Публикации

Задача разметки семантических ролей (semantic role labeling, SRL), как правило, строится вокруг иденти­ фикации и классификации ядерных, обязательных аргументов предиката. Сирконстанты времени, места и т. п. (неядерные, модифицирующие аргументы предиката) вытеснены на периферию [30] и даже признаются составляющими самую простую часть задачи [44]. Вместе с тем, они глубоко интегрированы в структуру клаузы и могут нетривиально взаимодействовать со значением глагола [4, 32]. В этой статье мы представля­ ем эксперименты по определению роли сирконстантов МЕСТА, ВРЕМЕНИ, ОБРАЗА ДЕЙСТВИЯ, СТЕПЕ­ НИ, ПРИЧИНЫ и ЦЕЛИ, на основе аннотированного вручную набора данных Adjuncts­FrameBank. Модель на основе признаков word2vec репрезентаций сирконстантов и предикатов и морфосинтаксического оформ­ ления сирконстантов показывает среднюю F1­меру 0,94 на данных, в которых вручную размечены границы предикатов, актантов и сирконстантов. Наши результаты в целом подтверждают теоретические предполо­ жения о структурной и семантической автономии и лексико­морфосинтаксической специализации адъюнк­ тов. Тем не менее, обнаруживается более сложная организация их структуры, что указывает на разнообразие адъюнктов с точки зрения их распределения и поведения.

В статье рассматриваются коммуникативные неудачи в повседневном устном дискурсе. Спонтанность устной речи является ее базовым свойством и является предпосылкой возникновения такого явления, как ком-муникативные неудачи. Под коммуникативными неудачами мы понимаем речевые ситуации, когда адресат речевого сообщения понимает его неправильно, т.е. не так, как задумал говорящий. Целями данного пилот-ного исследования является: 1) оценка общего количества коммуникативных неудач, которые происходят с человеком в течение одного дня и 2) определение зависимости частоты коммуникативных неудач от условий коммуникации. Главный результат исследования — количественная оценка коммуникативных неудач 1Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the International Conference “Dialogue 2021”Moscow, June 16–19, 2021информантав течение дня и их качественная интерпретация.Предлагаемое исследование основано на специ-альном эксперименте, основанном на круглосуточном мониторингеречи испытуемого и его последующем ретроспективном комментарии ко всем записанным данным. Такой подход позволяет уйти от субъективизма, присущего многим лингвистическим исследованиям. Эта работа продолжает серию исследований, посвящен-ных эффективности речевого общения, полученные результаты важны не только для понимания фундамен-тальных процессов восприятия речи, но также имеют решающее значение для разработки систем искусствен-ного интеллекта, включающих системы речевого диалога человек-компьютер, а также для речевых техноло-гий следующего поколения.

This chapter focuses on textual data that is collected for a specific purpose, which are usually referred to as corpora. Scholars use corpora when they examine existing instances of a certain phenomenon or to conduct systematic quantitative analyses of occurrences, which in turn re#ect habits, attitudes, opinions, or trends. For these contexts, it is extremely useful to combine different approaches. For example, a linguist might analyze the frequency of a certain buzzword, whereas a scholar in the political, cultural, or sociological sciences might attempt to explain the change in language usage from the data in question.

Background: Abnormal language development in both expressive and receptive domains occurs in most children with Autism Spectrum Disorder (ASD), although the language deficit is not a core symptom of ASD. However, previous studies disagree on the difference in the degree of impairment between expressive and receptive language in ASD. Existing research has concentrated on vocabulary and ‘global expressive and receptive language’, often using parental reports for language assessment. Moreover, most of these studies have focused on toddlers and preschoolers with ASD, whereas data from school-aged children with ASD are very limited. At the same time, the age of children might account for the inconsistencies across publications on expressive-receptive language difference in children with ASD.

Aims: The goal of the study was to directly compare the expressive and receptive language abilities of Russian primary-school-aged children with ASD (7–11 years old) at the levels of vocabulary, morphosyntax, and discourse.

Methods: 82 children with ASD participated in language testing. We used tests from the Russian Child Language Assessment Battery in order to assess vocabulary, morphosyntax, and discourse in expressive and receptive domains.

Results: Our results revealed different expressive and receptive patterns, depending on the linguistic level and tests complexity. Importantly, we showed that children’s non-verbal IQ partly accounted for the difference between production and comprehension abilities.

Conclusions: The expressive-better-than-receptive pattern in language has been considered by some authors as the unique hallmark of ASD. However, several studies, including our own, show that this is not a universal characteristic of ASD. We also revealed that expressive and receptive language patterns differed depending on the linguistic level, children’s non-verbal IQ, and assessment tools.