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.
Фитискина А. А., Фитискин А. А.
Vox Medii Aevi. 2025. Т. X. № X. С. XXX-XXX.
Anna Leonteva, Toldova S., Fedorov D. et al.
In bk.: Teaching Russian Through STEM: Contexts, Tools, and Approaches. Vol. 1st Edition. L.: Taylor & Francis, 2024.
arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2024
Сегодня call-центры по всему миру ежедневно обрабатывают миллионы звонков, и автоматизация даже небольшой части их работы способна принести бизнесам миллионы долларов сокращенных издержек. Системы, могущие решать проблемы клиентов в автоматическом или хотя бы полуавтоматическом (например, классифицировать тип проблемы и связать с нужным специалистом) режиме, чрезвычайно востребованы, в их разработку вкладывают значительные средства как крупные компании, так и небольшие стартапы.
Однако работа со звучащей речью представляет серьезный вызов как для инженеров, так и для лингвистов. Обработка распознанных записей особенно сложна из-за невозможности получить “чистый” текст. Даже если качество распознавания звучащей речи составляет 70-80%, доля ошибок настолько велика, что затрудняется даже понимание человеком, не говоря уже об автоматическом анализе.
Выпускницы магистерской программы "Компьютерная лингвистика" Евгения Мещерякова и Любовь Нестеренко работают лингвистами в технологическом стартапе DC-Systems и сталкиваются с такими проблемами регулярно. Во время мастер-класса они показали примеры ошибок распознавания речи, которые попались им в работе. Типичные реплики выглядят так:
если, собачку с тобой везём кота как это сделать. там баранина, аха.
но оно регистрация для вас будет недоступно, так она, только для улиток из москвы
Демонстрация проводилась в форме викторины: слушателм предлагалось угадать, что скрывается за “эротическим” и “аллергическим” адресом (юридический адрес), “персональным инжиром” (персональный менеджер), а также “ногтями коня” и “развратом надежд”. Затем обсуждались возможные способы борьбы с искажениями текста, его правильной тематической классификации, детектирования неправильно распознанных слов.