Preview

Научный диалог

Расширенный поиск

Типология семантических отношений, выявляемых посредством инструмента RusVectōrēs

https://doi.org/10.24224/2227-1295-2018-8-74-87

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается вопрос о типах семантических отношений, выявляемых посредством Web-сервиса RusVectōrēs. Актуальность исследования обусловлена малой изученностью лингвистических возможностей данного инструмента и дистрибутивной семантики в целом. Новизна исследования видится в том, что впервые поставлена задача анализа видов семантических отношений, выявляемых на основе дистрибутивной семантики, то есть метода, опирающегося на автоматическую обработку очень больших объемов текстов, без использования лингвистической информации. Предлагается классификация семантических отношений, включающая 8 типов парадигматических и 3 типа синтагматических отношения. Показано, что в результате применения рассматриваемого метода выявляются преимущественно парадигматические отношения, причем чаще всего обнаруживаются гипонимы и согипонимы заданного слова. Рассматривается вопрос о том, зависят ли типы выявляемых семантических отношений от того, к какой семантической группе относится слово, для которого эти отношения ищутся. Показано, что такая зависимость просматривается, хотя и требует дополнительной проверки на более представительном материале. Сравнительный анализ пяти семантических групп слов позволил подтвердить общую закономерность (о преобладании гипонимов и согипонимов) и выдвинуть некоторые частные гипотезы относительно корреляций между семантическим типом задаваемого слова и типами выявляемых для него семантических отношений.

Об авторе

М. К. Тимофеева
Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН; Новосибирский государственный университет
Россия


Список литературы

1. Веб-сервис дистрибутивно-семантических моделей для русского языка RusVectōrēs [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://rusvectores.org/ru/.

2. Словарь синонимов русского языка : в 2 томах / под ред. А. П. Евгеньевой. - Ленинград : Наука, 1970. - Т. 1. - 680 с.

3. СС - Словарь синонимов [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://synonymonline.ru/.

4. Тезаурус русского языка RuWordNet [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.ruwordnet.ru/ru/.

5. Андреев Н. Д. Статистико-комбинаторные методы в теоретическом и прикладном языковедении / Н. Д. Андреев. - Ленинград : Наука, 1967. - 403 с.

6. Гладкий А. В. Формальные грамматики и языки / А. В. Гладкий. - Москва : Наука, 1973. - 368 с.

7. Глисон Г. Введение в дескриптивную лингвистику / Г. Глисон. - Москва : Иностранная литература, 1959. - 487 с.

8. Лукашевич Н. В. Тезаурусы в задачах информационного поиска / Н. В. Лукашевич. - Москва : Издательство Московского университета, 2011. - 512 с.

9. Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей «СМЫСЛÛТЕКСТ» / И. А. Мельчук. - Москва : Школа Языки русской культуры, 1999. - 346 с.

10. Ревзин И. И. Метод моделирования и типология славянских языков / И. И. Ревзин. - Москва : Наука, 1967. - 300 с.

11. Сухотин Б. В. Оптимизационные методы исследования языка / Б. В. Сухотин. - Москва : Наука, 1976. - 169 с.

12. Belyy A. V. Framework for Russian Plagiarism Detection Using Sentence Embedding Similarity and Negative Sampling / A. V. Belyy, M. A. Dubova // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог». - Москва : Издательский центр РГГУ, 2018. - Выпуск 17 (24). - С. 96-109.

13. Enikeeva E. V. Russian collocation extraction based on word embeddings / E. V. Enikeeva, O. A. Mitrofanova // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог». - Москва : Издательский центр РГГУ, 2017. - Вып. 16 (23). - Т. 1. - С. 52-64.

14. Harris Z. S. From phoneme to morpheme / Z. Harris // Language. - 1955. - Vol. 31. - № 2. - P. 190-222.

15. Kutuzov A. Two centuries in two thousand words: neural embedding models in detecting diachronic lexical changes / A. Kutuzov, E. Kuzmenko // Quantitative Approaches to the Russian Language. - New York : Routledge, 2017. - P. 95-112.

16. Toldova S. Coreference resolution for Russian: the impact of semantic features / S. Toldova, M. Ionov // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог». - Москва : Издательский центр РГГУ, 2017. - Вып. 16 (23). - Т. 1. - С. 339-348.


Для цитирования:


Тимофеева М.К. Типология семантических отношений, выявляемых посредством инструмента RusVectōrēs. Научный диалог. 2018;(8):74-87. https://doi.org/10.24224/2227-1295-2018-8-74-87

For citation:


Timofeeva M.K. Typology of Semantic Relations Extracted by the Instrument RusVectōrēs. Nauchnyi dialog. 2018;(8):74-87. (In Russ.) https://doi.org/10.24224/2227-1295-2018-8-74-87

Просмотров: 17


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2225-756X (Print)
ISSN 2227-1295 (Online)