Под термином "компьютерная лингвистика" (computational linguistics) обычно понимается широкая область использования компьютерных инструментов - программ, компьютерных технологий организации и обработки данных - для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных областях, а также сфера применения компьютерных моделей языка не только в лингвистике, но и в смежных с ней дисциплинах. Собственно, только в последнем случае речь идет о прикладной лингвистике в строгом смысле, поскольку компьютерное моделирование языка может рассматриваться и как сфера приложения теории программирования (computer science) в области лингвистики. Тем не менее общая практика такова, что сфера компьютерной лингвистики охватывает практически все, что связано с использованием компьютеров в языкознании: "Термин "компьютерная лингвистика" задает общую ориентацию на использование компьютеров для решения разнообразных научных и практических задач, связанных с языком, никак не ограничивая способы решения этих задач".

Институциональный аспект компьютерной лингвистики . Как особое научное направление компьютерная лингвистика оформилась в 60-е гг. Поток публикаций в этой области очень велик. Кроме тематических сборников, в США ежеквартально выходит журнал "Компьютерная лингвистика". Большую организационную и научную работу проводит Ассоциация по компьютерной лингвистике, которая имеет региональные структуры по всему миру (в частности, европейское отделение). Каждые два года проходят международные конференции по компьютерной лингвистике - КОЛИНГ. Соответствующая проблематика широко представлена также на международных конференциях по искусственному интеллекту разных уровней.

Когнитивный инструментарий компьютерной лингвистики

Компьютерная лингвистика как особая прикладная дисциплина выделяется прежде всего по инструменту - то есть по использованию компьютерных средств обработки языковых данных. Поскольку компьютерные программы, моделирующие те или иные аспекты функционирования языка, могут использовать самые разные средства программирования, то об общем метаязыке говорить вроде бы не приходится. Однако это не так. Существуют общие принципы компьютерного моделирования мышления, которые так или иначе реализуются в любой компьютерной модели. В основе этого языка лежит теория знаний, разработанная в искусственном интеллекте и образующая важный раздел когнитивной науки.

Основной тезис теории знаний гласит, что мышление - это процесс обработки и порождения знаний. "Знания" или "знание" считается неопределяемой категорией. В качестве "процессора", обрабатывающего знания, выступает когнитивная система человека. В эпистемологии и когнитивной науке различают два основных вида знаний - декларативные ("знание что") и процедурные ("знание как"2)). Декларативные знания представляются обычно в виде совокупности пропозиций, утверждений о чем-либо. Типичным примером декларативных знаний можно считать толкования слов в обычных толковых словарях. Например, чашка] - "небольшой сосуд для питья округлой формы, обычно с ручкой, из фарфора, фаянса и т.п. " . Декларативные знания поддаются процедуре верификации в терминах "истина-ложь". Процедурные знания представляются как последовательность (список) операций, действий, которые следует выполнить. Это некоторая общая инструкция о действиях в некоторой ситуации. Характерный пример процедурных знаний - инструкции по пользованию бытовыми приборами.

В отличие от декларативных знаний, процедурные знания невозможно верифицировать как истинные или ложные. Их можно оценивать только по успешности-неуспешности алгоритма.

Большинство понятий когнитивного инструментария компьютерной лингвистики омонимично: они одновременно обозначают некоторые реальные сущности когнитивной системы человека и способы представления этих сущностей на некоторых метаязыках. Иными словами, элементы метаязыка имеют онтологический и инструментальный аспект. Онтологически разделение декларативных и процедурных знаний соответствует различным типам знаний когнитивной системы человека. Так, знания о конкретных предметах, объектах действительности преимущественно декларативны, а функциональные способности человека к хождению, бегу, вождению машины реализуются в когнитивной системе как процедурные знания. Инструментально знание (как онтологически процедурное, так и декларативное) можно представить как совокупность дескрипций, описаний и как алгоритм, инструкцию. Иными словами, онтологически декларативное знание об объекте действительности "стол" можно представить процедурно как совокупность инструкций, алгоритмов по его созданию, сборке (= креативный аспект процедурного знания) или как алгоритм его типичного использования (= функциональный аспект процедурного знания). В первом случае это может быть руководство для начинающего столяра, а во втором - описание возможностей офисного стола. Верно и обратное: онтологически процедурное знание можно представить декларативно.

Требует отдельного обсуждения, всякое ли онтологически декларативное знание представимо как процедурное, а всякое онтологически процедурное - как декларативное. Исследователи сходятся в том, что всякое декларативное знание в принципе можно представить процедурно, хотя это может оказаться для когнитивной системы очень неэкономным. Обратное вряд ли справедливо. Дело в том, что декларативное знание существенно более эксплицитно, оно легче осознается человеком, чем процедурное. В противоположность декларативному знанию, процедурное знание преимущественно имплицитно. Так, языковая способность, будучи процедурным знанием, скрыта от человека, не осознается им. Попытка эксплицировать механизмы функционирования языка приводит к дисфункции. Специалистам в области лексической семантики известно, например, что длительная семантическая интроспекция, необходимая для изучения плана содержания слова, приводит к тому, что исследователь частично теряет способность к различению правильных и неправильных употреблений анализируемого слова. Можно привести и другие примеры. Известно, что с точки зрения механики тело человека является сложнейшей системой двух взаимодействующих маятников.

В теории знаний для изучения и представления знания используются различные структуры знаний - фреймы, сценарии, планы. Согласно М. Минскому, "фрейм - это структура данных, предназначенная для представления стереотипной ситуации" [Минский 1978, с.254]. Более развернуто можно сказать, что фрейм является концептуальной структурой для декларативного представления знаний о типизированной тематически единой ситуации, содержащей слоты, связанные между собой определенными семантическими отношениями. В целях наглядности фрейм часто представляют в виде таблицы, строки которой образуют слоты. Каждый слот имеет свое имя и содержание (см. табл.1).

Таблица 1

Фрагмент фрейма "стол" в табличном представлении

В зависимости от конкретной задачи структуризация фрейма может быть существенно более сложной; фрейм может включать вложенные подфреймы и отсылки к другим фреймам.

Вместо таблицы часто используется предикатная форма представления. В этом случае фрейм имеет форму предиката или функции с аргументами. Существуют и другие способы представления фрейма. Например, он может представляться в виде кортежа следующего вида: { (имя фрейма) (имя слота)) (значение слота,),..., (имя слота п) (значение слота л) }.

Обычно такой вид имеют фреймы в языках представлениях знаний.

