SlideShare a Scribd company logo
Об альтернативах коллокациям Кочеткова Н. А. Научный руководитель Клышинский Э. С.
Виды  словосочетаний Свободные Связные Разрывные Глагольное управление Неразрывные Коллокации
Объемы словарей сочетаемости Название Объем, статей Словарь сочетаемости слов русского языка / Под ред. П. Н. Денисова, В. В. Морковкина. 3-е изд., испр. М., АСТ, 2002. 816 с.  2500 Бирюк О.Л., Гусев В.Ю., Калинина Е.Ю. Словарь глагольной сочетаемости непредметных имен русского языка - http://dict.ruslang.ru/abstr_noun.php 10000 Невзорова О.А., Невзоров В.Н., Зинькина Ю.В., Пяткин Н.В. Интегральная технология разрешения омонимии в системе анализа текстовых документов «ЛоТА» 30000
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Гипотезы в основе метода ,[object Object],[object Object]
Анализируемые группы ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Анализируемые группы ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Анализируемые   группы ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Анализируемые группы ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Анализируемые группы ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Граф конечного автомата 0 1 2 3 Гл. Гл. Пред. Прил. Сущ. Пред. Сущ. Др. Прил. Сущ . Гл. Др . Пред. Прил. Гл. Пред. Прил. Сущ. Др. 0 - начальное состояние 1 - ждем существительное после глагола 2 - ждем существительное до глагола 3 - ждем глагол Зеленый - занести в базу Красный – сброс Черный - переход
Метод создания базы сочетаемости слов ,[object Object],[object Object]
Объем обработанных источников Источник Объем, млн словоупотреблений Библиотека Мошкова 680 РИА Новости 156 Доп. корпус прозы 120 Независимая газета 89 Лента.ру 33 Российская газета 29 PCWeek 28 РБК 21 Компьюлента 9 Итого 1165
Недостаток метода: ,[object Object]
Причины возникновения ошибок ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Числитель показывает общее количество обнаруженных вхождений, знаменатель – количество уникальных сочетаний .  Статистика употреблений по частям речи Результаты (по количеству вхождений) Пара Всего вхождений, млн > 1 повторения, млн > 2 повторений, млн Глагол+сущ. 65 / 8,3 60,3 / 3,5 57,7 / 2,3 Деепр.+сущ. 3,5 / 0,88 2,8 / 0,31 2,6 / 0,18 Сущ.+прил. 9,9 / 1,3 9,2 / 0,56 8,8 / 0,36 Часть речи Приняло участие Всего в морфологии Глагол 21500 26400 Сущ. 53300 83000 Прил. 23700 45300
Результаты (процент ошибок) ,[object Object],[object Object]
Выводы ,[object Object],[object Object],[object Object]

More Related Content

Viewers also liked

爱是什么(自动播放)
爱是什么(自动播放)爱是什么(自动播放)
爱是什么(自动播放)
liuruifeng
 
Mergers and aquisitions strategy
Mergers and aquisitions strategyMergers and aquisitions strategy
Mergers and aquisitions strategy
Sandeep Kulshrestha
 
AOD Workplace Modern Sample Final
AOD Workplace Modern Sample FinalAOD Workplace Modern Sample Final
AOD Workplace Modern Sample Final
Andrew Schwartz
 
Михаил Александров. Индуктивное моделирование.
Михаил Александров. Индуктивное моделирование.Михаил Александров. Индуктивное моделирование.
Михаил Александров. Индуктивное моделирование.
Lidia Pivovarova
 
141022 ic3 k semanticsofinnovation missikoff
141022 ic3 k semanticsofinnovation missikoff141022 ic3 k semanticsofinnovation missikoff
141022 ic3 k semanticsofinnovation missikoff
Michele Missikoff
 
Montpellier - Flex UG
Montpellier - Flex UGMontpellier - Flex UG
Montpellier - Flex UG
Michael Chaize
 
One backend multiple Screens
One backend multiple ScreensOne backend multiple Screens
One backend multiple Screens
Michael Chaize
 
Max2013 rejected apps presentation
Max2013   rejected apps presentationMax2013   rejected apps presentation
Max2013 rejected apps presentation
Michael Chaize
 
