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.
Труды института русского языка им. В.В. Виноградова. 2024. № 4 (42). С. 102-118.
В кн.: Будь в курсе цифровых гуманитарных исследований. Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2024. С. 164-181.
arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2024
С 28 по 30 сентября в Американском университете Армении (г. Ереван) проходила XI Международная конференция по анализу изображений, социальный сетей и текстов. Студентки школы лингвистики представили свои доклады в рамках секции Natural Language Processing.
Мария Маслова выступила с докладом “RuCAM: Comparative Argumentative Machine for the Russian Language”. Он был посвящен созданию системы поиска аргументированных ответов на сравнительные запросы на русском языке. В докладе были описаны все ступени пайплайна (обработка запроса, поиск объектов и аспектов сравнения, поиск аргументации в корпусе, классификация и ранжирование аргументов). В ходе выступления Мария представила результаты экспериментов с rule-based и Deep Learning методами для разных частей RuCAM. Также были сделаны выводы об особенностях и сложностях адаптации Comparative Argumentative Machine для разных языков.
Екатерина Заливина представила доклад “Automatic Detection of Dialectal Features of Pskov Dialects in the Speech of Native Speakers”. Екатерина рассказала о подходах автоматического распознавания речи и выделения диалектных черт в речи информантов, у которых присутствуют диалектные черты, характерные для псковских говоров, встречающихся на территории Опочецкого района Псковской области и Западнодвинского района Тверской области. В ходе доклада были представлены эксперименты с тремя моделями распознавания речи, предобученными на стандартном русском языке, а также три подхода к выделению диалектных черт: rule-based, классификация аудио фрагментов на основе мел-частотных кепстральных коэффициентов и потокеновая классификация. Кроме того, Екатерина представила единый алгоритм, включающий в себя использование моделей, показавших лучший результат, который принимает на вход файл в формате wav и возвращает файлы в формате TextGrid и eaf с аннотациями и обнаруженными диалектными чертами.
Полина Черноморченко рассказала об исследовании “Leveraging Taxonomic information from Large Language Models for Hyponymy Prediction”. В работе представлен метод пополнения лексических баз данных при помощи генеративных языковых моделей. Полина рассказала о том, какие данные из лексических таксономий могут улучшить результаты предсказания гипонимов. В ходе выступления были представлены результаты экспериментов с тремя генеративными моделями для русского и английского языков. Также в работе был представлен первый датасет для оценки задачи предсказания гипонимов на русском языке.
Студентки также поделились своими впечатлениями от участия в мероприятии.
Мария Маслова: "Несмотря на то, что в предыдущие годы мне приходилось участвовать в разных конференциях, AIST-2023 - это первое для меня мероприятие, посвященное именно компьютерной лингвистике. Для того, чтобы приехать в Ереван, пришлось пройти немало этапов работы (разработка проекта, написание статьи, организационные моменты), но я очень рада, что результат труда нашей команды увидели другие люди и он их заинтересовал. Было приятно познакомиться с теми исследователями, о чьих разработках в сфере компьютерной лингвистики я была наслышана. Конференция AIST-2023 стала важным событием в моей университетской жизни и отличным источником мотивации на дальнейшую работу".
Екатерина Заливина: "Моя работа объединила две области, в которой я работала в бакалавриате и продолжаю ими заниматься в магистратуре: автоматическая обработка естественного языка и русская диалектология. В целом, диалектные данные не так широко используются сейчас в задачах NLP (но тенденция есть!) и хотелось на конференции в том числе обратить на это внимание. Статья получилась достаточно экспериментальной, в ней есть множество тонкостей. Мне важно было получить обратную связь, и я, действительно, получила много интересных комментариев, которые буду учитывать в своих следующих работах, так как продолжаю работать над этой темой".