Как и другие когнитивные категории компьютерной лингвистики, понятие фрейма омонимично. Онтологически - это часть когнитивной системы человека, и в этом смысле фрейм можно сопоставить с такими понятиями как гештальт, прототип, стереотип, схема. В когнитивной психологии эти категории рассматриваются именно с онтологической точки зрения. Так, Д. Норман различает два основных способа бытования и организации знаний в когнитивной системе человека - семантические сети и схемы. "Схемы, - пишет он, - представляют собой организованные пакеты знания, собранные для репрезентации отдельных самостоятельных единиц знания. Моя схема для Сэма может содержать информацию, описывающую его физические особенности, его активность и индивидуальные черты. Эта схема соотносится с другими схемами, которые описывают иные его стороны" [Норман 1998, с.359]. Если же брать инструментальную сторону категории фрейма, то это структура для декларативного представления знаний. В имеющихся системах ИИ фреймы могут образовывать сложные структуры знаний; системы фреймов допускают иерархию - один фрейм может быть частью другого фрейма.

По содержанию понятие фрейма очень близко категории толкования. Действительно, слот - аналог валентности, заполнение слота - аналог актанта. Основное отличие между ними заключается в том, что толкование содержит только лингвистически релевантную информацию о плане содержания слова, а фрейм, во-первых, не обязательно привязан к слову, и, во-вторых, включает всю релевантную для данной проблемной ситуации информацию, в том числе и экстралингвистическую (знания о мире) 3).

Сценарий представляет собой концептуальную структуру для процедурного представления знаний о стереотипной ситуации или стереотипном поведении. Элементами сценария являются шаги алгоритма или инструкции. Обычно говорят о "сценарии посещения ресторана", "сценарии покупки" и т.п.

Изначально фрейм также использовался для процедурного представления (ср. термин "процедурный фрейм"), однако сейчас в этом смысле чаще употребляется термин "сценарий". Сценарий можно представить не только в виде алгоритма, но и в виде сети, вершинам которой соответствуют некоторые ситуации, а дугам - связи между ситуациями. Наряду с понятием сценария, некоторые исследователи привлекают для компьютерного моделирования интеллекта категорию скрипта. По Р. Шенку, скрипт - это некоторая общепринятая, общеизвестная последовательность причинных связей . Например, понимание диалога

На улице льет как из ведра.

Все равно придется выходить в магазин: в доме есть нечего - вчера гости все подмели.

основывается на неэксплицированных семантических связях типа "если идет дождь, на улицу выходить нежелательно, поскольку можно заболеть". Эти связи формируют скрипт, который и используется носителями языка для понимания речевого и неречевого поведения друг друга.

В результате применения сценария к конкретной проблемной ситуации формируется план ). План используется для процедурного представления знаний о возможных действиях, ведущих к достижению определенной цели. План соотносит цель с последовательностью действий.

В общем случае план включает последовательность процедур, переводящих начальное состояние системы в конечное и ведущих к достижению определенной подцели и цели. В системах ИИ план возникает в результате планирования или планирующей деятельности соответствующего модуля - модуля планирования. В основе процесса планирования может лежать адаптация данных одного или нескольких сценариев, активизированных тестирующими процедурами, для разрешения проблемной ситуации. Выполнение плана производится экзекутивным модулем, управляющим когнитивными процедурами и физическими действиями системы. В элементарном случае план в интеллектуальной системе представляет собой простую последовательность операций; в более сложных версиях план связывается с конкретным субъектом, его ресурсами, возможностями, целями, с подробной информацией о проблемной ситуации и т.д. Возникновение плана происходит в процессе коммуникации между моделью мира, часть которой образуют сценарии, планирующим модулем и экзекутивным модулем.

В отличие от сценария, план связан с конкретной ситуацией, конкретным исполнителем и преследует достижение определенной цели. Выбор плана регулируется ресурсами исполнителя. Выполнимость плана - обязательное условие его порождения в когнитивной системе, а к сценарию характеристика выполнимости неприложима.

Еще одно важное понятие - модель мира. Под моделью мира обычно понимается совокупность определенным образом организованных знаний о мире, свойственных когнитивной системе или ее компьютерной модели. В несколько более общем виде о модели мира говорят как о части когнитивной системы, хранящей знания об устройстве мира, его закономерностях и пр. В другом понимании модель мира связывается с результатами понимания текста или - более широко - дискурса. В процессе понимания дискурса строится его ментальная модель, которая является результатом взаимодействия плана содержания текста и знаний о мире, свойственных данному субъекту [Джонсон-Лэрд 1988, с.237 и далее]. Первое и второе понимание часто объединяются. Это типично для исследователей-лингвистов, работающих в рамках когнитивной лингвистики и когнитивной науки.

Тесно связано с категорией фрейма понятие сцены. Категория сцены преимущественно используется в литературе как обозначение концептуальной структуры для декларативного представления актуализованных в речевом акте и выделенных языковыми средствами (лексемами, синтаксическими конструкциями, грамматическими категориями и пр) ситуаций и их частей5). Будучи связана с языковыми формами, сцена часто актуализуется определенным словом или выражением. В грамматиках сюжетов (см. ниже) сцена предстает как часть эпизода или повествования. Характерные примеры сцен - совокупность кубиков, с которыми работает система ИИ, место действия в рассказе и участники действия и т.д. В искусственном интеллекте сцены используются в системах распознавания образов, а также в программах, ориентированных на исследование (анализ, описание) проблемных ситуаций. Понятие сцены получило широкое распространение в теоретической лингвистике, а также логике, в частности в ситуационной семантике, в которой значение лексической единицы непосредственно связывается со сценой.

Современная компьютерная лингвистика очень во многом ориентирована на использование математических моделей. Есть даже расхожее мнение, что лингвисты не особенно нужны для автоматического моделирования естественного языка. Известно крылатое выражение Фредерика Елинека , руководителя центра распознавания речи университета Джона Хопкинса: "Anytime a linguist leaves the group, the recognition rate goes up" - каждый раз, когда лингвист покидает рабочую группу, качество распознавания повышается.

Однако, чем более сложные и многоуровневые задачи лингвистического моделирования ставятся перед разработчиками автоматических систем, тем очевидней становится, что их решение невозможно без учета лингвистической теории, понимания того, как функционирует язык, лингвистической экспертной компетенции. В то же время, стало очевидно, что автоматические методы анализа и моделирования языковых данных могут существенно обогатить теоретические лингвистические исследования, являясь и средством для сбора языковых данных и инструментом проверки состоятельности той или иной лингвистической гипотезы.

Форум по оценке систем автоматической обработки текста

С.Ю.Толдова, О.Н. Ляшевская, А.А. Бонч-Осмоловская

Как формализовать лексическое значение, сделать его "машиночитаемым"? Ответ на это дают дистрибуционные модели языка, в которых значение слова есть сумма его контекстов в достаточно большом корпусе. Искусственные нейронные сети позволяют быстро и качественно обучать такие модели.

