JiamingLiu666/HSE_LING_VKR huggingface dataset:
Автоматическое построение графов для анализа художественных произведений
Студент: Цыганкова Виктория Сергеевна
Научный руководитель: Алескеров Фуад Таги оглы
Программа: Компьютерная лингвистика (Магистратура)
Год защиты: 2016

Целью работы является построение графов взаимодействий персонажей в тексте произведения, а также анализ сбалансированости построенных графов. Для достижения поставленной цели нами поставлены следующие задачи: • проанализировать существующие модели автоматического построения графов взаимодействий между персонажами в произведении, • найти (или создать) инструменты для разметки текста, • выделить героев в тексте произведения, • выделить отношения между персонажами в произведении, • построить граф взаимодействий, • оценить качество построенных графов, • проанализировать сбалансированность текста. На основе анализа существующих систем построения графов, основанных на вычленении отношений между персонажами из текста, нами написана новая система —— NovelGraphs —— для текстов на английском языке, в которой используется новый метод выявления персонажей и выделения отношений между ними. В полученном ненаправленном графе вершинам соответствуют герои произведения, а ребра задают взаимодействия между ними в тексте произведения. Каждое ребро имеет свой вес, который соотносится со средней оценкой тональности контекста или частотой употребления в тексте пары героев. Если ребро не имеет веса, тогда оно не будет отражено в графе взаимодействий. По итогам сравнения построенных автоматически графов с <> (т.е. графом, построенным экспертом) лучший результат показали экстракторы TokenDistance (выделяет персонажей, если расстояние между ними меньше, либо равно 15 токенам) и TokenDependencies (выделяет персонажей, если их разделяет глагол, с которым они связаны синтаксически). На данный момент, комбинации экстракторов с агрегаторами лучше справляются с задачей выявления персонажей из текста, нежели с выделением отношений между ними. В работе также было установлено, что анализ сбалансированности графов идентифицирует <> эпизоды произведения, которые соотносятся с минимумами и максимумами на графике сбалансированности.',
Экспериментальный анализ факторов, влияющих на выбор стратегии релятивизации подлежащего в русском языке
Студент: Сино Екатерина Дмитриевна
Научный руководитель: Бонч-Осмоловская Анастасия Александровна
Программа: Компьютерная лингвистика (Магистратура)
Год защиты: 2016

В настоящем исследование используются экспериментальные методы для проверки зависимости выбора стратегии релятивизации вершины относительной конструкции в русском языке от таких факторов как одушевленность вершины и тип текста. В ходе работы над исследованием был собран и размечен корпус из 1000 употреблений относительных конструкций, а также организован онлайн-эксперимент. Анализ результатов эксперимента методом множественной логистической регрессии не подтвердил наличие зависимости между тестируемыми переменными.',
Типология прилагательных и наречная модификация в русском языке
Студент: Филиппова Наталия Сергеевна
Научный руководитель: Зевахина Наталья Александровна
Программа: Компьютерная лингвистика (Магистратура)
Год защиты: 2015

Целью данной работы является формализация значений градуальных прилагательных. За основу взято классическое представление о градуальных прилагательных как отрезках на абстрактных представлениях различных измерений -– шкалах. Однако, такой подход не учитывает семантику прилагательных, которые включают в себя семантику сразу нескольких параметров -– таких, как "интересный", "важный" и т.д. В работе был предложен способ описания таких прилагательных при помощи типологии, основанной на пяти базовых семантических компонентах: измеримости, объективности, оценочности, экспериенциальности и силе степени. Было предложено формальное представление семантики ряда прилагательных, а также описана в терминах семантических компонентов наречная модификация в русском языке.',
Методы автоматического распознавания и исправления ошибок в синтаксической разметке
Студент: Трофимова Дарья Павловна
Научный руководитель: Толдова Светлана Юрьевна
Программа: Компьютерная лингвистика (Магистратура)
Год защиты: 2015

Настоящая работа посвящена разработке методов поиска и исправления ошибок автоматического синтаксического анализа. В работе рассматриваются существующие методы, которые позволяют эффективно находить и исправлять ошибки разметки, и предлагается алгоритм, осуществляющий поиск ошибок автоматического синтаксического анализа, данные его практического применения и результаты экспериментов с различными параметрами, а также алгоритм исправления ошибок автоматического синтаксического анализа, которые способны улучшить качество разметки синтаксических корпусов, а также обеспечить более простое и быстрое исправление разметки новых синтаксических корпусов русского языка.',
Выявление значимых лингвистическиx параметров для автоматического распознавания иронии в русском языке
Студент: Панова Татьяна Александровна
Научный руководитель: Толдова Светлана Юрьевна
Программа: Компьютерная лингвистика (Магистратура)
Год защиты: 2015

Автоматическое выделение иронии является частным случаем определения тональности текста и извлечения мнений. Выделение иронии требует учёта всех аспектов языка, от пунктуации до семантики, что даёт простор для разнообразных подходов к решению этой задачи. На сегодняшний день построено большое количество моделей для распознавания иронии для текстов на английском языке и некоторых других, однако, для русского языка такой модели нет. Во всех программах для распознавания иронии использовано машинное обучение (с учителем или без). Целью данной работы является выявление некоторых параметров, которые можно было использовать в подобной программе для текстов на русском языке.',
Автоматическое извлечение и классификация неологизмов
Студент: Сидорова Елена Юрьевна
Научный руководитель: Алексеевский Даниил Андреевич
Программа: Компьютерная лингвистика (Магистратура)
Год защиты: 2015

Русский язык, как и многие другие языки, изменчив. Это порождает некоторые трудрости для его изучения, в частности, для лексикографии: зачастую словарь, ещё в момент публикации оказывается достаточно устаревшим и не отражает современное состояние языка. В частности это может выражаться в том, что с момента сбора данных для словаря до момента его публикации в языке успевают ассимилироваться новые слова. Существует некоторое количество работ, посвящённых автоматизации поиска новых слов, но и они не лишены ограничений. В частности, среди них нет работ, посвящённых русскому языку. В настоящей работе представляется часть проекта по созданию службы для полуавтоматического поиска новых слов в русском языке.',
Оптимизация системы тэгирования в корпусе Russian Learner Corpus
Студент: Лошкарева Дарья Олеговна
Научный руководитель: Рахилина Екатерина Владимировна
Программа: Компьютерная лингвистика (Магистратура)
Год защиты: 2015

Работа содержит описание опыта существующих ресурсов в сфере учебных корпусов. В работы представлены существующие схемы разметки, используемые в учебных корпусах. Пересмотрена существующая классификации ошибок в корпусе RLC и разработана подробная инструкция для увеличения уровня согласованности среди разметчиков.']