Martin karlssons vykortssamling munken och prästgatan
Martin karlssons vykortssamling   munken och prästgatanMartin karlssons vykortssamling   munken och prästgatan
Martin karlssons vykortssamling munken och prästgatanhembygdsigtuna
 
Eesti kultuur
Eesti kultuurEesti kultuur
Eesti kultuurkiq
 
Jax2001 adobe keynote
Jax2001 adobe keynoteJax2001 adobe keynote
Jax2001 adobe keynote
Michael Chaize
 
Presentation of Software Study at IDI/NTNU
Presentation of Software Study at IDI/NTNUPresentation of Software Study at IDI/NTNU
Presentation of Software Study at IDI/NTNU
letiziajaccheri
 
TööVarjupäEv2
TööVarjupäEv2TööVarjupäEv2
TööVarjupäEv2eveliiin
 
Verben-ir.
Verben-ir.Verben-ir.
Verben-ir.
MsSchool
 
120626 gdansk c ai se2012-2
120626 gdansk c ai se2012-2120626 gdansk c ai se2012-2
120626 gdansk c ai se2012-2
Michele Missikoff
 
Martin karlssons vykortssamling ångbåtsbryggan och stranden
Martin karlssons vykortssamling   ångbåtsbryggan och strandenMartin karlssons vykortssamling   ångbåtsbryggan och stranden
Martin karlssons vykortssamling ångbåtsbryggan och strandenhembygdsigtuna
 

Viewers also liked (16)

爱是什么(自动播放)
爱是什么(自动播放)爱是什么(自动播放)
爱是什么(自动播放)
 
Mergers and aquisitions strategy
Mergers and aquisitions strategyMergers and aquisitions strategy
Mergers and aquisitions strategy
 
AOD Workplace Modern Sample Final
AOD Workplace Modern Sample FinalAOD Workplace Modern Sample Final
AOD Workplace Modern Sample Final
 
Михаил Александров. Индуктивное моделирование.
Михаил Александров. Индуктивное моделирование.Михаил Александров. Индуктивное моделирование.
Михаил Александров. Индуктивное моделирование.
 
141022 ic3 k semanticsofinnovation missikoff
141022 ic3 k semanticsofinnovation missikoff141022 ic3 k semanticsofinnovation missikoff
141022 ic3 k semanticsofinnovation missikoff
 
Montpellier - Flex UG
Montpellier - Flex UGMontpellier - Flex UG
Montpellier - Flex UG
 
One backend multiple Screens
One backend multiple ScreensOne backend multiple Screens
One backend multiple Screens
 
Max2013 rejected apps presentation
Max2013   rejected apps presentationMax2013   rejected apps presentation
Max2013 rejected apps presentation
 
Martin karlssons vykortssamling munken och prästgatan
Martin karlssons vykortssamling   munken och prästgatanMartin karlssons vykortssamling   munken och prästgatan
Martin karlssons vykortssamling munken och prästgatan
 
Eesti kultuur
Eesti kultuurEesti kultuur
Eesti kultuur
 
Jax2001 adobe keynote
Jax2001 adobe keynoteJax2001 adobe keynote
Jax2001 adobe keynote
 
Presentation of Software Study at IDI/NTNU
Presentation of Software Study at IDI/NTNUPresentation of Software Study at IDI/NTNU
Presentation of Software Study at IDI/NTNU
 
TööVarjupäEv2
TööVarjupäEv2TööVarjupäEv2
TööVarjupäEv2
 
Verben-ir.
Verben-ir.Verben-ir.
Verben-ir.
 