Денис Кирьянов, Таня Панова (научный руководитель Б.В. Орехов)

У этой программы есть две функции: а) нормализация текста на идише, б) транслитерация из квадратного письма в латиницу. Эти проблемы очень актуальны: до настоящего момента не существовало ни одного нормализатора, если не считать таковыми спелл-чекеры. Меж тем, практически каждое издательство, выпускавшее книги на идише, следовало своей орфографической практике. Нормализатор необходим для работы над корпусом языка идиш: для сведения всех текстов к единой орфографии, распознаваемой парсером. Транслитерация позволит работать с материалом идиша и типологам.

ВИДЕО сотрудников Школы лингвистики:

По выбору; 3-й курс, 2, 3 модуль

Обязательный; 1-й курс, 2 модуль

По выбору; 3-й курс, 3 модуль

Обязательный; 4-й курс, 1-3 модуль

Обязательный; 4-й курс, 2 модуль

Обязательный; 2-й курс, 1, 2, 4 модуль

Лингвистическая информатика является частью теории информационного обслуживания. Теория информационного обслуживания возникла в связи с компьютеризацией речи, то есть в связи с применением ЭВМ как средства записи, учета и хранения языковой информации. Благодаря технике удалось совместить функции библиотеки, архива и канцелярии.

Большие классы текстов обрабатываются путем автоматического реферирования. Непрерывно растущий объем научно-технической информации, поиск которой становится все более трудоемким, вызвал идею вести поиск по так называемым вторичным текстам, представляющим собой свернутую информацию первичного документа: библиографическое описание, аннотация, реферат, научный перевод.

Свертывание первичного текста осуществляется путем его сжатия, компрессии. Разработаны специальные методы свертывания первичного текста:

а) статистико-дистрибутивные методы заключаются в том, что выделяются наиболее информативные предложения, в которых сосредоточены наиболее значимые для данного текста языковые знаки;

б) методы использования смысловых индикаторов, когда отмечаются наиболее содержательные «точки» текста - предмет исследования, цель, методы, актуальность, область применения, выводы, результаты); в) метод текстовых связей, который заключаются в том, что учет межфразовых связей делает реферат целостным.

3. Практическое терминоведение.
Практическое терминоведение включает разделы:

а) лексикографическая терминология, которая занимается теорией и практикой создания специальных словарей, унификацией терминосистем, переводом терминов, созданием терминологических банков данных, автоматизацией их хранения и обработки.

б) предметом прикладной лингвистики стала и сама лексикография как один из самых трудоемких видов практического языковедения. Словари создаются десятилетиями. Поэтому вполне объяснимо стремление ученых автоматизировать лексикографическую деятельность. Появились автоматические словари. Их предназначение - повысить производительность труда при работе с текстами, по сбору, хранению и обработке различных единиц языка. Словари такого типа используются в системах автоматической переработки текстов.

Автоматический перевод.

В основе автоматического, или машинного, перевода лежит предположение о возможности приведения в соответствие типологически разных языковых структур (словаря, порядка слов, словоизменения, синтаксических структур). Лингвистический принцип перевода заключается в сопоставлении эквивалентных по смыслу языковых единиц двух и более языков.

В разработках систем автоматического перевода выделяют два этапа. На первом этапе решались такие фундаментальные проблемы машинного перевода, как создание автоматических словарей, разработка языка- посредника, формализация грамматики, преодоление омонимии, обработка идиоматических образований. На втором этапе продолжают достаточно плодотворно развиваться и воплощаться в практике теоретико-множественные модели грамматик, модели грамматик зависимостей, непосредственно составляющих, моделей порождающей грамматики. В этот период все более активно в прикладную лингвистику вовлекается семантика по модели «смысл - текст». Возникшие в отечественных и зарубежных университетах центры прикладной лингвистики разрабатывают стратегии машинного перевода. К ним относятся лаборатория математической лингвистики в Санкт-Петербургском университете, в Институте прикладной математики РАН; Всесоюзный центр перевода; группа «Статистика речи» в Ленинградском пединституте под руководством Раймонда Генриховича Пиот­ровского; группа по исследованию синтаксического моделирования «смысл - текст» под руководством Игоря Александровича Мельчука.

Новый этап совершенствования машинного перевода связан с использованием языка-посредника - языка представления знаний. В его основе лежит анализ значения предложения, получаемого при осмыслении входного предложения, дополненного и размеченного с помощью информации из базы знаний и в ее терминах. Процесс перевода представляет собой преобразование входного предложения языка X в выходную структуру языка У. Иными словами, результатом машинного перевода является скорее не собственно перевод, а пересказ исходного текста (X). Качество перевода зависит от эффективности языка представления знаний. Высокое качество машинного перевода может быть обеспечено только созданием надежных лингвистических основ и программных средств для построения мощных семантических сетей на основе автоматизированных лексиконов.

IV. Этнолингвистика.

Этнолингвистика (этносемантика, антрополингвистика) – это область языкознания, изучающая язык в его взаимоотношении с культурой определенного этноса. Основы этнолингвистики были заложены в работах Франца Боаса и Эдварда Сепира в первой четверти 20 века. Во второй половине 20 в. этнолингвистика оформилась в самостоятельный раздел языкознания. Этнолингвистические исследования второй половины 20 в. характеризуются такими чертами, как: привлечение методов экспериментальной психологии; сопоставление семантических моделей разных языков; изучение проблем народной таксономии; паралингвистические исследования; реконструкция духовной этнической культуры на основе данных языка; оживление внимания к фольклористике.

Центральными для этнолингвистики являются две тесно взаимосвязанных проблемы, которые можно назвать «когнитивной» и «коммуникативной»:

1. Каким образом, с помощью каких средств и в какой форме в языке находят отражение культурные (бытовые, религиозные, социальные и пр.) представления народа, говорящего на этом языке, об окружающем мире и о месте человека в этом мире?

2. Какие формы и средства общения – в первую очередь, языкового общения – являются специфическими для данной этнической или социальной группы?

В соответствии с этими проблемами в этнолинвистике выделились два направления: когнитивно ориентированная этнолингвистика и коммуникативно ориентированная лингвистика.

а) Когнитивно ориентированная этнолингвистика.

Когнитивно ориентированная этнолингвистика характерна для американского языкознания. Она называется антропологической лингвистикой. Первоначально антропологическая лингвистика была ориентирована на изучение культуры народов, резко отличающихся от европейских, прежде всего – американских индейцев. Установление родственных связей между этими языками и описание их современного состояния подчинялись задаче комплексного описания культуры этих народов и реконструкции их истории, в том числе путей миграции. Запись и интерпретация бытовых и фольклорных текстов была неотъемлемым компонентом антропологического описания.

Вслед за Францем Боасом в антропологической лингвистике считается, что более дробные фрагменты классификации действительности в языке соответствуют более важным аспектам данной культуры. Как замечает американский лингвист и антрополог Гарри Хойер, «народы, живущие охотой и собирательством, как, например, племена апачей на юго-западе Америки, обладают обширным словарем названий животных и растений, а также явлений окружающего мира. Народы же, основным источником существования которых является рыбная ловля (в частности, индейцы северного побережья Тихого океана), имеют в своем словаре детальный набор названий рыб, а также орудий и приемов рыбной ловли».

