Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: 105066, г. Москва,
Старая Басманная ул., д. 21/4
Телефон: +7 (495) 772-95-90 доб. 22734
E-mail: ling@hse.ru
Редакторы сайта — Наталья Борисовна Пименова, Татьяна Борисовна Казакова, Максим Олегович Бажуков, Юлия Геннадьевна Бадрызлова
Школа лингвистики была образована в декабре 2014 года. Сотрудники школы преподают на образовательных программах по теоретической и компьютерной лингвистике в бакалавриате и магистратуре. Лингвистика, которой занимаются в школе, — это не только знание иностранных языков, но прежде всего наука о языке и о способах его моделирования. Научные группы школы занимаются исследованиями в области типологии, социолингвистики и ареальной лингвистики, корпусной лингвистики и лексикографии, древних языков и истории языка. Кроме того, в школе создаются лингвистические технологии и ресурсы: корпуса, обучающие тренажеры, словари и тезаурусы, технологии для электронного представления текстов культурного наследия.
Bangkok: Association for Computational Linguistics, 2024.
Будянская Е. М., Бузанов А. О., Жорник Д. О. и др.
Томский журнал лингвистических и антропологических исследований. 2025. № 2 (48).
Kazakova T., Vinyar A., Бакланов А. Е. et al.
In bk.: Первый Евразийский конгресс лингвистов. Москва, 9–13 декабря 2024: Тезисы докладов. M.: 2025.
arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2024
6 февраля аспирант Илья Кузнецов рассказал о результатах своей работы по автоматическому выделению семантических ролей (semantic role labeling, SRL, semantic parsing). Суть этой задачи - найти участников некоторой ситуации, описываемой в тексте. Например, выделить из фразы «Фауст продал душу дьяволу» участников сделки – «продавца» Фауста, «покупателя» дьявола, «товар» (объект купли-продажи) душу. Саму ситуацию задает предикат «продал», а участники являются его актантами.
Автоматическое обнаружение и правильная идентификация таких актантов важны для машинного перевода, «умного» информационного поиска, вопросно-ответных приложений, извлечения информации и различных задач текстовой аналитики. На западе SRL-системы давно являются одним из hot topics компьютерной лингвистики, и для английского языка задача решена весьма неплохо. Однако для русского языка пока сделано очень мало – существует лишь две открытые системы, данные для обучения крайне скудны, открытых соревнований не проводится.
Докладчик сделал обзор существующих методов извлечения ролей и представил собственный подход, основанный на машинном обучении. Источником тренировочных данных стал лингвистический ресурс FrameBank – корпус конструкций с семантическими ролями, разрабатываемый при участии преподавателей школы лингвистики О.Н. Ляшевской, Е.В. Рахилиной, С.Ю. Толдовой и др.
Использованный в работе алгоритм приписывает каждому слову семантическую роль (или ее отсутствие) при определенном предикате, обучаясь на уже размеченных конструкциях FrameBank. При этом учитываются данные морфологического и синтаксического разборов. Набор лексико-синтаксических признаков, с опорой на которые извлекаются роли, включает часть речи, наличие предлога, залог предиката, путь в дереве зависимостей, а также «кластер» слова. Для получения последнего признака все слова были предварительно кластеризованы по семантической близости.
Результаты работы системы показывают, что наиболее весомый вклад в качество извлечения ролей вносят синтаксические признаки, такие как путь до предиката в дереве или тип предлога. Без них точность и полнота извлечения находятся в районе 40%, а с ними достигают 65-70%. В дальнейшем автор исследования надеется повысить показатели за счет совершенствования механизма объединения слов в семантические кластеры (с возможным использованием тезаурусов типа RuThes или WordNet), дополнительной обработки омонимии и введения «конкуренции» между семантическими ролями, т.е. учета уже извлеченных ролей как признака для (не)извлечения других.
Даниил Скоринкин,
аспирант Школы лингвистики