Научно-исследовательская лаборатория "Лингвистика и искусственный интеллект" | ИФМК КФУ

Адрес для получения консультаций по приему:
г. Казань, ул. Татарстан д.2, кабинет 213

Телефон для получения консультаций по приему:
8 (953) 489-94-02

Научно-исследовательская лаборатория «Лингвистика и искусственный интеллект»

Основная информация

  • Руководитель лаборатории: Соловьев В.Д., главный научный сотрудник, профессор
  • Телефон: 89196910489
  • E-mail: maki.solovyev@mail.ru
  • Адрес: Казань, ул. Татарстана, д. 2, ком. 224
  • Положение

О научно-исследовательской лаборатории

Лаборатория создана 18 апреля 2014 г. Первоначальное название лаборатории OpenLab "Квантитативная лингвистика" сменилось в 2001 г. на НИЛ “Лингвистика и искусственный интеллект”. Основным предметом исследований являются динамические процессы в языке. Характерной чертой исследований является комбинирование методов квантитативной и корпусной лингвистики. В НИЛ работали ведущие зарубежные ученые С. Вихман и Д. Блази (Германия). Крупным достижением лаборатории является публикация в журнале Science.

Направления научной деятельности

Технология создания семантических электронных словарей

В данном проекте предложены и реализованы технологии, позволяющие автоматически строить семантические словари рейтингов слов. В результате выполнения проекта созданы два электронных словаря: абстрактной/конкретной лексики и позитивно/негативно окрашенных слов русского языка. Словари созданы в рамках парадигмы нечеткой логики - для каждого слова указана степень (рейтинг), в которой оно обладает рассматриваемым свойством (абстрактность, позитивность). При создании словарей использованы наиболее современные методы искусственного интеллекта, включая глубокое обучение нейронных сетей и компьютерной лингвистики. Проведены исследования, демонстрирующие практическую полезность созданных словарей, в том числе для оценки сложности текстов, позитивности художественных произведений и т.д.

Range of Associations to Russian Abstract and Concrete Nouns

2023

Dictionary with the evaluation of positivity/negativity degree of the Russian words.

2022

Comparison of the three algorithms for concreteness rating estimation of English words

2022

The Relation of Categories of Concreteness and Specificity: Russian Data

2021

Дистрибутивно-квантитативный анализ семантических изменений на основе больших диахронических корпусов

Проект направлен на развитие методологии автоматического определение изменений семантики слов на основе корпусов текстов. Разработан набор программ детектирования семантических изменений. На базе предложенной методологии получено квантитативное описание процессов сближения/расхождения синонимов и других близких по смыслу слов. Предложены модификации законов семантических изменений. Проведен анализ того, как темп изменения дистрибуции и семантики слова зависит от частеречной принадлежности слова, рейтинга конкретности, других количественных признаков. В результате изучения динамики цветовых терминов подтверждена гипотеза Е.В. Рахилиной о приоритетном сочетании с артефактами новых цветовых терминов.

Testing of Statistical Significance of Semantic Changes Detected by Diachronic Word Embedding. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems

2022

A Quantitative Study of Russian Colour Terms Buryj and Koričnevyj in the Google Books Ngram Corpus

2021

Neural Network Algorithm for Detection of New Word Meanings Denoting Named Entities

2022

A method of semantic change detection using diachronic corpora data

2020

Фотогалерея

Видеогалерея