Наибольшее внимание этнолингвистов привлекали такие таксономические системы, как обозначения частей тела, термины родства, так называемые этно-биологические классификации, то есть названия растений и животных (английский ученый Б.Берлин, Анна Вежбицкая), – и особенно цветообозначения (Б.Берлин и П.Кей, А.Вежбицкая).

В современной антропологической этнолингвистике можно условно выделить «релятивистское» и «универсалистское» направления: для первого приоритетным является изучение культурной и языковой специфики в картине мира говорящего, для второго – поиск универсальных свойств лексики и грамматики естественных языков.

Примером исследований релятивистского направления в этнолингвистике могут служить работы Юрия Дерениковича Апресяна, Нины Давидовны Арутюновой, Анны Вежбицкой, Татьяны Вячеславовны Булыгиной, Алексея Дмитриевича Шмелева, Е.С.Яковлевой, посвященные особенностям русской языковой картины мира. Эти авторы анализируют значение и употребление слов, которые либо обозначают уникальные понятия, не характерные для концептуализации мира в других языках (тоска и удаль, авось и небось), либо соответствуют понятиям, существующим и в других культурах, но особенно значимым именно для русской культуры или получающим особую интерпретацию (истина и правда, свобода и воля, судьба и доля). Приведем для примера фрагмент описания слова «авось» из книги Т.В.Булыгиной и А.Д.Шмелева «Языковая концептуализация мира»:

«<...> авось значит вовсе не то же, что просто „возможно“ или „может быть“. <...> чаще всего авось используется как своего рода оправдание беспечности, когда речь идет о надежде не столько на то, что случится некоторое благоприятное событие, сколько на то, что удастся избежать какого-то крайне нежелательного последствия. О человеке, который покупает лотерейный билет, не скажут, что он действует на авось. Так, скорее, можно сказать о человеке, который <...> экономит деньги, не покупая медицинской страховки, и надеется, что ничего плохого не случится <...> Поэтому надежда на авось – не просто надежда на удачу. Если символ фортуны – рулетка, то надежду на авось может символизировать „русская рулетка“».

Примером исследований универсалистского направления в этнолингвистике являются работы польского ученого Анны Вежбицкой, посвященные принципам описания языковых значений. Цель многолетних исследований А.Вежбицкой и ее последователей – установить набор так называемых «семантических примитивов», универсальных элементарных понятий, комбинируя которые каждый язык может создавать бесконечное число специфических для данного языка и культуры конфигураций. Семантические примитивы являются лексическими универсалиями, иначе говоря, это такие элементарные понятия, для которых в любом языке найдется обозначающее их слово. Эти понятия интуитивно ясны носителю любого языка, и на их основе можно строить толкования любых сколь угодно сложных языковых единиц. Изучая материал генетически и культурно различных языков мира, в том числе языков Папуа – Новой Гвинеи, австронезийских языков, языков Африки и аборигенов Австралии, А.Вежбицкая постоянно уточняет список семантических примитивов. В ее работе «Толкование эмоциональных концептов» приводится следующий их список:

«субстантивы» – я, ты, кто-то, что-то, люди;
«детерминаторы и квантификаторы» – этот, тот же, самый, другой, один, два, много, все/весь;
«ментальные предикаты» – думать (о), говорить, знать, чувствовать, хотеть;
«действия и события» – делать, происходить/случаться;
«оценки» – хороший, плохой;
«дескрипторы» – большой, маленький;
«время и место» – когда, где, после/до, под/над;
«метапредикаты» – не/нет/отрицание, потому что/из-за, если, мочь;
«интенсификатор» – очень;
«таксономия и партономия» – вид/разновидность, часть;
«нестрогость/прототип» – подобный/как.

Из семантических примитивов, как из «кирпичиков», А.Вежбицкая складывает толкования даже таких тонких понятий, как эмоции. Так, например, ей удается продемонстрировать трудноуловимое различие между понятием американской культуры, обозначаемым словом «happy», и понятием, обозначаемым русским словом «счастливый» (и близкими ему по смыслу польским, французским и немецким прилагательными). Слово «счастливый», как пишет А.Вежбицкая, хотя и считается обычно словарным эквивалентом английского слова «happy», в русской культуре имеет более узкое значение, «обычно оно употребляется для обозначения редких состояний полного блаженства или совершенного удовлетворения, получаемого от таких серьезных вещей, как любовь, семья, смысл жизни и т.п.». Вот как формулируется это отличие на языке семантических примитивов (компоненты толкования В, отсутствующие в толковании А, выделяются заглавными буквами).

Толкование А: X feels happy
X чувствует что-то
со мной произошло что-то хорошее
я хотел этого
я не хочу ничего другого
Х чувствует что-то похожее

Толкование B: X счастлив
X чувствует что-то
иногда человек думает примерно так:
со мной произошло что-то ОЧЕНЬ хорошее
я хотел этого
ВСЕ ХОРОШО
я не МОГУ ХОТЕТЬ ничего другого
поэтому этот человек чувствует что-то хорошее
Х чувствует что-то похожее

Для исследовательской программы А.Вежбицкой принципиально, что поиск универсальных семантических примитивов осуществляется эмпирическим путем, с применением методик полевой лингвистики – работой с информантом: во-первых, в каждом отдельном языке выясняется роль, которую играет данное понятие в толковании других понятий, и, во-вторых, для каждого понятия выясняется множество языков, в которых данное понятие лексикализовано, то есть имеется специальное слово, выражающее это понятие.

Б) Коммуникативно ориентированная этнолингвистика.

Наиболее значительные результаты в коммуникативно ориентированной этнолингвистике связаны с направлением, именуемым «этнографией речи» или «этнографией коммуникации». Этнография речи как теория и метод анализа языкового употребления в социокультурном контексте была предложена в начале 60-х гг. в работах Д. Хаймза и Джона Дж. Гамперца и развита в работах американского ученого Арона Сикурела, Дж. Баумана, А.У. Корсаро. Высказывание исследуется только в связи с каким-либо речевым или коммуникативным событием, в рамках которого оно порождается. Подчёркивается культурная обусловленность любых речевых событий (проповедь, судебное заседание, телефонный разговор и т.д.). Устанавливаются правила языкового употребления путём присутствующего наблюдения (соучастие в речевом событии), анализа спонтанных данных, интервьюирования носителей данного языка как родного.

