Search

Russian Linguistic Bulletin, Выпуск 5 (41) 2023

Сложные предложения составляют огромную часть нашего ежедневного общения. Более того, они могут представлять такие типы отношений между предложениями, что последовательность простых предложений просто не может передать, поскольку они могут воспроизводить различные типы семантических и логических отношений. Хотя сложное предложение является полипредикативной структурой, которая организована на основе паратаксиса и не включает в себя элементы зависимости, связь между предложениями координат часто бывает асимметричной (при этом первое предложение играет ведущую роль в предложении). Данная статья посвящена анализу составных предложений, представленных в рассказе «Соловей и роза», с точки зрения их типа, структуры, соединительных устройств и используемых семантических отношений, а также их стилистическая ценность., Compound sentences form a huge part of our daily communication. Furthermore, they can represent such types of relations between sentences that a sequence of simple sentences simply cannot convey, since they can reproduce different types of semantic and logical relations. Although a compound sentence is a polypredicative structure which is organized on the basis of parataxis and does not include dependency elements, the relationship between focal sentences is often asymmetric (with the first sentence playing the leading role in the sentence). This article focuses on the analysis of the compound sentences presented in the story "The Nightingale and the Rose" in terms of their type, structure, connectives and semantic relations used, as well as their stylistic value., Russian Linguistic Bulletin, Выпуск 5 (41) 2023

Автором рассмотрены трудности обучающихся при выполнении экзаменационных заданий 2 и 3 по русскому языку основного государственного экзамена. Также в работе даны методические рекомендации по обучению пунктуационному и синтаксическому анализов., The author considers the difficulties of students in performing examination tasks 2 and 3 in the Russian language of the main state exam. The methodological recommendations for teaching punctuation and syntactic analysis are also shown in the article.

