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 Брисовна 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.
Белов Н. В., Бойцов М. А., Виноградов А. Ю. и др.
М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2024.
Zevakhina N., Dongarova K., Shubina D. et al.
Frontiers in Psychology. 2024.
Урывская Д. А., Староверова В. Н., Лопухина А. А. и др.
В кн.: Наука и образование: проблемы и перспективы [Электронный ресурс]: Материалы XXVI Международной научно-практической конференции молодых ученых и студентов, посвящённой 85-летию АГГПУ им. В. М. Шукшина (Бийск, 5 апреля 2024 г.). Бийск: АГГПУ им. В.М. Шукшина, 2024. С. 240-244.
Chistyakova K., Kazakova Tatiana.
Linguistics. WP BRP. НИУ ВШЭ, 2023. No. 115.
RusVectōrēs — это инструмент для работы с лексическими моделями дистрибутивной семантики (word embeddings) прямо в браузере. Подобные алгоритмы (word2vec, GloVe, fasttext и другие) в последние несколько лет произвели революцию в обработке естественного языка. Они позволяют «научить» компьютер определять значения слов, используя в качестве обучающего множества большие массивы текстов и статистику совместной встречаемости слов в них.
На нашем сервисе можно попробовать в действии модели, обученные на различных русскоязычных корпусах, а также скачать их для локальной работы. Чтобы вы могли быстро ознакомиться с тем, что может RusVectōrēs, мы подготовили краткий видеобозор. Из него, например, можно узнать, как работает семантический калькулятор, что будет, если вычесть из вектора слова «жизнь» вектор слова «любовь», и какие слова относятся к «России» так же, как «пицца» к «Италии»:
RusVectōrēs можно использовать для демонстрации возможностей дистрибутивной семантики, для быстрой проверки лингвистических гипотез или для интересных и полезных игр на занятиях, связанных с семантикой русского языка. Особо прогрессивные личности даже реализуют на основе наших моделей поэтичный поисковик по стишкам-пирожкам.
У нас ещё много планов по дальнейшему совершенствованию RusVectōrēs. Подписывайтесь на наш RSS и оставайтесь с нами!
Школа лингвистики: приглашенный преподаватель;
Университет Осло, научный сотрудник, докторант
Школа лингвистики: Ассистент