В рамках этого направления изучаются модели речевого поведения, принятые в той или иной культуре, в той или иной этнической или социальной группе. Так, например, в культуре «среднеевропейского стандарта» неформальная беседа нескольких человек предполагает, согласно принятым в данном сообществе правилам хорошего тона, что участники не будут перебивать друг друга, всем поочередно предоставляется возможность высказываться, желающий высказаться обычно сигнализирует об этом словами «позвольте заметить», «разрешите спросить» и т.п. Желающий выбыть из числа участников беседы объявляет о своем намерении словами «к сожалению, мне пора», «я должен ненадолго отлучиться» и так далее. Совсем иные нормы публичного речевого поведения приняты, например, в ряде культур аборигенов Австралии. Соблюдение индивидуальных прав отдельного участника разговора в этих сообществах не является обязательным правилом: несколько собеседников могут говорить одновременно, реагировать на высказывание другого не обязательно, говорящий высказывается, ни к кому специально не обращаясь, собеседники могут не смотреть друг на друга и т.д. Такая модель речевого поведения строится на исходной предпосылке, что все высказывания так или иначе аккумулируются в окружающем мире, и поэтому «прием» сообщения не обязательно должен непосредственно следовать за его «передачей».

Актуальной темой этнографии коммуникации является также изучение языкового выражения относительного социального статуса собеседников: правила обращения к собеседнику, в том числе использование титулов, обращений по имени, фамилии, имени и отчеству, профессиональные обращения (например, «доктор», «товарищ майор», «профессор»), уместность обращений «на ты» и «на Вы» и т.д. Особенно пристально исследуются такие языки, в которых соотношение социального положения говорящего и слушающего закрепляется не только в лексике, но и в грамматике. Примером может служить японский язык, где выбор грамматической формы глагола зависит от того, стоит ли слушающий выше говорящего в социальной иерархии или ниже, а также от того, входят ли говорящий и слушающий в одну социальную ячейку или нет. Кроме того, учитываются и отношения между говорящим и лицом, о котором идет речь. В результате комплексного действия этих ограничений один и тот же человек употребляет разные формы глагола при обращении к подчиненному и при обращении к начальнику, при обращении к сослуживцу и при обращении к незнакомому человеку, при обращении к своей жене и к жене соседа.

В грамматике находит отражение и такая особенность речевого этикета японцев, как стремление избежать вторжения в сферу мыслей и чувств собеседника. В японском языке существует особая грамматическая форма глагола – так называемое «желательное наклонение». С помощью суффикса желательного наклонения –tai говорящий выражает желание совершить действие, обозначенное исходным глаголом: "читать" + tai = "хочу читать", "уйти" + tai = "хочу уйти". Однако формы желательного наклонения возможны, только если говорящий описывает собственное желание. Желание собеседника или третьего лица выражается с помощью особой конструкции, приблизительно означающей "по внешним признакам можно заключить, что лицо X хочет совершить действие Y". Таким образом, подчиняясь требованиям грамматики, говорящий на японском языке может высказывать суждения лишь о собственных намерениях. Делать же прямые утверждения о внутреннем состоянии другого человека, например о его желаниях, язык просто не позволяет. Можно сказать «Я хочу...», но нельзя сказать «Вы хотите...» или «Он хочет...», а лишь «Мне кажется (у меня такое впечатление), что Вы хотите...» или «Мне кажется (у меня такое впечатление), что он хочет...».

Помимо норм речевого этикета, этнография коммуникации изучает также ритуализованные в тех или иных культурах речевые ситуации, такие, как заседание суда, защита диссертации, торговая сделка и тому подобные; правила выбора языка при межъязыковом общении; языковые конвенции и клише, сигнализирующие о принадлежности текста к определенному жанру («жили-были» – в сказках, «слушали и постановили» – в протоколе заседания).

Современная этнолингвистика тесно связана с социологией, психологией, семиотикой. В российской этнолингвистике особое место занимают исследования на стыке этнолингвистики, фольклористики и сравнительно-исторического языкознания. В первую очередь это исследовательская программа, посвященная этноязыковой и этнокультурной истории славянских народов (Никита Ильич Толстой, Светлана Михайловна Толстая, Владимир Николаевич Топоров). В рамках этой программы составляются этнолингвистические атласы, картографируются обряды, верования, фольклор; изучается структура кодифицированных славянских текстов определенных жанров, в том числе заговорных текстов, загадок, погребальных и строительных ритуалов и т.д., в соотнесении с данными сравнительно-исторических и археологических исследований.

Систематизация в языкознании и лингвистическая классификация народов мира

Социолингвистическая (или функциональная) классификация языков и форм речи

Компью́терная лингви́стика (также: математи́ческая или вычисли́тельная лингви́стика , англ. computational linguistics ) - научное направление в области математического и компьютерного моделирования интеллектуальных процессов у человека и животных при создании систем искусственного интеллекта , которое ставит своей целью использование математических моделей для описания естественных языков .

Компьютерная лингвистика частично пересекается с обработкой естественных языков . Однако в последней акцент делается не на абстрактные модели, а на прикладные методы описания и обработки языка для компьютерных систем.

Полем деятельности компьютерных лингвистов является разработка алгоритмов и прикладных программ для обработки языковой информации.

Истоки

Математическая лингвистика является ветвью науки искусственного интеллекта . Её история началась в Соединённых Штатах Америки в 1950-х годах. С изобретением транзистора и появлением нового поколения компьютеров, а также первых языков программирования, начались эксперименты с машинным переводом , особенно русских научных журналов. В 1960-х годах подобные исследования проводились и в СССР (например, статья о переводе с русского на армянский в сб. «Проблемы кибернетики» за 1964 год). Однако качество машинного перевода до сих пор сильно уступает качеству перевода, произведённого человеком.

С 15 по 21 мая 1958 года в I МГПИИЯ состоялась первая Всесоюзная конференция по машинному переводу. Оргкомитет возглавляли В. Ю. Розенцвейг и ответственный секретарь Оргкомитета Г. В. Чернов . Полностью программа конференции опубликована в сборнике «Машинный перевод и прикладная лингвистика», вып. 1, 1959 г. (он же «Бюллетень Объединения по машинному переводу № 8»). Как вспоминает В. Ю. Розенцвейг , опубликованный сборник тезисов конференции попал в США и произвел там большое впечатление.

В апреле 1959 года в Ленинграде состоялось I Всесоюзное совещание по математической лингвистике, созванное Ленинградским университетом и комитетом прикладной лингвистики. Главным организатором Совещания был Н. Д. Андреев . В Совещании приняли участие ряд видных математиков, в частности, С. Л. Соболев , Л. В. Канторович (впоследствии - Нобелевский лауреат) и А. А. Марков (последние двое выступали в прениях). В. Ю. Розенцвейг выступил в день открытия Совещания с программным докладом «Общая лингвистическая теория перевода и математическая лингвистика».