При решении Ð¼Ð½Ð¾Ð³Ð¸Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ обработки ÐµÑÑ‚ÐµÑÑ‚Ð²ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð² часто нужно производить синтаксический анализ текста на основе грамматики языка. Среди способов описания грамматик большой интерес представляют комбинаторные категориальные грамматики (CCG) — лингвистически обоснованный формализм, который позволяет описывать широкий класс ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð²Ñ‹Ñ ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ð¹ и в то же время допускает эффективный синтаксический анализ, а также предоставляет достаточно простой способ систематически строить семантические представления предложений на основе Ð¸Ñ Ð´ÐµÑ€ÐµÐ²ÑŒÐµÐ² вывода. Для построения грамматик, Ð¾Ñ Ð²Ð°Ñ‚Ñ‹Ð²Ð°ÑŽÑ‰Ð¸Ñ ÑˆÐ¸Ñ€Ð¾ÐºÐ¸Ð¹ класс Ñ€ÐµÐ°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ Ñ‚ÐµÐºÑÑ‚Ð¾Ð², чаще всего используется статистический вывод. Автоматическому выводу грамматик на основе CCG посвящено большое количество работ, однако в Ð½Ð¸Ñ Ð² основном рассматриваются только грамматики английского языка. Для морфологически Ð±Ð¾Ð³Ð°Ñ‚Ñ‹Ñ ÑÐ·Ñ‹ÐºÐ¾Ð², в том числе для русского языка, автоматический вывод грамматик CCG и применение Ð¿Ð¾ÑÑ‚Ñ€Ð¾ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð°Ñ‚Ð¸Ðº для решения Ð¿Ñ€Ð¸ÐºÐ»Ð°Ð´Ð½Ñ‹Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ обработки теста остается недостаточно исследованным. Данная работа посвящена разработке и реализации алгоритма автоматического вывода грамматики CCG для русского языка на основе неразмеченного корпуса текстов. В основе работы лежат алгоритмы, разработанные Й. Биском и Дж. Хокенмайер для английского языка, которые были адаптированы для русского языка, в первую очередь с учетом его морфологии. Непосредственное использование доступной реализации этого Ð¿Ð¾Ð´Ñ Ð¾Ð´Ð° для русского языка невозможно: в русском языке каждому слову соответствует гораздо большее количество форм, согласование ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ñ Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ Ð¾Ð´Ð¸Ð¼Ð¾ учитывать при формировании дерева вывода, при этом порядок слов является свободным. Для адаптации алгоритма к особенностям русского языка в данной работе сформулированы правила вывода Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ñ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ и предусмотрены способы Ñ Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ Ñ„Ð¾Ñ€Ð¼ слов и Ð¸Ñ ÑÐ²ÑÐ·ÐµÐ¹. Ð˜ÑÑ Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ данными для построения модели является неразмеченный корпус текста, для каждого предложения в котором сначала производится морфологический анализ. Каждому слову приписывается набор ÑÑ‚Ð°Ð½Ð´Ð°Ñ€Ñ‚Ð½Ñ‹Ñ ÐºÐ°Ñ‚ÐµÐ³Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹. Далее производится синтаксический разбор предложения с учетом согласования Ð¼Ð¾Ñ€Ñ„Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð·Ð½Ð°ÐºÐ¾Ð² слов. В словарь заносятся те категории, с которыми предложения удалось разобрать, с добавлением ÑÐ¾Ð¾Ñ‚Ð²ÐµÑ‚ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð½Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ð¹ на морфологические признаки. После этого строится вероятностная модель. Для реализации данного программного комплекса выбран язык Python, для предварительной обработки и частеречной разметки текстов на русском языке используется библиотека pymorphy2, для синтаксического анализа на этапе формирования словаря используется парсер, Ð²Ñ Ð¾Ð´ÑÑ‰Ð¸Ð¹ в библиотеку NLTK. В качестве базы Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ Ð² проекте используется реляционная СУБД sqlite., In many natural language processing tasks, it is often necessary to parse the text based on the language grammar. Among the methods for describing grammars, combinatorial categorical grammars (CCG) are of great interest. This linguistically grounded formalism allows the description of a broad class of linguistic phenomena and, at the same time, allows for efficient syntactic analysis and also provides a systematic way to construct semantic representations. Most wide-coverage grammars are probabilistic and rely on syntactically annotated corpora, which are expensive to create. An alternative approach is to apply unsupervised or semisupervised algorithms to infer grammars from unlabeled texts. There are several papers on the automatic inference of CCG, but they usually consider only grammars for English. For morphologically rich languages, including Russian, the automatic derivation of CCG grammars and the use of the constructed grammars for solving applied problems of test processing remain insufficiently studied. This work aims to develop and implement an algorithm for the automatic derivation of the CCG grammar for the Russian language based on an unmarked corpus of texts. It is based on algorithms developed by Y. Bisk and J. Hockenmaier for the English language. These algorithms were adapted for the Russian language, primarily taking into account its morphology. The adaptation of the algorithm was necessary: in Russian, each word corresponds to a much larger number of forms, the coordination of which must be taken into account when forming the inference tree, while the word order is free. In this work, we developed a set of rules for the derivation of new categories and implemented methods for storing various forms of words and connections between them. The input data for building a model is an unlabeled corpus of texts. For each sentence in the corpus, morphological analysis is performed first. Each word is assigned a set of standard categories. Next, the syntactic analysis of the sentence is performed, taking into account the agreement of the morphological features of the words. The dictionary contains those categories with which the sentences can be parsed with given restrictions on morphological features. Finally, a probabilistic model is built. The software is implemented using the Python programming language. We used the pymorphy2 library for text preprocessing and part-of-speech marking of texts in Russian. The stage of ditionary formation uses the CCG parser included in the NLTK library. The relational database SQLite is used as a database in the project.

Целью выпускной квалификационной работы бакалавра является разработка графического визуализатора по текстовому фрагменту на русском языке. На Ð²Ñ Ð¾Ð´ такая система принимает текстовый фрагмент, который может быть, как словосочетанием, так и несколькими предложениями. В качестве результата визуализатор должен предоставлять изображение, соответствующее смыслу введённого фрагмента. Для достижения цели в Ñ Ð¾Ð´Ðµ работы анализируются существующие решения и алгоритмы, определяются первичные требования к системе. После выполняется поиск инструментов реализации, производится Ð¸Ñ Ð¾Ñ†ÐµÐ½ÐºÐ° и последующий выбор. Далее визуализатор описывается как цельная система, состоящая из Ñ‚Ð°ÐºÐ¸Ñ Ð¼Ð¾Ð´ÑƒÐ»ÐµÐ¹, как, база Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ , синтаксический анализатор, модуль нормализации слов, база шаблонов и модуль компоновки. Работа каждого модуля при этом описывается отдельно. Последний этап работы представляет собой анализ результатов реализации визуализатора, для этого осуществляется визуализация Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ Ñ„Ñ€Ð°Ð³Ð¼ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² текста. В результате работы описан алгоритм визуализирования фрагментов русского текста и по полученному алгоритму был реализован визуализатор. Итоговый программный продукт может быть использован для изучения русского языка как иностранного, общения с людьми, имеющими нарушения речи и внедрения в различные чаты для получения визуализации текста., The aim of the bachelor thesis is to develop a graphic visualizer for a Russian text fragment. Such system accepts a text fragment as an input, which can be either a phrase or several sentences. As a result, the visualizer must provide an image that matches the meaning of the entered fragment. To achieve the goal in the course of work, existing solutions and algorithms are analyzed, primary requirements for the system are determined. After that, the search for implementation tools is performed, their assessment and subsequent selection are made. Further, the visualizer is described as a complete system consisting of modules such as a database, a parser, a word normalization module, a template database, and a layout module. The operation of each module is described separately. The last stage of the work is an analysis of the results of the visualizer implementation; for this, several different fragments of the text are visualized. As a result of the work, an algorithm for visualizing fragments of Russian text is described and a visualizer was implemented using the resulting algorithm. The final software product can be used to study the Russian language as a foreign language, communicate with people who have speech impairments, and implement it in various chats to get visualization of the text.