120626 gdansk c ai se2012-2
120626 gdansk c ai se2012-2120626 gdansk c ai se2012-2
120626 gdansk c ai se2012-2
 
Martin karlssons vykortssamling ångbåtsbryggan och stranden
Martin karlssons vykortssamling   ångbåtsbryggan och strandenMartin karlssons vykortssamling   ångbåtsbryggan och stranden
Martin karlssons vykortssamling ångbåtsbryggan och stranden
 

Similar to об альтернативах коллокациям

Ontology and Text Alalize
Ontology and Text AlalizeOntology and Text Alalize
Ontology and Text AlalizeOchirov Tsyren
 
Использование инструментальных средств для выделения коллокаций в лексикограф...
Использование инструментальных средств для выделения коллокаций влексикограф...Использование инструментальных средств для выделения коллокаций влексикограф...
Использование инструментальных средств для выделения коллокаций в лексикограф...Lidia Pivovarova
 
ПРОБЛЕМЫ ПОПОЛНЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОГО СЛОВАРЯ
ПРОБЛЕМЫ ПОПОЛНЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОГО СЛОВАРЯПРОБЛЕМЫ ПОПОЛНЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОГО СЛОВАРЯ
ПРОБЛЕМЫ ПОПОЛНЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОГО СЛОВАРЯ
ITMO University
 
Semantic evaluation on Dialog 2015
Semantic evaluation on Dialog 2015Semantic evaluation on Dialog 2015
Semantic evaluation on Dialog 2015
Сергей Пономарев
 
лекция 5 тема 1
лекция 5 тема 1лекция 5 тема 1
лекция 5 тема 1Noobie312
 
Извлечение терминологических словосочетаний из текстов
Извлечение терминологических словосочетаний из текстовИзвлечение терминологических словосочетаний из текстов
Извлечение терминологических словосочетаний из текстов
Спецсеминар "Искусственный Интеллект" кафедры АЯ ВМК МГУ
 
Автоматическое извлечение синтаксических контекстов из текстовой коллекции
Автоматическое извлечение синтаксических контекстов из текстовой коллекцииАвтоматическое извлечение синтаксических контекстов из текстовой коллекции
Автоматическое извлечение синтаксических контекстов из текстовой коллекции
Спецсеминар "Искусственный Интеллект" кафедры АЯ ВМК МГУ
 
«Зачем», «что» и «как» в исследовании коллокаций.
«Зачем», «что» и «как» в исследовании коллокаций. «Зачем», «что» и «как» в исследовании коллокаций.
«Зачем», «что» и «как» в исследовании коллокаций. Lidia Pivovarova
 
ПОСТРОЕНИЕ ОТНОШЕНИЙ В СМЕШАННОЙ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ТЕСТИР...
ПОСТРОЕНИЕ ОТНОШЕНИЙ В СМЕШАННОЙ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ТЕСТИР...ПОСТРОЕНИЕ ОТНОШЕНИЙ В СМЕШАННОЙ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ТЕСТИР...
ПОСТРОЕНИЕ ОТНОШЕНИЙ В СМЕШАННОЙ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ТЕСТИР...
Сергей Пономарев
 
клышинский
клышинскийклышинский
клышинский
NLPseminar
 
Построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
Построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текстаПостроение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
Построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
Irene Pochinok
 
построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текстапостроение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текстаYury Katkov
 
Схемы орфограмм
Схемы орфограммСхемы орфограмм
Схемы орфограммguestb520f2
 
Словари словосочетаний
Словари словосочетанийСловари словосочетаний
Словари словосочетанийYevgeniya Grigoryeva
 
П.П.Гаряев Волновой генетический код
П.П.Гаряев Волновой генетический кодП.П.Гаряев Волновой генетический код
П.П.Гаряев Волновой генетический код
Aloha Bulgaria Ltd
 
синтаксические-нормы
синтаксические-нормысинтаксические-нормы
синтаксические-нормы
SnezhanaP10
 
Методы морфологического анализа текстов
Методы морфологического анализа текстовМетоды морфологического анализа текстов
Методы морфологического анализа текстов
Спецсеминар "Искусственный Интеллект" кафедры АЯ ВМК МГУ
 
зачет 10 класс 2 полугодие
зачет 10 класс 2 полугодиезачет 10 класс 2 полугодие
зачет 10 класс 2 полугодие
Evgenia88
 

Similar to об альтернативах коллокациям (20)

Ontology and Text Alalize
Ontology and Text AlalizeOntology and Text Alalize
Ontology and Text Alalize
 
Использование инструментальных средств для выделения коллокаций в лексикограф...
Использование инструментальных средств для выделения коллокаций влексикограф...Использование инструментальных средств для выделения коллокаций влексикограф...
Использование инструментальных средств для выделения коллокаций в лексикограф...
 
