• 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

По вопросам, связанным с сайтом: portalhseling@gmail.com

Руководство
Заместитель руководителя Ахапкина Яна Эмильевна
Книга
Acta Linguistica Petropolitana. Труды Института лингвистических исследований РАН. Т. XV.

Под науч. редакцией: Д. Ф. Мищенко, Д. В. Герасимов, Н. М. Заика и др.

Т. 15: Материалы Четырнадцатой конференции по типологии и грамматике для молодых исследователей (2017 г.). Ч. 2. СПб.: ИЛИ РАН, 2019.

Глава в книге
Double-Blind Peer-Reviewing and Inclusiveness in Russian NLP Conferences

Kutuzov A. B., Никишина И. А.

In bk.: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected Papers. Cham: Springer, 2019. P. 3-8.

Препринт
Length Of Constituent As A Relevant Factor In Russian Syntax

Letuchiy A.

Linguistics. WP BRP. НИУ ВШЭ, 2019. No. WP BRP 88/LNG/2019.

Вышла новая версия семантического калькулятора RusVectōrēs


В канун праздников мы хотим сделать подарок всем, кто занимается дистрибутивной семантикой, и выпускаем новую версию нашего сервиса - RusVectōrēs 2.0.

Для тех, кто не знал или забыл: RusVectōrēs (http://ling.go.mail.ru/dsm/) вычисляет семантические отношения между словами русского языка c помощью векторных семантических моделей, обученных на больших текстовых корпусах. Что это такое? В дистрибутивной семантике слова обычно представляются в виде векторов в многомерном пространстве их контекстов. Семантическое сходство вычисляется как косинусная близость между векторами двух слов и может принимать значения в промежутке от 0 до 1. Значение 0 означает, что у этих слов нет похожих контекстов и их значения не связаны друг с другом. Значение 1, напротив, свидетельствует о полной идентичности их контекстов и, следовательно, о близком значении. RusVectōrēs позволяет на основе нейронных моделей, обученных нами на НКРЯ, новостном и веб корпусах работать с векторами слов: вычислять ближайших семантических соседей слова, находить коэффициент сходства между парами слов, складывать и вычитать лексические вектора. Модели обучаются при помощи алгоритмов Skip-Gram и CBOW, реализованных в широко известной утилите word2vec.

Мы рассказывали о нашем сервисе на семинаре "Quantitative Approaches to the Russian Language" в Хельсинки в августе и на тьюториале по дистрибутивной семантике на конференции AINL-FRUCT в Санкт-Петербурге в ноябре. С тех пор функционал RusVectōrēs существенно расширился, и теперь у вас есть ещё больше возможностей для исследований. Основные изменения в новой версии таковы:

1) Появился API, так что теперь к сервису можно обращаться автоматически! С помощью API можно для любого слова получить список слов, семантически близких к данному в выбранной модели. Для этого необходимо выполнить GET-запрос по адресу следующего вида: http://ling.go.mail.ru/dsm/MODEL/WORD/api, где MODEL - идентификатор для выбранной модели, а WORD - слово запроса. По запросу отдаётся текстовый файл в формате tab-separated values, в котором перечислены ближайшие десять соседей слова.

2) Создан инструментарий для визуализации данных. Сервис строит карту взаимного расположения слов, которые ввёл пользователь, в выбранной модели, а затем отображает двумерную проекцию этой карты (поскольку изначально мы имеем дело с векторным пространством высокой размерности).

3) Доступна также визуализация вектора для каждого слова в выбранной
модели, которая находится по уникальной для этого слова ссылке.




4) Семантический калькулятор теперь может выполнять операции двух видов: решение пропорции вида "найти слово D, связанное со словом C таким же образом, как слово A связано со словом B" (analogical inference) и алгебраические операции над векторами (сложение, вычитание, нахождение центра лексического кластера)

5) Конечно, как и раньше, пользователи могут обучать нейронные модели с заданными параметрами на собственных корпусах, чтобы затем использовать их в работе.

6) Вы всегда можете быть в курсе текущих изменений в работе сервиса, подписавшись на нашу новостную ленту!

Желаем, чтобы для ваших исследований не существовало технических преград! Счастливых праздников!

Команда RusVectōrēs:
Андрей Кутузов (Университет Осло, Высшая школа экономики)

Елизавета Кузьменко (Высшая школа экономики)