• 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.

Создан модуль для ви­зу­а­ли­за­ции дис­три­бу­тив­но-се­ман­ти­че­ских моделей для языка Python

В рамках проекта по исследованию дистрибутивных семантических моделей под руководством Андрея Кутузова создан инструмент для интерактивной визуализации языковых эмбеддингов. Теперь вместо статической картинки любой желающий заглянуть в семантическое пространство может посмотреть на интерактивный граф, подвигать узлы, перейти от слова-центра сети к сетям, где центрами являются его соседи.

Модуль для языка Python, созданный сотрудниками и студентами Школы лингвистики, позволяет сгенерировать интерактивную веб-страницу для визуализации семантических «соседей– определенного слова. Нередкой задачей при работе с эмбеддингами (эмбеддинг — это представление слова в многомерном пространстве) является визуализация определенной части модели. Популярные фреймворки для работы с языковыми моделями, как, например, gensim, позволяют извлекать из моделей списки соседей того или иного слова (вкупе с некоторой метаинформацией вроде косинусного расстояния). По своей структуре такая информация представляет собой граф. Для визуального представления графов в языке Python есть пакет NetworkX, однако результатом его работы является статическая картинка — и это проблема, если, к примеру, узлы графа оказываются расположены слишком близко друг к другу, или граф слишком велик, в итоге одни части структуры отрисовываются поверх других.

Визуализация графа в виде интерактивного изображения на веб-странице позволяет пользователю взаимодействовать с элементами семантической структуры — отодвигать,  менять общее расположение, при этом пропорции графа сохраняются. Благодаря гиперссылкам в веб-странице можно реализовать переходы от одного графа к другому. Так, если мы генерируем не один граф «соседей», а также «соседей соседей», то при клике на такого «соседа» (т. е. на нецентральный узел) в одной визуализации мы будем переходить на страницу, где он является центром. Это необходимо, если мы хотим более глубоко исследовать семантическое пространство.

Кроме того, браузер как платформа гораздо гибче, при желании поменять оформление визуализации можно без повторной генерации картинки (просто с помощью CSS).

Проектом в рамках группы по визуализации эмбеддингов занимались сотрудники и студенты Школы лингвистики Т. Жордания, Н. Катричева,  E. Кузьменко, А. Кутузов, А. Лисицына, А. Яскевич.