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.
Вестник Российской академии наук. 2024. Т. 94. № 9. С. 787-794.
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.
arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2024
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.