Направления компьютерной лингвистики

• Обработка естественного языка (англ. natural language processing ; синтаксический, морфологический, семантический анализы текста). Сюда включают также:

1. Корпусная лингвистика , создание и использование электронных корпусов текстов
2. Создание электронных словарей , тезаурусов , онтологий . Например, Lingvo . Словари используют, например, для автоматического перевода, проверки орфографии.
3. Автоматический перевод текстов. Среди русских переводчиков популярным является Промт . Среди бесплатных известен переводчик Google Translate
4. Автоматическое извлечение фактов из текста (извлечение информации) (англ. fact extraction, text mining )
5. Автореферирование (англ. automatic text summarization ). Эта функция включена, например, в Microsoft Word .
6. Построение систем управления знаниями . См. Экспертные системы
7. Создание вопросно-ответных систем (англ. question answering systems ).

• Оптическое распознавание символов (англ. OCR ). Например, программа FineReader
• Автоматическое распознавание речи (англ. ASR ). Есть платное и бесплатное ПО
• Автоматический синтез речи

Крупные ассоциации и конференции

Учебные программы в России

См. также

Напишите отзыв о статье "Компьютерная лингвистика"

Примечания

Ссылки

• (реферат)
• - база знаний по лингвистическим ресурсам для русского языка
• - открытые исходники некоторых утилит компьютерной лингвистики
• - онлайн доступ к программам компьютерной лингвистики

Отрывок, характеризующий Компьютерная лингвистика

– Возьми, возьми ребенка, – проговорил Пьер, подавая девочку и повелительно и поспешно обращаясь к бабе. – Ты отдай им, отдай! – закричал он почти на бабу, сажая закричавшую девочку на землю, и опять оглянулся на французов и на армянское семейство. Старик уже сидел босой. Маленький француз снял с него последний сапог и похлопывал сапогами один о другой. Старик, всхлипывая, говорил что то, но Пьер только мельком видел это; все внимание его было обращено на француза в капоте, который в это время, медлительно раскачиваясь, подвинулся к молодой женщине и, вынув руки из карманов, взялся за ее шею.
Красавица армянка продолжала сидеть в том же неподвижном положении, с опущенными длинными ресницами, и как будто не видала и не чувствовала того, что делал с нею солдат.
Пока Пьер пробежал те несколько шагов, которые отделяли его от французов, длинный мародер в капоте уж рвал с шеи армянки ожерелье, которое было на ней, и молодая женщина, хватаясь руками за шею, кричала пронзительным голосом.
– Laissez cette femme! [Оставьте эту женщину!] – бешеным голосом прохрипел Пьер, схватывая длинного, сутоловатого солдата за плечи и отбрасывая его. Солдат упал, приподнялся и побежал прочь. Но товарищ его, бросив сапоги, вынул тесак и грозно надвинулся на Пьера.
– Voyons, pas de betises! [Ну, ну! Не дури!] – крикнул он.
Пьер был в том восторге бешенства, в котором он ничего не помнил и в котором силы его удесятерялись. Он бросился на босого француза и, прежде чем тот успел вынуть свой тесак, уже сбил его с ног и молотил по нем кулаками. Послышался одобрительный крик окружавшей толпы, в то же время из за угла показался конный разъезд французских уланов. Уланы рысью подъехали к Пьеру и французу и окружили их. Пьер ничего не помнил из того, что было дальше. Он помнил, что он бил кого то, его били и что под конец он почувствовал, что руки его связаны, что толпа французских солдат стоит вокруг него и обыскивает его платье.
– Il a un poignard, lieutenant, [Поручик, у него кинжал,] – были первые слова, которые понял Пьер.
– Ah, une arme! [А, оружие!] – сказал офицер и обратился к босому солдату, который был взят с Пьером.
– C"est bon, vous direz tout cela au conseil de guerre, [Хорошо, хорошо, на суде все расскажешь,] – сказал офицер. И вслед за тем повернулся к Пьеру: – Parlez vous francais vous? [Говоришь ли по французски?]
Пьер оглядывался вокруг себя налившимися кровью глазами и не отвечал. Вероятно, лицо его показалось очень страшно, потому что офицер что то шепотом сказал, и еще четыре улана отделились от команды и стали по обеим сторонам Пьера.
– Parlez vous francais? – повторил ему вопрос офицер, держась вдали от него. – Faites venir l"interprete. [Позовите переводчика.] – Из за рядов выехал маленький человечек в штатском русском платье. Пьер по одеянию и говору его тотчас же узнал в нем француза одного из московских магазинов.
– Il n"a pas l"air d"un homme du peuple, [Он не похож на простолюдина,] – сказал переводчик, оглядев Пьера.
– Oh, oh! ca m"a bien l"air d"un des incendiaires, – смазал офицер. – Demandez lui ce qu"il est? [О, о! он очень похож на поджигателя. Спросите его, кто он?] – прибавил он.
– Ти кто? – спросил переводчик. – Ти должно отвечать начальство, – сказал он.
– Je ne vous dirai pas qui je suis. Je suis votre prisonnier. Emmenez moi, [Я не скажу вам, кто я. Я ваш пленный. Уводите меня,] – вдруг по французски сказал Пьер.
– Ah, Ah! – проговорил офицер, нахмурившись. – Marchons!
Около улан собралась толпа. Ближе всех к Пьеру стояла рябая баба с девочкою; когда объезд тронулся, она подвинулась вперед.
– Куда же это ведут тебя, голубчик ты мой? – сказала она. – Девочку то, девочку то куда я дену, коли она не ихняя! – говорила баба.
– Qu"est ce qu"elle veut cette femme? [Чего ей нужно?] – спросил офицер.
Пьер был как пьяный. Восторженное состояние его еще усилилось при виде девочки, которую он спас.
– Ce qu"elle dit? – проговорил он. – Elle m"apporte ma fille que je viens de sauver des flammes, – проговорил он. – Adieu! [Чего ей нужно? Она несет дочь мою, которую я спас из огня. Прощай!] – и он, сам не зная, как вырвалась у него эта бесцельная ложь, решительным, торжественным шагом пошел между французами.
Разъезд французов был один из тех, которые были посланы по распоряжению Дюронеля по разным улицам Москвы для пресечения мародерства и в особенности для поимки поджигателей, которые, по общему, в тот день проявившемуся, мнению у французов высших чинов, были причиною пожаров. Объехав несколько улиц, разъезд забрал еще человек пять подозрительных русских, одного лавочника, двух семинаристов, мужика и дворового человека и нескольких мародеров. Но из всех подозрительных людей подозрительнее всех казался Пьер. Когда их всех привели на ночлег в большой дом на Зубовском валу, в котором была учреждена гауптвахта, то Пьера под строгим караулом поместили отдельно.

