• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 105066, г. Москва,
Старая Басманная ул., д. 21/4

 

🧭 Как до нас добраться

 

Телефон: +7 (495) 772-95-90 доб. 22734

E-mail: ling@hse.ru

Руководство
Заместитель руководителя Ахапкина Яна Эмильевна

Редакторы сайта — Наталья Борисовна Пименова, Татьяна Борисовна Казакова, Максим Олегович Бажуков, Юлия Геннадьевна Бадрызлова

Книга
Proceedings of the 3rd Workshop on NLP Applications to Field Linguistics (Field Matters 2024)

Bangkok: Association for Computational Linguistics, 2024.

Статья
Корпусная лингвистика на современном этапе

Плунгян В. А.

Вестник Российской академии наук. 2024. Т. 94. № 9. С. 787-794.

Глава в книге
Time Series Generation with GANs for Momentum Effect Simulation on Moscow Stock Exchange
В печати

Pozdnyakov V., Makarov I., Maksim Kazadaev.

In bk.: Proceedings of the IEEE/IAFE Computational Intelligence for Financial Engineering (CIFEr-24). IEEE, 2024. P. 1-7.

Препринт
Exploring the Effectiveness of Methods for Persona Extraction
В печати

Konstantin Zaitsev.

arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2024

Доклад Ольги Ляшевской на научном семинаре Школы лингвистики

3 апреля Ольга Ляшевская выступила с докладом «Компьютер как новый
"несовершенный" носитель языка (на данных корпуса автоматических
расшифровок устной русской речи)».

В последнее время большую популярность приобрели корпуса так

называемых «несовершенных» говорящих, включающие, например, тексты
носителей эритажного языка, ответы на экзамене по иностранному языку,
первые опусы студентов в жанре академического письма или перевода.
Ошибки таких авторов признаны ценным эмпирическим материалом, который
восполняет лакуну negative evidence в корпусной лингвистике и
проливает свет на многие теоретические вопросы.

В докладе Ольги Ляшевской речь шла о корпусе расшифровок устной

речи, полученных с помощью сервиса SpeechKit Cloud (Яндекс) и
снабженных параллельным слоем ручной разметки. Несмотря на
то, что технологии автоматического распознавания активно развиваются,
дополняют акустическую модель параметрами синтаксической,
семантической, доменной и т.п. дистрибуции, полнота и точность
письменной кодировки речевого сигнала все еще далека от идеала. Взяв
за основу параллельные данные автоматической и ручной расшифровки,
О.Ляшевская предложила типологию таких ошибок и показала, как они
помогают нам понять, что же позволяет человеку более точно настраивать
свой аппарат речевого распознавания. Кроме того, обсуждались вопросы
создания корпуса расшифровок, а именно, проблемы выравнивания
параллельных расшифровок (автоматической и ручной) и детекции ошибок.