ПРОБЛЕМЫ ПОПОЛНЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОГО СЛОВАРЯ
ПРОБЛЕМЫ ПОПОЛНЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОГО СЛОВАРЯПРОБЛЕМЫ ПОПОЛНЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОГО СЛОВАРЯ
ПРОБЛЕМЫ ПОПОЛНЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОГО СЛОВАРЯ
 
Semantic evaluation on Dialog 2015
Semantic evaluation on Dialog 2015Semantic evaluation on Dialog 2015
Semantic evaluation on Dialog 2015
 
Masa
MasaMasa
Masa
 
лекция 5 тема 1
лекция 5 тема 1лекция 5 тема 1
лекция 5 тема 1
 
Извлечение терминологических словосочетаний из текстов
Извлечение терминологических словосочетаний из текстовИзвлечение терминологических словосочетаний из текстов
Извлечение терминологических словосочетаний из текстов
 
Автоматическое извлечение синтаксических контекстов из текстовой коллекции
Автоматическое извлечение синтаксических контекстов из текстовой коллекцииАвтоматическое извлечение синтаксических контекстов из текстовой коллекции
Автоматическое извлечение синтаксических контекстов из текстовой коллекции
 
«Зачем», «что» и «как» в исследовании коллокаций.
«Зачем», «что» и «как» в исследовании коллокаций. «Зачем», «что» и «как» в исследовании коллокаций.
«Зачем», «что» и «как» в исследовании коллокаций.
 
ПОСТРОЕНИЕ ОТНОШЕНИЙ В СМЕШАННОЙ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ТЕСТИР...
ПОСТРОЕНИЕ ОТНОШЕНИЙ В СМЕШАННОЙ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ТЕСТИР...ПОСТРОЕНИЕ ОТНОШЕНИЙ В СМЕШАННОЙ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ТЕСТИР...
ПОСТРОЕНИЕ ОТНОШЕНИЙ В СМЕШАННОЙ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ТЕСТИР...
 
презентация (Quasi synonyms, вмк 25.10.2011)
презентация (Quasi synonyms, вмк 25.10.2011)презентация (Quasi synonyms, вмк 25.10.2011)
презентация (Quasi synonyms, вмк 25.10.2011)
 
клышинский
клышинскийклышинский
клышинский
 
Построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
Построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текстаПостроение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
Построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
 
построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текстапостроение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста
 
Схемы орфограмм
Схемы орфограммСхемы орфограмм
Схемы орфограмм
 
Словари словосочетаний
Словари словосочетанийСловари словосочетаний
Словари словосочетаний
 
П.П.Гаряев Волновой генетический код
П.П.Гаряев Волновой генетический кодП.П.Гаряев Волновой генетический код
П.П.Гаряев Волновой генетический код
 
синтаксические-нормы
синтаксические-нормысинтаксические-нормы
синтаксические-нормы
 
Методы морфологического анализа текстов
Методы морфологического анализа текстовМетоды морфологического анализа текстов
Методы морфологического анализа текстов
 
зачет 10 класс 2 полугодие
зачет 10 класс 2 полугодиезачет 10 класс 2 полугодие
зачет 10 класс 2 полугодие
 

More from Lidia Pivovarova

Classification and clustering in media monitoring: from knowledge engineering...
Classification and clustering in media monitoring: from knowledge engineering...Classification and clustering in media monitoring: from knowledge engineering...
Classification and clustering in media monitoring: from knowledge engineering...
Lidia Pivovarova
 
Convolutional neural networks for text classification
Convolutional neural networks for text classificationConvolutional neural networks for text classification
Convolutional neural networks for text classification
Lidia Pivovarova
 
Grouping business news stories based on salience of named entities
Grouping business news stories based on salience of named entitiesGrouping business news stories based on salience of named entities
Grouping business news stories based on salience of named entities
Lidia Pivovarova
 
