massive Generative Pre-trained Transformers (GPT-3) // Ethics in Science and Environmental Politics. 2021. Vol. 21.
19. Dowell N. M. M., Nixon T. M., Graesser A. Group communication analysis: A computational linguistics approach for detecting sociocognitive roles in multiparty interactions // Behavior Research Methods. 2019. Vol. 51.
20. Ive J., Viani N., Kam J. Generation and evaluation of artificial mental health records for Natural Language Processing // NPJ Digital Medicine. 2020. Vol. 3.
21. Mitkov R. The Oxford handbook of computational linguistics. N. Y.: Oxford University Press, 2003.
22. Pllana S., Pllana G., Pllana E., Pllana Z. Synonymy and terminological doublet in economic terminology // Russian Linguistic Bulletin. 2020. № 3.
23. Polshchykov K. A., Lazarev S. A., Konstantinov I. S. Assessing the Efficiency of Robot Communication // Russian Engineering Research. 2020. Vol. 40. No. 11.
24. Polshchykov K., Lazarev S., Polshchykova O. et al. The Algorithm for Decision-Making Supporting on the Selection of Processing Means for Big Arrays of Natural Language Data // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2019. Vol. 40. No. 11.
25. Qiu X. P., Sun T. X., Xu Y. G. et al. Pre-trained models for natural language processing: A survey // Science China. Technological Sciences. 2020. Vol. 63.
26. Savin I., Drews S., Maestre-Andrés S. Public views on carbon taxation and its fairness: A computational-linguistics analysis // Climatic Change. 2020. Vol. 162.

Author information

About this article

Publication history

• Received: October 8, 2021.
• Published: January 31, 2022.

Keywords

• компьютерная лингвистка
• автоматическая обработка естественного языка
• синонимы
• классификация
• вариантность
• computational linguistics
• automatic natural language processing
• synonyms
• classification
• variance

Copyright

© 2022 The Author(s)
© 2022 Gramota Publishing, LLC

User license

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)