Система лингво-статистических корпусных исследований

В докладе представлены архитектура, функции и принципы работы системы лингвостатистических корпусных исследований. Описаны методы вычисления психолингвистических маркеров и статистических показателей для текстов на русском языке. Представленная система является первой в своём роде разработкой для комплексного психологического и лингвистического анализа текстов на русском языке с применением Реляционно-Ситуационной модели.

The system for linguo-statistical corpus studies

In this paper we present architecture, features and principles behind the system for linguostatistical corpus studies. In the past, people used to performed syntactic, morphological and semantic analysis and calculate markers and statistics for each document manually. We developed the system for automatic calculation of psycho-lingvistic markers and statistics for texts in Russian language. It will help sociologists, journalists, historians, linguists and anybody else, who works with human-generated texts.

Authors
Publisher
РУДН
Language
English
Pages
245-247
Status
Published
Year
2019
Organizations
  • 1 Federal Research Center "Computer Science and Control" of Russian Academy of Sciences
  • 2 Peoples' Friendship University of Russia
Keywords
Computer Science; natural language processing; graph database; linguistics; computational linguistics; компьютерные науки; информационные технологии; анализ текста; лингвистический анализ; обработка естественного языка
Date of creation
20.02.2020
Date of change
20.02.2020
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/57924/
Share

Other records

Степанова Е.С., Макаренкова Л.М., Чистяков В.В.
Гармонизация подходов к фармацевтической разработке: сборник тезисов Международной научно-практической конференции. Москва, 28 ноября 2018 г.. Российский университет дружбы народов (РУДН). 2019. P. 245-247
Lobashchuk Y.A., Plokhikh A.I., Brago A.S., Razumova S.N.
Будущее машиностроения России. Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет). 2019. P. 245-249