Интеллектуальный анализ текста
Интеллектуальный анализ текстаИнтеллектуальный анализ текста
Интеллектуальный анализ текста
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Yagunova
AINL 2016: YagunovaAINL 2016: Yagunova
AINL 2016: Yagunova
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Kuznetsova
AINL 2016: KuznetsovaAINL 2016: Kuznetsova
AINL 2016: Kuznetsova
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Bodrunova, Blekanov, Maksimov
AINL 2016: Bodrunova, Blekanov, MaksimovAINL 2016: Bodrunova, Blekanov, Maksimov
AINL 2016: Bodrunova, Blekanov, Maksimov
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Boldyreva
AINL 2016: BoldyrevaAINL 2016: Boldyreva
AINL 2016: Boldyreva
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Rykov, Nagornyy, Koltsova, Natta, Kremenets, Manovich, Cerrone, Cr...
AINL 2016: Rykov, Nagornyy, Koltsova, Natta, Kremenets, Manovich, Cerrone, Cr...AINL 2016: Rykov, Nagornyy, Koltsova, Natta, Kremenets, Manovich, Cerrone, Cr...
AINL 2016: Rykov, Nagornyy, Koltsova, Natta, Kremenets, Manovich, Cerrone, Cr...
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Kozerenko
AINL 2016: Kozerenko AINL 2016: Kozerenko
AINL 2016: Kozerenko
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Shavrina, Selegey
AINL 2016: Shavrina, SelegeyAINL 2016: Shavrina, Selegey
AINL 2016: Shavrina, Selegey
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Khudobakhshov
AINL 2016: KhudobakhshovAINL 2016: Khudobakhshov
AINL 2016: Khudobakhshov
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Proncheva
AINL 2016: PronchevaAINL 2016: Proncheva
AINL 2016: Proncheva
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016:
AINL 2016: AINL 2016:
AINL 2016:
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Bugaychenko
AINL 2016: BugaychenkoAINL 2016: Bugaychenko
AINL 2016: Bugaychenko
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Grigorieva
AINL 2016: GrigorievaAINL 2016: Grigorieva
AINL 2016: Grigorieva
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Muravyov
AINL 2016: MuravyovAINL 2016: Muravyov
AINL 2016: Muravyov
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Just AI
AINL 2016: Just AIAINL 2016: Just AI
AINL 2016: Just AI
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Moskvichev
AINL 2016: MoskvichevAINL 2016: Moskvichev
AINL 2016: Moskvichev
Lidia Pivovarova
 
AINL 2016: Goncharov
AINL 2016: GoncharovAINL 2016: Goncharov
AINL 2016: Goncharov
Lidia Pivovarova
 

More from Lidia Pivovarova (20)

Classification and clustering in media monitoring: from knowledge engineering...
Classification and clustering in media monitoring: from knowledge engineering...Classification and clustering in media monitoring: from knowledge engineering...
Classification and clustering in media monitoring: from knowledge engineering...
 
Convolutional neural networks for text classification
Convolutional neural networks for text classificationConvolutional neural networks for text classification
Convolutional neural networks for text classification
 
Grouping business news stories based on salience of named entities
Grouping business news stories based on salience of named entitiesGrouping business news stories based on salience of named entities
Grouping business news stories based on salience of named entities
 
Интеллектуальный анализ текста
Интеллектуальный анализ текстаИнтеллектуальный анализ текста
Интеллектуальный анализ текста
 
AINL 2016: Yagunova
AINL 2016: YagunovaAINL 2016: Yagunova
AINL 2016: Yagunova
 
AINL 2016: Kuznetsova
AINL 2016: KuznetsovaAINL 2016: Kuznetsova
AINL 2016: Kuznetsova
 
AINL 2016: Bodrunova, Blekanov, Maksimov
AINL 2016: Bodrunova, Blekanov, MaksimovAINL 2016: Bodrunova, Blekanov, Maksimov
AINL 2016: Bodrunova, Blekanov, Maksimov
 
AINL 2016: Boldyreva
AINL 2016: BoldyrevaAINL 2016: Boldyreva
AINL 2016: Boldyreva
 
AINL 2016: Rykov, Nagornyy, Koltsova, Natta, Kremenets, Manovich, Cerrone, Cr...
AINL 2016: Rykov, Nagornyy, Koltsova, Natta, Kremenets, Manovich, Cerrone, Cr...AINL 2016: Rykov, Nagornyy, Koltsova, Natta, Kremenets, Manovich, Cerrone, Cr...
AINL 2016: Rykov, Nagornyy, Koltsova, Natta, Kremenets, Manovich, Cerrone, Cr...
 
