|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО ФОРМИРОВАНИЯ СЕМАНТИЧЕСКИ РАЗМЕЧЕННЫХ КОРПУСОВстатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК- Автор: БОЛЬШИНА АНГЕЛИНА СЕРГЕЕВНА
- Журнал: Вестник Московского университета. Серия 9: Филология
- Номер: 2
- Год издания: 2022
- Издательство: Изд-во Моск. ун-та
- Местоположение издательства: М.
- Первая страница: 173
- Последняя страница: 183
- Аннотация: В последние годы с появлением предобученных языковых моделей и различных нейросетевых архитектур качество алгоритмов автоматического разрешения лексической неоднозначности значительно улучшилось. Подавляющее большинство передовых моделей созданы методом машинного обучения с учителем, для которого требуются значительные объемы размеченных текстовых данных. Получение семантически аннотированных данных дорогостоящий процесс, требующий немало времени и трудозатрат. В связи с этим достижения в области автоматического разрешения неоднозначности не могут быть применены для решения этой задачи в языках с недостаточным количеством размеченных лингвистических ресурсов, к которым относится и русский язык. Для решения данной проблемы разрабатываются различные методы для автоматического создания обучающих коллекций. В статье предлагается обзор подходов, сгруппированных по основополагающему принципу их работы и источнику знаний, который в них используется.
- Добавил в систему: Большина Ангелина Сергеевна