• 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

Руководство
Заместитель руководителя Ахапкина Яна Эмильевна
Школа лингвистики: Менеджер Дьячкова Анна Евгеньевна

Редакторы сайта — Наталья Борисовна Пименова, Татьяна Борисовна Казакова, Максим Олегович Бажуков

Книга
Китайский разговорник

Дурыманова А. Д., Ермолаева Е. А., Сутулов А. А.

М.: Бомбора, 2025.

Статья
Параллельный корпус переводов «Слова о полку Игореве» как проект

Орехов Б. В.

Цифровые гуманитарные исследования. 2025. № 1. С. 60-69.

Глава в книге
ReText.Ai Team at PAN 2025: Applying a Multiple Classification Heads to a Transformer Model for Human-AI Collaborative Text Classification

Daria I., Konstantin Zaitsev, Olga S.

In bk.: CLEF 2025 Working Notes. Vol. 4038. CEUR Workshop Proceedings, 2025.

Препринт
You shall know a piece by the company it keeps. Chess plays as a data for word2vec models

Orekhov B.

arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2024

Доклад профессора Университета Виго в Лаборатории учебных корпусов

21 апреля состоялся очередной семинар НУЛ учебных корпусов, на котором выступил профессор Хавьер Перез Гэрра из Университета Виго, Испания с докладом "(Systemic Funcional) Theme as an indicator of register variation in English"

Доклад профессора Университета Виго в Лаборатории учебных корпусов

На открытом семинаре НУЛ выступил профессор Хавьер Перез Гэрра из Университета Виго, Испания, специалист в области синтаксиса исторической и корпусной лингвистики, автор множества научных работ, опубликованных ведущими мировыми издательствами.

В своем докладе профессор Перез Гэрра рассказал о результатах своего исследования, проведенного в рамках системного функционального подхода. С помощью методов компьютерного анализа были изучены тексты, относящиеся к 15 различным жанрам, в которых были выделены темы (themes). Последующий кластерный анализ показал, что на основе полученных данных можно выделить две группы письменных жанров - популярные и научные.

Презентация с результатами исследования - perm2022 (PDF, 3.46 Мб) 
На постоянном YouTube-канале НУЛ учебных корпусов доступна запись с семинара