В Петербурге в это время в высших кругах, с большим жаром чем когда нибудь, шла сложная борьба партий Румянцева, французов, Марии Феодоровны, цесаревича и других, заглушаемая, как всегда, трубением придворных трутней. Но спокойная, роскошная, озабоченная только призраками, отражениями жизни, петербургская жизнь шла по старому; и из за хода этой жизни надо было делать большие усилия, чтобы сознавать опасность и то трудное положение, в котором находился русский народ. Те же были выходы, балы, тот же французский театр, те же интересы дворов, те же интересы службы и интриги. Только в самых высших кругах делались усилия для того, чтобы напоминать трудность настоящего положения. Рассказывалось шепотом о том, как противоположно одна другой поступили, в столь трудных обстоятельствах, обе императрицы. Императрица Мария Феодоровна, озабоченная благосостоянием подведомственных ей богоугодных и воспитательных учреждений, сделала распоряжение об отправке всех институтов в Казань, и вещи этих заведений уже были уложены. Императрица же Елизавета Алексеевна на вопрос о том, какие ей угодно сделать распоряжения, с свойственным ей русским патриотизмом изволила ответить, что о государственных учреждениях она не может делать распоряжений, так как это касается государя; о том же, что лично зависит от нее, она изволила сказать, что она последняя выедет из Петербурга.

План:

1. Что такое компьютерная лингвистика?

2. Объект и предмет компьютерной лингвистики

4. Задачи компьютерной лингвистики

5. Методы исследования компьютерной лингвистики

6. История и причины возникновения компьютерной лингвистики

7. Основные термины компьютерной лингвистики

8. Ученые занимавшиеся проблемой компьютерной лингвистики

9. Ассоциации и конференции по компьютерной лингвистике

10. Использованная литература.

Компьютерная лингвистика – самостоятельное направление в прикладной лингвистике, ориентированное на использование компьютеров для решения задач, связанных с использованием естественного языка. (Щилихина К.М.)

Компьютерная лингвистика – будучи одним из направлений прикладной лингвистики, изучает лингвистические основы информатики и все аспекты связи языка и мышления, моделирование языка и мышления в компьютерной среде с помощью компьютерных программ, а ее интересы лежат в области: 1) оптимизации коммуникации на основе лингвистических знаний 2)создание естественно-языкового интерфейса и типологий понимания языка для общения человека с машиной 3) создание и моделирование информационных компьютерных систем (Соснина Е.П.)

Объект компьютерной лингвистики – анализ языка в его естественном состоянии в процессе использования людьми в различных ситуациях общения, а , как особенности языка могут быть сформулированы.

Задачи компьютерной лингвистики:


Методы исследования компьютерной лингвистики:

1. метод моделирования- специальный объект изучения, который недоступен в прямом наблюдении. По определению математика К. Шеннона модель является представлением объекта в некоторой форме, отличной от формы их реального существования.

2. метод теории представления знаний подразумевает способы представления знаний, ориентированные на автоматическую обработку современными компьютерами.

3. метод теории языка программирования (programming language theory) – это область информатики, связанная с проектированием, анализом, определением характеристик и классификацией языков программирования и изучением их индивидуальных особенностей.

Причины возникновения компьютерной лингвистики

1. Появление ЭВМ

2. Проблема общения с компьютерами неподготовленных пользователей

1.Система поиска по словарю, разработанная в колледже Беркбек в Лондоне в 1948г.

2. Меморандум Уоррена Уивера

3.Начало внедрения первых вычислительных машин в сфере машинного перевода

4. Джорджтаунский проект в 1954

1. ALPAC(Automatic Language Processing Advisory Committee) / Консультативный Комитет по автоматической обработке языка 2. новый этап в развитии компьютерных технологий и их активное использование в лингвистических задачах 3. создание нового поколения компьютеров и языков программирования 4. возрастание интереса к машинному переводу 60

-70ые годы ХХ века

Конец 80х – начало 90х годов ХХ века

Появление и активное развитие сети Интернет

• Бурный рост объемов текстовой информации в электронном виде

• Необходимость автоматической обработки текстов на естественном языке

1. Продукты компании PROMT и ABBY (Lingvo) 2. Технологии машинного перевода 3. Технологии Translation Memory

Современные коммерческие системы

• Оживление текстов

• Модели коммуникации

• Компьютерная лексикография

• Машинный перевод

• Корпус текстов

Анализ текстов на естественном языке

3 уровня структуры текста:

• Поверхностная синтаксическая структура

• Глубинная синтаксическая структура

• Семантический уровень

Задача синтеза обратная по отношению в анализу

Оживление текста

1. Обмен текстами посредством зрительных образов на экране дисплея

2. 2 модальности мышления человека: символьная и зрительная.

1.Имитация процесса общения 2. Создание эффективной модели диалога Модели коммуникации

Гипертекст -особый способ организации и представления текста, при котором несколько текстов или фрагментов текста могут быть связаны между собой по различным типам связей.

Отличия гипертекста от традиционного текста

Гипертекст

1. обработка устной речи

• 2. обработка письменного текста

Обработка устной речи

1. автоматический синтез речи

А) развитие синтезаторов типа «текст-речь». Включает 2 блока: блок лингвистической обработки текста и блок акустического синтеза.

2. автоматическое распознавание речи

1) распознавание текста

2) анализ текста

3) синтез текста

ИПС (информационно-поисковая система) – это программные системы для хранения, поиска и выдачи интересующей информации.

Захаров В.П. считает что, ИПС – это упорядоченная совокупность документов и информационных технологий , предназначенных для хранения и поиска информации – текстов или данных.

3 вида ИПС

3 вида ИПС

Ручные – это поиск в библиотеке.

• Механизированные ИПС представляют собой технические средства, которые обеспечивают отбор нужных документов

• Автоматические - поиск информации с помощью компьютеров

Компьютерная лексикография

Компьютерная лексикография – одно из важных направлений прикладной лингвистики, занимается теорией и практикой составления словарей.

В лексикографии выделяют 2 направления:

• Традиционная лексикография занимается составлением традиционных словарей

• Машинная лексикография занимается автоматизацией подготовки словарей и решает задачи разработки электронных словарей

Задачи компьютерной лексикографии

• Автоматическое получение из текста различных словарей

• Создание словарей, которые являются электронными версиями традиционных словарей или комплексных электронных лингвистических словарей для традиционных словарных работ, например LINGVO

• Разработка теоретических и практических аспектов составления специальных компьютерных словарей, например для информационного поиска, машинного перевода

Машинный перевод

Машинный перевод – преобразование текста на одном естественном языке на другой естественный язык при помощи компьютера.

Виды машинного перевода

• FAMT (Fully Automated Machine Translation) – полностью автоматический перевод

• HAMT (Human Aided machine Translation) – машинный перевод с участием человека

• MAHT (Machine Aided Human Translation) – перевод, осуществляемый человеком с привлечением вспомогательных программных и лингвистических средств.

• 2) профессиональный МП – более качественный перевод с последующим редактированием человеком

• 3) интерактивный МП – считается переводом в специальных системах поддержки , проходит в режиме диалога с компьютерной системой. Качество МП зависит от возможностей настройки, ресурсов, типа текстов.

