Проблеми розроблення текстових корпусів засобами інформаційних систем і шляхи їх вирішення

Author:

Козак І. В.ORCID,Кунанець Н. Е.ORCID

Abstract

Відзначено, що актуальність побудови інформаційних систем для формування та підтримки текстових корпусів зумовлена зростанням кількості методів і засобів аналізу текстової інформації для конкретних рівнів лінгвістичного дослідження, а також обсягів текстових матеріалів для їх опрацювання. З'ясовано, що невпинно зростають вимоги до якості метатекстової інформації, її глибини та рівнів лінгвістичного опису, котрі зумовлені використанням таких корпусів з внесеною мета-інформацією для використання в подальших лінгвістичних дослідженнях та організації моделей машинного навчання. Спостережено тенденцію до використання алгоритмів машинного навчання для введення розмітки, а також під час аналізу "чистих" корпусів. Опрацьовано низку наукових праць стосовно створення текстових корпусів та практичних рекомендацій під час розроблення текстового корпусу. Виділено етапи побудови лінгвістичних текстових корпусів, з погляду розроблення інформаційної системи та проаналізовано процеси формації корпусу на кожному з етапів. На кожному з етапів проаналізовано виклики та проблеми, котрі постають перед корпусними лінгвістами під час створення текстового корпусу, можливості й обмеження індивідуальних розрізнених підходів до їх вирішення. Опрацьовано публікації, котрі описують розроблення архітектури, використання засобів та підходи до розроблення конкретних корпусів текстів. Виокремлено рішення, котрі володіють більшою кількістю переваг та успішно застосовують під час роботи з текстовими корпусами. На підставі детального аналізу процесів створення корпусу сформульовано вимоги на кожному з етапів розроблення корпусу, а також до інформаційної системи на високорівневому рівні. Запропоновано діаграму діяльності інформаційної системи для розроблення текстових корпусів. Результати дослідження доцільно використовувати для побудови інформаційних систем, які б давали змогу розробляти та підтримувати корпусі тексти. Подальші дослідження авторів будуть спрямовані на створення інформаційних моделей, аналіз новітніх індивідуальних рішень під час розроблення корпусів текстів і можливості їхньої інтеграції у інформаційну систему та проектування системи підтримки роботи з текстовими корпусами.

Publisher

Ukrainian National Forestry University

Reference24 articles.

1. Alatrash, R., Schlechtweg, D., Kuhn, J., & Schulte im Walde, S. (2020). CCOHA: Clean Corpus of Historical American English. In Proceedings of the Twelfth Language Resources and Evaluation Conference, 6958–6966. Marseille, France: European Language Resources Association. URL: https://aclanthology.org/2020.lrec-1.859/

2. Alves, D., Thakkar, G., & Tadić, M. (2022). Building and Evaluating Universal Named-Entity Recognition English corpus, 1–15. https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.07162

3. Anthony, L. (2023). Corpus AI: Integrating Large Language Models (LLMs) into a Corpus Analysis Toolkit. Presentation given at the 49th Annual Conference of the Japan Association for English Corpus Studies, Kansai University, Osaka, Japan. URL: https://osf.io/srtyd/

4. Burnard, L. (2004). Metadata for corpus work. In M. Wynne (Ed.), Developing linguistic corpora: A guide to good practice (pp. 40–57). Oxford: Oxbow Books. URL: https://users.ox.ac.uk/~martinw/dlc/chapter3.htm

5. Chaplynskyi, D. (2023). Introducing UberText 2.0: A Corpus of Modern Ukrainian at Scale. Proceedings of the Second Ukrainian Natural Language Processing Workshop, 1–10, Dubrovnik. Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2023.unlp-1.1

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3