Introduction. Issues of training interpreters in connection with accelerating the recent processes of globalization are today in the focus of attention of scientists and teachers-practitioners. The main task of the interpreter is to transfer the meaning of foreign, often ambiguous texts adequately. The meaning of the utterance in the original language is made up of several clear characteristics that, if neglected, may cause serious errors in translation. One such characteristic is the syntactic structure of the original message. Unfortunately, linguistic exercises that form and develop the ability of students to solve the translation goals rarely include tasks to teach the correct perception and reproduction of polysemantic (homonymous) messages, which can be translated correctly only under condition of knowing about the syntax of a foreign language. The aim set out in article is the search of possibilities to train professional translators better on the bases of their learning to implement syntactic analysis of the text. Methodology and research methods. The work is based on the competence approach to the training of student translators. The complex of interrelated scientific methods was used, the main of which is the experiment. Results and scientific novelty . The typology of garden-path sentences (statements and messages) is given, the structure of which may cause ambiguity. With the help of quantitative data translation peculiarities of these sentences are characterized. The conducted experiment, where participants were 60 students of theUralStatePedagogicalUniversity (Ekaterinburg) and theInstitute ofInternationalRelations (Ekaterinburg), concluded that the syntactic analysis of garden-path sentences is the problematic point for the translation of texts from English into Russian. Specific examples of exercises for the development of skills of this kind of analysis while studying the course of “Translation Practice” are described. It is noted that parsing as a professional competence of a future translator is formed in the process of training activities and integrated efforts of various departments of anyLanguageSchool/ University. Practical significance. The results of the study can be used by teachers of foreign languages, working both in linguistic and in non-linguistic schools/ universities.

в статье разрабатывается подход к синтаксическому анализу контекстно-свободных языков, которые являются решением систем некоммутативных полиномиальных уравнений. Результаты имеют приложение в теории формальных языков., The approach to syntax analysis of context-free languages, which are solutions of noncommuta-tive polynomial equations, is elaborated. The results have applications in formal languages theory.

Рассмотрены существующие методы синтаксического анализа естественно-языкового текста и выделены основные преимущества и недостатки. Разработан усовершенствованный алгоритм синтаксического анализа. Показано, что параллельное использование синтаксического и семантического анализа позволяет сократить временные затраты на обработку естественно-языкового текста. Ил.: 1. Библиогр.: 10 назв. The article deals with the existing methods of parsing natural language text. The main advantages and disadvantages were identified. Developed an improved algorithm for parsing. It is shown that the parallel use of syntactic and semantic analysis can reduce the time required for processing natural language text. Figs.: 1. Refs.: 10 titles.

Рассмотрен метод нисходящего синтаксического анализа с прогнозируемым выбором альтернатив для контекстно-зависимых грамматик. Результаты исследований могут применятся при разработке грамматических и автоматных моделей языковых процессоров; при создании современных методов проектирования программного обеспечения различного назначения, Розглянутий метод низхідного синтаксичного аналізу з прогнозованим вибором альтернатив для контекстно-залежних граматик. Результати досліджень можуть застосуються при розробці граматичних і автоматних моделей мовних процесорів; при створенні сучасних методів проектування програмного забезпечення різного призначення, The method of top-down syntactic analysis is considered with the forecast choice of alternatives for contextsensitive grammars. The results of researches can used at development of grammatical and automat models of language processors; at creation of modern methods of planning of different setting software