Корпус текстов

Корпус текстов - это некоторое собрание текстов, в основе которого лежит логический замысел, логическая идея, объединяющая эти тексты.

Языковой корпус- большой, представленный в электронном виде, унифицированный, структурированный, размеченный, филологически компетентный массив языковых данных, предназначенный для решения конкретных лингвистических задач.

Репрезентативность – важнейшее свойство корпуса

Назначение языкового корпуса – показать функционирование лингвистических единиц в их естественной контекстной среде

На основе корпуса можно получить данные:

1. о частоте грамматических категорий

2. об изменениях частот

3. об изменениях контекстов в различные периоды времени

5. о совместной встречаемости лексических единиц

6. об особенностях их сочетаемости

Брауновский корпус


Корпус текстов - это некоторое собрание текстов, в основе которого лежит логический замысел, логическая идея, объединяющая эти тексты. Воплощение этой логической идеи: правила организации текстов в корпус алгоритмы и программы анализа корпуса текстов сопряжённая с этим идеология и методология. Национальный корпус представляет данный язык на определенном этапе (или этапах) его существования и во всём многообразии жанров, стилей, территориальных и социальных вариантов и т. п. Основные термины компьютерной лингвистики

Языки программирования (ЯП) – это класс искусственных языков, предназначенных для обработки информации с помощью компьютера. Любой язык программирования – это строгая (формальная) знаковая система, при помощи которой записываются компьютерные программы. По разным оценкам, в настоящее время существует от тысячи до десяти тысяч различных языков программирования.

• Информатика (Computer Science) - наука о закономерностях записи, хранения, переработки, передачи и использования информации с помощью технических средств.

Поиск информации (Information Retrieval ) – это процесс отыскания в некоторой системе хранения информации таких документов (текстов, записей и

т. д.), которые соответствуют поступившему запросу.

«Информационно-поисковая система (ИПС) – это упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, предназначенных для хранения и поиска информации – текстов (документов) или данных (фактов).

Машинная лексикография (Сomputational Lexicography) занимается автоматизацией подготовки словарей и решает задачи разработки электронных

словарей.

Машинный перевод – это преобразование компьютером текста на одном

естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом

естественном языке.

Гипертекст – это технология организации информации и особым образом структурированный текст, разбитый на отдельные блоки, имеющий нелинейное представление, для эффективной презентации информации в компьютерных средах.

Фрейм - это структура для представления декларативного знания о типизированной тематически единой ситуации, т.е. структура данных о стереотипной ситуации.

• Сценарий – это последовательность нескольких эпизодов во времени, это тоже представление стереотипной ситуации или стереотипном поведении, только элементами сценария являются шаги алгоритма или инструкции.

• План – представление знаний о возможных действиях, которые необходимы для достижения определенной цели.

Ученые в области компьютерной лингвистики:

• Советские и российские ученые : Алексей Ляпунов, Игорь Мельчук, Ольга Кулагина, Ю.Д. Апресян, Н.Н. Леонтьева, Ю.С. Мартемьянов, З.М. Шаляпина, Игорь Богуславский, А.С. Нариньяни, А.Е. Кибрик, Баранов А.Н.

• Западные ученые : Йорик Вилкс, Грегори Грефенштетт, Грэвил Корбетт, Джон Кэролл, Диана Маккарти, Луис Маркес, Дан Молдован, Йоаким Нивре, Виктор Раскин, Эдуард Хови.

Ассоциации и конференции по компьютерной лингвистике :

• «Диало́г» - главная российская конференция по компьютерной лингвистике с международным участием.

Приоритетом Диалога является компьютерное моделирование русского языка. Рабочие языки конференции русский и английский. Для привлечения зарубежных рецензентов основная часть прикладных работ подается на английском языке.

Основные направления конференции :

• Лингвистическая семантика и семантический анализ

• Формальные модели языка и их применение

• Теоретическая и компьютерная лексикография

• Методы оценки (evaluation) систем анализа текстов и машинного перевода

• Корпусная лингвистика . Создание, применение, оценка корпусов

• Интернет как лингвистический ресурс. Лингвистические технологии в Интернете

• Онтологии . Извлечение знаний из текстов

• Компьютерный анализ документов: реферирование, классификация , поиск

• Автоматический анализ тональности текстов

• Машинный перевод

• Модели общения. Коммуникация, диалог и речевой акт

• Анализ и синтез речи

2. Ассоциация по Компьютерной лингвистике (ACL) является международным научным и профессиональным обществом людей, работающих над проблемами, включающими естественный язык и вычисление. Годовое собрание проводится каждое лето в местоположениях, где значительное исследование компьютерной лингвистики выполнено. Основана в 1962, первоначально назвали Ассоциацией для Машинного перевода и Компьютерной лингвистики (AMTCL) . В 1968 это стало ACL.

• УACL есть европейская (EACL) и североамериканская (NAACL) ветви.

• Журнал ACL, Компьютерная лингвистика , является основным форумом для исследования в области компьютерной лингвистики и обработки естественного языка. С 1988 журнал был издан для ACL MIT Press .

• Книжная серия ACL, Исследования в Обработке естественного языка , издана издательством Кембриджского университета .

• Каждый год ACL и его главы организуют международные конференции в разных странах.

ACL 2014 проводился в Балтиморе, США.

• Использованная литература :

• 1. Марчук Ю.Н. Компьютерная лингвистика: учебное пособие/Ю.Н. Марчук.- М.:АСТ: Восток –Запад, 2007ю- 317 с.

• 2. Шилихина К.М. Основы прикладной лингвистики: учебное пособие по специальности 021800 (031301) – Теоретическая и прикладная лингвистика, Воронеж, 2006.

• 3. Боярский К.К. Введение в компьютерную лингвистику. Учебное пособие.- СПб: НИУ ИТМО, 2013.- 72 с.

• 4. Щипицина Л.Ю. Информационные технологии в лингвистике: учебное пособие/ Л.Ю. Щипицина.- М.: ФЛИНТА: наука, 2013.- 128 с.

• 5. Соснина Е.П. Введение в прикладную лингвистику: учебное пособие/ Е.П.Соснина.- 2-е изд., испр. и доп. – Ульяновск: УлГТУ, 2012. -110 с.

• 6. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику: Учебное пособие.- М.: Эдиториал УРСС, 2001.- 360 с.

• 7. Прикладное языкознание: Учебник/ Л.В. Бондарко, Л.А. Вербицкая, Г.Я. Мартыненко и др.; Отв. Редактор А.С. Герд. СПб.: изд-во С.-Петербург. Ун-та, 1996.- 528 с.

• 8. Шемякин Ю.И. Начала компьютерной лингвистики: Учебное пособие. М.: Изд-во МГОУ, А/О «Росвузнаука», 1992.