RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Системы и средства информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Системы и средства информ., 2017, том 27, выпуск 4, страницы 164–176 (Mi ssi552)  

Эта публикация цитируется в 8 научных статьях (всего в 8 статьях)

Методы анализа частотности моделей перевода коннекторов и обратимость генерализации статистических данных

И. М. Зацман, М. Г. Кружков, Е. Ю. Лощилова

Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук

Аннотация: Рассматриваются методы анализа частотности аннотаций коннекторов русского языка и моделей их перевода на французский язык, реализованные в надкорпусной базе данных (НБД), содержащей параллельные тексты. Кроме них НБД содержит двуязычные аннотации переводных соответствий, включающих одновременно как рубрики исследуемых языковых единиц, в данном случае коннекторов, так и рубрики их переводов, найденных в параллельных текстах. Рубрики, проставляемые лингвистами в НБД и принадлежащие к фасетным классификациям, многоаспектно описывают модели перевода исследуемых языковых единиц. Характерной чертой реализации в НБД методов анализа частотности коннекторов и моделей их перевода является обратимость процесса вычисления статистических данных. Другими словами, значение частотности некоторого коннектора является гиперссылкой к списку аннотаций случаев употребления этого коннектора в параллельных текстах НБД. Поддержка в НБД фасетных классификаций обеспечивает возможность проведения многоаспектного статистического анализа аннотированных коннекторов и моделей их перевода. При этом получаемые статистические данные являются верифицируемыми, так как динамически формируются ссылки от вычисленных данных к спискам соответствующих им аннотаций. Основная цель статьи заключается в описании методов анализа частотности моделей перевода коннекторов, включая те методы, которые обеспечивают обратимость процесса генерализации вычисляемых статистических данных о моделях перевода разной степени обобщения.

Ключевые слова: надкорпусная база данных; модели перевода; аннотирование моделей перевода; фасетные классификации; корпусная лингвистика; генерализация; обратимость процесса генерализации.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 16-06-00070_а
Исследование выполнено при частичной финансовой поддержке РФФИ (проект 16-06-00070).


DOI: https://doi.org/10.14357/08696527170413

Полный текст: PDF файл (217 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 15.09.2017

Образец цитирования: И. М. Зацман, М. Г. Кружков, Е. Ю. Лощилова, “Методы анализа частотности моделей перевода коннекторов и обратимость генерализации статистических данных”, Системы и средства информ., 27:4 (2017), 164–176

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZatKruLos17}
\by И.~М.~Зацман, М.~Г.~Кружков, Е.~Ю.~Лощилова
\paper Методы анализа частотности моделей перевода коннекторов и обратимость генерализации статистических данных
\jour Системы и средства информ.
\yr 2017
\vol 27
\issue 4
\pages 164--176
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ssi552}
\crossref{https://doi.org/10.14357/08696527170413}
\elib{http://elibrary.ru/item.asp?id=30562408}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/ssi552
  • http://mi.mathnet.ru/rus/ssi/v27/i4/p164

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Д. А. Никишин, “Сопоставление особенностей представления геоданных в картографии и в геоинформатике”, Системы и средства информ., 28:2 (2018), 60–74  mathnet  crossref  elib
    2. И. М. Зацман, “Методология обратимой генерализации в контексте классификации информационных трансформаций”, Системы и средства информ., 28:2 (2018), 128–144  mathnet  crossref  elib
    3. Н. В. Бунтман, И. М. Зацман, В. А. Нуриев, А. А. Гончаров, “Количественный анализ результатов машинного перевода с использованием надкорпусных баз данных”, Информ. и её примен., 12:4 (2018), 96–105  mathnet  crossref  elib
    4. И. М. Зацман, “Стадии целенаправленного извлечения знаний, имплицированных в параллельных текстах”, Системы и средства информ., 28:3 (2018), 175–188  mathnet  crossref  elib
    5. Д. А. Никишин, “Процессы генерализации в аналоговой и цифровой картографии”, Системы и средства информ., 28:3 (2018), 204–216  mathnet  crossref  elib
    6. И. М. Зацман, М. Г. Кружков, “Надкорпусная база данных коннекторов: развитие системы терминов проектирования”, Системы и средства информ., 28:4 (2018), 156–167  mathnet  crossref  elib
    7. М. Г. Кружков, О. Ю. Инькова, “Метод описания структуры неоднословных коннекторов в надкорпусных базах данных”, Системы и средства информ., 28:4 (2018), 168–181  mathnet  crossref  elib
    8. И. М. Зацман, “Целенаправленное развитие систем лингвистических знаний: выявление и заполнение лакун”, Информ. и её примен., 13:1 (2019), 91–98  mathnet  crossref  elib
  • Системы и средства информатики
    Просмотров:
    Эта страница:96
    Полный текст:21
    Литература:19
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020