AINL 2016: Kozerenko
AINL 2016: Kozerenko AINL 2016: Kozerenko
AINL 2016: Kozerenko
 
AINL 2016: Shavrina, Selegey
AINL 2016: Shavrina, SelegeyAINL 2016: Shavrina, Selegey
AINL 2016: Shavrina, Selegey
 
AINL 2016: Khudobakhshov
AINL 2016: KhudobakhshovAINL 2016: Khudobakhshov
AINL 2016: Khudobakhshov
 
AINL 2016: Proncheva
AINL 2016: PronchevaAINL 2016: Proncheva
AINL 2016: Proncheva
 
AINL 2016:
AINL 2016: AINL 2016:
AINL 2016:
 
AINL 2016: Bugaychenko
AINL 2016: BugaychenkoAINL 2016: Bugaychenko
AINL 2016: Bugaychenko
 
AINL 2016: Grigorieva
AINL 2016: GrigorievaAINL 2016: Grigorieva
AINL 2016: Grigorieva
 
AINL 2016: Muravyov
AINL 2016: MuravyovAINL 2016: Muravyov
AINL 2016: Muravyov
 
AINL 2016: Just AI
AINL 2016: Just AIAINL 2016: Just AI
AINL 2016: Just AI
 
AINL 2016: Moskvichev
AINL 2016: MoskvichevAINL 2016: Moskvichev
AINL 2016: Moskvichev
 
AINL 2016: Goncharov
AINL 2016: GoncharovAINL 2016: Goncharov
AINL 2016: Goncharov
 

об альтернативах коллокациям

  • 1. Об альтернативах коллокациям Кочеткова Н. А. Научный руководитель Клышинский Э. С.
  • 2. Виды словосочетаний Свободные Связные Разрывные Глагольное управление Неразрывные Коллокации
  • 3. Объемы словарей сочетаемости Название Объем, статей Словарь сочетаемости слов русского языка / Под ред. П. Н. Денисова, В. В. Морковкина. 3-е изд., испр. М., АСТ, 2002. 816 с. 2500 Бирюк О.Л., Гусев В.Ю., Калинина Е.Ю. Словарь глагольной сочетаемости непредметных имен русского языка - http://dict.ruslang.ru/abstr_noun.php 10000 Невзорова О.А., Невзоров В.Н., Зинькина Ю.В., Пяткин Н.В. Интегральная технология разрешения омонимии в системе анализа текстовых документов «ЛоТА» 30000
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11. Граф конечного автомата 0 1 2 3 Гл. Гл. Пред. Прил. Сущ. Пред. Сущ. Др. Прил. Сущ . Гл. Др . Пред. Прил. Гл. Пред. Прил. Сущ. Др. 0 - начальное состояние 1 - ждем существительное после глагола 2 - ждем существительное до глагола 3 - ждем глагол Зеленый - занести в базу Красный – сброс Черный - переход
  • 12.
  • 13. Объем обработанных источников Источник Объем, млн словоупотреблений Библиотека Мошкова 680 РИА Новости 156 Доп. корпус прозы 120 Независимая газета 89 Лента.ру 33 Российская газета 29 PCWeek 28 РБК 21 Компьюлента 9 Итого 1165
  • 14.
  • 15.
  • 16. Числитель показывает общее количество обнаруженных вхождений, знаменатель – количество уникальных сочетаний . Статистика употреблений по частям речи Результаты (по количеству вхождений) Пара Всего вхождений, млн > 1 повторения, млн > 2 повторений, млн Глагол+сущ. 65 / 8,3 60,3 / 3,5 57,7 / 2,3 Деепр.+сущ. 3,5 / 0,88 2,8 / 0,31 2,6 / 0,18 Сущ.+прил. 9,9 / 1,3 9,2 / 0,56 8,8 / 0,36 Часть речи Приняло участие Всего в морфологии Глагол 21500 26400 Сущ. 53300 83000 Прил. 23700 45300
  • 17.
  • 18.